JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2,  Desember  2020
e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed)

## KOMPARASI METODE AHP DAN MOORA DALAM PEMILIHAN JURUSAN PADA SMK TRI DHARMA 2 BOGOR
Sakinah Novianti Kartika Linggadewi 1 , Cahyani Budihartanti 2
Program Studi Sistem Informasi 1 ,  Program Studi Sistem Informasi 2
Sistem Informasi 1 ,  Sistem Informasi 2 STMIK Nusa Mandiri Jakarta 1 , STMIK Nusa Mandiri Jakarta 2 sakinahlingga10@gmail.com 1 , cahyani.cbh@nusamandiri.ac.id 2

## ABSTRAK
Setiap  tahun  dilaksanakan  penerimaan  peserta  didik  baru  dari  jenjang  Sekolah  Menengah  Pertama  (SMP)  ke Sekolah Menengah Kejuruan (SMK). Sesuai kurikulum yang berlaku di seluruh Indonesia, siswa kelas X SMK akan  mengalami  pemilihan  jurusan  (Penjurusan).  Penjurusan  ini  diselenggarakan  agar  dapat  menyesuaikan kemampuan  siswa  terhadap  bidang  yang  dipilihnya.  Dengan  itu  diharapkan  kegiatan  pembelajaran  dapat berjalan dengan  lancar  tanpa mengalami  kesulitan  dan  dapat meningkatkan  prestasi  belajar  siswa.  Sebaliknya, jika  siswa  kurang  tepat  dalam  memilih  jurusan  akibatnya  akan  berkurangnya  minat  belajar  dan  menurunnya kualitas prestasi akademik siswa tersebut. Pada kenyataannya, ada beberapa siswa yang memilih jurusan tanpa mempertimbangkan minat dan bakatnya, terkadang siswa dipengaruhi oleh pendapat orangtua, teman atau figur- figur  yang  diidolakan.  Tujuan  dari  penjurusan  ini  adalah  untuk  mengetahui  faktor  apa  diantara  minat,  bakat, saran  orangtua  dan  peluang  karir  yang  dipilih  oleh  siswa  dalam  memilih  jurusan  pada  SMK  Tri  Dharma  2 Bogor.  Dengan menggunakan metode  AHP  dan  MOORA  sebagai model  untuk  uji  komparasi hiearki.  Metode ini digunakan karena dapat membantu dalam pengambilan keputusan dengan memperhatikan kriteria yang ada serta informasi yang diberikan bersifat kualitatif. Adapun hasil dari penelitian ini di dapat bahwa metode AHP dan MOORA dapat diterapkan dalam pengambilan keputusan pemilihan jurusan.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, AHP, MOORA, Penjurusan.
Abstract: Every year new student admissions are carried out from junior high school to vocational high school. In accordance with the applicable curriculum throughout Indonesia, x grade vocational students will experience a  selection  of  majors.  This  course  is  organized  so  that  students  can  adjust  their  abilities  to  the  chosen  field. Hoped  that  learning  activities  can  run  smoothly  without  experiencing  difficulties  and  can  improve  student learning achievement. Conversely, if students do not choose the right majors the result will be reduced interest in  learning and  decreased  quality of  academic  achievement  of  these  students.  In fact,  there  are  some  students who choose majors without considering their interests, talents and career opportunities, sometimes students are influenced by the opinions of parents, friends or figures who are idolized. The purpose of this department is to find  out  what  factors  are  among  the  interests,  talents,  parental  advice  and  career  opportunities  chosen  by students in choosing majors at SMK Tri Dharma 2 Bogor. By using the AHP and MOORA methods as a model for the comparison test  hierarchy. This method is used because it can help in making decisions by considering existing criteria and the information provided is qualitative. The results of this study can be found that the AHP and MOORA methods can be applied in decision making in the selection of majors.
Keywords: Decision Support System, AHP, MOORA, Majors.
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2,  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed)

## I. PENDAHULUAN
Setiap  tahun  dilaksanakan  penerimaan  peserta didik baru dari jenjang Sekolah Menengah Pertama (SMP)  ke  Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK). Sesuai  kurikulum  yang  berlaku  di  seluruh Indonesia,  siswa  kelas  X  SMK  akan  mengalami pemilihan  jurusan  (Penjurusan).  Jurusan  yang tersedia  di  SMK  Tri  Dharma  2  Bogor  meliputi, Keahlian  Akuntansi  (AK),  Keahlian  Administrasi Perkantoran  (AP),  Keahlian  Pemasaran  (PM), Keahlian  Rekayasa  Perangkat  Lunak  (RPL)  dan Keahlian Multimedia (MM). Tujuan dari penjurusan  ini  yaitu  agar  siswa  bisa  lebih  terarah dalam  menerima  pelajaran  yang  sesuai  dengan minat dan bakat yang dimiliki oleh siswa[1].
Penjurusan  ini  diselenggarakan  agar  dapat menyesuaikan  kemampuan  siswa  terhadap  bidang yang  dipilihnya.  Kenyamanan  dalam  melakukan pembelajaran  akan  didapatkan  jika  penempatan penjurusan  sesuai  dengan  minat  dan  bakat  siswa. Dengan  itu  diharapkan  kegiatan  pembelajaran dapat  berjalan  dengan  lancar  tanpa  mengalami kesulitan  dan  dapat  meningkatkan  prestasi  belajar siswa.  Sebaliknya,  jika  siswa  kurang  tepat  dalam memilih  jurusan  akibatnya  akan  berkurangnya minat  belajar  dan  menurunnya  kualitas  prestasi akademik  siswa  tersebut.  Jelas  ini  sangat merugikan kedua belah pihak yaitu pihak siswa dan pihak sekolah[2].
Pada  kenyataannya,  ada  beberapa  siswa  yang memilih  jurusan  tanpa  mempertimbangkan  minat dan  bakatnya,  terkadang  siswa  dipengaruhi  oleh pendapat  orangtua,  teman  atau  figur-figur  yang diidolakan[3].  Kesalahan  dalam  pemilihan  jurusan tersebut  dapat  mengakibatkan  kerugian  finansial, waktu,  dan  kegagalan  dalam  belajar.  Masalah pemilihan jurusan dapat mempengaruhi keseluruhan  masa  depannya.  Oleh  sebab  itu, apabila siswa mampu memilih jurusan berdasarkan minat  dan  bakatnya  serta  berbagai  pertimbangan yang  menguntungkan,  maka  masa  depan  siswa akan lebih baik.
Pemilihan jurusan sangat dibutuhkan agar ilmu yang  diperoleh  dapat  berguna  bagi  diri  sendiri, keluarga,  bangsa  dan  negara.  Dimana  untuk pemilihan  jurusan  ini  dapat  dipertimbangkan dengan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)[4]. Sistem Pendukung Keputusan yang akan dirancang ini  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy Process (AHP)  dan Multi-Objective  Optimization by  Ratio  Analysis (MOORA).  AHP  merupakan
metode yang memperhatikan faktor-faktor subyektifitas seperti persepsi, preferensi, pengalaman  dan  intuisi[5].  MOORA  merupakan metode  yang  mudah  dipahami  dan  fleksibel  dalam memisahkan  objek  hingga  proses  evaluasi  kriteria bobot  keputusan6.  Hasil  yang  diharapkan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  melihat  apakah  siswa sudah  melakukan  pemilihan  jurusan  sesuai  dengan kriterianya  masing-masing.  Dari  masalah  tersebut maka penulis melakukan penelitian untuk menyelesaikan  permasalahan  yang  terjadi  dengan menganalisis  suatu  sistem  yang  menghasilkan sebuah informasi.

## II. METODE DAN MATERI
2.1 Metode Pengumpulan Data Ada  beberapa  metode  pengumpulan  data  yang digunakan pada penelitian ini:
1.  Pengumpulan Data Primer. Pengumpulan data primer merupakan data yang telah  diperoleh  dari  sumber  pertama.  Data  ini belum  dapat  digunakan  dan  harus  diolah terlebih  dahulu  untuk  membuang  unsur-unsur yang  tidak  penting[6].  Misalnya,  data  yang didapat  dari  kuesioner,  pengumpulan  data dengan alat mekanis dan sebagainya. Kuesioner disebarkan  kepada  para  siswa-siswi  SMK  Tri Dharma  2  Bogor  sedangkan  wawancara dilakukan  terhadap  Bapak  Kuswitiyarto,  SE selaku  Wakil  Kepala  Sekolah  serta  staf-staf yang bisa membantu memberikan informasi.
2.  Pengumpulan Data Sekunder. Pengumpulan  data  sekunder  merupakan  data yang  telah  dikumpulkan  oleh  pihak  lain  bukan oleh  periset  sendiri  untuk  tujuan  yang  lain.  Ini mengandung  arti  bahwa  periset  sekadar mencatat,  mengakses,  atau  meminta  data tersebut (kadang sudah berbentuk informasi) ke pihak  lain  yang  telah  mengumpulkannya  di lapangan.  Periset  hanya  memanfaatkan  data yang sudah  ada  untuk penelitiannya[7]. Biasanya  sumber  tidak  langsung  berupa  data dokumentasi dan arsip-arsip resmi.
a.  Populasi Menurut  Budiman[8],  Populasi  atau  disebut juga universe adalah  sekelompok  individu  atau obyek  yang  memiliki  karakteristik  sama,  seperti sekelompok individu di masyarakat yang mempunyai  umur,  jenis  kelamin,  pekerjaan,  status sosial yang sama, atau obyek lain yang mempunyai
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2,  Desember  2020
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
karakteristik  sama  seperti  golongan  darah  A,  AB, B, dan O.
Dalam  penelitian  ini,  yang  dimaksud  populasi adalah  para  siswa  dan  siswi  SMK  Tri  Dharma  2 Bogor  yang dijadikan objek penyebaran kuesioner, serta Bapak Kuswitiyarto, SE selaku Wakil Kepala Sekolah  serta  staff-staf  yang  diwawancarai  untuk memberikan  informasi  yang  diperlukan  dalam penulisan ini.
b.  Sampel Penelitian Menurut Dominikus[9], sampel adalah sebagian dari  jumlah  dan  karakteristik  yang  dimiliki  oleh populasi.  Sampel  penelitian  adalah  sebagian  dari populasi  yang  diambil  sebagai  sumber  data  dan dapat  mewakili  seluruh  populasi.  Yang  menjadi sampel  penelitian  ini  adalah  para  siswa  dan  siswi yang  memilih  jurusan  di  SMK  Tri  Dharma  2 Bogor,  diambil  sebanyak  10  responden  agar mewakili populasi secara keseluruhan. c.  Metode Analisis Data
Metode demi tercapainya tujuan dalam penelitian  ini,  maka  digunakan  metode  analisis kuantitatif. Analisis kuantitatif dalam penelitian ini membandingkan  kriteria  dan  alternatif  yang  bisa menghasilkan  sebuah  keputusan  yaitu  pemilihan jurusan pada calon siswa[10] dengan menggunakan metode AHP dan MOORA. d .  Analytical Hierarchy Process Metode  AHP  merupakan  teknik  pengambilan keputusan/optimasi multivariate yang  digunakan dalam  analisis  kebijaksanaan.  Pada  hakekatnya AHP merupakan suatu model pengambil keputusan yang  komprehensif  dengan  memperhitungkan  hal- hal yang bersifat kualitatif dan kuantitatif[10].
AHP umumnya digunakan dengan tujuan untuk menyusun  prioritas  dari  berbagai  alternatif  pilihan yang  ada  dan  pilihan-pilihan  tersebut  bersifat kompleks  atau  multi  kriteria.  Terdapat  4  aksioma- aksioma yang terkandung dalam model AHP: 1.  Reciprocal  Comparison artinya  pengambilan keputusan  harus  dapat  memuat  perbandingan dan  menyatakan  preferensinya.  Preferensi tersebut harus memenuhi syarat resiprokal yaitu apabila A lebih disukai daripada B dengan skala x,  maka  B  lebih  disukai  daripada  A  dengan skala 1 banding x.
2.  Homogenity artinya  preferensi  seseorang  harus dapat  dinyatakan  dalam  skala  terbatas  atau dengan  kata  lain  elemen-elemennya  dapat dibandingkan satu sama lainnya. Kalau aksioma ini  tidak  dipenuhi  maka  elemen-elemen  yang dibandingkan  tersebut  tidak homogenity dan
harus dibentuk cluster (kelompok elemen) yang baru.
3.  Independence artinya  preferensi  dinyatakan dengan  mengasumsikan  bahwa  kriteria  tidak dipengaruhi  oleh  alternatif-alternatif  yang  ada melainkan  oleh  objektif  keseluruhan.  Ini menunjukkan  bahwa  pola  ketergantungan dalam AHP adalah searah, maksudnya perbandingan antara elemen-elemen dalam satu tingkat  dipengaruhi  atau  tergantung  oleh elemen-elemen pada tingkat diatasnya.
4.  Expectation artinya  untuj  tujuan  pengambil keputusan. Struktur hirarki diasumsikan lengkap.  Apabila  asumsi  ini  tidak  dipenuhi maka  pengambil  keputusan  tidak  memakai seluruh  kriteria  atau  objektif  yang  tersedia atau diperlukan  sehingga  keputusan  yang  diambil dianggap  tidak  lengkap.  Proses  hirarki  analitik (AHP) menyediakan kerangka yang memungkinkan untuk membuat suatu keputusan  efektif  atas  isu  kompleks  dengan menyederhanakan  dan  mempercepat  proses pendukung  keputusan.  Pada  dasarnya  AHP adalah suatu metode dalam merinci suatu situasi yang  kompleks,  yang  terstruktur  kedalam  suatu komponen-komponennya. Artinya dengan menggunakan  pendekatan  AHP  kita  dapat memecahkan suatu masalah dalam pengambilan keputusan.
Prinsip kerja AHP adalah penyederhanaan suatu persoalan  kompleks  yang  tidak  terstruktur  dan dinamik  menjadi  bagian-bagiannya,  serta  menata dalam suatu hierarki. Kemudian tingkat kepentingan setiap variabel diberi nilai dibandingkan  dengan  variabel  lain.  Dari  berbagai pertimbangan  tersebut  kemudian  dilakukan  sintesa untuk menetapkan variabel yang memiliki prioritas tinggi  dan  berperan  untuk  mempengaruhi  hasil pada  sistem  tersebut.  Pada  dasarnya  langkah- langkah dalam metode AHP meliputi :
1.  Membuat Hierarki Persoalan  yang  akan  diselesaikan,  diuraikan menjadi  unsur-unsurnya,  yaitu  kriteria  dan alternatif,  kemudian  disusun  menjadi  struktur hierarki seperti Gambar II.1 berikut :
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2,  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Sumber: Pratiwi (2016) Gambar II.1 Struktur Hierarki AHP 2.  Penilaian Kriteria dan Alternatif
Untuk  berbagai  persoalan  yang  ada,  skala  1 sampai 9 adalah skala terbaik dalam mengekspresikan pendapat. 3.  Penentuan Prioritas ( Synthesis Of Priority )
Untuk  setiap  kriteria  dan  alternatif,  perlu dilakukan  perbandingan  berpasangan  ( Pairwise Comparisons ).  Nilai-nilai  perbandingan  relatif kemudian  diolah  untuk  menentukan  peringkat alternatif  dari  seluruh  alternatif.  Baik  kriteria kualitatif,  maupun  kriteria  kuantitatif,  dapat dibandingkan  sesuai  dengan  penilaian  yang telah ditentukan untuk menghasilkan bobot dan prioritas.  Bobot  atau  prioritas  dihitung  dengan manipulasi  matriks  atau  melalui  penyelesaian persamaan matematik.
4.  Konsistensi Logis ( Logical Consistency ) Konsistensi  memiliki  dua  makna.  Pertama, objek-objek  yang  serupa  bisa  dikelompokkan sesuai  dengan  keseragaman  dan  relevansi. Kedua,  menyangkut  tingkat  hubungan  antar objek yang didasarkan pada kriteria tertentu. Pada  dasarnya  prosedur  atau  langkah-langkah yang perlu diperhatikan dalam metode AHP, antara lain :
1.  Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan.
2.  Menentukan prioritas elemen.
3.  Membuat  perbandingan  berpasangan,  yaitu membandingkan  elemen  secara  berpasangan sesuai kriteria yang diberikan.
4.  Matriks bilangan
berpasangan diisi
menggunakan bilangan untuk mempresentasikan  kepentingan  relatif  dari suatu elemen terhadap elemen yang lainnya.
5.  Sintesis.
Pertimbangan - pertimbangan terhadap perbandingan berpasangan disintesis untuk memperoleh  keseluruhan  prioritas.  Hal-hal  yang dilakukan dalam langkah ini adalah :
a).  Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap  kolom pada matriks.
b). Membagi  setiap  nilai  dari  kolom  dengan  total kolom  yang  bersangkutan  untuk  memperoleh normalisasi matriks.
c).  Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap  baris  dan membaginya  dengan  jumlah  elemen  untuk mendapat nilai rata-rata.
d)  Mengukur konsistensi
Dalam  pembuatan  keputusan,  penting  untuk mengetahui  seberapa  baik  konsistensi  yang  ada karena kita tidak menginginkan keputusan berdasarkan pertimbangan dengan konsistensi yang rendah.    Hal-hal  yang  dilakukan  dalam pembuatan keputusan, langkah-langkahnya adalah :
1.   Kalikan setiap nilai pada kolom pertama dengan prioritas  relatif  elemen  pertama,  nilai  pada kolom kedua dengan prioritas relatif kedua, dan seterusnya.
2.  Jumlahkan setiap baris.
3.  Hasil  dari  penjumlahan  baris  dibagi  dengan elemen prioritas relatif yang bersangkutan.
4.  Jumlahkan  hasil  bagi  diatas  dengan  banyaknya elemen yang ada, hasilnya disebut 𝜆 maks.
5.  Hitung Consistency I ndex (CI) dengan rumus:
CI= (𝜆maks − n)/n − 1 ........................ (1)
Dimana n = banyaknya elemen berdasarkan sumber kriteria.
6.  Hitung  rasio  konsistensi  / Consistency  Index dengan rumus: CR  =  CI / IR .................................. (2)
Dimana CR = Consistency Ratio “hasil akhir dari perhitungan” CI = Consistency Index . “untuk mencari konsistensi index” IR = Index Random Consistency
7.  Memeriksa  konsistensi  hierarki.  Jika  nilainya lebih  dari  10%  maka  penilaian  data judgement harus  diperbaiki.  Namun  jika  rasio  konsistensi (CI/IR) ≤ 0,1 maka  hasil  perhitungan  bisa dinyatakan benar.
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2,  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Tabel II.1. Konsistensi Hierarki
Sumber : Pratiwi (2016)
e. Multi Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) .
Metode  MOORA[11]  adalah  multiobjektif sistem yang mengoptimalkan dua atau lebih attribut yang  saling  bertentangan  secara  bersamaan. Metode ini diterapkan untuk memecahkan masalah dengan perhitungan matematika yang kompleks.
Langkah-langkah  dalam  metode  MOORA adalah sebagai berikut:
1.  Penentuan nilai matrik
Menentukan  Tujuan  untuk  mengindentifikasi atribut evaluasi yang bersangkutan
2.  Normalisasi matriks Mewakilkan  semua  informasi  yang  tersedia untuk  setiap  atrribut  dalam  bentuk  matriks keputusan.
X=
3.  Normalisasi matriks Breaures (2008)
menyimpulkan  bahwa  untuk  penyebut,  pilihan terbaik adalah akar kuadrat dari jumlah kuadrat dan setiap alternatif peratribut.
…………………………… (1) Untuk j = 1 2…m
4.  Mengoptimalkan Atribut
Untuk  optimasi  Multiobjektif,  ukuran  yang dinormalisasi ditambahkan dalam kasus
maksimasi (untuk atribut yang menguntungkan) dan  dikurangi  dalam  kasus  minimasi  (untuk atribut yang tidak menguntungkan).

## …....………………………… (2)
Dimana  G  adalah  jumlah  atribut  yang  akan dimaksimalkan,  (n-g)  adalah  jumlah  atribut yang  akan  diminimalkan,  dan  yi  adalah  nilai penilaian  yang  telah  dinormalisasikan  dari altenatif  1  terhadap  semua  atribut.  Saat  atribut bobot  dipertimbangkan,  persamaan  3  menjadi sebagai berikut
Yi= - ………...…………………………... (3)
Wj  adalah  bobot  dari  Jth  atribut,  yang  dapat ditentukan dengan menerapkan applying analtic hieararchy process (AHP) atau  metode entrophy.
5.  Perangkingan nilai Y Nilai Yi bisa positif atau negatif tergantung dari total  maksimak  dan  minimal  dalam  matriks keputusan.  Sebuah  urutan  peringkat  dan  Yi menujukan pilihan terakhir.
Alternatif  terbaik  memiliki  nilai  Yi  tertinggi, sedangkan  alternatif  terburuk  memiliki  nilai  yang rendah.
Sumber Olah Data (2020)
Gambar II.2 Tahapan Metode MOORA
2.2.  Kriteria-kriteria Dan Alternatif-alternatif Pemilihan Jurusan Dalam menentukan pemilihan jurusan perkuliahaan, ada beberapa kriteria yang digunakan, berikut daftar kriteria-kriterianya:
1.  Minat Peneliti menggunakan  minat  sebagai  salah  satu kriteria,  untuk  mengetahui  apakah  hipotesa minat mempunyai pengaruh dalam pengambilan
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2,  Desember  2020
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
keputusan  calon  siswa  dalam  memilih  jurusan tersebut.
2.  Bakat
Peneliti  menggunakan  bakat  sebagai  salah  satu kriteria,  untuk  mengetahui  apakah  hipotesa bakat mempunyai pengaruh dalam pengambilan keputusan  calon  siswa  dalam  memilih  jurusan tersebut.
3.  Kualitas Jurusan
Peneliti  menggunakan  kualitas  jurusan  sebagai salah  satu  kriteria,  untuk  mengetahui  apakah hipotesa  kualitas  jurusan  mempunyai  pengaruh dalam  pengambilan  keputusan  calon  siswa dalam memilih jurusan tersebut.
4.  Peluang Karir Peneliti  menggunakan  peluang  karira  sebagai salah  satu  kriteria,  untuk  mengetahui  apakah hipotesa  peluang  karir  mempunyai  pengaruh dalam  pengambilan  keputusan  calon  siswa dalam memilih jurusan.
Sedangkan  ada  pula  beberapa  alternatif  yang akan digunakan yaitu : 1. AP (Administrasi Perkantoran)
2. MM (Multimedia)
3. RPL (Rekayasa Perangkat Lunak)

## III. PEMBAHASAN DAN HASIL
3.1.  Perhitungan Menggunakan Metode AHP Pada  tahapan  ini  akan  dijelaskan  mengenai proses  perhitungan  dengan  menggunakan  metode AHP  dalam  pengambilan  keputusan  pemilihan jurusan pada SMK Tri Dharma 2 Bogor.
a.  Matriks Faktor Pembobotan Total Dari Kriteria Pada  tahap  ini  membuat  pembobotan  total
sesuai  dengan  kriteria  dan  alternatif  yang  telah ditentukan maka didapat tabel sebagai berikut :
1.  Matriks Faktor Pembobotan Total Dari Kriteria Utama
Pada  tabel  III.1,  ditampilkan  matriks  pembobotan total kriteria utama.
Tabel  III.1  Matriks  Pembobotan  Total  Kriteria
Utama Sumber: Olah Data (2020) 2.  Matriks Faktor Pembobotan Total Dari Alternatif dan Kriteria Minat
Pada  tabel  III.2,  ditampilkan  matriks  pembobotan alternatif dan kriteria minat.
Tabel  III.2  Matriks  Pembobotan  Total  Alternatif dan Kriteria Minat
Sumber: Olah Data (2020)
3.  Matriks Faktor Pembobotan Total Dari Alternatif dan Kriteria Bakat.
Pada  tabel  III.3,  ditampilkan  matriks  pembobotan alternatif dan kriteria bakat.
Tabel  III.3  Matriks  Pembobotan  Total  Alternatif dan Kriteria Bakat
Sumber : Olah Data (2020)
4.  Matriks Faktor Pembobotan Total Dari Alternatif dan Kriteria Saran Orangtua
Pada  tabel  III.4,  ditampilkan  matriks  pembobotan alternatif dan kriteria Saran Orangtua.
Tabel  III.4  Matriks  Pembobotan  Total  Alternatif dan Kriteria Saran Orangtua
Sumber : Olah Data (2020)
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2,  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed) 5.  Matriks Faktor Pembobotan Total Dari
Alternatif dan Kriteria Peluang Karir
Pada  tabel  III.5,  ditampilkan  matriks  pembobotan alternatif dan kriteria peluang karir.
Tabel  III.5  Matriks  Pembobotan  Total  Alternatif dan Kriteria Peluang Karir
Sumber : Olah Data (2020) b.  Matriks Perbandingan  Berpasangan  ( Pairwise Comparison).
Pada  tahap  ini  membuat  perbandingan  elemen secara  berpasangan  sesuai  dengan  kriteria  dan alternatif  yang  telah ditentukan maka  didapat  tabel matriks  perbandingan  antar  kriteria  dan  matriks perbandingan antar alternatif.
1.  Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Pada  tabel  III.6,  ditampilkan matriks perbandingan berpasangan kriteria.
Tabel  III.6  Matriks  Perbandingan  Berpasangan Kriteria.
Sumber: Olah Data (2020)
2.   Matriks  Perbandingan  Berpasangan  Alternatif pada Kriteria Minat.
Pada  tabel  III.7,  ditampilkan matriks perbandingan berpasangan Alternatif pada kriteria minat. Tabel  III.7  Matriks  Perbandingan  Berpasangan Alternatif pada Kriteria Minat.
Sumber: Olah Data (2020)
3.   Matriks  Perbandingan  Berpasangan  Alternatif pada Kriteria Bakat.
Pada  tabel  III.8,  ditampilkan matriks perbandingan berpasangan Alternatif pada kriteria bakat. Tabel  III.8  Matriks  Perbandingan  Berpasangan Alternatif pada Kriteria Bakat
Sumber : Olah Data (2020)
4.  Matriks  Perbandingan  Berpasangan  Alternatif pada Kriteria Saran Orangtua. Pada  tabel  III.9,  ditampilkan matriks perbandingan berpasangan Alternatif pada kriteria Saran
Orangtua.
Tabel III.9 Matriks  Perbandingan  Berpasangan  Alternatif
Kriteria Saran Orangtua
Sumber : Olah Data (2020)
5.  Matriks  Perbandingan  Berpasangan  Alternatif pada Kriteria Peluang Karir.
Pada tabel III.10, ditampilkan matriks perbandingan  berpasangan  Alternatif  pada  kriteria Peluang Karir.
Tabel III.10
Matriks  Perbandingan  Berpasangan  Alternatif Kriteria Peluang Karir
Sumber : Olah Data (2020) c.  Matriks Faktor  Pembobotan  Hierarki  Kriteria Yang Dinormalisasikan.
Pada  tahap  ini  membuat  pembobotan  hierarki yang  dinormalisasikan  sesuai  dengan  kriteria  dan alternatif  yang  telah ditentukan maka  didapat  tabel sebagai berikut:
1.  Matriks  Faktor  Pembobotan  Hierarki  Kriteria Yang Dinormalisasikan.
Pada  tabel  III.11,  ditampilkan  matriks  pembobotan hierarki kriteria yang dinormalisasikan.
Tabel III.11 Matriks  Pembobotan  Hierarki  Kriteria  Yang Dinormalisasikan.
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2,  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Sumber : Olah Data (2020) Berdasarkan  tabel  III.11,  maka  didapat  nilai  rata- rata  masing-masing  kriteria  minat  bernilai  0.2093, bakat  bernilai  0.0846,  saran  orangtua  bernilai 0,2434 dan untuk peluang karir bernilai 0.4626.
2.  Matriks  Faktor  Pembobotan  Hierarki  Kriteria Minat Yang Dinormalisasikan
Pada  tabel  III.12,  ditampilkan  matriks  pembobotan hierarki kriteria minat yang dinormalisasikan. Tabel III.12 Matriks  Pembobotan  Hierarki  Kriteria  Minat  Yang Dinormalisasikan
Sumber : Olah Data (2020)
3.  Matriks  Faktor  Pembobotan  Hierarki  Kriteria Bakat Yang Dinormalisasikan
Pada  tabel  III.13,  ditampilkan  matriks  pembobotan hierarki kriteria bakat yang dinormalisasikan. Tabel III.13
Matriks  Pembobotan  Hierarki  Kriteria  Bakat  Yang Dinormalisasikan
Sumber : Olah Data (2020)
4.  Matriks  Faktor  Pembobotan  Hierarki  Kriteria
Saran Orangtua Yang Dinormalisasikan Pada  tabel  III.14,  ditampilkan  matriks  pembobotan hierarki kriteria saran orangtua yang dinormalisasikan. Tabel III.14 Matriks  Pembobotan  Hierarki  Kriteria  Saran Orangtua Yang Dinormalisasikan
Sumber : Olah Data (2020)
5.  Matriks  Faktor  Pembobotan  Hierarki  Kriteria Peluang Karir Yang Dinormalisasikan
Pada  tabel  III.15,  ditampilkan  matriks  pembobotan hierarki kriteria peluang karir yang dinormalisasikan.
Tabel III.15
Matriks  Pembobotan  Hierarki  Kriteria  Peluang Karir Yang Dinormalisasikan
Sumber : Olah Data(2020)
d.  Menentukan Nilai CI dan CR
Penilaian  terhadap  perbandingan  dianggap konsisten  dengan  ketentuan  jika  nilai  CR ( Consistency Random ) tidak lebih dari 0,1 sehingga penilaian perbandingan kriteria penentuan pemilihan  jurusan  sudah  konsisten.  Sebelum menentukan nilai  CI  dan  CR harus  terlebih  dahulu menentukan nilai Lamda Max.
Menentukan nilai CI dan CR antar kriteria λmax  =   (5,9040 ∗ 0,2093) + (11,8139 ∗ 0,0846)
+ (4,1071 ∗ 0,2434)
+ (2,0599 ∗ 0,4626) = 4,1881
𝐶𝐼 = (𝜆maks − n)
n − 1
= (4,1881 − 4)
4 − 1 = 0,0627 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0,0627 0,9
= 0,0697
Berdasarkan  perhitungan  diatas  didapat  nilai untuk  CR  sebesar  0,0697  maka  penilaian perbandingan  dianggap  konsisten  karena  CR  tidak lebih dari 0,1.
Menentukan  nilai  CI  dan  CR  kriteria  minat  pada alternatif.
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2,  Desember  2020
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
λmax  =   (3,9287 ∗ 0,2574) + (2,9062 ∗ 0,3402)
+ (2,5118 ∗ 0,4025) = 3,0106
𝐶𝐼 = (𝜆maks − n)
n − 1 = (3,0106 − 3) 3 − 1 = 0,0053 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0,0053 0,58 = 0,0092
Berdasarkan  perhitungan  diatas  didapat  nilai untuk  CR  sebesar  0,0092  maka  penilaian perbandingan  dianggap  konsisten  karena  CR  tidak lebih dari 0,1.
Menentukan  nilai  CI  dan  CR  kriteria  bakat  pada alternatif λmax  =   (3,4747 ∗ 0,2885) + (3,0112 ∗ 0,3311) + (2,6339 ∗ 0,3804)
= 3,0014
𝐶𝐼 = (𝜆maks − n) n − 1 = (3,0014 − 3) 3 − 1 = 0,0007 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0,0007 0,58 = 0,0012
Berdasarkan  perhitungan  diatas  didapat  nilai untuk  CR  sebesar  0,0012  maka  penilaian perbandingan  dianggap  konsisten  karena  CR  tidak lebih dari 0,1.
Menentukan  nilai  CI  dan  CR  kriteria  saran orangtua pada alternatif λmax  =   (4,2841 ∗ 0,2346) + (2,8229 ∗ 0,3510) + (2,4309 ∗ 0,4144)
= 3,0033
𝐶𝐼 = (𝜆maks − n)
n − 1
= (3,0033 − 3) 3 − 1 = 0,0017 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0,0017
0,58
= 0,0029
Berdasarkan  perhitungan  diatas  didapat  nilai untuk  CR  sebesar  0,0029  maka  penilaian perbandingan  dianggap  konsisten  karena  CR  tidak lebih dari 0,1.
Menentukan nilai CI dan CR kriteria peluang karir pada alternatif λmax  =   (4,2582 ∗ 0,2365) + (3,0967 ∗ 0,3200) + (2,2648 ∗ 0,4435)
= 3,0025 𝐶𝐼 = (𝜆maks − n) n − 1 = (3,0025 − 3) 3 − 1 = 0,0012 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0,0012 0,58
= 0,0021
Berdasarkan  perhitungan  diatas  didapat  nilai untuk  CR  sebesar  0,0021  maka  penilaian perbandingan  dianggap  konsisten  karena  CR  tidak lebih dari 0,1.
e.  Menentukan Matriks Hubungan Antara Kriteria dan Alternatif
Dari hasil evaluasi keempat kriteria yaitu minat, bakat,  saran  orangtua  dan  peluang  karir  dikalikan dengan eigen  vector maka  akan  diperoleh hubungan  antara  kriteria  dan  alternatif  sebagai berikut :
Tabel  III.16  Matriks  Hubungan  Antara  Kriteria Dan Alternatif
Sumber : Olah Data (2020)
f.  Menentukan  Matriks  Prioritas  Berdasarkan Alternatif
Dan  untuk  total  rangking  yang  didapat  melalui hasil  perkalian  faktor  evaluasi  masing-masing alternatif dengan faktor bobot sebagai berikut : Tabel III.17 Matriks Prioritas Berdasarkan
Alternatif AP
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2,  Desember  2020
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Sumber : Olah Data(2020)
Tabel III.18 Matriks Prioritas Berdasarkan Alternatif MM
Sumber : Olah Data (2020)
Tabel III.19 Matriks Prioritas Berdasarkan Alternatif RPL Sumber : Olah Data (2020)
g.  Proses Perangkingan Tabel III.20 Proses Perangkingan
Sumber : Olah Data (2020)
Dari  hasil  perhitungan  tabel-tabel  diatas didapatkan  urutan  prioritas  kriteria  pemilihan jurusan yang paling dipilih oleh responden yaitu :
1. Peluang Karir  : 46% 2. Saran Orangtua : 24% 3. Minat : 21% 4. Bakat : 8% Dan  didapatkan  pula  urutan  prioritas  kriteria pemilihan  jurusan  yang  paling  dipilih  oleh responden yaitu : 1. RPL : 42% 2. MM : 33% 3. AP : 24%
3.2.  Perhitungan Menggunakan Metode MOORA Pada  tahapan  ini  akan  dijelaskan  mengenai proses  perhitungan  dengan  menggunakan  metode MOORA  dalam  pengambilan  keputusan  pemilihan jurusan pada SMK Tri Dharma 2 Bogor. Tahapan – tahapan  dalam  penerapan  dengan  menggunakan metode MOORA adalah sebagai berikut :
1.  Menentukan  Jenis  dan  Bobot  pada  setiap Kriteria.
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  penentuan  jenis dari  setiap  kriteria,  dimana  kriteria  akan  terbagi menjadi dua, yaitu kriteria benefit dan cost .
- Benefit ,  yaitu  jenis  kriteria  dimana  jika  nilai semakin  besar  maka  akan  semakin  baik,  dan jika semakin kecil maka bernilai tidak baik
- Cost ,  yaitu  jenis  kriteria  dimana  jika  nilai semakin kecil maka akan semakin baik, dan jika semakin besar maka akan bernilai tidak baik. Pada tabel III.21, akan ditampilkan jenis dan bobot pada setiap kriteria. Tabel III.21 Jenis dan Bobot Setiap Kriteria Sumber : Olah Data (2020)
2.  Memasukkan nilai kriteria pada setiap alternatif dari responden yang akan diuji.
Tabel III.22 Nilai Kriteria Untuk Setiap Alternatif
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2,  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Sumber : Olah Data (2020) 3.  Membuat Matriks Keputusan.
Merubah  nilai  kriteria  menjadi  matriks  keputusan. Matriks  keputusan  berfungsi  sebagai  pengukuran kinerja  dari  alternatif  ke-i  pada  atribut  ke-j,  m adalah  jumlah  alternatif  dan  n  adalah  jumlah atribut.  Kemudian  sistem  rasio  dikembangkan dimana  setiap  kinerja  dari  sebuah  alternatif  pada sebuah atribut dibandingkan dengan penyebut yang merupakan wakil untuk semua alternatif dari atribut tersebut,  berikut  adalah  perubahan  nilai  kriteria menjadi sebuah matriks keputusan :

## 𝑋 = [
𝑋11   𝑋12   𝑋1𝑛 𝑋21   𝑋22   𝑋2𝑛
𝑋𝑚1   𝑋𝑚2   𝑋𝑚𝑛
]
Keterangan : 𝑥 𝑖𝑗 : Respon alternative j pada kriteria i 𝑖 : 1, 2, 3, …, n adalah nomor urutan kriteria 𝑗 : 1, 2, 3, …, n adalah nomor urutan alternatif X : Matriks Keputusan Tabel III.23 Nilai Matriks Keputusan
Sumber : Olah Data (2020) Matriks  keputusan  dari  proses  pengolahan  data pada penelitian ini, sebagai berikut:
𝑋𝑖𝑗 = [ 70   60   70   70 80   70   90  80 90   80   80  90 ]
4.  Membuat Matriks Normalisasi.
Normalisasi  bertujuan  untuk  menyatukan  setiap elemen  matriks  sehingga  elemen  pada  matriks memiliki  nilai  yang  seragam.  Normalisasi  pada MOORA  dapat  dihitung  menggunakan  persamaan sebagai berikut.
𝑋 ∗ 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑗=1
Keterangan : 𝑥 𝑖.𝑗 :  matriks alternatif j pada kriteria i 𝑖 : 1, 2, 3, …, n adalah nomor urutan kriteria 𝑗 : 1, 2, 3, …, n adalah nomor urutan alternatif 𝑥 ∗ 𝑖.𝑗 :  Matriks  Normalisasi  kriteria  i  pada alternatif j Berikut  perhitungan  detail  matriks  normalisasi untuk setiap kriteria pada setiap alternatifnya.
Normalisasi Matriks dari Kriteria 1 (C1) 1)  Normalisasi  Matriks  (1,1)  -    Kriteria  1  (C1), Alternatif 1 (A1)
𝑋 ∗ 1.1 = 70 √70 2 +  80 2 +   90 2 𝑋 ∗ 1.1 = 70 √19.400 𝑋 ∗ 1.1 = 70
139.283 𝑋 ∗ 1.1 = 0.5025
2)  Normalisasi  Matriks  (1,2)  -    Kriteria  1  (C1),
Alternatif 2 (A2)
𝑋 ∗ 1.2 = 80 √70 2 +  80 2 +   90 2
𝑋 ∗ 1.2 = 80 √19.400 𝑋 ∗ 1.2 = 80 139.283
𝑋 ∗ 1.2 = 0.5743
3)  Normalisasi  Matriks  (1,3)  -    Kriteria  1  (C1), Alternatif 3 (A3)
𝑋 ∗ 1.3 = 90 √70 2 +  80 2 +   90 2 𝑋 ∗ 1.3 = 90 √19.400 𝑋 ∗ 1.3 = 90
139.283
𝑋 ∗ 1.3 = 0.6461
Normalisasi Matriks dari Kriteria 2 (C2) 1)  Normalisasi  Matriks  (2,1)  -    Kriteria  2  (C2),
Alternatif 1 (A1)
𝑋 ∗ 2.1 = 60 √60 2 +   70 2 +   80 2
𝑋 ∗ 2.1 = 60 √14.900 𝑋 ∗ 2.1 = 60 122.065
𝑋 ∗ 2.1 = 0.4915 2)  Normalisasi  Matriks  (2,2)  -    Kriteria  2  (C2),
Alternatif 2 (A2)
𝑋 ∗ 2.2 = 70 √60 2 +   70 2 +   80 2
𝑋 ∗ 2.2 = 70 √14.900
𝑋 ∗ 2.2 = 70
122.065
𝑋 ∗ 2.2 = 0.5734
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2,  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
3)  Normalisasi  Matriks  (2,3)  -    Kriteria  2  (C2), Alternatif 3 (A3) 𝑋 ∗ 2.3 = 80 √60 2 +   70 2 +   80 2 𝑋 ∗ 2.3 = 80 √14.900 𝑋 ∗ 2.3 = 80 122.065 𝑋 ∗ 2.3 = 0.6553
Normalisasi Matriks dari Kriteria 3 (C3) 1)  Normalisasi  Matriks  (3,1)  -    Kriteria  3  (C3), Alternatif 1 (A1)
𝑋 ∗ 3.1 = 70 √70 2 +   90 2 +   80 2 𝑋 ∗ 3.1 = 70 √19.400 𝑋 ∗ 3.1 = 70 139.283
𝑋 ∗ 3.1 = 0.5025 2)  Normalisasi  Matriks  (3,2)  -    Kriteria  3  (C3),
Alternatif 2 (A2)
𝑋 ∗ 3.2 = 90 √70 2 +   90 2 +   80 2 𝑋 ∗ 3.2 = 90 √19.400 𝑋 ∗ 3.2 = 90 139.283
𝑋 ∗ 3.2 = 0.6461
3)  Normalisasi  Matriks  (3,3)  -    Kriteria  3  (C3),
Alternatif 3 (A3)
𝑋 ∗ 3.3 = 80 √70 2 +   90 2 +   80 2 𝑋 ∗ 3.3 = 80 √19.400 𝑋 ∗ 3.3 = 80 139.283 𝑋 ∗ 3.3 = 0.5743
Normalisasi Matriks dari Kriteria 4 (C4) 1)  Normalisasi  Matriks  (4,1)  -    Kriteria  2  (C4),
Alternatif 1 (A1)
𝑋 ∗ 4.1 = 70 √70 2 +   80 2 +   90 2 𝑋 ∗ 4.1 = 70 √19.400 𝑋 ∗ 4.1 = 70
139.283 𝑋 ∗ 4.1 = 0.5025
2)  Normalisasi  Matriks  (4,2)  -    Kriteria  2  (C4), Alternatif 2 (A2) 𝑋 ∗ 4.2 = 80 √70 2 +   80 2 +   90 2 𝑋 ∗ 4.2 = 80 √19.400 𝑋 ∗ 4.2 = 80
139.283 𝑋 ∗ 4.2 = 0.5743
3)  Normalisasi  Matriks  (4,3)  -    Kriteria  2  (C4),
Alternatif 3 (A3)
𝑋 ∗ 4.3 = 90 √70 2 +   80 2 +   90 2 𝑋 ∗ 4.3 = 90 √19.400 𝑋 ∗ 4.3 = 90 139.283
𝑋 ∗ 4.3 = 0.6461
Dari perhitungan nilai normalisasi di atas, maka akan  diperoleh  matriks  normalisasi  ( x ∗ ) ,  sebagai berikut :
x ∗ = [ 0.5025 0.4915 0.5025 0.5025
0.5743 0.5734 0.6461 0.5743 0.6461 0.6553 0.5743 0.6461 ]
5.  Menghitung Optimalisasi Nilai Atribut.
Untuk  menandakan  bahwa  sebuah  atribut  lebih penting itu bisa dikalikan dengan bobot yang sesuai (koefisien  signifikasi).  Nilai  optimasi  dihitung untuk  setiap  alternatif  yang  diberikan,  yang merupakan  jumlah  perkalian  bobot  kriteria  dengan nilai  atribut  maksimum  (max)  yaitu  nilai  atribut bertipe benefit dikurangi  dengan  jumlah  perkalian dari  bobot  kriteria  dengan  milai  atribut  minimum (min)  yaitu  nilai  atribut  bertipe cost. Perhitungan nilai optimasi multiobjektif MOORA jika dirumuskan menjadi :
𝑌𝑖 =   ∑ 𝑊 𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 − ∑ 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑊 𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 𝑔 𝑗=1 Keterangan : 𝑖 : 1, 2, 3, …, g adalah kriteria dengan status maximized 𝑗 : 𝑔 + 1 , 𝑔 + 2 , 𝑔 + 3 , …, n adalah kriteria dengan status minimized 𝑤 𝑗 : bobot terhadap alternatif j
𝑌 𝑖 :    nilai  yang  sudah  di  normalisasi  dari alternatif j terhadap semua atribut
Hasil  perhitungan  nilai  optimasi  dalam  penelitian ini sebagai berikut :
Perhitungan nilai optimasi untuk alternatif 1 (A ∗ 1)
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2,  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
𝐴 ∗ 1 =  (𝑥 ∗ 1.1(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 1 +  𝑥 ∗ 1.2(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 2 +  𝑥 ∗ 1.3(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 3 +  𝑥 ∗ 1.4(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 4 ) 𝐴 ∗ 1 =  (0.5025 ∗ 0.25 +   0.4915 ∗ 0.15 +  0.5025 ∗ 0.35 +   0.5025 ∗ 0.45) 𝐴 ∗ 1 =  0.1256 + 0.0737 + 0.1758 + 0.2261
𝐴 ∗ 1 =  0.6012
Perhitungan nilai optimasi untuk alternatif 2 (A ∗ 2) 𝐴 ∗ 2 =  (𝑥 ∗ 2.1(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 1 +  𝑥 ∗ 2.2(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 2 +  𝑥 ∗ 2.3(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 3 +  𝑥 ∗ 2.4(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 4 ) 𝐴 ∗ 2 =  (0.5743 ∗ 0.25 +   0.5734 ∗ 0.15 +  0.6461 ∗ 0.35 +   0.5743 ∗ 0.45)
𝐴 ∗ 2 =  0.1435 + 0.0860 + 0.2261 + 0.2584 𝐴 ∗ 2 =  0.7140
Perhitungan nilai optimasi untuk alternatif 3 (A ∗ 3) 𝐴 ∗ 3 =  (𝑥 ∗ 3.1(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 1 +  𝑥 ∗ 3.2(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 2 +  𝑥 ∗ 3.3(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 3 +  𝑥 ∗ 3.4(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 4 ) 𝐴 ∗ 3 =  (0.6461 ∗ 0.25 +   0.6553 ∗ 0.15 +  0.5743 ∗ 0.35 +   0.6461 ∗ 0.45)
𝐴 ∗ 3 =  0.1615 + 0.0982 + 0.2010 + 0.2907
𝐴 ∗ 3 =  0.7514 6.  Hasil Perangkingan Langkah
terakhir setelah melakukan perhitungan  nilai  optimasi  pada  setiap  alternatif untuk setiap kriteria, maka hasilnya dapat diurutkan mulai  dari  yang  terbesar  sampai  yang  terkecil. Dimana  hasil  perhitungan  optimasi  dari  alternatif yang terbesar menunjukkan alternatif yang terpilih, sedangkan nilai optimasi yang terendah menunjukkan  hasil  yang  terburuk  dari  hasil  data yang  diolah.  Dari  perhitungan  optimasi  yang  telah dilakukan,  maka  hasilnya  dapat  dilihat  pada  tabel berikut :
Tabel III.24
Hasil Perangkingan
Sumber : Olah Data (2020)
Dari  hasil  akhir  perhitungan  optimasi,  dapat diambil  kesimpulan  bahwa  alternatif  3  (A3),  RPL dengan  nilai  optimasi  sebesar  0.7514,  merupakan
nilai optimasi terbesar, yang menunjukkan alternatif yang terpilih, berikutnya alternatif 2 (A2) yaitu  MM  dengan  nilai  optimasi  sebesar  0.7140, sedangkan nilai optimasi terendah  adalah alternatif 1 (A1), AP dengan nilai optimasi sebesar 0.145.
Berdasarkan  hasil  yang  di  dapat,  maka  dapat diambil  kesimpulan  bahwa  metode  MOORA  dapat digunakan dalam pengambilan keputusan pemilihan jurusan pada sekolah SMK Tri Dharma 2 Bogor.
3.3. Hasil Pembahasan Dari  hasil  akhir  perhitungan  optimasi,  dapat diambil  kesimpulan  bahwa  alternatif    RPL  dengan nilai  optimasi  menggunakan  metode  AHP  sebesar 0,4225  dan  metode  MOORA  sebesar  0,7514 merupakan nilai optimasi terbesar, yang menunjukan  alternatif  terpilih,  pada  urutan  kedua yaitu  alternatif  MM  dengan  nilai  optimasi menggunakan  metode  AHP  sebesar  0,3327  dan metode  MOORA  sebesar  0,7140,  sedangkan  nilai optimasi  terendah  yaitu  AP  dengan  optimasi menggunakan  metode  AHP  sebesar  0,2448  dan metode MOORA sebesar 0,6012. Hasil perhitungan diatas  dengan  menggunakan  metode  AHP  dan MOORA ditampilkan dalam bentuk grafik dibawah ini.
Sumber: Olah Data (2020) Gambar III.3 Grafik Perangkingan

## IV. KESIMPULAN
Dari  hasil  yang  didapat,  maka  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  metode  AHP  dan  MOORA dapat  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan pemilihan  jurusan  pada  SMK  Tri  Dharma  2  Bogor dan  juga  minat,  bakat,  saran  orangtua dan  peluang karir  mempengaruhi  dalam  pemilihan  jurusan  ini yang  berarti  H1,  H2  dan  H3  diterima  dan  H0 ditolak..
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2,  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)

## V. REFERENSI
[1] M. Rahmayu and R. K. Serli, “Simetris : jurnal teknik mesin, elektro dan ilmu komputer.,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 551–564, 2018, [Online].
Available: https://jurnal.umk.ac.id/index.php/sime
t/article/view/2022.
[2] G. Yanti, S. Pahu, and L. J. Susanto, “DENGAN METODE
ANALYTHICAL HIERARCHY PROCESS ( STUDI KASUS : SMK GANESHA LAMPUNG TIMUR ),” J. Manag. Sist. Inf. dan Teknol. , vol. 2, no. 2, p. 84, 2018.
[3] F. Frieyadie and S. M. Ramadhan, “Penerapan Metode AHP Untuk Membantu Siswa Memilih Jurusan Yang Tepat Di SMK,” J. RESTI
(Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) ,
vol. 2, no. 3, pp. 662–667, 2018, doi:
10.29207/resti.v2i3.396.
[4] T. Hasanah, H. J. S.Sitio, and I.- Parlina, “Sistem Pendukung Keputusan
Pemilihan Jurusan Pada Yayasan Muhammad Nasir dengan Menggunakan Metode MOORA,” J. Informatics Telecommun. Eng. , vol. 2, no. 2, p. 128, 2019, doi:
10.31289/jite.v2i2.2161.
[5] A. Y. Malik and T. Haryanti, “PENERAPAN METODE
ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS ( AHP ) UNTUK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PROGRAM,”
Penerapan Metod. Anal. Hierarchy
Process untuk Sist. Pendukung
Keputusan pemilihan Progr. , vol. 14, no. 1, pp. 123–130, 2018. [6] I. Harmaizar Z, Menggali Potensi
Wirausaha . Bekasi: Anugerah Prakasa, CV Dian, 2006. [7] Istijanto, Aplikasi Praktis Riset
Pemasaran Cara Praktis Meneliti Konsumen Dan Pesaing . Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 2010. [8] B. Chandra, PENGANTAR STATISTIK KESEHATAN . Jakarta: Penerbit Buku Kedokteran EGC, 1995. [9] D. Dolet Unaradjan, Metode Penelitian
Kuantitatif . Jakarta: Penerbit Unika Atma Jaya, 2019.
[10] D. H. Pratiwi, Buku Ajar Sistem
Pendukung Keputusan . Yogyakarta:
Deepublish, 2016.
[11] D. Nofriansyah and P. D. S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung
Keputusan . Yogyakarta: Penerbit Deepublish, 2017.