## Analisa Penilaian Menggunakan MOORA dalam Menentukan Dosen Pengampu Mata Kuliah

## Assessment Analysis Using MOORA in Determining Lecturers for Courses
Ahmadi 1) , Hengki Juliansa 2)
1 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau
2 Program Studi Teknik Informatika, Politeknik Sekayu
1 Jl. Yos Sudarso No. 97 A Kel. Jawa Kanan Kota Lubuklinggau, Sumatera Selatan Telp : 0733-322307
2 Jalan Bupati Oesman Bakar LK. I Kel. Kayuara Kec. Sekayu, Sumatera Selatan 30711 E-mail : ahmadi.bnj@gmail.com 1 ) , hengki.juliansa@gmail.com 2 )

## Abstract
The role of the Lecturer is very important where the main task is to transform, develop and disseminate science, technology  and  art  through  education,  research  and  community  service.  STMIK  Bina  Nusantara  Jaya Lubuklinggau is one of the tertiary institutions in Lubuklinggau which has 1 Study Program (Information System), the  number  of  courses  and powerful  lecturers  makes  the  Chair  of  the  Study  Program  (Kaprodi)  determine  the Effective Lecturer for each subject is still not optimal, there are still lecturers which are not in accordance with the qualifications for the subject being taught. So far, in determining the lecturers for the course, they have only looked  at  the  results  of  the  recapitulation  of  the  lecture  gems  questionnaire  obtained  in  the  form  of  Index Interpretation  (Quite  Good,  Good  and  Very  Good).  Teaching,  Evaluation  along  with  Lecturers  and  Lectures). Therefore the authors conducted research in determining the effective lecturers for the course not only looking at the results of the recapitulation of the questionnaires distributed to students, there were other criteria, for example Lecturer  Status,  Education,  Competence,  Years  of  Service  and  Absence.  The  purpose  of  this  research  is  to determine the course lecturers who are very helpful to the Head of Study Program. The author uses the MOORA method for the process of determining and later testing results can help the performance of the Head of Study Program in determining recommendations for lecturers for courses according to the established criteria.
Keywords: Decision Support System, Lecturer, Course, MOORA

## Abstrak
Peran  Dosen  sangat  penting  dimana  tugas  utamanya  mentransformasikan,  mengembangkan,  dan  menyebarkan ilmu pengetahuan, teknologi, dan seni melalui pendidikan, penelitian dan pengabdian kepada masyarakat. STMIK Bina  Nusantara  Jaya  Lubuklinggau  merupakan  salah  satu  Perguruan  Tinggi  di  Lubuklinggau  yang  memiliki  1 Program Studi (Sistem Informasi), banyaknya mata kuliah dan dosen pengampuh membuat Ketua Program Studi (Kaprodi) dalam menentukan Dosen Pengampuh pada setiap mata kuliah masih belum maksimal, masih ada dosen yang tidak sesuai dengan kualifikasi terhadap  mata kuliah yang diampuh. Selama ini dalam  menentukan dosen pengampu  mata  kuliah  hanya  melihat  pada  hasil  rekapan  kuisioner  permata  kuliah  yang  didapat  berupa Interprestasi  Index  (Cukup  Baik,  Baik  dan  Sangat  Baik)  Skala  penilaian  yang  dilihat  pada  Kuisioner  yang disebarkan  kepada  mahasiswa  dilihat  pada  beberapa  aspek  (Persiapan  Mengajar,  Kegiatan  Belajar  Mengajar, Evaluasi  beserta  Dosen  dan  Perkuliahan).  Maka  dari  itu  penulis  melakukan  penelitian  dalam  penentuan  dosen pengampuh mata kuliah tidak hanya melihat dari hasil rekapan kuisioner yang disebarkan kepada mahasiswa ada kriteria lagi misalkan Status Dosen, Pendidikan, Kompetensi, Masa Kerja dan Absensi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan Dosen Pengampu Mata Kuliah yang sangat membantu Kaprodi. Penulis menggunakan metode MOORA untuk proses penentuan dan hasil pengujian nantinya dapat membantu kinerja  Kaprodi dalam menentukan rekomendasi dosen pengampuh mata kuliah sesuai dengan kriteria yang ditetapkan .
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Dosen, Mata Kuliah, MOORA

## 1. Pendahuluan
Dosen  mempunyai  peran  yang  sangat  penting  yang mana tugas utamanya mentransformasikan, mengembangkan, dan menyebarluaskan ilmu pengetahuan,  teknologi,  dan  seni  melalui  pendidikan, penelitian dan pengabdian kepada masyarakat. Penunjukan dosen pengampuh matakuliah pada STMIK
Bina  Nusantara  Jaya  Lubuklinggau  saat  ini  dilakukan dengan  cara  menentukan  secara  langsung  dengan melihat  pada  hasil  rekapan  kuisioner  permata  kuliah yang  didapat  berupa Interprestasi  Index (Cukup  Baik, Baik dan Sangat Baik) Skala penilaian yang dilihat pada Kuisioner  yang  disebarkan  kepada  mahasiswa  dilihat pada  beberapa  aspek  (Persiapan  Mengajar,  Kegiatan Belajar  Mengajar,  Evaluasi  beserta  Dosen  dan
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol.   0 5  No. 01 Tahun 2023, ISSN : 2657– 2117 | DOI : 10.52303/jb.v5i1.92
Perkuliahan).  Peranan  dosen  sangatlah  penting  bagi mahasiswa, karena peranan tersebut memiliki arti akan tugasnya  masing  -masing  bagi  seorang  dosen  seperti mendidik mahasiswa. Hal ini untuk menimbang seorang dosen  agar  dalam  menunjukan  sebagai  dosen pengampuh  dapat  meningkatkan  kualitas  hasil  ajar didalam kelas.
Maka  dari  itu  penulis  melakukan  penelitian  dalam penentuan  dosen  pengampu  mata  kuliah  tidak  hanya melihat  dari  hasil  rekapan  kuisioner  yang  disebarkan kepada  mahasiswa  ada  kriteria  lagi  misalkan  Status Dosen,  Pendidikan,  Kompetensi,  Masa  Kerja  dan Absensi.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menentukan dosen pengampuh mata kuliah yang mana ini akan sangat membantu ketua program studi.
Dalam penelitian sebelumnya Multi Objective Optimization  On  The  Basic  Of  Ratio  Analysis dapat menilai optimasi karyawan sebagai nilai akhir penilaian [1][2][3][4].  Penelitian  yang  lain  juga  membahas  hal yang sama dengan Metode AHP-MOORA Pada Sistem Pendukung  Keputusan  pemilihan  paket  wisata  dapat membantu  pengambil  keputusan  dalam  masalah pemilihan wisata secara cepat dan mudah[5]. Penelitian lain juga dilakukan, Metode MOORA mampu digunakan untuk  dapat  menilai  tiap-tiap  alternatif  sehingga menghasilkan  rekomendasi  pemilihan  smartphone  dari beberapa  kriteria  pengambilan  keputusan  [6].  Metode Moora  mampu  menentukan  nilai  bobot  dengan sederhana [7][8][1]. Dari beberapa refrensi yang sudah dikemukakan maka penulis menggunakan metode Multi Objective  Optimization  On  the  basis  of  Ratio  Analysis (MOORA)  untuk  proses  penentuan  atau  perhitungan menggunakan Metode Multi Objective Optimization On the  basis  of  Ratio  Analysis (MOORA).  Dari  hasil pengujian  dengan  metode  MOORA  nantinya  dapat membantu  kinerja  ketua  program  studi  dalam menentukan rekomendasi dosen pengampuh mata kuliah sesuai dengan kriteria yang ditetapkan.

## 2. Tinjauan Pustaka
2.1 Analisis Penelitian Terdahulu
Penelitian  yang  mengangkat topik tentang  menentukan dosen  pengampu  matakuliah  telah  ada  beberapa dilakukan oleh peneliti terdahulu.
Menurut  Anggrey  Aditya  Saputri  dan  kawan-kawan bahwa  dalam  penentuan  dosen  pengampu  matakuliah tidak  hanya  berdasarkan  rapat  awal  semester  saja dikarenakan  masih  ada  yang  tidak  sesuai  kualifikasi terhadap  matakuliah  yang  diampu  oleh  dosen  oleh karena  itu  untuk  membantu  prodi  maka  dibutuhkanlah sistem  pendukung  keputusan  [9].  sedangkan  menurut Gellysa  Urva1    dan  Ari  Sellyana  menentukan  dosen pengampu  atau  beban  mengajar  dosen  salah  satu kegiatan  yang  sering  dihadapi  pada  saat  semester  baru dan manjadi permasalahan yang komplek [10].
2.2 Multi-Objecttive Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA)
Metode MOORA perkalian digunakan untuk menghubungkan  rating  atribut,  dimana  rating  atribut harus dipangkatkan dahulu dengan bobot yang ada pada setiap  kolomnya,  Preferensi  untuk  alternatif  Si,  Secara umum prosedur MOORA meliputi langkah- langkah[11][12] :

## 1. Menentukan Nilai Matrix
𝑋 =   [ 𝑋 11 𝑋 12 𝑋 1𝑛 𝑋 21 𝑋 22 𝑋 2𝑛 𝑋 31 𝑋 32 𝑋 3𝑛 ] (1)
x merupakan nilai kriteria masing-masing kriteria yang dipresentasikan sebagai matriks.
2. Normalisasi Matriks
𝑋 ∗ 𝑖𝑗 − 𝑋𝑖𝑗/√[∑ 𝑋 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (2)
Keterangan : Xij : Respon alternative j pada kriteria i X*ij: Normalisasi j pada kriteria i 3. Melakukan Normalisasi Terbobot 𝑊𝑗 𝑥 𝑋𝑖𝑗 (3) Keterangan :
Wij : Bobot Kriteria
Xij : Hasil Normalisasi alternative j pada kriteria i.
4. Melakukan Penentuan Hasil Prefrensi/Optimasi Nilai Yi bias bersifat positif atau negatif tergantung dari jumlah  total  maksimal  dan  minimal  pada  matriks keputusan. Urutan peringkat dan Yi menujukan pilihan terakhir.  Dengan  demikian  alternatif  terbaik  memiliki nilai Yi tertinggi, sedangkan alternatif terburuk memiliki nilai yang rendah.
𝑌𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑋 𝑖𝑗∗ ∗ ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑊 𝑖𝑗 ∗ 𝑔 𝑗=1 (4)
Keterangan
i : 1,2,3,……g adalah attribute atau kriteria dengan status maksimal j : g+1, g+2, g+3,…..,n adalah attribute atau kriteria dengan status minimal y*j : Matriks Normalisasi max-min alternative j
2.3 Dosen
Dosen  mempunyai  peran  yang  sangat  penting  yang mana tugas utamanya mentransformasikan, mengembangkan, dan menyebarluaskan ilmu pengetahuan,  teknologi,  dan  seni  melalui  pendidikan, penelitian dan pengabdian kepada masyarakat [10].
2.4 Mata Kulaih
Mata  kuliah  merupakan  kelompok  bahan  kajian  dan pembelajaran yang ditunjukan terutama untuk memberikan  landasan  pembentukan  keahlian,  baik untuk kepentingan profesi maupun bahan pengembangan ilmu teknologi [9].

## 3.   Metodologi Penelitian
3.1 Kerangka Penelitian
Untuk  membantu  penulisan  ini,  dibutuhkan  sebuah kerangka  penelitian.  Kerangka  Penelitian  dapat  dilihat pada gambar di bawah ini.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 4.   Hasil dan Pembahasan
Sampel  yang  penulis  gunakan  18  dosen  sebagai koresponden  dalam  menentukan  kriteria.  Dari  hasil perhitungan uji validitas yang diperoleh 7 buah kriteria, berikut hasil dari 7 buah kriteria yang sudah didapatkan.
Tabel 1 Kriteria No Ket Kriteria Bobot Jenis 1 C 1 Status Dosen 20% Benefit 2 C 2 Pendidikan 20% Benefit 3 C 3 Kompetensi 15% Benefit 4 C 4 Jenjang Jabatan 15% Benefit 5 C 5 Masa Kerja 10% Cost 6 C 6 Absensi 10% Cost 7 C 7 Kuisioner Mahasiswa 10% Benefit
4.1. Penentuan Bobot  Sub Kriteria
1. Penentuan bobbot sub kriteria Status Dosen
Dalam penenntuan bobot kriteria dilakukan menggunakan  uji  validitas  yang  didapatkan  hasil sebagai berikut :
Tabel 2 Bobot Sub Kriteria Status Dosen No Sub Kriteria Bobot 1 Tetap 5 2 Tidak Tetap 2
2. Penentuan Bobot Sub Kriteria Pendidikan
Sama  halnya  dengan  penentuan  bobot  kriteria sebelumnya,  maka  hasil  yang  diperoleh  adalah sebagai berikut :
Tabel 3 Bobot Sub Kriteria Pendidikan No Sub Kriteria Bobot 1 S3 5 2 S2 3 3 S1 1
3. Penentuan Bobot Sub Kriteria Kompentensi Tabel 4 Bobot Sub Kriteria Kompetensi No Sub Kriteria Bobot 1 Sesuai 5 2 Tidak Sesuai 2 4. Penentuan Bobot Sub Kriteria Jenjang Jabatan Tabel 5 Bobot Sub Kriteria Jenjang Jabatan No Sub Kriteria Bobot 1 Guru Besar 5 2 Lektor Kepala 4 3 Lektor 3 4 Asisten Ahli 2 5 Tenaga Pengajar 1 5. Penentuan Bobot Sub Kriteria Masa Kerja Tabel 6 Bobot Sub Kriteria Masa Kerja No Sub Kriteria Bobot 1 >5 Tahun 4 2 3-4 Tahun 3 3 1-2 Tahun 2 4 <6 Bulan 1 6. Penentuan Bobot Sub Kriteria Absensi Tabel 7 Bobot Sub Kriteria Absensi No Sub Kriteria Bobot 1 >80% 5 2 <60% 3 7. Penentuan Bobot Sub Kriteria Kuisioner Mahasiswa Tabel 8 Bobot Sub Kriteria Kuisioner Mahasiswa No Sub Kriteria Bobot 1 Sangat Baik 5 2 Baik 3 3 Cukup Baik 1

## 4.2. Analisa Perhitungan Metode MOORA
Setelah  bobot  masing-masing  krtiera  dan  sub  kriteria yang  diperoleh,  langkah  berikutnya  adalah  melakukan perhiungan dengan metode MOORA, berikut tahapannya.
1. Data Awal Alternatif Per Kriteria
Data awal alternative  merupakan data  mentah  yang didapatkan  dari  masing-masing  biodata  data  dosen. Berikut data awal alternative yang didapatkan:
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol.   0 5  No. 01 Tahun 2023, ISSN : 2657– 2117 | DOI : 10.52303/jb.v5i1.92
Tabel 9 Data Awal Alternatif Per Kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Arie Yandi Saputra, M.Kom Tetap S2 Sesuai Lektor >5 Th <60% Cukup Baik Robi Yanto, M.Kom Tetap S2 Sesuai Lektor >5 Th >80% Sangat Baik Deni Apriadi, M.Kom Tetap S2 Sesuai Asisten Ahli >5 Th >80% Sangat Baik Alfiarini, S.Kom., M.M Tetap S2 Sesuai Asisten Ahli >5 Th >80% Sangat Baik Yogi Primadasa, M.Kom Tetap S2 Sesuai Asisten Ahli >5 Th <60% Cukup Baik Ria Putri Santri, M.Pd Tetap S2 Tidak Sesuai Tenaga Pengajar 3-4 Th >80% Sangat Baik Novi Yanti, M.Pd Tetap S2 Sesuai Tenaga Pengajar 3-4 Th >80% Cukup Baik Sismarwiyanti,  S.Kom., M.Cs Tidak Tetap S2 Sesuai Tenaga Pengajar 3-4 Th <60% Sangat Baik Syafi’ul Hamidani, M.Kom Tetap S2 Sesuai Tenaga Pengajar 3-4 Th >80% Cukup Baik Rakhmad Kuswandhie, M.Kom Tetap S2 Sesuai Asisten Ahli 1-2 Th >80% Sangat Baik Ahmadi, M.Kom Tetap S2 Sesuai Asisten Ahli 1-2 Th >80% Sangat Baik Hengki Juliansa, M.Kom Tetap S2 Sesuai Asisten Ahli 1-2 Th >80% Sangat Baik Ayub, M.Si Tetap S2 Tidak Sesuai Asisten Ahli >5 Th <60% Cukup Baik Dedi, M.Pd Tetap S2 Sesuai Asisten Ahli >5 Th <60% Cukup Baik H. Sutiman, M.Si Tidak Tetap S2 Tidak Sesuai Tenaga Pengajar >5 Th <60% Cukup Baik Veradilla Amalia, M.Kom Tetap S2 Sesuai Tenaga Pengajar 1-2 Th >80% Baik Yayang  Eluis  Bali  M, S.Kom., M.Cs Tetap S2 Sesuai Tenaga Pengajar 1-2 Th >80% Baik Endang Etriyanti, M.Kom Tidak Tetap S2 Sesuai Tenaga Pengajar <6 Th >80% Baik
Dari table diatas, maka langkah selanjtunya menntukan bobot alternative perkriteria, bobot alternative perkriteria terdapat pada table berikut:
Tabel 10 Data Pembobotan Alternatif Per Kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Arie Yandi Saputra, M.Kom 5 5 5 3 4 3 1 Robi Yanto, M.Kom 5 5 5 3 4 5 5 Deni Apriadi, M.Kom 5 5 5 2 4 5 5 Alfiarini, S.Kom., M.M 5 5 5 2 4 5 5 Yogi Primadasa, M.Kom 5 5 5 2 4 3 1 Ria Putri Santri, M.Pd 5 5 2 1 3 5 5 Novi Yanti, M.Pd 5 5 5 1 3 5 1 Sismarwiyanti, S.Kom., M.Cs 2 5 5 1 3 3 5 Syafi’ul Hamidani, M.Kom 5 5 5 1 3 5 1 Rakhmad Kuswandhie, M.Kom 5 5 5 2 2 5 5 Ahmadi, M.Kom 5 5 5 2 2 5 5 Hengki Juliansa, M.Kom 5 5 5 2 2 5 5 Ayub, M.Si 5 5 2 2 4 3 1 Dedi, M.Pd 5 5 5 2 4 3 1 H. Sutiman, M.Si 2 5 2 1 4 3 1 Veradilla Amalia, M.Kom 5 5 5 1 2 5 3 Yayang Eluis Bali M, S.Kom., M.Cs 5 5 5 1 2 5 3 Endang Etriyanti, M.Kom 2 5 2 1 1 5 3
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol.   0 5  No. 01 Tahun 2023, ISSN : 2657– 2117 | DOI : 10.52303/jb.v5i1.92
Dari  data  diatas  maka  lankah  selajutnya  melakukan perhitungan matrik, menggunakan persamaan (1).

## 𝐴 =
[
5 5 5 3 4 3 1
5 5 5 3 4 5 5 5 5 5 2 5 5 5 𝑋 𝑋 𝑋 𝑋 𝑋 𝑋 𝑋
𝑋 𝑋 𝑋 𝑋 𝑋 𝑋 𝑋 2 5 2 1 1 5 3 ] = 5/√ 25 + 25 + 25 + 25 + 25 + 25 + 25 + 4 + 25 + 25 + 25 + 25 + 25 + 4 + 25 + 25 + 2
= 5/√362
= 0,254
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  normalisasi setiap alternative perkriteria. Cara ini dilakukan dengan menggunakan persamaan (2). Hasil keselurhan normalisasi terdapat pada table berikut :
Tabel 11 Hasi Keseluruhan Normalisasi Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Arie Yandi Saputra, M.Kom 0.002 0.002 0.002 0.267 0.016 0.000 0.001 Robi Yanto, M.Kom 0.002 0.002 0.002 0.267 0.016 0.002 0.002 Deni Apriadi, M.Kom 0.002 0.002 0.002 0.178 0.016 0.002 0.002 Alfiarini, S.Kom., M.M 0.002 0.002 0.002 0.178 0.016 0.002 0.002 Yogi Primadasa, M.Kom 0.002 0.002 0.002 0.178 0.016 0.000 0.001 Ria Putri Santri, M.Pd 0.002 0.002 0.001 0.089 0.012 0.002 0.002 Novi Yanti, M.Pd 0.002 0.002 0.002 0.089 0.012 0.000 0.002 Sismarwiyanti, S.Kom., M.Cs 0.001 0.002 0.002 0.089 0.012 0.002 0.001 Syafi’ul Hamidani, M.Kom 0.002 0.002 0.002 0.089 0.012 0.000 0.002 Rakhmad Kuswandhie, M.Kom 0.002 0.002 0.002 0.178 0.008 0.002 0.002 Ahmadi, M.Kom 0.002 0.002 0.002 0.178 0.008 0.002 0.002 Hengki Juliansa, M.Kom 0.002 0.002 0.002 0.178 0.008 0.002 0.002 Ayub, M.Si 0.002 0.002 0.001 0.178 0.016 0.000 0.001 Dedi, M.Pd 0.002 0.002 0.002 0.178 0.016 0.000 0.001 H. Sutiman, M.Si 0.001 0.002 0.001 0.089 0.016 0.000 0.001 Veradilla Amalia, M.Kom 0.002 0.002 0.002 0.089 0.008 0.001 0.002 Yayang Eluis Bali M, S.Kom., M.Cs 0.002 0.002 0.002 0.089 0.008 0.001 0.002 Endang Etriyanti, M.Kom 0.001 0.002 0.001 0.089 0.004 0.001 0.002
Langkah  yang  dapat  dilakukan  berikutnya  adalah  melakukan  perhitungan  nilai  optimasi  terbobot  dengan menggunakan persamaan (3). Berikut hasil nilai optimasi terbobot untuk semua dosen pengampuh.
Tabel 12 Nilai Optimasi Keseluruhan Alternatif Kriteria Hasil Optimasi C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Arie Yandi Saputra, M.Kom 0,0508 0,0471 0,0392 0,0591 0,0294 0,0065 0,0159 0,2482 Robi Yanto, M.Kom 0,0508 0,0471 0,0392 0,0591 0,0294 0,0327 0,0266 0,2849 Deni Apriadi, M.Kom 0,0508 0,0471 0,0392 0,0394 0,0294 0,0327 0,0266 0,2652 Alfiarini, S.Kom., M.M 0,0508 0,0471 0,0392 0,0394 0,0294 0,0327 0,0266 0,2652 Yogi  Primadasa, M.Kom 0,0508 0,0471 0,0392 0,0394 0,0294 0,0065 0,0159 0,2285 Ria  Putri  Santri, M.Pd 0,0508 0,0471 0,0157 0,0197 0,0221 0,0327 0,0266 0,2147 Novi Yanti, M.Pd 0,0508 0,0471 0,0392 0,0197 0,0221 0,0065 0,0266 0,2120 Sismarwiyanti, S.Kom., M.Cs 0,0203 0,0471 0,0392 0,0197 0,0221 0,0327 0,0159 0,1971 Syafi’ul Hamidani, M.Kom 0,0508 0,0471 0,0392 0,0197 0,0221 0,0065 0,0266 0,2120 Rakhmad Kuswandhie, M.Kom 0,0508 0,0471 0,0392 0,0394 0,0147 0,0327 0,0266 0,2505 Ahmadi, M.Kom 0,0508 0,0471 0,0392 0,0394 0,0147 0,0327 0,0266 0,2505
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol.   0 5  No. 01 Tahun 2023, ISSN : 2657– 2117 | DOI : 10.52303/jb.v5i1.92
Hengki  Juliansa, M.Kom 0,0508 0,0471 0,0392 0,0394 0,0147 0,0327 0,0266 0,2505 Ayub, M.Si 0,0508 0,0471 0,0157 0,0394 0,0294 0,0065 0,0159 0,2049 Dedi, M.Pd 0,0508 0,0471 0,0392 0,0394 0,0294 0,0065 0,0159 0,2285 H. Sutiman, M.Si 0,0203 0,0471 0,0157 0,0197 0,0294 0,0065 0,0159 0,1547 Veradilla Amalia, M.Kom 0,0508 0,0471 0,0392 0,0197 0,0147 0,0196 0,0266 0,2178 Yayang Eluis Bali  M,  S.Kom., M.Cs 0,0508 0,0471 0,0392 0,0197 0,0147 0,0196 0,0266 0,2178 Endang Etriyanti, M.Kom 0,0203 0,0471 0,0157 0,0197 0,0074 0,0196 0,0266 0,1564

## 5.   Kesimpulan

## 5.1 Simpulan
Pada  penelitian  ini  dapat  ditarik  kesimpulan metode  moora  mampu  menilai  semua  kriteria  dengan menentukan matrik keputusan dan melakukan normalisasi  matrik  sehingga  hasil  akhir  dari  pernilaian tersebut berupa nilai optimasi, yang mana nilai optimasi tersebut  menjadi  suatu  pendukung  kaprodi  untuk menentukan  dosen  pengampuh.  Dari  hasil  optimasi didapatkan, kaprodi dapat mengevaluasi yang mana nilai hasil  optimasi  yang  tinggi  dapat  menjadi  pendukung keputusan untuk menentukan dosen pengampu.

## 5.2 Saran
Penulis  menyarankan  agar  penelitian  ini  dapat diterapkan dan dikembangkan kembali dalam penentuan dosen pengampu matakuliah sehingga dapat membantu kaprodi dalam mengambil keputusan.

## Daftar Rujukan
[1] Y. Sa’adati, S. Fadli, and K. Imtihan, “Analisis Penggunaan Metode  AHP  dan  MOORA  untuk  Menentukan  Guru Berprestasi Sebagai Ajang Promosi Jabatan,” SinkrOn , vol. 3,  no.  1,  pp.  82–90,  2018,  [Online].  Available: https://jurnal.polgan.ac.id/index.php/sinkron/article/view/1 89.
[2] Y.  Primadasa  and  P.  S.  Informasi,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Menggunakan Pembobotan Ahp Dan Moora Decision Support System Of Employee Performance,” vol. 5, no. 2, 2019.
[3] A. Revi, I. Parlina, and S. Wardani, “Analisis Perhitungan Metode  MOORA  dalam  Pemilihan  Supplier  Bahan
Bangunan  di  Toko  Megah  Gracindo  Jaya,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 3, no. 1, pp.
95–99, 2018, doi: 10.30743/infotekjar.v3i1.524.
[4] M.  Mesran,  S.  D.  A.  Pardede,  A.  Harahap,  and  A.  P.  U. Siahaan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Peserta Jaminan  Kesehatan  Masyarakat  (Jamkesmas)  Menerapkan Metode MOORA,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 2, no. 2, pp. 16–22, 2018, doi: 10.30865/mib.v2i2.595.
[5] I.  G.  Hendrayana  and  G.  S.  Mahendra,  “Perancangan Metode AHP-MOORA Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Paket Wisata,” Pros. Semin. Nas. Pendidik. Tek. Inform. Ke-10 , vol. 1, no. 1, pp. 143–149, 2019.
[6] I. Hidayatulloh, T. Purwokerto, and M. Z. Naf’an, “Metode Moora  Dengan  Pendekatan  Price-Quality  Ratio  Untuk,” Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Apl.  Komput. ,  vol.  1,  no. November, pp. 62–68, 2017.
[7] A. Y. Saputra, Y. Primadasa, P. Sisteminformasi, and K. T. Pengajar,  “Penerapan  Metode  Moora  Dalam  Pemilihan Sekolah Dasar,” SISTEMASI , vol. 8, pp. 305–312, 2019.
[8] E.  Laudia  Olivianita  and  Rudy  Ariyanto,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Hasil  Cetakan  Buku Menggunakan Metode MOORA,” Semin. Inform. Apl. , no. 9, pp. 1–6, 2016.
[9] A.  A.  Saputri,  N.  Dengen,  and  I.  Islamiyah,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Dosen  Pengampu  Mata Kuliah Dengan Metode MOORA,” J. Rekayasa Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, p. 11, 2019, doi: 10.30872/jurti.v3i1.2452.
[10] G.  Urva  and  A.  Sellyana,  “Aplikasi  Penentuan  Beban  Sks Mengajar Dosen Pengampu Mata Kuliah,” J. Unitek , vol. 11, no. 2, pp. 144–154, 2020, doi: 10.52072/unitek.v11i2.37.
[11] M.  Ashari  and  F.  Mintarsih,  “QUERY :  Jurnal  Sistem Informasi Volume : 01 , Number : 02 , October 2017 ISSN 2579-5341  (  online  )  Aplikasi  Pemilihan  Bibit  Budidaya Ikan  Air  Tawar  dengan  Metode  MOORA  –  Entropy QUERY : Jurnal Sistem Informasi Volume : 01 , Number : 02 , October 2017 ISSN,” Sist. Inf. , vol. 1, no. October, 2017.
[12] M.  Ashari,  Arini,  and  F.  Mintarsih,  “Aplikasi  Pemilihan Bibit Budidaya Ikan Air Tawar dengan Metode MOORA – Entropy,” Query , vol. 1, no. 2, pp. 63–72, 2017.