## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 4, Agustus 2020, Page 367-372 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA) dalam Pemilihan Wiraniaga Terbaik
Asep Toyib Hidayat 1 , Nelly Khairani Daulay 2,* , Mesran 3
1 Prodi Sistem Informasi, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia
2 Prodi Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia
3 Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 asep_toyib_hidayat@univbinainsan.ac.id, 2,* nellykhairanilestari@gmail.com, 3 mesran.skom.mkom@gmail.com Submitted: 16/08/2020 ; Accepted: 21/08/2020 ; Published: 21/08/2020
Abstrak− Wiraniaga  merupakan  seseorang  yang  melakukan  penjualan  langsung  kepada  konsumen.  Wiraniaga  merupakan orang yang paling penting dalam melakukan pemasaran produk yang dimiliki perusahaan. Dalam penelitian ini bertujuan untuk memilih Wiraniaga terbaik yang dapat diberikan kompensasi terhadap hasil kinerja yang dilakukannya. Adapun metode yang digunakan  dalam  pemilihan  Wiraniaga  terbaik  menggunakan Multi-Objective  Optimization  on  The  Basis  of  Ratio  Analysis (MOORA) yang terdapat pada sistem pendukung keputusan (SPK). Hasil penelitian pada 15 orang wiraniaga diperoleh hasil terhadap wiraniaga terbaik dengan nilai 0.28.
Kata Kunci : Wiraniaga Terbaik, MOORA, SPK
Abstract− A salesman is someone who makes direct sales to consumers. Salesman are the most important people in marketing the company's products. In this study, the aim is to select the best salespeople who can be compensated for the results of their performance. The method used in selecting the best salesman uses Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA) contained in the decision support system (DSS). The results of the study on 15 salespeople obtained the best sales results with a value of 0.28.
Keywords : Best Salesman, MOORA, DSS

## 1. PENDAHULUAN
Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) wiraniaga adalah orang yang yang melakukan penjualan barang secara  langsung  kepada  konsumen  (pembeli).    Wiraniaga  merupakan  ujung  tombak  dari  sebuah  perusahaan terutama perusahaan yang bergerak di bidang penjualan. Peran seorang wiraniaga ini melakukan penjulan dengan cara menawarkan produk tertentu kepada konsumen [1].  Dengan cara dan strategi yang dimiliki seorang wiraniaga harus mampu menjual produk dari perusahaannya kepada konsumen sesuai dengan harga yang sudah ditetapkan, sehingga  dapat  mencapai  target  penjualan  dari  perusahaan  tersebut.  Mengingat  pentingnya  peran  seorang wiraniaga tersebut, maka selayaknya perusahaan memberikan apresiasi kepada wiraniaga agar dapat meningkatkan kualitas kerja dari wiraniaganya.
Namun dikarenakan belum adanya metode khusus dalam penilaian kinerja wiraniaga membuat sehingga membuat perusahaan kesulitan dalam memilih wiraniaga terbaik. Jumlah wiraniaga yang cukup banyak menjadi kendala bagi perusahaan dalam menentukan wiraniaga terbaik. Sehingga penilaian hanya di lihat dari tingginya omset  pejualan  saja.  Hal ini  tentunya  dapat menimbulkan  kecemburuan  sosial  bagi  para  wiraniaga.  Sementara pemberian apresiasi kepada seorang wiraniaga membutuhkan penilaian yang objektif, jujur, serta adil agar dapat bekerja dengan optimal, namun dalam fakta lapangan, penilaian terhadap individu tidak lepas dari faktor subjektif sehingga  akan  memberikan  dampak  negatif  kepada  pihak  manajemen  perusahaan  maupun  antar  wiraniaga  itu sendiri[1].
Untuk  itu  maka  di  buatlah  sebuah  metode  dalam  menentukan  kiteria  penilaian  bagi  sales  terbaik.  Ada banyak  metode  yang  dapat  dijadikan  tolak  ukur  dalam  penilaian  wiraniaga  terbaik.  Adapun  penentuan  nilai tersebut  dapat  dilakukan  menggunakan  sistem  penunjang  keputusan.  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau Decision  Support  System (DSS)  merupakan  sistem  yang  mampu  memberikan  kemampuan  dalam  pemecahan masalah maupun  kemampuan  pengkomunikasian  untuk masalah  dengan  kondisi  terstruktur  dan tak  terstruktur. Sistem  ini  digunakan  untuk membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi terstruktur  dan  situasi  yang tidak terstruktur,  dimana  tak  seorangpun  tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat[2],  [3].  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sistem  yang  dapat  memberikan  pemecahan  masalah,  melakukan komunikasi untuk pemecahan masalah tertentu dengan terstruktur maupun tidak terstruktur. SPK dibuat dengan menerapkan  adaptasi  kompetensi  yang  tinggi  sehingga  dapat  dijadikan  sebagai  alternatif  dalam  pengambilan sebuah keputusan[4], [5].
Dalam membangun sistem pendukung keputusan dapat menggunakan berbagai metode. Berbagai metode dapat  diterapkan  pada  sistem  pendukung  keputusan untuk menghasilkan alternatif  yang  sesuai  dengan  kriteria- kriteria yang telah ditetapkan oleh suatu organisasi atau perusahaan. Beberapa metode tersebut  seperti Additive Ratio  Assessment (ARAS),  MAUT  [6],  [7], Multi-Objective  Optimization  on  the  Basis  of  Ratio  Analysis (MOORA) [8], [9] dan yang lainnya.
Pada penelitian ini  metode yang digunakan Multi-Objective Optimization on  the Basis of Ratio Analysis (MOORA).  Metode  MOORA,  yang  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Brauers  (2004)  adalah  teknik  optimasi

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 4, Agustus 2020, Page 367-372 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
multiobjektif yang dapat dilakukan berhasil diterapkan untuk memecahkan berbagai jenis masalah pengambilan keputusan yang kompleks di lingkungan manufaktur [10]. Berdasarkan penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Dennita  Pasaribu  (2019),  bahwa  dengan  menggunakan  metode  MOORA  dalam  menentukan  Bidan  Terbaik[9]. Santri  W  Pasaribu  dkk  dalam  penelitiannya,  pada  tahun  2018,  yang  berjudul  Implementasi Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) untuk menentukan Kualitas  Buah Mangga Terbaik, dimana yang  menjadi  data  alternatifnya  yaitu  jenis-jenis  buah  mangga,  dan  yang  menjadi  kriteria  adalah  ukuran,  rasa, aroma  buah,  warna, dan  struktur  kulit.  Setalah  dilakukan normalisasi  dengan  metode  MOORA maka  diperoleh mangga yang terbaik adalah A1, A2, dan A3 dengan jenis buah A1 Mangga Harum Manis, A2 Mangga Apel A3 Mangga Golek [11]. Sedangkan penelitian yang lain yang dilakukan Ahmad Revi dkk, dalam penelitiannya yang berjudul analisis perhitungan metode MOORA dalam pemilihan supplier bahan bangunan di toko megah gracindo jaya,  bahwa  pemilihan  supplier  dapat  dilakukan  dengan  metode  MOORA,  dimana  dalam  pemilihan  supplier mempertimbangkan  kualitas  dari  produk,  pelayanan,  dan  ketepatan  watku  pengiriman.  Hasil  yang  di  peroleh adalah nilai dengan bobot tertinggi adalah yang terbaik[12].
Tujuan dari penelitian ini, yaitu melakukan pemilihan terhadap sales terbaik dengan menggunakan metode Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA) yang merupakan salah satu metode dalam sistem  pendukung  keputusan.  Agar  perhitungan  akhir  menjadi  lebih  optimum,  bobot  kepentingan  di  peroleh dengan  menggunakan  metode  Entropy.  Sehingga  kombinasi  penerapan  metode  Entropy  dan  MOORA  mampu menghasilkan keputusan yang bebas dari campur tangan pimpinan dalam pemilihan sales terbaik dan akan menjadi lebih objektif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada penelitian yang dilakukan menggunakan beberapa tahapan, sebagai berikut: a. Pengumpulan Data Contoh
b. Analisa Data
c. Pengujian Menerapkan Metode MOORA
d. Pengambilan Keputusan
e. Pembuatan Laporan Penelitian
2.3 Metode Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA)
Metode MOORA merupakan satu metode yang di perkenalkan oleh Brauers dan Zavadskas pada tahun 2006[13], [14]. Secara garis besar tahapan MOORA dapat dilihat pada bagan berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 4, Agustus 2020, Page 367-372 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Pada  tahapan  perhitungan  nilai  optimasi  menggunakan  bobot  kepentingan  untuk  menghasilkan  nilai optimasi yang lebih baik. Hasil nilai Optimasi yang lebih tinggi merupakan nilai yang terbaik pada perhitungannya, sedangkan nilai optimasi yang rendah merupakan nilai yang terburuk[15]–[17].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemilihan sales terbaik bertujuan untuk memberikan motivasi kepada sales, khususnya sales pemasaran, sehingga dapat menghasilkan kinerja yang lebih baik lagi. Agar proses pemilihan menjadi lebih objektif, penulis melakukan penelitan dengan mengkombinasikan metode Entropy yang digunakan untuk menghasilkan nilai bobot terhadap kriteria yang dibutuhkan dengan metode MOORA yang digunakan untuk perangkingan terhadap alternatif. Data sales yang diambil dalam penelitian ini berjumlah 15 sales yang terlihat pada tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Data alternatif Sales Alternatif Nama A 1 Heriyanto A 2 Zainal A 3 Dodi A 4 Andini A 5 Septian A 6 Zakir A 7 Lia Husna A 8 Deri A 9 Karla A 10 M. Doni A 11 Susan A 12 Joko A 13 Eriza A 14 Goerge A 15 Hery
Dalam menyeleksi sales terbaik membutuhkan kriteria-kriteria yang dijadikan syarat utama dalam pemilihan. Berikut kriteria yang digunakan dalam pemilihan sales terbaik.
Tabel 2. Data kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis C 1 Kualitas Kerja 0.1603 Benefit C 2 Kreatifitas 0.1611 Benefit C 3 Inisiatif 0.1596 Benefit C 4 Kerjasama 0.1620 Benefit C 5 Keahlian 0.1605 Benefit C 6 Efisiensi Biaya 0.1965 Benefit Total 1
Bobot kepentingan tiap kriteria di proses dengan menggunakan metode Entropy. Dari data alternatif pada tabel 1 dan kriteria yang terlihat pada tabel 2, maka dapat diperolah data rating kecockan yang terlihat pada tabel 3 berikut ini:
Tabel 3. Data rating kecocokan Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 A 1 Baik Sangat Baik Baik Baik Baik 7% A 2 Baik Baik Baik Sangat Baik Sangat Baik 5% A 3 Baik Sangat Baik Baik Baik Baik 10% A 4 Baik Baik Sangat Baik Baik Baik 8% A 5 Sangat Baik Baik Baik Sangat Baik Baik 2% A 6 Baik Baik Sangat Baik Baik Baik 5% A 7 Baik Sangat Baik Baik Baik Sangat Baik 10% A 8 Cukup Baik Sangat Baik Cukup Baik 7% A 9 Sangat Baik Baik Sangat Baik Sangat Baik Cukup 10% A 10 Baik Cukup Sangat Baik Cukup Sangat Baik 5% A 11 Baik Sangat Baik Baik Baik Cukup 3% A 12 Baik Baik Baik Sangat Baik Baik 10%

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 4, Agustus 2020, Page 367-372 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 A 13 Sangat Baik Sangat Baik Baik Baik Baik 10% A 14 Baik Cukup Cukup Baik Sangat Baik 8% A 15 Sangat Baik Baik Sangat Baik Cukup Baik 11%
Pada tabel 3 terdapat data dengan jenis linguistik, yaitu Sangat Baik, Baik, Cukup, untuk itu data tersebut perlu di lakukan pembobotan, untuk mendapatkan nilai angka, seperti yang terlihat pada tabel 4 berikut ini:
Tabel 4. Data bobot linguistik Keterangan Nilai Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup 3 Kurang 2 Kurang Baik 1
Nilai yang terdapat pada kriteria C1, C2, C3, C4 dan C5 setelah di bobotkan maka akan menjadi seperti berikut ini, terlihat pada tabel 5.
Tabel 5. Data Rating Kecocokan setelah dibobotkan Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 A 1 4 5 4 4 4 7% A 2 4 4 4 5 5 5% A 3 4 5 4 4 4 10% A 4 4 4 5 4 4 8% A 5 5 4 4 5 4 2% A 6 4 4 5 4 4 5% A 7 4 5 4 4 5 10% A 8 3 4 5 3 4 7% A 9 5 4 5 5 3 10% A 10 4 3 5 3 5 5% A 11 4 5 4 4 3 3% A 12 4 4 4 5 4 10% A 13 5 5 4 4 4 10% A 14 4 3 3 4 5 8% A 15 5 4 5 3 4 11%
Untuk  kriteria  C 6 ,  tidak  perlu  di  lakukan  pembobotan,  karena  data  tersebut  sudah  berupa  angka.  Berikutnya dilakukan tahapan analisa terhadap data rating kecocokan dengan menerapkan metode MOORA:
1. Tahapan Awal mempersiapkan matrik keputusan berdasarkan tabel 5, yang terlihat dibawah ini:
Tabel 6. Matrik Keputusan 4 5 4 4 4 0.07 4 4 4 5 5 0.05 4 5 4 4 4 0.1 4
4 5 4 4 0.08
5 4 4 5 4 0.02
4 4 5 4 4 0.05 X ij 4 5 4 4 5 0.1 3 4 5 3 4 0.07
5 4 5 5 3 0.1 4 3 5 3 5 0.05 4 5 4 4 3 0.03 4 4 4 5 4 0.1 5 5 4 4 4 0.1 4 3 3 4 5 0.08 5 4 5 3 4 0.11
2. Tahapan menghitung matrik ternormalisasi
Berdasarkan persamaan 1, maka diperoleh hasil dari normalisasi matrik keputusan sebagai berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 4, Agustus 2020, Page 367-372 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Tabel 7. Matrik ternormalisasi
0.244  0.304  0.236  0.250  0.247  0.229 0.244  0.243  0.236  0.313  0.309  0.164 0.244  0.304  0.236  0.250  0.247  0.327 0.244  0.243  0.295  0.250  0.247  0.262 0.305  0.243  0.236  0.313  0.247  0.065 0.244  0.243  0.295  0.250  0.247  0.164 X ij 0.244  0.304  0.236  0.250  0.309  0.327 0.183  0.243  0.295  0.188  0.247  0.229 0.305  0.243  0.295  0.313  0.185  0.327 0.244  0.182  0.295  0.188  0.309  0.164 0.244  0.304  0.236  0.250  0.185  0.098 0.244  0.243  0.236  0.313  0.247  0.327 0.305  0.304  0.236  0.250  0.247  0.327 0.244  0.182  0.177  0.250  0.309  0.262 0.305  0.243  0.295  0.188  0.247  0.360
3. Tahapan akhir menghitung nilai optimasi
Berdasarkan  persamaan  2,  maka  diperoleh  hasil  dari  perhitungan  nilai  optimasi  dengan  menggunakan  bobot kepentingan sebagai berikut:
Tabel 8. Nilai Optimasi ( 𝑦 𝑖 ∗ ) Alternatif Nama Nilai 𝑦 𝑖 ∗ Peringkat A 11 Susan 0.215 12 A 10 M. Doni 0.228 11 A 5 Septian 0.229 10 A 8 Deri 0.231 9 A 6 Zakir 0.238 8 A 14 Goerge 0.238 8 A 2 Zainal 0.248 7 A 1 Heriyanto 0.251 6 A 4 Andini 0.257 5 A 3 Dodi 0.27 4 A 12 Joko 0.271 3 A 15 Hery 0.276 2 A 7 Lia Husna 0.28 1 A 9 Karla 0.28 1 A 13 Eriza 0.28 1
Dari analisa terhadap pemilihan sales terbaik, dapat  diperoleh disimpulkan terdapat 3 Wiraniaga terbaik, hal ini dikarenakan memiliki nilai yang sama 0.28, yaitu A 13 atas nama Eriza, A 9 atas nama Karla dan A 7 atas nama Lia Husna.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian diperolah metode MOORA memberikan hasil optimasi yang sangat baik dengan menyertakan bobot dalam proses perhitungannya. Tahapan metode MOORA cukup sederhana dalam menghasilkan alternatif yang terbaik. Alternatif terbaik dari penelitian diperoleh dengan nilai 0.28 sebanyak 3 orang Wiraniaga.

## REFERENSI
[1] V. C. Hardita, E. Utami, and E. T. Luthfi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sales Terbaik,” Creat. Inf. Technol. J., vol. 5, no. 2, p. 138, Jul. 2019.
[2] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. 2007.
[3] E. Turban, J. E. Aronson, and T. Liang, “Decision Support Systems and Intelligent Systems.”
[4] T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[5] S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  and  Retantyo  Wardoyo,  Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (FUZZY MADM). 2006.
[6] Mesran et al., Sistem Pendukung Keputusan & Data Mining: Metode dan Penerapannya Dalam Pengambilan Keputusan. Medan: Green Press, 2020.
[7] F.  Pratiwi,  F.  T.  Waruwu,  D.  P.  Utomo,  and  R.  Syahputra,  “Penerapan  Metode  ARAS  Dalam  Pemilihan  Asisten
Volume 1, No. 4, Agustus 2020, Page 367-372 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Perkebunan Terbaik Pada PTPN V,” in Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS), 2019.
[8] S. Buulolo, H. Gultom, and P. Damayanti, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Pengembangan Industri Kecil Dan Menengah Menggunakan Metode MOORA dan VIKOR,” in Seminar Nasional Sains & Teknologi Informasi (SENSASI), 2018, vol. 1, no. 1, pp. 409–415.
[9] D. Pasaribu and R. K. Hondro, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bidan Terbaik Dengan Metode MOORA (Studi Kasus Rumah Sakit Ridos),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 6, no. 2, pp. 143–149, 2019.
[10]  F. P. RANI, D. M. KHAIRINA, and H. R. HATTA, “Berprestasi Menggunakan Metode Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis Decision Support System To Select Pandega Scout Achievement Using Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. MESRAN., R, no. 2, pp. 155–162, 2019.
[11]  S.  W.  Pasaribu,  E.  Rajagukguk,  M.  Sitanggang,  R.  Rahim,  and  L.  A.  Abdillah,  “Implementasi  Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis ( MOORA ) Untuk Menentukan Kualitas Buah Mangga Terbaik,” J. Ris. Komput., vol. 5, no. 1, pp. 50–55, 2018.
[12]  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.
[13]  G. V S, “Application of MOORA method for parametric optimization of milling process,” Int. J. Appl. Eng. Res., vol. 1, no. 4, pp. 743–758, 2011.
[14]  S. Chakraborty, “Applications of the MOORA method for decision making in manufacturing environment,” Int. J. Adv. Manuf. Technol., vol. 54, no. 9–12, pp. 1155–1166, 2011.
[15]  S. Sutarno, M. Mesran, S. Supriyanto, Y. Yuliana, and A. Dewi, “Implementation of Multi-Objective Optimazation on the Base of Ratio Analysis (MOORA) in Improving Support for Decision on Sales Location Determination,” in Journal of Physics: Conference Series, 2019.
[16]  Mesran et al., Merdeka Kreatif di Era Pandemi Covid-19: Suatu Pengantar. 2020.
[17]  A. Alinezhad and J. Khalili, New methods and applications in multiple attribute decision making (Madm), vol. 277. 2019.