## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1456 − 1463 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2696

## Analisa Penerapan Metode MOOSRA dan MOORA dalam Keputusan Pemilihan Lokasi Usaha
Bernadus Gunawan  Sudarsono 1 , Iskandar Zulkarnain 2,* , Efori Buulolo 3 , Dito Putro Utomo 4
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bung Karno, Jakarta, Indonesia
3,4 Program Teknik Informatka,  Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 gunawanbernadus@ubk.ac.id, 2,* iskandarzulkarnain@ubk.ac.id, 3 buuloloefori21@gmail.com, 4 ditoputro12@gmail.com Email  Penulis Korespondensi:  iskandarzulkarnain@ubk.ac.id Submitted: 17/12/2022 ; Accepted: 27/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak– Didalam  dunia  kerja, persaingan tentu ada. Terlebih lagi  dalam pemilihan lokasi usaha yang dijalankan. Semakin bagus lokasi  tempat  usaha  tentu  semakin  banyak  juga  persaingan.  Pada  penelitian  ini  akan  membahas  pemilihan  lokasi  usaha  yang strategis  dan  tepat.  Lokasi  usaha  sangatlah  mempengaruhi  perkembangan  usaha  yang  dijalankan,  banyak  usaha  yang  tidak berkembang  (rugi)  sehingga  harus  menghentikan  usahanya  karena  lokasi  usaha  tersebut  jauh  dari  pemukiman warga, lokasinya sempit  dan  lain  sebagainya.  Untuk  menghindari  hal  tersebut,  maka  dibutuhkanlah  sebuah  sistem  yang  dapat  menyelesaikan masalah  tersebut  yang  disebut  sebagai  sistem  pendukung  keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sebuah  sistem yang  terstruktur  dalam  membuat  keputusan  pemilihan  lokasi  usaha  yang  efektif  dengan  menggunakan  metode-metode  seperti WASPAS,  SPI,  TOPSIS, WP, SAW, MOORA, MOOSRA, EDAS dan banyak lainnya lagi. Pemilihan lokasi usaha digunakan metode  MOOSRA  dan  MOORA.  Kedua  metode  itu  sangatlah  simpel  dan  mudah  dipahami  dengan  penilaiannya  berdasarkan kriteria-kriteria  yang  digunakan,  yaitu  Jumlah  Pesaing,  Pusat  Keramaian,  Ukuran  Lokasi,  Harga  Sewa  Tempat  dan  Kebersihan Lokasi.  Adapun  hasil  yang  diperoleh  setelah  menerapkan  kedua  metode  tersebut  dalam  pemilihan  lokasi  usaha  yaitu  alternatif tertinggi  atau peringkat pertama  adalah Alternatif  A1 dengan nilai referensi 0,564.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan;  MOOSRA; MOORA; Lokasi Usaha
Abstract– In the world of work, competition certainly exists. Especially in the selection of the location of the business being run. The  better  the  location of the place of business, of course, the more competition. In this study, we will discuss the selection of a strategic  and  appropriate  business  location.  The  location  of  the  business  greatly  affects  the  development  of  the  business  being run,  many  businesses  do  not  develop  (loss)  so  they have to stop their business because the location of the business is far from residential  areas,  the  location  is narrow and so on. To avoid this, we need a system that can solve the problem which is called a decision support system. Decision support system is a structured system in making effective business location selection decisions using  methods  such  as  WASPAS,  SPI,  TOPSIS,  WP,  SAW, MOORA, MOOSRA, EDAS and many others. The selection of business  locations  used  the  MOOSRA  and  MOORA  methods.  Both  methods  are  very simple and easy to understand with the assessment  based  on  the  criteria  used,  namely  Number  of  Competitors,  Crowd  Center,  Location  Size,  Place  Rent  Price  and Location  Cleanliness.  The  results  obtained  after  applying  the  two  methods  in  the  selection  of  business  locations,  namely  the highest alternative  or the first rank is Alternative  A1 with a reference  value of 0.564.
Keywords: Decision Support System; MOOSRA; MOORA; Business Location.

## 1. PENDAHULUAN
Dida la m dunia  kerja , tida k a ka n lepa s denga n ya ng na manya persa inga n . Sema kin berkem b a ngn y a  z a m a n, m a k a sema kin ba nya k pula  usa ha-usa ha ya ng diba ngun. Sehingga  seba ga i pengusa ha , tentunya diperluka n pert im b a n ga n ya ng  ma ta ng sebelum memba ngun sebua h usa ha .  Ada pun ha l-ha l ya ng ha rus dipertimba ngka n itu seperti loka si tempa t usa ha ya ng diba ngun. Seora ng pengusa ha  tentunya tida k a kan membangun sebua h usa ha ditempat yang tidak la ya k sehingga  perlunya  sebua h a tura n a ga r usa ha ya ng dija la nkan berkembang.  Buka n ha nya itu, persa in ga n  j u ga tentunya  sa nga tla h berpenga ruh da la m perkemba nga n usa ha  tersebut.  Sema kin ba gus loka si tempa t usa ha  tentu sema kin ba nya k juga  persa inga n.
Ba nya k usa ha  ya ng tida k berkemba ng (rugi) sehingga  ha rus menghentika n usa ha nya  ka rena  loka si  usa ha tersebut ja uh da ri pemukima n wa rga , loka sinya  sempit da n la in seba ga inya . Untuk menghinda ri ha l terseb u t , m a k a dibutuhka nla h sebua h sistem ya ng da pa t menyelesa ika n ma sa la h tersebut ya ng disebut seba ga i sistem pendukung keputusa n.  Sistem  pendukung keputusa n merupa ka n sebua h sistem ya ng terstruktur da la m membua t keputusa n pemiliha n  loka si  usa ha   ya ng  efektif  denga n  mengguna ka n  metode -metode  seperti  WASPAS,  SPI,  TOPSIS, WP, AHP, SAW,  MOORA,  MOOSRA,  EDAS  da n ba nyak la innya  la gi [1],  [2].
Pa da  sistem pendukung keputusa n a da banyak metode ya ng da pat diguna kan da la m memilih sua tu keputusa n untuk menda pa tka n sua tu a lterna tif terba ik , pa da  penelitia n ini metode ya ng diguna ka n untuk menda pa t sebua h keputusa n a lterna tif da la m pemiliha n loka si usa ha  a dala h metode MOOSRA da n MOORA. Kedua  metode t e rse b u t ditera pka n  seca ra   terpisa h  sehingga   terliha t  ha sil  da ri  kedua   metode  tersebut  da la m  pe miliha n  loka si  usa ha . Pengguna a n metode MOOSRA da n MOORA da la m pemiliha n loka si usa ha  da pa t diguna ka n da la m penga mbila n keputusa n. Kedua  metode tersebut ditera pka n berdasarkan rumus model Fuzzy Multiple Attribute Decision  M a k in g [3]. Kedua  metode tersebut da la m penera pa nnya  sa ma , perbeda a n ha nya  di ba gia n pengoptima la n a ta u la ngka h tera khir penyelesa ia nnya , pa da  metode MOORA pengoptima la n dila kuka n denga n menjumla hka n semua  kriteria benefit  kemudia n  dikura ngka n  denga n  kriteria   cost. Seda ngka n MOOSRA pengoptima la nnya  dila kuka n denga n menjumla hkan seluruh kriteria  benefit kemudia n diba gi denga n kriteria  cost [4].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1456 − 1463 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2696
Penelitia n  terda hulu  dila kuka n  oleh  Embun  Fa ja r  Wa ti  pa da   ta hun  2021,  dida la m  peneltia n  tersebut memba ha s  metode  SAW  ya ng  diguna ka n  da la m  membua t  keputusa n  pemiliha n  loka si  usa ha   ya ng  stra tegis berda sa rka n kriteria -kriteria  ya ng ditentuka n. Ada pun ha sil penelitia n tersebut a da la h loka si terba ik a da  di Teluk Na ga   denga n  nila i  referensi  6  da n  diikuti  oleh  Poris  denga n  nila i  referensi  5.66667  [5].  Penelitia n  sela njutnya dila kuka n pa da  ta hun 2019 oleh Wowon Pria tna  da n Surya di da la m penelitia nnya  tenta ng pemiliha n loka si ya ng tepa t  untuk  memperlua s usa ha  bisnis denga n membua t ssitem  pendukung keputusa n menera pka n metode AHP, a da pun  ha sil  penelitia n  tersebut  setela h  ditera pka n  berda sa rka n  kritera -kriteria  ya ng ditentuka n ma ka  diperoleh a lterna tif ya ng pa ling cocok seba ga i loka si ca ba ng ba ru ya itu a lterna tif  loka si  Jl.Sulta n  Sya hrir   Sura ka rta   denga n nila i  0,235  [6].  Penelitia n  ya ng  dila kuka n  oleh  Ha eruddin  p a da   ta hun  2022,  penelitia n  ya ng  dila kuka n  ya itu mengguna ka n  metode  MOORA  da n  MOOSRA  da la m  membua t  sistem  pendukung  keputusa n  untuk  pemiliha n peserta  olimpia de ma tema tika  denga n ha sil penelitia n ya itu  ha sil kedua  metode tersebut (a lterna tif) sa ma  denga n nila i  referensi ya ng berbeda . Nila i referensi metode MOORA a da la h 0,364, seda ngka n MOOSRA  bernila i 25,384 [7].

## 2. METODOLOGI  PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Ta ha pan da ri penelitia n ini  dibua t a ga r penyelesa ia n da la m pemiliha n loka si usa ha  sesua i denga n keingina n p e n e lit i da n penelitia n ini lebih efektif da n efisien ka rena  penyelesa innya  terstruktur da n tera ra h. Berikut  la ngka h-la ngka h ya ng dila kuka n da la m peneyelesa in peneltia n ini:
Gambar 1. Ta ha pan Penelitia n
Da ri ga mba r 1 da pa t di jela ska n:
a . La kuka n a nalisa  perma salahan ya ng terja di da la m pemiliha n loka si usa ha  da n ca ri solusi ya ng dila kuka n untu k menyelesa ika n ma sala h tersebut
b. Kumpulka n da ta  penelitia n denga n ca ra  wa wa ncara la ngsung a ta u pembuatan kuesioner.
c. La kuka n  pengka jia n  ula ng  a ta s  penelitia n  ya ng dila kuka n denga n mema nfa a tka n berba ga i sumber seperti jurna l, buku, kora n da n la innya  seba ga i studi pusta ka.
d. Menera pka n metode MOOSRA da la m pemiliha n loka si usa ha  ya ng stra tegis berda sa rka n kriteria  ya ng tela h ditentuka n.
e. Menera pka n  metode  MOORA  da la m  pemiliha n loka si usa ha  ya ng stra tegis berda sa rka n kriteria  ya ng tela h ditentuka n.
f. Kesimpula n,  setela h  ditera pka n kedua  metode tersebut seca ra  terpisa h, ma ka  dibua tla h sebua h kesimpula n ha sil da ri penera pa n metode MOOSRA da n MOORA da la m pemiliha n loka si usa ha  ya ng sta rtegis.

## 2.2 Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)
SPK a ta u Sistem pendukung keputusa n  merupa ka n sebua h sistem ya ng komprehensif sehingga  da pa t memba ntu user da la m membuat sebua h keputusan ya ng cepa t da n tepat. SPK bia sa nya  diguna kan seba gai a la t ya ng diperlu k a n ma na jemen da la m penyedia a n informa si ya ng spesifik. Dida la m SPK a da  ba nya k metode ya ng da p a t ditera pka n da la m  membua t  sebua h  keputusa n,  dia nta ra nya   a da la h  MOORA,  WASPAS,  TOPSIS,  WP,  MOOSRA,  SAW, OCRA,  ARAS  da n ma sih a da  ya ng la innya . Buka n ha nya  metode penga mbil keputusa n, a da  juga  metode ya ng

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1456 − 1463 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2696
diguna ka n  seba ga i  pembobota n  untuk  tingka t  kepentin ga n  da ri  ma sing-ma sing  kriteria   ya ng  diguna ka n  da la m sebua h penelitia n dia nta ra nya metode ROC, AHP da n la innya  [8], [9].

## 2.3 Metode MOOSRA
MOOSRA  merupa k sa la h sa tu metode penga mbila n sebua h keputusan dengan ca ra  kerja  menormalisa sika n e le m e n da ri ma triks keputusa n fuzzy denga n mengguna ka n persa ma a n.  Metode moosra  serupa  denga n metode MOORA, ha nya  sa ja a da perbedaan pa da la ngkah tera khir penyelesa ia nnya, dima na MOORA dila kuka n denga n pengura n ga n benefit denga n cost, seda ngka n MOOSRA dila kuka n pemba gia n terha da p benefit denga n cost  [10] [7]. MOOSRA da pa t ditera pkan berdasa rkan la ngkah-la ngkah berikut ini [3],  [4], [7], [11], [12]: a . Membua t ma triks keputusa n berda sarkan nila i da ri setia p kriteria  berda sa rka n masing-ma sing a lterna tif.
x11 x12 …  x1n
Xij = x21 x22 …  x2n (1)
… … … …
xm1  xm2  … xmn
b. La kuka n proses norma lisa si denga n menguba h nila i a tribut keda la m renta ng 0 -1
𝑌𝑖 = 𝑋𝑖𝑗 √ ∑ 𝑥2  𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 (2)
c. Tentuka n  kinerja   Y denga n memba gi kriteria  keuntunga n (benefit) denga n kriteria  bia ya  (cost).  Pa da  ta ha p a khir ini, kriteria  ha rus a da  ya ng cost a ga r da pa t di hitung, jika  semua  kriteria  bernila i benefit ma ka  penelitia n tersebut tida k da pa t dila kukan denga n menera pkan metode MOOSRA. Berikut persa ma an untuk  m e n gh it u n g nila i Y.
𝑌 ∗ 𝑖 = ∑ 𝑊𝑖𝑗 𝑋∗𝑖𝑗 𝑔 𝑗=1 √∑ 𝑊𝑖𝑗 𝑋∗𝑖𝑗 𝑚 𝑗 =𝑔+1
(3)
G merupa ka n jumla h a tribut benefit seda ngkan  (n-g) a da la h jumla h a tribut cost.

## 2.4 Metode MOORA
Metode  MOORA  ( Multi  objective  optimization on the basis of ratio analysis ) merupa ka n metode multi objektif sistem ya ng mengoptima lka n lebih da ri sa tu a tribut ya ng seca ra  bersa ma a n sa ling bertenta nga n. Metode ini dinila i sa nga tla h efektif pa l simple, denga n la ngka h penyelesa ia n ma salah ha nya 3 la ngka h penyelesa ian membuat pe n e lit i muda h mema ha mi da n meyelesa ika n ma sa la h [13]–[21]. Berikut la ngka h-la ngka h penyelesa ia n metode MOORA [22].
1. Bentuk Ma triks Keputusa n
x11 x12 …  x1n
Xij = x21 x22
…  x2n (4)
… … … …
xm1  xm2  … xmn 2. La kuka n proses norma lisa si denga n menguba h nila i a tribut keda la m renta ng 0 -1
𝑌𝑖 = 𝑋𝑖𝑗 √ ∑ 𝑥2  𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1
(2)
3. Tentuka n  kinerja   Y  denga n  mengura ngi  kriteria   keuntunga n  (benefit)  denga n  kriteria   bia ya   (cost).  Berikut persa ma an untuk menghitung nila i Y.
𝑌 ∗ 𝑖 = ∑ 𝑊𝑖𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 𝑔 𝑗=1 −  √∑ 𝑊𝑖𝑗  𝑋 ∗ 𝑖𝑗 𝑚 𝑗=𝑔+1 (3)
G merupa ka n jumla h a tribut benefit seda ngkan  (n-g) a da la h jumla h a tribut cost.

## 3. HASIL  DAN  PEMBAHASAN
Pa da   penelitia n  ini,  da ta   dikelompokka n  da n  dipilih  kemudia n  menyeleksi  kriteria   da ri  da ta   ya ng  tela h dikelompokka n  denga n  ca ra   memilih  kriteria   ya ng  sesua i  denga n  kebutuha n  penelitia n.  Setela h  dila ku ka n penyeleksia n  kriteria  dida pa t kriteria  ya ng a ka n diguna ka n ya itu  Jumla h Pesa ing, Pusa t Kera ma ia n, Ha rga  Sewa Tempa t, Ukura n Loka si. Pa da  ta hap a wa l pemecahan permasa lahan, terlebih da hulu menetuka n jenis-j e n is k rit e ria da la m pemiliha n loka si usa ha  kemudia n tentuka n bobot seba ga i tingka t kepentinga n da ri ma sing-ma sing kriteria . Untuk bobot, jika  jumla h keselurua hn bobot tida k bernila i 1 00% a ta u 1, ma ka  ha rus dila kuka n perba ika n bobot. Perba ika n bobot da pa t ditera pkan mengguna kan metode AHP da n ROC. Da la m penelitia n ini tela h ditentuk a n  n ila i bobot da ri ma sing-ma sing kriteria  ya itu kriteria  jumla h pesa ing denga n nila i bobot 30% (ya ng terp enting), kriteria pusa t  kera ma ia n  denga n  bobot  20%,  ukura n  loka si  20%,  ha rga   sewa   tempa t  15%  da n  kebersiha n  loka si 15%. Berikut Merupa ka n Ta bel Kriteria .

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1456 − 1463 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2696
Tabel 1. Kriteria
Kriteria Ketera nga n Bobot Jenis C 1 Jumla h Pesa ing 30% Benefit C 2 Pusa t Kera ma ia n 20% Benefit C 3 Ukura n Loka si 20% Benefit C 4 Ha rga  Sewa  Tempa t 15% Cost C 5 Kebersiha n Loka si 15% Benefit Tabel 2. Da ta  Alterna tif berda sa rka n kriteria Alterna tif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 Asep Roy Pa ngga bea n (A 1 ) 5 Ba ik Cukup 8000000 Ba ik Josfery Pa rdosi (A 2 ) 4 Ba ik Kura ng 7000000 Ba ik Limcia  Huta julu (A 3 ) 3 Cukup Cukup 6000000 Cukup Evi Sima tupa ng (A 4 ) 3 Cukup Ba ik 6000000 Cukup Sonda ng Purba  (A 5 ) 2 Kura ng Cukup 6000000 -
Aga r  da pa t  menentuka n  nila i-nila i  pa da   kriteria   Pusa t  Kera ma ia n  (C 2 ),  da n  Ukura n  Loka si    (C 3 ),  ma ka pembobotan disesua ika n denga n tabel 3.
Tabel 3. Pembobota n Kriteria  Pusa t Kera ma ia n (C 2 ), da n Ukura n Loka si (C 3 ) Nila i Bobot Ba ik 5 Cukup 4 Kura ng 2
Aga r da pa t menentukan nila i-nila i pa da  kriteria  kebersiha n loka si (C 5 ), ma ka  pembobotan da pat disesua ika n denga n ta bel 4.
Tabel 4. Pembobota n Kebersiha n Loka si (C 5 ) Nila i Bobot Ba ik 4 Cukup 2
Setela h  dila kuka n  pembobota n  pa da   kriteria   ya ng  bersifa t  linguistik,  kemudia n  disesua ika n berda sa rka n setia p a lterna tif. Ra ting kecocoka n da pat diliha t pa da ga mbar 5 berikut.
Tabel 5. Alterna tif Alterna tif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 5 5 4 8000000 4 A 2 4 5 2 7000000 4 A 3 3 4 4 6000000 2 A 4 3 4 5 6000000 2 A 5 2 2 4 6000000 0
3.1 Penerapan Metode MOOSRA
a . Membua t ma triks keputusa n
X= 5 5
4
8000000
4 4 5 2 7000000 4 3 4 4 6000000
2
3 4 5 6000000 2 2 2
4 6000000 0
b. Norma lisa si ma triks x
C1= √5 2 + 4 2 + 3 2 + 3 2 + 2 2 = 7,937 X11 = 5/7,937 = 0,630 X21 = 4/7,937 = 0,504 X31 = 3/7,937 = 0,378 X41 = 3/7,937 = 0,378 X51 = 2/7,937 = 0,252
C2= √5 2 + 5 2 + 4 2 + 4 2 + 2 2 = 9,274

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1456 − 1463 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2696
X12 = 5/9,274 = 0,539 X22 = 5/9,274 = 0,539 X32 = 4/9,274 = 0,431 X42 = 4/9,274 = 0,431 X52 = 2/9,274 = 0,216
C3= √4 2 + 2 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 = 8,775 X13 = 4/8,775 = 0,456 X23 = 2/8,775 = 0,228 X33 = 4/8,775 = 0,456 X43 = 5/8,775 = 0,570 X53 = 4/8,775 = 0,456
C4= √8000000 2 + 7000000 2 + 6000000 2 + 6000000 2 + 6000000 2 = 14866068,75 X14 = 8000000/14866068,75 =  0,538
X24 = 7000000/14866068,75 =  0,471 X34 = 6000000/14866068,75 =  0,404 X44 = 6000000/14866068,75 =  0,404 X54 = 6000000/14866068,75 =  0,404
C5= √4 2 + 4 2 + 2 2 + 2 2 + 0 2 = 6,325 X15 = 4/6,325 = 0,632 X25 = 4/6,325 = 0,632 X35 = 2/6,325 = 0,316 X45 = 2/6,325 = 0,316 X55 = 0/6,325 = 0
Berda sa rka n perhitunga n dia tas, berikut ma triks Xij  ya ng tela h dinorma lisa sika n
0,630 0,539 0,456 0,538 0,632 0,504 0,539 0,228 0,471 0,632 Xij = 0,378 0,431 0,456 0,404 0,316 0,378 0,431 0,570 0,404 0,316 0,252 0,216 0,456 0,404 0,000 Perhitunga n perka lia n ma triks Xij denga n Wj (0,3  0,2  0,2  0,15  0,15) 0,189 0,108 0,091 0,081 0,095 0,151 0,108 0,046 0,071 0,095 X*ij = 0,113 0,086 0,091 0,061 0,047 0,113 0,086 0,114 0,061 0,047 0,076 0,043 0,091 0,061 0,000
c. Pengoptima la n Atribut
Ha sil perhitunga n setela h dila kuka n perka lia n ma triks Xij da n Wj kemudia n dioptima lk an berda sarka n  j e n is kritera in denga n menjumla hkan semua kriteria  ya ng berjenis benefit, kemudia n diba gi denga n kriteria  ya ng berj e n is cost.
Tabel 6. Kriteria Alterna tif C1+C2+C3+C5 (Benefit) C4 (Cost) Y*i A1 0,483 0,081 5,982 A2 0,399 0,071 5,656 A3 0,338 0,061 5,587 A4 0,361 0,061 5,964 A5 0,210 0,061 3,467 Tabel 7. Ra nking Alterna tif Refenensi Ra nk A1 5,982 1 A2 5,656 3 A3 5,587 4 A4 5,964 2 A5 3,467 5

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1456 − 1463 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2696
Setela h ditera pka n metode MOOSRA da ri proses norma lisa si ma trriks hingga  proses pengoptima la n a tribut, ma ka  diperoleh a lterna tif tertinggi  a ta u peringka t perta maadalah Alterna tif A1  denga n nila i referensi 5,982.

## 3.2 Penerapan Metode MOORA
a . Membua t ma triks keputusa n
X=
5 5 4 8000000 4 4 5 2 7000000 4 3 4 4 6000000 2 3 4 5 6000000 2 2 2 4 6000000
0
b. Norma lisa si ma triks x
C1= √5 2 + 4 2 + 3 2 + 3 2 + 2 2 = 7,937 X11 = 5/7,937 = 0,630 X21 = 4/7,937 = 0,504 X31 = 3/7,937 = 0,378 X41 = 3/7,937 = 0,378 X51 = 2/7,937 = 0,252
C2= √5 2 + 5 2 + 4 2 + 4 2 + 2 2 = 9,274 X12 = 5/9,274 = 0,539 X22 = 5/9,274 = 0,539 X32 = 4/9,274 = 0,431 X42 = 4/9,274 = 0,431 X52 = 2/9,274 = 0,216
C3= √4 2 + 2 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 = 8,775 X13 = 4/8,775 = 0,456 X23 = 2/8,775 = 0,228 X33 = 4/8,775 = 0,456 X43 = 5/8,775 = 0,570 X53 = 4/8,775 = 0,456
C4= √8000000 2 + 7000000 2 + 6000000 2 + 6000000 2 + 6000000 2 = 14866068,75
X14 = 8000000/14866068,75 =  0,538
X24 = 7000000/14866068,75 =  0,471 X34 = 6000000/14866068,75 =  0,404 X44 = 6000000/14866068,75 =  0,404 X54 = 6000000/14866068,75 =  0,404
C5= √4 2 + 4 2 + 2 2 + 2 2 + 0 2 = 6,325 X15 = 4/6,325 = 0,632 X25 = 4/6,325 = 0,632 X35 = 2/6,325 = 0,316
X45 = 2/6,325 = 0,316 X55 = 0/6,325 = 0
Berda sa rka n perhitunga n dia tas, berikut ma triks Xij  ya ng tela h dinorma lisa sika n
0,630 0,539 0,456 0,538 0,632 0,504 0,539 0,228 0,471 0,632 Xij = 0,378 0,431 0,456 0,404 0,316 0,378 0,431 0,570 0,404 0,316 0,252 0,216 0,456 0,404 0,000 Perhitunga n perka lia n ma triks Xij denga n Wj (0,3  0,2  0,2  0,15  0,15) 0,189 0,108 0,091 0,081 0,095 0,151 0,108 0,046 0,071 0,095 X*ij = 0,113 0,086 0,091 0,061 0,047 0,113 0,086 0,114 0,061 0,047 0,076 0,043 0,091 0,061 0,000
c. Pengoptima la n Atribut

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1456 − 1463 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2696
Ha sil perhitunga n setela h dila kuka n perka lia n ma triks Xij da n Wj kemudia n dioptima lkan berda sarka n  j e n is kritera in (la kuka n penjumlahan jika  kriteria  jenis benefit da n la kuka n pengura ngan jika  kriteria  jenis cost).
𝑌1 = 0,189 + 0,108 + 0,091 − 0,081 + 0,095 = 0,402 𝑌2 = 0,151 + 0,108 + 0,046 − 0,071 + 0,095 = 0,329 𝑌3 = 0,113 + 0,086 + 0,091 − 0,061 + 0,047 = 0,278 𝑌4 = 0,113 + 0,086 + 0,114 − 0,061 + 0,047 = 0,301 𝑌5 = 0,076 + 0,043 + 0,091 − 0,061 + 0 = 0,149
Tabel 4. Ra nking Alterna tif Nila i  Yi Ra nk A1 0,402 1 A2 0,329 2 A3 0,278 4 A4 0,301 3 A5 0,149 5
Setela h ditera pka n metode MOORA da ri proses norma lisa si ma trriks hingga  proses pengoptima la n a tribut, ma ka  diperoleh a lterna tif tertinggi  a ta u peringka t perta maadalah Alterna tif A1 denga n nila i referensi 0,402. Ha sil da ri penera pa n ke dua  metode da pat diliha t pa da ta bel 5 berikut:
Tabel 4. Ra nking Alterna tif Metode MOORA Metode MOOSRA Nila i  Yi Ra nk Nila i  Yi Ra nk A1 0,402 1 5,982 1 A2 0,329 2 5,656 3 A3 0,278 4 5,587 4 A4 0,301 3 5,964 2 A5 0,149 5 3,467 5

## 4. KESIMPULAN
Kesimpula n da ri penelitia n ini a da la h  Pemiliha n loka si usa ha  diguna ka n  denga n metode MOOSRA da n MOORA. Kedua  metode itu sa nga tla h simpel da n muda h dipa ha mi denga n penila ia nnya  berda sa rka n kriteria -kriteria  ya ng diguna ka n, ya itu Jumla h Pesa ing, Pusa t Kera ma ia n, Ukura n Loka si, Ha rga  Sewa  Tempa t  da n Kebersiha n Loka si. Ada pun  ha sil  ya ng  diperoleh  setela h  menera pka n  kedua   metode  tersebut  da la m  pemiliha n  loka si  usa ha   ya itu a lterna tif  tertinggi  a ta u  peringka t  perta ma   a da la h  Alterna tif  A1  denga n  nila i  referensi  0,564.   Penera pa n  kedua metode  itu  dila kuka n  seca ra   terpisa h.  Kedua   metode  tersebut  sa ma   ha nya   sa ja   a da   sedikit  perbeda a n  da la m penyelesa ia n ma sa la h pa da  la ngka h pengoptima la n a tribut, metode MOOSRA dila kuka n denga n menjumla hka n seluruh  kriteria   benefit  kemudia n  diba gi  denga n  kriteria   cost,  seda ngka n  metode  MOORA  dila kuka n  denga n mela kuka n pengura nga n a tara benefit da n cost.

## REFERENCES
[1] H.  Dafitri,  N.  Wulan,  and  H.  Ritonga,  “Analisis  Perbandingan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Terbaik Menggunakan Metode TOPSIS dan WASPAS,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 5, pp. 1313–1321, 2022.
[2] G. S. Mahendra and I. G. B. Subawa, “Perancangan metode AHP-WASPAS pada sistem pendukung keputusan penempatan ATM,”  in Prosiding  Seminar  Nasional  Pendidikan  Teknik  Informatika  (SENAPATI) Ke-10 , 2019, vol. 1, no. 1, pp. 122– 128.
[3] M.  Mesran  and  F.  T.  Waruwu,  “Comparative  Analysis of MOORA and MOOSRA Methods in Determining Prospective Students Recipient  of the Indonesian Smart Card (KIP),” J. Inf. Syst. Res. , vol. 3, no. 4, pp. 499–506, 2022.
[4] A. Karim, S. Esabella, T. Andriani, and M. Hidayatullah, “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis ( MOOSRA ) dalam  Penentuan Lulusan Mahasiswa Terbaik,”  vol. 4, no. 1, pp. 162–168, 2022.
[5] E.  F.  Wati,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Dalam  Menentukan  Lokasi Usaha,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 241–245, 2021.
[6] W.  Priatna,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Pemilihan  Lokasi  Dalam  Perluasan  Usaha  Kafe menggunakan Analytical Hierarchy Process,” J. RESTI (Rekayasa Sist. Dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 3, pp. 511–517, 2019.
[7] H.  Haeruddin,  “Pemilihan  Peserta  Olimpiade  Matematika  Menggunakan  Metode  MOORA  dan  MOOSRA,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 4, pp. 489–494, 2022.
[8] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita  Menulis, 2020.
[9] D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[10]  A.  Ismono,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Pemilihan  Auditor  dengan  Menggunakan  Metode  MOOSRA,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 1, 2022.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1456 − 1463 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2696
[11]  A.  Safitra,  P.  Pristiwanto,  and  R.  Syahputra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penyeleksian Mekanik Menjadi Seorang SA (Service Advisor) Menggunakan Metode Moosra,” J. Informatics, Electr. Electron. Eng. , vol. 1, no. 2, pp. 47–53, 2021.
[12]  D.  Febrina  and  I.  Saputra,  “Penerapan  Multiobjective  Optimization  on  the  Basis  of  Simple  Ratio  Analysis  (MOOSRA) Dalam Pemilihan  Konten Lokal Terbaik,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 2, no. 3, pp. 10–19, 2021.
[13]  C.  Irwana,  Z.  F.  Harahap,  and  A.  P.  Windarto,  “Spk:  Analisa  Metode  Moora  Pada  Warga  Penerima  Bantuan  Renovasi Rumah,” J. Teknol. Inf. MURA , vol. 10, no. 1, pp. 47–54, 2018.
[14]  S.  Manurung,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Dan  Pegawai  Terbaik  Menggunakan  Metode  Moora,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro  dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 701–706, 2018.
[15]  A.  T.  Hidayat,  N.  K.  Daulay,  and  Mesran,  “Penerapan  Metode  Multi-Objective  Optimization  on  The  Basis  of  Ratio Analysis (MOORA) dalam Pemilihan  Wiraniaga  Terbaik,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 1, no. 4, pp. 367–372, 2020.
[16]  N.  K.  Daulay,  B.  Intan,  and  M.  Irvai,  “Comparison of the WASPAS and MOORA Methods in Providing Single Tuition Scholarships,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 84–94, 2021.
[17]  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 2nd International Conference  on Advance & Scientific  Innovation , 2019, vol. 1424, no. 1.
[18]  M.  Safii  and  A.  Zulhamsyah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mekanik  Sepeda  Motor  Yamaha  Alfascorfii Dengan  Metode  Multi  Objective  Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio  Analysis  (MOORA),” J-SAKTI  (Jurnal  Sains Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, p. 162, 2018.
[19]  V.  Yesinthia,  Siswanto,  and  I.  Kanedi,  “Penerapan  Metode  Moora  dalam  Penilaian  Kinerja  Guru  di  SMK Negeri 3 Kota Bengkulu,” J. Multidisiplin  Dehasen , vol. 1, no. 1, pp. 13–19, 2022.
[20]  Y.  Primadasa  and  Alfiarini,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Menggunakan  Pembobotan  Ahp Dan Moora,” Cogito Smart J. , 2019.
[21]  Z. Khairna, M. Simanjuntak, and J. N. Sitompul, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Kartu Indonesia Pintar ( KIP ) Pada Siswa Menggunakan Metode Moora,” J. Pelita  Indones. , vol. 2, no. 4, pp. 12–20, 2021.
[22]  S.  Rokhman,  I.  F.  Rozi,  and  R.  A.  Asmara,  “Pengembangan  Sistem  Penunjang  Keputusan  Penentuan    Ukt  Mahasiswa Dengan  Menggunakan  Metode  Moora    Studi  Kasus Politeknik Negeri Malang,” J. Inform. Polinema , vol. 3, no. 4, p. 36, 2017.