## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 489 − 494 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1238

## Pemilihan Peserta Olimpiade Matematika Menggunakan Metode MOORA dan MOOSRA

## Haeruddin
Pendidikan Matematika, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Mulawarman, Samarinda, Indonesia Email: haeruddin@fkip.unmul.ac.id
Email PenulisKorespondensi: haeruddin@fkip.unmul.ac.id Submitted: 26/01/2022 ; Accepted: 14/02/2022 ; Published: 31/03/2022
Abstrak− Olimpiade matematika merupakan salah satu ajang bergengsi dalam kalangan pendidikan dimana pemenang perlombaan merupakan  orang-orang  berbakat  dan  terpilih  dengan  memiliki  kecerdasan  diatas  rata-rata,  pemenang  olimpiade  juga mempengaruhi  nama  baik  dari  instansi  pendidikan  tempat  peserta  lomba  mendapatkan  pendidikan.  Hal  tersebut  membuat pentingnya  dalam  menyeleksi  peserta  yang  akan  dikirim  untuk  mengikuti  perlombaan  yang  telah  diadakan  agar  memperkecil kemungkinan  hal-hal  yang  tidak  di  inginkan  terjadi.  Dilakukan  pemilihan  menggunakan  bantuan  sistem  pendukung  keputusan untuk memantu mempermudah memilih dan menyeleksi kandidat secara sujektif dan akurat, pada peneilitian ini akan melihat kerja dari metode Moora dan Moosra dalam membantu pemilihan peserta olimpiade matematika.
Kata Kunci: SPK; Olimpiade Matematika; MOORA; MOOSRA
Abstract− Mathematics olympiad is one of the prestigious events in education where the winners of the competition are talented and selected people with above average intelligence, the olympiad winners also affect the good name of the educational institution where  the  contestants  get  education.  This  makes  it  important  in  selecting  participants  who  will  be  sent  to  take  part  in  the competitions that have been held in order to minimize the possibility of things that are not wanted to happen. Selection was made using the help of a decision support system to help make it easier to select and select candidates subjectively and accurately, in this study  we  will  look  at  the  work  of  the  Moora  and  Moosra  methods  in  helping  the  selection  of  participants  in  the  mathematics olympiad.
Keywords: DSS; Mathematics Olympiad; MOORA; MOOSRA

## 1. PENDAHULUAN
Matematika merupakan pelajaran yang paling banyak tidak disukai oleh banyak siswa dan merupakan pelajaran yang paling dihindari oleh banyak peserta didik, dalam ilmu pendidikan matematika merupakan pondasi dari segala aspek jurusan  terkemuka,  penerapan  matematika  dibutuhkan  dalam  banyak  bidang  pendidikan  maupun  pada  lapangan pekerjan langsung, setiap aspek tidak pentingnya pengetahuan terhadap matematika menjadi poin utama pada setiap bidang studi sehingga sering menjadi perlombaan antar pelajar dalam memahami tingkat kemampuan peserta didik dalam  mengetahui  sejauh  mana  pengetahuan  matematika  yang  telah  mereka  terapkan  selama  proses  pembelajaran berlangsung. Kemampuan siswa dalam memahami sebuah pelajaran merupakan tolak ukur kesuksesan guru ataupun tenaga pendidik.
Siswa yang mampu memahami matematika dengan baik akan mudah menerapkan segala pengertian terhadap penggunaan matematika pada dunia nyata. Kemampuan matematika juga diterapkan dibanyak aspek, apapun kegiatan tidak terlepas dari matematika. Olimpiade matematika biasa dilakukan setiap tahunnya tetapi kegiatan ini akan dihadiri oleh banyak peserta baik dari bimbingan belajar atau tempat kursus, baik online maupun offline, sekolah menengah pertama, sekolah menengah atas dan jenis lainnya yang sama hingga perguruan tinggi. Olimpiade matematika tidak hanya dilakukan di kalangan antar kelas saja, olimpiade juga biasa dilakukan dalam kalangan daerah, provinsi atau nasional dan juga internasional atau antar negara satu dengan negara lainnya[1].
Saat adanya olimpiade matematika dan sekolah terkait menjadi  peserta maka secara otomatis siswa tersebut akan menjadi bahan perhatian dari sekolah lainnya dan peserta didik lain juga terhadap kemampuan belajar seorang siswa. Adanya olimpiade tersebut menjadi kesempatan berharga seorang peserta didik mendapatkan bebepa peluang yang menjanjikan seperti meningkatkan prestasi, membuat pengalaman baru, mendapatkan pertimbangan beasiswa dan tercatat menjadi peserta didik yang aktif dan berprestasi, hal tersebut membuat banyak siswa yang merasa cukup berprestasi baik dari nilai akademik maupun wawasan diri ingin mengajukan diri menjadi peserta lomba olimpiade matematika, sehingga guru perlu melakukan pemilihan peserta didik yang tetap.
Peserta  didik  yang  tepat  akan  membantu  meningkatkan  kualitas  dan  nama  baik  tempat  peserta  tersebut mendapatkan ilmu, dalam sebuah perlombaan kalah dan menang juga merupakan hal yang menjadi sebuah kewajaran, tetapi tetap saja menghindari sebuah kekalahan ataupun resiko yang tidak diinginkan oleh sekolah maupun perguruan tinggi harus bisa diminimalisirkan. Pemilihan peserta lomba yang sering terjadi biasanya dilakukan pemilihan oleh seorang guru berdasarkan kedekatan secara pribadi antara siswa dan guru, banyak siswa yang benar-benar berprestasi memilih untuk tidak mengikuti pengajuan diri karena tertanam perasaan pesimisme yang menyatakan dirinya tidak akan diterima.
Hal tersebut juga merupakan masalah yang serius dan sering terjadi dibanyak daerah, oleh karena itu perlu dilakukan  pemilihan  terhadap  siswa  yang  akan  menjadi  peserta  olimpiade  matematika  dan  proses  pemlihan  harus terstruktur  dan  tersistem  agar  berdirinya  keadilan  dalam  sebuah  pemilihan.  Hal  tersebut  dapat  dilakukan  dengan bantuan sistem pendukung[2], keputusan dimana sistem pendukung keputusan merupakan salah satu penerapan ilmu

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 489 − 494 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1238
teknologi informasi dan penerapan teknologi dalam pengambilan keputusan yang didukukung  oleh kemampuan dan kuantitas sebuah metode [3].Pada penelitian ini dipilih metode moora dan metode moosra dimana kedua metode ini akan  memperlihatkan  hasil  terhadap  masing-masing  keputusan  yang  ditemukan,  pengambilan  metode  ini  diadopsi berdasarkan penelitian terdahulu dalam penggunaan metode Moora dan metode Moosra[4].
Penelitian  terdahulu  menyebutkan  metode  moora  dalam  menemukan  hasil  pemilihan  pemberian  beasiswa bantuan terhadap siswa miskin dengan nilai tertinggi sebesar 9,732 dari nilai-nilai lainnya sebagai kandidat terbaik dan  dianggap  pantas  menerima  beasiswa  berdasarkan  data  dan  fakta  kriteria  yang  dimiliki  oleh  masing-masing penerima  bantuan[5].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  mahasiswa  budidarma  pada  tahun  2020  juga  berdasarkan penelitian terdahulu lainnya.
Penelitian terdahulu memperlihatkan memiliki teknik yang sama-sama sederhana dalam menentukan seorang mekanik  untuk  dapat  menjadi service  advisor menggunakan  metode  mosra  dimana  hasil  dari  penelitian  sangat membantu pihak pemimpin keputusan mendapatkan hasil yang adil dan berkualitan, penelitian yang dilakukan oleh Ahmad Safitra dan teman-teman pada tahun 2021 dimana nila tertinggi memperoleh sebesar 67% yaitu 6,6823 atas nama Kristian Siburian [6].
Penelitian  lainnya  menyebutkan  metode  moora  sangat  membantu  dalam  memproses  pemilihan  wiraniaga terbaik, dimana dalam pemilihan ini terdapat satu kandidat yang dinyatakan memenuhi persyaratan sebagai wiraniaga terbaik,  sehingga  kegiatan  yang  dilakukan  lebih  mudah  dan  dalam  proses  pengambilai  keputusan  yang  sederhana membuat  hasi  lebih  cepat  diperoleh  dengan  nilai  tertinggi  sebesar  7,3459  atau  dari  seluruh  peserta  nilai  tertinggi sebesar 73% [7].
Penelitian lainnya terhadap penggunaan metode Moosra dalam pemilihan konten terbaik terhadap konten lokal, dalam  penelitian  dilakukan  pembuatan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  [8].  Hasil  yang  ditemukan  terdapat alternatif metro tv sumut menjadi alternatif terbaik dengan perolehan nilai tertinggi sebesar 4,5815 atau sebesar 46%.
Pada  penelitian  ini  digunakan  kedua  metode  yaitu  metode  Moora  dan  metode  Moosra  dalam  melihat pertimbangan nilai dari kedua metode untuk memperkuat pemilihan terhadap data yang telah tersedia dalam memilih peserta didik yang akan menjadi peserta perlombaan olimpiade matematika.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  merupakan  teknik  yang  harus  dilakukan  dalam  sebuah  penelitian  digunakan  untuk  mengetahui fakta-fakta  yang  terjadi  dilapangan  sehingga  ditemukan  kasus  yang  akan  diteliti  dan  diselesaikan  secara komputerisasi,  adapun  tahapan  pengumpulan  data  yang  digunakan  seperti  observasi  dimana  peneliti  melihat  dan mengamati secara langsung pada tempat dan kejadian sebuah olimpiade matetmatika, dokumentasi dilakukan untuk membuat bukti dan hasil penelitian yang dilakukan, wawancara merupakan proses Tanya jawab terhadap sumber yang dibutuhkan  pada  saat  penelitian  berlangsung  dan  studi  pustaka  yaitu  merupakan  data-data  terkait  akan  membantu dalam mempermudah dan meningkatkan kualitas dari hasil sebuah penelitian [9][10] .

## 2.2 Olimpiade Matematika
Olimpiade matematika merupakan kegiatan perlombaan yang biasa dan rutin dilakukan pada kurun waktu atau priode tertentu. Pentingnya dilakukan perlombaan dalam dunia bidang matematika untuk melihat kualitas dan prestasi setiap sekolah maupun tempat belajar, olimpiade matematika juga dilakukan untuk memberikan reward kepada peserta didik untuk  semangat  dalam  mengikuti  kejuaraan  dan  mengasah  kemampuan  belajar  secara  langsung  maupun  tidak langsung [11].
Olimpiade merupakan salah satu usaha dan upaya pemerintah dan bagian kerja dari kementerian pendidikan dan kebudayaan dalam memfasilitasi dan menumbuh kembangkan semua potensi-potensi yang dimiliki oleh saintifik dari generasi muda pada eranya.

## 2.3 Metode Moora dan Moosra
Adapun pengertian dari metode moora dan moosra adalah sebagai berikut ini:
1. Metode MOORA
Metode  moora  merupakan  singkatan  dari  Multi  Objective  Optimization  by  Ratio  Analysis  yaitu  metode  yang sangat  sederhana  dalam  proses  pengambilan  keputusan  dengan  cara  melakukan  optimalisasi  terhadap  masing- masing rasio nilai yang dimiliki oleh alternatif ata kandidat peserta yang didikan sebagai objek penelitian dengan syarat penelitian seperti adanya nilai yang akan dihitung dengan tahapan yang dimiliki oleh metode moora, metode moora  merupakan  salah  satu  metode  terkemuka  yang  banyak  digunakan  oleh  penelitian-penelitian  terdahulu karena  metode  moora  dianggap  sebagai  metode  yang  sangat  baik  dalam  pengambilan keputusan  dalam  sebuah penelitian [12][13].
2. Metode MOOSRA
Metode moosra merupakan metode yang hampir menyerupai metode moora dalam proses penyelesaiannya, tetapi hasil  akhir  memiliki  perbedaan  yang  sangat  signifikansi  dalam  pengambilan  keputusan  terhadap  sebuah  kasus dalam sebuah penelitian. Metode Moosra merupakan singkatan dari multi-objective Optimasation On the basis of

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 489 − 494 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1238
simple  ration  analysis  yang  memiliki  perbedaan  dengan  metode  moora  adalah  skor  kinerja  negatif  dimetode MOORA tidak muncul dan MOOSRA metode kurang sensitif terhadap variasi yang besar dalam menilai suatu kriteria yang digunakan untuk membentuk kerangka kerja pengambilan keputusan yang multi-kriteria [14][15]. Berikut ini merupakan rumus yang digunakan pada metode Moora dan metode Moosra

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam pemilihan peserta oimpiade matematika dilakukan pencarian keputusan dengan membandingkan dua metode dengan tahapan yang sederhana dan berbeda yaitu metode moora dan metode moosra, adapun kriteria yang dibutuhkan dalam mendapatkan alternatif atau peserta terbaik yang akan dikirimkan menjadi pesera olimpiade matematika. Dalam pemilihan  dibutuhkan  beberapa  pemenuhan  nilai  sebagai  bahan  pertimbangan.  Adapun  bahan  pertimbangan merupakan kriteria: kemampuan berhitung manual, nilai akademik, aktif dalam organisasi dan disiplin.
Tabel 2. Data Kriteria dan Nlai Bobot Kode Kriteria Bobot Jenis C1 Kemampuan berhitung manual 0.30 Benefit C2 Nilai Akademik 0.35 Benefit C3 Aktif Dalam Organisasi 0.20 Benefit C4 Disiplin 0.15 Benefit
Adapun nama calon yang diusulkan sebagai berikut ini:
Tabel 3. Data Alternatif Alternatif Keterangan A1 Arif Hidayat A2 Karmila A3 Aisyah fatimah A4 Indra Wahyudi A5 Putri Ramadhani A6 Suanto Dika A7 Elisna Hutabarat A8 Bangun Sirait A9 Gina Andita A10 Kritstian
Adapun nilai kriteria dari masing-masing alternatif sebagai berikut ini:
Tabel 4. Data Alternatif dan Nilai Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 Arif Hidayat Sangat Baik 9,45 Baik Sangat Baik Karmila Baik 7,9 Buruk Baik Aisyah fatimah Sangat Baik 8,94 Cukup Baik Baik Indra Wahyudi Baik 8,00 Baik Cukup Baik Putri Ramadhani Baik 7,45 Sangat Baik Baik Suanto Dika Baik 7,5 Sangat Baik Sangat Baik Elisna Hutabarat Sangat Baik 8,4 Baik Cukup Baik Bangun Sirait Baik 7,7 Sangat Baik Cukup Baik Gina Andita Cukup Baik 7,2 Baik Cukup Baik Kritstian Baik 7,5 Cukup Baik Sangat Baik
Data yang tidak merupakan nilai angka harus dirubah menjadi nilai angka, Karena dalam menyelesaikan sebiah metode  harus  memiliki  nilai  angka  agar  dapat  dilakukan  proses  perhitungan,  sehingga  dapat  dibentuk  parameter sebagai berikut ini:
Tabel 5. Nilai Keterangan Kriteria No Keterangan Jenis 1 Sangat Baik 1 2 Baik 0,8 3 Cukup Baik 0,6 4 Buruk 0,4

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 489 − 494 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1238
No Keterangan Jenis 5 Sangat Buruk 0,2
Setelah dilakukan penyesuaian nilai, maka nilai angka yang dimiliki masing-masing alternatif sebagai berikut ini:
Tabel 6. Nilai Alternatif terhadap Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 Arif Hidayat 1 9,45 0,8 1 Karmila 0,8 7,9 0,4 0,8 Aisyah fatimah 1 8,94 0,6 0,8 Indra Wahyudi 0,8 8,00 0,8 0,6 Putri Ramadhani 0,8 7,45 1 0,8 Suanto Dika 0,8 7,5 1 1 Elisna Hutabarat 1 8,4 0,8 0,6 0,6Bangun Sirait 0,8 7,7 1 0,6 Gina Andita 0,6 7,2 0,8 0,6 Kritstian 0,8 7,5 0,6 1

## 3.1 Perhitungan Menggunakan Metode Moora
Dalam menggunakan metode moora memiliki beberapa tahapan sederhanan yang dapat dilihat pada rumus yang ada di tabel 1 dan berikut merupakan langkah penyelesaiannya:
1. Membuat matrik normalisasi
1 9,45 0,8 1 0,8 7,9 0,4  0,8 1 8,94 0,6  0,8 0,8 8,00 0,8  0,6 Rij 0,8 7,45 1 0,8 0,8 7,5 1 1 1 8,4 0,8  0,6 0,8 7,7 1 0,6 0,6 7,2 0,8  0,6 0,8 7,5 0,6 1
2. Normalisasi matriks
C1 = √1 2 + 0,8 2 + 1 2 + 0,8 2 + 0,8 2 + 0,8 2 + 1 2 + 0,8 2 + 0,6 2 + 0,8 2
= √1 + 0,64 + 1 + 0,64 + 0,64 + 0,64 + 1 + 0,64 + 0,36 + 0,64 = √7,2 = 2,683282 =1/2,683282  = 0,372678 =0,8/2,683282 = 0,298142 =1/2,683282 = 0,372678 =0,8/2,683282 = 0,298142 =0,8/2,683282 = 0,298142 =0,8/2,683282 = 0,298142 =1/2,683282 = 0,372678 =0,8/2,683282 = 0,298142 =0,6/2,683282 = 0,223607 =0,8/2,683282 = 0,298142 Setelah  dilakukan  perhitungan  dengan  cara  yang  sama  pada  kolom  C2,  C3  dan  C4  sehingga  terbentuk matrik berikut ini:
0,372678  0,371999  0,315244  0,396526
0,298142  0,310983  0,157622  0,317221
0,372678  0,351923  0,236433  0,317221
0,298142  0,314919  0,315244  0,237915
0,298142  0,293269  0,394055  0,317221 0,298142  0,295237  0,394055  0,396526 0,372678  0,330665  0,315244  0,237915 0,298142 0,30311  0,394055  0,237915 0,223607  0,283428  0,315244  0,237915 0,298142  0,295237  0,236433  0,396526

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 489 − 494 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1238
Setelah didapatkan hasil nilai normalisais selanjutnya dilakukan perhitungan nilai normalisasi dengan obot yang dimiliki oleh masing-masing kriteria sehingga terbentuk data berikut ini:
0,372678 (0,3) 0,371999 (0,35) 0,315244 (0,2) 0,396526 (0,15) 0,298142 (0,3) 0,310983 (0,3) 0,157622 (0,2) 0,317221 (0,15) 0,372678 (0,3) 0,351923 (0,3) 0,236433 (0,2) 0,317221 (0,15) 0,298142 (0,3) 0,314919 (0,3) 0,315244 (0,2) 0,237915 (0,15) 0,298142 (0,3) 0,293269 (0,3) 0,394055 (0,2) 0,317221 (0,15) 0,298142 (0,3) 0,295237 (0,3) 0,394055 (0,2) 0,396526 (0,15) 0,372678 (0,3) 0,330665 (0,3) 0,315244 (0,2) 0,237915 (0,15) 0,298142 (0,3) 0,30311 (0,3) 0,394055 (0,2) 0,237915 (0,15) 0,223607 (0,3) 0,283428 (0,3) 0,315244 (0,2) 0,237915 (0,15) 0,298142 (0,3) 0,295237 (0,3) 0,236433 (0,2) 0,396526 (0,15)
Maka hasil yang didapatkan sebagai beriut ini:
0,111803 0,1302  0,063049  0,059479 0,089443  0,108844  0,031524  0,047583 0,111803  0,123173  0,047287  0,047583 0,089443  0,110222  0,063049  0,035687 0,089443  0,102644  0,078811  0,047583 0,089443  0,103333  0,078811  0,059479 0,111803  0,115733  0,063049  0,035687 0,089443  0,106088  0,078811  0,035687 0,067082 0,0992  0,063049  0,035687
0,089443  0,103333  0,047287  0,059479
Selanjutnya jika ada nilai cost maka setiap nilai benefit dijumlahkan dengan nilai benefit dan nilai cost di jumlahkan  dengan  seluruhn  nilai  cost,  selanjutnya  dilakukan  pengurangan  dimana  nilai  benefit  dikurangkan dengan  nilai  cost.  Tetapi  pada  kasus  ini  hanya  memiliki  nilai  benefit  maka  hal  yang  dilakukan  adalah menjumlahkan  nilai  benefit  secara  keseluruhan  dan  ditentukan  nilai  tertinggi  sebagai  alternatif  no  1  atau alternatif terbaik.
Tabel 7. Hasil Perhitungan Metode Moora Alternatif C1+C2+C3+C4 (benefit) Cost Y= Benefit - Cost Ranking A1 0,364531 0 0,364531 1 A2 0,277394 0 0,277394 9 A3 0,329846 0 0,329846 3 A4 0,298401 0 0,298401 8 A5 0,318481 0 0,318481 5 A6 0,331066 0 0,331066 2 A7 0,326272 0 0,326272 4 A8 0,31003 0 0,31003 6 A9 0,265018 0 0,265018 10 A10 0,299541 0 0,299541 7
Dari perhitungan di atas alternatif pertama atas nama arif hidayat dengan nilai 0,364531 atau 0,36%.

## 3.2 Perhitungan Metode Moosra
pada perhitung metode moora dan moosra memiliki tahapan dan langkah yang sama pada tahapan pertama dan tahapan kedua sehingga nilai selanjutnya dilakukan perhitungan, selanjutnya dilakukan tahapan ke 3 dengan menentukan nilai preferensi sebagai berikut ini:
0,372678  0,371999  0,315244  0,396526
0,298142  0,310983  0,157622  0,317221
0,372678  0,351923  0,236433  0,317221
0,298142  0,314919  0,315244  0,237915 0,298142  0,293269  0,394055  0,317221 0,298142  0,295237  0,394055  0,396526 0,372678  0,330665  0,315244  0,237915 0,298142 0,30311  0,394055  0,237915 0,223607  0,283428  0,315244  0,237915 0,298142  0,295237  0,236433  0,396526

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 489 − 494 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1238
Keseluruhan data lakukan untuk setiap nilai alternatif dikalikan dengan nilai bobot sesuai dengan nilai bobot yang ditentukan sebelumnya dan dilakukan penjumlahan, karena tidak ada nilai cost sehingga tidak dibagikan dengan nilai  cost,  maka hasil  yang  didapatkan  dengan  cara  menjumlahkan nilai  yang  telah didapatkan dari  hasil  alterntaif yang sudah dikalikan dengan bobot. Hasil sebagai berikut ini:
Tabel 7. Hasil Perhitungan Metode Moosra Alternatif Total preferensi (benefit) Ranking A1 25,38454 1 A2 18,8846 9 A3 21,91608 3 A4 20,98521 8 A5 22,99327 5 A6 24,25173 2 A7 21,55868 4 A8 22,14812 6 A9 19,86067 10 A10 21,09929 7
Hasil  yang diperoleh  sama dengan  metode  moora dimana  nilai  tertinggi dimiliki  oleh  alternatif  1  (A1)  atas nama arif hidayat dengan nilai berbeda yaitu 25,3845.

## 4. KESIMPULAN
Pemilihan  peserta  olimpiade matemtika  dengan menggunakan  metode  moora  dan  moosra  mendapatkan hasil  yang sama dengan nilai akhir yang signifikansinya berbeda, penggunaan metode moora dan moosra tetap membuat para alternatif menempati posisi rangking yang sama, perbedaan hanya persentasi terhadap nilai dimana nilai tertinggi yang dihasilkan  oleh  metode  moora  sebesar  0,364531 sementara  nilai  tertinggi  yang  didapatkan  oleh  moosra  sebesar 25,38454, kedua metode sama-sama memiliki tahapan dan langkah yang hampir serupa dan juga sederhana. Metode moora dan moosra berdasarkan beberapa penelitian terdahulu diakui sebagai alternatif pengambilan keputusan yang tepat dan akurat.

## REFERENCES
[1] H.  Situmorang,  “Olimpiade  Sains  Tingkat  Kabupaten  Langkat  Pada  Madrasah  Aliyah  Negeri  (  Man  )  2  Tanjung  Pura Denganmenggunakan Metode Simple Additive Weighting ( Saw ),” J. TIMES, vol. IV, no. 2, pp. 24–30, 2015.
[2] F. Syahputra, M. Mesran, I. Lubis, and A. P. Windarto, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Berprestasi Kota Medan  Menerapkan  Metode  Preferences  Selection  Index  (Studi  Kasus :  Dinas  Pendidikan  Kota  Medan),”  KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 2, no. 1, pp. 147–155, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.921.
[3] T. H. B. Aviani and A. T. Hidayat, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pemberian Uang Kuliah Tunggal Menerapkan Metode WASPAS,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 2, no. 1, pp. 102–109, 2020, doi: 10.30865/json.v2i1.2482.
[4] R.  K.  Hondro,  “MABAC:  Pemilihan  Penerima  Bantuan  Rastra  Menggunakan  Metode  Multi-Attributive  Border Approximation Area Comparison,” J. Mahajana Inf., vol. 3, no. 1, pp. 41–52, 2018, [Online]. Available: http://e-journal.sari- mutiara.ac.id/index.php/7/article/view/339.
[5] M.  Mariko  and  A.  Yaqin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Calon  Penerima  Beasiswa  Prestasi  di  Universitas Amikom Yogyakarta,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 3, no. 3, p. 172, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i3.1180.
[6] A. Safitra and R. Syahputra, “Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Mekanik Menjadi Seorang SA ( Service Advisor ) Menggunakan Metode Moosra,” vol. 1, no. 2, pp. 47–53, 2021.
[7] 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.
[8] H. Syahputra, M. Syahrizal, S. Suginam, S. D. Nasution, and B. Purba, “SPK Pemilihan Konten Youtube Layak Tonton Untuk Anak-Anak Menerapkan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS),” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains, vol. 1, no. 1, pp. 678–685, 2019, [Online]. Available: https://prosiding.seminar-id.com/index.php/sainteks/article/view/215/210.
[9] E. W. Winarni, Teori dan Praktik Penelitian Kualitatif dan Kuantitatif PTK dan R&D. Jakarta: Bumi Aksara, 2018.
[10]  Albi Anggito and Johan Setiawan, Metodologi Penelitian Kuantitatif. Jawa Barat: CV Jejak, 2018.
[11]  N.  Sutrikanti,  H.  Situmorang,  Fachrurrazi,  H.  Nurdiyanto,  and  M.  Mesran,  “Implementasi  Pendukung  Keputusan  Dalam Pemilihan Calon Peserta Cerdas Cermat Tingkat SMA Menerapkan Metode VIKOR,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 5, no. 2407–389X, pp. 109–113, 2018.
[12]  A.  S.  Pranata,  U.  D.  Rosiani,  and  M.  Mentari,  “Sistem  Pengambil  Keputusan  Rekomendasi  Lokasi  Wisata  Malang  Raya Dengan Metode MOORA,” POSITIF  J. Sist. dan Teknol. Inf., vol. 7, no. 1, pp. 10–16, 2021, doi: 10.31961/positif.v7i1.1091.
[13]  Assrani dkk., “Penentuan Penerima Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Metode Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 5, no. 2407–389X (Media Cetak), pp. 1–5, 2018.
[14]  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.
[15]  E. Aytac, “The multi-objective decision making methods based on MULTIMOORA and MOOSRA for the laptop selection problem,” pp. 229–237, 2017, doi: 10.1007/s40092-016-0175-5.