## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa/I Teladan Dengan Menggunakan Metode Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio Analisis (MOORA)
Ardi Kusuma 1 , Amatillah Nasution 1 , Reka Safarti 1 , Rivalri Kristianto Hondro 2 , Efori Buulolo 2
1 Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia
2 STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia

## Abstrak
Kebutuhan sekolah akan aplikasi untuk pemilihan siswa/i  teladan menjadi hal yang patut dipertimbangkan. Untuk memenuhi kebutuhan  tersebut  maka  dilakukan  penelitian  yang  akan  membangun  suatu  aplikasi,  serta  dapat  memberikan  output rekomendasi  untuk  pemilihan  siswa/i    teladan.  Pemilihan  tersebut  membutuhkan  beberapa  kriteria  diantaranya  yaitu  nilai Raport, Absensi, nilai Tugas, dan Prestasi. Metode yang digunakan dalam membangun sistem pendukung keputusan pemilihan siswa/i teladan adalah metode Multi-Objective Optimization On The Basic Of Ratio Analysist (MOORA). Hasil akhir yang diperoleh  dari  penelitian  ini  adalah  aplikasi  yang  dapat  membantu  proses  pemilihan  siswa/i  teladan  karena  aplikasi  ini memberikan  output  rekomendasi  perangkingan  siswa  dari  nilai  altenatif  yang  terbesar  hingga  terkecil  melalui  metode MOORA.  Aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  siswa/i  teladan  telah  sesuai  dengan  spesifikasi  kebutuhan fungsional yang diharapkan.
Kata kunci : Pemilihan Siswa-Siswi Teladan, Sistem Pendukung Keputusan, MOORA.

## Abstract
The need for schools for applications for selecting student exemplars is something to consider. To meet these needs, a research will be conducted that will build an application and can provide an output recommendation for student election/example. The selection requires several criteria such as Report score, Attendance, Task value, and Achievement. The method used in building the decision support system of student selection is the Multi-Objective Optimization Method On The Basic Of Ratio Analyzer (MOORA). The final result obtained from this research is the application that can help the process of selecting the student / model because this application gives the output of student ranking recommendation from the biggest alternative value to the smallest  through  MOORA  method.  The  application  of  decision  support  system  of  student  elective/exemplar  has  been  in accordance with the specification of functional requirement expected
Keywords : Selection of Selected Students, Decision Support System, MOORA.

## 1. PENDAHULUAN
Siswa/i  merupakan salah satu aspek penting dalam proses belajar  mengajar disekolah. Sekolah selalu berusaha untuk  mendorong  siswa-siswinya  agar  terus  berprestasi.  Dalam  hal  ini  sekolah  membutuhkan  ukuran  untuk menentukan kriteria bagi siswa teladan.
Di  setiap  sekolah  terdapat  peluang  untuk  menjadi  siswa/i  teladan  setiap  tahunnya.  Akan  tetapi  masih menggunakan cara manual dan membutuhkan waktu yang lama untuk menentukan siapa siswa/i teladan tersebut. Pemilihan siswa/i teladan merupakan suatu proses pekerjaan yang tidak mudah, yang dalam proses pemilihannya terdapat banyak kriteria yang harus dipertimbangkan. Ketetapan terhadap kriteria tersebut ditentukan oleh pihak sekolah, dan cara itupun sangat lama untuk mengetahui hasilnya di karenakan jumlah siswa pada setiap sekolah sangat banyak dan harus menyeleksi satu persatu untuk mengetahui siapa siswa yang teladan di sekolah tersebut.. Untuk mengatasi hal ini, maka diperlukan adanya sistem pendukung keputusan, yang mampu mengolah data siswa serta kriteria yang dibandingkan dengan lebih baik[1][2].
Pada  perkembangannya,  SPK  membutuhkan  metode  metode  didalam  pengerjaannya,  diantaranya Elimination  and  Choice  Translation  Reality (ELECTRE)[3], Preference  Ranking  Organization  Method  for Enrichment  Evaluation (PROMETHEE)[4][17], VIsekriterijumsko Kompromisno Rangiranje (VIKOR)[5], WASPAS [14],  EXPROM  II[18]  ataupun Multi-Objective  Optimization  On  The  Basic  Of  Ratio  Analysist (MOORA)[6][7][8], Fuzzy Tsukamoto[11], SMART[16], AHP[19].
Banyak  lagi  metode  yang  berkembang  saat  ini  yang  dapat  diterapkan  pada  suatu  sistem  pendukung keputusan.  Pada  penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan  oleh  Julianto  Simbolon  pada  tahun  2015,  dengan menggunakan metode Weighted Product (WP) membantu dalam Pemilihan Siswa/i Teladan Pada Sekolah SMK Awal Karya Pembangunan. Penelitian yang lainnya seperti yang dilakukan oleh M. Opy Ardiansyah dan Kristian Siregar pada tahun  2016 dengan judul Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode Analytical Hierarchi process (AHP) yang diterapkan pada SMK NEGERI I RUNDENG.
Bukan  hanya  pada  bidang  teknologi  informasi,  bidang  ekonomi,  kesehatan,  bisnis  manajemen  juga  tidak luput dari penggunakan keputusan dalam meningkatkan kinerja manajemen. Pada prosesnya SPK menggunakan
alternatif/kandidat yang digunakan dalam penyeleksian keputusan[12][13],  misalnya pada pemilihan  area  yang strategis dalam pengembangan dan keberlanjutan terhadap bandara di Indonesia[10][15].
Pada penelitian ini, peneliti menerapkan metode MOORA untuk pemilihan siswa/i teladan yang diharapkan dapat mempermudah cara kerjanya.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Siswa Teladan
Siswa teladan adalah seorang yang memiliki kepintaran atau kecerdasan yang baik, dan diiringi dengan sikap dan sifat  yang  dapat  di  jadikan  contoh  yang  baik  bagi  rekan  rekannya.  Setiap  siswa  memiliki  kecerdasan  dan kepribadian yang  bermacam ragam sehingga tidak banyak siswa yang bisa menjadi siswa teladan, hanya siswa dengan kriteria khusus saja yang dapat direkomendasikan oleh sekolah untuk menjadi siswa teladan.

## 2.2 Metode Multi-Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA)
Metode  MOORA  menggunakan  perkalian  untuk  menghubungkan  rating  atribut,  dimana  rating  atribut  harus dipangkatkan dulu dengan bobot yang pada setiap kolomnya, Preferensi untuk alternatif Si, Secara umum prosedur MOORA[9][6] meliputi langkah-langkah:
1. Penentuan nilai matrik keputusan Menentukan Tujuan untuk mengindentifikasi atribut evaluasi yang bersangkutan
X = [ 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 22 𝑥 2𝑛 𝑥 31 𝑥 32 𝑥 3𝑛 ]
2. Normalisasi matriks
Breaures (2008) menyimpulkan bahwa untuk penyebut, pilihan terbaik adalah akar kuadrat dari jumlah kuadrat dan setiap alternatif peratribut.
X* ij = Xij / √[∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 ] 𝑚 𝑖=1 …………………………………………………………………………......................… (1)
Untuk j = 1 2…m.
3. 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).
Y i = ∑ − ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑔 𝑗=1 ………………………………………………………………………............................ (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 dioertimbangkan, persamaan 3 menjadi sebagai berikut:
Yi = ∑ 𝑊 𝑔 𝑗=1 j X * I j - ∑ 𝑊 𝑛 𝑗=𝑔+1 j 𝑊 𝑖𝑗 ∗ ……………………………………………………………………….......... (3)
Wj adalah bobot dari J th atribut, yang dapat ditentukan dengan menerapkan applying analtic hieararchy process (AHP) atau metode entrophy.
4. Perangkingan nilai Yi
Nilai Yi bisa positif atau negatif tergantung dari total maksimal dan minimal dalam matriks keputusan. Sebuah urutan  peringkat  dan  Yi  menujukan  pilihan  terakhir.  Dengan  demikian  alternatif  terbaik  memiliki  nilai  Yi tertinggi, sedangkan alternatif terburuk memiliki nilai yang rendah.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Dalam pemilihan Siswa/i teladan terkadang sekolah sering mengalami kesulitan dalam mendapatkan keputusan untuk menghitung dan  menentukan siapa  yang akan  menjadi siswa/i teladan. Berdasarkan permasalahan diatas maka dibentuk sistem untuk memecahkan masalah yang dialami oleh sekolah agar tidak terjadi kekeliruan. Pada pembahasan  berikut  peneliti  menyelesaikan  permasalahan  yang  dihadapi  oleh  sekolah  dengan  menggunakan metode MOORA dalam perhitungannya.
Proses  proses  yang  dilakukan  pada  Multi-Objective  Optimization  On  The  Basic  Of  Ratio  Analysist (MOORA)  memerlukan  kriteria-kriteria  yang  mempengaruhi  peserta  (alternatif)  dalam  perhitungan.  Untuk Alternatif dan kriteria (C) dapat dilihat dibawah ini.
Tabel 1. Data Alternatif
Alternatif Nama Siswa A 1 Santi A 2 Yuni A 3 Ridho A 4 Ahmat A 5 Irma Tabel 2. Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis C 1 Nilai Rapot 0.25 Benefit C 2 Absensi 0.25 Cost C 3 Nilai Tugas 0.30 Benefit C 4 Prestasi 0.20 Benefit
Tabel 3 merupakan tabel yang berisikan Kriteria Nilai Raport.
Tabel 3. Menentukan Kriteria Raport Nilai Raport Keterangan Bobot 89,422 Sangat Baik 5 80,223 Baik 3 74,437 Cukup 2 50,233 Buruk 0
Tabel 4 merupakan tabel yang berisikan Kriteria Absensi.
Tabel 4. Menentukan Kriteria Absensi Absensi Keterangan Bobot 0 Sangat Baik 5 1 Baik 3 2 Cukup 2 ≥ 3 Buruk 0
Tabel 5 merupakan tabel yang berisikan Kriteria Nilai Tugas.
Tabel 5. Menentukan Kriteria Nilai Tugas Nilai Tugas Keterangan Bobot 89,422 Sangat Baik 5 80,223 Baik 3 74,437 Cukup 2 50,233 Buruk 0
Tabel 6 merupakan tabel yang menentukan kriteria prestasi.
Tabel 6. Menentukan kriteria prestasi
Prestasi Nilai Bobot Ada 1 Tidak ada 0
Data pada tabel kecocokan antara alternatif dan kriteria diperoleh dari pembobotan pada tabel berikut ini. Tabel 7 merupakan tabel yang menentukan nilai rating kecocokan
Tabel 7. Data rating kecocokan kriteria dan alternatif
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 A 1 80,223 2 89,422 Ada A 2 50,233 4 74,437 Tidak Ada A 3 74,437 2 80,223 Tidak Ada A 4 80,223 1 89,422         Ada A 5 89,422 1 80,233 Ada
Berdasarkan tabel 7, maka data rating kecocokan menjadi berikut ini:
Tabel 8. Data hasil pembobotan Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 A 1 80,223 2 89,422 1 A 2 50,233 4 74,437 0 A 3 74,437 2 80,223 0 A 4 80,233 1 89,422 1 A 5 89,422 1 80,233 1
Setelah didapatkan nilai alternatif yang telah di bobotkan, maka dilakukan pemrosesan keputusan menggunakan metode MOORA. Berikut langkah langkah perhitungan MOORA.
1. Langkah awal melakukan persiapan terhadap nilai matrik keputusan x, yang diambil dari tabel 8.
𝑋 =
[ 80,223 2 89,422 1 50,223 4 74,437 0 74,437 2 80,223 0 80,223 1 89,422 1 89,422 1 80,233 1]
2. Kemudian melakukan normalisasi matriks X, menggunakan persamaan ke 1 (satu)
C 1 = √80,223 2 + 50,233 2 + 74,437 2 + 80,223 2 + 89,422 2 = √28.931,9748 = 170,0940 A 11 = 80,223 /170,0940= 0.4716 A 12 = 50,233 /170,0940= 0.2953 A 13 = 74,437 170,0940= 0.4376 A 14 = 80,223 / 170,0940= 0,4716 A 15 = 89,422 /170,0940= 0.5257
C 2 = √2 2 + 4 2 + 2 2 + 1 2 + 1 2 = √26 = 5,0990 A 12 = 2 /5,0990 = 0.3922 A 22 = 4/5,0990 = 0.7844 A 32 = 2/5,0990 = 0.3922 A 42 = 1/5.0990 = 0.1961 A 52 = 1 /5,0990 = 0.1961
C 3 = √89.422 2 + 74.437 2 + 80.223 2 + 89.422 2 + 80.223 2 = √5.569.731 =2.360 A 13 = 89.422 /2.360=0.0378 A 23 = 74.437/2.360= 0.0315 A 33 = 80.223/ 2.360= 0.0339 A 43 = 89.422/ 2.360= 0.0378
A 53 = 80.223 /2.360= 0.0339
C 4 = √1 2 + 0 2 + 0 2 + 1 2 + 1 2 = √3 =1.7320 A 14 = 1 /1.7320=0.5773 A 24 =0/1.7320= 0 A 34 = 0/ 1.7320= 0 A 44 = 1/ 1.7320= 0.5773 A 54 = 1 /1.7320= 0.5773
Hasilnya dari Normalisasi Matriks X diperoleh matriks 𝑋 𝑖𝑗 ∗ yang dilihat dibawah ini.
X i ∗ = | | 0.4716  0.3922 0.0378 0.5773 0.2953 0.7844 0.0315 0 0.4376 0.3922 0.0339 0 0.4716 0.1961 0.0378 0.5773 0.5257 0.1961 0.0339 0.5773 | |
3. Langkah selanjutnya mengoptimalkan atribut dengan menyertakan bobot dalam pencarian yang ternormalisasi.
𝑋 𝑤𝑗 = | | 0.4716(0.25) 0.3922(0.25) 0.0378(0.30) 0.5773(0.20) 02953(0.25) 0.7844(0.25) 0.0315(0.30) 0(0.20) 0.4376(0.25) 0.3922(0.25) 0.0339(0.30) 0(0.20) 0.4316(0.25) 0.1961(0.25) 0.0378(0.30) 0.5773(0.20) 0.5257(0.25) 0.1961(0.25) 0.0339(0.30) 0.5773(0.20) | |
Hasil perkalian dengan bobot kriteria, yaitu:
𝑥 = | | 0.1179 0.0980 0,0113 0.1154 0.0738 0.1961 0.0094 0 0.1094 0.0980 0.0101 0 0.1179 0.0490 0.0113 0.1154 0.1314 0.0490 0.0101 0.1154 | |
Dengan menggunakan persamaan ke 3, maka dapat dihitung nilai Yi, yang dilihat pada tabel 9.
Tabel 9. Daftar Yi Alternatif Maximun (C1+C3+C4) Minimun (C2) Yi = Max - Min A 1 0.2446 0.0980 0.1466 A 2 0.0832 0.1961 -0.1129 A 3 0.1195 0.0980 0.0215 A 4 0.2446 0.0490 0.1956 A 5 0.2569 0.0490 0.2079
Dari  hasil  diatas,  dapat  dilihat  rangking  setiap  alternatif  dari  perhitungan  kriteria  terhadap  siswa/i  pada  tabel berikut:
Table 10. Hasil rangking Alternatif Hasil Rangking A5 0.2079 1 A4 0.1956 2 A1 0.1466 3 A3 0.0215 4 A2 -0.1129 5
Alternatif A 5 >A 4 >A 1 maka alternatif A 5 merupakan alternatif yang terbaik dan merupakan siswa teladan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan di atas, ditarik kesimpulan, yaitu: 1. Penentuan bobot sangat berpengaruh terhadap penilaian dari setiap alternatif yang akan di hitung.
2. Penerapan  metode MOORA  dapat membantu sekolah untuk dalam pemilihan siswa teladan dan  hasil  yang diberikan cukup efektif.

## REFERENCES
[1] Mesran, Suginam, S. D. Nasution, and A. P. U. Siahaan, “PENERAPAN WEIGHTED SUM MODEL ( WSM ) DALAM PENENTUAN PESERTA JAMINAN,” J. Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 40–47, 2017.
[2] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and R. Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[3] Mesran, G. Ginting, Suginam, and R. Rahim, “Implementation of Elimination and Choice Expressing Reality ( ELECTRE ) Method in Selecting the Best Lecturer ( Case Study STMIK BUDI DARMA ),” Int. J. Eng. Res. Technol. (IJERT , vol. 6, no. 2, pp. 141–144, 2017.
[4] Fadlina, L. T. Sianturi, A. Karim, Mesran, and A. P. U. Siahaan, “Best Student Selection Using Extended Promethee II Method,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 21–29, 2017.
[5] K. Umam, V. E. Sulastri,  T. Andiri, D. U. Sutiksno, and Mesran, “Perancangan Sistem Pendukung  Keputusan Penentuan Prioritas Produk Unggulan Daerah Menggunakan Metode VIKOR,” J. Ris. Komput. , vol. Vol 5, no. 1, pp. 43–49, 2017.
[6] Mesran, R. K. Hondro, M. Syahrizal, A. P. U. Siahaan, R. Rahim, and Suginam, “Student Admission Assessment using Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA),” J. Online Jar. COT POLIPT , vol. 10, no. 7, pp. 1–6, 2017.
[7] A. Muharsyah, S. R.  Hayati, M.  I. Setiawan, and  H. Nurdiyanto, “Sistem Pendukung  Keputusan Penerimaan Jurnalis Menerapkan Multi- Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis ( MOORA ),” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 19–23, 2018.
[8] K. F. Kodrat, Supiyandi, and Mesran, “Application of Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) Method for Bank Branch Location Selection,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 41–52, 2018.
[9] N.  W.  Al-Hafiz,  Mesran,  and  Suginam,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentukan  Kredit  Pemilikan  Rumah  Menerapkan  Multi- Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis ( Moora ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 306–309, 2017.
[10]  S. Dian Utami Sutiksno, P. Rufaidah, H. Ali, and W. Souisa, “A Literature Review of Strategic Marketing and The Resource Based View of The Firm,” Int. J. Econ. Res. , vol. 14, no. 8, pp. 59–73, 2017.
[11]  T.  Murti,  L.  A.  Abdillah,  and  M.  Sobri,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Kelayakan  Pemberian  Pinjaman  Dengan  Metode  Fuzzy Tsukamoto,” Semin. Nas. Inov. dan Tren (SNIT)2015 , pp. 252–256, 2015.
[12]  Jimmy Abdel Kadar, D Agustono, and Darmawan Napitupulu, “Optimization of Candidate Selection Using Naive Bayes : Case Study in Company X Optimization of Candidate Selection Using Naive Bayes : Case Study in Company X,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 12, no. 1, 2016.
[13]  T. Rachman and D. Napitupulu, “User acceptance analysis of potato expert system application based on TAM approach,” Int. J. Adv. Sci. Eng. Inf. Technol. , vol. 8, no. 1, pp. 185–191, 2018.
[14]  P.  Simanjuntak,  N.  Kurniasih,  Mesran,  and  J.  Simarmata,  “Penentuan  Kayu  Terbaik  Untuk  Bahan  Gitar  Dengan  Metode  Weighted Aggregated Sum Product Assessment ( WASPAS ),” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 36–42, 2018.
[15]  M. I. Setiawan et al. , “Business Centre Development Model of Airport Area in Supporting Airport Sustainability in Indonesia,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 954, no. 1, p. 12024, 2018.
[16]  Risawandi and R. Rahim, “Study of the Simple Multi-Attribute Rating Technique For Decision Support,” IJSRST ,  vol. 2, no. 6, pp. 491–494, 2016.
[17]  Mesran, I. Saputra, and M. Ariska, “Penerapan Metode Promethee Ii Pada Sistem Layanan Dan Rujukan Terpadu ( Slrt ) ( Studi Kasus : Dinas Sosial Kabupaten Deli Serdang ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, pp. 276–285, 2017.
[18]  Fadlina, L. T. Sianturi, A. Karim, Mesran, and A. P. U. Siahaan, “Best Student Selection Using Extended Promethee II Method,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 21–29, 2017.
[19]  H.  Nurdiyanto  and  Heryanita  Meilia,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  PRIORITAS  PENGEMBANGAN INDUSTRI  KECIL  DAN  MENENGAH  DI  LAMPUNG  TENGAH  MENGGUNAKAN  ANALITICAL  HIERARCHY  PROCESS (AHP),” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2016 , 2016, no. February, pp. 1–7.