308 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 308-320 E-ISSN 2503-2933

## Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Karyawan Baru di Soto Seger Hj. Fatimah Dengan
Metode Multi-Objective Optimization By Ratio Analysis (MOORA)
Syahrul Luneto 1* , Agus Sidiq Purnomo 2 1,2 Universitas Mercu Buana Yogyakarta; Jl. Jembatan Merah No. 84 C Gejayan, Kota Yogyakarta, Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta
3 Jurusan Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta e-mail: * 1 191110119@student.mercubuana-yogya.ac.id, * 2 sidiq@mercubuana-yogya.ac.id

## Abstrak
Pemilihan karywan yang cocok memiliki peranan krusial dalam kelancaran operasional warung makan. Penelitian ini berfokus pada optimalisasi proses seleksi penerimaan karyawan baru di Warung Makan Soto Seger Hj.Fatimah.  Metode Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis  (MOORA)  digunakan  dalam  pendekatan  ini  untuk  mempertimbangkan  beberapa kriteria  sekaligus,  seperti  lama  kerja,  pendidikan,  keahlian,  alamat,  usia,  jenis  kelamin,  dan aspek  kepribadian  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  pekerjaan.  Informasi  yang  diambil  dari pengalaman  karyawan  sukses  menjadi  dasar  untuk  menetapkan  kriteria  evaluasi.  Tahap  awal melibatkan  analisis  faktor-faktor  kunci  yang  mempengaruhi  kinerja  yang  unggul.  MOORA digunakan  untuk  menilai  dan  mengurutkan  calon  karyawan  baru  berdasarkan  kriteria  yang telah  ditetapkan.  Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  penggunaan  MOORA  dalam  seleksi karyawan baru dapat meningkatkan efektivitas proses penerimaan dengan mempertimbangkan beberapa kriteria sekaligus. Pendekatan ini membantu manajemen Warung Makan Soto Seger Hj.Fatimah  dalam  melakukan  seleksi  karyawan  baru  dengan  lebih  efisien,  meningkatkan kesesuaian  antara  calon  karyawan  dengan  kebutuhan  pekerjaan.  Penelitian  ini  memberikan kontribusi  dalam  pengembangan  metode  seleksi  karyawan  yang  lebih  holistik  di  industri warung  makan.  Selain  itu,  dapat  menjadi  landasan  untuk  penelitian  lebih  lanjut  dalam menerapkan MOORA dalam konteks seleksi sumber daya manusia.
Kata kunci —Sistem Penunjang Keputusan, Karyawan, MOORA

## Abstract
The  selection  of  suitable  employees  plays  a  crucial role in the  smooth operation  of  a food  stall.  This  research  focuses  on  optimizing  the  process  of  hiring  new  employees  at  Soto Seger  Hj.  Fatimah  Eatery.  The  Multi-Objective  Optimization  by  Ratio  Analysis  (MOORA) method  is  used  in  this  approach  to  consider  multiple  criteria  simultaneously,  such  as  tenure, education,  skills,  address,  age,  gender,  and  personality  aspects  that  align  with  job requirements.  Insights  taken  from  successful  employee  experiences  serve  as  the  basis  for establishing evaluation criteria. The initial phase involves analyzing key factors that influence outstanding  performance.  MOORA  is  utilized  to  assess  and  rank  prospective  new  employees based on predetermined criteria. The research findings indicate that employing MOORA in new employee  selection  can  enhance  the  effectiveness  of  the  recruitment  process  by  considering multiple  criteria  simultaneously.  This  approach  assists  the  management  of  Soto  Seger  Hj. Fatimah  Eatery  in  conducting  more  efficient  new  employee  selections,  thereby  increasing  the alignment between candidates and job requirements. This study contributes to the development of  a  more holistic  employee  selection  method  in the food  stall  industry.  Furthermore,  it  could
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 308-320 E- ISSN 2503-2933 309
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
serve  as  a  foundation  for  further  research  in  implementing  MOORA  in  the  context  of  human resource selection.
Keywords — Decision Support Systems, Employees, MOORA

## 1. PENDAHULUAN
roses  penerimaan  karyawan  baru  adalah  langkah  untuk  menarik  individu  yang  sesuai dengan posisi yang kosong di suatu bidang usaha. Seleksi rekrutmen adalah bagian integral dari proses ini, memastikan bahwa tenaga kerja yang dipilih memiliki kualitas dan keahlian yang  cocok  dengan  kebutuhan  restoran  atau  tempat  kuliner.  Warung  Makan  Soto  Seger Hj.Fatimah,  sebuah  restoran  yang  berfokus  pada  kuliner  yaitu  makanan  soto,  sangat mengedepankan kualitas karyawan untuk menjalankan operasionalnya dengan baik. Dalam era teknologi informasi yang berkembang pesat, metode seperti Sistem Pendukung Keputusan telah menjadi  salah  satu  solusi  yang  digunakan  untuk  memprediksi  kesesuaian  karyawan  dengan kebutuhan restoran.
Penelitian ini bertujuan untuk Mempermudah penentuan pelamar mana yang benar-benar sesuai kebutuhan perusahaan dan layak menjadi karyawan Soto Seger Hj.Fatimah Khas Boyolali.

## 2. METODE PENELITIAN
Adapun  tahapan-tahapan  yang  diimplementasikan  oleh  mahasiswa  Universitas  Mercu Buana Yogyakarta pada penelitian seleksi karyawan baru yaitu sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Keterangan:
1.  Kepustakaan
Kepustakaan  merujuk  pada  informasi  dari  sumber  buku,  internet,  dan  jurnal  yang  menjadi acuan penting sebagai referensi.
2.  Penelitian Lapangan Mengumpulkan informasi secara langsung dari lokasi riset melalui observasi dan wawancara dengan pihak tersebut.
3.  Menganalisa Data
Bertujuan untuk menemukan informasi penting yang mendukung proses penelitian.

## P
310 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 308-320 E-ISSN 2503-2933
, No. _page
4.  Pengambilan Data
Proses  ini  krusial  untuk  mendapatkan  data  yang  dapat  dianalisis  dengan  valid  dan menghasilkan kesimpulan yang lebih akurat.
5.  Membangun Sistem
Tahap ini melibatkan definisi ulang dari sistem yang ada atau perancangan sistem baru yang diperlukan.
6.  Penerapan Sistem Melibatkan penerapan program atau sistem yang telah dirancang sebelumnya.
7.  Hasil Uji
Proses pengujian yang telah diaplikasikan dan disetujui dengan program yang telah dibuat. 8.  Dokumentasi
Menyajikan bukti berupa file-file yang akurat sebagai dokumentasi dari proses tersebut.

## 2.1 Sistem Penunjang Keputusan
Bidang ilmu Sistem Pendukung Keputusan memungkinkan pengambilan keputusan dari beragam  alternatif.  Konsep  keilmuan  komputasi  ini  diidentifikasi  sebagai  solusi  untuk menyelesaikan  permasalahan  yang  terkait  dengan  pemilihan  opsi-alternatif[3].  Sistem Pendukung  Keputusan,  sebuah  sistem  komputer,  mampu  menyelesaikan  situasi  dengan menyajikan  opsi  terbaik  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan[6].  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  adalah  sistem  komputasi  yang  komprehensif,  terdiri  dari  serangkaian  alat yang terhubung satu sama lain, yang bertujuan membantu dalam proses pengambilan keputusan serta penyelesaian masalah[8].

## 2. 1.1  Karyawan
Pegawai,  sebagai  elemen  penting  dalam  struktur  organisasi  perusahaan,  memiliki dampak  signifikan  terhadap  kesuksesan  perusahaan  dalam  lingkungan  bisnis  yang  kompetitif. Perusahaan yang sadar akan hal ini secara konsisten berkomitmen untuk memberikan pelatihan kepada pegawai guna meningkatkan pengetahuan dan keterampilan mereka. Ini bertujuan untuk memperkuat  kontribusi  dan  kemampuan  pegawai,  sehingga  perusahaan  dapat  berkembang dalam  dinamika  pasar  yang  terus  berubah[1].  Para  karyawan  memiliki  peran  vital  dalam kesinambungan,  pertumbuhan,  daya  saing,  dan  profitabilitas  sebuah  perusahaan.  Pemilihan karyawan  terbaik  tidak  hanya  untuk  promosi,  pelatihan,  atau  keputusan  lain,  tetapi  juga mengenai  sistem  penghargaan.  Untuk  memastikan  seleksi  karyawan  terbaik  berjalan  optimal, sebuah  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode  MOORA  direncanakan  untuk memberikan informasi yang berkualitas[4].

## 2. 2  Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA)
Metode  Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA) merupakan  sistem  multi  objektif  yang  bertujuan  mengoptimalkan  dua  atau  lebih  atribut  yang seringkali  saling  bertentangan  secara  bersamaan.  Pendekatan  ini  digunakan  untuk menyelesaikan  masalah  yang  melibatkan  perhitungan  matematika  yang  kompleks.  MOORA pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Brauers  dan  Zavadskas  pada  tahun  2006[2].  Metode  Multi- Objective  Optimization  by  Ratio  Analysis  (MOORA)  merupakan  sistem  multi  objektif  yang bertujuan  untuk  mengoptimalkan  dua  atau  lebih  atribut  yang  seringkali  saling  bertentangan secara  bersamaan.  Pendekatan  ini  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  melibatkan perhitungan  matematika  yang  kompleks[6].  MOORA  adalah  sebuah  metode  yang  berguna untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  sistem  pendukung  keputusan.  Pertama  kali dikembangkan  oleh  Browser,  MOORA  diterapkan  dalam  tahapan  proses  pengambilan
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 308-320 E- ISSN 2503-2933 311
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
keputusan  dengan  pendekatan  multi-kriteria[5].  Metode  Multi-Objective  Optimization  on  The Basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA)  adalah  sebuah  pendekatan  yang  bisa  digunakan  sebagai bagian dari penyelesaian dan penunjang dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Metode ini didasarkan pada prosedur yang melibatkan perhitungan matematika[7]. MOORA adalah sebuah metode  yang  digunakan  dalam  menyelesaikan  permasalahan  yang  melibatkan  perhitungan matematika yang rumit. Pendekatan ini diperkenalkan pertama kali oleh Brauers dan Zavadskas pada tahun 2006[10].

## 2.2.1  Rumus Perhitungan
Langkah-langkah penyelesaian dari metode moora adalah sebagai berikut:
1.  Langkah  awal  yang  harus  diambil  adalah  menetapkan  sasaran  dan  mengidentifikasi karakteristik dari penilaian yang sedang dianalisis.
2.  Menampilkan  seluruh  informasi  yang  tersedia  untuk  atribut  guna  membentuk  matriks keputusan.  Data  yang  diwakili  oleh  persamaan  1  direpresentasikan  sebagai  matriks  x,  di mana  Xij  mewakili  dimensi  ke-I  dari  alternatif  pada  atribut  ke-j.  Dengan  m  menyatakan jumlah  total  alternatif  dan  n  sebagai  jumlah  atribut.  Sistem  rasio  kemudian  dikembangkan untuk  setiap  hasil  dari  alternatif  tertentu  yang  dibandingkan  dengan  suatu  pembilang  yang mencakup  seluruh  alternatif  terkait  pada  atribut  tersebut,  seperti  yang  dijabarkan  dalam persamaan 1.
X = 11 12 . 1 21 . 1 22 . 2 . . . 2 . (1)
3.  Brauers  dkk.  (2008)  menyatakan  bahwa  denominator  yang  optimal  adalah  hasil  dari  akar kuadrat  dari  penjumlahan  kuadrat  dari  setiap  nilai  alternatif  per  atribut.  Formula  rasio  ini dapat dijabarkan menggunakan persamaan 2.
∗ =   = ∑ = 1 (2)
Xij  mewakili  nilai  dimensi  yang  diperoleh  dari  interval  [0,1],  yang  menggambarkan  hasil normalisasi dari alternatif ke-i pada atribut ke-j.
4.  Pada  optimisasi  multi-objektif,  normalisasi  hasilnya  melibatkan  proses  penjumlahan  untuk meningkatkan nilai (dari atribut yang menguntungkan) dan pengurangan untuk menurunkan nilai (dari atribut yang tidak  menguntungkan). Hal ini mengarah pada representasi masalah optimisasi seperti persamaan 3.
= ∑ = 1   − ∑ =  + 1 (3)
Dimana  g  adalah  nilai  kriteria  yang  akan  dimaksimalkan,  (n-g)  adalah  nilai  dari kriteria  yang  diminimalkan,  dan  Yi  adalah  nilai  dari  penilaian  normalisasi  alternatif  i terhadap  semua  atribut.  Dalam  beberapa  kasus,  sering  mengamati  beberapa  kriteria  yang lebih penting lainnya.
Untuk  memberikan  lebih  penting  atribut,  itu  tersebut  dilakukan  dengan  bobot  yang sesuai (signifikan koefesien). Ketika bobot kriteria ini dipertimbangkan maka persamaan Yi adalah pada persamaan 4.
312 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 308-320 E-ISSN 2503-2933
, No. _page

## = ∑ = 1    − ∑ =  + 1
(4)
Dimana Wj adalah bobot atribut j.
5.  Nilai  Yi  dapat  bervariasi  antara  positif  dan  negatif  bergantung  pada  jumlah  maksimum (kriteria  yang  menguntungkan)  dan  minimum  (kriteria  yang  tidak  menguntungkan)  yang terdapat dalam matriks keputusan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan  dalam  sistem  penunjang  keputusan  menggunakan  metode  MOORA  (Multi- Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis) dapat kita lihat pada flowchart berikut.

## Gambar 2. Flowchart
Use Case Diagram adalah gambaran visual tentang cara pengguna berinteraksi dengan sistem  yang  telah  dibuat,  menunjukkan  bagaimana  fungsionalitas  sistem,  tujuan  penggunaan, dan  keterlibatan  pengguna  direpresentasikan  secara  visual.  Diagram  ini  membantu mengilustrasikan  interaksi  antara  aktor  dengan  sistem,  contohnya  pada  diagram  untuk  sistem pendukung pengambilan keputusan terdapat pada gambar 3 di bawah ini.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 308-320 E- ISSN 2503-2933 313
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## Gambar 3. Use Case Diagram
Dalam Use Case Diagram tersebut, terdapat seorang pengguna yang berperan sebagai administrator. Untuk mengakses sistem, administrator harus melakukan proses login terlebih dahulu.

## 3.1   Analisa Prosedur Seleksi Karyawan Baru
Tahapan-tahapan yang tercantum dalam Rangkaian Kerja Karyawan Baru dengan langkah-langkah dalam Proses Seleksi karyawan baru adalah sebagai berikut:
1.  Akuisisi Data
Pada  tahap  Akuisisi  Data,  pengambilan  data  calon  karyawan  dilakukan  di  Warung  Makan Soto  Seger  Hj.Fatimah.  proses  ini  melibatkan  Usia,  Alamat,  Lama  Kerja,  Keahlian  dan Pendidikan.
2.  Evaluasi Terhadap Calon Karyawan Tahap  evaluasi  ini  mempertimbangkan  kinerja  calon  karyawan  baru  dalam  pekerjaanya, termasuk seberapa efisien mereka dalam bekerja semaksimal mungkin.
3.  Penerapan Metode MOORA Pada  fase  ini,  penelitian  menggunakan  Metode  MOORA.  Data  yang  terkumpul  diolah  dan dianalisis  agar  sesuai  dengan  kebutuhan  pengolahan  data.  Metode  MOORA  memiliki kemampuan untuk menilai kriteria sebagai nilai positif (menguntungkan) dan negatif (tidak menguntungkan) untuk mendukung pengambil keputusan.
4.  Rancangan Hasil
Rancangan dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi positif bagi Warung Makan  Soto  Seger  Hj.Fatimah  dalam  meningkatkan  proses  penerimaan  karyawan  baru  di masa depan.
Dalam  menentukan  seleksi  karyawan  baru,  berikut  adalah  sejumlah  kriteria  yang diperlukan  dalam proses seleksi calon karyawan.
Pada tabel 1 memaparkan nama-nama dari pelamar dan juga kode alternatif dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini:
314 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 308-320 E-ISSN 2503-2933
, No. _page
Tabel 1. Alternatif No Nama Pelamar Alternatif 1 Irfan K1 2 Andriyani K2 3 Asih K3 4 Nisa K4 5 Yuliyati K5 6 Najib K6 7 Wahyuni K7 8 Ahmad K8 9 Angga K9 10 Fitri K10 11 Novi K11
Pada  tabel  2  nilai  bobot  diperoleh  dari  implementasi  metode  MOORA  yang  untuk  di terapkan ke dalam sistem Seleksi Karyawan Baru di Warung Makan Soto Seger Hj.Fatimah.
Tabel 2. Kriteria No Kode Kriteria Nama Kriteria Atribut Bobot 1 C1 Lama Kerja Benefit 0,3 2 C2 Pendidikan Benefit 0,2 3 C3 Keahlian Benefit 0,2 4 C4 Usia Cost 0,15 5 C5 Alamat Cost 0,15
Pada  Bagian  tabel  3  dijabarkan  langkah-langkah  proses  penentuan  individu  yang memiliki gelar prestasi tertinggi.
Tabel 3. Data Alternatif Alternatif Lama Kerja Pendidikan  Keahlian  Usia  Alamat Irfan 2 1 2 3 3 Andriyani 3 2 3 2 3 Asih 3 2 3 1 1 Nisa 3 2 3 2 1 Yuliyati 1 2 1 3 3 Najib 2 2 2 3 3 Wahyuni 3 3 3 1 3 Gani 2 1 2 1 3 Angga 1 3 2 3 3 Fitri 2 3 1 3 1 Novi 2 1 3 3 3
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 308-320 E- ISSN 2503-2933 315
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 3.2   Merubah Nilai Kriteria menjadi matriks keputusan
Pada  tahap  ini    merubah  nilai  kriteria  untuk  setiap  alternatif  ke  bilangan  desimal bilangan  pada  tabel  Tabel  4  dengan  cara  dikalikan  dengan  0,01  dari  setiap  bilangannya  dapat kita lihat pada tabel 4.
Tabel 4. Merubah Setiap Nilai Kriteria untuk Setiap Alternatif ke Bilangan Desimal.
Data Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 BENEFIT BENEFIT BENEFIT COST COST K1 0,02 0,01 0,02 0,03 0,03 K2 0,03 0,02 0,03 0,02 0,03 K3 0,03 0,02 0,03 0,01 0,01 K4 0,03 0,02 0,03 0,02 0,01 K5 0,01 0,02 0,01 0,03 0,03 K6 0,02 0,02 0,02 0,03 0,03 K7 0,03 0,03 0,03 0,01 0,03 K8 0,02 0,01 0,02 0,01 0,03 K9 0,01 0,03 0,02 0,03 0,03 K10 0,02 0,03 0,01 0,03 0,01 K11 0,02 0,01 0,03 0,03 0,03 Pembagi 0,07615773  0,0707107  0,07937254  0,08062  0,0866

## 3.3   Normalisasi
Tabel normalisasi  adalah  hasil  nilai  yang  diperoleh dari tabel  matriks  keputusan  dapat dilihat di bawah ini:
Tabel 5. Normalisasi Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 K1 0,263  0,141  0,252  0,372  0,346 K2 0,394  0,283  0,378  0,248  0,346 K3 0,394  0,283  0,378  0,124  0,115 K4 0,394  0,283  0,378  0,248  0,115 K5 0,131  0,283  0,126  0,372  0,346 K6 0,263  0,283  0,252  0,372  0,346 K7 0,394  0,424  0,378  0,124  0,346 K8 0,263  0,141  0,252  0,124  0,346 K9 0,131  0,424  0,252  0,372  0,346 K10 0,263  0,424  0,126  0,372  0,115 K11 0,263  0,141  0,378  0,372  0,346

## 3.4   Normalisasi dan optimasi atribut
Pada tabel ini adalah tahapan yang menormalisasikan dan mengoptimalkan nilai atribut dapat dilihat di tabel 6 dibawah ini:
Tabel 6. Normalisasi dan Optimasi Atribut Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 K1 0,079  0,028  0,050  0,056  0,052 K2 0,118  0,057  0,076  0,037  0,052 K3 0,118  0,057  0,076  0,019  0,017
316 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 308-320 E-ISSN 2503-2933
, No. _page
K4 0,118  0,057  0,076  0,037  0,017 K5 0,039  0,057  0,025  0,056  0,052 K6 0,079  0,057 0,05 0,056  0,052 K7 0,118  0,085  0,076  0,019  0,052 K8 0,079  0,028 0,05 0,019  0,052 K9 0,039  0,085  0,050  0,056  0,052 K10 0,079  0,085  0,025  0,056  0,017 K11 0,079  0,028  0,076  0,056  0,052 OPTIMUM  MAX  MAX  MAX  MIN MIN

## 3.5 Perankingan
Tabel  perangkingan  adalah  langkah  mempertimbangkan  dan  mengurutkan  sejumlah item atau opsi penilaian kriteria spesifik. Seperti pada tabel 7 dibawah ini:
Tabel 7. Perankingan Alternatif MAX MIN Yi RANGKING (C1+C2+C3)  (C4+C5) (MAX-MIN) K1 0,157 0,134 0,023 7 K2 0,250 0,169 0,081 3 K3 0,250 0,151 0,100 1 K4 0,250 0,169 0,081 3 K5 0,121 0,138 -0,016 10 K6 0,186 0,163 0,023 7 K7 0,279 0,179 0,100 2 K8 0,157 0,097 0,060 5 K9 0,175 0,191 -0,016 11 K10 0,189 0,166 0,023 6 K11 0,183 0,160 0,023 9

## 3.6   Desain Antarmuka
Desain  antarmuka  adalah  aplikasi  berbasis  website  yang  diterapkan  dalam  metode MOORA (Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis).
Data kriteria pada gambar 4 merupakan halaman untuk melihat kriteria yang digunakan pada program tersebut.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 308-320 E- ISSN 2503-2933 317
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 4. Halaman Data Kriteria
Pada  gambar  5  dibawah  ini  menampilkan  input  data  dari  hasil  wawancara  oleh  calon pelamar.
Gambar 5. Halaman Input Data Kriteria
Selanjutnya  halaman  perangkingan  yang  menampilkan  hasil  dari  perhitungan  terdapat pada gambar 6 sebagai berikut:
318 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 308-320 E-ISSN 2503-2933
, No. _page
Gambar 6. Halaman Perankingan

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  proses  seleksi  karyawan  baru  di  Warung Soto Seger Hj. Fatimah dengan  menggunakan  metode MOORA. Hasil penilaian menunjukkan bahwa Karyawan K3 menjadi yang teratas dalam kriteria yang dinilai secara konsisten, diikuti oleh Karyawan K7. Selain itu, terdapat kelompok karyawan lain (K2, K4, K6, dan K10) dengan peringkat serupa yang layak dipertimbangkan. Meskipun beberapa karyawan (K1, K8, dan K11) memiliki perbedaan dalam peringkat, namun mereka memiliki kelebihan dan kekurangan yang sebanding.  Sementara  Karyawan  K5  dan  K9  menunjukkan  nilai  yang  lebih  rendah, mengindikasikan  perlu  adanya  pengembangan  atau  penilaian  tambahan  dalam  proses  seleksi. Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  manajemen  Warung  Soto  Seger  Hj.  Fatimah atau  organisasi  sejenis  untuk  meningkatkan  kualitas  seleksi  karyawan,  memungkinkan pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik  dalam  merekrut  individu  yang  sesuai  dengan  kriteria yang telah ditetapkan.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  penggunaan  Metode  MOORA  dapat meningkatkan efisiensi proses seleksi karyawan baru di Warung Makan Soto Seger Hj. Fatimah. Penggunaan metode ini memberikan dampak positif pada penghematan waktu dan sumber daya yang  diperlukan  dalam  pemilihan  karyawan  yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan  restoran. Selain  itu,  penerapan  MOORA  membantu  meningkatkan  kesesuaian  antara  calon  karyawan dengan  kebutuhan  pekerjaan,  mengurangi  kesenjangan  antara  harapan  perusahaan  dan kualifikasi  aktual  karyawan  terpilih.  Metode  ini  juga  memungkinkan  pertimbangan  terhadap berbagai  kriteria  secara  simultan,  menciptakan  pendekatan  seleksi  yang  lebih  holistik  dengan mempertimbangkan  aspek-aspek  penting  seperti  lama  kerja,  pendidikan,  dan  keahlian  secara
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 308-320 E- ISSN 2503-2933 319
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
komprehensif.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  memberikan  kontribusi  positif  terhadap pengembangan  metode  seleksi  karyawan,  menjadi  model  bagi  industri  serupa  untuk meningkatkan kualitas proses penerimaan.

## 5. SARAN
Saran  yang  diperlukan  untuk  penelitian  ini  adalah  untuk  melengkapi  model  evaluasi karyawan  dengan  mempertimbangkan  aspek  yang  mungkin  terlewatkan  yang  relevan  dengan kinerja  dan  kebutuhan  Warung  Makan  Soto  Seger  Hj.  Fatimah.  Selain  itu,  disarankan  untuk memvalidasi model dengan menggunakan data aktual dari proses seleksi karyawan sebelumnya, melakukan analisis sensitivitas terhadap bobot kriteria, memberikan pelatihan kepada pengguna tentang penggunaan model MOORA dengan benar, melakukan evaluasi berkelanjutan terhadap efektivitas sistem pendukung keputusan, serta melakukan studi kasus tambahan untuk menguji generalitas  dan  kegunaan  model  dalam  konteks  yang  berbeda.  Terakhir,  penting  untuk mempublikasikan  dan  menyebarkan  hasil  penelitian  kepada  pemangku  kepentingan  terkait untuk meningkatkan visibilitas dan manfaat penelitian secara luas.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis ingin menyampaikan ucapan terima kasih yang tulus kepada semua pihak yang telah mendukung dan berkontribusi dalam penelitian ini. Terima kasih kepada Warung Makan Soto  Seger  Hj.  Fatimah  atas  kerjasama  dan  akses  yang  diberikan  selama  proses  pengumpulan data.  Terima  kasih  juga  kepada  dosen  pembimbing,  rekan-rekan  penelitian,  dan  semua  pihak yang  memberikan  saran  dan  dukungan,  baik  secara  langsung  maupun  tidak  langsung.  Tanpa bantuan  dan  dukungan  dari  Anda  semua,  penelitian  ini  tidak  akan  menjadi  mungkin.  Semoga hasil  penelitian  ini  dapat  memberikan  manfaat  yang  nyata  dan  berguna  bagi  perkembangan industri dan masyarakat pada umumnya. Terima kasih atas segala kontribusi dan support yang telah diberikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Mufizar,  T.,  Hidayatuloh,  A.  T.,  Suciyono,  N.,  &  Hanifah,  A.  H.  (2021). Penerapan Metode  MOORA  pada  Sistem  Penunjang  Keputusan  Seleksi  Karyawan  Magang  Keluar Negeri (Studi Kasus: PT Hinai Daiki). Metik Jurnal, 5(1), 42–46. https://doi.org/10.47002/metik.v5i1.214
[2] Muharsyah,  A.,  Hayati,  S.  R.,  Setiawan,  M.  I.,  Nurdiyanto,  H.,  &  Yuhandri,  Y.  (2018). Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Jurnalis  Menerapkan  Multi-Objective Optimization  on  The  Basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA). JURIKOM  (Jurnal  Riset Komputer), 5(1), 19. https://doi.org/10.30865/jurikom.v5i1.566
[3] Ramadhan, P. S., Ramadhan, M., & Dahria, M. (2021). Penerapan Metode WASPAS dan MOORA  Dalam  Pengambilan  Keputusan. CESS  (Journal  of  Computer  Engineering, System and Science), 6(2), 162. https://doi.org/10.24114/cess.v6i2.24805ra
320 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 308-320 E-ISSN 2503-2933
, No. _page
[4] Fatmawati,  F.  N.,  Handayanna,  F.,  &  Purnamasari,  I.  (2020). Sistem  Pendukung Keputusan  Perekrutan  Karyawan  Online  untuk  Penerimaan  Karyawan  Dengan  Metode MOORA. J-SAKTI  (Jurnal  Sains  Komputer  Dan  Informatika),  4(2),  487–498. https://doi.org/10.30645/j-sakti.v4i2.240
[5] Kusmanto, K., Nasution, M. B. K., Suryadi, S., & Karim, A. (2022). Sistem Pendukung Keputusan  Dalam  Rekomendasi  Kelayakan  Nasabah  Penerima  Kredit  Menerapkan Metode  MOORA  dan  MOOSRA .  Building  of  Informatics,  Technology  and  Science (BITS), 4(3). https://doi.org/10.47065/bits.v4i3.2610
[6] Mesran,  M.,  Pardede,  S.  D.  A.,  Harahap,  A.,  &  Siahaan,  A.  P.  U.  (2018). Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Peserta  Jaminan Kesehatan  Masyarakat  (Jamkesmas) Menerapkan  Metode  MOORA. Jurnal  Media  Informatika  Budidarma,  2(2). https://doi.org/10.30865/mib.v2i2.595
[7] Alatas,  A.,  Mumpuni,  R.,  &  Nurlaili,  A.  L.  (2021). SPK  Penilaian  Kinerja  untuk Kenaikan Jabatan Pegawai Menggunakan Metode Moora. Jurnal Informatika dan Sistem Informasi, 2(2), 171–180. https://doi.org/10.33005/jifosi.v2i2.358
[8] Baskara, A. R., Sari, Y., & Ashari, M. A. (2021). Sistem Penerimaan Pegawai Sales KPR pada  Bank  Menggunakan  Metode  Multi-Objective  Optimization  On  The  Basis  of  Ratio Analysis. Jurnal Ilmiah KLIK, 8(1), 60. https://doi.org/10.20527/klik.v8i1.372Bas
[9] Manurung,  S.  (2018). Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  dan  Pegawai Terbaik Menggunakan Metode Moora . Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer, 9(1), 701–706. https://doi.org/10.24176/simet.v9i1.1967
[10]  Ramadhani,  Z.  H.,  Hasibuan,  N.  A.,  &  Utomo,  D.  P.  (2022). Implementasi  Metode MOORA  Dengan  Pembobotan  Rank  Order  Centroid  (ROC)  dalam  Seleksi  Penerimaan Staff  Gudang  PT.  Royal  Abadi  Sejahtera. Building  of  Informatics,  Technology  and Science (BITS), 4(2), 581–587. https://doi.org/10.47065/bits.v4i2.2073