## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 655 − 662 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3483

## Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Pembelian Perumahan Menerapkan Metode MOORA
Juanda Hakim Lubis 1 , Mesran 2,* , Salsabila Edrin 2 , Afriyani Nasution 2
1 Prodi Teknik Informatika, Universitas Medan Area, Medan, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 juandahakim@gmail.com, 2,* mesran.skom.mkom@gmail.com, 3 salsabilaedr03@gmail.com,
4 afriyaninasution8@gmail.com Email Penulis Korespondensi: mesran.skom.mkom@gmail.com
Abstrak− Perumahan  adalah  kebutuhan  sekunder.  Untuk  pemilihan  perumahan  yang  tepat,  maka  harus  disesuaikan  dengan keinginan  konsumen.  Pada  saat  pemilihan  perumahan  atau  menentukan  tempat  perumahan  yang  nantinya  akan  ditempati, maka konsumen harus mencari banyak brosur dan mengunjungi situs penjualan perumahan, dan jangan memilih perumahan sembarangan  hanya  karena  ajakan  teman  atau  tawaran  dari  orang  lain,  karena  hal  tersebut  dapat  menyebabkan  penyesalan karena  tidak  sesuai  dengan  yang  diinginkan.  Untuk  membantu  calon  pembeli  dalam  mengambil  keputusan  membeli perumahan  maka  diperlukan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  akan  membantu  calon  pembeli  dalam  memilih perumahan  yang  diinginkan.  Agar  mendapatkan  hasil  yang  terbaik  maka  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat  membantu menetukan  rumah  sedemikian  rupa  sehingga  konsumen  merasa  puas.  Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of  Ratio Analysis (MOORA) adalah sebuah metode yang disediakan SPK untuk memudahkan dalam pemilihan rumah karena metode ini  memiliki  selektifitas  yang  baik  dalam  menentukan  tujuan  dan kriteria  yang  berbeda.  Setelah  melaksanakan  perhitungan metode MOORA, diperoleh hasil akhir yang menunjukkan bahwa alternatif dengan nilai Yi tertinggi adalah A1 dengan nilai Yi  sebesar  0,282.  Pada  peringkat  kedua,  terdapat  alternatif  A2  dengan  nilai  Yi  sebesar  0,277,  sementara  peringkat  ketiga diduduki  oleh  alternatif  A5  dengan  nilai  Yi  sebesar  0,263.  Oleh  karena  itu,  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan sebelumnya, alternatif rumah A1 dapat dianggap sebagai opsi terbaik.
Kata Kunci: Rekomendasi; Perumahan; Metode MOORA
Abstract− Housing is a secondary need. For the selection of the right housing, it must be adjusted to the wishes of consumers. When selecting housing or determining where to live, consumers must look for brochures and visit housing sales sites, and do not choose housing at random just because friends or other people offer it, because this can cause regret because it is not in accordance  with  which  are  desired.  To  assist  prospective  buyers  in  making  housing  buying  decisions,  we  need  a  decision support system that will assist prospective buyers in choosing the desired housing. In order to get the best results, we need a system  that  can  help determine  the  house  in  such  a  way  that  consumers  are  satisfied.  Multi-Objective  Optimization  on  the basis of Ratio Analysis (MOORA) is a method provided by SPK to facilitate housing selection because this method has good selectivity  in determining different goals  and  criteria.  After  carrying out  the  calculations  of  the  MOORA  method,  the  final result is obtained which shows that the alternative with the highest Yi value is A1 with a Yi value of 0.282. In the second rank, there is alternative A2 with a Yi value of 0.277, while the third rank is occupied by alternative A5 with  a Yi value of 0.263. Therefore, based on predetermined criteria, alternative house A1 can be considered as the best option.
Keywords: Recommendations; Housing; MOORA Method

## 1. PENDAHULUAN
Rumah  merupakan  kebutuhan  primer  manusia  untuk  tempat  tinggal.  Rumah  yang  nyaman  dan  strategis merupakan  rumah yang dicita-citakan oleh para calon pembeli untuk menjadi rumah idaman mereka[1]. Betapa pentingnya  rumah  dan  lingkungan  sebuah  perumahan  bagi  seseorang  untuk  mendapatkan  tempat  yang  cocok untuk  ditinggali.  Untuk  melengkapi  kebutuhan  tempat  tinggal,  seseorang  dapat  membelinya  pada  bagian developer dan bisa juga memanfaatkan teknologi informasi untuk memilih rumah idamannya.
Pada saat pemilihan perumahan atau menentukan tempat perumahan yang nantinya akan ditempati, maka konsumen  harus  mencari  banyak  brosur  dan  mengunjungi  situs  penjualan  perumahan,  dan  jangan  memilih perumahan  sembarangan  hanya  karena  ajakan  teman  atau  tawaran  dari  orang  lain,  karena  hal  tersebut  dapat menyebabkan  penyesalan  karena  tidak  sesuai  dengan  yang  diinginkan.  Untuk  membantu  calon  pembeli  dalam mengambil  keputusan  membeli  perumahan  maka  diperlukan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  akan membantu calon pembeli dalam memilih perumahan yang diinginkan[2].
Sistem Pendukung Keputusan merupakan suatu sistem berbasis komputer yang bisa membantu seseorang untuk  memecahkan  sebuah  masalah  berdasarkan  data  yang  ada  dan  membantu  membuat  keputusan  yang menghasilkan output yang bersifat alternative[3][4][5][6][7]. Terdapat berbagai metode pengambilan keputusan yang  digunakan  sesuai  dengan  permasalahan  yang  dihadapi.  Metode-metode  ini  termasuk  dalam  kategori perangkingan  seperti  TOPSIS,  OCRA,  MAUT,  MOOSRA,  WASPAS,  WP,  MOORA,  SAW,  AHP,  ARAS, EDAS. Selain itu, ada juga metode yang digunakan untuk menentukan tingkat kepentingan setiap kriteria, seperti metode  ROC,  Entropy,  dan  AHP[8][9][10][11].  Pada  penelitian  ini,  penyelesaian  permasalahan  menggunkaan metode  MOORA.  Metode  MOORA  merupakan  sebuah  algoritma  yang  pas  untuk  digunakan  saat  mengambil keputusan dengan metode penjumlahan yang berbobot ROC. Metode MOORA memiliki tingkat selektifitas yang baik karena bisa menetapkan target berdasarkan kriteria yang berbeda. Dimana kriteria itu bisa bernilai benefit (menguntungkan) atau cost (tidak menguntungkan) [12][13][14]. Dengan menggunakan metode MOORA dalam

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 655 − 662 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3483
sistem  pendukung  keputusan  pada  pemilihan  perumahan  merupakan  sebuah  metode  penyelesaian  yang mempunyai  beberapa  kriteria  dalam  mempertimbangkan  pemilihan  perumahan.  Dengan  dibuatnya  sistem pendukung  keputusan  rekomendasi  pemilihan  perumahan  menggunakan  metode  MOORA  ini  bisa  membantu calon konsumen dalam memilih perumahan yang nantinya akan dibeli.
Berdasarkan  penelitian  terdahulu,  menggunakan  metode  MOORA  dalam  penyeleksian  rekomendasi pemilihan perumahan sangat akurat dan lebih mudah untuk memilih perumahan yang sesuai dengan kriteria yang dimiliki  calon  pembeli.  Diantaranya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rudy  Ariyanto,  Rizky  Ardiansyah  dan Yorenza  Virdasari  Krisdiyanti  pada  tahun  2019  tentang    Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Perumahan Menggunakan Metode MOORA[15]. Pada tahun 2022, dilakukan penelitian oleh tim yang dipimpin oleh Andika Prayoga, yang mengkaji pengembangan Sistem Pendukung Keputusan untuk memilih sepatu olahraga terbaik di Toko Gajah Mada Fun Shop dengan menggunakan metode MOORA. Sistem tersebut diwujudkan dalam bentuk aplikasi  berbasis  web  yang  dibangun  dengan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  menggunakan  database  MySQL. Tujuan  utama  dari  sistem  ini  adalah  membantu  konsumen  dalam  memilih  sepatu  olahraga  yang  sesuai  dengan kebutuhan  mereka  dan  mencapai  tingkat  kepuasan  yang  maksimal  ketika  berbelanja  di  Toko  Gajah  Mada  Fun Shop.  Melalui  perhitungan  dan  analisis  menggunakan  metode  MOORA,  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa alternatif terbaik adalah sepatu A1, dengan nilai Yi sebesar 0,2965. Penemuan ini mengindikasikan bahwa sepatu A1  merupakan  pilihan  terbaik  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan  dalam  penelitian  tersebut[16]. Sebelumnya  juga,  dilakukan  sebuah  penelitian  oleh  tim  yang  dipimpin  oleh  Agusta  Praba  Ristadi  Pinem  pada tahun  2020.  Penelitian  tersebut  menggunakan  metode  MOORA  yang  digabungkan  dengan  data  spasial  untuk menentukan  lokasi  industri  strategis.  Dalam  proses  penentuan  lokasi  industri  strategis,  metode  MOORA mempertimbangkan  beberapa  kriteria  dengan  bobot  yang  berbeda  untuk  setiap  kriteria  tersebut.  Tujuan  dari penggunaan  metode  MOORA  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  memberikan  informasi  yang  akurat  mengenai penentuan  lokasi  industri  strategis  dengan  menghubungkan  hasil  metode  tersebut  dengan  data  lokasi  industri yang  ada  di  Kota  Semarang.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  pembentukan  model  sistem  pendukung keputusan  untuk  menentukan  lokasi  industri  menggunakan  metode  MOORA  berdasarkan  data  spasial,  dengan nilai  korelasi  Spearman  Rank  sebesar  0,9  [17].  Pada  tahun  2021,  Melenia  Winda  Sari  dan  timnya  melakukan penelitian  yang  mengkaji  pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  website  dengan  menerapkan metode  MOORA  untuk  pemilihan  sepatu.  Sistem  ini  memberikan  solusi  bagi  konsumen  dalam  menentukan pilihan  sepatu  yang  sesuai  dengan  preferensi  mereka,  serta  membantu  meningkatkan  pengalaman  berbelanja online di Choicefashion. Melalui penerapan metode MOORA, sepatu terbaik yang ditemukan adalah A2 Adidas– Senseboost  Go  Man  #279  dengan  nilai  Yi  sebesar  0,13601.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  sepatu  tersebut merupakan rekomendasi terbaik berdasarkan kriteria yang ditetapkan oleh konsumen [18].
Penelitian yang penulis lakukan diharapkan bermanfaat untuk membantu para calon pembeli mengambil keputusan  dalam  memilih  perumahan  yang  nantinya  akan  menjadi  tempat  tinggal  mereka.  Perumahan  yang dipilih sesuai dengan keinginan akan lebih baik dan tentunya akan nyaman untuk ditempati.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam melakukan penelitian, penulis melakukan beberapa tahapan. Metode pengumpulan data yang digunakan agar mendapatkan data yang sangat diperlukan penulis yaitu sebagai berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 655 − 662 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3483
1. Studi Pustaka
Dalam tahapan ini melakukan pengumpulan data-data untuk mencari materi yang berkenan dengan kasus dari banyak sumber, baik dari internet maupun materi perkuliahan
2. Analisa Kebutuhan
Dalam tahapan ini melakukan analisa untuk mencari nilai dari kriteria yang mempengaruhi sebuah variabel.
3. Merancang Data
Dalam tahapan ini diolah dari beberapa data, merumuskan masalah, serta menyelesaikan kasus dengan cara menggunakan Metode MOORA dalam menentukan rekomendasi pembelian perumahan
4. Hasil Keputusan Dalam tahapan ini Developer akan menentukan kriteria perumahan yang akan dijual.

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sistem yang mampu memberikan keterampilan pemecahan masalah dan  keterampilan  komunikasi  untuk  masalah  dengan  istilah  semi  terstruktur  dan  tidak  terstruktur.  Sistem  ini digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan dalam situasi semi terstruktur dan situasi tidak terstruktur dimana tidak ada yang tahu pasti bagaimana keputusan harus dibuat [19][9][20]. Ada banyak metode yang dapat digunakan  dalam  mengambil  sebuah  keputusan  diantaranya  metode  OCRA,  MOOSRA,  ARAS,  MAUT, MOORA, WASPAS, SAW, AHP, WP, TOPSIS, EDAS dan lainnya [21][22][23][24][25].

## 2.4 Metode Multi-Objecrive Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA)
Multi-Objective  Optimization  based  on  Ratio  Analysis  (MOORA)  adalah  sistem  multi-tujuan  yang mengoptimalkan  dua  atau    lebih  atribut  yang  bertentangan  secara  bersamaan.  Metode  ini  digunakan  untuk menyelesaikan  masalah  perhitungan    matematis  yang  kompleks  seperti  mngatasi  berbagai  masalah  keuangan, manajemen  serta  teknik  di  suatu  perusahaan  atau  proyek.  Kelebihan  dari  MOORA  sendiri  telah  ditunjukkan bahwa  metode  MOORA  sangat  sederhana,  stabil  dan  kuat,  dan  metode  ini  juga  tidak  memerlukan  ahli matematika  dan  membutuhkan  perhitungan  matematis  yang  sederhana.  Selain  itu,  cara  ini  juga  memiliki  hasil yang lebih akurat dan tegas. Jika diperbandingkan dengan metode lain, metode Moora ini sangat terlihat simple dan  lebih gampang untuk diterapkan. Berikut adalah tahapan-tahapan metode MOORA [26][27][28][29][30].
1. Menentukan matriks keputusan Langkah ini memiliki tujuan untuk mengidentifikasi atribut yang bersangkutan.
X = [ x 11 x 12 . x 21 x 21 . . x m1 . x m2 . . x 1n x 2n . x mn ] (1)
2. Melakukan normalisasi matriks
Breaures (2008) menyimpulkan bahwa untuk penyebut, pilihan yang terbaik adalah akar kuadrat dari jumlah kuadrat dan setiap alternative peratribut.
X ij = Xij √∑ Xij 2 m i=1
(2)
3. Mengoptimalkan atribut
Untuk optimasi sebuah multi-objektif, ukuran yang dinormalisasikan ditambahkan ke dalam kasus maksimasi (bagi atribut yang kurang menuntungkan) dan dikuaringi ke dalam kasus minimasi (bagi atribut yang kurang menguntungkan).
Y i =   ∑ − ∑ X ij n j=g+1 m j=1
(3)
G  adalah  jumlah  dari  atribut  yang  akan  dimaksimalkan  (n-g)  adalah  jumlah  atribut  yang  akan  di diminimalkan. Y i adalah nilai penilaian yang telah dinormalisasikan dari alternative 1 terhadap semua atribut. Saat atribut bobot diperrtimbangkan dalam 3 persamaan diatas sebagai berikut sebagai berikut :
Y i =   ∑ wj X ∗ ij − ∑ wj X ∗ ij n j=g+1 g j−1 (4)
wj adalah bobot dari j th atribut, yang dapat ditentukan dengan menerapkan AHP atau Metode Entrophy. 4. Perengkingan Nilai Y i
Nilai  yi  bisa  positif  atau  negatif  tergantung  pada  jumlah  maksimum  (atribut  yang  menguntungkan)  dalam matriks keputusan. Urutan yi membuktikan pilihan terakhir. Dengan begitu, opsi terbagus mempunyai nilai yi tertinggi sedangkan opsi terburuk mempunyai nilai yi terendah.s

## 2.5 Perumahan
Rumah adalah keperluan yang berguna untuk tempat tinggal bagi manusia untuk menghabiskan masa hidupnya. Rumah  dan  lingkungan    hidup  sangat  penting  sehingga  orang  menginginkan  tempat  tinggal  yang  murah.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 655 − 662 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3483
Perumahan  adalah  kebutuhan  sekunder.  Untuk  memilih  penggunaan  yang  tepat  perlu  disesuaikan  dengan keinginan  konsumen.  Untuk  mencapai  hasil  terbaik,  kami  membutuhkan  sistem  yang  akan  membantu mendefinisikan  rumah  dengan  cara  yang  membuat  konsumen  senang.  Berbagai  pilihan  perumahan  yang ditawarkan  pengembang  biasanya  diberikan  berdasarkan  ukuran  kavling,  sektor  konstruksi,  spesifikasi  dan lokasi[31][32].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  proses  pemilihan  rumah,  ada  beberapa  permasalahan  yang  mungkin  dihadapi  oleh  calon  pembeli. Beberapa  analisis  permasalahan  yang  mungkin  timbul  meliputi  masalah  anggaran  keuangan  yang  melibatkan menentukan  rumah  yang  sesuai  dengan  ketersediaan  dana  yang  dimiliki.  Calon  pembeli  harus mempertimbangkan  harga  rumah,  biaya  tambahan  seperti  renovasi  atau  perawatan,  serta  kemampuan  untuk membayar  cicilan  atau  pinjaman  hipotek.  Lokasi  rumah  juga  menjadi  faktor  penting  yang  perlu  diperhatikan. Calon  pembeli  harus  mempertimbangkan  aksesibilitas  ke  fasilitas  umum,  jarak  ke  tempat  kerja,  tingkat keamanan lingkungan, dan potensi pertumbuhan nilai properti di masa depan.  Permasalahan terkait ukuran dan tata letak rumah juga memerlukan perhatian. Calon pembeli perlu mempertimbangkan kebutuhan ruang seperti jumlah  kamar  tidur,  ruang  tamu,  ruang  keluarga,  dapur,  dan  halaman  belakang.  Selain  itu,  desain  interior  dan eksterior  rumah  juga  perlu  dipertimbangkan.  Kualitas  bangunan  rumah  juga  menjadi  perhatian  penting.  Calon pembeli harus memeriksa struktur bangunan, bahan bangunan, sistem plumbing dan listrik, serta kondisi umum rumah untuk memastikan tidak ada masalah serius yang mungkin muncul di masa depan.
Dalam rangka mengatasi permasalahan ini, penting bagi calon pembeli untuk melakukan penelitian yang cermat, mengunjungi dan membandingkan beberapa pilihan rumah, serta berkonsultasi dengan ahli properti atau agen real estat untuk memastikan keputusan yang tepat sehingga diterapkan metode MOORA untuk mengatasi masalah tersebut. Berikut tabel kriteria yang akan digunakan untuk pemilihan rumah.
Tabel 1. Jenis kriteria Kriteria  Keterangan Bobot  Jenis C1 Harga Rumah 0,30 Cost C2 Luas Tanah 0,15 Benefit C3 Luas Bangunan 0,15 Benefit C4 Kualitas Rumah  0,20 Benefit C5 Lokasi Rumah 0,20 Benefit
Berdasarkan tabel 1, diketahui bahwa pada penenlitian ini menggunakan 5 kriteria dengan masing-masing bobot  dan  jenis  yang  berbeda  diantaranya  C1  harga  rumah  yang  memiliki  bobot  tertinggi  atau  yang  lebih diutamakan  dibanding  kriteria  yang  lain  yaitu  0,30  dengan  jenis  kriteria  cost,  C2  luas  tanah  dan  C3  luas bangunan  memiliki  tingkat  kepentingan  dan  juga  jenis  kriteria  yang  sama  yaitu  0,15  dan  berjenis  benefit,  C4 kualitas rumah dan C5 lokasi rumah memiliki bobot kepentingan kritaria dan jenis kriteria yang sama yaitu 0,20 dan berjenis benefit. Berikut tabel sampel data yang telah di record berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan.
Tabel 2. Sampel Data Alternatif Alternatif Kriteria Harga Rumah  Luas Tanah  Luas Bangunan  Kualitas Rumah  Lokasi Rumah A1  Grya area A2  750 jt 155 m 2 120 m 2 Bagus Sangat Bagus A2  Area A3 840 jt 148 m 2 122,5 m 2 Bagus Bagus A3  Area B1 (I) 630 jt 126 m 2 85 m 2 Cukup Bagus Sangat Bagus A4  Area C1 900 jt 120 m 2 104,5 m 2 Sangat Bagus Cukup Bagus A5  Area E1(J) 625 jt 137,5 m 2 100 m 2 Kurang Bagus Bagus A6  PRA 525 jt 115 m 2 90 m 2 Sangat Bagus Bagus
Berdasrkan  tabel  2,  telah  tersedia  data  yang  direcord  berdasarkan  6  alternatif  yang  digunakan  terhadap kriteria  yang  akan  dijadikan  sebagai  sampel  data  penerapan  metode  MOORA,  data  tersebut  masihlah  bersifat opsional sehingga perlu dilakukan perbaikan bobot nilai untuk lebih relevan, berikut tabel perbaikan bobot pada kriteria C4 dan C5.
Tabel 3. Perbaikan Bobot Kriteria C4 dan C5 Keterangan Bobot Sangat Bagus 5 Bagus 4 Cukup Bagus 3 Kurang Bagus 2 Buruk 1

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 655 − 662 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3483
Tabel  3  merupakan  perbaikan  nilai  bobot  kriteria  dimana  sebelumnya  kriteria  tersebut  masih  bernilai huruf  dan  tidak  dapat  dilakukan  proses  perhitungan  sehingga  dibuat  perbaikan  bobot.  Perbaikan  bobot  hanya dilakukan  pada  kriteria  C4  dan  C5  saja  karena  C1  hingga  C3  telah  memiliki  nilai  angka  (rill)  sehingga  tidak perlu  dilakukan  perbaikan  lagi.  Berikut  tabel  rating  kecocokan  yang  akan  dijadikan  sebagai  data  proses perhitungan  penerapan  metode  MOORA  setelah  dilakukan  penyesuaian  antara  data  record  awal  dengan perbaikan bobot kriteria pada tabel 3.
Tabel 4. Rating Kecocokan Alternatif C1 C2 C3 C4  C5 A1 750 155 120 4 5 A2 840 148 122,5 4 4 A3 630 126 85 3 5 A4 900 120 104,5 5 3 A5 625  137,5 100 2 4 A6 525 115 90 5 4
Penyesuaian kriteria telah dilakukan dengan melakukan perbaiakn bobot kriteria pada tabel 4, selanjutnya penyelesaian  pemilihan  rumah  dengan  metode  MOORA,  lebih  jelasnya  berikut  langkah  penerapan  metode MOORA.
1. Merubah nilai rating kecocokan menjadi matriks keputusan
750 155 120 4  5 840 148 122,5  4  4
X = 630 126 85 3  5 900 120 104,5  5  3 625  137,5 100 2  4 525 115
90 5  4
2. Normalisasi matrik keputusan berdasarkan rumus berikut
𝑋 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 √[∑ 𝑋𝑖𝑗 2 𝑚 𝑗=1 ] (5)
Normalisasi kriteria C1
𝑋 11 ∗ = 750 √7502+8402+6302+9002+6252+5252 = 750 √3141259 = 750 1772,357 =  0,423
𝑋 21 ∗ = 840 √7502+8402+6302+9002+6252+5252 = 840 √3141259 = 840 1772,357 =  0,474
𝑋 31 ∗ = 630 √7502+8402+6302+9002+6252+5252 = 630 √3141259 = 630 1772,357 =  0,355
𝑋 41 ∗ = 900 √7502+8402+6302+9002+6252+5252 = 900 √3141259 = 900 1772,357 =  0,508
𝑋 51 ∗ = 625 √7502+8402+6302+9002+6252+5252 = 625 √3141259 = 625 1772,357 =  0,353
𝑋 61 ∗ = 525 √7502+8402+6302+9002+6252+5252 = 525 √3141259 = 525 1772,357 =  0,296
Normalisasi kriteria C2
𝑋 12 ∗ = 155 √1552+1482+1262+1202+137,52+1152 = 155 √108336,25 = 155 329,145 = 0,471
𝑋 22 ∗ = 148 √1552+1482+1262+1202+137,52+1152 = 148 √108336,25 = 148 329,145 = 0,450
𝑋 32 ∗ = 126 √1552+1482+1262+1202+137,52+1152 = 126 √108336,25 = 126 329,145 = 0,383
𝑋 42 ∗ = 120 √1552+1482+1262+1202+137,52+1152 =
120
√108336,25 = 120
329,145 = 0,365
𝑋 52 ∗ = 137,5 √1552+1482+1262+1202+137,52+1152 =
137,5 √108336,25 = 137,5 329,145 = 0,418
𝑋 62 ∗ = 115 √1552+1482+1262+1202+137,52+1152 = 115
√108336,25 = 115 329,145 = 0,349

## Normalisasi kriteria C3
𝑋 13 ∗ =
120 √1202+122,52+852+104,52+1002+902 = 120
√65651,50 = 120 256,225 = 0,468
𝑋 23 ∗ =
122,5 √1202+122,52+852+104,52+1002+902 = 122,5 √65651,50 = 122,5 256,225 = 0,478
𝑋 33 ∗ =
85 √1202+122,52+852+104,52+1002+902 = 85
√65651,50 = 85
256,225 = 0,332
𝑋 43 ∗ = 104,5 √1202+122,52+852+104,52+1002+902 = 104,5 √65651,50 = 104,5 256,225 = 0,408

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 655 − 662 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3483
𝑋 53 ∗ = 100 √1202+122,52+852+104,52+1002+902 = 100 √65651,50 = 100 256,225 = 0,390 𝑋 63 ∗ = 90 √1202+122,52+852+104,52+1002+902 = 90 √65651,50 = 90 256,225 = 0,351
Normalisasi kriteria C4
𝑋 14 ∗ = 4
√42+42+32+52+22+52 = 4 √95 = 4 9,747 = 0,410
𝑋 24 ∗ = 4 √42+42+32+52+22+52 = 4 √95 = 4 9,747 = 0,410 𝑋 34 ∗ = 3 √42+42+32+52+22+52 = 3 √95 = 3 9,747 = 0,308 𝑋 44 ∗ = 5 √42+42+32+52+22+52 = 5 √95 = 5 9,747 = 0,513 𝑋 54 ∗ = 2 √42+42+32+52+22+52 = 2 √95 = 2 9,747 = 0,205 𝑋 64 ∗ = 5 √42+42+32+52+22+52 = 5 √95 = 5 9,747 = 0,513
Normalisasi kriteria C5
𝑋 15 ∗ = 5 √52+42+52+32+42+42 = 5
√107 = 5 10,344 = 0,483 𝑋 15 ∗ = 4 √52+42+52+32+42+42 = 4
√107 = 4 10,344 = 0,387 𝑋 15 ∗ = 5 √52+42+52+32+42+42 = 5
√107 = 5 10,344 = 0,483 𝑋 15 ∗ = 3 √52+42+52+32+42+42 = 3
√107 = 3 10,344 = 0,290 𝑋 15 ∗ = 4 √52+42+52+32+42+42 = 4
√107 = 4 10,344 = 0,387 𝑋 15 ∗ = 4 √52+42+52+32+42+42 = 4
√107 = 4 10,344 = 0,387
Normalisasi setiap kriteria telah dilakukan hingga kriteria ke lima, berikut hasil normalisasi yang dibuat dalam bentuk matriks ternormalisasi setiap kriteria.
0,423  0,471  0,468  0,410  0,483
0,474  0,450  0,478  0,410  0,387 Xij=  0,355  0,383  0,332  0,308  0,483 0,508  0,365  0,408  0,513  0,290 0,353  0,418  0,390  0,205  0,387
0,296  0,349  0,351  0,513  0,387
3. Menghitung Nilai Obtimal
Pengoptimalan  atribut  dengan  mengalikan  bobot  pencarian  yang  sudah  dinormalisasikan.  Dengan menerapkan rumus : 𝑋 𝑖𝑗 . 𝑊 𝑗 . nilai bobot kepentingan kriteria yang digunakan yaitu Wj=(0,3  0,15  0,15  0,2 0,2).
0,423*0,3  0,471*0,15  0,468*0,15  0,410*0,2  0,483*0,2 0,474*0,3  0,450*0,15  0,478*0,15  0,410*0,2  0,387*0,2
Xij*Wj=  0,355*0,3  0,383*0,15  0,332*0,15  0,308*0,2  0,483*0,2
0,508*0,3  0,365*0,15  0,408*0,15  0,513*0,2  0,290*0,2
0,353*0,3  0,418*0,15  0,390*0,15  0,205*0,2  0,387*0,2 0,296*0,3  0,349*0,15  0,351*0,15  0,513*0,2  0,387*0,2
Setelah  dilakukan  perkalian  anata  nilai  matriks  Xij  dengan  nilai  bobot  masing-masing  kriteria,  maka berikut hasil perkalian tersebut dapat dilihat pada matrik berikut.
0,127  0,071  0,070  0,082  0,097 0,142  0,067  0,072  0,082  0,077 XijWj=  0,107  0,057  0,050  0,062  0,097 0,152  0,055  0,061  0,103  0,058
0,106  0,063  0,059  0,041  0,077 0,089  0,052  0,053  0,103  0,077
Dengan  menggunakan  persamaan  ke  4,  maka  dapat  kita  hitung  nilai 𝑌 𝑖 adalah  sebagai  berikut  dengan menggunakan rumus 𝑌 𝑖 =   ∑ 𝑤𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 − ∑ 𝑤𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑔 𝑗−1 , dikarenakan nilai kriteria berjenis cost tidak ada (semua  kriteria  berjenis  benefit)  maka  tidak  dilakukan  pengurangan,  hanya  menjumlahkan  semua  kriteria yang telah dilakukan perkalian dengan Wij sebelumnya (Xij*Wij). Berikut perhitungan mencari nilai Yi.
𝑌 𝑛 = 𝑀𝑎𝑥 − 𝑀𝑖𝑛 = (𝐶2 + 𝐶3 + 𝐶4 + 𝐶5) − (𝐶1)
(6) 𝑌 1 = (0,071 + 0,07 + 0,082 + 0,097) − (0,127) = 0,282

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 655 − 662 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3483
𝑌 2 = (0,067 + 0,072 + 0,082 + 0,077) − (0,142) = 0,277 𝑌 3 = (0,057 + 0,05 + 0,062 + 0,097) − (0,107) = 0,249 𝑌 4 = (0,055 + 0,061 + 0,103 + 0,058) − (0,152) = 0,224 𝑌 5 = (0,063 + 0,059 + 0,041 + 0,077) − (0,106) = 0,263
𝑌 6 = (0,052 + 0,053 + 0,103 + 0,077) − (0,089) = 0,169
4. Menentukan rangking dari hasil perhitungan MOORA
Langkah persamaan satu hingga 4 telah dilakukan, sehingga diperoleh nilai Yi yang ditetapkan sebagai hasil akhir dalam penyelesaian masalah dengan menerapkan metode MOORA, kemudian nilai Yi tersebut dibuat dalam  bentuk  perangkingan  agar  terlihat  alternatif  yang  terbaik.  Berikut  tabel  perangkingan  penentuan rumah.
Tabel 5. Perangkingan Rumah Alternatif Yi Ranking A1 0,282 1 A2 0,277 2 A3 0,249 4 A4 0,224 5 A5 0,263 3 A6 0,169 6
Berdasarkan tabel 4, terlihat bahwa alternatif dengan nilai Yi tertinggi ada pada alternatif A1 dengan nilai Yi sebesar 0,282 dan di posisi kedua diduduki oleh alternatif A2 dengan nilai Yi sebesar 0,277 dan peringkat ke- 3 diduduki oleh alternatif A5 dengan nilai Yi sebesar 0,263.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  setelah  melalui  tahapan  penelitian  yang  melibatkan  analisis  masalah  dan penerapan  metode  MOORA  dalam  pengambilan  keputusan  pemilihan  rumah  adalah  sebagai  berikut.  Dalam penelitian  ini,  terdapat  enam  rumah  yang  menjadi  alternatif  yang  akan  dinilai  berdasarkan  lima  kriteria  yang telah ditetapkan sebelumnya. Kriteria-kriteria tersebut diberi bobot yang sesuai dengan tingkat kepentingannya, dan bobot tersebut ditetapkan oleh peneliti tanpa perlu melakukan perhitungan lebih lanjut.  Hasil akhir setelah menerapkan metode MOORA menunjukkan bahwa alternatif dengan nilai Yi tertinggi adalah A1 dengan nilai Yi sebesar  0,282.  Pada  posisi  kedua,  terdapat  alternatif  A2  dengan  nilai  Yi  sebesar  0,277,  dan  peringkat  ketiga diduduki  oleh  alternatif  A5  dengan  nilai  Yi  sebesar  0,263.  Dengan  demikian,  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditetapkan,  alternatif  rumah  A1  merupakan  pilihan  terbaik.  Perlu  dicatat  bahwa  hasil  ini  didapatkan  melalui penerapan  metode  MOORA  yang  melibatkan  penilaian  dan  perbandingan  antara  alternatif  rumah  berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Proses ini membantu dalam memilih rumah yang paling sesuai dengan kebutuhan dan preferensi yang ditetapkan sebelumnya

## REFERENCES
[1] R. P. Sari and M. R. Sultan, “Sistem Pemilihan Rumah di Kawasan Kota Pontianak MenggunakanMetode MOORA,” Inf. (Jurnal Inform. dan Sist. Informasi), vol. 14, no. 1, pp. 62–79, 2022, doi: 10.37424/informasi.v14i1.149.
[2] E.  Ridhawati,  .  Z.,  and  D.  Yunita,  “Penerapan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (Ahp)  Pada Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop,” J. Inf. dan Komput., vol. 4, no. 2, pp. 71–77, 2017, doi: 10.35959/jik.v4i2.129.
[3] F. Susanto, Pengenalan Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Deepublish, Desember2020, 2020.
[4] G. S. Mahendra and K. Y. E. Aryanto, “SPK Penentuan Lokasi ATM Menggunakan Metode AHP Dan SAW,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 49–56, 2019.
[5] 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
[6] D.  Nurma’ruf,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENGANGKATAN  KARYAWAN  TETAP MENGGUNAKAN  METODE  SAW  (SIMPLE  ADDITIVE  WEIGTING)  PADA  INDUSTRI  MANUFACTUR,” JUSIBI (Jurnal Sist. Inf. dan E-Bisnis), vol. 1, no. 5, 2019.
[7] R.  Rendi  Lutfi,  “RANCANG  BANGUN  APLIKASI  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENGANGKATAN KARYAWAN  TETAP  DENGAN  METODE  MOORA  PADA  KAFE  URBAN  WARKOP  MILENIAL.”  UNSADA, 2022.
[8] P. Fitriani and T. S. Alasi, “Sistem pendukung keputusan dalam menentukan judul skripsi mahasiswa dengan metode WASPAS, COPRAS dan EDAS berdasarkan penilaian dosen,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 4, pp. 1051– 1061, 2020.
[9] R.  Safitri  and  I.  Firdaus,  “SPK  Rekomendasi  Pekerjaan  Dengan  Metode  EDAS  (Studi  Kasus:  Lembaga  Kursus  dan Pelatihan Komputer Widya Informatika Selat Panjang),” J. Inf. Komput. Log., vol. 1, no. 4, 2020.
[10]  H. Dafitri, N. Wulan, and H. Ritonga, “Analisis Perbandingan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 655 − 662 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3483
Menggunakan Metode TOPSIS dan WASPAS,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 5, pp. 1313–1321, 2022.
[11]  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.
[12]  R. Bob Subhan, “Implementasi Metode Moora Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sepatu Sport Terbaik (Study Kasus: Toko Gajah Mada Fun Shop),” 2022.
[13]  S. Proboningrum and A. Sidauruk, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Kain Dengan Metode Moora,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi), vol. 8, no. 1, pp. 43–48, 2021.
[14]  E. Astuti and N. E. Saragih, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sekolah Terbaik dengan Metode Moora,” J. Ilm. Inform., vol. 8, no. 02, pp. 136–140, 2020.
[15]  R. Ariyanto, R. Ardiansyah, and Y. V. Krisdiyanti, “Sistem Pendukung Keputusan Perumahan Menggunakan Metode MOORA,” Semin. Inform. Apl., pp. 93–98, 2019.
[16]  A.  Prayoga,  C.  B.  Harahap,  and  ...,  “Implementasi  Metode  Moora  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Sepatu Sport Terbaik (Study Kasus: Toko Gajah Mada Fun Shop),” … Inf. dan Teknol. …, vol. XI, no. 1, pp. 379–387, 2022,
[Online]. Available: http://ejurnal.dipanegara.ac.id/index.php/sisiti/article/view/983%0Ahttps://ejurnal.dipanegara.ac.id/index.php/sisiti/arti cle/download/983/725
[17]  A. P. R. Pinem, H. Indriyawati, and B. A. Pramono, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Industri Berbasis Spasial Menggunakan Metode MOORA,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 7, no. 3, pp. 639–646, 2020.
[18]  M.  W.  Sari,  O.  Alexander,  and  N.  Marcheta,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Sepatu  Pada  Online  Shop Choice Fashion Dengan Menggunakan Metode Moora,” DoubleClick J. Comput. Inf. Technol., vol. 5, no. 1, pp. 43–52, 2021.
[19]  J.  Afriany,  K.  Tampubolon,  and R.  Fadillah,  “Penerapan  Metode  TOPSIS  Penentuan  Pemberian Mikro Faedah  Bank Syariah Indonesia (BSI),” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 2, no. 3, pp. 129–137, 2021.
[20]  M. Yanto, “Sistem Penunjang Keputusan Dengan Menggunakan Metode Ahp Dalam Seleksi Produk,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis, vol. 3, no. 1, pp. 167–174, 2021.
[21]  A.  Giovani,  “SATIN  –  Sains  dan  Teknologi  Informasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Karyawan  Dengan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ),” SATIN - Sains dan Teknol. Inf., vol. 06, no. 01, pp. 1–9, 2020.
[22]  L.  Septyoadhi,  M.  Mardiyanto,  and  I.  L.  I.  Astutik,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Siswa  Baru Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process,”  CAHAYAtech,  vol.  7,  no.  1,  p.  78,  2019,  doi: 10.47047/ct.v7i1.6.
[23]  F. P. Santhiapillai and R. M. C. Ratnayake, “Exploring knowledge work waste in public emergency services using the AHP algorithm,” Int. J. Lean Six Sigma, 2023.
[24]  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.
[25]  A. Yunaldi, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Kombinasi Metode SAW dan ROC,” J. media Inform. budidarma, vol. 3, no. 4, pp. 376–380, 2019.
[26]  S. Fadli and K. Imtihan, “Penerapan Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis (Moora) Methodâ Dalam Mengevaluasi Kinerja Guru Honorer,” J. Inform. dan Rekayasa Elektron., vol. 2, no. 2, pp. 10–19, 2019.
[27]  S.  N.  A.  SE,  S.  Kom,  M.  Kom,  and  S.  S.  Rini  Kustini,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan  Pecandu Narkoba  yang  Layak  Direhabilitasi  Oleh  Yayasan  Pondok  Trenkley  Menggunakan  Metode  Multi  Objective Optimization on the Basic of Ratio Analysis (MOORA),” J. Cyber Tech, vol. 2, no. 7, 2022.
[28]  H.  A.  Prasetyo  and  P.  T.  Prasetyaningrum,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  SUPPLIER BAHAN BAKU FURNITURE TERBAIK MENGGUNAKAN METODE MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION BY RATIO ANALYSIS (MOORA),” Technol. J. Ilm., vol. 14, no. 2, pp. 100–111, 2023.
[29]  E.  L.  Amalia,  A.  N.  Pramudhita,  and  M.  R.  Aditya,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Lokasi  Pembangunan Peternakan Ayam Menggunakan Metode MOORA,” Antivirus J. Ilm. Tek. Inform., vol. 13, no. 1, pp. 15–23, 2019.
[30]  U.  L.  Sari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Lokasi  Pemasangan  CCTV  dengan  Metode  MOORA  (Studi Kasus: Dinas Perhubungan Kota Binjai),” in Seminar Nasional Informatika (SENATIKA), 2021, pp. 123–133.
[31]  S. L. Iftitah and M. F. Anawaty, “Peran orang tua dalam mendampingi anak di rumah selama pandemi Covid-19,” JCE (Journal Child. Educ., vol. 4, no. 2, pp. 71–81, 2020.
[32]  F.  I.  Widjaja,  C.  G.  Marisi,  T.  M.  T.  Togatorop,  and  H.  Hartono,  “Menstimulasi  Praktik  Gereja  Rumah  Di  Tengah Pandemi Covid-19,” Kur. (Jurnal Teol. dan Pendidik. Agama Kristen), vol. 6, no. 1, pp. 127–139, 2020.