## Indonesian Journal of Business Intelligence
Volume 6 | Issue 1 | June (2023)
ISSN 2621-3915 (PRINT) , ISSN 2621-3923 (ONLINE) , Published by Alma Ata University Press IJUBI Indonesian Journal ---- of ----
Business Intelligence

## IMPLEMENTASI MOORA PADA SELEKSI DOSEN TERBAIK BERDASARKAN HASIL PENILAIAN DALAM PEMBELAJARAN KULIAH
Hasirun 1* , Kusrini 2 , Kusnawi 3 1,2,3 Magister Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta. * hasirun@students.amikom.ac.id
Jl. Ring Road Utara, Condong Catur, Sleman, Yogyakarta, Indonesia
Keywords:
MOORA, Decision Support System, Lecturer Performance, Performance assessment Abstract
Lecturer performance assessment is one of the activities of monitoring and evaluating performance with the aim of supervising the learning process and ensuring that lecturers carry out their duties in accordance with policies and teaching materials that have been determined. Lecturer performance assessment is carried out by students at the end of each semester by assessing lecturers based on criteria related to lecture learning. The criteria assessed in college learning are learning aspects, technological proficiency, integrity, and inspiration. The results of the student assessment will be reported to the learning development and quality assurance institution, which can later be used to determine the best lecturer performance. In this research, we apply the MOORA method to help determine the best lecturer based on assessment results in lecture reasoning. In its implementation, the MOORA method performs calculations based on criteria and weight values that have been determined and produces a ranking that can be used to determine the best lecturer's performance. In this study, the highest ranking was on the VPB alternative with a final value of 0.138, while the lowest value was on the DAM alternative with a final value of 0.108.
Article history:
Received : 10 June 2023 Revised : 24 June 2023
Accepted : 30 June 2023
Kata Kunci:

## MOORA,
Sistem Pendukung Keputusan, Kinerja Dosen, Penilaian Kinerja

## Abstrak
Penilaian kinerja dosen merupakan salah satu kegiatan monitoring dan evaluasi kinerja dengan tujuan untuk melakukan pengawasan terhadap proses pembelajaran serta memastikan dosen melaksanakan tugas sesuai dengan kebijakan dan bahan ajar yang telah ditentukan. Penilaian kinerja dosen dilakukan oleh mahasiswa pada setiap akhir semester dengan cara menilai dosen berdasarkan kriteria yang berkaitan dengan pembelajaran kuliah. Adapun kriteria yang dinilai pada pembelajaran kuliah yaitu aspek pembelajaran, kecakapan teknologi, intergritas dan inspiratif. Hasil dari penilaian mahasiswa akan olah pihak lembaga pengembangan pembelajaran dan penjaminan mutu yang nantinya dapat digunakan untuk menentukan kinerja dosen yang terbaik. Dalam penelitian ini menerapkan metode MOORA untuk membantu dalam menentukan dosen terbaik berdasarakan hasil penilaian dalam pembejalaran kuliah. Pada implementasinya metode MOORA melakukan perhitungan berdasarkan kriteria dan nilai bobot yang telah ditentukan serta menghasilkan sebuah perangkingan yang dapat digunakan untuk menentukan
kinerja dosen yang terbaik. Pada penelitian ini menghasilkan rangking atau peringkat yang tertinggi pada alternatif VPB dengan nilai akhir 0,138 sedangkan nilai yang paling rendah pada alternatif DAM dengan nilai akhir 0,108.

## Pendahuluan
Dosen merupakan tenaga pendidik yang menjadi ujung tombak dalam sebuah perguruan tinggi dalam melaksanakan proses kegiatan belajar dengan kompentensi yang sesuai [15]. Dosen masuk pada salah satu komponen yang sangat penting dalam perkembangan suatu perguruan tinggi. Di samping itu dosen juga memiliki tanggung jawab untuk mewujudkan tujuan pendidikan sesuai dengan Pasal 1 ayat 14 uu no 12 tahun
2022 yang menjelaskan bahwa dosen merupakan pendidik profesional dan ilmuan yang memiliki tugas utama untuk mentransformasikan, mengembangkan, dan menyebarluaskan Ilmu Pengetahuan dan Teknologi melalui Pendidikan, Penelitian dan Pengabdian kepada masyarakat [13].
Dalam suatu perguruan tinggi perlu kegiatan monitoring dan evaluasi dengan tujuan agar bisa melakukan pengawasan terhadap kegiatan pembelajaran serta memastikan bahwa seluruh dosen melaksanakan kegiatan belajar sesuai dengan kebijakan, aturan, prosedur dan bahan ajar yang telah ditentukan [14]. Perguruan tinggi merupakan tempat yang menyelenggarakan pendidikan dengan tujuan untuk menghasilkan sumber daya manusia yang berkualitas serta mampu menghadapi persaingan yang semakin banyak [10]. Oleh karena itu kegiatan monev harus dilakukan secara rutin agar proses kegiatan belajar mengajar dapat berjalan dengan baik serta sesuai dengan visi misi pada perguruan tinggi.
Kualitas perguruan tinggi dapat dilihat dari layanan baik pada tenaga pendidikan maupun tenaga kependidikan. Untuk meningkatkan kualitas dalam perguruan tinggi perlu adanya kegiatan evaluasi terhadap kinerja terutama pada tenaga pendidik dengan tujuan untuk menjamin pencapaian sasaran tujuan serta mengoptimalkan kegiatan perkuliahan. Proses
evaluasi kinerja dosen dapat dilakukan dengan cara menyebarkan kuisioner yang berisi tentang pertanyaan-pertanyaan yang berkaitan dengan kegiatan belajar mengajar yang nantinya hasil dari penilaian ini dapat digunakan oleh penjamin mutu internal sebagai bahan evaluasi serta dapat mementukan kebijakan yang dapat meningkatkan kinerja dosen [2]. Sedangkan menurut Sinaga untuk mengetahui kualitas kerja karyawan dalam perusahaan perlu dilakukan evaluasi untuk memilih karyawan yang terbaik dan memberikan penghargaan dengan tujuan agar dapat memotivasi karyawan lain untuk terus meningkatkan kualitas kinerjanya[12].
Penilaian terhadap kinerja dosen tidak hanya dilihat dari hasil perkuliahan saja akan tetapi ada beberapa kriteria lain yang diterapkan. Dengan adanya beberapa kriteria yang dinilai diperlukan sebuah cara yang dapat mempermudah dalam pengolahan data. Multi Objective Optimization on The Basic of Ratio (MOORA) merupakan metode dapat mempermudah dalam mengolah data yang memiliki lebih dari satu kriteria. Metode MOORA
dapat melakukan pemisahan subjektifitas dari suatu proses penilaian kedalam bentuk kriteria berbobot dengan beberapa atribut untuk pengambilan dengan cara yang lebih mudah dipahami [6][9]. Metode MOORA memiliki tingkat selektif yang baik karena menentukan tujuan bersadarkan kriteria yang saling bertentangan [7]. Adapun penelitian Hutagalung yang telah menerapkan metode MOORA dalam penentuan penerimaan bantuan stimulan perumahan swadaya (BSPS) dimana dalam proses perhitungan terdiri dari beberapa kriteria seperti kewarganergaaan, status perkawinan, penghasilan dan keswadaya[8]. Penerapan metode MOORA juga diterapkan dalam penelitian Dwi Arista yang membahas tentang sistem pendukung keputusan tentang penentuan karyawan yang
berhak untuk mendapatkan bonus berdasarkan dari tingkat kinerja karyawan [5].
Universitas Perwira Purbalingga (UNPERBA) merupakan perguruan tinggi baru dalam setiap semesternya melakukan kegiatan evaluasi terhadap layanan perguruan tinggi dan kinerja dosen. Evaluasi kinerja dosen dapat dilakukan oleh Gugus Penjamin Mutu (GPM) dan mahasiswa. Mahasiswa melakukan penilaian dosen yang telah mengampu mata kuliah yang diikuti. Proses penilaian ini dilakukan pada setiap akhir semester sebelum mengikuti kegiatan ujian akhir semester. Hasil dari penelitian ini nantinya akan diolah pihak lembaga pengembangan pembelajaran dan penjaminan mutu untuk digunakan sebagai evaluasi terhadap kinerja dosen. Sedangkan kinerja dosen pada perguruan tinggi merupakan perilaku nyata yang ditampilkan dalam prestasi kerja sesuai dengan peran sebagai dosen [4].
Dalam proses perhitungan metode MOORA melibatkan beberapa kriteria yang berkaitan dengan objek penilaian dengan tujuan proses penilaian akan lebih maksimal. Pada penilaian kinerja dosen terdiri dari beberapa kriteria seperti pembelajaran, kecakapan teknologi, integritas, dan lain-lain. Dengan adanya beberapa kriteria yang dinilai akan membuat pihak universitas akan mengalami kesulitan dalam melakukan rekapitulasi dan penentuan dosen terbaik. Seperti pada Universitas Perwira Purbalingga yang melakukan penilaian kinerja dosen yang terdiri dari 4 kriteria yang berkaitan dengan kinerja dosen. Dari hasil penilaian tersebut akan dilakukan penentuan dosen terbaik dengan tujuan untuk melakukan evaluasi serta memotivasi kinerja dosen agar bisa lebih baik untuk kedepannya. Untuk mengolah hasil penilaian kinerja dosen yang terdiri
dari beberapa kriteria dapat menggunakan metode Multi Objective Optimization on The Basic of Ratio(MOORA) karena dengan menggunakan metode ini semua kriteria penilaian akan dilakukan perhitungan sesuai dengan bobot yang telah ditentukan. Perhitungan metode MOORA akan menghasilkan urutan nilai akhir atau bisa
disebut dengan perangkingan yang nantinya dapat digunakan untuk menentukan dosen terbaik.

## Metode
Pada penelitian ini menggunakan metode kuantitatif karena melakukan perhitungan terhadap data penilaian kinerja dosen yang didapatkan dari penilaian mahasiswa. Proses penilaian dilakukan oleh mahasiswa dengan cara mengisi formulir yang terdapat beberapa kriteria yang berkaitan dengan kegiatan perkuliahan. Data penilaian ini akan diolah dengan menggunakan metode MOORA dengan tujuan untuk menghasilkan perangkingan kinerja dosen yang dapat digunakan untuk menentukan dosen terbaik. Agar penelitian ini dapat berjalan secara terstruktur maka tahapan yang akan dilakukan adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada gambar 1 merupakan tahapan yang akan dilakukan pada penelitian ini, berikut penjelasan pada tahapan penelitidan yang akan dilakukan:
a. Identifikasi masalah Langkah pertama yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu melakukan identifikasi terhadap permasalahan yang ada sehingga penelitian akan lebih terarah. Pada tahapan ini juga mencari referensi penelitian yang
berkaitan dengan penelitian seperti jurnal, artikel atau refresensi lainnya.
b. Pengumpulan data Tahapan selanjutnya yaitu melakukan pengumpulan data untuk mendukung proses bejalannya kegiatan penelitian ini. Data yang dikumpulkan pada penelitian ini adalah data penilaian kinerja dosen yang dilakukan mahasiswa pada semester ganjil tahun akademik 2022/2023. Proses penilaian dilakukan pada setiap akhir semester dan mahasiswa menilai dosen sesuai dengan mata kuliah yang diikuti.
c. Penentuan atribut kriteria Tahapan yang ketiga dalam penelitian ini yaitu menentukan kriteria yang akan dimasukan ke dalam perhitungan metode MOORA. Dimana pada kriteria ini ada kriteria yang bernilai menguntungkan ( benefit ) dan yang tidak menguntukan ( cost )
[3]. Dalam penilaian kinerja dosen ada 4 kriteria yang dinilai oleh mahasiswa, sedangkan pada tahapan ini akan menentukan apakah dari 4 kriteria tersebut akan dimasukan kedalam perhitungan atau hanya mengambil beberapa kriteria utama. d. Implementasi MOORA Implementasi metode MOORA merupakan tahapan yang penting dalam penelitian ini karena pada tahapan ini melakukan perhitungan berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan sebelumnya. Tahapan yang dilakukan seperti penentuan matriks keputusan, normalisasi matriks, optimasi matriks serta perangkingan.
e. Kesimpulan
Langkah terakhir pada penelitian ini yaitu mengambil keputusan dari hasil penelitian ini mengenai implementasi metode MOORA untuk menentukan dosen terbaik bersadasarkan hasil penilaian dalam pembelajaran kuliah.

## Pembahasan
Metode Multi-Objective Optimization On The Basic Of Ratio Analysist (MOORA) merupakan merupakan metode penilaian secara multi- objektif yang didalamnya terdiri dari dua
atribut atau lebih yang saling bertentangan serta melakukan optimalisasi atribut dengan cara menerapkan perhitungan matematika yang kompleks sehingga dapat menghasilkan sebuah solusi dari permasalahan [1]. Adapun tahapan pada metode MOORA menurut Premana [11] sebagai berikut:
a. Membuat nilai matrik keputusan
Langkah pertama yang dilakukan adalah membuat sebuah matrik keputusan berdasarkan kriteria dan penilaian dari pengguna sistem.
� = � 1 � 2 . . � � � 1� � 1� … � 1� � 2� � 2� … � 2� . . . .
. . . . � �1 � �1 … � �1
(1)
Keterangan: X = matriks keputusan i = inisialisasi urutan kriteria � � = kolom alternatif ke-m
X m1 = atribut bobot alternatif b. Normalisasi Matriks
Langkah yang kedua yaitu melakukan normalisasi matrik dengan rumus sebagai berikut:
x * ij = � �� ∑ �=1 � � 2 �� �=1,2,…..� (2)
Keterangan:
X ij = Matriks interval yang menampilkan normalisasi dari alternatif pada kriteria. i = banyak alternatif -i.
j = banyak kriteria -j. � * ��
= normalisasi matriks
c. Optimalisasi Atribut
Untuk melakukan optimasi Multi-objektif, kinerja yang dinormalisasi ditambahkan dalam kasus maksimalisasi (atribut yang menguntungkan) dikurangi dalam kasus
minimalisasi (atribut tidak menguntungkan). Persamaan optimasi seperti berikut ini:
� � = ∑ �=1 � - ∑ �=�+1 �=� � �� � (3) Keterangan: g = jumlah atribut maksimum. j = jumlah atribut minimum. Yi = Natriks yang telah normalisasi dari hasil pengurang nilai Max dan Min pada alternatif j. d. Pemeringkatan atau Perangkingan Berdasarkan dari nilai Yi dapat dilakukan perangkingan yang dapat digunakan sebagai keputusan. Persamaan proses perangkingan seperti berikut ini:
� � = ∑ �=1 � W j X * ij - ∑ �=�+1 � ��� ∗ �� (4) Keterangan: �� = nilai pada penilaian di normalisasi dari alternatif i pada semua atribut kriteria. Wj = nilai terhadap alternatif j j=1 = Total nilai pada atribut kriteria yang dimaksimumkan j=g+1 = Total nilai atribut kriteria yang diminimumkan. Hasil Pada bagian pembahasan ini akan mengimplementasi metode MOORA untuk menentukan dosen terbaik berdasarkan penilaian yang dilakukan oleh mahasiswa. Sebelum melakukan implementasi metode ada tahapan pengumpulan data dan penentuan bobot kriteria. Berikut adalah tahapan dalam penelitian ini:
1. Pengumpulan Data
Tahapan pengumpulan data dengan cara memberikan akses pada halaman formulir / kuisioner penilaian yang dapat diakses oleh mahasiswa. Kegiatan penilaian dilakukan oleh mahasiswa terhadap dosen yang telah memberikan materi sesuai dengan mata kuliah yang diikuti mahasiswa. Proses penilaian dilakukan pada setiap akhir
semester sebelum mengikuti kegiatan ujian akhir semester. Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data penilaian pada semester gasal tahun akademik 2022/2023.
2. Penentuan Kriteria dan Bobot
Pada tahapan perhitungan metode MOORA diperlukan kriteria dan nilai bobot pada setiap kriteria. Kriteria ini akan dimasukan kedalam perhitungan yang nantinya dapat menghasilkan perangkingan yang dapat digunakan sebagai bahan pengambilan keputusan. Berikut ini tabel 1 yang berisi tentang informasi kriteria, bobot dan kategori.
Tabel 1. Kriteria dan Bobot No Kriteria Kategori Bobot 1 Aspek Pembelajaran (K1) Benefit 0.3 2 Aspek Kecakapan Teknologi (K2) Benefit 0.1 3 Aspek Integritas(K3) Benefit 0.3 4 Aspek Inspiratif(K4) Benefit 0.1 Data yang digunakan sebagai data alternatif adalah singkatan dari daftar nama dosen yang mengajar di Universitas Perwira Purbalingga. Untuk lebih lengkapnya dapat dilihat pada tabel 2 seperti berikut:
Tabel 2. Data Alternatif ID Alternatif Nama Alternatif D-01 AA D-02 ATS D-03 AHP D-04 AD D-05 ARP D-06 ARD D-07 AAA D-08 AF D-09 ABR D-10 ANK D-11 AS D-12 BM D-13 CBKS
D-14 DAM D-15 DS D-16 FH D-17 HA D-18 HP D-19 HAP D-20 HB D-21 IM D-22 ISP D-23 JP D-24 JH D-25 KA D-26 KZT D-27 LAS D-28 MDR D-29 NAS D-30 NBW D-31 RP D-32 RRH D-33 SWA D-34 SRA D-35 SN D-36 SS D-37 SUP D-38 SUW D-39 TD D-40 VBP D-41 WU D-42 YI 3. Implementasi MOORA Pada tahapan ini akan dilakukan implementasi metode MOORA dalam menentukan dosen terbaik berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan pada tahapan sebelumnya. Adapun langkah- langkah dalam mengimplementasikan metode adalah sebagai berikut. a. Menentukan nilai matriks Langkah pertama yang dilakukan dalam melakukan perhitungan metode MOORA yaitu membuat matrik keputusan berdasarkan hasil penilaian. Matrik keputusan hasil penilian dapat dilihat pada tabel 3 seperti berikut ini:
Tabel 3. Data Nilai Matriks
Alternatif K1 K2 K3 K4 AA 3,465 3,430 3,384 3,348 ATS 3,466 3,500 3,350 3,310 AHP 3,319 3,290 3,268 3,210 AD 3,275 3,270 3,244 3,265 ARP 3,249 3,240 3,234 3,208 ARD 3,412 3,320 3,347 3,305 AAA 3,374 3,320 3,298 3,330 AF 3,241 3,160 3,197 3,185 ABR 3,380 3,340 3,338 3,305 ANK 3,417 3,420 3,390 3,373 AS 3,446 3,430 3,448 3,440 BM 3,373 3,380 3,333 3,328 CBKS 3,329 3,190 3,304 3,183 DAM 2,967 2,900 2,898 2,880 DS 3,479 3,430 3,447 3,443 FH 3,027 3,060 2,990 3,003 HA 3,462 3,440 3,403 3,393 HP 3,306 3,270 3,299 3,278 HAP 3,221 3,220 3,186 3,203 HB 3,417 3,410 3,411 3,430 IM 3,626 3,570 3,609 3,550 ISP 3,375 3,350 3,358 3,330 JP 3,083 3,160 3,102 3,118 JH 3,263 3,240 3,228 3,218 KA 3,293 3,230 3,263 3,155 KZT 3,395 3,400 3,356 3,375 LAS 3,437 3,340 3,394 3,338 MDR 3,236 3,200 3,140 3,185 NAS 3,390 3,320 3,369 3,250 NBW 3,528 3,550 3,507 3,483 RP 3,164 3,100 3,147 3,118 RRH 3,389 3,360 3,330 3,373 SWA 3,397 3,480 3,376 3,360 SRA 3,389 3,360 3,347 3,328 SN 3,244 3,240 3,268 3,215 SS 3,341 3,330 3,297 3,283 SUP 3,405 3,350 3,402 3,348 SUW 3,429 3,420 3,420 3,410 TD 3,208 3,070 3,216 3,278 VBP 3,699 3,740 3,712 3,723 WU 3,340 3,270 3,303 3,268 YI 3,529 3,520 3,476 3,393
Dari tabel 3 dapat dibuat sebuah matriks keputusan dari setiap nilai atribut setiap kriteria terhadap alternatif. Hasil dari
matriks keputusan dapat dilihat seperti berikut ini:
X =
3,465 3,430 3,384 3,348 3,466 3,500 3,350 3,310 3,319 3,290 3,268 3,210 3,275 3,270 3,244 3,265 3,249 3,240 3,234 3,208 3,412 3,320 3,347 3,305 3,374 3,320 3,298 3,330 3,241 3,160 3,197 3,185 3,380 3,340 3,338 3,305 3,417 3,420 3,390 3,373 3,446 3,430 3,448 3,440 3,373 3,380 3,333 3,328 3,329 3,190 3,304 3,183 2,967 2,900 2,898 2,880 3,479 3,430 3,447 3,443 3,027 3,060 2,990 3,003 3,462 3,440 3,403 3,393 3,306 3,270 3,299 3,278 3,221 3,220 3,186 3,203 3,417 3,410 3,411 3,430 3,626 3,570 3,609 3,550 3,375 3,350 3,358 3,330 3,083 3,160 3,102 3,118 3,263 3,240 3,228 3,218 3,293 3,230 3,263 3,155 3,395 3,400 3,356 3,375 3,437 3,340 3,394 3,338 3,236 3,200 3,140 3,185 3,390 3,320 3,369 3,250 3,528 3,550 3,507 3,483 3,164 3,100 3,147 3,118 3,389 3,360 3,330 3,373 3,397 3,480 3,376 3,360 3,389 3,360 3,347 3,328 3,244 3,240 3,268 3,215 3,341 3,330 3,297 3,283
3,405 3,350 3,402 3,348 3,429 3,420 3,420 3,410 3,208 3,070 3,216 3,278 3,699 3,740 3,712 3,723 3,340 3,270 3,303 3,268 3,529 3,520 3,476 3,393 b. Nomalisasi Matriks
Tahapan dalam metode ini yaitu melakukan normalisasi matriks dengan cara membagi nilai atribut dengan akar kuadrat dari jumlah kuadrat dan setiap alternatif. Persamaan untuk menghitung normalisasi adalah sebagai berikut:
x * ij = � �� ∑ �=1 � � 2 �� �=1,2,…..�
Perhitungan normalisasi matrik pada setiap kriteria dengan menggunakan persamaan diatas.
1) Kriteria Aspek Pembelajaran (K1)
X 11 = 3,465 3,465 2 +3,466 2 +3,319 2 +…+3,529 2 X 11 = 3,465 472,742 = 3,465 21,743 = 0,159
Proses perhitungan juga dilakukan pada data ke 2 sampai data ke 42.
2) Kriteria Aspek Kecapakan Teknologi (K2)
X 12 = 3,430 3,430 2 +3,500 2 +3,290 2 +…+3,520 2
X 12 = 3,430 465,104 = 3,430 21,566 = 0,159
Proses perhitungan juga dilakukan pada data ke 2 sampai data ke 42 3) Kriteria Aspek Integritas (K3)
X 13 = 3,384 3,384 2 +3,350 2 +3,268 2 +…+3,476 2 X 13 = 3,384 463,447 = 3,384 21,528 = 0,157
Proses perhitungan juga dilakukan pada data ke 2 sampai data ke 42 4) Kriteria Aspek Inspiratif (K4)
X 14 = 3,348 3,348 2 +3,310 2 +3,210 2 +…+3,393 2 X 14 = 3,348 457,598 = 3,348 21,392 = 0,156
Proses perhitungan juga dilakukan pada data ke 2 sampai data ke 42.
Hasil dari perhitungan normalisasi matriks dapat dilihat apada tabel 4 seperti berikut ini. Tabel 4. Hasil Normalisasi Alternatif K1 K2 K3 K4 AA 0,159 0,159 0,157 0,156 ATS 0,159 0,162 0,156 0,155 AHP 0,153 0,153 0,152 0,150 AD 0,151 0,152 0,151 0,153 ARP 0,149 0,150 0,150 0,150 ARD 0,157 0,154 0,155 0,155 AAA 0,155 0,154 0,153 0,156 AF 0,149 0,147 0,148 0,149 ABR 0,155 0,155 0,155 0,155 ANK 0,157 0,159 0,157 0,158 AS 0,159 0,159 0,160 0,161 BM 0,155 0,157 0,155 0,156 CBKS 0,153 0,148 0,153 0,149 DAM 0,136 0,134 0,135 0,135 DS 0,160 0,159 0,160 0,161 FH 0,139 0,142 0,139 0,140 HA 0,159 0,160 0,158 0,159 HP 0,152 0,152 0,153 0,153 HAP 0,148 0,149 0,148 0,150 HB 0,157 0,158 0,158 0,160 IM 0,167 0,166 0,168 0,166 ISP 0,155 0,155 0,156 0,156 JP 0,142 0,147 0,144 0,146 JH 0,150 0,150 0,150 0,150 KA 0,151 0,150 0,152 0,147 KZT 0,156 0,158 0,156 0,158 LAS 0,158 0,155 0,158 0,156 MDR 0,149 0,148 0,146 0,149 NAS 0,156 0,154 0,156 0,152 NBW 0,162 0,165 0,163 0,163 RP 0,146 0,144 0,146 0,146 RRH 0,156 0,156 0,155 0,158 SWA 0,156 0,161 0,157 0,157 SRA 0,159 0,159 0,157 0,156 SN 0,159 0,162 0,156 0,155 SS 0,153 0,153 0,152 0,150 SUP 0,151 0,152 0,151 0,153
SUW 0,149 0,150 0,150 0,150 TD 0,157 0,154 0,155 0,155 VBP 0,155 0,154 0,153 0,156 WU 0,149 0,147 0,148 0,149 YI 0,155 0,155 0,155 0,155 c. Optimasi Matriks Setelah melakukan normalisasi tahapan yang selanjutnya yaitu melakukan optimasi matriks. Persamaan optimasi matriks adalah sebagai berikut:
� � = ∑ �=1 � - ∑ �=�+1 �=� � �� �
Tahapan yang dilakukan pada optimasi matriks ini yaitu melakukan perkalian dari tabel normalisasi dengan nilai bobot pada setiap kriteria yang sudah ditentukan pada tabel 1. Sebagai contoh pada K1 yang memiliki nilai bobot 0,3 dan alternatif AA yang memiliki nilai normalisasi 0,159 maka perhitungan nilai optimasinya pada K1 yaitu 0,3 x 0,159 = 0,048. Hasil perhitungan semua nilai optimasi dari setiap alternatif dapat dilihat pada tabel 5 berikut ini.
Tabel 5. Optimasi Matriks
Alternatif K1 K2 K3 K4 0,3 0,1 0,3 0,1 AA 0,048 0,016 0,047 0,016 ATS 0,048 0,016 0,047 0,015 AHP 0,046 0,015 0,046 0,015 AD 0,045 0,015 0,045 0,015 ARP 0,045 0,015 0,045 0,015 ARD 0,047 0,015 0,047 0,015 AAA 0,047 0,015 0,046 0,016 AF 0,045 0,015 0,045 0,015 ABR 0,047 0,015 0,047 0,015 ANK 0,047 0,016 0,047 0,016 AS 0,048 0,016 0,048 0,016 BM 0,047 0,016 0,046 0,016 CBKS 0,046 0,015 0,046 0,015 DAM 0,041 0,013 0,040 0,013 DS 0,048 0,016 0,048 0,016 FH 0,042 0,014 0,042 0,014 HA 0,048 0,016 0,047 0,016 HP 0,046 0,015 0,046 0,015
HAP 0,044 0,015 0,044 0,015 HB 0,047 0,016 0,048 0,016 IM 0,050 0,017 0,050 0,017 ISP 0,047 0,016 0,047 0,016 JP 0,043 0,015 0,043 0,015 JH 0,045 0,015 0,045 0,015 KA 0,045 0,015 0,045 0,015 KZT 0,047 0,016 0,047 0,016 LAS 0,047 0,015 0,047 0,016 MDR 0,045 0,015 0,044 0,015 NAS 0,047 0,015 0,047 0,015 NBW 0,049 0,016 0,049 0,016 RP 0,044 0,014 0,044 0,015 RRH 0,047 0,016 0,046 0,016 SWA 0,047 0,016 0,047 0,016 SRA 0,047 0,016 0,047 0,016 SN 0,045 0,015 0,046 0,015 SS 0,046 0,015 0,046 0,015 SUP 0,047 0,016 0,047 0,016 SUW 0,047 0,016 0,048 0,016 TD 0,044 0,014 0,045 0,015 VBP 0,051 0,017 0,052 0,017 WU 0,046 0,015 0,046 0,015 YI 0,049 0,016 0,048 0,016 d. Perangkingan Langkah terakhir dalam mengimplementasi MOORA yaitu melakukan perangkingan terhadap hasil perhitungan yang telah dilakukan. Pada proses perangkingan dihitung dengan cara menjumlahkan nilai max atau benefit (nilai keuntungan) dan dikurangi dengan nilai min (nilai kerugian). Pada penelitian ini kriteria yang diperhitungan termasuk dalam nilai benerif sehingga tinggal dijumlahkan dan di urutkan berdasarkan nilai akhir. Hasil perangkingan dari perhitungan nilai akhir dapat dilihat pada tabel 6 berikut ini. Tabel 6. Hasil Perangkingan Alternatif K1+K2+K3+K4 Rangking AA 0,127 10 ATS 0,126 11 AHP 0,122 29 AD 0,121 30
ARP 0,120 34 ARD 0,125 17 AAA 0,123 24 AF 0,119 35 ABR 0,124 23 ANK 0,126 12 AS 0,128 6 BM 0,124 22 CBKS 0,122 28 DAM 0,108 42 DS 0,128 5 FH 0,112 41 HA 0,127 7 HP 0,122 27 HAP 0,119 36 HB 0,127 9 IM 0,133 2 ISP 0,124 20 JP 0,115 40 JH 0,120 33 KA 0,121 31 KZT 0,125 16 LAS 0,126 13 MDR 0,118 38 NAS 0,124 21 NBW 0,130 3 RP 0,116 39 RRH 0,125 19 SWA 0,126 14 SRA 0,125 18 SN 0,120 32 SS 0,123 25 SUP 0,126 15 SUW 0,127 8 TD 0,119 37 VBP 0,138 1 WU 0,123 26 YI 0,129 4
Dari hasil perangkingan yang dilakukan maka dapat diketahui bahwa yang mendapatkan nilai tertinggi yaitu pada alternatif VBP dengan nilai akhir 0,138 sedangkan nilai yang paling rendah pada alternatif DAM dengan nilai akhir 0,108. Dengan melihat hasil perangkingan ini diharapkan dosen dapat selalu meningkatkan kualitas dalam pembelajaran kuliah.

## Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa metode Multi Objective Optimization on The Basic of Ratio (MOORA) dapat membantu dalam melakukan perhitungan penilaian kinerja berdasarkan hasil penilaian dalam pembelajaran kuliah. Dalam implementasinya metode MOORA menghasilkan keputusan yang dapat digunakan untuk membantu dalam menentukan dosen terbaik. Adapun hasil akhir dari perhitungan dengan menggunakan
MOORA yaitu menghasilkan perangkingan dengan nilai tertinggi pada alternatif VBP dengan nilai akhir 0,138.
Adapun saran yang dapat diberikan dari penelitian ini yaitu untuk perguruan tinggi agar selalu memonitoring kinerja dosen dengan tujuan untuk meningkatkan
kualitas pendidikan terutama pada dosen yang memiliki nilai evaluasi kinerja yang rendah serta untuk penelitian selanjutnya sebaiknya menambahkan beberapa aspek penilaian lain yang berkaitan dengan penilaian kinerja dosen.

## Referensi
[1] Agustina, N., & Sutinah, E. 2022.
Penerapan Metode MOORA Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Aplikasi Dompet Digital. 6(2).
[2] Atm, K. J. 2019. Pengembangan Sistem Evaluasi Kinerja Dosen (E-Kuesioner) Stmik Stikom Indonesia. 8(1).
[3] Chikalananda, A., Widiyasono, N., & Gunawan, R. (2020). Implementasi Multi- Objective Optimazation On Basis Of Ratio Analysis (Moora) Pada Sistem Informasi Geografis Rekomendasi Pemilihan Sekolah.
[4] Dewi, N. L. P. P., Purnama, I. N., & Utami, N. W. (2022). Penerapan Data Mining Untuk Clustering Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Algoritma K-Means (Studi
Kasus: STMIK Primakara). Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia , 16 (2), 105. https://doi.org/10.32815/jitika.v16i2.761 [5] Dwi Arista, R. (2023). Multi Objective Optimization in The Basic of Ratio (Moora) In Supporting Decision Making in Measuring Employee Performance Level Case Study PT. Padi Saga Utama. International Journal of Science, Technology & Management, 4(1), 204–211. [6] Gunawan, H., Ahir Yugo Nugroho, Ria Eka Sari, & Adnan Buyung Nst. (2022). Increasing the Accuracy of Recipient Selection for the Smart Indonesia Program (PIP) Using the Moora Method. Formosa Journal of Applied Sciences , 1 (7), 1395–1410. https://doi.org/10.55927/fjas.v1i7.2022
[7] Hendrayana, I. G., & Mahendra, G. S. (2019). Perancangan Metode AHP-MOORA Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Paket Wisata .
[8] Hutagalung, J., & Sari, U. F. 2021. Penerapan Metode K-Means dan MOORA Dalam Penerimaan Bantuan Stimulan Perumahan Swadaya (BSPS). 6(1), 13.
[9] Isa Rosita, Gunawan, & Desi Apriani. (2020). Penerapan Metode Moora Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Media Promosi Sekolah (Studi Kasus: SMK Airlangga Balikpapan). Metik Jurnal , 4 (2),
55–61. https://doi.org/10.47002/metik.v4i2.191 [10] Novita, M., & Yulianti, P. (2020). Pengaruh Kompetensi Sosial dan Kompetensi Profesional Terhadap Penilaian Kinerja Dosen Universitas Dharma Andalas Padang. Jurnal Ekonomi dan Bisnis Dharma Andalas , 22 (2), 241–254. https://doi.org/10.47233/jebd.v22i2.137 [11] Premana, P. H. 2022. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Spesifikasi Laptop High-End Menggunakan Metode MOORA pada UD.Griya IT. 7(2), 11.
[12] Sinaga, D. C. P., Marpaung, P., & Sianipar, B. 2021. The Application of the MOORA Method in the Decision Making System for the Selection of the Best Employees at CV. Lautan Mas. 5(36)
[13] Setyowati, L. (2020.). Determinan Yang Mempengaruhi Kinerja Dosen Dalam Pelaksanaan Tridharma Perguruan Tinggi. Bongaya Journal of Research in Management, 3(2),28-32
[14] Sugiarti, E., Mukrodi, M., & Mawardi, S. (2021). Monitoring Kineja Dosen :Manfaat Dan Dampaknya Terhadap Perguruan Tinggi. Scientific Journal Of Reflection : Economic, Accounting, Management and
Business , 4 (4),
816–822. https://doi.org/10.37481/sjr.v4i4.386 [15] Susanto, S., Hartoyo, H., & Syarief, R. (2021). Model Peningkatan Kompetensi Dosen; Peran Knowledge Sharing, Motivasi, Dan Need For Cognition Dosen Universitas Teuku Umar. Jurnal Aplikasi Bisnis dan Manajemen . https://doi.org/10.17358/jabm.7.1.55