## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Induk Ikan Lele yang Berkualitas Untuk Meningkatkan Produksi Benih Ikan Lele Menggunakan Metode MOORA (Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis)

## Dwi Nanda Cahyo, Muhammad Zunaidi, Widiarti
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma E-mail: lordkazama10@gmail.com 1 , abi.azhura@gmail.com 2

## Abstrak
Permintaan  benih  lele  nasional  terus  meningkat.  Oleh  sebab  itu  pembenihan  lele  adalah  usaha  yang  sangat  prospek  untuk kedepanya.  Kualitas  induk  lele  di  Indonesia  yang  sudah  sangat  menurun  membuat  waktu  budidaya  semakin  lama  serta kualitas benih yang kurang bagus. Untuk mendapatkan produksi benih ikan lele yang bagus,  peneliti harus mencari indukan ikan lele  yang berkualitas terlebih  dahulu. Sebelum dipijahkan, induk  ikan  lele  harus di beri  makan  yang banyak dan juga vitamin  terlebih  dahulu  agar  meningkatkan  hasil  produksinya.  Dalam  hal  ini  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk Menentukan Induk ikan lele yang berkualitas  dibuat menggunakan metode MOORA (Multi-Objective Optimization On The Basis  Of  Ratio  Analisys),  sebuah  metode  yang  akan  menentukan  kesimpulan  untuk  mempermudah  mencari  induk  yang berkualitas.  Hasil  Kesimpulan  dengan  sistem  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  mampu  menentukan  induk  yang  berkualitas beserta Kesimpulan dalam penentuan berdasarkan criteria yang ditentukan sebelumnya.
Kata Kunci: Sistem pendukung keputusan, MOORA, Ikan Lele

## Abstract
The demand for national catfish seeds continues to increase. Therefore, catfish hatchery is a very prospective business for the future. The quality of the catfish parent in Indonesia which has greatly decreased makes the cultivation time longer and the quality of the seeds less good. To get good catfish seeds, researchers must look for quality catfish first. Before spawning, the mother catfish must feed a lot and also vitamins first in order to increase their production. In this case, the Decision Support System  for  Determining  quality  catfish  is  made  using  the  MOORA  (Multi-Objective  Optimization  Based  on  Analysis  of Ratio)  method,  a  method  that  will  determine  the  choice  to  look  for  quality  ones.  Results  Conclusions  with  this  system indicate a system that determines predetermined criteria.
Keywords: Decision Support System, MOORA, Catfish

## 1. PENDAHULUAN
Permintaan  benih  lele  nasional  terus  meningkat.Oleh  sebab  itu  pembenihan  lele  adalah  usaha  yang  sangat prospek  untuk  kedepanya.Kualitas  induk  lele  di  Indonesia  yang  sudah  sangat  menurun  membuat  waktu budidaya  semakin  lama  serta  kualitas  benih  yang  kurang  bagus.Untuk  mendapatkan  produksi  benih  ikan  lele yang  bagus,  peneliti  harus  mencari  indukan  ikan  lele  yang  berkualitas  terlebih  dahulu.Sebelum  dipijahkan, induk  ikan  lele  harus  di  beri  makan  yang  banyak  dan  juga  vitamin  terlebih  dahulu  agar  meningkatkan  hasil produksinya.Untuk  menentukan  induk  ikan  lele  yang  berkualitas  perlu  diketahui  beberapa  kriteria tertentu.Untuk mengatasi permasalahan tersebut, maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan.
Sistem pendukung keputusan adalah sistem berbasis komputer interaktif, yang membantu para pengambil keputusan  untuk  menggunakan  data  dan  berbagai  model  untuk  memecahkan  masalah-masalah  yang  tidak terstruktur.  Bardasarkan  permasalahan  yang  muncul  maka  diperlukan  sistem  pendukung  keputusan  yang menggunakan  metode  yang  tepat  yang  dapat  dijadikan  pertimbangan  untuk  pengambilan  keputusan,  salah satunya  yaitu  metode  MOORA  (Multi-  Objective  Optimization  on  The  Basis  Of  Ratio  Analysis),  metode  ini merupakan  salah  satu  metode  yang  bisa  membantu  pengambilan  keputusan  terhadap  beberapa  alternatif keputusan yang harus diambil dengan beberapa kriteria yang menjadi pertimbangan[1], [2].

## 2. TEORITIS
MOORA (Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analisys) atau multi objektif sistem yang saling mengoptimalkan dua atau  lebih  atribut  yang bertentangan secara  bersamaan. Metode ini  merupakan salah  satu metode  yang  bisa  membantu  pengambilan  keputusan  terhadap  beberapa  alternative,  keputusan  yang  harus diambil dengan beberapa criteria yang menjadi pertimbangan.

## 2.1 Ikan Lele
Ikan  lele  adalah  salah  satu  ikan  air  tawar  yang  paling  banyak  diminati  serta  dikonsumsi  oleh  masyarakat Indonesia dari berbagai lapisan. Harganya yang terjangkau membuat ikan lele terdistribusi secara merata hampir di seluruh pelosok tanah air [3]. Ikan lele merupakan ikan air tawar yang mempunyai prospek masa depan yang cerah  untuk  dibudidayakan,  karena  ikan  lele  mempunyai  kelebihan  dan  keunggulan  yang  khas,  bila dibandingkan dengan  budidaya ikan air tawar lainnya, selain itu juga ikan lele merupakan salah satu jenis ikan ekonomis penting di Indonesia [4].
Ikan  lele  merupakan  salah  satu  komoditas  budidaya  yang  memiliki  berbagai  kelebihan,  diantaranya adalah pertumbuhan cepat dan memiliki kemampuan beradaptasi terhadap lingkungan yang tinggi [5].
Indukan ikan lele adalah tahap awal dalam kegiatan budidaya ikan yang sangat menentukan keberhasilan produksi.  Yang  dilakukan  penyeleksian  untuk  melihat  indukan  siap  pijahkan.  Induk  ikan  lele  yang  bersifat unggul akan mempengaruhi kualitas benih yang dihasilkan. Indukan ikan lele yang berkualitas dapat ditentukan melalui ciri fisik dan faktor genetik.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan (DSS)
Sistem  Pendukung  Keputusan  atau  DSS  biasanya  dibangun  untuk  mendukung  solusi  atau  suatu  masalah  atau untuk  mengevaluasi  suatu  peluang.DSS  yang  seperti  itu  disebut  aplikasi  DSS.Aplikasi  DSS  digunakan  dalam pengambilan  keputusan.Aplikasi  DSS  menggunakan  CBIS (Computer  Based  Information  Systems) yang fleksibel, interaktif dan dapat diadaptasi, yang dikembangkan untuk mendukung solusi atas masalah manajemen spesifik yang tidak terstruktur [6].
Dari  definisi  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sistem  yang membantu  dalam  pengambilan  keputusan  secara  cepat  dan  akurat  pada  sebuah  masalah  dengan  mamasukkan kriteria  dan  data  -  data  yang  relevan  sehingga  sistem  ini  dapat  dijadikan  sistem  pengalihan  pengambilan keputusan secara manual.

## 2.3 Metode Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA)
Metode Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of  Ratio  Analysis (MOORA)  adalah  multiobjektif  sistem mengoptimalkan dua atau lebih attribut yang saling bertentangan secara bersamaan. Metode ini diterapkan untuk memecahkan  masalah  dengan  perhitungan  matematika  yang  kompleks  [1],  [7]. Berikut  ini  adalah  algoritma penyelesaian metode Moora [2], [8], [9], sebagai berikut: 1. Langkah Pertama : Menginput Nilai Kriteria.  Menginputkan nilai kriteria pada suatu alternatif dimana nilai tersebut nantinya akan diproses dan hasilnya akan menjadi sebuah keputusan.
2. Langkah  Kedua  :  Merubah  Nilai  Kriteria  menjadi  matriks  keputusan  Matriks  keputusan  berfungsi  sebagai pengukuran kinerja dari alternatif I th pada atribur J th, M adalah alternatif dan n adalah jumlah atribut dan kemudian  sistem  rasio  dikembangkan  dimana  setiap  kinerja  dari  sebuah  alternatif  pada  sebuah  atribut dibandingkan  dengan  penyebut  yang  merupakan  wakil  untuk  semua  alternatif  dari  atribut tersebut,  Berikut adalah perubahan nilai kriteria menjadi sebuah matriks keputusan:
x = [ 𝑥11 𝑥12 𝑥1𝑛 𝑥21 𝑥22 𝑥2𝑛 𝑥𝑚1 𝑥𝑚2 𝑥𝑚𝑛 ] (1)
3. Langkah  Ketiga  :  Normalisasi  pada  metode  MOORA.  Normalisasi  bertujuan  untuk  menyatukan  setiap element  matriks  sehingga  element  pada  matriks  memiliki  nilai  yang  seragam.  Normalisasi  pada  MOORA dapat dihitung menggunakan persamaan sebagai berikut.
𝑋𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗/√[∑ 𝑚 𝑖 = 1 𝑋 2 𝑖𝑗 ] (2)
4. Langakah Keempat : Mengurangi nilai maximax dan minmax untuk menandakan bahwa sebuah atribut lebih penting  itu  bisa  di  kalikan  dengan  bobot  yang  sesuai  (koefisien  signifikasi).  (Brauers  etal.2009  dalam Ozcelik, 2014). Saat atribut bobot dipertimbangkan perhitungan mengunakan persamaan sebagai berikut.
𝑌 𝑖 = ∑ 𝑔 𝑗₌₁ 𝑤 𝑗 𝑥 𝑖𝑗 ∗ −   ∑ 𝑛 𝑗 = 𝑔 + 1 𝑤 𝑗 𝑤 𝑖𝑗 ∗ (3)
5. Langkah Kelima : Menentukan rangking dari hasil perhitungan MOORA.

## 3. ANALISA DAN HASIL

## 3.1 Analisa Permasalahan
Permasalahan yang dihadapi adalah Bagaimana cara menentukan indukan ikan lele yang berkualitas agar  dapat meningkatkan produksi benih ikan lele. Dari permasalahan tersebut maka dilakukan cara pemilihan induk ikan lele  agar  nantinya  dapat  meningkatkan  hasil  produksi  benih  dari  induk  ikan  lele  yang  sudah  di  pilih.  Untuk memilih indukan yang bagus, maka dapat dicari dari proses pakan, berat, panjang, dan umur ikan. pemprosesan untuk  menentukan  induk  ikan  lele  yang  berkualitas  dengan  menggunakan  metode MOORA dari  data  awal sampai terbentuknya  laporan.  Untuk mendapatkan produksi benih  ikan  lele  yang  bagus,  peneliti  harus  mencari indukan  ikan  lele  yang  berkualitas  terlebih  dahulu.  Sebelum  dipijahkan,  induk  ikan  lele  harus  di  beri  makan yang banyak dan  juga vitamin terlebih dahulu agar meningkatkan hasil produksinya.  Untuk menentukan  induk ikan  lele  yang  berkualitas  perlu  diketahui  beberapa  kriteria  tertentu.  Dalam  menggunakan  metode  MOORA, kriteria  yang  terdapat  dalam  menentukan  indukan  ikan  lele  yang  berkualitas  agar  mendapatkan  benih  yang diinginkan atau berkualitas sebagai berikut :
1. Kriteria Pakan Ikan
2. Kriteria Panjang Induk
3. Kriteria Umur Ikan
4. Kriteria Berat Induk
5. Kriteria Jangka Waktu untuk di Pijahkan Kembali

## 3.2 Algoritma sistem
Pada  Bagian  pembahasan  ini  dijelaskan  secara  umum  bagaimana  cara  menghitung  perbandingan  kriteria penilaian dan perbandingan konsitensi untuk menentukan induk ikan lele yang berkualitas dengan menggunakan metode MOORA  (Multi-Objective  Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio  Analysis) secara  keseluruhan . Adapun langkah-langkah  perhitungan  dengan  menggunakan  metode MOORA  (Multi-Objective  Optimization  On  The Basis Of Ratio Analysis) adalah sebagai berikut . : 1. Menentukan  nilai kriteria.
2. Merubah nilai kriteria menjadi matriks keputusan.
3. Normalisasi pada metode MOORA
4. Mengurangi nilai maximax dan minimax.
5. Menentukan rangking dari hasil metode MOORA

## 3.2.1 Menentukan Nilai Kriteria
Kriteria dalam Menentukan induk ikan lele menggunakan metode Moora (Multi-Objective Optimization On The Basis  Of  Ratio  Analysis). diperlukankriteria-kriteria  dan  bobot  untuk  melakukan  perhitungan  sehingga  akan didapat Alternatif terbaik dan dapat di perhitungkan dalam sistem pendukung keputusan dan menentukan induk ikan lele yang berkualitas.
Tabel 1. Bobot kriteria penilaian Metode Moora
No Nama Kriteria Nilai Bobot 1 Pakan (C1) 0.45 2 Panjang (C2) 0.25 3 Umur (C3) 0.15 4 Berat (C4) 0.1 5 Di pijahkan Kembali (C5) 0.05
Keterangan nilai di ambil dari nilai yang terkecil agar bisa di nilai. Kriteria yang digunakan dalam menentukan induk ikan lele adalah sebagai berikut:
C1 = Pemberian Bobot untuk pakan ikan
Tabel 2. Kriteria Pakan Kode Kriteria Bobot Keterangan Nilai Ket Nilai C1 0,45 Keong Sawah 4 Sangat Baik Pelet 3 Baik Cacing Sutra 2 Cukup Baik Ikan Ruca 1 Cukup C2 = Pemberian Bobot Panjang Induk Tabel 3. Kriteria Panjang Kode Kriteria Bobot Keterangan Nilai Ket Nilai C2 0,25 80 cm 4 Sangat Baik 70 cm 3 Baik 60 cm 2 Cukup Baik 50 cm 1 Cukup C3 = Pemberian Bobot untuk Umur Ikan Tabel 4. Umur Ikan Kode Kriteria Bobot Keterangan Nilai Ket Nilai C3 0,15 1,5 Tahun 4 Sangat Baik 2 Tahun 3 Baik 3 Tahun 2 Cukup Baik
4 Tahun 1 Cukup C4 = Pemberian Bobot untuk Berat Induk Tabel 5. Berat Ikan Kode Kriteria Bobot Keterangan Nilai Ket Nilai C4 0,2 2,5 kg = ± 140 ribu butir telur 4 Sangat Baik 2 kg = ± 110 ribu butir telur 3 Baik 1,5 kg = ± 70 ribu butir telur 2 Cukup Baik 1 kg = ±50 ribu butir telur 1 Cukup C5 = Pemberian Bobot untuk Jangka waktu dipijahkan kembali Tabel 6. pinjahkan kembali Kode Kriteria Bobot Keterangan Nilai Ket Nilai C5 0,05 >=3 Bulan 4 Sangat Baik >=4 Bulan 3 Baik >= 5Bulan 2 Cukup Baik >= 6Bulan 1 Cukup
Contoh  data  menggunakan  sample  sebanyak  10  Induk  Ikan  lele  dengan  menggunakan  kriteria  yang  akan diajukan dalam pengambilan keputusan.
Tabel 8. Tabel penilaian alternative pada setiap Kriteria Nama (C1) (C2) (C3) (C4) (C5) Induk 1 4 4 2 3 3 Induk 2 2 3 2 2 3 Induk 3 3 2 4 4 3 Induk 4 1 3 4 4 3 Induk 5 3 1 2 3 1 Induk 6 4 2 2 2 4 Induk 7 2 4 1 1 4 Induk 8 2 4 3 4 3 Induk 9 1 2 2 2 3 Induk 10 3 2 4 3 1 Optimum Max Max Max Max Max

## 3.2.2 Merubah Nilai Kriteria Menjadi Matriks Keputusan
Setelah  melakukan  nilai  penginputan  data  diatas,  maka  tahap  ke  dua  ialah  melakukan  matriks  keputusan  dan penjumlahan untuk mendapatkan nilai normalisasi. Berikut ini adalah penyelesaian Matriks keputusanX ij
4 4 2 3 3 2 3 2 2 3 3 2 4 4 3 1 3 4 3 4 3 1 2 3 1 4 2 2 2 4 2 4 1 1 4 2 4 3 4 3 1 2 2 2 3 3 2 4 3 1
Bertujuan untuk menyatukan setiap element matriks sehingga pada matriks memiliki nilai yang beragam.
Kriteria 1 (C1) = √4 2 + 2 2 +3 2 + 1 2 +3 2 + 4 2 +2 2 + 2 2 +1 2 + 3 2 = 8,5440 A 11 = 4/8,5440 = 0,4682 A 12 = 2/8,5440 = 0,2341 A 13 = 3/8,5440 = 0,3511 A 14 = 1/8,5440 = 0,1170 A 15 = 4/8,5440 = 0,3511
A 16 = 4/8,5440= 0,4682 A 17 = 2/8,5440 = 0,2341 A 18 = 2/8,5440 = 0,2341 A 19 = 1/8,5440= 0,1170 A 110 = 3/8,5440= 0,3511
Kriteria 2 (C2) = √4 2 + 3 2 +2 2 + 3 2 + 1 2 + 2 2 + 4 2 + 4 2 + 2 2 + 2 2 = 9,1104 A 21 = 4/9,1104 = 0,4391 A 22 = 3/9,1104 = 0,3293 A 23 = 2/9,1104 = 0,2195 A 24 = 3/9,1104 = 0,3293 A 25 = 1/9,1104 = 0,1098 A 26 = 2/9,1104 = 0,2195 A 27 = 4/9,1104 = 0,4391 A 28 = 4/ 9,1104= 0,4391 A 29 = 2/ 9,1104= 0,2195 A 210 = 2/9,1104= 0,2195
Kriteria 3 (C3) = √2 2 + 2 2 + 4 2 + 4 2 +2 2 + 2 2 + 1 2 + 3 2 + 2 2 + 4 2 = 8,8318 A 31 = 2/8,8318= 0,2265 A 32 = 2/8,8318= 0,2265 A 33 = 4/8,8318= 0,4529 A 34 = 4/8,8318= 0,4529 A 35 = 2/8,8318= 0,2265 A 36 = 2/ 8,8318= 0,2265 A 37 = 1/8,8318= 0,1132 A 38 = 3/8,8318= 0,3397 A 39 = 2/8,8318= 0,2265 A 310 = 4/8,8318= 0,4529 Kriteria 4 (C4) = √3 2 + 2 2 +4 2 + 3 2 + 3 2 +2 2 + 1 2 + 4 2 + 2 2 + 3 2 = 9 A 41 = 3/9= 0,3333 A 42 = 2/9= 0,2222 A 43 = 4/9= 0,4444 A 44 = 3/9= 0,3333 A 45 = 3 /9= 0,3333 A 46 = 2/9= 0,2222 A 47 = 1/9= 0,1111 A 48 =4/9= 0,4444 A 49 = 2/9= 0,2222 A 410 = 3/9= 0,3333 Kriteria 5 (C5) = √3 2 + 3 2 + 3 2 + 4 2 + 1 2 + 4 2 + 4 2 + 3 2 + 3 2 + 1 2 = 9,7468 A 51 = 3/9,7468= 0,3078 A 52 = 3/9,7468= 0,3078 A 53 = 3/9,7468= 0,3078 A 54 = 4/9,7468= 0,4104 A 55 = 1/9,7468= 0,1026 A 56 = 4/9,7468= 0,4104 A 57 = 4/9,7468= 0,4104 A 58 = 3/9,7468= 0,3078 A 59 = 3/9,7468= 0,3078 A 510 = 1/9,7468= 0,1026

## 3.2.3 Normalisasi Pada Metoe MOORA
Berdasarkan perhitungan diatas, berikut ini adalah matriks kinerja ternormalisasi yaitu sebagai berikut:
0,4682 0,4391 0,2265 0,3333 0,3078 0,2341 0,3293 0,2265 0,2222 0,3078 0,3511 0,2195 0,4529 0,4444 0,3078 0,1170 0,3293 0,4529 0,3333 0,4104 0,3511 0,1098 0,2265 0,3333 0,1026 0,4682 0,2195 0,2265 0,2222 0,4104 0,2341 0,4391 0,1132 0,1111 0,4104 0,2341 0,4391 0,3397 0,4444 0,3078 0,1170 0,2195 0,2265 0,2222 0,3078 0,3511 0,2195 0,4529 0,3333 0,1026 Tabel 9. Mengoptimalisasi Nilai Atribut * Wj C1 C2 C3 C4 C5 0,4682 *0,45 0,4391 *0,25 0,2265 *0,15 0,3333 * 0,1 0,3078 *0,05 0,2341 *0,45 0,3293 *0,25 0,2265 *0,15 0,2222 * 0,1 0,3078 *0,05 0,3511 *0,45 0,2195 *0,25 0,4529 *0,15 0,4444 * 0,1 0,3078 *0,05 0,1170 *0,45 0,3293 *0,25 0,4529 *0,15 0,3333 * 0,1 0,4104 *0,05 0,3511 *0,45 0,1098 *0,25 0,2265 *0,15 0,3333 * 0,1 0,1026 *0,05 0,4682 *0,45 0,2195 *0,25 0,2265 *0,15 0,2222 * 0,1 0,4104 *0,05 0,2341 *0,45 0,4391 *0,25 0,1132 *0,15 0,1111 * 0,1 0,4104 *0,05 0,2341 *0,45 0,4391 *0,25 0,3397 *0,15 0,4444 * 0,1 0,3078 *0,05 0,1170 *0,45 0,2195 *0,25 0,2265 *0,15 0,2222  * 0,1 0,3078 *0,05 0,3511 *0,45 0,2195 *0,25 0,4529 *0,15 0,3333 * 0,1 0,1026 *0,05 Maka Nilai Xij * Wj yaitu sebagai Berikut : C1 C2 C3 C4 C5 0,2107 0,1098 0,0340 0,0333 0,0154 0,1053 0,0823 0,0340 0,0222 0,0154 0,1580 0,0549 0,0679 0,0444 0,0154 0,0527 0,0823 0,0679 0,0333 0,0205 0,1580 0,0274 0,0340 0,0333 0,0051 0,2107 0,0549 0,0340 0,0222 0,0205 0,1053 0,1098 0,0170 0,0111 0,0205 0,1053 0,1098 0,0510 0,0444 0,0154 0,0527 0,0549 0,0340 0,0222 0,0154 0,1580 0,0549 0,0679 0,0333 0,0051

## 3.2.4 Mengurangi  Nilai Maximax dan Minimax
Kemudian,  setelah  melakukan  perkalian  Xij  dan    Wj,  maka  berikutnya  adalah  menghitung  nilai  Yi  pada table dibawah ini:
Tabel 10. Tabel Nilai Maximax dan Minimax Alternatif C1 + C2 + C3 + C4 + C5 Yi Induk 1 0,2107 0,1098 0,0340 0,0333 0,0154 0,4032 Induk 2 0,1053 0,0823 0,0340 0,0222 0,0154 0,2592 Induk 3 0,1580 0,0549 0,0679 0,0444 0,0154 0,3406 Induk 4 0,0527 0,0823 0,0679 0,0333 0,0205 0,2567 Induk 5 0,1580 0,0274 0,0340 0,0333 0,0051 0,2578 Induk 6 0,2107 0,0549 0,0340 0,0222 0,0205 0,3423 Induk 7 0,1053 0,1098 0,0170 0,0111 0,0205 0,2637 Induk 8 0,1053 0,1098 0,0510 0,0444 0,0154 0,3259 Induk 9 0,0527 0,0549 0,0340 0,0222 0,0154 0,1792 Induk 10 0,1580 0,0549 0,0679 0,0333 0,0051 0,3192

## 3.2.5 Menentukan Rangking dari hasil metode MOORA
Dari  beberapa  tahap  diatas,  sesuai  algoritma  maka  tahap  terakhir  ialah  melakukan  perangkingan,  dan  untuk mengetahui induk ikan lele yang layak dan unggul ialah sebagai berikut
Tabel 11. Perangkingan pada metode MOORA Nama Yi Keterangan Induk 1 0,4032 Berkualitas /Unggul Induk 2 0,2592 Cukup Berkualitas Induk 3 0,3406 Berkualitas /Unggul Induk 4 0,2567 Cukup Berkualitas Induk 5 0,2578 Cukup Berkualitas Induk 6 0,3423 Berkualitas /Unggul Induk 7 0,2637 Cukup Berkualitas Induk 8 0,3259 Berkualitas /Unggul Induk 9 0,1792 Cukup Berkualitas Induk 10 0,3192 Berkualitas /Unggul
Berdasarkan  data  diatas,  nilai  alternatife  tertinggi  dan  memenuhi  syarat,  dimananilai>=  0.3000  dinyatakan memenuhi  syarat.  Maka,  yang  layak  dijadikan  induk  untuk  pemijahan  yang  telah  ditentukan  peternak  sesuai dengan  pemenuhan  criteria  yang  telah  ditentukan  dan  yang  Berkualitasuntuk  dijadikan  induk  adalah  Induk  1, Induk 3, Induk 6, Induk 8, dan Induk 10

## 4. KESIMPULAN
Sebagai penutup dalam penelitian ini, diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Untuk  menentukan  kriteria  induk  ikan  lele  berkualitas,  maka  dilakukan  pengumpulan  data  dan  observasi pada  peternak  ikan  lele  yang  ada  di  Randu  Jaya  Farm  yaitu  dengan  melihat  jenis  pakan  yang  diberikan, berat, panjang ukuran ikan, umur, dan waktu pemijahan kembali.
2. Untuk merancang sistem, dilakukan dengan pemodelan use case diagram terlebih dahulu untuk mengetahui fungsi apa saja  yang ada didalam sistem,  lalu  menentukan aplikasi activity diagram dan  menentukan class diagram  untuk  menggambarkan  struktur  sistem  dari  sesi  kelas  yang  akan  dibuat  dengan  menggunakan program visual studio.
3. Dalam  menerapkan  metode  ini  perlu  dibutuhkan  beberapa  kriteria  untuk  dapat  mendukung  keputusan pemilihan induk ikan lele yang berkualitas.

## REFERENSI
[1] 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.
[2] 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.
[3] D. G. Masyarakat and F. E. Manusia, “FORMULASI BISKUIT DENGAN SUBSTITUSI TEPUNG IKAN LELE DUMBO ( Clarias gariepinus ) DAN ISOLAT PROTEIN KEDELAI ( Glycine max ) SEBAGAI MAKANAN POTENSIAL,” 2009.
[4] A.  Bisma,  Elfrida,  and  L.  Deswati,  “PEMANFAATAN  MIKRO  ORGANISME  LOKAL  (MOL)  DALAM  LIMBAH  KOL  PADA PAKAN  TERHADAP  KELANGSUNGAN  HIDUP  DAN  PERTUMBUHAN  PANJANG  BENIH  IKAN  LELE  (Clarias  sp),”  no. 1985, 1995.
[5] M. Sitio, D. Jubaedah, and M. Syaifudin, “KELANGSUNGAN HIDUP DAN PERTUMBUHAN BENIH IKAN LELE (Clarias sp.) PADA SALINITAS MEDIA YANG BERBEDA,” J. Akuakultur Rawa Indones. , vol. 5, no. 51675403, pp. 4–6, 2017.
[6] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Andi, 2007.
[7] D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[8] J.  Afriany,  L.  Ratna,  S.  Br,  I.  Julianty,  and  E.  L.  Nainggolan,  “Penerapan  MOORA  Untuk  Mendukung  Efektifitas  Keputusan Manajemen Dalam Penentuan Lokasi SPBU,” vol. 5, no. 2, pp. 161–166, 2018.
[9] Mesran, S. D. A. Pardede, A. Harapahap, and A. P. U. Siahaan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Peserta Jaminan Kesehatan Masyarakat (Jamkesmas) Menerapkan Metode MOORA,” Media Inform. Budidarma , vol. Vol 2, No, no. 2, p. hal 16-22, 2018.