http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode FUCOM-MOORA untuk Penentuan Maskapai Favorit
Gede Surya Mahendra*, Anthony Lee, Gede Dharma Sahasra Muni Program Studi Teknik Informatika, STMIK STIKOM Indonesia Jalan Tukad Pakerisan No 97, Denpasar, Indonesia, 80225 *e-mail: gede.mahendra@stiki-indonesia.ac.id
( received : 13April 2021, revised : 24 Juli 2021, accepted : 1 Agustus 2021)

## Abstrak
Sejak dikeluarkannya berupa serangkaian langkah deregulasi pada tahun 1999, perkembangan industri jasa  udara  Indonesia  semakin  berkembang.  Namun  masih  terdapat  fakta  bahwa  banyak  maskapai mengalami  berbagai  kendala  sebelum  dan  selama  penerbangan.  Pada  tahun  2021  saja,  terdapat berbagai permasalahan pada pesawat maskapai mulai dari masalah mesin, kendala teknis, kerusakan ban,  gangguan  cockpit,  hingga  masalah  tekanan  udara.  Pelanggan  maskapai  memiliki  pertimbangan serta  preferensi  pribadi  untuk  memilih  maskapai  perjalanannya.  Banyaknya  pilihan  maskapai  serta banyaknya  pertimbangan  seringkali  membingungkan  pelanggan.  Untuk  menanggulangi  hal  tersebut, sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  dapat  dipergunakan  untuk  memberikan  rekomendasi  dalam memilih  maskapai  yang  sesuai  dengan  pilihan  pelanggan.  Penelitian  ini  telah  berhasil mengimplementasikan  FUCOM-MOORA  dalam  penentuan  maskapai  favorit  di  Indonesia berdasarkan  narasumber  yang  dilakukan  sampling,  dengan  menggunakan  8  kriteria  dan  6  alternatif yang  diujikan.  Pada  perhitungan  pembobotan  kriteria  menggunakan  FUCOM  menunjukkan  bahwa faktor harga (C5) merupakan faktor yang paling diperhitungkan. Perhitungan menggunakan FUCOM- MOORA menunjukkan bahwa Garuda Indonesia menjadi maskapai favorit di Indonesia dengan nilai preferensi  sebesar  0,30204,  disusul  dengan  Citilink  menjadi  maskapai  favorit  kedua,  Batik  Air menempati  peringkat  ketiga.  Pengujian  menggunakan  analisis  konsistensi  menunjukkan  bahwa Garuda  Indonesia  tetap  stabil  menjadi  pilihan  pertama  dengan  menempati  15  kali  peringkat  teratas dari 17 pengujian dengan rata-rata sebaran peringkat sebesar 1,23466.
Kata kunci: FUCOM, MOORA, SPK, Maskapai, Indonesia

## Abstract
Since  the  issuance  of  a  series  of  deregulation  steps  in  1999,  the  development  of  Indonesia's  air services  industry  has  continued  to  develop.  However,  there  is  still  the  fact  that  many  airlines experience  various  problems  before  and  during  the  flight.  In  2021  alone,  there  will  be  various problems  with  airline  aircraft  ranging  from  engine  problems,  technical  problems,  tire  damage, cockpit  problems,  to  air  pressure  problems.  Airline  customers  have  personal  considerations  and preferences  in  choosing  their  travel  carrier.  The  many  choices  of  airlines  and  many  considerations often confuse customers. To overcome this, a decision support system (DSS) can be used to provide recommendations  in  selecting  airlines  that  are  in  accordance  with  customer  preferences.  This research  has  successfully  implemented  FUCOM-MOORA  in  determining  the  favorite  airlines  in Indonesia based on resource persons who were sampled, using 8 criteria and 6 tested alternatives. In calculating the weighting of the criteria using FUCOM, it shows that the price factor (C5) is the most calculated  factor.  Calculations  using  FUCOM-MOORA  show  that  Garuda  Indonesia  is  the  favorite airline in Indonesia with a preference value of 0.30204, followed by Citilink being the second favorite airline,  Batik  Air  in  third  place.  Testing  using  consistency  analysis  shows  that  Garuda  Indonesia remains  stable  as  the  first  choice  by  occupying  the  top  15  out  of  17  tests  with  an  average  ranking distribution of 1.23466.
Keywords: FUCOM, MOORA, DSS, Airlines, Indonesia

## 1 Pendahuluan
Sejak  dikeluarkannya  berupa  serangkaian  langkah  deregulasi  pada  tahun  1999,  perkembangan industri  jasa  udara  Indonesia  semakin  berkembang.  Banyaknya  maskapai  yang  beroperasi  di Indonesia  secara  langsung  membawa  persaingan  yang  ketat.  Namun  masih  terdapat  fakta  bahwa banyak  maskapai  mengalami  berbagai  kendala  sebelum  dan  selama  penerbangan.  Pada  tahun  2021 saja,  terdapat  berbagai  permasalahan  pada  pesawat  maskapai  mulai  dari  masalah  mesin,  kendala teknis, kerusakan ban, gangguan cockpit, hingga masalah tekanan udara [1]. Kondisi COVID-19 juga telah  menghambat  kondisi  bisnis  maskapai  penerbangan.  Produsen  pesawat  Airbus  mengumumkan bahwa akibat pandemi, kerugiannya mencapai 18,8 triliun rupiah[2]. Tidak hanya terdampak kepada perusahaan,  sebanyak  25  juta  orang  menganggur  akibat  COVID-19,  dan  angka-angka  ini  terus meningkat  mengikuti  grafik  durasi  pandemi[3].  Peningkatan  layanan  maskapai  terus  dilakukan, terutama  di  masa  pandemi.  Salah  satunya  dengan  memberikan  layanan  free  rapid  test  antigen  yang dilaksanakan oleh Garuda Indonesia, Lion Air, Batik Air, Nam Air serta Sriwijaya Air[4].
Semakin  baik  standar  kualitas  layanan  dari  maskapai  yang  dipilih,  semakin  besar  pula  minat calon  penumpang  untuk  menggunakan  layanannya[5].  TripAdvisor  merupakan  salah  satu  situs  yang bergerak di bidang booking online dan memberikan informasi berbagai akomodasi di berbagai daerah di  belahan  dunia[6].  Pelanggan  TripAdvisor  memiliki  fitur  yang  memungkinkan  untuk  menilai akomodasi  yang  digunakan  secara  online.  Rating  tersebut  dapat  digunakan  oleh  semua  pihak berdampak  terhadap  peningkatkan  kualitas  layanan  dan  memberikan  informasi  terkait  akomodasi unggulan tersebut. Meskipun demikian,  pelanggan  maskapai memiliki pertimbangan serta preferensi pribadi  untuk  memilih  maskapai  perjalanannya.  Banyaknya  pilihan  maskapai  serta  banyaknya pertimbangan  seringkali  membingungkan  pelanggan.  Untuk  menanggulangi  hal  tersebut,  sistem pendukung  keputusan  (SPK)  dapat  dipergunakan  untuk  memberikan  rekomendasi  dalam  memilih maskapai yang sesuai dengan pilihan pelanggan. SPK adalah sistem efektif yang menggunakan aturan keputusan,  model  analisis,  basis  data  komprehensif,  dan  pengetahuan  pembuat  keputusan  untuk membantu membuat keputusan yang kompleks [7]–[9].
Dalam  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  adalah  kombinasi  dari  FUCOM-MOORA. Kombinasi metode tersebut dipilih karena FUCOM memiliki keunggulan berupa algoritma yang lebih sederhana,  hasil  pembobotan  kriteria  yang  lebih  kredibel,  serta  proses  perbandingan  antar  kriteria yang  lebih  sedikit  dan  memungkinkan  untuk  menggunakan  integer,  nilai  desimal  atau  skala  yang sudah ditentukan sebelumnya sehingga lebih fleksibel dibandingkan dengan AHP ataupun BWM[10]– [12].  MOORA  memiliki  tingkat  fleksibilitas  dan  kemudahan  untuk  dipahami  dalam  memisahkan subjektif  dari  suatu  proses  evaluasi  ke  dalam  kriteria  bobot  keputusan  dengan  beberapa  atribut pengambilan  keputusan  [13]–[16].  Namun  demikian  belum  ada  analisis  komprehensif  mengenai bagaimana  perbandingan  antar  kombinasi  metode  tersebut  dari  sisi  analisis  konsistensi,  beberapa pengambil  keputusan  yang  memiliki  pembobotan  berbeda,  dan  bagaimana  pengujian  menggunakan analisis  konsistensinya.  Maka  dari  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  perhitungan kombinasi  metode  FUCOM-  MOORA  dan  menganalisis  konsistensi  kombinasi  metode  tersebut. Urgensi  dari  penelitian  ini  apabila  tidak  direalisasikan  akan  mengakibatkan  pengembangan  SPK metode  ini  menjadi  stagnan  dan  hanya  mencapai  tahap  perhitungan  manual  dan  perancangan  saja, hingga dapat menghambat inovasi dibidang SPK.

## 2 Tinjauan Literatur
Maskapai  penerbangan  atau  badan  usaha  angkutan  udara  adalah  badan  usaha  angkutan  udara adalah badan usaha milik negara, badan usaha milik daerah, atau badan hukum Indonesia berben-tuk perseroan  terbatas,  yang  kegiatan  utamanya  mengoperasikan  pesawat  udara  un-tuk  digunakan mengangkut  penumpang,  kargo,  dan/atau  pos  dengan  memungut  pembayaran,  sesuai  dengan penjelasan Peraturan Menteri Perhubungan Nomor PM 77 Tahun 2011, Pasal 1 Ayat 5 [17]. Angkutan udara  niaga  berjadwal  adalah  angkutan  udara  niaga  yang  dilaksanakan  pada  rute  dan  jadwal penerbangan  yang  tetap  dan  teratur  dengan  tarif  tertentu  dan  dipublikasikan  [18].  Perusahaan  yang termasuk  dalam  maskapai  penerbangan  berjadwal  di  Indonesia  adalah  Aviastar,  Batik  Air,  Citilink, Garuda  Indonesia,  Indonesia  AirAsia,  Indonesia  Metro  Aviation,  Kalstar  Aviation,  Lion  Air,  NAM Air, Sriwijaya Air, Susi Air, TransNusa, Wings Air, dan Xpress Air.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Full  Consistency  Method (FUCOM)  yang  merupakan  bagian  dari  MCDM.  FUCOM dikembangkan  oleh  Dragan  Pamučar,  Željko  Stević  serta  Siniša  Sremac  pada  tahun  2018  dan dikembangkan  berdasarkan  prinsip  perbandingan  berpasangan  dan  validasi  dari  hasil  deviasi  dari konsistensi  maksimum  (de viation  from  full  consistency/ DFC)  [19].  Selain  memiliki  jumlah  kriteria perbandingan  berpasangan  yang  sedikit,  FUCOM  memiliki  kemampuan  untuk  memvalidasi  hasil dengan mendefinisikan deviasi dari konsistensi maksimum perbandingan dan menghargai transitivitas (pelengkap)  dalam  kriteria  perbandingan  berpasangan.  FUCOM  juga  mengakomodasi  pengaruh subjektif  dari  penentu  keputusan  terhadap  nilai  akhir  bobot  kriteria.  Hal  ini  mengacu  pada  langkah pertama  dan  kedua  pada  FUCOM,  dimana  penentu  keputusan  memberikan  peringkat  kriteria berdasarkan preferensi pribadi mereka dan melakukan perbandingan berpasangan dengan memberikan ranking pada kriteria yang telah ditentukan[20]. Berikut ini merupakan prosedur untuk mendapatkan pembobotan  kriteria  menggunakan  FUCOM.  Pada  langkah  pertama,  kriteria  dari  kumpulan  kriteria evaluasi  yang  telah  ditentukan  dan  diberi  peringkat.  Pemeringkatan  dilakukan  sesuai  dengan kesesuaian kriteria, yaitu mulai dari kriteria yang diharapkan memiliki bobot koefisien paling tinggi hingga  ke  kriteria  paling  tidak  signifikan.  Dengan  demikian,  kriteria  yang  diurutkan  sesuai  dengan nilai yang diharapkan dari koefisien bobot diperoleh [21]:
( ) ( ) ( ) (1)
Pada  langkah  kedua,  perbandingan  kriteria  peringkat  dilakukan  perhitungan  prioritas  komparatif ( ( ) ; di mana adalah peringkat kriteria) dengan menggunakan formula:
(   ) (2)
Sedangkan transivitas matematis dari prioritas komparatif dihitung dengan menggunakan formula:
(   ) (   ) (   ) (3)
Pada  langkah  ketiga,  nilai  akhir  dari  koefisien  bobot  kriteria  evaluasi  dihitung  menggunakan  fungsi minimasi dengan formula:
| ( ) (   ) (   ) | | ( ) (   ) (   ) (   ) (   ) | (4)
∑
Metode Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of  Ratio  Analysis (MOORA)  digunakan sebagai  salah  satu  penentuan  perangkingan  dalam  penentuan  ekowisata  pedesaan.  Metode  MOORA adalah  sistem  multi  objektif  yang  mengoptimalkan  dua  atau  lebih  atribut  yang  saling  bertentangan secara  bersamaan,  yang  diperkenalkan  oleh  Brauers  dan  Zavadkas[22].  Metode  ini  pertama  kali digunakan  oleh  Braurers  pada  tahun  2004  dalam  suatu  pengambilan  dengan  multi-kriteria,  yang banyak diaplikasikan dalam berbagai bidang seperti manajemen, bangunan, kontraktor, desain jalan, dan  ekonomi.  Pendekatan  yang  dilakukan  MOORA  didefinisikan  sebagai  suatu  proses  secara bersamaan  guna  mengoptimalkan  dua  atau  lebih  yang  saling  bertentangan  pada  beberapa  kendala. Metode  MOORA  memiliki  fleksibilitas  dan  kemudahan  untuk  dipahami  dan  dipisahkan  bagian subjektif  dari  suatu  proses  evaluasi  ke  dalam  kriteria  bobot  keputusan  dengan  beberapa  atribut pengambil keputusan[23]. Nilai preferensi menggunakan MOORA dapat dihitung dengan persamaan sebagai berikut [24]:
∑ ∑
(5)
Volume 10, Nomor 3, Tahun 2021: 562-574

## 3 Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini mengikuti tahapan model Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM)[25]–[28]. Framework ini diharapkan mampu untuk menganalisis  permasalahan  bisnis  dan  kondisi  yang  sedang  terjadi,  memberikan  transformasi  data yang sesuai hingga memberikan model yang dapat menilai efektivitas dan mendokumentasikan hasil yang didapatkan. Fase model proses CRISP-DM dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Fase Model Proses CRISP-DM
Tahap pertama adalah tahap business understanding dimana digunakan untuk menentukan tujuan bisnis,  melakukan  analisis  situasi  bisnis,  hingga  penentuan  tujuan  dari  SPK.  Tahap  ini  dilakukan analisis  dari  hasil  observasi,  wawancara  dan  dokumen  pendukung  tujuan  dan  hasil  penelitian. TripAdvisor merupakan situs yang memberikan review akomodasi perjalanan dan wisata, yang salah satunya  adalah  review  mengenai  maskapai  di  Indonesia.  Pada  TripAdvisor  hanya  memberikan paparan  nilai  tanpa  mempertimbangkan  preferensi  dari  konsumen.  Masing-masing  konsumen memiliki pertimbangannya sendiri dan terdapat banyak pilihan maskapai di Indonesia yang memiliki kebijakan dan standar kualitas layanan yang mirip, sering membingungkan konsumen. Pada penelitian ini  akan  mengambil  data  pada  TripAdvisor  sebagai  data  alternatif  dan  menggunakan  3  narasumber untuk  memberikan  preferensi  pemilihan  maskapai.  Metode  yang  digunakan  adalah  kombinasi FUCOM-MOORA. Contoh review maskapai pada TripAdvisor dapat dilihat pada Gambar 2.
Business Understanding Data Understanding Data Preparation Modelling Evaluation Deployment Data
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 2. Review Maskapai pada TripAdvisor
Selanjutnya  terdapat  tahap  data  understanding,  untuk  pengumpulan  data,  kemudian  melakukan analisa  data  serta  melakukan  evaluasi  kualitas  data  yang  digunakan  dalam  penelitian.  Untuk  dapat memberikan rekomendasi pada konsumen, perlu mendapatkan data kriteria dan alternatif yang sesuai. Kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi  kenyamanan  ( legroom  &  seat  comfort –  C1), hiburan  ( in-flight  entertainment –  C2),  pengalaman  terbang  ( on  board  experience -  C3),  pelayanan pelanggan  ( customer  service –  C4),  harga  ( pricing -  C5),  kebersihan  ( cleanliness –  C6),  fasilitas check-in  ( check in and  boarding –  C7),  serta  hidangan  ( food  and  baverages – C8).  Untuk  alternatif yang digunakan adalah maskapai niaga berjadwal di Indonesia sebanyak 6 perusahaan maskapai, yaitu Batik Air, Citilink, Garuda Indonesia, Indonesia AirAsia, Lion Air dan NAM Air.
Dalam  tahapan  selanjutnya  yakni  tahap  data  preparation  meliputi  pemilihan  data  yang  akan digunakan dan data yang akan dikeluarkan untuk dimasukkan dalam perhitungan SPK. Dalam tahap ini juga dilakukan data cleaning untuk memperbaiki, menghapus atau mengabaikan noise pada data. Ketiga  narasumber  akan  melakukan  pembobotan  kriteria  menggunakan  FUCOM.  Data  maskapai sebagai alternatif akan dilakukan penilaian berdasarkan kriteria yang telah ditentukan sebelumnya.
Merujuk pada tahap business understanding telah dipilih tools , teknik ataupun metode yang akan digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  FUCOM-MOORA  untuk  penentuan  maskapai  favorit  di Indonesia. Pada tahap modeling ini akan dijelaskan tata cara mengenai penggunaan metode tersebut. Sebelum  melanjutkan  penelitian  dapat  melakukan test design dengan  data  sementara  untuk membuktikan  metode  tersebut  dapat  digunakan. Flowchart penggunaan  metode  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Volume 10, Nomor 3, Tahun 2021: 562-574
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 3. Flowchart Penggunaan Metode FUCOM-MOORA
Langkah pertama adalah persiapan data perbandingan antar kriteria yang bersumber dari decision maker sebagai narasumber, dan data alternatif yang berasal dari data maskapai pada TripAdvisor OJT. Dengan  menggunakan  metode  FUCOM,  untuk  menentukan  data  pembobotan  kriteria,  dimulai  dari memberikan tingkat signifikansi kriteria, prioritas komparatif dan perhitungan koefesien bobot kriteria dengan  fungsi  minimasi  menggunakan  LINGO.    Selanjutnya,  data  alternatif  dilakukan  normalisasi menggunakan metode MOORA sehingga menghasilkan data normalisasi alternatif. Data pembobotan kriteria  menggunakan  metode  FUCOM  dan  data  normalisasi  alternatif  menggunakan  metode MOORA akan dilakukan perhitungan normalisasi terbobot dan menghitung nilai preferensi dan akan menghasilkan nilai preferensi yang dapat dilakukan perangkingan untuk dapat menentukan maskapai favorit di Indonesia. Nilai preferensi yang lebih tinggi merupakan rekomendasi maskapai yang lebih baik.
Tahap  evaluation  dilakukan  pengujian  baik  pada  hasil  rekomendasi  dari  SPK  maupun  kinerja dari  metode  yang  dipergunakan.  Analisis  konsistensi  digunakan  untuk  mendapatkan  seberapa konsisten  metode  FUCOM-MOORA  dengan  kondisi lower  is  better .  Tahap  terakhir  adalah deployment,  dimana  dilakukan  perencanaan deployment berdasarkan  evaluasi  yang  telah  dilakukan sebelumnya.  Apabila  hasil  uji  menunjukkan  hasil  yang  baik,  maka  dapat  direncakan deployment selanjutnya. Selain merencanakan deployment juga dapat direncanakan mengenai rencana monitoring dan maintenance hingga menghasilkan final report dan publikasi ilmiah terkait hasil penelitian.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Untuk  dapat  melakukan  perhitungan  menggunakan  metode  FUCOM-MOORA,  sebelumnya dilakukan  pembobotan  kriteria  penentuan  maskapai  favorit  berdasarkan  data  kuisioner  dari narasumber  yang  telah  paham  dengan  baik  mengenai  penggunaan  maskapai  secara  aktif,  yang ditransformasikan  dalam  metode  FUCOM  sebagai  perbandingan  antar  kriteria  dan  data  maskapai digunakan sebagai data alternatif. Jumlah narasumber yang digunakan untuk melakukan perbandingan antar kriteria untuk menghasilkan pembobotan kriteria sebanyak 3 orang, dan jumlah maskapai yang digunakan adalah 6 perusahaan maskapai.
Menggunakan  metode  FUCOM,  ketiga  narasumber  memberikan  penilaian  pembobotan  kriteria dengan  cara  memberikan  pemeringkatan  signifikansi  kriteria,  dan  kemudian  dilakukan  perhitungan rasio  koefesien  dan  transivitas  matematis.  Narasumber  memilih  kriteria  yang  paling  disukai  dan memberikan  nilai  1,  dan  diberikan  nilai  yang  sama  dengan  sebelumnya  atau  diberikan  penambahan nilai  secara  ordinal  atau  desimal  pada  kriteria  yang  disukai  selanjutnya  hingga  akhir,  sehingga
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
pembobotan bernilai lower is better . Pembobotan ketiga narasumber terhadap masing-masing kriteria dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Pembobotan Kriteria Berdasarkan Ketiga Narasumber
Kriteria
C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8
Pembobotan Narasumber 1 (NS1)  1,1  1,9  1,5  1,6  1,0  1,4  2,1  2,5 Pembobotan Narasumber 2 (NS2)  1,0  2,0  1,8  1,4  1,2  1,6  2,2  2,5 Pembobotan Narasumber 3 (NS3)  1,5  1,1  1,9  2,4  1,0  1,7  1,3  2,1
Selanjutnya perhitungan difokuskan pada Narasumber 1 (NS1) dan perhitungan pada narasumber lainnya mengikuti dengan perhitungan NS1. Pembobotan NS1 dilakukan pengurutan dari pembobotan terkecil  hingga  terbesar.  Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  perhitungan  prioritas  komparatif  yang nilainya  merupakan  rasio  koefesien  bobot  dan  juga  perhitungan  transivitas  matematis  berdasarkan rasio koefesien bobot. Pengurutuan Pembobotan Kriteria pada NS 1 ditampilkan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Pengurutan Pembobotan Kriteria Berdasarkan Narasumber 1
Kriteria
C5  C1  C6  C3  C4  C2  C7  C8
Pembobotan NS 1  1,0  1,1  1,4  1,5  1,6  1,9  2,1  2,5
Perhitungan  prioritas  komparatif  dan  rasio  koefesien  bobot  pada  NS1,  dihitung  menggunakan langkah-langkah sebagai berikut.
(   ) ⁄ ⁄ ⁄ ; ⁄ ⁄ ⁄ ⁄ ⁄ ⁄ ; ⁄ ⁄ ⁄ ⁄ ⁄ ⁄ ; ⁄ ⁄ ⁄ ⁄ ⁄ ⁄
Perhitungan  transivitas  matematis  dari  hasil  perhitungan  rasio  koefesien  bobot  pada  NS1, dihitung menggunakan langkah-langkah sebagai berikut.
(   ) (   ) (   ) ⁄ ; ⁄ ⁄ ; ⁄ ⁄ ; ⁄
Hasil akhir dari pemodelan matematika untuk menentukan koefisien bobot kriteria evaluasi pada narasumber 1 adalah sebagai berikut.
| |      | |      | |      | |      | | | |      | |
| |      | |      | |      | |      | | | |
∑
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Kemudian pemodelan matematika yang didapat diselesaikan menggunakan bantuan program aplikasi LINGO untuk melakukan fungsi minimasi. Notasi dan hasil fungsi minimasi untuk mencari koefisien bobot kriteria evaluasi FUCOM menggunakan LINGO dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Notasi dan Hasil Fungsi Minimasi Untuk Mencari Koefisien Bobot Kriteria Evaluasi FUCOM Menggunakan LINGO
Untuk  menemukan  rata-rata  terbobot  dari  semua  narasumber,  perhitungan  geometric  mean (GeoMean) dilakukan berdasarkan pembobotan kriteria  seluruh narasumber, yang hasilnya disajikan pada tabel  3. Pembobotan yang akan digunakan adalah hasil normalisasi dari GeoMean dari seluruh narasumber.  Berdasarkan  pembobotan  kriteria  dari  seluruh  narasumber,  ditentukan  bahwa  faktor harga  (C5)  yang  mencapai  17%  merupakan  faktor  yang  menjadi  focus  utama  pemilihan  maskapai disusul  dengan  kenyamanan  (C1)  yang  mencapai  16%,  dan  faktor  kebersihan  (C6)  dan  pelayanan pelanggan (C4) menjadi faktor terbesar selanjutnya yang mencapai sekitar 12%.
Tabel 3. Koefisien Bobot Kriteria Evaluasi Narasumber dan Geometric Mean
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 SUM NS1 0,17096  0,09898  0,12537  0,11754  0,18806  0,13433  0,08955  0,07522  1 NS2 0,17997  0,10587  0,11248  0,13844  0,14998  0,12855  0,09472  0,08999  1 NS3 0,12855  0,14998  0,09472  0,10587  0,17997  0,11248  0,13844  0,08999  1 GeoMean 0,15815  0,11626  0,11013  0,11988  0,17186  0,12477  0,10550  0,08477  0,99132 Normalisasi GeoMean 0,15953  0,11728  0,11110  0,12093  0,17337  0,12586  0,10643  0,08551  1
Setelah mendapatkan pembobotan kriteria menggunakan FUCOM, selanjutnya dapat menghitung nilai  preferensi  menggunakan  MOORA.  Pada  garis  besarnya,  dalam  perhitungan  nilai  preferensi dimulai dari normalisasi nilai alternatif, perhitungan normalisasi alternatif terbobot, menghitung nilai preferensi  dan  pemeringkatan.  Data  alternatif  maskapai  yang  digunakan  pada  perhitungan  ini ditampilkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Data Alternatif Maskapai Alternatif C1  C2  C3  C4  C5 C6  C7  C8 Batik Air 80 35 35 35 624.645 35 35 30 Citilink 70 25 35 40 512.152 40 40 30 Garuda Indonesia 80 40 40 40 851.212 45 40 40 Indonesia AirAsia   65 20 30 35 421.969 40 40 30 Lion Air 60 20 25 30 449.352 30 30 20 NAM Air 60    15    25    35    430.914    35    40    35
Berdasarkan data alternatif yang telah ditentukan sebelumnya, perhitungan berikut menunjukkan contoh  penghitungan  nilai  normalisasi  untuk  alternatif  Batik  Air  menggunakan  MOORA.  Untuk
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
alternatif berikutnya, gunakan rumus yang sama untuk menghasilkan nilai normalisasi alternatif yang ditunjukkan pada Tabel 5.
√[∑ (   ) ]
√[(  )  (  )  (  )  (  )  (  )  (  ) ] ; √[(  )  (  )  (  )  (  )  (  )  (  ) ] ; √[(  )  (  )  (  )  (  )  (  )  (  ) ] ; √[(  )  (  )  (  )  (  )  (  )  (  ) ] ; √[(       )  (       )  (       )  (       )  (       )  (        ) ] ; √[(  )  (  )  (  )  (  )  (  )  (  ) ] ; √[(  )  (  )  (  )  (  )  (  )  (  ) ] ; √[(  )  (  )  (  )  (  )  (  )  (  ) ] Tabel 5. Data Normalisasi Alternatif Maskapai Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 Batik Air 0,4688 0,5232 0,4445 0,3969 0,4482 0,3780 0,3791 0,3897 Citilink 0,4102 0,3737 0,4445 0,4536 0,3674 0,4320 0,4332 0,3897 Garuda Indonesia 0,4688 0,5979 0,5080 0,4536 0,6107 0,4860 0,4332 0,5197 Indonesia AirAsia  0,3809 0,2990 0,3810 0,3969 0,3027 0,4320 0,4332 0,3897 Lion Air 0,3516 0,2990 0,3175 0,3402 0,3224 0,3240 0,3249 0,2598 NAM Air 0,3516  0,2242  0,3175  0,3969  0,3092  0,3780  0,4332  0,4547
Setelah  didapatkan  nilai  normalisasi  alternatif,  perhitungan  nilai  preferensi  pada  MOORA dilanjutkan  pada  perhitungan  nilai  optimasi.  Perhitungan  berikut  menunjukkan  nilai  preferensi  yang dihitung  menggunakan  FUCOM-MOORA  pada  alternatif  Batik  Air.  Untuk  alternatif  berikutnya, gunakan  rumus  yang  sama  untuk  menghasilkan  nilai  preferensi  penentuan  maskapai  favorit menggunakan FUCOM-MOORA yang ditunjukkan pada Tabel 6.

## ∑
∑
[ (                )  (                ) (                )  (                ) (                )  (                ) (                ) ]   (                ) [                                                                   ] Tabel 6. Nilai Preferensi Penentuan Maskapai Favorit Alternatif Nilai Preferensi  Peringkat Garuda Indonesia 0,30204 Peringkat ke-1 Citilink 0,28360 Peringkat ke-2 Batik Air 0,27707 Peringkat ke-3 Indonesia AirAsia  0,26747 Peringkat ke-4 NAM Air 0,24462 Peringkat ke-5 Lion Air 0,20925 Peringkat ke-6
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 5. Grafik Nilai Preferensi Penentuan Maskapai Favorit Menggunakan FUCOM- MOORA
Grafik  pemeringkatan  nilai  preferensi  penentuan  maskapai  favorit  menggunakan  FUCOM- MOORA  ditunjukkan  pada  Gambar  5.  Hasil  dari  perhitungan  menggunakan  FUCOM-MOORA menunjukkan  bahwa  Garuda  Indonesia  menjadi  maskapai  terfavorit  di  Indonesia,  di  susul  dengan Citilink,  Batik  Air,  Indonesia  AirAsia,  NAM  Air  dan  Lion  Air  menjadi  posisi  terakhir  berdasarkan data  yang  diujikan.  Pengujian  terhadap  perangkingan  pada  FUCOM-MOORA  dilakukan menggunakan  analisis  konsistensi,  dengan  tujuan  mencari  seberapa  konsisten  suatu  pemeringkatan alternatif  terhadap  perubahan  kondisi  pembobotan  kriteria.  Terdapat  17  skenario  yang  ditawarkan untuk menghitung analisis konsistensi, yang ditampilkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Skenario Pembobotan Antar Kriteria untuk Analisis Konsistensi Ternormalisasi
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 Skenario Awal 0,15953  0,11728  0,11110  0,12093  0,17337  0,12586  0,10643  0,08551 Skenario 0,43969  0,07819  0,07406  0,08062  0,11558  0,08391  0,07095  0,05701 Skenario 0,10635  0,41152  0,07406  0,08062  0,11558  0,08391  0,07095  0,05701 Skenario 0,10635  0,07819  0,40740  0,08062  0,11558  0,08391  0,07095  0,05701 Skenario 0,10635  0,07819  0,07406  0,41395  0,11558  0,08391  0,07095  0,05701 Skenario 0,10635  0,07819  0,07406  0,08062  0,44891  0,08391  0,07095  0,05701 Skenario 0,10635  0,07819  0,07406  0,08062  0,11558  0,41724  0,07095  0,05701 Skenario 0,10635  0,07819  0,07406  0,08062  0,11558  0,08391  0,40428  0,05701 Skenario 0,10635  0,07819  0,07406  0,08062  0,11558  0,08391  0,07095  0,39034 Skenario 0,57977  0,05864  0,05555  0,06046  0,08668  0,06293  0,05321  0,04276 Skenario 0,07977  0,55864  0,05555  0,06046  0,08668  0,06293  0,05321  0,04276 Skenario 0,07977  0,05864  0,55555  0,06046  0,08668  0,06293  0,05321  0,04276 Skenario 0,07977  0,05864  0,05555  0,56046  0,08668  0,06293  0,05321  0,04276 Skenario 0,07977  0,05864  0,05555  0,06046  0,58668  0,06293  0,05321  0,04276 Skenario 0,07977  0,05864  0,05555  0,06046  0,08668  0,56293  0,05321  0,04276 Skenario 0,07977  0,05864  0,05555  0,06046  0,08668  0,06293  0,55321  0,04276 Skenario 0,07977  0,05864  0,05555  0,06046  0,08668  0,06293  0,05321  0,54276
Berdasarkan  skenario  tersebut,  dilakukan  perhitungan  ulang  terhadap  nilai  preferensi, pemeringkatan  pada  FUCOM-MOORA  dan  dicari  rata-rata  peringkat  dari  seluruh  skenario.  Hasil sebaran peringkat untuk menghitung analisis konsistensi serta rata-rata sebaran peringkat ditampilkan pada Tabel 8.
0.27707 0.28360
0.30204 0.26747 0.20925 0.24462 0.000 0.100 0.200 0.300 Nilai Preferensi Penentuan Maskapai Favorit Menggunakan FUCOM-

## MOORA
Batik Air Citilink Garuda Indonesia Indonesia AirAsia Lion Air NAM Air
e-ISSN:2540-9719

## Tabel 8. Nilai Preferensi Penentuan Maskapai Favorit
Alternatif Jumlah Peringkat GeoMean Sebaran Peringkat 1 2 3 4 5 6 Batik Air - 4 kali 5 kali  6 kali  2 kali - 3,20541 Citilink - 11 kali  6 kali  - - - 2,30770 Garuda Indonesia 15 kali  - - - - 2 kali 1,23466 Indonesia AirAsia  2 kali - 4 kali  9 kali  2 kali - 3,26012 Lion Air - - - 1 kali  3 kali 13 kali  5,67309 NAM Air - 2 kali 2 kali  1 kali  10 kali  2 kali 4,26254
Berdasarkan  analisis  konsistensi  menunjukkan  dari  17  skenario  berbeda  terhadap  modifikasi pembobotan  kriteria,  menunjukkan  bahwa  Garuda  Indonesia  tetap  menjadi  favorit  pelanggan  untuk pemilihan Maskapai di Indonesia. Dari 17 pengujian yang dilakukan Garuda Indonesia mencapai 15 kali  peringkat  pertama  dan  2  kali  peringkat  keenam.  Hal  ini  disebabkan  pada  2  kali  pengujian tersebut,  menitik  beratkan  pada  faktor  harga.  Harga  yang  dipatok  oleh  Garuda  Indonesia  memang paling  mahal  diantara  pesaingnya,  namun  faktor  lainnya  seperti  kenyamanan,  kebersihan,  pelayanan pelanggan  dan  lainnya  memiliki  nilai  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  pesaing.  Penelitian  ini menunjukkan bahwa dari sampel narasumber yang dipilih menunjukkan bahwa harga menjadi pilihan utama  dalam  pemilihan  maskapai  favoritnya.  Garuda  Indonesia  merupakan  maskapai  favorit berdasarkan pilihan narasumber yang dijadikan sampling .

## 5 Kesimpulan
Penelitian  ini  telah  berhasil  mengimplementasikan  FUCOM-MOORA  dalam  penentuan maskapai  favorit  di  Indonesia  berdasarkan  narasumber  yang  dilakukan  sampling,  dengan menggunakan  8  kriteria  dan  6  alternatif  yang  diujikan.  Pada  perhitungan  pembobotan  kriteria menggunakan  FUCOM  menunjukkan  bahwa  faktor  harga  (C5)  merupakan  faktor  yang  paling diperhitungkan  oleh  narasumber,  disusul  dengan  faktor  kenyamanan  (C1),  kebersihan  (C6)  dan pelayanan  pelanggan  (C4).  Perhitungan  menggunakan  FUCOM-MOORA  menunjukkan  bahwa Garuda  Indonesia  menjadi  maskapai  favorit  di  Indonesia  dengan  nilai  preferensi  sebesar  0,30204, disusul dengan Citilink menjadi maskapai favorit kedua, Batik Air menempati peringkat ketiga, dan berturut-turut  selanjutnya  dicapai  oleh  Indonesia  AirAsia,  NAM  Air  dan  Lion  Air  menempati peringkat  terakhir  dari  alternatif  yang  diujikan.  Ketika  analisis  konsistensi  dilakukan,  Garuda Indonesia  tetap  stabil  menjadi  pilihan  pertama  dengan  menempati  15  kali  peringkat  teratas  dari  17 pengujian dengan rata-rata sebaran peringkat sebesar 1,23466.

## Ucapan Terima Kasih
Terimakasih  penulis  ucapkan  kepada  STMIK  STIKOM  Indonesia,  atas  pendanaan  dalam program  hibah  Penelitian  Dosen  Mahasiswa  tahun  pelaksanaan  2021,  dengan  nomor  kontrak 07/04/LPPM/PDM/V/2021. Terimakasih kepada Tim Editorial Jurnal Sistem Informasi (SISTEMASI) yang telah memberikan kesempatan untuk penulis dapat menerbitkan artikel ini..

## Referensi
[1]  T. Santia, “Rentetan Kejadian Pesawat Maskapai Nasional di Awal 2021, Masalah Mesin hingga Pecah Ban,” Liputan  6 ,  Mar.  12,  2021.  https://www.liputan6.com/bisnis/read/4504854/rentetan- kejadian-pesawat-maskapai-nasional-di-awal-2021-masalah-mesin-hingga-pecah-ban
[2]  W.  S.  Widodo,  “Airbus  Umumkan  Rugi  Rp  18,8  Triliun  Gegara  Pandemi  Corona,” Detik.com , Feb.  23,  2021.  https://travel.detik.com/travel-news/d-5401132/airbus-umumkan-rugi-rp-188- triliun-gegara-pandemi-corona
[3]  J.  Dalle,  “Pandemi  Corona  dan  Drama  „Terra  Incognita,‟” Detik.com ,  Nov.  16,  2020. https://news.detik.com/kolom/d-5256888/pandemi-corona-dan-drama-terra-incognita
[4]  D.  Kuswaraharja,  “Cara  Dapatkan  Rapid  Test  Antigen  Gratis  di  5  Maskapai,” Detik.com ,  Mar. 08, 2021. https://travel.detik.com/travel-news/d-5485219/cara-dapatkan-rapid-test-antigen-gratis- di-5-maskapai
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[5]  N.  Indriyani,  E.  Ali,  U.  Rio,  and  R.  Rahmaddeni,  “Menentukan  Kualitas  Pelayanan  Maskapai Penerbangan Domestik Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes:,” SATIN , vol. 6, no. 1, pp. 37–44, Jun. 2020, doi: 10.33372/stn.v6i1.605.
[6]  S.  Seimahuira,  “Implementasi  Datamining  dalam  Menentukan  Destinasi  Unggulan  Berdasarkan Online Reviews TripAdvisor Menggunakan Alogoritma K-Means,” Jurnal Technologia , vol. 12, no. 1, pp. 53–58, 2021.
[7]  N. K. A. P. Sari, “Implementation of the AHP-SAW Method in the Decision Support System for Selecting the Best Tourism Village,” Jurnal  Teknik Informatika  C.I.T  Medicom , vol.  13,  no.  1, pp. 22–31, Mar. 2021.
[8]  G.  S.  Mahendra  and  P.  G.  S.  C.  Nugraha,  “Komparasi  Metode  AHP-SAW  dan  AHP-WP  pada SPK  Penentuan  E-Commerce  Terbaik  di  Indonesia  Comparison  of  AHP-SAW  and  AHP-WP Methods on DSS to Determine the Best E-Commerce in Indonesia,” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN) , vol. 08, no. 4, pp. 346–356, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i4.42611.
[9]  G.  S.  Mahendra  and  E.  Hartono,  “Komparasi  Analisis  Konsistensi  Metode  AHP-MAUT  dan AHP-PM  pada  SPK  Penempatan  Siswa  OJT,” Jurnal  Teknologi  Informasi  Informasi  dan Komputer , vol. 7, no. 2, 2021.
[10] I.  Badi  and  A.  Abdulshahed,  “Ranking  the  Libyan  airlines  by  using  Full  Consistency  Method (FUCOM)  and  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP),” Operational  Research  in  Engineering Sciences: Theory and Applications , vol. 2, no. 1, pp. 1–14, 2019, doi: 10.31181/oresta1901001b.
[11] D.  Pamučar,  Ž.  Stević,  and  S.  Sremac,  “A  new  model  for  determiningweight  coefficients  of criteria in MCDM models: Full Consistency Method (FUCOM),” Symmetry , vol. 10, no. 9, pp. 1–22, 2018, doi: 10.3390/sym10090393.
[12] B. Matić et al. , “A New Hybrid MCDM Model : Sustainable Supplier Selection in a Construction Company,” Symmetry , vol. 11, no. March, pp. 1–24, 2019, doi: 10.3390/sym11030353.
[13] D.  Assrani,  N.  Huda,  R.  Sidabutar,  I.  Saputra,  and  O.  K.  Sulaiman,  “Penentuan  Penerima Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Metode Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA),” Jurnal Riset Komputer (JURIKOM) , vol. 5, no. 1, pp. 1–5, 2018.
[14] A.  S.  R.  A.  Binjori,  H.  R.  B.  Hutapea,  M.  Syahrizal,  and  N.  Kurniasih,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Handphone  Bekas  Terbaik  Menggunakan  Metode  Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA),” Jurnal Riset Komputer (JURIKOM) , vol. 5, no. 1, pp. 61–65, 2018.
[15] W.  Brauers,  “Location  Theory  and  Multi-Criteria  Decision  Making :  An  Application  of  the MOORA Method,” IDEAS , vol. 12, no. 3, pp. 241–252, 2018, doi: 10.5709/ce.1897-9254.275.
[16] G.  S.  Mahendra,  I.  W.  W.  Karsana,  and  A.  A.  I.  I.  Paramitha,  “DSS  for  best  e-commerce selection using AHP-WASPAS and AHP-MOORA  methods,” MATRIX , vol. 11, no. 2, pp. 81– 94, Jul. 2021, doi: 10.31940/matrix.v11i2.2306.
[17] B.  Setiani,  “Tanggung  Jawab  Maskapai  Penerbangan  Sebagai  Penyedia  Jasa  Penerbangan Kepada  Penumpang  Akibat  Keterlambatan  Penerbangan,” JHN ,  vol.  7,  no.  3,  Feb.  2016,  doi: 10.26555/novelty.v7i3.a3930.
[18] I. Setiawan, D. Nusraningrum, and Y. Pahala, “Deregulasi Penerbangan dan Kinerja Perusahaan Penerbangan Niaga Berjadwal di Indonesia,” Jurnal Manajemen Transportasi dan Logistik , vol. 2, no. 1, p. 1, Jul. 2017, doi: 10.25292/j.mtl.v2i1.130.
[19] D.  Pamučar,  Ž.  Stević,  and  S.  Sremac,  “A  new  model  for  determiningweight  coefficients  of criteria in MCDM models: Full Consistency Method (FUCOM),” Symmetry , vol. 10, no. 9, pp. 1–22, 2018, doi: 10.3390/sym10090393.
[20] Ž.  Stević  and  N.  Brković,  “A  Novel  Integrated  FUCOM-MARCOS  Model  for  Evaluation  of Human  Resources  in  a  Transport  Company,” Symmetry ,  vol.  4,  no.  1,  p.  4,  2020,  doi: 10.3390/logistics4010004.
[21] Ž. Stević, B. Miĉić, D. Lukić, M. Tomašević, and S. Sremac, “Supplier Selection for Distribution of  Finished  Products:  Combined  FUCOM-MABAC  Model,”  in The  Seventh  International Confrence Transport and Logistics , 2019, no. December, pp. 35–40.
[22] Y.  Sa‟adati,  S.  Fadli,  and  K.  Imtihan,  “Analisis  Penggunaan  Metode  AHP  dan  MOORA  untuk Menentukan  Guru  Berprestasi  sebagai  Ajang  Promosi  Jabatan,” Publikasi  Jurnal  &  Penelitian Teknik Informatika , vol. 3, no. 1, pp. 82–90, 2018.
Volume 10, Nomor 3, Tahun 2021: 562-574
[23] U. K. Mandal and B. Sarkar, “Selection of Best Intelligent Manufacturing System (IMS) Under Fuzzy MOORA Conflicting MCDM Environment,” IJETAE (International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering) , vol. 2, no. 9, pp. 301–310, 2012.
[24] I.  G.  Hendrayana  and  G.  S.  Mahendra,  “Perancangan  Metode  AHP-MOORA  Pada  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Paket Wisata,” Prosiding Seminar Nasional Pendidikan Teknik Informatika (SENAPATI) Ke-10 , vol. 1, no. 1, pp. 143–149, 2019.
[25] R.  Wirth  and  J.  Hipp,  “CRISP-DM :  Towards  a  Standard  Process  Model  for  Data  Mining,” Semantic Scholar , vol. 1, no. 24959, pp. 1–11, 2000.
[26] G.  S.  Mahendra  and  I.  P.  Y.  Indrawan,  “Metode  AHP-TOPSIS  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Penempatan  Atm,” JST  (Jurnal  Sains  dan  Teknologi) ,  vol.  9,  no.  2,  pp. 130–142, 2020, doi: 10.23887/jst-undiksha.v9i2.24592.
[27] E.  Exenberger  and  J.  Bucko,  “Analysis  of  Online  Consumer  Behavior  -  Design  of  CRISP-DM Process Model,” AOL , vol. 12, no. 3, pp. 13–22, Sep. 2020, doi: 10.7160/aol.2020.120302.
[28] M. A. Rivai, “Analysis of Corona Virus spread uses the CRISP-DM as a Framework : Predictive Modelling,” International  Journal  of  Advanced  Trends  in  Computer  Science  and  Engineering , vol. 9, no. 3, pp. 2987–2994, 2020, doi: 10.30534/ijatcse/2020/76932020.