## Sistem Pengambilan Keputusan Pemilihan Vleg Modifikasi Mobil Balap menggunakan Metode AHP dan Moora
Decision Making System for Race Car Modification Vleg Selection Using AHP and Moora Method
1 Muhammad Farhan Alhabib*, 2 Abdul Halim Hasugian
1,2 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Jl. Lap. Golf, Kp. Tengah. Kec. Pancur Batu, Kab. Deli Serdang, Sumatera Utara 20353,
Medan, Indonesia
e-mail: farhan.alhabib11@gmail.com, abdulhasugian12@gmail.com
( received: 19 June 2024, revised: 30 June 2024, accepted: 19 July 2024)

## Abstrak
Terdapat  banyak  merek  dan  jenis  vleg  modifikasi  yang  beragam  di  pasar,  membuat  pemilik kendaraan seringkali bingung dalam membuat keputusan yang optimal. Oleh karena itu, sangat penting  untuk  memiliki  suatu  sistem  pengambilan  keputusan  yang  dapat  membantu  pemilik kendaraan dalam memilih vleg modifikasi  terbaik berdasarkan kriteria-kriteria yang relevan. Hasil  penelitian  menunjukkan  penerapan  SPK  dalam  pencarian  jenis  velg  ban  mobil  terbaik dengan  menggunakan  algoritma  AHP  dan  MOORA  Dalam  penelitian  ini,  peneliti  akan mengembangkan sebuah sistem pengambilan keputusan yang menggunakan metode Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Multi-Objective  Optimization  by  Ratio  Analysis  (MOORA) untuk  membantu  pemilik  kendaraan  dalam  pemilihan  vleg  modifikasi  yang  paling  sesuai dengan kebutuhan balap. Dalam penerapan algoritma AHP  dan MOORA pada SPK pemilihan velg ban mobil digunakan 4 kriteria yaitu kesesuaian, harga, ketahanan dan desain. Saran untuk penelitian selanjutnya dapat digunakan penambahan kriteria lain yang relevan dalam pemilihan velg ban mobil.
Kata Kunci : sistem pengambilan keputusan, vleg, mobil balap, AHP, moora

## Abstract
In  the  market,  there  are  many  different  brands  and  types  of  modified  vlegs,  making  vehicle owners often confused in making the optimal decision. Therefore, it is very important to have a decision-making  system  that  can  help  vehicle  owners  in  choosing  the  best  modified  wheels based on relevant criteria). In this study, researchers will develop a decision-making system that uses the Analytical Hierarchy Process (AHP) and Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) methods to help vehicle owners in choosing the best modified wheels that best suit racing needs. In applying the AHP and MOORA algorithms to the SPK for selecting car tire wheels, 4 criteria are used, namely suitability, price, durability and design. Suggestions for further research can be used to add other relevant criteria in the selection of car tire wheels.

## Keywords: decision making system, vleg, race car, AHP, moora

## 1 Pendahuluan
Industri  otomotif  merupakan  salah  satu  sektor  yang  terus  berkembang  dengan  cepat, menghasilkan berbagai inovasi dan perbaikan pada kendaraan. Salah satu aspek yang sangat memengaruhi  kinerja  dan  estetika  kendaraan  adalah  pemilihan  vleg  aftermarket  [1][2].  Vleg aftermarket  adalah  komponen  yang  dapat  diubah  atau  ditingkatkan  oleh  pemilik  kendaraan
setelah  kendaraan  keluar  dari  pabrik.  Pemilihan  vleg  aftermarket  yang  tepat  dapat meningkatkan performa, efisiensi bahan bakar, dan penampilan kendaraan [3].
Di  pasar,  terdapat  banyak  merek  dan  jenis  vleg  aftermarket  yang  beragam,  membuat pemilik kendaraan seringkali bingung dalam membuat keputusan yang optimal. Pemilihan vleg aftermarket yang salah dapat mengakibatkan dampak negatif pada kinerja kendaraan, termasuk penggunaan bahan bakar yang tidak efisien, masalah kinerja, dan bahkan risiko keamanan [4] [5][6].  Oleh  karena  itu,  sangat  penting  untuk  memiliki  suatu  sistem  pengambilan  keputusan yang dapat membantu pemilik kendaraan dalam memilih vleg aftermarket terbaik berdasarkan kriteria-kriteria  yang  relevan.  Dalam  penelitian  ini,  penulis  mengembangkan  sebuah  sistem pengambilan keputusan yang menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Multi-Objective  Optimization  by  Ratio  Analysis  (MOORA)  untuk  membantu  pemilik kendaraan  dalam  pemilihan  vleg  aftermarket  yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan  mereka [7][8][9].  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  panduan  yang  lebih  sistematis  dan efisien  dalam  pemilihan  vleg  aftermarket,  sehingga  pemilik  kendaraan  dapat  membuat keputusan yang lebih bijak dan tepat [10]. Selain itu, penggunaan metode AHP dan MOORA dalam  konteks  ini  juga  dapat  memberikan  wawasan  tentang  penerapan  metode  pengambilan keputusan yang canggih dalam industri otomotif [11][12][13].
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan panduan yang lebih sistematis dan efisien dalam pemilihan vleg modifikasi, sehingga pemilik kendaraan dapat membuat keputusan yang lebih bijak dan tepat. Selain  itu,  penggunaan  metode  AHP  dan  MOORA  dalam  konteks  ini juga  dapat  memberikan  wawasan  tentang  penerapan  metode  pengambilan  keputusan  yang canggih  dalam  industri  otomotif.  Rumusan  masalah  penelitian  adalah  Bagaimana  cara mengembangkan sistem pengambilan keputusan  yang efisien untuk pemilihan vleg modifikasi mobil balap yang dapat membantu pemilik kendaraan membuat keputusan yang lebih tepat dan optimal?.  Bagaimana  menerapkan  metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dan Multi- Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) dalam konteks pemilihan vleg modifikasi mobil balap untuk menghasilkan solusi  yang paling sesuai dengan kebutuhan balap?. Penelitian ini  akan  memfokuskan  pada  penggunaan  metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dan Multi-Objective  Optimization  by  Ratio  Analysis  (MOORA)  sebagai  kerangka  kerja  utama dalam pengembangan sistem pengambilan keputusan.
Penelitian  ini  akan  difokuskan  pada  pemilihan  vleg  modifikasi  mobil  balap  di  pasar konsumen. Oleh karena itu, aspek-aspek bisnis atau industri yang berkaitan dengan pemilihan vleg untuk kendaraan komersial atau industri tidak akan menjadi bagian dari analisis. Penelitian ini akan membatasi analisis pada data dan informasi yang tersedia hingga tanggal penelitian ini dilaksanakan, yaitu sampai dengan batasan pengetahuan yang ada.
Tujuan dari penelitian ini adalah  untuk mengetahui bagaimana cara mengembangkan sistem pengambilan keputusan yang efisien untuk pemilihan vleg aftermarket mobil yang dapat membantu  pemilik  kendaraan  membuat  keputusan  yang  lebih  tepat  dan  optimal.  Dan bagaimana  menerapkan  metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) dalam konteks pemilihan vleg aftermarket mobil untuk menghasilkan solusi yang paling sesuai dengan kebutuhan pemilik kendaraan.

## 2 Tinjauan Literatur
Berikut adalah kajian terdahulu yang relevan pada topik penelitian ini adalah: Penelitian yang  di  lakukan  oleh  Hutagalung  et  al, [11] .  Dalam  penelitian  ini,  sebuah  metode  yang menggabungkan  Analisis  Hirarki  Proses  (AHP)  dan  Multi-Objective  Optimization  on  the basis of Ratio Analysis (MOORA) telah  diterapkan untuk pemilihan baker terbaik di Java Bakery. Java Bakery adalah sebuah bisnis bakery yang menghadapi persaingan ketat dalam industri bakery. Pemilihan seorang baker yang kompeten dan inovatif menjadi kunci dalam
memenangkan  hati  pelanggan  dan  meningkatkan  profitabilitas  usaha  ini.  Sebelumnya, pemilihan baker dilakukan secara manual dan tidak objektif, seringkali berdasarkan hubungan keluarga  atau  kerabat  dekat.  Hal  ini  menyebabkan  bahwa  pemilihan  baker  tidak  selalu optimal, karena seorang baker harus memiliki keterampilan dan kreativitas dalam pembuatan roti  atau  kue  yang  memiliki  ciri  khas.  Oleh  karena  itu,  metode  AHP  digunakan  untuk memberikan  bobot  pada  kriteria  yang  relevan,  dan  MOORA  digunakan  untuk  meranking calon  baker  berdasarkan  kriteria-kriteria  ini.  Metode  AHP  digunakan  untuk  memberikan bobot  pada  kriteria  yang  digunakan  dalam  pemilihan  baker,  seperti  pengalaman,  keahlian, ketrampilan,  tingkat  kreatifitas,  dan  hasil  uji  praktek.  Setelah  bobot  kriteria  ditentukan, metode  MOORA  digunakan  untuk  melakukan  perankingan  terhadap  alternatif  baker berdasarkan  kriteria-kriteria  tersebut.  Hasil  perhitungan  dengan  metode  ini  menghasilkan peringkat tertinggi untuk seorang kandidat baker bernama Jon Sinaga dengan nilai 0,5112. Ini menunjukkan bahwa kombinasi  metode AHP  dan MOORA dapat  digunakan secara efektif dalam pemilihan baker yang layak diterima untuk Java Bakery. Kesimpulan dari penelitian ini adalah memberikan rekomendasi yang objektif, cepat, dan transparan dalam memutuskan pemilihan  baker  roti  yang  tepat  sasaran.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  para pengambil  keputusan  dalam  memilih  baker  roti  yang  layak  diterima  untuk  meningkatkan kualitas produk dan daya saing Java Bakery. Dalam penelitian yang dilakukan oleh Ohorella dan Mahdiana, [14] berjudul "Penggabungan Metode Analytical Hierarchy Process dan Multi- Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis untuk Pemilihan Pegawai Terbaik pada  Klinik  Yadika  Petukangan,"  berhasil  mengembangkan  sebuah  sistem  penunjang keputusan yang inovatif. Sistem ini mampu mempermudah proses pemilihan pegawai terbaik di Klinik Yadika Petukangan. Dengan menggabungkan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis, penelitian ini telah menciptakan sebuah alat yang efisien dan akurat untuk mengevaluasi dan memilih karyawan yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan  klinik.  Hasil  penelitian  ini  memberikan  kontribusi positif  dalam meningkatkan efisiensi dan efektivitas proses seleksi pegawai, serta membantu organisasi mencapai kinerja terbaiknya.

## 3 Metode Penelitian
Penelitian ini berlokasi di CV. Is Sukses Abadi yang berada di Jl. Ring Road No. 18-20, Tj.  Sari,  Kec.  Medan  Selayang,  Kota  Medan,  Sumatera  Utara.  Penelitian  ini  menggunakan metode  research  and  development  atau  yang  dikenal  dengan  metode  Penelitian  dan Pengembangan. Metode ini didefinisikan sebagai  metode  penelitian  yang  digunakan  untuk menghasilkan  produk  tertentu dan menguji  keefektifan produk tersebut.  Sejalan dengan hal tersebut,  Sudaryono [16] mendefinisikan  penelitian  dan  pengembangan  sebagai  suatu  proses pengumpulan  dan  analisis  data  dilakukan  secara  sistematis  dan  logis  untuk  mencapai  tujuan tertentu. Bagian ini adalah tahap awal dalam proses penelitian yang memainkan peran kunci dalam  membimbing  dan  merencanakan  penelitian.  Kerangka  penelitian  merinci  struktur  dan rancangan  penelitian  dengan  mengidentifikasi  tujuan,  pertanyaan  penelitian,  serta  kerangka konseptual yang akan digunakan. Ini membantu peneliti untuk memahami cakupan studi dan arah  penelitian  yang  akan  dijalankan.  Kerangka  penelitian  juga  membantu  dalam mengidentifikasi variabel yang relevan dan hubungan antara mereka, yang merupakan langkah awal  untuk pengumpulan  data dan  analisis. Selain itu, kerangka penelitian membantu  dalam mengidentifikasi  sumber  data,  metode  yang  akan  digunakan,  serta  pendekatan  analisis  yang sesuai. Ini juga membantu peneliti untuk merencanakan jadwal penelitian dan anggaran yang dibutuhkan [15][16] .  Dengan  memiliki  kerangka  penelitian  yang  kokoh,  peneliti  dapat lebih
efektif mengarahkan usaha mereka dalam mencapai tujuan penelitian dan menjawab pertanyaan penelitian dengan pendekatan yang terstruktur. Dengan demikian, Kerangka Penelitian adalah landasan penting dalam proses penelitian yang memandu langkah-langkah selanjutnya dalam studi [17] .  Dalam  penelitian  ini,  digunakan  beberapa  metode  pengumpulan  data  untuk mendapatkan  informasi    yang  komprehensif  terkait  preferensi  dan  karakteristik velg aftermarket mobil. Berikut adalah metode-metode yang digunakan ditampilkan dalam Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka penelitian
a. Survei:  Dilakukan  survei  dengan  menyebarkan  kuesioner  kepada  pemilik  mobil  dan penggemar  otomotif  melalui  platform  online.  Kuesioner  berfokus  pada  preferensi  terkait kriteria pemilihan velg, seperti merek, desain, ketahanan dan harga.
b. Wawancara: Melakukan wawancara mendalam dengan beberapa ahli otomotif dan pemilik bengkel  modifikasi  mobil.  Wawancara  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  wawasan mendalam  terkait  tren  terbaru,  kualitas  velg  yang  disukai,  dan  faktor-faktor  lain  yang memengaruhi pemilihan velg.
c. Observasi Lapangan: Melakukan observasi langsung di bengkel modifikasi mobil dan acara otomotif untuk mengamati langsung velg yang populer dan tren yang sedang berkembang. Observasi ini memberikan perspektif yang nyata tentang preferensi konsumen.
d. Analisis Data Pasar:  Menganalisis  data  pasar  otomotif  terkait  penjualan  velg  aftermarket, merk yang populer, dan ulasan konsumen. Data ini diambil dari sumber terpercaya seperti laporan industri dan platform e-commerce otomotif.

## 3.1 Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA)
Metode  MOORA  adalah  metode  yang  memiliki  perhitungan  dengan  kalkulasi  yang minimum dan sangat sederhana [9] . Berikut adalah kelanjutan alur untuk penggunaan metode MOORA setelah pembobotan kriteria menggunakan metode AHP ditampilkan dalam Gambar 2.
a. Mulai dengan langkah awal untuk inisialisasi proses metode MOORA.
b. Tentukan  preferensi  atau  nilai  preferensi  subjektif  untuk  setiap  kriteria  berdasarkan  skala yang telah ditetapkan (misalnya, 1 hingga 5).
c. Hitung skor alternatif untuk setiap alternatif (velg) menggunakan bobot kriteria yang telah dihitung  dari  metode  AHP.  Gunakan  rumus  skor  alternatif: Skor  Alternatif  =  ∑  (  Bobot Kriteria × Preferensi Kriteria ) Skor Alternatif=∑(Bobot Kriteria×Preferensi Kriteria).
d. Normalisasi  skor  alternatif  dengan  membagi  setiap  skor  alternatif  dengan jumlah total skor semua alternatif.
e. Rank atau peringkat alternatif berdasarkan skor normalisasi.  Alternatif dengan skor tertinggi dianggap sebagai pilihan terbaik.
f. Output  dari  proses  ini  adalah  peringkat  alternatif  berdasarkan skor  normalisasi menggunakan  metode  MOORA.  Alternatif  dengan  peringkat  tertinggi  dianggap  sebagai solusi atau pilihan terbaik dalam  konteks pemilihan yang sedang dihadapi.

## 3.2 Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Metode  AHP  ini  membantu  memecahkan  persoalan  yang kompleks  dengan menstruktur  suatu  hierarki  kriteria,  pihak  yang  berkepentingan,  hasil  dan  dengan  menarik berbagai  pertimbangan  guna  mengembangkan  bobot  atau prioritas  Terdapat  tahapan  yang akan di bahas [9].
a. Mulai dengan langkah awal untuk inisialisasi proses.
b. Identifikasi dan tentukan kriteria yang akan digunakan dalam analisis pembobotan.
c. Buat  matriks  perbandingan  berpasangan  (Pairwise  Comparison  Matrix)  untuk membandingkan kepentingan relatif antara satu kriteria dengan kriteria lainnya.
d. Berdasarkan  preferensi  atau  penilaian  subjektif  para  ahli  atau  pengambil  keputusan,  isi nilai-nilai dalam matriks perbandingan berpasangan.
e. Hitung  jumlah  kolom  dari  matriks  perbandingan  berpasangan  dan  Hitung nilai  λ  max (eigenvalue maksimum) dan rasio konsistensi (Consistency Ratio, CR).
f. Bandingkan nilai CR dengan nilai batas konsistensi yang diterima (biasanya 0.1). Jika CR lebih kecil dari batas, matriks dianggap konsisten; jika tidak, perlu dilakukan revisi.
g. Normalisasi bobot kriteria dengan membagi bobot setiap kriteria dengan total bobot semua kriteria.
h. Output  dari  proses  ini  adalah  bobot  kriteria  yang  akan  digunakan  dalam   proses selanjutnya, seperti penghitungan skor alternatif menggunakan metode  MOORA. Untuk lebih jelasnya mengenai Metode AHP ditampilkan dalam Gambar 3.

## Gambar 3. Proses analytical hierarchy process (AHP)

## 4.   Hasil dan Pembahasan
Terdapat  beberapa  tahapan  yang  akan  dijelaskan  dalam  merancang  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  dalam  pemilihan  velg  ban  mobil  dengan  menggunakan  metode  AHP  dan Moora. Dalam penelitian in, metode AHP akan digunakan untuk mencari nilai bobot kriteria, sedangkan metode Moora akan digunakan untuk proses pencarian alternatif atau pilihan velg ban mobil terbaik. Kombinasi metode AHP dan Moora diharapkan dapat membantu pengguna dalam  melakukan  pengambilan  keputusan  yang  tepat  untuk  pemilihan  velg  ban  mobil  yang diinginkan. Berikut merupakan penjelasan tahapan yang dilakukan untuk menerapkan metode AHP dan Moora untuk merancang SPK pemilihan velg ban mobil.

## 4.1 Analisis Data
Tahap  awal  yang  harus  dilakukan  untuk  merancang  SPK  pemilihan  velg  mobil  adalah melakukan  analisis  kebutuhan  data.  Dalam  penerapannya,  dibutuhkan  analisis  data  terkait faktor–faktor yang dapat dijadikan sebagai  kriteria atau  atribut yang dijadikan sebagai  dasar penilaian dalam menentukan velg mobil. Dalam penelitian ini, kriteria yang digunakan adalah kesesuaian, harga, ketahanan dan desain.
1. Data Kriteria
Dalam penelitian ini terdapat 4 kriteria yang akan digunakan sebagai acuan dalam penilaian pemilihan velg ban mobil. Masing-masing kriteria memiliki bobot tersendiri untuk menentukan prioritas dalam penilaian. Di mana apabila nilai bobotnya semakin tinggi, maka kriteria tersebut lebih diprioritaskan. Proses perhitungan nilai bobot didapatkan dengan menggunakan metode AHP yang membantu dalam memberikan bobot  berdasarkan tingkat kepentingannya melalui perbandingan  berpasangan.  Proses  ini  akan  menghasilkan  bobot  prioritas  kriteria  yang  akan membantu dalam mengevaluasi berbagai alternatif velg dijelaskan sesuai Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria No. Kriteria Keterangan Jenis Kriteria 1 C1 Kesesuaian Benefit 2 C2 Harga Benefit 3 C3 Ketahanan Benefit 4 C4 Desain Benefit

## 2. Data Alternatif
Dalam  sistem  pendukung  keputusan,  data  alternatif  mengacu  pada  berbagai  opsi  atau pilihan  yang  akan  dievaluasi  dan  dilakukan  pemeringkatan  untuk  melakukan  pemilihan berdasarkan kriteria yang digunakan. Hasil pemeringkatan alternatif terbaik akan disarankan sebagai  opsi  atau  pilihan  terbaik  pada  pengguna  dalam  menentukan  pilihan  jenis  velg  ban mobil yang paling sesuai. Pengumpulan data alternatif dikumpulkan meliputi informasi seperti merek, harga beserta katalog produk yang tersedia. Berikut merupakan  contoh beberapa data alternatif yang digunakan dijelaskan sesuai Tabel 2.
Tabel 2. Data alternatif velg Alternatif Jenis Velg Harga A1 RAYS – TE 37 4.200.000 A2 ENKEI – RPF1 4.000.000 A3 OZ – TERA 5.600.000 ... ... ... A10 HSR - HANOVER 1022 6.800.000
Setelah  data  dikumpulkan,  selanjutnya  dilakukan  tahapan  untuk  memproses  dan menganalisis  data  tersebut  agar  dapat  menghasilkan  informasi  yang  bermanfaat.  Untuk menerapkan SPK pemilihan velg mobil dengan metode AHP dan Moora, maka tahapan yang
akan dilakukan adalah menghitung nilai bobot prioritas untuk setiap kriteria yang ada dengan menggunakan  metode  AHP.  Selanjutnya  akan  dilakukan  proses  evaluasi  pada  data  alternatif untuk mendapatkan opsi atau pilihan terbaik dari data alternatif yang ada menggunakan metode Moora.

## 4.2 Penerapan Analytical Hierarchy Process (AHP)
Metode AHP merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk memberikan bobot pada kriteria yang ada dalam merancang SPK. Metode ini akan melakukan perbandingan berpasangan untuk setiap kriteria yang ada untuk mengetahui seberapa besar kepentingan suatu kriteria dalam pemilihan velg ban mobil. Pemberian bobot pada metode AHP didasarkan pada skala  penilaian  kepentingan  pada  setiap  kriteria.  Skala  yang  digunakan  dalam  melakukan perbandingan  kriteria  adalah  skala  nilai  1–9,  di  mana  nilai  1  berarti  kedua  kriteria  sama pentingnya, sedangkan 9 berarti salah satu kriteria sangat lebih penting dibandingkan kriteria yang  lain.  Berikut  merupakan  tabel  skala  perbandingan  berpasangan  pada  metode  AHP dijelaskan seuai Tabel 3.
Tabel 3. Skala perbandingan berpasangan Skala Kepentingan Keterangan 1 Kedua kriteria sama pentingnya 3 Salah satu kriteria sedikit lebih penting dibandingkan kriteria lainnya 5 Salah satu kriteria lebih penting dibandingkan kriteria lainnya 7 Salah satu kriteria sangat lebih penting dibandingkan kriteria lainnya 9 Salah satu kriteria mutlak lebih penting dibandingkan kriteria lainnya 2,4,6,8 Nilai antara dua nilai pertimbangan yang berdekatan (nilai tengah)
Tahapan awal dalam metode AHP adalah menentukan nilai perbandingan berpasangan pada setiap kriteria yang ada. Dari tabel 3 terdapat 4 kriteria yang digunakan dalam penelitian ini yaitu harga, kesesuaian, ketahanan, dan desain. Pemberian nilai skala perbandingan kriteria didasarkan  pada  analisis  preferensi  penilaian  para customer dan  penjual.  Hasil  penilaian tersebut  memberikan  perbandingan  kriteria  kesesuaian  memiliki  nilai  2  kali  lebih  penting daripada kriteria harga,  3 kali lebih penting dari kriteria ketahanan, dan  5 kali lebih penting daripada kriteria desain. Berikut merupakan tabel skala perbandingan pada setiap kriteria yang ada dijelaskan seuai Tabel 4.
Tabel 4. Matriks perbandingan berpasangan AHP Kesesuaian Harga Ketahanan Desain Kesesuaian 1 2 3 5 Harga 1/2 1 3 5 Ketahanan 1/3 1/3 1 3 Desain 1/5 1/5 1/3 1
Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  nilai  bobot  kriteria.  Untuk mendapatkan  nilai  bobot  kriteria,  maka  langkah  yang  harus  dilakukan  adalah  melakukan normalisasi  nilai  matriks  perbandingan  berpasangan.  Nilai  normalisasi  didapatkan  dengan membagi setiap elemen matriks perbandingan berpasangan dengan jumlah nilai setiap kolom. Berikut merupakan hasil perhitungan normalisasi matriks berpasangan dijelaskan seuai Tabel 5.
Tabel 5. Hasil normalisasi matriks AHP Kesesuaian Harga Ketahanan Desain Kesesuaian 1.000 2.000 3.000 5.000 Harga 0.500 1.000 3.000 5.000 Ketahanan 0.333 0.333 1.000 3.000
Desain 0.200 0.200 0.333 1.000 Jumlah Kolom 2.033 3.533 7.333 14.000
Setelah  melakukan  normalisasi  nilai  matriks,  selanjutnya  adalah  melakukan  proses perhitungan nilai vektor eigen (λ). Dalam AHP, vektor eigen digunakan untuk menghitung nilai bobot  kriteria  yang  membantu  dalam  proses  pengambilan  keputusan  yang  terstruktur  dan konsisten. Nilai ini didapatkan dengan menghitung nilai rerata pada setiap baris matriks yang telah dinormalisasi. Berikut merupakan hasil perhitungan nilai bobot prioritas dijelaskan seuai Tabel 6.
Tabel 6. Hasil perhitungan pembobotan kriteria Kesesuaian Harga Ketahanan Desain Jumlah Baris Vektor Eigen Kesesuaian 0.492 0.566 0.409 0.357 1.824 0.456 Harga 0.246 0.283 0.409 0.357 1.295 0.324 Ketahanan 0.164 0.094 0.136 0.214 0.609 0.152 Desain 0.098 0.057 0.045 0.071 0.272 0.068
Langkah  terakhir  adalah  melakukan  perhitungan  nilai  uji  konsistensi.  Untuk  itu dilakukan perhitungan nilai konsistensi (CI) dan rasio konsistensi (CR)  Untuk mencari  nilai CI  dan  Cr,  terlebih  dahulu  dilakukan  perhitungan  nilai  eigen  maksimum  (λmaks).  Nilai  ini didapatkan  dengan  menjumlahkan  hasil  perkalian  jumlah  kolom  pada  tabel  4.5  dengan  nilai vektor eigen. Berikut merupakan hasil perhitungan nilai λmaks.
λ maks = (2,033 x 0,456) + (3,533 𝑥 0,324) + (7,33 𝑥 0,152) + (14 𝑥 0,068) = 4,139 Karena  matriks  perbandingan  berordo  4  (terdiri  dari  4  kriteria),  maka  nilai  indeks konsistensi dapat dihitung dengan persamaan di bawah ini: CI = λ maks −n n−1 = 4,139−4 4−1 = 0,139 3 = 0,046. Selanjutnya untuk menghitung nilai CR, di mana n =4, RI = 0,9 (tabel RI) didapatkan nilai CR sebagai berikut : CR = CI RI = 0,046 0,9 = 0,051
Berdasarkan ketentuan yang telah ada, nilai CR dinyatakan konsisten apabila nilai CR < 10% atau 0,1. Dari perhitungan di atas nilai CR adalah 0,051 yang berarti nilai CR < 0,1 dan dapat dinyatakan ke dalam hasil perhitungan yang konsisten. Maka dari itu hasil perhitungan metode AHP yang telah dilakukan menghasilkan nilai bobot kriteria kesesuaian sebesar 0,456, kriteria harga sebesar 0,324, kriteria ketahanan sebesar 0,152 dan kriteria desain sebesar 0,068 dijelaskan sesuai Tabel 7.
Tabel 7. Hasil perhitungan bobot kriteria Kriteria Bobot Kriteria C1 (Kesesuaian) 0.456 C2 (Harga) 0.324 C3 (Ketahanan) 0.152 C4 (Desain) 0.068

## 4.3 Penerapan  MOORA
Metode  MOORA  atau Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of  Ratio  Analysis dalam  penelitian  in  digunakan  sebagai  metode  untuk  menentukan  nilai  akhir  pemeringkatan dari data alternatif yang ada. Sebelum melakukan proses perhitungan, langkah awal yang harus dilakukan  adalah  menentukan  nilai  skala  penilaian  untuk  setiap  jenis  kriteria  yang  akan dijadikan  sebagai  bahan  perhitungan  pada  proses  penilaian  untuk  setiap  alternatif  yang  ada. Berikut  merupakan  daftar  nilai  keterangan  bobot  kriteria  yang  akan  digunakan  dalam pembobotan data alternatif dengan metode MOORA dijelaskan seuai Tabel 8.
Tabel 8. Nilai keterangan bobot kriteria metode moora Kriteria Kategori Bobot C1 (Kesesuaian) Sangat Baik 5
C3 (Ketahanan) C4 (Desain) Baik 4 Cukup 3 Buruk 2 Sangat Buruk 1
Dari 4 kriteria yang ada, setiap kriteria memiliki skala penilaian yang berbeda – beda. Untuk kriteria kesesuaian, ketahanan dan desain akan menggunakan pembobotan nilai sesuai dengan  tabel  8,  sedangkan  untuk  kriteria  harga  akan  menggunakan  nilai  harga  produk  yang nantinya akan dilakukan normalisasi data. Tahapan selanjutnya adalah menetapkan penilaian kriteria untuk setiap data alternatif yang ada. Berikut merupakan tabel penilaian pada alternatif yang telah dilakukan dijelaskan sesuai Tabel 9.
Tabel 9. Penilaian data alternatif Alternatif Jenis Velg C1 C2 C3 C4 A1 RAYS – TE 37 Sangat Baik 4,2 Baik Sangat Baik A2 ENKEI – RPF1 Cukup 4 Baik Sangat Baik A3 OZ – TERA Sangat Baik 5,6 Sangat Baik Sangat Baik ... ... ... ... ... ... A10 HSR – HANOVER 1022 Cukup 6,8 Sangat Baik Sangat Baik
Setelah  menentukan  nilai  skala  penilaian  pada  data  alternatif  yang  ada,  selanjutnya melakukan  perubahan  penilaian  data  alternatif  tersebut  ke  dalam  matriks  keputusan  metode MOORA dijelaskan seuai Tabel 10.
Tabel 10. Matriks keputusan MOORA Alternatif C1 C2 C3 C4 A1 5 4,2 4 5 A2 3 4 4 5 A3 5 5,6 5 5 ... ... ... ... ... A10 3 6,8 5 5
Tabel 10 merupakan tabel matriks keputusan data alternatif yang ada. Untuk melakukan perhitungan pemeringkatan dalam metode MOORA, langkah awal yang harus dilakukan adalah memetakan  nilai  tersebut  ke  dalam  bentuk  matriks.  Berikut  merupakan  hasil  pembentukan matriks keputusan  pada data alternatif.
𝑥 𝑖𝑗 =
[ 5 4.2 4 3 3 4 4 5
5 5 4 5 4 5 3 3 5.6 4.2 6.2 5.5 4.3 5.2 6 6.8 5 4 5 4 5 5 5 5 5 3 5 4 5 4
5 5 ]
Setelah  menentukan  matriks  keputusan,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan normalisasi  matriks.  Berikut  merupakan  perhitungan  nilai  normalisasi  matris  untuk  setiap kriteria yang ada
Matriks Normalisasi Kriteria C1
𝐶1 = √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑗=6 𝑖=1 = √5 2 + 3 2 + 5 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 3 2 +3 2 = 13.56 𝑥 11 = 5 13.56 =  0.37
𝑥 21 = 3 13.56 =  0.22 𝑥 31 = 5 13.56 =  0.37 𝑥 41 = 5 13.56 =  0.37 𝑥 51 = 4 13.56 =  0.29 𝑥 61 = 5 13.56 =  0.37
𝑥 71 = 4 13.56 =  0.29
𝑥 81 = 5 13.56 =  0.37
𝑥 91 = 3 13.56 =  0.22 𝑥 101 = 3
13.56 =  0.22
Matriks Normalisasi Kriteria C2 𝐶2 = √4.2 2 + 4 2 + 5.6 2 + 4.2 2 + 6.2 2 + 5.5 2 +   4.3 2 + 5.2 2 + 6 2 + 6.8 2 = 16.7 𝑥 12 = 4.2 16.7 =  0.25
𝑥 22 = 4 16.7 =  0.24
𝑥 32 = 5.6 16.7 =  0.34
𝑥 42 = 4.2 16.7 =  0.25 𝑥 52 = 6.2 16.7 =  0.37 𝑥 62 = 5.5 16.7 =  0.33 𝑥 72 = 4.3 16.7 =  0.26 𝑥 82 = 5.2 16.7 =  0.31 𝑥 92 = 6 16.7 =  0.36 𝑥 102 = 6.8 16.7 =  0.41
Matriks Normalisasi Kriteria C3 𝐶3 = √4 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 +   5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 = 4.63 𝑥 13 = 4 14.63 =  0.27
𝑥 23 = 4 14.63 =  0.27
𝑥 33 = 5 14.63 =  0.34
𝑥 43 = 4 14.63 =  0.27 𝑥 53 = 5 14.63 =  0.34 𝑥 63 = 4 14.63 =  0.27
𝑥 73 = 5 14.63 =  0.34 𝑥 83 = 5 14.63 =  0.34 𝑥 93 = 5 14.63 =  0.34 𝑥 103 = 5
14.63 =  0.34
Matriks Normalisasi Kriteria C4 𝐶4 = √5 2 + 5 2 + 5 2 + 3 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 5 2 = 14.69 𝑥 14 = 5 14.69 =  0.34
𝑥 24 = 5 14.69 =  0.34
𝑥 34 = 5 14.69 =  0.34
𝑥 44 = 3
14.69 =  0.20
𝑥 54 = 5 14.69 =  0.34 𝑥 64 = 4 14.69 =  0.27 𝑥 74 = 5 14.69 =  0.34 𝑥 84 = 4 14.69 =  0.27 𝑥 94 = 5 14.69 =  0.34 𝑥 104 = 5 14.69 =  0.34
Maka hasil dari normalisasi matriks x ij adalah sebagai berikut :
𝑥 𝑖𝑗 = [ 0.37 0.25 0.27 0.34
0.22 0.24 0.27 0.34
0.37 0.37 0.29 0.37 0.29 0.37
0.22 0.22
0.34 0.25 0.37 0.33 0.26 0.31 0.36 0.41 0.34 0.27 0.34 0.27 0.34 0.34 0.34 0.34 0.34 0.20 0.34 0.27 0.34 0.27 0.34 0.34 ]
Selanjutnya melakukan perhitungan nilai preferensi untuk setiap data alternatif yang ada dengan mengalikan nilai x ij dengan nilai bobot kriteria yang telah ditentukan sebelumnya.
𝑦 1 = 𝑥 11 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 1 +   𝑥 13 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 3 +   𝑥 14 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 4 − ( 𝑥 12 (𝑚𝑖𝑛) ∗ 𝑊 2 ) = (0.37 ∗  0.46) +   (0.27  ∗  0.15) +   (0.34  ∗  0.07) −   (0.25  ∗  0.32) =  0.151 𝑦 2 = 𝑥 21 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 1 +   𝑥 23 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 3 +   𝑥 24 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 4 − ( 𝑥 22 (𝑚𝑖𝑛) ∗ 𝑊 2 ) = (0.22 ∗  0.46) +   (0.27  ∗  0.15) +   (0.34  ∗  0.07) −   (0.24  ∗  0.32) =  0.088
𝑦 3 = 𝑥 31 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 1 +   𝑥 33 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 3 +   𝑥 34 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 4 − ( 𝑥 32 (𝑚𝑖𝑛) ∗ 𝑊 2 ) = (0.37 ∗  0.46) +   (0.34  ∗  0.15) +   (0.34  ∗  0.07) −   (0.34  ∗  0.32) =  0.135
𝑦 4 = 𝑥 41 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 1 +   𝑥 43 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 3 +   𝑥 44 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 4 − ( 𝑥 42 (𝑚𝑖𝑛) ∗ 𝑊 2 ) = (0.37 ∗  0.46) +   (0.27  ∗  0.15) +   (0.20  ∗  0.07) −   (0.25  ∗  0.32) =  0.142 𝑦 5 = 𝑥 51 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 1 +   𝑥 53 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 3 +   𝑥 54 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 4 − ( 𝑥 52 (𝑚𝑖𝑛) ∗ 𝑊 2 ) = (0.29 ∗  0.46) +   (0.34  ∗  0.15) +   (0.34  ∗  0.07) −   (0.37  ∗  0.32) =  0.089 𝑦 6 = 𝑥 61 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 1 +   𝑥 63 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 3 +   𝑥 64 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 4 − ( 𝑥 62 (𝑚𝑖𝑛) ∗ 𝑊 2 ) = (0.37 ∗  0.46) +   (0.27  ∗  0.15) +   (0.27  ∗  0.07) −   (0.33  ∗  0.32) =  0.121 𝑦 7 = 𝑥 71 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 1 +   𝑥 73 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 3 +   𝑥 74 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 4 − ( 𝑥 572 (𝑚𝑖𝑛) ∗ 𝑊 2 ) = (0.29 ∗  0.46) +   (0.34  ∗  0.15) +   (0.34  ∗  0.07) −   (0.26  ∗  0.32) =  0.126 𝑦 8 = 𝑥 81 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 1 +   𝑥 83 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 3 +   𝑥 84 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 4 − ( 𝑥 82 (𝑚𝑖𝑛) ∗ 𝑊 2 ) = (0.37 ∗  0.46) +   (0.34  ∗  0.15) +   (0.27  ∗  0.07) −   (0.31  ∗  0.32) =  0.138 𝑦 9 = 𝑥 91 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 1 +   𝑥 93 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 3 +   𝑥 94 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 4 − ( 𝑥 92 (𝑚𝑖𝑛) ∗ 𝑊 2 ) = (0.22 ∗  0.46) +   (0.34  ∗  0.15) +   (0.34  ∗  0.07) −   (0.36  ∗  0.32) =  0.059 𝑦 10 = 𝑥 101 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 1 +   𝑥 103 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 3 +   𝑥 104 (𝑚𝑎𝑥) ∗ 𝑊 4 − ( 𝑥 102 (𝑚𝑖𝑛) ∗ 𝑊 2 ) = (0.22 ∗  0.46) +   (0.34  ∗  0.15) +   (0.34  ∗  0.07) −   (0.41  ∗  0.32) =  0.044
Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai  preferensi  di  atas,  maka  tahapan  akhir  adalah melakukan pengurutan atau pemeringkatan data alternatif berdasarkan hasil perhitungan nilai preferensi  MOORA.  Pemeringkatan  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai  preferensi  dan mengurutkan nilai preferensi dari yang terbesar hingga yang terkecil dijelaskan sesuai Tabel 11.
Tabel 11. Pemeringkatan data alternatif Alternatif Jenis Velg Nilai Preferensi (y i ) Rank A1 RAYS – TE 37 0.151 1 A2 ENKEI – RPF1 0.088 8 A3 OZ – TERA 0.135 4 ... .... ... ... A10 HSR - HANOVER 1022 0.044 10
Dari hasil pemeringkatan di atas, maka didapatkan hasil pemeringkatan terbaik ada pada data  alternatif  A1.  Hasil  penerapan  metode  AHP  dan  MOORA  dalam  sistem  pendukung keputusan  pemilihan  velg  ban  mobil  menyarankan  bahwa  pilihan  terbaik  merupakan  data alternatif A1 yaitu jenis velg “RAYS – TE 37” dengan nilai preferensi tertinggi dibandingkan opsi lainnya yaitu 0,151.

## 4.4 Implementasi Sistem
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  mengembangkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) berbasis  web  untuk  menentukan  pilihan  jenis  velg  ban  mobil  terbaik  dengan  menerapkan kombinasi  metode  AHP  dan  MOORA.  Pengembangan  aplikasi  ini  dibangun  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  MySql  sebagai  data  base  sistem.  Aplikasi  ini nantinya akan terdiri dari dua halaman, yaitu halaman login dan halaman dash  board admin. Halaman login merupakan halaman tampilan awal pada sistem agar nantinya pengguna dapat mengakses halaman dashboard admin. Sementara itu, halaman admin merupakan halaman inti dari aplikasi yang ada, di mana pada halaman ini pengguna dapat menggunakan SPK dalam penentuan  jenis  velg  ban  mobil  terbaik.  Berikut  adalah  flowchart  dari  sistem  yang dikembangkan ditampilkan dalam Gambar 4.

## Gambar 4. Flowchart aplikasi SPK

## 1. Tampilan Halaman Login
Halaman login merupakan halaman yang digunakan untuk membatasi akses pengguna ke halaman dashboard admin. Pada halaman ini, pengguna harus memasukkan email dan kata sandi  akun  admin yang telah diberikan. Berikut  adalah tampilan halaman  login dari aplikasi yang dikembangkan ditampilkan dalam Gambar 5.
Gambar 5. Tampilan halaman login

## 2. Tampilan Halaman Dashboard Admin
Halaman dashboard merupakan halaman inti dari sistem yang dibangun. Pada halaman ini pengguna dapat menambahkan data kriteria dan data alternatif yang akan digunakan. Pada halaman ini pengguna juga dapat melakukan perhitungan metode AHP untuk mendapatkan nilai bobot  kriteria  dan  perhitungan  metode  MOORA  untuk  mendapatkan  hasil  perhitungan pemeringkatan pada data alternatif yang ada ditampilkan dalam Gambar 6.
Menu dashboard akan menampilkan jumlah terkait data kriteria dan data alternatif yang telah  disimpan  di  dalam  database  system.  Selanjutnya  pengguna  dapat  megakses  menu  data kriteria, data alternatif, data evaluasi dan data hasil ditampilkan dalam Gambar 7.
Gambar 7. Tampilan halaman data kriteria
Gambar 7 di atas merupakan tampilan halaman menu data kriteria. Pada halaman ini, pengguna  dapat  menambahkan,  mengubah  atau  menghapus  data  jenis  kriteria  yang  ada. Selanjutnya pengguna juga dapat melakukan perhitungan pembobotan kriteria dengan metode AHP ditampilkan dalam Gambar 8.
Gambar 8. Halaman matriks perbandingan kriteria AHP
Di  awal  perhitungan,  pengguna  akan  diminta  untuk  memasukkan  nilai  matriks perbandingan AHP untuk setiap kriteria yang ada. Selanjutnya pengguna akan dapat melakukan perhitungan untuk mendapatkan nilai bobot prioritas untuk setiap kriteria yang ada ditampilkan dalam Gambar 9 dan 10.

## Gambar 10. Hasil perhitungan AHP 2
Setelah berhasil mendapatkan nilai bobot prioritas kriteria, selanjutnya pengguna dapat melakukan perhitungan  ulang apabila nilai  uji konsistensi  di  atas 0,1. Jika nilai  bobot  sudah baik,  maka  dapat  dilakukan  proses  penyimpanan  nilai  bobot.  Selanjutnya,  pengguna  dapat mengakses  menu  data  alternatif  untuk  melakukan  proses  penambahan,  pengubahan,  atau penghapusan data alternatif. Setelah itu akan dilakukan proses pengisian nilai evaluasi untuk setiap alternatif pada menu evaluasi ditampilkan dalam Gambar 11.
Gambar 11. Halaman menu evaluasi nilai alternatif
Setelah melakukan proses pengisian nilai  evaluasi untuk setiap alternatif, selanjutnya pengguna dapat melihat hasil perhitungan pemeringkatan metode MOORA pada menu hasil. Pada halaman tersebut, dapat dilihat proses perhitungan metode MOORA hingga mendapatkan alternatif dengan nilai perhitungan terbaik ditampilkan dalam Gambar 12.
Gambar 12. Hasil pemeringkatan alternatif metode moora

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pada  penelitian  ini,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  proses penerapan SPK dalam pencarian jenis velg ban mobil terbaik dengan menggunakan algoritma AHP dan MOORA, digunakan empat kriteria sebagai dasar dalam pemilihan velg ban mobil. Keempat  kriteria  tersebut  adalah  kesesuaian,  harga,  ketahanan  dan  desain.  Didapatkan  hasil
penerapan  metode  AHP  untuk  pembobotan  nilai  masing-masing  kriteria,  di  mana  diperoleh untuk  bobot  w1(kesesuaian)  =  0.456,  w2(harga)  =  0.324,  w3(ketahanan)  =  0.152  dan w4(desain)  =  0.068  dengan  nilai  uji  konsistensi  sebesar  0.051.  Pengujian  sistem  dilakukan dengan  membandingkan  sepuluh  data  alternatif  jenis  velg  mobil  yang  ada.  Dalam pengujiannya,  didapatkan  alternatif  A1  “RAYS  –  TE  37”  merupakan  pilihan  jenis  velg  ban mobil terbaik dengan nilai perhitungan y i tertinggi dibandingkan data alternatif lainnya dengan nilai  optimasi  sebesar  0.154.  Dalam  penerapan  algoritma  AHP    dan  MOORA  pada  SPK pemilihan velg ban mobil digunakan 4 kriteria yaitu kesesuaian, harga, ketahanan dan desain. Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  digunakan  penambahan  kriteria  lain  yang  relevan dalam pemilihan velg ban mobil.

## Referensi
[1] G.  P.  Lasabuda  and  M.  Mangantar,  “Pengaruh  Struktur  Modal,  Likuiditas,  Dan Profitabilitas  Terhadap  Nilai  Perusahaan  Pada  Perusahaan  Subsektor  Otomotif  Yang Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia  2017-2020,” J.  EMBA    J.  Ris.  Ekon.  Manajemen, Bisnis dan Akunt. , vol. 10, no. 2, p. 337, 2022, doi: 10.35794/emba.v10i2.40256.
[2] F. D. Ekawati, T. Rokhman, and P. Paridawati, “Rancang Bangun Mesin Press Hidrolik Bearing  Dan  Bending,” J.  Ilm.  Tek.  Mesin ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  30–36,  2022,  doi: 10.33558/jitm.v10i1.3217.
[3] H. Firdaus, C. Atikah, and Y. Ruhiat, “Pengembangan Video Pembelajaran Kelistrikan Kendaraan Ringan Berbasis Animaker Terintegrasi Youtube,” J. Pendidik. Tek. Mesin Undiksha , vol. 9, no. 2, pp. 100–108, 2021, doi: 10.23887/jptm.v9i2.33579.
[4] A.  Supriyanto,  N.  Miyono,  and  G.  Abdullah,  “Manajemen  Praktik  Kerja  Lapangan (PKL) dalam Peningkatan Kompetensi Teknik Kendaraan Ringan Otomotif,” JIIP - J. Ilm. Ilmu Pendidik. , vol. 6, no. 2, pp. 837–843, 2023, doi: 10.54371/jiip.v6i2.1313.
[5] M. Matahari, A. Akbar, and A. Anwar, “Analisis Financial Distress pada perusahaan telekomunikasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2016-2021,” Fair Value J.  Ilm.  Akunt.  dan  Keuang. ,  vol.  4,  no.  10,  pp.  4659–4670,  2022,  doi: 10.32670/fairvalue.v4i10.1739.
[6] E.  Yunianto  and  A.  P.  Wibowo,  “Implementasi  Metode  AHP  Dan  Moora  Untuk Pemeringkatan  Emarketplace  Indonesia  Tahun  2020  Kuartal  Kedua,” J.  INSTEK (Informatika  Sains  dan  Teknol. ,  vol. 6,  no.  1,  p.  120,  2021,  doi: 10.24252/instek.v6i1.18764.
[7] S. Nastiti and F. T. Waruwu, “Kombinasi Metode AHP dan MOORA Dalam Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Guru Bimbingan Konseling ( Studi Kasus : Smk Negeri 1 Lima Puluh ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 5, pp. 152– 159, 2021, doi: 10.30865/komik.v5i1.3664.
[8] S. N. K. Linggadewi and C. Budihartanti, “Komparasi Metode AHP dan Moora Dalam Pemilihan Jurusan Pada Smk Tri Dharma 2 Bogor,” J. Inf. Syst. Informatics Comput. , vol. 4, no. 2, p. 61, 2020, doi: 10.52362/jisicom.v4i2.320.
[9] N. Nurhaliza, R. Adha, and M. Mustakim, “Perbandingan Metode AHP, Topsis, Dan Moora Untuk Rekomendasi Penerima Beasiswa Kurang Mampu,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 8, no. 1, p. 23, 2022, doi: 10.24014/rmsi.v8i1.15298.
[10]  B.  K.  Handini  and  H.  Kurniawan,  “Penerapan  Metode  AHP  Dan  Metode  MOORA Dalam Penentuan Lokasi Investasi Properti Pada PT . Safa Marwah Bersama,” vol. 1, no. 1, 2023.
[11]  J. Hutagalung, K. Erwansyah, F. Sonata, and B. Anwar, “Kombinasi Metode AHP dan Moora Dalam Pemilihan Baker Terbaik,” Netw. Eng. Res. Oper. , vol. 7, no. 2, p. 121, 2022, doi: 10.21107/nero.v7i2.316.
[12]  M. A. Jihad Plaza R and C. Irawan, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Bedah Rumah Menggunakan Metode Analitycal  Hierarchy Prosess (AHP) Dan Multi Objective Optimization on the Basis of  Ratio  Analysis ,” J. Inform. , vol.  20, no. 2, pp. 189–198, 2020, doi: 10.30873/ji.v20i2.2368.
[13]  P.  D.  Madyaratri,  I.  D.  Wijaya,  and  R.  Damayanti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima Beasiswa Miskin Dengan Metode Ahp Dan Moora,” Antivirus    J.  Ilm.  Tek. Inform. , vol. 15, no. 1, pp. 18–29, 2021, doi: 10.35457/antivirus.v15i1.1206.
[14]  D. M. Ohorella and D. Mahdiana, “Penggabungan Metode Analytical Hierarchy Process dan Multi-Objective  Optimization  on  the  Basis  of  Ratio  Analysis untuk  Pemilihan Pegawai Terbaik Pada Klinik Yadika Petukangan,” IDEALIS  Indones. J. Inf. Syst. , vol. 3, no. 1, pp. 123–131, 2020, doi: 10.36080/idealis.v3i1.1822.
[15]  D. Pertiwi, A. A. A. Arifin, S. S. Utama, and M. A. Sembiring, “Pengaruh Implementasi Aplikasi  Penentu  Program  Studi  Berbasis  Android  untuk  Calon  Mahasiswa  STMIK Royal,” J. Sci. Soc. Res. , vol. 4, no. 3, p. 299, 2021, doi: 10.54314/jssr.v4i3.659.
[16]  S. A. Latipah, “Pemodelan Sistem Informasi Form Pembelian Urgent Pada PT. Kalbe Morinaga  Indonesia  Menggunakan Unified  Modeling  Language ,” JIPI  (Jurnal  Ilm. Penelit.  dan  Pembelajaran  Inform. ,  vol.  7,  no.  4,  pp.  1332–1341,  2022,  doi: 10.29100/jipi.v7i4.3199.
[17]  T.  M.  Kadarina  and  M.  H.  Ibnu  Fajar,  “Pengenalan  Bahasa  Pemrograman  Python Menggunakan Aplikasi Games Untuk Siswa/I Di Wilayah Kembangan Utara,” J. Abdi Masy. , vol. 5, no. 1, p. 11, 2019, doi: 10.22441/jam.2019.v5.i1.003.