## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5343

## Analisis Penerapan Metode WASPAS dan MOORA dalam Kelayakan Pengangkatan Karyawan Tetap
Kraugusteeliana 1,* , Sitti Nur Alam 2 , Bambang Triwahyono 3 , Muhammad Bayu Wibisono 1 , Fryda Fatmayati 4
1 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta, Jakarta, Indonesia
2 Prodi Studi Sistem Informasi, Universitas Yapis Papua, Jayapura, Indonesia
3 Program Diploma Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta, Jakarta, Indonesia
4 Program Studi D4 Manajemen Transportasi Udara, Sekolah Tinggi Teknologi Kedirgantaraan, Bantul, Indonesia Email: 1,* kraugusteeliana@upnvj.ac.id, 2 azkadzar@gmail.com, 3 bambang.triwahyono@upnvj.ac.id,
4 bayu.wibisono@upnvj.ac.id, 5 fryda.fatmayati@sttkd.ac.id Email Penulis Korespondensi: kraugusteeliana@upnvj.ac.id
Abstrak- Dalam menentukan kelayakan pengangkatan karyawan tetap,  terdapat banyak kriteria yang harus dimiliki seorang karyawan.  Setiap  perusahaan  pasti  memiliki  kriteria-kriteria  yang  berbeda  dalam  mementukan  kelayakan  pengangkatan karyawan tetap tersebut, pengangkatan karyawan tetap ini bertujuan untuk membuat karyawan bekerja menjadi lebih giat serta mendapatkan posisi yang jelas. Untuk menentukan keputusan karyawan yang layak menjadi karyawan tetap maka di perlukan sebuah sistem pendukung keputusan. Pada penelitian ini  bertujuan untuk menentukan alterntif terbaik berdasarkan kriteria- kriteria  yang  telah  ditetapkan  dengan  menerapkan  metode  Multi  Objective  Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio  Analysis (MOORA) dan metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS). Penelitian dilakukan dengan mencari nilai bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian  dilakukan  proses  perankingan  yang  akan  menentukan  alternatif  yang  optimal,  yaitu kelayakan pengangkatan karyawan tetap. Adapun yang layak menjadi karyawan tetap ialah alternatif A 6 dengan perolehan nilai pada  metode  WASPAS  sebesar  7,175147  dan  perolehan  nilai  metode  MOORA  sebesar  0,37077.  Maka  dapat  disimpulkan bahwa metode WASPAS dan MOORA merupakan metode yang cocok dalam menentukan kelayakan pengangkatan karyawan tetap, metode WASPAS dan MOORA merupakan suatu metode yang mana nilai alternatif tertinggi merupakan alternatif terbaik metode WASPAS dan MOORA merupakan metode yang sangat cocok dalam menghitung suatu kasus Multi kriteria
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan; Kelayakan Pengangkatan Karyawan; MOORA; WASPAS
Abstract- In  determining  the  considerations  for  determining  employees,  there  are  many  criteria  that  must  be  owned  by  an employee. Each company has different criteria for determining considerations and considerations, to make employees more active and get a clear position. To determine the decisions of employees who deserve to be permanent employees, a decision support system is needed. This study aims to determine the best alternative based on predetermined criteria by applying the Multi Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis (MOORA) method and the Weight Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) method. The research was carried out by finding the values for each attribute, then a ranking process was carried out which would determine the optimal alternative, namely determining the considerations to be carried out. As for those who are eligible to become permanent employees, alternative A6 with the acquisition value of the WASPAS method  is 7.175147 and the acquisition value of the MOORA method is 0.37077. So it can be said that the methods that are suitable for application in WASPAS and MOORA are methods that are one of the appropriate methods WASPAS and MOORA are suitable methods for calculating an event.
Kata kunci : Decision Support System; Eligibility of Employment; MOORA; WASPAS

## 1. PENDAHULUAN
Karyawan  merupakan  seorang  yang  bekerja  pada  suatu  perusahaan  dan  di  berikan  upah  dalam  bentuk  uang, karyawan juga diartikan sebagai orang yang berkerja pada lembaga perusahaan untuk melakukan pekerjaanya dan diberi gaji sebagai balasan atas pekerjaannya. Kelayakan pengangkatan karyawan merupakan suatu kegiatan yang mana  kegiatan  ini  bertujuan  untuk  memajukan  suatu  perusahaan  dan  juga  membuat  kinerja  karyawan  semakin bagus.  Dalam  menentukan  kelayakan  pengangkatan  karyawan  tetap  ini  banyaknya  karyawan  dan  kritera  yang menyulitkan untuk memilih karyawan mana yang sesuai menjadi karyawan tetap di perusahaan[1].
Banyaknya karyawan dengan kinerja yang berbeda-beda seperti seorang karyawan yang memiliki skill yang bagus,  absensi  teratur,  disiplin  dalam  mematuhi  semua  peraturan  yang  ada,  dapat  bekerja  sama  dalam  tim  dan memiliki pengalaman terja yang mumpuni dibidangnya, maka karyawan seperti ini yang layak menjadi karyawan tetap[2]. Maka dibutuhkan suatu sistem yang dapat menentukan kelayakan pengangkatan karyawan tetap. Dengan SPK sehingga dapat menghasilkan keputusan kelayakan pengangkatan karyawan tetap secara objektif.
Sistem pendukung keputusan merupakan sistem yang dapat memberikan solusi terhadap permasalahan baik masalah  terstruktur  maupun  yang  semi  terstruktur,  dengan  memanfaat  data-data  diantaranya  seperti  alternatif, kriteria, bobot serta metode yang telah ditentukan maka dapat menghasilkan keputusan yang tepat dan objektif[3]. Dalam  penelitian  ini  memanfaatkan  metode  WASPAS  merupakan  sebuah  metode  yang  dapat  memberikan keputusan  yang  kompleks  dengan  menyederhanakan  serta  mempercepat  proses  prngambilan  keputusan[4],  dan metode MOORA merupakan sebuah metode yang dimana dapat menghasilkan keputusan dengan baik berdasarkan alternatif  dan  kriteria  yang  ditetapkan[5].  Beberapa  metode  lain  yang  biasanya  digunakan  dalam  memecahkan permasalahan seperti metode SAW, WP, WASPAS, MOOSRA, MOORA, MAUT, OCRA dan lain sebagainya[6].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5343
Untuk membantu penelitian ini maka diperlukan penelitian terdahulu yang berkaitan dengan kesamaan topik dan metode yang ada.
Adapun penelitian terdahulu, yang dilakukan oleh Dwi, dkk pada tahun 2022 mengenai sistem pendukung keputusan metode WASPAS dalam penliaian kinerja manajer pada PT. Pos Indonesia yang dimana penelitian ini menghasilkan  semua  manajer  layak  untuk  itetap  berada  di  posisinya  masing-masing  dikarenakan  menejer mengerjakan tugasnya  dengan baik[7]. Penelitian yang dilakukan oleh  Muhammad Ikbal, dkk pada tahun 2022 yang membahas mengenai sistem pendukung keputusan menggunakan metode WASPAS dalam pemilihan team leadership unggulan menghasilkan alternatif A 1 atas nama Selisa Fatimah dengan nilai 0.9072 sebagai alternatif terbaik dan menempati predikat sebagai team leadership unggulan[8]. Penelitian yang dilakukan oleh Sunardi, dkk pada  tahun  2022  yang  mencakup  penerapan  metode  WASPAS  dalam  penilaian  kinerja  karyawan  yang menghasilkan  perangkingan dari 5 alternatif dengan hasil alternatif A1 memperoleh nilai  tertinggi yaitu 1,8208 dan alternatif A2 mendapatkan nilai  terendah yaitu 1,6938[9]. Penelitian yang dilakukan oleh Ruly Dwi  Arista pada tahun 2020 yang membahas tentang sistem pendukung keputusan metode MOORA mengukur tingkat kinerja dosen yang menghasilkan dari 20 data dosen tetap yang diolah didapatlah 17 orang dosen dengan kinerja baik dan dapat menerima insentif, dan 3 orang dosen yang memiliki kinerja buruk yang tidak layak menerima insentif ya itu alternatif A 2 , A 13 dan A 17 [10]. Penelitian yang dilakukan oleh Fajar Israwan pada tahun 2018, yang membahas mengenai  penerapan  metode  MOORA  dalam  penentuan  asisten  laboratorium  yang  dimana  penelitian  ini menentukan yang layak menjadi asisten laboratorium yaitu alternatif A 3 atas nama Alif Aprianto[11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Adapun beberapa langka dalam penelitian yang diuraikan dibawah ini:
1. Analisa Masalah
Suatu proses untuk memecahkan sebuah masalah dan juga menganalisis sebuah data terlebih dahulu sebelum mengerjakan perancangan.
2. Studi Literatur
Studi  literatur  ini  sangat  penting  dalam  penelitian,  agar  penulis  dapat  memahami  konsep  dari  Sistem Pendukung Keputusan secara detail dan dapat mengetahui cara perhitungan metode WASPAS dan MOORA.
3. Analisa Dan Penerapan
Pertama menganalisa sebuah permasalahan didalam pemilihan dosen tetap, selanjutnya akan di Analisa dengan metode MOORA dan MOOSRA.
5. Pembuatan laporan Penelitian
Pada tahapan ini akan menerapkan hasil dari penelitian yang telah dilakukan dalam penulisan laporan. Berdasarkan penjelasan dari tahapan penelitian diatas dapat digambarkan seperti didawah ini:

## Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2.2 Karyawan Tetap
Karyawan  tetap  merupakan  suatu  aset  utama  bagi  setiap  perusahaan  yang  menjadi  perencana  aktif  dan  pelaku kegiatan  dalam  organisasi[1].  Karyawan  tetap  juga  dapat  didefinisikan  sebagai  karyawan  yang  terikat  dengan kontrak kerja  dengan suatu  perusahaan  yang waktunya tidak ditentukan (permanent). Karyawan tetap biasanya cenderung memiliki hak yang sangat besar dibandingkan dengan karyawan tidak tetap. Selain itu, karyawan tetap cenderung  jauh  lebih  aman  (dalam  hal  kepastian  lapangan  pekerjaaan)  dibandingkan  dengan  karyawan  tidak tetap[12].
Analisa Masalah Study Literatur Pembuatan Laporan Penelitian Mulai Tahapan Metode WASPAS 1. Mempersiapkan Matriks keputusan.
2. Normalisasi Nilai R ij . 3. Menghitung nilai . Tahapan Metode MOORA 1. Menentukan atau membuat suatu matriks keputusan 2. Membuat normalisasi matriks keputusan 3. Melakukan normalisasi matriks terbobot Selesai
Analisa dan Penerapan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5343

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputuan (SPK) merupakan suatu sitem informasi yang berbasis komputer dan termasuk sistem berbasis  pengetahuan  yang  dipakai  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu  organisasi  atau perusahaan.  Dapat  juga  dikatakan  sebagai  sistem  komputer  yang  mengolah  data  menjadi  informasi  untuk mengambil keputusan dari masalah semit terstruktur[13].

## 2.4 Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS)
Metode WASPAS merupakan kombinasi unik dari SPK yang diketahui yaitu model jumlah tertimbang (Weighted sum  model/WSM)  dan  model  produk  tertimbang  (WPM)  yang  awalnya  memerlukan  normalisasi  linier  pada elemen matriks keputusan menggunakan dua persamaan[14]. Berikut tahapan metode WASPAS, yaitu : 1. Mempersiapkan sebuah Matriks
X ij = [ 𝑥 11 𝑥 12 … 𝑥 21 𝑥 22 … … 𝑥 𝑚𝑛1 … 𝑥 𝑚𝑛2 … … 𝑥 1𝑛 𝑥 2𝑛 … 𝑥 𝑚𝑛 ] (1)
2. Menormalisasikan nilai 𝑅 𝑖𝑗 dengan rumus berikut : Untuk kriteria yang bernilai Benefit (Menguntungkan)
𝑅 𝑖𝑗= 𝑥𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥𝑥𝑖𝑗
(2)
Kriteria Biaya Untuk kriteria yang bernilai Cost (Biaya)
𝑅 𝑖𝑗= 𝑀𝑖𝑛 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑥𝑖𝑗
(3)
3. Menghitung nilai Alternatif (Qi) dengan rumus berikut:
𝑄 𝑖=0,5 ∑ 𝑅 𝑖𝑗𝑊𝑗+0.5  ∏ (𝑅𝑖𝑗)𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑗=1
(4)
Nilai Qi tertinggi adalah yang terbaik.

## 2.5 MetodeMulti Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis(MOORA)
Metode  MOORA  (Multi  Objective  Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio  Analysis)  adalah  metode  rilis  oleh Zavadkas  dan  Brauers.  Metode  ini  digunakan  oleh  Brauers  untuk  menentukan  suatu  keputusan[15].  Metode MOORA biasa digunakan untuk beberapa bidang seperti bangunan, kontraktor, manajemen, ekonomi dan desain jalan. Metode ini memiliki tingkat akulturasi baik dalam penentuan suatu alternatif. Pendekatan yang dilakukan MOORA  diartikan  sebagai  proses  secara  bersama  guna  mengoptimalkan  beberapa  alternatif  yang  saling bertentangan  terhadap  satu  atau  lebih  masalah[16].  Dibawah  ini  merupakan  langkah-langkah  dari  perhitungan metode MOORA, yaitu :
1. Membuat Matrik Keputusan
𝑥 = [ 𝑥 11 𝑥 12 . 𝑥 21 𝑥 21 . . 𝑥 𝑚1 . 𝑥 𝑚2 . . 𝑥 1𝑛 𝑥 2𝑛 . 𝑥 𝑚𝑛 ] (5)
2. Menormalisasi Matriks Keputusan
𝑥 𝑖𝑗 ∗ =   𝑥 𝑖𝑗 /√[∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 ](𝑗 = 1,2, … , 𝑛) (6)
3. Tahap ketiga, melakukan normalisasi matriks terbobot
𝑊 𝑗 ∗ 𝑋 𝑖𝑗 (7)
4. Mengoptimalkan Atribut
𝑦 𝑖= ∑ 𝑊 𝑗 𝑔 𝑗=1 𝑋 𝑖𝑗 ∗ (𝑗=1,2,…,𝑛) (8)
Dimana 𝑊 𝑗 adalah bobot 𝑗 𝑡ℎ attribut, yang dalam penentuannya dengan penerapan metode enteropy dan metode AHP. Yang dikatakan alternatif terburuk dengan nilai yi terendah sedangkan alternatif terbaik dalam metode ini ialah  nialai yi tertinggi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5343

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Alternatif dan Kriteria
Untuk menentukankelayakan pengangkatan karyawan tetap diperlukan beberapa persyaratan dan kriteria. Dalam penelitian ini penentuan kelayakan pengangkatan karyawan, dilakukan dengan menerapkan 2 metode yaitu metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) dan  metode MOORA (Multi Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis) Adapun langkah-langkah dalam menentukan kelayakan pengangkatan karyawan tetap  terlebih  dahulu  yaitu  menentukan  kriteria  dan  pembobotan,  alternatif  dan  rating  kecocokan. Pada  tabel  1 berikut yang merupakan tabel pembobotan serta kriteria yang diberikan.
Tabel 1. Kriteria Kriteria Nilai Range Jenis Absensi (C1) Sangat Baik 1 Benefit Baik 2 Cukup >3
Skill(C2)
Sangat Baik 91-100 Benefit Baik 81-90 Cukup 71-80 Buruk 61-70 Sangat Buruk ≥60
Kedisiplinan (C3)
Sangat Baik 91-100 Benefit Baik 81-90 Cukup 71-80 Buruk 61-70 Sangat Buruk ≥60
Kerjasama Tim (C4)
Sangat Baik 91-100 Cost Baik 81-90 Cukup 71-80 Buruk 61-70 Sangat Buruk ≥ 60 Pengalaman Kerja(C5) Sangat Baik 3 tahun Cost Baik 2 tahun Cukup 1 tahun
Bobot  kriteria didefinisikan sebagai  W yaitu  [4;3;3;2;2]. Padatabel  2 merupakan tabel  yang berisi rating kecocokan antara kriteria dan alternatif.
Tabel 2. Rating Kecocokan Alternatif dan Kriteria
Alternatif  C1  C2  C3  C4 C5 A 1 1 95 85 96 3 tahun A 2 2 95 85 85 3 tahun A 3 1 85 96 90 2 tahun A 4 1 95 96 95 1 tahun A 5 3 85 86 90 1 tahun A 6 3 95 85 80 1 tahun Max 3 95 96 96 3 Min 1 85 85 80 1

## 3.2 Perhitungan Menggunakan Metode WASPAS
Berikut merupakan perhitungan dengan dengan metode WASPAS 1. Langkah kedua, Matriks Keputusan
𝑋 𝑖𝑗 =
[ 1 95 85 2 95 85 1 1 3 3 85 95 85 95 96 96 86 85 96 3 85 3 90 95 90 80 2 1 1 1]
2. Menghitung Mariks Ternormalisasi
C 1 X11= 1/3=0,3333 X21= 2/3= 0,6667 X31= 1/3= 0,3333 X41= 1/3= 0,3333 X51= 3/3= 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Volume 7, Nomor 1, Januari 2023, Page 74-81 ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5343
X61= 3/3= 1
C 2
X12= 95/95= 1 X22= 95/95= 1
X32= 85/95= 0,8947
X42= 95/95= 1
X52= 85/95= 0,8947
X62= 95/95=1 C 3
X13= 85/96= 0,8854
X23= 85/96 = 0,8854 X33= 96/96 = 1 X43= 96/96 = 1 X53= 86/96= 0,8958
X63= 85/96 = 0,8854 C 4
X14= 80/96 = 0,8333 X24= 80/85 = 0,9412 X34= 80/90 = 0,8889 X44= 80/95 = 0,8421 X54= 80/90 = 0,8889
X64= 80/80 = 1
C 5 X15= 1/3 = 0,3333
X25= 1/3 = 0,3333 X35= 1/2 = 0,5 X45= 1/1 = 1
X55= 1/1 = 1 X65= 1/1 = 1
Dari perhitungan diatas maka diketahui matriks dibawah ini:
X=
[ 0,3333 1 0,8854 0,6667 1 0,8854 0,3333 0,3333 1 1 0,8947 1 0,8947 1 1 1 0,8958 0,8854 0,8333 0,3333 0,9412 0,3333 0,8889 0,8421 0,8889 1 0,5 1 1 1 ]
3. Berdasarkan persamaan 4 yang tekah dilakukan, maka akan dicari nilai Qi
Q1 = 0,5 ∑(0,3333 ∗ 4) + (1 ∗ 3) + (0,8854 ∗ 3) + (0,8333 ∗ 2) + (0,3333 ∗ 2) + 0,5 ∏(0,3333) 4 ∗ (1) 3 ∗ (0,8854) 3 ∗ (0,8333) 2 ∗ (0,3333) 2 = 0,5 ∑(1,33332) + (3) + (2,6562) + (1,6666) + (0,6666) + 0,5 ∏(0,0123) ∗ (1) ∗ (0,6941) ∗ (0,6944) ∗ (0,1111) = 0,5 ∑ 9,3226 + 0,5 ∏ 0,000661 = 4,6613 + 0,00033 = 4,66163 Q2 = 0,5 ∑(0,6667 ∗ 4) + (1 ∗ 3) + (0,8854 ∗ 3) + (0,9412 ∗ 2) + (0,3333 ∗ 2) + 0,5 ∏(0,6667) 4 ∗ (1) 3 ∗ (0,8854) 3 ∗ (0,9412) 2 ∗ (0,3333) 2 = 0,5 ∑(2,6668) + (3) + (2,6562) + (1,8824) + (0,6666) + 0,5 ∏(0,1976) ∗ (1) ∗ (0,6941) ∗ (0,8859) ∗ (0,1111) = 0,5 ∑ 10,872 + 0,5 ∏ 0,013495 = 5,436 + 0,006748= 5,442748 Q3 = 0,5 ∑(0,3333 ∗ 4) + (0,8947 ∗ 3) + (1 ∗ 3) + (0,8889 ∗ 2) + (0,5 ∗ 2) + 0,5 ∏(0,3333) 4 ∗ (0,8947) 3 ∗ (1) 3 ∗ (0,8889) 2 ∗ (0,5) 2
= 0,5 ∑(1,3332) + (2,6841) + (3) + (1,7778) + (1) + 0,5 ∏(0,0123) ∗ (0,7162) ∗ (1) ∗ (0,7901) ∗ (0,25) = 0,5 ∑ 9,7951 + 0,5 46
= 4,89755+0,000873 = 4,898423
Q4 = 0,5 ∑(0,3333 ∗ 4) + (1 ∗ 3) + (1 ∗ 3) + (0,8421 ∗ 2) + (1 ∗ 2) + 0,5 ∏(0,3333) 4 ∗ (1) 3 ∗ (1) 3 ∗ (0,8421) 2 ∗ (1) 2
= 0,5 ∑(1,3332) + (3) + (3) + (1,6842) + (2) + 0,5 ∏(0,0123) ∗ (1) ∗ (1) ∗ (0,7091) ∗ (1) = 0,5 ∑ 11,0174 + 0,5 ∏ 0,00875 1
= 5,5087+0,0044376= 5,513076
Q5 = 0,5 ∑(1 ∗ 4) + (0,8947 ∗ 3) + (0,8958 ∗ 3) + (0,8889 ∗ 2) + (1 ∗ 2) + 0,5 ∏(1) 4 ∗ (0,8947) 3 ∗ (0,8958) 3 ∗ (0,8889) 2 ∗ (1) 2
= 0,5 ∑(4) + (2,6841) + (2,6874) + (1,7778) + (2) + 0,5 ∏(1) ∗ (0,7162) ∗ (0,7188) ∗ (0,7901) ∗ (1) = 0,5 ∑ 13,1493 + 0,5 ∏ 0,40679 1
= 6,57465+0,203395 = 6,778045 Q6 = 0,5 ∑(1 ∗ 4) + (1 ∗ 3) + (0,8854 ∗ 3) + (1 ∗ 2) + (1 ∗ 2) + 0,5 ∏(1) 4 ∗ (1) 3 ∗ (0,8854) 3 ∗ (1) 2 ∗ (1) 2 = 0,5 ∑(4) + (3) + (2,6562) + (2) + (2) + 0,5 ∏(1) ∗ (1) ∗ (0,6941) ∗ (1) ∗ (1) = 0,5 ∑ 13,6562 + 0,5 ∏ 0,6940494 = 6,8281+0,347047 = 7,17514
4. Menentukan nilai Alternatif  tertinggi:
Tabel 3. Perangkingan Alternatif Hasil Rangking A 6 7,175147 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Volume 7, Nomor 1, Januari 2023, Page 74-81 ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5343
Alternatif Hasil Rangking A 5 6,778045 2 A 4 5,513076 3 A 2 5,442748 4 A 3 4,898423 5 A 1 4,66163 6
Perhitungan  WASPAS  Hasil  dari  perhitungan  metode  WASPAS,  bahwa  A6  merupakan  alternatif  terbaik sebagai karyawan yang layak di angkat menjadi karyawan tetap.

## 3.3 Perhitungan Menggunakan Metode MOORA
Selanjutnya langkah dalam metode MOORA (Multi Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis) pada bobot 𝑤 𝑗 = 0,4, 0,3, 0,3, 0,2 0,2 1. Membuat Matriks Keputusan Xij
X=
[ 1 95 85 2 95 85 1 1 3 3 85 95 85 95 96 96 86 85 96 3 85 3 90 95 90 80 2 1 1
1]
2. Normalisasi Matriks x
C1= √1 2 + 2 2 + 1 2 + 1 2 + 3 2 + 3 2 = √25 = 5
A11=1/5=0,2 A21=2/5=0,4 A31=1/5=0,2 A41=1/5=0,2
A51=3/5=0,6 A61=3/5=0,6 C2= √95 2 + 95 2 + 85 2 + 95 2 + 85 2 + 95 2 =
√50550 =224,8333 A12=95/224,8333=0,4225 A22=95/224,8333=0,4225 A32=85/224,8333=0,3781 A42=95/224,8333=0,4225 A52=85/224,8333=0,3781 A62=95/224,8333=0,4225 C3= √85 2 + 85 2 + 96 2 + 96 2 + 86 2 + 85 2 =
√47503 = 217,9518 A13=85/217,95183=0,3900 A23=85/217,9518=0,3900 A33=96/217,9518=0,4405 A43=96/217,9518=0,4405 A53=86/217,9518=0,3946 A63=85/217,9518=0,3900 C4= √96 2 + 85 2 + 90 2 + 95 2 + 90 2 + 80 2 =
√48066 = 219,2396 A14=96/219,2396=0,4379 A24=85/219,2396=0,3877 A34=90/219,2396=0,4105 A44=95/219,2396=0,4333 A54=90/219,2396=0,4105 A64=80/219,2396=0,3649
C5= √3 2 + 3 2 + 2 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 =
√25 = 5 A15=3/5=0,6 A25=3/5=0,6 A35=2/5=0,4 A45=1/5=0,2 A55=1/5=0,2 A65=1/5=0,2
Dari perhitungan di atas maka di peroleh matriks ternormalisasi ( 𝑥 𝑖𝑗 ∗ ) berikut:
𝑥 𝑖𝑗 ∗ =
[ 0,2 0,4225 0,3900
0,4 0,4225 0,3900 0,2 0,2 0,6 0,6 0,3781 0,4225 0,3781 0,4225 0,4405 0,4405 0,3946 0,3900 0,4379 0,6 0,3877 0,6 0,4105 0,4333 0,4105 0,3649 0,4 0,2 0,2 0,2]

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5343
3. Normalisasi matriks terbobot
[
0,2 0,4225  0,3900
0,4 0,4225 0,3900 0,2 0,2 0,6 0,6 0,3781 0,4225 0,3781 0,4225 0,4405 0,4405 0,3946 0,3900 0,4379 0,6 0,3877 0,6 0,4105 0,4333 0,4105 0,3649 0,4 0,2 0,2 0,2] x w j x ij ∗ w j =
[
0,08 0,12675 0,11700 0,16 0,12675 0,11700 0,08 0,08 0,24 0,24 0,11343 0,12675 0,11343 0,12675 0,13215 0,13215 0,11838 0,11700 0,08758 0,12 0,07754 0,12 0,08210 0,08666 0,08210 0,07298 0,08 0,04 0,04 0,04]
4. Menghitung nilai akhir atau preferensi
Tabel 4. Nilai preferensi ( y i )
Alternatif  Max(C1+C2+C3)  Min(C4+C5) 𝐲 𝐢 = (𝐦𝐚𝐱 − 𝐦𝐢𝐧) A 1 0,32375 0,20758 0,11617 A 2 0,40375 0,19754 0,20621 A 3 0,32558 0,16210 0,16348 A 4 0,33890 0,12666 0,21224 A 5 0,47181 0,12210 0,34971 A 6 0,48375 0,11298 0,37077 Tabel 5. Hasil Rangking Alternatif Hasil Ranking A 1 0,11617 6 A 2 0,20621 4 A 3 0,16348 5 A 4 0,21224 3 A 5 0,34971 2 A 6 0,37077 1
Dari hasil perhitungan metode MOORA, dapat dilihat bahwa A6 merupakan nilai tertinggi. Dengan kata lain A6 juga termasuk yang menjadi karyawan tetap. Dari hasil perhitungan kedua metode tersebut maka hasilnya terdapat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Perhitungan menggunakan WASPAS dan MOORA
Alternatif WASPAS Rangking MOORA Rangking A 1 6 6 A 2 4 4 A 3 5 5 A 4 3 3 A 5 2 2 A 6 1 1

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisa  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  menentukan  layak  atau  tidak  nya  seorang karyawan  menjadi  tetap  dengan  memanfaatkan  metode  WASPAS  dan  MOORA.  Adapun  yang  layak  menjadi karyawan tetap ialah alternatif A 6 dengan perolehan nilai pada metode WASPAS sebesar 7,175147 dan perolehan nilai metode MOORA sebesar 0,37077. Dapat ditrik kesimpulan yaitu metode WASPAS dan MOORA merupakan metode  yang  cocok  dalam  menentukan  layaknya  seorang  karyawan  menjadi  teteap,  metode  MOORA  dan WASPAS  merupakan  suatu  metode  yang  mana  nilai  alternatif  tertinggi  merupakan  alternatif  terbaik  metode WASPAS dan MOORA merupakan metode yang sangat cocok dalam menghitung suatu kasus Multi kriteria.

## REFERENCES
[1] M. Saepudin, G. Abdillah, and R. Yuniarti, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN KELAYAKAN PENGANGKATAN  KARYAWAN  TETAP  MENGGUNAKAN  METODE  ANALYTIC  HIERARCHY  PROCESS

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5343
DAN,” pp. 43–48, 2017.
[2] W. Priatna, T. S. Lestari, and M. Khaerudin, “Penerapan Fuzzy Inference System Sugeno dalam Sistem Pengangkatan Karyawan Kontrak menjadi Karyawan Tetap,” Techno. Com, vol. 21, no. 2, pp. 332–342, 2022.
[3] M. Dwina Pri Indini, Khairunnisa, Nola Dita Puspa, Tesa Aurelia Siregar, “Penerapan Metode OCRA dalam Menentukan Media  Pembelajaran  Online  Terbaik  di  Masa  Pandemi  Covid-19  dengan  Pembobotan  ROC,”  J.  Sist.  Komput.  dan Inform., vol. 3, no. 2, pp. 60–66, 2021, doi: 10.30865/json.v3i2.3576.
[4] E.  S.  Nabila,  R.  Rahmawati,  and  T.  Widiharih,  “IMPLEMENTASI  METODE  SAW  DAN  WASPAS  DENGAN PEMBOBOTAN  ROC  DALAM  SELEKSI  PENERIMAAN  PESERTA  DIDIK  BARU  (Studi  Kasus:  Madrasah Tsanawiyah (MTs) Negeri Kisaran Kabupaten Asahan Provinsi Sumatera Utara Tahun Ajaran 2018/2019),” J. Gaussian, vol. 8, no. 4, pp. 428–438, 2019, doi: 10.14710/j.gauss.v8i4.26723.
[5] C. Lukita, C. Nas, and W. Ilham, “Analisis Perbandingan Metode MOORA dan Metode WASPAS Dalam Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Utama Peningkatan Kualitas Mata Pelajaran,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 5, no. 3, pp. 130–137, 2020, doi: 10.25077/teknosi.v5i3.2019.130-137.
[6] C. F. Sianturi, L. T. Sianturi, and U. Hasanah, “Decision Support System for Accepting Pre-Employment Cards During the Covid-19 Pandemic Using the Method Multi Objective Optimization on the Basic of Ratio Analysis ( MOORA ),” vol. 5, no. 2, pp. 217–223, 2021, doi: 10.30865/ijics.v5i2.3218.
[7] D. Asdini, M. Khairat, and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Manajer di PT . Pos Indonesia dengan Metode WASPAS,” vol. 9, no. 1, pp. 41–47, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3767.
[8] M. I. Febriansyah, M. Dahria, and R. Kustini, “Decision Support System dalam Pemilihan Team Leader Shift Unggulan Menggunakan Metode WASPAS,” vol. 21, no. 2, pp. 60–72, 2022.
[9] R. Umar et al., “Analisis Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode WASPAS,” vol. 9, no. 3, pp. 0–7, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i3.4168.
[10]  R. D. Arista, S. Defit, and Y. Yunus, “MOORA sebagai SistemPendukung Keputusan Dalam Mengukur Tingkat Kinerja Dosen  (Universitas  Pembangunan  Panca  Budi  Medan),”  J.  Inform.  Ekon.  Bisnis,  vol.  2,  pp.  104–110,  2020,  doi: 10.37034/infeb.v2i4.52.
[11]  L.  F.  Israwan,  “Penerapan  Multi-Objective  Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio  (Moora)  Dalam  Penentuan  Asisten Laboratorium,” J. Ilm. Ilmu Komput., vol. 5, no. 1, pp. 19–23, 2019, doi: 10.35329/jiik.v5i1.28.
[12]  L. Fauziyah, “Kontribusi Penerapan Motivasi Intrinsik dan Ekstrinsik terhadap Komitmen Organisasi Karyawan Tetap,” Budg. J. Business, Manag. Account., vol. 3, no. 2, pp. 349–358, 2022.
[13]  N. Sutrikanti, H. Situmorang, H. Nurdiyanto, P. Studi, and T. Informatika, “Implementasi Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Calon Peserta Cerdas Cermat Tingkat SMA Menerapkan Metode VIKOR,” vol. 5, no. 2, pp. 109–113, 2018.
[14]  M. Ickhsan, D. Anggraini, R. Haryono, and S. H. Sahir, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Usaha Rakyat Menggunakan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ),” vol. 5, no. 2, pp. 97–102, 2018.
[15]  S. Alvita, N. Intan, F. Syahputra, K. Ulfa, and G. L. Ginting, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mekanik Sepeda Motor Terbaik Menggunakan Metode Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis ( MOORA ),” vol. 5, no. 1, pp. 66–70, 2018.
[16]  N.  W.  Al-hafiz,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUKAN  KREDIT  PEMILIKAN  RUMAH MENERAPKAN MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION ON THE BASIS OF RATIO ANALYSIS ( MOORA ),” vol. I, pp. 306–309, 2017.