## Sistem Pendukung Keputusan Perbandingan Metode MOORA Dengan MOOSRA Dalam Pemilihan Hair Stylish
Mohammad Aldinugroho Abdullah 1 , Rima Tamara Aldisa 2*
1 Fakultas Teknologi Informasi, Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 nugrohoaldi48@gmail.com , 2, *rimatamaraa@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com Submitted: 21/09/2023 ; Accepted: 30/09/2023 ; Published: 30/09/2023
Abstrak- Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efektivitas antara metode MOORA (Multi-Objective Optimization on the basis  of  Ratio  Analysis)  dan  MOOSRA  (Multiobjective  Optimization  on  the  Basis  of  Simple  Ratio  Analysis)  dalam  konteks pemilihan  hair  stylish  di  barbershop.  Dalam  industri  perawatan  rambut  yang  semakin  berkembang,  pemilihan  hair  stylish  tidak hanya  mempengaruhi  penampilan  pelanggan  tetapi  juga  memainkan  peran  penting  dalam  citra  dan  kesuksesan  barbershop  itu sendiri. Oleh karena itu, penting bagi pemilik barbershop untuk memilih hair stylish dengan tepat. Metode MOORA dikenal karena kemampuannya dalam mengatasi masalah pengambilan keputusan multiobjektif dengan memanfaatkan analisis rasio. Sementara itu, MOOSRA adalah  metode lain  yang berfokus pada optimisasi  dengan  mempertimbangkan preferensi relatif.  Dalam  konteks pemilihan hair stylish, keduanya dapat menjadi alat yang berguna dalam memandu pemilik barbershop untuk memilih hair stylish yang  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  preferensi  pelanggan.  Penelitian  ini  melibatkan  pengumpulan  data  mengenai  preferensi pelanggan dan karakteristik hair stylish dari berbagai barbershop. Data ini kemudian dianalisis menggunakan metode MOORA dan MOOSRA untuk memilih hair stylish yang paling sesuai dalam setiap skenario. Hasil analisis akan dibandingkan untuk menilai kinerja  relatif  kedua  metode  dalam  konteks  ini.  Diharapkan  bahwa  hasil  dari  penelitian  ini  akan  memberikan  wawasan  yang berharga bagi pemilik barbershop dan industri perawatan rambut pada umumnya. Dengan memahami kelebihan dan keterbatasan masing-masing  metode,  pemilik  barbershop  akan  dapat  mengambil  keputusan  yang  lebih  informasional  dalam  pemilihan  hair stylish. Selain itu, penelitian ini juga dapat memberikan kontribusi pada pengembangan metodologi dalam pengambilan keputusan multiobjektif  yang  lebih  kompleks,  dengan  memberikan  contoh  konkret  dalam  aplikasi  praktis.  Hasil  akhir  perhitungan  kedua metode terbukti menghasilkan hasil rank tertinggi yang sama yaitu diperoleh oleh alternatif 1 atas nama Poppy Sukma
Kata Kunci : SPK; Penata Rambut; MOORA; MOOSRA
Abstract- This  study  aims  to  compare  the  effectiveness  of  the  MOORA  (Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of  Ratio Analysis) and MOOSRA (Multi-objective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis) methods in the context of selecting stylish hair at the barbershop. In the growing hair care industry, the selection of stylish hair does not only affect the appearance of the  customer  but  also  plays  an  important  role  in  the  image  and  success  of  the  barbershop  itself.  Therefore,  it  is  important  for barbershop owners to choose the right stylish hair. The MOORA method is known for its ability to solve multi-objective decision- making problems by utilizing ratio analysis. Meanwhile, MOOSRA is another method that focuses on optimization by considering relative preferences. In the context of selecting stylish hair, both can be useful tools in guiding barbershop owners to choose stylish hair according to customer needs and preferences. This research involves collecting data regarding customer preferences and hair stylish characteristics from various barbershops. This data was then analyzed using the MOORA and MOOSRA methods to choose the most suitable hair style for each scenario. The results of the analysis will be compared to assess the relative performance of the two methods in this context. It is hoped that the results of this research will provide valuable insights for barbershop owners and the hair care industry in general. By understanding the advantages and limitations of each method, barbershop owners will be able to make  more  informed  decisions  in  selecting  stylish  hair.  In  addition,  this  research  can  also  contribute  to  the  development  of  a methodology in more complex multi-objective decision-making, by providing concrete examples in practical applications. The final results of the calculations of the two methods are proven to produce the same highest ranking result, which is obtained by alternative 1 on behalf of Poppy Sukma.
Keywords : DSS; Hair Stylish; MOORA; MOOSRA

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  modern  ini,  penampilan  fisik  memegang  peranan  penting  dalam  membentuk  identitas  individu  dan mengekspresikan gaya hidup. Di tengah tren ini, gaya rambut telah menjadi salah satu elemen utama dalam merangkul keunikan  dan  menunjukkan  kepribadian[1].  Maka  dari  itu,  bisnis  barbershop  atau  tempat  cukur  rambut  telah berkembang pesat menjadi lebih dari sekadar tempat untuk memotong rambut, tetapi juga sebagai pusat perawatan diri dan  kenyamanan.  Oleh  karena  itu,  kebutuhan  untuk  memilih  hair  stylist  atau tukang  cukur  rambut terbaik  menjadi semakin  penting.  Di  balik  layar  kesuksesan  sebuah  barbershop, terdapat  proses  yang  kompleks  dalam  menentukan tukang cukur rambut yang tepat untuk memenuhi beragam kebutuhan pelanggan[2]. Pemilihan tukang cukur rambut merupakan keputusan yang sangat krusial karena memiliki dampak langsung pada kepuasan pelanggan dan citra bisnis secara keseluruhan. Setiap pelanggan memiliki preferensi dan ekspektasi unik mengenai gaya rambut, jenis layanan yang diinginkan, serta interaksi dengan tukang cukur rambut[3]. Oleh karena itu, penting untuk mengembangkan suatu
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6824
metode yang sistematis dan efisien dalam memilih tukang cukur rambut terbaik. Namun, dalam menghadapi tantangan ini,  terdapat  beberapa  aspek  yang  perlu  diperhatikan.  Pertama,  dalam  konteks  barbershop  yang  berkembang  pesat, tukang  cukur  rambut  memiliki  beragam  keterampilan  teknis,  gaya,  dan  tingkat  pengalaman.  Setiap  tukang  cukur rambut memiliki kelebihan dan kelemahan masing-masing yang dapat memengaruhi kualitas layanan yang diberikan. Kedua,  preferensi  pelanggan  terhadap  gaya  rambut,  jenis  layanan,  dan  faktor  harga  sangat  beragam.  Ketiga, pengambilan  keputusan  dalam  lingkungan  yang  dinamis  dan  beragam  seperti  ini  dapat  menjadi  rumit  dan membingungkan[4]. Dalam rangka mengatasi kerumitan ini, konsep Optimalisasi Multi-Kriteria muncul sebagai solusi yang  menjanjikan.  Optimalisasi  Multi-Kriteria  adalah  suatu  pendekatan  yang  bertujuan  untuk  memilih  alternatif terbaik  dari  sejumlah  pilihan  yang  mempertimbangkan  beberapa  kriteria  yang  berbeda[5].  Dalam  hal  ini,  alternatif adalah tukang cukur rambut yang ada di barbershop, dan kriteria  meliputi faktor-faktor seperti keterampilan teknis, kreativitas, kecepatan pelayanan, interaksi dengan pelanggan, dan harga layanan.
Dua metode yang menjadi fokus utama dalam penelitian ini adalah MOORA (Multi-Objective Optimization on the  basis  of  Ratio  Analysis)  dan  MOOSRA  (Multiobjective  Optimization  on  the  Basis  of  Simple  Ratio  Analysis). MOORA adalah suatu metode yang menggunakan perbandingan rasio untuk memutuskan alternatif terbaik[6][7][8], sedangkan  MOOSRA  merupakan  variasi  dari  MOORA  yang  menggunakan  perbandingan  rasio  sederhana.  Kedua metode  ini  telah  banyak  digunakan  dalam  berbagai  bidang  untuk  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  multi- kriteria[9][10]. Namun, penerapan MOORA dan MOOSRA dalam pemilihan hair stylist di barbershop belum banyak diteliti. Oleh karena  itu, penelitian  ini diarahkan  untuk  menjawab  beberapa pertanyaan penting. Bagaimana kinerja MOORA  dan  MOOSRA  dalam  konteks  pemilihan  tukang  cukur  rambut  terbaik?  Apakah  salah  satu  metode  lebih efektif daripada yang lain? Bagaimana kontribusi penggunaan metode ini dalam meningkatkan kualitas pelayanan di barbershop?  Selain  itu,  dengan  perkembangan  teknologi  informasi,  pengembangan  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK) menjadi semakin relevan. SPK adalah aplikasi komputer yang membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang  kompleks  dengan  menyediakan  informasi  yang  akurat  dan  terstruktur[11][12][13].  Dalam  penelitian  ini, penggunaan  MOORA  dan  MOOSRA  akan  diterapkan  dalam  pengembangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk membantu  pemilik  barbershop  dalam  memilih  hair  stylist  terbaik  berdasarkan  preferensi  pelanggan  dan  kebutuhan bisnis.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  bukan  hanya  memiliki  implikasi  praktis  dalam  memperbaiki  pengambilan keputusan di barbershop, tetapi juga memiliki nilai teoritis yang signifikan. Pengaplikasian MOORA dan MOOSRA dalam  konteks  ini  akan  memberikan  wawasan  lebih  lanjut  tentang  potensi  dan  keterbatasan  metode  ini  dalam lingkungan bisnis nyata. Selain itu, pengembangan Sistem Pendukung Keputusan juga dapat memberikan pandangan baru tentang bagaimana teknologi dapat mendukung pengambilan keputusan dalam berbagai sektor bisnis[14].
Beberapa studi sebelumnya telah mengulas tentang sistem pendukung keputusan, salah satunya adalah karya dari  Elsa  Fitria  dan  Gani  Gunawan.  Mereka  mengangkat  topik  penerapan  MOOSRA  dalam  memilih  platform  E- commerce untuk pembelian produk fashion. Hasil riset menunjukkan bahwa dalam konteks mahasiswa aktif Unisba, Shopee mendominasi sebagai alternatif utama dalam kategori fashion dengan nilai kinerja tertinggi sebesar 2,11960. TikTok  Shop  dan  Tokopedia  masing-masing  mengikuti  dengan  nilai  1,87437  dan  1,53236,  sementara  Lazada mendapatkan  nilai  1,48977[15].  Penelitian  lain  dilakukan  oleh  Teddy  Erlambang  dan  rekan-rekannya.  Riset  ini mengimplementasikan  metode  MOORA  dan  ROC  dalam  pemilihan  alat  kontrasepsi.  Temuan  dari  penelitian  ini menunjukkan bahwa metode MOORA efektif dalam memilih dan meranking opsi alat kontrasepsi yang paling sesuai dengan  kebutuhan.  Dalam  hal  ini,  Pil  (A5)  diidentifikasi  sebagai  alat  kontrasepsi  yang  cocok  untuk  pasangan  usia subur,  dengan  nilai  tertinggi  (Max)  Yi  sebesar  0,2249[16].  Pada  tahun  yang  sama,  Samuel  Sihombing  dan  kolega melakukan  penelitian  tentang  seleksi  kepala  desa  terbaik  dengan  memanfaatkan  metode  MOORA.  Penelitian  ini menggunakan lima kriteria evaluasi: kinerja, kontribusi pada masyarakat, pengetahuan, kedisiplinan, dan sikap. Hasil penelitian menunjukkan bahwa "H. Kasiman" (alternatif 13) memperoleh skor tertinggi sebesar 0,378[17]. Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh Muhammad Aldinugroho dan Rama Tamara membahas penerapan metode MOOSRA dalam pemilihan frontliner, serta penggunaan pembobotan ROC. Setelah penerapan kedua metode tersebut, hasilnya menunjukkan bahwa alternatif terbaik adalah A8 dengan preferensi nilai 44,6195, diikuti oleh A1 dengan preferensi 40,2737,  dan  A6  dengan  preferensi  39,8573.  Sehingga,  terpilihnya  "Ratih,"  "Moci,"  dan  "Aldi"  sebagai  frontliner menjadi keputusan yang tepat[18]. Penelitian terakhir yang dibahas oleh Rizka Tri Alinse dan kolega adalah analisis penerapan  metode  MOORA  dan  WASPAS  dalam  pengajuan  kredit  pemilikan  rumah.  Setelah  menerapkan  kedua metode tersebut, alternatif terbaik ditemukan pada alternatif  A7 dengan  nilai referensi  -0,04131 (metode MOORA) dan nilai referensi 2,91829 (metode WASPAS)[19].
Dengan latar belakang ini, kebutuhan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan yang menerapkan metode  MOORA  dan  MOOSRA  dalam  pemilihan  gaya  rambut  di  barbershop  semakin  mendesak.  Penggunaan pembobotan  Rank  Order  Centroid  (ROC)  juga  menjadi  fokus  dalam  pengembangan  sistem  ini.  Penelitian  ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang lebih baik tentang perbandingan antara metode MOORA dan MOOSRA dalam pemilihan gaya rambut, serta memberikan kontribusi dalam pengembangan SPK yang lebih unggul dan tepat
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6824
sasaran  dalam  konteks  ini.  Dengan  demikian,  individu  akan  memiliki  sarana  yang  lebih  baik  untuk  memilih  gaya rambut yang paling cocok dengan kepribadian dan kebutuhan mereka di barbershop.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1  Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  suatu  bentuk  sistem  yang  diciptakan  dengan  tujuan  utama  untuk memberikan  bantuan  dan  panduan  dalam  proses  pengambilan  keputusan[20].  Dalam  dunia  yang  penuh  dengan kompleksitas  dan  beragam  informasi,  SPK  menjadi  jembatan  yang  menghubungkan  teknologi  informasi,  metode analisis, serta data yang relevan. Tujuan utamanya adalah memberikan panduan yang lebih jelas dan informasi yang lebih  akurat  dalam  mengambil  keputusan  yang  lebih  baik,  terutama  dalam  situasi  yang  kompleks  atau  penuh ketidakpastian[21]. Dalam berbagai konteks, SPK memiliki peran yang sangat penting. Dari bidang bisnis hingga ilmu kesehatan, keuangan, teknik, dan sosial, penggunaan SPK membawa manfaat signifikan[22]. Dengan menggunakan SPK,  pengambil  keputusan  dapat  menghindari  keputusan  impulsif  atau  berdasarkan  perkiraan  semata.  Penggunaan SPK juga dapat membantu dalam menghemat waktu dan sumber daya yang digunakan untuk pengambilan keputusan. Selain itu, SPK juga mampu memberikan pandangan lebih holistik dan informasi yang lebih baik, yang pada akhirnya dapat membawa dampak positif bagi hasil keputusan yang diambil[23].

## 2.2  Metode MOORA
Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) adalah sebuah metode pengambilan keputusan yang digunakan untuk memilih alternatif terbaik dari sejumlah opsi berdasarkan analisis rasio. Metode ini dirancang untuk  situasi  di  mana  ada  beberapa  kriteria  yang  harus  dipertimbangkan  dalam  pengambilan  keputusan.  MOORA membantu  mengukur  performa  relatif  dari  alternatif-alternatif  tersebut  dalam  setiap  kriteria  dan  memberikan rekomendasi berdasarkan perbandingan rasio antara alternatif-alternatif tersebut[8][24].
Salah satu keunggulan MOORA adalah kemampuannya dalam  mengatasi masalah multi-kriteria dengan cara yang  efisien  dan  sistematis.  Metode  ini  membantu  memitigasi  subjektivitas  dalam  pengambilan  keputusan  dan memberikan  landasan  yang  lebih  kuat  dalam  membandingkan  alternatif-alternatif  yang  berbeda.  MOORA  sering digunakan  dalam  berbagai  bidang,  termasuk  manajemen,  teknik,  ekonomi,  dan  ilmu  sosial,  di  mana  keputusan seringkali melibatkan pertimbangan berbagai kriteria yang kompleks[25]. Tahapan yang terlibat dalam menyelesaikan prosedur ini adalah[26]: 1. Mempersiapkan matriks keputusan.
X ij = [ X 11 X 21 ⋯ X 12 X 22 ⋯ X m1 X m2 ⋯ ⋯ … X 1n X 2n … ⋯ X mn ] (1)
2. Menghitung matriks normalisasi.
X ij ∗ = X ij √∑ X ij 2 m i=1
(2)
3. Menghitung nilai preferensi.
Pada langkah ini, yang menjadi inti dari proses, dilakukan perkalian antara setiap atribut dengan bobot kriteria pada setiap  alternatif,  kemudian  hasil  dari  kriteria  keuntungan  dijumlahkan  dan  dikurangkan  dengan  hasil  kriteria kerugian menggunakan rumus berikut:
y i ∗ = ∑ w j g j=1 X ij ∗ − ∑ w jX ij ∗ n j=g+1 (3)

## 2.3  Metode MOOSRA
Multiobjective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis (MOOSRA) adalah sebuah metode pengambilan keputusan multi-kriteria yang digunakan untuk memilih alternatif terbaik dari sejumlah opsi berdasarkan pada analisis rasio sederhana. Metode ini dirancang untuk mengatasi beberapa keterbatasan dari metode lain seperti Multi-Objective Optimization  on  the  Basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA)  dalam  situasi  pengambilan  keputusan  yang  melibatkan beberapa kriteria. MOOSRA menggabungkan konsep pengukuran rasio dan perbandingan relatif dari setiap alternatif terhadap alternatif lainnya untuk menghasilkan preferensi relatif dan peringkat alternatif[10][27].
Salah  satu  keunggulan  MOOSRA  adalah  kesederhanaan  dalam  perhitungan  dan  interpretasi.  Metode  ini menyederhanakan  proses  pengambilan  keputusan  multi-kriteria  tanpa  mengorbankan  akurasi.  Dalam  kasus
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6824
pengambilan keputusan yang melibatkan banyak faktor yang harus dipertimbangkan, MOOSRA memberikan panduan dalam  menentukan  alternatif  terbaik  yang  mempertimbangkan  semua  kriteria  yang  relevan.  Dengan  menggunakan analisis rasio sederhana, MOOSRA membantu menghasilkan solusi yang lebih terstruktur dan objektif dalam situasi yang kompleks. Ada empat langkah yang harus ditempuh dalam menyelesaikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menggunakan metode MOOSRA[28]:
1. Pembentukan matriks keputusan
X =   [ x 11 x 12 x 21 x 22 ⋯ x 1n ⋯ x 2n ⋮ ⋮ x m1 x m2 ⋱ ⋮ ⋯ x mn ] (4)
2. Normalisasi keputusan fuzzy matriks
X ∗ ij = X ij √[∑ Xij²] m i=1 (5)
3. Penentuan nilai preferensi
Jika kepentingan bobot sama dengan rumus:
Y i = ∑ X ∗ ij g j=1 ∑ X ∗ ij n j=g+1 (6)
Jika kepentingan bobot berbeda dengan rumus:
Y i = ∑ wj X ∗ g j=1 ij ∑ W j X ∗ ij n j=g+1 (7)

## 2.4  Tahapan Penelitian
Dalam proses pelaksanaan penelitian ini, terdapat beberapa langkah yang harus dijalani, yakni:
1. Tahap  analisis  masalah  :  melibatkan  pemahaman  mendalam  terhadap  permasalahan  yang  akan  diteliti.  Ini melibatkan pengumpulan data untuk mengidentifikasi akar permasalahan,  faktor-faktor yang  memengaruhi, dan dampaknya, guna membentuk pandangan komprehensif sebelum langkah selanjutnya dalam penelitian.
2. Tahap pengumpulan data : langkah mengumpulkan informasi relevan melalui wawancara, survei, observasi, atau analisis dokumen untuk mendukung analisis dalam penelitian.
3. Tahap studi  literatur adalah  langkah  mencari,  meninjau, dan  menganalisis sumber-sumber tertulis seperti  jurnal, buku, dan artikel yang relevan untuk memahami perkembangan pengetahuan yang sebelum melakukan penelitian.
4. Pada tahap penerapan metode yang digunakan adalah metode MOORA menganalisis rasio untuk memilih solusi terbaik,  sementara  MOOSRA  menggunakan  analisis  rasio  sederhana  untuk  mengoptimalkan  solusi  berdasarkan preferensi relatif. Kedua metode ini membantu pengambilan keputusan yang kompleks dengan mempertimbangkan beberapa tujuan sekaligus.
5. Tahap  membandingkan  hasil  analisis  dari  metode  MOORA  dan  MOOSRA  melibatkan  evaluasi  perbandingan antara hasil keduanya. Perbandingan ini membantu dalam memahami perbedaan kinerja dan pendekatan keduanya dalam mengoptimalkan solusi multiobjektif.
6. Tahap Penyusunan Laporan Penelitian: Langkah terakhir melibatkan penyusunan laporan penelitian yang memuat hasil dari seluruh rangkaian kegiatan penelitian yang telah tuntas. Berikut ini adalah kerangka kerja penelitian dapat disusun sebagai berikut :
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemilihan Hair Stylish yang tepat adalah keputusan yang harus diambil dengan hati-hati. Dalam pembahasan hasil ini, dapat  disimpulkan bahwa beberapa Hair Stylish  memiliki keunggulan dalam  beberapa kriteria, sementara yang  lain mungkin lebih unggul dalam kriteria lainnya. Oleh sebab itu, dalam melakukan pemilihan, terlebih dahulu menentukan alternatif dan kriteria yang akan digunakan dalam proses pemilihan.

## 3.1 Penentuan Alternatif dan Kriteria
Dalam melakukan pemilihan, data alternatif yang digunakan sebanyak 8 Data. berikut pada tabel 1 dapat dilihat data allternatif yang digunakan:
Tabel 1. Data Alternatif Alternatif  Keterangan A 1 Poppy Sukma A 2 Ratih Budi A 3 Lucy Setyowati A 4 Kei Fortune A 5 Mocico A 6 Nugroho A 7 Lolly A 8 Agus
Tabel  selanjutnya  menampilkan  kriteria  pemilihan  yang  digunakan.  Adapun  kriteria  tersebut  sebanyak  6 kriteria. Dalam penentuan kriteria, harus di tentukan nilai bobot setiap kriterianya. Adapun nilai bobot kriteria tersebut didapatkan dengan menggunakan Perhitungan Metode ROC.
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis Bobot K 1 Pengalaman Benefit  0.456 K 2 Kemampuan komunikasi Benefit 0.256 K 3 Kepribadian & etika kerja  Benefit 0.156 K 4 Umur Cost 0.090 K 5 Sertifikat Keahlian Benefit 0.040 Keterangan : K1 : K2 : K3 :
K4 :
K5 :
Memiliki pengalaman yang relevan dalam industri perawatan rambut, dengan catatan kerja yang solid dan beragam.
Mampu  mendengarkan  dengan  baik  dan  berkomunikasi  efektif  dengan  pelanggan  untuk  memahami kebutuhan dan keinginan mereka.
Memiliki  kepribadian  yang  ramah,  profesional,  dan  dapat  menciptakan  lingkungan  yang  nyaman  bagi pelanggan.
Mengikuti tren terbaru dalam dunia perawatan rambut dan mampu memberikan saran tentang gaya yang sesuai dengan tren.
Memiliki Sertifikat pelatihan Penataan Rambut
Tabel berikutnya menunjukkan penilaian skala bobot kepentingan terhadap setiap kriteria yang ditetapkan.
Tabel 3. Kriteria 2 dan Kriteria 3 Nilai Skala Bobot Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup Baik 3 Kurang Baik 2 Tidak Baik 1 Tabel 4. Kriteria 4 Nilai Skala Bobot Mampu 4 Cukup Mampu 3
Nilai Skala Bobot Kurang Mampu 2 Tidak Mampu 1 Tabel 5. Kriteria 5 Nilai Skala Bobot Memiliki 2 Tidak Memiliki 1
Selanjutnya pada tabel 6 penilaian Data Alternatif :
Tabel 6. Data Penilaian Terhadap Alternatif Alternatif Keterangan C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 Poppy Sukma 3 Tahun 5 5 20 Tahun 2 A 2 Ratih Budi 2 Tahun 4 2 27 Tahun 2 A 3 Lucy Setyowati  3 Tahun 3 3 37 Tahun 2 A 4 Kei Fortune 2 Tahun 2 3 35 Tahun 1 A 5 Mocico 3 Tahun 2 2 40 Tahun 2 A 6 Nugroho 2 Tahun 3 2 23 Tahun 2 A 7 Lolly 2 Tahun 4 3 24 Tahun 2 A 8 Agus 3 Tahun 5 4 22 Tahun 2
Selanjutnya pada tabel 7 terdapat data rating kecocokan yang nilainya berdasarkan dari penilaian terhadap alternatif :
Tabel 6. Data Rating Kecocokan Alternatif Keterangan C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 Poppy Sukma 3 5 5 20 2 A 2 Ratih Budi 2 4 2 27 2 A 3 Lucy Setyowati 3 3 3 37 2 A 4 Kei Fortune 2 2 3 35 1 A 5 Mocico 3 2 2 40 2 A 6 Nugroho 2 3 2 23 2 A 7 Lolly 2 4 3 24 2 A 8 Agus 3 5 4 22 2

## 3.2 Penerapan metode MOORA
Berikut langkah-langkah penerapan metode MOORA : a. Membentuk Matriks Keputusan
𝑥 𝑖𝑗 = | | | 3 5 5 3 2 2 4 2 3 2 3 3 3 2 2 2 2 3 3 1 3 2 2 3 2 2 3 2 3 2 2 4 3 3 2
3 5 4 3 2 | | |
b. Normalisasi Matriks Keputusan
𝐶1     = √3 2 + 2 2 + 3 2 + 2 2 +  3 2 + 2 2 + 2 2 + 3 2 =   √52 = 7,211 𝐴11  = 3 7,211 = 0,416
𝐴21  = 2 7,211 = 0,277
𝐴31  = 3 7,211 = 0,416
𝐴41  = 2 7,211 = 0,277
𝐴51  = 3 7,211 = 0,416
𝐴61  = 3 7,211 = 0,277
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6824
𝐴71  = 3 7,211 = 0,277
𝐴81  = 3 7,211 = 0,416
Untuk mendapatkan data normalisasi untuk C2 sampai C5 dapat dilakukan dengan perhitungan yang sama dengan C1. Sesuai dengan langkah perhitungan diatas, maka terbentuk matriks keputusan sebagai berikut :
𝑋 𝑖𝑗 ∗ = | | | 0,416 0,481 0,559 0,241 0,371
0,277 0,385 0,224 0,325 0,371 0,416 0,289 0,335 0,445 0,371 0,277 0,192 0,335 0,421 0,186 0,416 0,192 0,224 0,481 0,371 0,277 0,289 0,224 0,277 0,371 0,277 0,385 0,335 0,289 0,371 0,416 0,481 0,447 0,265 0,371 | | | c. Penentuan nilai akhir/preferensi
𝑋 𝑤𝑗 = | | | 0,416 (0.456) 0,481 (0.256) 0,559 (0.156)  0,241 (0.090) 0,371 (0.040) 0,277 (0.456) 0,385 (0.256) 0,224 (0.156)  0,325 (0.090) 0,371 (0.040) 0,416 (0.456) 0,289 (0.256) 0,335 (0.156)  0,445 (0.090) 0,371 (0.040) 0,277 (0.456) 0,192 (0.256) 0,335 (0.156)  0,421 (0.090) 0,186 (0.040) 0,416 (0.456) 0,192 (0.256) 0,224 (0.156)  0,481 (0.090) 0,371 (0.040) 0,277 (0.456) 0,289 (0.256) 0,224 (0.156)  0,277 (0.090) 0,371 (0.040) 0,277 (0.456) 0,385 (0.256) 0,335 (0.156)  0,289 (0.090) 0,371 (0.040) 0,416 (0.456) 0,481 (0.256) 0,447 (0.156)  0,265 (0.090) 0,371 (0.040) | | |
Hasil perkalian dengan bobot kriteria, yaitu:
X = | | | 0,190 0,123 0,087 0,022 0,015
0,126 0,099 0,035 0,029 0,015 0,190 0,074 0,052 0,040 0,015 0,126 0,049 0,052 0,038 0,077 0,190 0,049 0,035 0,043 0,015 0,126 0,074 0,035 0,025 0,015 0,126 0,099 0,052 0,026 0,015 0,190 0,123 0,070 0,024 0,015 | | | d. Penentuan nilai Yi
Tabel 8. .Daftar  Nilai Y i Alternatif Maximun (C 1 +C 2 +C 3 + C 5 ) Maksimum - Minimun (Hasil C1,C2,C3,C5 – C4) Maksimum- Minimun Yi A 1 (0,190 + 0,123 + 0,087 + 0,015) = 0,415 0,415 - 0,022 0,393 A 2 (0,126 + 0,099 + 0,035 + 0,015) = 0,275 0,275 - 0,029 0,246 A 3 (0,190 + 0,074 + 0,052 + 0,015) = 0,331 0,331 - 0,040 0,291 A 4 (0,126 + 0,049 + 0,052 + 0,007) = 0,235 0,235 - 0,038 0,197 A 5 (0,190 + 0,049 + 0,035 + 0,015) = 0,289 0,028 - 0,043 0,246 A 6 (0,126 + 0,074 + 0,035 + 0,015) = 0,250 0,250 - 0,025 0,225 A 7 (0,126 + 0,099 + 0,052 + 0,015) = 0,292 0,292 - 0,026 0,266 A 8 (0,190 + 0,123 + 0,070 + 0,015) = 0,397 0,397 - 0,024 0,373

## 3.3 Penerapan metode MOOSRA
Berikut langkah-langkah penerapan metode MOOSRA : a. Membentuk Matriks Keputusan
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6824
𝑥 𝑖𝑗 = | | | 3 5 5 3 2 2 4 2 3 2 3 3 3 2 2 2 2 3 3 1 3 2 2 3 2 2 3 2 3 2
2 4 3 3 2 3 5 4 3 2 | | |
b. Normalisasi Matriks Keputusan
𝐶1     = √3 2 + 2 2 + 3 2 + 2 2 +  3 2 + 2 2 + 2 2 + 3 2 =   √52 = 7,211 𝐴11  = 3 7,211 = 0,416
𝐴21  = 2 7,211 = 0,277
𝐴31  = 3 7,211 = 0,416
𝐴41  = 2 7,211 = 0,277
𝐴51  = 3
7,211 = 0,416
𝐴61  = 3 7,211 = 0,277
𝐴71  = 3 7,211 = 0,277
𝐴81  = 3 7,211 = 0,416
Untuk mendapatkan data normalisasi untuk C2 sampai C5 dapat dilakukan dengan perhitungan yang sama dengan C1. Sesuai dengan langkah perhitungan diatas, maka terbentuk matriks keputusan sebagai berikut :
𝑋 𝑖𝑗 ∗ = | | | 0,416 0,481 0,559 0,241 0,371
0,277 0,385 0,224 0,325 0,371 0,416 0,289 0,335 0,445 0,371 0,277 0,192 0,335 0,421 0,186 0,416 0,192 0,224 0,481 0,371 0,277 0,289 0,224 0,277 0,371 0,277 0,385 0,335 0,289 0,371 0,416 0,481 0,447 0,265 0,371 | | | c. Penentuan nilai akhir/preferensi
𝑋 𝑤𝑗 = | | | 0,416 (0.456) 0,481 (0.256) 0,559 (0.156)  0,241 (0.090) 0,371 (0.040)
0,277 (0.456) 0,385 (0.256) 0,224 (0.156)  0,325 (0.090) 0,371 (0.040) 0,416 (0.456) 0,289 (0.256) 0,335 (0.156)  0,445 (0.090) 0,371 (0.040) 0,277 (0.456) 0,192 (0.256) 0,335 (0.156)  0,421 (0.090) 0,186 (0.040) 0,416 (0.456) 0,192 (0.256) 0,224 (0.156)  0,481 (0.090) 0,371 (0.040) 0,277 (0.456) 0,289 (0.256) 0,224 (0.156)  0,277 (0.090) 0,371 (0.040) 0,277 (0.456) 0,385 (0.256) 0,335 (0.156)  0,289 (0.090) 0,371 (0.040) 0,416 (0.456) 0,481 (0.256) 0,447 (0.156)  0,265 (0.090) 0,371 (0.040) | | | Hasil perkalian dengan bobot kriteria, yaitu: X = | | | 0,190 0,123 0,087 0,022 0,015 0,126 0,099 0,035 0,029 0,015 0,190 0,074 0,052 0,040 0,015
0,126 0,049 0,052 0,038 0,077 0,190 0,049 0,035 0,043 0,015 0,126 0,074 0,035 0,025 0,015 0,126 0,099 0,052 0,026 0,015
0,190 0,123 0,070 0,024 0,015 | | |
d. penentuan nilai Yi
𝑌 1 = (0,456∗0,190 )+(0,256∗0,123 )+(0,156∗0,087)+(0,040∗0,015)
(0,090∗0,022)
= 152,693
𝑌 2 = (0,456∗0,126 )+(0,256∗0,099 )+(0,156∗0,035)+(0,040∗0,015) (0,090∗0,029) = 76,066 𝑌 3 = (0,456∗0,190)+(0,256∗0,074 )+(0,156∗0,052)+(0,040∗0,015) (0,090∗0,040) =  71,268 𝑌 4 = (0,456∗ 0,126)+(0,256∗0,049 )+(0,156∗0,052)+(0.040∗0,077) (0,090∗0,038) =  51,9570 𝑌 5 = (0,456∗0,126 )+(0,256∗0,049 )+(0,156∗0,052)+(0,040∗0,015) (0,090∗0,043) =  60,711 𝑌 6 = (0,456∗0,126 )+(0,256∗0,074 )+(0,156∗0,035)+(0,040∗0,015) (0,090∗0,025) =  82,963 𝑌 7 = (0,456∗ 0,126)+(0,256∗0,099 )+(0,156∗0,052)+(0,040∗0,015) (0,090∗0,026) =  88,193 𝑌 8 = (0,456∗0,190 )+(0,256∗0,0123 )+(0,156∗0,070)+(0,040∗0,015) (0,090∗0,024) = 135,956
Dari hasil perhitungan metode MOORA dan MOOSRA, maka dapat dilihat hasil nilai setiap altternatif :
Tabel 9. Hasil Perbandingan Alternatif Keterangan Metode MOORA  Metode MOOSRA A 1 Poppy Sukma 0,393 152,693 A 2 Ratih Budi 0,246 76,066 A 3 Lucy Setyowati 0,291 71,268 A 4 Kei Fortune 0,197 51,957 A 5 Mocico 0,246 60,711 A 6 Nugroho 0,225 82,963 A 7 Lolly 0,266 88,193 A 8 Agus 0,373 135,956

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pemaparan  seluruh  isi  penelitian,  penulis  menyimpulkan  bahwa  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan  sebuah  sistem  yang  dapat  membantu  pemilik  barbershop  dalam  memilih  hari  yang  paling  cocok untuk menawarkan layanan "stylish." Dalam penelitian ini, dua metode, yaitu MOORA dan MOOSRA, dianalisis dan dibandingkan  untuk  menentukan  yang  paling  efektif  dalam  membantu  pengambilan  keputusan  ini.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  kedua  metode  sama-sama  efektif  digunakan.  Hasil  akhir  perhitungan  kedua  metode  terbukti menghasilkan hasil rank tertinggi yang sama yaitu diperoleh oleh alternatif 1 atas nama Poppy Sukma.

## REFERENCES
[1] E. Q. B. Tafifasari and D. S. Megasari, “Efek Perbedaan Hasil Styling Terhadap Jenis Rambut,” J. Tata Rias, vol. 9, no. 2, 2020.
[2] D.  E.  Prastyawati,  “Implementasi  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dan  technique  for  order  performance  of similarity to ideal solution (TOPSIS) dalam pemilihan barbershop di Kota Malang.” Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, 2019.
[3] D. Fatihudin and A. Firmansyah, Pemasaran Jasa (strategi, mengukur kepuasan dan loyalitas pelanggan). Deepublish, 2019.
[4] R. Sholihin, Digital marketing di Era 4.0. Anak Hebat Indonesia, 2019.
[5] I. Masudin and M. G. F. Ayni, “Pengambilan keputusan multi kriteria: Kajian teoritis metode dan pendekatan dalam pemilihan pemasok,” J. Ilm. Tek. Ind., vol. 17, no. 1, pp. 1–12, 2018.
[6] A. Y. Saputra and Y. Primadasa, “Penerapan Metode MOORA Dalam Pemilihan Sekolah Dasar,” Sist. J. Sist. Inf., vol. 8, no. 2, pp. 305–312, 2019.
[7] C. Fadlan, A. P. Windarto, and I. S. Damanik, “Penerapan Metode MOORA pada Sistem Pemilihan Bibit Cabai (Kasus: Desa Bandar Siantar Kecamatan Gunung Malela),” J. Appl. Informatics Comput., vol. 3, no. 2, pp. 42–46, 2019.
[8] U. L. Sari, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Pemasangan CCTV dengan Metode MOORA (Studi Kasus: Dinas Perhubungan Kota Binjai),” in Seminar Nasional Informatika (SENATIKA), 2021, pp. 123–133.
[9] Z.  Azhar,  N.  Mulyani,  J.  Hutahaean,  and  A.  Mayhaky,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  E-Commerce  Terbaik Menggunakan Metode MOOSRA,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 6, no. 4, pp. 2346–2351, 2022.
[10]  A. S. Nadeak, “Implementasi Ahp Dan Moosra Pemilihan Kasir Terbaik (Studi Kasus: Suzuya Departement Store),” Pelita Inform. Inf. dan Inform., vol. 9, no. 3, pp. 189–196, 2021.
[11]  S. Manurung, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Dan Pegawai Terbaik Menggunakan Metode Moora,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 9, no. 1, pp. 701–706, 2018.
[12]  H. A. Septilia, P. Parjito, and S. Styawati, “Sistem pendukung keputusan pemberian dana bantuan menggunakan metode ahp,” J. Teknol. Dan Sist. Inf., vol. 1, no. 2, pp. 34–41, 2020.
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6824
[13]  N. Komalasari, “Sistem Pendukung Keputusan Kelaikan Terbang (SPK2T),” J. Ind. Elektro dan Penerbangan, vol. 4, no. 1, 2018.
[14]  S. Wahono and H. Ali, “Peranan Data Warehouse, Software Dan Brainware Terhadap Pengambilan Keputusan (Literature Review Executive Support Sistem for Business),” J. Ekon. Manaj. Sist. Inf., vol. 3, no. 2, pp. 225–239, 2021.
[15]  E.  Fitria,  D.  Suhaedi,  and  G.  Gunawan,  “Penerapan  Metode  MOOSRA  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  E- commerce dalam Pembelian Produk Fashion,” Bandung Conf. Ser. Math., vol. 3, no. 1, pp. 55–64, 2023, [Online]. Available: https://garuda.kemdikbud.go.id/documents/detail/3287412
[16]  T. E. Teddy, M. L. Akbar, and N. D. Puspa, “Penerapan Metode MOORA dan Pembobotan ROC Dalam Pemilihan Alat KB,” J. Comput. Informatics Res., vol. 2, no. 2, pp. 37–43, 2023.
[17]  S. Sihombing and A. M. H. Sihite, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Kepala  Desa Terbaik Di  Kecamatan Batang Kuis Menggunakan Metode MOORA,”  KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 6, no. November, pp. 151–158, 2022, doi: 10.30865/komik.v6i1.5757.
[18]  M. A. Abdullah and R. T.  Aldisa, “Penerapan Metode  MOOSRA Dalam Penentuan Penerimaan  Frontliner Menggunakan Pembobotan Metode ROC,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 10, no. 1, pp. 330–337, 2023.
[19]  R. T. Alinse, V. N. Sari, and A. F. Sallaby, “Analisis Penerapan Metode MOORA dan WASPAS dalam Keputusan Pengajuan Kredit Pemilikan Rumah ( KPR ),” vol. 7, pp. 1593–1601, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6174.
[20]  L. T. S. Sarwandi et al., Sistem pendukung keputusan. Graha Mitra Edukasi, 2023.
[21]  A.  Mubarok,  H.  D.  Suherman,  Y.  Ramdhani,  and  S.  Topiq,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Pemberian  Kredit Dengan Metode TOPSIS,” J. Inform., vol. 6, no. 1, pp. 37–46, 2019.
[22]  I. Susilawati and P. Pristiwanto, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pekerja Buruh Harian Lepas Dengan Menggunakan Metode Waspas (Studi Kasus: PT. Socfin Indonesia),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 5, no. 1, 2021.
[23]  J.  D.  Manik,  A.  R.  Samosir,  and  M.  Mesran,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  dalam  Penerimaan  Siswa Magang pada Universitas Budi Darma,” sudo J. Tek. Inform., vol. 1, no. 2, pp. 51–59, 2022.
[24]  S.  P.  Lestari  and  B.  G.  Sudarsono,  “Penerapan  Metode  MOORA  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Program Studi,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 2, pp. 1024–1031, 2022.
[25]  K.  N.  A.  Nur,  S.  R.  Andani,  and  P.  Poningsih,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Operator  Seluler  Menggunakan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (Moora),”  KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 2, no. 1, 2018.
[26]  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),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 5, no. 1, pp. 1–5, 2018.
[27]  D. Febrina and I. Saputra, “Penerapan Multiobjective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis (MOOSRA) Dalam Pemilihan Konten Lokal Terbaik,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 2, no. 3, pp. 10–19, 2021.
[28]  K. Kusmanto, M. B. K. Nasution, S. Suryadi, and A. Karim, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Rekomendasi Kelayakan nasabah Penerima Kredit Menerapkan Metode MOORA dan MOOSRA,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 3, pp. 1284–1292, 2022.