Penentuan Dosen Terbaik pada Proses Belajar Mengajar di STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar dengan Metode Moora
Deviana Sitompul 1 , S Sumarno 2 , Bahrudi Efendi Damanik 3 1,2 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar – Indonesia
3 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar – Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 s itompuldeviana@gmail.com, 2 sumarno@amiktunasbangsa.ac.id,
3 bahrudiefendi@gmail.com

## Abstract
Lecturers  are  one  of  the  essential  components  in  a  system  of  organizing  education  in higher  education.  The  main  task  of  lecturers  is  as  educators,  lecturers  carry  out  their duties  and  responsibilities  to  educate  students  to  become  individuals  who  have  good abilities  and  potential.  Given  the  importance  of  the  role  of  lecturers,  their  existence  in educational  institutions  must  be  able  to  motivate  themselves  and  develop  themselves, useful  for  maximizing  work.  In  order  to  know  the  performance  of  the  lecturers,  it  is necessary  to  evaluate  the  best  lecturers  at  STIKOM  Tunas  Bangsa.  Decision  Support System  (SPK)  is  a  system  that  can  be used  by  decision  makers  to  decide  on  things  from data and structured models. MOORA Method (Multi-Objective Optimization on the basis of  Ratio  Analysis)  is  a  multi-objective  system  that  optimizes  two  or  more  conflicting attributes simultaneously. By applying the MOORA method, the method can determine the best lecturer effectively and efficiently in STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar.
Keywords: Best Lecturer, Learning, Teaching, SPK, Moora.

## Abstrak
Dosen  merupakan  salah  satu  komponen  esensial  dalam  suatu  sistem  penyelenggaran pendidikan  di  perguruan  tinggi.  Tugas  utama  dosen  adalah  sebagai  pendidik,  dosen mengemban tugas dan tanggung jawab untuk mendidik mahasiswa menjadi individu yang memiliki kemampuan dan potensi yang baik. Mengingat pentingnya peranan dosen, maka keberadaannya  dalam  lembaga  pendidikan  harus  mampu  memotivasi  dirinya  dan mengembangkan  dirinya,  berguna  untuk  meningkatkan  kerja  secara  maksimal.  Guna mengetahui kinerja dosen perlu dilakukannya penilaian dosen terbaik di STIKOM Tunas Bangsa.  Sistem  Penunjang  Keputusan  (SPK)  merupakan  suatu  sistem  yang  dapat digunakan  oleh  pengambil  keputusan  untuk  memutuskan  suatu  hal  dari  data  dan  model terstruktur.  Metode  MOORA  (Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of  Ratio Analysis) adalah multi objective sistem yang mengoptimalkan dua atau lebih atribut yang saling  bertentangan  secara  bersamaan.  Dengan  penerapan  metode  MOORA,  metode tersebut dapat menentukan dosen terbaik secara efektif dan efisien pada STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar
Kata Kunci: Dosen Terbaik, Belajar, Mengajar, SPK, Moora

## 1.  Pendahuluan
Salah  satu  upaya  lembaga  pendidikan  tinggi  untuk  menjamin  kualitas  dan  proses belajar  mengajar  adalah  meningkatkan  kualitas  kinerja  dosen  dalam  proses  belajar mengajar.  Kualitas  lembaga  pendidikan  ditentukan  oleh  minimal  tiga  faktor  yakni mahasiswa, dosen dan fasilitas sarana belajar mengajar, ketiga faktor ini sangat berkaitan dan  saling  mendukung  antara  satu  dengan  yang  lain  dalam  menciptakan  proses  belajar yang  baik.  Dosen  merupakan  salah  satu  komponen  esensial  dalam  suatu  sistem penyelenggaran  pendidikan  di  perguruan  tinggi.  Tugas  utama  dosen  adalah  sebagai pendidik,  dosen  mengemban  tugas  dan  tanggung  jawab  untuk  mendidik  mahasiswa
menjadi  individu  yang  memiliki  kemampuan  dan  potensi  yang  baik.  Berdasarkan Undang-undang Republik  Indonesia No. 14 tahun 2005 tentang  Guru dan Dosen, dosen adalah  pendidik  profesional  dari  ilmuwan  dengan  tugas  utama  mentrasformasikan, mengembangkan dan menyebarluaskan ilmu pengetahuan, teknologi, seni budaya melalui pendidikan,  penelitian  dan  pengabdian  pada  masyarakat  [1].  STIKOM  Tunas  Bangsa merupakan  salah  satu  perguruan  tinggi  swasta  yang  berada  di  Kota  Pematangsiantar. Mengingat  pentingnya  peranan  dosen,  maka  keberadaannya  dalam  lembaga  pendidikan harus  mampu  memotivasi  dirinya  dan  mengembangkan  dirinya,  berguna  untuk meningkatkan  kerja  secara  maksimal.      Salah  satu  masukan  yang  bisa  di  peroleh  dosen untuk  memotivasi  dan  mengembangkan  diri  adalah  dengan  melakukan  penilaian  proses belajar  mengajar  terhadap  dirinya.  Mahasiswa  melakukan  penilaian  terhadap  dosen, dengan lembaga perguruan tinggi sebagai fasilitatornya. Dalam menentukan dosen terbaik di STIKOM Tunas Bangsa perlu dibuat sesuatu sistem yang berbasis teknologi informasi agar  dapat  segera  menentukan  siapa  yang  menjadi  dosen  terbaik,  lewat  cara-cara pemilihan  yang  terukur  dan  objektif.  Metode  Moora  adalah  multi  objektif  sistem  yang dapat mengoptimalkan dua atau lebih atribut yang saling bertentangan secara bersamaan, metode  ini  diterapkan  untuk  memecahkan  masalah  perhitungan  matematika  yang kompleks dan juga banyak masalah lainnya seperti ekonomi, manajerial dan kontruksi.
Adapun  permasalahan  di  STIKOM  Tunas  Bangsa  ini  yaitu,  adanya  kesulitan  dalam menentukan  keputusan  siapa  yang  terpilih  menjadi  dosen  terbaik  secara  efektif.  Dengan menggunakan  kuesioner  yang  diberikan  kepada  mahasiswa  sebagai  instrumen  penilaian terhadap  dosen  mengajar  di  kelas,  yang  disebut  sebagai  Evaluasi  Umpan  Balik  (EUB). Setelah  EUB  (Evaluasi  Umpan  Balik)  dikumpulkan  selanjutnya,  akan  diolah menggunakan Excel hasil penilaian tertinggi akan ditetapakan sebagai dosen terbaik. Ada Banyak  cabang  dibidang  ilmu  komputer  yang  mampu  menyelesaikan  masalah  yang kompleks,  hal  ini  terbukti  dari  banyaknya  penelitian-penelitian  yang  sudah  pernah dilakukan,  seperti  penelitian  dalam  bidang  data  mining  [2]–[9],  bidang  jaringan saraf  tiruan  [11]–[20],  maupun  bidang  sistem  pendukung  keputusan  [23]–[30]. Beberapa  peneliti  terdahulu  telah  dilakukan  salah  satunya  adalah  penelitian  yang dilakukan  oleh  [31],  dengan  judul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan Berprestasi  Dengan  Menggunakan  Metode  Analytical  Hieararchy  Process”.  yang bertujuan  untuk  memaksimalkan  pengambilan  keputusan  terhadap  menentukan  dosen terbaik.  Perbedaan  dengan  penelitian  yang  penulis  lakukan  saat  ini,  terdapat  di penggunaan  metode  yang  belum  tepat  dan  kriterianya.  Penulis  mencoba  memberikan solusi  dengan  metode  MOORA  (Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of  Ratio Analysis)  dalam  menentukan  dosen  terbaik  secara  efektif  dan  efisien,  dan  meningkatkan kualitas belajar mengajar dikelas. Berdasarkan uraian latar belakang diatas, maka peneliti tertarik  untuk  melakukan  penelitian  dengan  mengangkat  judul  “  Sistem  Pendukung Keputusan  Dalam  Menentukan  Dosen  Terbaik  Pada  Proses  Belajar  Mengajar  Di  Stikom Tunas Bangsa Pematangsiantar Dengan Menggunakan Metode Moora “.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data Penelitian
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data Dosen STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar. Berikut adalah data dosen (Alternatif), kriteria dan pembobotan kriteria yang digunakan.
Tabel 1. Alternatif Data Dosen Alternatif Dosen A1 Anjar Wanto, M.Kom A2 Indra Gunawan, M.Kom A3 Ika Okta Kirana, M.Pd A4 Lisnani, M.Pd A5 Prima Novi Andi, M.M

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Alternatif Dosen A6 Sumarno, M.Kom A7 Jaya Tata Hardinata, M.Kom A8 Zulaini Masruro Nasution, M.Pd A9 Rafiqa Dewi, M.Kom A10 Dedy Hartama, S.T., M.Kom A11 Fitri Anggraini, M.Pd A12 Letkol Inf Jon Henriko, M.M A13 Heru Satria Tambunan, M.Kom A14 Saifullah, M.Kom A15 Nani Hidayati, M.Kom A16 Jalaluddin, M.Pd (Sumber : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar, 2018) Tabel 2. Kriteria Kriteria
C1  Kompetensi Pedagogik
C2  Kompetensi Profesional
C3  Kompetensi Kepribadian
C4  Kompetensi Sosial Tabel 3. Pembobotan Kriteria Kriteria Bobot Tipe Kompetensi Pedagogik 0,4 benefit Kompetensi Profesional 0,3 benefit Kompetensi Kepribadian 0,2 benefit Kompetensi Sosial 0,1 benefit
Pembobotan  nilai  kriteria  menggunakan  pendekatan  fuzzy  logic  yang  memiliki range  nilai  0  sampai  dengan  1.  Kriteria  kompetensi  pedagogik  memiliki  nilai  0,4 karena  diantara  kriteria  yang  lain  memiliki  tingkat  kepentingan  nilai  yang  paling utama.  Dimana  kompetensi  pedagogik  yaitu  kemampuan  seorang  dosen  dalam mengelola  pembelajaran  peserta  didik  yang  meliputi  pemahaman,  perancangan, pelaksanaan  pembelajaran,  evaluasi  hasil  belajar.  Kompetensi  profesional  memiliki nilai  bobot  0,3  karena  memiliki  tingkat  kepentingan  yang  kedua  sebagai  seorang dosen.  Seorang  dosen  harus  memiliki  kemampuan  dalam  penguasaan  materi pelajaran  secara  luas  dan  yang  mendalam  agar  peserta  didik  memperoleh kompetensi  yang diterapkan. Kompetensi kepribadian memiliki tingkat kepentingan yang  ketiga  dengan  nilai  pembobotan  0,2.  Seorang  dosen  harus  memiliki kemampuan kepribadian yang mantap, stabil dewasa, arif dan berwibawa agar dapat menjadi  teladan  bagi  peserta  didik.  Dan  kompetensi  sosial  memiliki  tingkat kepentingan  yang  keempat  dengan  nilai  bobot  0,1.  Seorang  dosen  harus  memiliki kemapuan  berkomunikasi  dan  berinteraksi  secara  efektif  dan  efisien  dengan  peserta didik.  Untuk  nilai  pembobotan  ditentukan  sendiri  berdasarkan  tingkat  kepentingan kriteria dan nilai bobot harus berjumlah 1.  Tipe Cost (biaya) = adalah kriteria yang bernilai  semakin  kecil  semakin baik,  sedangkan  Tipe Benefit (keuntungan) =  adalah kriteria yang bernilai semakin besar semakin baik.

## 2.2. Diagram Alir Algoritma Moora
Gambar berikut merupakan diagram alir dari Algoritma Moora.
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Berdasarkan  diagram  alir  penelitian  yang  disajikan  pada  gambar  1,  maka  masing- masing langkah dapat diuraikan sebagai berikut :
1. Mengumpulkan Data
Pengumpulan  data  adalah  mengumpulkan  data  –  data  yang  akan  digunakan  dalam proses  algoritma  MOORA.  Pada  penelitian  ini  penulis  mengambil  data  yang diperoleh  dari  mahasiswa  STIKOM  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar  sebagai  sumber utama desain database dan sebagai data dosen yang akan diteliti.
2. Input alternatif, kriteria, dan bobot
Menginputkan data dari hasil kuesioner yang telah dibagikan kepada mahasiswa.
3. Pembentukan matriks
Pembentukan  matriks  dilakukan  dari  merubah  nilai  kriteria  menjadi  matriks keputusan  yang  berfungsi  sebagai  pengukuran  kinerja  dari  alternatif  pada  atribut yang  tersedia,  dimana  setiap  kinerja  dari  sebuah  alternatif  pada  sebuah  atribut dibandingkan  dengan  penyebut  yang  merupakan  wakil  untuk  semua  alternatif  dari atribut tersebut.
4. Matriks normalisasi terbobot Normalisasi  pada  metode  MOORA  bertujuan  untuk  menyatukan  setiap  elemen matriks sehingga elemen pada matriks memiliki nilai yang seragam.
5. Menghitung Nilai Optimasi Multi Objective (MOORA) bernilai cost dan benefit
6. Nilai preferensi yaitu menentukan nilai dari hasil perhitungan MOORA nilai y i dapat menjadi  positif  atau  negatif  tergantung  dari  nilai  maksimal  (atribut  yang menguntungkan)  dalam  matriks  keputusan.  Sebuah  urutan  peringkat  dari  yi menunjukkan pelihan terakhir.
7. Hasil
Setelah didapat hasil dari preferensi, selanjutnya hasil dapat dirangkingkan terhadap alternatif  terbaik  memiliki  nilai  y i tertinggi  sedangkan  alternatif    terburuk  memiliki nilai y i terendah .

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Penerapan Algoritma Moora
Tabel berikut ini adalah rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
Tabel 4. Rating Kecocokan Setiap Alternatif pada Setiap Kriteria
No Dosen Nama Kriteria C1  C2  C3  C4 1 Anjar Wanto, M.Kom 4,1  2,8  4,3  4,2 2 Indra Gunawan, M.Kom 3,8  3,6  4,2  4,2 3 Ika Okta Kirana, M.Pd 3,8  3,9  3,8  3,8 4 Lisnani, M.Pd 3,7  3,7  3,9  3,9 5 Prima Novi Andi, M.M 3,5  3,6  3,8  3,9 6 Sumarno, M.Kom 4,1  3,9  4,2  4,0 7 Jaya Tata Hardinata, M.Kom 3,9  3,8  4,2  3,8 8 Zulaini Masruro Nasution, M.Pd 4,3  4,0  4,1  4,3 9 Rafiqa Dewi, M.Kom 3,8  3,8  4,0  3,5 10 Dedy Hartama, S.T., M.Kom 4,2  4,2  4,4  4,2 11 Fitri Anggraini, M.Pd 4,4  4,2  4,2  4,5 12 Letkol Inf Jon Henriko, M.M 4,7  4,6  4,6  4,8 13 Heru Satria Tambunana, M.Kom  3,9  1,4  3,8  4,2 14 Saifullah, M.Kom 4,3  1,3  3,8  4,1 15 Nani Hidayati, M.Kom 3,4  3,0  3,6  3,6 16 Jalaluddin, M.Pd 4,2  4,2  4,2  4,2
Tabel  diatas  menunjukkan  rating  kecocokan  dari  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria. Setelah  melakukan  penilaian  dari  setiap  kriteria  dengan  bobot  kriteria  yang  telah  di tentukan, tahap selanjutnya adalah memberikan bobot preferensi dari setiap kriteria Dosen Terbaik,  adapun  bobot  preferensinya  dapat  dilihat  pada  tabel  3  di  pembahasan sebelumnya.

## 3.2.  Proses Perhitungan Metode Moora
Perhitungan Kriteria 1:
Perhitungan Kriteria 2:
Perhitungan Kriteria 3:
Perhitungan Kriteria 4:
Dari perhitungan masing-masing kriteria maka diperoleh hasil sebagai berikut:

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Tabel 5. Hasil Rating Kecocokan Setiap Alternatif Pada Setiap Kriteria
Kriteria C1 C2 C3 C4 0,2550  0,1935  0,2637  0,2569 0,2363  0,2487  0,2575  0,2569 0,2363  0,2695  0,2330  0,2324 0,2301  0,2556  0,2391  0,2385 0,2177  0,2487  0,2330  0,2385 0,2550  0,2695  0,2575  0,2447 0,2425  0,2626  0,2575  0,2324 0,2674  0,2764  0,2514  0,2630 0,2363  0,2626  0,2453  0,2141 0,2612  0,2902  0,2698  0,2569 0,2736  0,2902  0,2575  0,2752 0,2923  0,3178  0,2821  0,2936 0,2425  0,0967  0,2330  0,2569 0,2674  0,0898  0,2330  0,2508 0,2114  0,2073  0,2208  0,2202 0,2612  0,2902  0,2575  0,2569
Selanjutnya  mengoptimalisasi  nilai  atribut  dengan  mengalikan  nilai  dari  setiap alternatif  untuk  masing-masing  kriteria  dengan  bobot  kriteria  dikali  dengan  W j .  Dan berikut adalah hasil dari optimalisasi W j .
Tabel 6. Normalisasi Matriks Keputusan Kriteria C1 C2 C3 C4 0,1020  0,0774  0,1055  0,1028 0,0945  0,0995  0,1030  0,1028 0,0945  0,1078  0,0932  0,0930 0,0920  0,1023  0,0957  0,0954 0,0871  0,0995  0,0932  0,0954 0,1020  0,1078  0,1030  0,0979 0,0970  0,1050  0,1030  0,0930 0,1070  0,1105  0,1006  0,1052 0,0945  0,1050  0,0981  0,0856 0,1045  0,1161  0,1079  0,1028 0,1095  0,1161  0,1030  0,1101 0,1169  0,1271  0,1128  0,1174 0,0970  0,0387  0,0932  0,1028 0,1070  0,0359  0,0932  0,1003 0,0846  0,0829  0,0883  0,0881 0,1045  0,1161  0,1030  0,1028
Selanjutnya  mencari  nilai  Y i untuk  memperoleh  rangking  dari  setiap  alternatif.  Dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 7. Hasil Optimasi
Alternatif Y i Rank Max-Min A1 0,3876 10 A2 0,3998 7 A3 0,3885 9 A4 0,3854 11 A5 0,3752 13 A6 0,4107 6
Alternatif Y i Rank Max-Min A7 0,3980 7 A8 0,4233 5 A9 0,3833 12 A10 0,4312 3 A11 0,4386 2 A12 0,4743 1 A13 0,3317 16 A14 0,3364 15 A15 0,3439 14 A16 0,4263 4
Berdasarkan  hasil  perhitungan  menggunakan  metode  Moora,  maka  alternatif  (Dosen) terbaik  yaitu  alternatif  ke-12  (Letkol  Inf  Jon  Henriko,  M.M)  dengan  nilai  0,4743  dan disusul  dengan  alternatif  ke-11  (Fitri  Anggraini,  M.Pd)  dengan  nilai  0,4386  dan seterusnya.

## 4.  Kesimpulan
Metode  moora  dapat  dijadikan  sebagai  alat  untuk  menentukan  Dosen  terbaik    di STIKOM  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar  secara  efektif  dan  efisien.  Dalam  menentukan pemilihan Dosen Terbaik maka alternatif yang medapatkan nilai tertinggi  yaitu  alternatif 12  (Letkol  Inf  Jon  Henriko,  M.M)  dengan  nilai  0,4743,  dan  dilanjut  dengan  alternatif 11  (Fitri  Anggraini,  M.Pd)  dengan  nilai  0,4386.  Metode  yang  dibuat  hanya  sebagai alat  bantu  untuk  memberikan  informasi  kepada  user  atau  pihak  STIKOM  Tunas Bangsa sebagai bahan pertimbangan dalam menentukan Dosen terbaik .

## Daftar Pustaka
[1] P. P. Rini, Dedi, and N. Riyanti, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Terbaik Berbasis Web Dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting) (Studi Kasus: STMIK Global Tangerang),” JURNAL SISFOTEK GLOBAL , vol. 5, no. 2, pp. 100–108, 2015.
[2] R.  Rahim et  al. ,  “C4.5  Classification  Data  Mining  for  Inventory  Control,” International Journal of Engineering & Technology , vol. 7, pp. 68–72, 2018.
[3] I.  Parlina et  al. ,  “Naive  Bayes  Algorithm  Analysis  to  Determine  the  Percentage Level  of  visitors  the  Most  Dominant  Zoo  Visit  by  Age  Category,” Journal  of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, 2019.
[4] I.  S.  Damanik,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto,  Poningsih,  S.  R.  Andani,  and  W. Saputra,  “Decision  Tree  Optimization  in  C4.5  Algorithm  Using  Genetic Algorithm,” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol.  1255,  no.  1,  pp.  1–7,
2019.
[5] H.  Siahaan,  H.  Mawengkang,  S.  Efendi,  A.  Wanto,  and  A.  Perdana  Windarto, “Application of Classification Method C4.5 on Selection of Exemplary Teachers,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1235, no. 1, 2019.
[6] D.  Hartama,  A.  Perdana  Windarto,  and  A.  Wanto,  “The  Application  of  Data Mining in Determining Patterns of Interest of High School Graduates,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1339, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[7] M. Widyastuti, A. G. Fepdiani  Simanjuntak,  D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto,  “Classification  Model  C.45  on  Determining  the  Quality  of  Custumer Service  in  Bank  BTN  Pematangsiantar  Branch,” Journal  of  Physics:  Conference Series , vol. 1255, no. 012002, pp. 1–6, 2019.
[8] W.  Katrina,  H.  J.  Damanik,  F.  Parhusip,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  A. Wanto,  “C.45  Classification  Rules  Model  for  Determining  Students  Level  of

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Understanding of the Subject,” Journal of Physics: Conference Series ,  vol. 1255, no. 012005, pp. 1–7, 2019.
[9] S. Sudirman,  A. P. Windarto, and  A. Wanto, “Data Mining  Tools  | RapidMiner : K-Means Method on Clustering of Rice Crops by Province as Efforts to Stabilize Food  Crops  In  Indonesia,” IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering , vol. 420, no. 012089, pp. 1–8, 2018.
[10] E.  Siregar,  H.  Mawengkang,  E.  B.  Nababan,  and  A.  Wanto,  “Analysis  of Backpropagation Method with Sigmoid Bipolar and Linear Function in Prediction of  Population  Growth,” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol.  1255,  no.  1, pp. 1–6, 2019.
[11] G.  W. Bhawika et  al. , “Implementation of ANN for Predicting the Percentage of Illiteracy in Indonesia by Age Group,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[12] W. Saputra, J. T. Hardinata, and A. Wanto, “Resilient method in determining the best  architectural  model  for  predicting  open  unemployment  in  Indonesia,” IOP Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering ,  vol.  725,  no.  1,  pp.  1–7, 2020.
[13] A. Wanto and J. T. Hardinata, “Estimations of Indonesian poor people as poverty reduction  efforts  facing  industrial  revolution  4  .  0,” IOP  Conference  Series: Materials Science and Engineering , vol. 725, no. 1, pp. 1–8, 2020.
[14] A.  Wanto et  al. ,  “Model  of  Artificial  Neural  Networks  in  Predictions  of  Corn Productivity in an Effort to Overcome Imports in Indonesia,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1339, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[15] A.  Wanto et  al. ,  “Analysis  of  the  Accuracy  Batch  Training  Method  in  Viewing Indonesian  Fisheries  Cultivation  Company  Development,” Journal  of  Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[16] I.  S.  Purba et  al. ,  “Accuracy  Level  of  Backpropagation  Algorithm  to  Predict Livestock  Population  of  Simalungun  Regency  in  Indonesia  Accuracy  Level  of Backpropagation  Algorithm  to  Predict  Livestock  Population  of  Simalungun Regency  in  Indonesia,” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol.  1255,  no.  1, pp. 1–6, 2019.
[17] P.  Parulian et  al. ,  “Analysis  of  Sequential  Order  Incremental  Methods  in Predicting  the  Number  of  Victims  Affected  by  Disasters,” Journal  of  Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[18] A.  Wanto et  al. , “Analysis of the Backpropagation  Algorithm in Viewing  Import Value  Development  Levels  Based  on  Main  Country  of  Origin,” Journal  of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[19] S.  Setti,  A.  Wanto,  M.  Syafiq,  A.  Andriano,  and  B.  K.  Sihotang,  “Analysis  of Backpropagation  Algorithms  in  Predicting  World  Internet  Users,” Journal  of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[20] T.  Afriliansyah et  al. ,  “Implementation  of  Bayesian  Regulation  Algorithm  for Estimation  of  Production  Index  Level  Micro  and  Small  Industry,” Journal  of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[21] A.  Wanto et  al. ,  “Forecasting  the  Export  and  Import  Volume  of  Crude  Oil  ,  Oil Products and Gas Using ANN,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[22] M.  K.  Z.  Sormin,  P.  Sihombing,  A.  Amalia,  A.  Wanto,  D.  Hartama,  and  D.  M. Chan,  “Predictions  of  World  Population  Life  Expectancy  Using  Cyclical  Order Weight / Bias,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[23] P. P. P. A. N. . F. I. R.H Zer, Masitha, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Analysis of the ELECTRE Method on the Selection of Student Creativity Program Proposals,”
Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[24] A.  P.  W.  Budiharjo  and  A.  Muhammad,  “Comparison  of  Weighted  Sum  Model and Multi Attribute Decision Making Weighted Product Methods in Selecting the Best  Elementary  School  in  Indonesia,” International  Journal  of  Software Engineering and Its Applications , vol. 11, no. 4, pp. 69–90, 2017.
[25] D.  R.  Sari,  N.  Rofiqo,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto,  “Analysis  of the  Factors Causing  Lazy Students to Study  Using  the ELECTRE II  Algorithm,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 012007, pp. 1–6, 2019.
[26] K. Fatmawati et al. , “Analysis of Promothee II Method in the Selection of the Best Formula  for  Infants  Under  Three  Years,” Journal  of  Physics:  Conference  Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[27] P. Alkhairi, L. P. Purba, A. Eryzha, A. P. Windarto, and A. Wanto, “The Analysis of  the  ELECTREE  II  Algorithm  in  Determining  the  Doubts  of  the  Community Doing Business Online,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[28] S.  Sundari,  Karmila,  M.  N.  Fadli,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto, “Decision  Support  System  on  Selection  of  Lecturer  Research  Grant  Proposals using  Preferences  Selection  Index,” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[29] S.  R.  Ningsih,  R.  Wulansari,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto, “Analysis  of  PROMETHEE  II  Method  on  Selection  of  Lecturer  Community Service Grant Proposals,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[30] T.  Imandasari,  M.  G.  Sadewo,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto,  H.  O.  Lingga  Wijaya, and R. Kurniawan, “Analysis of the Selection Factor of Online Transportation in the  VIKOR  Method  in  Pematangsiantar  City,” Journal  of  Physics:  Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[31] K.  Safitri,  F.  T.  Waruwu,  and  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Karyawan  Berprestasi  Dengan  Menggunakan  Metode  Analytical  Hieararchy Process (Studi Kasus : PT.Capella Dinamik Nusantara Takengon),” no. July, 2017.