## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kepala Cabang PDAM Tirtanadi Cabang Padang Bulan Menerapkan Metode MOORA
Laila Mustika 1 , Sari Dewi Andini 1 , Deny Juliarmanda 1 , Natalia Silalahi 2
1 Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia
2 STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia

## Abstrak
Pemilihan kepala cabang pada suatu perusahaan daerah air minum, merupakan proses yang membutuhkan ketelitian dan tepat dalam pemilihannya. Hasil yang didapatkan harusnya menjadi lebih baik untuk pengembangan organisasi dimasa yang akan datang. Namun apabila pemilihan tersebut tidak tepat maka, bisa berakibat fatal bagi kelangsungan jalannya suatu organisasi. Untuk itu penerapan sistem komputer  dalam hal ini sistem pendukung keputusan dirasa sangat perlu,  karena  dalam sistem pendukung keputusan dapat diterapkan metode-metode yang dapat menghasilkan keputusan dengan lebih baik, diantaranya yaitu menggunakan metode MOORA yaitu Optimalisasi Multi-Objektif Metode dengan Ratio Analysis (MOORA). Metode MOORA merupakan salah satu metode MADM yang dapat melakukan perhitungan terhadap nilai kriteria atribut calon kepala cabang dan menghasilkan suatu keputusan dengan lebih tepat.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Moora, Pemilihan Kepala Cabang

## Abstract
The selection of branch heads at a local water utility company is a process that requires precision and accuracy in its election. The results obtained should be better for the development of the organization in the future. But if the election is not right then, can be fatal for the continuity of the way an organization. For that the application of computer systems, in this case, decision support system is very necessary because in decision support systems can be applied methods that can produce better decisions, such as using MOORA method is Optimizing Multi-Objective Method with Ratio Analysis (MOORA). MOORA method is one MADM method that can perform calculations on the value of attribute criteria for prospective branch heads and produce a decision more precisely.
Keywords : Decision Support System, Moora, Branch Head Election.

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini pemanfaaatan komputer sebagai alat bantu dalam menghasilkan suatu keputusan sangat diminati oleh para pengambil keputusan, salah satunya yaitu Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM).  PDAM merupakan salah satu unit usaha milik daerah, yang bergerak dalam distribusi air bersih bagi masyarakat umum. PDAM mempunyai banyak cabang di Indonesia, dengan banyaknya cabang yang ada maka diperlukan kepala cabang yang handal dan mampu mengelola cabang perusahaan tersebut.
Dalam  pemilihan  kepala  cabang  ditentukan  kriteria-kriteria  yang  sangat  mendukung  kinerja  dari  seorang kepala  cabang,  diantara  kriteria  tersebut  yaitu  masa  kerja.  Hal  ini  sangat  menentukan  apakah  nantinya  kepala cabang merupakan orang yang memiliki kinerja yang baik atau tidak. Untuk pemilihan kepala cabang khususnya daerah  padang  bulan,  pimpinan  membutuhkan  suatu  sistem  yang  dapat  membantu  proses  pemilihan  tersebut, sistem ini dikenal dengan nama sistem pendukung keputusan (SPK)[1][2]. Dalam sistem yang berbasis komputer ini,  diterapkan  metode  metode  yang  membantu  dalam  menghasilkan  keputusan  agar  menjadi  lebih  baik  dan selektif terhadap kriteria-kriteria yang ditetapkan. Sebagai contoh metode tersebut yaitu Promethee II, EXPROM II[20][21], Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS)[17], Elimination and Choice Translation Reality (ELECTRE)[3][4], Vise  Kriterijumska  Optimizacija  Kompromisno  Resenje  in  Serbia (VIKOR)[5][6], SMART[19], Multi-Objective  Optimization  on  The  Basis  of  Ratio  Analysis (MOORA)[7][8],  Fuzzy Tsukamoto[14], AHP[22].
SPK juga dapat digunakan untuk membantu pada bidang selain komputer, dengan pengembangan teknologi informasi  pada  berbagai  bidang.  Sehingga  dengan  adanya  pendukung  keputusan  ini  mampu  membantu  para manajer dalam menghasilkan keputusan dengan berbagai alternatif/kandidat dari keputusan itu[15][16], misalnya pada bidang ekonomi dalam keputusan lokasi yang strategi[13] maupun dalam menghasilkan dukungan pada area bisnis  yang  berkelanjutan[18].  Pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  metode  MOORA  dalam  melakukan Kepala  Cabang  PDAM  cabang  Padang  Bulan.  MOORA  merupakan  salah  satu  metode  MADM  yang  dapat melakukan perhitungan terhadap nilai kriteria atribut (calon kepala cabang) yang membantu pengambil keputusan dalam menghasilkan keputusan yang lebih baik[9].

## 2. TEORITIS

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) / Decision Support System (DSS) pertama kali diungkapkan pada awal tahun 1970-an oleh Michael S. Scott Morton dengan istilah Management Decision Sistem. Sistem tersebut adalah  suatu  sistem  yang  berbasis  komputer  yang  ditujukan  untuk  membantu  pengambil  keputusan  dengan memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan[10].
2.2 Metode Multi-Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA)
MOORA ( Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis ) Metode ini Pengoptimalan multi-tujuan (atau  pemrograman),  juga  dikenal  sebagai  pengoptimalan  multi-kriteria  atau  beberapa  atribut,  adalah  proses sekaligus mengoptimalkan dua atau lebih atribut yang bertentangan (goals) tunduk pada batasan tertentu. Metode MOORA,  yang  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Brauers  (2004)  adalah  teknik  optimasi  multiobjektif yang dapat dilakukan berhasil  diterapkan  untuk  memecahkan  berbagai  jenis  masalah  pengambilan  keputusan yang kompleks di lingkungan manufaktur[11].
Langkah-langkah untuk menyelesaikan metode MOORA[12][7], sebagai berikut:

## 1. Buat Matrik Keputusan.
Matriks keputusan diwakili sebagai  matriks Xij, dimana  i  mewakili  m adalah  jumlah alternatif sedangkan  j mewakili n adalah jumlah kriteria, persamaan 1 adalah representasi matriks dari keputusan tersebut.X 11
X = [ 𝑋 11 𝑋 12 .    𝑋 1𝑛 𝑋 21 𝑋 22 . 𝑋 2𝑛 . .          .   . 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 . 𝑋 𝑚𝑛 ] ................................................................................................................................(1)

## 2. Normalisasikanlah Decision Matrix
𝑋 𝑖𝑗 ∗ = 𝑋 𝑖𝑗 / √[ ∑ 𝑋 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 ] ( j = 1,2, .., n) ..................................................................................................................(2)
3. Optimalkan atribut
𝑌 𝑖 =   ∑ 𝑋 𝑖𝑗 ∗ − 𝑔 𝑗=1 ∑ 𝑋 𝑖𝑗 ∗ 𝑛 𝑗=𝑔+1 ..............................................................................................................................(3)
Dibeberapa permasalahan, terdapat beberapa atribut yang lebih penting daripada yang lain. Agar lebih memberi perhatian pada atribut, bisa dikalikan memberikan hasil yang maksimal, maka nilai matrik di kali dengan bobot.
𝑌 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑔 𝑗=1 𝑋 𝑖𝑗 ∗ −   ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑋 𝑖𝑗 ∗ ( 𝑗 = 1,2, . . , n) ...............................................................................................(4)

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Dalam menentukan seseorang yang akan menjadi kepala cabang diantaranya ada beberapa pilihan alternatif yang akan dihadapkan pada permasalahan dibidangnya akan membutuhkan suatu penilaian yang tidak hanya diambil dari suatu atau dua kriteria saja, tetapi dapat menjadi beberapa kriteria.
Ada beberapa persyaratan untuk menjadi kepala cabang yaitu sebagai berikut : 1. DP3 dan PKP minimal baik dalam 2 tahun terakhir.
2. Pendidikan minimal S1.
3. Masa kerja minimal 9 tahun untuk S1 teknik dan 11 tahun untuk non teknik.
4. Golongan minimal C-2.
Proses  yang  dilakukan  pada  Optimalisasi  Multi-Objektif  dengan  Dasar  Analisis  Rasio  (MOORA) mensyaratkan kriteria tersebut mempengaruhi peserta (alternatif) dalam perhitungan mereka. Kriteria (C) dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 1. Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Tipe C 1 Perilaku minimal Baik 0.3 Benefit C 2 Pendidikan minimal S1 0.3 Benefit C 3 Masa Kerja 0.2 Benefit C 4 Golongan minimal C-2 0.2 Benefit
Berikut adalah Rating Kecocokan Alternatif pada setiap Kriteria
Tabel 2. Rating Kecocokan Alternatif dan Kriteria
Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 A 1 0.75 0.5 0.25 0.5 A 2 0.25 0.25 0.5 0.75 A 3 0.5 0.5 0.25 0.75 Optimum Max Max Max Max
Dari tabel 2, diubah kedalam matriks keputusan X dengan data :
X = [ 0.75 0.5 0.25    0.5 0.25 0.5 0.25  0.75 0.5 0.25 0.5    0.75 ]
Kemudian bentuk matriks dinormalisasi dengan menggunakan persamaan 2.
C 1 = √0.75 2 + 0.25 2 + 0.5 2 = 0.935 A 11 = 0.75/0.935 = 0.802 A 21 = 0.25/0.935 = 0.267 A 31 = 0.5/0.935 = 0.535
C 2 = √0. 5 2 + 0.5 2 + 0.25 2 = 0.75 A 12 = 0.5/0.75 = 0.666 A 22 = 0.5/0.75 = 0.666 A 32 = 0.25/0.75 = 0.266
C 3 = √0.25 2 + 0. 5 2 + 0.25 2 = 0.612 A 13 = 0.25/0.612 = 0.408 A 23 = 0.5/0.612 = 0.817 A 33 = 0.25/0.612 = 0.408
C 4 = √0.5 2 + 0.75 2 + 0.75 2 = 1.173 A 14 = 0.5/1.173 = 0.426 A 24 = 0.75/1.173 = 0.639 A 34 = 0.75/1.173 = 0.639
Hasil perhitungannya adalah, matriks normalisasi ( 𝑋 𝑖𝑗 ∗ )
𝑋 𝑖𝑗 ∗ = [ 0.802 0.666 0.408   0.426
0.267 0.266 0.817   0.639
0.535 0.666 0.408    0.639 ]
Kemudian tentukan nilai Y i dengan menggunakan persamaan 4
[ 0.802 0.666 0.408   0.426
0.267 0.266 0.817   0.639 0.535 0.666 0.408    0.639 ] x W j
Hasil perhitungannya dengan bobot, terlihat pada matrik berikut ini:
[ 0.241 0.200 0.082   0.085 0.080 0.080 0.163   0.128
0.161 0.200 0.082   0.128 ]

## Tabel 3. Nilai Yi
Alternatif
Maximum (C 1 +C 2 +C 3 +C 4 ) Minimum (0) Y i =Max - Min A 1 0.608 0 0.608 A 2 0.451 0 0.451
A 3 0.571 0 0.571
Tabel 4 adalah tabel perhitungan yang telah di rangking dari yang terbesar sampai yang terkecil :
Tabel 4. Ranking Alternatif Hasil Ranking A 1 0.608 1 A 3 0.571 2 A 2 0.451 3
Dari perhitungan di atas, dapat disimpulkan bahwa alternatif A 1 adalah calon Kepala Cabang  yang memiliki nilai terbaik dan yang dapat diterima.

## 4. KESIMPULAN
Dari  uraian  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  MOORA  salah  satu  implementasi  MCDM  yang  sangat sederhana  yang  dapat  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  menentukan  kepala  cabang  baru  dan menghasilkan keputusan yang terbaik dari beberapa kandidat.

## REFERENCES
[1] K. F. Kodrat, Supiyandi, and Mesran, “Application of Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) Method for Bank Branch Location Selection,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 41–52, 2018.
[2] G. Ginting, Fadlina, Mesran, A. P. U. Siahaan, and R. Rahim, “Technical Approach of TOPSIS in Decision Making,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 58–64, 2017.
[3] Mesran, G. Ginting, Suginam, and R. Rahim, “Implementation of Elimination and Choice Expressing Reality ( ELECTRE ) Method in Selecting the Best Lecturer ( Case Study STMIK BUDI DARMA ),” Int. J. Eng. Res. Technol. (IJERT , vol. 6, no. 2, pp. 141–144, 2017.
[4] P.  Sianturi,  Mesran,  P.  Ramadhani,  and  N.  W.  Al-Hafiz,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  PENERIMA BANTUAN  OPERASIONAL  PENYELENGARAAN  (  BOP  )  PAUD  (  PENDIDIKAN  ANAK  USIA  DINI  )  MENERAPKAN METODE  ELECTRE  (  STUDI  KASUS :  DINAS  PENDIDIKAN  KABUPATEN  SIMALUNGUN  ),” KOMIK  (Konferensi  Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 20–26, 2017.
[5] K. Umam, V. E. Sulastri,  T. Andiri, D. U. Sutiksno, and Mesran, “Perancangan Sistem Pendukung  Keputusan Penentuan Prioritas Produk Unggulan Daerah Menggunakan Metode VIKOR,” J. Ris. Komput. , vol. Vol 5, no. 1, pp. 43–49, 2017.
[6] M. Yazdani and F. R. Graeml, “VIKOR and its Applications,” Int. J. Strateg. Decis. Sci. , vol. 5, no. 2, pp. 56–83, Apr. 2014.
[7] Mesran, R. K. Hondro, M. Syahrizal, A. P. U. Siahaan, R. Rahim, and Suginam, “Student Admission Assessment using Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA),” J. Online Jar. COT POLIPT , vol. 10, no. 7, pp. 1–6, 2017.
[8] A. Muharsyah, S. R.  Hayati, M.  I. Setiawan, and  H. Nurdiyanto, “Sistem Pendukung  Keputusan Penerimaan Jurnalis Menerapkan Multi- Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis ( MOORA ),” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 19–23, 2018.
[9] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and R. Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[10]  E. Turban, J. E. Aronson, and T. Liang, “Decision Support Systems and Intelligent Systems.”
[11]  S.  Chakraborty,  “Applications  of  the  MOORA  method  for  decision  making  in  manufacturing  environment,” Int.  J.  Adv.  Manuf. Technol. , vol. 54, no. 9–12, pp. 1155–1166, 2011.
[12]  P.  Karande  and  S.  Chakraborty,  “Application  of  multi-objective  optimization  on  the  basis  of  ratio  analysis  (MOORA)  method  for materials selection,” Mater. Des. , vol. 37, no. 2, pp. 317–324, 2012.
[13]  S. Dian Utami Sutiksno, P. Rufaidah, H. Ali, and W. Souisa, “A Literature Review of Strategic Marketing and The Resource Based View of The Firm,” Int. J. Econ. Res. , vol. 14, no. 8, pp. 59–73, 2017.
[14]  T.  Murti,  L.  A.  Abdillah,  and  M.  Sobri,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Kelayakan  Pemberian  Pinjaman  Dengan  Metode  Fuzzy Tsukamoto,” Semin. Nas. Inov. dan Tren (SNIT)2015 , pp. 252–256, 2015.
[15]  Jimmy Abdel Kadar, D Agustono, and Darmawan Napitupulu, “Optimization of Candidate Selection Using Naive Bayes : Case Study in Company X Optimization of Candidate Selection Using Naive Bayes : Case Study in Company X,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 12, no. 1, 2016.
[16]  T. Rachman and D. Napitupulu, “User acceptance analysis of potato expert system application based on TAM  approach,” Int. J. Adv. Sci. Eng. Inf. Technol. , vol. 8, no. 1, pp. 185–191, 2018.
[17]  P.  Simanjuntak,  N.  Kurniasih,  Mesran,  and  J.  Simarmata,  “Penentuan  Kayu  Terbaik  Untuk  Bahan  Gitar  Dengan  Metode  Weighted Aggregated Sum Product Assessment ( WASPAS ),” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 36–42, 2018.
[18]  M. I. Setiawan et al. , “Business Centre Development Model of Airport Area in Supporting Airport Sustainability in Indonesia,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 954, no. 1, p. 12024, 2018.
[19]  Risawandi and R. Rahim, “Study of the Simple Multi-Attribute Rating Technique For Decision Support,” IJSRST ,  vol. 2, no. 6, pp. 491–494, 2016.
[20]  Mesran, I. Saputra, and M. Ariska, “Penerapan Metode Promethee Ii Pada Sistem Layanan Dan Rujukan Terpadu ( Slrt ) ( Studi Kasus : Dinas Sosial Kabupaten Deli Serdang ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, pp. 276–285, 2017.
[21]  Fadlina, L. T. Sianturi, A. Karim, Mesran, and A. P. U. Siahaan, “Best Student Selection Using Extended Promethee II Method,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 21–29, 2017.
[22]  H.  Nurdiyanto  and  Heryanita  Meilia,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  PRIORITAS  PENGEMBANGAN INDUSTRI  KECIL  DAN  MENENGAH  DI  LAMPUNG  TENGAH  MENGGUNAKAN  ANALITICAL  HIERARCHY  PROCESS (AHP),” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2016 , 2016, no. February, pp. 1–7.