## 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.v6i4.4856
Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA) Dalam Seleksi Siswa Unggulan Sekolah
Fifto Nugroho 1 , Harmayani 2 , Mesran 3,* , Rabli Hari Mulia 3 , Eko Maruli Tua Situmorang 3 , Ricard Ricardo 3
1 Program Studi Sistem Komputer, Universitas Bung Karno, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknik, Prodi Teknik Informatika, Universitas Asahan, Kisaran, Indonesia
3 Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 fiftonugroho@ubk.ac.id, 2 baakamik@yahoo.co.id 3,* mesran.skom.mkom@gmail.com Email Penulis Korespondensi: mesran.skom.mkom@gmail.com
Abstrak −Penelitian ini bertujuan untuk seleksi siswa unggulan yang terdapat dalam suatu sekolah berdasarkan prestasi-prestasi yang diperoleh siswa. Untuk menyelesaikan masalah tersebut penulis menggunakan metode Multi-Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA). MOORA merupakan salah satu metode yang relatif sederhana yang dapat melakukan perangkingan  terhadap  sejumlah  alternatif  dengan  mengurangkan  kriteria  benefit  dan  cost  yang  telah  di  bobotkan  terlebih dahulu.  Hasil  penelitian  diperoleh  bahwa  nilai perangkingan  tertinggi  terdapat  pada  alternatif  A1  dengan  hasil  0,1906  dan diikuti oleh alternatif A2 dengan hasil 0,1901.
Kata Kunci : Siswa; Sistem Pendukung Keputusan; MOORA
Abstract −This study aims to determine the superior students in a school based on the achievements of the students. To solve this problem, the writer uses the Multi-Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA) method. MOORA is a relatively simple method that can rank a number of alternatives by subtracting the previously weighted benefit and cost criteria. The results showed that the highest ranking value was found in alternative A1 with a result of 0.1906 and followed by alternative A2 with a result of 0.1901.
Keywords : Students; Decision Support System; MOORA

## 1. PENDAHULUAN
Kata  prestasi  berasal  dari  kata  Belanda  “Prestasic”  yang  berarti  hasil  dari  pada  usaha.  Menurut    kamus  Besar Bahasa  Indonesia,  prestasi  disebut  sebagai  hasil  penilaian  yng  dihasilkan  dari  proses  belajar  mengajar  yang sifatnya  kognitif  sehungga  dapat  ditentukan  melalui  nilai  ataupun  pengukuran  yang  dilakukan  oleh  pihak persekolahan. Tidak salah lagi, dengan rajin belajar prestasi  akan lebih mudah didapatkan oleh siapa pun yang menginginkannya dikarenakan proses belajar itu sangatlah penting untuk menggali ilmu yang dilakukan oleh pihak persekolahan. Tidak salah lagi, dengan rajin belajar prestasi  akan lebih mudah didapatkan oleh siapa pun yang menginginkannya dikarenakan proses belajar itu sangatlah penting untuk menggali ilmu yang bermanfaat.
Prestasi merupakan hasil belajar yang diperoleh setelah melalui proses belajar baik itu untuk diri sendiri maupun  untuk  sekelompok[1].  Seseorang  akan  memiliki  prestasi  jika  ada  usaha  yang  dilakukan,  akan  tetapi terkadang terkadang juga ada sebagian orang yang telah melakukan usaha tapi tidak ada prestasi itu dikarenakan kurangnya  usaha  dan  keterampilan  yang  dimiliki.  Dalam  penentuan  siswa  yang  berprestasi,  maka  ada  proses penilaian  dalam  membuat  sebuah  keputusan  tersebut  diantaranya  diperlukan  nilai  kehadir  (data  absensi),  nilai akademik  (nilai raport)  dan nilai etika (kepribadian). Dari ketiga penilaian tersebut maka terbentuklah nantinya beberapa kriteria yang digunakan sebagai pengukur dalam menentukan siswa berprestasi.
Jika seorang siswa/siswi mempunyai presatasi yang lebih di antara siswa/siswi lainnya, dan akan dikirim ke kompetisi ataupun lomba untuk membawa nama sekolah, sudah pasti akan membuat bangga dan akan dikenang hingga sampai kapanpun. Prestasi yang diperoleh harus berdasarkan kemampuan siswa/siswi itu sendiri, sehingga prestasi ini akan sangat berpengaruh untuk masa depan yang akan datang. Penyeleksian siswa unggulan didalam lingkungan  sekolah  merupakan  hal  yang  baik  bertujuan  agar  memiliki  siswa  yang  berprestasi  dilingkungan sekolah. Adanya proses siswa unggul pihak sekolah menseleksi secara slektif. Siswa unggulan sangat diimpikan oleh  sebagian  siswa  didalam  lingkungan  sekolah karena  dapat  memberikan  suatu  alat  ukur  buat  dirinya  bahwa saya  dia  memikiki  kemampuan  diatas  rata-rata  dari  temannya  maka  banyak  siswa  yang  berusaha  keras  untuk mendapatkan sebutan siswa unggulan disekolah masing-masing.
Prestasi yang dimiliki oleh siswa menjadi suatu dasar bagi pihak sekolah dalam menentukan siswa unggulan yang terdapat disekolah tersebut. Agar penilaian menjadi lebih objektif, maka pihak sekolah membutuhkan sistem pendukung  keputusan  dalam  menentukan  siswa  unggulan  di  sekolah.  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) merupakan sistem komputerisasi yang akan menghasilkan alternatif terbaik berdasarkan metode yang diterapkan dalam menyelesaikan masalah yang dialami sehingga menghasilkan sebuah keputusan [2]. Dalam SPK ada banyak metode yang dapat diterapkan dalam mengambil sebuah keputusan agar memperoleh alternatif terbaik, diantaranya TOPSIS, WASPAS, WP, MOORA, VIKOR, ARAS, ELECTRE dan banyak lainnya lagi [3][4].
Adapun penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Mesran pada tahun 2017, dimana hasil dari penelitian tersebut alternatif A1 merupakan alternatif dengan nilai referensi terbaik sehingga diterima menjadi siswa unggul dengan menerapkan metode MOORA [5]. Kemudian penelitian yang dilakukan oleh Swandi Pardede pada tahun

## 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.v6i4.4856
2017,  dalam  penelitian  tersebut  menjelaskan  penerapan  metode  MOORA  dalam  mengambil  keputusan  untuk penentuan  yang  berhak  menerima  Jamkesmas  berdasarkan  nilai  referensi  terbesar.  Adapun  pada  penelitian  ini dengan nilai terbesar ada pada alternatif A6 dengan nilai 0,2622 [6].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Achmad  Syafi  Zain  dan  Rita  Purniawati  pada  tahun  2020  dengan menerapkan  metode  simple  additive  weighting  (SAW)  dalam  pengambilan  keputusan  menerima  siswa  baru dengan perolehan skor tertinggi diperoleh Tito Tri dengan jumlah skor 0,964[7]. Pada tahun 2018 sebuah penelitian yang  dilakukan  oleh  Aprillya  Ulva,  dkk.  Mengenai  metode  MOORA  dan  WASPAS  yang  diterapkan  untuk mengambil  sebuah keputusan keputusan dalam memilihan Bibit  lele terbaik dengan perolehan referensi  terbaik yaitu penerapan metode MOORA dengan alternatif A4 jumlah 0,368 sedangkan menggunakan metode WASPAS nilai referensi terbaik itu ada pada alternatif A4 juga dengan jumlah 0,974[8].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  sebuah  langkah  pengerjaan  dalam  menyelesaikan  penelitian  secara  terencana, teratur dan sistematis agar penelitian ini sesuai dengan yang di harapkan[9]. Berikut langkah-langkah penyelesaian penelitian ini[10]:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan gambar 1, berikut beberapa tahapan yang dilakukan agar penelitian ini terstruktur dan sistematis:
1. Tahap awal yang dilakukan adalah menganalisa permasalah yang terjadi pada saat seleksi siswa unggulan dan solusi yang dilakukan untuk mengatasi masalah yang terjadi.
2. Pengumpulan data berdasarkan observasi dari tempat penelitian.
3. Studi  pustaka  dilakukan  untuk  mengkaji  ulang  agar  mempermudah  dalam  pengolahan  data  berdasarkan permasalahan yang terjadi.
4. Penerapan metode Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis (MOORA) dalam mencari siswa unggulan.
5. Kesimpulan,  setelah  diterapkan  metode  MOORA  maka  diperolehlah  sebuah  kesimpulan  dari  penyeleksian siswa unggulan sekolah.

## 2.2 Siswa Unggulan
Siswa  unggulan  meupakan  siswa  yang  berprestasi  belajar  dengan  adanya  perubahan  perilaku  yang  menetap, fungsional, positif dan terdidik[11].
2.3 Metode Multi-Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA)
Metode MOORA merupakan multi objektif system yang dapat mengoptimalkan dua atribut atau lebih atribut yang secara bersaam saling berlawanan. Metode MOORA memanfaatkan perkalian sebagai penghubung rating atribut, atribut tersebut dipangkatkan terlebih dahulu dengan bobot kemudian mencari preferensi dari alternatif. Metode ini sangat  fleksibel dan mudah dipahami  sehingga memisahkan bagian subjektifitas dalam mengevaluasi  bobot kriterai untuk mengambil keputusan[12][13]. Berikut langkah penerapan metode MOORA [14] 1. Penentuan nilai matrik Tentukan nilai matriks agar dapat mengidentifikasikan atribut yang digunakan.
2. Normalisasi matriks
Membentuk matriks keputusan dari setiap atribut berdasarkan informasi yang telah disediakan.
Analisa Masalah Pengumpulan Data
Menerapkan Metode Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis ( MOORA)
Kesimpulan
Studi Pustaka

## 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.v6i4.4856
X = [ 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 22 𝑥 2𝑛 𝑥 31 𝑥 32 𝑥 3𝑛 ] (1)

## 3. Normalisasi matriks keputusan
Breaures (2008) menyimpulkan bahwa untuk penyebut, pilihan terbaik adalah akar kuadrat dari jumlah kuadrat dan setiap alternatif peratribut.
X* ij = Xij / √[∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 ] 𝑚 𝑖=1 (2)
Untuk j = 1 2…m
4. Mengoptimalkan Atribut
Optimasi Multiobjektif, diperlukan menormalisasikan ukuran untuk atribut keuntungan (benefit) ditambah ke kasus maksimasi begitu juga untuk atribut biaya (cost) maka dikurang ke kasus minimasi.
Y i = ∑ − ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑔 𝑗=1
(3)
untuk  G adalah jumlah  atribut yang dimaksimalkan, (n-g) adalah jumlah atribut yang diminimalkan, dan yi adalah nilai penilaian yang telah dinormalisasikan dari altenatif 1 terhadap semua atribut. Saat atribut bobot dipertimbangkan, persamaan 3 menjadi sebagai berikut:
Yi = ∑ 𝑊 𝑔 𝑗=1 j X * I j - ∑ 𝑊 𝑛 𝑗=𝑔+1 j 𝑊 𝑖𝑗 ∗ (4)
Wj adalah bobot dari J th atribut.

## 5. Perangkingan nilai Yi
Yi  dapat  bernilai  positif  ataupun  bernilai  negatif  tergantung  dari  total  maksimal  dan  minimal  dari  matriks keputusan. Pilihan terakhir di lihat berdasrkan urutan peringkat dan Yi.
Jika Yi tertinggi maka alternatif tersebut menjadi terbaik, begitu juga sebaliknya jika Yi bernilai rendah maka alternatif tersebut termasuk buruk [15].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Siswa unggulan diseleksi  berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, dari banyaknya jumlah siswa yang ada di sekolah,  membuat  pimpinan  sekolah  kesuliatan  dalam  menentukan  siswa  yang  unggul,  karena  dalam  membuat sebuah keputusan siswa yang termasuk siswa unggul perlu adanya sebuah metode penyelesaian masalah tersebut karena pihak sekolah tidak dapat menentukan siswa unggulan tersebut secara acak (random) karena itu tidaklah efektif  dan  adil.  Oleh  karena  itu  maka  diperlukan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggunakan metode MOORA.
Dalam  menerapkan  metode  Multi-Objective  Optimization  On  The  Basic  Of  Ratio  Analysist  (MOORA) maka  memerlukan  beberapa  kriteria  yang  berperan  dalam  perhitungan  pada  semua  alternatif.  Berikut  beberapa kriterai yang di gunakan beserta bobot dari setiap kriteria tersebut.
Tabel 1. Kriteria (C) Kriteria Keterangan Bobot Jenis C 1 Nilai Raport 0.30 Benefit C 2 Ekstrakulikuler 0.20 Benefit C 3 Absensi 0.15 Cost C 4 Kepribadian 0.15 Benefit
Pembobotan untuk kegiatan ekstrakurikuler dapat dilihat pada tabel 3 di bawah ini.
Tabel 2. Menentukan Kriteria Kegiatan Ekstrakulikuler Range Nilai Bobot D Buruk 0.25 C Kurang 0.50 B Baik 0.75 A Sangat Baik 1
Pembobotan untuk kriteria Kepribadian dapat dilihat pada tabel dibawah.
Tabel 3. Menentukan Kriteria Kepribadian Range Nilai Bobot D Buruk 0.25 C Kurang 0.50

## 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.v6i4.4856
Range Nilai Bobot B Baik 0.75 A Sangat Baik 1
Tabel  4  merupakan  tabel  yang  berisikan  data  siswa  yang  dipilih  oleh  pihak  sekolah.  Data  tersebut merupakan data siswa unggul.
Tabel 4. Data Calon peserta siswa unggulan Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 Alif Syaputra Hasibuan(A 1 ) 89,75 B 0 B Igbal Bebi Amzah 89.42 B 0 B Deviana Devi sagala 90.58 B 1 B Winda Lestari Sitompul 90.42 B 2 B Li Bakti 87 B 0 B Sri Ramadhani Rambe 85,25 B 5 B Dewi Lisnawati Silitonga 88.67 B 2 B
Berdasarkan  pembobotan  pada  tabel  2  hingga  tabel  3,  berikut  tabel  5  yang  diperoleh  dari  pembobotan kriteria yang bersifat linguistik.
Tabel 5. Data Rating Kecocokan Bobot dan Kriteria Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 Alif Syaputra Hasibuan(A 1 ) 89,75 0.75 0 0.75 Igbal Bebi Amzah 89.42 0.75 0 0.75 Deviana Devi sagala 90.58 0.75 1 0.75 Winda Lestari Sitompul 90.42 0.75 2 0.75 Li Bakti 87 0.75 0 0.75 Sri Ramadhani Rambe 85,25 0.75 5 0.75 Dewi Lisnawati Silitonga 88.67 0.75 2 0.75
Setelah  dibuat  rating  kecocokan  berdasarkan  alternatif  dan  kriteria,  berikut  langkah  penerapan  metode MOORA dalam penentuang siswa unggulan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan: 1. Mempersiapkan matrik keputusan X
𝑥 = | | 89,75 0.75 0 0.75 89.42 0.75 0 0.75 90.58 0.75 1 0.75 90.42 0.75 2 0.75 87 0.75 0 0.75 85,25 0.75 5 0.75 88.67 0.75 2 0.75 | | 2. Melakukan normalisasi matrik X C 1 = √89,75 2 + 89.42 2 + 90.58 2 + 90.42 2 +    87 2 +   85,25 2 + 88.67 2
= √55130.44 = 234,79 A 11 = 89,75 /234,79=0.3822 A 12 = 89.42 /234,79= 0.3808 A 13 = 90.58 / 234,79= 0.3857 A 14 = 90.42 / 234,79= 0.3851 A 15 = 87 /234,79= 0.3705 A 16 = 85,25 /234,79= 0.3630 A 17 = 88.67 / 234,79= 0.3776 C 2 = √0.75 2 + 0.75 2 + 0.75 2 + 0.75 2 + 0.75 2 + 0.75 2 + 0.75 2
= √3.9375 =1,984 A 12 = 0.75 /1,984=0.3780 A 22 = 0.75 /1,984= 0.3780 A 32 = 0.75 / 1,984= 0.3780 A 42 = 0.75 / 1,984= 0.3780 A 52 = 0.75 /1,984= 0.3780 A 62 = 0.75/ 1,984= 0.3780 A 72 = 0.75 /1,984= 0.3780 C 3 = √0 2 + 0 2 + 1 2 + 2 2 + 0 2 + 5 2 + 2 2
= √34 =5,830

## 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.v6i4.4856
A 13 = 0 /5,830=0
A 23 = 0/5,830= 0
A 33 = 1/ 5,830= 0.1715 A 43 = 2/ 5,830= 0.3430 A 53 = 0 /5,830= 0. A 63 = 5/ 5,830= 0.8576 A 73 = 2/ 5,830= 0.3430 C 4 = √0.75 2 + 0.75 2 + 0.75 2 + 0.75 2 + 0.75 2 + 0.75 2 + 0.75 2
= √3.9375 =1,984 A 14 = 0.75 /1,984=0.3780 A 24 = 0.75 /1,984= 0.3780 A 34 = 0.75 / 1,984= 0.3780 A 44 = 0.75 / 1,984= 0.3780 A 54 = 0.75 /1,984= 0.3780 A 64 = 0.75 /1,984= 0.3780 A 74 = 0.75 /1,984= 0.3780 Hasilnya dari Nirmalisasi Matriks X diperoleh matriks 𝑋 𝑖𝑗 ∗ dilihat berikut ini.
X ij ∗ = | | 0.3822 0.3780 0 0.3780 0.3808 0.3780 0 0.3780 0.3857 0.3780 0.1715 0.3780 0.3851 0.3780 0.3430 0.3780 0.3705 0.3780 0 0.3780 0.3630 0.3780 0.8576 0.3780 0.3776 0.3780 0.3430 0.3780 | |
3. Mengoptimalkan atribut Menyertakan bobot dalam pencarian yang ternormalisasi
𝑋 𝑤𝑗 = | | 0.3822(0.40) 0.3780(0.25) 0(0.20) 0.3780(0.15) 0.3808(0.40) 0.3780(0.25) 0(0.20) 0.3780(0.15) 0.3857(0.40) 0.3780(0.25) 0.1715(0.20) 0.3780(0.15) 0.3851(0.40) 0.3780(0.25) 0.3430(0.20) 0.3780(0.15) 0.3705(0.40)  0.3780(0.25) 0(0.20) 0.3780(0.15) 0.3630(0.40) 0.3780(0.25) 0.8576(0.20) 0.3780(0.15) 0.3776(0.40) 0.3780(0.25) 0.3430(0.20) 0.3780(0.15) | |
Hasil perkalian dengan bobot kriteria, yaitu:
𝑥 = | | 0.1528 0.0945 0,0159 0.0567
0.1523 0.0945 0.0477 0.0567
0.1542 0.0945 0.0477 0.0567 0.1540 0.0945 0.0477 0.0567 0.1482 0.0945 0.0636 0.0567 0.1452 0.0945 0.0477 0.0567 0.1510 0.0945 0.0636 0.0567 | |
Tabel 6. Daftar Yi
Alternatif Maximun (C 1 +C 2 ) Minimun (C 4 +C 5 ) Yi A 1 0.2473 0.0567 0.1906 A 2 0.2468 0.0567 0.1901 A 3 0.2487 0.091 0.1577 A 4 0.2449 0.1253 0.1196 A 5 0.2427 0.0567 0.1860 A 6 0.2397 0.2282 0.0115 A 7 0.2455 0.1253 0.1202
Dari  hasil  pada tabel  6, dapat  dilihat rangking  setiap alternative dari  peserta  calon  siswa  unggulan  pada tabel 7:
Tabel 7. Hasil rangking Alternatif Hasil Rangking A 1 0.1906 1 A 2 0.1901 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.v6i4.4856
Alternatif Hasil Rangking A 5 0.1860 3 A 3 0.1577 4 A 7 0.1202 5 A 4 0.1196 6 A 6 0.0115 7 Alternatif  A 1 >A 2 >A 5 maka  alternative  A 1 merupakan  alternative  yang  terbaik  dibanding  alternatif  yang lainnya.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  setelah  menerapkan  metode  MOORA  dalam  seleksi  siswa unggulan di sekolah dapat mempermudah pembaca dalam menyelesaikan kasus yang serupa dengan penelitian ini. Metode  MOORA  penerapannya  mudah  untuk  pemilihan  siswa  unggulan  karena  langkah  –  langkah penyelesaiannya yang sederhana dan dapat dipahami. Adapaun hasil akhir dari penerapan metode MOORA dalam seleksi  siswa  unggulan  sekolah  yaitu  dengan  nilai  perangkingan  tertinggi  ada  pada  alternatif  A1  dengan  hasil 0,1906 dan diikuti oleh alternatif A2 dengan hasil 0,1901.

## REFERENCES
[1] R. R. Anderha and S. Maskar, “Pengaruh Kemampuan Numerasi Dalam Menyelesaikan Masalah Matematika Terhadap Prestasi Belajar Mahasiswa Pendidikan Matematika,” J. Ilm. Mat. Realis. , vol. 2, no. 1, pp. 1–10, 2021, doi: 10.33365/ji- mr.v2i1.774.
[2] Kusrini, Konsep Dan Aplikasi Pemdukung Keputusan . Yogyakarta: Andi, 2007.
[3] S.  Syamsudin  and  R.  Rahim,  “Study  Approach  Technique  for  Order  of  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS),” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 3, pp. 268–285, 2017, doi: 10.23883/IJRTER.2017.3077.GZXDL.
[4] Mesran, K. Tampubolon, R. D. Sianturi, F. T. Waruwu, and A. P. U. Siahaan, “Determination of Education Scholarship Recipients Using Preference Selection Index,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 6, pp. 230–234, 2017.
[5] 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.
[6] M. Mesran, S. D. A. Pardede, A. Harahap, and A. P.  U. Siahaan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Peserta Jaminan Kesehatan Masyarakat (Jamkesmas) Menerapkan Metode MOORA,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 2, no. 2, pp. 16–22, 2018, doi: 10.30865/mib.v2i2.595.
[7] A.  Puput  Giovani,  T.  Haryanti,  and  L.  Kurniawati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Siswa  Baru  dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada SMP Islam Al-Azhar 6 Jakapermai Bekasi,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 70–79, 2020, doi: 10.33372/stn.v6i1.611.
[8] A. Ulva, D. Iqbal, Nuraini, Mesran, Dian U Sutikno, and Yuhandri, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Lele Terbaik Menggunakan Metode MOORA (Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis) dan WASPAS (Weight Aggregated Sum Product Assesment),” vol. 2, no. 1, pp. 177–185, 2018.
[9] I. Agustina, “Sistem Perhitungan Dan Pelaporan Pajak Penghasilan Pasal 21 Pada Universitas Xyz,” J. Ilm. Infrastruktur Teknol. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 24–29, 2021, doi: 10.33365/jiiti.v1i2.559.
[10]  S. Pendukung et al. , “Indonesia 2 Universitas Potensi Utama,” JL. Yos Sudarso KM , vol. 6, 2024.
[11]  A. R. Z. Wati and S. Trihantoyo, “Strategi Pengelolaan Kelas Unggulan Dalam Meningkatkan Prestasi Belajar Siswa,” J. Din. Manaj. Pendidik. , vol. 5, no. 1, p. 46, 2020, doi: 10.26740/jdmp.v5n1.p46-57.
[12]  U. L. Sari, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Pemasangan CCTV dengan Metode MOORA (Studi Kasus : Dinas Perhubungan Kota Binjai),” J. Pelita Indones. , vol. 1, no. 2, pp. 123–133, 2021.
[13]  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, doi: 10.24176/simet.v9i1.1967.
[14]  N.  W.  Al-Hafiz,  Mesran,  and  Suginam,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUKAN  KREDIT PEMILIKAN  RUMAH  MENERAPKAN  MULTI-OBJECTIVE  OPTIMIZATION  ON  THE  BASIS  OF  RATIO ANALYSIS ( MOORA ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 306–309, 2017.
[15]  T. Hasanah, I. Parlina, and H. J. S. Sitio, “Decision Support System For Selection Of Majors At The Yayasan Muhammad Nasir  By  Using  The  Method  Of  Moora,” J.  Inf.  Technol.  Educ.  Res. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  127–131,  2019,  doi: 10.31289/jite.v2i2.2161.