## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 942-956 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5780

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Konsentrasi Mata Kuliah dengan Metode MOORA

## Daniel Oktodeli Sihombing
Program Studi Sistem dan Teknologi Informasi, Institut Teknologi dan Bisnis Sabda Setia, Pontianak, Indonesia Email: daniel.oktodeli@itbss.ac.id
Submitted: 13/08/2024; Accepted: 16/08/2024; Published: 16/08/2024
Abstrak −Penelitian ini dilakukan untuk memberikan rekomendasi keputusan dalam pemilihan konsentrasi mata kuliah bagi mahasiswa  berdasarkan  kinerja  akademiknya.  Permasalahan  dalam  penelitian  ini  adalah  bagaimana  mahasiswa  dapat memilih  konsentrasi  mata  kuliah  bagi  dirinya  berdasarkan  kinerja  akademik  yang  telah  diperoleh  sebelumnya.  Pemilihan konsentrasi  ini  dihitung  berdasarkan  mata  kuliah  prasyarat  yang  telah  ditentukan  sebelumnya  untuk  masing-masing konsentrasi  mata  kuliah  dengan  metode  MOORA  ( Multi-Objective  Optimization  on  the  Basis  Of  Ratio  Analysis ).  Masing- masing mata kuliah prasyarat merupakan kriteria yang diberikan bobot dengan teknik pembobotan Rank Sum . Alternatif yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 32 alternatif  yang semuanya adalah  mahasiswa  yang telah menyelesaikan seluruh mata kuliah prasyarat dan akan memilih konsentrasi mata kuliah di semester yang akan datang. Hasil implementasi metode MOORA  dalam  sistem  pendukung  keputusan  dengan  pembobotan  Rank  Sum  untuk  masing-masing  kriteria  memperoleh hasil  sebanyak  18  mahasiswa  direkomendasikan  pada  konsentrasi Emerging  Technology dan  sebanyak  14  mahasiswa direkomendasikan  pada  konsentrasi Software  Engineering sesuai  dengan  kinerja  akademik  mereka.  Hasil  perbandingan antara  rekomendasi  keputusan  dengan  metode  MOORA  dan  kuesioner  pilihan  konsentrasi  sesuai  minat  mahasiswa menunjukan  tingkat  kesesuaian  sebesar  59,38%.  Dengan  demikian  sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode  MOORA dapat  memberikan  rekomendasi  pemilihan  konsentrasi  mata  kuliah  berdasarkan  kinerja  akademik  yang  telah  dicapai sebelumnya.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Konsentrasi; Mata Kuliah; MOORA; Rank Sum
Abstract −This  study  was  conducted  to  provide  decision  recommendations  in  choosing  a  concentration  of  courses  for students  based  on  their  academic  performance.  The  problem  in  this  research  is  how  students  can  choose  a  course concentration  for  themselves  based  on  the  academic  performance  they  have  previously  achieved.  The  selection  of  this concentration is calculated based on the prerequisite courses that have been previously determined for each concentration of courses using the MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis Of Ratio Analysis) method. Each prerequisite course is a criterion that is given a weighting using the Rank Sum weighting technique. The alternatives used in this study were 32 alternatives,  all  of  which  were  students  who  had  completed  all  prerequisite  courses  and  would  choose  a  concentration  of courses in the coming semester. The results of the implementation of the MOORA method in a decision support system with Rank  Sum  weighting  for  each  criterion  obtained  results  of  18  students  recommended  in  the  Emerging  Technology concentration  and  14  students  recommended  in  the  Software  Engineering  concentration  according  to  their  academic performance.  The  results  of  the  comparison  between  decision  recommendations  with  the  MOORA  method  and  the questionnaire  of  concentration  choices  according  to  student  interests  showed  a  level  of  conformity  of  59.38%.  Thus,  the decision  support  system  with  the  MOORA  method  can  provide  recommendations  for  choosing  a  concentration  of  courses based on previously achieved academic performance.
Keywords : Decision Support Systems; Concentration; Course; MOORA; Rank Sum

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sebuah  sistem  yang  dapat  membantu  dalam  pengambilan keputusan  di  berbagai  bidang,  mulai  dari  bisnis  hingga  ilmu  sosial.  Konsep  SPK  muncul  sebagai  respons terhadap meningkatnya kompleksitas dalam pengambilan keputusan, terutama ketika melibatkan banyak variabel dan  faktor-faktor  yang  saling  terkait  satu  sama  lain.  Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sebuah  proses pengambilan keputusan dan penentuan yang memanfaatkan berbagai data yang tepat dan pengujian pada setiap kriteria untuk mendapatkan hasil yang akurat [1], [2], [3]. Meskipun menghadapi tantangan seperti integrasi data yang  kompleks  dan  validitas  model,  SPK  terus  berkembang  seiring  dengan  kemajuan  teknologi  informasi, membantu  organisasi  dan  bisnis  dalam  meningkatkan  efisiensi,  mengurangi  risiko,  dan  meningkatkan  kualitas pengambilan keputusan.
Konsentrasi  Mata  Kuliah  Program  Studi  merupakan  peminatan  atau  fokus  studi  mengenai  area spesialisasi  yang  dipilih  dalam  sebuah  Program  Studi  untuk  mempelajari  suatu  bidang  ilmu  secara  lebih mendalam dan terarah [4]. Program Studi Sistem dan Teknologi Informasi Institut Teknologi dan Bisnis Sabda Setia  (ITBSS)  memiliki  dua  konsenstrasi  yaitu Emerging  Technology dan Software  Engineering yang  dapat dipilih  oleh  mahasiswa  pada  semester  lima.  Pemilihan  konsenstrasi  atau  peminatan  ini  bertujuan  untuk mempersiapkan  lulusan  Program  Studi  Sistem  dan  Teknologi  Informasi  di  ITBSS  agar  dapat  memiliki kompetensi yang mendukung mereka di dunia kerja maupun untuk melanjutkan studinya ke jenjang yang lebih tinggi. Permasalahan dalam penelitian ini adalah bagaimana mahasiswa dapat memilih konsentrasi mata kuliah bagi  dirinya  berdasarkan  kinerja  akademik  yang  telah  diperoleh  sebelumnya.  Pada  penelitian  ini  penulis merancang  sistem  pendukung  keputusan  dengan  mengimplementasikan  metode  MOORA  untuk  menyelesaikan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 942-956 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5780
masalah  pemilihan  konsentrasi  mata  kuliah  tersebut  dengan  menggunakan  6  kriteria  yang  telah  diberikan pembobotan menggunakan Teknik pembobotan Rank Sum .
Penelitian  sebelumnya  mengenai  pemilihan  konsentrasi  atau  peminatan  program  studi  dilakukan  oleh Sulaeman, dkk (2021) dengan judul pengembangan sistem pendukung keputusan pemilihan konsentrasi jurusan menggunakan  teknik  naive  bayes  [5].  Penelitian  tersebut  menghasilkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan yang  dirancang  untuk  membantu  mahasiswa  di  Prodi  Pendidikan  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi Universitas Negeri Manado dalam mendapatkan rekomendasi konsentrasi jurusan yang sesuai untuk dipilih pada semester empat, berdasarkan hasil dari 13 mata kuliah yang dijadikan sebagai atribut [5]. Fadillah dan Fachrizal (2018)  juga  melakukan  penelitian  mengenai  sistem  pendukung  keputusan  untuk  pemilihan  konsentrasi  mata kuliah  di  Program  Studi  Sistem  Informasi  UNIKOM  dengan  menerapkan  metode naïve  bayes  classifier [6]. Dalam  penelitian  ini,  terdapat  dua  konsentrasi  yang  dapat  dipilih,  yaitu  Rekayasa  Sistem  Informasi  dan Teknologi  Informasi,  sedangkan  parameter  yang  digunakan  dalam  perhitungan naïve  bayes hanya  didasarkan pada  nilai  mata  kuliah  yang  terkait  dengan  pilihan  konsentrasi  tersebut  [6].  Penelitian  sebelumnya  yang dilakukan  oleh  Nurzaman  dan  Putri  (2022)  juga  mengimplementasikan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  ke  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pengambilan  Mata  Kuliah  Peminatan  pada  Prodi  Informatika UPI  Y.A.I  [7].  Dalam  penelitian  ini,  pemilihan  mata  kuliah  peminatan  dilakukan  pada  semester  V  dan  kriteria yang  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  mencakup  nilai  dari  semester  1  hingga  semester  4,  pemilihan profesi karir, serta minat dan bakat mahasiswa [7].
Penelitian  ini  mengimplementasikan  metode  MOORA  ( Multi-Objective  Optimization  on  the  Basis  Of Ratio  Analysis )  dalam  merancang  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  konsentrasi  mata  kuliah  di  Program Studi Sistem dan Teknologi Informasi ITBSS. Metode MOORA ( Multi-Objective Optimization on the Basis Of Ratio  Analysis )  adalah  suatu  metode  yang  memiliki  dua  kriteria  bertentangan,  yaitu benefit dan cost ,  yang bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai  peringkat  optimal  dalam  sistem  pendukung  keputusan  [8],  [9].  Penelitian sebelumnya terkait metode MOORA dilakukan oleh Mesran, dkk (2023) mengenai sistem pendukung keputusan penerimaan dosen tetap menggunakan metode MOORA dan MOSRA. Penelitian ini menggunakan lima kriteria benefit , yaitu Kompetensi, H-Indeks Scopus, H-Indeks GS, Prestasi, dan Pendidikan, serta dua kriteria cost , yaitu Umur dan Surat Teguran. Perhitungan dilakukan dengan metode MOORA dan menghasilkan nilai tertinggi yang diraih  oleh  A1  dengan  nilai  0.4742  [8].  Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Harianto,  dkk  (2022)  juga menerapkan  Metode  MOORA  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kepala  Laboran.  Penelitian  ini menggunakan  lima  kriteria benefit yaitu  pengetahuan,  kemampuan,  keahlian,  pengambilan  keputusan  dan sertifikat  kompetensi  yang  kemudian  dilakukan  perhitungan  menggunakan  metode  MOORA  dengan  hasil  A1 memperoleh nilai tertinggi 0,48 dan terpilih menjadi kepala laboran [10].
Penelitian  lain  yang  dilakukan  sebelumnya  oleh  Mufizar,  dkk  (2021)  yaitu  dengan  menerapkan  metode MOORA pada sistem penunjang keputusan seleksi karyawan magang keluar negeri (studi kasus: PT Hini Daiki). penelitian  ini  menggunakan  delapan  kriteria benefit seperti  keaktifan  dalam  bekerja,  menguasai  pekerjaan, disiplin, pengetahuan, kerjasama tim, kepribadian, penguasaan bahasa dan kesehatan yang selanjutnya dihitung dengan metode MOORA dan menghasilkan nilai tertinggi yaitu 0,484 oleh alternatif 5 [11]. Penelitian lain yang dilakukan  oleh  Wulandari,  dkk  (2023)  menerapkan  metode  MOORA  pada  Pengambilan  Keputusan  Penentuan Jurusan bagi Siswa Kelas X Reguler di SMA Negeri 1 Cawas. Pada penelitian ini Wulandari, dkk menggunakan dua belas kriteria yaitu nilai UAN mata pelajaran IPA, Matematika, Bahasa Inggris dan Bahasa Indonesia, nilai rapor, nilai tes mata pelajaran IPA, Matematika, Bahasa Inggris, Bahasa Indonesia dan IPS, hasil psikotest dan minat  [12].  Hasil  penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  alternatif  yang  memiliki  nilai  tertinggi  dibandingkan dengan  alternatif  lainnya  akan  dipilih,  dan  penjurusan  calon  siswa  dilakukan  sesuai  dengan  kriteria  penilaian serta kuota yang telah ditetapkan untuk setiap jurusan [12]. Penelitian lainnya dilakukan oleh Sagala (2023) yang menerapkan  metode  MOORA  dalam  penentuan  program  mbkm  terbaik  bagi  mahasiswa  semester  5,  penelitian ini menggunakan lima kriteria yaitu pengembangan diri, menambah relasi, menambah wawasan baru, mengasah skill dan kemampuan serta menemukan passion dengan bobotnya masing-masing dengan empat alternatif pilihan yaitu kampus merdeka, magang, studi independen, Bangkit by Google, Traveloka dan Goto [13]. Hasil penelitian menunjukkan bahwa program MBKM yang paling sesuai dan dibutuhkan adalah magang, kemudian diikuti oleh Bangkit  by  Google,  Traveloka,  dan  Goto,  kemudian  Kampus  Mengajar,  dan  terakhir  adalah  Studi  Independen [13].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang  telah  diuraikan  diatas,  pada  penelitian  ini  penulis mengimplementasikan  metode  MOORA  untuk  merancang  sistem  pendukung  keputusan  dalam  memilih konsentrasi  program  studi  di  Prodi  Sistem  dan  Teknologi  Informasi  ITBSS  dengan  dua  konsenstrasi  sebagai alternatif  yaitu Emerging  Technology dan Software  Engineering .  Kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  enam  mata  kuliah  prasyarat  sebagai  dasar  dalam  melakukan  kalkulasi  dengan  metode  MOORA  untuk memberikan rekomendasi kepada mahasiswa mengenai konsentrasi apa yang terbaik untuk mereka berdasarkan hasil kinerja akademik yang telah mereka capai.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 942-956 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5780

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  mencakup  serangkaian  langkah  mulai  dari  identifikasi  permasalahan  hingga  penyusunan  laporan hasil. Tahapan-tahapan ini dijelaskan secara rinci dalam Gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penelitian harus dilakukan secara bertahap untuk memastikan tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini dapat terpenuhi. Tahapan-tahapan penelitian seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1 di atas dapat diuraikan sebagai berikut [14]:
a. Identifikasi Permasalahan
Langkah  pertama  dalam  penelitian  ini  adalah  mengidentifikasi  permasalahan  yang  akan  diselesaikan menggunakan metode tertentu yang direncanakan dalam penelitian tersebut.
b. Studi Kepustakaan
Setelah  mengidentifikasi  permasalahan,  langkah  berikutnya  adalah  mencari  sumber-sumber  referensi  yang relevan  dengan  permasalahan  tersebut  dan  mengkaji  penelitian  terdahulu  untuk  menemukan  celah  (gap analysis) yang dapat diisi oleh penelitian ini.
c. Pengumpulan Data
Tahapan selanjutnya adalah melakukan pengumpulan data terkait seperti kinerja akademik mahasiswa seperti transkrip nilai atau kartu hasil studi terkait nilai mata kuliah yang diperlukan dalam perhitungan di penelitian ini.
d. Analisis Data dan Implementasi Metode
1. Metode MOORA
Langkah  berikutnya  adalah  mengolah  data  yang  telah  dikumpulkan  dan  menganalisis  menggunakan metode MOORA untuk mendapatkan nilai Yi.
2. Rangking Alternatif
Hasil nilai Yi akan diurutkan dan diberikan peringkat untuk masing-masing alternatif.
e. Pembuatan Laporan Penelitian
Pada  tahap  ini,  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  akan  diterapkan  dalam  penulisan  laporan.  Laporan  ini akan mengintegrasikan semua komponen penelitian, dari identifikasi masalah hingga pengolahan data dengan metode  MOORA,  untuk  memberikan  gambaran  yang  jelas  dan  komprehensif  mengenai  hasil  dan  implikasi penelitian.
2.2 MOORA ( Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis )
Multiple  Criteria  Decision  Making (MCDM)  bertujuan  untuk  menyediakan  metode-metode  yang  dapat mengurutkan alternatif atau  memilih alternatif optimal di  antara sejumlah alternatif  yang  mungkin berdasarkan beberapa kriteria. Salah satu metode dalam MCDM adalah Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis atau  MOORA.  Metode  MOORA  diperkenalkan  oleh  Brauers,  dkk  (2006),  MOORA  mengacu  pada sistem  rasio  di  mana  setiap  respons  dari  suatu  alternatif  terhadap  suatu  tujuan  dibandingkan  dengan  sebuah penyebut, yang mewakili semua alternatif yang berkaitan dengan tujuan tersebut [15].
MOORA memeriksa keseluruhan hasil akhir untuk setiap alternatif sebagai perbedaan antara total kriteria biaya ( cost ) dan manfaat ( benefit ) oleh karena itu, metode MOORA pasti melewati tahap-tahap tertentu. Tahap- tahap yang ada pada analisis MOORA adalah sebagai berikut [9], [16], [17], [18]: a. Penentuan nilai matriks keputusan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 942-956 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5780
Pada tahap awal, tetapkan nilai untuk matriks agar atribut yang digunakan dapat diidentifikasi. Selanjutnya, bentuk  matriks  keputusan  untuk  setiap  atribut  berdasarkan  data  yang  tersedia  dan  tentukan  nilai  untuk matriks keputusan tersebut.
[ ] (1)
b. Normalisasi matriks keputusan
Terkait  normalisasi  matriks  keputusan,  menurut  Breaures  (2006)  MOORA  merujuk  pada  sistem  rasio  di mana  setiap  respons  dari  sebuah  alternatif  pada  suatu  tujuan  dibandingkan  dengan  sebuah  penyebut  yang mewakili  semua  alternatif  terkait  tujuan  tersebut.  Untuk  penyebut  ini,  dipilih  akar  kuadrat  dari  jumlah kuadrat setiap alternatif per tujuan.
√[∑ ] (2)
Untuk j = 1,2, … n c. Mengoptimalkan Atribut X ij adalah  angka  tanpa  dimensi  yang  mewakili  respon  normalisasi  alternatif  i  terhadap  tujuan  j;  respons normalisasi  ini  untuk  alternatif  terhadap  tujuan  berada  dalam  interval  [0;  1].  Untuk  optimasi,  respon  ini dijumlahkan dalam kasus maksimasi dan dikurangkan dalam kasus minimasi seperti pada persamaan berikut.
∑ ∑
(3)
j  =  1,  2,  ...  g  untuk  tujuan  yang  akan  dimaksimalkan,  j  =  g  +  1,  g  +  2,  ...  n  untuk  tujuan  yang  akan diminimalkan,  Yi  =  penilaian  normalisasi  dari  alternatif  i  terkait  semua  tujuan.  Saat  atribut  bobot dipertimbangkan, persamaan diatas menjadi sebagai berikut:
∑ ∑ (4)
W j adalah bobot dari j atribut
d. Pemeringkatan nilai Yi
Yi  dapat  bernilai  positif  ataupun  bernilai  negatif  tergantung  dari  total  maksimal  dan  minimal  dari  matriks keputusan.  Pilihan  terakhir  dilihat  berdasarkan  urutan  peringkat  dan  Yi.  Jika  Yi  tertinggi  maka  alternatif tersebut  menjadi  terbaik,  begitu  juga  sebaliknya  jika  Yi  bernilai  rendah  maka  alternatif  tersebut  termasuk buruk.

## 2.3 Rank SUM
Penelitian  ini  menggunakan  teknik  pembobotan Rank  Sum  (RS) dalam  memberikan  pembobotan  untuk  setiap kriteria yang digunakan. Rank Sum (RS) adalah teknik pembobotan di mana bobot dihitung dengan menentukan peringkat  setiap  individu,  kemudian  menormalisasikannya  dengan  membagi  total  peringkat  tersebut  [19],  [20]. Teknik  pembobotan Rank  Sum  (RS) ini  digunakan  untuk  memberi  bobot  pada  atribut-atribut  terhadap  atribut lainnya dalam masalah pengambilan keputusan [21].
∑ (          )
(5)
rj merupakan urutan ke-j dari kelompok kriteria, pada rumus tersebut, n menyatakan jumlah total atribut, r j menyatakan posisi peringkat atribut ke-r dan w j menyatakan bobot normalisasi atribut ke-r [21].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Kriteria dan Nilai Bobot dengan Teknik Rank Sum
Program Studi Sistem dan Teknologi Informasi Institut Teknologi dan Bisnis Sabda Setia (ITBSS) memiliki dua konsenstrasi yaitu Emerging Technology dan Software Engineering yang akan menjadi pilihan bagi mahasiswa ITBSS  di  semester  lima  (5). Masing-masing  konsentrasi  ini  memiliki  mata  kuliah  prasyaratnya  tersendiri  yang harus telah lulus diambil oleh mahasiswa di semester sebelumnya. Mata kuliah prasyarat ini menjadi kriteria (C) pada  penelitian  ini  untuk  kemudian  diberikan  bobot  dengan  menggunakan  teknik  pembobotan  Rank  Sum  dan kemudian  dikalkulasi  menggunakan  metode  MOORA  untuk  memberikan  rekomendasi  konsentrasi  mana  yang memiliki nilai tertinggi dari dua pilihan konsentrasi tersebut. Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini telah diberikan bobot  menggunakan teknik pembobotan  Rank Sum. Kriteria tersebut  dapat dilihat pada tabel berikut ini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 942-956 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5780
Tabel 1. Kriteria Konsentrasi Emerging Technology Kriteria  Kode MK Mata Kuliah Jenis Bobot (Rank Sum) C1 ST1017 Komputasi Awan Benefit 0,285714 C2 ST1021 Digital Creation Benefit 0,238095 C3 ST1026 Internet of Things Benefit 0,190476 C4 ST1003 Algoritma dan Pemrograman Cost 0,142857 C5 ST1009 Pemrograman Web Dasar Cost 0,095238 C6 ST1023 Statistika dan Probabilitas Cost 0,047619
Tabel  1  merupakan  kriteria  yang  digunakan  pada  konsentrasi Emerging  Technology dimana  kriteria tersebut  terdiri  atas  tiga  kriteria benefit dan  tiga  kriteria cost .  Pembobotan  yang  digunakan  menggunakan pembobotan dengan teknik Rank Sum dengan hasil seperti yang tertera pada tabel 1.
Tabel 2. Kriteria Konsentrasi Software Engineering
Kriteria  Kode MK Mata Kuliah Jenis Bobot (Rank Sum) C1 ST1003 Algoritma dan Pemrograman  Benefit 0,285714 C2 ST1009 Pemrograman Web Dasar Benefit 0,238095 C3 ST1023 Statistika dan Probabilitas Benefit 0,190476 C4 ST1017 Komputasi Awan Cost 0,142857 C5 ST1021 Digital Creation Cost 0,095238 C6 ST1026 Internet of Things Cost 0,047619
Tabel  2  merupakan  kriteria  yang  digunakan  pada  konsentrasi Software  Engineering dimana  kriteria tersebut  terdiri  atas  tiga  kriteria benefit dan  tiga  kriteria cost .  Pembobotan  yang  digunakan  menggunakan pembobotan  dengan  teknik Rank  Sum dengan  hasil  seperti  yang  tertera  pada  tabel  2.  Kriteria  yang  digunakan merupakan nilai mata kuliah yang menjadi prasyarat untuk masing-masing konsentrasi, dimana jenis benefit dan cost disesuaikan berdasarkan konsentrasi masing-masing mata kuliah.
Tabel 3. Konversi Grade ke Nilai Grade  A A- B+ B B- C+ C  D  E Nilai 4 3,75  3,25 3 2,75  2,25 2 1 0
Nilai  mata  kuliah  yang  diperoleh  oleh  mahasiswa  akan  dikonversi  menggunakan  tabel  3  sebelum dilakukan kalkulasi menggunakan metode MOORA. Tujuan konversi ini agar nilai-nilai yang digunakan dapat di normalisasi menggunakan data dalam bentuk numerik.

## 3.2 Alternatif
Sistem pendukung keputusan pemilihan konsentrasi mata kuliah memerlukan data alternatif selain kriteria yang telah ditentukan sebelumnya. Data alternatif untuk setiap kriteria masing-masing konsentrasi diperoleh dari kartu hasil  studi  mahasiswa  untuk  seluruh  mata  kuliah  yang  menjadi  kriteria  pada  sistem  pendukung  keputusan  ini. Data alternatif untuk konsentrasi Emerging Technology dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 4. Data Alternatif Kriteria Konsentrasi Emerging Technology
Alternatif  C1  C2  C3  C4  C5  C6  Alternatif  C1  C2  C3  C4  C5  C6
A1 A A A A A B+ A17
A A A A A A- A2 A A A A A B
A18 A A A B- A B+ A3 A A A A
A A- A19 A- A A C+ A B+ A4 A A A A- A A- A20
A A A C+ A B A5 A A A A- A B+ A21
A B+ A B- B- B+ A6 A A A A A B+ A22
A A A C+ A B+ A7 A A A A- A B+ A23
A A A A A A
A8 A A A A A A A24 A A A C+ A B
A9 A A A A A A A25 A A A A A A- A10 A A A B- A- B
A26 A A A A A B+ A11 A B A- B-
A B+ A27 A A A B- A A- A12 A A A B- A A- A28 A B+ A C+ B- B A13 A A A B- A A- A29 A A A C+ A B+
A14 A- A- A B
B B-
A30
A A A C+  A-  B+ A15 A A A B- A
B
A31
A B A C+ A B A16 A A A B- A- B+ A32 A A- A C B- B

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 942-956 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5780
Tabel 4 dan tabel 5 merupakan data alternatif dari 32 mahasiswa dengan nilai yang diperoleh dari kartu hasil  studi.  Nilai  tersebut  merupakan  hasil  kinerja  akademik  yang  akan  digunakan  untuk  perhitungan  dengan metode MOORA. Data alternatif untuk konsentrasi Software Engineering dapat dilihat pada tabel 5 berikut ini.
Tabel 5. Data Alternatif Kriteria Konsentrasi Software Engineering
Alternatif  C1  C2  C3  C4  C5  C6  Alternatif  C1  C2  C3  C4  C5  C6
A1 A A B+ A A A A17 A A A- A A A A2 A A B A A A A18 B- A B+ A A A A3 A A A- A A A A19 C+ A B+  A- A A A4 A- A A- A A A A20 C+ A B A A A A5 A- A B+ A A A A21 B- B- B+ A B+ A A6 A A B+ A A A
A22 C+ A B+ A A A A7 A- A B+ A A A A23 A A A A A A A8 A A A A A A A24 C+ A B A A A A9 A A A A A A A25 A A A- A A A A10 B- A- B A A A A26 A A B+ A A A A11 B- A B+ A B A- A27 B- A A- A A A A12 B- A A- A A A A28 C+ B- B A B+ A A13 B- A A- A A A
A29
C+ A B+ A A A A14 B B B- A- A- A A30 C+  A-  B+ A A A A15 B- A B A A A A31 C+ A B A B A A16 B- A-  B+ A A A A32 C B- B A A- A

## 3.3 Perhitungan dengan Metode MOORA
a. Membuat matriks keputusan
Matriks keputusan disusun menggunakan data dari alternatif-kriteria pada tabel 4 dan tabel 5. Data yang telah peroleh  tersebut  dikonversi  kedalam  nilai  angka  yang  telah  ditentukan  sebelumnya  pada  tabel  3.  Hasil  dari konversi  nilai  angka  tersebut  digunakan  untuk  menyusun  matriks  keputusan  pada  dua  konsentrasi  seperti yang tertera pada tabel 6 berikut ini.
Tabel 6. Matriks Keputusan Konsentrasi Emerging Technology dan Software Engineering
Alternatif Emerging Technology Alternatif Software Engineering C1 C2 C3 C4 C5 C6 C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 4 4 4 4 4 3,25 A1 4 4 3,25 4 4 4 A2 4 4 4 4 4 3 A2 4 4 3 4 4 4 A3 4 4 4 4 4 3,75 A3 4 4 3,75 4 4 4 A4 4 4 4 3,75 4 3,75 A4 3,75 4 3,75 4 4 4 A5 4 4 4 3,75 4 3,25 A5 3,75 4 3,25 4 4 4 A6 4 4 4 4 4 3,25 A6 4 4 3,25 4 4 4 A7 4 4 4 3,75 4 3,25 A7 3,75 4 3,25 4 4 4 A8 4 4 4 4 4 4 A8 4 4 4 4 4 4 A9 4 4 4 4 4 4 A9 4 4 4 4 4 4 A10 4 4 4 2,75  3,75 3 A10 2,75  3,75 3 4 4 4 A11 4 3 3,75  2,75 4 3,25 A11 2,75 4 3,25 4 3 3,75 A12 4 4 4 2,75 4 3,75 A12 2,75 4 3,75 4 4 4 A13 4 4 4 2,75 4 3,75 A13 2,75 4 3,75 4 4 4 A14 3,75  3,75 4 3 3 2,75 A14 3 3 2,75  3,75  3,75 4 A15 4 4 4 2,75 4 3 A15 2,75 4 3 4 4 4 A16 4 4 4 2,75  3,75  3,25 A16 2,75  3,75  3,25 4 4 4 A17 4 4 4 4 4 3,75 A17 4 4 3,75 4 4 4 A18 4 4 4 2,75 4 3,25 A18 2,75 4 3,25 4 4 4 A19 3,75 4 4 2,25 4 3,25 A19 2,25 4 3,25  3,75 4 4 A20 4 4 4 2,25 4 3 A20 2,25 4 3 4 4 4 A21 4 3,25 4 2,75  2,75  3,25 A21 2,75  2,75  3,25 4 3,25 4 A22 4 4 4 2,25 4 3,25 A22 2,25 4 3,25 4 4 4 A23 4 4 4 4 4 4 A23 4 4 4 4 4 4 A24 4 4 4 2,25 4 3 A24 2,25 4 3 4 4 4 A25 4 4 4 4 4 3,75 A25 4 4 3,75 4 4 4 A26 4 4 4 4 4 3,25 A26 4 4 3,25 4 4 4 A27 4 4 4 2,75 4 3,75 A27 2,75 4 3,75 4 4 4 A28 4 3,25 4 2,25  2,75 3 A28 2,25  2,75 3 4 3,25 4

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 942-956 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5780
Alternatif Emerging Technology Alternatif Software Engineering C1 C2 C3 C4 C5 C6 C1 C2 C3 C4 C5 C6 A29 4 4 4 2,25 4 3,25 A29 2,25 4 3,25 4 4 4 A30 4 4 4 2,25  3,75  3,25 A30 2,25  3,75  3,25 4 4 4 A31 4 3 4 2,25 4 3 A31 2,25 4 3 4 3 4 A32 4 3,75 4 2 2,75 3 A32 2 2,75 3 4 3,75 4
b. Normalisasi Matriks Keputusan
Matriks  keputusan  yang  akan  digunakan  dalam  perhitungan  menggunakan  metode  MOORA  perlu  untuk dilakukan normalisasi terlebih dahulu dengan persamaan yang telah ditentukan sebelumnya. Cara melakukan normalisasi matriks keputusan untuk konsentrasi Emerging Technology adalah sebagai berikut.

## √[ ] √[             ]
Gunakan  persamaan  yang  sama  untuk  melakukan  normalisasi  hingga  alternatif  A32  pada  semua kriteria.  Hasil  normalisasi  matriks  keputusan  konsentrasi Emerging  Technology dapat  dilihat  pada  tabel  7 berikut ini.
Tabel 7. Normalisasi Matriks Keputusan Konsentrasi Emerging Technology Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 0,17744947  0,18195922  0,17711212  0,22230801  0,18375032  0,17050738 A2 0,17744947  0,18195922  0,17711212  0,22230801  0,18375032  0,15739143 A3 0,17744947  0,18195922  0,17711212  0,22230801  0,18375032  0,19673929 A4 0,17744947  0,18195922  0,17711212  0,20841376  0,18375032  0,19673929 A5 0,17744947  0,18195922  0,17711212  0,20841376  0,18375032  0,17050738 A6 0,17744947  0,18195922  0,17711212  0,22230801  0,18375032  0,17050738 A7 0,17744947  0,18195922  0,17711212  0,20841376  0,18375032  0,17050738 A8 0,17744947  0,18195922  0,17711212  0,22230801  0,18375032  0,20985524 A9 0,17744947  0,18195922  0,17711212  0,22230801  0,18375032  0,20985524 A10 0,17744947  0,18195922  0,17711212  0,15283675  0,17226592  0,15739143 A11 0,17744947  0,13646941  0,16604262  0,15283675  0,18375032  0,17050738 A12 0,17744947  0,18195922  0,17711212  0,15283675  0,18375032  0,19673929 A13 0,17744947  0,18195922  0,17711212  0,15283675  0,18375032  0,19673929 A14 0,16635888  0,17058677  0,17711212  0,16673100  0,13781274  0,14427548 A15 0,17744947  0,18195922  0,17711212  0,15283675  0,18375032  0,15739143 A16 0,17744947  0,18195922  0,17711212  0,15283675  0,17226592  0,17050738 A17 0,17744947  0,18195922  0,17711212  0,22230801  0,18375032  0,19673929 A18 0,17744947  0,18195922  0,17711212  0,15283675  0,18375032  0,17050738 A19 0,16635888  0,18195922  0,17711212  0,12504825  0,18375032  0,17050738 A20 0,17744947  0,18195922  0,17711212  0,12504825  0,18375032  0,15739143 A21 0,17744947  0,14784186  0,17711212  0,15283675  0,12632834  0,17050738 A22 0,17744947  0,18195922  0,17711212  0,12504825  0,18375032  0,17050738 A23 0,17744947  0,18195922  0,17711212  0,22230801  0,18375032  0,20985524 A24 0,17744947  0,18195922  0,17711212  0,12504825  0,18375032  0,15739143 A25 0,17744947  0,18195922  0,17711212  0,22230801  0,18375032  0,19673929 A26 0,17744947  0,18195922  0,17711212  0,22230801  0,18375032  0,17050738 A27 0,17744947  0,18195922  0,17711212  0,15283675  0,18375032  0,19673929 A28 0,17744947  0,14784186  0,17711212  0,12504825  0,12632834  0,15739143 A29 0,17744947  0,18195922  0,17711212  0,12504825  0,18375032  0,17050738 A30 0,17744947  0,18195922  0,17711212  0,12504825  0,17226592  0,17050738 A31 0,17744947  0,13646941  0,17711212  0,12504825  0,18375032  0,15739143 A32 0,17744947  0,17058677  0,17711212  0,11115400  0,12632834  0,15739143
Sedangkan  untuk  konsentrasi software  engineering juga  dilakukan  dengan  cara  yang  sama. Perhitungan normalisasinya dapat dilakukan dengan persamaan sebagai berikut.
√[ ]
√[             ]
Hasil normalisasi matriks keputusan untuk konsentrasi Software Engineering dapat dilihat pada tabel 8 berikut ini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 942-956 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5780
Tabel 8. Normalisasi Matriks Keputusan Konsentrasi Software Engineering Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 0,22230801  0,18375032  0,17050738  0,17744947  0,18195922  0,17711212 A2 0,22230801  0,18375032  0,15739143  0,17744947  0,18195922  0,17711212 A3 0,22230801  0,18375032  0,19673929  0,17744947  0,18195922  0,17711212 A4 0,20841376  0,18375032  0,19673929  0,17744947  0,18195922  0,17711212 A5 0,20841376  0,18375032  0,17050738  0,17744947  0,18195922  0,17711212 A6 0,22230801  0,18375032  0,17050738  0,17744947  0,18195922  0,17711212 A7 0,20841376  0,18375032  0,17050738  0,17744947  0,18195922  0,17711212 A8 0,22230801  0,18375032  0,20985524  0,17744947  0,18195922  0,17711212 A9 0,22230801  0,18375032  0,20985524  0,17744947  0,18195922  0,17711212 A10 0,15283675  0,17226592  0,15739143  0,17744947  0,18195922  0,17711212 A11 0,15283675  0,18375032  0,17050738  0,17744947  0,13646941  0,16604262 A12 0,15283675  0,18375032  0,19673929  0,17744947  0,18195922  0,17711212 A13 0,15283675  0,18375032  0,19673929  0,17744947  0,18195922  0,17711212 A14 0,16673100  0,13781274  0,14427548  0,16635888  0,17058677  0,17711212 A15 0,15283675  0,18375032  0,15739143  0,17744947  0,18195922  0,17711212 A16 0,15283675  0,17226592  0,17050738  0,17744947  0,18195922  0,17711212 A17 0,22230801  0,18375032  0,19673929  0,17744947  0,18195922  0,17711212 A18 0,15283675  0,18375032  0,17050738  0,17744947  0,18195922  0,17711212 A19 0,12504825  0,18375032  0,17050738  0,16635888  0,18195922  0,17711212 A20 0,12504825  0,18375032  0,15739143  0,17744947  0,18195922  0,17711212 A21 0,15283675  0,12632834  0,17050738  0,17744947  0,14784186  0,17711212 A22 0,12504825  0,18375032  0,17050738  0,17744947  0,18195922  0,17711212 A23 0,22230801  0,18375032  0,20985524  0,17744947  0,18195922  0,17711212 A24 0,12504825  0,18375032  0,15739143  0,17744947  0,18195922  0,17711212 A25 0,22230801  0,18375032  0,19673929  0,17744947  0,18195922  0,17711212 A26 0,22230801  0,18375032  0,17050738  0,17744947  0,18195922  0,17711212 A27 0,15283675  0,18375032  0,19673929  0,17744947  0,18195922  0,17711212 A28 0,12504825  0,12632834  0,15739143  0,17744947  0,14784186  0,17711212 A29 0,12504825  0,18375032  0,17050738  0,17744947  0,18195922  0,17711212 A30 0,12504825  0,17226592  0,17050738  0,17744947  0,18195922  0,17711212 A31 0,12504825  0,18375032  0,15739143  0,17744947  0,13646941  0,17711212 A32 0,11115400  0,12632834  0,15739143  0,17744947  0,17058677  0,17711212
c. Mengoptimalkan atribut yang telah dinormalisasi dengan bobot
Tahapan selanjutnya adalah melakukan optimalisasi atribut yang telah dinormalisasi dengan mengalikannya pada  masing-masing  bobot  setiap  kriteria.  Perkalian  dengan  bobot  ini  dilakukan  untuk  seluruh  kriteria  dari setiap alternatif yang ada. Perhitungan tersebut dilakukan dengan cara sebagai berikut.
1. Konsentrasi Emerging Technology
Contoh:
X 1,1 = 0,17744947 * 0,285714286 = 0,05069985
X 1,2 = 0,18195922 * 0,238095238 = 0,04332362
X 1,3 = 0,17711212 * 0,190476190 = 0,03373564
X 1,4 = 0,22230801 * 0,142857143 = 0,03175829
X 1,5 = 0,18375032 * 0,095238095 = 0,01750003
X 1,6 = 0,17050738 * 0,047619048 = 0,00811940
dan seterusnya hingga X 32,6 . 2. Konsentrasi Software Engineering
X 1,1 = 0,22230801 * 0,285714286 = 0,06351657
X 1,2 = 0,18375032 * 0,238095238 = 0,04375008
X 1,3 = 0,17050738 * 0,190476190 = 0,03247760
X 1,4 = 0,17744947 * 0,142857143 = 0,02534992
X 1,5 = 0,18195922 * 0,095238095 = 0,01732945
X 1,6 = 0,17711212 * 0,047619048 = 0,00843391

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 942-956 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5780
dan seterusnya hingga X 32,6 .
Hasil  dari  perkalian  antara  atribut  yang  telah  dinormalisasi  dengan  bobotnya  masing-masing  untuk konsentrasi Emerging Technology dapat dilihat pada tabel 9 berikut ini.
Tabel 9. Optimalisasi atribut dengan bobot untuk Konsentrasi Emerging Technology Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 0,05069985  0,04332362  0,03373564  0,03175829  0,01750003  0,00811940 A2 0,05069985  0,04332362  0,03373564  0,03175829  0,01750003  0,00749483 A3 0,05069985  0,04332362  0,03373564  0,03175829  0,01750003  0,00936854 A4 0,05069985  0,04332362  0,03373564  0,02977339  0,01750003  0,00936854 A5 0,05069985  0,04332362  0,03373564  0,02977339  0,01750003  0,00811940 A6 0,05069985  0,04332362  0,03373564  0,03175829  0,01750003  0,00811940 A7 0,05069985  0,04332362  0,03373564  0,02977339  0,01750003  0,00811940 A8 0,05069985  0,04332362  0,03373564  0,03175829  0,01750003  0,00999311 A9 0,05069985  0,04332362  0,03373564  0,03175829  0,01750003  0,00999311 A10 0,05069985  0,04332362  0,03373564  0,02183382  0,01640628  0,00749483 A11 0,05069985  0,03249272  0,03162717  0,02183382  0,01750003  0,00811940 A12 0,05069985  0,04332362  0,03373564  0,02183382  0,01750003  0,00936854 A13 0,05069985  0,04332362  0,03373564  0,02183382  0,01750003  0,00936854 A14 0,04753111  0,04061590  0,03373564  0,02381871  0,01312502  0,00687026 A15 0,05069985  0,04332362  0,03373564  0,02183382  0,01750003  0,00749483 A16 0,05069985  0,04332362  0,03373564  0,02183382  0,01640628  0,00811940 A17 0,05069985  0,04332362  0,03373564  0,03175829  0,01750003  0,00936854 A18 0,05069985  0,04332362  0,03373564  0,02183382  0,01750003  0,00811940 A19 0,04753111  0,04332362  0,03373564  0,01786404  0,01750003  0,00811940 A20 0,05069985  0,04332362  0,03373564  0,01786404  0,01750003  0,00749483 A21 0,05069985  0,03520044  0,03373564  0,02183382  0,01203127  0,00811940 A22 0,05069985  0,04332362  0,03373564  0,01786404  0,01750003  0,00811940 A23 0,05069985  0,04332362  0,03373564  0,03175829  0,01750003  0,00999311 A24 0,05069985  0,04332362  0,03373564  0,01786404  0,01750003  0,00749483 A25 0,05069985  0,04332362  0,03373564  0,03175829  0,01750003  0,00936854 A26 0,05069985  0,04332362  0,03373564  0,03175829  0,01750003  0,00811940 A27 0,05069985  0,04332362  0,03373564  0,02183382  0,01750003  0,00936854 A28 0,05069985  0,03520044  0,03373564  0,01786404  0,01203127  0,00749483 A29 0,05069985  0,04332362  0,03373564  0,01786404  0,01750003  0,00811940 A30 0,05069985  0,04332362  0,03373564  0,01786404  0,01640628  0,00811940 A31 0,05069985  0,03249272  0,03373564  0,01786404  0,01750003  0,00749483 A32 0,05069985  0,04061590  0,03373564  0,01587914  0,01203127  0,00749483
Hasil  dari  perkalian  antara  atribut  yang  telah  dinormalisasi  dengan  bobotnya  masing-masing  untuk konsentrasi Software Engineering dapat dilihat pada tabel 9 berikut ini.
Tabel 10. Optimalisasi atribut dengan bobot untuk Konsentrasi Software Engineering Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 0,06351657  0,04375008  0,03247760  0,02534992  0,01732945  0,00843391 A2 0,06351657  0,04375008  0,02997932  0,02534992  0,01732945  0,00843391 A3 0,06351657  0,04375008  0,03747415  0,02534992  0,01732945  0,00843391 A4 0,05954679  0,04375008  0,03747415  0,02534992  0,01732945  0,00843391 A5 0,05954679  0,04375008  0,03247760  0,02534992  0,01732945  0,00843391 A6 0,06351657  0,04375008  0,03247760  0,02534992  0,01732945  0,00843391 A7 0,05954679  0,04375008  0,03247760  0,02534992  0,01732945  0,00843391 A8 0,06351657  0,04375008  0,03997243  0,02534992  0,01732945  0,00843391 A9 0,06351657  0,04375008  0,03997243  0,02534992  0,01732945  0,00843391 A10 0,04366764  0,04101570  0,02997932  0,02534992  0,01732945  0,00843391 A11 0,04366764  0,04375008  0,03247760  0,02534992  0,01299709  0,00790679 A12 0,04366764  0,04375008  0,03747415  0,02534992  0,01732945  0,00843391 A13 0,04366764  0,04375008  0,03747415  0,02534992  0,01732945  0,00843391 A14 0,04763743  0,03281256  0,02748104  0,02376555  0,01624636  0,00843391 A15 0,04366764  0,04375008  0,02997932  0,02534992  0,01732945  0,00843391 A16 0,04366764  0,04101570  0,03247760  0,02534992  0,01732945  0,00843391 A17 0,06351657  0,04375008  0,03747415  0,02534992  0,01732945  0,00843391

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 942-956 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5780
A18 0,04366764  0,04375008  0,03247760  0,02534992  0,01732945  0,00843391 A19 0,03572807  0,04375008  0,03247760  0,02376555  0,01732945  0,00843391 A20 0,03572807  0,04375008  0,02997932  0,02534992  0,01732945  0,00843391 A21 0,04366764  0,03007818  0,03247760  0,02534992  0,01408018  0,00843391 A22 0,03572807  0,04375008  0,03247760  0,02534992  0,01732945  0,00843391 A23 0,06351657  0,04375008  0,03997243  0,02534992  0,01732945  0,00843391 A24 0,03572807  0,04375008  0,02997932  0,02534992  0,01732945  0,00843391 A25 0,06351657  0,04375008  0,03747415  0,02534992  0,01732945  0,00843391 A26 0,06351657  0,04375008  0,03247760  0,02534992  0,01732945  0,00843391 A27 0,04366764  0,04375008  0,03747415  0,02534992  0,01732945  0,00843391 A28 0,03572807  0,03007818  0,02997932  0,02534992  0,01408018  0,00843391 A29 0,03572807  0,04375008  0,03247760  0,02534992  0,01732945  0,00843391 A30 0,03572807  0,04101570  0,03247760  0,02534992  0,01732945  0,00843391 A31 0,03572807  0,04375008  0,02997932  0,02534992  0,01299709  0,00843391
A32 0,03175829  0,03007818  0,02997932  0,02534992  0,01624636  0,00843391
d. Penentuan nilai Yi
Berdasarkan  hasil  optimalisasi  tersebut,  nilai  Yi  masing-masing  alternatif  dapat  ditentukan  dengan mengelompokan  terlebih  dahulu  total  kriteria  maksimum  dan  total  kriteria  minimum  untuk  kemudian dikalkulasi dan memperoleh nilai Yi.
Pada konsentrasi Emerging Technology Nilai Total Maksimum diperoleh dengan menjumlahkan total C1+C2+C3 sedangkan Nilai Total Minimum ditentukan dengan menjumlahkan total C4+C5+C6. Hasil nilai Yi untuk konsentrasi Emerging Technology diperoleh dengan rumus berikut:
Yi = Nilai Total Maksimum – Nilai Total Minimum
Pada konsentrasi Software Engineering Nilai Total Maksimum diperoleh dengan menjumlahkan total C1+C2+C3 sedangkan Nilai Total Minimum ditentukan dengan menjumlahkan total C4+C5+C6. Hasil nilai Yi untuk konsentrasi Software Engineering diperoleh dengan rumus berikut:
Yi = Nilai Total Maksimum – Nilai Total Minimum
Hasil  penentuan  nilai  Yi  untuk  konsentrasi Emerging  Technology dan Software  Engineering dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 11. Nilai Yi untuk Konsentrasi Emerging Technology dan Software Engineering
Alter natif Emerging Technology Alter natif Software Engineering Maksimum (C1+C2+C3) Minimum (C4+C5+C6) Yi Maksimum (C1+C2+C3) Minimum (C4+C5+C6) Yi A1 0,12775911 0,05737772 0,0703814 0 A1 0,13974424 0,05111328 0,0886309 6 A2 0,12775911 0,05675315 0,0710059 7 A2 0,13724597 0,05111328 0,0861326 8 A3 0,12775911 0,05862685 0,0691322 6 A3 0,14474080 0,05111328 0,0936275 1 A4 0,12775911 0,05664196 0,0711171 5 A4 0,14077101 0,05111328 0,0896577 3 A5 0,12775911 0,05539282 0,0723662 9 A5 0,13577446 0,05111328 0,0846611 7 A6 0,12775911 0,05737772 0,0703814 0 A6 0,13974424 0,05111328 0,0886309 6 A7 0,12775911 0,05539282 0,0723662 9 A7 0,13577446 0,05111328 0,0846611 7 A8 0,12775911 0,05925142 0,0685076 9 A8 0,14723908 0,05111328 0,0961257 9 A9 0,12775911 0,05925142 0,0685076 9 A9 0,14723908 0,05111328 0,0961257 9 A10 0,12775911 0,04573493 0,0820241 8 A10 0,11466266 0,05111328 0,0635493 8 A11 0,11481973 0,04745325 0,0673664 8 A11 0,11989532 0,04625380 0,0736415 1 A12 0,12775911 0,04870239 0,0790567 3 A12 0,12489187 0,05111328 0,0737785 8 A13 0,12775911 0,04870239 0,0790567 A13 0,12489187 0,05111328 0,0737785

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 942-956 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5780
Alter natif Emerging Technology Alter natif Software Engineering Maksimum (C1+C2+C3) Minimum (C4+C5+C6) Yi Maksimum (C1+C2+C3) Minimum (C4+C5+C6) Yi 3 8 A14 0,12188265 0,04381400 0,0780686 5 A14 0,10793103 0,04844582 0,0594852 1 A15 0,12775911 0,04682868 0,0809304 3 A15 0,11739704 0,05111328 0,0662837 5 A16 0,12775911 0,04635950 0,0813996 2 A16 0,11716094 0,05111328 0,0660476 5 A17 0,12775911 0,05862685 0,0691322 6 A17 0,14474080 0,05111328 0,0936275 1 A18 0,12775911 0,04745325 0,0803058 6 A18 0,11989532 0,05111328 0,0687820 3 A19 0,12459037 0,04348347 0,0811069 1 A19 0,11195574 0,04952891 0,0624268 3 A20 0,12775911 0,04285890 0,0849002 2 A20 0,10945747 0,05111328 0,0583441 8 A21 0,11963594 0,04198449 0,0776514 4 A21 0,10622342 0,04786401 0,0583594 0 A22 0,12775911 0,04348347 0,0842756 5 A22 0,11195574 0,05111328 0,0608424 6 A23 0,12775911 0,05925142 0,0685076 9 A23 0,14723908 0,05111328 0,0961257 9 A24 0,12775911 0,04285890 0,0849002 2 A24 0,10945747 0,05111328 0,0583441 8 A25 0,12775911 0,05862685 0,0691322 6 A25 0,14474080 0,05111328 0,0936275 1 A26 0,12775911 0,05737772 0,0703814 0 A26 0,13974424 0,05111328 0,0886309 6 A27 0,12775911 0,04870239 0,0790567 3 A27 0,12489187 0,05111328 0,0737785 8 A28 0,11963594 0,03739014 0,0822458 0 A28 0,09578557 0,04786401 0,0479215 6 A29 0,12775911 0,04348347 0,0842756 5 A29 0,11195574 0,05111328 0,0608424 6 A30 0,12775911 0,04238971 0,0853694 0 A30 0,10922136 0,05111328 0,0581080 8 A31 0,11692821 0,04285890 0,0740693 1 A31 0,10945747 0,04678092 0,0626765 5 A32 0,12505139 0,03540524 0,0896461 4 A32 0,09181578 0,05003019 0,0417855 9
e. Penentuan Keputusan dan Pemeringkatan Nilai Yi
Setelah nilai Yi dari masing-masing konsentrasi diperoleh maka untuk mendapatkan rekomendasi keputusan konsentrasi  apa  yang  sesuai  dengan  masing-masing  alternatif  adalah  dengan  mencari  nilai  Yi  tertinggi diantara keduanya. Setelah rekomendasi keputusan diperoleh maka data nilai Yi dikelompokkan berdasarkan dua konsentrasi yang telah ditentukan sebelumnya dan dilakukan  pemeringkatan dari nilai Yi yang terbesar ke nilai Yi yang terkecil. Hasil perhitungan dan pemeringkatan tersebut dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 12. Rekomendasi Keputusan Pemilihan Konsentrasi menggunakan Metode MOORA
Alternatif Nilai Yi Emerging Technology Nilai Yi Software Engineering Rekomendasi Konsentrasi A1 0,07038140 0,08863096 Software Engineering A2 0,07100597 0,08613268 Emerging Technology A3 0,06913226 0,09362751 Emerging Technology A4 0,07111715 0,08965773 Emerging Technology A5 0,07236629 0,08466117 Emerging Technology A6 0,07038140 0,08863096 Emerging Technology A7 0,07236629 0,08466117 Software Engineering A8 0,06850769 0,09612579 Software Engineering A9 0,06850769 0,09612579 Emerging Technology

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 942-956 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5780
Alternatif Nilai Yi Emerging Technology Nilai Yi Software Engineering Rekomendasi Konsentrasi A10 0,08202418 0,06354938 Emerging Technology A11 0,06736648 0,07364151 Software Engineering A12 0,07905673 0,07377858 Emerging Technology A13 0,07905673 0,07377858 Emerging Technology A14 0,07806865 0,05948521 Emerging Technology A15 0,08093043 0,06628375 Emerging Technology A16 0,08139962 0,06604765 Emerging Technology A17 0,06913226 0,09362751 Emerging Technology A18 0,08030586 0,06878203 Software Engineering A19 0,08110691 0,06242683 Software Engineering A20 0,08490022 0,05834418 Emerging Technology A21 0,07765144 0,05835940 Emerging Technology A22 0,08427565 0,06084246 Software Engineering A23 0,06850769 0,09612579 Software Engineering A24 0,08490022 0,05834418 Software Engineering A25 0,06913226 0,09362751 Software Engineering A26 0,07038140 0,08863096 Software Engineering A27 0,07905673 0,07377858 Software Engineering A28 0,08224580 0,04792156 Emerging Technology A29 0,08427565 0,06084246 Emerging Technology A30 0,08536940 0,05810808 Software Engineering A31 0,07406931 0,06267655 Emerging Technology A32 0,08964614 0,04178559 Emerging Technology
Setelah  hasil  rekomendasi  konsentrasi  diperoleh  maka  selanjutnya  ditentukan  pemeringkatan  pada konsentrasi  masing-masing  berdasarkan  nilai  Yi  yang  tertinggi  ke  nilai  Yi  yang  terendah.  Hasil pemeringkatan nilai Yi untuk konsentrasi Emerging Technology dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 13. Pemeringkatan Nilai Yi untuk Konsentrasi Emerging Technology
Alternatif Nilai Yi Peringkat  Rekomendasi Konsentrasi A32 0,08964614 1 Emerging Technology A30 0,08536940 2 Emerging Technology A20 0,08490022 3 Emerging Technology A24 0,08490022 4 Emerging Technology A22 0,08427565 5 Emerging Technology A29 0,08427565 6 Emerging Technology A28 0,08224580 7 Emerging Technology A10 0,08202418 8 Emerging Technology A16 0,08139962 9 Emerging Technology A19 0,08110691 10 Emerging Technology A15 0,08093043 11 Emerging Technology A18 0,08030586 12 Emerging Technology A12 0,07905673 13 Emerging Technology A13 0,07905673 14 Emerging Technology A27 0,07905673 15 Emerging Technology A14 0,07806865 16 Emerging Technology A21 0,07765144 17 Emerging Technology A31 0,07406931 18 Emerging Technology
Hasil pemeringkatan nilai Yi untuk konsentrasi Software Engineering dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 14. Pemeringkatan Nilai Yi untuk Konsentrasi Software Engineering
Alternatif Nilai Yi Peringkat  Rekomendasi Konsentrasi A8 0,09612579 1 Software Engineering A9 0,09612579 2 Software Engineering A23 0,09612579 3 Software Engineering A3 0,09362751 4 Software Engineering A17 0,09362751 5 Software Engineering A25 0,09362751 6 Software Engineering A4 0,08965773 7 Software Engineering

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 942-956 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5780
Alternatif Nilai Yi Peringkat  Rekomendasi Konsentrasi A1 0,08863096 8 Software Engineering A6 0,08863096 9 Software Engineering A26 0,08863096 10 Software Engineering A2 0,08613268 11 Software Engineering A5 0,08466117 12 Software Engineering A7 0,08466117 13 Software Engineering A11 0,07364151 14 Software Engineering

## 3.4 Pembahasan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  metode  MOORA  diperoleh  hasil  rekomendasi  untuk  kedua  konsentrasi dengan data sejumlah 18 mahasiswa direkomendasikan pada konsentrasi Emerging Technology dan sebanyak 14 mahasiswa direkomendasikan pada konsentrasi Software Engineering . Setelah hasil rekomendasi diperoleh maka hasil  tersebut  akan  dibandingkan  dengan  konsentrasi  yang  dipilih  oleh  mahasiswa  saat  kuesioner  pilihan konsenstrasi dibagikan menurut minatnya masing-masing.
Tabel 15. Rekomendasi Keputusan Pemilihan Konsentrasi menggunakan Metode MOORA
Alternatif  Konsentrasi Pilihan Mahasiswa  Rekomendasi Konsentrasi  Kesesuaian
A1 Software Engineering Software Engineering 1 A2 Emerging Technology Software Engineering 0 A3 Emerging Technology Software Engineering 0 A4 Emerging Technology Software Engineering 0 A5 Emerging Technology Software Engineering 0 A6 Emerging Technology Software Engineering 0 A7 Software Engineering Software Engineering 1 A8 Software Engineering Software Engineering 1 A9 Software Engineering Software Engineering 1 A10 Emerging Technology Emerging Technology 1 A11 Emerging Technology Software Engineering 0 A12 Software Engineering Emerging Technology 0 A13 Emerging Technology Emerging Technology 1 A14 Emerging Technology Emerging Technology 1 A15 Emerging Technology Emerging Technology 1 A16 Emerging Technology Emerging Technology 1 A17 Emerging Technology Software Engineering 0 A18 Emerging Technology Emerging Technology 1 A19 Software Engineering Emerging Technology 0 A20 Software Engineering Emerging Technology 0 A21 Emerging Technology Emerging Technology 1 A22 Emerging Technology Emerging Technology 1 A23 Software Engineering Software Engineering 1 A24 Software Engineering Emerging Technology 0 A25 Software Engineering Software Engineering 1 A26 Software Engineering Software Engineering 1 A27 Software Engineering Emerging Technology 0 A28 Emerging Technology Emerging Technology 1 A29 Emerging Technology Emerging Technology 1 A30 Software Engineering Emerging Technology 0 A31 Emerging Technology Emerging Technology 1 A32 Emerging Technology Emerging Technology 1
Total  kesesuaian  antara  rekomendasi  yang  diberikan  menggunakan  metode  MOORA  dengan  hasil kuesioner pilihan mahasiswa adalah 19 kesesuaian dari total 32 mahasiswa. Kesesuaian ini memiliki persentase sebesar 59,38% dari keseluruhan mahasiswa yang menjadi sampel pada penelitian ini.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  metode  MOORA  dapat  digunakan  dalam  sistem  pendukung keputusan pemilihan konsentrasi mata kuliah yang ada di Program Studi Sistem dan Teknologi Informasi Institut Teknologi  dan  Bisnis  Sabda  Setia.  Hasil  implementasi  metode  MOORA  dalam  sistem  pendukung  keputusan dengan  pembobotan Rank  Sum untuk  masing-masing  kriteria  memperoleh  hasil  sebanyak  18  mahasiswa

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 942-956 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5780
direkomendasikan pada konsentrasi Emerging Technology dan sebanyak 14 mahasiswa direkomendasikan pada konsentrasi Software  Engineering sesuai  dengan  kinerja  akademik  mereka.  Hasil  perbandingan  antara rekomendasi  keputusan  dengan  metode  MOORA  dan  kuesioner  pilihan  konsentrasi  sesuai  minat  mahasiswa menunjukan  tingkat  kesesuaian  sebesar  59,38%.  Berdasarkan  hasil  tersebut,  diharapkan  pemilihan  konsentrasi tidak hanya didasarkan pada minat semata, tetapi juga mempertimbangkan kinerja akademik mahasiswa tersebut. Dengan  demikian  sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode  MOORA  dapat  memberikan  rekomendasi pemilihan konsentrasi mata kuliah berdasarkan kinerja akademik yang telah dicapai sebelumnya.

## REFERENCES
[1] M.  Mesran,  A.  A.  Kusuma,  and  R.  M.  F.  Lubis,  “Decision  Support  System  for  Determining  New  Branch  Location Applying the MAUT Method with ROC Weighting,” Bulletin of Informatics  and  Data Science ,  vol. 2, no.  2, p. 67, Mar. 2024, doi: 10.61944/bids.v2i2.76.
[2] R. T.  Aldisa, “Penerapan Metode MABAC  dalam Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Aplikasi Pemesanan Hotel  Terbaik,” Journal  of  Information  System  Research  (JOSH) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  191–201,  Oct.  2022,  doi: 10.47065/josh.v4i1.2415.
[3] D.  O.  Sihombing  and  A.  Cahyadi,  “Implementasi  Metode  MABAC  Dalam  Pemilihan  Mahasiswa  Terbaik  Dengan Teknik Pembobotan Rank Sum,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) , vol. 4, no. 4, pp. 1008–1018, Aug. 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.4040.
[4] I.  Prasya,  “Apa  itu  Konsentrasi  Jurusan?  Cara  Memilih  yang  Tepat,”  Access  Date  June  2024, https://studiliv.com/konsentrasi-jurusan/
[5] S. Sulaeman, V. R. Palilingan, and O. E. S. Liando, “PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN  KONSENTRASI  JURUSAN  MENGGUNAKAN  TEKNIK  NAIVE  BAYES,” Edutik :  Jurnal Pendidikan  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  209–219,  Dec.  2021,  doi: 10.53682/edutik.v1i2.2259.
[6] A.  P.  Fadillah  and  M.  R.  Fachrizal,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  UNTUK  PEMILIHAN KONSENTRASI MATA KULIAH (STUDI KASUS PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI UNIKOM),” Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA) , vol. 8, no. 2, Oct. 2018, doi: 10.34010/jamika.v8i2.1029.
[7] F.  Nurzaman  and  A.  Permata  Putri,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pengambilan  Mata  Kuliah  Peminatan  Prodi Informatika UPI Y.A.I Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” ikraith-informatika , vol. 7, no. 1, Nov. 2022, doi: 10.37817/ikraith-informatika.v7i1.2237.
[8] M. Mesran, R. T. Aldisa, W. T. D. Rangkuti, and C. N. Sari, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Dosen Tetap Menggunakan  Metode  MOORA  dan  MOSRA,” Jurnal  Sistem  Komputer  dan  Informatika  (JSON) ,  vol.  5,  no.  2,  p. 327, Dec. 2023, doi: 10.30865/json.v5i2.7140.
[9] F. Nugroho, H. Harmayani, M. Mesran, R. H. Mulia, E. M. T. Situmorang, and R. Ricardo, “Penerapan Metode Multi- Objective  Optimization  on  The  Basic  of  Ratio  Analysis  (MOORA)  Dalam  Seleksi  Siswa  Unggulan  Sekolah,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 6, no. 4, p. 2287, Oct. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4856.
[10]  K. Harianto, I. Arfyanti, and A. Yusika, “Penerapan Metode MOORA pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kepala  Laboran,” Building  of  Informatics,  Technology  and  Science  (BITS) ,  vol.  4,  no.  3,  Dec.  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i3.2288.
[11]  T.  Mufizar,  A.  T.  Hidayatuloh,  Nanang  Suciyono,  and  A.  H.  Hanifah,  “Penerapan  Metode  MOORA  pada  Sistem Penunjang Keputusan Seleksi Karyawan Magang Keluar Negeri  (Studi  Kasus: PT Hinai  Daiki),” METIK  JURNAL , vol. 5, no. 1, pp. 42–46, Jun. 2021, doi: 10.47002/metik.v5i1.214.
[12]  F. T. Wulandari, N. Noviana, and A. Wuryandari, “Penerapan Metode Multi Objective Optimazion on The Basic Of Ratio  Analysis  (MOORA)  pada  Pengambilan  Keputusan  Penentuan  Jurusan  bagi  Siswa  Kelas  X  Reguler  di  SMA Negeri 1 Cawas,” JITU : Journal Informatic Technology And Communication , vol. 7, no. 1, pp. 72–81, May 2023, doi: 10.36596/jitu.v7i1.1012.
[13]  A. C. D. Sagala, “PENERAPAN METODE MOORA DALAM PENENTUAN PROGRAM MBKM TERBAIK BAGI MAHASISWA SEMESTER 5,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 7, no. 2, pp. 137–1382, Sep. 2023, doi: 10.36040/jati.v7i2.6826.
[14]  D.  Sihombing,  F.  Yutika,  and  A.  Cahyadi,  “Implementasi  Metode  COPRAS  Dengan  Pembobotan  ROC  Dalam Menentukan Food Delivery Application Terbaik,” Journal of Information System Research (JOSH) , vol. 5, no. 2, Jan. 2024, doi: 10.47065/josh.v5i2.4839.
[15]  A. Mitra, “Application of multi-objective optimization on the basis of ratio analysis (MOORA) for selection of cotton fabrics for optimal thermal comfort,” Research Journal of Textile and Apparel , vol. 26, no. 2, pp. 187–203, Apr. 2022, doi: 10.1108/RJTA-02-2021-0021.
[16]  A.  P.  R.  Pinem,  H.  Indriyawati,  and  B.  A.  Pramono,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Lokasi  Industri Berbasis Spasial Menggunakan Metode MOORA,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) , vol. 7, no. 3, pp. 639–646, Dec. 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i3.231.
[17]  Isa  Rosita,  Gunawan,  and  Desi  Apriani,  “Penerapan  Metode  Moora  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Media Promosi Sekolah (Studi Kasus: SMK Airlangga Balikpapan),” METIK JURNAL , vol. 4, no. 2, pp. 55–61, Dec. 2020, doi: 10.47002/metik.v4i2.191.
[18]  M. K. M. Mesran, J. H. Lubis, and I. F. Rahmad, “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basic of Ratio Analysis (MOORA) dalam Keputusan Penerimaan Siswa Baru,” Bulletin of Informatics and Data Science , vol. 1, no. 2, p. 73, Nov. 2022, doi: 10.61944/bids.v1i2.40.
[19]  U.  Hairah  and  E.  Budiman,  “Kinerja  Metode  Rank  Sum,  Rank  Reciprocal  dan  Rank  Order  Centroid  Menggunakan Referensi Poin Moora (Studi Kasus: Bantuan Kuota Data Internet untuk Mahasiswa),” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 9, no. 6, p. 1129, Dec. 2022, doi: 10.25126/jtiik.2022934883.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[20]  D.  O.  Sihombing  and  A.  Cahyadi,  “Implementasi  Metode  MABAC  Dalam  Pemilihan  Mahasiswa  Terbaik  Dengan Teknik Pembobotan Rank Sum,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) , vol. 4, no. 4, pp. 1008–1018, Aug. 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.4040.
[21]  P. J. Krishna, V. P. Meena, V. P. Singh, and B. Khan, “Rank-Sum-Weight Method Based Systematic Determination of Weights for Controller Tuning for Automatic Generation Control,” IEEE Access , vol. 10, pp. 68161–68174, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3186093.