## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin

## Penerapan Metode MOORA Dalam Pemilihan Bibit Lele Terbaik
Nera Mayana Br Tarigan 1* , Bosker Sinaga 2 , Riska Amelia 3 , Yuri Krisswanti 4
1,2,3,4 Teknik Informatika, STMIK Pelita Nusantara, Medan, Indonesia
Email: 1 neramayana658@email.com, 2 sinagab8@email.com, 3 riskamelia@email.com, 4 yuriwanti@gmail.com Email Penulis Korespondensi: 1 neramayana658@email.com
Abstrak− Bibit lele terbaik harus dipilih agar menghasilkan pembesaran lele yang berkembang secara merata. Banyak peternak lele dalam memilih bibit tidak memperhatikan kriteria bibit lele terbaik, sehingga saat pembesaran dalam kolam banyak lele yang tidak berkembang atau kurus dan juga ada lele yang mati. Masalah asal pilih bibit lele juga dapat mengakibatkan besaran lele yang tidak merata, mengakibatkan lele yang paling besar memakan lele yang masih kecil, hal ini juga sangat berpengaruh terhadap keberhas ilan hasil panen ikan lele. Adapun tujuan penelitian ini adalah untuk menerapkan metode MOORA dalam pemilihan bibit lele terbaik dan untuk mengetahui hasil analisa metode MOORA dalam pemilihan bibit lele terbaik. Metode Penelitian yaitu metode penelitian survei merupakan metode penelitian yang dilakukan dengan menggunakan survei atau pengumpulan data melalui responden  penelitian.  Algoritma/Metode  yang  digunakan  dalam  menganalisa  data  adalah  metode  moora.  Pada  penelitian  ini melibatkan 6 kriteria dan 10 sampel macam ikan. Adapun kriteria yang dilakukan pada penelitian ini adalah Pergerakan Ikan, Nafsu Makan Ikan, Ukuran Ikan, Kondisi Tubuh Ikan, Pernapasan Ikan, Kondisi Kulit Ikan. Hasil penelitian penerapan metode MOORA pemilihan bibit terbaik dengan 10 sampel ikan dengan nilai tertinggi dengan kode ikan A1 dengan nilai 0.3094 sedangkan peringkat berikutnya A9, A4, A8 dan A3. Sehingga diharapkan penelitian ini memberikan pengetahuan bagi seluruh  petani budidaya ikan lele pada  Desa  Ujung  Serdang  Kec.  Tanjung  Morawa  Kab.  Deli  Serdang  dalam  pemilihan  bibit  ikan  lele  yang  terbaik  sesuai  dengan kriteria yang telah ditentukan. Kesimpulan yang ditarik bahwa untuk pemilihan bibit lele terbaik dapat dilalukan analisa data dengan kriteria-kriteria yang sudah ditetapkan dengan bobot.
Kata Kunci: DSS, MOORA, Pemilihan Ikan lele
Abstract− The  best  catfish  seeds  must  be  selected  to  produce  catfish  rearing  that  develops  evenly.  Many  catfish  breeders,  when selecting seeds, do not pay attention to the criteria for the best catfish seeds, so that when they are reared in ponds, many catfish do not develop or are thin and there are also catfish that die. The problem of choosing catfish seeds can also result in an uneven number of catfish, resulting in the biggest catfish eating the smaller catfish, this also has a big impact on the success of the catfish harvest. Research  Method,  namely  the  survey  research  method,  is  a  research  method  carried  out  using  surveys  or  data  collection  through research respondents. The algorithm/method used to analyze the data is the Moora method. This research involved 6 criteria and 10 samples of fish types. The criteria used in this research are fish movement, fish appetite, fish size, fish body condition, fish breathing, fish skin condition. The results of the research applying the MOORA method for selecting the best seeds with 10 fish samples with the highest value  with  fish  code A1 with  a value  of 0.3094  while  the next  ranks  are A9,  A4,  A8  and  A3.  So  it  is  hoped  that this research will provide knowledge for all catfish farming farmers in Ujung Serdang Village, District. Tanjung Morawa District. Deli Serdang in selecting the best catfish seeds according to predetermined criteria.
Keywords : DSS, MOORA, Catfish Selection.

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  yang  berkembang  setiap  waktu,  sehingga  seluruh  aspek  diajak  untuk  mengikuti  dan  menggunakan teknologi tersebut. Hampir semua sektor diajak untuk menggunakan teknologi, seperti sektor peternakan lele. Peternak lele diajak untuk menggunakan teknologi dalam pengambilan keputusan.
Peternak lele ujung serdang yang semakin banyak karena bisnis ini meyakinkan untuk mendapatkan penghasilan dengan cepat. Dimana lele dapat perputran bisnis dalam jangka waktu dua bulan. Namun dalam memulai bisnis ternak lele harus memikirkan bibit lele terbaik. Banyak peternak lele dalam memilih bibit tidak memperhatikan kriteria bibit lele  terbaik,  sehingga  saat  pembesaran  dalam  kolam  banyak lele  yang  tidak  berkembang  atau  kurus  dan  juga  ada  lele yang mati. Masalah asal  pilih  bibit lele juga dapat  mengakibatkan besaran lele yang tidak merata, mengakibatkan lele yang  paling  besar  memakan  lele  yang  masih  kecil.  Permasalahan  pemilihan  bibit  lele  ini  karena  peternak  lele  belum paham  dalam  melihan  bibit  lele  yang  begitu  kecil  juga  belum  adanya  penerapan  teknologi  informasi  khususnya penerapan metode MOORA dalam pemilihan bibit lele.
Sesuai dengan pembahasan permasalahan diatas, peternak lele ujung serdang sebaiknya menggunakan teknologi dengan  penerapan  metode  MOORA  dalam  pemilihan  bibit  lele  terbaik.  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK),  secara umum  didefinisikan  sebagai  sebuah  sistem  yang  mampu  memberikan  kemampuan  baik  kemampuan  pemecahan masalah  maupun  kemampuan  pemgkomunikasian  untuk  masalah  semi-terstruktur.  Secara  khusus,  SPK  didefinisikan sebagai  sebuah  sistem  yang  mendukung  kerja  seorang  manajer  maupun  sekelompok  manajer  dalam  memecahkan masalah  semi-  terstruktur  dengan  cara  memberikan  informasi  ataupun  usulan  menuju  pada  keputusan  tertentu  [1]. Multi-Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA) adalah sistem dengan multi-objektif, yang di dalamnya memiliki dua atau lebih atribut yang saling bertentangan [2].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 24/07/2024 ; Accepted: 02/08/2024 ; Published: 00/08/2024
Beberapa penelitian yang menjadi acuan peneliti dalam melakukan penelitian ini yaitu penelitian oleh [3] tentang pemilihan bibit lele terbaik, hasil penelitian adalah metode mooora dipakai karena dapat menyelesaikan permasalahan dalam menentukan bobot  yang tinggi  pada setiap alternatif, serta dapat  memilih dan memutuskan untuk  mendapatkan bibit ikan yang terbaik tanpa harus menggunakan cara-cara yang rumit.
Penelitian oleh  [4] tentang pemilihan bibit patin, hasil analisa data yang dilakukan, pada bibit ikan lancing dan bibit ikan bangkok memiliki nilai yang sama tinggi sehingga dapat disimpulkan bahwa bibit ikan lancing dan bangkok adalah  bibit  ikan  patin  yang  berkualitas  akan  tetapi  dalam  keadaan  ini  bibit  ikan  patin  lancing  dijadikan  ranking  1 karena bibit ikan patin lancing memiliki nilai kriteria yang lebih tinggi dari pada bibit ikan patin bangkok yang terdapat pada data awal yaitu diantara perbedaan umur, panjang tubuh dan juga berat bibit ikannya.
Penelitian  oleh  [5]  tentang  pemilihan  kepala  laboran,  Hasil  yang  didapatkan  dari  penerapan  Metode  MOORA bahwasannya alterntif A1 terpilih menjadi kepala laboran dengan nilai akhir 0,48.
Berdasarkan latar belakang masalah yang telah diuraikan diatas, tujuan penelitian ini adalah  untuk menerapkan metode  MOORA  dalam  pemilihan  bibit  lele  terbaik  dan  untuk  mengetahui  hasil  analisa  metode  MOORA  dalam pemilihan bibit lele terbaik?

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian merupakan hal yang penting bagi seorang peneliti untuk mencapai sebuah tujuan, serta dapat menemukan  jawaban  dari  masalah  yang  diajukan  [6].  Adapun  tahapan  penelitian  dimulai  dari  menghidentifikasi masalah sampai dengan publikasi artikel ilmiah, seperti pada diagram fishbone berikut:
1. Mengidentifikasi Masalah
Langkah pertama dalam penelitian ini mengidentifikasi  masalah untuk  mengetahui permasalahan apa yang ada pada  pemilihan  bibit  lele  terbaik,  dengan  demikian  peneliti  lebih  memahami  permasalahan  yang  akan  diteliti.  Dari observasi yang dilakukan peneliti sejauh ini, belum adanya penerapan teknologi informasi khususnya penerapan metode MOORA dalam pemilihan bibit lele.
2. Penyusunan Proposal
Setelah  peneliti  mengetahui  permasalahan,  selanjutnya  tim  peneliti  menyusun  proposal  dan  RAB  penelitian untuk  diajukan  kepdaa  LPPM  STMIK  Pelita  Nusantara  untuk  didanai  dalam  pelaksanaan  tridharma  perguruan  tinggi salah satunya penelitian semester genap TA. 2023/2024. Dalam penyusunan proposal  penelitian, semua tim dilibatkan untuk memberikan masukan. Baik dari tim dosen maupun tim mahasiswa.
3. Pengumpulan Data
Langkah  yang  dilakukan  pada  Pengumpulan  Data  yaitu  sumber  data  penelitian  dibedakan  menjadi  2,  yaitu sumber data primer dan sumber data sekunder, Sugiyono, 2015. Data primer dalam penelitian ini data bibit lele sesuai data  kriteria  yang  akan  digunakan  dalam  pemilihan  bibit  lele  terbaik.  Data  sekunder  yang  digunakan  yaitu  dengan mencari  jurnal-jurnal  yang  mendukung  penelitian  yang  akan  dilakukan  dan  sesuai  dengan  topik  penelitian.  Adapun jurnal yang terkait dengan penelitian yaitu [7], [8], [9], [10], [11], [12], [13], [14], [15].
4. Menganalisa Data
Dalam  menganalisa  data  yang  sudah  didapatkan,  peneliti  selanjutnya  menganalisa  data  dengan  perhitungan- perhitungan metode MOORA supaya mendapatkan bibit lele terbaik sesuai dengan kriteria.
5. Pemutakhiran Hasil Analisa
Pemutakhiran  data  dilakukan  agar  hasil  analisa  data  dengan  metode  MOORA  yang  dilakukan  dapat  disinkron dengan pemahaman peternak lele ujung serdang sebagai pengelola.
6. Publikasi Jurnal Nasional Terakreditasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Pada  tahap  akhir  sebagai  luaran  penelitian  yaitu  Publikasi  Jurnal  Nasional  Terakreditasi  Sinta  5  pada  Jurnal Media Informatika [JUMIN] ( https://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin/index ). 7. Penyusunan Laporan
Pada  tahapan  ini  peneliti  menyusun  laporan  akhir  penelitian  untuk  di  kumpul  ke  LPMM  STMIK  Pelita Nusantara  sebagai  laporan  akhir  pertanggung  jawaban  sesuai  dengan  jadwal  yang  sudah  di  tentukan  oleh  LPMM STMIK Pelita Nusantara.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Data
Pada proses ini peneliti menganalisa data yang diperoleh langsung dari petani ternak desa Ujuang Serdang Kec. Tanjung morawa Kab. Deli Serdang sesuai dengan data yang dibutuhkan pada penelitian ini. Dalam proses perhitungan sistem  pendukung  keputusan  dengan  menerapkan  metode  MOORA  telah  diperoleh  data  sample  serta  kriteria  sebagai tolak  ukur  dalam  pemilihan  bibit  lele  terbaik.  Adapun  Kriteria  pada  penelitian ini  dapat  dilihat  pada  tabel  4.1  seperti dibawah ini:
Tabel 1. Data Kriteria No Kriteria Atribut Bobot 1 Pergerakan Ikan Benefit 0.2 2 Nafsu Makan Ikan Benefit 0.15 3 Ukuran Ikan Cost 0.2 4 Kondisi Tubuh Ikan Benefit 0.2 5 Pernapasan Ikan Benefit 0.15 6 Kondisi Kulit Ikan Benefit 0.1 Tabel 2. Sub Kriteria No Kode Kriteria Sub Kriteria Bobot 1 K01 Pergerakan Ikan lincah 5 2 Tenggelam 3 3 Mengambang 1 4 K02 Nafsu Makan Ikan Sangat Baik 5 5 Baik 4 6 Kurang Baik 2 7 Sangat Buruk 1 8 K03 Ukuran Ikan > 2.6 5 9 1.6- 2-5 3 10 0-1.5 cm 1 11 K04 Kondisi Tubuh Ikan Sangat Bagus Tanpa Lecet 5 12 Sedikit Lecet 3 13 Tidak bagus tubuh lecet 1 14 K05 Pernapasan Ikan Sangat Teratur 5 15 Teratur 3 16 Sangat Tidak teratur 1 17 K06 Kondisi Kulit Ikan Sangat Bagus 5 18 Bagus 4 19 Terdapat bercak jamur 2 Tabel 3. Skala Penilaian No Himpunan Penilaian Kode Bobot 1 80 - 100 Sangat Baik 5 2 70 - 79 Baik 4 3 60 - 69 Cukup Baik 3 4 50 - 59 Kurang Baik 2 5 < 50 Sangat Kurang 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 24/07/2024 ; Accepted: 02/08/2024 ; Published: 00/08/2024
Analisa penerapan metode MOORA yang digunakan dalam Sistem Pendukung Keputusan ini digunakan karena metode  MOORA  memiliki  Tingkat  fleksibilitas  dan  kemudahan  untuk  dipahami  dalam  memisahkan  bagian  subjektif dari suatu proses evaluasi keadaan kriteria bobot Keputusan dengan beberapa atribut pengambilan Keputusan. Adapun data alternatif yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Tabel 4. Data Kriteria Penilaian No Kode Ikan Kriteria K01 K02 K02 K04 K05 K06 1 A1 lincah Sangat Baik 0-1.5 cm Sangat Bagus Tanpa Lecet Sangat Teratur Sangat Bagus 2 A2 Mengambang Sangat Buruk 1.6- 2-5 Tidak bagus tubuh lecet Teratur Terdapat bercak jamur 3 A3 lincah Baik > 2.6 Sangat Bagus Tanpa Lecet Teratur Sangat Bagus 4 A4 Tenggelam Sangat Baik 1.6- 2-5 Sangat Bagus Tanpa Lecet Teratur Sangat Bagus 5 A5 lincah Baik 1.6- 2-5 Sedikit Lecet Teratur Terdapat bercak jamur 6 A6 Tenggelam Baik 1.6- 2-5 Tidak bagus tubuh lecet Teratur Terdapat bercak jamur 7 A7 lincah Baik > 2.6 Sangat Bagus Tanpa Lecet Teratur Bagus 8 A8 Tenggelam Sangat Baik 1.6- 2-5 Sangat Bagus Tanpa Lecet Teratur Sangat Bagus 9 A9 lincah Sangat Baik > 2.6 Sangat Bagus Tanpa Lecet Sangat Teratur Sangat Bagus 10 A10 Mengambang Kurang Baik 1.6- 2-5 Sedikit Lecet Sangat Tidak teratur Terdapat bercak jamur

## 3.2 Hasil Penelitian
Selanjutnya dilakukan perubahan penilaian tersebut dalam bentuk nilai angka, seperti berikut:
Tabel 5. Data Hasil Konversi NO Kode Ikan Kriteria K01 K02 K02 K04 K05 K06 1 A1 5 5 1
5 5 5 2 A2 1 1 3
1 3 2 3 A3 5 4 5
5 3 5 4 A4 3 5 3
5 3 5 5 A5 5 4 3
3 3 2 6 A6 3 4 3
1 3 2
7 A7 5 4 5
5 3 4 8 A8 3 5 3 5 3
5
9 A9 5 5 5 5 5
5
10 A10 1 2 3 1
1 2
Berdasarkan nilai diatas, maka dapat diperoleh data matriks keputusan (X) adalah sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Langkah berikutnya adalah menentukan nilai normalisasi untuk tiap kriteria dari setiap alternatif, sesuai dengan persamaan berikut ini:
Dan  membuatnya  menjadi  sebuah  matriks  normalisasi.  Untuk  perhitungan  detailnya  untuk  tiap  kriteria  dan alternatif adalah sebagai berikut:
a. =
A1.1 = = 0,4029 A2,1 = = 0.0806 A3,1= = 0.4029 A4,1 = = 0.2417 A5,1= = 0.4029 A6,1= = 0.2417 A7,1 = = 0.4029 A8,1= = 0.2417 A9,1 = = 0.4029 A10,1= = 0.0806 b. = A1.2 = = 0.3846 A2,2 = = 0.0769 A3,2= = 0.3077 A4,2 = = 0.3846 A5,2= = 0.3077 A6,2= = 0.3077 A7,2 = = 0.3077 A8,2= = 0.3846

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
A9,2 = = 0.3846 A10,2= = 0.2631
Lakukan  perhitungan  yang  sama  sampai  K06.  Dari  perhitungan  nilai  normalisasi  diatas,  maka  dapat  diperoleh matriks nilai normalisasi (X*) sebagai berikut:
Tabel 6. Matriks Normalisasi Kode Ikan Kriteria K01 K02 K03 K04 K05 K06 A1 0.4029 0.3846 0.0877 0.3928 0.4683 0.3990 A2 0.0806 0.0769 0.2631 0.0786 0.2810 0.1596 A3 0.4029 0.3077 0.4385 0.3928 0.2810 0.3990 A4 0.2417 0.3846 0.2631 0.3928 0.2810 0.3990 A5 0.4029 0.3077 0.2631 0.2357 0.2810 0.1596 A6 0.2417 0.3077 0.2631 0.0786 0.2810 0.1596 A7 0.4029 0.3077 0.4385 0.3928 0.2810 0.3192 A8 0.2417 0.3846 0.2631 0.3928 0.2810 0.3990 A9 0.4029 0.3846 0.4385 0.3928 0.4683 0.3990 A10 0.0806 0.1538 0.2631 0.0786 0.0937 0.1596
Langkah  selanjutnya  Setelah  diketahui  nilai  normalisasi  alternatif  terhadap  setiap  kriteria,  menghitung  nilai normalisasi terbobot alternatif terhadap bobot setiap kriteria untuk menandakan bahwa sebuah kritera lebih penting, itu bisa  dikalikan  dengan  bobot  yang  sesuai.  Dimawa
adalah  bobot  dari  kriteria  ke-j.  Untuk  menghitung  normalisasi terbobot alternatif terhadap setiap kriteria adalah sebagai berikut:
1. K01 (Kerjasama Tim) A1.1 = 0.4029 * 0.20 = 0.0806 A2.1 = 0.0806 * 0.20 = 0.0161
A3.1 = 0.4029 * 0.20 = 0.0806 A4.1 = 0.2417* 0.20 = 0.0483 A5.1 = 0.4029 * 0.20 = 0.0806 A6.1 = 0.2417 * 0.20 = 0.0483 A7.1 = 0.4029 * 0.20 = 0.0806 A8.1 = 0.2417 * 0.20 = 0.0483 A9.1 = 0.4029 * 0.20 = 0.0806 A10.1 = 0.0806 * 0.20 = 0.0161 Lakukan perkalian seperti diatas untuk setiap kriteria. Maka diperoleh matriks normalisasi terbobot seperti pada tabel berikut ini:
Tabel 7. Matriks Normalisasi Terbobot Kode Ikan Kriteria K01 K02 K03 K04 K05 K06 A1 0.0806  0.0577  0.0175  0.0786  0.0702  0.0399 A2 0.0161  0.0115  0.0526  0.0157  0.0421  0.0160 A3 0.0806  0.0462  0.0877  0.0786  0.0421  0.0399 A4 0.0483  0.0577  0.0526  0.0786  0.0421  0.0399 A5 0.0806  0.0462  0.0526  0.0471  0.0421  0.0160 A6 0.0483  0.0462  0.0526  0.0157  0.0421  0.0160 A7 0.0806  0.0462  0.0877  0.0786  0.0421  0.0319 A8 0.0483  0.0577  0.0526  0.0786  0.0421  0.0399 A9 0.0806  0.0577  0.0877  0.0786  0.0702  0.0399 A10 0.0161  0.0231  0.0526  0.0157  0.0140  0.0160

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Perhitungan  nilai  optimasi  multiobjektif  MOORA  (max-min)  dalam  contoh  kasus  ini  mengacu  pada  rumus persamaan berikut ini:
= x* ij - x* ij
Sehubungan  dengan  nilai  tiap  kriteria  memiliki  bobot  (w)  tersendiri.  Nilai  optimasi  ini  dihitung  untuk  setiap alternatif yang diberikan. Serta merupakan jumlah perkalian bobot kriteria dengan nilai atribut maksimum (max) yaitu nilai tersebut bertipe benefit dikurangi dengan jumlah perkalian dari bobot kriteria dengan nilai atribut minimum (min) yaitu nilai atribut berpite cost. Untuk menghitung nilai optimasi setiap alternatif seperti pada perhitungan dibawah ini:
1. Menghitung Nilai Optimasi Alternatif 1 (A1)
A1 = Max (C1+C2+C4+C5+C6) – Min (C3) = 0.3270 - 0.0175 = 0.3094 A2 = Max (C1+C2+C4+C5+C6) – Min (C3) = 0.1015 – 0.0526 = 0.0489 A3 = Max (C1+C2+C4+C5+C6) – Min (C3) = 0.2874 – 0.0877 = 0.1996 A4 = Max (C1+C2+C4+C5+C6) – Min (C3) = 0.2667- 0.0526 = 0.2140 A5 = Max (C1+C2+C4+C5+C6) – Min (C3) = 0.2320- 0.0526 = 0.1794 A6 = Max (C1+C2+C4+C5+C6) – Min (C3) = 0.1683 – 0.0526 = 0.1157 A7 = Max (C1+C2+C4+C5+C6) – Min (C3) = 0.2794 - 0.0877 = 0.1917 A8 = Max (C1+C2+C4+C5+C6) – Min (C3) = 0.2667 - 0.0526 = 0.2140 A9 = Max (C1+C2+C4+C5+C6) – Min (C3) = 0.3270 - 0.0877 = 0.2393 A10 = Max (C1+C2+C4+C5+C6) – Min (C3) = 0.0849 - 0.0526 = 0.0323 Dari perhitungan diatas, maka diperoleh nilai hasil seperti tabel dibawah ini:
Tabel 8. Hasil Optimasi Kode Ikan Benefit Max (C1+C2+C4+C5+C6) Cost Min (C3) Max - Min A1 0.3270 0.0175 0.3094 A2 0.1015 0.0526 0.0489 A3 0.2874 0.0877 0.1996 A4 0.2667 0.0526 0.2140 A5 0.2320 0.0526 0.1794 A6 0.1683 0.0526 0.1157 A7 0.2794 0.0877 0.1917 A8 0.2667 0.0526 0.2140 A9 0.3270 0.0877 0.2393 A10 0.0849 0.0526 0.0323

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Selanjutnya  yaitu  tahap  perengkingan,  dimana  hasil  yang  telah  diperoleh  akan  dirangking  seperti  pada  tabel dibawah ini:
Tabel 9. Perengkingan Kode Ikan Benefit Max (C1+C2+C4+C5+C6) Cost Min (C3) Max - Min A1 0.3270 0.0175 0.3094 A9 0.1015 0.0526 0.2393 A4 0.2874 0.0877 0.2140 A8 0.2667 0.0526 0.2140 A3 0.2320 0.0526 0.1996 A7 0.1683 0.0526 0.1917 A5 0.2794 0.0877 0.1794 A6 0.2667 0.0526 0.1157 A2 0.3270 0.0877 0.0489 A10 0.0849 0.0526 0.0323

## 4. KESIMPULAN
Penerapan metode MOORA dalam menganalisa data pemilihan bibit ikan lele terbaik pada Desa Ujung Serdang Kec. Tanjung Morawa berhasil diterapkan, pada penelitian ini menerapkan 10 data sample bibit ikan lele serta 6 kriteria yaitu:  Pergerakan  Ikan,  Nafsu  Makan  Ikan,  Ukuran  Ikan,  Kondisi  Tubuh  Ikan,  Pernapasan  Ikan,  Kondisi  Kulit  Ikan. Hasil  penelitian  penerapan  metode  MOORA  pemilihan  bibit  terbaik  dengan  10  sampel  ikan  dengan  nilai  tertinggi dengan kode ikan A1 dengan nilai 0.3094 sedangkan peringkat berikutnya A9, A4, A8 dan A3. Sehingga penelitian ini menjadi refrensi bagi petani ikan lele khususnya pada desa ujung Serdang dalam pemilihan bibit ikan lele yang baik.

## REFERENCES
[1] M.  Murni  dan  S.  Bosker, Buku  Ajar  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Hasil  Belajar  |  1  STMIK  Pelita Nusantara Medan , vol. 0, no. April. 2019. [Daring]. Tersedia pada: https://iocscience.org/ejournal/index.php/rm/article/viw/121
[2] Isa  Rosita,  Gunawan,  dan  Desi  Apriani,  “Penerapan  Metode  Moora  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Media Promosi Sekolah (Studi Kasus: SMK Airlangga Balikpapan),” Metik J. , vol. 4, no. 2, hal. 55– 61, 2020, doi: 10.47002/metik.v4i2.191.
[3] A.  Ulva,  D.  Iqbal,  dan  D.  U.  Sutiksno,  “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 ),” hal. 177–185, 2018.
[4] J.  Kaban,  T.  Syahputra,  dan  R.  I.  Ginting,  “‘  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Pemilihan  Bibit  Patin Menggunakan Metode Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis ( MOORA ),’” vol. 4, no. 7, 2021.
[5] K.  Harianto,  I.  Arfyanti,  dan  A.  Yusika,  “Penerapan  Metode  MOORA  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Kepala  Laboran,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  3,  hal.  1255–1261,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i3.2288.
[6] B.  Sinaga,  M.  Marpaung,  M.  Theresia  Br  Barus,  E.  Laia,  dan  S.  Pelita  Nusantara,  “Classification  of  Student Scholarship Accurate Classification Using the K Nearest Neighbor Algorithm,” J. Infokum , vol. 10, no. 5, hal. 1005, 2022, [Daring]. Tersedia pada: http://infor.seaninstitute.org/index.php/infokum/index
[7] E.  Novitasari  Situmeang  dan  Y.  Hendro  Syahputra,  “Implementasi  Metode  MOORA  (Multi  Objective Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio  Analysis)  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan Pengawas(Mandor)  Yang  Layak  Mendapatkan  Penghargaan  Pada  PT.  Tor  Ganda,” J.  CyberTech ,  no.  April, 2020, [Daring]. Tersedia pada: https://ojs.trigunadharma.ac.id/
[8] W.  S.  Hardiyanto  dan  C.  Budihartanti,  “Penerapan  Metode  Moora  Dalam  Pengambilan  Keputusan  Pemilihan Vendor Buku Tahunan Sekolah Sma Negeri 1 Cisarua,” J. Inf. Syst. Informatics Comput. , vol. 4, no. 2, hal. 75, 2020, doi: 10.52362/jisicom.v4i2.321.
[9] A. P. R. Pinem, H. Indriyawati, dan B. A. Pramono, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Industri Berbasis Spasial Menggunakan Metode MOORA,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 3, hal. 639–646, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i3.231.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 24/07/2024 ; Accepted: 02/08/2024 ; Published: 00/08/2024
[10] T.  Shabrina  dan  B.  Sinaga,  “Penerapan  Metode  MOORA  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk Menentukan Siswa Penerima Bantuan Miskin,” J. Ilmu Komput. dan Bisnis , vol. 12, no. 2a, hal. 161–172, 2021, doi: 10.47927/jikb.v12i2a.214.
[11] A. Arisman dan F. A. Sianturi, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru Menggunakan Metode Moora  (Multi-Objective  Optimization  On The  Basis  Of  Ratio  Analysis),” JURIKOM  (Jurnal  Ris. Komputer) , vol.
3, no. 3, hal. 73–83, 2021, [Daring]. Tersedia pada: https://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jikom/article/view/92/80
[12] N.  Agustina  dan  E.  Sutinah,  “Penerapan  Metode  MOORA  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Aplikasi  Dompet  Digital,” InfoTekJar  J.  Nas.  Inform.  dan  Teknol.  Jar. ,  vol.  6,  no.  2,  hal.  299–304,  2022, [Daring]. Tersedia pada: http://bit.ly/InfoTekJar
[13] B. H. Siregar, F. Helmiah, dan W. M. Kifti, “Implementasi  Metode Multi  Factor Evaluation Process (MFEP) Pada  Sistem  Penilaian  Kinerja  Kelurahan  di  Kecamatan,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  1,  hal. 28–37, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1479.
[14] Diah  Eka  Setyowati,  B.  A.  Nugroho,  dan  R.  Widyastuti,  “Implementasi  Metode  Moora  Untuk  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sales Terbaik Pada PD Anugrah Abadi Baru,” J. Inform. dan Multimed. , vol. 15, no. 2, hal. 25–33, 2023, doi: 10.33795/jtim.v15i2.4795.
[15] E. S. Ningsih, H. Syafwan, dan M. Ihsan, “MOORA: Metode Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Kelayakan Peminjaman Modal Dana Bergulir,” Edumatic J. Pendidik. Inform. , vol. 7, no. 1, hal. 49–58, 2023, doi: 10.29408/edumatic.v7i1.12405.