## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REKOMENDASI PEMBERIAN REMISI BAGI NARAPIDANA MENGGUNAKAN METODE MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION BY RATIO ANALYSIS (MOORA)
Nadia Nursyifa Zakiatun Nafisah 1* , Muhammad Rafi Muttaqin 2 , Uus Muhammad Husni Tamyiz 3 1,2,3 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana email : nadianursyifa44@wastukancana.ac.id *
Abstrak: Remisi  merupakan  pengurangan  masa  tahanan  yang  diberikan  kepada  narapidana  yang  memenuhi  syarat-syarat yang  ditentukan.  Selama  ini  sistem  rekomendasi  pemberian  remisi  di  Lembaga  Pemasyarakatan  Kelas  II  B  Kabupaten Purwakarta masih ditentukan dengan cara manual berdasarkan Sistem Penilaian Pembinaan Narapidana. Dengan demikian, penentuan  remisi  akan  membutuhkan  waktu  yang  lebih  lama.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  sistem  rekomendasi remisi bagi narapidana dengan waktu yang lebih cepat. Metode yang digunakan dalam perhitungannya yaitu metode Multi- Objective  Optimization  By  Ratio  Analysis (MOORA)  dan  metode  pengembangan  aplikasi  yang  digunakan  adalah  metode waterfall dengan perancangan menggunakan flowmap dan UML ( Unified Modelling Language ), bahasa yang digunakan yaitu PHP Code  Igniter dengan database  MYSQL. Hasil  akhir  yang  diperoleh  yaitu  menampilkan  inisial  narapidana  yang direkomendasikan untuk mendapatkan remisi berdasarkan peringkat tertinggi.

## Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Remisi, MOORA, Waterfall
Abstract:  Remission  is  a  reduction  in  the  prison  term  given  to  prisoners  who  meet  the  specified  conditions.  So  far,  the recommendation  system  for  granting  remissions  at  the  Class  II  B  Penitentiary  in  Purwakarta  Regency  is  still  determined manually  based  on  the  Prisoners' Guidance Assessment  System.  Thus,  determining remission  will  take a  longer  time.  This study aims to create a remission recommendation system for prisoners with a faster time. The method used in the calculation is the Multi-Objective Optimization By Ratio Analysis (MOORA) method and the application development method used is the waterfall method with a design using a flowmap and UML (Unified Modeling Language), the language used is PHP Code Igniter with a MYSQL database. The final result obtained is to display the initials of prisoners who are recommended to get remission based on the highest rank.
Keywords : Decision Support System, Remission, MOORA, Waterfall

## PENDAHULUAN
Perkembangan dunia teknologi informasi dan telekomunikasi  telah  membuat  dunia  tanpa  batas dalam  hal  informasi  yang  berkaitan  dengan masyarakat, politik, ekonomi, pertahanan, keamanan dan  aspek  lainnya.  Hal  ini  terjadi  secara  global diseluruh  dunia,  tidak  terbatas  pada  pengembangan dan  penyebaran  informasi  yang  berbeda  karena pengaruh proses globalisasi informasi [1].
Lembaga  pemasyarakatan  merupakan  wadah untuk memimpin pelaksanaan prinsip-prinsip perlindungan  dan  mencapai  tujuan  tersebut  melalui proses  pendidikan,    rehabilitasi  dan  reintegrasi dengan  tujuan  untuk  meningkatkan  kesadaran  akan kesalahan  agar  tidak  mengulangi  kejahatan  lagi  di masyarakat  [2].    Sebagai  motivasi  untuk  narapidana agar  tidak  melakukan  dan  mengulangi  kejahatan kembali,  maka  pemerintah  memberikan  remisi  atau pengurangan masa tahanan sebagai hak yang bisa di dapatkan oleh seluruh narapidana [3].
Lembaga Pemasyarakatan Kelas II B Kabupaten  Purwakarta  berlokasi  di  Jl.  MR.  DR. Kusuma  Atmaja  No.14,  Cipaisan,  Kecamatan Purwakarta,  Kabupaten  Purwakarta.  Lapas  ini menampung lebih dari 250 orang narapidana dengan berbagai kasus pidana. Selama ini sistem rekomendasi pemberian remisi di lembaga pemasyarakatan  tersebut  masih  menggunakan  cara
manual  berdasarkan  sistem  penilaian  pembinaan narapidana  yang  perhitungannya  menggunakan microsoft  excel sehingga  petugas  harus  mengecek satu  persatu  file  ketika  melakukan  perhitungan penilaian  narapidana  dan  perubahan  data,  kemudian petugas  juga  harus screen  shoot setiap  file narapidana  ketika  harus  melakukan  pemberkasan dan dilaporkan ke kepala lapas.
Berdasarkan  permasalahan  dari  observasi yang  telah  dilakukan  penulis  ditentukan  suatu kondisi di mana hal tersebut dianggap kurang praktis dan  rentan  terjadinya  kesalahan  data  atau human error, selain  itu  petugas  juga  membutuhkan  waktu yang  lama  sehingga  tidak  dapat  mengefisiensikan waktu  yang  ada.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  suatu sistem  pendukung  keputusan  untuk  membantu mempercepat  sistem  rekomendasi  pemberian  remisi bagi  narapidana  dengan  menggunakan  metode Multi-Objective  Optimization  By  Ratio  Analysis (MOORA) yang memiliki fleksibilitas dan selektivitas yang tinggi dalam pengambilan keputusan  termasuk  dalam  rekomendasi  pemberian remisi bagi narapidana.

## TINJAUAN PUSTAKA Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  adalah ilmu  pemecahan  masalah  yang  menyampaikan
masalah semi-tersturktur dan tidak terstruktur. Tidak ada  yang sepenuhnya mengerti  bagaimana membuat keputusan.  SPK  dapat  memberikan  informasi, mengantisipasi  informasi,  dan  memandu  pengguna untuk membuat keputusan yang tepat dan benar [4].

## Sistem Rekomendasi
Sistem  rekomendasi  adalah software yang mempunyai  tujuan  dalam  membantu  pengguna dengan  memberi  mereka  rekomendasi  ketika dihadapkan  dengan  sejumlah  informasi  besar  yang disajikan  dengan  tujuan  membantu  pengguna  dalam membuat keputusan seperti barang yang akan dibeli, buku dan lain-lain [5].

## Remisi
Dalam  pasal  1  ayat  3  Peraturan  Menteri Hukum  dan  Hak  Asasi  Manusia  Nomor  7  Tahun 2022.  Remisi  adalah  pengurangan  menjalani  masa pidana  yang  diberikan  kepada  narapidana  dan  anak yang  memenuhi  syarat  yang  ditentukan  dalam ketentuan peraturan perundang-undangan.

## MOORA
Metode MOORA ( Multi-Objective Optimization  By  Ratio  Analysis )  merupakan  metode yang digunakan dalam mendukung proses pengambilan  keputusan.  Metode  MOORA  pertama kali  dikembangkan  oleh  Brauers  dan  digunakan dalam  proses  pengambilan  keputusan  multi  kriteria . Salah  satu  keuntungan  dari  metode  ini  adalah memiliki  tingkat  fleksibilitas  yang  tinggi  dan selektivitas  yang  tinggi  [6].  Adapun  langkah- langkah metode MOORA, antara lain .
Pertama,  masukkan  nilai  kriteria  suatu alternatif  yang  nilainya  akan  diproses  dan  hasilnya akan ditentukan menjadi sebuah keputusan.
Selanjutnya  yaitu  untuk  membuat  matriks keputusan, data pada persamaan (1) mempresentasikan  matriks  XmXn,  di  mana  Xij adalah  ukuran  kinerja  dari  alternatif  ke-j  untuk atribut  ke-i,  m  adalah  jumlah  dari  alternatif  dan  n adalah jumlah dari atribut.
X = [ 𝑥 11 𝑥 1𝑖 𝑥 1𝑛 𝑥 𝑗1 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑗𝑛 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚𝑖 𝑥 𝑚𝑛 ] (1)
Keterangan : X ij : Nilai dari alternatif j pada kriteria i i : 1, 2, …, n sebagai nomor urut kriteria j : 1, 2, …, m sebagai nomor urut alternatif X : Matriks keputusan
Setelah  itu  dilakukan  normalisasi  pada matriks  keputusan.  Langkah  ini  di  gunakan  untuk menyatukan element-element pada matriks sehingga element  tersebut  bernilai  seragam.  Pada  persamaan (2) digunakan untuk menghitung matriks ternormalisasi.
𝑋 𝑖𝑗 ∗ = 𝑋 𝑖𝑗 √[∑ 𝑗=1 𝑚 𝑋 𝑖𝑗 2 ] (2)
Keterangan :
X ij : matriks alternatif j ke i i : 1, 2, …, n sebagai inisialisasi urutan kriteria j : 1, 2, …, m sebagai inisialisasi urutan alternatif X * ij : matriks normalisasi alternatif j dengan kriteria i Kemudian  kurangi  nilai  maximum  dan minimum.  Dua  kondisi  dapat  terjadi  pada  tahap  ini dengan  perhitungan  yang  berbeda,  yaitu  sebagai berikut.
Pertama,  tidak  memiliki  bobot  pada  kriteria untuk  setiap  alternatif.  Dalam  situasi  ini,  nilai maksimum dan minimum dikurangi baris demi baris. Dalam proses ini digunakan persamaan (3).
𝑌 𝑗 ∗ = ∑ 𝑥 𝑖𝑗 ∗ −   ∑ 𝑥 𝑖𝑗 ∗ 𝑖=𝑛 𝑖=𝑔+1 𝑖=𝑔 𝑖=1 (3)
Keterangan : i : 1, 2, …, g adalah kriteria status maximum j : g+1, g+2, …, n adalah kriteria status minimum Y * j : matriks normalisasi maximum – minimum Kedua,  jika  dari  setiap  kriteria  diberikan bobot  kepentingan,  maka  bobot  kriteria  maximum lebih  besar  dari  bobot  kriteria  minimum.  Kemudian setiap  kriteria  di  kalikan  dengan  bobot  kepentingan masing-masing.  Persamaan  (4)  digunakan  dalam perhitungan  bagian ini.
𝑌 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑥 𝑖𝑗 ∗ 𝑔 𝑗=1 −   ∑ 𝑤 𝑗 𝑥 𝑖𝑗 ∗ 𝑛 𝑗=𝑔+1 (4)
Keterangan : i : 1, 2, 3, …, g adalah kriteria status maximum j  :  g+1,  g+2,  g+3,  …,  n  adalah  kriteria  status minimum w j : nilai bobot alternatif j Y i :  nilai  penilaian  yang  sudah  dinormalisasi terhadap semua atribut.
Terakhir yaitu menentukan peringkat, alternatif  terbaik  memiliki  nilai  Yi  tertinggi sedangkan  alternatif  terburuk  memiliki  nilai  Yi terendah.

## Waterfall
Metode waterfall menurut  Pressman  (2015), model waterfall adalah  model  klasik,  sistematis, sekuensial  dalam  membangun  perangkat  lunak. Model  ini  termasuk  ke  dalam  model  umum  pada rekayasa  perangkat  lunak  dan  sering  dianggap  tua seperti  yang  pertama  kali  diperkenalkan  oleh Winston Royce sekitar tahun 1970, tetapi merupakan model  yang  paling  banyak  digunakan  dalam rekayasa  perangkat  lunak.  Model  ini  memiliki pendekatan  yang  sistematis  dan  berurutan.  Disebut waterfall karena  tahapan  yang  dilaluinya  harus menunggu tahapan sebelumnya selesai dan dijalankan  secara  berurutan.  Tahapan  metode waterfall dapat dilihat pada gambar 1.

## Code Igniter
Code  Igniter adalah  kerangka  kerja  yang dibangun  dalam  bahasa  PHP  yang  digunakan  untuk pengembangan web secara cepat. Kerangka kerja itu sendiri dapat didefinisikan sebagai struktur perpustakaan,  kelas  dan  infrastruktur  runtime  yang dapat digunakan programmer untuk
mengembangkan aplikasi web dengan cepat. Tujuan menggunakan kerangka kerja adalah untuk memungkinkan  pengembang  web  dengan  mudah dan  cepat  membuat  aplikasi  web  yang  kuat  tanpa mengorbankan fleksibilitas[7].

## MySql
Mysql adalah  sebuah  aplikasi  atau  sistem untuk mengelola database atau manajemen data. Jika kita  menggunkan  data mysql untuk  menyimpan semua  informasi  komputer,  kita  bertanggung  jawab untuk memelihara data administratif dalam database kita. Selain itu, mysql tidak hanya merupakan sistem yang  efisien  dan  handal,  tetapi  juga  dikenal  sebagai metode query yang  cepat  dan  mudah,  sehingga cocok digunakan pada aplikasi berbasis web[8].

## Black Box Testing
Pengujian black  box adalah  cara  untuk menguji  sebuah software tanpa  memperhatikan detail  dari software tersebut.  Tes  ini  hanya memeriksa nilai output berdasarkan setiap nilai input [9].

## METODE
Teknik Pengumpulan Data

## Observasi
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara mendatangi langsung tempat yang dijadikan sebagai objek penelitian dan dilakukan pengamatan terhadap tahapan dan alur kegiatan proses rekomendasi remisi yang sedang berjalan.

## Wawancara
Wawancara merupakan tahap yang dilakukan dengan  cara  berkomunikasi  langsung  dengan pimpinan  dari  bagian  pembinaan  narapidana  untuk mendapatkan  informasi  dan  data  yang  berhubungan dengan penelitian ini.
Studi Pustaka Studi
pustaka merupakan tahapan pengumpulan  informasi  berupa  teori  pendukung yang  bersumber  dari  buku,  jurnal  dan  artikel  yang berhubungan dengan penelitian ini.

## Metode Pengolahan Data
Dalam metode pengolahan data
menggunakan  metode Multi-Objective  Optimization By  Ratio  Analysis (MOORA)  yang  digunakan sebagai  penentu  dalam  pengambilan  keputusan rekomendasi  remisi  bagi  narapidana.  Pengolahan data  ini  bertujuan  untuk  mengolah  data  yang  telah dikumpulkan  dan  menjadikannya  sebuah  informasi yang  berguna.  Berdasarkan  data  yang  telah
dikumpulkan,  maka  diperoleh  informasi  sebagai berikut.
Daftar alternatif dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Daftar Alternatif No Nama Keterangan 1 W Bin A R A1 2 M R Bin J J A2 3 Y M Y Bin M A3 4 P M Bin A S A4 5 Y A bin D A5 6 H H Bin I S A6 7 A P Bin A D A7
Daftar  kriteria  beserta  sifat  dan  bobotnya dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Daftar Kriteria No Kriteria Sifat Bobot 1 Pembinaan Kepribadian Benefit 0,25 2 Pembinaan Kemandirian Benefit 0,25 3 Sikap Benefit 0,25 4 Kondisi Mental Benefit 0,25 Daftar kategori kriteria pembinaan kepribadian dapat dilihat pada tabel 3. Tabel 3. Kategori kriteria pembinaan kepribadian No  Karakter Nilai   Keterangan 1 Sangat  Tidak Baik 1 Tidak  ada  poin dari  5 aspek 2 Tidak Baik 2 Me menu hi min 20 poin dari 5 aspek 3 Cukup Baik 3 Me menu hi min 30 poin dari 5 aspek 4 Baik 4 Me menu hi min 60 poin dari 5 aspek 5 Sangat Baik 5 Me menu hi min 80 poin dari 5 aspek Daftar kategori kriteria pembinaan kemandirian dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Kategori kriteria pembinaan kemandirian No  Karakter Nilai   Keterangan 1 Sangat Tidak Baik 1 Tidak  ada  poin dari  2 aspek
2 Tidak Baik 2 Me menu hi min 20 poin dari 2 aspek 3 Cukup Baik 3 Me menu hi min 30 poin dari 2 aspek 4 Baik 4 Me menu hi min 60 poin dari 2 aspek 5 Sangat Baik 5 Me menu hi min 80 poin dari 2 aspek
Daftar  kategori  kriteria  sikap  dapat  dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Kategori kriteria sikap No  Karakter Nilai   Keterangan 1 Sangat Tidak Patuh 1 Tidak  ada  poin dari  5 aspek 2 Tidak Patuh 2 Me menu hi min 20 poin dari 5 aspek 3 Cukup Patuh  3 Me menu hi min 30 poin dari 5 aspek 4 Patuh 4 Me menu hi min 60 poin dari 5 aspek 5 Sangat Patuh 5 Me menu hi min 80 poin dari 5 aspek
Daftar  kategori  kriteria  kondisi  mental  dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Kategori kriteria kodisi mental No  Karakter Nilai   Keterangan 1 Sangat Tidak Sehat Mental 1 Tidak ada poin dari  5 aspek 2 Tidak  Sehat Mental 2 Me menu hi  min  20 poin dari 5 aspek 3 Cukup  Sehat Mental 3 Me menu hi  min  30 poin dari 5 aspek
4 Sehat Mental  4 Me menu hi  min  60 poin dari 5 aspek 5 Sangat Sehat Mental 5 Me menu hi  min  80 poin dari 5 aspek
Pada  tabel  7  kriteria  dikodekan  dengan ketentuan  C1  mewakili  pembinaan  kepribadian,  C2 mewakili  pembinaan  kemandirian,  C3  mewakili sikap dan C4 mewakili kondisi mental.
Tabel 7. Data penilaian pembinaan narapidana
No Altenatif Kriteria C1 C2 C3 C4 1 W Bin A R 5 5 5 5 2 M R Bin J J 5 5 5 5 3 Y M Y Bin M 5 5 5 5 4 P M Bin A S 5 5 5 5 5 Y A bin D 5 5 5 5 6 H H Bin I S 5 5 5 5 7 A P Bin A D 5 5 5 5 Langkah-langkah pengolahan data
menggunakan  metode Multi-Objective  Optimization By Ratio Analysis (MOORA) yaitu sebagai berikut. Membuat  matriks  keputusan,  matriks  keputusan dibuat berdasarkan data pada tabel 7 sebagai berikut:
X = [ 5 5 5 5 5 5 5 5
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
5 5]
Selanjutnya  dilakukan  normalisasi  matriks untuk  menghitung  nilai  dari  setiap  kriteria  yang sudah ada menggunakan persamaan berikut ini.
𝑋 𝑖𝑗 ∗ = 𝑋 𝑖𝑗 √[∑ 𝑗=1 𝑚 𝑋 𝑖𝑗 2 ]
Normalisasi matriks kriteria pembinaan kepribadian
X 11 = 5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +5 2 + 5 2 = 5 13,23 = 0,378
X 12 = 5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +5 2 + 5 2 = 5 13,23 = 0,378
X 13 = 5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +5 2 + 5 2 = 5 13,23 = 0,378
X 14 = 5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +5 2 + 5 2 = 5 13,23 = 0,378
X 15 = 5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +5 2 + 5 2 = 5
13,23 = 0,378
X 16 = 5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +5 2 + 5 2 = 5 13,23 = 0,378
X 17 = 5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +5 2 + 5 2 = 5 13,23 = 0,378
Normalisasi matriks kriteria pembinaan kemandirian X 11 = 5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +5 2 + 5 2 = 5 13,23 = 0,378
X 12 = 5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +5 2 + 5 2 = 5 13,23 = 0,378
X 13 = 5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +5 2 + 5 2 = 5 13,23 = 0,378
X 14 = 5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +5 2 + 5 2 = 5 13,23 = 0,378
X 15 = 5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +5 2 + 5 2 = 5 13,23 = 0,378
X 16 = 5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +5 2 + 5 2 = 5 13,23 = 0,378
X 17 = 5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +5 2 + 5 2 = 5 13,23 = 0,378 Normalisasi matriks kriteria sikap X 11 = 5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +5 2 + 5 2 = 5 13,23 = 0,378
X 12 = 5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +5 2 + 5 2 = 5 13,23 = 0,378
X 13 = 5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +5 2 + 5 2 = 5 13,23 = 0,378
X 14 = 5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +5 2 + 5 2 = 5 13,23 = 0,378
X 15 = 5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +5 2 + 5 2 = 5 13,23 = 0,378
X 16 = 5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +5 2 + 5 2 = 5 13,23 = 0,378
X 17 = 5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +5 2 + 5 2 = 5 13,23 = 0,378
Normalisasi matriks kriteria kondisi mental
X 11 = 5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +5 2 + 5 2 = 5 13,23 = 0,378
X 12 = 5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +5 2 + 5 2 = 5 13,23 = 0,378
X 13 = 5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +5 2 + 5 2 = 5 13,23 = 0,378
X 14 = 5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +5 2 + 5 2 = 5 13,23 = 0,378
X 15 = 5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +5 2 + 5 2 = 5 13,23 = 0,378
X 16 = 5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +5 2 + 5 2 = 5 13,23 = 0,378
X 17 = 5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +5 2 + 5 2 = 5 13,23 = 0,378
Maka  dapat  dilihat  hasil  normalisasi  matriks sebagai berikut:
X ij * = [ 0,378 0,378 0,378 0,378
0,378 0,378 0,378 0,378 0,378 0,378 0,378 0,378 0,378 0,378 0,378 0,378 0,378 0,378 0,378 0,378 0,378 0,378 0,378 0,378 0,378 0,378 0,378 0,378] Selanjutnya adalah optimasi matriks ternormalisasi  untuk  setiap  alternatif.  Selanjutnya, dilakukan  perkalian  bobot  alternatif  dengan  hasil normalisasi  masing-masing  kriteria.  Berikut  adalah optimalisasi  kriteria  yang  bersifat benefit dengan menggunakan persamaan berikut.
𝑌 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑥 𝑖𝑗 ∗ 𝑔 𝑗=1 −  ∑ 𝑤 𝑗 𝑥 𝑖𝑗 ∗ 𝑛 𝑗=𝑔+1
𝑦 1 ∗ = (0,25𝑥0,378) + (0,25𝑥0,378) +
(0,25𝑥0,378) + (0,25𝑥0,378) = 0,378
𝑦 2 ∗ = (0,25𝑥0,378) + (0,25𝑥0,378) +
(0,25𝑥0,378) + (0,25𝑥0,378) = 0,378
𝑦 3 ∗ = (0,25𝑥0,378) + (0,25𝑥0,378) +
(0,25𝑥0,378) + (0,25𝑥0,378) = 0,378
𝑦 4 ∗ = (0,25𝑥0,378) + (0,25𝑥0,378) +
(0,25𝑥0,378) + (0,25𝑥0,378) = 0,378
𝑦 5 ∗ = (0,25𝑥0,378) + (0,25𝑥0,378) +
(0,25𝑥0,378) + (0,25𝑥0,378) = 0,378
𝑦 6 ∗ = (0,25𝑥0,378) + (0,25𝑥0,378) +
(0,25𝑥0,378) + (0,25𝑥0,378) = 0,378
𝑦 7 ∗ = (0,25𝑥0,378) + (0,25𝑥0,378) +
(0,25𝑥0,378) + (0,25𝑥0,378) = 0,378
Sedangkan  optimasi  matriks  kriteria  yang bersifat cost tidak  ada  yang  artinya  memiliki  nilai nol  (0).  Selanjutnya  dilakukan  pengurangan  antara kriteria  yang  bersifat benefit dan cost seperti  pada tabel 8 .
Tabel 8. Nilai preferensi Kode Max (C1+C2+C3+C4) Min Yi = (Max- Min) A1 0.378 0 0,378 A2 0,378 0 0,378 A3 0,378 0 0,378 A4 0,378 0 0,378 A5 0,378 0 0,378 A6 0,378 0 0,378 A7 0,378 0 0,378 Langkah terakhir yaitu perankingan, perankingan didapat setelah melakukan pengurangan kriteria  yang  bersifat benefit dengan  kriteria  yang bersifat cost .  Berdasarkan  nilai  preferensi  diatas diperoleh  alternatif  yang  mendapat  rekomendasi remisi dari lembaga pemasyarakatan.
Tabel 9. Perankingan No  Alternatif Hasil Akhir Status 1 W Bin A R 0,378 Rekomendasi 2 M R Bin J J 0,378 Rekomendasi 3 Y M Y Bin M 0,378 Rekomendasi 4 P M Bin A S 0,378 Rekomendasi 5 Y A bin D 0,378 Rekomendasi 6 H H Bin I S 0,378 Rekomendasi 7 A P Bin A D 0,378 Rekomendasi
Berdasarkan perhitungan diatas, maka seluruh  narapidana    di  rekomendasikan  untuk mendapatkan remisi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Use Case Diagram
Use  case  diagram  adalah  deskripsi  fungsi yang  diharapkan  dari  suatu  sistem  dan  mewakili interaksi  antara  aktor  dan  sistem.  Sebuah  use  cse memiliki  aktor  yang  merupakan  deskripsi  entitas dari  manusia  atau  sebuah  sistem  dari  sistem  yang sedang  berjalan[10].  Use  case  diagram  dapat  dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Use case diagram

## Class Diagram
Class  diagram menggambarkan  struktur suatu  sistem  dalam  hal  mendefinisikan  kelas-kelas yang  dibuat  untuk  membuat  sistem. Class  diagram terdiri dari atribut dan operasi yang ditunjukan untuk membantu  pemrograman  menghubungkan  dokumen desain  ke  perangkat  lunak  yang  sesuai[11]. Class diagram dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Class diagram

## Implementasi
Tahap  implementasi  merupakan  tahap  yang dilakukan  setelah  analisa  kebutuhan  pada  tahap sebelumnya, tahap ini menjelaskan cara kerja sistem yang  telah  dirancang  dan  dapat  dijalankan  pada perangkat  keras.  Berikut  ini  hasil  pembuatan  sistem pendukung keputusan rekomendasi pemberian remisi bagi narapidana.
Gambar  4  merupakan  halaman  login  untuk pengguna.

## Gambar 4. Halaman login
Gambar  5  merupakan  halaman  utama  atau dashboard dari petugas yang terdapat dalam sistem.
Gambar 5. Halaman utama petugas
Gambar  6  merupakan  halaman  yang  berisi data kriteria yang terdapat dalam sistem.
Gambar 6. Halaman data kriteria
Gambar  7  merupakan  halaman  yang  berisi data kategori kriteria yang terdapat dalam sistem.
Gambar 7. Halaman kategori kriteria
Gambar  8  merupakan  halaman  yang  berisi data alternatif yang terdapat dalam sistem.

## Gambar 8. Halaman data alternatif
Gambar  9  merupakan  halaman  yang  berisi tambah penilaian yang terdapat dalam sistem.
Gambar 9. Halaman tambah penilaian
Gambar  10  merupakan  halaman  yang  berisi data perhitungan dan langkah-langkah dari perhitungan MOORA yang terdapat dalam sistem.
Gambar 10. Halaman data perhitungan
Gambar  11  merupakan  halaman  cetak  data yang terdapat dalam sistem.
Gambar 11. Halaman cetak data
Gambar  12  merupakan  halaman  yang  berisi daftar  data  pengguna  dari  sistem  pendukung keputusan.
Gambar 12. Halaman data user

## Testing
Testing adalah bagian penting dari pengembangan  perangkat  lunak.  Tujuannya  adalah untuk  menentukan  fungsionalitas  perangkat  lunak dan  memastikan  bahwa  perangkat  lunak  yang dihasilkan memiliki kualitas seperti yang diharapkan pengguna. Pengujian yang digunakan untuk mengembangkan  perangkat  lunak  ini  menggunakan metodologi pengujian black box yang berfokus pada fungsionalitas atau perilaku perangkat lunak, apakah perangkat  lunak  tersebut  berhasil  berjalan  dengan semestinya  atau  masih  ada  kesalahan.  Hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. pengujian No Yang diuji Cara pengujian Hasil 1 login Masukan username dan password klik masuk Sukses 2 Penambahan data Aplikasi menampilkan form peambahan data dan  menampilkan penambahan data Sukses 3 Perubahan data Aplikasi menampilkan form perubahan data dan  menampilkan perubahan data Sukses 4 Penghapusan data Aplikasi menampilkan pilihan  hapus  data dan  menampilkan informasi data terhapus Sukses 5 logout Klik  nama  user pilih Logout Sukses
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  pendukung keputusan  sudah  berjalan  dan  memenuhi  tujuan  dan kebutuhan pengguna.

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  diuraikan diatas,  dapat  di  kesimpulkan  bahwa  sistem pendukung keputusan rekomendasi pemberian remisi  bagi narapidana menggunakan metode Multi- Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) telah  berhasil  dibuat.  Dengan  adanya  sistem pendukung  keputusan  tersebut  dapat  memudahkan proses  dalam  rekomendasi  pemberian  remisi  agar tidak terjadi kesalahan data dan lebih mengefisiensikan waktu yang ada. Proses pembuatan sistem pendukung keputusan ini menggunakan metode waterfall untuk pengembangan sistem, metode perancangan menggunakan  UML  ( Unified  Modelling  Language ) dan  melakukan  observasi,  wawancara  dan  studi pustaka  untuk  pengumpulan  data. Tools yang digunakan untuk membangun sistem adalah XAMPP sebagai web  server,  google  chorme sebagai web browser dan sublime  text  3 sebagai text  editor serta black box sebagai pengujian sistem.
Saran Dalam perancangan sistem pendukung keputusan  ini  masih  terdapat  beberapa  kekurangan, adapun saran untuk mengembangkan sistem ini yaitu dengan  menambahkan  fitur  perhitungan  untuk menghitung  penilaian  setiap  bulan  dan  perhitungan yang  lebih  terperinci,  penambahan  akses  untuk narapidana  agar  dapat  melihat  hasil  perhitungan masing-masing untuk memotivasi agar menjadi lebih baik  dan  dilakukan  pemeliharaan  terhadap  sistem yang  telah  dibuat  agar  dapat  terus  digunakan  sesuai dengan fungsinya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  Yani,  E.  Darmayanti,  F.  Hukum,  and  U.
P.  Utama,  “Peranan  teknologi  informasi terhadap perkembangan hukum di indonesia,” vol. 3, no. 1, pp. 36–51, 2021.
[2] A.  Y.  E.  Dodu,  Y.  Anshori,  and  D.  T. Limbong,  “Sistem  Pendukung  Keputusan
Rekomendasi Pemberian Remisi Pada
Narapidana  Menggunakan  Metode  Topsis
(Studi Kasus Pada Lembaga Pemasyarakatan
Klas  II-A  Palu),” Sci.    Comput.  Sci. Informatics J. , vol. 1, no. 1, p. 11, 2019, doi: 10.22487/j26204118.2018.v1.i1.11898.
[3] Benardo,  “Penerapan  Metode  Simple Additive  Weighting  Dalam  Pemberian Remisi  Bagi  Narapidaba  (  Studi  Kasus :
Lembaga Pemasyarakatan Kelas IIB Padang Sidimpuan ),” Maj. Ilm. INTI, Vol. 5, Nomor 1, Oktober 2017 , vol. 5, no. 2014, pp. 46–53, 2017, [Online]. Available: https://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/inti/article/view/ 536.
[4] D. S. Wahyuni and D. A. Megawaty, “Web Untuk  Pemilihan  Perumahan  Siap  Huni Menggunakan  Metode  Ahp  (  Studi  Kasus : Pt Aliquet and Bes ),” vol. 2, no. 4, pp. 22– 28, 2021.
[5] L.  Lestari,  “Proyek  Tugas  Akhir  Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan (Pkh) Menggunakan Metode Simple Additive Weighting  (Saw),” Naskah Publ. , no. 1, 2020.
[6] I. Rosita and D. Apriani, “Penerapan Metode Moora  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Media  Promosi  Sekolah  (  Studi Kasus :  SMK  Airlangga  Balikpapan  ),” 2020.
[7] Afuan  Lasmedi,  “Pemanfaatan  Framework
Codeigniter  Dalam  Pengembangan  Sistem Informasi  Pendataan  Laporan  Kerja  Praktek Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Unsoed (Codeigniter Framework  Used  in  Information  System
Development  for  Student’s  Report  Data Collection  Prac,” Juita ,  vol.  I,  pp.  39–44, 2020,  [Online].  Available:  Web  engineering
, framework, CodeIgniter.
[8] P.  S.  Hasugian,  “Perancangan  Website Sebagai  Media  Promosi  Dan  Informasi,” J.
Inform. Pelita Nusant. , vol. 3, no. 1, pp. 82– 86, 2018.
[9] B.  A.  Priyaungga,  D.  B.  Aji,  M.  Syahroni,
N.  T.  S.  Aji,  and  A.  Saifudin,  “Pengujian Black  Box  pada  Aplikasi  Perpustakaan Menggunakan Teknik Equivalence Partitions,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Apl. , vol. 3, no. 3, p. 150, 2020, doi: 10.32493/jtsi.v3i3.5343.
[10] M.  T.  Prihandoyo,  “Unified  Modeling Language ( UML ) Model Untuk Pengembangan  Sistem  Informasi  Akademik Berbasis Web,” vol. 03, no. 01, pp. 126–129, 2018.
[11] D.  W.  T.  Putra  and  R.  Andriani,  “Unified
Modelling Language (UML) dalam Perancangan  Sistem  Informasi  Permohonan
Pembayaran  Restitusi  SPPD,” J.  TeknoIf , vol.  7,  no.  1,  p.  32,  2019,  doi: 10.21063/jtif.2019.v7.1.32-39.