Penilaian kinerja pegawai merupakan aspek penting dalam meningkatkan kualitas sumber daya manusia. Namun, proses penilaian di Pengadilan Negeri Kuningan masih dilakukan secara manual menggunakan dokumen kertas dan arsip fisik, sehingga kurang efisien, memerlukan waktu lama, serta berpotensi menimbulkan kesalahan. Selain itu, belum adanya metode pengambilan keputusan yang sistematis menyebabkan hasil penilaian belum optimal dalam menentukan pegawai tertinggi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) serta mpengimplementasikan metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) dalam menentukan pegawai tertinggi. Metode MOORA digunakan untuk melakukan perankingan alternatif berdasarkan kriteria yang telah ditentukan secara objektif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan rekomendasi secara efektif. Alternatif tertinggi adalah A27 atas nama Eka Purnama, S.Kom., dengan nilai preferensi sebesar 0,1899. Pengujian sistem menggunakan skala Likert memperoleh skor 91% dengan kategori sangat baik. Hal ini menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu meningkatkan efisiensi, akurasi, serta memenuhi kebutuhan pengguna dalam proses pengambilan keputusan.

Employee performance evaluation is an important aspect of improving human resource quality. However, the evaluation process at the District Court of Kuningan is still conducted manually using paper-based documents and physical archives, making it inefficient, time-consuming, and prone to errors. In addition, the absence of a systematic decision-making method results in suboptimal outcomes in determining the best employee. This study aims to design and develop a Decision Support System (DSS) and implement the Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) method to determine the best-performing employee. The MOORA method is used to rank alternatives based on predetermined criteria in an objective manner. The results show that the developed system is able to provide effective recommendations. The best alternative is A27, Eka Purnama, S.Kom., with a preference value of 0.1899. System testing using a Likert scale resulted in a score of 91%, categorized as very good. This indicates that the system improves efficiency, accuracy, and meets user needs in the decision-making process.