## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 583-592 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## GROUP DECISION SUPPORT SYSTEM PADA PENYELEKSIAN ATLET TAEKWONDO
La Dzunnafi Arridlwany 1) , Ni Luh Putu Merawati 2) , Ismarmiaty 3) , Ria Rismayati 4)
124 Program Ilmu Komputer/ Fakultas Teknik, Universitas Bumigora
3 Program Sistem Informasi / Fakultas Teknik, Universitas Bumigora
1234 Jl. Ismail Marzuki, Kr. Tapen, Kota Mataram Email: 1 1610520076@universitasbumigora.ac.id, 2 putumera@universitasbumigora.ac.id,
3 ismarmiaty@universitasbumigora.ac.id, riris@universitasbumigora.ac.id

## Abstract
Taekwondo  is  a  popular  martial  art  sport  that  originated  in  Korea  that  developed  in  Indonesia  in  1975  under Taekwondo Indonesia where the management of provincial activities was supervised by the Provincial Board. This study aims  to  assist  the  needs  of  multi-criteria  decision  making  with  the  concept  of  Group  Decision  Support  Systems  for selecting  Taekwondo  athletes  in  West  Nusa  Tenggara.  This  system  involves  two  decision  makers,  namely  the  Chief Executive of Pengprov and the Trainer. The method used in calculating decision making is the Weighted Product and Borda  methods.  The  criteria  used  are  geup,  weight  and  age  on  the  cost  criteria,  and  medal  criteria,  charter,  height, push ups, sit ups and balke on the benefits criteria. The data used in this study are 30 alternative data of  Taekwondo members  who  are  in  the  men's  division.  The  stages  of  the  research  include:  problem  analysis,  data  collection,  data initialization, implementation of the Weight Product method, implementation of the Borda method and analysis of the results  &  drawing  conclusions.  The  results  provide  decision  recommendations  for  the  top  10  best  assessments consisting of A25, A19, A14, A09, A26, A28, A01, A04, A07 and A06. Furthermore, the results of the analysis using the division of class categories based on body weight produce alternative data that are not evenly distributed in each class category.  This  provides  more  information  to  decision  makers  by  considering  the  results  of  athlete  rankings  with  the needs of prospective athletes in the weight class category.
Keyword: Group Decision Support System, Weight Product, Borda, Taekwondo

## Abstrak
Taekwondo adalah olahraga seni bela diri populer yang berasal dari Korea. Taekwondo berkembang di Indonesia pada tahun  1975  dibawah Taekwondo Indonesia  dimana  pengelolaan  kegiatan  provinsi  diawasi  oleh  Pengurus  Provinsi (Pengprov).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  kebutuhan  pengambilan  keputusan  multikriteria  dengan  konsep Sistem Pendukung Keputusan Kelompok pemilihan atlit Taekwondo di Nusa Tenggara Barat. Sistem ini melibatkan dua orang pengambil keputusan yaitu Ketua Pelaksana Peng Prov dan Trainer PPLP NTB. Metode yang digunakan dalam menghitung pengambilan keputusan adalah metode Weighted Product (WP) dan Borda . Kriteria yang digunakan adalah geup ,  berat  badan  dan  umur  pada  kriteria  biaya,  dan  kriteria  medali,  piagam,  tinggi  badan, push  up , sit  up dan balke pada  kriteria  manfaat.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  30  data  alternatif  anggota  Taekwondo  yang berada di divisi  putra.   Tahapan  penelitian  meliputi:  analisis  masalah,  pengumpulan  data,  inisialisasi  (persiapan)  data, implementasi  metode Weight  Product ,  implementasi  metode Borda dan  analisis  hasil  &  penarikan  kesimpulan.  Hasil penerapan  metode Weighted  Product dilanjutkan  dengan metode Borda dengan  menghasilkan  rekomendasi  keputusan 10 besar penilaian terbaik yang terdiri dari A25, A19, A14, A09, A26, A28, A01, A04, A07 dan A06. Selanjutnya, hasil analisis  dengan  menggunakan  pembagian  kategori  kelas  berdasarkan  berat  badan  menghasilkan  data  alternatif  yang tidak merata tidak merata pada tiap kategori kelas. Hal ini memberikan informasi lebih kepada Pengambil Keputusan dengan mempertimbangkan hasil perangkingan atlet dengan kebutuhan calon atlet pada kelas berat kategori.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan Kelompok, Weight Product, Borda, Taekwondo

## 1. PENDAHULUAN
Taekwondo merupakan  olahraga  bela  diri  yang  populer  berasal  dari  negara  korea[1].  Dalam  bahasa  Korea, Tae berarti “menendang” atau “menghancurkan dengan kaki”. Kwon berarti “tinju” dan Do berarti “jalan” atau “seni”. Jadi Taekwondo dapat  diterjemahkan  sebagai  “seni  tangan  dan  kaki”  atau  “jalan”  dan  “cara  kaki  dan  kepalan”[2]. Taekwondo telah berkembang selama 500 tahun dalam sejarah panjang Korea. Taekwondo awalnya disebut subak atau

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 583-592 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
taekkyon yang merupakan sebuah seni pertempuran dibawah dinasti Baekj e. Seni pertempuran  ini juga menjadi sistem pendidikan  pemuda  kolektif  yang  disebut seonba e  & hwarang yang  mencakup  seni  beladiri  dalam program  pelatihan intensif  pada  dinasti Gogury o  dan  dinasti Shill a  [3].  Pada  tahun  1945  di  saat  Korea  merdeka,  rakyat  Korea  berusaha mengembangkan Taekwondo sehingga diterima dan berkembang pesat di seluruh dunia[4]. Saat ini, Taekwondo berkembang dengan jumlah atlet sebanyak 75 juta orang dari 188 negara berafiliasi dibawah World Taekwondo Federation (WTF)[3]. WTF adalah salah satu badan Federasi Taekwondo resmi yang berdiri pada 28 Mei  1973,  yang  merupakan  program  resmi  pertahanan  nasional  kalangan  polisi  dan  juga  tentara. Taekwondo berkembang  di  Indonesia  pada  tahun  1975  dengan  terdapat  2  organisasi Taekwondo yaitu  FTI  (Federasi Taekwondo Indonesia)  dan  juga  PTI  (Persatuan Taekwondo Indonesia).  Lalu  kedua  organisasi  bergabung  menjadi Taekwondo Indonesia pada tahun 1981[4]. Kepengurusan kegiatan Taekwondo provinsi dibawahi oleh sub organisasi yang disebut Pengurus  Provinsi  (Pengprov)  dengan  pelaksanaan  kegiatan  pelatihan  dilakukan  oleh  pelatih  harian.  Menjadi  atlet Taekwondo membutuhkan  kemauan,  disiplin  yang  tinggi,  kondisi  fisik  yang  sehat,  pengalaman,  mental  yang  kuat, semangat  pantang  menyerah  serta  postur  tubuh  yang  ideal[5].  Para  atlit  yang  berkompeten  untuk  ikut  serta  dalam kejuaraan  di  tingkat  daerah,  provinsi,  nasional  maupun  internasional.  Kejuaraan  pada Taekwondo dibagi  menjadi  2 kelompok yaitu tarung ( kyorugi ) dan seni jurus ( poomsae ). Dimana para atlit yang terpilih dari seleksi kejuaraan akan dilatih secara intensif di Pusat Pendidikan Latihan Pelajar (PPLP) Nusa Tenggara Barat.
Proses  seleksi  atlit  PPLP  menjadi  salah  satu  kegiatan  panjang  dan  memakan  waktu  yang  lama  dimana  seluruh proses  seleksi,  penilaian  dan  pemilihan  calon  dilakukan  secara  manual  dengan  melibatkan  dua  pihak  pengambil keputusan yaitu Ketua Harian dan Pelatih. Selain itu kesulitan yang dihadapi adalah banyaknya kriteria yang digunakan sehingga  dengan  banyaknya  calon  atlit  yang  berpartisipasi  akan  memakan  waktu  yang  sangat  banyak  dalam penyesuaian  waktu  dan  diskusi  dehingga  menjadi  tidak  efektif.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  kebutuhan pengambilan  keputusan  multi  kriteria  dengan  menggunakan  konsep  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelompok  atau Group  Decision  Support  System (GDSS).  GDSS  adalah  suatu  sistem  berbasis  komputer  yang  mendukung  kelompok- kelompok orang yang terlibat dalam satu tugas (tujuan) bersama. GDSS mengkombinasikan komunikasi, perhitungan, dan  teknologi  penunjang  keputusan  untuk  memformulasi  memberikan  solusi  kepada  permasalahan  yang  tidak terstruktur  di  dalam  beberapa  orang[6].  Sistem  Pengambilan  Keputusan  Kelompok  ini  akan  melibatkan  dua decision maker (pengambil  keputusan)  yaitu  Ketua  harian  pengprov  dan  Pelatih  PPLP  NTB.  Masing-masing decision  maker mempunyai kriteria yang berbeda untuk menyeleksi atlet yaitu DM 1 memiliki 3 parameter sedangkan DM 2 memiliki 6  parameter.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  para  anggota Taekwondo yang  berada  dalam divisi  laki-laki.  Metode  yang  digunakan  dalam  perhitungan  pengambilan  keputusan  adalah  metode Weighted  Product (WP) dan Borda .
Penelitian  serupa  yang  pernah  dilakukan  adalah  penelitian  oleh  Rizal  dkk[7]  terkait  Seleksi  Profil  pada  PPLP Taekwondo atlet  di  Sulawesi  Selatan.  Penelitian  [5]  terkait    Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kelayakan Atlet Taekwondo . Selain itu, Gunawan dkk membahas terkait Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Pemilihan Calon Atlet  Panah  di  Koni  Provinsi  Sumatera  Selatan  dengan  menggunakan  metode Weighted  Product [8].  Penelitian  serupa yang  menggunakan  metode Weighted  Produt antara  lain  penelitian  [8]  lalu  penelitian  oleh Aritonang  terkait Analisis Perbandingan Metode Simple Additive Weight dan Weight Product dalam menentukan penerimaan bantuan siswa miskin [9]. Penelitian yang menggunakan metode Borda yaitu penelitian [10] terkait Sistem Pendukung Keputusan Kelompok untuk  Penilaian  Kinerja  Unit  Perusahaan  menggunakan  metode  TOPSIS  ( Technique  for  Order  by  Similarity  to  Ideal Solution )  dan Borda ,  penelitian  [11]  terkait  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelompok  dalam  Pemilihan  Saham  Indeks LQ  45  Menggunakan  Metode Analytics  Hierarhical  Process , Promethee dan Borda [11],  lalu  penelitian  [12]  terkait Sistem Pendukung Keputusan Berkelompok dengan menggunakan metode AHP, TOPSIS dan Borda terhadap pemilihan pinjaman pada koperasi. Penelitian lain yang berhubungan dengan Sistem Pendukung Keputusan Berkelompok lainnya adalah  pada  penelitian  [6]  terkait  dengan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Berkelompok  dengan  meggunakan  metode Entropy untuk  menentukan  prioritas  antrian  layanaan  rumahs  akit  dengan  menggunakan Multiple  Channel  Model . Penelitian [9] juga terkait dengan GDSS Penilaian Kinerja Pada ISB Atma Luhur menggunakan Metode Simple Additive Weighting dan Borda .  Alasan  dipilihnya  metode  WP  dan  metode Borda adalah  dikarenakan  metode  WP  mampu melakukan  perangkingan alternative dari mutlidecision  maker dimana  pada  kasus  penelitian  ini  parameter  penilaian oleh decision  maker tidak  memiliki  sub  parameter.  Kemudian,  pemilihan  metode Borda dikarenakan  dapat mengakomodasi pengabungan hasil proses dari WP sebagai metode sebelumnya.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 583-592 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  digunakan  dalam  metode  ini  mencakup  beberapa  tahapan  antara  lain  analisa  masalah, pengumpulan data, inisaialisasi data (persiapan), implementasi metode weight prod uct, implementasi metode Borda dan analisa hasil & penarikan kesimpulan. Tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1 Tahapan Penelitian
Gambar  1  memperlihatkan  bahwa  tahapan  pertama  adalah  analisa  masalah  yang  merupakan  analisis  awal  terkait dengan  masalah  yang  terjadi  pada  objek  penelitian.  Hasil  tahapan  analisa  masalah  berupa  solusi  alternatif  yang direkomendasikan  oleh  peneliti  berupa  metode  yang  sesuai  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah.  Lalu  dilakukan tahapan selanjutnya yaitu pengumpulan data kriteria, data alternatif dan data penilaian alternatif terhadap kriteria yang digunakan. Selanjutnya adalah tahapan persiapan data untuk digunakan dalam penelitian dengan melakukan inisialisasi data  pada  data  alternatif  sehingga  lebih  menjaga  privasi  dan  mudah  untuk  digunakan  dalam  proses  implementasi penelitian. Selain itu, tahapan inisialisasi juga mempersiapkan data isian kriteria dari masing-masing alternatif. Tahapan ke-empat adalah implementasi metode Weight Product dengan menggunakan persamaan 1, 2 dan 3 seperti yang telah dijelaskan  pada  pembahasan  sebelumnya.  Selanjutnya  adalah  tahapan  implementasi  metode Borda dimana  hasil  dari metode  WP  akan  digunakan  sebagai  data  pada  metode Borda .  Tahapan  terakhir  yaitu  analisa  hasil  dan  penarikan kesimpulan adalah bagian penjelasan terkait hasil dari penelitian ini.

## 2.2. Metode Weight Product (WP)
Metode Weighted  Product (WP)  menggunakan  perkalian  untuk rating atribut,  dimana  rating  setiap  atribut  harus dipangkatkan  dengan  bobot  atribut  yang  bersangkutan.  Sri  Kusumadewi  dalam  penelitian  [13]  menjelaskan  bahwa prosesnya mirip dengan normalisasi. Metode WP menggunakan teknik perkalian untuk menggunakan perkalian untuk menghubungkan  rating  atribut,  dimana  rating  setiap  atribut  harus  dipangkatkan  dulu  dengan  bobot  atribut  yang bersangkutan[8].  Proses  perhitungan WP  dibagi  menjadi  3 bagian  [14][15], yaitu normalisasi  bobot,  menghitung  nilai vektor S, dan menghitung preferensi nilai vektor V dan dijabarkan sebagai berikut:

## a. Normalisasi Bobot (W)
Bobot awal akan di normalisasi terlebih dahulu sehingga total hasil bobot ternormalisasi Σw=1. Bobot ternormalisasi merupakan bobot setiap kriteria yang dibagi dengan penjumlahan dari semua bobot kriteria. Rumus untuk normalisasi bobot dapat dilihat pada Pers 1 berikut:
𝑤 = 𝑤 𝑗 ∑ 𝑤 𝑗
(pers 1)
dimana: W  = bobot ternormalisasi Wj  = bobot kriteria Σwj = total jumlah seluruh bobot kriteria
Sehingga output yang dihasilkan nantinya berupa bobot setiap kriteria yang sudah ternormalisasi.

## b. Perhitungan Nilai Vektor S
Nilai  vektor  preferensi  S  digunakan  untuk  menormalisasikan  nilai  yang  akan  digunakan  untuk  perhitungan  vektor  V. nilai vektor S dihitung menggunakan rumus pada Pers 2 berikut:
𝑆 =   ∏ (𝑋𝑖𝑗) 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1
(pers 2)
dimana:
Si   = hasil normalisasi keputusan pada alternatif – i, dianalogikan sebagai vektor S
Xij  = nilai kriteria Wj  = bobot kriteria Analisa Masalah Pengumpulan Data Persiapan Data Implementasi Metode Weight Product Implementasi Metode Borda Analisa Hasil & Penarikan Kesimpulan

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 583-592 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
i = nilai alternatif
j = nilai kriteria
n   = jumlah kriteria Σwj = 1
Sehingga output yang dihasilkan nantinya berupa vektor S yang akan digunakan untuk melakukan proses perhitungan untuk mencari vektor V.

## c. Perhitungan Nilai Vektor V
Perhitungan nilai vektor preferensi V dilakukan untuk mendapatkan hasil akhir metode WP menggunakan rumus pada Pers 3 berikut:
𝑉 = ∏ (𝑋𝑖𝑗) 𝑊𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ (𝑋𝑗∗) 𝑊𝑗 𝑛 𝑗=1
(pers 3)
dimana:
Vi   = preferensi alternatif dianalogikan sebagai vektor V Xij  = nilai kriteria W  = bobot kriteria i = nilai alternatif
j = nilai kriteria
n   = banyaknya kriteria *   = banyaknya kriteria yang telah dinilai pada vektor S Sehingga output yang dihasilkan nantinya akan menjadi nilai hasil akhir dari metode WP

## 2.3. Metode Borda
Penelitian Saputra dalam penelitian [16] menjelaskan bahwa metode Borda dianjurkan oleh Jean Charles de Borda pada tahun  1784  sebagai  metode  penghitungan  suara  untuk  pemilu  dalam I  ‘Academie  des  Sciences .  Metode Borda merupakan  metode voting yang  dapat  menyelesaikan  pengambilan  keputusan  kelompok,  dimana  dalam  penerapannya masing-masing decision maker memberikan peringkat berdasarkan alternatif pilihan yang ada, proses pemilihan dalam metode borda ,  masing-masing voter diberikan  alternatif  pilihan.  Di  misalkan  ada  n  kandidat  pilihan.Kandidat  atau alternatif  pertama  diberikan  n  point  oleh voter atau decision  maker [11]. Borda menentukan  pemenang  dengan  cara memberikan  sejumlah  poin  tertentu  untuk  setiap  alternatif  sesuai  dengan  peringkat  yang  diberikan  oleh  tiap  pemilih. Pemenang ditentukan dari jumlah hasil akhir poin tiap alternatif yang dikumpulkan tiap pemilih dengan poin tertinggi yang  terpilih  menjadi  pemenang[13].  Penelitian  [10]  bahwa  metode  ini  digunakan  untuk  melakukan  penggabungkan hasil  analisa  (hasil  analisa WP)  atau perangkingan yang  telah  dilakukan  dari  beberapa  pengambil keputusan  sehingga mendapatkan alternatif yang di rekomendasikan oleh sistem. Borda menghasilkan keputusan tunggal berdasarkan hasil perangkingan  alternatif  pada  keputusan  individu.  Hasil  dari  perangkingan  metode Borda merupakan  rekomendasi alternatif  yang  dihasilkan  oleh  sistem  [17].  Mengacu  pada  penelitian  [18]  sebagai  ilustrasi,  tahapan  metode Bord a secara khusus dapat digambarkan matriks perhitungan borda sebagai berikut:
a. B = [b ij ] nxn adalah Matriks Perhitungan Borda dengan jumlah alternatif sebanyak A = {Ai|i = 1, 2, …, n) dengan nama baris dan nama kolom alternatif.
b. Masukan  pada  b ij pada  baris  i  dan  pada  kolom  j  merupakan  hasil  penjumlahan  dari  sejumlah  suara  dikalikan dengan bobot nilai.
c. Membandingkan alternatif A i dengan Aj dengan jumlah suara.
d. Skor Borda S = {Si|i = 1, 2, …, n} didapatkan dengan menjumlahkan baris dari seluruh alternatif.
e. Ranking Borda dihasilkan dari urutan skor tertinggi berdasarkan skor.

## 2.4. Pengambil Keputusan Kelompok (Decision Makers)
Decision makers yang terlibat pada sistem ini dibagi menjadi 2 (dua). Untuk kriteria yang ditetapkan oleh decision maker (DM) terdapat 9 (Sembilan) kriteria. Kriteria tersebut didapatkan dari Ketua harian Pengprov selaku DM 1 dan Pelatih selaku DM 2.
Tabel 1. Kriteria Pengambilan Keputusan berdaarkan Decision Maker (DM) Kriteria Jenis Kriteria Keterangan Kriteria Decision Maker 1 Geup Cost Geup (Tingkatan  Sabuk)  dipilih  sebagai  kriteria  dikarenakan  tingkatan  sabuk  dapat

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 583-592 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Kriteria Jenis Kriteria Keterangan Kriteria (C11) menentukan  seberapa  aktif  seorang  atlet  dalam  mengikuti  pelaksanaan  ujian  kenaikan tingkat sehingga semakin tinggi tingkatan sabuk yang dimiliki maka semakin baik nilai dari atlet tersebut. Medali (C12) Benefit Medali  dipilih  sebagai  kriteria  dikarenakan  banyaknya  medali  yang  dimiliki  seorang  atlet menunjukkan  bagaimana  kemampuan  yang  dimiliki  atlet  tersebut  saat  berada  di  lapangan sehingga dapat memenangkan tiap kejuaraan yang diikuti. Piagam (C13) Benefit
Piagam  dipilih  sebagai  kriteria  dikarenakan  jumlah  piagam  yang  dimiliki  seorang  atlet menunjukkan  keaktifan  dari  atlet  tersebut  dalam  mengikuti event kejuaraan-kejuaraan sehingga  semakin  banyak  piagam  yang  dimiliki  maka  semakin  banyak  pula  pengalaman atlet tersebut di dalam arena kejuaraan. Tinggi (C21) Benefit
Tinggi  dipilih  sebagai  kriteria  dikarenakan  tinggi  seorang  atlet Taekwondo sangat memengaruhi  jarak  tendangan  yang  dapat  di  lakukan  dan  juga  mengurangi  kemungkinan tendangan musuh yang mengarah ke kepala. Semakin tinggi seorang atlet Taekwondo maka semakin bagus pula nilai atlet tersebut.
Decision Maker 2 Berat (C22) Cost Berat  badan  dipilih  sebagai  kriteria  dikarenakan  berat  badan  merupakan  faktor  yang menentukan atlet akan mengikuti kategori kelas yang akan diikuti pada pertandingan. Push  Up (C23) Benefit
Pushup  dipilih  sebagai  kriteria  karena  psuhup  memiliki  beberapa  manfaat  yang  berguna untuk  atlet Taekwondo diantaranya  yaitu  untuk  meningkatkan  fungsi  otot,  jantung,  serta menjaga tulang punggung tetap lurus.
Sit Up (C24) Benefit Situp  dipilih  sebagai  kriteria  dikarenakan  melatih  otot  perut  sangat  diperlukan  oleh  atlet Taekwondo karena  tendangan  yang  sering  diarahkan  saat  pertandingan  adalah  di  bagian badan  terutama  perut  sehingga  perlu  melatih  otot  perut  untuk  dapat  menahan  tendangan yang mengarah pada perut. Balke (C25) Benefit Balke dipilih  sebagai  kriteria  dikarenakan  balke  merupakan  metode  test  lari  yang  dapat mengukur kebugaran atlet dan membentuk jantung serta nafas dari seorang atlet. Usia (C26) Cost Usia  dipilih  sebagai  kriteria  dikarenakan  semakin  muda  usia  seorang  atlet  maka  proses pembentukan atlet tersebut semakin mudah hal itu dikarenakan faktor fisik serta mental.

## 2.5. Kriteria Pengambilan Keputusan
Kriteria  yang  digunakan  oleh  masing-masing  pengambil  keputusan  dapat  dilihat  pada  tabel  1.  Dimana  pada  tabel tersebut  diperlihatkan  bahwa  untuk  pengambil  keputusan  1  ( decision  maker 1)  memiliki  3  kategori  yang  akan  diisi sesuai dengan alternatif, sedangkan pengambil keputusan 2 ( decision maker 2) memiliki 6 kategori yang berbeda yang akan  diisi  sesuai  dengan  hasil  pengamatan  lapangan  pelatihan.  Dari  2  (dua)  tabel  diatas  menunjukkan  bahwa  atribut yang dimiliki oleh kriteria ada 2 (dua) yaitu benefit atau cost dimana benefit menunjukkan bahwa semakin tinggi nilai kriteria tersebut maka semakin tinggi pula nilai kriteria tersebut. Sedangkan cost menunjukkan bahwa semakin rendah nilai kriteria tersebut maka semakin tinggi nilai kriteria tersebut. Selanjutnya, pembagian kategori divisi laki-laki pada olahraga Taekwondo sesuai yang tercantum pada World Weight categories [19] dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Kategori Pembagian Kelas Laki-laki sesuai Berat Badan
Kategori Keterangan Inisialisasi Dibawah 54 kg Tidak melebihi 54 kg U54 Dibawah 58 kg Diatas 54 kg & tidak lebih dari 58 kg U58 Dibawah 63 kg Diatas 58 kg & tidak lebih dari 63 kg U63 Dibawah 68 kg Diatas 63 kg & tidak lebih dari 68 kg U68 Dibawah 74 kg Diatas 68 kg & tidak lebih dari 74 kg U74 Dibawah 80 kg Diatas 74 kg & tidak lebih dari 80 kg U80 Dibawah 87 kg Diatas 80 kg & tidak lebih dari 87 kg U87 Diatas 87 kg Diatas 87 kg O87

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 583-592 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data alternatif yang digunakan adalah data atlet Taekwondo provinsi NTB yang diseleksi untuk penyeleksian atlet PPLP Taekwondo provinsi NTB. Data yang digunakan berjumlah 30 data alternatif yang dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Data Penilaian Alternatif pada masing-masing Kriteria No. Registe r Nama Alternatif Inisiali sasi Altern atif DM1 DM2 Geu p Me dali Pia gam Tinggi Badan Berat Badan Push Up Sit Up Bal ke Usi a C11 C12 C13 C21 C22 C23 C24 C25 C26 R0001 Udo Ma ******* A01 2 11 16 173 63 40 51 51 19 R0002 Lalu Her******* A02 7 1 4 167 55 32 31 32 18 R0003 La Dzun******* A03 7 4 5 173 61 38 41 38 23 R0004 Maman ******* A04 2 7 11 163 50 38 32 37 17 R0005 Wanda S******* A05 2 4 6 178 58 35 30 37 23 R0006 Tri Rizk ******* A06 2 2 6 163 56 42 38 52 18 R0007 Sandika ******* A07 2 3 8 168 57 40 41 51 20 R0008 M. Pir********* A08 7 1 1 166 58 30 35 32 18 R0009 Deri Agu ****** A09 1 10 20 168 58 48 52 49 20 R0010 Abi Mas'******* A10 3 1 3 167 61 33 32 30 21 R0011 Zaenul ******** A11 4 1 3 162 56 21 25 31 18 R0012 Raden H******* A12 1 5 12 177 74 35 32 51 23 R0013 Nizar Lu******* A13 1 7 11 177 56 35 31 42 22 R0014 Habib A******* A14 2 13 22 158 52 51 49 55 20 R0015 Triono C******* A15 6 2 3 178 61 31 28 30 22 R0016 Enno S******** A16 4 1 5 176 52 35 40 38 22 R0017 Jihad M******** A17 3 4 8 166 56 36 34 40 20 R0018 Rosaldy ******* A18 9 2 2 164 68 43 41 42 24 R0019 Lalu Nur****** A19 1 14 25 166 55 30 50 56 22 R0020 Ejo Dwi ******* A20 2 1 3 168 57 34 31 33 21 R0021 M. Zulf******** A21 5 3 7 168 55 35 32 49 19 R0022 Yosep S******** A22 5 3 6 170 64 36 31 52 23 R0023 Rahmat ******* A23 3 4 6 165 55 33 31 49 22

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 583-592

## ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online)
Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
No. Registe r Nama Alternatif Inisiali sasi Altern atif DM1 DM2 Geu p Me dali Pia gam Tinggi Badan Berat Badan Push Up Sit Up Bal ke Usi a C11 C12 C13 C21 C22 C23 C24 C25 C26 R0024 L. Zain******** A24 2 3 7 167 56 38 35 42 24 R0025 Harjo ********* A25 1 28 35 170 59 30 45 58 24 R0026 Aby Fi********* A26 1 8 13 164 52 32 29 57 21 R0027 Rivaldi******* * A27 2 2 5 167 52 28 30 38 17 R0028 Lalu I********* A28 1 18 23 183 65 50 60 51 19 R0029 Muha******** * A29 6 1 3 166 52 30 27 40 22 R0030 Muha******** * A30 6 2 6 170 57 48 45 59 24
Tabel  3  memperlihatkan  inisialisasi  nama  atlit  untuk  memudahkan  proses  perhitungan  dan  juga  memperlihatkan penilaian alternatif terhadap kriteria penilaian sesuai decision maker (DM) 1 dan 2.  Tahapan selanjutnya adalah tahapan perhitungan  pada  metode  WP  seperti  yag  ditampilkan  di  gambar  4,  dimana  nilai  bobot  masing-masing  kriteria dinormalisasikan  terlebih  dahulu  sebelum  perhitungan  nilai  S  dan  nilai  V.  Normalisasi  bobot  dilakukan  sesuai  dari kelompok kriteria pada DM1 dan DM2 dengan menggunakan rumus persamaan 1 (pers 1).
Tabel 4. Normalisasi Bobot (W) Decision Maker Bobot Kriteria Inisialisasi Keterangan Bobot Normalisasi Bobot (W) Ketua Harian (DM1) 40% Geup C11 Cost 15 0.15 Medali C12 Benefit 35 0.35 Piagam C13 Benefit 50 0.50 Pelatih (DM2) 60% Tinggi C21 Benefit 80 0.27 Berat C22 Cost 20 0.07 Push Up C23 Benefit 30 0.10 Sit Up C24 Benefit 40 0.13 Balke C25 Benefit 60 0.20 Usia C26 Cost 70 0.23
Tahapan selanjutnya yang dilaksanakan adalah perhitungan nilai vektor S dengan menggunakan rumus persamaan 2  (pers  2),  perhitungan  nilai  vektor  V  dengan  menggunakan  rumus  persamaan  3  (pers  3)  dan  Perhitungan  dengan Metode Borda dengan menggunakan rumus persamaan x (pers x). Ketiga perhitungan tersebut dapat dilihat pada tabel 5. Hasil daripada perhitungan metode Borda dengan penjumlahan nilai kedua metode tersebut menghasilkan nilai akhir yang dapat diurutkan dalam perangkingan yang juga dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan Nilai Vektor S, Perhitungan Nilai Vektor V dan Perhitungan dengan Metode Borda Alter natif Nilai S Nilai V Rangking WP Bobot Borda Nilai Borda Borda DM1 & DM2 Pera ngkin gan DM1 DM2 DM1 DM2 DM 1 DM 2 DM 1 DM 2 DM1 DM2 A01 7.22 10.54 0.045 0.034 6 3 25 28 1.12 0.95 2.074 6 A02 3.75 10.18 0.023 0.033 24 27 7 4 0.16 0.13 0.294 26 A03 4.61 10.34 0.029 0.033 19 16 12 15 0.34 0.50 0.844 20 A04 6.19 10.26 0.039 0.033 10 22 21 9 0.81 0.30 1.107 13 A05 4.98 10.29 0.031 0.033 14 21 17 10 0.53 0.33 0.858 19 A06 4.63 10.45 0.029 0.034 18 9 13 22 0.37 0.74 1.114 12 A07 5.20 10.46 0.032 0.034 12 8 19 23 0.61 0.78 1.390 10

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 583-592 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Alter natif Nilai S Nilai V Rangking WP Bobot Borda Nilai Borda Borda DM1 & DM2 Pera ngkin gan DM1 DM2 DM1 DM2 DM 1 DM 2 DM 1 DM 2 DM1 DM2 A08 2.75 10.19 0.017 0.033 30 25 1 6 0.02 0.20 0.214 28 A09 7.71 10.53 0.048 0.034 5 4 26 27 1.25 0.92 2.163 5 A10 3.58 10.15 0.022 0.033 26 29 5 2 0.11 0.07 0.177 29 A11 3.54 10.04 0.022 0.032 27 30 4 1 0.09 0.03 0.121 30 A12 6.22 10.42 0.039 0.034 9 10 22 21 0.85 0.70 1.556 8 A13 6.29 10.35 0.039 0.033 8 15 23 16 0.90 0.53 1.434 9 A14 8.05 10.51 0.050 0.034 4 5 27 26 1.35 0.88 2.232 4 A15 3.77 10.17 0.023 0.033 23 28 8 3 0.19 0.10 0.286 27 A16 4.05 10.36 0.025 0.033 22 14 9 17 0.23 0.57 0.794 21 A17 5.30 10.29 0.033 0.033 11 20 20 11 0.66 0.36 1.024 16 A18 3.41 10.34 0.021 0.033 29 17 2 14 0.04 0.47 0.508 23 A19 8.52 10.49 0.053 0.034 3 7 28 24 1.48 0.81 2.295 3 A20 3.63 10.19 0.023 0.033 25 26 6 5 0.14 0.16 0.300 24 A21 4.90 10.38 0.030 0.033 16 12 15 19 0.46 0.64 1.093 14 A22 4.70 10.39 0.029 0.033 17 11 14 20 0.41 0.67 1.079 15 A23 4.92 10.33 0.031 0.033 15 18 16 13 0.49 0.43 0.923 18 A24 5.02 10.31 0.031 0.033 13 19 18 12 0.56 0.40 0.960 17 A25 10.13 10.49 0.063 0.034 1 6 30 25 1.89 0.84 2.735 1 A26 6.68 10.38 0.042 0.033 7 13 24 18 1.00 0.60 1.599 7 A27 4.41 10.24 0.027 0.033 21 23 10 8 0.27 0.26 0.538 22 A28 8.55 10.67 0.053 0.034 2 1 29 30 1.54 1.03 2.574 2 A29 3.50 10.21 0.022 0.033 28 24 3 7 0.07 0.23 0.295 25 A30 4.49 10.57 0.028 0.034 20 2 11 29 0.31 0.99 1.294 11 Tabel 6. Hasil Perangkingan 10 Nilai Tertinggi Peringkat Alternatif Nama 1 A25 Harjo S********* 2 A19 Lalu Nurs******* 3 A14 Habib Ah******* 4 A09 Deri Agus ****** 5 A26 Aby Fir********* 6 A28 Lalu In********* 7 A01 Udo Mah ******* 8 A04 Maman Fi******* 9 A07 Sandika N******* 10 A06 Tri Rizki *******
Hasil perangkingan dalam peringkat 10 besar dapat dilihat pada tabel 6. Berdasarkan tabel 6 tersebut dapat dilihat nama  sesuai  dengan  inisialisasi  alternatif.  Hasil  ini  daat  digunakan  oleh Decision  Maker 1  dan  2  untuk  menentukan pilihan  atlet  yang  akan  dikirimkan  ke  Pusat  Pendidikan  Latihan  Pelajar  (PPLP)  Nusa  Tenggara  Barat.  Namun mengingat  adanya  pembagian  kelas  kategori  divisi  sesuai  berat  badan  sehingga  pembagian  data  disesuaikan  dengan kelas berat badan calon atlit seperti yang ditampilkan pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Perangkingan 10 Nilai Tertinggi
Kategori Peringkat Keseluruhan Peringkat Kategori Alternatif Nama Berat Badan U54 3 2 A14 Habib Ah******* 52 5 1 A26 Aby Fir********* 52 8 2 A04 Maman Fi******* 50

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 583-592 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Kategori Peringkat Keseluruhan Peringkat Kategori Alternatif Nama Berat Badan 16 3 A16 Enno Sya******** 52 21 4 A27 Rivaldi ********* 52 27 5 A29 Muham********* 52 U58 2 1 A19 Lalu Nurs******* 55 4 3 A09 Deri Agus ****** 58 9 4 A07 Sandika N******* 57 10 5 A06 Tri Rizki ******* 56 11 6 A21 M. Zulfa******** 55 12 7 A13 Nizar Luk******* 56 13 8 A30 Muham********* 57 14 9 A23 Rahmat H******* 55 15 10 A24 L. Zainu******** 56 17 11 A17 Jihad Ma******** 56 19 12 A20 Ejo Dwi J******* 57 22 13 A05 Wanda Sa******* 58 23 14 A02 Lalu Herp******* 55 24 15 A08 M. Pirm********* 58 30 16 A11 Zaenul Ha******* 56 U63 1 1 A25 Harjo S********* 59 7 2 A01 Udo Mah ******* 63 20 3 A03 La Dzunn******* 61 28 4 A10 Abi Mas'u******* 61 29 5 A15 Triono Ca******* 61 U68 6 1 A28 Lalu In********* 65 18 2 A22 Yosep S********* 64 25 3 A18 Rosaldy********* 68 U74 26 1 A12 Raden Ha******* 74 U80 - - - - - U87 - - - - - O87 - - - - -
Dapat  dilihat  pada  tabel  7  bahwa  jumlah  alternatif  yang  masuk  dalam  kategori  kelas  berat  badan  menyesuaikan urutan perangkingan tidak merata. Jumlah alternatif pada beberapa kelas kategori lebih banyak dan pada kategori U74 hanya  memiliki  1  alternatif  calon  atlit  yang  akan  diberangkatkan.  Lalu,  pada  kategori  U80,  U87  dan  O87  tidak  ada alternatif. Sedangkan, jumlah alternatif terbanyak adalah pada kelas kategori U58 sebanyak 15 alternatif calon atlit. Hal ini  memberikan  informasi  lebih  kepada Decision  Maker untuk  mengambil  keputusan  dengan  lebih  informatif  terkait dengan pemilihan calon atlit Taekwondo .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian maka dapat disimpulkan bahwa hasil perangkingan terhadap permasalahan pemilihan atlit pada cabang olah raga Taekwondo dengan dua pengambilan keputusan dapat dilaksanakan dengan menggunakan metode  WP  dan Borda .  Hasil  implementasi  metode  menghasilkan  urutan  perangkingan  sesuai  kategori  penilaian. Dimana dari 8 kelas kategori berdasarkan berat badan, 5 kelas kategori memiliki pilihan calon sesuai dengan kelas berat dan  urutan  dari  penilaian.  Sehingga  diharapkan  hasil  dari  penelitian  memberikan  informasi  sebagai  pendukung pengambilan  keputusan  oleh  pada decisions  makers .  Pengembangan  aplikasi  dibutuhkan  dengan  rancangan  serta implemetasi  aplikasi  yang  dapat  membantu  pengambil  keputusan  untuk  mengambil  keputusan  dengan  efektif  dan efisien.  Pengembangan  aplikasi mobile sangat  diharapkan  agar  sistem  lebih  mudah  digunakan  dimana  saja  dan kapan saja dengan menggunakan telepon genggam. Diharapkan adanya pengembangan metode yang lebih bervariasi dan lebih efektif.

## DAFTAR PUSTAKA

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 583-592 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
[1] H. A.  Hidayat  and  I.  Subagio,  “ANALISIS  BUTIR  TES  FISIK ATLET  TAEKWONDO  PUSLATDA  JAWA TIMUR,” 2019.
[2] E.  Putri,  Suryatiningsih,  and  W.  Muhamad,  “Web-Based  Application  of  Members  Data  Processing  and Activities Information Taekwondo Indonesia in Cimahi,” in e-Proceeding of Applied Science , 2017, vol. 3, no. 3, pp. 1472–1480.
[3] J.  R.  Jagtiani,  “History  of  Taekkwondo :  A  Korean  Martial  Art  in  Modern  Times,” The  Seoul  Times ,  2022. https://theseoultimes.com/.
[4] Hendra,  “Sejarah  Perkembangan  Taekwondo,” Pengurus  Besar  Taekwondo  Indonesia  (PBTI) ,  2013. https://pbti.info/1/index.php/id/tentang-pbti-1/sejarah.
[5] N.  H.  Cahyana,  F.  H.  Mawardana,  and  R.  I.  Perwira,  “Decision  Support  System  Assessing  Feasibility Taekwondo Athlete (UPN ‘VETERAN’ Yogyakarta),” in Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Kedirgantaraan : Peran Teknologi untuk Revitalisasi Bandara dan Transportasi Udara , 2019, vol. 5, pp. 275– 282, doi: 10.28989/senatik.v5i0.341.
[6] A. Hidayat, R. F. Malik, and S. Nurmaini, “Group Decision Support System (GDSS) dengan Metode Entropy untuk Menentukan Prioritas Antrian Layanan Rumah Sakit Menggunakan Multiple Channel Model (M/M/s),” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 114–125, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.342.
[7] Bayu Thomi Rizal, Habibie, and D. Surjadi,  “Selection Profile of Student Training Education Center (PPLP) Taekwondo  Athletes,  Southeast  Sulawesi  Province  2021,” JUARA    J.  Olahraga ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  104–115, 2021, doi: 10.33222/juara.v7i1.1417.
[8] A.  Gunawan,  R.  Sadariawati,  M.  Si,  I.  Meiriska,  and  S.  K.  M.  Kom,  “Atlet  Panah  Di  Koni  Provinsi  Sumsel Dengan Menggunakan Metode Weighted Product.”
[9] Fitriyani, B. Adiwinoto, E. Helmud, A. A. Alkodri, and Anisah, “GDSS Penilaian Kinerja Pada ISB Atma Luhur Menggunakan Metode SAW dan Borda,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 11, no. 1, pp. 136–141, 2022, doi: 10.32736/sisfokom.v11i1.1382.
[10] A.  G. Arliana  and A. A.  Soebroto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelompok  Untuk  Penilaian  Kinerja  Unit Perusahaan  Menggunakan  Metode  TOPSIS  dan  Borda  (  Studi  Kasus :  Perum  Jasa  Tirta  1  Malang  ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 12, pp. 7348–7356, 2018.
[11] A.  Mauko,  M.  B,  and  P.  Sugiartawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelompok  pemilihan  Saham  LQ45 dengan menggunakan metode AHP, Promethee dan BORDA,” J. Sist. Inf. dan Komput. Terap. Indones. , vol. 1, no. 1, pp. 25–34, 2018, doi: 10.33173/jsikti.6.
[12] Y.  Sonatha,  M.  Azmi,  and  I.  Rahmayuni,  “Group  Decision  Support  System  Using  AHP,  Topsis  and  Borda Methods for Loan Determination in Cooperatives,” Int. J. Informatics Vis. , vol. 5, no. 4, pp. 372–379, 2021, doi: 10.30630/JOIV.5.4.640.
[13] N.  M.  Sidiq  and  A.  Wardhana,  “Analysis  and  Design  of  Decision  Support  System  for  Improving  School Education Quality Case Study: SMK Aero Dirgantara Islamic Village,” Int. J. Comput. Sci. Mob. Comput. , vol.
7, no. 4, pp. 97–108, 2018, [Online]. Available:
https://www.academia.edu/download/56426644/V7I4201821.pdf.
[14] N. Nurjannah, Z. Arifin, and D. M. Khairina, “Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Sepeda Motor Dengan Metode Weighted Product,” J. Inform. Mulawarman , vol. 10, no. 2, pp. 2–6, 2015.
[15] A.  Fitriyani,  R.  Komarudin, Y.  I.  Maulana,  and A.  Haidir,  “Penerapan  Metode  Weighted  Product  (WP)  Pada Pemilihan Supplier Kimia Terbaik PT. Mayer Indah Indonesia Bogor,” Bianglala Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 36– 43, 2020, doi: 10.31294/bi.v8i1.8106.
[16] Y. Windriono, R. K. Dewi, and L. Fanani, “Pengembangan Aplikasi Rekomendasi Kolam Renang menggunakan Metode Topsis Borda,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 8, pp. 3332–3338, 2021.
[17] E.  Satriani,  Ilhamsyah,  and  R.  P.  Sari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelompok  Penerima  Zakat  Program Pendidikan dengan Metode SAW dan Borda,” J. Komput. dan Apl. , vol. 07, no. 02, pp. 71–81, 2019.
[18] Mochamad Nasir, B. Surarso, and G. Vincent, “Metode Topsis dan Borda dalam Sistem Pendukung Kelompok Seleksi Personil,” in Senapati , 2015, pp. 128–133.
[19] W. T. Federation, “Competition rules and Interpretation,” in World Taekwondo , 2019, p. 56.