## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 488 - 500 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1066 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Implementasi Sistem Pendukung Keputusan dalam menentukan Kecamatan Terbaik Menggunakan Algoritma Entropy dan Additive
Ratio Assessment (ARAS)
Andi Ernawati, Ayu Ofta Sari, Siti Nurhaliza Sofyan, Ananda Aulia, Zulham Sitorus, Khairul Fakultas Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi, Universitas Pembangunan Panca Budi Medan , Medan, Indonesia Email: aernawati296@gmail.com, ayuofta2849@gmail.com, sitinurhalizas102@gmail.com, anandaaulia30@gmail.com, zulhamsitorus@gmail.com Email Penulis Korespondensi: aernawati296@gmail.com
Abstrak −Dalam konteks pengembangan wilayah dan pengambilan keputusan terkait penentuan Kecamatan terbaik, penggunaan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan penerapan algoritma Entropy dan Additive Ratio Assessment (ARAS) menjadi suatu pendekatan yang sangat penting. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengusulkan dan mengimplementasikan metode yang memanfaatkan algoritma Entropy untuk mengevaluasi bobot kriteria serta ARAS untuk meranking  Kecamatan-Kecamatan berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Pendekatan  ini  memulai  proses  dengan  identifikasi  kriteria  yang  relevan  untuk menentukan  Kecamatan  terbaik  dalam  suatu  wilayah.  Selanjutnya,  algoritma  Entropy  digunakan  untuk  mengukur  tingkat kepentingan atau bobot relatif dari setiap kriteria yang telah ditetapkan. Langkah ini membantu dalam menilai seberapa informatif setiap kriteria dalam proses pengambilan keputusan terkait penentuan Kecamatan terbaik.
Setelah penentuan bobot kriteria dengan menggunakan Entropy, pendekatan berlanjut dengan penerapan metode ARAS. ARAS digunakan  untuk  melakukan  perankingan  Kecamatan-Kecamatan  berdasarkan  nilai  yang  telah  dinormalisasi  dari  kriteria  yang telah ditetapkan sebelumnya. Proses normalisasi data dilakukan untuk menjamin validitas perbandingan antar Kecamatan. Hasil akhir dari pendekatan ini adalah peringkat Kecamatan-Kecamatan yang mengindikasikan Kecamatan terbaik berdasarkan kriteria yang dipertimbangkan. Metode ini diuji coba dalam sebuah studi kasus dengan menggunakan dataset yang melibatkan sejumlah kriteria  yang  relevan  untuk  menilai  potensi  pembangunan  Kecamatan.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  penggunaan algoritma Entropy dan ARAS dalam Sistem Pendukung Keputusan memberikan kerangka kerja yang efektif dan informatif bagi pengambil  keputusan  dalam  menentukan  Kecamatan  terbaik.  Kesimpulannya,  pendekatan  ini  memberikan  landasan  yang  solid untuk  mendukung  proses  pengambilan  keputusan  yang  lebih  efektif  dan  tepat  dalam  pengembangan  wilayah  berbasis  kriteria yang terdefinisi dengan jelas.
Kata Kunci: Kecamatan; Labuhanbatu; SPK; Entropy dan Additive Ratio Assessment (ARAS)
Abstract– In  the  context  of  regional  development  and  decision  making  related  to  determining  the  best  village,  the  use  of  a Decision Support System (DSS) with the application of the Entropy and Additive Ratio Assessment (ARAS) algorithms is a very important approach. The main objective of this research is to propose and implement a method that utilizes the Entropy algorithm to  evaluate  criteria  weights  and  ARAS  to  rank  villages  based  on  predetermined  criteria.  This  approach  begins  the  process  by identifying relevant criteria to determine the best village in an area. Next, the Entropy algorithm is used to measure the level of importance or relative weight of each predetermined criterion. This step helps in assessing how informative each criterion is in the decision-making process regarding determining the best Village.
After determining the criteria weights using Entropy, the approach continues with the application of the ARAS method. ARAS is used to rank villages based on normalized values from previously determined criteria. The data normalization process is carried out to ensure the validity of comparisons between villages. The final result of this approach is a ranking of villages indicating the best  villages  based  on  the  criteria  considered.  This  method  was  tested  in  a  case  study  using  a  dataset  involving  a  number  of relevant  criteria  for  assessing  village  development  potential.  Experimental  results  show  that  the  use  of  the  Entropy  and  ARAS algorithms in the Decision Support System provides an effective and informative framework for decision makers in determining the best Village. In conclusion, this approach provides a solid foundation to support a more effective and precise decision-making process in regional development based on clearly defined criteria.
Keywords: Village; Labuhanbatu; SPK; Entropy and Additive Ratio Assessment (ARAS)

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  upaya  pengembangan  dan  pembangunan  suatu  wilayah,  penentuan  Kecamatan  terbaik  menjadi  sebuah aspek krusial yang memerlukan analisis mendalam. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menjadi sarana yang sangat berguna dalam membantu pengambil keputusan untuk menyeleksi Kecamatan terbaik dalam konteks pembangunan wilayah.  Dalam  konteks  ini,  penggunaan  algoritma  seperti  Entropy  dan  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS) memiliki peranan penting dalam proses penilaian dan pengambilan keputusan.
Kabupaten Labuhanbatu dengan Ibukotanya Rantauprapat memiliki luas wilayah 922.318 Ha (9.223,18 KM2) atau setara dengan 12,87% dari luas Wilayah Propinsi Sumatera Utara. Sebagai Kabupaten terluas kedua setelah Kabupaten Tapanuli Selatan, Kabupaten Labuhanbatu memiliki sembilan kecamatan dan 98  Kecamatan [1]. Menurut Peraturan Pemerintah Nomor 72 Tahun 2005 tentang Kecamatan, disebut bahwa Kecamatan adalah kesatuan masyarakat hukum yang memiliki batas-batas wilayah yang berwenang untuk mengatur dan mengurus kepentingan masyarakat setempat, berdasarkan  asal  usul  dan  adat  istiadat setempat  yang  diakui  dan  dihormati  dalam  sistem  pemerintahan  Negara Kesatuan  Republik  Indonesia.  Berbagai  motivasi penilaian  dilaksanakan  pemerintah  pada  masyarakat  Kecamatan

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 488 - 500 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1066 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
guna memacu percepatan pembangunan yang merata. Keberhasilan Kecamatan didukung penuh seluruh masyarakat dengan perangkat Kecamatan[2]
Entropy  digunakan  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  menilai  dan  mengukur  tingkat  kepentingan  atau bobot  relatif  dari  setiap  kriteria  yang  digunakan  dalam  menentukan  Kecamatan  terbaik.  Melalui  perhitungan Entropy,  kita  dapat  mengevaluasi  seberapa  informatif  atau  relevan  suatu  kriteria  dalam  konteks  pengambilan keputusan.  Dalam  konteks  pemilihan  Kecamatan  terbaik,  algoritma  Entropy  membantu  dalam  mengidentifikasi kriteria  yang  paling  berpengaruh  serta  memberikan  bobot  yang  sesuai  bagi  kriteria-kriteria  tersebut.  [5]-[6]-[7]. Implementasi  Entropy  dalam  SPK  untuk  menentukan  Kecamatan  terbaik  melibatkan  langkah-langkah  seperti identifikasi  kriteria  yang  relevan,  pengumpulan  data,  perhitungan  bobot  relatif  dari  setiap  kriteria,  dan  mengukur tingkat Entropy untuk menentukan tingkat informatif dari setiap kriteria.
ARAS  merupakan  suatu  metode  dalam  SPK  yang  digunakan  untuk  melakukan  perankingan  atau  pemeringkatan alternatif  berdasarkan  nilai  yang  telah  dinormalisasi  dari  setiap  kriteria.  Setelah  proses  perhitungan  bobot  kriteria menggunakan  Entropy,  ARAS  membantu  dalam  menentukan  Kecamatan  terbaik  dengan  membandingkan  nilai relatif  dari  setiap  Kecamatan  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan.  [4]-[8].  Implementasi  ARAS  dalam menentukan Kecamatan terbaik melibatkan normalisasi data, mengalikan bobot kriteria dengan nilai-nilai yang telah dinormalisasi,  serta  menjumlahkan  nilai-nilai  tersebut  untuk  setiap  Kecamatan.  Kecamatan  dengan  nilai  total tertinggi dianggap sebagai Kecamatan terbaik dalam konteks kriteria yang telah ditetapkan.
Penerapan Sistem Pendukung Keputusan dengan memanfaatkan algoritma Entropy dan Additive Ratio Assessment (ARAS)  merupakan pendekatan  yang  kuat dan efektif dalam  menentukan  Kecamatan terbaik. Melalui penggunaan algoritma  Entropy,  kepentingan  dari  setiap  kriteria  dapat  diukur,  sementara  ARAS  membantu  dalam  meranking Kecamatan  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Dengan  demikian,  penerapan  kedua  algoritma  ini memungkinkan pengambil keputusan untuk membuat keputusan yang lebih informatif dan tepat dalam menentukan Kecamatan terbaik untuk berbagai keperluan pembangunan dan pengembangan wilayah.
Berdasarkan penelitian terdahulu yang dapat dimanfaatkan sebagai acuan pada penelitian ini antara lain yaitu pada. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rima  Tamara  Aldisa  tahun  2022  membahas  mengenai  Analisis  Perbandingan Metode ROC-WASPAS dan Entropy-WASPAS dalam Keputusan Pemberian Reward Kinerja Pegawai Hotel ROC- WASPAS menghasilkan alternatif terbaik dengan nilai 2.958, sedangkan kombinasi menggunakan metode Entropy- WASPAS menghasilkan nilai 2.968. [6]
Penelitian yang dilakukan oleh andi ernawati tahun 2022 membahas tentang Penerapan Algoritma Entropy Dan Aras Menentukan  Penerima  Beasiswa  Mahasiswa  Berprestasi  Di  Pemerintah  Kabupaten  Labuhanbatu  dengan  hasil mengindetipikasi 5 mahasiswa yang berhak menerima bantuan dan 5 tidak menerima bantuan. [3] Penelitian di lakukan Saidah Rizki Tanjung, Mesran, Sarwandi, Meryance V Siagian, Tahun 2021 tetang Penerapan Metode  COPRAS  dan  ENTROPY  dalam  Pemilihan  Anggota  Badan  Pengawas  Pemilihan  Umum  (BAWASLU) dengan hasil merengking 10 tertinggi untuk dijadikan acuan. [4]
Peneliti  yang  di  lakukan  Alex  Rizky  Saputra1,  Supriatin  tahun  2022  dengan  judul  implementasi  Algoritma ARASPada SPKuntuk Menentukan Peringkat Dosen Terbaik dengan hasil teradapat 5 dosen dengan nilai tertinggi. [9]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Tahapan Penelitian
Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Pengolahan Data dengan Metode Entropy dan ARAS Kesimpulan dan saran Gambar 2.1. Tahapan Penelitian
1. Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  dilakukan  untuk  menjelaskan  dan  mendefenisikan  masalah-masalah yang dihadapi. Pada tahap ini juga dicari solusi atas masalah tersebut.
2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mencari  penelitian-penelitian  terdahulu  yang  pernah dilakukan untuk mendukung penyelesaian masalah yang dihadapi.
3. Pengolahan data dengan entropy dan aras
Pengolahan  data  ini  di  lakukukan  disaat  data  sudah  terkumpul  dan  dilakukan  pengujian dengan metode entropy dan aras

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 488 - 500 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1066 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
4. Kesimpulan dan Saran
Disini  penulis  menyimpulkan  dari  hasil  penelitain  yang  ada  dan  memberikan  saran  yang tebaik.

## 2.2 Algoritma
Algoritma  adalah  urutan  langkah-langkah  logis  penyelesaian  masalah  yang  disusun  secara  sistematis  dan  logis”. Kata Logis adalah kunci dari algoritma. Langkah-langkah didalam algoritma wajib/harus logis dan dapat  ditentukan nilanya benar dan salah.  Dalam  beberapa  konteks  algoritma  adalah  urutan  langkah-langkah  yang  spesifikasi  dalam melaksanakan pekeraan tertentu[3]-[10]-[11]
Algoritma  adalah  langkah  -  langkah  dalam  menyelesaikan  masalah,  sedangkan  program  adalah  realisasi  dari algoritma  dalam  bahasa  pemrograman.  Program  ditulis  dalam  bahasa  pemrograman  dan  kegiatan  membuat  program disebut pemrograman  (programming).  Orang/user  yang  menulis  coding/program  disebut  pemrogram  (programmer). Setiap  langkah Pada  program  disebut  instruksi.  Instruksi  yang  menjadi  penghubung  dari  kode  dan  sistem  ini  yang bertanggung jawab untuk memberikam informasi yang tepat untuk dieksekusi.
Menurut para ahli defenisi algoritma adalah yaitu:[4]
Algoritma  adalah  urutan  langkah-langkah  logis  penyelesaian  masalah  yang  disusun  secara  sistematis  dan  logis”. Kata  logis  merupakan  kata  kunci  dalam  algoritma.  Langkah-langkah  dalam  algoritma  harus  logis  dan  harus  dapat ditentukan  bernilai  salah  atau  benar.  Dalam  beberapa  konteks,  algoritma  adalah  spesifikasi  urutan  langkah  untuk melakukan pekerjaan tertentu.[12]-[13]
Entropy adalah salah satu besaran termodinamika yang mengukur energi dalam sistem per satuan temperatur yang tak dapat  digunakan  untuk  melakukan  usaha.  Penjelasan  secara  umum  dari  entropy  adalah  (menurut  hukum termodinamika),  entropy  dari  sebuah  sistem  tertutup  selalu  naik  dan  pada  kondisi  transfer  panas,  energi  panas berpindah dari komponen yang bersuhu lebih tinggi ke komponen yang bersuhu lebih rendah. [2] Berikut  merupakan  langkah-langkah  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  ARAS  [10]  :  Langkah  1: Pembentukan Decision Making Matrix
𝑋 01 = [ 1 𝑋 0 𝑗 𝑋𝑖𝑗 ⋯ ⋯ 𝑋 0 𝑛 𝑋𝑖𝑛 ] ( 𝑖 = 0, m;  … 𝑗 = 1, n ) (1)
⋮ 𝑋𝑛 1 ⋮ 𝑋𝑚𝑗 ⋱ ⋯ ⋮ 𝑋𝑚𝑛
Dimana m = jumlah alternatif n = jumlah kriteria
xij = nilai performa dari alternatif i terhadap kriteria j x0j = nilai optimum  dari kriteria j Jika nilai optimal kriteria j( 𝑋 0 𝑗 )tidak diketahui, maka:
X0j = 𝑀𝑎𝑥 . 𝑋𝑖𝑗 . 𝑖𝑓 𝑀𝑎𝑥 . 𝑋𝑖𝑗 𝑖𝑠 𝑝𝑟𝑒𝑓𝑎𝑟𝑎𝑏𝑙𝑒 (2) 𝑖 𝑖
Xoj = 𝑀𝑖𝑛 . 𝑋𝑖𝑗 , 𝑖𝑓 𝑀𝑖𝑛 . 𝑋𝑖𝑗 𝑖𝑠 𝑝𝑟𝑒𝑓𝑎𝑟𝑎𝑏𝑙𝑒 (3) 𝑖 𝑖
Langkah  2:  Penormalisasian  matriks  keputusan  untuk  semua  kriteria  Jika  kriteria  binefical  maka  dilakukan penormalisasian sebagai berikut :
Xij * = ∑ 𝑚𝑋𝑖𝑗𝑋𝑖𝑗
(4)
𝑖 =0
Dimana Xij* adalah nilai normalisasi
Jika kriteria Non-Binefical maka normalisasi sebagai berikut :
Tahap 1: Xij*= 1 (5) 𝑋𝑖𝑗 Tahap 2: Xij* = ∑ 𝑚𝑖 = 𝑋𝑖𝑗 0 𝑋𝑖𝑗∗ ∗ (6)
Langkah 3: Menentukan nilai bobot matriks yang sudah dinormalisasi
D=[ 𝑑𝑖𝑗 ] 𝑚𝑥𝑛 = 𝑟𝑖𝑗 . 𝑊𝑗
(4)
Dimana Wj= Bobot j Langkah 4: Menentukan nilai dari fungsi nilai optimalisasi (Si)

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 488 - 500 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1066 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Si =∑ 𝑛𝑗 =1 𝑑𝑖𝑗 ; ( 𝑖 = 1,2 … , 𝑚 : 𝑗 = 1,2 … , 𝑛 ) (5)
Dimana  Si  nilai  fungsi  optimalisasi  alternative  i.  Nilai  terbesar  adalah  nilai  yang  terbaik,  dan  nilai  yang  paling sedikit adalah nilai yang terburuk. Dengan memperhitungkan proses, hubungan proporsional dengan nilai dan bobot kriteria yang teliti berpengaruh pada hasil akhir.
Langkah 5: Menentukan peringkat tingkatan tertinggi dari alternatif

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisa Penerapan Metode
Sebagai langkah awal yang dilakukan agar dapat mengetahui gambaran permasalahan adalah dengan melakukan analisis permasalahan.  Dengan  melakukan  analisis  permasalahan  diharapkan  dapat  memberikan  solusi  yang  sesuai dengan  permasalahan  yang  ada.  Permasalahan  yang  sering  dialami  oleh  Bagian  pemerintah  Kecamatan  adalah Dimana  proses  penentuan   terbaik  dikhususkan  untuk  labuhanbatu  Dan  pada  bagian  penyeleksi  Kecamatan  yang layak  mendapatkan  nilai  terbaik  membutuhkan  ketelitian dan waktu, dimana data Kecamatan dibandingkan dengan kriteria  yang  sudah  ditentukan.  Adapun  kriteria  yang  ditentukan  agar  bisa  mengikuti  proses  penilaian  adalah Pendidikan  masyarakat  (K1),  Kesehatan  Masyarakat  (K2),  Ekonomi  Masyarakat  (K3),  Keamanan  dan  Ketertiban (K4), Lembaga Kemasyarakatan dan Pemberdayaan Kesejahteraan Keluarga (PKK), Dari kriteria tersebut dilakukan penilaian dan diseleksi dengan cara manual yang mampu mengakibatkan data tidak efektif dan proses kerja menjadi tidak  efesien.  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  diterapkan  sistem  pendukung  keputusan  menentukan Kecamatan terbaik dengan menerap metode Entropy Dan  Aras.  Maka  dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan diharapkan dapat membantu pihak kantor Pemerintah Kecamatan  mengatasi penentuan Kecamatan terbaik sehingga dapat mengurangi kesalahan.

## 2.2 Data Alternatif
Dalam  penelitian  ini  digunakan  beberapa  data  alternatif  untuk  menjadi  sampel  dalam  Penentuan  Kecamatan Terbaik di Kabupaten Labuhanbatu dengan menggunakan metode entropy dan Aras . Data Alternatif yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada table di bawah ini..
Tabel 1. Alternatif untuk setiap kriteria Alternatif Nama Alternatif A1 Bilah Hulu A2 Pangkatan A3 Bilah Barat A4 Bilah Hilir A5 Panai Hulu A6 Panai Tengah A7 Panai Hilir A8 Rantau Selatan A9 Rantau Utara Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan C1 Pendidikan masyarakat C2 Kesehatan C3 Ekonomi C4 Keamanan
Dari data kriteria tabel di atas dapat diproses Ranking dalam Kecocokan setiap kriteria, nilai 25 sampai 100, yaitu seperti tabel 3 dibawah ini:
Tabel 3. Rangking Kecocokan Kriteria Nilai Variabel 25 Buruk 50 Cukup 75 Baik 100 Sangat Baik
Setelah dapat menentukan rangking dari kecocokan setiap kriteria maka dapat ditentukan bobot dari kriteria yang ada yaitu sebagai berikut:

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 488 - 500 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1066 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
a. Pendidikan Masyarakat
Tabel 4. Pendidikan Masyarakat Semester Variabel Nilai 1 -2 Kurang 25 3 – 4 Cukup 50 5 - 6 Baik 75 7- 8 Sangat Baik 100
b. Kesehatan Tabel 5. Kesehatan Jumlah Tanggungan Variabel Nilai 1 Kurang 25 2 Cukup 50 3 Baik 75 4 sampai 5 Sangat Baik 100 c. Ekonomi Tabel 6. Ekonomi Jumlah Tanggungan Variabel Nilai 1 Kurang 25 2 Cukup 50 3 Baik 75 4 sampai 5 Sangat Baik 100
d. Keamanan Tabel 7. Kemanan Jumlah Tanggungan Variabel Nilai 1 Kurang 25 2 Cukup 50 3 Baik 75 4 sampai 5 Sangat Baik 100

## 2.3 Penerapan Entropy dalam menentukan kecamatan terbaik
Data  alternatif  yang  sudah  dibuat  sebelumnya,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  penentuan  rating kecocokan  dari  data  alternatif  setiap  kriteria  seperti  tabel  8  dibawah  ini.  Data  rating  pada  tabel  8  tersebut merupakan data yang telah di bobotkan yang terdapat pada tabel 8.
Tabel 8. Rating Kecocokan dari Setiap Alternatif terhadap Setiap Kriteria
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 75 60 50 100 A2 75 70 75 50 A3 100 73 75 50 A4 100 80 25 25 A5 50 90 100 75 A6 75 54 50 100 A7 75 99 75 50 A8 100 65 75 50 A9 100 78 25 25
Nilai dari alternatif di setiap kriteria dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 9. Nilai Alternatif dari Setiap Kriteria Alternatif Kriteria Keterangan C1 C2 C3 C4 A1 100 75 50 100 Baik Sekali A2 50 75 75 50 Baik A3 25 100 75 50 Baik A4 25 100 25 25 Baik A5 75 50 100 75 Baik Sekali A6 54 75 50 100 Baik

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 488 - 500 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1066 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
A7 99 75 75 50 Baik Sekali A8 65 100 75 50 Baik A9 78 100 25 25 Baik Sekali Max 100 100 100 25 Baik Sekali W 5 3 1 1
Dalam penerapan metode Entropy ada beberapa tahap yaitu: a. Menentukan entropy awal atau output Diketahui: Jumlah Instance Total = 10 Jumlah Instance Baik Sekali = 6 Jumlah Instance Baik =4 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (S)  = 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘
= 𝑙𝑜𝑔 2 10 6 − 𝑙𝑜𝑔 2 10 4 = 0,6 𝑙𝑜𝑔 2 (0,6) − 0,4 𝑙𝑜𝑔 2 (0,4) = 0,6 (−1) − 0,4(−1) = 0,6 + 0,4 = 1
b. Hitung Entropy dan Information Gain tiap atribut untuk menentukan node awal
1. Atribut Pendidikan (C1)
Tabel 10. Atribut Pendiikan (C1) Atribut Satus Baik Sekali Baik 100 1 >=75 4 >=50 3 25 2 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (100)  = 𝑃𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃𝐵𝑎𝑖𝑘
= 1 𝑙𝑜𝑔 2 (1) − 0 𝑙𝑜𝑔 2 (0) = 1 (−1) − 0(−0) = 1 + 0 = 1
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( ≥ 75) = 𝑃𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃𝐵𝑎𝑖𝑘𝐿𝑜𝑔 2 𝑃𝐵𝑎𝑖𝑘
= 4 𝑙𝑜𝑔 2 (4) − 0 𝑙𝑜𝑔 2 (0) = 0,4 (−1) − 0(−1) = 0,4 + 0 = 0,4
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( ≥ 50) = 𝑃𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃𝐵𝑎𝑖𝑘𝐿𝑜𝑔 2 𝑃𝐵𝑎𝑖𝑘
= 0 𝑙𝑜𝑔 2 (0) − 1 𝑙𝑜𝑔 2 (1) = 0 (−1) − 1(−1) = 0 + 1 = 1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (25) = 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑙𝑜𝑔 2 02 − 𝑙𝑜𝑔 2 22 = 0 𝑙𝑜𝑔 2 (0) − 1 𝑙𝑜𝑔 2 (1) = 0 (−1) − 1(−1) = 0 + 1

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 488 - 500 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1066 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
= 1
Information Gain 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆 ) ∑ 𝑣𝑒 ( 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 ( 𝐴 ) || 𝑠𝑣𝑠𝑣 || 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆𝑣 ))
= 1 − 0,1 − 0,4 − 0,3 − 0,2
= 0

## 2. Atribut Kesehatan(C2)
Tabel 11. Nilai (C2) Atribut Satus Baik Sekali Baik Sekali 100 1 4 >=75 2 2 >=50 1 25 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (100) = 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 = 0,5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5) − 0,4 𝑙𝑜𝑔 2 (0,4) = 0,1 (−1) − 0,8(−1) = 0,1 + 0,8 = 0,9
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( ≥ 75) = 𝑃𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃𝐵𝑎𝑖𝑘
𝐿𝑜𝑔 2 𝑃𝐵𝑎𝑖𝑘
= 0,5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5) − 0,5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5) = 0,5 (−1) − 0,5(−1) = 0,5 + 0,5 = 1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( ≥ 50) = 𝑃𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃𝐵𝑎𝑖𝑘
= 1 𝑙𝑜𝑔 2 (1) − 0 𝑙𝑜𝑔 2 (0) = 1 (−1) − 0(−1) = 1 + 0 = 1
Information Gain 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆 ) ∑ 𝑣𝑒 ( 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 ( 𝐴 ) || 𝑠𝑣𝑠𝑣 || 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆𝑣 ))
= 1 − 0.45 − 0.4 − 0.1 = 0.05

## 3. Atribut Ekonomi (C3)
Tabel 12. Atribut Ekonomi (C3) Atribut Satus Baik Sekali Baik 100 2 >=75 1 3 >=50 1 1 25 1 1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (100) = 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 = 1 𝑙𝑜𝑔 2 (1) − 0 𝑙𝑜𝑔
2 (0)

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 488 - 500 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1066 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
= 1 (−1) − 0(−1)
= 1 + 0 = 1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( ≥ 75) = 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘
= 0,25 𝑙𝑜𝑔 2 (0,25) − 0,75 𝑙𝑜𝑔
2 (0,75) = 0,25 (−1) − 0,75(−1) = 0,25 + 0,75 = 1
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( ≥ 50) = 𝑃𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 −
𝑃𝐵𝑎𝑖𝑘𝐿𝑜𝑔 2 𝑃𝐵𝑎𝑖𝑘
= 0,5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5) − 0, 5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5) = 0,5 (−1) − 0,5(−1) = 0,5 + 0 ,5 = 1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (25) = 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 = 0,5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5) − 0, 5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5) = 0,5 (−1) − 0,5(−1) = 0,5 + 0 ,5 = 1
Information Gain 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆 ) ∑ 𝑣𝑒 ( 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 ( 𝐴 ) || 𝑠𝑣𝑠𝑣 || 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆𝑣 ))
= 1 − 0,2 − 0,4 − 0,2 − 0,1 = 0
3. Atribut Keamanan (C4) = 1 − 0,2 − 0,4 − 0,2 − 0,1 = 0
Tabel 13. Atribut Keamanan (C4) Atribut Satus Baik Sekali Baik 100 1 1 >=75 2 0 >=50 0 4 25 1 1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (100) = 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 = 0,5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5) − 0, 5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5) = 0,5 (−1) − 0,5(−1) = 0,5 + 0 ,5 = 1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( ≥ 75) = 𝑃𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃𝐵𝑎𝑖𝑘
= 1 𝑙𝑜𝑔 2 (1) − 0 𝑙𝑜𝑔
2 (0) = 1 (−1) − 0(−1) = 1 + 0 = 1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( ≥ 50) = 𝑃𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃𝐵𝑎𝑖𝑘
𝐿𝑜𝑔 2 𝑃𝐵𝑎𝑖𝑘

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 488 - 500 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1066 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
100 75 50 100
50 75 75
50
25 100 75
50
25 100 25
25
75 50
100
75 54 75
50 100
99 75
75 50
65 100 75
50
78 100
25 25
88 50 100 75
659 800
650 600
= 0 𝑙𝑜𝑔 2 (0) − 1(1) = 0 (−1) − 1(−1) = 0 + 1 = 1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( ≥ 25) = 𝑃𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃𝐵𝑎𝑖𝑘
= 0,5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5) − 0, 5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5) = 0,5 (−1) − 0,5(−1) = 0,5 + 0 ,5 = 1
Information Gain 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆 ) ∑ 𝑣𝑒 ( 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 ( 𝐴 ) || 𝑠𝑣𝑠𝑣 || 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆𝑣 )) = 1 𝑥 1 − 𝑥 0,4 −  𝑥 1 − 𝑥 1 = 1 − 0,2 − 0,2 − 0,4 − 0,2 = 0
Hasil Information Gain semua atribut untuk menentukan node awal adalah sebagai berikut:
Tabel 14. Hasil Informasi Gain Semua Atribut Kriteria Keterangan Kesehatan 0.05 Pendidikan 1 Ekonomi 1 Keamanan 0

## 2.4 Penerapan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS)
Setelah mendapatkan nilai bobot untuk setiap kriteria, langkah selanjutnya adalah membuat perangkingan untuk setiap alternatif dengan menggunakan metode Aras. Berikut ini adalah langkah-langkah penyelesaian perangkingan dengan menggunakan metode ARAS. Untuk Tabel Normalisasi Keputusan dapat dilihat di Tabel 8.
a.  Setelah dinormalisasi
Maka dapat diselesaikan Matrixs Keputusan dengan contoh penyelesaian C1, penyelesaian C1, C2, C3, dan C4 caranya sama 100 𝐶 1  = 𝑅 01 659 = 0,151745068
50 𝑅 02 659 = 0,075872534
25
𝑅 03 659 = 0,037936267
25 𝑅 04 659 = 0,037936267
75 𝑅 05 659 = 0,113808801

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 488 - 500 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1066 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
54 𝑅 06 659 = 0,081942337
99 𝑅 07 659 = 0,150227618
65 𝑅 08 659 = 0,098634294
78 𝑅 09 659 = 0,118361153

## 88
Maka Dari hasil perhitungan Matrixs Keputusan perhitungan yang ada diatas dapat diperoleh hasil perhitungan perhitungan Matriks keputusan yang telah dinormalisasikan sebagai berikut:
0,151745068 0,09375 0,076923077 0,166666667 0,075872534 0,09375 0,115384615 0,083333333 0,037936267 0,125 0,115384615 0,083333333 0,037936267 0,125 0,038461538 0,041666667 A *= 0,113808801 0,0625 0,153846154 0,125 0,081942337 0,09375 0,076923077 0,166666667 0,150227618 0,09375 0,115384615 0,083333333 0,098634294 0,125 0,115384615 0,083333333 0,118361153 0,125 0,038461538 0,041666667 b.  Menentukan Bobot D1 D2 D3 D4 0,151745068 0,09375 0,076923077 0,166666667 0,075872534 0,09375 0,115384615 0,083333333 0,037936267 0,125 0,115384615 0,083333333 0,037936267 0,125 0,038461538 0,041666667 0,113808801 0,0625 0,153846154 0,125 0,081942337 0,09375 0,076923077 0,166666667 0,150227618 0,09375 0,115384615 0,083333333 0,098634294 0,125 0,115384615 0,083333333 0,118361153 0,125 0,038461538 0,041666667 Bobot 0 0.5 1 1
Menentukan Bobot matriks yang sudah dinormalisasi, dengan melakukan perkalian matriks yang telah di normalisasi terhadap bobot kriteria contoh perkalian D1, penyelesaian perkalian D2, D3, D4
D1 𝐷 11 = 𝐴 ∗ 11 ∗ 𝑊 1 =  0,151745068 ∗ 0  =  0 𝐷 12 = 𝐴 ∗ 12 ∗ 𝑊 1 =  0,075872534 ∗ 0  =  0 𝐷 13 = 𝐴 ∗ 13 ∗ 𝑊 1 =  0,037936267 ∗ 0  =  0 𝐷 12 𝐷 14 = 𝐴 ∗ 14 ∗ 𝑊 1 =  0,037936267 ∗ 0  =  0 𝐷 12 𝐷 15 = 𝐴 ∗ 15 ∗ 𝑊 1 = 0,113808801 ∗ 0  =  0 𝐷 12 𝐷 16 = 𝐴 ∗ 16 ∗ 𝑊 1 =  0,081942337 ∗ 0  =  0 𝐷 12 𝐷 17 = 𝐴 ∗ 17 ∗ 𝑊 1 =  0,150227618 ∗ 0  =  0 𝐷 12 𝐷 18 = 𝐴 ∗ 18 ∗ 𝑊 1  =  0,098634294 ∗ 0  =  0 𝐷 12 𝐷 19 = 𝐴 ∗ 19 ∗ 𝑊 1  =  0,118361153 ∗ 0  =  0 𝐷 12
c. Dari perhitungan Perkalian di atas menghasilakan matrtik sberikut:
0 0,046875 0,076923077 0,166666667 0 0,046875 0,115384615 0,083333333 0 0,0625 0,115384615 0,083333333 0 0,0625 0,038461538 0,041666667 0 0,03125 0,153846154 0,125 0 0,046875 0,076923077 0,166666667 0 0,046875 0,115384615 0,083333333

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 488 - 500 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1066 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
0 0,0625 0,115384615 0,083333333 0 0,0625 0,038461538 0,041666667 0 0,03125 0,153846154 0,125
d. Menentukan  nilai  dari  fungsi  optimalisasi,  dengan  menjumlahkan  nilai  kriteria  pada  setiap  alternatif  dari hasil perkalian matriks dengan bobot yang telah dilakukan sebelumnya:
S1= 0+0,046875+0,076923077+0,166666667=0,290464744 S2= 0+0,046875+0,115384615+0,083333333=0,245592949 S3= 0+0,0625+0,115384615+0,083333333=0,261217949 S4= 0+0,0625+0,038461538+0,041666667=0,142628205 S5= 0+0,03125+0,153846154+0,125=0,310096154 S6= 0+0,046875+0,076923077+0,166666667=0,290464744 S7= 0+0,046875+0,115384615+0,083333333=0,245592949 S8= 0+0,0625+0,115384615+0,083333333=0,261217949 S9= 0+0,0625+0,038461538+0,041666667=0,142628205
e. Menentukan tingkatan peringkat tertinggi dari setiap alternatif, dengan cara membagi nilai alternatif terhadap alternatif 1(A1).
𝑆 1 𝐾 1 𝑆 1 =
𝑆 1 𝐾 2 𝑆 1 =
𝑆 1 𝐾 3 𝑆 1 =
𝑆 1 𝐾 4 𝑆 1 =
𝑆 1 𝐾 5 𝑆 1 =
𝑆 1 𝐾 6 𝑆 1 =
𝑆 1 𝐾 7 𝑆 1 =
𝑆 1 𝐾 8 𝑆 1 =
𝑆 1 𝐾 9 𝑆 1 =
𝑆 1 0,290464744 2.5
= 0,116185897 0,245592949
2.5 = 0,098237179 0,261217949
2.5 = 0,104487179 0,142628205
2.5 = 0,057051282 0,310096154
2.5 = 0,124038462 0,290464744
2.5 = 0,116185897
0,245592949 2.5
= 0,098237179
0,261217949
2.5
= 0,098237179
0,142628205

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 488 - 500 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1066 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
2.5 = 0,057051282

## 0,310096154
Dari Perhitungan diatas dapat diperoleh hasil tabel tingkatan peringkat setiap alternatif sebagai berikut dibawah
Tabel 15. Nilai Untuk Masing Masing Alternatif No Nama C1 C2 C3 C4 S K A1 Bilah Hulu 0,037936 0,125 0,038462  0,041667  0,142628  0,057051 A2 Pangkatan 0,075873  0,09375  0,115385  0,083333  0,245593  0,098237 A3 Bilah Barat 0,037936 0,125 0,115385  0,083333  0,261218  0,104487 A4 Bilah Hilir 0,150228  0,09375  0,115385  0,083333  0,245593  0,098237 A5 Panai Hulu 0,151745  0,09375  0,076923  0,166667  0,290465  0,116186 A6 Panai Tengah 0,113809 0,0625 0,153846 0,125 0,310096  0,124038 A7 Panai Hilir 0,081942  0,09375  0,076923  0,166667  0,290465  0,116186 A8 Rantau Selatan 0,098634 0,125 0,115385  0,083333  0,261218  0,104487 A9 Rantau Utara 0,118361 0,125 0,038462  0,041667  0,142628  0,057051
Maka  dari  hasil  perhitungan  tingkatan  peringkat  tertinggi  dari  alternatif.  Dimana  nilai  dari  masing-masing diiurutkan dari nilai yang tertinggi dengan nilai terendah.
Tabel 16. Hasil Perankingan yang Baik Sekali dan Baik mendapatkan Beasiswa
No Nama C1 C2 C3 C4 S K Ranking  Baik Sekali /Baik A1 Bilah Hulu 0,037936  0,125 0,038462  0,041667  0,142628  0,057051  10 Baik A2 Pangkatan  0,075873  0,09375 0,115385  0,083333  0,245593  0,098237  8 Baik A3 Bilah Barat 0,037936  0,125 0,115385  0,083333  0,261218  0,104487  7 Baik A4 Bilah Hilir 0,150228  0,09375 0,115385  0,083333  0,245593  0,098237  6 Baik Sekali A5 Panai Hulu 0,151745  0,09375 0,076923  0,166667  0,290465  0,116186  2 Baik Sekali A6 Panai Tengah 0,113809  0,0625 0,153846  0,125 0,310096  0,124038  2 Baik Sekali A7 Panai Hilir 0,081942  0,09375 0,076923  0,166667  0,290465  0,116186  2 Baik Sekali A8 Rantau Selatan 0,098634  0,125 0,115385  0,083333  0,261218  0,104487  2 Baik Sekali A9 Rantau Utara 0,118361  0,125 0,038462  0,041667  0,142628  0,057051  1 Baik Sekali

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  di  atas  maka  penulis  menyimpulkan  bahwa  Penerapan  Algoritma  Entropy  Dan  Aras Menentukan Kecamatan Terbaik sangat cocok bagi pemerintah kabupaten Labuhanbatu. Dari hasil di atas bahwa ada enam  Kecamatan  yang  Baik Sekali  yaitu  Bilah  Barat,  Bilah  Hilir,  Panai  Hulu,  Panai  Tengah,  Panai  Hilir,  Rantau Selatan, Rantau Utara, dan Kecamatan yang Baik yaitu Bilah Hulu, Pangkatan.

## REFERENCES
[1] Labuhanbatu, “Profil Kab.Labuhanbatu,” 2018. https://labuhanbatukab.go.id/index.php/profil.
[2] I.  R.  Pratiwi,  A.  S.  Sitio,  and  A.  Sindar,  “Pemilihan  Kecamatan  Terbaik  Di  Kecamatan  Pagar  Merbau  Menggunakan Metode Ahp,” vol. 1, no. November, pp. 59–65, 2018.
[3] A.  Ernawati,  “Penerapan  Algoritma  Entropy  Dan  Aras  Menentukan  Penerima  Beasiswa  Mahasiswa  Berprestasi  Di Pemerintah Kabupaten Labuhanbatu,” vol. 3, no. 2, pp. 74–84, 2022.
[4] S.  R.  Tanjung  and  M.  V  Siagian,  “Penerapan  Metode  COPRAS  dan  ENTROPY  dalam  Pemilihan  Anggota  Badan Pengawas Pemilihan Umum ( BAWASLU ),” vol. 1, no. 2, pp. 48–59, 2021.
[5] R.  Sanjaya,  “Sistem  Pengambilan  Keputusan  Untuk  Menentukan  Perumahan  Terbaik  Berdasarkan  Kondisi  dan  Lokasi

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 488 - 500 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1066 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Menggunakan Metode ENTROPHY dan ARAS,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains SAINTEKS 2020 , pp. 447–452, 2020.
[6] R.  T.  Aldisa,  F.  Teknologi,  and  U.  Nasional,  “Analisis  Perbandingan  Metode  ROC-WASPAS  dan  Entropy-WASPAS dalam  Keputusan  Pemberian  Reward  Kinerja  Pegawai  Hotel,”  vol.  4,  no.  3,  pp.  1212–1223,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i3.2562.
[7] M. Bobbi, K. Nasution, A. Karim, and S. Esabella, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Ketua Program Studi Menerapkan Metode WASPAS dengan Pembobotan ROC,” vol. 4, no. 1, pp. 130–136, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1619.
[8] H. Syahputra, M. Syahrizal, S. Suginam, S. D. Nasution, and B. Purba, “SPK  Pemilihan Konten Youtube Layak Tonton Untuk Anak-Anak Menerapkan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS),” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , vol. 1, no. 1, pp. 678–685, 2019, [Online]. Available: https://prosiding.seminar-id.com/index.php/sainteks/article/view/215/210.
[9] S. Alex Rizky Saputra, “Implementasi Algoritma ARAS Pada SPK untuk Menentukan Peringkat Dosen Terbaik,” Indones. J. Comput. Sci. , vol. 11, no. 1, pp. 578–591, 2022.
[10] A.  B.  Ginting,  “Implementasi  Metode  Additive  Ratio  Assessment  (  ARAS  )  Dalam  Menentukan  Perusahaan  Penyalur Tenaga Kerja Terbaik,” vol. 9, pp. 174–182, 2021.
[11] A. Karim, S. Esabella, T. Andriani, and M. Hidayatullah, “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis ( MOOSRA ) dalam Penentuan Lulusan Mahasiswa Terbaik,” vol. 4, no. 1, pp. 162–168, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1630.
[12] J. Teknologi and U. Mulawarman, “Penerapan Algoritma ID3 Decision Tree Pada Penentuan Penerima Program Bantuan Pemerintah Daerah di Kabupaten Kutai Kartanegara,” vol. 2, no. 2, 2018.
[13] I.  Sasmita,  R.  Novita,  N.  E.  Rozanda,  M.  L.  Hamzah,  and  S.  Informasi,  “Literature  Review :  Trend  Penerapan  MCDM Metode ELECTRE , EDAS dan ARAS,” vol. 7, no. 1, pp. 24–32, 2021.
[14] S. Sahara, “Penerapan Metode Support Vector Machine (SVM) Guna Menentukan Tingkat Lulus Mahasiswa E-Learning.” [Online]. Available: www.kemendiknas.go.id
[15] A. Pratama, R. C. Wihandika, and D. E. Ratnawati, “Implementasi algoritme support vector machine (SVM) untuk prediksi ketepatan  waktu  kelulusan  mahasiswa,”  J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.,  vol.  2,  no.  April,  pp.  1704–1708, 2018.
[16] A. Perdana and M. T. Furqon, “Penerapan Algoritma Support Vector Machine ( SVM ) Pada Pengklasifikasian Penyakit Kejiwaan  Skizofrenia  (  Studi  Kasus :  RSJ  .  Radjiman  Wediodiningrat  ,  Lawang  ),”  J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. Univ. Brawijaya, vol. 2, no. 9, pp. 3162–3167, 2018.
[17] “DATA  MINING :  PENERAPAN  RAPIDMINER  DENGAN  K-MEANS  CLUSTER  PADA  DAERAH  TERJANGKIT DEMAM BERDARAH DENGUE ( DBD ) BERDASARKAN PROVINSI,” vol. 3, no. 2, pp. 173–178, 2018.
[18] D. H. Kamagi and S. Hansun, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa,” J. Ultim., vol. 6, no. 1, pp. 15–20, 2014, doi: 10.31937/ti.v6i1.327.
[19] S.  Syarli  and  A.  Muin,  “Metode  Naive  Bayes  Untuk  Prediksi  Kelulusan  (Studi  Kasus:  Data Mahasiswa  Baru Perguruan Tinggi),” J. Ilm. Ilmu Komput., vol. 2, no. 1, pp. 22–26, 2016.
[20] A. R. Isnain, A. I. Sakti, D. Alita, and N. S. Marga, “Sentimen Analisis Publik Terhadap Kebijakan Lockdown Pemerintah Jakarta  Menggunakan  Algoritma  SVM,”  Jdmsi,  vol.  2,  no.  1,  pp.  31–37,  2021,  [Online].  Available: https://t.co/NfhnfMjtXw
[21] R.  Ramlawati,  A.  Anwar,  and  R.  M.  Thaha,  “Model  Estimasi  Kejadian  Diare  Di  Kota  Makassar  (Estimated  Models  of Occurrence Diarrhea in Makassar),” J. Kesehat. Masy. Marit., vol. 1, no. 1, pp. 73–78, 2019.
[22] P.  A.  Octaviani,  Yuciana  Wilandari,  and  D.  Ispriyanti,  “Penerapan  Metode  Klasifikasi  Support  Vector  Machine  (SVM) pada Data Akreditasi Sekolah Dasar (SD) di Kabupaten Magelang,” J. Gaussian, vol. 3, no. 8, pp. 811–820, 2014, [Online]. Available: http://download.portalgaruda.org/article.php?article=286497&val=4706&title=PENERAPAN METODE KLASIFIKASI  SUPPORT  VECTOR  MACHINE  (SVM)    PADA  DATA  AKREDITASI  SEKOLAH  DASAR  (SD)  DI KABUPATEN MAGELANG