## REKOMENDASI GURU TERFAVORIT MENGGUNAKAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE MABAC
1 Putu Bagus Hartawan Okatama, 2 Alif, 3 Komang Diva Wiguna, 4 Gede Surya Mahendra* 1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Kejuruan, Universitas Pendidikan Ganesha
1,2,3,4 Jl. Udayana No. 11, Banjar Tegal, Buleleng, Bali, 81116
1 bagus.hartawan@undiksha.ac.id, 2 alif.2@undiksha.ac.id, 3 diva.wiguna@undiksha.ac.id,
4* gmahendra@undiksha.ac.id *) Penulis Korespondensi

## Abstrak
Pendidikan merupakan hal yang penting bagi generasi muda. Pendidikan mampu membuat segi  pembeda  yang  besar  bagi  kesejahteraan  ataupun  pola  pikir  seseorang.  Pendidikan  erat dengan berbagai faktor seperti buku, sekolah hingga guru. Guru terfavorit bagi siswa tidak hanya mampu mengajar dengan baik, namun juga memiliki sikap yang mampu diteladani dan berbagai hal  lainnya.  Penentukan  guru  terfavorit  yang  memiliki  berbagai  kriteria,  dapat  menggunakan bantuan  Sistem  Pendukung  Keputusan.  Penelitian  ini  mengangkat  metode  Multi-Attributive Border  Approximation  (MABAC)  dalam  perhitungannya.  Penelitian  ini  juga  menggunakan bantuan  framework  CRISP-DM  yang  terintegerasi  dengan  alur  penelitiannya.  Penelitian  ini menggunakan 5 kriteria dan 8 alternatif. Studi kasus pada penelitian ini dilaksanakan pada SMA Negeri 1 Singaraja dengan menggunakan data guru tahun 2023. Kriteria yang digunakan adalah kualitas  RPP,  jumlah  jam  mengajar,  pendidikan,  absensi,  dan  prestasi.  Kriteria  jumlah  jam mengajar menjadi prioritas pembobotan kriteria dengan rasio mencapai 29,4%. Penelitian ini telah  dilaksanakan  dengan  baik  dengan  perhitungan  manual  menggunakan  spreadsheet  dan bahasa  pemrograman  python  dengan  menghasilkan  LE  Erawati  menjadi  guru  favorit  dengan nilai preferensi tertinggi sebesar 0,42571.
Kata Kunci: Guru, MABAC, Python, SPK.

## Abstract
Education  is  an  important  matter  for  the  younger  generation.  Education  can  make  a significant difference in someone's well-being or mindset. Education is closely related to various factors, such as books, schools, and teachers. A favorite teacher for students is not only able to teach well  but  also has  exemplary  behavior and  various other qualities that  can  be  emulated. Determining the favorite teacher who meets various criteria, one can use the Decision Support System. This research adopts the Multi-Attributive Border Approximation (MABAC) method in its calculations. The research also utilizes the CRISP-DM framework integrated with its research flow. It involves 5 criteria and 8 alternatives. The case study for this research was conducted at SMA Negeri 1 Singaraja using teacher data from the year 2023. The criteria used are the quality of  lesson  plans,  teaching  hours,  education  level,  attendance,  and  achievements.  The  teaching hours  criterion  is  given  priority  in  weighting  with  a  ratio  of  29.4%.  This  research  has  been conducted  effectively,  utilizing  manual  calculations  using  spreadsheets  and  the  Python programming  language,  resulting  in  LE  Erawati  being  the  favorite  teacher  with  the  highest preference score of 0.42571.
Keywords: DSS, MABAC, Python, Teacher.

## PENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  sebuah  urutan wajib  yang  harus  dilakukan  untuk  anak  di Indonesia  [1].  Pendidikan  bagi  anak-anak  di Indonesia  memiliki  tujuan  yang  sangat penting. Selain memberikan pengetahuan dan keterampilan  yang  diperlukan,  pendidikan juga  bertujuan  untuk  membentuk  karakter yang baik  dan  mengajarkan  nilai-nilai  seperti kejujuran,  disiplin,  serta  kerja  keras  [2]. Pendidikan  menuntut  siswa  untuk  harus tetap bersaing dalam satu kelasnya untuk memperebutkan  sebuah  ranking.  Tak  hanya bagi  siswa,  rangking  juga  merupakan  tolak ukur bagi tenaga pengajar di Indonesia. Hal ini tidak  luput  sebagai  jaminan  bagi  tenaga pengajar  di  setiap  sekolah  untuk  menjadi tenaga pengajar yang baik bagi siswanya. Dari adanya  sebuah  pemeringkatan  ini  dibutuhkan sebuah Sistem Pengambilan Keputusan (SPK) yang  dilakukan  untuk  mengetahui  siapa  guru terfavorit dalam setiap tahunnya. Berdasarkan kondisi tersebut,  penggunaan  SPK  dipandang sebagai  teknik  yang  tepat  untuk  mengatasi tantangan  dalam  mengidentifikasi  guru  yang difavoritkan.  Hal  ini  karena  SPK  dapat membantu  membuat  rekomendasi  guru  yang paling difavoritkan yang dapat dicapai dengan mempertimbangkan  sejumlah  kriteria  yang ambigu dan bertentangan [3]–[6].
Penelitian yang dilaksanakan ini, melakukan  sebuah  pengambilan  data  yang nantinya  akan  diolah  menggunakan  metode Multi-Attributive Border Approximation
(MABAC).  Metode  MABAC  adalah  satu kaedah  dalam  pengambilan  keputusan  multi- kriteria  yang  digunakan  untuk  menilai  dan membandingkan alternatif berdasarkan beberapa  atribut  atau  kriteria.  Metode MABAC  membolehkan  penilaian  terhadap alternatif-alternatif  berdasarkan  beberapa  ciri atau kriteria yang telah ditetapkan sebelumnya [7].  MABAC  menggunakan  konsep  yang merujuk  kepada  penggunaan  batasan-batasan pada ruang keputusan untuk menentukan nilai relatif antara  alternatif-  alternatif  berdasarkan batas-batas yang ditetapkan oleh setiap atribut.
Satu  aspek  yang  unik  dalam  MABAC adalah konsep area comparison yang digunakan untuk membandingkan bidang atau kawasan  yang  terbentuk  oleh  setiap  alternatif dalam ruang keputusan. MABAC
mempermudah dalam visualisasi dan perbandingan  antara  alternatif-  alternatif secara  relatif.  Kelebihan  utama  MABAC adalah  kemampuannya  untuk  menyusun alternatif-alternatif  secara  sistematis  dan menyeluruh, membenarkan pembuat keputusan  untuk  memahami  dan  menilai impak setiap pilihan berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan.
Penelitian pada bidang Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  berfokus  pada berbagai  bidang  [8]–[10].  Salah  satu  topik tersebut adalah rekomendasi dari guru favorit. Selain  itu,  pendekatan  menggunakan  metode MABAC  telah  dilaksanakan  pada  beberapa penelitian sebelumnya. Studi-studi ini menggunakan berbagai studi kasus dan teknik
dalam  lingkup  SPK,  metode  MABAC  serta fokus  pada  rekomendasi  guru  favorit. Penelitian  yang    berfokus  pada  penggunaan metode  MABAC  diantaranya  penelitian  oleh Božanić  pada  tahun  2016  dengan  judul application the MABAC method in support of decision-making  on  the  use  of  force  in  a defensive  operation [11],    penelitian  oleh Yosafat  pada  tahun  2020  dengan  judul perancangan  sistem  pendukung  keputusan pembelian  laptop  dengan  metode  MABAC (studi  kasus:  sigma  komputer)  [7],  penelitian oleh  Ndruru  pada  tahun  2020  dengan  judul penerapan metode MABAC untuk mendukung pengambilan  keputusan  pemilihan  kepala cabang  pada  PT.  Cefa  Indonesia  Sejahtera Lestari  [12],  serta  penelitian  oleh  Mahendra pada  tahun  2022  dengan  judul  implementasi pemilihan maskapai penerbangan menggunakan FUCOM-MABAC pada sistem pendukung  keputusan  [13],  serta  penelitian oleh  Aldisa    pada  tahun  2022  dengan  judul penerapan  metode  MABAC  dalam  sistem pendukung  keputusan  rekomendasi  aplikasi pemesanan hotel terbaik [14].
Selain  penelitian  pada  fokus  metode, terdapat juga penelitian yang memiliki bidang kajian  yang  mirip  pada  penelitian  ini  yaitu pada  pembahasan  pemilihan  rekomendasi guru. Penelitian tersebut adalah yang dilakukan  oleh  Wijayanto  pada  2021  yang berjudul pemodelan sistem penunjang keputusan  pemilihan  guru  terbaik  SMA  YP- BDN  menggunakan  AHP  dan  SAW    [15], penelitian  oleh  Apriani  pada  2021  yang
berjudul  implementasi  sistem  pendukung keputusan  dengan  metode  SAW  dalam pemilihan  guru  terbaik  [16],  penelitian  oleh Hananto pada 2022 yang berjudul assessment decision support system best teacher by using analytical  hierarchy  process  (AHP)  method [17], penelitian oleh Supiya  pada 2022 dengan judul  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan guru  terbaik  dengan  menerapkan  metode WASPAS  dan  pembobotan  menggunakan metode ROC pada Sekolah Menengah Pertama (SMP) [18], serta penelitian oleh Dafitri pada 2022  dengan  judul  analisis  perbandingan sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  guru terbaik  menggunakan  metode  TOPSIS  dan WASPAS  [19].
Belum ada penelitian sebelumnya yang menggunakan metode MABAC untuk membangun  sistem  pendukung  keputusan (SPK) untuk merekomendasikan guru terfavorit di SMA Negeri 1 Singaraja. Kondisi ini merupakan komponen baru dari penelitian saat  ini.  Dalam  penelitian  ini, framework CRISP-DM  akan  dijadikan  acuan  sepanjang proses penelitian. Beberapa penelitian sebelumnya menggunakan framework CRISP- DM  untuk  memecahkan  permasalahan  di bidang  SPK  [20]–[26].  Bahasa  pemrograman Python akan
digunakan untuk memvisualisasikan  data  dari  nilai  preferensi sebagai  hasil  pemeringkatan.  Penelitian  ini diharapkan  dapat  memberikan  manfaat  bagi mahasiswa,  instruktur,  dan  staf. Semua  pihak akan mendapat rekomendasi guru favoritnya di sekolah.

## METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  didasarkan  pada  model CRISP-DM yang memiliki enam tahapan yang harus  diselesaikan  selama  proses  penelitian, yaitu Business  Understanding (pemahaman bisnis), Data  Understanding (pemahaman data), Data  Preparation (persiapan  data),
Modeling (pemodelan), Evaluation (evaluasi), dan Deployment (penerapan).  Gambar  1 menggambarkan alur penelitian sesuai dengan framework CRISP-DM.

## Business Understanding
Business  Understanding merupakan langkah awal dalam menetapkan tujuan bisnis ataupun proses penelitian selanjutnya berdasarkan framework CRISP-DM. Tahap ini
melibatkan pemeriksaan lingkungan bisnis dan pembentukan tujuan Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Analisis meliputi pengamatan dan penggunaan dokumen pendukung  untuk  menentukan  hasil  studi.
Langkah ini mengikuti pendekatan konvensional  pemilihan  guru  favorit  di  SMA Negeri 1 Singaraja.

## Data Understanding
Data Understanding adalah tahap dalam pengumpulan  data  untuk  tujuan  penelitian. Mengikuti  arahan  dalam  tahap  ini,  penelitian ini  akan  menggunakan  pendekatan  MABAC untuk  mengusulkan  guru  terfavorit  di  SMA Negeri 1 Singaraja. Data kriteria dan alternatif diperoleh berdasarkan data internal dari SMA Negeri 1 Singarajayang didapatkan pada tahap awal, yaitu tahap Business Understanding .
Gambar 1. Alur Penelitian yang Terintegerasi dengan Framework CRISP-DM dan Metode MABAC
Data Preparation
Data  Preparation merupakan  proses mengumpulkan dan mempersiapkan data yang diperlukan untuk penelitian agar siap dilakukan  proses  selanjutnya  dalam  tahap modeling . Pada tahap ini mencakup pemilihan data  dan data  cleaning untuk  meningkatkan atau  menghapus noise pada  data.  Kriteria diberikan  penilaian,  dan  bobot  kriteria  yang diberikan tersebut digunakan untuk menyelesaikan  data  penelitian.  Sebelum memproses data menggunakan metode MABAC,  kriteria  dan  alternatif  perlu  untuk ditetapkan.  Kriteria  yang  digunakan  dalam penelitian ini sesuai dengan data pada Tabel 1. Alternatif  yang  digunakan  ditunjukkan  pada Tabel 2.

## Modeling
Studi  ini  menggunakan  pendekatan MABAC  untuk  merekomendasikan  guru terfavorit di SMA Negeri 1 Singaraja. Gambar
1  menunjukkan  alur  diagram  bagaimana prosedur  tersebut  digunakan.  Tahap  pertama melibatkan  persiapan  kriteria  dan  data alternatif.
Data-data  ini  diperoleh  dari  dokumen internal  SMA  Negeri  1  Singaraja  pada  tahun 2023.  Setelah  semua  data  penting  untuk perhitungan  diperoleh,  proses  dilanjutkan  ke tahap  perhitungan  menggunakan  pendekatan MABAC.  Proses  perhitungan  menggunakan metode  MABAC,  dimulai  dari  pembuatan matriks  keputusan  untuk  membantu  dalam penilaian.  Setelah  itu,  matriks  keputusan dinormalisasi  untuk  menstandarisasi  data untuk analisis perbandingan.
Terakhir,  nilai  preferensi  diperoleh menggunakan  matriks  yang  dinormalisasi diproses dengan pembobotan kriteria. Setelah melakukan perhitungan-perhitungan ini, metode  MABAC  dapat  menghasilkan  data peringkat untuk guru favorit di SMA Negeri 1
Singaraja.
Tabel 1. Data Nilai Kriteria Kode Kriteria Atribut Pembobotan  Pembobotan Ternormalisasi C1 RPP Benefit 8,5 25% C2 Jumlah Jam Mengajar  Benefit 10 29,4% C3 Pendidikan Benefit 2 5,88% C4 Absensi Cost 5,5 16,2% C5 Prestasi Benefit 8 23,5% Tabel 2. Data Nilai Alternatif Kode Alternatif Kualitas RPP Jumlah Jam Mengajar Pendidikan Absensi Prestasi Alt1 LE Erawati 85 32 S1 4 Punya Alt2 Hanan 83 28 D3 8 Punya Alt3 GE Subawa 78 25 S1 7 Tidak Punya Alt4 IAP Widiartini 75 26 S2 2 Tidak Punya Alt5 IK Sugiantara 80 24 S1 5 Punya Alt6 IMW Adnyana 88 24 S1 9 Tidak Punya Alt7 NMS Suhernitri 89 28 S1 8 Tidak Punya Alt8 IGASU Kerti 92 28 S1 8 Punya
Evaluation
Tahap evaluation terjadi  setelah  proses
perhitungan selesai. Peringkat yang dihasilkan berdasarkan pada tahap sebelumnya.
Perhitungan  yang  dilakukan  menggunakan perumusan manual pada MABAC seharusnya sama dengan perhitungan yang dilakukan pada bahasa  pemrograman  Python.  Penelitian  ini belum  melakukan  evaluasi  dengan  detail, seperti  pengujian  akurasi  terhadap  hasil ataupun  signifikansi  terhadap  pemilihan kriteria.

## Deployment
Tahap deployment merupakan  tahapan terakhir yang dilakukan ketika seluruh tahapan sebelumnya  telah  selesai  dikerjakan.  Sebagai bagian akhir dari penelitian ini, sebuah laporan penelitian  dan  artikel  jurnal  ilmiah  dibuat sebagai  hasil  akhir.  Makalah  ini  akan dipublikasikan dan digunakan sebagai referensi  untuk  upaya  penelitian  sejenis  di masa depan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil pada Perhitungan Manual ( Spreadsheet ) Asumsi  dasar  pada  metode  MABAC adalah  dari  definisi  jarak  fungsi  kriteria  dari setiap  alternatif  yang  diamati  dari  daerah perkiraan  perbatasan  ( Border  Approximation Area ).  Data  kriteria  yang  digunakan  pada penelitian  ini  ditampilkan  pada  Tabel  2  dan data  penilaian  kinerja  guru  ditampilkan  pada
Tabel 2. Langkah pertama adalah membentuk matriks keputusan awal (X), sebagai berikut.
𝑋 =
[ 85 32 63 28
78 25 2 1 2 4 2 8 2 7 1 75 80 26 24 3 2 2 5 1 2 88 24 89 28 92 28 2 2 2 9 1 8 1
8 2]
Langkah selanjutnya adalah normalisasi matriks  keputusan.  Untuk  menentukan  nilai normalisasi  matriks  keputusan,  masing- masing  alternatif  untuk  kriteria  RPP,  jumlah jam  mengajar,  pendidikan,  absensi,  dan prestasi  dilakukan  normalisasi  alternatif. Normalisasi kriteria beratribut benefit/ maksimum dengan formula berikut.
𝑥 ∗ 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 −𝑀𝐼𝑁(𝑥 𝑖 ) 𝑀𝐴𝑋(𝑥 𝑖 )−𝑀𝐼𝑁(𝑥 𝑖 ) (1)
Normalisasi kriteria beratribut cost/ minimum dengan formula berikut.
𝑥 ∗ 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 −𝑀𝐴𝑋(𝑥 𝑖 ) 𝑀𝐼𝑁(𝑥 𝑖 )−𝑀𝐴𝑋(𝑥 𝑖 ) (2)
Contoh perhitungan normalisasi pada alternatif 1, sebagai berikut:
𝑥 ∗ 𝐴𝑙𝑡1,𝐶1 = 85 − 75 92 − 75 = 0,5882
𝑥 ∗ 𝐴𝑙𝑡1,𝐶2 = 32−24 32−24 = 1,0000
𝑥 ∗ 𝐴𝑙𝑡1,𝐶3 = 2−1 3−1 = 0,5000 𝑥 ∗ 𝐴𝑙𝑡1,𝐶4 = 4−9 2−9 = 0,7143
𝑥 ∗ 𝐴𝑙𝑡1,𝐶5 = 2−1 2−1 = 1,0000
Berdasarkan perhitungan tersebut, dilakukan  pada  seluruh  alternatif  yang digunakan  pada  penelitian  ini,  sehingga menghasilkan nilai normalisasi alternatif, yang ditampilkan pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Data Nilai Normalisasi Alternatif Kode Alternatif Kualitas RPP Jumlah Jam Mengajar Pendidikan  Absensi  Prestasi Alt1 LE Erawati 0,5882 1,0000 0,5000 0,7143 1,0000 Alt2 Hanan 0,4706 0,5000 0,0000 0,1429 1,0000 Alt3 GE Subawa 0,1765 0,1250 0,5000 0,2857 0,0000 Alt4 IAP Widiartini 0,0000 0,2500 1,0000 1,0000 0,0000 Alt5 IK Sugiantara 0,2941 0,0000 0,5000 0,5714 1,0000 Alt6 IMW Adnyana 0,7647 0,0000 0,5000 0,0000 0,0000 Alt7 NMS Suhernitri  0,8235 0,5000 0,5000 0,1429 0,0000 Alt8 IGASU Kerti 1,0000 0,5000 0,5000 0,1429 1,0000 Tabel 4. Data Nilai Normalisasi Alternatif Terbobot Kode Alternatif Kualitas RPP Jumlah Jam Mengajar Pendidikan  Absensi  Prestasi Alt1 LE Erawati 0,3971 0,5882 0,0882 0,2773 0,4706 Alt2 Hanan 0,3676 0,4412 0,0588 0,1849 0,4706 Alt3 GE Subawa 0,2941 0,3309 0,0882 0,2080 0,2353 Alt4 IAP Widiartini 0,2500 0,3676 0,1176 0,3235 0,2353 Alt5 IK Sugiantara 0,3235 0,2941 0,0882 0,2542 0,4706 Alt6 IMW Adnyana 0,4412 0,2941 0,0882 0,1618 0,2353 Alt7 NMS Suhernitri  0,4559 0,4412 0,0882 0,1849 0,2353 Alt8 IGASU Kerti 0,5000 0,4412 0,0882 0,1849 0,4706
Langkah  selanjutnya  pada  MABAC adalah perhitungan nilai normalisasi alternatif terbobot.  Untuk  mencari  nilai  tersebut menggunakan formula berikut.
𝑥̂ 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑗 + (𝑟 ∗ 𝑖𝑗 × 𝑤 𝑗 ) (3)
Contoh  perhitungan  normalisasi  alterantif terbobot pada alternatif 1, sebagai berikut.
𝑥̂ 𝐴𝑙𝑡1,𝐶1 = 0,2500 + (0,5882 × 0,2500) = 0,3971 𝑥̂ 𝐴𝑙𝑡1,𝐶2 = 0,2941 + (1,0000 × 0,2941) = 0,5882 𝑥̂ 𝐴𝑙𝑡1,𝐶3 = 0,0588 + (0,5000 × 0,0588) = 0,0882 𝑥̂ 𝐴𝑙𝑡1,𝐶4 = 0,1618 + (0,7143 × 0,1618) = 0,2773 𝑥̂ 𝐴𝑙𝑡1,𝐶5 = 0,2353 + (1,0000 × 0,2353) = 0,4706
Berdasarkan perhitungan tersebut, dilakukan  pada  seluruh  alternatif  yang digunakan  pada  penelitian  ini,  sehingga menghasilkan  matriks  normalisasi  alternatif terbobot, yang ditampilkan pada tabel 4
Langkah  selanjutnya  pada  MABAC adalah perhitungan nilai border approximation
area  matrix.  Untuk  mencari  nilai  tersebut menggunakan formula berikut.
𝑔 𝑗 = (∏ 𝑥̂ 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 ) 1 𝑚 ⁄ (4)
Contoh perhitungan nilai border
approximation  area  matrix  pada  seluruh kriteria, sebagai berikut.
𝑔 𝐶1 =
(∏ (0,3971; 0,3676; 0,2941; 0,2500; 0,3235; 0,4412; 0,4559; 0,5000)
8 𝑖=1 ) 1 8 ⁄ = 0,3245 𝑔 𝐶2 =
(∏ (0,5882; 0,4412; 0,3309; 0,3676; 0,2941; 0,2941; 0,4412; 0,4412)
8 𝑖=1 ) 1 8 ⁄ = 0,3897 𝑔 𝐶3 =
(∏ (0,0882; 0,0588; 0,0882; 0,1176; 0,0882; 0,0882; 0,0882; 0,0882)
8 𝑖=1 ) 1 8 ⁄ = 0,0869 𝑔 𝐶4 =
(∏ (0,2773; 0,1849; 0,2080; 0,3235; 0,2542; 0,1618; 0,1849; 0,1849) 8 𝑖=1 ) 1 8 ⁄ = 0,2166 𝑔 𝐶5 = (∏ (0,4706; 0,4706; 0,2353; 0,2353; 0,4706; 0,2353; 0,2353; 0,4706) 8 𝑖=1 ) 1 8 ⁄ = 0,3328
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan nilai  jarak  dari border  approximation  area , dengan menggunakan formula berikut 𝑞 𝑖𝑗 = 𝑥̂ 𝑖𝑗 − 𝑔 𝑗 (5)
Contoh  perhitungan  nilai  jarak  dari border approximation area pada alternatif 1, sebagai berikut.
⬚ 𝐴𝑙𝑡1,𝐶1 = 0,3971 − 0,3697 = 0,0273 𝑞 𝐴𝑙𝑡1,𝐶2 = 0,5882 − 0,3897 = 0,1986 𝑞 𝐴𝑙𝑡1,𝐶3 = 0,0882 − 0,0869 = 0,0013 𝑞 𝐴𝑙𝑡1,𝐶4 = 0,2773 − 0,2166 = 0,0607 𝑞 𝐴𝑙𝑡1,𝐶5 = 0,4706 − 0,3328 = 0,1378
Berdasarkan  perhitungan  tersebut,  dilakukan pada  seluruh  alternatif  yang  digunakan  pada penelitian  ini,  sehingga  menghasilkan  nilai jarak  dari border  approximation  area ,  yang ditampilkan  pada  tabel  5.    Langkah  terakhir dari perhitungan menggunakan metode MABAC  adalah  menghitung  jarak  total  dari border approximation area , dengan menggunakan formula berikut
𝑆 𝑖 = ∑ 𝑞 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (6)
Contoh  perhitungan  nilai  jarak  total  dari border  approximation  area pada  alternatif  1, sebagai berikut.
𝑆 𝐴𝑙𝑡1 = ∑(0,0273; 0,1986; 0,0013; 0,0607; 0,1378) =
0,4257 Berdasarkan perhitungan tersebut, dilakukan  pada  seluruh  alternatif  yang digunakan  pada  penelitian  ini,  sehingga menghasilkan  nilai  jarak  total  dari border approximation  area beserta  pemeringkatan yang  diurutkan  dari  nilai  jarak  total  terbesar merupakan  yang  paling  direkomendasikan, yang ditampilkan pada tabel 6
Hasil Implementasi Menggunakan Python Dalam penelitian ini, peneliti menerapkan sistem yang menggunakan bahasa pemrograman  Python  untuk  menghitung langkah-langkah  pemecahan  masalah  dengan MABAC.  Bagian  ini  meliputi  penjelasan metode,  pembuatan  tabel  data,  hingga visualisasi  menggunakan  Python.  Gambar  2 menunjukkan metode Python untuk menampilkan data kriteria dan alternatif. Tabel 5. Data Nilai Jarak dari Border Approximation Area Kode Alternatif Kualitas RPP Jumlah Jam Mengajar Pendidikan Absensi Prestasi Alt1 LE Erawati 0,0273 0,1986 0,0013 0,0607 0,1378 Alt2 Hanan -0,0021 0,0515 -0,0281 -0,0317 0,1378 Alt3 GE Subawa -0,0756 -0,0588 0,0013 -0,0086 -0,0975 Alt4 IAP Widiartini -0,1197 -0,0220 0,0307 0,1069 -0,0975 Alt5 IK Sugiantara -0,0462 -0,0955 0,0013 0,0376 0,1378 Alt6 IMW Adnyana 0,0714 -0,0955 0,0013 -0,0549 -0,0975 Alt7 NMS Suhernitri 0,0862 0,0515 0,0013 -0,0317 -0,0975 Alt8 IGASU Kerti 0,1303 0,0515 0,0013 -0,0317 0,1378
Tabel 6. Data Nilai Jarak Total dari Border Approximation Area (Nilai Preferensi) Beserta
Pemeringkatannya Kode Alternatif Nilai Preferensi  Peringkat Alt1 LE Erawati 0,4257 1 Alt2 Hanan 0,1274 3 Alt3 GE Subawa -0,2392 8 Alt4 IAP Widiartini -0,1016 6 Alt5 IK Sugiantara 0,0350 4 Alt6 IMW Adnyana -0,1751 7 Alt7 NMS Suhernitri 0,0097 5 Alt8 IGASU Kerti 0,2892 2
Gambar 2. Data Kriteria dan Alternatif Awal pada Implementasi Python
Gambar 3. Normalisasi Data Alternatif
Gambar 4. Pie Chart Diagram yang Menampilkan Rasio Pembobotan Kriteria
Selanjutnya, dilakukan proses normalisasi  data  kriteria  dan  alternatif.  Hasil normalisasi  data  kriteria  ditampilkan  pada Gambar 3, dan visualisasi pie chart untuk data
kriteria  ternormalisasi  ditampilkan  pada Gambar 4.
Code  untuk  perhitungan  normalisasi alternatif menggunakan MABAC ditampilkan
pada Gambar 5 dan hasilnya ditampilkan pada Gambar 6.
Setelah  hasil  normalisasi  kriteria  dan alternatif diperoleh, dilanjutkan dengan menghitung  normalisasi  alternatif  terbobot dengan  code  ditampilkan  pada  gambar  7  dan hasil  seperti  pada  Gambar  8.  Setelah  proses perhitungan  normalisasi  terbobot,  dilanjutkan
menghitung nilai Border Approximation Area Matrix  dan  nilai  jarak  Border  Approximation Area yang menampilkan code perhitungannya pada gambar 9 dan hasilnya pada gambar 10, serta nilai jarak total dari Border Approximation  Area  sebagai  nilai  preferensi dan pemeringkatan yang menampilkan hasilnya pada gambar 11.

## Gambar 5. Code Perhitungan Normalisasi Data Alternatif Menggunakan MABAC pada
Implementasi Python
Gambar 6. Hasil Normalisasi Data Alternatif Menggunakan MABAC pada Implementasi Python
Gambar 7. Code Perhitungan Normalisasi Data Alternatif Terbobot pada Python
Gambar 8. Hasil Normalisasi Data Alternatif Terbobot Menggunakan MABAC pada Implementasi Python
Gambar 9. Code Perhitungan Border Approximation Area Matrix dan Jarak dari Border Approximation Area
Gambar 10. Hasil Perhitungan Border Approximation Area Matrix dan Jarak dari Border Approximation Area Menggunakan MABAC pada Implementasi Python
Gambar 11. Hasil Nilai Preferensi dan Pemeringkatan yang Diurutkan Berdasarkan
Peringkat
Gambar 12. Visualisasi Bar Chart untuk Rekomendasi Guru Favorit di SMA Negeri 1

## Singaraja
Setelah  mendapatkan  hasil  peringkat, hasil  tersebut  ditampilkan  secara  visual. Gambar 12 menunjukkan bagaimana tampilan ini  berbentuk  bar  chart,  yang  membuatnya lebih mudah dibaca atau diinterpretasikan data peringkat.
Berdasarkan  perhitungan  yang  telah dilakukan  dan  hasil  perhitungan  berdasarkan sistem  menggunakan  Pyhton  dihasilkan  nilai yang  sama.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa perhitungan manual menggunakan spreadsheet  dan  Python  menunjukkan  hasil perhitungan  yang  sama.  Pada  penelitian  ini telah  dilakukan  konfirmasi  pada  pihak  SMA Negeri  1  Singaraja,  dan  memberikan  hasil yang  akurat.  Pemilihan  metode  MABAC memberikan  hasil  yang  cukup  unik,  karena memberikan  visualisasi  data  dari  nilai  yang minus sehingga MABAC memberikan visualisasi  yang  lebih  baik,  karena  akan memudahkan  dalam  mencari  guru  terfavorit dengan tampilan yang lebih mudah. Perhitungan  yang  digunakan  juga  cukup
mudah  dengan  tahapan  yang  sama,  seperti pada  metode  pemeringkatan  pada  SPK lainnya.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian yang mengambil topik mengenai rekomendasi guru terfavorit menggunakan  sistem  pendukung  keputusan dengan  metode  MABAC  telah  berhasil dilakukan pada perhitungan manual menggunakan
spreadsheet maupun
implementasinya  pada  bahasa  pemrograman Python.  Perhitungan  yang  menggunakan  5 kriteria  dan  8  alternatif,  menunjukkan  bahwa kriteria jumlah jam mengajar menjadi prioritas tertinggi  dalam  menentukan  guru  terfavorit yang  mencapai  29,4%  dari  total  rasio pembobotan  kriteria.  Berdasarkan  8 alternatif yang  diujikan  menunjukkan  bahwa  alternatif 1, dengan guru atas nama LE Erawati menjadi guru  favorit  dengan  nilai  preferensi  tertinggi sebesar  0,42571;  kemudian  IGASU  Kerti
sebagai  rekomendasi  kedua  dengan  nilai preferensi sebesar 0,28915 dan Hanan sebagai rekomendasi  ketiga  dengan  nilai  preferensi 0,12739. Diharapkan pada penelitian selanjutnya dapat mengimplementasikan SPK pada  bahasa  pemrograman  lain,  dapat mencoba  metode  lain  dalam  penyelesaian pemberikan  rekomendasi  guru  terfavorit  atau mencoba metode MABAC dalam penyelesaian studi kasus lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. W. E. Santika, “Pendidikan Karakter pada Pembelajaran Daring,” Indonesian Values and Character Education
Journal , vol. 3, no. 1, p. 12, 2020.
[2] I.  N.  T.  Temon  Astawa  and  N.  W. Sukerti,  “Pendidikan  Karakter  dalam Membangun  Mentalitas  Disiplin  Anak Didik,” JAPAM ,  vol.  1,  no.  2,  p.  160,
Oct. 2021.
[3] G. S. Mahendra, L. P. D. Tampubolon,
Herlinah, S. Arni, L. P. I. Kharisma, M. G. Resmi,  I. G.  I. Sudipa, Khairunnisa,
A. A.  G.  B.  Ariana,  S.  Syam,  and  Edi,
Sistem  Pendukung  Keputusan:  Teori dan  Penerapannya  dalam  Berbagai Metode . Jambi: PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
[4] G.  S.  Mahendra,  R.  Wardoyo,  Y.  P.
Pasrun,  I.  G.  I.  Sudipa,  Khairunnisa,  I.
N. T. A. Putra, I. K. A. G. Wiguna, I. G. A.  A.  M.  Aristamy,  L.  P.  I.  Kharisma,
Muh. N. Sutoyo, I. B. G. Sarasvananda,
A.  T.  Sumpala,  R.  Rasyid,  and  F. Wahyudi, Implementasi Sistem Pendukung  Keputusan:  Teori  &  Studi Kasus .  Bali:  PT.  Sonpedia  Publishing Indonesia, 2023.
[5] G. S. Mahendra, R. C. S. Hariyono, N.
W.  Purnawati,  H.  R.  Hatta,  I.  G.  I. Sudipa,  S.  Hamali,  H.  Sarjono,  and  B.
D. Meilani, Buku Ajar Sistem Pendukung  Keputusan .  Jambi:  PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
[6] G.  S.  Mahendra,  “SPK  Penerima
Bantuan  Sosial  Menggunakan  Metode BWM-SAW  dengan  Metodologi  Team Data Science Process (TDSP),” SINTECH ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  181–190,
Oct. 2022.
[7] H.  Yosafat,  K.  Budi,  and  Nurhadi,
“Perancangan Sistem Pendukung
Keputusan  Pembelian  Laptop  Dengan Metode  Mabac  (Studi  Kasus :  Sigma Komputer),” Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa Teknik  Informatika ,  vol.  2,  no.  2,  pp.
148–161, 2020.
[8] P. N. Amaliyah, Y. R. Nasution, and F.
Fakhriza, “Implementasi Metode
Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) dan  Metode  Profile  Matching  Dalam Keputusan  Seleksi  Perekrutan  Tenaga Kurir,” Jurnal  Ilmiah  Informatika Komputer ,  vol.  28,  no.  1,  pp.  36–50,
Jun. 2023.
[9] E.  Fazriyati,  “Perancangan  Penentuan
Materi  Kursus  Menggunakan  Fuzzy
MADM dengan Metode Simple
Addittive  Weighting,” Jurnal  Ilmiah
Informatika  Komputer ,  vol.  24,  no.  1,
pp. 24–36, Aug. 2019.
[10]  D.  F.  Katemba,  M.  B.  Lasa,  M.  W.  D. Lalu,  and  Y.  R.  Kaesmetan,  “Sistem
Pengambilan Keputusan Pemilihan Varietas  Tanaman  Terbaik  Untuk Pertanian  Lahan  Kering  Menggunakan
Metode PROMETHEE,” Jurnal  Ilmiah Informatika  Komputer ,  vol.  28,  no.  3, pp. 241–250, Dec. 2023.
[11]  D. I. Božanić, D. S. Pamučar, and S. M. Karović,  “Application  the  MABAC
method  in  support  of  decision-making on  the  use  of  force  in  a  defensive operation,” Tehnika ,  vol.  71,  no.  1,  pp.
129–136, 2016.
[12]  N.  Ndruru,  F.  T.  Waruwu,  and  D.  P. Utomo,  “Penerapan  Metode  MABAC
Untuk Mendukung Pengambilan Keputusan  Pemilihan  Kepala  Cabang Pada  PT.  Cefa  Indonesia  Sejahtera Lestari,” Rekayasa  Teknik  Informatika dan Informasi , vol. 1, no. 1, pp. 36–49,
2020.
[13]  G. S. Mahendra, P. G. S. C. Nugraha, I. P.  Y.  Indrawan,  and  I.  M.  S.  Ramayu,
“Implementasi  Pemilihan  Maskapai Penerbangan  Menggunakan  FUCOM- MABAC  pada  Sistem  Pendukung Keputusan,” SMARTAI , vol. 1, no. 1, pp.
11–22, Jan. 2022.
[14]  R.  T.  Aldisa,  “Penerapan  Metode
MABAC  dalam  Sistem  Pendukung
Keputusan Rekomendasi Aplikasi
Pemesanan Hotel Terbaik,” josh , vol. 4, no. 1, pp. 191–201, Oct. 2022.
[15]  J. Wijayanto and S. Juanita, “Pemodelan
Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Guru Terbaik SMA YP-BDN
Menggunakan  AHP  dan  SAW,”
Inonesia  Journal  Information  System (IDEALIS) , vol. 4, p. 10, 2021.
[16]  N.  D.  Apriani,  N.  Krisnawati,  and  Y. Fitrisari, “Implementasi
Sistem
Pendukung  Keputusan  Dengan  Metode SAW Dalam Pemilihan Guru Terbaik,”
jacis , vol. 1, no. 1, May 2021.
[17]  A.  L.  Hananto,  B.  Priyatna,  F.
Nurapriani,  A.  Fauzi,  and  Z.  Ahnaf, “Assessment  Decision  Support  System Best  Teacher  By  Using  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  Method,”
IJAIR , vol. 6, no. 1, pp. 1–20, 2022.
[18]  Supiya,  M.  Syahrizal,  and  Sarwandi,
“Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik Dengan
Menerapkan  Metode  WASPAS  Dan Pembobotan  Menggunakan  Metode ROC Pada Sekolah Menengah Pertama
(SMP),” KOMIK , vol. 6, no. 1, pp. 216– 224, 2022.
[19]  H.  Dafitri,  N.  Wulan,  and  H.  Ritonga, “Analisis Perbandingan Sistem
Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru Terbaik Menggunakan Metode TOPSIS dan WASPAS,” Jur. Ris.  Kom. ,  vol.  9, no. 5, p. 1313, Oct. 2022.
[20]  G. S. Mahendra, P. G. S. C. Nugraha, N. W.  Wardani,  and  N.  M.  M.  R.
Desmayani, “Pemilihan Penerima Pinjaman Koperasi pada Sistem Pendukung  Keputusan  Menggunakan
FUCOM-COPRAS,” JMTI , vol. 12, no.
1, pp. 15–20, May 2022.
[21]  G.  S.  Mahendra,  “Decision  Support System  Using  FUCOM-MARCOS  for Airline  Selection  In  Indonesia,” JITK , vol. 8, no. 1, pp. 1–9, Aug. 2022.
[22]  G.  S.  Mahendra,  A.  Lee,  and  G.  D.  S. Muni,  “Sistem  Pendukung  Keputusan
Menggunakan Metode FUCOM- MOORA  untuk  Penentuan  Maskapai
Favorit,” SISTEMASI , vol. 10, no. 3, pp.
562–574, Oct. 2021.
[23]  G. S. Mahendra, “Implementation of the FUCOM-SAW Method on E- Commerce Selection DSS in Indonesia,” TECH-E ,  vol.  5,  no.  1,  pp.
75–85, Sep. 2021.
[24]  G. S. Mahendra, I. W. W. Karsana, and A. A. I. I. Paramitha, “DSS for best e- commerce selection using AHP- WASPAS and AHP-MOORA methods,” MATRIX ,  vol.  11,  no.  2,  pp.
81–94, Jul. 2021.
[25]  G.  S.  Mahendra  and  E.  Hartono, “Komparasi Analisis Konsistensi
Metode  AHP-MAUT  dan  AHP-PM pada  SPK  Penempatan  Siswa  OJT,” JUTIK , vol. 7, no. 2, pp. 164–176, Jan.
2021.
[26]  G.  S.  Mahendra  and  E.  Hartono, “Implementation  of  AHP-MAUT  and
AHP-Profile Matching Methods in OJT Student Placement DSS,” CIT- MEDICOM ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  13–21, Mar. 2021.