## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI PEMBANGUNAN HOTEL DENGAN METODE MULTI-ATTRIBUTIVE BORDER APPROXIMATION AREA COMPARISON
Muhammad Yunus 1 , Elsida Aritonang 2 , Victor Maruli Pakpahan 3 , Jubelando O Tambunan 4 , Doris Yolanda Saragih 5
1 Universitas Murni Teguh email: m.yunus4994@gmail.com
2,4 Universitas Efarina email: elsidaaritonang@gmail.com , jou18bel@gmail.com
3 STMIK Kaputama
email: victor.pakpahan@gmail.com
5 Politeknik Bisnis indonesia email: dorisyolandasaragih@gmail.com

## Abstract
This  research  aims  to  develop  a  Decision  Support  System  (DSS)  for  determining  the  location  of  hotel development on Samosir Island. This DSS is constructed using the Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC) method. The criteria used in this study include Distance (C1), Natural Beauty (C2), Cleanliness (C3), Transportation (C4), and Atmosphere (C5). The choice of MABAC as the method is made because it provides flexibility for decision-makers to specify preferences and consider variations in criteria. The ranking results from MABAC indicate the top three locations, namely LH04, LH03, and LH01. By implementing the DSS using the MABAC method, this system is expected to make a significant contribution  to  optimizing  the  selection  of  hotel  development  locations  in  Samosir.  The  findings  of  this research  illustrate  that  the  use  of  the  DSS  with  the  MABAC  method  can  be  relied  upon  as  a  guide  in addressing the impact of sustainable hotel growth in crucial tourist destinations such as Samosir.
Keywords: DSS, MABAC, Criteria, Hotel, Method.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia,  sebagai  negara  kepulauan dengan  kekayaan  alam  dan  budaya  yang melimpah,  terus  menerapkan  strategi  untuk mengembangkan sektor pariwisata sebagai salah satu  pilar  ekonomi.  Samosir,  sebuah  pulau  di tengah  Danau  Toba,  menjadi  perhatian  utama dengan  statusnya  sebagai  salah  satu  destinasi wisata  super  prioritas  yang  ditetapkan  oleh Kementerian  Pariwisata  dan  Ekonomi  Kreatif (Kemenparekraf).  Samosir  memiliki  potensi besar untuk menjadi magnet wisata dengan daya tarik  uniknya,  khususnya  dalam  konteks keindahan alam dan kekayaan budaya Batak.
Sejalan dengan upaya pemerintah untuk mengembangkan pariwisata di Samosir, maraknya  pembangunan  hotel  menjadi  sebuah tantangan  yang  perlu  diatasi  dengan  bijak. Pemilihan  lokasi  pembangunan  hotel  menjadi keputusan  krusial  yang  dapat  memengaruhi
keberlanjutan lingkungan, kenyamanan wisatawan,  dan  dampak  ekonomi  di  daerah tersebut. Oleh karena itu, diperlukan suatu Sistem yang dapat membantu para pemangku kepentingan  dalam  menentukan  lokasi  yang optimal untuk pembangunan hotel.
Dengan  terus  berkembangnya  berbagai teknologi  informasi  [1]–[8],  peran  sistem pendukung keputusan semakin meningkat dalam pemanfaatannya untuk membantu organisasi dan individu  menghadapi  tantangan  kompleks  dan dinamis  di  dunia  bisnis  dan  kehidupan  sehari- hari.  Saat  ini,  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  telah  diterapkan  dalam  membantu pengambilan  keputusan  yang  lebih  efektif  dan efisien [9]–[16]. SPK mampu mengolah data dan informasi  yang  kompleks  menjadi  keputusan yang  dapat  diandalkan  [17]–[25].  Hal  ini memungkinkan  pengambilan  keputusan  yang lebih  tepat  sasaran,  mengurangi  ketidakpastian,
dan  meningkatkan  efisiensi  penggunaan  sumber daya.
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah diuraikan  sebelumnya  maka  dirancang  dengan sebuah  sistem  pendukung  keputusan  dengan menerapkan  metode  Multi-Attributive  Border Approximation  area  Comparison  (MABAC) untuk membantu mempermudah pemilihan lokasi pembangunan hotel di Samosir. Metode MABAC merupakan  metode  yang  dapat  memberikan alternatif  yang  menarik  dengan  memberikan keleluasaan  pada  pengambil  keputusan  dalam menentukan  preferensi  dan  mempertimbangkan variasi  kriteria  [26]–[30].  SPK  pemilihan  lokasi pembangunan hotel di Samosir dengan menggunakan  Metode  MABAC  ini  diharapkan dapat  memberikan  kontribusi  signifikan  untuk mengoptimalkan  pengambilan  keputusan  terkait dengan lokasi pembangunan hotel di Samosir.

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk  membangun  Sistem  Pendukung Keputusan  pemilihan lokasi pembangunan hotel di Samosir dengan menggunakan metode Multi-
Attributive
Border Approximation area Comparison  (MABAC)  ini,  dilakukan  melalui tahapan-tahapan  seperti  pada  gambar  1.  Pada tahap  awal  penelitian  ini  dilakukan  studi pendahuluan  untuk  memahami  kondisi  dan potensi  pemilihan  lokasi  pembangunan  hotel  di Samosir.  Selanjutnya  ditentukan  kriteria-kriteria yang relevan dalam pemilihan lokasi pembangunan  hotel  tersebut,  seperti  Jarak  (C1), Keindahan  Alam  (C2),  Kebersihan  (C3), Transportasi (C4) dan Suasana (C5).
Bobot kriteria ditentukan melalui proses pembobotan berdasarkan preferensi dan kepentingan  relatif  dari  masing-masing  kriteria. Bobot  dari  masing-masing  kriteria  terdiri disajikan pada tabel 1.
Tabel 1. Kriteria dan Bobot Setiap Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Benefit  Benefit  Benefit Cost Cost 0.25 0.25 0.20 0.15 0.15
Gambar 1.  Tahapan Penelitian
Selanjutnya dilakukan pengumpulan data melalui  survei  lapangan,  wawancara,  serta mencari  referensi  dari  literatur  terkait.  Dalam analisis  awal,  dilakukan  penilaian  terhadap kriteria-kriteria  dalam  SPK  pemilihan  lokasi pembangunan  hotel  di  Samosir  yang  disajikan pada  tabel  2.    Kemudian  data  yang  terkumpul digunakan untuk membentuk matriks keputusan, di mana setiap baris merepresentasikan alternatif terbaik  untuk  pemilihan  lokasi  hotel  yang  akan dibangun  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah ditetapkan.
Tabel 2. Penilaian Setiap Kriteria
Alt C1 C2 C3 C4 C5 LH01 70 78 74 74 9 LH02 55 56 55 74 8 LH03 75 94 74 85 7 LH04 65 84 88 96 6 LH05 80 71 89 45 5 LH06 75 85 27 82 4 LH07 90 45 57 45 3 LH08 77 77 78 77 2
Selanjutnya, metode
MABAC diterapkan  untuk  merangking  alternatif  lokasi pembangunan  hotel  terbaik  berdasarkan  skor tertinggi.  Tahap  berikutnya,  sistem  pendukung keputusan  akan  dikembangkan  dalam  bentuk perangkat  lunak  yang  interaktif  dan  mudah digunakan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  mendapatkan  lokasi  terbaik pemilihan lokasi pembangunan hotel di Samosir dengan menggunakan Sistem Pendukung Keputusan  metode  Multi-Attributive  Border Approximation area Comparison (MABAC) ini, dilakukan  pengolahan  data  melalui  tahapan- tahapan antara lain:
Membuat matriks keputusan
R= [
70 78 74 74 9 55 56 55 74 8 75 94 74 85 7 65 84 88 96 6 80 71 89 45 5
75 85 27 82 4
90 45 57 45 3
77 77 78 77 2]
Tahap berikutnya dilakukan normalisasi element matriks awal (X) untuk setiap kriteria, yakni :
Kriteria C1
X i+ ={70;55;75;65;80;75;90;77} = 90
X i- ={70;55;75;65;80;75;90;77} = 55
t 11 = ( 70−55 90−55 ) =0.47778
t 12 = ( 55−55 90−55 ) =0.23333
t 13 = ( 75−55 90−55 ) =0.65556
t 14 = ( 65−55 90−55 ) =0.54444
t 15 = ( 80−55 90−55 ) =0.40000
t 16 = ( 75−55 90−55 ) =0.55556
t 17 = ( 90−55 90−55 ) =0.11111
t 18 = ( 77−55 90−55 ) =0.46667
Normalisasi Kriteria C2
X i+ ={78;56;94;84;71;85;45;77} = 94
X i- ={78;56;94;84;71;85;45;77} = 45
t 21 = ( 78−45 94−45 ) =0.26596
t 22 = ( 56−45 94−45 ) =0.06383
t 23 = ( 94−45 94−45 ) =0.26596 t 24 = ( 84−45 94−45 ) =0.41489 t 25 = ( 71−45 94−45 ) =0.42553
t 26 = ( 85−45 94−45 ) =0.23404 t 27 = ( 45−45 94−45 ) =0.08511 t 28 = ( 77−45 94−45 ) =0.30851

## Normalisasi Kriteria C3
X i+ ={74;55;74;88;89;27;57;78} = 89
X i- ={74;55;74;88;89;27;57;78} = 27
t 31 = ( 74−27 89−27 ) =0.13483 t 32 = ( 55−27 89−27 ) =0.13483 t 33 = ( 74−27 89−27 ) =0.25843 t 34 = ( 88−27 89−27 ) =0.38202 t 35 = ( 89−27 89−27 ) =0.19101
t 36 = ( 27−27 89−27 ) =0.22472
t 37 = ( 57−27 89−27 ) =0.19101
t 38 = ( 78−27 89−27 ) =0.16854
Normalisasi Kriteria C4
X i+ ={74;74;85;96;45;82;45;77} = 96
X i- ={74;74;85;96;45;82;45;77} = 45
t 41 = ( 74−45 96−45 ) =0.56863
t 42 = ( 74−45 96−45 ) =0.56863
t 43 = ( 85−45 96−45 ) =0.78431
t 44 = ( 96−45 96−45 ) =1.00000
t 45 = ( 45−45 96−45 ) =0
t 46 = ( 82−45 96−45 ) =0.72549
t 47 = ( 45−45 96−45 ) =0
t 48 = ( 77−45 96−45 ) =0.62745
Normalisasi Kriteria C5
X i+ ={9;8;7;6;5;4;3;2} = 9
X i- ={9;8;7;6;5;4;3;2} = 2
t 51 = ( 9−2 9−2 ) =1.00000
t 52 = ( 8−2 9−2 ) =0.85714
t 53 = ( 7−2 9−2 ) =0.71429
t 54 = ( 6−2 9−2 ) =0.57143
t 55 = ( 5−2 9−2 ) =0.42857
t 56 = ( 4−2 9−2 ) =0.28571
t 57 = ( 3−2 9−2 ) =0.14286
t 58 = ( 2−2 9−2 ) =0
Sehingga  diperoleh  hasil  normalisasi  element matriks awal (N) sebagai berikut :
[ 0.47778 0.26596 0.13483 0.56863 1.00000 0.23333 0.06383 0.13483 0.56863 0.85714 0.65556 0.26596 0.25843 0.78431 0.71429 0.54444 0.41489 0.38202 1.00000 0.57143 0.40000 0.42553 0.19101 − 0.42857 0.55556 0.23404 0.22472 0.72549 0.28571 0.11111 0.08511 0.19101 − 0.14286 0.46667 0.30851 0.16854 0.62745 − ]
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  matriks tertimbang dengan tahapan :
V 11 =(25 X 0.47778 ) + 25 =0.36944
V 12 =(25 X 0.23333 ) + 25 =0.30833
V 13 =(25 X 0.65556 ) + 25 =0.41389
V 14 =(25 X 0.54444 ) + 25 =0.38611
V 15 =(25 X 0.40000 ) + 25 =0.35000
V 16 =(25 X 0.55556 ) + 25 =0.38889
V 17 =(25 X 0.11111 ) + 25 =0.27778
V 18 =(25 X 0.46667 ) + 25 =0.36667
V 21 =(25 X 0.26596 ) + 25 =0.31649
V 22 =(25 X 0.06383 ) + 25 =0.26596
V 23 =(25 X 0.26596 ) + 25 =0.31649
V 24 =(25 X 0.41489 ) + 25 =0.35372
V 25 =(25 X 0.42553 ) + 25 =0.35638
V 26 =(25 X 0.23404 ) + 25 =0.19149
V 27 =(25 X 0.08511 ) + 25 =0.27128 V 28 =(25 X 0.30851 ) + 25 =0.32713
V 31 =(20 X 0.13483 ) + 20 =0.22697
V 32 =(20 X 0.13483 ) + 20 =0.22697
V 33 =(20 X 0.25843 ) + 20 =0.25169
V 34 =(20 X 0.38202 ) + 20 =0.27640
V 35 =(20 X 0.19101 ) + 20 =0.16180
V 36 =(20 X 0.22472 ) + 20 =0.24494
V 37 =(20 X 0.19101 ) + 20 =0.16180
V 38 =(20 X 0.16854 ) + 20 =0.23371
V 41 =(15 X 0.56863 ) + 15 =0.23529
V 42 =(15 X 0.56863 ) + 15 =0.23529
V 43 =(15 X 0.78431 ) + 15 =0.26765
V 44 =(15 X 1.00000 ) + 15 =0.30000
V 45 =(15 X 0 ) + 15 =0.15000
V 46 =(15 X 0.72549 ) + 15 =0.25882
V 47 =(15 X 0 ) + 15 =0.15000
V 48 =(15 X 0.62745 ) + 15 =0.24412
V 51 =(15 X 1.00000 ) + 15 =0.30000
V 52 =(15 X 0.85714 ) + 15 =0.27857
V 53 =(15 X 0.71429 ) + 15 =0.25714
V 54 =(15 X 0.57143 ) + 15 =0.23571
V 55 =(15 X 0.42857 ) + 15 =0.21429
V 56 =(15 X 0.28571 ) + 15 =0.19286
V 57 =(15 X 0.14286 ) + 15 =0.17143
V 58 =(15 X 0 ) + 15 =0.15000
Sehingga  diperoleh  hasil  perhitungan  element matriks tertimbang sebagai berikut :
N=
[ 0.36944 0.31649 0.22697 0.23529 0.30000 0.30833 0.26596 0.22697 0.23529 0.27857 0.41389 0.31649 0.25169 0.26765 0.25714 0.38611 0.35372 0.27640 0.30000 0.23571 0.35000 0.35638 0.16180 0.15000 0.21429 0.38889 0.19149 0.24494 0.25882 0.19286 0.27778 0.27128 0.16180 0.15000 0.17143 0.36667 0.32713 0.23371 0.24412 0.15000]
Berikutnya,  untuk  penentuan  matriks  area perkiraan perbatasan ( G ), dilakukan dengan cara:
Gc 1 = 0.36944 X 0.30833  X  0.41389 X 0.38611 X  0.35000 X 0.38889  X 0.27778  X 0.36667  = 0.37004
Gc 2 = 0.31649 X  0.26596 X 0.31649  X 0.35372 X 0.35638  X 0.19149  X 0.27128  X 0.32713  = 0.30958
Gc 3 = 0.22697 X 0.22697  X  0.25169 X 0.27640 X  0.16180 X 0.24494  X  0.16180 X 0.23371  = 0.23313
Gc 4 = 0.23529 X 0.23529  X 0.26765  X 0.30000 X  0.15000 X  0.25882 X 0.15000  X  0.24412 = 0.23773
Gc 5 = 0.30000 X 0.27857  X  0.25714 X 0.23571 X  0.21429 X  0.19286 X 0.17143  X 0.15000  = 0.23320
Tahap berikutnya dilakukan perhitungan elemen  matriks  jarak  alternatif  dari  daerah perkiraan  perbatan  (Q),  sehingga  diperoleh matriks Q berikut ini:
[ −0.00059 0.00691 −0.00617 −0.00244 0.06680 −0.06170 −0.04362 −0.00617 −0.00244 0.04537 0.04385 0.00691 0.01855 0.02992 0.02395 0.01608 0.04415 0.04327 0.06227 0.00252 −0.02004 0.04681 −0.07133 −0.08773 −0.01891 0.01885 −0.11809 0.01181 0.02109 −0.04034 −0.09226 −0.03830 −0.07133 −0.08773 −0.06177 −0.00337 0.01755 0.00058 0.00639 −0.08320] Selanjutnya dilakukan perankingan
setiap  alternatif  sehingga  diperoleh  hasil  seperti yang disajikan pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perankingan Alt Jumlah Ranking LH01 0.06453 3 LH02 -0.06855 5 LH03 0.12318 2 LH04 0.16828 1 LH05 -0.15120 7 LH06 -0.10667 6 LH07 -0.35139 8 LH08 -0.06205 4
Berdasarkan hasil perankingan alternatif yang terdapat pada tabel 3 dapat dilihat bahwa 3 lokasi  pembangunan  hotel  terbaik  yang  terdiri dari:  rangking  pertama  alternatif  LH04  dengan jumlah 0.16828, rangking kedua adalah alternatif LH03  dengan  jumlah  0.12318  dan  rangking ketiga  adalah  alternatif  LH01  dengan  jumlah 0.06453.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perancangan  Sistem Pendukung Keputusan metode Multi-Attributive
Border Approximation area Comparison (MABAC) yang telah dibangun dapat disimpulkan bahwa pemilihan lokasi pembangunan  hotel  di  Samosir  dapat  dilakukan dengan  mudah  dan  cepat.  Melalui  analisis  yang mendalam dan pembahasan yang tepat, penelitian ini  berhasil  memberikan  wawasan  yang  lebih baik tentang penggunaan Metode MABAC dalam pengembangan  Sistem  Pendukung  Keputusan untuk pemilihan lokasi pembangunan hotel. Hasil penelitian  ini  dapat  dijadikan  landasan  bagi pengambil  keputusan  dalam  pemilihan  lokasi pembangunan hotel di Samosir.

## 5. REFERENSI
[1] E. Damanik and I. M. Siregar, “PENGEMBANGAN SISTEM CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT BERBASIS WEB PADA  PT.  TERUS  MEGA  TARA
JAKARTA,” J.  Tek.  Inf.  dan  Komput. , vol.  4,  no.  1,  pp.  60–69,  2021,  doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.278.
[2] P.  Dani,  P.  Adi,  N.  E.  Mustamu,  V. Marudut, M. Siregar, and V. Sihombing, “Drone  simulation  for  agriculture  and LoRa based approach,” IOTA , vol. 01, no.
4, pp. 221–235, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.501.
[3] P.  D.  P.  Adi,  V.  M.  M.  Siregar,  and  A. Kitagawa, “Soil moisture sensor based on Internet  of  Things  LoRa,” IOTA ,  vol.  1,
no. 2, pp. 120–132, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i2.495.
[4] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support system for selection of food aid recipients using  SAW  method,”  2022,  p.  030019. doi: 10.1063/5.0094385.
[5] V.  M.  M.  Siregar  and  N.  F.  Siagian, “Implementation  of  Fingerprint  Sensors for Fingerprint Reader Prototypes Using a Microcontroller,” IOTA , vol. 02, no. 1, pp.
47–59, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i1.559.
[6] I.  M.  Siregar,  M.  Yunus,  and  V.  M.  M. Siregar,  “Prototype  of  Garbage  Picker Ship  Robot  Using  Arduino  Nano
Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 3, pp. 150–168, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i3.540.
[7] I. M. Siregar, N. F. Siagian, and V. M. M. Siregar,  “Design  of  an  Electric  Light Control  Device  Using  Arduino  Uno Microcontroller-Based  Short  Message Service,” IOTA ,  vol.  02,  no.  2,  pp.  98– 110, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.560.
[8] V.  M.  M.  Siregar,  K.  Sinaga,  and  M.  A. Hanafiah, “Prototype of Water Turbidity Measurement  With  Fuzzy  Method  using Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 2, pp. 76–97, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.593.
[9] S.  Parsaoran  Tamba,  P.  Wulandari,  M. Hutabarat, M. Christina, and A. Oktavia, “Penggunaan  Metode  Topsis  (Technique for  Order  Preference  By  Similarity  To Ideal Solution) Untuk Menentukan Kualitas  Biji  Kopi  Terbaik  Berbasis Android,” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 73–81, 2019.
[10] S.  Sumaizar,  K.  Sinaga,  E.  D.  Siringo- ringo, and V. M. M. Siregar, “Determining Goods Delivery Priority for Transportation Service Companies Using SAW  Method,” J.  Comput.  Networks, Archit. High Perform. Comput. , vol. 3, no. 2,  pp.  256–262,  Nov.  2021,  doi: 10.47709/cnahpc.v3i2.1154.
[11] V. Marudut, M. Siregar, S. Sonang, and E. Damanik, “Sistem Pendukung Keputusan
Penentuan Pelanggan Terbaik Menggunakan Metode Weighted Product,” J. TEKINKOM , vol. 4, no. 2, pp.
239–244, 2021.
[12] T.  Purnamasari,  M.  Nasution,  and  G.  J. Yaris, “Analisis Minat Belajar Mahasiswa Pada Masa Perkuliahan Online Menggunakan  Rougt  Set,” JURTEKSI
(Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol.
VII,  no.  3,  pp.  251–258,  2021,  [Online].
Available:
https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j urteksi/article/view/1062
[13] S. H. Musti, D. Irmayani, and G. J. Yanris, “ANALYSIS  OF  THE  ELECTRE METHOD  IN  DECISION  SUPPORT SYSTEMS FOR DETERMINING AREAS OF EXPERTISE FOR,”
Infokum , vol. 9, no. 2, pp. 184–190, 2021.
[14] W.  S.  Wardana,  V.  Sihombing,  and  D. Irmayani,  “SISTEM  PENDUKUNG
KEPUTUSAN  PEMILIHAN  LOKASI USAHA KULINER DI DAERAH BAGAN BATU DENGAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 4, no. 2, p. 151, Dec. 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.260. [15] B.  S.  Sianturi,  V.  Sihombing,  and  I.  R. Munthe, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE  ELECTRE,” J.  Tek.  Inf.  dan Komput. , vol. 5, no. 2, p. 247, Dec. 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.684.
[16] F.  R.  Nasution,  D.  Irmayani,  and  V. Sihombing,  “PEMILIHAN  PROPOSAL
KEGIATAN MAHASISWA WIRAUSAHA  MERDEKA  TERBAIK MENGGUNAKAN METODE MOORA,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5,  no.  2,  p.  232,  Dec.  2022,  doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.608.
[17] S.  Sonang,  A.  T.  Purba,  and  V.  M.  M.
Siregar, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN
PEMBERIAN  PINJAMAN  KREDIT MENGGUNAKAN  METODE  TOPSIS PADA CUM
CARITAS HKBP
PEMATANGSIANTAR,” J. Tek. Inf. dan Komput. ,  vol.  3, no.  1,  p. 25,  Sep.  2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.131.
[18] V. M. M. Siregar and E. D. Siringo-Ringo, “Decision  Support  System  to  Determine Scholarship  Recipients  using  Analytical Hierarchy  Process  Method,” COSTA  J.
(Computer  Sci.  Technol.  Appl.  Journal) , vol.  1,  no.  1,  pp.  39–49,  2023,  doi: 10.35335/idss.v4i2.67.
[19] H. Sugara, V. M. M. Siregar, K. Sinaga, M.  A.  Hanafiah,  and  H.  D.  Pardede, “SAW and Electre Methods Implementation for Scholarship Awardee
Decision,” IOTA , vol. 01, no. 4, pp. 209– 220, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.496.
[20] V.  M.  M.  Siregar,  S.  Sonang,  and  E. Damanik,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PELANGGAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED  PRODUCT,” J.  Tek.  Inf. dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  239,  Dec. 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.392.
[21] V. M. M. Siregar, M. A. Hanafiah, N. F. Siagian,  K.  Sinaga,  and  M.  Yunus, “Decision  Support  System  For  Selecting The  Best  Practical  Work  Students  Using MOORA Method,” IOTA , vol. 02, no. 4,
pp. 270–278, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i4.562.
[22] N.  A.  Sinaga et  al. ,  “Decision  support system with MOORA method in selection of the best teachers,” in AIP  Conference Proceedings ,  2022,  p.  030020.  doi: 10.1063/5.0094437.
[23] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support system for selection of food aid recipients using SAW method,” in AIP Conference Proceedings ,  2022,  p.  030019.  doi:
10.1063/5.0094385.
[24] V.  M.  M.  Siregar  and  H.  Sugara, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
PEMILIHAN SEPEDA

## MOTOR

## BEKAS  MENGGUNAKAN  METODE
WASPAS,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol.
5,  no.  2,  p.  263,  Dec.  2022,  doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.393.
[25] V.  Marudut  and  M.  Siregar,  “Best Employee  Selection  Using  The  Additive Ratio Assesment Method,” vol. 03, 2023, doi: 10.31763/iota.v3i1.589.
[26] W. Yusnaeni and M. Marlina, “MABAC Method  Dalam  Penentuan  Kelayakan Penerima  Bantuan  SPP,” EVOLUSI    J. Sains dan Manaj. , vol. 8, no. 1, pp. 46–55, 2020, doi: 10.31294/evolusi.v8i1.7536.
[27] N. Ndruru, M. Mesran, F. Tinus Waruwu, and D. Putro Utomo, “Penerapan Metode
MABAC Untuk Mendukung Pengambilan Keputusan Pemilihan Kepala Cabang Pada PT. Cefa Indonesia
Sejahtera  Lestari,” Resolusi    Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 36– 49, 2020, doi: 10.30865/resolusi.v1i1.11.
[28] I. E. Ismail and A. D. Hasanah, “Sistem
Pendukung Keputusan Pemberian Pinjaman Menggunakan Metode Multiattribute  Approximation  Border
Area Comparison (Mabac),” JTT (Jurnal Teknol. Ter. , vol. 8, no. 1, p. 70, 2022, doi: 10.31884/jtt.v8i1.322.
[29] T.  Tugiono,  H.  Hafizah,  and  K.  Nisa, “Optimalisasi  Metode  MABAC  Dalam
Menentukan Prioritas Penerima Pinjaman Koperasi,” J-SISKO  TECH  (Jurnal
Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol.  5,  no.  2,  p.  280,  2022,  doi: 10.53513/jsk.v5i2.5825.
[30] S.  R.  Purba,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Dokter  Terbaik  di Dinas Kesehatan Kab. Simalungun
Menggunakan  Metode  MABAC,” Pelita
Inform.  Inf. dan Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 129–135, 2020.