## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Implementasi Metode MABAC Dalam Pemilihan Mahasiswa Terbaik dengan Teknik Pembobotan Rank Sum
Daniel Oktodeli Sihombing * , Alex Cahyadi
Program Studi Sistem dan Teknologi Informasi, Institut Teknologi dan Bisnis Sabda Setia, Pontianak, Indonesia Email: 1,* daniel.oktodeli@itbss.ac.id, 2 alex.cahyadi@itbss.ac.id Correspondence Author Email: daniel.oktodeli@itbss.ac.id Submitted: 07/08/2023; Accepted: 31/08/2023; Published: 31/08/2023
Abstrak −Pemilihan  mahasiswa  terbaik  menjadi  barometer  untuk  menilai  kinerja  mahasiswa  dibidang  akademik  dan  non- akademik. Penelitian ini memberikan rekomendasi pemilihan mahasiswa terbaik di Institut Teknologi dan Bisnis Sabda Setia berdasarkan  lima  kriteria  seperti  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK),  S-Core,  Jumlah  Surat  Peringatan  (SP),  Presensi  Ibadah Mahasiswa  dan  Presensi  Retret.  MABAC  ( Multi-Attributive  Border  Approximation  area  Comparison )  merupakan  metode yang  andal  untuk  pengambilan  keputusan  yang  rasional  dengan  proses  komputasi  sederhana  dan  kerangka  analitis  yang terstruktur  dengan  baik.  Setiap  kriteria  yang  akan  digunakan  dalam  perhitungan  MABAC  dilakukan  pembobotan menggunakan  teknik  Rank  Sum.  Teknik  ini  memungkinkan  setiap  kriteria  memiliki  bobotnya  sendiri  dalam  perhitungan, sehingga aspek penilaian dapat diperlakukan secara adil dan mencerminkan kontribusinya terhadap kinerja mahasiswa secara keseluruhan.  Penilaian  mahasiswa  terbaik  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  MABAC  dengan Teknik  pembobotan  Rank  Sum.  Hasil  perhitungan  menunjukan  bahwa  mahasiswa  A2  adalah  mahasiswa  terbaik  dengan meraih  nilai  tertinggi  0,3980675,  sementara  mahasiswa  A1  menduduki  peringkat  kedua  dengan  nilai  0,3003626  dan mahasiswa  A6  di  peringkat  ketiga  dengan  nilai  0,2995565.  Hasil  penelitian  ini  memberikan  implikasi  signifikan  sebagai rekomendasi untuk menentukan mahasiswa terbaik di Institut Teknologi dan Bisnis Sabda Setia maupun Institusi lain yang memiliki kriteria-kriteria serupa.
Kata Kunci: MABAC; Rank Sum; Pemeringkatan; Mahasiswa Terbaik
Abstract −The  selection  of  the  best  students  is  a  barometer  for  assessing  student  performance  in  the  academic  and  non- academic  fields.  This  study  provides  recommendations  for  selecting  the  best  students  at  the  Sabda  Setia  Institute  of Technology  and  Business  based  on  five  criteria  such  as  Grade  Point  Average  (GPA),  S-Core,  Number  of  Warning  Letters (SP),  Student  Worship  Presence  and  Retreat  Attendance.  MABAC  (Multi-Attributive  Border  Approximation  area Comparison)  is  a  reliable  method  for  rational  decision  making  with  a  simple  computational  process  and  a  well-structured analytical framework. Each criterion that will be used in the MABAC calculation is weighted using the Rank Sum technique. This technique allows each criterion to have its own weight in the calculation, so that aspects of the assessment can be treated fairly  and  reflect  their  contribution  to  overall  student  performance.  The  assessment  of  the  best  students  in  this  study  was carried out using the MABAC method with the Rank Sum weighting technique. The calculation results show that student A2 is the best student with the highest score of 0.3980675, while student A1 ranks second with a score of 0.3003626 and student A6  ranks  third  with  a  score  of  0.2995565.  The  results  of  this  study  have  significant  implications  as  recommendations  for determining the best students at the Sabda Setia Institute of Technology and Business and other institutions that have similar criteria.
Keywords : MABAC; Rank Sum; Ranking; The Best Student

## 1. PENDAHULUAN
Mahasiswa  sebagai  calon  penerus  dan  pemimpin  bangsa  perlu  untuk  dibekali  dengan  pengetahuan  dan keterampilan,  namun  agar  kinerjanya  di  kehidupan  bermasyarakat  menjadi  sempurna  maka  perlu  juga ditambahkan dua unsur lainnya yaitu hard skills dan soft skills [1]. Kebijakan Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM)  yang  digagas  oleh  Menteri  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan  Teknologi  mendorong  mahasiswa untuk  tidak  hanya  unggul  dalam  akademik,  namun  juga  menjadi  individu  yang  kreatif,  inovatif,  berdaya  saing tinggi, dan berkarakter [1]. Selaras dengan hal tersebut diatas maka pemilihan mahasiswa terbaik dapat menjadi barometer untuk menilai kinerja mahasiswa. Kinerja mahasiswa dapat dilihat dari sudut pandang akademik dan non-akademik  yang  telah  dicapai  oleh  setiap  mahasiswa  dalam  setiap  semester.  Mahasiswa  terbaik  merupakan hasil  pengolahan  data-data  mahasiswa  yang  memenuhi  kriteria  [2].  Kriteria  mengenai  pemilihan  mahasiswa terbaik  ditentukan  oleh  Perguruan  Tinggi  masing-masing.  Menentukan  predikat  mahasiswa  berprestasi  atau terbaik merupakan masalah yang membutuhkan proses penilaian tersendiri [3].
Metode MABAC ( Multi-Attributive Border Approximation area Comparison ) pertama kali didefinisikan oleh Pamucar dan Cirovic pada tahun 2015 [4] untuk menghitung ukuran jarak antara setiap alternatif dan Bored Approximation  Area (BAA)  dan  memiliki  sejumlah  besar  karakteristik  berharga  seperti:  (1)  hasil  komputasi dengan  metode  MABAC  stabil;  (2)  persamaan  perhitungannya  sederhana;  (3)  memperhitungkan  nilai  laten keuntungan  dan  kerugian;  (4)  tersedia  untuk  menggabungkan  model  ini  dengan  pendekatan  lainnya.  Metode MABAC adalah alat yang baik untuk mendapatkan hasil pengambilan keputusan yang masuk akal [5].
Penelitian terdahulu mengenai implementasi metode MABAC dilakukan oleh Situmorang  yang berfokus pada  pemilihan  Kepala  Divisi  baru Food  and  Beverage  Service (FBS)  di  Hotel  Menara  Lexus  menggunakan metode  ROC  dan  MABAC  dengan  kriteria  seperti  kepemimpinan,  kemampuan problem  solving ,  komunikasi, tanggung jawab, pendidikan [6]. Penelitian yang dilakukan Situmorang tersebut menyatakan bahwa pembobotan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
kriteria dapat diselesaikan dengan metode ROC sedangkan penyeleksian kandidat Kepala Divisi baru dilakukan dengan metode MABAC [6]. Penelitian lainnya tentang metode MABAC juga telah dilakukan oleh Barus, yang meneliti  tentang  penggunaan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  pemilihan  karyawan  terbaik  [7].  Penelitian yang  dilakukan  Barus  tersebut  menerapkan  metode  MABAC  untuk  memilih  karyawan  terbaik  di  PT  Smart Glove  Indonesia  dengan  kriteria  seperti  pengetahuan,  tanggung  jawab,  kerjasama,  kedisiplinan  dan  kehadiran. Hasil dari perhitungan menggunakan metode MABAC yang dilakukan oleh Barus menghasilkan nilai pemilihan best employee di PT Smart Glove Indonesia [7].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Aldisa  menghasilkan  suatu  sistem  pendukung  keputusan  rekomendasi aplikasi  pemesanan  hotel  terbaik  dengan  metode  MABAC  [8].  Kriteria  yang  diterapkan  Aldisa  dalam penelitiannya untuk merekomendasikan aplikasi pemesanan hotel terbaik adalah fitur aplikasi, opsi pembayaran, rating aplikasi, jumlah pengguna dan kapasitas penyimpanan [8].
Tugiono,  dkk  juga  melakukan  penelitian  dalam  mengoptimalisasi  metode  MABAC  untuk  menentukan prioritas penerima pinjaman koperasi  [9]. Sistem pendukung keputusan yang dikembangkan oleh Tugiono, dkk menggunakan  kriteria  seperti  status  karyawan,  penghasilan,  jumlah  pinjaman,  masa  angsuran,  sisa  pinjaman untuk  diimplementasikan  ke  dalam  metode  MABAC  dan  menghasilkan  rekomendasi  penentuan  prioritas  yang efektif  dan  efisien  [9].  Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh  Ismail  dan  Hasanah  bertujuan  untuk  menghasilkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam menilai dan merangking pengajuan pinjaman menggunakan metode Multi-Attributive  Border  Approximation  Area  Comparison (MABAC)  berdasarkan  empat  kriteria  yaitu  tujuan peminjaman,  besar  jumlah  pinjaman,  jumlah  simpanan  dan  gaji  [10].  hasil  perhitungan  akurasi  perbandingan data  real  dengan  data  hasil  perhitungan  sistem  pendukung  keputusan  yang  dirancang  oleh  Ismail  dan  Hasanah memperoleh persentase keberhasilan sebesar 87,5% [10].
Penelitian-penelitian  terdahulu  diatas  merupakan  penelitian  mengenai  implementasi  metode  MABAC dengan  studi  kasus  tertentu  untuk  berbagai  macam  penentuan  keputusan.  Metode  MABAC  dapat  digunakan untuk  melakukan perhitungan dengan  kriteria-kriteria tertentu dengan pembobotan  yang telah ditentukan  untuk masing-masing  kriteria  sehingga  menghasilkan  nilai  perhitungan  yang  dapat  digunakan  sebagai  rekomendasi dalam penentuan keputusan.
Institut  Teknologi  dan  Bisnis  Sabda  Setia  belum  menerapkan  pemeringkatan  mahasiswa  terbaik  setiap semesternya dan masih berpedoman pada Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) serta S-Core yang telah ditetapkan di dalam  Buku  Pedoman  Akademik.  S-Core  adalah  poin  penilaian  dari  pelaksanaan  Tridharma  Perguruan  Tinggi yang telah dilakukan oleh mahasiswa. Kegiatan mahasiswa yang dapat diklaim untuk memperoleh poin S-Core meliputi  lima  kegiatan  utama  yaitu  OrKeSS  (Orientasi  Kemahasiswaan  Sabda  Setia);  Kegiatan  Ilmiah  dan Penalaran;  Performance,  Pengembangan  dan  perlombaan  sesuai  minat  dan  bakat;  Kepengurusan Organisasi/Kepanitiaan;  dan  Pelaksanaan  Kegiatan  Pengabdian  Kepada  Masyarakat.  Hal  ini  menjadi  dasar penulis  melakukan  penelitian  untuk  mengukur  kinerja  mahasiswa  serta  menentukan  peringkat  masing-masing mahasiswa dari keseluruhan mahasiswa dari setiap angkatan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan pemeringkatan  mahasiswa  terbaik  di  Institut  Teknologi  dan  Bisnis  Sabda  Setia  (ITBSS)  dengan  melakukan proses  penilaian  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan  yaitu  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK),  S-Core, Jumlah  Surat  Peringatan  (SP),  Presensi  Ibadah  Mahasiswa  dan  Presensi  Retret  yang  diperoleh  menggunakan metode Multi-Attributive  Border  Approximation  Area  Comparison (MABAC).  Penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  rekomendasi  bagi  Institut  Teknologi  dan  Bisnis  Sabda  Setia  dalam  mengevaluasi  kinerja mahasiswa, terutama bagi mahasiswa penerima beasiswa dan dapat digunakan bagi Institusi lain yang memiliki kriteria-kriteria serupa.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  beberapa  tahapan  mulai  dari  identifikasi  permasalahan  hingga  penyusunan laporan  hasil  penelitian.  Tahapan-tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  1 dibawah ini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 1008-1018 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.4040
Pada  tahapan  identifikasi  permasalahan  penulis  melakukan  identifikasi  bagaimana  mengukur  kinerja mahasiswa  di  Institut  Teknologi  dan  Bisnis  Sabda  Setia  (ITBSS).  Dari  hasil  identifikasi  tersebut  penulis melakukan  studi  kepustakaan  yang  berhubungan  dengan  subyek  penelitian  terhadap  penelitian-penelitian terdahulu  mengenai  metode  yang  akan  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang  telah  diidentifikasi sebelumnya  [11].  Tinjauan  Pustaka  berguna  untuk  menghindarkan  duplikasi  dari  pelaksanaan  penelitian  untuk mengetahui penelitian apa saja yang sudah dilakukan sebelumnya serta menempatkan setiap hal dalam konteks kontribusinya  untuk  memahami  masalah  penelitian  yang  akan  dipelajari  [11],  [12].  Metode  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah metode Multi-Attributive Border Approximation area Comparison (MABAC). Data- data yang digunakan di dalam penelitian ini diperoleh dari Wakil Rektor Bidang Akademik dan Kemahasiswaan untuk  kemudian  dianalisis  dan  diimplementasikan  ke  dalam  metode  MABAC.  Hasil  perhitungan  dari  metode MABAC  digunakan  untuk  melakukan  pemeringkatan  mahasiswa  terbaik  untuk  menilai  kinerja  dari  masing- masing mahasiswa di Institut Teknologi dan Bisnis Sabda Setia (ITBSS).
2.2 Metode Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC).
Metode MABAC adalah metode Multiple-Criteria Decision-Making (MCDM) baru yang baru-baru ini diajukan oleh Pamucar dan Cirovic. Prinsip dasarnya adalah membagi alternatif ke dalam daerah perkiraan batas atas dan bawah serta  menghitung jarak antara semua alternatif dan  matriks perkiraan  margin sehubungan dengan  setiap kriteria  [13].  MABAC  adalah  teknik  yang  sangat  pragmatis  dan  andal  untuk  pengambilan  keputusan  yang rasional, yang memiliki proses komputasi sederhana dan kerangka analitis yang terstruktur dengan baik [13].
Gong,  et  al  (2020)  mengemukakan  bahwa  metode Multi-Attributive  Border  Approximation  area Comparison (MABAC) dianggap sebagai salah satu metode paling ampuh untuk mengatasi sistem pengambilan keputusan  yang  cerdas  [14]. Formulasi  matematis  metode  MABAC  didasarkan  pada  penentuan  jarak  alternatif dari  area  perkiraan  perbatasan.  Berdasarkan  jarak  alternatif  yang  ditentukan  dari,  semua  alternatif diklasifikasikan menjadi dua himpunan, yang kita sebut area perkiraan atas ( G + ) dan area perkiraan yang lebih rendah ( G − ) [14]. Area perkiraan perbatasan dapat diilustrasikan dari Gambar 2 berikut ini.
Gambar 2. Perkiraan Area Metode MABAC[14]
Algoritma dari metode MABAC dapat diuraikan dalam langkah-langkah berikut ini: a. Membuat matriks definisi awal (X)
[ ] (1)
b. Membuat matriks definisi awal yang dinormalisasi (N)
Nilai elemen matriks ternormalisasi (N) ditentukan dengan rumus berikut ini
Jenis kriteria benefit
(2)
Jenis kriteria cost

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Hasil dari matriks yang telah dinormalisasi (N)
[
]
(4)
c. Perhitungan matriks (V) definisi awal berbobot
(5) Matriks berbobot (V) [ ] (6) d. Perhitungan matriks (G) area perkiraan perbatasan (BAA)
(∏ ) (7)
n   = jumlah kriteria (C) m   = Jumlah alternatif (A) j  = (1, 2, …, m) Matriks perkiraan perbatasan (G)
[ ] (8) e. Penentuan elemen matriks (Q) dengan menghitung jarak alternatif dari area perkiraan perbatasan [ ]   [ ] (9)
f. Pemilihan alternatif optimal dari sekumpulan alternatif yang dipertimbangkan Setelah  matriks  Q  terbentuk  maka  kita  dapat  menghitung  jumlah  jarak  alternatif  dari  area  perkiraan perbatasan  (S i )  untuk  menentukan  peringkat  dari  setiap  alternatif  dengan  ketentuan  semakin  tinggi  nilai  Si maka semakin baik alternatif tersebut.
∑
(10)
i   = jumlah kriteria (1, 2, …, m) j   = Jumlah alternatif (1, 2, …, n)
2.3 Teknik Pembobotan Rank Sum (RS)
Penentuan peringkat dari setiap alternatif memerlukan pembobotan dari setiap kriteria yang digunakan. Kriteria yang digunakan perlu ditentukan berdasarkan aspek tingkat kepentingan masing-masing kriteria. Rank Sum (RS) merupakan teknik pembobotan dimana bobot dihitung berdasarkan peringkat individu yang dinormalisasi dengan membagi jumlah peringkat [15], [16]. Jumlah peringkat didasarkan pada gagasan bahwa urutan peringkat harus tercermin  langsung  dalam  bobot  [17]. Rank  Sum (RS)  mempertimbangkan  prioritas  pengguna  untuk  kriteria subjektif  dan Rank  Sum (RS)  mengubah  peringkat  kriteria  subjektif  menjadi  bobot  kriteria  [18].  Formula menghitung pembobotan dengan Rank Sum (RS) dapat dilihat dari rumus nomor 11 berikut ini [16], [17], [19].
∑ (11)
r j merupakan urutan ke-j dari kelompok kriteria Metode Rank Sum (RS)  digunakan untuk  pembobotan atribut sehubungan satu sama lain untuk  masalah pengambilan  keputusan  [19].  Pembobotan  ini  dilakukan  dengan  mengidentifikasi  kriteria  yang  diperlukan kemudian diurutkan berdasarkan peringkat yang telah ditentukan sebelumnya [19].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 1008-1018 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.4040

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi metode MABAC digunakan untuk menentukan mahasiswa terbaik yang ada di Institut Teknologi dan  Bisnis  Sabda  Setia.  Perhitungan  dilakukan  dengan  terlebih  dahulu  menentukan  pembobotan  dari  masing- masing  kriteria  yang  digunakan.  Pembobotan  setiap  kriteria  dilakukan  dengan  teknik  Rank  Sum  (RS) berdasarkan urutan peringkat kepentingan dari masing-masing kriteria.

## 3.1 Data Kriteria
Data  kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  hasil  wawancara  dengan  Warek  Bidang Akademik  dan  Kemahasiswaan.  Data  kriteria  yang  diperoleh  terdiri  dari  dua  jenis  yaitu benefit dan cost .  Data kriteria yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat dari Tabel 1 dibawah ini.

## Tabel 1. Data Kriteria
Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK)  diperoleh  oleh  mahasiswa  dengan  akumulasi  Indeks  Prestasi  (IP)  yang telah  diperoleh  setiap  semesternya.  IPK  memiliki  interval  nilai  dari  0,00  sampai  dengan  4,00.  Semakin  tinggi nilai IPK yang diperoleh maka semakin baik kinerja akademik dari mahasiswa tersebut.
S-Core diperoleh oleh mahasiswa apabila telah menyelesaikan setiap kegiatan dari 5 jenis kegiatan yang telah  ditentukan  di  dalam  Buku  Pedoman  Akademik.  S-Core  minimal  yang  harus  diperoleh  agar  mahasiswa tersebut  dapat  lulus  di  Institut  Teknologi  dan  Bisnis  Sabda  Setia  adalah  sebesar  20  poin  dalam  8  semester. Institut Teknologi dan Bisnis Sabda Setia memiliki ketetapan lain dimana setiap lulusan yang akan mendapatkan sertifikat  kelulusan Honorary  Graduate memerlukan  S-Core  minimal  sebesar  40  poin,  maka  S-Core  rata-rata yang  harus  diperoleh  oleh  mahasiswa  setiap  semester  minimal  adalah  5  poin  agar  pada  saat  mereka menyelesaikan  perkuliahannya  di  semester  8  mahasiswa  tersebut  telah  mencapai  S-Core  yang  diperlukan  dan memperoleh sertifikat kelulusan Honorary Graduate .
Sub  kriteria  untuk  kriteria  Surat  Peringatan  (SP)  terbagi  atas  4  sub  kriteria  untuk  menilai  kinerja mahasiswa  dalam  mematuhi  peraturan  dan  tata  tertib  kampus.  Sub  kriteria  dari  kriteria  ini  dapat  dilihat  pada Tabel 2 berikut.

## Tabel 2. Sub Kriteria Surat Peringatan (SP)
Institut Teknologi dan Bisnis Sabda setia memiliki Visi untuk mewujudkan nilai-nilai Kristiani di setiap aspek  yang  ada  di  institusi  ini.  Salah  satu  perwujudan  Visi  tersebut  adalah  dengan  melaksanakan  Ibadah Mahasiswa  sebanyak  1  kali  per  minggu  yang  dilaksanakan  sepanjang  semester  berjalan.  Jumlah  kehadiran mahasiswa dalam mengikuti setiap Ibadah Mahasiswa ini dinilai dalam persentase berdasarkan total keseluruhan Ibadah Mahasiswa yang telah dilaksanakan.
Kriteria  Presensi  Retret  menjadi  kriteria  terakhir  yang  digunakan  untuk  menilai  kinerja  mahasiswa terbaik.  Kriteria  ini  diperlukan  karena  dalam  melaksanakan  kuliah  1  tahun  pertama  perwujudan  awal  dari penerapan  nilai-nilai  Kristiani  di  lingkungan  institusi  ini  salah  satunya  adalah  mengikuti  kegiatan  Retret  yang dilaksanakan Institut Teknologi dan Bisnis Sabda setia sebanyak 1 tahun sekali. Sub kriteria dari Presensi Retret dapat dilihat pada Tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Sub Kriteria Presensi Retret
Presensi Retret Bobot Mengikuti Retret (MR) 3 Tidak Mengikuti Retret, Mengerjakan Tugas Pengganti Retret (TMRMTPR) 2 Tidak Mengikuti Retret, Tidak Mengerjakan Tugas Pengganti Retret (TMRTMTPR) 1 Kode Nama Kriteria Jenis C1 Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) Benefit C2 S-Core Benefit C3 Surat Peringatan (SP) Cost C4 Presensi Ibadah Mahasiswa Benefit C5 Presensi Retret Benefit Surat Peringatan (SP) Bobot Tidak Pernah Mendapat SP (TPM-SP) 1 Mendapat Peringatan Lisan (MPL) 2 Mendapat SP-1 (M-SP-1) 3 Mendapat SP-2 (M-SP-2) 4 Mendapat SP-3 (M-SP-3) 5

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 1008-1018 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.4040

## 3.2 Pembobotan Kriteria Menggunakan Rank Sum
Teknik pembobotan Rank Sum digunakan untuk memberi bobot pada masing-masing kriteria yang digunakan dalam penelitian ini. Hasil pembobotan terhadap kriteria tersebut dapat dilihat di Tabel 4 berikut ini.
Tabel 4. Data Kriteria Kode Nama Kriteria Jenis Bobot C1 Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) Benefit 0,3333 C2 S-Core (SC) Benefit 0,2667 C3 Surat Peringatan (SP) Cost 0,2 C4 Presensi Ibadah Mahasiswa (PIM) Benefit 0,1333 C5 Presensi Retret (PR) Benefit 0,0667

## 3.3 Perhitungan Dengan Metode MABAC
a. Membentuk tabel pasangan alternatif dengan kriteria masing-masing alternatif
Data  yang  digunakan  diambil  dari  data  mahasiswa  dari  tiga  Program  Studi  dengan  jumlah  sampel  12  data alternatif yang dapat dilihat pada tabel 5 berikut ini.
Tabel 5. Tabel Pasangan Alternatif dengan Kriteria Mahasiswa Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) S-Core (SC) Surat Peringatan (SP) Presensi Ibadah Mahasiswa (PIM) Presensi Retret (PR) A1 4 10 TPM-SP 100,00% MR A2 3,98 16,5 TPM-SP 95,83% MR A3 2,8 2,5 TPM-SP 83,33% MR A4 2,28 2 TPM-SP 70,83% MR A5 4 5 TPM-SP 100,00% MR A6 3,96 11 TPM-SP 95,83% MR A7 2,79 3,5 TPM-SP 87,50% MR A8 2,38 1 TPM-SP 62,50% TMRMTPR A9 4 4 TPM-SP 87,50% MR A10 3,98 10,5 TPM-SP 100,00% TMRMTPR A11 3,02 2 MPL 45,83% MR A12 2,91 2,5 TPM-SP 95,83% MR
b. Membuat tabel definisi awal dari tabel pasangan alternatif dengan kriteria
Berdasarkan tabel pasangan alternatif dan kriteria diatas maka kita dapat membuat tabel definisi awal berikut.
Tabel 6. Tabel Definisi Awal Pasangan Alternatif dengan Kriteria Mahasiswa Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) S-Core (SC) Surat Peringatan (SP) Presensi Ibadah Mahasiswa (PIM) Presensi Retret (PR) A1 4 10 1 100 3 A2 3,98 16,5 1 95,83 3 A3 2,8 2,5 1 83,33 3 A4 2,28 2 1 70,83 3 A5 4 5 1 100 3 A6 3,96 11 1 95,83 3 A7 2,79 3,5 1 87,5 3 A8 2,38 1 1 62,5 2 A9 4 4 1 87,5 3 A10 3,98 10,5 1 100 2 A11 3,02 2 2 45,83 3 A12 2,91 2,5 1 95,83 3
c. Membuat Matriks Definisi Awal (X)
Tabel 7. Tabel Matriks Definisi Awal (X)
Alternative / Criteria C1 C2 C3 C4 C5 A1
4 10 1 100 3 A2 3,98  16,5 1 95,83 3 A3 2,8 2,5 1 83,33 3 A4 2,28 2 1 70,83 3 A5 4 5 1 100 3 A6 3,96 11 1 95,83 3 A7 2,79 3,5 1 87,5 3

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 1008-1018 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.4040
Alternative / Criteria C1 C2 C3 C4 C5 A8 2,38 1 1 62,5 2 A9 4 4 1 87,5 3 A10 3,98  10,5 1 100 2 A11 3,02 2 2 45,83 3 A12 2,91 2,5 1 95,83 3 MAX 4 16,5 2 100 3 MIN 2,28 1 1 45,83 2
d. Membuat Matriks Normalisasi (N)
Tabel 8. Tabel Penentuan Elemen Matriks Normalisasi (N)
Berdasarkan Tabel 8 diatas maka dapat dibentuk tabel matriks normalisasi (N) sebagai berikut ini.
Tabel 9. Tabel Matriks Normalisasi (N)
e. Membuat Matriks Definisi Awal Berbobot (V)
Tabel 10. Tabel Penentuan Elemen Matriks Definisi Awal Berbobot (V)
Alternative / Criteria C1 ( Benefit )  C2 ( Benefit )  C3 ( Cost )  C4 ( Benefit )  C5 ( Benefit ) A1
A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12
Alternative / Criteria C1 ( Benefit )  C2 ( Benefit )  C3 ( Cost )  C4 ( Benefit )  C5 ( Benefit ) A1 1 0,58064516 1 1 1 A2 0,98837209 1 1 0,92302012 1 A3 0,30232558 0,09677419 1 0,69226509 1 A4 0 0,06451613 1 0,46151006 1 A5 1 0,25806452 1 1 1 A6 0,97674419 0,64516129 1 0,92302012 1 A7 0,29651163 0,16129032 1 0,76924497 1 A8 0,05813953 0 1 0,30773491 0 A9 1 0,19354839 1 0,76924497 1 A10 0,98837209 0,61290323 1 1 0 A11 0,43023256 0,06451613 0 0 1 A12 0,36627907 0,09677419 1 0,92302012 1 Alternative / Criteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 A2 A3
A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10
A11

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Berdasarkan Tabel 10 diatas maka kita dapat membentuk tabel Matriks Definisi Awal Berbobot (V)
Tabel 11. Tabel Matriks Definisi Awal Berbobot (V)
f. Perhitungan Matriks Area Perkiraan Perbatasan (G)
1. Menentukan elemen Matriks (G) g 1
g 1 = (0,66660000 * 0,66272442 * 0,43406512 * 0,33330000 * 0,66660000 * 0,65884884 * 0,43212733 * 0,35267791 * 0,66660000 * 0,66272442 * 0,47669651 * 0,45538081) 1/12
g 1 = 0,52223577
2. Menentukan elemen Matriks (G) g 2
g 2 = (0,42155806 * 0,53340000 * 0,29250968 * 0,28390645 * 0,33552581 * 0,43876452 * 0,30971613 *
0,26670000 * 0,31831936 * 0,43016129 * 0,28390645 * 0,29250968) 1/12
g 2 = 0,34238753
3. Menentukan elemen Matriks (G) g 3
g 3 = (0,40 * 0,40 * 0,40 * 0,40 * 0,40 * 0,40 * 0,40 * 0,40 * 0,40 * 0,40 * 0,20 * 0,40) 1/12
g 3 = 0,37769686
4. Menentukan elemen Matriks (G) g 4
g 4 = (0,26660000 * 0,25633858 * 0,22557894 * 0,19481929 * 0,26660000 * 0,25633858 * 0,23584035 *
0,17432106 * 0,23584035 * 0,26660000 * 0,13330000 * 0,25633858) 1/12
g 4 = 0,22652813
5. Menentukan elemen Matriks (G) g 5
g 5 = (0,1334 * 0,1334 * 0,1334 * 0,1334 * 0,1334 * 0,1334 * 0,1334 * 0,0667 * 0,1334 * 0,0667 * 0,1334 * 0,1334) 1/12 g 5 = 0,11894719
Berdasarkan hasil perhitungan diatas maka Matriks Area Perkiraan Perbatasan (G) dapat dilihat pada Tabel 12 berikut ini.
Tabel 12. Tabel Matriks Area Perkiraan Perbatasan (G)
g. Penentuan elemen matriks (Q) dengan menghitung jarak alternatif dari area perkiraan perbatasan Berdasarkan  tabel  Matriks  Definisi  Awal  Berbobot  (V)  kita  dapat  menghitung  jarak  alternatif  terhadap Matriks Area Perkiraan Perbatasan (G). Hasil perhitungan jarak alternatif dapat dilihat pada Tabel 13 berikut ini.
Tabel 13. Tabel Penentuan Nilai Jarak Alternatif Dalam Matriks (Q)
Alternative / Criteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,66660000 - 0,42155806 - 0,40 - 0,26660000 - 0,1334 -
A12 Alternative / Criteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,66660000  0,42155806  0,40  0,26660000  0,1334 A2 0,66272442  0,53340000  0,40  0,25633858  0,1334 A3 0,43406512  0,29250968  0,40  0,22557894  0,1334 A4 0,33330000  0,28390645  0,40  0,19481929  0,1334 A5 0,66660000  0,33552581  0,40  0,26660000  0,1334 A6 0,65884884  0,43876452  0,40  0,25633858  0,1334 A7 0,43212733  0,30971613  0,40  0,23584035  0,1334 A8 0,35267791  0,26670000  0,40  0,17432106  0,0667 A9 0,66660000  0,31831936  0,40  0,23584035  0,1334 A10 0,66272442  0,43016129  0,40  0,26660000  0,0667 A11 0,47669651  0,28390645  0,20  0,13330000  0,1334 A12 0,45538081  0,29250968  0,40  0,25633858  0,1334
BAA C1 C2 C3 C4 C5 g 0,52223577 0,34238753 0,37769686 0,22652813 0,11894719

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 1008-1018 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.4040
Alternative / Criteria C1 C2 C3 C4 C5 0,52223577 0,34238753 0,37769686 0,22652813 0,11894719 A2 0,66272442 - 0,52223577 0,53340000 - 0,34238753 0,40 - 0,37769686 0,25633858 - 0,22652813 0,1334 - 0,11894719 A3 0,43406512 - 0,52223577 0,29250968 - 0,34238753 0,40 - 0,37769686 0,22557894 - 0,22652813 0,1334 - 0,11894719 A4 0,33330000 - 0,52223577 0,28390645 - 0,34238753 0,40 - 0,37769686 0,19481929 - 0,22652813 0,1334 - 0,11894719 A5 0,66660000 - 0,52223577 0,33552581 - 0,34238753 0,40 - 0,37769686 0,26660000 - 0,22652813 0,1334 - 0,11894719 A6 0,65884884 - 0,52223577 0,43876452 - 0,34238753 0,40 - 0,37769686 0,25633858 - 0,22652813 0,1334 - 0,11894719 A7 0,43212733 - 0,52223577 0,30971613 - 0,34238753 0,40 - 0,37769686 0,23584035 - 0,22652813 0,1334 - 0,11894719 A8 0,35267791 - 0,52223577 0,26670000 - 0,34238753 0,40 - 0,37769686 0,17432106 - 0,22652813 0,0667 - 0,11894719 A9 0,66660000 - 0,52223577 0,31831936 - 0,34238753 0,40 - 0,37769686 0,23584035 - 0,22652813 0,1334 - 0,11894719 A10 0,66272442 - 0,52223577 0,43016129 - 0,34238753 0,40 - 0,37769686 0,26660000 - 0,22652813 0,0667 - 0,11894719 A11 0,47669651 - 0,52223577 0,28390645 - 0,34238753 0,20 - 0,37769686 0,13330000 - 0,22652813 0,1334 - 0,11894719 A12 0,45538081 - 0,52223577 0,29250968 - 0,34238753 0,40 - 0,37769686 0,25633858 - 0,22652813 0,1334 - 0,11894719 Tabel 14. Tabel Elemen Matriks (Q) Jarak Alternatif Dari Area Perkiraan Perbatasan
Alternative / Criteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,144364 0,079171 0,022303 0,040072 0,014453 A2 0,140489 0,191013 0,022303 0,029811 0,014453 A3 -0,088171  -0,049878 0,022303 -0,000949 0,014453 A4 -0,188936  -0,058481 0,022303 -0,031709 0,014453 A5 0,144364 -0,006862 0,022303 0,040072 0,014453 A6 0,136613 0,096377 0,022303 0,029811 0,014453 A7 -0,090108  -0,032671 0,022303 0,009312 0,014453 A8 -0,169558  -0,075688 0,022303 -0,052207  -0,052247 A9 0,144364 -0,024068 0,022303 0,009312 0,014453 A10 0,140489 0,087774 0,022303 0,040072 -0,052247 A11 -0,045539  -0,058481  -0,177697  -0,093228 0,014453 A12 -0,066855  -0,049878 0,022303 0,029811 0,014453
h. Menghitung jumlah jarak alternatif dari area perkiraan perbatasan
Berdasarkan data pada Tabel 14  mengenai  nilai dari elemen Matriks (Q) perhitungan jarak  setiap alternatif dari  area  perkiraan  perbatasan  (S i )  dapat  ditentukan  dan  hasil  perhitungan  tersebut  dapat  diurutkan  untuk menentukan  peringkat  dari  setiap  alternatif.  Hasil  perhitungan  jarak  setiap  alternatif  dari  area  perbatasan dapat dilihat pada Tabel 15 berikut ini.
Tabel 15. Tabel Matriks (S) Jarak Setiap Alternatif Dari Area Perkiraan Perbatasan
Alternative S A1 0,300363 A2 0,398068 A3 -0,102242 A4 -0,24237 A5 0,21433 A6 0,299556 A7 -0,076712 A8 -0,327397 A9 0,166364 A10 0,23839 A11 -0,360493 A12 -0,050166

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 1008-1018 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.4040

## 3.4 Hasil Pemeringkatan Mahasiswa Terbaik
Hasil perhitungan  setiap alternatif terhadap jarak dari area perkiraan perbatasan telah diperoleh dan ditunjukan pada  Tabel  15.  Berdasarkan  Tabel  15  tersebut  diatas  maka  kita  dapat  melakukan  pemeringkatan  dengan mengurutkan  data  (S)  dari  nilai  yang  terbesar  ke  terkecil.  Nilai  (S)  terbesar  adalah  alternatif  dengan  peringkat tertinggi. Hasil pemeringkatan dapat dilihat pada Tabel 16 berikut ini.
Tabel 16. Hasil Pemeringkatan Mahasiswa Terbaik Mahasiswa Nilai Peringkat A2 0,398068 1 A1 0,300363 2 A6 0,299557 3 A10 0,23839 4 A5 0,21433 5 A9 0,166364 6 A12 -0,050166 7 A7 -0,076712 8 A3 -0,102242 9 A4 -0,24237 10 A8 -0,327397 11 A11 -0,360493 12
Berdasarkan hasil pengurutan diatas maka dapat diperoleh peringkat dari setiap mahasiswa sesuai dengan data padat Tabel 16. Nilai tertinggi diperoleh oleh mahasiswa A2 dengan nilai 0,3980675 yang berada di upper approximation  area dan  nilai  terendah  diperoleh  oleh  mahasiswa  A11  dengan  nilai  -0,3604925  yang  berada lower approximation  area .  Hasil  pemeringkatan  dalam  penelitian  ini  bersifat  dinamis  dan  dapat  berubah  di semester-semester berikutnya. Hal ini  menggambarkan pentingnya peran  motivasi dalam  meningkatkan  kinerja mahasiswa dari waktu ke waktu. Mahasiswa yang semula berada pada posisi rendah memiliki kesempatan untuk meraih peringkat lebih tinggi jika mereka berhasil meningkatkan kualitas kinerja mereka.

## 3. KESIMPULAN
Implementasi Metode MABAC dalam pemilihan mahasiswa terbaik di Institut Teknologi dan Bisnis Sabda Setia dilakukan  untuk  menghasilkan  pemeringkatan  mahasiswa,  yang  bertujuan  untuk  mengukur  kinerja  setiap mahasiswa  baik  dalam  aspek  akademik  maupun  non-akademik.  Dalam  metode  ini,  lima  kriteria  digunakan sebagai dasar penilaian, yaitu Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), S-Core, Jumlah Surat Peringatan (SP), Presensi Ibadah  Mahasiswa,  dan  Presensi  Retret.  Kelima  kriteria  tersebut  dianggap  relevan  dalam  menilai  kinerja mahasiswa  secara  menyeluruh.  Metode  MABAC  ( Multi-Attributive  Border  Approximation  area  Comparison ) yang  melibatkan  teknik  pembobotan  Rank  Sum  digunakan  untuk  memilih  mahasiswa  terbaik  di  Institut Teknologi  dan  Bisnis  Sabda  Setia.  Dalam  proses  perangkingan  atau  pemeringkatan  mahasiswa,  teknik pembobotan Rank Sum memainkan peranan penting.  Teknik ini memungkinkan setiap kriteria yang digunakan memiliki  bobotnya  sendiri  dalam  perhitungan,  sehingga  setiap  aspek  penilaian  dapat  diperlakukan  secara  adil dan  mencerminkan  kontribusinya  terhadap  kinerja  mahasiswa  secara  keseluruhan.  Berdasarkan  perhitungan Metode  MABAC  dengan  menggunakan  teknik  pembobotan  Rank  Sum,  diperoleh  hasil  bahwa  mahasiswa  A2 memiliki  nilai  tertinggi  sebesar  0,3980675,  nilai  ini  menjadikannya  sebagai  mahasiswa  terbaik  dalam pemeringkatan. Selanjutnya, mahasiswa A1 menduduki peringkat kedua dengan nilai 0,3003626 dan mahasiswa A6  memperoleh  peringkat  ketiga  dengan  nilai  0,2995565.  Hasil  penelitian  ini  memiliki  implikasi  signifikan sebagai rekomendasi dalam menentukan mahasiswa terbaik di Institut Teknologi dan Bisnis Sabda Setia maupun Institusi  lain  yang  memiliki  kriteria-kriteria  serupa.  Penggunaan  Metode  MABAC  dengan  kriteria  yang  telah diberikan bobot menggunakan Rank Sum membantu meningkatkan objektivitas dalam proses seleksi mahasiswa terbaik.

## REFERENCES
[1] W.  Matindas et  al. , Pedoman  Pemilihan  Mahasiswa  Berprestasi  Program  Sarjana  Tahun  2023 .  Balai Pengembangan  Talenta  Indonesia,  Pusat  Prestasi  Nasional,  Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset dan Teknologi, 2023.
[2] Y. Setiawan and S. Budilaksono, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa  Lulusan Terbaik Dengan  Menggunakan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  (Maut)  Di  Stmik  Antar  Bangsa,” ikraith- informatika , vol. 6, no. 2, pp. 12–20, Oct. 2021, doi: 10.37817/ikraith-informatika.v6i2.1566.
[3] E.  K.  Nurhasanah,  S.  Abadi,  and  P.  Sukamto,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN MAHASISWA  BERPRESTASI  DENGAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING,”

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
TEKNOSAINS :  Jurnal  Sains,  Teknologi  dan  Informatika ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  107–118,  Jul.  2020,  doi: 10.37373/tekno.v7i2.18.
[4] D. Pamučar and G. Ćirović, “The selection of transport and handling resources in logistics centers using Multi-Attributive  Border  Approximation  area  Comparison  (MABAC),” Expert  Syst  Appl ,  vol.  42,  no.  6, pp. 3016–3028, Apr. 2015, doi: 10.1016/j.eswa.2014.11.057.
[5] J.  Wang,  G.  Wei,  C.  Wei,  and  Y.  Wei,  “MABAC  method  for  multiple  attribute  group  decision  making under q-rung orthopair fuzzy environment,” Defence Technology , vol. 16, no. 1, pp. 208–216, Feb. 2020, doi: 10.1016/j.dt.2019.06.019.
[6] S.  Situmorang,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kepala  Divisi  Baru  FBS  Hotel  Menara  Lexus Menggunakan  Metode  ROC  dan  MABAC,” KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Komputer) ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  615–624,  Nov.  2022,  [Online].  Available:  https://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/komik/article/view/5726
[7] E.  B.  Barus,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Best  Employee  Dengan  Menerapkan  Metode MABAC,” TIN:  Terapan  Informatika  Nusantara ,  vol.  2,  no.  9,  pp.  551–557,  Feb.  2022,  doi: 10.47065/tin.v2i9.1028.
[8] R.  T.  Aldisa,  “Penerapan  Metode  MABAC  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Aplikasi Pemesanan Hotel Terbaik,” Journal of Information System Research (JOSH) , vol. 4, no. 1, pp. 191–201, Oct. 2022, doi: 10.47065/josh.v4i1.2415.
[9] T.  Tugiono,  H.  Hafizah,  and  K.  Nisa,  “Optimalisasi  Metode  MABAC  Dalam  Menentukan  Prioritas Penerima Pinjaman Koperasi,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD) , vol. 5, no. 2, p. 280, Jul. 2022, doi: 10.53513/jsk.v5i2.5825.
[10]  I.  E.  Ismail  and  A.  D.  Hasanah,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMBERIAN  PINJAMAN MENGGUNAKAN METODE MULTIATTRIBUTE APPROXIMATION BORDER AREA COMPARISON  (MABAC),” JTT  (Jurnal  Teknologi  Terapan) ,  vol.  8,  no.  1,  p.  70,  Apr.  2022,  doi: 10.31884/jtt.v8i1.322.
[11]  A.  Z.  Siregar  and  N.  Harahap, Strategi  dan  Teknik  Penulisan  Karya  Tulis  Ilmiah  dan  Publikasi . Yogyakarta: Penerbit Deepublish, 2019.
[12]  A. H. Sutopo, Literature Review dengan NVivo . Tangerang Selatan: TOPAZART, 2021.
[13]  H.  Shi,  L.  Huang,  K.  Li,  X.-H.  Wang,  and  H.-C.  Liu,  “An  Extended  Multi-Attributive  Border Approximation  Area  Comparison  Method  for  Emergency  Decision  Making  with  Complex  Linguistic Information,” Mathematics , vol. 10, no. 19, p. 3437, Sep. 2022, doi: 10.3390/math10193437.
[14]  A.  E.  Torkayesh,  E.  B.  Tirkolaee,  A.  Bahrini,  D.  Pamucar,  and  A.  Khakbaz,  “A  Systematic  Literature Review  of  MABAC  Method  and  Applications:  An  Outlook  for  Sustainability  and  Circularity,” Informatica , pp. 415–448, Feb. 2023, doi: 10.15388/23-INFOR511.
[15]  U.  Hairah  and  E.  Budiman,  “Kinerja  Metode  Rank  Sum,  Rank  Reciprocal  dan  Rank  Order  Centroid Menggunakan  Referensi  Poin  Moora  (Studi  Kasus:  Bantuan  Kuota  Data  Internet  untuk  Mahasiswa),” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer ,  vol.  9,  no.  6,  p.  1129,  Dec.  2022,  doi: 10.25126/jtiik.2022934883.
[16]  E.  Roszkowska,  “Rank  Ordering  Criteria  Weighting  Methods  –  a  Comparative  Overview,” Optimum. Studia Ekonomiczne , no. 5(65), pp. 14–33, 2013, doi: 10.15290/ose.2013.05.65.02.
[17]  M.  Danielson  and  L.  Ekenberg,  “Trade-Offs  for  Ordinal  Ranking  Methods  in  Multi-criteria  Decisions,” 2017, pp. 16–27. doi: 10.1007/978-3-319-52624-9_2.
[18]  M.  Yorulmaz  and  G.  F.  Can,  “Task  and  user-based  Entropy-Rank  Sum-TPOP  integration  proposal  for usability evaluation of  web applications,” Journal  of  King  Saud  University  -  Computer  and  Information Sciences , vol. 34, no. 8, pp. 6466–6480, Sep. 2022, doi: 10.1016/j.jksuci.2022.01.011.
[19]  P.  J.  Krishna,  V.  P.  Meena,  V.  P.  Singh,  and  B.  Khan,  “Rank-Sum-Weight  Method  Based  Systematic Determination of Weights for Controller Tuning for Automatic Generation Control,” IEEE Access , vol. 10, pp. 68161–68174, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3186093.