Hal 338−347 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Penerapan Metode MABAC pada Penentuan Coffee Shop Terbaik
Mohammad Aldinugroho Abdullah 1 , Rima Tamara Aldisa 2,*
1 Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur Jakarta, Imdonesia
2 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email : 1 nugrohoaldi48@gmail.com, 2 rimatamaraa@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com Submitted 13-02-2023 ; Accepted 27-02-2023 ; Published 27-02-2023

## Abstrak
Usaha coffee shop merupakan suatu usaha yang bergerak dibidang pelayanan dan transaksi dengan memperdagangkan minuman berupa kopi.  Peluang  mengenai  kebiasaan  nongkrong  yang  dilakukan  oleh  masyarakat  umum  membuat  para  pengusaha  tergerak  untuk membuka  usaha  coffee  shop.  Banyaknya  usaha  coffee  shop  yang  ada  saat  ini  membuat  bingung  para  penikmat  nongkrong. Kebingungan tersebut muncul karena ada banyak usaha coffee shop yang ada sehingga masyarakat pada akhirnya bingung memilih tempat coffee shop yang terbaik. Untuk membantu masyarakat bingung memilih tempat coffee shop yang terbaik. Untuk itu dibutuhkan suatu SPK. SPK merupakan suatu sistem yang dipakai dalam membantu masyarakat atau oknum atau siapapun yang membutuhkan bantuan dalam menentukan atau membuat suatu keputusan mengenai pemilihan sesuatu. SPK ini memiliki cara kerja yang memakai cara kerja yang sama atau berbasis komputer. SPK mebutuhkan suatu metode. Metode yang dipakai pada penelitian ini adalah metode MABAC.  Metode  ini  merupakan  metode  yang  dikenal  dengan  fungsi  utama  yaitu  untuk  menemukan  solusi  ideal  yang  terbaik. Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  diperoleh  aternatif  terbaik  yaitu  alternatif  H6  atas  nama  Akul  cafe  dengan  nilai  0.0875  sebagai rekomendasi coffee shop terbaik.
Kata Kunci: SPK; Metode MABAC; Coffee Shop

## Abstract
The coffee shop business is a business engaged in services and transactions by trading drinks in the form of coffee. Opportun ities regarding the habit of hanging out by the general public have motivated entrepreneurs to open a coffee shop business. The number of coffee shop businesses that exist today confuses connoisseurs of hanging out. The confusion arises because there are many exi sting coffee shop businesses so that people are ultimately confused about choosing the best coffee shop. To help people get confused about choosing the best coffee shop. For that we need an SPK. SPK is a system that is used to help the public or individuals or anyone who needs assistance in determining or making a decision regarding the selection of something. This SPK has a way of working that uses the same working method or is computer-based. SPK requires a method. The method used in this study is the MABAC method. This method is a method known as the main function, namely to find the best ideal solution. Based on the results of this study, the best alternative  was  obtained,  namely  the  H6  alternative  on  behalf  of  Depression  cafe  with  a  value  of  0.0875  as  the  best  coffee  sh op recommendation.
Keywords: DSS; MABAC Method; Coffee Shop

## 1. PENDAHULUAN
Jaman milenial saat ini sudah sangat jauh perbedaannya dengan jaman sebelunya, baik dari segi pola hidup, gaya hidup dan kebiasaan. Jika dibandingkan dengan jaman dulu, pola hidup jaman sekarang sudah sangat maju, terkhususnya pola hidup anak muda saat ini. Seperti jikalau jaman dahulu tempat perkumpulan anak muda jaman dahulu adalah dirumah, jika anak muda jaman sekarang lebih sering berkumpul atau istilah jaman sekarang disebut nongkrong[1]. Kebiasaan ini sudah menjadi  hal  yang lajim dilakukan oleh anak muda. Bahkan bukan hanya dikalangan anak muda, orang tua juga sering mengikuti kebiasaan ini. Oleh karena itu kebiasaan ini membuka ide peluang usaha bagi para pengusaha[2].
Usaha coffee  shop merupakan  suatu  usaha  yang  bergerak  dibidang  pelayanan  dan  transaksi  dengan memperdagangkan  minuman  berupa  kopi.  Peluang  mengenai  kebiasaan  nongkrong  yang  dilakukan  oleh  masyarakat umum membuat para pengusaha tergerak untuk membuka usaha coffee shop . Hal ini terbukti karena sudah dapat dilihat dari banyaknya berdiri usaha coffee shop saat ini. Banyaknya usaha coffee shop yang ada saat ini membuat bingung para penikmat  nongkrong[3].  Kebingungan  tersebut  muncul  karena  ada  banyak  usaha coffee  shop yang  ada  sehingga masyarakat pada akhirnya bingung memilih tempat coffee shop yang terbaik. Selain itu banyaknya muncul usaha coffee shop terbaru membuat masyarakat yang awalnya setia dengan tempat yang biasa mereka tongkrongi malah menjadi ingin mencoba untuk mengunjungi tempat usaha coffee shop terbaru tersebut[4]. Dalam  menentukan coffee  shop yang  mana  yang  lebih  baik  dapat  dilakukan  dengan  menentukan  patokan  dari coffee shop mana yang terbaik. Bahan accuan tersebut dapat disebut dengan kriteria. Kriteria yang dapat dijadikan menjadi acuan dalam menentuan coffee shop terbaik ini seperti keramahan dari pelayan coffee shop tersebut, kelengkapan menu yang akan disajikan, tempat parkir kendaraan, ketersediaan wifi, dan harga. Dengan adanya kriteria ini dapat membantu dalam menemukan pilihan coffee shop mana yang terbaik. Hanya saja dalam menggunakan kriteria tetapi dengan cara manual  akan sulit karena akan membutuhkan waktu  yang lama.  Kebingungan mengenai usaha coffee shop yang mana yang terbaik ini dapat diselesaikan dengan menggunakan suatu sistem yang disebut SPK.
SPK  merupakan  suatu  sistem  yang  dipakai  dalam  membantu  masyarakat  atau  oknum  atau  siapapun  yang membutuhkan bantuan dalam menentukan atau membuat suatu keputusan mengenai pemilihan sesuatu. SPK ini memiliki cara  kerja  yang  memakai  cara  kerja  yang  sama  atau  berbasis  komputer.  SPK  merupakan  salah  saru  metode  yang berhubungan  dan  bekerja  dalam  komputer[5].  Dengan  adanya  SPK  ini,  dapat  membantu  oknum  atau  siapapun  yang
Hal 338−347 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
membutuhkan  bantuan  dalam  memilih  atau  membuat  suatu  keputusan  dengan  dimana  banyak  pilihan  yang  harus diseleksi. Dalam menggunakan SPK ini, dibutuhkan suatu metode. Banyak metode yang dapat dipakai dalam melakukan pengimplementasian SPK ini. Seperti metode ARAS, metode MOORA, metode MOSRA, metode AHP dan masih banyak metode lainnya. Pada penelitian ini, metode yang dipakai adalah metode MABAC[6].
metode MABAC merupakan metode yang dikembangkan pada tahun 2015 oleh seorang ahli bernama Pamucar dan Cirovic. Metode ini merupakan metode yang dikenal dengan fungsi utama yaitu untuk menemukan solusi ideal yang terbaik. Metode ini difungsikan pada saat ada suatu keadaan yang mengharuskan seseorang menemukan suatu keputusan. Solusi  yang diberikan oleh metode ini merupakan solusi  yang menghasilkan suatu  rangking. Dalam bahasa sederhana metode  MABAC  merupakan  metode  yang  dipakai  pada  pemilihan  dengan  keputusan  berbentuk  suatu  perangkingan. Dengan adanya metode ini dapat membantu dalam penerapan SPK. Dimana metode ini merupakan metode perangkingan.
Penelitian  terdahulu  dilakukan  oleh  Bagus  Nur  Ihwa  dkk  yang  dilakukan  pada  tahun  2020  dengan  membahas mengenai pemilihan Jaksa terbaik dengan menggunakan metode MABAC dengan hasil yang diperoleh sebesar 0.8251 sebagai alternatif A1 dengan nama Riandi sebagai alternatif terbaik[7]. Penelitian selanjutnya dilakukan pada tahun 2020 dan dilakukan oleh peneliti bernama Hengky Yosafat dengan materi yang diteliti mengenai SPK pembelian leptop dengan menggunakan  metode  MABAC  dengan  hasil  penelitian  yaitu  memperoleh  nilai  sebesar  0.3956  dengan  alternatif  A4 dengan  leptop  terbaik  adalah  Acer[8].  Penelitian  terdahulu  lainnya  dilakukan  oleh  Rivalry  Kristianto  Hondro  dengan penelitian  yang  dilakukan  pada  tahun  2018  dengan  judul  mengenai  penerima  bantuan  dengan  menggunakan  metode MABAC dengan hasil sebesar 0.7895 dengan alternatif A5 atas nama Ari Rajaya[9]. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Muhammat Daffa dengan penelitian yang dilakukan pada tahun 2022 dengan materi yang dibahas mengenai Guru terbaik  dengan  menggunakan  metode  MABAC  dengan  hasil  penelitian  sebesar  0.9129  dengan  alternatif  A6  sebagai alternatif terbaik[10]. Penelitian terdahulu dilakukan oleh Rinaldy Manurung yang dilakukan pada tahun 2020 dengan pemilihan Binaan dengan metode MABAC dengan penelitian menggunakan 7 kriteria dan 5 alternatif[11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
SPK merupakan suatu sistem yang dipakai dalam membantu masyarakat atau oknum atau siapapun yang membutuhkan bantuan  dalam  menentukan  atau  membuat  suatu  keputusan  mengenai  pemilihan  sesuatu.  SPK  ini memiliki  cara  kerja yang memakai cara kerja yang sama atau berbasis komputer. SPK merupakan salah saru metode yang berhubungan dan bekerja dalam komputer[12]–[15]. Dengan adanya SPK ini, dapat membantu oknum atau siapapun yang membutuhkan bantuan  dalam  memilih  atau  membuat  suatu  keputusan  dengan  dimana  banyak  pilihan  yang  harus  diseleksi.  Dalam menggunakan  SPK  ini,  dibutuhkan  suatu  metode.  Banyak  metode  yang  dapat  dipakai  dalam  melakukan pengimplementasian SPK ini. Seperti metode ARAS, metode MOORA, metode MOSRA, metode AHP dan masih banyak metode lainnya. Pada penelitian ini, metode yang dipakai adalah metode MABAC[16].

## 2.2 Coffee Shop
Usaha coffee shop merupakan suatu usaha yang bergerak dibidang pelayanan dan transaksi dengan memperdagangkan minuman berupa kopi. Peluang mengenai kebiasaan nongkrong yang dilakukan oleh masyarakat umum membuat para pengusaha tergerak untuk membuka usaha coffee shop . Hal ini terbukti karena sudah dapat dilihat dari banyaknya berdiri usaha coffee shop saat ini. Banyaknya usaha coffee shop yang ada saat ini membuat bingung para penikmat nongkrong. Kebingungan tersebut muncul karena ada banyak usaha coffee shop yang ada sehingga masyarakat pada akhirnya bingung memilih tempat coffee shop yang terbaik. Selain itu banyaknya muncul usaha coffee shop terbaru membuat masyarakat yang  awalnya  setia  dengan  tempat  yang  biasa  mereka  tongkrongi  malah  menjadi  ingin  mencoba untuk  mengunjungi tempat usaha coffee shop terbaru tersebut.

## 2.3 Metode MABAC
metode  MABAC  merupakan  metode  yang  dikembangkan  pada  tahun  2015  oleh  seorang  ahli  bernama  Pamucar  dan Cirovic.  Metode  ini  merupakan  metode  yang  dikenal  dengan  fungsi  utama  yaitu  untuk  menemukan  solusi  ideal  yang terbaik. Metode ini difungsikan pada saat ada suatu keadaan yang mengharuskan seseorang menemukan suatu keputusan. Solusi  yang diberikan oleh metode ini merupakan solusi  yang menghasilkan suatu  rangking. Dalam bahasa sederhana metode  MABAC  merupakan  metode  yang  dipakai  pada  pemilihan  dengan  keputusan  berbentuk  suatu  perangkingan. Dengan  adanya  metode  ini  dapat  membantu  dalam  penerapan  SPK.  Dimana  metode  ini  merupakan  metode perangkingan[17]. Berikut ini dalam melakukan perhitungan dengan metode MABAC dapat mengikuti sesuai langkah- langkah sebagai berikut[18]–[20]:
a. Membentuk matriks keputusan awal (X).
C 1 C 2 ⋯ C n X = A 1 A 2 ⋮ A m [ x 11 x 12 x 21 x 22 ⋯ x 1n ⋯ x 2n ⋮ ⋮ x m1 x m2 ⋱ ⋮ ⋯ x mn ] (1)
Hal 338−347 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
b. Normalisasi matriks awal (X).
C 1 C 2 ⋯ C n N = A 1 A 2 ⋮ A m [ n 11 n 12 n 21 n 22 ⋯ n 1n ⋯ n 2n ⋮ ⋮ n m1 n m2 ⋱ ⋮ ⋯ n mn ] (2)
Nilai matriks ternomalisasi (N) ditentukan menggunakan rumus:
n ij = x ij − x i − x i + − x i − (untuk kriteria benefit)
(3)
n ij = x ij − x i + x i − −x i + (untuk kriteria cost)
(4)
c. Hitung matriks berbobot yang dimana rumusnya dapat dilihat sebagai berikut:
v ij =   w j . (n ij + 1) (5)
V = A 1 A 2 ⋮ A m [ v 11 v 12 v 21 v 22 ⋯ v 1n ⋯ v 2n ⋮ ⋮ v m1 v m2 ⋱ ⋮ ⋯ v mn ] = [ w 1 . (n 11 + 1) w 2 . (n 12 + 1) w 1 . (n 21 + 1) w 2 . (n 22 + 1) ⋯ w n . (n 1n + 1) ⋯ w n . (n 2n + 1) ⋮ ⋮ w 1 . (n m1 + 1) w 2 . (n m2 + 1) ⋱ ⋮ ⋯ w n . (n mn + 1) ] (6)
d. Penentuan matriks area aproksimasi perbatasan (G).
g i = (∏ v ij m j=1 ) 1 m (7)
Setelah menghitung nilai g i untuk setiap kriteria, pendekatan perbatasan matriks area G dibentuk dengan format n x 1 ( n adalah jumlah kriteria yang menjadi dasar pemilihan dari alternatif). C 1 C 2 ⋯ C n G = [g 1 g 2 ⋯ g n ] (8)
e. Perhitungan jarak alternatif dari daerah aproksimasi perbatasan untuk elemen matriks (Q).
Q = [ q 11 q 12 q 21 q 22 ⋯ q 1n ⋯ q 2n ⋮ ⋮ q m1 q m2 ⋱ ⋮ ⋯ q mn ] = [ v 11 −  g 1 v 12 −   g 2 v 21 −   g 1 v 22 −  g 2 ⋯ v 1n −   g n ⋯ v 2n −   g n ⋮ ⋮ v m1 −   g 1 v m2 −  g 2 ⋱ ⋮ ⋯ v mn −  g n ] (9)
f. Membuat peringkat alternatif Perhitungan nilai fungsi kriteria untuk alternatif diperoleh dari jumlah jarak alternatif dari area aproksimasi perbatasan (Q). Semakin besar nilai S i maka semakin baik alternatifnya.
S i =   ∑ q ij 𝑛 𝑗=1 (10)

## 2.4 Tahapan Penelitian
Pada saat  melakukan  penelitian, berikut beberapa tahapan yang harus dilakukan pada  penelitian yang dilakukan untuk menggapai tujuan penelitian dalam rekomendasi Usaha coffee shop terbaik dapat dijelaskan sebagai berikut: a. Mengidentifikasi Masalah
Pada saat melakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan adalah melakukan Identifikasi masalah. Tahap ini merupakan tahap yang menjadi pokok permasalahan sehingga dapat dilakukan penelitian.
b. Pengumpulan Data
Pada saat melakukan penelitian, harus ada data, data ini diperlukan supaya ada yang dapat diolah menjadi suatu hasil penelitian. Oleh karena itu perlu dilakukan pengumpulan data.
c. Studi Literatur
Tahap  selanjutnya  dilakuka  adalah  penggalian  informasi  atau  pencarian  informasi  mengenai  topik  dan  cara penyelesaian masalah. Ada banyak yang dapat dilakukan dalam tahapan ini yaitu membaca buku dan membaca jurnal, artikel dan lain sebagainya.
d. Analisa Penerapan metode
Pada tahapan penelitian ini melakukan analisa dalam rekomendasi aplikasi Usaha coffee shop terbaik menggunakan metode MABAC sehingga mendapatkan hasil akhir yang akurat.
e. Laporan Penelitian
Setelah penulis menyelesaikan penelitian ini, penulis dapat membuat sebuah laporan penelitian untuk melihat hasilnya apakah sesuai dengan yang diharapkan serta membuat kesimpulan dalam penelitian ini.
Hal 338−347 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Kerangka penelitian dari penjabaran di atas dapat dilihat seperti berikut:
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Alternatif
Dalam rekomendasi Usaha coffee shop terbaik diharapkan dapat mempermudah pelanggan dalam memilih Usaha coffee shop secara  online.  Penulis  menggunakan  metode  MABAC  untuk  menyelesaikan  permasalahan  pada  penelitian  ini dengan menetapkan 7 alternatif dan 5 kriteria sehingga menghasilkan perangkingan yang tepat dan akurat. Terdapat 10 data alternatif Usaha coffee shop seperti berikut :
Tabel 1. Alternatif Aplikasi Pemesanan Hotel
Kode Alternatif H1 Moci cafe H2 Key cafe H3 Loly cafe H4 Cleo cafe H5 Aldi cafe H6 Akul cafe H7 Lucy café

## 3.2 Penetapan Kriteria
Dalam melakukan penelitian, dibutuhkan kriteria yang dipakai sebagai bahan acuan. Pada penelitian ini, kriteria yang di pakai dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini :
Tabel 2. Data Kriteria Kode Kriteria Jenis C1 keramahan dari pelayan Benefit C2 kelengkapan menu Benefit C3 tempat parkir kendaraan Benefit C4 ketersediaan wifi Benefit C5 harga Cost
Pada saat melakukan penelitian pada SPK, dibutuhkan bobot pada setiap kriteria. Pada penelitian ini metode yang dipakai dalam melakukan pembobotan adalah metode pembobotan ROC yang dapat dilihat pada tabel 3 berikut ini :
Tabel 3. Data Kriteria Kode Kriteria Bobot Jenis C1 keramahan dari pelayan 0.456 Benefit C2 kelengkapan menu 0.256 Benefit C3 tempat parkir kendaraan 0.156 Benefit C4 ketersediaan wifi 0.090 Benefit
Mulai Mengidentifikasi Masalah
Pengumpulan Data Studi Literatur dan Keperpustakaan
Analisa Dan Penerapan Metode
Penerapan Metode MABAC 1. Membentuk matriks awal
2. Normalisasi matriks awal
3. Hitung matriks terbobot
4. Penentuan matriks area aproksimasi perbatasan
5. Hitung jarak alternatif dari daerah aproksimasi perbatasan
6. Menghitung peringkat alternatif
Pembuatan Laporan Penelitian Selesai
Hal 338−347 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
C5 harga 0.040 Cost
Pada tabel berikut merupakan data rating kecocokan data alternatif setiap kriteria.
Tabel 4. Data Rating Kecocokan alternatif pada setiap kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 H1 Ramah Kurang lengkap Luas Tidak Tersedia Mahal H2 Kurang ramah Kurang lengkap Sangat Luas Tersedia Cukup Mahal H3 Sangat ramah lengkap Luas Tidak Tersedia Mahal H4 Ramah Sangat lengkap Luas Tersedia Sangat murah H5 Sangat Ramah lengkap Kurang Luas Tersedia murah H6 Ramah Sangat lengkap Luas Tidak Tersedia Mahal H7 Ramah lengkap Kurang Luas Tersedia Mahal
Pada tabel 4 diatas terdapat data berjenis linguistik, sehingga akan sulit dihitung. Maka untuk dapat mempermudah perhitungan maka dapat dilakukan dengan mengolah data dengan mengubah data kedalam bentuk angka sehingga harus dilakukan pembobotan. Dibawah ini merupakan tabel berisikan pembobotan untuk C1, C 2 , C 3 dan C 4 serta C 5
Tabel 5. Nilai Bobot C 1 Keterangan Bobot Kurang ramah 1 Ramah 2 Sangat ramah 3 Tabel 6. Nilai Bobot C 2 Keterangan Bobot Kurang lengkap 1 lengkap 2 Sangat lengkap 3 Tabel 7. Nilai Bobot C 3 Keterangan Bobot Kurang Luas 1 Luas 2 Sangat Luas 3 Tabel 8. Nilai Bobot C 4 Keterangan Bobot Tidak Tersedia 1 Tersedia 2 Tabel 9. Nilai Bobot C 5 Keterangan Bobot Sangat murah 1 murah 2 Cukup Mahal 3 Mahal 4
Setelah  melakukan  pembobotan  terhadap  kriteria,  maka  data  berbentuk  linguistik  telah  dibobotkan  sehingga menjadi data berbentuk angka dan dapat dilihat pada tabel 7 berikut ini :
Tabel 10. Data Rating Kecocokan alternatif pada setiap kriteria setelah dibobotkan
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5
H1 2 1 2 1 4
H2 1 1 3 2 3
H3 3 2 2 1 4
H4 2 3 2 2 1
H5 3 2 1 2 2 H6 2 3 2 1 4 H7 2 2 1 2 4 max 3 3 3 2 4 min 1 1 1 1 1
Hal 338−347 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 3.3 Penetapan Metode MABAC
Langkah perhitungan metode MABAC sebagai berikut :
a. Matriks keputusan awal
X = [𝑋 𝑖𝑗 ] =
[ 2   1 2
1   1 3 3   2 2 1 4 2 3 1 4 2   3 2
3   2 1 2   3 2 2   1 2   2 1   4 2 2 1 2 4 ] b. Normalisasi matriks keputusan awal
1. Menghitung nilai normalisasi matriks pada jenis kriteria benefit . C1 n 11 = 2 − 1 3 − 1 = 0.5 0 n 21 = 1 − 1 3 − 1 = 0.00
n 31 = 3 − 1 3 − 1 = 1.00
n 41 = 2 − 1 3 − 1 = 0.5 0 n 51 = 3 − 1 3 − 1 = 1.00
n 61 = 2 − 1 3 − 1 = 0.50
n 71 = 2 − 1 3 − 1 = 0.50
C2
n 12 = 1 − 1 3 − 1 = 0.00 n 22 = 1 − 1 3 − 1 = 0.00 n 32 = 2 − 1 3 − 1 = 0.50 n 42 = 3 − 1 3 − 1 = 1.00 n 52 = 2 − 1 3 − 1 = 0.50 n 62 = 3 − 1 3 − 1 = 1.00 n 72 = 2 − 1 3 − 1 = 0.50 C3 n 13 = 2 − 1 3 − 1 = 0.50 n 23 = 3 − 1 3 − 1 = 1.00 n 33 = 2 − 1 3 − 1 = 0.50 n 43 = 2 − 1 3 − 1 = 0.50 n 53 = 1 − 1 3 − 1 = 0.00 n 63 = 2 − 1 3 − 1 = 0.50 n 73 = 1 − 1 3 − 1 = 0.00 C4 n 14 = 1 − 1 2 − 1 = 0.00 n 24 = 2 − 1 2 − 1 = 1.00 n 34 = 1 − 1 2 − 1 = 0.00 n 44 = 2 − 1 2 − 1 = 1.00 n 54 = 2 − 1 2 − 1 = 1.00 n 64 = 1 − 1 2 − 1 = 0.00 n 74 = 2 − 1 2 − 1 = 1.00
2. Menghitung nilai normalisasi matriks pada jenis kriteria cost .
C5 n 15 = 4 − 4 1 − 4 = 0.00
Hal 338−347 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
n 25 = 3 − 4 1 − 4 = 0.30 n 35 = 4 − 4 1 − 4 = 0.00 n 45 = 1 − 4 1 − 4 = 1.00 n 55 = 2 − 4 1 − 4 = 0.70 n 65 = 4 − 4 1 − 4 = 0.00 n 75 = 4 − 4 1 − 4 = 0.00
Setelah dilakukan semua perhitungan didapatkan hasil data normalisasi matriks keputusan awal yang dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 11. Data Normalisasi Matriks Keputusan Awal Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 H1 0.5 0.0 0.5 0.0 0.0 H2 0.0 0.0 1.0 1.0 0.3 H3 1.0 0.5 0.5 0.0 0.0 H4 0.5 1.0 0.5 1.0 1.0 H5 1.0 0.5 0.0 1.0 0.7 H6 0.5 1.0 0.5 0.0 0.0 H7 0.5 0.5 0.0 1.0 0.0
c. Menghitung matriks berbobot
H1 v 11 =  0.456 ∗  (0.50 + 1) = 0.6840 v 12 =  0.256 ∗  (0.00 + 1) = 0.2560 v 13 =  0.156 ∗  (0.50 + 1) = 0.2340 v 14 =  0.090 ∗  (0.00 + 1) = 0.0900 v 15 =  0.040 ∗  (0.00 + 1) = 0.0400 H2 v 21 =  0.456 ∗  (0.00 + 1) = 0.4560 v 22 =  0.256 ∗  (0.00 + 1) = 0.2560 v 23 =  0.156 ∗  (1.00 + 1) = 0.3120 v 24 =  0.090 ∗  (1.00 + 1) = 0.1800 v 25 =  0.040 ∗  (0.30 + 1) = 0.0533 H3 v 31 =  0.456 ∗  (1.00 + 1) = 0.9120 v 32 =  0.256 ∗  (0.50 + 1) = 0.3840 v 33 =  0.156 ∗  (0.50 + 1) = 0.2340 v 34 =  0.090 ∗  (0.00 + 1) = 0.0900 v 35 =  0.040 ∗  (0.00 + 1) = 0.0400 H4 v 41 =  0.456 ∗  (0.50 + 1) = 0.6840 v 42 =  0.256 ∗  (1.00 + 1) = 0.5120 v 43 =  0.156 ∗  (0.50 + 1) = 0.2340 v 44 =  0.090 ∗  (1.00 + 1) = 0.1800 v 45 =  0.040 ∗  (1.00 + 1) = 0.0800 H5 v 51 =  0.456 ∗  (1.00 + 1) = 0.9120 v 52 =  0.256 ∗  (0.80 + 1) = 0.3840 v 53 =  0.156 ∗  (0.00 + 1) = 0.1560 v 54 =  0.090 ∗  (1.00 + 1) = 0.1800 v 55 =  0.040 ∗  (0.70 + 1) = 0.0667 H6 v 61 =  0.456 ∗  (0.50 + 1) = 0.6840 v 62 =  0.256 ∗  (1.00 + 1) = 0.5120 v 63 =  0.156 ∗  (0.50 + 1) = 0.2340 v 64 =  0.090 ∗  (0.00 + 1) = 0.0900 v 65 =  0.040 ∗  (0.00 + 1) = 0.0400 H7 v 71 =  0.456 ∗  (0.50 + 1) = 0.6840 v 72 =  0.256 ∗  (0.50 + 1) = 0.3840
Hal 338−347 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
v 73 =  0.156 ∗  (0.00 + 1) = 0.1560 v 74 =  0.090 ∗  (1.00 + 1) = 0.1800 v 75 =  0.040 ∗  (0.00 + 1) = 0.0400
Setelah dilakukan semua perhitungan didapatkan hasil data matriks berbobot yang dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 12. Data Matriks Berbobot Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 H1 0.6840 0.2560 0.2340 0.0900 0.0400 H2 0.4560 0.2560 0.3120 0.1800 0.0533 H3 0.9120 0.3840 0.2340 0.0900 0.0400 H4 0.6840 0.5120 0.2340 0.1800 0.0800 H5 0.9120 0.3840 0.1560 0.1800 0.0667 H6 0.6840 0.5120 0.2340 0.0900 0.0400 H7 0.6840 0.3840 0.1560 0.1800 0.0400
d. Penentuan matriks area aproksimasi perbatasan
G1  = (0.6840  ∗  0.4560  ∗  0.9120  ∗  0.6840  ∗  0.9120  ∗  0.6840  ∗  0.6840)
1 7 = 0.7008
G2  = (0.2560  ∗  0.2560  ∗  0.3840  ∗  0.5120  ∗  0.3840  ∗  0.5120  ∗  0.3840)
1 7 = 0.3713
G3  = (0.2340  ∗  0.3120  ∗  0.2340  ∗  0.2340  ∗  0.1560  ∗  0.2340  ∗  0.1560)
1 7 = 0.2171
G4  = (0.0900  ∗  0.1800  ∗  0.0900  ∗  0.1800  ∗  0.1800  ∗  0.0900  ∗  0.1800)
1 7 = 0.1337
G5 = (0.0400  ∗  0.0533  ∗  0.0400  ∗  0.0800  ∗  0.0667  ∗  0.0400  ∗  0.0400) 1 7 = 0.0495 Pendekatan perbatasan matriks area G dibentuk dengan format n x 1 seperti berikut. G = 0.7008     0.3713   0.2171   0.1337   0.0495
e. Menghitung jarak alternatif H1 q 11 = (0.6840 − 0.7008) = −0.0168 q 12 = (0.2560 − 0.3713) = −0.1153 q 13 = (0.2340 − 0.2171) = 0.0169 q 14 = (0.0900 − 0.1337) = −0.0437 q 15 = (0.0400 − 0.0495) = −0.0095 H2 q 21 = (0.4560 − 0.7008) = −0.2448 q 22 = (0.2560 − 0.3713) = −0.1153 q 23 = (0.3120 − 0.2171) = 0.0949 q 24 = (0.1800 − 0.1337) = 0.0463 q 25 = (0.0533 − 0.0495) = 0.0038 H3 q 31 = (0.9120 − 0.7008) = 0.2112 q 32 = (0.3840 − 0.3713) = 0.0127 q 33 = (0.2340 − 0.2171) = 0.0169 q 34 = (0.0900 − 0.1337) = −0.0437 q 35 = (0.0400 − 0.0495) = −0.0095 H4 q 41 = (0.6840 − 0.7008) = −0.0168 q 42 = (0.5120 − 0.3713) = 0.1407 q 43 = (0.2340 − 0.2171) = 0.0169 q 44 = (0.1800 − 0.1337) = 0.0463 q 45 = (0.0800 − 0.0495) = 0.0305 H5 q 51 = (0.9120 − 0.7008) = 0.2112 q 52 = (0.3840 − 0.3713) = 0.0127 q 53 = (0.1560 − 0.2171) = −0.0611 q 54 = (0.1800 − 0.1337) = 0.0463 q 55 = (0.0667 − 0.0495) = 0.0172 H6 q 61 = (0.6840 − 0.7008) = −0.0168 q 62 = (0.5120 − 0.3713) = 0.1407 q 63 = (0.2340 − 0.2171) = 0.0169
Hal 338−347 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
q 64 = (0.0900 − 0.1337) = −0.0437 q 65 = (0.0400 − 0.0495) = −0.0095 H7 q 71 = (0.6840 − 0.7008) = −0.0168 q 72 = (0.3840 − 0.3713) = 0.0127 q 73 = (0.1560 − 0.2171) = −0.0611 q 74 = (0.1800 − 0.1337) = 0.0463 q 75 = (0.0400 − 0.0495) = −0.0095
Setelah dilakukan semua perhitungan didapatkan hasil data nilai jarak alternatif yang dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 13. Data Nilai Jarak Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 H1 -0.0168 -0.1153 0.0169 -0.0437 -0.0095 H2 -0.2448 -0.1153 0.0949 0.0463 0.0038 H3 0.2112 0.0127 0.0169 -0.0437 -0.0095 H4 -0.0168 0.1407 0.0169 0.0463 0.0305 H5 0.2112 0.0127 -0.0611 0.0463 0.0172 H6 -0.0168 0.1407 0.0169 -0.0437 -0.0095 H7 -0.0168 0.0127 -0.0611 0.0463 -0.0095 f. Peringkat alternatif S1 = ((−0.0168)  +   (−0.1153)  +   (0.0169)  +  (−0.0437)  +   (−0.0095)) = −0.1685 S2 = ((−0.2448)  +   (−0.1153)  +   (0.0949)  +  (0.0463)  +  (0.0038)) = −0.2151 S3 = ((0.2112)  +  (0.0127) +   (0.0169)  +   (−0.0437) +   (−0.0095)) = 0.1875 S4 = ((−0.0168)  +   (0.1407)  +  (0.0169)  +  (0.0463) +   (0.0305)) = 0.2175 S5 = ((0.2112)  +  (0.0127) +   (−0.0611)  +  (0.0463) +   (0.0172)) = 0.2262 S6 = ((−0.0168)  +   (0.1407)  +  (0.0169)  +  (−0.0437)  +  (−0.0095)) = 0.0875 S7 = ((−0.0168)  +   (0.0127)  +  (−0.0611)  +  (0.0463)  +  (−0.0095)) = −0.0285
Dari  perhitungan  yang  telah  dilakukan  dengan  analisa  penerapan  metode  ROC  dan  MABAC  sehingga menghasilkan perangkingan seperti Tabel 7 berikut:
Tabel 14. Data Peringkat Alternatif Kode Alternatif Nilai Peringkat H1 Moci cafe -0.1685 6 H2 Key kafe -0.2151 7 H3 Loly cafe 0.1875 4 H4 Celo café 0.2175 3 H5 Aldi café 0.2262 2 H6 Akul cafe 0.0875 1 H7 Lucy cafe -0.0285 5
Dari  hasil  perhitungan  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  7  alternatif  dan  5  alternatif  menghasilkan alternatif  terbaik  yang  diperlihatkan  pada  tabel  14  diatas  yaitu  alternatif  H6  atas  nama  Akul  cafe dengan  nilai  0.0875 sebagai rekomendasi coffee shop  terbaik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan paparan dari penelitian yang telah dilakukan penulis diatas, memberikan kesimpulan bahwa dengan memakai SPK dengan mengimplementasikan metode MABAC pada penelitian ini dapat membantu setiap oknum tertentu dalam mencari peringkat dari setiap alternatif sehingga memperoleh coffee shop terbaik terbaik dari kriteria yaitu keramahan dari  pelayan,  kelengkapan  menu,  tempat  parkir  kendaraan,  ketersediaan  wifi  dan  harga.  sehingga  dapat  menentukan rekomendasi coffee shop  terbaik dengan hasil akhir yang tertinggi didapatkan yaitu pada alternatif H6 atas nama Akul cafe  dengan  nilai  0.0875  sebagai  rekomendasi  coffee  shop    terbaik.  Sehingga  masyarakat  yang  ingin  memilih  tempat coffee shop  terbaik dapat terbantu dengan adanya penelitian ini.

## REFERENCES
[1] A. D. Saputra, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pramusaji Terbaik Dengan Metode SMARTER Berbasis Web Pada Taki Coffee Samarinda.” STMIK Widya Cipta Dharma, 2022.
[2] F. Rumaisa, Y. Puspitarani, A. Rosita, A. Zakiah, and S. Violina, “Penerapan Natural Language Processing (NLP) di bidang pendidikan,” J. Inov. Masy. , vol. 1, no. 3, pp. 232–235, 2021.
[3] R. A. S. PRAYOGA and S. W. PUTRI, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MEMILIH PEMASOK KOPI DENGAN
Hal 338−347 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
METODE SMART PADA COFFEE SHOP ABC PONOROGO,” J. INSTEK (Informatika Sains dan Teknol. , vol. 7, no. 1, pp. 69–78, 2022.
[4] Q. Aini, Z. Zulfiandri, and N. Cholis, “Fuzzy Analytical Hierarchy Process: Pendekatan dalam Sistem Pendukung Keputusan Lokasi Coffee Shop,” InfoTekJar J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 6, no. 2, 2022.
[5] R. R. Dilla and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mekanik Terbaik Menggunakan Metode Operational Competitiveness Rating Analysis ( OCRA ) Studi Kasus : Auto2000,” vol. 5, pp. 103–110, 2021.
[6] Y. Siagian, “Seleksi Penerimaan Karyawan Baru Menggunakan,” J. Mantik Penusa , vol. 2, no. 1, pp. 65–70, 2018.
[7] B. N. Ihwa, N. Silalahi, and R. K. Hondro, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jaksa Terbaik dengan Menerapkan Metode MABAC (Studi Kasus: Kejaksaan Negeri Medan),” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 1, no. 4, pp. 225–230, 2020.
[8] H. Yosafat, K. Kurniabudi, and N. Nurhadi, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Laptop Dengan Metode Mabac (Studi Kasus: Sigma Komputer),” J. Ilm. Mhs. Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 148–161, 2020.
[9] R. K. Hondro, “MABAC: Pemilihan Penerima Bantuan Rastra Menggunakan Metode MultiAttributive Border Approximation Area Comparison,” J. Mahajana Inf , vol. 3, no. 1, pp. 41–52, 2018.
[10]  M. D. Saefudin and A. Mirza, “Sistem Penunjang Keputusan Penilaian Guru Terbaik Dengan Metode Multi-Attributive Border Approximation (MABAC),” OKTAL J. Ilmu Komput. dan Sains , vol. 1, no. 06, pp. 609–619, 2022.
[11]  R.  Manurung,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Perusahaan  Binaan  Dengan  Metode  Mabac  (Studi  Kasus:  Dinas Perindustrian Kota Medan),” Pelita Inform. Inf. dan Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 120–128, 2020.
[12]  Zulkarnain.  and Yasir.Hasan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Peserta  FLS2N  SMAN 1  Perbaungan  Menggunakan Metode MABAC,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , 2021.
[13]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[14]  D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[15]  D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making (MCDM) Pada Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: CV.Budi Utama, 2017.
[16]  K. Nisa, “Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Optimalisasi Metode MABAC Dalam Menentukan Prioritas Penerima Pinjaman Koperasi Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD,” vol. 5, pp. 280–292, 2022.
[17]  C.  Handayani,  A.  M.  Muhsidi,  and  N.  I.  Khomalia,  “Metode  Multi  Attributive  Border  Approximation  Area  Comparison  ( MABAC ) Untuk Penilaian Kinerja Dalam Pengelolaan Alokasi Dana Desa ( ADD ),” vol. 20, no. 01, pp. 303–309, 2021.
[18]  R.  N.  KALEM  and  M.  E.  AKPINAR,  “Personnel  Performance  Assessment  using  Entropy  based  MABAC  Method:  An Application in the Food Sector,” Equinox J. Econ. Bus. Polit. Stud. , vol. 9, no. 1, pp. 89–106, 2022.
[19]  M. Baydaş, “The effect of pandemic conditions on financial success rankings of BIST SME industrial companies : a different evaluation with the help of comparison of special capabilities of MOORA , MABAC and FUCA methods Salgın koşullarının BIST KOBI sanayi firmaların,” vol. 10, pp. 245–260, 2022.
[20]  R.  T.  Aldisa,  “Penerapan  Metode  MABAC  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Aplikasi  Pemesanan  Hotel Terbaik,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 4, no. 1, pp. 191–201, 2022.