## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 29 − 39 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3511

## Analisa Penerapan Metode MABAC dengan Pembobotan Entropy dalam Penilaian Kinerja Dosen di Era Society 5.0
Ahyuna 1* , Ben Rahman 2 , Fifto Nugroho 3 , I Wayan Sugianta Nirawana 4 , Abdul Karim 5
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dipa Makassar, Makassar, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
3 Fakultas Ilmu Komputer, Prodi Sistem Komputer, Universitas Bung Karno, Jakarta, Indonesia
4 Program Studi Pendidikan Komputer, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Mulawarman, Samarinda, Indonesia
5 Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1,* ahyuna@undipa.ac.id, 2 benrahman@civitas.unas.ac.id, 3 fiftonugroho@ubk.ac.id, 4 anta@fkip.unmul.ac.id, 5 abdkarim6@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ahyuna@undipa.ac.id Submitted: 25/05/2023 ; Accepted: 27/06/2023 ; Published : 29/06/2023
Abstrak− Di era society 5.0 sangat berpengaruh diberbagai sektor termasuk salah satunya ialah sektor pendidikan yang mengalami perubahan teknologi yang semakin canggih, sehingga dosen diharapkan dapat mengkombinasi pembelajaran dengan teknologi agar wawasan mahasiswa tentang teknologi semakin berkembang. Akan tetapi dalam hal sebuah proses penilaian kinerja sering terjadi beberapa permasalahan karena jumlah dosen yang banyak akan mempengaruhi waktu proses penilaian kinerja, waktu yang cukup lama menyebabkan proses evaluasi hasil pembelajaran juga akan terhambat dan menyebabkan tidak tercapainya hasil pembelajaran yang baik. Dalam penilaian kinerja dosen di era society 5.0 terdapat beberapa kriteria diantaranya Dinamis, Inovatif, Jumlah Publish Ilmiah, Kedisiplinan dan Keterampilan Digital.  Maka dengan itu penulis menerapkan sebuah metode  Multi-Attributive Border Approximation area Comparison (MABAC) dan ENTROPY agar menemukan hasil yang akurat dan logis. Maka dengan itu penulis menerapa sebuah metode tersebut dan menghasilkan perangkingan yang tertinggi yaitu atas nama Dito Putro Utomo dengan total nilai 0.39925.
Kata Kunci : MABAC; ENTROPY; SPK; Kinerja Dosen; Era Society 5.0
Abstract− In the era of society 5.0, it is very influential on the education sector which is experiencing increasingly sophisticated technological changes, so that lecturers are expected to be able to combine learning with technology so that students' insight into technology is growing. However, in the case of a performance appraisal process, several problems often occur because the larg e number of lecturers will affect the time of the performance appraisal process. In assessing the performance of lecturers in the era of society 5.0, there are several criteria including Dynamic, Innovative, Number of Scientific Publishes, Discipline and Digi tal Skills. Therefore, the author applies a MABAC and ENTROPY method in order to find accurate and logical results. So with that, the author adopted a method and produced the highest ranking, namely on behalf of Dito Putro Utomo with a total value of 0.39925.
Keywords : MABAC; ENTROPY; DSS; Lecturer Performance; The Age of Society 5.0

## 1. PENDAHULUAN
Era society 5.0 dimulai pada tahun 2019 dapat dikenal sebagai era pemanfaatan teknologi serta era yang  mengalami perubahan diberbagai aspek kehidupan yang dimana manusia harus berpikir secara kritis serta memiliki kreativitas dalam memasuki  era tersebut. Era society 5.0 salah satu  era yang semakin berkembangnya teknologi  yang dimana manusia harus memanfaatkan segala kegiatan dengan menggunakan teknologi yang telah berkembang dengan pesat. Di era  ini juga memiliki  pengaruh pada perguruan tinggi  di  Indonesia, karena  di era  tersebut  mengharuskan setiap dosen yang mengajar di dalam kelas dapat memanfaatkan teknologi agar mahasiswa memiliki pengetahuan yang luas. Sehingga  sangat  dibutuhkannya  sebuah  kinerja  dosen  agar  dapat  mengembangkan  soft  kill  mehasiswa  dalam  era society 5.0[1].
Kinerja Dosen merupakan penilaian terhadap bagaimana cara dosen bersikap saat mengajar serta dapat dilihat bagaimana dosen menguasai materi dan dapat memanfaatkan sebuah teknologi dalam proses belajar mengajar. Di era society  5.0  dosen  berperan  sangat  penting  dalam  menciptakan  sebuah  kreativitas  dan  pengembangan soft  skill mahasiswa dengan memanfaatkan teknologi agar mahasiswa memiliki pengetahuan luas tentang teknologi sehingga mahasiswa  tersebut  dapat  bersaing  secara  global[2].  Namun  dalam  hal  proses  penilaian  kinerja  dosen  terdapat beberapa permasalahan yakni kecepatan dalam proses penilaian kinerja dan juga ketepatan terhadap penilaian kinerja. Jumlah  dosen  yang  banyak  tentu  saja  akan  mempengaruhi  waktu  proses  kerja  yang  dilakukan  terhadap  penilaian kinerja  tersebut,  waktu  yang  cukup  lama  maka  akan  menyebabkan  proses  evaluasi  hasil  pembelajaran  juga  akan terhambat dan menyebabkan tidak tercapainya hasil pembelajaran yang baik. Dalam proses penilaian kinerja ketepatan hasil juga sangatlah penting, hal tersebut berdasarkan terhadap penilaian kinerja yang objektif. Penilaian kinerja yang objektif tentu saja tidak menimbulkan permasalahan lainnya. Dalam penilaian kinerja dosen saat pembelajaran pada era  society  5.0  terdapat  beberapa  kriteria  diantaranya  Kedisiplinan,  Jumlah  Publish  ilmiah,  inovatif,  Dinamis  dan Keterampilan Digital. Berdasarkan dengan permasalahan tersebut maka perlu kiranya diselesaikan dengan prosedur penyelesaian permasalahan sebuah sistem yaitu Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang berfungsi sebagai sistem pembantu dalam penilaian kinerja dosen di era society 5.0.
Sistem  Pendukung  Keputusan  ialah  salah  satu  cara  untuk  menemukan  sebuah  keputusan  dengan  bantuan sebuah sistem yang dapat mempermudah penulis dalam menemukan maslaha yang terjadi pada objek penelitian [3]–

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 29 − 39 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3511
[5]. Maka dalam penelitian ini menggunakan metode yang dimana metode tersebut dapat membantu pada ketelitiaan dalam  sebuah  penilaian  kinerja  dosen  di  era  society  5.0  dengan  menggunakan  metode Multi-Attributive  Border Approximation  area  Comparison (MABAC)  dan  ENTROPY  sehingga  metode  tersebut  memperoleh  sebuah  hasil akhir dalam penilaian kinerja dosen di era society 5.0[6]–[11].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Cintantya  Andhita  Dara  Kirana,  Anggi  Syahadat  Harapan  tahun  2022 tentang Penilaian Pegawai Pemerintahan Non Pegawai Negeri  dengan Menggunakan Metode Entropy yang dimana terdapat 5 kriteria yaitu Nilai Dasar, Kinerja, Tes Wawasan, SP, dan Presensi. Maka dalam penelitian ini mendapatkan hasil  akhir  dengan  peringkat  pertama  yaitu  Panji  dengan  nilai  10[12].  Selanjutnya  penelitian  yang  di  telaah  oleh Tugiono, dkk pada tahun 2022 mengenai Prioritas Penerima Pinjaman Koperasi menggunakan metode MABAC serta menerapkan  5  kriteria  diantaranya  Status  Karyawan,  Penghasilan,  Jumlah  Pinjaman,  Masa  Angsura,  dan  Sisa Pinjaman. Sehingga memperoleh nilai akhir dengan peringkat pertama atas nama Suhendro dengan nilai 0,37[13].
Penelitian yang dilakukan oleh Siti Aspah Panjaitan pada tahun 2022 membahas tentang Perekrutan Internal Audit Officer dengan mengkombinasikan metode MABAC dan metode AHP dan menerapkan 5 kriteria diantaranya Pengalaman  ,  IPK,  Pendidikan,  Umur,  dan  Penampilan.  Sehingga  dalam  penelitian  ini  menghasilkan  peringkat pertama  dengan  Alternatif  A1  memperoleh  nilai 0,4794  [14]. Penelitian  yang  telah  dilakukan  Andi  Ernawati  pada tahun  2022  mengenai  Penerimaan  Beasiswa  Mahasiswa  Berprestasi  Di  Pemerintahan  Kabupaten  Labuhan  Batu dengan membandingkan metode ENTROPY dan metode ARAS yang menetapkan 4 kriteria yaitu Semester, Nilai IP, Jumlah  Tanggungan,  dan  Penghasilan  Orang  Tua.  Maka  dengan  itu  penelitian  ini  memperoleh  hasil  akhir  yang tertinggi  dengan  nama  Abdul  Hafiz[15].  Sedangkan  Rahmad  pada  tahun  2022  dengan  judul  penelitian  mengenai Penentuan Kepala Sekolah Terbaik dengan mengkombinasi metode ENTROPY dan metode SAW serta menetapkan 3  kriteria  yaitu  Kompetensi,  Etos  Kerja,  dan  Karakter.  Maka  dengan  itu  menghasilkan  peringkat  pertama  terdapat pada alternatif A10 dengan nilai 0,925[16].
Penerapan  metode  MABAC  dengan  mengkombinasikan  dengan  Pembobotan  Entropy,  diharapkan  mampu memberikan keputusan terhadap penilaian kinerja dosen pada era Society 5.0.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Terdapat beberapa tahap penelitian sebagai berikut:
a. Identifikasi Masalah
Dalam melakukan sebuah penelitian identifikasi masalah salah satu hal yang sangat penti dalam menemukan atau menyelesaikan suatu permasalahn dengan cara mencari ide pokok permasalahannya tersebut.
b. Pengumpulan Data
Dalam melakukan penelitian mengumpulkan data hal yag penting, karena jika tida ada nya tahap pengumpulan data maka penulis tidak dapat menyelesaikan penelitian tersebut. Pengumpulan data juga dapat berupa wawancara c. Penerapan metode
Dalam penelitian ini penulis menerapakan dua metode diantaranya yaitu metode ENTROPY dan MABAC. Dua metode tersebut  dapat menyelesaikan sebuah permasalahan  dalam penilaian kinerja dosen dengan menemukan hasil akhir yang akurat d. Laporan Penelitian
Setalah penulis menyelsaikan sebuah penelitian, maka dengan itu penulis dapat membuat laporan penelitian.
Kerangka penelitian dari penjabaran di atas dapat dilihat pada gambar 1:
Mulai Mengidentifikasi
Masalah Pengumpulan Data Studi Literatur dan Keperpustakaan Analisa Dan Penerapan Metode Penerapan Metode ENTROPY
1. Penetapan data awal
2. Menormalisasikan data awal
3. Menenentukan nilai matriks
4. Menghitung nilai Entropy setiap kriteria
5. Menghitung dispen setiap kriteria
6. Normalisasi nilai dispen
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

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 29 − 39 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3511

## 2.2 Era Society 5.0
Era society 5.0 ialah salah satu perubahan era yang dimana pada era society 5.0 tersebut manusia harus memanfaatkan sebuah teknologi dalam melakukan segala kegiatan. Era society 5.0 ini juga dapat dikatakan sebagai era yang dimana manusia harus memiliki cara berpikir kritis serta dapat mengembangkan soft kill serta inovasi dalam bidang teknologi serta bertujuan untuk meningkatkan kemampuan manusia dalam menciptakan sebuah kretavitas yang dapat membuka peluang untuk manusia tersebut [17].

## 2.3 Kinerja Dosen
Kinerja  dosen  merupakan  suatu  penilaian  seorang  mahasiswa  terhadap  dosen  saat  berlangsungnya  pembelajaran didalam kelas. Penilaian tersebut terlihat dari tata cara berinteraksi dengan mahasiswa dan juga dalam pemahaman sebuah  materi  sehingga  dapat  tersampaikan  kepada  mahasiswa  dengan  baik  sehingga  mahasiswa  tersebut  dapat memahaminya[18].

## 2.4 Metode Entropy
Metode Entropy adalah metode yang telah dianalisis oleh Hwang and Yoon pada tahun 1981 mempunyai tujuan yang akan  mendapatkan  suatu  nilai  bobot  yang  diperlukan  pada  saat  melakukan  proses  pencarian  nilai  bobot  pada  data kriteria dan data alternative yang sudah tentukan sebelumnya[19]. Maka dengan itu dalam mendapatkan sebuah nilai pada metode Entropy harus mengikuti beberapa langkah-langkah sebagai berikut[20]: a. Menetapkan data awal
b. Menormalisasikan data awal
Dapat mengurangkan setiap nilai kriteria dengan nilai yang paling ideal, sehingga hasil dari penggurangan tersebut dinyatakan sebagai 𝐾 𝑖𝑗 . c. Mencari nilai matriks ( 𝑎 𝑖𝑗 )
𝑎 𝑖𝑗 = 𝐾𝔦𝔧 ∑ ∑ 𝐾𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 𝑚 𝑖=1 (1)
d. Menghitung nilai Entropy setiap kriteria
𝐸 𝑗 = [ −1 In m ] ∑ [𝑎 𝑖𝑗 ln(𝑎 𝑖𝑗 )] 𝑛 𝑖=1 (2)
e. Menghitung dispersi setiap kriteria
𝐷 𝑗 = 1 – 𝐸 𝑗 (3)
f. Normalisasi nilai dispersi
𝑊 𝑗 = 𝐷 𝑗 ∑ 𝐷 𝑗 (4)

## 2.5 Metode Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC)
Metode  MABAC  merupakan  salah  satu  metode  yang  dikembangkan  dan  diciptakan  untuk  menemukan  hasil peragkingan yang akurat  dan tepat. Dalam metode tersebut  terdapat  6 langkah-langkah dapat  dilihat  dan dipahami dibawah ini[21]–[25]: 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 ] (5)
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 ] (6)
n ij = x ij − x i − x i + − x i − (untuk kriteria benefit) (7)
n ij = x ij − x i + x i − −x i + (untuk kriteria cost)
(8)
c. Menghitung nilai bobot

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 29 − 39 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3511
v ij =   w j . (n ij + 1) (9)
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) ] (10)
d. Penentuan matriks area aproksimasi perbatasan (G).
g i = (∏ v ij m j=1 ) 1 m (11)
C 1 C 2 ⋯ C n G = [g 1 g 2 ⋯ g n ] (12)
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 ] (13)
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 (14)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Alternatif
Penilaian kinerja dosen di era society 5.0 penulis menganalisa dengan metode Entropy untuk mencari bobot kriteria serta  metode  MABAC  untuk  peringkatan  sehingga  menghasilkan  penilaian  yang  objektif.  Berikut  ini  dapat  dilihat pada tabel 1terdapat 8 data alternatif dosen seperti berikut:
Tabel 1. Data Alternatif Dosen Kode Alternatif P1 Alwin Fau, M.Kom P2 Berto Nadeak, M.Kom P3 Dito Putro Utomo, M.Kom P4 Eferoni Nduru, M.Kom P5 Fince Tinus Waruwu, M.Kom P6 Guidio L Ginting, M.Kom P7 Natalia Silalahi, M.Kom P8 Rian Syahputra, M.Kom

## 3.2 Penetapan Kriteria
Penilaian  kinerja  dosen  membutuhkan  kriteria  yang  diperlukan  dalam  pengambilan  sebuah  keputusan.  Terdapat  5 kriteria diantaranya dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Kriteria Kode Kriteria Jenis C1 Dinamis Benefit C2 Inovatif Benefit C3 Jumlah Publish Benefit C4 Kedisiplinan Benefit C5 Keterampilan Digital Benefit Keterangan Tabel 2: Dinamis : Dosen yang mempunyai rasa semangat dalam mengajar di dalam kelas  sehingga dapat membuat mahasiswa semangat juga saat pembelajaran. Inovatif : dosen yang dapat memperkenalkan hal-hal baru kepada mahasiswa tentang teknologi Jumlah Publish : jumlah artikel dosen yang telah terdaftar di google scholar Kedisiplinan : Berkaitan dengan hadir atau tidak dosen saat pembelajaran berlangsung

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 29 − 39 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3511
Keterampilan Digital : Kemampuan dosen dalam menguasai teknologi.
Tabel 3. Alternatif Dosen Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Alwin Fau, M.Kom Baik Baik 13 Cukup Baik Sangat Baik Berto Nadeak, M.Kom Sangat Baik Sangat Baik 32 Baik Sangat Baik Dito Putro Utomo, M.Kom Baik Sangat Baik 44 Sangat Baik Baik Eferoni Nduru, M.Kom Cukup Baik Baik 18 Baik Baik Fince Tinus Waruwu, M.Kom Baik Baik 25 Sangat Baik Sangat Baik Guidio L Ginting, M.Kom Baik Baik 30 Kurang Baik Sangat Baik Natalia Silalahi, M.Kom Baik Baik 24 Cukup Baik Baik Rian Syahputra, M.Kom Cukup Baik Sangat Baik 23 Sangat Baik Sangat Baik
Tabel 4 dan tabel 5 merupakan pembobotan data dari kriteria yang ada.
Tabel 4. Pembobotan Kriteria C1, C2, C4, dan C5 Keterangan Nilai Tidak Baik 0 Kurang Baik 3 Cukup Baik 6 Baik 9 Sangat Baik 12 Tabel 5. Pembobotan Kriteria C3 Range Nilai 0 0 1 - 10 3 11 - 20 6 21 - 30 9 31 - 40 12 >40 15
Berlandaskan dari tabel pembobotan 4 dan 5, dapat menghasilkan data rating kecocokan seperti Tabel 6 berikut:
Tabel 6. Data Rating Kecocokan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 P1 9 9 6 6 12 P2 12 12 12 9 12 P3 9 12 15 12 9 P4 6 9 6 9 9 P5 9 9 9 12 12 P6 9 9 9 3 12 P7 9 9 9 6 9 P8 6 12 9 12 12

## 3.3 Penetapan Metode Entropy
Berdasarkan dari tabel data kriteria belum terdapat nilai bobot untuk memperoleh nilai bobot dapat dianalisa dengan metode Entropy sebagai berikut:
a. Menetapkan data awal
X =
[ 9 9 6
12 12 12 9 12 15 6 12 9 12
12 9 6   9    6
9   9    9 9   9    9 9 9 12 12 3 12 9 9 9 6  12 9 6 9 12 12]
Dari Tabel 2 dapat dilihat seluruh kriteria berjenis benefit, maka: Max ( 𝑋 𝑖𝑗 ) = C1 = 12 , C2 = 12, C3 = 15, C4 = 12, C5 = 12
b. Menormalisasikan data awal untuk kriteria benefit

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 29 − 39 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3511
P1 K 11 = 9 12 = 0.75
K 12 = 9 12 = 0.75
K 13 = 6 15 = 0.40
K 14 = 6 12 = 0.50
K 15 = 12 12 = 1.00
Perhitungan normalisasi alternatif P2 sampai P8 dilakukan seperti P1. Setelah dilakukan proses perhitungan normalisasi terhadap seluruh alternatif maka hasil data normalisasi matriks seperti Tabel 7 berikut.
Tabel 7. Data Normalisasi Matriks Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 P1 0.75 0.75 0.40 0.50 1.00 P2 1.00 1.00 0.80 0.75 1.00 P3 0.75 1.00 1.00 1.00 0.75 P4 0.50 0.75 0.40 0.75 0.75 P5 0.75 0.75 0.60 1.00 1.00 P6 0.75 0.75 0.60 0.25 1.00 P7 0.75 0.75 0.60 0.50 0.75 P8 0.50 1.00 0.60 1.00 1.00 Sum 5.75 6.75 5.00 5.75 7.25 c. Menentukan nilai matriks (α 𝑖𝑗) P1 a 11 = 0.75 5.75 = 0.13043 a 12 = 0.75 6.75 = 0.11111 a 13 = 0.40 5.00 = 0.08000 a 14 = 0.50 5.75 = 0.08696 a 15 = 1.00 7.25 = 0.13793
Perhitungan  menentukan  nilai  matrik  alternatif  P2  sampai  P8  dilakukan  seperti  P1.  Berdasarkan perhitungan diatas didapatkan hasil data nilai matriks α 𝑖𝑗 yang dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Data Nilai Matriks α 𝑖𝑗 Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 P1 0.13043 0.11111 0.08000 0.08696 0.13793 P2 0.17391 0.14815 0.16000 0.13043 0.13793 P3 0.13043 0.14815 0.20000 0.17391 0.10345 P4 0.08696 0.11111 0.08000 0.13043 0.10345 P5 0.13043 0.11111 0.12000 0.17391 0.13793 P6 0.13043 0.11111 0.12000 0.04348 0.13793 P7 0.13043 0.11111 0.12000 0.08696 0.10345 P8 0.08696 0.14815 0.12000 0.17391 0.13793
d. Perhitungan nilai Entropy untuk setiap kriteria ( 𝐸 𝑗 )
P1 𝑎 11 = [𝑎 11 ln 𝑎 11 ]
= [0.13043 (ln 0.13043)] = −0.26568
𝑎 21 = [0.11111 (ln 0.11111)]
= −0.24414

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 29 − 39 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3511
𝑎 31 = [0.08000 (ln 0.08000)]
= −0.20206
𝑎 41 = [0.08696 (ln 0.08696)]
= −0.21238
𝑎 51 = [0.13793 (ln 0.13793)] = −0.27324 ∑ [𝑎 𝑖𝑗 ln(𝑎 𝑖𝑗 )] 𝑛 𝑖=1 = −2.05737 𝐸 1 = −1 ln(8) (−2.05737 ) = 0.98938
Untuk memperoleh 𝐸 2 sampai 𝐸 5 dihitung dengan cara yang sama seperti 𝐸 1 . Setelah melakukan perhitung nilai Entropy untuk setiap kriteria, maka diperoleh:
𝐸 2 = 0.99515
𝐸 3 = 0.97956
𝐸 4 = 0.96423
𝐸 5 = 0.99560
e. Menghitung dispersi untuk setiap kriteria
𝐷 1 = 1 − 0.98938 = 0.01062
𝐷 2 = 1 − 0.99515 = 0.00485
𝐷 3 = 1 − 0.97956 = 0.02044
𝐷 4 = 1 − 0.96423 = 0.03577
𝐷 5 = 1 − 0.96423 = 0.00440
∑ 𝐷 𝑗 = (0.01062 + 0.00485 + 0.02044 + 0.03577 + 0.00440 = 0.07607
f. Normalisasi nilai dispersi
𝑊 1 = 0.01062 0.07607 = 0.13956
𝑊 2 = 0.00485 0.07607 = 0.06370
𝑊 3 = 0.02044 0.07607 = 0.26866
𝑊 4 = 0.03577 0.07607 = 0.47018
𝑊 5 = 0.00440 0.07607 = 0.05790
Setelah mendapatkan normalisasi nilai dispersasi maka telah didapatkan nilai bobot untuk setiap kriteria dapat dilihat seperti tabel 9:
Tabel 9. Data Nilai Bobot Kriteria Kode Kriteria Bobot Jenis C1 Dinamis 0.13956 Benefit C2 Inovatif 0.06370 Benefit C3 Jumlah Publish 0.26866 Benefit C4 Kedisiplinan 0.47018 Benefit C5 Keterampilan Digital 0.05790 Benefit

## 3.4 Penetapan Metode MABAC
Penetapan  metode  MABAC  dilakukan  untuk  menghasilkan  perangkingan  pada  setiap  alternatif.  Perhitungan dilakukan  ketikan  telah  didapatkan  nilai  bobot  pada  setiap  kriteria,  langkah  perhitungan  metode  MABAC  sebagai berikut :
a. Matriks keputusan awal

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 29 − 39 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3511
X = [𝑋 𝑖𝑗 ] = [ 9 9 6 12 12 12 9 12 15 6 12 9 12 12 9 6   9    6
9   9    9 9   9    9 9 9 12 12 3 12 9 9 9 6  12  9 6 9 12 12]
Dari Tabel 2 dapat dilihat seluruh kriteria berjenis benefit, maka: Max ( 𝑋 𝑖𝑗 ) = C1 = 12 , C2 = 12, C3 = 15, C4 = 12, C5 = 12
b. Normalisasi matriks keputusan awal C1 n 11 = 9−6 12−6 = 3 6 = 0.5
n 21 = 12−6 12−6 = 6 6 = 1.0
n 31 = 9−6 12−6 = 3 6 = 0.5
n 41 = 6−6 12−6 = 0 6 = 0.0
n 51 = 9−6 12−6 = 3 6 = 0.5
n 61 = 9−6 12−6 = 3 6 = 0.5
n 71 = 9−6 12−6 = 3 6 = 0.5
n 81 = 6−6 12−6 = 0 6 = 0.0
Perhitungan normalisasi matriks keputusan awal kriteria C2 sampai C5 dilakukan seperti C1. Setelah dilakukan semua perhitungan pada  kriteria C2 sampai C5 maka didapatkan hasil data nilai normalisasi matriks keputusan awal yang dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Data Normalisasi Matriks Keputusan Awal Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 P1 0.5 0.0 0.0 0.3 1.0 P2 1.0 1.0 0.7 0.7 1.0 P3 0.5 1.0 1.0 1.0 0.0 P4 0.0 0.0 0.0 0.7 0.0 P5 0.5 0.0 0.3 1.0 1.0 P6 0.5 0.0 0.3 0.0 1.0 P7 0.5 0.0 0.3 0.3 0.0 P8 0.0 1.0 0.3 1.0 1.0
c. Menghitung matriks berbobot
P1 v 11 =  0.13956 ∗  (0.5 + 1) = 0.20934
v 12 =  0.06370 ∗  (0.0 + 1) = 0.06370
v 13 =  0.26866 ∗  (0.0 + 1) = 0.26866
v 14 =  0.47018 ∗  (0.3 + 1) = 0.62690
v 15 =  0.05790 ∗  (1.0 + 1) = 0.11581
Perhitungan  normalisasi  matriks  berbobot  alternatif  P2  sampai  P8  dilakukan  seperti  P1.  Setelah  dilakukan semua perhitungan pada alternatif P2 sampai P8 maka didapatkan hasil data nilai  normalisasi  matriks  berbobot yang dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Data Matriks Berbobot Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 P1 0.20934 0.06370 0.26866 0.62690 0.11581 P2 0.27912 0.12739 0.44777 0.78363 0.11581

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 29 − 39 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3511
P3 0.20934 0.12739 0.53733 0.94035 0.05790 P4 0.13956 0.06370 0.26866 0.78363 0.05790 P5 0.20934 0.06370 0.35822 0.94035 0.11581 P6 0.20934 0.06370 0.35822 0.47018 0.11581 P7 0.20934 0.06370 0.35822 0.62690 0.05790 P8 0.13956 0.12739 0.35822 0.94035 0.11581
d. Penentuan matriks area aproksimasi perbatasan
G1  = (0.20934 ∗ 0.27912 ∗ 0.20934 ∗ 0.13956 ∗ 0.20934 ∗ 0.20934 ∗ 0.20934 ∗ 0.13956) 1 8 = 0.19608
G2  = (0.06370 ∗ 0.12739 ∗ 0.12739 ∗ 0.06370 ∗ 0.06370 ∗ 0.06370 ∗ 0.06370 ∗ 0.12739) 1
8 = 0.08260
G3  = (0.26866 ∗ 0.44777 ∗ 0.53733 ∗ 0.26866 ∗ 0.35822 ∗ 0.35822 ∗ 0.35822 ∗ 0.35822)
1
8 = 0.36061
G4  = (0.62690 ∗ 0.78363 ∗ 0.94035 ∗ 0.78363 ∗ 0.94035 ∗ 0.47018 ∗ 0.62690 ∗ 0.94035)
1
8 = 0.74446
G5 = (0.11581 ∗ 0.11581 ∗ 0.05790 ∗ 0.05790 ∗ 0.11581 ∗ 0.11581 ∗ 0.05790 ∗ 0.11581) 1 8 = 0.08930
Pendekatan perbatasan matriks area G dibentuk dengan format n x 1 seperti berikut.
G = [0.19608 0.08260 0.36061 0.74446 0.08930]
e. Menghitung jarak alternatif P1
q 11 = (0.20934 − 0.19608) = 0.01325
q 12 = (0.06370 − 0.08260) = −0.01891
q 13 = (0.26866 − 0.36061) = −0.09195
q 14 = (0.62690 − 0.74446) = −0.11756
q 15 = (0.11581 − 0.08930) = 0.02651
Perhitungan jarak alternatif alternatif P2 sampai P8 dilakukan seperti P1. Setelah dilakukan semua perhitungan pada alternatif P2 sampai P8 maka didapatkan hasil data nilai jarak alternatif yang dapat dilihat pada Tabel 12.
Tabel 12. Data Nilai Jarak Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 P1 0.01325 -0.01891 -0.09195 -0.11756 0.02651 P2 0.08303 0.04479 0.08716 0.03916 0.02651 P3 0.01325 0.04479 0.17672 0.19589 -0.03140 P4 -0.05653 -0.01891 -0.09195 0.03916 -0.03140 P5 0.01325 -0.01891 -0.00239 0.19589 0.02651 P6 0.01325 -0.01891 -0.00239 -0.27429 0.02651 P7 0.01325 -0.01891 -0.00239 -0.11756 -0.03140 P8 -0.05653 0.04479 -0.00239 0.19589 0.02651
f. Peringkat alternatif S1 = (0.01325 + (−0.01891) + (−0.09195) + (−0.11756) + 0.02651) = −0.18866 S2 = (0.08303 + 0.04479 + 0.08716 + 0.03916 + 0.02651) = 0.28066 S3 = (0.01325 + 0.04479 + 0.17672 + 0.19589 + (−0.03140)) = 0.39925 S4 = ((−0.05653) + (−0.01891) + (−0.09195) + 0.03916 + (−0.03140)) = −0.15961 S5 = (0.01325 + (−0.01891) + (−0.00239) + 0.19589 + 0.02651) = 0.21435 S6 = (0.01325 + (−0.01891) + (−0.00239) + (−0.27429) + 0.02651) = −0.25583 S7 = (0.01325 + (−0.01891) + (−0.00239) + (−0.11756) + (−0.03140)) = −0.15700 S8 = ((−0.05653) + 0.04479 + (−0.00239) + 0.19589 + 0.02651) = 0.20827
Dari  perhitungan  yang  telah  dilakukan  dengan  analisa  penerapan  metode  Entropy  dan  MABAC  sehingga menghasilkan perangkingan seperti Tabel 13 berikut:
Tabel 13. Data Peringkat Alternatif

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 29 − 39 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3511
Kode Alternatif S Peringkat P1 Alwin Fau, M.Kom -0.18866 6 P2 Berto Nadeak, M.Kom 0.28066 2 P3 Dito Putro Utomo, M.Kom 0.39925 1 P4 Eferoni Nduru, M.Kom -0.15961 7 P5 Fince Tinus Waruwu, M.Kom 0.21435 3 P6 Guidio L Ginting, M.Kom -0.25583 5 P7 Natalia Silalahi, M.Kom -0.15700 8 P8 Rian Syahputra, M.Kom 0.20827 4
Maka dengan itu penulis menemukan hasil yang dimana nilai tertinggi terdapat pada  alternatif P3 atas nama Dito Putro Utomo dengan nilai 0.39925 sebagai dosen dengan kinerja terbaik di era society 5.0.

## 4. KESIMPULAN
Setelah penulis melakukan penelitian maka dengan itu penulis dapat membuat kesimpulan, bahwa penerapan metode MABAC  dan  ENTROPY  salah  satu  teknik  dalam  penyelesaian  sebuah  penelitian  karena  metode  tersebut  dapat menemukan  dosen yang memiliki kualitas kinerja yang paling bagus. Maka dengan itu penulis menerapkan sebuah metode MABAC dan ENTROPY agar menemukan hasil yang akurat dan logis. Maka dengan itu penulis menerapa sebuah  metode  tersebut  dan  menghasilkan  perangkingan  yang  tertinggi  yaitu  atas  nama  Dito  Putro Utomo  dengan total nilai 0.39925.

## REFERENCES
[1] S. Surahman, “Implementasi Manajemen Mutu Pendidikan Islam Menuju Era Society 5.0,” J. Teach. Educ., vol. 3, no. 2, pp. 170–182, 2022.
[2] F. Syah, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen Kuliah Daring Menggunakan Metode Profile Matching Pada Program Studi Informatika Universitas PGRI Yogyakarta,” vol. 11, no. 1, pp. 99–113, 2022.
[3] W. Harry, B. Lumban, K. Y. Siahaan, and J. Sitorus, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Transfer Pemain Sepakbola Menerapkan Metode ROC dan MAUT,” pp. 0–5, 2022.
[4] T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[5] Sarwandi et al., Sistem Pendukung Keputusan, 1st ed. Medan: CV Graha Mitra Edukasi, 2023.
[6] R. M. Simanjorang, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Terbaik dengan menggunakan Metode TOPSIS (Studi Kasus: STMIK Pelita Nusantara Medan),” J. STMIK Pelita Nusant. Medan, vol. 4, no. 1, pp. 10–15, 2019.
[7] S. K.  Zega, A. S. Harahap, H. H. Sihite, and I. Saputra, “Sistem Pendukung Keputusan Aplikasi Nobar Online Terbaik Dengan Menerapkan Metode EDAS Dengan Pembobotan ROC,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 6, no. November, pp. 809–818, 2022.
[8] N. K. A. P. Sari, I. M. Candiasa, and K. Y. E. Aryanto, “Sistem Pendukung Keputusan Pengembangan Ekowisata Pedesaan Menggunakan Metode Fucom-Moora Dan Fucom-Vikor,” JST (Jurnal Sains dan Teknol., vol. 10, no. 2, pp. 112–126, 2021.
[9] 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.
[10]  A. A. Kusuma, Z. M. Arini, U. Hasanah, and Mesran, “Analisa Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) dengan  Pembobotan  Rank  Order  Centroid  (ROC)  Dalam  Pemilihan  Lokasi  Strategis  Coffeshop  Milenial  di  Era  New Normal,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 3, no. 2, pp. 51–59, 2021.
[11]  S. Rahayu and A. Sindar, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” J. Ilmu Komput. dan Inform., vol. 2, no. 2, pp. 103–112, 2022.
[12]  C. A. D. Kirana, “Pendukung Keputusan dalam Penilaian Pegawai Pemerintah Non Pegawai Negeri menggunakan Metode Entropy,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 2, pp. 388–395, 2022.
[13]  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.
[14]  A.  Perdana  and  N.  A.  Hasibuan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerima  Beasiswa  Berprestasi  Pada  Yayasan Pendidikan Jaya Untuk Anak Karyawan Dengan Menerapkan Metode ORESTE dan ROC ( Rank Order Centroid ),” vol. 01, no. 01, pp. 17–26, 2022.
[15]  A.  Ernawati,  “Penerapan  Algoritma  Entropy  Dan  Aras  Menentukan  Penerima  Beasiswa  Mahasiswa  Berprestasi  Di Pemerintah Kabupaten Labuhanbatu,” vol. 3, no. 2, pp. 74–84, 2022.
[16]  Rahmat,  “KOMBINASI  METODE  ENTROPY  DAN  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  (  SAW  )  DALAM PENENTUAN,” vol. 7, no. 2, pp. 129–138, 2022.
[17]  R.  P.  W.  Dinna  Ririn  Agustina,  “Peran  Pendidikan  Berbasis  Higher  Order  Thinking  Skills  (Hots)  Pada  Tingkat  Sekolah Menengah  Pertama  di  Era  Society  5.0  Sebagai  Penentu  Kemajuan  Bangsa  Indonesia,”  Equilib.    J.  Ilm.  Ekon.  dan Pembelajarannya, vol. 7, no. 2, p. 137, 2019.
[18]  B. Firmansyah and A. M. Wihandar, “Sistem Pendukung Keputusan Monitoring & Evaluasi Kinerja Dosen Program Studi Informatika fakultas Ilmu Komputer IBI Kosgoro 1957 Menggunakan Metode …,” Junif, vol. 1, no. 2, pp. 127–142, 2020.
[19]  K. R. Saragih, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Group Marketing Terbaik Menggunakan Metode PROMETHEE II dan Entropy ( Project Martubung ),” vol. 10, pp. 98–108, 2022.
[20]  S.  R.  Tanjung,  Mesran,  Sarwandi,  and  M.  V  Siagian,  “Penerapan  Metode  COPRAS  dan  ENTROPY  dalam  Pemilihan Anggota Badan Pengawas Pemilihan Umum (BAWASLU),” J. Informatics Manag. Inf. Technol., vol. 1, no. 2, pp. 48–59,

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 29 − 39 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3511
2021.
[21]  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.
[22]  M. Mathew et al., “The Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison ( MABAC) method for decision-making under Interval-valued Fermatean fuzzy environment for green supplier selection,” no. December, 2021.
[23]  Zulkarnain. and Yasir.Hasan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Peserta FLS2N SMAN 1 Perbaungan Menggunakan Metode MABAC,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., 2021.
[24]  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.
[25]  N.  Ndruru,  M.  Mesran,  F. T.  Waruwu,  and D.  P.  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.