## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 1 − 8 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.820
Penerapan Metode Metode Multi-Attribut Border Approximation Area Comparison (MABAC) dalam Penentuan Akademi Kebidanan (AKBID) Terbaik

## Rizki Dermawan, Sinar Sinurat
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 rizkidermawan310@gmail.com Submitted: 26/07/2021 ; Accepted: 13/11/2021 ; Published: 30/11/2021
Abstrak −Akademi Kebidanan (AKBID) adalah salah satu pilihan untuk melanjutkan pendidikan pasca sarjana, terutama di kota Medan. Akademi kebidanan swasta yang berkualitas sangat mempengaruhi dalam mejalani suatu pendidikan. Agar mudah bersaing  didalam  dunia  kerja.  Karena  AKBID  yang  baik  sudah  pasti  akreditasinya  juga  baik,  akreditasi  AKBID  sangatlah berpengaruh dalam dunia kerja. Terutama dalam jenjang karir, penerimaan tenaga kerja baru. Dalam penentuan AKBID di kota medan ini tidaklah mudah, di karenakan banyaknya AKBID yang ada di kota medan. Terlalu banyaknya AKBID  yang ada, membuat sulit dalam penentuan AKBID secara manual dilakukan, dan hasil pemilihan terkadang kurang tepat dan menjadi suatu  permasalahan  dalam  penentuan  AKBID  terbaik.    Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  sistem  yang  dapat membantu  seseorang  dalam  mengambil  keputusan  yang  akurat  dan  tepat  sasaran.Metode  yang  digunakan  dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  adalah  dengan  menggunakan  Multi-Attributive  Border  Approximation  Area  Comparison (MABAC).Metode ini dipilih karenadapat membantu proses pengambilan keputusan penentuan akademi kebidanan dengan optimal, dalam hal ini alternatif yang dimaksudkan yaitu yang berhak menjadi Akademi Kebidanan terbaik berdasarkan kriteria yang ditentukan.
Kata Kunci: Akademi Kebidanan; Sistem Pendukung Keputusan; MABAC
Abstract −The Midwifery Academy (AKBID) is one of the options for continuing post-graduate education, especially in the city of Medan. A quality private midwifery academy greatly influences the course of an education. To easily compete in the world of work. Because a good AKBID has a good accreditation, AKBID accreditation is very influential in the world of work. Especially in the career path, acceptance of new workers. Determining the IMR in the city of Medan is not easy, because there are many IMRs in the city of Medan. There are too many IMRs available, making it difficult to determine the IMR manually, and the election results are sometimes inaccurate and become a problem in determining the best IMR. Decision Support System (DSS) is a system that can assist a person in making accurate and targeted decisions. The method used in the Decision Support System is to use Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC). This method was chosen because it can assist the decision-making process determining the optimal midwifery academy, in this case the intended alternative is the one who has the right to become the best Midwifery Academy based on the specified criteria.
Keywords : Midwifery Academy; Decision Support System; MABAC

## 1. PENDAHULUAN
Adanya  teknologi  sangat  membantu  kehidupan  manusia  dalam  melaksanakan    berbagai  pekerjaan  mereka. Teknologi  membuat  manusia  tidak  merasa  kesulitan,  sehingga  memudahkan  pekerjaan  mereka.  Komputer merupakan alat yang biasanya dipergunakan untuk mengolah data berdasarkan aturan baku yang sudah ditentukan. Perkembangan komputer masa kini begitu cepat dan semakin mudah digunakan oleh banyak kalangan. Setelah melawati sederetan  perjalanan panjang, computer dimasa sekarang ini lebih maju ketimbang pendahuluannya.
Akademi  Kebidanan  (AKBID)  adalah  salah  satu  pilihan  untuk  melanjutkan  pendidikan  diploma.  Bidan adalah  seorang  wanita  yang  telah  menyelesaikan  program  pendidikan  kebidanan  yang  diakui  oleh  Negara  dan memenuhi kualifikasi untuk daftar serta memiliki izin yang sah untuk menjalankan praktek kebidanannya. Pada masa kini  akademi kebidanan sangatlah diminati oleh masyarakat, Sehingga banyak masyarakat  yang memilih akademi kebidananya masing-masing untuk dapat menambah ilmu dan menjadi seorang bidan yang baik. Dalam menentukan  akademi  kebidanan  yang  baik  tidaklah  mudah,  dikarenakan  banyak  nya  akademi  kebidanan  di sumatera utara ini khusus nya di  Kota Medan. Sehingga membuat  sulit  dalam menentukan akademi  kebidanan yang masih dilakukan manual, selain itu hasilnya kadang kurang tepat sehingga menimbulkan permasalahan.
Berbagai  macam  cara  sudah  dilakukan  dalam  penentuan  AKBID  terbaik  yang  bertujuan  untuk mengembangkan pendidikan. Selama ini dalam menentukan AKBID terbaik masih dilakukan secara manual dan tidaklah  muda,  terkadang  dalam  penentuan  secara  manual  menghasilkan  hasil  yang  tidak  tepat  dan  kurang sistematis.  Karena  setiap  AKBID  mempunyai  akreditas  dan  fasilitas  yang  berbeda-beda.  Dan  membuat  lambat dalam penentuan AKBID terbaik yang ada di kota medan ini jika masih di lakukan secara manual.
Sistem Pendukung Keputusan atau Decision Support Systems merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan  manipulasi  data.  Sistem  ini  digunakan  untuk  membantu  pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yangtidak terstruktur, dimana tak seorang pun tahu secara pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat  [1],  [2].  Metode Multi-Attributive  Border  Approximation  Area Comparison  (MABAC) merupakan  metode  perbandingan  multikriteria.  Metode  ini  dipilih  karena,  metode  ini menyediakan stabil  (konsisten) solusi  dan handal  untuk  pengambilan keputusan rasional, dibandingkan dengan metode lain multi-kriteria pengambilan keputusan (SAW, COPRAS, MOORA, TOPSIS dan VIKOR) [3].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 1 − 8 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.820

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau  Decision  Support  System  (DSS)  adalah  sebuah  sistem  yang  mampu memberikan  kemampuan  pemecahan  masalah  maupun  kemampuan  pengkomunikasian  untuk  masalah  dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi  semi  terstruktur  dan  situasi  yang  tidak  terstruktur,  di  mana  tak  seorangpun tahu  secara  pasti  bagaimana keputusan seharusnya dibuat [4], [5].

## 2.2. Akademi Kebidanan (AKBID)
Pendidikan  Kebidanan  bertujuan  untuk  menghasilkan  bidan.  Pendidikan  Kebidanan  di  perguruan  tinggi  di Indonesia sudah ada sejak 1996 dan semakin berkembang pada tahun 2008 hingga tahun 2012. Pada Tahun 2008 hingga  2013,  perkembangan  pendidikan  kebidanan  semakin  signifikan  yakni  dibukanya  program  S1  dan  S2  di beberapa  perguruan tinggi  negeri.  Pendidikan  Kebidanan  mulai  bersaing  secara  profesional  dengan  pendidikan kesehatan  lainnya  seperti  Pendidikan  Kedokteran,  Ilmu  Keperawatan  dan  Farmasi  yang  telah  lebih  dahulu memiliki program studi pada jenjang S1, S2 bahkan Spesialis (Sp-1 dan Sp-2) hingga doktoral. Uniknya, Program Studi Magister Kebidanan (S2) lebih dahulu  dibuka ketimbang Program  Studi  Sarjana Kebidanan (S1). Hal  ini untuk  segera  memenuhi  tuntutan  bahwa  seorang  dosen  di  perguruan  tinggi  minimal  berpendidikan  S2.  Semua akademi  kebidanan  di  Indonesia  dikoordinasikan  oleh  badan  yang  disebut  LLDIKTI.  LLDIKTI  (Lembaga Layanan Pendidikan Tinggi) di bawah KEMENRISTEK DIKTI dan dibagi pada setiap wilayah masing-masing.

## 2.3. Metode Multi Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC)
Metode  MABAC  adalah  singkatan  dari multi-attributive  border  approximation  area  comparison .  MABAC meruapakan  metode  perbandingan  multikriteria.  Metode  ini  dipilih  karena  metode  ini  menyediakan  stabil (konsisten) solusi dan handal untuk pengambilan keputusan rasional. Prinsip pilihan adalah sebuah kriteria yang menggambarkan akseptabilitas dari sebuah (kemampuan untuk data diterima). Pada sebuah model, prinsip tersebut adalah sebuah variable hasil, sementara keputusan adalah hasil akhir dari proses pemikiran tentang suatu maslah atau problema untuk menjawab pertanyaan apa yang harus diperbuat  guna mengatasi  masalah tersebut, dengan menjatuhkan pilihan pada suatu alternative.
Dalam  menyelesaikan  permasalahan  dengan  metode  MABAC  ada  beberapa  langkah  proses  yang  harus dipahami [6], [7], diantaranya :
1. Membentuk matriks keputusan awal (Forming initial decision matrix)
Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  mengevaluasi  alternative  “m”  dengan  “n”  kriteria.  Alternatif disajikan dengan Vektor Ai = (xi1, xi2, xi3, …, xin), dimana xij adalah nilai dari “I” alternative dengan kriteria “j” ( i= 1, 2, 3, …, n).
C1         C2        …      Cn A1      x11        x12      …      x1m X=   A2      x11        x22                x2n (1) …       …          …        …      … A3      x1m       x2m     …      xmm
Dimana m adalah nomer alternative, n adalah jumlah total kriteria.
2. Normalisasi elemen matriks awal (x) (Normalization of initial matrix (x) elements). C1        C2       …      Cn A1      t11        t12      …      t1m X=   A2      t11        t22                t2n (2) …       …          …        …      … A3      t1m       t2m     …      tmm
Elemen matrik ternormalisasi (N) diperoleh dengan menerapkan rumus: 1.Jenis kriteria keuntungan/benefit (For benefit type criteria) 𝑡 𝑖𝑗= 𝑥𝑖𝑗−𝑥𝑖−
𝑥 𝑖+ − 𝑥𝑖− (3)
2.Jenis kriteria Biaya/Cost (For cost-type criteria) 𝑡 𝑖𝑗= 𝑥 𝑖𝑗 − −𝑥 𝑖+ 𝑥 𝑖 − − 𝑥 𝑖+ (4)
Dimana  xij,  xi+  dan  xi-  menyajikan  elemen-elemen  matriks  keputusan  awal  (x),  dimana,  xi+  dan  xi- didefinisikan sebagai berikut:
= max (x1, x2, x3, …, xm) mewakili nilai maksimum dari kriteria yang diamati oleh alternative.
= max (x1, x2, x3, …, xm) mewakili nilai minimum dari kriteria yang diamati oleh alternative.
3. Perhitungan elemen matriks tertimbang (V) (Calculation os weighted matriks (V) elements) v11        v12      …      v1m

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 1 − 8 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.820
V=         v11        v22                v2n (5) …       …          …        … v1m      v2m     …      vmm
Elemen matriks tertimbang (V) dihitung berdasarkan rumus:
Vij = (wi * tij) + wi
(6)
Keterangan: wi= menyajikan elemen matriks yang dinormalisasikan (N) tij= menyajikan koefisien bobot kriteria dengan menerapkan rumus (6) diperoleh matriks tertimbang (V), yang juga dapat ditulis sebagai berikut: w1*t11 + w1      w2*t11 + w2    …       wn*t1n + wn V=  w1*t21 + w1      w2*t22 + w2    …       wn*t2n + wn
…                      …              …              … (7)
w1*tm1 + w1     w2*tm2 + w2   …       wn*mn + wn Dimana “n” menyajikan jumlah total kriteria, “m” menyajikan jumlah alternative.
4. Penentuan  matriks  area  parkiraan  perbatasan  (G) (Determination  of  border  approximation  area  matriks (G))
Area perkiraan batas untuk setiap kriteria ditentukan sesuai dengan rumus:
𝑔 𝑖= (∏ 𝑣 𝑖𝑗 𝑚 𝑗=1 ) 1/𝑚 (8)
Dimana vij menampilkan elemen matriks berbobot (V). “m”. menyajikan jumlah total alternative. Setelah menghitung nilai gi berdasarkan kriteria, itu perbatasan G (9) dalam bentuk n x l (“n” pemilihan alternative yang ditawarkan ) menyajikan jumlah total kriteria yang dilakukan.
C1  C2  …  Cn
G =  g1   g2  …   gn (9)
5. Perhitungan elemen matriks jarak alternative dari daerah perkiraan perbatasan (Q) (Calculation of matriks elements of alternative distance from the border approximation).
q11        q12      …      q1m
Q=         q21        q22                q2n …       …          …        … (10)
qm1      qm2     …      qmm
Jarak alternative dari daerah perbatasan perkiraan (qij) tertimbang (V) dan nilai dari perkiraan ditentukan sebagai perbedaan elemen matriks perbatsan.
Q = V – G (11) Yang dapat ditulis dengan cara lain : w11 – g1      v12 – g2    …       v1m - gn Q=        w12 – g1      v22 – g2    …       v2m - gn …               …        …              … (12)

## Wm1 – g1      vm2 – g2    …     vmm - gn
Dimana  gi  menyajikan  daerah  perkiraan  perbatasan  untuk  kriteria  C1,  vij  menyajikan  elemen  matriks berbobot  (V),  “n”  menyajikan  jumlah  kriteria,  “m”  menyajikan  nomor  alternative.  Alternatif  Ai  dapat termasuk ke area perkiraan perbatsan (G), area perkiraan atas (C ) atau area perkiraan lebih rendah (C )  yaitu,  Ai {G  v v ).  Daerah  perkiraan  atas (C ) menyajikan  area  dimana  alternative  ideal terletak ( ), sedangkan area perkiraan yang lebih rendah ( ) menyajikan area dimana alternative anti- ideal berada ( ).
Milik alternatif ke daerah perkiraan (G, atau ) ditentukan berdasarkan rumus.
𝐴 𝑖 ∈  { 𝐺 + 𝑖𝑓 𝑞 𝑖𝑗    > 0 𝐺 𝑖𝑓 𝑞 𝑖𝑗 = 0 𝐺 𝑖𝑓 𝑞 𝑖𝑗 < 0 (13)
Untuk dipilih sebagai yang terbaik dari set, alternative Ai, harus termasuk ke daerah perkiraan atas ( ) dengan sebanyak mungkin kriteria.
6. Perengkingan Alternative ( Rangking alternative ).
Perhitungan nilai-nilai fungsi kriteria dengan alternative (14) diperoleh sebagai jumlah dari jarak alternative dari daerah perkiraan perbatasan (qi). Menjumlahkan elemen matriks Q dengan garis diperoleh nilai akhir dari fungsi kriteria alternative 𝑆 𝑖= ∑ 𝑞 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 , 𝑗 = 1,2, … , 𝑛, 𝑖 = 1,2, … , 𝑚 (14)
Dimana “n” menyajikan jumlah kriteria, “m” menyajikan sejumlah alternative.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 1 − 8 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.820

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum  merancang  sebuah  sistem  perlu  ada  gambaran  mengenai  sistem  yang  sedang  berjalan.  Hal  ini dimaksudkan  agar  memudahkan  dalam  melakukan  apa  yang  diinginkan  sehingga  sistem  berjalan  sebagaimana mestinya.  Dengan  kata  lain  sistem  lama  dapat  dijadikan  sebagai  perbandingan  untuk  merancang  sistem  baru nantinya.  Analisa  sistem  merupakan  penguraian  dari  suatu  sistem  informasi  yang  utuh  kedalam  bagian-bagian komponennya  dengan  maksud  untuk  mengidentifikasikan  dan  mengevaluasi  permasalahan-permasalahan, kesempatan-kesempatan, hambatan-hambatan yang terjadi dan kebutuhan-kebutuhan yang diharapkan sehingga dapat diusulkan perbaikan-perbaikannya.
Setelah  melakukan  penelitian  secara  langsung  kelapangan  terhadap  sistem  yang  sedang  berjalan  di LLDIKTI Wilayah I, yaitu pada sistem menentukan AKBID terbaik, sampai kepada laporan yang akan disajikan. Dimana sistem pengambilan keputusan menentukan Akademi Kebidanan terbaik masih dilakukan secara manual.

## 3.1 Penerapan Metode MABAC
Metode  MABAC  dikembangkan  oleh Pamucar dan Cirovic .  Dalam  tulisan  ini  digunakan  model  hibrida, DEMATEL-MABAC,  dimana  metode  DEMATEL  digunakan  untuk  menentukan  koefisien  bobot  kriteria  dan metode  MABAC  digunakan  untuk  alternative  peringkat.  Metode  yang  digunakan  untuk  menentukan  koefisien kriteria  dan  untuk  peringkat  alternatif.  MABAC  adalah  tercermin  dalam  definisi  jarak  kriteria  fungsi  masing- masing  alternatif  yang  diamati  dari  perbatasan  daerah  perkiraan.  Menyelesaikan  masalah  dukungan  keputusan yang  digunakan  pemilihan  jaksa  terbaik,  dilakukan  melalui  beberapa  langkah  yang  membuatnya  proses  ini termasuk  mendefinisikan  kriteria  dan  bobot  kriteriaserta  peringkat  alternatif  dan  sensitivitas  analisis  hasil keluaran.Menentukan kriteria yang menjadi alternatifnya dievaluasi adalah salah satu segmen yang paling penting dari pengambilan keputusan.
Data  penelitian  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  yang  diambil  dari  LLDIKTI  wilayah  I.  Variabel penelitian yang digunakan berjumlah 4 variabel input , Variabel tersebut adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Tabel Bobot  Kriteria
No  Kriteria  Persentase Bobot Nilai 1 K1 30 0,300 2 K2 30 0,300 3 K3 20 0,200 4 K4 20 0,200
1. Proses  pembentukan  matriks  keputusan  awal  (x)  menentukan  nilai  matriks  normalisasi  sesuai  dengan  table fuzzy yang sudah ditentukan sebelumnya.
Tabel 2. Matriks Keputusan Awal (X) Alternative Kriteria K1 K2 K3 K4 Alternative 1 60 80 60 100 Alternative 2 80 100 80 100 Alternative 3  100  100 80 100 Alternative 4 60 60 60 80 Alternative 5 60 80 60 80 Alternative 6 40 80 60 80 Alternative 7 40 60 60 80
2. Menentukan nilai matriks bobot normalisasi dengan cara menentukan terlebih dahulu jenis kriteria benefit dan coast. Selanjutnya  menentukan  nilai  maximum  dan  minimum  pada  masing-masing  kolom  kriteria.  Lakukan perhitungan dengan menggunakan rumus (3,3), berikut perhitungan benefit dengan rumus  :
𝑡 𝑖𝑗= 𝑥 𝑖𝑗−𝑥𝑖− 𝑥 𝑖+ − 𝑥𝑖−
A1= 60−40 100−40 = 20 60 = 0,33 80−60 100−60 = 20 40 = 0,5 60−60 80−60 = 0 20 = 0 100−80 100−80 = 20 20 = 1
A2= 80−40 100−40 = 40 60 = 0,66 100−60 100−60 = 40 40 = 1 80−60 80−60 = 20 20 = 1 100−80 100−80 = 20 20 = 1
A3= 100−40 100−40 = 60 60 = 1 100−60 100−60 = 40 40 = 1 80−60 80−60 = 20 20 = 1 100−80 100−80 = 20 20 = 1
A4= 60−40 100−40 = 20 60 = 0,33 60−60
100−60 = 0 40 = 0 60−60 80−60 = 0
20 = 0 80−80 100−80 = 0 20 = 0

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 1 − 8 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.820
A5= 60−40 100−40 = 20 60 = 0,33 80−60 100−60 = 20 40 = 0,5 60−60 80−60 = 0 20 = 0 80−80 100−80 = 0 20 = 0
A6= 40−40 100−40 = 0 60 = 0 80−60 100−60 = 20 40 = 0,5 60−60 80−40 = 0 20 = 0 80−80 100−80 = 0 20 = 0
A7= 40−40
100−40 = 0 60 = 0 60−60 100−60 = 0 40 = 0 60−60 80−60 = 0 20 = 0 80−80 100−80 = 0 20 = 0
Tabel 3. Matriks Normalisasi Bobot Keputusan (N) Alternative Kriteria K1 K2  K3  K4 Alternative 1  0,33  0,5 0 1 Alternative 2  0,66 1 1 1 Alternative 3  1,00 1 1 1 Alternative 4  0,33 0 0 0 Alternative 5  0,33  0,5 0 0 Alternative 6  0,00  0,5 0 0 Alternative 7  0,00 0 0 0
3. Proses  menentukan  bobot  keputusan,  matrik  bobot  kriteria  (W)  dikalikan  dengan  matriks  normalisasi keputusan  (N)  selanjutnya  dijumlahkan  dengan  bobot  kriteria  (W).  Berikut  perhitungan  bobot  keputusan dengan rumus :
Vij = (wi * tij) + wi
Alternative 1 𝑡 1,1= (0,3 ∗  0,33) + 0,3 = 0,40 𝑡 1,2= (0,3 ∗  0,5) + 0,3 = 0,45 𝑡 1,3= (0,2 ∗  0) + 0,2 = 0,2 𝑡 1,4= (0,2 ∗  1) + 0,2 = 0,4 Alternative 2 𝑡 2,1= (0,3 ∗  0,66) + 0,3 = 0,50 𝑡 2,2= (0,3 ∗  1) + 0,3 = 0,6 𝑡 2,3= (0,2 ∗  1) + 0,2 = 0,4 𝑡 2,4= (0,2 ∗  1) + 0,2 = 0,4 Alternative 3 𝑡 3,1= (0,3 ∗  1,00) + 0,3 = 0,60 𝑡 3,2= (0,3 ∗  1) + 0,3 = 0,6 𝑡 3,3= (0,2 ∗  1) + 0,2 = 0,4 𝑡 3,4= (0,2 ∗  1) + 0,2 = 0,4 Alternative 4 𝑡 4,1= (0,3 ∗  0,33) + 0,3 = 0,40 𝑡 4,2= (0,3 ∗  0) + 0,3 = 0,3 𝑡 4,3= (0,2 ∗  0) + 0,2 = 0,2 𝑡 4,4= (0,2 ∗  0) + 0,2 = 0,2 Alternative 5 𝑡 5,1= (0,3 ∗  0,33) + 0,3 = 0,40 𝑡 5,2= (0,3 ∗  0,5) + 0,3 = 0,45 𝑡 5,3= (0,2 ∗  0) + 0,2 = 0,2 𝑡 5,4= (0,2 ∗  0) + 0,2 = 0,2 Alternative 6 𝑡 6,1= (0,3 ∗  0,00) + 0,3 = 0,30 𝑡 6,2= (0,3 ∗  0,5) + 0,3 = 0,45 𝑡 6,3= (0,2 ∗  0) + 0,2 = 0,2 𝑡 6,4= (0,2 ∗  0) + 0,2 = 0,2 Alternative 7 𝑡 7,1= (0,3 ∗  0,00) + 0,3 = 0,30 𝑡 7,2= (0,3 ∗  0) + 0,3 = 0,3 𝑡 7,3= (0,2 ∗  0) + 0,2 = 0,2 𝑡 7,4= (0,2 ∗  0) + 0,2 = 0,2

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 1 − 8 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.820
Tabel 4. Matriks Bobot Keputusan (v) Alternative Kriteria K1 K2 K3  K4 Alternative 1  0,40  0,45  0,2  0,4 Alternative 2  0,50 0,6 0,4  0,4 Alternative 3  0,60 0,6 0,4  0,4 Alternative 4  0,40 0,3 0,2  0,2 Alternative 5  0,40  0,45  0,2  0,2 Alternative 6  0,30  0,45  0,2  0,2 Alternative 7  0,30 0,3 0,2  0,2
4. Menentukan nilai matriks batas (G) rumus untuk menentukan nilai matriks batas (G) setiap kriteria seperti pada rumus no (3,8). Lakukan perkalian terhadap nilai pada masing-masing kriteria yang sama, maka total perkalian selanjutnya dipangkatkan dengan satu per jumlah alternative. Penyelesainnya sebagai berikut :
𝑔 𝑖= (∏ 𝑣 𝑖𝑗 𝑚 𝑗=1 ) 1/𝑚 K1= (0,40 ∗ 0,50 ∗ 0,60 ∗ 0,40 ∗ 0,40 ∗ 0,30 ∗ 0,30) 1/7 = 0,4032 K2= (0,45 ∗ 0,6 ∗ 0,6 ∗ 0,3 ∗ 0,45 ∗ 0,45 ∗ 0,3) 1/7 = 0,4353 K3= (0,2 ∗ 0,4 ∗ 0,4 ∗ 0,2 ∗ 0,2 ∗ 0,2 ∗ 0,2) 1/7 = 0,2439 K4= (0,4 ∗ 0,4 ∗ 0,4 ∗ 0,2 ∗ 0,2 ∗ 0,2 ∗ 0,2) 1/7 = 0,2693
Tabel 5. Nilai Matriks Batas (G) Alternative Kriteria K1 K2 K3 K4 G i 0,4032  0,4353  0,2439 0,2693
5. Perhitungan elemen matriks jarak alternative dari daerah perkiraan perbatasan (Q) untuk menentukan nilai dari elemen matriks jarak alternative batas berdasarkan matriks daerah perkiraan batas (G) dengan menggunakan rumus (3,11) yaitu :
Q = V – G
𝑄 1,1= 0,40*0,4032 =0,1613 𝑄 1,2= 0,45*0,4353 =0,1958 𝑄 1,3= 0,2*0,2439 =0,0487 𝑄 1,4= 0,4*0,2693 =0,1077 𝑄 2,1= 0,50*0,4032 =0,2016 𝑄 2,2= 0,6*0,4353 =0,2611 𝑄 2,3= 0,4*0,2439 =0,0975 𝑄 2,4= 0,4*0,2693 =0,1077 𝑄 3,1= 0,60*0,4032 =0,2419 𝑄 3,2= 0,6*0,4353 =0,2611 𝑄 3,3= 0,4*0,2439 =0,0975 𝑄 3,4= 0,4*0,2693 =0,1077 𝑄 4,1= 0,40*0,4032 =0,1613 𝑄 4,2= 0,3*0,4353 =0,1305 𝑄 4,3= 0,2*0,2439 =0,0487 𝑄 4,4= 0,2*0,2693 =0,0538 𝑄 5,1= 0,40*0,4032 =0,1613 𝑄 5,2= 0,45*0,4353 =0,1958 𝑄 5,3= 0,2*0,2439 =0,0487 𝑄 5,4= 0,2*0,2693 =0,0538 𝑄 6,1= 0,30*0,4032 =0,1210 𝑄 6,2= 0,45*0,4353 =0,1958 𝑄 6,3= 0,2*0,2439 =0,0487 𝑄 6,4= 0,2*0,2693 =0,0538 𝑄 7,1= 0,30*0,4032 =0,1210 𝑄 7,2= 0,3*0,4353 =0,1305 𝑄 7,3= 0,2*0,2439 =0,0487

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 1 − 8 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.820
𝑄 7,4= 0,2*0,2693 =0,0538
Tabel 6. Elemen Matriks jarak alternative dari daerah perbatasan Q)
Alternative Kriteria K1 K2 K3 K4 Alternative 1  0,1613  0,1958  0,0487  0,1077
Alternative 2  0,2016  0,2611  0,0975  0,1077 Alternative 3  0,2419  0,2611  0,0975  0,1077 Alternative 4  0,1613  0,1305  0,0487  0,0538
Alternative 5  0,1613  0,1958  0,0487  0,0538
Alternative 6  0,1210  0,1958  0,0487  0,0538 Alternative 7  0,1210  0,1305  0,0487  0,0538
6. Perengkingan  alternative  (S)  untuk  menentukan  nilai  perengkingan  alternative  diselesaikan  dengan  rumus (3,14) penyelesainnya sebagai berikut :
𝑆 𝑖= ∑ 𝑞 𝑖𝑗 𝑛
𝑗=1 , 𝑗 = 1,2, … , 𝑛, 𝑖 = 1,2, … , 𝑚
Alternative 1 = 0,1613 + 0,1958 + 0,0870 + 0,1077 = 0,5137 Alternative 2 = 0,2016 + 0,2611 + 0,1160 + 0,1077 = 0,6681 Alternative 3 = 0,2419 + 0,2611 + 0,1160 + 0,1077 = 0,7084 Alternative 4 = 0,1613 + 0,1305 + 0,0580 + 0,0538 = 0,3945 Alternative 5 = 0,1613 + 0,1958 + 0,0870 + 0,0538 = 0,4598 Alternative 6 = 0,1210 + 0,1958 + 0,0870 + 0,0538 = 0,4195 Alternative 7 = 0,1210 + 0,1305 + 0,0580 + 0,0538 = 0,3542
Tabel 7. Perengkingan Alternative (S) Alternative S Rank Alternative1  0,5137 3 Alternative2  0,6681 2 Alternative3  0,7084 1 Alternative4  0,3945 6 Alternative5  0,4598 4 Alternative6  0,4195 5 Alternative7  0,3542 7
Dari hasil perengkingan di atas maka yang layak sebagai AKBID terbaik adalah alternative 3 yaitu :
Tabel 8. Data alternative yang layak sebagai AKBID terbaik
Alternative Kriteria K1 K2  K3 K4 Alternative 3 31 dosen A B Sehat

## 3.2 Implementasi Program
Tampilan  berikut  merupakan  tampilan  menu  perhitungan.  Menu  ini  merupakan  menu  yang  berguna  untuk menampilkan perhitungan penilaian alternative dan kriteria. Tampilan menu penilaian kriteria dapat dilihat pada gambar 1.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 1 − 8 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.820

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari penelitian yang telah peneliti lakukan pada bab-bab sebelumnya, maka dapat diambil kesimpulan Dalam suatu  sistem pendukung keputusan terutama untuk  melakukan penentuan akademi kebidanan terbaik  ini dihitung berdasarkan beberapa nilai kriteria. Dengan menggunakan metode multi attribute border approximation area  comparison  (MABAC)  di  nilai  dapat  menyelesaikan  permasalahan  dalam  penentuan  akademi  kebidanan terbaik di LLDIKTI Wil I Sumut khususnya di kota medan, maka yang menjadi akademi kebidanan terbaik adalah akademi kebidanan helvetia medan. Perancangan sistem penentuan akademi kebidanan di LLDIKTI Wil I Sumut memiliki  hasil  yang  lebih  efisien  dan  akurat  karena  proses  penentuannya  di  lakukan  dengan  sistem  sehingga hasilnya lebih tepat dan cepat, terlebih dapat membantu LLDIKTI Wil I Sumut  dalam mengambil keputusan.

## REFERENCES
[1] J. E. and L. T. P. Turban, A. Efraim, Decision Support System and Intelegence Systems , 7th ed. Jogjakarta: Penerbit Andi, 2015.
[2] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[3] 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.
[4] D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making (MCDM) Pada Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: CV.Budi Utama, 2017.
[5] D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[6] 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.
[7] F. Laila and N. A. Hasibuan, “Pemilihan Pengangkatan Karyawan Tetap Menerapkan Metode Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison,” vol. 1, no. 1, pp. 5–12, 2021.