KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 2, No 1, Agustus 2021 Hal 1-7 https://djournals.com/klik

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Peserta FLS2N SMAN 1 Perbaungan Menggunakan Metode MABAC
Zulkarnain 1 , Yasir Hasan 2*
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 naien.kotto90@gmail.com, 2* yasirhasan.kom@gmail.com Email Penulis Korespondensi: yasirhasan.kom@gmail.com
Abstrak− Seleksi  siswa/i  SMAN  1  Perbaungan  untuk mengetahui  hasil  yang  berimbang  dengan pelatihan  yang  telah  dilakukan  di sekolah. SMAN 1 Perbaungan sebelumnya terbilang tidak baik, karena masih ada peserta didik atau siswa/i yang merasa tidak puas dengan hasil tersebut dan ada kesan tidak realistis. Selain itu SMAN 1 Perbaungan juga kesulitan mengolah data siswa/i dikarenakan jumlah siswa yang dipilih sebanyak 8 orang saja. Untuk itu peserta didik dan SMAN 1 Perbaungan menginginkan proses seleksi lebih sistematis dengan diperbantukan perhitungan secara komputerisasi sistem pendukung keputusan. Proses seleksi peserta FLS2N SMAN 1 Perbaungan menggunakan metode MABAC. Penerapan sistem pendukung keputusan dan metode MABAC dapat membantu SMAN 1 Perbaungan dalam seleksi peserta FLS2N baik secara sistematis dan hasil yang perankingan yang lebih realistis.
Kata Kunci: SPK, Ranking, FLS2N, MABAC.
Abstract− Selection of students of SMAN 1 Perbaungan to find out results that are balanced with the training that has been carried out at the school. SMAN 1 The previous comparison was not good, because there were still students or students who were dissatisfied with the  results  and  there  was  an unrealistic impression.  Besides that,  SMAN 1  Perbaungan  also had difficulty  processing student d ata because  there were  only 8  students  selected.  For this  reason,  students  and  SMAN  1  Perbaungan want  a  more  systematic selection process with the help of computerized calculation of decision support systems. The selection process for FLS2N SMAN 1 Perbaungan participants  uses  the  MABAC  method.  The  adoption  of  a  decision  support  system  and  the  MABAC  method  can  help  SMAN  1 Perbaungan in selecting FLS2N participants both systematically and with more realistic ranking results.
Keywords : DSS, Ranking, FLS2N, MABAC.

## 1. PENDAHULUAN
Festival dan Lomba Seni Siswa Nasional (FLS2N) merupakan ajang tahunan yang menghasilkan peserta didik (siswa/i) yang  memiliki  bakat  di  bidangseni  dan  berprestasi  dari  tingkat  kabupaten/kota,  provinsi,  nasional  dan  internasional. Kebijakan  Direktorat  Pembinaan  Sekolah  Menengah  Atas,  Direktorat  Jenderal  Pendidikan  Dasar  dan  Menengah, Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan senantiasa memperhatikan bakat dan minat peserta didik. Pada tahun 2019 ini telah memasuki usia yang ke-16. Tujuan Penyelenggaraan FLS2N tidak hanya memfasilitasi peserta didik di bidang seni untuk berprestasi saja, namun juga untuk membentuk kepribadian dan karakter yang baik [1].
Sekolah Menegah Atas Negeri (SMAN) 1 Perbaungan merupakan sekolah yang aktif mengikutsertakan peserta didik  pada  FLS2N.  SMAN  1  Perbaungan  memiliki  siswa/i  yang  berbakat  dan  mendapat  beberapa  juara  dalam  setiap perlombaan FLS2N baik  setingkat  Kabupaten, Provinsi  maupun Nasional. SMAN 1 Perbaungan turut  memperhatikan bakat  siswa/i  dengan  melakukan  pelatihan-pelatihan  di  sekolah.  Setelah  melihat  perkembangan  siswa/i  dalam  masa pelatihan SMAN 1 Perbaungan memilih dengan cara menseleksi siswa/i untuk ikut dalam FLS2N yang diadakan.
Tingkat kerumitan yang dihadapi SMAN 1 Perbaungan dalam seleksi  peserta didik sangat  tinggi, karena minat siswa/i  yang  ingin mengikuti FLS2N  sangat  besar.  Hal  ini  diketahui  dari  meningkatnya  peserta  didik  yang mendaftar untuk mengikuti FLS2N dan keikutsertaan tiap tahunnya. Untuk mengetahui hasil yang berimbang dengan pelatihan yang telah dilakukan SMAN 1 Perbaungan melakukan seleksi ketat dengan cara melihat dan menilai hasil-hasil pelatihan. Akan tetapi usaha yang dilakukan SMAN 1 Perbaungan dalam seleksi ini terbilang tidak baik, karena masih ada peserta didik atau siswa/i yang merasa tidak puas dengan hasil tersebut dan ada kesan tidak realistis. Untuk itu peserta didik dan SMAN 1 Perbaungan menginginkan proses seleksi lebih sistematis dengan diperbantukan perhitungan secara komputerisasi.
Proses  seleksi  peserta  FLS2N  yang  dilakukan  oleh  SMAN  1  Perbaungan  perlu  diselesaikan  dengan  sistem pendukung  keputusan  (SPK).  Pada  SPK  di  butuhkan  metode  metode  dalam  melakukan  perangkingan  diantaranya ELECTRE,  PROMETHEE,  WASPAS,  MABAC  [2].  MABAC  adalah  singkatan  dari  kata MultiAttributive  Border Approximation  Area  Comparison merupakan  metode  perbandingan  multikriteria.  Metode  MABAC  memiliki  enam langkah proses yaitu Forming initial  decision  matrix, Normalization of  initial matrix, Calculation of  weighted matrix, Determination ofborder approximate area matrix, Calculation of matrix elements of alternative distance from theborder approximate  area,  Ranking  alternatives .  Salah  satu  keunggulan  MABAC  telah  digunakan  dalam  penelitian  yang difungsikan dapat membantu proses pengambilan keputusan pemilihan bantuan RASTRA dengan optimal [2].
Berdasarkan  masalah  yang  dihadapi  SMAN  1  Perbaungan  dan  perlunya  riset  untuk  menyelesaikan  masalah tersebut dengan metode MABAC pada Sistem Pendukung Keputusan, ini harapkan mampu menyelesaikan permasalahan- permasalahan yang dihadapi SMAN 1 Perbaungan dalam seleksi peserta didik untuk kegiatan FLS2N.

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  memiliki  konsep  pertama  kali  yang  diungkapkan  pada  awal  tahun  1970-an  oleh Michael S. Scott Morton yang menyatakan istilah Management Decision Sistem . Sistem tersebut dinyatakan berupa suatu sistem berbasis komputer untuk membantu mengambil  keputusan dengan memanfaatkan data dan model khusus dalam memecahkan  berbagai  persoalan  yang  tidak  terstruktur.  SPK  mengacu  pada  suatu  sistem  yang  bekerja  dengan memanfaatkan dukungan komputer dalam proses pengambilan keputusan  dengan gambaran  tak seorangpun tahu pasti keputusan bagaimana seharusnya dibuat [3]. Sistem Pendukung Keputusan ( Desicion Support System ) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan dan manipulasi data. Sistem itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam  situasi yang semiterstruktur [4][10][11].

## 2.2 Multi Attributive Border Approximation Area Comparison
MABAC  adalah  singkatan  dari  kata MultiAttributive  Border  Approximation  Area  Comparison merupakan metodeperbandingan  multikriteria.  Metode  MABAC  memiliki  enam  langkah  proses  yaitu Forming  initial  decision matrix, Normalization of initial matrix, Calculation of weighted matrix, Determination ofborder approximate area matrix, Calculation of matrix elements of alternative distance from theborder approximate area, Ranking alternatives . Metode MABAC dikembangkan oleh Pamucar dan Cirovic menggunakan model hibrida, DEMATEL-MABAC, dimana metode DEMATEL  digunakan  untuk  menentukan  koefisien  bobot  kriteria  dan  metode  MABAC  digunakan  untuk  alternatife peringkat [2]. Asumsi dasar dari metode MABAC tercermin dalam definisi jarak fungsi kriteria dari setiap alternatif yang diamati dari daerah perkiraan perbatasan..

## 2.3 Festival dan Lomba Seni Siswa Nasional (FLS2N)
Festival dan Lomba Seni Siswa Nasional (FLS2N) merupakan ajang tahunan yang menghasilkan peserta didik (siswa/i) yang memiliki bakat di bidangseni dan berprestasi dari tingkat kabupaten/kota, provinsi, nasional dan internasional [1].
Terdapat beberapa bidang seni yang dilombakan dan jumlah peserta/Provinsi, yaitu :
Tabel 1. Bidang Seni yang Dilombakan dan Jumlah Peserta/Provinsi
NO BIDANG SENI PESERTA PER PROV JUMLAH (34 Provinsi) PUTRA PUTRI PERTUNJUKAN 1 Baca Puisi 1 34 2 Tari Kreasi Inovatif 2 68 3 Vocal Solo 1 1 68 4 Gitar Solo 1 34 5 Monolog 1 34 PENCIPTAAN 6 Cipta Puisi 1 34 7 Desain Poster 1 1 68 8 Kriya 1 1 68 9 Film Pendek 2 68 JUMLAH PESERTA 14 476
Sumber : Direktorat Jenderal Pendidikan Dasar Dan Menegah,2018 [1] .

## 2.4 Bidang Seni Tari Kreasi Inovatif
Tari merupakan ekspresi budaya dari suatu masyarakat. Oleh karena itu, sifat, gaya, dan fungsi tari tidak dapat lepas dari masyarakat yang menghasilkannya, berkaitan erat dengan lingkungan alam, adat istiadat, dan nilai-nilai yang terkandung dalam  masyarakat  tersebut.  Tari  kreasi  inovatif  pada  FLS2N  merupakan  tarian  yang  dikembangkan  dari  akar  budaya daerah di Indonesia yang inovatif dan dibawakan secara duet (dua orang penari), bisa dilakukan sejenis (laki-laki dengan laki-laki, perempuan dengan perempuan) atau campuran laki-laki dengan perempuan. Dalam tarian ini terdapat interaksi antar penari sesuai tema tari yang berhubungan dengan Seni Inspirasi Keteladanan. Aspek penilaian seni tari terdiri dari Wiraga, Wirama, Wirasa, Inovasi, dan Penampilan, bentuk penilaian seperti berikut [1] :
Tabel 2. Penilaian Seni Tari NO  ASPEK YANG DINILAI  RENTANG NILAI URAIAN 1 Wirama 60 – 100 Kualitas teknik menari 2 Wiraga 60 – 100 Keharmonisan tari dan musik 3 Wirasa 60 – 100 Penghayatan dalam menari 4 Inovasi 60 – 100 Terobosan baru 5 Penampilan Keserasian antara tari, musik, tata rias, tata busana, dan penguasaan area pentas bepesan Sumber : Direktorat Jenderal Pendidikan Dasar Dan Menegah,2018 [1]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Seleksi siswa/i SMAN1 Perbaungan untuk mengetahui hasil yang berimbang dengan pelatihan yang telah dilakukan di sekolah. SMAN 1 Perbaungan sebelumnya terbilang tidak baik, karena masih ada peserta didik atau siswa/i yang merasa tidak  puas  dengan  hasil  tersebut  dan  ada  kesan  tidak  realistis.  Untuk  itu  peserta  didik  dan  SMAN  1  Perbaungan menginginkan proses seleksi lebih sistematis dengan diperbantukan perhitungan secara komputerisasi sistem pendukung keputusan.  Proses  seleksi  peserta  FLS2N  SMAN  1  Perbaungan  menggunakan  metode  MABAC.  Selain  itu  SMAN  1 Perbaungan juga kesulitan mengolah data siswa/i dikarenakan jumlah siswa yang dipilih sebanyak 8 orang saja.
Dalam penerapan metode MABAC, yang pertama adalah membentuk kriteria-kriteria dan pemberian fuzzy dari setiap kriteria-kriteria tersebut dengan simbol inisial K. Kriteria-kriteria dibuat dalam angka segitiga fuzzy seperti berikut ini.
Tabel 3. Bobot Kriteria No  Nama Kriteria (K).  Persentasi bobot  Nilai 1 Wirasa (C1) 25% 0.25 2 Wirama (C2) 25% 0.25 3 Wiraga (C3) 25% 0.25 4 Inovasi (C4) 10% 0.1 5 Penampilan (C5) 15% 0.15 1. Wirasa Tabel 4. Kriteria Wirasa (C 1 ) No. C 1 ( 25%) Bobot Nilai 1 terampilan menari (ya), hafal dan paham terhadap gerakan (tidak), ketuntasan (tidak), kebersihan dan keindahan gerak (tidak) Sangat Rendah (SR) 50 – 59 2 terampilan menari (ya), hafal dan paham terhadap gerakan (tidak), ketuntasan (ya), kebersihan dan keindahan gerak (tidak) Rendah (R) 60 – 69 3 terampilan menari (ya), hafal dan paham terhadap gerakan (tidak), ketuntasan (tidak), kebersihan dan keindahan gerak (ya) Cukup (C) 70 – 79 4 terampilan menari (ya), hafal dan paham terhadap gerakan (ya), ketuntasan (tidak), kebersihan dan keindahan gerak (ya) Tinggi (T) 80 – 89 5 terampilan menari (ya), hafal dan paham terhadap gerakan (ya), ketuntasan (ya), kebersihan dan keindahan gerak (ya) Sangat Tinggi (ST) 90 – 100

## 2. Wirama
Tabel 5. Kriteria Wirama (C 2 ) No. C 2 (25%) Bobot Nilai 1 Sesuai dan serasi gerak dengan irama (ya), sesuai dan serasi gerak dengan tempo (tidak) Cukup (C) 70 – 79 2 Sesuai dan serasi gerak dengan irama (tidak), sesuai dan serasi gerak dengan tempo (ya) Tinggi (T) 80 – 89 3 Sesuai dan serasi gerak dengan irama (ya), sesuai dan serasi gerak dengan tempo (ya) Sangat Tinggi (ST) 90 – 100

## 3. Wiraga
Tabel 6. Kriteria Wiraga (C 3 ) No. C 3 (25%) Bobot Nilai 1 harmonisasi wiraga dan wirama (tidak), kesesuaian dengan busana (ya) ekspresi dalam tarian (ya). Sangat Rendah (SR) 50 – 59 2 harmonisasi wiraga dan wirama (ya), Rendah (R) 60 – 69
kesesuaian dengan busana (tidak)
ekspresi dalam tarian (tidak).
3 harmonisasi wiraga dan wirama (ya), kesesuaian dengan busana (ya) ekspresi dalam tarian (tidak). Cukup (C) 70 – 79 4 harmonisasi wiraga dan wirama (ya), kesesuaian dengan busana (tidak) ekspresi dalam tarian (ya). Tinggi (T) 80 – 89 5 harmonisasi wiraga dan wirama (ya), kesesuaian dengan busana (ya) ekspresi dalam tarian (ya). Sangat Tinggi (ST) 90 – 100

## 4. Inovasi
Tabel 7. Kriteria Inovasi (C 4 ) No. C 4 (10%) Bobot Nilai 1 Penciptaan gerak (tidak) Penciptaan ekspresi (ya) Penciptaan penjiwaan (tidak) Sangat Rendah (SR) 50 – 59 2 Penciptaan gerak (ya) Penciptaan ekspresi (ya) Penciptaan penjiwaan (tidak) Rendah (R) 60 – 69 3 Penciptaan gerak (tidak) Penciptaan ekspresi (ya) Penciptaan penjiwaan (ya) Cukup (C) 70 – 79 4 Penciptaan gerak (ya) Penciptaan ekspresi (tidak) Penciptaan penjiwaan (ya) Tinggi (T) 80 – 89 5 Penciptaan gerak (ya) Penciptaan ekspresi (ya) Penciptaan penjiwaan (ya) Sangat Tinggi (ST) 90 – 100

## 5. Penampilan
Tabel 8. Kriteria Penampilan (C 5 ) No. C 5 (15%) Bobot Nilai 1 Kelengkapan pakaian (tidak), Kelengkapan asesoris (tidak) Harmonisasi tarian (tidak). Sangat Rendah (SR) 50 – 59 2 Kelengkapan pakaian (tidak), Kelengkapan asesoris (tidak) Harmonisasi tarian (ya). Rendah (R) 60 – 69 3 Kelengkapan pakaian (tidak), Kelengkapan asesoris (ya) Harmonisasi tarian (ya). Cukup (C) 70 – 79 4 Kelengkapan pakaian (ya), Kelengkapan asesoris (tidak) Harmonisasi tarian (ya). Tinggi (T) 80 – 89 5 Kelengkapan pakaian (ya), Kelengkapan asesoris (ya) Harmonisasi tarian (ya). Sangat Tinggi (ST) 90 – 100 Langkah pertama : Mencocokkan data nilai bobot kriteria untuk matrik keputusan awal (X)
Tabel 9. Matrik Keputusan Awal(X) NO  NIPD NAMA SISWA Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 Benefit  Benefit  Benefit  Cost  Cost 1 18010  AKEHKE R M NAOSIS 0.3 0.4 0.4 0.4 0.5 2 18016  ALFRIDO K SIHALOHO 0.4 0.3 0.4 0.2 0.3 3 18018  ALWI TIMOR DINATA 0.4 0.4 0.3 0.4 0.4 4 18028  ANDRICO R IRAWAN 0.4 0.3 0.4 0.3 0.4
5 18041  AYILZI PUTRI 0.4 0.3 0.4 0.3 0.4 6 18043  AYU LESTARI 0.3 0.4 0.5 0.3 0.4 7 18047  BELA PUTRI S SIPAHUTAR 0.3 0.4 0.3 0.4 0.5 8 18053  CINDY D  HUTAGALUNG 0.4 0.4 0.5 0.3 0.4 9 18019  ALYA AZZAHRA 0.5 0.4 0.5 0.4 0.4 10 18015  ALFI SYAHRIN 0.4 0.5 0.3 0.4 0.4 11 18024  ANANDA SAPUTRA 0.4 0.4 0.5 0.5 0.4 12 18034  ANNISA APRIYANTI 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 13 18045  BAGUS SUTOPO 0.4 0.4 0.5 0.5 0.5 14 18051  CAHYA SUCI RAHMADANI 0.5 0.5 0.4 0.5 0.5 15 18005  ADRIANSYAH A PRATAMA 0.4 0.4 0.5 0.5 0.3 16 18007  AHMAD J DALIMUNTHE 0.5 0.5 0.4 0.5 0.5 17 18009  AHMILLA KUSFADIA 0.4 0.4 0.5 0.3 0.4 18 18021  AMELIA PUTRI 0.4 0.5 0.5 0.4 0.4 19 18038  AULIA PRATIWI 0.4 0.4 0.5 0.5 0.3 20 18039  AULIA SAHPITRI 0.4 0.4 0.5 0.4 0.5 21 18006  AGUS THEO HADI 0.3 0.4 0.4 0.5 0.4 22 18012  ALDIAN MAULANA 0.4 0.4 0.5 0.3 0.3 23 18023  AN NISA FITHRIA 0.4 0.4 0.5 0.4 0.4 24 18025  ANANTA KARISMA 0.3 0.3 0.3 0.4 0.4 25 18031  ANISA NAZAILA IDRIS 0.4 0.3 0.3 0.3 0.4 26 18044  BAGAS ARI SUWANDI 0.4 0.4 0.3 0.3 0.4 27 18003  ADELLA PUTRI ANANDA 0.3 0.3 0.3 0.3 0.4 28 18011  ALDI PRAYOGA 0.4 0.4 0.5 0.3 0.3 29 18014  ALFAZAR ARDHIKA PROZA 0.4 0.4 0.5 0.3 0.2 30 18020  AMANDA TRIANA 0.4 0.4 0.5 0.4 0.4 31 18022  AMELIA PUTRI SITEPU 0.4 0.3 0.3 0.4 0.4 32 18036  ARYA SIGIT PRATAMA 0.4 0.4 0.5 0.4 0.4 Langkah Kedua : Menormalisasi Matriks Keputusan Awal (N), Proses normalisasi matriks X menggunakan persamaan
1. Alternatif1 : AKEHKE R M NAOSIS
r 11 = } 05 , 4 . 0 , 4 . 0 , 3 . 0 , 3 . 0 { 3 , 0 Max = 5 . 0 3 . 0 = 0.6 r 12 = } 05 , 4 . 0 , 4 . 0 , 3 . 0 , 3 . 0 { 3 , 0 Max = 5 . 0 3 . 0 = 0.6 r 13 = } 05 , 4 . 0 , 4 . 0 , 3 . 0 , 3 . 0 { 4 , 0 Max = 5 , 0 4 . 0 = 0.8 r 14 = ` 4 , 0 } 05 , 4 . 0 , 4 . 0 , 3 . 0 , 3 . 0 { Min = 4 , 0 3 . 0 = 0.78
r 15 = ` 5 , 0 } 05 , 4 . 0 , 4 . 0 , 3 . 0 , 3 . 0 { Min = 5 , 0 3 , 0 = 0.6
Proses normalisasi matriks X menggunakan persamaan 1 semua alternatif menggunakan cara yang sama dengan alternatif 1. Proses di atas tersebut merupakan contoh langkah-langkah normalisasi matriks X.
Langkah ketiga :  Menentukan  Matriks  Bobot  Keputusan  (V),  Berikut  proses  perhitungannya  dicontohkan  pada alternatif 1 :
Alternatif 1: t1,1   = (0,25 * 0.60) + 0,25 = 0.40 t1,2   = (0,25 * 0.80) + 0,25 = 0.45 t1,3   = (0,25 * 0.80) + 0,25 = 0.45 t1,4   = (0,1 * 0.75) + 0,25 = 0.18 t1,4   = (0,15 * 0.60) + 0,25 = 0.24 Proses Matriks bobot keputusan (V) menggunakan persamaan 6 semua alternatif menggunakan cara yang sama dengan alternatif 1. Proses di atas tersebut merupakan contoh langkah-langkah Matriks bobot keputusan (V) dari alternatif1 dan berlaku untuk semua alternatif
Langkah keempat : Menentukan  Nilai  Matriks  Batas  (G),  Setiap  kriteria  ditentukan  nilai  matriks  batas  (G) menggunakan  rumus  no  (8).  Melakukan  perkalian  pada  kriteria  yang  sama  dan  total  hasil dipangkatkan dengan satu per jumlah alternatif. Berikut penyelesainnya :
K1  = (0.40 * 0.50 * 0.50 * 0.50 * 0.50 * 0.40 * 0.40 * 0.45 * 0.50 * 0.45 * 0.45 * 0.50 * 0.45 * 0.50 * 0.45 * 0.50
* 0.45 * 0.45 * 0.45 * 0.45 * 0.40 * 0.45 * 0.45 * 0.44 * 0.50 * 0.50 * 0.44 *0.45 * 0.45 * 0.45 * 0.50 * 0.45) 1/32 =  0.4590
K2  = 0.45 * 0.44 * 0.50 * 0.44 * 0.44 * 0.45 * 0.45 * 0.45 * 0.45 * 0.50 * 0.45 * 0.50 * 0.45 * 0.50 * 0.45 * 0.50 * 0.45 * 0.50 * * 0.45 * 0.45 * 0.45 * 0.45 * 0.45 * 0.44 * 0.44 * 0.50 * 0.44 * 0.45 * 0.45 * 0.45 * 0.44 * 0.45) 1/32 = 0.4577 K3  = (0.45 * 0.50 * 0.44 * 0.50 * 0.50 * 0.50 * 0.40 * 0.50 * 0.50 * 0.40 * 0.50 * 0.50 * 0.50 * 0.45 * 0.50 * 0.45 * 0.50 * 0.50 * 0.50 * 0.50 * 0.45 * 0.50 * 0.50 * 0.44 * 0.44 * 0.44 * 0.44 * 0.50 * 0.50 * 0.50 * 0.44 * 0.50 ) 1/32 = 0.4746 K4  = (0.18 * 0.25 * 0.18 * 0.20 * 0.20 * 0.20 * 0.18 * 0.20 * 0.20 * 0.18 * 0.18 * 0.20 * 0.18 * 0.18 * 0.16 * 0.18 * 0.20 * 0.20 * 0.16 * 0.20 * 0.16 * 0.20 * 0.20 * 0.18 * 0.20 * 0.20 * 0.20 * 0.20 * 0.17 * 0.20 * 0.18 * 0.20 ) 1/32 = 0.1888 K5  = (0.24 * 0.30 * 0.26 * 0.26 * 0.26 * 0.26 * 0.24 * 0.26 * 0.30 * 0.26 * 0.30 * 0.30 * 0.27 * 0.27 * 0.30 * 0.27 * 0.26 * 0.30 * 0.30 * 0.27 * 0.26 * 0.30 * 0.30 * * 0.26 * 0.26 * 0.26 * 0.26 * 0.30 * 0.30 * 0.30 * 0.26 *
0.30) 1/32
= 0.2766
Nilai matrik batas yang telah ditentukan menghasilkan nilai yang jauh di belakang koma ini dikarenakan banyaknya data alternatif sebanyak 32 siswa.
K1 = 0.4590, K2 = 0.4577, K3 = 0.4746, K4 = 0.1888, K5 = 0.2766
Langkah kelima :  Perhitungan elemen matriks jarak alternatif dari daerah perkiraan Perbatasan (Q) Menentukan  nilai  elemen  matriks  jarak  batas  alternatif  berdasarkan  matriks  daerah  perkiraan  batas  (G),  rumus  yang digunakan rumus no (11). Perhitungan dilakukan pada alternatif 1 sebagai contoh.
Alternatif 1  : Q 1.1 = (0.40 * 0.4590) = 0.1836 Q 1.2 = (0.45 * 00.4577)  = 0.2059 Q 1.3 = (0.45 * 0.4746) = 0.2136 Q 1.4 = (0.18 * 0.1888) = 0.0330 Q 1.5 = (0.24 * 0.2766) = 0.0664 Dari perhitungan alternatif 1 juga diterapkan cara yang sama pada semua alternatif.
Langkah keenam :    Perengkingan  Alternatif  (S),  Perengkingan  alternatif  dengan  menggunakan  rumus  no  (14). Penyelesaian sebagai berikut: Urutan ranking seperti pada tabel di bawah ini. Dari data siswa/i sebagai data alternatif 32 orang dan yang dipilih sebanyak 8 orang.
Tabel 10. Hasil Ranking NO NIPD NAMA SISWA Ranking (S) 1 18034 ANNISA APRIYANTI 0.8163 2 18016 ALFRIDO K SIHALOHO 0.7972 3 18019 ALYA AZZAHRA 0.7934 4 18021 AMELIA PUTRI 0.7934 5 18051 CAHYA SUCI RAHMADANI 0.7805 6 18007 AHMAD J DALIMUNTHE 0.7805 7 18028 ANDRICO R IRAWAN 0.7774 8 18041 AYILZI PUTRI 0.7774

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dibuat setelah penelitian terhadap sistem pendukung keputusan pemilihan peserta FLS2N selesai, terdiri dari proses pemilihan peserta FLS2N SMAN 1 Perbaungan sebelumnya tidak dilakukan dengan cara komputerisasi dan masih  mengandalkan  perhitungan  seleksi  secara  manual  dan  subjektif.  Dengan  penerapan  metode  MABAC  diawali dengan  pembobotan  kriteria  hingga  mendapatkan  nilai  matrik  batas  untuk  menentukan  ranking  dari  setiap  alternatif dengan memilih sebanyak 8 orang siswa alternatif pada susunan hasil ranking.

## REFERENCES
[1] Direktorat Jenderal Pendidikan Dasar Dan Menegah, Panduan Pelaksanaan Festival Dan Lomba Seni Siswa Nasional (FLS2N), Kementerian Pendidikan Dan Kebudayaan, Jakarta, 2018.
[2] R.K. Hondro, MABAC : Pemilihan Penerima Bantuan Rastra Menggunakan Metode MultiAttributive Border Approximation Area Comparison, Jurnal Mahajana Informasi, e-ISSN: 2527-8290, Vol.3 No. 1, 2018 pp 41-52, Medan, 2018.
[3] Y Hasan, Implementasi Metode Analytical Hierarchy Process Dalam Menentukan Kelayakan Guru Penerima Umrah, MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem), p-ISSN : 2548-6985, e-ISSN : 2599-3089, pp 81-88, Volume 3 No. 1, Medan, 2018.
[4] AR Sinaga, & Y Hasan, Aplikasi Pendukung Keputusan Penentuan Dosen Pembimbing Skripsi S1 Teknik Informatika, Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI), ISSN : 2339-210X Volume : V, Nomor : 2, pp 182-187, Medan, 2015.
[5].  A.N. Fitriana et al, Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Prestasi  Akademik Siswa dengan Metode TOPSIS, Citec Journal, Vol. 2, No. 2, Februari 2015 – April 2015 ISSN: 2354-5771. Cirebon, 2015.
[6] Harsiti et al, Prototype Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Atlet Berprestasi Dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP), Prosiding SNaPP2014, ISSN 2089-3582, EISSN 2303-2480 | Vol 4, No. 1, Th, Banten, 2014.
[7] Hudiara et al, Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Usaha Akad Musyarakah Dengan Metode SAW (Studi kasus :
BPRS Al-Barokah) Prosiding Konferensi Sistem Informasi Indonesia (Kensefina) 2014, Jakarta, 2014.
[8] A. Putra dan D. Y. Haryanti, Penentuan Penerimaan Beasiswa Dengan Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decission Making, Jurnal Sistem Informasi (JSI) Vol. 3, No. 1 April 2011, ISSN Print : 2085-1588 | ISSN Online : 2355-4614, Jakarta, 2011.
[9] Kusrini "Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan", Penerbit ANDI, Jakarta, 2007.
[10]  A. M. S. Soeb Aripin, Agus Adi Pramadi, Mulia Syahputra, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Mangga Terunggul Menerapkan Metode SAW dan WASPAS,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. Inf., hal. 27–36, 2018.
[11]  A. F. Nita Kumala Dewi, Soeb Aripin, Rivalri K Hondro, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Game Untuk Anak Usia 5- 10 Tahun Menggunakan Metode ARAS,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains, hal. 635–642, 2019.