## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6232

## Perbandingan Metode MADM dalam Memilih Pegawai Terbaik dengan Pembobotan Objektif
Andre Hasudungan Lubis * , Juanda Hakim Lubis, Dinda Rizky Aprillya
Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Universitas Medan Area, Medan, Indonesia Email: 1,* andrelubis2201@gmail.com, 2 juandahakim@gmail.com, 3 dindarizkyaprillyaa@gmail.com Email Penulis Korespondensi: andrelubis2201@gmail.com
Abstrak− MADM atau pengambilan keputusan multi-atribut merupakan bagian dari teori pengambilan keputusan yang telah banyak digunakan di berbagai penelitian. Metode-metode seperti SAW, ARAS, dan MABAC cukup popular untuk digunakan dalam permasalahan-permasalahan MADM, khususnya pemilihan pegawai terbaik di suatu perusahaan atau instansi. Namun, metode-metode tersebut tentunya akan memberikan hasil yang berbeda. Sehingga, perlu dilakukan suatu perbandingan dari hasil perangkingan yang paling optimal di antara metode-metode tersebut. Penelitian ini berfokus kepada perbandingan hasil pemilihan  pegawai  terbaik  berdasarkan  ketiga  metode  tersebut  dengan  menggunakan  pembobotan  secara  objektif  dengan metode SWARA. Metode RSI diterapkan untuk membuktikan metode mana yang paling baik dalam menangani permasalahan tersebut.  Terdapat  lima  atribut  yang  digunakan  sebagai  acuan  dalam  pemilihan,  yakni  Kehadiran,  Kedisiplinan,  Kinerja, Hukuman,  dan  Prestasi,  dengan  jumlah  alternatif  sebanyak  38  orang pegawai.  Hasil penelitian  menunjukkan bahwa  ketiga metode tersebut memiliki nilai RSI yang hampir sama. Metode SAW memiliki nilai RSI yang paling tinggi dibanding metode lainnya yaitu sebesar 0.999489, metode MABAC memiliki nilai RSI sebesar 0.999416, dan metode ARAS dengan nilai RSI terendah  yaitu  sebesar  0.999052.  Implikasi  teoretis  dan  praktis  disajikan  dan  didiskusikan,  berikut  dengan  saran  untuk penelitian kedepan.
Kata Kunci: SAW; ARAS; MABAC, SWARA; Pemilihan Pegawai.
Abstract− Nowadays,  MADM or  Multi-Attribute  Decision  Making  as  the part of decision-making theory  has been used in various  studies  to  examine  decision  making  problems.  Several  methods  such  as  SAW,  ARAS,  and  MABAC  are  the  most popular method to be selected to solve these decision-making problems, especially for personnel selection in a company or institute. However, these methods will certainly present various results. Hence, it is necessary to perform a comparison of the most optimal ranking results between these methods. The study focused on comparing those three methods in handling the personnel selection problem through the objective weighting by using SWARA method. The RSI method also employed to ensure the proper method to be used to solve the MADM problem. Five attributes are selected as the references to select best personnel among 38 of them, including Attendance, Discipline, Performance, Punishment, and Achievement. The study reveals that all of the three methods have the identical of RSI score. The results showed that the three methods had almost the same RSI values. The SAW method has the highest RSI value compared to other methods, namely 0.999489; the MABAC method has an RSI value of 0.999416, and the ARAS method with the lowest RSI value, namely 0.999052. Theoretical and practical implications are presented and discussed, along with suggestions for future research.
Keywords : SAW; ARAS; MABAC, SWARA; Employee Selection.

## 1. PENDAHULUAN
Pengambilan  keputusan  multi-atribut  atau  Multi-Attribute  Decision  Making  (MADM)  merupakan  salah  satu bagian terpenting dalam teori pengambilan keputusan [1]. Penerapan MADM  sudah banyak dilakukan diberbagai bidang dan tujuan untuk memilih alternatif dengan kriteria-kriteria tertentu [2]. Di bidang bisnis, teknik MADM dapat membantu penilaian risiko keuangan, optimalisasi portofolio, analisis keuangan, dan pilihan investasi bagi perusahaan. MADM memberikan dukungan bagi perusahaan untuk mengevaluasi berbagai kemungkinan investasi dengan  mempertimbangkan  variabel  termasuk  pengembalian  investasi,  risiko,  likuiditas,  dan  keadaan  pasar [3].Terlebih lagi, beragam metode-metode dari MADM yang digunakan untuk kasus-kasus di bidang manajemen sumber daya manusia  di berbagai perusahaan maupun instansi  [4].   MADM menyajikan  pendekatan terstruktur dan  sistematis  untuk  pengambilan  keputusan  dalam  bidang  sumber  daya  manusa,  dengan  mempertimbangkan beberapa  kriteria  tertentu.  Sehingga,  suatu  perusahaan  atau  instansi  dapat  meningkatkan  strategi  sumber  daya manusia mereka, meningkatkan pengembangan karyawan, dan menumbuhkan lingkungan kerja yang positif [5].
Penggunaan  metode-metode  ini  biasa  diterapkan  untuk  memilih  kandidat  pegawai  yang  optimal  untuk mengisi posisi yang sesuai dalam organisasi, penerimaan pegawai, ataupun penentuan pegawai terbaik berdasarkan kinerja  [6].  Dengan  memberikan  pendekatan  perekrutan  yang  terorganisir,  MADM  membantu  menghilangkan subjektivitas  dan  prasangka  dari  proses  pengambilan  keputusan.  Suatu  perusahaan  atau  instansi  tersebut  dapat menemukan  dan  memilih  kandidat  terbaik  untuk kesempatan  kerja  dengan mempertimbangkan  berbagai  faktor dan mengalokasikan bobot untuk mencerminkan relevansinya masing-masing [7]. Salah satu metode yang umum digunakan dalam kasus penentuan pegawai terbaik adalah SAW (Simple Additive Weighting). Konsep metode ini cukup sederhana, yakni mencari nilai penjumlahan terbobot dari rating setiap alternatif pada semua atribut yang nantinya nilai terbesar  akan dijadikan sebagai alternatif yang terbaik  [8]. Metode SAW juga dapat menyajikan hasil dari total perubahan nilai yang cukup banyak, sehingga menjadikan metode ini cukup relevan untuk kasus pengambilan keputusan.
Selain metode SAW, terdapat suatu metode yang cukup popular digunakan pada kasus pemilihan pegawai yaitu  metode  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS).  Metode  ini  bertujuan  untuk  memilih  alternatif  terbaik

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6232
berdasarkan  sejumlah  atribut,  yang  selanjutnya  dilakukan  pemeringkatan  akhir  alternatif  dengan  menentukan derajat utilitas dari masing-masing alternatif. Dimana, tingkat utilitas tersebut dianggap sebagai indeks peringkat dari setiap alternatif [2]. Metode ARAS memecahkan masalah pengambilan keputusan dengan cara yang cukup sederhana namun  efisien, dan pada saat yang sama metode ini  menghilangkan pengaruh satuan pengukuran yang berbeda  [1].  Metode  lain  yang  juga  banyak  digunakan  dalam  masalah  pengambilan  keputusan  adalah  metode Multi-Attributive  Border  Approximation  Area  Comparison  (MABAC)  [9].  Metode  ini  masih  tergolong  baru, namun memiliki kemampuan yang cukup baik dalam menentukan alternatif terbaik dengan cara yang sederhana dan  memiliki  presisi  yang  tinggi,  khususnya  pada  kasus  pemilihan  pegawai  [10].  Konsep  dasar  dari  metode MABAC  adalah  menentukan  jarak  alternatif  dari  daerah  aproksimasi  perbatasan.  Dimana,  setiap  alternatif dievaluasi  dan  diberi  peringkat  dengan  menentukan  perbedaan  antara  jaraknya.  Dari  setiap  metode  pada pengambilan keputusan, biasanya  memiliki prosedur  yang unik dengan fitur yang bermanfaat. Namun, terdapat pula  fitur  yang  kurang  tepat  untuk  dijadikan  sebagai  keputusan.  Sehingga,  cukup  sulit  untuk  mengidentifikasi metode pengambilan keputusan mana yang tepat untuk proses pemilihan suatu alternatif [11]. Kinerja dari metode- metode pengambilan keputusan dapat bervariasi tergantung pada masalah keputusan tertentu, ketersediaan data, dan faktor kontekstual lainnya. Artinya, setiap metode memiliki penentuan alternatif terbaiknya masing-masing, meskipun  menggunakan  sumber  data  yang  sama  [12].  Oleh  karena  itu,  penting  untuk  melakukan  analisis komparatif menggunakan beberapa metode untuk mendapatkan pemahaman yang komprehensif tentang kinerja dan kesesuaiannya untuk konteks pengambilan keputusan tertentu.
Perbandingan  antar  metode-metode  MADM  ini  telah  banyak  dilakukan  oleh  penelitian-penelitian sebelumnya.  Dimana,  penelitian-penelitian  tersebut  dilakukan  guna  mendapatkan  metode  MADM  yang  paling cocok pada suatu  kasus pengambilan keputusan tertentu. Seperti  pada penelitian yang dilakukan oleh Midyanti dkk. [13], dimana penelitian tersebut membandingkan metode EDAS dan ARAS dalam memilih alternatif rumah yang  tepat  di  kota  Pontianak.  Adapun  perbandingan  yang  dilakukan  adalah  dengan  melihat  kesamaan  dan perbedaan dari posisi perangkingan alternatif berdasarkan hasil penentuan kedua metode tersebut. Terdapat pula penelitian  lain  yang  juga  membandingkan  metode-metode  MADM,  yaitu  penelitian  yang  dilakukan  oleh Hutagalung  dan  Indah  [14].  Penelitian  tersebut  membandingkan  bagaimana  hasil  perangkingan  dari  metode ARAS,  COPRAS  dan  WASPAS  dalam  menentukan  pemilihan  dosen  penguji  skripsi.  Tujuan  dari  penelitian tersebut adalah untuk memperoleh alternatif secara optimal dan objektif. Penelitian lain datang dari Nurhaliza dkk. [15] yaitu membandingkan metode AHP, TOPSIS, dan MOORA untuk rekomendasi penerima beasiswa kurang mampu. Penelitian tersebut  menggunakan  pengukuran tingkat  keakuratan ranking menggunakan uji sensitivitas bagi  setiap  metode  yang  dibandingkan.  Selanjutnya,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Qiyamullaily  dkk.  [16] melakukan perbandingan antara metode SAW dengan AHP dalam menentukan penerimaan karyawan baru. Dalam penelitian tersebut, perbandingan kedua metode dilakukan dengan menggunakan uji pustaka guna mendapatkan hasil  lebih  mudah  dan  jelas.  Dari  beberapa  penelitian  yang  telah  dijelaskan,  oleh  karena  itu  penting  untuk dilakukannya perbandingan metode-metode MADM guna mendapatkan pemilihan alternatif terbaik yang paling optimal. Perbandingan kinerja dari metode-metode MADM ini pun dapat dilakukan dengan berbagai cara, seperti dengan uji sensitivitas atau dengan membandingkan hasil perangkingan. Namun, terdapat suatu metode lain yang dapat  digunakan  untuk  membandingkan  kesamaan  perangkingan,  yakni  Rank  Similarity  Index  (RSI).  RSI merupakan ukuran yang digunakan untuk menilai kesamaan antara dua atau lebih dari hasil perangkingan yang umumnya digunakan di berbagai bidang, seperti pencarian informasi, sistem pemberi rekomendasi, dan evaluasi algoritma peringkat. RSI mengukur sejauh mana dua peringkat atau daftar urutan menunjukkan kesamaan dalam hal urutan perangkingan dari hasil penentuan oleh metode MADM [17]. Sehingga, RSI dapat dijadikan sebagai metode  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  hasil  penentuan  peranglingan  alternatif  yang  dihasilkan  dari perhitungan beberapa metode-metode MADM.
Di sisi lain, nilai bobot dari atribut adalah hal yang cukup penting dalam proses pengambilan keputusan. Dengan  kata  lain,  hasil  dari  proses  pengambilan  keputusan  sangat  dipengaruhi  oleh  nilai  bobot  dari  atribut. Penentuan bobot atribut ini dapat dibagi atas beberapa klasifikasi, salah satunya yaitu pembobotan subjektif dan objektif [18]. Subjektif artinya nilai bobot atribut berasal dari preferensi pengambil keputusan, sedangkan objektif lebih  kepada  penggunaan  model  dan  data  matematis  tanpa  mempertimbangkan  preferensi  dari  pengambil keputusan [19]. Penentuan bobot secara subjektif biasa mencerminkan sifat subjektivitas, yang artinya jauh dari nilai-nilai  objektivitas. Sehingga, hasil dari  pengambilan keputusannya masih  mengandung ketidakpastian  [20]. Salah  satu  metode  pada  pembobotan  objektif  adalah  Metode  Stepwise  Weight  Assessment  Ratio  Analysis (SWARA). Metode ini dilakukan dengan menentukan kepentingan relatif dan prioritas awal alternatif untuk setiap atribut yang ditentukan oleh pendapat pembuat keputusan, kemudian ditentukan bobot relatif dari setiap atribut. Kelebihan dari metode SWARA adalah minim akan jumlah perbandingan antar atribut. Artinya, metode ini dapat menghindar  akan  dampak  negatif  pada  konsistensi  perbandingan  yang  dilakukan  [21].  Metode  SWARA memberikan  pendekatan  sistematis  untuk  menetapkan  bobot  kriteria  dalam  skenario  pengambilan  keputusan. Dengan  mempertimbangkan  perbandingan  berpasangan  dan  melakukan  perhitungan,  ini  membantu  pembuat keputusan mendapatkan wawasan tentang kepentingan relatif dari kriteria dan membuat  keputusan berdasarkan informasi [22].
Proses  pengambilan  keputusan  dipengaruhi  oleh  sejumlah  kriteria,  termasuk  lingkungan  keputusan, ketersediaan data, kompleksitas saling ketergantungan antar tujuan, dan preferensi pembuat keputusan. Sehingga,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6232
untuk  membuat  keputusan  berdasarkan  informasi,  sangat  penting  untuk  memilih  strategi  yang  sesuai  untuk masalah pilihan tertentu yang ada dan memberikan bobot yang sesuai [23]. Oleh karena itu, pemilihan pegawai terbaik  pada  kasus  pengambilan  keputusan  dapat  menerapkan  pembobotan  objektif  guna  menghindari  adanya ketidakpastian.  Lebih  lanjut,  metode  SWARA  dapat  mengurangi  dampak  negatif  dari  perbandingan  atribut. Sehingga penelitian ini akan membandingkan ketiga metode MADM (SAW, ARAS, MABAC) dalam menentukan pegawai terbaik dengan menggunakan pembobotan objektif (metode SWARA). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk  menentukan  metode  mana  yang  paling  cocok  untuk  digunakan  dalam  pemilihan  pegawai  berdasarkan pembobotan objektif. Dimana, RSI digunakan untuk mengevaluasi hasil dari perangkingan alternatif dari metode- metode tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini melakukan perbandingan antara metode SAW, ARAS, dan MABAC dalam menentukan pegawai terbaik di suatu perusahaan. Hal ini bertujuan untuk mencari metode yang paling optimal pada kasus pemilihan pegawai.  Disamping  itu,  penentuan  nilai  bobot  dari  atributnya  dilakukan  secara  objektif  yaitu  dengan menggunakan  metode  SWARA.  Pelaksanaan  metodologi  yang  diusulkan  pada  penelitian  ini  dapat  diihat  pada Gambar 1 di bawah ini.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.2 Identifikasi Masalah MADM
Seperti yang terlihat pada Gambar 1, tahapan pertama yang dilakukan pada penelitian ini adalah mengidentifikasi masalah. Pada suatu perusahaan penentuan pegawai terbaik biasanya masih menjalankan cara yang tradisional dan belum terkomputerisasi. Penentuan dilakukan dengan cara pemantauan langsung dan belum ada pencatatan data. Belum lagi, beberapa perusahaan menentukan pegawai terbaiknya masih dilakukan secara subjektif ataupun hasil yang didapat adalah hasil yang menduga-duga tanpa ada data yang nyata. Oleh karena itu, metode-metode MADM seperti SAW, ARAS, dan MABAC diterapkan guna mendapatkan hasil yang efektif. Lebih  lanjut, pembobotan secara objektif pada atributnya dapat menghindari hasil keputusan yang subjektif.

## 2.3 Pengumpulan Data Alternatif
Metode  pengumpulan  data  untuk  penelitian  ini  didasarkan  pada  dokumentasi  dan  wawancara.  Dokumentasi dilakukan  dengan  mengumpulkan  dokumen-dokumen  pendukung  yang  berhubungan  dengan  data  yang  akan diteliti, yaitu data pegawai. Penelitian ini mengambil  data langsung dari pengambil keputusan pada perusahaan tersebut  yang  berkaitan  dengan  data  pegawai  dan  data  penilaian  dari  setiap  atributnya.  Wawancara  dilakukan dengan menanyakan tentang data alternatif yang akan diolah, atribut dari penilaian pegawai terbaik, sifat atribut dan nilai bobot yang berasal dari pengambil keputusan. Atribut yang digunakan dan nilai bobotnya terdapat pada Tabel 1.
Tabel  1. Atribut dan Bobot dari Perusahaan Atribut Keterangan Bobot Sifat Atribut A1 Kehadiran 25 Benefit A2 Kedisiplinan 20 Benefit A3 Kinerja 20 Benefit A4 Hukuman 15 Cost A5 Prestasi 20 Benefit
Berdasarkan  Tabel  1,  terdapat  5  atribut  yang  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan,  yaitu  Kehadiran (A1), Kedisiplinan (A2), Kinerja (A3), Hukuman (A4), dan Prestasi (A5). Terdapat 4 atribut yang bersifat benefit dan 1 atribut yang bersifat cost. Lebih lanjut, data altrnatif yang telah dikumpulkan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 2.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6232
Tabel 2. Data Alternatif Alternatif (AL) Atribut A1 A2 A3 A4 A5 AL1 82 79 80 83 83 AL2 70 70 75 75 75 AL3 75 77 80 80 80 … … … … … … AL38 82 86 85 81 87
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  terdapat  38  alternatif  yang  akan  dilakukan  perangkingan  dengan menggunakan metode-metode MADM pada penelitian ini. Masing-masing alternatif memiliki nilai-nilai kriteria yang bervariasi berdasarkan peniliaian yang diberikan oleh pengambil keputusan. Oleh karena itu, metode MADM dibutuhkan guna mendapatkan pemilihan alternatif terbaik diantara alternatif-alternatif yang ada.

## 2.4 Penentuan Bobot dengan Metode SWARA
Pada penelitian ini, metode SWARA digunakan untuk menentukan nilai bobot atribut secara objektif yang berasal dari perusahaan seperti yang terlampir pada Tabel 1. Langkah-langkah penentuan nilai bobotnya adalah sebagai berikut. Langkah pertama adalah menentukan prioritas dari atribut berdasarkan pengambil keputusan. Berdasarkan Tabel 1, atribut Kehadiran (A1) merupakan atribut yang memiliki prioritas paling tinggi, diikuti oleh Kedisiplinan (A2), Kinerja (A3), dan Prestasi (A5). Atribut Hukuman (A4) adalah atribut yang memiliki prioritas paling rendah. Langkah kedua pada metode SWARA adalah melakukan perhitungan terhadap nilai koefisien ( 𝐾 𝑗 ) dengan rumus (1).  Selanjutnya,  langkah  ketiga  ialah  melakukan  perhitungan  ulang  terhadap  bobot 𝑞 𝑗 dengan  menggunakan rumus (2). Langkah terakhir ialah penentuan bobot relatif atribut ( 𝑤 𝑗 ) dengan menggunakan rumus (3). Hasil dari penentuan nilai bobot atribut ( 𝑤 𝑗 ) dapat dilihat pada Tabel 3.
𝐾 𝑗 = { 1                   𝑗 = 1 𝑆 𝑗 + 1          𝑗 > 1     𝑗 = 1, … 𝑛 (1)
𝑞 𝑗 = { 1                   𝑗 = 1 𝑞 𝑗 𝐾 𝑗 𝑗 > 1     𝑗 = 1, … 𝑛
(2)
𝑤 𝑗 = 𝑞 𝑗 ∑ 𝑞 𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)
Tabel 3. Nilai Bobot Atribut dengan Metode SWARA
Atribut 𝑺 𝒋 𝑲 𝒋 𝒒 𝒋 𝒘 𝒋 A1 1 1 1 0.2289 A2 2 0.2 1.2 0.8333 0.1907 A3 3 0.2 1.2 0.8333 0.1907 A5 4 0.2 1.2 0.8333 0.1907 A4 5 0.15 1.15 0.8696 0.1990
Berdasarkan Tabel 3, dapat dilihat bahwa bobot relatif atribut ( 𝒘 𝒋 ) untuk masing-masing atribut memiliki nilai yang cukup bervariasi. Untuk atribut A1, bobot relatif atribut bernilai paling tinggi yaitu 0.2289, atribut A4 memiliki  bobot  relatif  atribut  sebesar  0.1990.  Sedangkan  pada  atribut  A2,  A3,  dan  A5  memiliki  bobot  relatif atributnya bernilai sama yaitu 0.1907.

## 2.5 Perhitungan Metode SAW
Metode SAW memiliki beberapa langkah-langkah perhitungan dalam mengatasi permasalahan MADM. Adapun langkah-langkahnya sebagai berikut [24].
1. Membangun matriks keputusan ( 𝑥 𝑖𝑗 ) berdasarkan data yang tersedia.
2. Melakukan proses normalisasi matriks keputusan ( 𝑟 𝑖𝑗 ) dengan menggunakan rumus (4)
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥(𝑥 𝑖𝑗 ) untuk atribut Benefit (4)
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑛(𝑥 𝑖𝑗 ) 𝑥 𝑖𝑗 untuk atribut Cost
(5)
3. Menghitung  nilai  preferensi  alternatif  ( 𝑉 𝑖 )  diperoleh  dengan  menjumlahkan  perkalian 𝑟 𝑖𝑗 and 𝑤 𝑗 dengan menggunakan rumus (6). Dimana, nilai 𝑉 𝑖 dijadikan acuan untuk perangkingan alternatif.
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑗 𝑛 𝑗=1 (6)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6232

## 2.5 Perhitungan Metode ARAS
Metode ARAS juga memiliki beberapa tahapan dalam perhitungannya [1]. Tahapan pertama adalah menentukan Alternatif  0  (AL0),  yaitu  sebagai  alternatif  optimum,  dimana  nilai  atributnya  ( 𝑟 𝑜𝑗 )  ditentukan  dengan menggunakan  rumus (7).  Dimana,  Alternatif  0  (AL0)  akan  dijadikan  sebagai  pembanding  antar  alternatif  [25]. Tahapan kedua ialah membangun matriks keputusan ( 𝑥 𝑖𝑗 ) berdasarkan data yang tersedia berikut dengan Alternatif 0 (AL0). Berikutnya, tahapan ketiga pada metode ARAS adalah melakukan proses normalisasi matriks keputusan ( 𝑟 𝑖𝑗 ) dengan menggunakan rumus (7) untuk atribut bersifat Benefit dan dua tahap melalui rumus (8) untuk atribut bersifat Cost. Tahapan keempat ialah menghitung normalisasi matriks keputusan terbobot ( 𝑟̂ 𝑖𝑗 ) dengan mengalikan bobot ( 𝑤 𝑗 ) dan normalisasi matriks keputusan ( 𝑟 𝑖𝑗 ) seperti pada rumus (9). Tahapan kelima ialah menghitung nilai fungsi optimum ( 𝑆 𝑖 ) dengan menggunakan rumus (10), yaitu menjumlahkan keseluruhan nilai normalisasi matriks keputusan terbobot  dari  setiap alternatif ( 𝑟̂ 𝑖𝑗 ). Langkah terakhir ialah menentukan nilai  dari  tingkat utilitas  ( 𝐾 𝑖 ) dengan membagi nilai fungsi optimum ( 𝑆 𝑖 ) dari tiap alternatif dengan nilai fungsi optimum dari AL0 ( 𝑆 𝑜 ). Dimana, nilai ini digunakan sebagai acuan untuk peringkat akhir alternatif. Adapun rumus yang digunakan adalah rumus (13).
𝑟 𝑜𝑗 = 𝑀𝑎𝑥(𝑥 𝑖𝑗 ) untuk atribut Benefit
(7)
𝑟 𝑜𝑗 = 𝑀𝑖𝑛(𝑥 𝑖𝑗 ) untuk atribut Cost
(8)
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=0 (9)
𝑟 𝑖𝑗 ′ = 1 𝑥 𝑖𝑗 ;          𝑟 𝑖𝑗 = 𝑟 𝑖𝑗 ′ ∑ 𝑟 𝑖𝑗 ′ 𝑛 𝑖=0 (10)
𝑟̂ 𝑖𝑗 = 𝑟 𝑖𝑗 . 𝑤 𝑗 (11)
𝑆 𝑖 = ∑ 𝑟̂ 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (12)
𝐾 𝑖 = 𝑆 𝑖 𝑆 𝑜 (13)

## 2.6 Perhitungan Metode MABAC
Metode  MABAC  memiliki  beberapa  langkah-langkah  dalam  perhitungannya  [26].  Langkah  pertama  adalah dengan  membangun  matriks  keputusan  ( 𝑥 𝑖𝑗 )  berdasarkan  data  yang  tersedia.  Setelah  itu,  langkah  kedua  yaitu dengan  melakukan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  ( 𝑟 𝑖𝑗 )  dengan  menggunakan  rumus  (14)  untuk  atribut bersifat Benefit. Sedangkan rumus (15) digunakan untuk atribut yang bersifat Cost.
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 −𝑀𝑖𝑛(𝑥 𝑖𝑗 ) 𝑀𝑎𝑥(𝑥 𝑖𝑗 )−𝑀𝑖𝑛(𝑥 𝑖𝑗 ) (14)
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 −𝑀𝑎𝑥(𝑥 𝑖𝑗 ) 𝑀𝑖𝑛(𝑥 𝑖𝑗 )−𝑀𝑎𝑥(𝑥 𝑖𝑗 ) (15)
Langkah  ketiga  pada  metode  MABAC  adalah  menghitung  normalisasi  matriks  keputusan  terbobot  ( 𝑟̂ 𝑖𝑗 ) menggunakan rumus (16). Kemudian, langkah keempat ialah menentukan nilai matriks area perkiraan perbatasan ( 𝑔 𝑗 ) menggunakan rumus (17). Langkah kelima adalah menghitung elemen matriks jarak alternatif ( 𝑞 𝑖𝑗 ) dari area perkiraan perbatasan ( 𝑔 𝑗 ) dengan menggunakan rumus (18). Langkah terakhir ialah menentukan total jarak setiap alternatif dari daerah perkiraan perbatasan ( 𝑆 𝑖 ) dengan menggunakan rumus (19). Nilai 𝑆 𝑖 nantinya akan menjadi acuan untuk merangking alternatif.
𝑟̂ 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑗 + 𝑟 𝑖𝑗 . 𝑤 𝑗 (16)
𝑔 𝑗 = [∏ 𝑟̂ 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 ] 1 𝑚 (17)
𝑞 𝑖𝑗 = 𝑟̂ 𝑖𝑗 −   𝑔 𝑗 (18)
𝑆 𝑖 = ∑ 𝑞 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (19)

## 2.7 Evaluasi Perbandingan dengan RSI
Penelitian ini menggunakan RSI (Rank Similarity Index) untuk membandingkan hasil keputusan yang didapatkan dari ketiga metode MADM tersebut (SAW, ARAS, MABAC). RSI adalah suatu ukuran kesamaan metode MADM dengan  menunjukkan  kedekatan  relatif  satu  metode  dengan  metode  lainnya  dalam  hal  kesamaan  hasil perangkingan. Metode yang memiliki nilai RSI terbesar menunjukkan ranking yang dihasilkan paling mirip atau

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6232
mendekati semua hasil dari  metode yang lain. Dengan kata lain, metode tersebut  akan terpilih menjadi metode yang paling cocok dengan kasus MADM yang ditangani [17].
Terdapat beberapa langkah dalam menjalankan evaluasi perbandingan dengan RSI. Langkah pertama ialah melakukan  pengujian  koefisien  korelasi  Spearman  atau Spearman  correlation  coefficient  test  (SCCT) yang merupakan pengukuran hubungan antara peringkat yang berbeda. Uji ini diterapkan untuk menguji sensitivitas dan pentingnya informasi spesifik dalam masalah MADM yang berbeda [27]. Rumus perhitungan nilai SCCT untuk tiap  metode  adalah  dengan  menggunakan  rumus  (18).  Langkah  kedua  adalah  menentukan  nilai  Korelasi Perangkingan atau Rank Correlation (RC) yang diperoleh antara hasil perangkingan untuk metode yang berkaitan dengan masing-masing  metode 𝑀ℎ ( ℎ = 1, 2, … 𝐾 ; 𝑘 ≠ ℎ ). Adapun rumus yang  digunakan adalah rumus (21). Selanjutnya,  langkah  terakhir  dalam  melakukan  perbandingan  ialah  menentukan  nilai  RSI  dengan  menghitung nilai rata-rata dari RC dengan menggunakan rumus (22)
𝑟 𝑠 = 6 ∑ 𝑑 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 𝑛(𝑛 2 −1) (20)
𝑅𝐶 𝑘ℎ = 𝑟 𝑠 (𝑂 𝑘 , 𝑂 ℎ ) (21)
𝑅𝑆𝐼 𝑘 = ∑ 𝑅𝐶 𝑘ℎ 𝑘 ℎ=1 𝑘 (22)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemilihan pegawai terbaik dilakukan melalui tiga metode, yaitu metode SAW, ARAS, dan MABAC. Sehingga, terdapat  tiga  proses  perhitungan  metode  yang  akan  diterapkan  dengan  menggunakan  nilai  bobot  tributet  yang didapatkan dari metode SWARA. Kemudian, dilakukan perbandingan hasil perangkingan metode-metode tersebut dengan menggunakan RSI.

## 3.1 Hasil Perhitungan Metode SAW
Proses perhitungan Metode SAW dimulai dengan membentuk matriks keputusan yang bersumber dari  Tabel 2. Kemudian,  melakukan  normalisasi  pada  matriks  ( 𝑟 𝑖𝑗 ).  Langkah  berikutnya  adalah  menentukan  nilai 𝑉 𝑖 dengan menggunakan rumus (5). Sehingga, hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4.
𝑟 𝑖𝑗 =
[ 0.9534 0.9080 0.9302 0.8433 0.9222 0.8139 0.8045 0.8720 0.9333 0.8333 0.8720 0.8850 0.9302 0.875 0.8889 … … … … … 0.9534 0.9885 0.9883 0.8641 0.9667]
Tabel 4. Hasil Perhitungan Metode SAW
Alternatif (AL) Nilai 𝑽 𝒊 Ranking AL1 0.9131 14 AL2 0.8498 37 AL3 0.8895 24 … … … AL38 0.9524 2

## 3.2 Hasil Perhitungan Metode ARAS
Metode ARAS dimulai dengan menentukan Alternatif 0 (AL0) dengan menggunakan rumus (6), hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5. Dimana, nilai pada Alternatif 0 ini akan digabungkan kepada data alternatif di Tabel 2. Setelah Alternatif  0  (AL0)  dimasukkan  kedalam  data  alternatif,  maka  matriks  keputusan  dibentuk  yang  kemudian melakukan normalisasi matriks ( 𝑟 𝑖𝑗 ) dengan menggunakan rumus (7) dan (8) sebagai berikut. Setelah didapatkan nilai dari Alternatif 0 (AL0), maka matriks keputusan yang dibentuk akan terlihat sebagai berikut.
Tabel 5. Alternatif 0 (AL0) pada Metode ARAS
Alternatif (AL) Atribut A1  A2  A3  A4  A5 AL0 86 87 86 70 90
𝑟 𝑖𝑗 =
[ 0.0280 0.0285 0.0279 0.0288 0.0285 0.0267 0.0259 0.0259 0.0243 0.0263
0.0228 0.0230 0.0243 0.0269 0.0238 0.0244 0.0253 0.0259 0.0252 0.2540 … … … … … 0.0267 0.0282 0.0275 0.0249 0.0276]

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6232
Selanjutnya, nilai normalisasi matriks keputusan terbobot ( 𝑟̂ 𝑖𝑗 ) dihitung dengan rumus (9) yang kemudian dijumlahkan  dari  tiap-tiap  atribut  alternatif  untuk  mendapatkan  nilai  fungsi  optimum  ( 𝑆 𝑖 )  melalui  rumus  (10). Lebih lanjut, nilai dari tingkat utilitas ( 𝐾 𝑖 ) dihitung yang hasilnya digunakan sebagai rujukan perangkingan dari alternatif. Hasil akhir dari perhitungan metode ARAS terlihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Metode ARAS
Alternatif (AL) Nilai 𝑺 𝒊 Nilai 𝑲 𝒊 Ranking AL0 0.0283 AL1 0.0259 0.9128 14 AL2 0.0241 0.8500 37 AL3 0.0252 0.8894 25 … … … … AL38 0.0270 0.9521 2

## 3.3 Hasil Perhitungan Metode MABAC
Langkah pertama pada proses perhitungan metode MABAC adalah dengan membentuk matriks keputusan, yang selanjutnya  melakukan  normalisasi  pada  matriks  ( 𝑟 𝑖𝑗 )  sebagai  berikut.  Selanjutnya  adalah  menentukan  nilai normalisasi  matriks  keputusan  terbobot  ( 𝑟̂ 𝑖𝑗 )  menggunakan  rumus  (14)  untuk  setiap  alternatif.  Nilai  dari 𝑟̂ 𝑖𝑗 digunakan untuk menentukan nilai matriks area perkiraan perbatasan ( 𝑔 𝑗 ) menggunakan rumus (15), dengan nilai 𝑚 adalah jumlah alternatif yang ada. Hasil perhitungannya terlampir pada Tabel 7.
𝑟 𝑖𝑗 =
[ 0.75 0.5294 0.625 0.2352 0.65 0 0 0.3125 0.7058 0.25 0.3125 0.4117 0.625 0.4117 0.5 … … … … … 0.75 0.9411 0.9375 0.3529 0.85]
Tabel 7. Atribut dan Nilai Matriks Area Perkiraan Perbatasan ( 𝒈 𝒋 ) Atribut Nilai 𝒈 𝒊 A1 0.3446 A2 0.2741 A3 0.2924 A4 0.2750 . A5 0.2993
Nilai dari 𝑟̂ 𝑖𝑗 juga digunakan untuk menentukan nilai elemen matriks jarak alternatif ( 𝑞 𝑖𝑗 ) bersamaan dengan nilai 𝑔 𝑗 melalui rumus (16).  Pada akhir proses, nilai 𝑔 𝑗 dijumlahkan untuk mendapatkan nilai total jarak setiap alternatif dari daerah perkiraan perbatasan ( 𝑆 𝑖 ). Hasil dari perhitungan metode MABAC dapat dilihat pada Tabel 8 di bawah ini.
Tabel 8. Hasil Perhitungan Metode MABAC
Alternatif (AL)  Nilai 𝑺 𝒊 Ranking AL1 0.0803 14 AL2 -0.2417 37 AL3 -0.0384 25 … … … AL38 0.2806 1

## 3.4 Perbandingan Hasil dengan RSI
Perbandingan  antar  metode  dilakukan  dengan  menentukan  nilai  RSI  nya  terlbeih  dahulu.  Untuk  mendapatkan matriks RCC, maka rumus (18) dan rumus (19) digunakan. Sehingga, tabel matriks RCC dapat dilihat pada Tabel 9. Lebih lanjut, nilai RSI didapatkan dari hasil matriks RCC dengan menggunakan rumus (20) seperti pada Tabel 10.
Tabel 9. Matriks RCC SAW ARAS MABAC SAW 1 0.9986 0.9997 ARAS 0.9986 1 0.9984 MABAC 0.9997 0.9984 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6232
Tabel 10. Nilai RSI setiap Metode
Nilai RSI SAW ARAS MABAC
0.999489  0.999052  0.999416
Berdasarkan Tabel 10, nilai RSI dari masing-masing metode cukup tinggi dan memiliki kemiripan nilai. Tabel  10  juga  menunjukkan  bahwa  metode  ARAS  memiliki  nilai  RSI  yang  paling  rendah  dibanding  dengan metode  lainnya  dengan  nilai  0.999052.  Nilai  RSI  dari  metode  MABAC  dan  SAW  hampir  memiliki  nilai  yang serupa, hanya saja metode SAW memiliki nilai RSI tertinggi. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa metode SAW merupakan  metode  yang  paling  bak  dalam  pemilihan  pegawai  terbaik  dibanding  dengan  metode  ARAS  dan MABAC. Hal ini dibuktikan dengan nilai RSI yang paling tinggi di antara metode-metode lainnya.

## 4. KESIMPULAN
Pemilihan  pegawai  terbaik  dari  suatu  perusahaan  merupakan  masalah  MADM  yang  popular  untuk  dijadikan penelitian.  Metode-metode  seperti  SAW,  ARAS,  dan  MABAC  kerap  diterapkan  untuk  mendapatkan  alternatif terbaik berdasarkan atribut atau kriteria dan besaran nilai bobotnya masing-masing.  Penelitian ini membandingkan hasil  keputusan  ketiga  metode  tersebut  dalam  menangani  permasalahan  pemilihan  pegawai  terbaik.  Dimana, pembobotan dari atribut yang digunakan dilakukan secara objektif, yaitu dengan menggunakan metode SWARA. Perbandingan ketiga metode tersebut dilakukan dengan menggunakan RSI, yakni membuktikan kedekatan relatif satu metode dengan metode lainnya dalam hal kesamaan hasil perangkingan. Dimana, metode yang memiliki nilai RSI tertinggi dapat dijadikan sebagai metode yang terbaik dalam menangani suatu kasus MADM. Hasil Penelitian menunjukkan  bahwa  metode  SAW  memiliki  nilai  RSI  tertinggi  yaitu  sebesar  0.999489,  diikuti  oleh  metode MABAC sebesar 0.999416, dan metode ARAS dengan nilai RSI terendah sebesar 0.999052. Meski memiliki nilai RSI  yang  hampir  sama,  metode  SAW  adalah  metode  yang  paling  tepat  untuk  digunakan  dalam  permasalahan pemilihan pegawai di suatu perusahaan atau instansi. Namun, bukan berarti metode lainnya dikatakan tidak baik dalam menangani masalah tersebut. Penelitian ini memberikan implikasi dari segi teoritis terhadap metode-metode MADM  dalam  menangani  permasalahan  pemilihan  pegawai  terbaik.  Metode  SAW tetap  menjadi metode  yang dapat  dikatakan  paling  optimal  dengan  kesederhanaannya  dalam  memberikan  solusi  dari  sisi  pengambilan keputusan.  Lebih  lanjut,  dari  segi  praktis,  penelitian  ini  memberikan  implikasi  terhadap  penegasan  peran penggunaan metode MADM dalam pengambilan keputusan di suatu perusahaan atau instansi. Sistem Pendukung Keputusan dapat dibangun dan dirancang dengan menggunakan metode SAW untuk mendapatkan hasil yang lebih cepat dan efektif. Penelitian ini memberikan saran untuk studi berikutnya dapat melakukan perbandingan metode lainnya  dalam  menangani  permasalahan  pemilihan  pegawai  terbaik,  seperti  WASPAS,  SMART,  TOPSIS  dan sebagainya.  Pembobotan  secara  objektif  pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghindari  subjektivitas  dalam pemilihan  pegawai.  Penelitian  ini  juga  memberikan  saran  untuk  menggunakan  metode  lain  dalam menentukan bobot dari atribut selain SWARA, seperti metode Entropy, CRITIC, CILOS atau IDOCRIW.

## REFERENCES
[1] N. Liu and Z. Xu, “An overview of ARAS method: Theory development, application extension, and future challenge,” Int. J. Intell. Syst., vol. 36, no. 7, pp. 3524–3565, 2021.
[2] A. Alinezhad and J. Khalili, New methods and applications in multiple attribute decision making (MADM), vol. 277. Springer, 2019.
[3] M.  Jovanović  et  al.,  “A  Multicriteria  Decision  Aid-Based  Model  for  Measuring  the  Efficiency of  Business-Friendly Cities,” Symmetry (Basel)., vol. 12, no. 6, p. 1025, 2020.
[4] Y.-C.  Chuang,  S.-K.  Hu,  J.  J.  H.  Liou,  and  G.-H.  Tzeng,  “A  data-driven  MADM  model  for  personnel  selection  and improvement,” Technol. Econ. Dev. Econ., vol. 26, no. 4, pp. 751–784, 2020.
[5] S. M. Tabatabaeifar, M. Haghighi, and M. A. Jafari, “Identifying and prioritizing effective strategies in strategic human resource planning using multi-fuzzy multi-criteria decision-making methods (Case study; Export Development Bank of Iran),” Int. J. Nonlinear Anal. Appl., vol. 13, no. 1, pp. 3517–3533, 2022.
[6] M. Popović, “An MCDM approach for personnel selection using the CoCoSo method,” J. Process Manag. new Technol., vol. 9, no. 3–4, pp. 78–88, 2021.
[7] N. Dewi, R. H. Laluma, E. Garnia, D. Saepudin, N. Hendajany, and others, “Employee Performance Assessment System Design Based on 360 Degrees Feedback and Simple Multi-Attribute Rating Technique Method Integration,” in 2020 14th International Conference on Telecommunication Systems, Services, and Applications (TSSA, 2020, pp. 1–4.
[8] R. K. Dhurkari, “MCDM  methods: Practical difficulties and future directions for improvement,”  RAIRO-Operations Res., vol. 56, no. 4, pp. 2221–2233, 2022.
[9] A.  Alinezhad  and J.  Khalili,  “MABAC  Method,”  in  New  Methods  and  Applications  in  Multiple  Attribute  Decision Making (MADM), Springer, 2019, pp. 193–198.
[10]  S.  Luo  and  L.  Xing,  “A  hybrid  decision  making  framework  for  personnel  selection  using  BWM,  MABAC  and PROMETHEE,” Int. J. Fuzzy Syst., vol. 21, no. 8, pp. 2421–2434, 2019.
[11]  C.  S.  S.  Anupama,  P.  Srinivas,  and  K.  Vijayalakshmi,  “Performance  Comparison  of  Decision  Making  Methods  in Network  Selection,”  in  2019  5th  International  Conference  on  Advanced  Computing  \&  Communication  Systems (ICACCS), 2019, pp. 50–52.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6232
[12]  B. Zlaugotne, L. Zihare, L. Balode, A. Kalnbalkite, A. Khabdullin, and D. Blumberga, “Multi-criteria decision analysis methods comparison,” Environ. Clim. Technol., vol. 24, no. 1, pp. 454–471, 2020.
[13]  D.  M.  Midyanti,  R.  Hidayati,  and  S.  Bahri,  “Perbandingan  Metode  Edas  Dan  Aras  Pada  Pemilihan  Rumah  Di  Kota Pontianak,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 4, no. 2, pp. 119–124, 2019.
[14]  J. Hutagalung and M. T. Indah, “Pemilihan Dosen Penguji Skripsi Menggunakan Metode Aras, Copras dan Waspas,” J. Sisfokom (Sistem Inf. Dan Komputer), vol. 10, no. 3, pp. 354–367, 2021.
[15]  N.  Nurhaliza,  R.  Adha,  and  M.  Mustakim,  “Perbandingan  Metode  AHP,  TOPSIS,  dan  MOORA  untuk  Rekomendasi Penerima Beasiswa Kurang Mampu,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf., vol. 8, no. 1, pp. 23–30, 2022.
[16]  A.  Qiyamullaily,  S.  Nandasari,  and  Y.  Amrozi,  “Perbandingan  penggunaan  metode  SAW  dan  AHP  untuk  sistem pendukung keputusan penerimaan karyawan baru,” Tek. Eng. Sains J., vol. 4, no. 1, pp. 7–12, 2020.
[17]  R. S. Dwitama, “Pemilihan Metode Multi Criteria Decision Making (MCDM) Menggunakan Pendekatan Rank Similarity Simulation (RSS),” in Prosiding Seminar Nasional Darmajaya, 2019, vol. 1, pp. 27–37.
[18]  M. Singh and M. Pant, “A review of selected weighing methods in MCDM with a case study,” Int. J. Syst. Assur. Eng. Manag., vol. 12, no. 1, pp. 126–144, 2021.
[19]  S. S.  Goswami and D. K. Behera, “The Effects of Using Different Subjective Weighting Methods on Solving Multi- criteria Decision Making (MCDM) Problems,” Int. J. Prod. Eng., vol. 6, no. 1, pp. 40–51, 2020.
[20]  M. Sahin, “A comprehensive analysis of weighting and multicriteria methods in the context of sustainable energy,”  Int. J. Environ. Sci. Technol., vol. 18, no. 6, pp. 1591–1616, 2021.
[21]  G. O. Odu, “Weighting methods for multi-criteria decision making technique,” J. Appl. Sci. Environ. Manag., vol. 23, no. 8, pp. 1449–1457, 2019.
[22]  M.  Torkashvand,  A.  Neshat,  S.  Javadi,  and  H.  Yousefi,  “DRASTIC  framework  improvement  using  stepwise  weight assessment ratio analysis (SWARA) and combination of genetic algorithm and entropy,” Environ. Sci. Pollut. Res., vol. 28, pp. 46704–46724, 2021.
[23]  I. Mukhametzyanov, “Specific character of objective methods for determining weights of criteria in MCDM problems: Entropy, CRITIC and SD,” Decis. Mak. Appl. Manag. Eng., vol. 4, no. 2, pp. 76–105, 2021.
[24]  S. Devi and H. T. Sihotang, “Decision Support Systems Assessment of the best village in Perbaungan sub-district with the Simple Additive Weighting (SAW) Method: Decision Support Systems Assessment of the best village in Perbaungan sub-district with the Simple Additive Weighting (SAW),” J. Mantik, vol. 3, no. 3, pp. 112–118, 2019.
[25]  S.  Jovcic,  V.  Simic,  P.  Prusa,  and  M.  Dobrodolac,  “Picture  Fuzzy  ARAS  Method  for  Freight  Distribution  Concept Selection.,” Symmetry (Basel)., vol. 12, no. 7, p. 1062, 2020.
[26]  G.  Wei,  Y.  He,  F.  Lei,  J.  Wu,  and  C.  Wei,  “MABAC  method  for  multiple  attribute  group  decision  making  with probabilistic uncertain linguistic information,” J. Intell. \& Fuzzy Syst., vol. 39, no. 3, pp. 3315–3327, 2020.
[27]  A.  S.  Bhaskar  and  A.  Khan,  “Comparative  analysis  of  hybrid  MCDM  methods  in  material  selection  for  dental applications,” Expert Syst. Appl., vol. 209, p. 118268, 2022.