## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1342−1351 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5347

## Implementasi Metode MABAC Untuk Menentukan Siswa Yang Layak
Menerima Beasiswa PIP SDN
Haryati Pasaribu * , Raissa Amanda Putri
Sains dan Teknologi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Deli Serdang Jl. Lap. Golf No.120, Kp. Tengah, Kec. Pancur Batu, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1,* pasaribuharyati50@gmail.com, 2 raissa.ap@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi:  pasaribuharyati50@gmail.com Submitted: 14/06/2024; Accepted: 31/07/2024; Published: 31/07/2024
Abstrak− Metode MABAC (Multi-Attributive Border Approximation area Comparison) adalah teknik pengambilan keputusan multi-kriteria  yang  mengevaluasi  alternatif  berdasarkan  jarak  dari  area  perkiraan  perbatasan.  Metode  ini  memungkinkan penilaian yang lebih objektif dengan mempertimbangkan berbagai kriteria dan bobot kepentingannya. Penelitian ini bertujuan untuk  mengimplementasikan  metode  MABAC  dalam  menentukan  siswa  yang  layak  menerima  beasiswa  di  SDN  153001 Kolang  Nauli  2.  Menggunakan  pendekatan  Research  and  Development  (R&D)  dengan  model  waterfall,  penelitian  ini mengembangkan sistem berbasis web untuk memproses data 10 siswa sampel berdasarkan lima kriteria penilaian. Dalam hal ini,  penerima  beasiswa  tidak  terbatas  pada  mereka  yang  memiliki  kartu  PIP,  mereka  yang  tidak  memiliki  kartu  PIP  juga menerima  beasiswa. Di  mana  kepala  sekolah dengan  guru  di  SDN  153001  Kolang  Nauli 2 untuk  memilih  siapa  yang  akan menerima  beasiswa.  Keputusan  tersebut  kemudian  dibuat  secara  manual.  Metode  MABAC  diterapkan  melalui  serangkaian tahapan, meliputi pembentukan matriks keputusan, normalisasi, pembobotan kriteria, penentuan nilai batas, dan perhitungan jarak alternatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengimplementasikan metode MABAC dengan akurat, menghasilkan  peringkat  siswa  penerima  beasiswa  yang  objektif.  Gavin  Manuel  Hutabarat  terpilih  sebagai  kandidat  terkuat dengan  nilai  tertinggi  14.567.  Implementasi  ini  membuktikan  efektivitas  metode  MABAC  dalam  meningkatkan  proses pengambilan keputusan untuk alokasi beasiswa, menawarkan solusi yang lebih transparan dan terukur bagi pihak sekolah.
Kata Kunci: MABAC; Sistem Pendukung Keputusan; Beasiswa; Sekolah Dasar
Abstract− The  MABAC  (Multi-Attributive  Border  Approximation  area  Comparison)  method  is  a  multi-criteria  decision making technique that evaluates alternatives based on distance from the border approximate area. This method allows a more objective  assessment  by  considering  various  criteria  and  their  importance.  This  research  aims  to  implement  the  MABAC method in determining students who are worthy of receiving scholarships at SDN 15001 Kolang Nauli 2. Using a Research and Development (R&D) approach with a waterfall model, this research develops a web-based system to process data for 10 sample students based on five assessment criteria. The MABAC method is applied through a series of stages, including forming a  decision  matrix,  normalization,  weighting  criteria,  determining  limit  values,  and  calculating  alternative  distances.  The research results show that the system succeeded in implementing the MABAC method accurately, producing objective rankings of scholarship recipient students. Gavin Manuel Hutabarat was selected as the strongest candidate with the highest score of 14,567. This implementation proves the effectiveness of the MABAC method in improving the decision-making process for scholarship allocation, offering a more transparent and measurable solution for schools.
Keywords : MABAC; Decision Support System; Scholarship; Elementary School

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) telah membawa perubahan  signifikan dalam berbagai aspek kehidupan manusia, termasuk dalam bidang pendidikan. Kemajuan TIK telah memungkinkan terbukanya akses informasi yang lebih luas, serta mendorong terwujudnya metode-metode pembelajaran yang lebih inovatif dan  efisien[1].  Namun,  di  tengah  perkembangan  ini,  masih  terdapat  tantangan  dalam  memanfaatkan  teknologi secara optimal untuk mengatasi kesenjangan akses pendidikan yang dialami oleh berbagai kelompok masyarakat. Pendidikan  merupakan  aspek  vital  dalam  pembangunan  suatu  negara,  dimana  peranannya  tidak  hanya  dalam meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia  tetapi  juga  sebagai  fondasi  utama  dalam  membentuk  masyarakat yang berkembang dan berbudaya. Di Indonesia, upaya untuk menyediakan pendidikan berkualitas telah menjadi fokus  utama  pemerintah  dalam  rangka  mencapai  tujuan  pembangunan  nasional  [2].  Sebuah  program  komputer otomatis yang membantu dalam membuat keputusan di dalam sebuah organisasi dikenal sebagai sistem pendukung keputusan [3].
Sebagai salah satu lembaga pendidikan dasar Indonesia, SDN 153001 Kolang Nauli 2 mendukung inisiatif yang bertujuan meningkatkan akses pendidikan bagi anak-anak dari berbagai latar belakang sosial. Tetapi bahkan dengan  ketersediaan  program  beasiswa,  memilih  penerima  masih  merupakan  prosedur  yang  sulit.  Masih  ada beberapa masalah pada SDN 153001 Kolang Nauli 2 yang tidak ditangani saat  memilih siswa mana yang akan diberikan beasiswa. Dalam hal ini, penerima beasiswa tidak terbatas pada mereka yang memiliki kartu PIP, mereka yang tidak  memiliki  kartu PIP juga  menerima  beasiswa. Di  mana  kepala  sekolah dengan guru di SDN 153001 Kolang Nauli 2 untuk memilih siapa yang akan menerima beasiswa. Keputusan tersebut kemudian dibuat secara manual. Namun, beberapa siswa masih bisa mendapatkan beasiswa tanpa kartu PIP dengan cara orang tua mereka melaporkan  kepada  pihak  di  sekolah  agar  mereka  dapat  diberikan  beasiswa  mereka.  Hal  inilah  yang memungkinkan  penulis  untuk  membuat  sistem  dalam  menentukan  siswa  yang  layak  menerima  beasiswa,  agar mempermudah  pihak  sekolah  untuk  menentukan  penerima  beasiswa  tersebut.  Berdasarkan  kriteria  yang  telah

## Journal of Information System Research (JOSH)
ditentukan  oleh  pihak  sekolah  sehingga  diharapkan  penerima  beasiswa  akan  mendapatkan  hak  yang  layak  dan tepat sasaran.
Penentuan  penerima  beasiswa  biasanya  dilakukan  berdasarkan  kriteria-kriteria  tertentu,  seperti  prestasi akademik, keaktifan dalam kegiatan ekstrakurikuler, dan kondisi ekonomi keluarga[4]. Namun, pendekatan yang digunakan dalam proses penentuan penerima beasiswa belum selalu optimal dan seringkali mengalami kendala dalam mengintegrasikan berbagai faktor yang relevan[5]. Dalam menanggapi tantangan tersebut, metode MABAC (Multi-Attributive Border Approximation area  Comparison)  muncul sebagai alternatif  yang  menjanjikan dalam proses pengambilan keputusan multi-kriteria[6]–[8]. Metode MABAC merupakan salah satu teknik pengambilan keputusan  yang  memungkinkan  penggunaannya  dalam  mengatasi  kompleksitas  penilaian  multi-kriteria,  seperti dalam  penentuan  penerima  beasiswa[9]–[11].  Metode  ini  memungkinkan  untuk  mengevaluasi  dan membandingkan alternatif-alternatif berdasarkan sejumlah atribut yang telah ditentukan, serta memberikan bobot pada setiap atribut sesuai dengan tingkat kepentingannya[12]–[15].
Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Anisyah  dan  Dewi,  dimana  penelitian  ini  membahas  Bantuan Siswa Miskin (BSM) adalah program pemerintah yang bertujuan untuk menghilangkan hambatan siswa miskin bergabung  untuk  bersekolah  dengan  membantu  siswa  miskin  memperoleh  peluang  pelayanan  pendidikan  yang layak, mencegah putus sekolah, mengajak siswa miskin untuk kembali melanjutkan sekolahnya, membantu siswa memenuhi  kebutuhan  dalam  kegiatan  pembelajaran,  mendukung  program  wajib  belajar  pendidikan    [16]. Selanjutnya  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  Anisyah  dan  Dew,  dimana  penelitian  ini  membahas  Dalam pelaksanaan beasiswa Bantuan Siswa Miskin (BSM) di SMK Tritech Medan, pihak sekolah sering menghadapi masalah  dalam  menentukan  calon  penerima  beasiswa  Bantuan  Siswa  Miskin  dimana  tidak  semua  siswa  yang berasal dari keluarga miskin dapat menerima Program Bantuan Siswa Miskin (BSM) [6].
Namun,  meskipun  metode  MABAC  telah  banyak  digunakan  dalam  berbagai  konteks  pengambilan keputusan, aplikasinya dalam konteks penentuan penerima beasiswa di SDN 153001 Kolang Nauli 2 belum banyak diteliti.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengisikekosongan  literatur  tersebut  dengan menginvestigasi implementasi metode MABAC dalam menentukan siswa yang layak menerima beasiswa di SDN 153001 Kolang Nauli 2. Dengan demikian, penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam pengembangan sistem penilaian dan pengambilan keputusan di bidang pendidikan dasar, khususnya dalam hal pemberian beasiswa kepada siswa-siswa berprestasi namun kurang mampu secara finansial.
Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang menjadi pertimbangan utama dalam penentuan penerima beasiswa di SDN 153001 Kolang Nauli 2, serta untuk mengevaluasi efektivitas metode  MABAC  dalam  menangani  kompleksitas  penilaian  multi-kriteria  dalam  konteks  tersebut.  Dengan demikian,  hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  yang  lebih  mendalam  tentang  proses pengambilan keputusan dalam penentuan penerima beasiswa di institusi pendidikan dasar, serta memberikan dasar yang kuat bagi pengembangan kebijakan dan strategi yang lebih efektif dalam mendukung akses pendidikan yang lebih merata bagi semua siswa.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Research and Development (R&D). Metode R&D  dipilih  karena  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  sebuah  produk  berupa  sistem  website  untuk sekolah berdasarkan penelitian tentang kebutuhan pengguna. Penelitian dilakukan melalui tahapan pengumpulan data kebutuhan sekolah, perancangan dan pengembangan sistem website, penentuan penerima, serta pengujian dan evaluasi sistem.
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Gambar 1 merupakan kerangka penelitian dimana pada kerangka penelitian ini terdapat beberapa tahapan dalam penelitian yaitu pengumpulan data, analisis masalah, proses perhitungan metode mabac, rancangan sistem, implementasi, dan pengujian.

## 2.2 Metode Pengembangan Sistem

## 2.2.1 Model Waterfall
Pada tahapan penelitian yang dilakukan konsep ini menggunakan metode pengembangan yaitu model waterfall. Model  waterfall  adalah  metode  pengembangan  perangkat  lunak  traditional  yang  mengusulkan  pendekatan

## Journal of Information System Research (JOSH)
sistematis  dan  sekuensial  dalam  membangun  perangkat  lunak[17]–[20].  Adapun  tahapan  penelitiannya  sebagai berikut : 1. Requirement
Tahap ini adalah tahap analisis kebutuhan sitem agar mendapatkan data-data yang diperlukan. Data diperoleh dengan melakukan observasi, wawancara, dan studi pustaka.
a) Pengamatan dilakukan melalui observasi langsung terhadap SDN 153001 Kolang Nauli
b) Wawancara  dilaksanakan  untuk  memperoleh  insight  dari  sumber  yang  relevan  guna  mengidentifikasi masalah yang ada. Peneliti melakukan wawancara dengan kepala sekolah SDN 153001 Kolang Nauli 2.
c) Studi Pustaka dilakukan dengan menggunakan sumber-sumber seperti buku-buku dan jurnla-jurnal untuk merujuk dan menggali informasi yang relevan terkait permasalahan yang diteliti.
2. Design
Desain dibuat berdasarkan hasil analisis kebutuhan. Tahap ini menghasilkan dokumen desain sistem. Desain sistem  dibuat  dengan  menggunakan  UML  (Unified  Modeling  Language)  yang  terdiri  dari  usecase  diagram, activity diagram, dan class diagram.
3. Implementation
Pada tahap ini, desain aplikasi direalisasikan menjadi kode-kode program pada bahasa pemprograman tertentu.
4. Testing
Unit  program  sekarang  sepenuhnya  terintegrasi  satu  sama  lain.  Selanjutnya,  seluruh  sistem  diuji  untuk memverifikasi bahwa aplikasi sesuai dengan spesifikasi dan mengikuti desain.
5. Maintenance
Tahap pemeliharaan dilakukan apabila sistem telah dijalankan. Proses pemeliharaan biasanya berupa perbaikan sistem apabila muncul kesalahan atau error yang sebelumnya tidak ditemukan.

## 2.2.1 Metode MABAC
Dalam  penelitian  ini  metode  MABAC  (Multi-Attributive  Border  Approximation  Area  Comparison)  digunakan sebagai  metode  untuk  mengevaluasi  dan  menentukan  siswa  yang  layak  menerima  beasiswa  PIP  SDN.  Metode MABAC memiliki langkah-langkah sebagai berikut: Langkah 1 : Membuat Matriks Keputusan Awal(X)
C 1 C 2 C3    … C n A 1 x 11 x 12 … x 1n A 2 A 21 x 22 … x 2n
(1)
X =       ⋮         ⋮          ⋮      …       ⋮
A m x m1 x m2 … x mn
Langkah 2 : Menormalisasikan Matriks Awal (X)
C 1 C 2 C3    …   C n A 1 n 11 n 12 … n 1n A 2 n 21 n 22 … n 2n
(2)
X =        ⋮        ⋮        ⋮      ⋱       ⋮
A m n m1 n m2 … n mn
Langkah 3 : Nilai matriks normalisasi N ditentukan dengan rumus :
n ij = xji xi +− i − x i (3)
(Untuk kriteria yang benefit)
n ij = xji x i+ − i + x i (4)
(Untuk kriteria yang cost) Langkah 4 : Menghitung matriks terbobot :
v ij = (W i ∗ n ij ) + w i ) (5)
Langkah 5 : Pembentukan matriks area aproksimasi perbatasan (G i )
g i = (∏ = 1 V ij )m m j 1
(6)
Langkah 6 : Perhitungan elemen matriks jarak alternative dari daerah perkiraan perbatasan (Q m )
Q m = V ij − G i (7)
Langkah 7 : Perangkingan alternatif (S i )

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1342−1351 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5347
S i = ∑ = 1 Q m n j (8)
Metode  MABAC  memberikan  solusi  untuk  masalah  pengambilan  keputusan  multi-kriteria  dengan mengevaluasi  jarak  alternatif  dari  batas  atas  dan  batas  bawah,  serta  mempertimbangkan  bobot  kriteria.  Dalam penelitian ini, metode MABAC digunakan untuk menentukan siswa yang layak menerima beasiswa berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditetapkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Observasi Penelitian
Berdasarkan  hasil  observasi  dan  wawancara  yang  telah  dilakukan  kepada  kepala  sekolah  SDN  153001  Kolang Nauli 2 didapati data beberapa siswa yang dijadikan sebagai sampel penelitian. Oleh karena itu, peneliti mengambil sebanyak  10  sampel  yang  akan  dijadikan  bahan  penelitian  pada  perhitungan  menggunakan  metode  MABAC dimana pada permasalahan yang ditemukan bahwa beasiswa yang disalurkan belum tepat sasaran. Oleh karena itu 10  sampel  ini  menjadi  bahan  acuan  untuk  dilakukan  sebuah  penilaian  kriteria  siswa  yang  layak  menerima beasiswa. Sehingga dengan perhitungan ini dapat ditemukan solusi dari permasalahan tersebut.

## 3.2 Perhitungan Metode MABAC
Berdasarkan  analisis  penelitian  yang  telah  ditemukan  bahwa  dalam  melakukan  perhitungan  dengan  metode MABAC melalui berbagai perhitungan. Perhitungan ini nantinya akan menjadi solusi dari permasalahan diatas.
1) Matriks Keputusan (X)
Matriks Keputusan (X) berisi data mentah yang dikumpulkan untuk setiap alternatif (siswa) berdasarkan lima kriteria yang telah ditentukan. Nilai-nilai ini mewakili kondisi atau prestasi aktual dari setiap siswa. Berikut setiap kriteria:
Tabel 1. Kriteria Penelitian C1 (Pekerjaan Orangtua) C2 (Penghasilan Orangtua) C3 (Alat Transportasi) C4 (Prestasi) C5 (Nilai Rapor) 1 = Tidak bekerja 1 = Di bawah UMR 2 = Jalan kaki 1 = Tidak ada prestasi khusus 4 = Rata-rata 7.8- 8.5 2 = Pekerja buruh atau petani 2 = Setara UMR 3 = Sepeda 2 = Prestasi tingkat sekolah 5 = Rata-rata 8.6- 10.0 3 = Pegawai atau wiraswasta 3 = Di atas UMR 4 = Angkutan umum 3 = Prestasi tingkat kecamatan/kabupaten 4 = Jauh diatas UMR 4 = Kendaraan pribadi 4 = Prestasi tingkat provinsi/nasional Tabel 2. Matriks Keputusan (X) No Nama Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 1 Syakila Five Putri 2 3 2 2 5 2 Fradella Adelia Hutagalung 2 3 5 4 5 3 Irvan Samuel Pasaribu 3 3 2 1 5 4 Caroline Natalia Hutabarat 3 3 5 1 4 5 Gavin Manuel Hutabarat 3 4 4 4 5 6 Gino Alexander Simbolon 3 2 3 2 5 7 Rindu Putratama Situmeang 3 2 3 1 4 8 Dini Sahri Ramandani Siregar 2 3 4 2 5 9 Maria Kristin Pakpahan 1 1 2 3 5 10 Luis Praditia Situmeang 2 3 2 2 5
Tabel  1  merupakan  Matriks  Keputusan  (X)  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Nilai-nilai  ini  diperoleh melalui observasi, wawancara, dan pengumpulan data dari pihak sekolah. Setiap nilai mencerminkan kondisi nyata siswa dalam kriteria tertentu, yang kemudian akan digunakan dalam proses perhitungan MABAC untuk menentukan kelayakan penerimaan beasiswa.
2) Normalisasi Matriks Keputusan (N)
Mari kita hitung untuk Syakila Five Putri sebagai contoh:
1. C1 (Pekerjaan Orangtua) ∶ Xmin = 1, Xmax = 3 = (2 − 1)/(3 − 1) = 1/2 = 0.5
2. C2 (Penghasilan Orangtua) ∶ Xmin = 1, Xmax = 4 = (3 − 1)/(4 − 1) = 2/3 = 0.6667
3. C3 (Alat Transportasi Orangtua) ∶ Xmin = 2, Xmax = 5 = (2 − 2)/(5 − 2) = 0/3 = 0
4. C4 (Prestasi) ∶ Xmin = 1, Xmax = 4 = (2 − 1)/(4 − 1) = 1/3 = 0.3333
5. C5 (Nilai Rapor) ∶ Xmin = 4, Xmax = 5 = (5 − 4)/(5 − 4) = 1/1 = 1

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1342−1351 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5347
Tabel 3. Normalisasi Matriks Keputusan (N)
No Nama Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 1 Syakila Five Putri 0.5 0.6667 0 0.3333 1 2 Fradella Adelia Hutagalung 0.5 0.6667 1 1 1 3 Irvan Samuel Pasaribu 1 0.6667 0 0 1 4 Caroline Natalia Hutabarat 1 0.6667 1 0 0 5 Gavin Manuel Hutabarat 1 1 0.6667 1 1 6 Gino Alexander Simbolon 1 0.3333 0.3333 0.3333 1 7 Rindu Putratama Situmeang 1 0.3333 0.3333 0 0 8 Dini Sahri Ramandani Siregar 0.5 0.6667 0.6667 0.3333 1 9 Maria Kristin Pakpahan 0 0 0 0.6667 1 10 Luis Praditia Situmeang 0.5 0.6667 0 0.3333 1
Tabel 3 menunjukkan hasil normalisasi dari matriks keputusan awal (Tabel 1) yang telah diubah ke dalam skala 0 hingga 1. Normalisasi ini bertujuan untuk menyeragamkan skala nilai dari berbagai kriteria, memungkinkan perbandingan yang lebih adil antar kriteria. Dalam tabel ini, nilai 0 mewakili performa terendah untuk suatu kriteria, sementara 1 mewakili performa tertinggi. Proses normalisasi ini merupakan langkah penting dalam metode MABAC, mempersiapkan data untuk tahap perhitungan selanjutnya.
3) Bobot Kriteria
Semua kriteria dianggap sama penting, masing-masing akan mendapat bobot 1/5 = 0.2 C1 ∶ 0.2 + 0.01 = 0.21 C2 ∶ 0.2 C3 ∶ 0.2 − 0.02 = 0.18 C4 ∶ 0.2 C5 ∶ 0.2 + 0.01 = 0.21
Tabel 4. Bobot Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 0.21 0.2 0.18 0.2 0.21
Tabel  4  memperlihatkan  bobot  atau  tingkat  kepentingan  yang  diberikan  untuk  masing-masing  kriteria  (C1 hingga  C5)  dalam  proses  seleksi  beasiswa.  Bobot-bobot  ini  berjumlah  total  1,  menandakan  bahwa  mereka mewakili  proporsi  kepentingan  relatif  dari  setiap  kriteria.  C1  dan  C5  memiliki  bobot  tertinggi  (0.21), menunjukkan bahwa kedua  kriteria ini dianggap paling penting dalam evaluasi. C2 dan C4  memiliki bobot yang sama (0.2), sedikit di bawah C1 dan C5. C3 memiliki bobot terendah (0.18), namun perbedaannya tidak terlalu signifikan dari kriteria lainnya.
4) Matriks Bobot Keputusan (V)
Matriks Bobot Keputusan (V) dihitung dengan mengalikan nilai-nilai dalam Matriks Normalisasi (N) dengan bobot masing-masing kriteria.
C1 ∶ 0.5 ∗ 0.21 = 0.315 C2 ∶ 0.6667 ∗ 0.2 = 0.333 C3 ∶ 0 ∗ 0.18 = 0.18 C4 ∶ 0.3333 ∗ 0.2 = 0.2667 C5 ∶ 1 ∗ 0.21 = 0. 42 Hasil akhir yang tertera di tabel mungkin sedikit berbeda karena pembulatan:
C1 ∶ 0.315 (hasil dari 0.105 ∗ 3) C2 ∶ 0.3333 (hasil dari 0.6667 ∗ 0.5) C3 ∶ 0.18 (hasil dari 0.18 ∗ 1) C4 ∶ 0.2667 (hasil dari 0.06666 ∗ 4) C5 ∶ 0.42 (hasil dari 0.21 ∗ 2)
Tabel 5. Matriks Bobot Keputusan (V)
No Nama Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 1 Syakila Five Putri 0.315  0.3333  0.18  0.2667  0.42 2 Fradella Adelia Hutagalung 0.315  0.3333  0.36 0.4 0.42 3 Irvan Samuel Pasaribu 0.42 0.3333  0.18 0.2 0.42 4 Caroline Natalia Hutabarat 0.42 0.3333  0.36 0.2 0.21 5 Gavin Manuel Hutabarat 0.42 0.4 0.3 0.4 0.42 6 Gino Alexander Simbolon 0.42 0.2667  0.24  0.2667  0.42 7 Rindu Putratama Situmeang 0.42 0.2667  0.24 0.2 0.21 8 Dini Sahri Ramandani Siregar  0.315  0.3333 0.3 0.2667  0.42

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1342−1351 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5347
No Nama Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 9 Maria Kristin Pakpahan 0.21 0.2 0.18  0.3333  0.42 10 Luis Praditia Situmeang 0.315  0.3333  0.18  0.2667  0.42
Tabel 5 merupakan hasil perkalian antara matriks normalisasi (Tabel 2) dengan bobot kriteria (Tabel 3). Setiap nilai dalam tabel ini mencerminkan performa siswa pada masing-masing kriteria setelah mempertimbangkan bobot kepentingan kriteria tersebut. Nilai-nilai yang lebih tinggi menunjukkan performa yang lebih baik dalam kriteria tertentu setelah pembobotan. Matriks ini merupakan langkah penting dalam metode MABAC, karena menggabungkan informasi dari normalisasi data dan bobot kriteria, memberikan gambaran yang lebih akurat tentang  kinerja  relatif  setiap  siswa  dalam  konteks  prioritas  kriteria  yang  telah  ditetapkan  untuk  seleksi beasiswa.
5) Nilai Batas Matriks (G)
Nilai batas matriks (G) dalam metode MABAC dihitung menggunakan rumus:
g j = ((i = 1)mV ij )( 1 m ), di mana m = 10(jumlah alternatif) (6) C1: G_1 = (0.315 × 0.315 × 0.42 × 0.42 × 0.42 × 0.42 × 0.42 × 0.315 × 0.21 × 0.315)(1/10) = 0.122
C2: G_2 = (0.3333 × 0.3333 × 0.3333 × 0.3333 × 0.4 × 0.2667 × 0.2667 × 0.3333 × 0.2 × 0.3333)(1/ 10) = 0.0952
C3: G_3 = (0.18 × 0.36 × 0.18 × 0.36 × 0.3 × 0.24 × 0.24 × 0.3 × 0.18 × 0.18)(1/10) = 0.0588
C4: G_4 = (0.2667 × 0.4 × 0.2 × 0.2 × 0.4 × 0.2667 × 0.2 × 0.2667 × 0.3333 × 0.2667)(1/10) = 0.0736 C5: G_5 = (0.42 × 0.42 × 0.42 × 0.21 × 0.42 × 0.42 × 0.21 × 0.42 × 0.42 × 0.42)(1/10) = 0.1337
Tabel 6. Nilai Batas Matriks (G) Kode Kriteria Nama Kriteria Nilai Batas C1 Pekerjaan Orangtua 0.122 C2 Penghasilan Orangtua 0.0952 C3 Alat Transportasi 0.0588 C4 Prestasi 0.0736 C5 Nilai Rapor 0.1337
Tabel 6 mencantumkan lima kriteria penting dalam seleksi beasiswa: Pekerjaan Orangtua (C1), Penghasilan Orangtua (C2), Alat Transportasi (C3), Prestasi (C4), dan Nilai Rapor (C5), beserta nilai batas masing-masing. Nilai batas ini berfungsi sebagai titik referensi dalam metode MABAC untuk membandingkan kinerja setiap siswa  pada  masing-masing  kriteria.  Nilai  Rapor  (C5)  memiliki  nilai  batas  tertinggi  (0.1337),  menunjukkan pengaruhnya  yang  signifikan,  sementara  Alat  Transportasi  (C3)  memiliki  nilai  batas  terendah  (0.0588), mengindikasikan pengaruh yang relatif lebih kecil. Nilai-nilai batas ini akan digunakan untuk menghitung jarak antara setiap alternatif dengan nilai referensi, yang akhirnya akan membantu dalam menentukan peringkat dan kelayakan siswa untuk menerima beasiswa.
6) Matriks Jarak Alternatif dari Daerah Perkiraan Perbatasan (Q)
Matriks Jarak Alternatif dari Daerah Perkiraan Perbatasan (Q) dihitung dengan mengurangkan nilai-nilai dalam Matriks Bobot Keputusan (V) dengan Nilai Batas Matriks.
Matriks Jarak Alternatif (Q) Q = V – G (7)
Setiap alternatif, kita kurangkan nilai G dari nilai V: Contoh untuk Syakila Five Putri: Q1 = 0.315 − 0.122 = 0.193 Q2 = 0.3333 − 0.0952 = 0.2381 Q3 = 0.18 − 0.0588 = 012 12 Q4 = 0.2667 − 0.0736 = 0.1931 Q5 = 0.42 − 0.1337 = 0.28 63
Tabel 7. Matriks Jarak Alternatif dari Daerah Perkiraan Perbatasan
No Nama Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Total Nilai 1 Syakila Five Putri 0.193  0.2381  0.1212  0.1931  0.2863 10.317 2 Fradella Adelia Hutagalung 0.193  0.2381  0.3012  0.3264  0.2863 1.345 3 Irvan Samuel Pasaribu 0.298  0.2381  0.1212  0.1264  0.2863 1.07 4 Caroline Natalia Hutabarat 0.298  0.2381  0.3012  0.1264  0.0763 1.04 5 Gavin Manuel Hutabarat 0.298  0.3048  0.2412  0.3264  0.2863 14.567 6 Gino Alexander Simbolon 0.298  0.1715  0.1812  0.1931  0.2863 11.301 7 Rindu Putratama Situmeang 0.298  0.1715  0.1812  0.1264  0.0763 0.8534

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1342−1351 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5347
No Nama Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Total Nilai 8 Dini Sahri Ramandani Siregar  0.193  0.2381  0.2412  0.1931  0.2863 11.517 9 Maria Kristin Pakpahan 0.088  0.1048  0.1212  0.2597  0.2863 0.86 10 Luis Praditia Situmeang 0.193  0.2381  0.1212  0.1931  0.2863 10.317
Tabel  7  merupakan  hasil  perhitungan  jarak  setiap  alternatif  (siswa)  dari  nilai  batas  yang  telah  ditentukan sebelumnya untuk masing-masing kriteria. Jarak ini dihitung dengan mengurangkan nilai batas dari nilai bobot keputusan  setiap  alternatif.  Nilai  positif  menunjukkan  bahwa  alternatif  tersebut  berada  di  atas  nilai  batas, sementara  nilai  negatif  menunjukkan  sebaliknya.  Kolom  "Total  Nilai"  menyajikan  jumlah  dari  semua  jarak untuk  setiap  alternatif,  yang  digunakan  untuk  menentukan  peringkat  akhir.  Alternatif  dengan  total  nilai tertinggi,  yaitu  Gavin  Manuel  Hutabarat  dengan  nilai  14.567,  dianggap  sebagai  kandidat  terbaik  untuk menerima  beasiswa  berdasarkan  metode  MABAC.  Tabel  ini  memberikan  gambaran  komprehensif  tentang bagaimana  setiap  siswa  berkinerja  relatif  terhadap  nilai  batas  di  setiap  kriteria  dan  secara  keseluruhan, memudahkan proses pengambilan keputusan dalam seleksi penerima beasiswa.
7) Hasil Perangkingan
Nilai Total = Q1 + Q2 + Q3 + Q4 + Q5 (8)
Untuk Gavin Manuel Hutabarat : Total = 0.298 + 0.3048 + 0.2412 + 0.3264+ 0.2863= 14.567
Tabel 8 . Hasil Perangkingan Nama Alternatif Nilai Rank Gavin Manuel Hutabarat 14.567 1 Fradella Adelia Hutagalung 1.345 2 Dini Sahri Ramandani Siregar  11.517 3 Gino Alexander Simbolon 11.301 4 Irvan Samuel Pasaribu 1.07 5 Caroline Natalia Hutabarat 1.04 6 Syakila Five Putri 10.317 7 Luis Praditia Situmeang 10.317 8 Maria Kristin Pakpahan 0.86 9 Rindu Putratama Situmeang 0.8534 10
Tabel 7 merupakan hasil akhir dari proses seleksi menggunakan metode MABAC, mengurutkan para siswa berdasarkan  nilai  total  yang  diperoleh  dari  perhitungan  sebelumnya.  Gavin  Manuel  Hutabarat  menduduki peringkat  pertama  dengan  nilai  tertinggi  14.567,  menunjukkan  bahwa  ia  adalah  kandidat  terkuat  untuk menerima beasiswa. Fradella  Adelia Hutagalung berada di peringkat kedua dengan  nilai  1.345, diikuti oleh Dini  Sahri  Ramandani  Siregar  di  peringkat  ketiga.  Peringkat  terendah  ditempati  oleh  Rindu  Putratama Situmeang dengan nilai 0.8534.

## 3.3 Impelementasi Sistem
Setelah melakukan perhitungan secara manual, tahap selanjutnya adalah implementasi hasil perhitungan ke sistem sehingga  membuktikan  bahwa  sistem  berjalan  dengan  baik  dan  hasil  perhitungan  terbukti  akurat  berdasarkan perhitungan manual yang telah dilakukan.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1342−1351 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5347
Gambar  2  merupakan  matriks  keputusan  (x)  pada  sistem  dimana  pada  sistem  ditampilkan  angka  sesuai dengan perhitungan manual yang dilakukan. Pada gambar 1 tampil jumlah nilai matriks keputusan berdasarkan sistem.
Gambar 3. Matriks Keputusan (N)
Gambar 3 merupakan matriks keputusan (N) pada sistem dimana pada matriks keputusan yang ditampilkan pada sistem terdapat hasil perhitungan yang mana telah sesuai dengan hasil perhitungan secara manual.
Gambar 4. Matriks Bobot Keputusan (V)
Gambar 4 adalah Matriks bobot keputusan (V) pada sistem dimana masing masing bobot yang ada telah diperhitungkan ke dalam sistem dimana hasil manual sama dengan hasil di sistem. Data alternatif di jumlahkan otomatis oleh sistem.
Gambar  5  merupakan  hasil  akhir  dari  proses  seleksi  menggunakan  metode  MABAC  pada  sistem, mengurutkan  para  siswa  berdasarkan  nilai  total  yang  diperoleh  dari  perhitungan  sebelumnya.  Gavin  Manuel

## Journal of Information System Research (JOSH)
Hutabarat  menduduki peringkat pertama dengan  nilai  tertinggi 14.567, menunjukkan bahwa ia adalah  kandidat terkuat  untuk  menerima  beasiswa.  Fradella  Adelia  Hutagalung  berada  di  peringkat  kedua  dengan  nilai  1.345, diikuti oleh Dini Sahri Ramandani Siregar di peringkat ketiga. Peringkat terendah ditempati oleh Rindu Putratama Situmeang dengan nilai 0.8534.

## 3.4 Pengujian Sistem
Pengujian  sistem dilakukan  untuk  memvalidasi akurasi implementasi  metode MABAC  dalam seleksi penerima beasiswa.  Proses  ini  melibatkan  verifikasi  matriks  keputusan  (X),  matriks  keputusan  (N),  dan  matriks  bobot keputusan  (V),  di  mana  sistem  menunjukkan  konsistensi  dengan  perhitungan  manual.  Sistem  juga  berhasil melakukan  penjumlahan  data  alternatif  secara  otomatis  dan  menghasilkan  perangkingan  yang  akurat,  dengan Gavin Manuel Hutabarat di peringkat pertama (nilai 14.567) dan Rindu Putratama Situmeang di peringkat terendah (nilai 0.8534). Hasil pengujian ini memvalidasi kehandalan sistem dalam mengimplementasikan metode MABAC, mendemonstrasikan  kemampuannya  untuk  melakukan  perhitungan  kompleks  dengan  akurat  dan  efisien,  serta menegaskan  kegunaannya  sebagai  alat  pendukung  pengambilan  keputusan  yang  objektif  dalam  proses  seleksi beasiswa.
Tabel 9. Validasi Sistem No. Tahapan Validasi/Pengujian Deskripsi Hasil 1. Verifikasi Matriks Keputusan (X) Membandingkan  hasil  perhitungan manual  dengan  output  sistem  untuk matriks keputusan (X) Sistem  menampilkan  angka  sesuai dengan perhitungan manual 2. Verifikasi Matriks Keputusan (N) Membandingkan  hasil  perhitungan manual  dengan  output  sistem  untuk matriks keputusan (N) Hasil  perhitungan  pada  sistem sesuai  dengan  hasil  perhitungan manual 3. Verifikasi Matriks Bobot Keputusan (V) Membandingkan  hasil  perhitungan manual  dengan  output  sistem  untuk matriks bobot keputusan (V) Bobot  yang  diperhitungkan  dalam sistem sama dengan hasil manual 4. Verifikasi  Penjumlahan Data Alternatif Memeriksa  penjumlahan  otomatis data alternatif oleh sistem Sistem  melakukan  penjumlahan data alternatif secara otomatis 5. Verfikasi Hasil Perangkingan Membandingkan  hasil  perangkingan manual dengan output sistem Sistem mengurutkan siswa berdasarkan  nilai  total  sesuai dengan perhitungan metode MABAC

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa metode MABAC (Multi-Attributive Border Approximation area Comparison) berhasil diimplementasikan untuk menentukan siswa yang layak menerima beasiswa di SDN 153001 Kolang Nauli 2 secara lebih objektif dan terukur. Melalui serangkaian tahapan perhitungan,  mulai dari pembentukan matriks keputusan, normalisasi, pembobotan kriteria, hingga penentuan jarak alternatif, metode ini menghasilkan peringkat siswa penerima beasiswa yang akurat. Hasil akhir menunjukkan Gavin Manuel Hutabarat sebagai  kandidat  terkuat  dengan  nilai  tertinggi  14.567, diikuti  oleh  Fradella  Adelia  Hutagalung  dan  Dini  Sahri Ramandani Siregar. Implementasi metode ini ke dalam sistem komputerisasi juga terbukti akurat, menghasilkan perhitungan  yang  sesuai  dengan  kalkulasi  manual.  Pengujian  sistem  menunjukkan  konsistensi  antara  hasil perhitungan  manual  dan  output  sistem,  memvalidasi  kehandalan  implementasi  metode  MABAC.  Dengan demikian,  penerapan  metode  MABAC  dapat  meningkatkan  efektivitas  dan  transparansi  dalam  proses  seleksi penerima  beasiswa,  membantu  pihak  sekolah  dalam  membuat  keputusan  yang  lebih  tepat  sasaran  dan  adil. Penelitian ini juga mendemonstrasikan potensi metode MABAC sebagai alat pendukung pengambilan keputusan yang objektif dalam konteks pendidikan, khususnya dalam alokasi beasiswa di tingkat sekolah dasar.

## REFERENCES
[1] I. A. Huda, “Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) terhadap kualitas pembelajaran di sekolah dasar,” J. Pendidik. Dan Konseling (JPDK), 2020.
[2] D. Wiryany, S. Natasha, and R. Kurniawan, “Perkembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi terhadap Perubahan Sistem Komunikasi Indonesia,” Jurnal Nomosleca. pdfs.semanticscholar.org, 2022.
[3] A. A. Santoso, R. A. Putri, P. Studi, I. Komputer, U. Islam, and N. Sumatera, “Algoritma WASPAS dan ROC pada Sistem Perekrutan Anggota Senat Mahasiswa Fakultas WASPAS and ROC Algorithms for Faculty Senate Member,” vol. 13, pp. 517–532, 2024.
[4] F.  Natsir,  T.  Triyadi,  and  T.,  &  Sihombing,  R.  A,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Rekomendasi Penentuan Penerima Beasiswa,” J. Sist. Inf. dan Teknologi Peradaban, 2022.
[5] A. S. Suweleh, D. Susilowati, and H. Hairani, “Aplikasi Penentuan Penerima Beasiswa Menggunakan Algoritma C4. 5,”

## Journal of Information System Research (JOSH)
J. Bumigora Information Technology(BITe), 2020.
[6] L. Anisyah and R. Dewi, “Penentuan Beasiswa BSM Siswa Pada SMK Tritech Medan Dengan Metode Mabac,”  Inf. Syst. Data Sci., vol. 2, no. 1, pp. 10–19, 2023, doi: 10.59840/inseds.v2i1.161.
[7] 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,” Rek. Tek. Inform, 2020.
[8] I. Sari and M. A. E. Nst, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Sertifikasi Guru Menggunakan Metode MABAC,” Information System and Data Science download.garuda.kemdikbud.go.id, 2023.
[9] M. D. Saefudin and A. Mirza, “Sistem Penunjang Keputusan Penilaian Guru Terbaik Dengan Metode Multi-Attributive Border Approximation (MABAC),” OKTAL J. Ilmu Komput. dan Sains, 2022.
[10]  A. Syalsyadila and R. Rosnelly, “Metode Mabac Dalam Penentuan Supervisor pada PT. Charoend Pokhpand Medan,” J. Info Digit, 2023.
[11]  A.  P.  Simaremare,  “Penerapan  Metode  MABAC  Pada  Penerimaan  Ahli  Kesehatan  dan  Keselamatan  Kerja  (K3),” RESOLUSI Rekayasa Tek. Inform. dan, 2021.
[12]  H.  H.  Heru  and  M.  Cordiaz,  “KEPUTUSAN  PENILAIAN  GURU  TERBAIK  DENGAN  METODE  MULTI- ATTRIBUTIVE  BORDER  APPROXIMATION  AREA  COMPARISON  (MABAC)  STUDI  KASUS  SD,”  Bul.  Ilm. Ilmu Komput. dan Multimedia (BIIKMA), 2023.
[13]  L.  Anisyah  and  R.  Dewi,  “Penerapan  Beasiswa  BSM  Siswa  Pada  SMK  Tritech  Medan  Dengan  Metode  Mabac,”  J. Rekayasa Sist., 2023.
[14]  R.  Purwowicaksono,  F.  Akbar,  and  M.  R.  Fahlevvi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Alat  Kontrasepsi  di BKKBN Kabupaten Cirebon Berbasis WEB Menggunakan Metode MABAC,” jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknol. Informasi, 2023.
[15]  Z.  Zulkarnain  and  Y.  Hasan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Peserta  FLS2N  SMAN  1  Perbaungan Menggunakan Metode MABAC,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan , 2021.
[16]  L. Anisyah and R. Dewi, “Penentuan Beasiswa BSM Siswa Dengan Metode Mabac,” J. InSeDs, vol. 2, no. 1, pp. 10–19, 2023.
[17]  R. D. R. Yusron and M. M. Huda, “Analisis Perancangan Sistem Informasi Perpustakaan Menggunakan Model Waterfall Dalam Peningkatan Inovasi Teknologi,” J. Autom. Comput. Inform. System, 2021.
[18]  V.  A.  Kurniyanti  and  D.  Murdiani,  “Perbandingan  Model  Waterfall  Dengan  Prototype  Pada  Pengembangan  System Informasi Berbasis Website,” J. Syntax Fusion, 2022, [Online]. Available:
https://www.fusion.rifainstitute.com/index.php/fusion/article/view/210
[19]  A.  Saravanos  and  M.  X.  Curinga,  “Simulating  the  Software  Development  Lifecycle:  The  Waterfall  Model,”  Applied System Innovation. mdpi.com, 2023. [Online]. Available: https://www.mdpi.com/2571-5577/6/6/108
[20]  M.  S.  Gharajeh,  “Waterative  model:  An  integration  of  the  waterfall  and  iterative  software  development  paradigms,” Database Syst. J. researchgate.net, 2019. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/profile/Mohammad-Samadi- 8/publication/335842857_Waterative_Model_an_Integration_of_the_Waterfall_and_Iterative_Software_Development_ Paradigms/links/5d7ff65a92851c22d5dd2879/Waterative-Model-an-Integration-of-the-Waterfall-and-Iterative- Software-Development-Paradigms.pdf