## Journal of Information System Research (JOSH)

## Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode MABAC Dalam Sistem Informasi Bedah Rumah
Indah Meilina * , Rakhmat Kurniawan
Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Deli Serdang Jl. Lapangan Golf, Desa Durian Jangak, Kec. Pancur Batu Kab. Deli Serdang, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1* indahmeilina123@gmail.com, 2 rakhmat.kr@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: indahmeilina123@gmail.com Submitted: 19/07/2024; Accepted: 26/07/2024; Published: 27/07/2024
Abstrak −Lembaga sosial BAZNAS memiliki berbagai program, salah satunya adalah program kemanusiaan yang mencakup bantuan bedah rumah. Berdasarkan data dari BAZNAS, program ini baru dibentuk dan mulai direalisasikan pada tahun 2020. Saat ini, penentuan penerima bantuan/mustahiq dilakukan melalui penilaian subjektif. Dalam proses penilaian calon penerima bantuan masih dilakukan dengan manual sehingga mengakibatkan masalah yaitu ditemukan rumah-rumah yang harusnya tidak berhak mendapatkan bantuan serta membutuhkan waktu yang lama untuk menentukan penerima bedah rumah. Penelitian ini bertujuan  untuk  mengembangkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  menggunakan  Metode  MABAC  dalam  Sistem  Informasi Bedah  Rumah  di  Desa  Sigama.  Untuk  memudahkan  aparat  desa  dalam  menentukan  penerima  bantuan  bedah  rumah,  telah dikembangkan  sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  berbasis  web.  Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  dengan menerapkan metode MABAC, sistem ini dapat membantu pihak desa dalam menetapkan peringkat tertinggi dari setiap opsi yang tersedia. Berdasarkan perhitungan menggunakan 5 alternatif dan 5 kriteria, hasilnya menunjukkan bahwa Alternatif 4 atas nama Sahdoni Siregar dengan nilai 0,343 adalah yang terbaik dan direkomendasikan untuk menerima bantuan bedah rumah di Desa Sigama..
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; MABAC; Bedah Rumah
Abstract −The BAZNAS social institution has various programs, one of which is a humanitarian program which includes house renovation assistance. Based on data from BAZNAS, this program was only formed and began to be realized in 2020. Currently, the determination of aid recipients/mustahiq is carried out through subjective assessments. The process of assessing potential aid recipients is still done manually, resulting in problems, namely houses that should not be entitled to aid are found and  it takes a long time to determine the recipients of house renovations. This research aims to develop a Decision Support System using the MABAC Method in the Home Surgery Information System in Sigama Village. To make it easier for village officials to determine recipients of house renovation assistance, a web-based Decision Support System (SPK) has been developed. This research concludes that by applying the MABAC method, this system can help villages determine the highest ranking of each available option. Based on calculations using 5 alternatives and 5 criteria, the results show that Alternative 4 in the name of Sahdoni Siregar with a value of 0.343 is the best and is recommended for receiving house renovation assistance in Sigama Village.
Keywords : Decision Support System; MABAC; Home Surgery

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini,  teknologi  informasi  berkembang  dengan  sangat  pesat,  memberikan  dampak  signifikan  bagi  berbagai organisasi,  termasuk  lembaga  pemerintah,  sektor  kesehatan,  instansi  swasta,  pendidikan,  dan  wirausaha. Perkembangan ilmu pengetahuan yang sejalan dengan kemajuan teknologi informasi semakin pesat dan canggih. Banyak  manfaat  yang  diperoleh  dari  kemajuan  teknologi  ini,  terutama  dalam  membantu  pekerjaan  manusia menjadi lebih terorganisir dan efisien[1]. Dengan memanfaatkan teknologi informasi sebagai tolak ukur, berbagai bidang  tersebut  dapat  meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas  operasional,  serta  memberikan  keuntungan  dan kemudahan  dalam  prosesnya[2].  Teknologi  informasi  memiliki  peran  penting  dalam  mempercepat  proses, mengurangi  tingkat  kesalahan,  dan  mengelola  data  secara  efektif,  sehingga  menghasilkan  informasi  yang mendukung pengambilan keputusan[3].
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) telah menjadi komponen integral dalam dunia bisnis dan teknologi informasi. Seiring dengan meningkatnya kompleksitas masalah dan ketergantungan pada data, integrasi teknologi informasi dalam proses pengambilan keputusan menjadi semakin penting. SPK dirancang untuk membantu dalam pengambilan keputusan di berbagai situasi dan konteks, menyediakan dukungan yang diperlukan untuk membuat keputusan yang lebih informasional dan efektif [4][5]. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) memanfaatkan data, model,  algoritma,  dan  teknik  pengolahan  informasi  untuk  menganalisis  berbagai  opsi  dan  memberikan rekomendasi atau solusi yang optimal kepada pengguna. Tujuan utama dari SPK adalah meningkatkan kualitas keputusan dengan menyediakan informasi yang relevan, akurat, dan terstruktur[6].
Analisis dalam penelitian ini didasarkan pada studi kasus di BAZNAS Paluta, sebuah unit lembaga sosial pemerintahan di Padang  Lawas Utara. Lembaga  ini  memiliki beberapa program, salah satunya adalah program kemanusiaan yang mencakup bantuan bedah rumah. Berdasarkan data dari BAZNAS, program ini baru dibentuk dan direalisasikan pada tahun 2020. Jumlah pengajuan bantuan bedah rumah berbeda setiap tahunnya. Pada tahun 2020, terdapat 10 rumah penerima bantuan, dan jumlah ini meningkat dua kali lipat menjadi 20 rumah pada tahun 2022. Tahun ini, terdapat beberapa pengajuan bantuan dan jumlahnya diperkirakan akan terus bertambah. Program ini memiliki beberapa kriteria atau syarat yang harus dipenuhi agar bantuan dapat diberikan, dengan salah satu

## Journal of Information System Research (JOSH)
yang utama adalah survei langsung terhadap kondisi lapangan calon penerima bantuan. Terdapat kondisi-kondisi tertentu di mana keputusan yang diambil oleh BAZNAS telah dipertimbangkan dengan cermat untuk menentukan apakah  calon  penerima  bantuan  layak  menerima  bantuan  tersebut.  Saat  ini,  penentuan  penerima  bantuan (mustahiq) dilakukan melalui penilaian subjektif. Proses penilaian ini dilakukan secara manual dan membutuhkan waktu yang cukup lama[7].
Berdasarkan permasalahan yang telah diuraikan, diperlukan sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk menentukan kelayakan calon penerima bantuan bedah rumah. Sistem ini diharapkan dapat mempermudah proses penentuan calon penerima bantuan dengan lebih cepat, tepat sasaran, dan objektif. Dalam penelitian ini, penulis  menggunakan  pendekatan  dengan  metode  MABAC  (Multi-Attributive  Border  Approximation  Area Comparison).  MABAC  merupakan  metode  perbandingan  multikriteria  yang,  Dibandingkan  dengan  metode keputusan multikriteria lainnya seperti SAW, COPRAS, MOORA, TOPSIS, dan VIKOR, metode ini menawarkan solusi yang stabil (konsisten) dan dapat diandalkan untuk pengambilan keputusan yang rasional[8]. Prinsip seleksi adalah kriteria yang menggambarkan tingkat akseptabilitas kemampuan untuk menerima data[9].. Dalam sebuah model, prinsip merupakan variabel hasil, sedangkan solusi merupakan hasil akhir dari pertimbangan terhadap suatu masalah  atau  permasalahan  untuk  menjawab  pertanyaan  mengenai  langkah  yang  harus  diambil  dalam memecahkan masalah dengan memilih alternatif[10].
Penelitian sebelumnya oleh Ahmadi Yuli Ananta, Annisa Taufika Firdausi, dan Achmad Lutfi Ramadani (2020)  mengaplikasikan  metode  Profile  Matching,  dalam  penelitian  ini  progam  bantuan  tersebut  masih menggunakan  penilaian  yang  bersifat  subjektif  dan  manual,  hal  tersebut  menyulitkan  pihak  penyeleksi  dalam penyeleksian  calon  penerima  bantuan  bedah  rumah  dan  juga  menyita  lebih  banyak  waktu.  Untuk  itu  dibuatlah sistem  pendukung  keputusan  guna  mempermudah  proses  penyeleksian  bantuan  tersebut  yaitu  dengan menggunakan  metode  Profile  Matching  dalam  proses  sistem  pendukung  keputusan  tersebut.  Dari  hasil perbandingan yang sudah dilakukan, mempunyai data yang akurat sebanyak 8 data. Sehingga dapat disimpulkan dengan pengujian persentase data uji yang sama yaitu 10 data uji, mempunyai tingkat akurasi yakni sebesar 80% [11].
Dari  permasalahan  di  atas,  Peneliti  akan  membuat  sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan Metode MABAC Dalam Sistem Informasi Bedah Rumah Pada Desa Sigama. Dengan tujuan agar memudahkan para aparat desa dalam  penentuan bedah rumah menggunakan SPK berbasis web.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merupakan alur proses yang dilalui pada penelitian. Adapun tahapan penelitian dapat dilihat berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan Gambar. 1 diatas setiap proes dalam tahapan penelitian dilakukan sebagai berikut :
1. Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini tergolong dalam tahapan metodologi kualitatif. Melalui  proses  ini,  ditemukan  dua  jenis  data  utama:  data  primer  dan  data  sekunder.  Data  Primer  adalah informasi  yang  belum  pernah  diproses  oleh  pihak  lain  untuk  tujuan  tertentu,  yang  menunjukkan  keaslian informasi  yang  terkandung  di  dalamnya[12].  Mengamati  berarti  memperhatikan  secara  intensif  dan memusatkan perhatian pada satu bagian tertentu atau keseluruhan[13]. Dalam penelitian ini sumber data primer dikumpulkan  berdasarkan  hasil  wawancara  dan  observasi  yang  secara  langsung  dilakukan  bersama  Kepala Desa Sigama, Kec. Padang Lawas Utara, Kab. Padang Lawas Utara, Sumatera Utara. Data Sekunder adalah informasi yang telah diolah, disimpan, dan disajikan dalam format atau bentuk tertentu oleh pihak lain untuk tujuan khusus. Karakteristik pengolahan ini dapat mengurangi keaslian informasi yang terkandung dalam data tersebut[14]. Sumber data sekunder dalam penelitian ini ialah artikel jurnal, buku, dan website serta penelitian sebelumnya. Adapun teknik pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini antara lain:
a. Wawancara
Melakukan tanya jawab langsung Kepala Desa Sigama dan pihak-pihak terkait.

## Journal of Information System Research (JOSH)
b. Observasi Melakukan pengamatan secara  langsung di Desa  Sigama.
2. Analisis Masalah
Identifikasi  masalah  merupakan  suatu  metode  untuk  mengidentifikasi  permasalahan  yang  timbul  selama berjalannya sistem kerja untuk kemudian dicari solusi dari permasalahan tersebut [15][16].
3. Proses Perhitungan Metode MABAC
Dalam  proses  perhitungan  menggunakan  metode  MABAC,  terdapat  beberapa  tahapan  yang  harus  dilalui. Tahap awal melibatkan pembuatan matriks keputusan, diikuti dengan normalisasi matriks tersebut, penentuan matriks  terbobot,  hingga  tahap  akhir  berupa  perangkingan  alternatif.  Metode  MABAC  (Multi  Atributive Border  Approximation  Area  Comparison)  pertama  kali  dikembangkan  oleh  Pamucar  dan  Cirovic  [17][18]. Metode MABAC mampu memberikan solusi yang stabil (konsisten) dan dianggap sebagai pendekatan yang sangat andal dalam pengambilan keputusan yang rasional.
4. Usulan Sistem
Beberapa  aspek  yang  direkomendasikan  dalam  sistem  ini  merupakan  tantangan  yang  dihadapi  yang  akan dijawab atau digantikan dalam upaya untuk mengklarifikasi persyaratan yang harus dipenuhi oleh sistem yang akan dikembangkan [16].
5. Implementasi
Fase ini mendeskripsikan tentang cara membangun sebuah sistem spk terhadap desain sistem yang dirancang dan menggunakan bahasa pemograman berbasis web  [19]. Dalam proses implementasi, ada beberapa faktor yang perlu diperhatikan, hal ini termasuk memastikan sistem beroperasi sebagaimana mestinya, mudah diakses oleh pengguna, dan mematuhi sistem yang dirancang[20].
6. Pengujian
Pengujian sistem (system testing) sebagai testing pada software. Pengujian sistem informasi dilakukan untuk memastikan  sistem  memenuhi  persyaratan  dan  beroperasi  sebagaimana  mestinya  [21].  Black  Box  Testing digunakan  untuk  melakukan  pengujian.  Pengujian  Black  Box  berkonsentrasi  pada  persyaratan  fungsional perangkat  lunak.  Penguji  dapat  melakukan  pengujian  terhadap  spesifikasi  fungsional  dan  menentukan serangkaian kondisi masukan.

## 2.2 Metode Multi Atributive border approximation area comparasion (MABAC)
MABAC  (Multi  Atributive  Border  Approximation  Area  Comparison)  adalah  metode  yang  pertama  kali dikembangkan  oleh  Pamucar  dan  Cirovic.  Metode  ini  terbukti  mampu  memberikan  solusi  yang  stabil (konsisten)[22].  Metode  ini  juga  dikenal  sebagai  pendekatan  yang  sangat  andal  dalam  pengambilan  keputusan yang bersifat rasional. Berikut adalah langkah-langkah dalam metode MABAC:
Dibawah ini  merupakan rumus  perhitungan metode MABAC dari awal sampai akhir.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Langkah 1: Membuat matriks keputusan awal (X) C 1 C 2 ...    C n
X = 𝐴 1 𝐴 2 ⋮ 𝐴 𝑚 [ 𝑛 11 𝑛 12 … 𝑛 1𝑛 𝑛 21 𝑛 22 … 𝑛 2𝑛 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑛 𝑚1 𝑛 𝑚2 … 𝑛 𝑚𝑛 ] (1)
Langkah 2: Menormalisasikan matriks awal (X) C 1 C 2 ...    C n
X = 𝐴 1 𝐴 2 ⋮ 𝐴 𝑚 ⌊ 𝑛 11 𝑛 12 … 𝑛 1𝑛 𝑛 21 𝑛 22 … 𝑛 2𝑛 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑛 𝑚1 𝑛 𝑚2 … 𝑛 𝑚𝑛 ⌋ (2)
Nilai matriks normalisasi (N) ditentukan dengan rumus :
𝑛 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗−𝑥 𝑖 − 𝑥𝑖 +− 𝑥 𝑖 − (untuk kriteria yang binefit) (3)
𝑛 𝑡𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗−𝑥𝑖 + 𝑥𝑖 −− 𝑥 𝑖 + (untuk kriteria yang cost) (4)
Keterangan : N = Normalisasi X i + =max(x1, x2, x3,...,xm) mewakili nilai maksimum dari kriteria yang diamati oleh alternatif. X i + = min(x1, x2, x3,...,xm) mewakili nilai minimum dari kriteria yang diamati oleh alternatif. Langkah 3: Menghitung matriks terbobot
V ij = (W i + n ij ) + W i )                                                                                                                                             (5)
Keterangan : W i = menyajikan koefisien bobot kriteria n ij = menyajikan elemen matriks yang normalisasi(N) Langkah 4: Pembentukan matriks area aproksimasi perbatasan (G i )
g i = [∏ 𝑉 𝑖𝑗 𝑚 𝑗=1 ] 1/m (6) keterangan : V ij = menampilkan elemen matriks tertimbang/terbobot (V) m = menyajikan jumlah total alternatif Langkah 5: Perhitungan elemen matriks jarak alternatif dari daerah perkiraan perbatasan (Q m )
𝑄 𝑚 =   𝑉 𝑖𝑗 −   𝐺 𝑖 (7) Keterangan : V = elemen matriks tertimbang G = matriks area perkiraan perbatasan Langkah 6: perangkingan alternatif (S i )
𝑆 𝑖 =   ∑ 𝑄 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 j=1,2,3,.....n          i= 1,2,3,....m                                                                                                   (8) Keterangan : n = kriteria m = alternatif

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil dan Pembahasan
Pada  tahap  ini  merupakan  hasil  dari  perhitungan  dan  semua  proses  yang  telah  dilakukan,  dimana  perhitungan menggunakan metode yang telah di bahas sebelumnya yaitu metode Mabac dengan perhitungan dari nilai setiap bobot dari kriteria yang selanjutnya dilakukan perhitungan  untuk  mendapatkan hasil rangking agar  mengetahui alternatif yang mendapatkan nilai tertinggi, yang nantinya akan dipilih sesuai dengan kriteria yang sesuai.

## 3.2 Data Alternatif
Berikut ini Data alternatif yang digunakan yaitu :

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1167−1178 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5549
Tabel 1 . Data Alternatif
Kode Alternatif A1 Sappe Maruli A2 Muhammad Gunawan A3 Daman Harahap A4 Sahdoni Siregar A5 Pargabean Siregar
Tabel  1 diatas  merupakan  nama-nama  calon  penerima  bedah  rumah,  terdapat  5  calon  penerima.  Untuk memepermudah perhitungan diberikan kode yaitu alternatif 1 dengan kode A1 sampai seterusnya.

## 3.3 Penentuan Kriteria
Penelitian  ini  memerlukan  kriteria-kriteria  yang  digunakan  dalam  perhitungan  metode  MABAC,  yang terdokumentasi dalam Tabel 2 yaitu terdapat 5 kriteria ada 2 jenis kriteria yaitu benefit dan ada kriteria cost seperti Tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2 . Data Kriteria Kode Kriteria Jenis K1 Luas bangunan Benefit K2 Kondisi rumah Benefit K3 Tanggungan Benefit K4 Usia kepala keluarga Benefit K5 Penghasilan Cost
Saat melakukan penelitian pada sistem pendukung keputusan, dibutuhkan nilai bobot untuk setiap kriteria, yang dihitung berdasarkan ROC. Tabel 3 dibawah ini merupakan hasil nilai bobot dari setiap kriteria yang ada mulai dari kriteri 1 samapai 5.
Tabel 3 . Nilai bobot kepentingan kriteria Kode Kriteria Bobot Jenis K1 Luas bangunan 0.456 Benefit K2 Kondisi rumah 0.256 Benefit K3 Tanggungan 0.156 Benefit K4 Usia kepala keluarga 0.090 Benefit K5 Penghasilan 0.040 Cost
Selanjutnya  penentuan  nilai  bobot  kriteria  yang  dapat  dilihat  pada Tabel  4 berikut  ini.  Diwabah  ini merupakan tabel untuk menentukan bobot kriteria berdasarkan kriteria yang  ada nilai dari bobot tersebut yaitu 1 sampai 5, semakin tinggi angka bobot maka semakin tinggi peluang untuk mendapatkan bagi calon penerima.
Tabel 4 . Nilai Bobot Kriteria Kode Kriteria Skala Bobot Kriteria K1 Luas bangunan <4 m 2 4m 2 x 6m 2
6m 2 x 8m 2 >8m 2
5 4 3 2 K2 Kondisi rumah Buruk Baik Sangat Baik 5 4 3 K3 Tanggungan 6-8 orang 3-5 orang 1-2 orang 5 4 3 K4 Usia kepala keluarga 41-50 tahun 31-40 tahun 21-30 5 4 3 K5 Penghasilan <Rp.500.000 Rp.500.000 s/d 1.500.000 >Rp.1.500.000 5 3 1
Setelah  melakukan  pembobotan  setiap  kriteria,  selanjutnya  melakukan  proses  rating  kecocokan  dapat dilihat pada Tabel 5 dibawah ini. Dibawah ini merupakan hasil data rating kecocokan yaitu dengan memasukan nilai bobot kriteria kesetiap alternatif dan kriteria yang sudah didtentukan.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1167−1178 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5549
Tabel 5 . Data Rating Kecocokan Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 A1 4 4 4 3 5 A2 2 4 4 3 3 A3 2 5 4 4 3 A4 5 3 5 5 3 A5 3 3 3 5 1 Max 5 5 5 5 5 Min 2 3 3 3 1

## 3.4 Langkah Perhitungan Manual Metode Mabac
Adapun langkah-langkah penyelesaian perhitungan MABAC: a. Langkah 1: membuat matriks keputusan awal
𝑋 =   [𝑋 𝑖𝑗 ] =
[ 4 4 4 3 5 2 4 4 3 3 2 5 4 4 3 5 3 5 5 3 3 3 3 5 1]
b. Langkah 2: normalisasi matriks keputusan awal
Melakukan perhitungan nilai normalisasi matriks (jenis kriteria benefit) K1 𝑛 11 = 4−2 5−2 = 0,666 𝑛 21 = 2 − 2 5 − 2 = 0 𝑛 31 = 2 − 2 5 − 2 = 0 𝑛 41 = 5 − 2 5 − 2 = 1
𝑛 51 = 3 − 2 5 − 2 = 0,333
K2
𝑛 21 = 4 − 3
5 − 3 = 0,5
𝑛 22 = 4 − 3 5 − 3 = 0,5
𝑛 32 = 5 − 3 5 − 3 = 1
𝑛 42 = 3 − 3 5 − 3 = 0 𝑛 52 = 3 − 3
5 − 3 = 0
K3
𝑛 13 = 4 − 3 5 − 3 = 0,5
𝑛 23 = 4 − 3 5 − 3 = 0,5
𝑛 33 = 4 − 3 5 − 3 = 0,5 𝑛 43 = 5 − 3 5 − 3 = 1 𝑛 53 = 3 − 3 5 − 3 = 0 K4
𝑛 14 = 3 − 3 5 − 3 = 0 𝑛 24 = 3 − 3 5 − 3 = 0 𝑛 34 = 4 − 3 5 − 3 = 0,5

## Journal of Information System Research (JOSH)
𝑛 44 = 5 − 3 5 − 3 = 1
𝑛 54 = 5 − 3
5 − 3 = 1
K5
𝑛 15 = 5 − 5 1 − 5 = 0 𝑛 25 = 3 − 5 1 − 5 = 0,5
𝑛 35 = 3 − 5 1 − 5 = 0,5
𝑛 45 = 3 − 5 1 − 5 = 0,5
𝑛 55 = 1 − 5 1 − 5 = 1
Setelah  melakukan  perhitungan  dan  mendapatkan  hasil  data  normalisasi  matriks  keputusan  awal,  data normalisasi matriks dapat dilihat pada Tabel 6 berikut ini :
Tabel 6 . Data normalisasi matriks keputusan
Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 A1 0,666 0,5 0,5 0 0 A2 0 0,5 0,5 0 0,5 A3 0 1 0,5 0,5 0,5 A4 1 0 1 1 0,5 A5 0,333 0 0 1 1 c. Langkah 3 : Menentukan matriks terbobot Kriteria 1 (K1) 𝑣 11 = (0,456 ∗ 0,666) + 0,456 = 0,760 𝑣 21 = (0,456 ∗ 0) + 0,456 = 0,456 𝑣 31 = (0,456 ∗ 0) + 0,456 = 0,456 𝑣 41 = (0,456 ∗ 1) + 0,456 = 0,912 𝑣 51 = (0,456 ∗ 0,333) + 0,456 = 0,608 Kriteria 2 (K2) 𝑣 12 = (0,256 ∗ 0,5) + 0,256 = 0,384 𝑣 22 = (0,256 ∗ 0,5) + 0,256 = 0,384 𝑣 32 = (0,256 ∗ 1) + 0,256 = 0,512 𝑣 42 = (0,256 ∗ 0) + 0,256 = 0,256 𝑣 52 = (0,256 ∗ 0) + 0,256 = 0,256 Kriteria 3 (K3) 𝑣 13 = (0,156 ∗ 0,5) + 0,156 = 0,234 𝑣 23 = (0,156 ∗ 0,5) + 0,156 = 0,234 𝑣 33 = (0,156 ∗ 0,5) + 0,156 = 0,234 𝑣 43 = (0,156 ∗ 1) + 0,156 = 0,312 𝑣 53 = (0,156 ∗ 0) + 0,156 = 0,156 Kriteria 4 (K4) 𝑣 14 = (0,090 ∗ 0) + 0,090 = 0,090 𝑣 24 = (0,090 ∗ 0) + 0,090 = 0,090 𝑣 34 = (0,090 ∗ 0,5) + 0,090 = 0,135 𝑣 44 = (0,090 ∗ 1) + 0,090 = 0,18 𝑣 54 = (0,090 ∗ 1) + 0,090 = 0,18 Kriteria 5 (K5) 𝑣 15 = (0,040 ∗ 0) + 0,040 = 0,040 𝑣 25 = (0,040 ∗ 0,5) + 0,040 = 0,06 𝑣 35 = (0,040 ∗ 0,5) + 0,040 = 0,06 𝑣 45 = (0,040 ∗ 0,5) + 0,040 = 0,06 𝑣 55 = (0,040 ∗ 1) + 0,040 = 0,08
Setelah melakukan perhitungan matriks terbobot dan mendapatkan hasil, data matriks terbobot dapat dilihat pada Tabel 7 berikut ini.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1167−1178 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5549
Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 A1 0,760 0,384 0,234 0,090 0,040 A2 0,456 0,384 0,234 0,090 0,06 A3 0,456 0,512 0,234 0,135 0,06 A4 0,912 0,256 0,312 0,18 0,06 A5 0,608 0,256 0,156 0,18 0,08
d. Langkah 4: Pembentukan matriks area aproksimasi perbatasan (Gi) 𝑚 = 1 5 = 0,2 𝐺 𝑐1 = (0,760 ∗ 0,456 ∗ 0,456 ∗ 0,912 ∗ 0,608) 0,2 =0,615
𝐺 𝑐2 = (0,384 ∗ 0,384 ∗ 0,512 ∗ 0,256 ∗ 0,256) 0,2 =0,346
𝐺 𝑐3 = (0,234 ∗ 0,234 ∗ 0,234 ∗ 0,312 ∗ 0,156) 0,2 =0,229
𝐺 𝑐4 = (0,090 ∗ 0,090 ∗ 0,135 ∗ 0,18 ∗ 0,18) 0,2 =0,129 𝐺 𝑐5 = (0,040 ∗ 0,06 ∗ 0,06 ∗ 0,06 ∗ 0,08) 0,2 = 0,058
Setelah  melakukan perhitungan  matriks area aprokmasi perbatasan (Gi).  maka data  matriks area perbatasan (Gi) dapat dilihat pada Tabel 8 berikut ini :
Tabel 8 . Data matriks area aproksimasi perbatasan (Gi)
Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 0,615 0,346 0,229 0,129 0,058
e. Langkah 5 : menghitung jarak alternatif
K1 Q 11 = 0,760-0,615=0,145
Q 21 = 0,456-0,615=-0,159 Q 31 = 0,456-0,615=-0,159 Q 41 = 0,912-0,615=0,297 Q 51 = 0,608-0,615=-0,007 K2 Q 12 = 0,384-0,346=0,038 Q 22 = 0,384-0,346=0,038 Q 32 = 0,512-0,346=0,166 Q 42 = 0,256-0,346=-0,09 Q 52 = 0,256-0,346=-0,09 K3 Q 13 = 0,234-0,229= 0,005 Q 23 = 0,234-0,229= 0,005 Q 33 = 0,234-0,229= 0,005 Q 43 = 0,312-0,229=0,083 Q 53 = 0,156-0,229=-0,073 K4 Q 14 = 0,090-0,129=-0,039 Q 24 = 0,090-0,129=-0,039 Q 34 = 0,135-0,129=0,006 Q 44 = 0,18-0,129=0,051 Q 54 = 0,18-0,129=0,051 K5 Q 15 = 0,040-0,058=-0,018 Q 25 = 0,06-0,058= 0,002 Q 35 = 0,06-0,058= 0,002 Q 45 = 0,06-0,058= 0,002 Q 55 = 0,08-0,058= 0,022
f. Langkah 6: Menentukan Peringkat Alternatif : S 1 = 0,145+0,038+0,005+(-0,039)+(-0,018)= 0,131
S 2 = -0,159+0,038+0,005+( -0,039)+ 0,002 = -0,153 S 3 =-0,159+0,166+0,005+0,006+ 0,002 = 0,02 S 4 =0,297+(-0,09)+0,083+0,051+ 0,002 = 0,343 S 5 =-0,007+(-0,09)+(-0,073)+0,051+0,022= - 0,097 Setelah  menggunakan  metode  ROC  dan  MABAC  untuk  perhitungan,  diperoleh  hasil  perangkingan  yang terdokumentasi dalam Tabel 9 :

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1167−1178 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5549
Tabel 9 . Hasil Perangkingan Kode Alternatif Nilai Peringkat A1 Sappe Maruli 0.131 2 A2 Muhammad Gunawan -0,153 4 A3 Daman Harahap 0.02 3 A4 Sahdoni Siregar 0.343 1 A5 Pargabean Siregar -0.097 5
Tabel 9 diatas  merupakan hasil perangkingan, setelah  melalui beberapa tahapan dalam  perhitungan  metode MABAC maka didapat hasil dari setiap Alternatif dari yang paling layak sampai yang tidak layak. Berdasarkan perhitungan secara menyeluruh, maka ditetapkan calon penerima bantuan bedah rumah pada peringkat 1 yaitu atas nama Sahdoni Siregar dengan nilai 0,343 .

## 3.5 Implementasi Sistem
Berikut  adalah  contoh  bagaiman  sistem  pendukung  keputusan  didintergrasikan  kedalam  web  menggunakan pendekatan Mabac. Adapun tampilan sistem yang sudah diimplementasikan adalah sebagai berikut: a. Form Data Bobot Kriteria Tujuan dari data kriteria adalah untuk menampilkan kriteria dalam sistem.
Gambar 3 . Form Data Bobot Kriteria
Gambar 3 merupakan tampilan halaman bobot kriteria dimana kita dapat membuat bobot kriteria sesuai kebutuhan . pada tampilan diatas terdapat 5 kriteria dengan bobot yang sudah ditentukan, kita bisa mengganti bobot sesuai kebutuhan dengan cara mengklik nilai bobot lalu ganti dan klik simpan untuk mentimpan hasil perubahan.
b. Form Tambah Alternatif
Halam ini menampilkan halaman tentang alternatif yang akan ditambahkan.

## Gambar 4. Form Tambah Alternatif
Gambar 4 merupakan tampilan halaman tambah kriteria, pada halaman ini sudah ditentukan apa saja kriteria yang dibutuhkan dan untuk memilih kriteria klik pilih pada kotak pilih untuk memilih kriteria sesuai kebutuhan lalu klik simpan.
c. Tampilan Form Perhitungan Dengan Metode MABAC
Form  ini  merupakan  halaman  pengolahan  data  calon  penerima  bantuan  bedah  rumah  dengan  tujuan  untuk meningkatkan proses pengambilan keputusan perangkat desa.

## Journal of Information System Research (JOSH)

## Journal of Information System Research (JOSH)
Gambar 5 merupakan perhitungan metode MABAC dari mengitung data kriteria penilaian, data nilai setiap kriteria,  nilai  normalisasi  setiap  kriteria,  nilai  matriks  area  setiao  kriteria,  nilai  aproksimasi  perbatasan  dan terakhir nilai jarak alternatif.
d. Halaman Perangkingan
Pada halam ini menampilkan data Alternatif yang telah dilakukan perangkingan setelah melalui perhitungan sesuai dengan bobot kriteria dengan menggunakan metode MABAC.

## Gambar 6 . Halaman Perangkingan
Gambar 6 merupakan hasil dari semua perhitungan yaitu tampilan halaman perangkingan. Setelah melalui beberapa proses maka didapat hasil perangkingan yaitu alternatif ke empat atau A4 merupakan calon penerima yang paling layak dengan nilai 0,343 atas nama Sahdoni Siregar.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  penelitian  yang  dilakukan  dan  pembahasan  yang  telah  diuraikan  sebelumnya  dan  dengan penilaian standard dari perhitungan kriteria dan subkriteia,  bahwa aplikasi ini dapat digunakan untuk membantu sebagai  pilihan  dalam  menentukan  pengajuan  bantuan  bedah  rumah  dengan  cara  berhak  dan  layak  untuk mendapatkan bantuan tersebut. Dengan sistem  yang telah dibuat diharapkan akan lebih  memaksimalkan  waktu yang dibutuhkan oleh pihak desa atau yang bersangkutan dalam penyeleksian yang dilakukan. Sistem pendukung keputusan yang dibangun telah diterapkan dengan lima (5) kriteria yang menjadi acuan dalam menentukan bantuan bedah rumah. Lima kriteria tersebut diantaranya penghasilan, luas bangunan, kondisi rumah, jumlah tanggungan dan  usia  kepala  rumah  tangga.  Implementasi  sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode  MABAC  dapat membantu pihak desa dalam  menentukan peringkat tertinggi dari setiap alternatif, sehingga  menghasilkan  nilai tertinggi. Dengan hasil perhitungan manual yang telah dilakukan dengan menggunakan 5 alternatif dan 5 kriteria maka  menghasilkan alternatif terbaik  yaitu  Alternatif 4 atas nama   Sahdoni Siregar dengan  nilai 0,343 sebagai rekomendasi yang berhak untuk mendapatkan bantuan bedah rumah pada desa Sigama.

## REFERENCES
[1] S. Suendri, A. M. Harahap, A. B. Nasution, and S. Kartika, “Analisis Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lulusan Terbaik Menggunakan Lima Algoritma Pada Program Studi Sistem Informasi UIN Sumatera Utara Medan,” Al-Ulum J. Sains Dan Teknol., vol. 7, no. 1, pp. 38–43, 2022, doi: 10.31602/ajst.v7i1.5839.
[2] D. W. Sipahutar and M. Mesran, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Teknisi Broadcasting Pada TVRI Medan Menerapkan Metode MABAC,” J. Ris. Komput., vol. 8, no. 2, pp. 55–63, 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i2.2829.
[3] A.  A.  G.  Wijaya,  A.  Ikhwan,  and  R.  A.  Putri,  “Sistem  Informasi  Manajemen  Aset  Tetap  Menggunakan  Metode Waterfall,” Rekayasa Tek. Inform. dan Inf., vol. 3, no. 6, pp. 269–278, 2023.
[4] E.  Eziafriadi,  K.  Karfindo,  and  A.  Arman,  “Sistem  Pendukung  Kelayakan  Calon  Penerima  Bantuan  Bedah  Rumah Menggunakan Metode Weighted Product,” J. Santi (Sistem Inf. dan Teknol. Informasi), vol. 2, no. 1, pp. 11–21, 2022.
[5] M.  D.  Irawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Matakuliah  Pilihan  pada  Kurikulum  Berbasis  KKNI Menggunakan Metode Fuzzy Sugeno,” J. Media Infotama, vol. 13, no. 1, pp. 27–35, 2017.
[6] B. N. Ihwa, N. Silalahi, and R. K. Hondro, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jaksa Terbaik dengan Menerapkan Metode MABAC ( Studi Kasus : Kejaksaan Negeri Medan ),” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 1, no. 4, pp. 225–230, 2020.
[7] A. M. Yunita, A. H. Wibowo, R. Rizky, and N. N. Wardah, “Implementasi Metode SAW Untuk Menentukan Program Bantuan,” J. Teknol. dan Sist. Inf. Bisnis, vol. 5, no. 3, pp. 197–202, 2023.
[8] D. A. Ramadandi, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Matras Springbed Dengan Metode MABAC (Studi Kasus PT. Ocean Centra Furnindo),” Semin. Nas. Inform., vol. 2, no. 2, pp. 20–32, 2022.
[9] K. Kraugusteeliana, A. Zen, S. N. Alam, and E. Winarno, “Penerapan Metode MABAC dengan Pembobotan ROC Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pengajar dengan Kinerja Terbaik,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 4, pp. 1764–1773, 2023, doi: 10.47065/bits.v4i4.3000.
[10]  E. B. Barus, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Best Employee Dengan Menerapkan Metode MABAC,”  Terap. Inform. Nusant., vol. 2, no. 9, pp. 551–557, 2022, doi: 10.47065/tin.v2i9.1028.

## Journal of Information System Research (JOSH)
[11]  A. Y. Ananta, A. T. Firdausi, and A. L. Ramadani, “Sistem Pendukung Keputusan Solusi Kelayakan Penerima Bantuan Bedah  Rumah  Menggunakan  Metode  Profile  Matching  (  Studi  Kasus  Baznas  Kota  Malang  ),”  Semin.  Inform.  Apl. Polinema, vol. 2, no. 2, pp. 505–510, 2020.
[12]  Y.  M.  Simbolon,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Staf  Karyawan  Terbaik  Pada  Rumah  Sakit  dengan  Menggunakan Metode WASPAS,” Terap. Inform. Nusant., vol. 3, no. 6, pp. 246–252, 2022, doi: 10.47065/tin.v3i6.4119.
[13]  N. Ndruru, F. T. Waruwu, and D. P. Utomo, “Penerapan Metode MABAC Untuk Mendukung Pengambilan Keputusan Pemilihan Kepala Cabang Pada PT . Cefa Indonesia Sejahtera Lestari,” Rekayasa Tek. Inform. dan Inf., vol. 1, no. 1, pp. 36–49, 2020.
[14]  S.  R.  Purba,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Dokter  Terbaik  di  Dinas  Kesehatan  Kab.  Simalungun Menggunakan Metode MABAC,” Pelita Inform.  Inf. dan Inform., vol. 9, no. 2, pp. 129–135, 2020.
[15]  F.  M. Pasaribu,  “Penerapan  Metode Promethee  II  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Penerima  Bantuan Bedah  Rumah  Di  Desa  Hutapaung,”  Konf.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komput.,  vol.  6,  no.  1,  pp.  436–447,  2022,  doi: 10.30865/komik.v6i1.5696.
[16]  R. T. Aldisa, “Penerapan Metode MABAC dalam Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Aplikasi Pemesanan Hotel Terbaik,” J. Inf. Syst. Res., vol. 4, no. 1, pp. 191–201, 2022, doi: 10.47065/josh.v4i1.2415.
[17]  M. D. Saefudin and A. Mirza, “Sistem Penunjang Keputusan Penilaian Guru Terbaik Dengan Metode Multi-Attributive Border Approximation ( MABAC ),” J. Ilmu Komput. dan Sains, vol. 1, no. 06, pp. 609–619, 2022.
[18]  R. Fransiska, Y. Siagian, and R. Rohminatin, “Edumatic : Jurnal Pendidikan Informatika Sistem Pendukung Keputusan menggunakan Metode Topsis untuk Seleksi Guru Terbaik,” J. Pendidik. Inform., vol. 8, no. 1, pp. 232–241, 2024, doi: 10.29408/edumatic.v8i1.25747.
[19]  R. A. Dwi Rahmana and R. C. Noor Santi, “Model Aplikasi Sistem Penunjang Keputusan Penetapan Penerima Bantuan Bedah Rumah Berbasis,” J. Ilm. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 11, no. 2, pp. 445–458, 2022.
[20]  K. R. Saragih, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Group Marketing Terbaik Menggunakan Metode PROMETHEE II dan Entropy ( Project Martubung ),” J. Inf. dan Inform., vol. 10, no. 3, pp. 98–108, 2022.
[21]  C. Wulandari, E. Elmayati, and D. O. Pratiwi, “STUDI KASUS KECAMATAN LUBUKLINGGAU TIMUR II,” J. Ilm. Betrik, vol. 12, no. 2, pp. 169–177, 2021.
[22]  I. E. Ismail and A. D. Hasanah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Pinjaman menggunakan Metode Multiattribute Approximation Border Area Comparison (MABAC),” J. Teknol. Terap., vol. 8, no. 1, pp. 70–81, 2022.