## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jaksa Terbaik dengan Menerapkan Metode MABAC (Studi Kasus: Kejaksaan Negeri Medan)
Bagus Nur Ihwa, Natalia Silalahi * , Rivalri Kristianto Hondro
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 bagus.ihwa@gmail.com, 2 Natalia.silalahi@univ-bd.ac.id, 3 rivalryhondro@gmail.com Submitted: 05/05/2020 ; Accepted: 19/07/2020 ; Published: 21/08/2020
Abstrak −Pemilihan jaksa negeri medan sebagai bagian dari kejaksaan negara kesatuan republik Indonesia melakukan beberapa kali mutasi terhadap pemimpin jaksa yang diambil dengan melakukan perhitungan nilai kinerja secara manual. Kriteria-kriteria yang diambil dalam penilaian ialah segi orientasi, segi pelayanan, segi integritas, segi komitmen, segi disiplin, dan segi kerja sama  memerlukan  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  untuk  mempercepat  dan  mempermudah  dalam  membuat  suatu keputusan. Sistem pendukung keputusan digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam sebuah organisasi untuk mempermudah  dalam  pengambilan  sebuah  keputusan.  Di  mana  tidak  seorang  pun  mengetahui  secara  pasti    bagaimana seharusnya keputusan di buat. Salah satu metode yang digunakan pada sistem pendukung keputusan ini adalah MABAC. Sistem pendukung  keputusan  untuk  membantu  pemerintah  daerah  untuk  pemilihan  jaksa  terbaik  yang  sesuai  dengan  syarat  dan kriteria-kriteria yang ditentukan. Metode MABAC merupakan salah satu dari sekumpulan metode sistem pendukung keputusan yang termasuk dalam kelompok metode multi criteria decision making (MABAC)
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Pemilihan, Jaksa, Metode MABAC
Abstract −The selection of the Medan District Attorney as part of the Attorney General's Office of the Republic of Indonesia carried out several mutations of the chief prosecutor who were taken by manually calculating performance scores. The criteria taken in the evaluation are orientation, service, integrity, commitment, discipline, and cooperation aspects require a decision support system (SPK) to accelerate and facilitate decision making. Decision support systems are used to help decision making in  an  organization  to  facilitate  decision  making.  Where  no  one  knows  for  sure  how  decisions  should  be  made.  One  of  the methods used in this decision support system is MABAC. Decision support system to assist local governments in the selection of the best prosecutors in accordance with specified conditions and criteria. The MABAC method is one of a set of decision support system methods that are included in the multi criteria decision making method (MABAC) group.
Keywords : Decision Support System, Election, Attorney, MABAC Method

## 1. PENDAHULUAN
Kejaksaan  menurut  Undang-Undang  No.16  Tahun  2004  tentang  Kejaksaan  R.I.  dalam  Pasal  2  memberikan pengertian  bahwa  Kejaksaan  adalah  lembaga  pemerintahan  yang  melaksanakan  kekuasaan  negara  dibidang penuntutan  serta  kewenangan  lain  berdasarkan  undang-undang.  Kekuasaan  ini  dilakukan  secara  merdeka  dan tidak dapat  dipisahkan.  Kekuasaan  Kejaksaan  dilakukan  oleh  Kejaksaan  Agung,  Kejaksaan Tinggi,  Kejaksaan Negeri  dan  didalam  menyelesaikan  suatu  perkara  pidana  harus  memperhatikan  norma-norma  keagamaan, perikemanusiaan, kesopanan dan kesusilaan (Pasal 3 UU Nomor 16 Tahun 2004). Kejaksaan Negeri sendiri adalah pelaksana kekuasaan Kejaksaan pada tingkat pertama yang menangani terjadinya tindak pidana. Kejaksaan Negeri berkedudukan di ibu kota Kabupaten/Kota yang daerah hukumnya meliputi daerah Kabupaten/Kota.
Pemilihan  jaksa  negeri  medan  dipilih  berdasarkan  kriteria  yaitu  kriteria  ideal  dari  kedudukan  jabatan, namun  sebagian  kriteria  lainnya  masih  belum  terpenuhi.  Jaksa  merupakan  kedudukan  jabatan  yang  memiliki tanggung jawab untuk menerima, memproses dan memutuskan perkara sampai tidak menimbulkan permasalahan lagi dikemudian hari. Kelemahannya adalah pengaturan kedudukan kejaksaan tidak diatur secara tegas didalam konstitusi  sehingga  secara  hukum  landasan  konstitusional  kedudukan  kejaksaan  lemah.  Maka  dari  itu  penulis mengenalkan dengan menggunakan sistem pendukung keputusan. Oleh sebab itu dari setiap kriteria pemilihan jaksa  dipilih  berdasarkan  kriteria,  diantaranya  dari  segi  jiwa  kepemimpinan,  segi  integritas,  segi visioner,  segi komitmen, segi disiplin, segi bidang hukum, segi keberanian dan segi independen. Untuk mengatasi kelemahan tersebut  maka  dibutuhkan  pemilihan  berdasarkan  kriteria  yang  nantinya  menjadi  kepala  jaksa.  Mengatasi  hal tersebut dibutuhkan sistem pendukung keputusan.
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  sebuah  sistem  berbasis  komputer  dengan  antarmuka  antara mesin/komputer  dan  pengguna[1],  [2].  Sistem  Pendukung  Keputusan  ditujukan  untuk  membantu  pembuat keputusan  dalam  menyelesaikan  suatu  masalah  dalam  berbagai  level  manajemen  dan  bukan  untuk  mengganti posisi  manusia  sebagai  pembuat  keputusan.  SPK  mampu  memberi  alternatif  solusi  bagi  masalah  semi/tidak terstruktur  baik  bagi  perseorangan  atau  kelompok  dan  dalam  berbagai  macam  proses  dan  gaya  pengambilan keputusan,  SPK  menggunakan  data,  basis  data  dan  analisa  model-model  keputusan[3].  Pada  penerapannya didalam  SPK  terdiri  banyak  metode  yang  dapat  diterapkan  seperti  metode  MAUT,  ARAS[4],  MOORA[5] MABAC, SAW, WP. Pada penelitian ini penulis menggunakan metode MABAC pada pemilihan kepala jaksa.
Metode  MABAC  dikembangkan  oleh  Pamucar  dan  Cirovic.  Di  kertas  digunakan  hibrida  model, DEMATEL-MABAC,  di  mana  DEMATEL  metode  digunakan  untuk  menentukan  koefisien  berat  kriteria  dan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
metode  MABAC  digunakan  untuk peringkat alternatif.  Dalam tulisan ini,  koefisien  bobot kriteria  diambil  dari dan  digunakan  untuk  implementasi  lebih  lanjut  metode  MABAC.  Asumsi  dasar  dari  metode  MABAC  adalah tercermin  dalam  definisi  jarak  kriteria  fungsi  masing-masing  alternatif  yang  diamati  dari  perbatasan  daerah perkiraan[6], [7].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  atau  dalam  bahasa  Inggris  lebih  dikenal  sebagai Decision  Suppor  Sistem  (DSS) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, di mana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat. Decision Support Sistem  (DSS) biasanya  dibangun  untuk  mendukung  solusi  atas  suatu  masalah  atau  untuk  mengevaluasi  suatu peluang. Decision Suppor Sistem (DSS) yang seperti itu disebut aplikasi Decision Suppor Sistem (DSS) . Aplikasi Decision Suppor Sistem (DSS) digunakan dalam pengambilan keputusan. Aplikasi Decision Suppor Sistem (DSS) menggunakan CBIS ( Computer Based Information Systems ) yang fleksibel, interaktif, dan dapat diadaptasi, yang dikembangkan untuk mendukung solusi atas masalah manajemen spesifik yang tidak terstruktur[1], [2].

## 2.2 Metode MABAC
Metode  MABAC  dikembangkan  oleh  Pamucar  dan  Cirovic.  Di  kertas  digunakan  hibrida  model,  DEMATEL- MABAC, di mana DEMATEL metode digunakan untuk menentukan koefisien berat kriteria dan metode MABAC digunakan untuk peringkat alternatif. Dalam tulisan ini, koefisien bobot kriteria diambil dari dan digunakan untuk implementasi lebih lanjut metode MABAC. Asumsi dasar dari metode MABAC adalah tercermin dalam definisi jarak kriteria fungsi masing-masing alternatif yang diamati dari perbatasan daerah perkiraan. Di bagian berikut disajikan prosedur penerapan metode MABAC, yaitu, formulasi matematikanya, yang terdiri dari 6 tangga[7].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Dalam  hal  ini  Tim  penilai  kejaksaan  dan  kepala  komisi  kejaksaan  menilai  dari  kinerja  kepala  jaksa  untuk meningkatkatkan standar penilaian prestasi kinerja internal atau prestasi dari penilaian kinerjanya. Pemilihan jaksa terbaik di negeri medan yang terjadi pada saat ini adalah pemilihan jaksa dilakukan secara objektif yang melakukan beberapa kali mutasi terhadap pemimpin jaksa yang diambil dengan melakukan penilaian kinerja secara manual. Permasalahan  yang  muncul  pada  saat  diadakannya  pemilihan  jaksa  terbaik  yang  dilakukan  pada  periode sebelumnya memberikan pelajaran berguna untuk memperbaiki kinerja pemimpin jaksa agar  untuk ke depannya dengan membuat standar penilaian prestasi kinerja internal atau prestasi dari penilaian kinerjanya. Penilaian atas jaksa-jaksa  ini  dilakukan  oleh  tim  penilai  prestasi  dari  kejaksaan  dengan  dibantu  komisi  kejaksaan  agar  lebih objektif. Aspek utama penilaian adalah kinerja para jaksa-jaksa tersebut. Alasan jaksa terbaik karena yang dinilai kinerjanya, ditambah lagi dengan standar kode etik profesi. Jadi seberapa jauh memahami tentang perkembangan hukum di dalam dan luar negeri.

## 3.2 Penerapan Metode MABAC
Metode  MABAC  dikembangkan  oleh Pamucar dan Cirovic .  Dalam  tulisan  ini  digunakan  model  hibrida, DEMATEL-MABAC,  dimana  metode  DEMATEL  digunakan  untuk  menentukan  koefisien  bobot  kriteria  dan metode  MABAC  digunakan  untuk  alternative  peringkat.  Metode  yang  digunakan  untuk  menentukan  koefisien kriteria  dan  untuk  peringkat  alternatif.  MABAC  adalah  tercermin  dalam  definisi  jarak  kriteria  fungsi  masing- masing  alternatif  yang  diamati  dari  perbatasan  daerah  perkiraan.  Menyelesaikan  masalah  dukungan  keputusan yang  digunakan  pemilihan  jaksa  terbaik,  dilakukan  melalui  beberapa  langkah  yang  membuatnya  proses  ini termasuk  mendefinisikan  kriteria  dan  bobot  kriteria  serta  peringkat  alternatif  dan  sensitivitas  analisis  hasil keluaran. Menentukan kriteria yang menjadi alternatifnya dievaluasi adalah salah satu segmen yang paling penting dari  pengambilan  keputusan.    Kriteria-kriteria  penentuan  pemilihan  jaksa  terbaik  yang  telah  ditetapkan  dapat dilihat pada tabel sebagai berkut :
Tabel 1. Bobot Kriteria Kriteria Bobot jiwa kepemimpinan (C1) 0.178 integritas (C2) 0.284 visioner (C3) 0.207 komitmen (C4) 0.100 disiplin (C5) 0.057

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
bidang hukum (C6) 0.064 keberanian (C7) 0.044 independen (C8) 0.066
Sistem penentu pemilihan jaksa terbaik di negeri medan merupakan sistem yang sederhana atau manual, dimana bagian pemilihan memberikan laporan berdasarkan pada setiap kriteria-kriteria kepala jaksa serta program pengambilan keputusan. Alternatif-alternatif yang akan diberikan dalam pemilihan jaksa terbaik antara lain seperti pada tabel  di bawah ini :
Tabel 2. Alternatif Kode Nama Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A1 Bahtiar, SH 1.10  3.12  3.89 4.2 2.21  1.03  3.00  5.00 A2 Kasim Pohan, SH 3.05  3.98  2.96  3.02  4.10  2.99  1.10  4.03 A3 Nur Ainun, SH 1.90  4.95  3.01  2.90  4.95  4.06  5.00  1.10 A4 Rocky Sirait, SH 2.85  3.87  3.12  1.05  2.93  4.89  3.30  4.90 A5 Uock Yontha, SH 4.77  3.00  4.87  3.01  1.97  3.99  2.04  4.00
Karena  semua  kriteria  memiliki  karakter  deskriptif  (linguistik),  nilai-nilai  kriteria  didefinisikan  melalui fuzzy deskriptor linguistik, gambar dibawah ini:
Membentuk matriks keputusan awal (X) (Forming initial decision matrix (X)) pada langkah pertama dilakukan evaluasi alternatif “m” dengan “n” kriteria. Adapun matriks keputusan awal diperoleh dengan defuzzifikasi fuzzy linguistic deskriptor oleh masing-masing kriteria :

## 𝐶1    𝐶2    𝐶3    𝐶4    𝐶5     𝐶6    𝐶7    𝐶8
X =
𝐴1 𝐴2 𝐴3 𝐴4 𝐴5 [ 1.10 3.12 3.89 4.20 2.21 1.03 3.00 5.00 3.05 1.90 2.85 4.77 3.98 2.96 3.02 4.10 2.99 1.10 4.03 4.95 3.01 2.90 4.95 4.06 5.00 1.10 3.87 3.12 1.05 2.93 4.89 3.30 4.90 3.00 4.87 3.01 1.97 3.99 2.04 4.00]
Hasil nilai normalisasi elemen matriks. Karena semua kriteria untuk membuat dinormalisasi Matriks (N) :

## 𝐶1    𝐶2    𝐶3    𝐶4    𝐶5     𝐶6    𝐶7    𝐶8
X = 𝐴1 𝐴2 𝐴3 𝐴4 𝐴5 [ 0.00 0.06 0.49 1.00 0.08 0.00 0.49 1.00 0.53 0.22 0.48 1.00 0.50 0.00 0.63 0.71 0.51 0.00 0.75 1.00 0.03 0.59 1.00 0.78 1.00 0.00 0.45 0.08 0.00 0.34 1.00 0.55 0.97 0.00 1.00 0.62 0.00 0.77 0.24 0.74]
Perhitungan matriks berbobot V. Perhitungan dilakukan dengan menggunakan ekspresi = (nilai_bobot C1 * nilai_normalisasi) + (nilai_bobot C2 * nilai_normalisasi) + (nilai_bobot C3 * nilai_normalisasi) + (nilai_bobot C4  *  nilai_normalisasi)  +  (nilai_bobot  C5  *  nilai_normalisasi)  +  (nilai_bobot  C6  *  nilai_normalisasi)  + (nilai_bobot C7 * nilai_normalisasi) + (nilai_bobot C8 * nilai_normalisasi).

## 𝐶1    𝐶2    𝐶3    𝐶4    𝐶5     𝐶6    𝐶7    𝐶8
X = 𝐴1 𝐴2 𝐴3 𝐴4 𝐴5 [ 0.18 0.30 0.31 0.20 0.06 0.06 0.07 0.13 0.27 0.22 0.26 0.36 0.43 0.21 0.16 0.10 0.10 0.04 0.12 0.57 0.21 0.16 0.41 0.41 0.09 0.07 0.41 0.22 0.10 0.08 0.13 0.07 0.13 0.28 0.41 0.16 0.06 0.41 0.06 0.12]
Menentukan matriks dari daerah perkiraan perbatasan (G) diambil dari nilai himpunan fuzzy dengan kode G yaitu 0.5 diambil dari nilai di belakang koma.
Gi = (∏ 𝑉𝑔 𝟓 𝑗=1 ) 1/5 = (0.18 . 0.27 . 0.22 . 0.26 . 0.36) 1/5 = 0.25
Gi = (∏ 𝑉𝑔 5 𝑗=1 ) 1/5 = (0.30 . 0.43 . 0.57 . 0.41 . 0.28) 1/5 = 0.39 Gi = (∏ 𝑉𝑔 5 𝑗=1 ) 1/5 = (0.31 . 0.21 . 0.21 . 0.22 . 0.41) 1/5
= 0.26
Gi = (∏ 𝑉𝑔 5 𝑗=1 ) 1/5 = (0.20 . 0.16 . 0.16 . 0.10 . 0.16) 1/5 = 0.15
Gi = (∏ 𝑉𝑔 5 𝑗=1 ) 1/5 = (0.06 . 0.10 . 0.11 . 0.08 . 0.06) 1/5
= 0.08 Gi = (∏ 𝑉𝑔 5 𝑗=1 ) 1/5 = (0.06 . 0.10 . 0.11 . 0.13 . 0.11) 1/5
= 0.10
Gi = (∏ 𝑉𝑔 5 𝑗=1 ) 1/5
= (0.07 . 0.04 . 0.09 . 0.07 . 0.05) 1/5

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 4, Agustus 2020, Page 225-230 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
= 0.06 Gi = (∏ 𝑉𝑔 5 𝑗=1 ) 1/5
= (0.13 . 0.12 . 0.07 . 0.13 . 0.12) 1/5
= 0.11 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 G  =   [ 0.25 0.39 0.26 0.15 0.08 0.10 0.06 0.11 ]
Perhitungan matriks jarak elemen alternatif dari batas perkiraan daerah (Q) :
Q  = V – G = 0.18 – 0.25 = -0.07 Q  = V – G = 0.27 – 0.25 = 0.02 Q  = V – G = 0.22 – 0.25
= -0.03 Q  = V – G = 0.26 – 0.25 = 0.01
Q  = V – G
= 0.36 – 0.25 = 0.11

## 𝐶1       𝐶2        𝐶3       𝐶4        𝐶5       𝐶6        𝐶7       𝐶8
X = 𝐴1 𝐴2 𝐴3 𝐴4 𝐴5 [ −0.07 +0.08 +0.04 +0.05 −0.02 −0.04 0.000 +0.02
+0.02 −0.03 +0.01 +0.11 +0.04 −0.06 +0.01 +0.02 0.000 −0.02 +0.01 +0.18 −0.05 +0.01 +0.04 +0.01 +0.03 −0.04
+0.03 −0.04 −0.05 0.000 +0.03 +0.01 +0.02 +0.10 +0.15 +0.01 −0.02 +0.01 −0.01 +0.01]
Langkah  terakhir  adalah  perengkingan  alternatif  diambil  nilai  dari  kode  M  dengan  himpunan  fuzzy  0.8 diambil dari nilai dibelakang koma.
𝑆 1 = ∑ 𝑞𝑖𝑗 𝟖 𝑗−1 = -0.07 - 0.08 + 0.04 + 0.05 – 0.02 – 0.04 + 0.000 + 0.02 = -0.1 𝑆 1 = ∑ 𝑞𝑖𝑗 8 𝑗−1 = 0.02 + 0.04 – 0.06 + 0.01 + 0.02 + 0.000 – 0.02 + 0.01 = -0.02 𝑆 1 = ∑ 𝑞𝑖𝑗 8 𝑗−1 = -0.03 + 0.18 – 0.05 + 0.01 + 0.04 + 0.01 – 0.03 - 0.04 = 0.18 𝑆 1 = ∑ 𝑞𝑖𝑗 8 𝑗−1 = 0.01 + 0.03 – 0.04 - 0.05 + 0.0000 + 0.03 + 0.01 + 0.02 = 0.01 𝑆 1 = ∑ 𝑞𝑖𝑗 8 𝑗−1 = 0.11 + 0.03 – 0.04 – 0.05 + 0.000 + 0.03 + 0.01 + 0.01
= 0.1
Tabel 3. Ranking Alternatif
Kode Nama Alternatif 𝑺 𝟏 Rank Keterangan A1 Bahtiar, SH -0.1 4 Buruk A2 Kasim Pohan, SH -0.02 5 Luar Biasa A3 Nur Ainun, SH 0.18 1 Sangat Baik A4 Rocky Sirait, SH 0.01 3 Sangat Buruk A5 Uock Yontha, SH 0.1 2 Sedang
Hasil  dari  Tabel  3  menunjukkan  bahwa  alternatif  A3  mendapatkan  ranking  pertama  dan  sedangkan alternatif  A2  sebagai  yang  terakhir.  Jadi  pemilihan  jaksa  terbaik  adalah  alternatif  A3  karena  memiliki perangkingan pertama didapatkan berdasarkan penilaian dari kriteria masing-masing.

## 3.3 Implementasi
Tampilan dalam pengujian program merupakan tampilan halaman yang muncul pertama sekali pada saat sistem dijalankan. Form login akan muncul pertama kali pada saat aplikasi dijalankan. Pada form login pengguna harus memasukan username dan password sehingga  bisa masuk ke  program  dan  melakukan analisa.  Adapun  bentuk tampilkan dari form login ini seperti pada gambar 1. dibawah ini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Gambar 1. Tampilkan Form Login
Halaman  ini  digunakan  sebagai  tempat  untuk  menampung semua  pilihan-pilihan  yang  terdapat  didalam sistem yang dirancang. Dalam menu utama terdapat menu (Data, Perhitungan, SPK MABAC) dan Menu Keluar .
Gambar 2. Tampilan Form Menu Utama
Form  alternatif  adalah  adalah  tampilan  untuk  menginputkan  data-data  alternatif  pada  pemilihan  jaksa terbaik yang ingin diproses kedalam database. Adapun tampilan dari form alternatif adalah seperti terlihat pada gambar berikut :
Gambar 3. Tampilan Form Alternatif
Tampilan  Form  Data  kriteria  untuk  melihat  data  kriteria  apa  saja  yang  akan  di  yang  digunakan  dalam program ini. Dapat dilihat pada gambar 4 sebagai berikut :
Tampilan  Form  perhitungan  alternatif  dari  setiap  kriteria  untuk  melihat  hasil  prengkingan  berdasarkan metode MABAC. Adapaun tampilan perhitungan sebagai berikut :

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Gambar 5. Tampilan Form Perhitungan
Form  keputusan  dan  hasil  adalah  sebuah  form  unuk  menampilkan  dan  memproses  data-data  dan menghasilkan keputusan pada metode MABAC terhadapa lternatif-alternatif bedasarkan kriteria-kriteria. Adapun tampilan form keputusan dan hasil adalah seperti terlihat pada gambar berikut 6. :
Gambar 6. Tampilan Form SPK

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil proses perancangan dan pembuatan perangkat lunak Aplikasi Sistem Penduduk Keputusan ini, penulis menyimpulkan bahwa :
1. Sistem  Penduduk  keputusan yang  dikembangkan  guna  membantu  mengambil  keputusan ini  adalah aplikasi Untuk pemilihan jaksa terbaik di pengadilan negeri medan.
2. Metode MABAC menghasilkan perangkingan alternatif berdasarkan nilai menghasilkan perangkingan alternatif berdasarkan kriteria masing-masing alternatif yang diamati dari daerah perkiraan perbatasan pada setiap kriteria – kriteria.
3. Aplikasi ini menggunakan database MySQL dan software bantuan Visual Basic.net 2008 .

## REFERENCES
[1] T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[2] E. Turban, J. E. Aronson, and T. Liang, “Decision Support Systems and Intelligent Systems.”
[3] S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  and  Retantyo  Wardoyo,  Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (FUZZY MADM). 2006.
[4] Mesran et al., Sistem Pendukung Keputusan & Data Mining: Metode dan Penerapannya Dalam Pengambilan Keputusan. Medan: Green Press, 2020.
[5] Mesran et al., Merdeka Kreatif di Era Pandemi Covid-19: Suatu Pengantar. 2020.
[6] R.  K.  Hondro,  “MABAC:  Pemilihan  Penerima  Bantuan  Rastra  Menggunakan  Metode  MultiAttributive  Border Approximation Area Comparison,” J. Mahajana Inf., vol. 3, no. 1, pp. 41–52, 2018.
[7] A. Alinezhad and J. Khalili, New methods and applications in multiple attribute decision making (Madm), vol. 277. 2019.