## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 2, No 5, April 2022 Hal 163-171 https://djournals.com/klik

## Seleksi Pemakalah Terbaik Dalam Acara Seminar Nasional Pada Universitas Budi Darma Medan Dengan Sistem Pendukung Keputusan Menerapkan Metode Aras Dan Borda

## Diana Sari
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Jalan Sisingamanganraja No. 338,Medan, Sumatera Utara, Indonesia
Email: dsari0599@gmail.com
Abstrak− Masalah dalam pemilihan pemakalah terbaik adalah panitia penyelenggara seminar SENSASI pada kampus Universitas Budi Darma  Medan  kesulitan  dalam  mengambil  keputusan  untuk  menentukan  pemakalah  terbaik  yang  dimana  proses  penilaian  bersifat objektif berdasarkan beberapa kriteria yang berbeda-beda dan bobot penilaian yang berbeda sehingga menyebabkan kesalahan dalam pengambilan  keputusan  akhir  dalam  hal  ini.  Oleh  sebab  itu  agar  dapat    menyelesaikan  permasalahan  yang  dialami  pihak  panitia penyelenggara  seminar  nasional  yang  dilakukan  pada  kampus  Universitas  Budi  Darma  Medan.  Maka  dari  itu  dibutuhkan  sistem pendukung  keputusan  untuk  melakukan pemilihan pemakalah  terbaik.  Dalam  pemilihan dibutuhkan  metode,  dengan  menggunakan metode  ARAS  &  BORDA  sistem  ini  akan  mendapatkan  hasil  perengkingan  keputusan  yang  dibuat  berdasarkan  masing-masing alternatif pilihan sesuai dengan banyak kriteria yang ditetapkan. Alternatif pilihan dengan bobot terbesar, merupakan alternatif pilihan yang menjadi rekomendasi. Untuk menerapkan sistem pendukung keputusan maka dirancang aplikasi sistem pendukung keputusan. Perancangan dibuat menggunakan aplikasi Visual Basic 2008, aplikasi ini dirancang sederhana untuk mempermudah penggunanya, dengan adanya aplikasi sistem pendukung keputusan ini diharapkan untuk dapat mempermudah panitia penyelenggara seminar nasional dalam pemilihan pemakalahl terbaik agar pemilihan pemakalah terbaik mendapatkan hasil  sesuai dengan yang diharapkan..
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan; Metode Aras; Metode Borda, Pemilihan, Pemakalah Terbaik.
Abstract− The problem in selecting the best presenter is that the SENSASI seminar organizing committee at the Budi Darma University campus has difficulty in making decisions to determine the best presenter where the assessment process is objective based on several different criteria and different weighting of the assessment, causing errors in the final decision making in this matter. Therefore, in order  to  solve  the  problems  experienced  by  the  organizing  committee  of  the  national  seminar  which  was  held  at  the  Budi  Darma University campus, Medan. Therefore, a decision support system is needed to select the best presenter. In selecting a method, using the ARAS & BORDA method, this system will get the results of ranking decisions made based on each alternative choice according to the many criteria set. The alternative with the greatest weight is the recommended alternative. To implement a decision support system, a decision support system application is designed. The design is made using the Visual Basic 2008 application, this application is designed simply to make it easier for users, with the application of this decision support system it is hoped that it can facilitate the national seminar organizing committee in selecting the best pemakalahl so that the selection of the best presenter gets the results as expected.
Keywords : Decision Support System; Aras Method; Borda Method; Selection; Best Presenter

## 1. PENDAHULUAN
Sistem pendukung keputusan suatu pendekatan untuk mendukung pengambilan keputusan. Sistem pendukung keputusan menggunakan Computer Based Information System yang fleksibel, interaktif dan dapat diadaptasi, yang di kembangkan untuk mendukung solusi untuk masalah manajemen spesifik yang tidak struktur. Sistem pendukung keputusan memiliki konstribusi  untuk  memecahkan  permasalahan  dalam  bentuk  perangkingan  sebagai  hasil  akhinya  sehingga  dapat memberikan solusi agar dalam pengambilan suatu keputusan dalam memilih yang terbaik dapat dilakukan dengan efesien [1].
Universitas Budi Darma Medan adalah kampus swasta yang awalnya bernama STMIK Budidarma didirikan pada tahun 1996 di Kota Medan. Universitas Budi Darma Medan berubah nama pada tahun 2020. Saat ini Universitas Budi Darma  Medan  merupakan  salah  1  (satu)  kampus  swasta  terbaik  di  kota  medan  yang  terus  mengembangkan  minat penelitian  dari  dosen  maupun  mahasiswa/mahasiswi  yang  menempuh  pendidikan  kampus  ini  melalui  acara  seminar SENSASI yang digelar setiap tahun di kampus Universitas Budi Darma Medan secara konsisten.
Seminar  SENSASI  adalah  sebuah  acara  seminar  yang  berupa  kategori  akademis  yang  dimana  hasil  original pemikiran  para  peneliti  berupa  artikel  jurnal  atau  paper  diseminarkan  dalam  acara  seminar  akademis  pada  kampus Universitas  Budi  Darma  Medan  yang  dipublikasikan  agar  dapat  dengan  mudah  oleh  pencari  referensi  jurnal.  Acara seminar SENSASI yang dilakukan pada kampus Universitas Budi Darma Medan setiap tahunnya juga diminati dan diikuti oleh banyak pemakalah baik dari mahasiwa Universitas Budi Darma Medan maupun dari luar kampus ini dan pada acara seminar  SENSASI  yang  dilakukan  diadakan  pemilihan  pemakalah  terbaik  yang  berhak  mendapatkan  penghargaan khusus.
Permasalahan  yang  terjadi  dalam  penelitian  ini  yaitu  panitia  penyelenggara  seminar  SENSASI  pada  kampus Universitas  Budi  Darma  Medan  kesulitan  dalam  mengambil  keputusan  untuk  menentukan  pemakalah  terbaik  yang dimana  proses  penilaian  bersifat  objektif  berdasarkan  beberapa  kriteria  yang  berbeda-beda  dan  bobot  penilaian  yang berbeda sehingga menyebabkan kesalahan dalam pengambilan keputusan akhir dalam hal ini. Oleh sebab itu agar dapat menyelesaikan permasalahan yang dialami pihak panitia penyelenggara seminar nasional yang dilakukan pada kampus Universitas Budi Darma Medan maka diperlukan adanya suatu sistem pendukung keputusan.
Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Lia Ciky Lumban Gaol dkk yng dipublikasikan pada jurnal Majalah Ilmiah INTI Vol. 13 No. 1 Tahun 2018 dengan judul penelitian “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Team Leader Shift Terbaik Dengan Menggunakan Metode ARAS Sudi Kasus PT. Anugrah Busana Indah”disimpulkan bahwa metode Metode ARAS dapat digunakan untuk memecahkan masalah pada team leader shift terbaik dengan efesien [2].
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Heri  Syahputra  dkk  yang  dipublikasikan  pada  jurnal  SAINTEKS Tahun 2019 dengan judul penelitian “SPK Pemilihan Konten Youtube Layak Tonton Untuk Anak-Anak Menerapkan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS)” disimpulkan bahwa metode (ARAS) biasanya digunakan untuk melakukan seleksi konten Youtube yang layak untuk anak – anak secara optimal [3].
Penelitian sebelumnya oleh Dirja Nur Ilham dan Sri Mulyana yang dipublikasikan pada jurnal IJCCS tahun 2017 dengan  judul  penelitian  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelompok  Pemilihan  Tempat  PKL  Mahasiswa  dengan Menggunakan Metode AHP dan Borda” disimpulkan bahwa metode Borda dapat melakukan perangkingan secara efektif dan sesuai dengan yang diharapkan [4].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Didalam penyusunan penelitian ini, penulis menggabungkan data yang di perlukan untuk penelitian ini. Adapun langkah- langkah yang penulis lakukan dalam penyusunan penelitian ini yaitu :
1. Perpustakaan (Library)
Melakukan studi kepustakaan untuk mendapatkan referensi tentang sistem pendukung keputusan seleksi pemakalah terbaik dalam acara seminar nasional pada Universitas Budi Darma Medan yang dalam penelitian ini.
2. (Fild Risest) a.  Wawancara
Melakukan  wawancara  kepada  pihak  panitia  penyelenggara  seminar  komik  pada  kampus  Universitas  Budi Darma  Medan  mengenai  proses  seleksi  pemakalah  terbaik  dalam  acara  seminar  nasional  SENSASI  yang dilakukan.
b.  Observasi
Melakukan Observasi/ Pengamatan secara langsung data ke lokasi kampus Universitas Budi Darma Medan guna mengumpulkan data-data yang akan digunakan dalam penyusunan laporan penelitian ini.
3. Analisa (Analysis)
Mempelajari pokok permasalahan yang terjadi dalam proses seleksi pemakalah terbaik pada acara seminar nasional pada Universitas Budi Darma Medan dan cara yang digunakan untuk untuk menyelesaikan permasalahan tersebut.
4. Desain (Design)
Mendesain  logika  sistem  pendukung  keputusan  seleksi  pemakalah  terbaik  dalam  acara  seminar  nasional  pada Universitas  Budi  Darma  Medan,  Mendesain  tampilan  interface  sistem  pendukung  keputusan  seleksi  pemakalah terbaik dalam acara seminar nasional pada Universitas Budi Darma Medan, dan penerapan metode ARAS dan Borda pada sistem pendukung keputusan seleksi pemakalah terbaik di acara seminar nasional pada Universitas Budi Darma Medan.
5. Pengujian
Pengujian  adalah  tahap  yang  dilakukan  untuk  menemukan  kekurangan  sistem  pendukung  keputusan  seleksi pemakalah terbaik di acara seminar nasional yang telah dibangun pada penelitian ini.
6. Implementasi (Implementation)
Melakukan implementasi sistem pendukung keputusan seleksi pemakalah terbaik dalam acara seminar nasional pada Universitas Budi Darma Medan menerapkan metode ARAS dan Borda yang telah dibangun oleh penulis.
7. Dokumentasi
Dokumentasi adalah tahap yang dilakukan untuk menyusun laporan penelitian sesuai dengan topik penelitian yang telah dilakukan, yaitu seleksi pemakalah terbaik dalam acara seminar nasional pada Universitas Budi Darma Medan menerapkan metode ARAS dan Borda.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan adalah suatu sistem yang memiliki kemampuan dalam pemecahan masalah yang terstruktur maupun  tidak  terstruktur  yang  mempunyai  peran  dalam  membantu  pemecahan  masalah  dan  tidak  satupun  yang mengetahui bagaimana keputusan yang seharusnya dibuat.

## 2.2 Pemakalah Terbaik
Pemakalah memiliki arti dalam kelas nomina atau kata benda sehingga pemakalah dapat menyatakan nama dari seseorang, tempat,  atau  semua  benda dan  segala  yang di  bendakan.  Pemakalah  terbaik  adalah orang  yang  berada  dalam kategori terbaik yang mampu menyajikan atau menyampaikan makalah atau penyaji makalah [6].

## 2.3 Metode Additive Ratio Assessment (ARAS)
Additive  Ratio  Assessment  (ARAS) adalah  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk  perangkingan  kriteria,  secara  konsep metode Additive Ratio Assessment (ARAS) ini digunakan dengan metode lain yang menggunakan konsep perangkingan seperti  SAW  atau  TOPSIS,  dimana  proses  penentuan  ranking  harus  di  olah  kembali  dengan  menggunakan  metode Additive Ratio Assessment (ARAS) sehingga hasil rangkin dengan metode SAW dan metode SAW+ARAS bisa berberda hasilnya. Dalam melakukan proses perangkingan, metode Additive Ratio Assessment (ARAS) memiliki tiga tahapan yang harus dilakukan untuk menghitung metode aras, yaitu : 1.   Pembentukan Decision Making Matrix 2.   Penormalisasian Decision Making Matrix untuk semua kriteria
3.   Menentukan bobot matriks yang sudah dinormalisasi pada tahap 2 (dua).
4.   Menentukan nilai dari fungsi optimum
5.   Menentukan tingkatan peringkat

## 2.4 Metode BORDA
Metode Borda merupakan metode voting yang dapat menyelesaikan pengambilan keputusan kelompok, dimana dalam penerapannya  masing-masing  decision  maker  memberikan  peringkat  berdasarkan  alternatif  pilihan  yang  ada,  proses pemilihan dalam metode Borda, masing-masing voter diberikan alternatif pilihan. Penentuan pemenang atau alternatif terbaik  berdasarkan  poin  yang  tertinggi.  Alternatif  dengan  nilai  tertinggi  merupakan  bahan  pertimbangan  yang  akan dipilih. Implementasi metode Borda dapat dilihat pada tabel 1. berikut ini :
Tabel 1. Implementasi Metode Borda Voter/Decision Maker Alternatif Rangking Poin A B C D 1 2 1 4 3 1 3 2 3 1 4 2 2 2 3 1 2 3 4 3 1 Perhitungan Metode Borda 6 4 1 3 4 0

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pembahasan
Seminar SENSASI adalah sebuah acara seminar yang berupa kategori akademis yang dimana hasil original pemikiran para peneliti berupa artikel jurnal atau paper diseminarkan dalam acara seminar akademis pada kampus Universitas Budi Darma Medan yang dipublikasikan agar dapat dengan mudah oleh pencari referensi jurnal. Acara seminar SENSASI yang dilakukan pada kampus Universitas Budi Darma Medan setiap tahunnya juga diminati dan diikuti oleh banyak pemakalah baik dari mahasiwa Universitas Budi Darma Medan maupun dari luar kampus ini dan pada acara seminar SENSASI yang dilakukan  diadakan  pemilihan  pemakalah  terbaik  yang  berhak  mendapatkan  penghargaan  khusus.  Permasalahan  yang terjadi dalam penelitian ini yaitu panitia penyelenggara seminar SENSASI pada kampus Universitas Budi Darma Medan kesulitan  dalam  mengambil  keputusan  untuk  menentukan  pemakalah  terbaik  yang  dimana  proses  penilaian  bersifat objektif  berdasarkan  beberapa  kriteria  yang  berbeda-beda  dan  bobot  penilaian  yang  berbeda  sehingga  menyebabkan kesalahan dalam pengambilan keputusan akhir dalam hal ini.
Pada  penelitian  ini untuk  menyelesaikan permasalahan  yang dialami  oleh  pihak  panitia  penyelenggara  seminar SENSASI  yang  dilakukan  pada  kampus  Universitas  Budi  Darma  Medan  untuk  melakukan  proses  seleksi  pemakalah terbaik  dalam  acara  seminar  nasional  SENSASI  maka  penulis  membangun  sebuah  sistem  pendukung  keputusan menggunakan bahasa pemrograman visual basic net 2008 dan menerapkan metode ARAS dan Borda dalam proses seleksi pemakalah terbaik dalam acara seminar nasional SENSASI pada Universitas Budi Darma Medan. Hasil dari penelitian ini  nantinya  berupa  sistem  yang  dapat  dioperasikan  pengguna  di  personal  komputer  yang  didukung  sistem  operasi windows .

## 3.1.1 DataAlternatif
Data alternatif adalah data yang berisi tentang Nama mahasiswa, Jenis kelamin, NPM, Alamat, data ini  sangat penting dalam sistem pendukung keputusan. Berikut ini data yang akan diseleksi pada pemakalah mahasiswa Universitas Budi Darma Medan :
Tabel 2. Daftar Nama Mahasiswa yang akan dipilih No Nama Npm Jenis kelamin Alamat 1 Andi 17114523 Laki-laki Medan 2 Siti 17115672 Perempuan Medan 3 Elfrida 17119098 Perempuan Medan 4 Elita 17114562 Perempuan Medan 5 Angel 17116754 Perempuan Medan
6 Cici 17110051 Perempuan Medan 7 Indah 17116523 Perempuan Medan 8 Putra 17118009 Laki-Laki Medan 9 Dona 17115623 Perempuan Medan 10 Disa 17115642 Perempuan Medan 11 Iqbal 17115643 Laki-Laki Medan

## 3.1.2 MenentukanKriteriaBobot
Menentukan proses pemilihan  Pemakalah yang terbaik dibutuhkan sistem yang dapat membantu mengambil keputusan. Penilaian terhadap kriteria-kriteria yang ada dilakukan dengan pemodelan, penilaian ini masih  bersifat kumulatif, maka dari itu penulis bermaksud untuk menggunakan metode ARAS & BORDA dalam menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan bahan perhitungan. Kriteria yang akan dibutuhkan dalam pertimbangan dan perhitungan dan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Kriteria Kriteria Keterangan K1 Plagiarisme K2 Keunikan judul K3 Kesesuaian template K4 Bidang kajian K5 Hasil riview Tabel 4. Keterangan Kriteria KRITERIA KETERANGAN K1 Plagiarisme Lebih kecil dari 20% di terima, Lebih besar dari 20% di tolak K2 Keunikan judul Pengecekan melalui database atau google K3 Kesesuaian template Mengikutin format atau tidak penulisan atau rumus K4 Bidang kajian Pengecekan kesusuaian bidang kejian ilmu K5 Hasil riview Ditolak, perbaiki di terima
Kriteria dan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria yang telah ditentukan, selanjutnya bobot akan dijabarkan  dari  setiap  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Dari nilai  bobot  terhadap  kewajiban  dari  masing-masing  kriteria maka  bobot  awal  untuk  setiap  kriteria  (K1-K5).  Kriteria  yang  digunakan  dalam  pemilihan  Pemakalah  terbaik  adalah sebagai berikut:
Tabel 5. Nilai Bobot Kriteria No Kriteria Pemilihan Pemakalah Bobot (%) 1 Plagiarisme 10 2 Keunikan judul 15 3 Kesesuaian template 20 4 Bidang kajian 25 5 Hasil riview 30

## 3.2 Penerapan Metode  (ARAS)
Metode ARAS adalah salah satu metode yang mampu dalam mengambil sebuah keputusan ( Decision). Metode ARAS dapat menentukan efisiensi alternatif diatas. Sehingga metode ARAS sangat sesuai dalam mengambil sebuah keputusan untuk pemilihan Pemakalah terbaik. Langkah-langkah penyesuaian dengan menggunakan metode ARAS sebagai berikut:
1. Pembentukan  matriks  keputusan  dimana  jika 𝑋 0𝑗 tidak  diketahui  maka,  dapat  diasumsikan  berdasarkan  nilai maximum dari kriteria benefical nilai minimum dari kriteria no benefical.
2. Merumuskan matriks keputusan
3. Normalisasi  keputusan  matriks  untuk  semua  kriteria, dimana  jika  nilai  kriteria  adalah benefical setiap  alternatif (i=row) terhadap kriteria (j=column) dilakukan pembagian dengan nilai total dari masing-masing kriteria..
4. Menentukan bobot matriks yang sudah dinormalisasi, dimana hasil dari nilai normalisasi setiap alternatif (i=row) terhadap kriteria (j=column) dilakukan perkalian dengan nilai bobot kriteria yang telah ditentukan sebelumnya.
5. Menentukan nilai dari fungsi optimalisasi, dimana nilai kriteria (j=coloumn) dari alternatif (i=row) dijumlakan untuk mendapatkan nilai optimal dari setiap alternatif.
6. Menentukan    peringkat  tertinggi  dari  alternatif,  dimana  nilai    alternatif  akan  dibagikan  dengan 𝐴 0 sehingga menghasilkan nilai Utility yang dijadikan  peringkat nilai tertinggi yang terpilih.
Berdasarkan nilai alternatif yang dijadikan sebagai contoh perhitungan didalam pemilihan Pemakalah seperti berikut :
Tabel 6. Alternatif untuk kriteria
Alternatif Kriteria Plagiarisme Keunikan Judul  Kesesuaian Template  Bidang kajian Hasil riview Andi (X 0 ) Keunikan judul Iya Sangat Banyak Kurang Baik Iya Siti (X 1 ) Kesesuaian template  Tidak Cukup Sedikit Bagus Iya Elfrida (X 2 )  Bidang kajian Iya Sangat Sedikit Bagus Tidak Elita (X 3 ) Hasil riview Iya Sangat Banyak Kurang Bagus  Tidak angel (X 4 ) Iya Tidak Sangat Banyak Sangat Bagus Iya Cici  (X 5 ) Iya Iya Sangat Banyak Kurang Bagus  Tidak Indah (X 6 ) Iya Tidak Cukup Sedikit Sangat Bagus Iya Putra (X 7 ) Tidak Tidak Sangat Sedikit Kurang Bagus  Iya Dona(X 8 ) Tidak Iya Sangat Sedikit Bagus Tidak Disa (X 9 ) Iya Tidak Sangat Sedikit Sangat Bagus Iya Iqbal(X 10 ) Iya Iya Cukup Sedikit Bagus Tidak
Berikut ini adalah rating kecocokan dari setiap kriteria pada alternatif yang sudah ditentukan :
Tabel 7. Rating Kecocokan setiap alternatif Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 X 0 100 100 100 60 100 X 1 80 80 80 80 100 X 2 100 100 60 80 80 X 3 80 100 100 60 80 X 4 100 80 100 100 100 X 5 100 80 80 100 100 X 6 80 80 60 60 100 X 7 80 100 60 80 80 X 8 100 80 60 100 100 X 9 100 100 80 80 80 X 10 100 100 100 60 80
Untuk menyelesaikan masalah pemilihan pemakalah terbaik dengan metode ARAS akan dilakukan sesuai langkah- langkah yang telah dijelaskan.
1. Pembentukan matriks keputusan
Tabel 8. Matriks Keputusan Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 X 0 100 100 100 60 100 X 1 80 80 80 80 100 X 2 100 100 60 80 80 X 3 80 100 100 60 80 X 4 100 80 100 100 100 X 5 100 80 80 100 100 X 6 80 80 60 60 100 X 7 80 100 60 80 80 X 8 100 80 60 100 100 X 9 100 100 80 80 80 X 10 100 100 100 60 80 Criteria Type Max Max Max Min Max 2. Merumuskan Matriks Keputusan.
[
100     100    100     60     100 80        80     80       80    100 100     100     60     80    80 80      100     100     60     80 100      80    100   100    100 100     80     80     100     100 80       80        60      60        100 80        100       60     80     80 100     80       60     100    100 100     100     80     80     80
3. Normalisasi Matriks Keputusan.
C1 :
𝑅 01 = 100 1020 = 0,0981
𝑅 11 = 80
1020 = 0,0784
𝑅 21 = 100
1020 = 0,0981
𝑅 31 = 80
1020 = 0,0784
𝑅 41 = 100
1020 = 0,0981
𝑅 51 = 100 1020 = 0,0981
𝑅 61 = 80 1020 = 0,0784
𝑅 71 = 80 1020 = 0,0784
𝑅 81 = 100 1020 = 0,0981
𝑅 91 = 100 1020 = 0,0981
𝑅 101 = 100 1020 = 0,0981
Dari perhitungan diatas dapat diperoleh nilai Matriks Keputusan yang telah dinormalisasikan sebagai berikut :
𝑋 ∗ =
[
0.0981    0.1    0.125    0.016    0.1 0.0784    0.08        0.1    0.125    0.1 0.0981    0.1      0.075    0.125  0.08 0.0784     0.1      0.125    0.016   0.08 0.0981    0.08    0.125    0.01    0.1 0.0981    0.08    0.1     0.01      0.1 0.0784     0.08     0.75    0.016    0.1 0.0784     0.1     0.75   0.125    0.08 0.0981     0.08     0.75     0.01     0.1 0.0981      0.1        0.1    0.125       0.08
0.0981     0.1     0.125   0.016   0.08 ]
4. Menentukan  matriks bobot yang telah  di normalisasi  melakukan perkalian matriks yang telah dinormalisasikan terhadap kriteria bobot.
𝐷 01 = 𝑥 01 ∗ ∗   𝑤 1 = 0.0981  ∗  0.1 = 0.0098
𝐷 11 = 𝑥 11 ∗ ∗   𝑤 1 = 0.0784  ∗  0.1 = 0.0078
𝐷 21 = 𝑥 21 ∗ ∗   𝑤 1 = 0.0981  ∗  0.1 = 0.0098
𝐷 31 = 𝑥 31 ∗ ∗   𝑤 1 = 0.0784  ∗  0.1 = 0.0078
𝐷 41 = 𝑥 41 ∗ ∗   𝑤 1 = 0.0981  ∗  0.1 = 0.0098
𝐷 51 = 𝑥 51 ∗ ∗   𝑤 1 = 0.0981  ∗  0.1 = 0.0098
𝐷 61 = 𝑥 61 ∗ ∗   𝑤 1 = 0.0784  ∗  0.1 = 0.0078
𝐷 71 = 𝑥 71 ∗ ∗   𝑤 1 = 0.0784  ∗  0.1 = 0.0078
𝐷 81 = 𝑥 81 ∗ ∗   𝑤 1 = 0.0981  ∗  0.1 = 0.0098
𝐷 91 = 𝑥 91 ∗ ∗   𝑤 1 = 0.0981  ∗  0.1 = 0.0098
𝐷 101 = 𝑥 101 ∗ ∗   𝑤 1 = 0.0981  ∗  0.1 = 0.0098
Perhitungan diatas dapat diperoleh hasil nilai matriks sebagai berikut:
𝐷 =
[
0.0098    0.15    0.025    0.04     0.03
0.0078    0.12    0.02    0.3125    0.03
0.0098    0.15    0.015   0.3125   0.016 0.0078   0.15   0.025   0.04   0.016
0.0098   0.12   0.025   0.025   0.03
0.0098   0.12    0.02   0.025   0.03
0.0078   0.12   0.015   0.04   0.03
0.0078  0.15   0.015  0.3125   0.016
0.0098   0.12  0.015   0.025   0.03
0.0098   0.15   0.02   0.3125   0.016
0.0098   0.15   0.025    0.04   0.016 ]
5. Menentukan nilai dari fungsi optimalisasi dengan menjumlahkan nilai kriteria di setiap alternatif dari hasil perkalian matriks dengan bobot yang dapat diproleh sebelumnya.
𝑆 0 = 0,0098 + 0,15 + 0,025 + 0,04 + 0,03 = 0,2548
𝑆 1 = 0,0078 + 0,12 + 0, 02 + 0,3125 + 0,03 = 0,4903
𝑆 2 = 0,0098 + 0,15 + 0,015 + 0,3125 + 0,016 = 0,5033
𝑆 3 = 0,0078 + 0,15 + 0,025 + 0,04 + 0,016 = 0,2388
𝑆 4 = 0,0098 + 0,12 + 0,025 + 0,025 + 0,03 = 0,20 98
𝑆 5 = 0,0098 + 0,12 + 0,02 + 0,025 + 0,03 = 0,2048
𝑆 6 = 0,0078 + 0,12 + 0,015 + 0,04 + 0,03 = 0,2128
𝑆 7 = 0,0078 + 0,15 + 0,015 + 0,3125 + 0,016 = 0,5013
𝑆 8 = 0,0098 + 0,12 + 0,015 + 0,025 + 0,03 = 0,1998
𝑆 9 = 0,0098 +  0,15 + 0,02 + 0,3125 + 0,016 = 0,6883
𝑆 10 = 0,0098 + 0,15 + 0,025 + 0,04 + 0,016 = 0,2408
6. Menentukan  peringkat tertinggi di setiap alternatif dengan cara membagikan nilai alternatif terhadap alternatif  0 (𝐴 0 ) .
𝐾 0 = 0,2548 3,7448 = 0.0989
𝐾 1 = 0,4903
3,7448 = 0,0881
𝐾 2 = 0,5033 3,7448 = 0.0881
𝐾 3 = 0,2388 3,7448 = 0.07974
𝐾 4 = 0,2098 3,7448 = 0.0908
𝐾 5 = 0,2048 3,7448 = 0.0858
𝐾 6 = 0,2128 3,7448 = 0.0841
𝐾 7 = 0,5013 3,7448 = 0.0879
𝐾 8 = 0,1998 3,7448 = 0.0974 𝐾 9 = 0,6883 3,7448 = 0.0921
𝐾 10 = 0,2408

## 3,7448 = 0.0893
Perhitungan diatas dapat diperoleh hasil tabel  peringkat di setiap alternatif sebagai berikut:
Tabel 9. Nilai Masing-masing Alternatif
Alternatif Keterangan K1 K2 K3 K4 K5 S K A 0 Andi 0,0098 0,15 0,025 0,04 0,03 0,2548 0,0681 A 1 Siti 0,0078 0,12 0,02 0,3125 0,03 0,4903 0,1309 A 2 Elfrida 0,0098 0,15 0,015 0,3125 0,016 0,5033 0,1344 A 3 Elita 0,0078 0,15 0,025 0,04 0,016 0,2388 0,0638 A 4 angel 0,0098 0,12 0,025 0,025 0,03 0,2098 0,0560 A 5 Cici 0,0098 0,12 0,02 0,025 0,03 0,2048 0,0547 A 6 Indah 0,0078 0,12 0,015 0,04 0,03 0,2128 0,0568 A 7 Putra 0,0078 0,15 0,015 0,3125 0,016 0,5013 0,1339 A 8 Dona 0,0098 0,12 0,015 0,025 0,03 0,1998 0,0534 A 9 Disa 0,0098 0,15 0,02 0,3125 0,016 0,6883 0,1834 A 10 Iqbal 0,0098 0,15 0,025 0,04 0,016 0,2408 0,0643
Maka  dari  hasil  perhitungan  tingkatan  peringkat  tertinggi  darialternatif.  Nilai  masing-masing  alternatif  dibagi dengan 𝐴 0 sehingga menghasilkan nilai Utility yang akan dijadikan  peringkat  nilai tertinggi yang terpilih.

## 3.3 Perangkingan Metode Borda
Perangkingan borda adalah tahap yang dilakukan untuk mendapatkan hasil keputusan akhir dalam pemilihan pemakalah terbaik dalam acara seminar nasional SENSASI pada Universitas Budi Darma Medan. Berikut hasil perangkingan menggunakan metode Borda.
Tabel 10. Perangkingan Metode Borda Alternatif Keterangan Nilai (Ki) Rangking A 9 Disa 0,1834 1 A 2 Elfrida 0,1344 2 A 7 Putra 0,1339 3 A 1 Siti 0,1309 4 A 0 Andi 0,0681 5 A 10 Iqbal 0,0643 6 A 3 Elita 0,0638 7 A 6 Indah 0,0568 8 A 4 Angel 0,0560 9 A 5 Cici 0,0547 10 A 8 Dona 0,0534 11
Berdasarkan proses perangkingan  yang telah dilakukan pada pembahsan  diatas maka dapat disimpulkan bahwa alternatif yang terpilih menjadi pemakalah terbaik dalam acara seminar nasional SENSASI pada Universitas Budi Darma Medan adalah alternatif 1 (A1) atas nama Disa.

## 4. KESIMPULAN
Adapun hasil penelitian ini seleksi pemakalah terbaik dalam acara seminar nasional pada Universitas Budi Darma Medan dengan sistem pendukung keputusan menerapkan metode Aras dan Borda dimana hasil perhitungan tingkatan peringkat tertinggi  dari  alternatif  menerapkan  metode  Aras  pada  nilai  masing-masing  alternatif  dibagi  dengan 𝐴 0 sehingga menghasilkan nilai Utility yang akan dijadikan  peringkat  nilai tertinggi yang terpilih dan hasil perangkingan yang telah dilakukan dengan metode Borda dapat disimpulkan bahwa alternatif yang terpilih menjadi pemakalah terbaik dalam acara seminar nasional SENSASI pada Universitas Budi Darma Medan adalah alternatif 1 (A1) atas nama Disa.

## REFERENCES
[1]   P. Rizka, M. Mesran, A. Soeb, F. S. Chandra dan T. S. Lince, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Aternatif Pengelolaan Limbah kelapa Sawit Pada PT.Austindo Nusantara Jaya Agri Siais Kabupaten Tapanuli Selatan Sumatera Utara Menggunakan Metode Analityc Network Process (ANP),” Bulletin of Computer Science Research, vol. 1, no. 2, pp. 57-62, 2021.
[2]   A. Soeb, A. P. Agus, S. Mulia dan M. S. Amir, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Mangga Terunggul Menerapkan Metode SAW dan WASPAS,” dalam Seminar Nasional Sains dan Teknologi Informasi (SENSASI), Medan, 2018.
[3]   R. N. Sri, M. Mesran, A. Soeb dan S. Maringan, “Sistem Pendukung Keputusan Prioritas Lokasi Perbaikan Jalan Dengan Metode Preference Selection Index (PSI)(Studi Kasus: Dinas Bina Marga),” Pelita Informatika: Informasi dan Informatika, vol. 10, no. 1, pp. 38-45, 2021.
[4] I. Fahmi, Manajemen Pengambilan Keputusan Teori dan Aplikasi. Bandung: PT. Alfabeta, 2016.
[5] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Andi, 2007.
[6] S. W. Siregar, “KOMIK Menerapkan PROMETHEE II,” pp. 400–415, 2019.
[7] N. A. H. Lia Ciky Lumban Gaol, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TEAM LEADER SHIFT TERBAIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE ARAS STUDI KASUS PT. ANUGRAH BUSANA INDAH Lia,” Inf. dan Teknol. Ilm., vol. 13, no. 1, pp. 16–21, 2018.
[8] D.  N.  Ilham  and  S.  Mulyana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelompok  Pemilihan  Tempat  PKL  mahasiswa  dengan Menggunakan  Metode  AHP  dan  Borda,”  IJCCS  (Indonesian  J.  Comput.  Cybern.  Syst.,  vol.  11,  no.  1,  p.  55,  2017,  doi: 10.22146/ijccs.16595.
[9] H. W. P. Prabowo, Menggunakan UML. Bandung: Informatika, 2011.
[10]  R. A.S-M.Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak (Terstruktur dan Berorientasi Objek). Bandung: Informatika, 2014.
[11]  A. Kadir, Dasar Perancangan dan Implementasi. Yogyakarta: Andi, 2008.
[12]  W. Komputer, Membuat Aplikasi Client Server dengan Visual Basic 2008. Yogyakarta: Andi, 2010.