## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Teknisi Broadcasting Pada TVRI Medan Menerapkan Metode MABAC
Dede Winta Sipahutar, Mesran *
Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: dedewinta17@gmail.com, mesran.skom.mkom@gmail.com Submitted 12-02-2021 ; Accepted 10-04-2021 ; Published 25-04-2021

## Abstrak
Teknisi broadcasting merupakan orang yang bertugas mempersiapkan, menjalankan, dan menjaga peralatan elektronik yang digunakan untuk menyiarkan acara televisi, mengontrol peralatan audio untuk mengatur tingkat volume dan kualitas suara selama siaran radio dan televisi, menjalankan pemancar untuk menyiarkan acara televisi. Untuk mendapatkan teknisi broadcasting yang handal tidak lepas dari rekrutmen teknisi tersebut pada stasiun televisi. Sistem rekrutmen teknisi broadcasting yang dilakukan pada Televisi Republik Indonesia (TVRI) Medan yaitu melalui tahap seleksi berdasarkan kriteria yang dibutuhkan menggunakan proses wawancara dan ketersediaan berkas peserta seleksi. Kelemahan yang sering dialami dengan pengguna sistem rekrutmen tersebut yaitu pimpinan sulit untuk memberikan hasil keputusan  akhir  terkait  peserta  seleksi  yang  layak  diterima  dalam  waktu  yang  efesien.    Untuk  membantu  pimpinan  Televisi  Republik Indonesia  (TVRI)  Medan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  dalam  pemilihan  teknisi  broadcasting,  maka  diperlukan  suatu  aplikasi berbasis komputer berupa sistem pendukung keputusan yang dapat memberikan output pedukung terhadap pengambilan keputusan yang dilakukan.    Sistem pendukung keputusan  (decision  support  system)  adalah  suatu  sistem yang  memiliki kemampuan  dalam  pemecahan masalah dengan kondisi masalah yang terstruktur maupun tidak terstruktur yang mempunyai peran dalam membantu pemecahan masalah dan tidak satupun yang mengetahui bagaimana keputusan yang seharusnya dibuat. Sistem pendukung keputusan dapat digunakan dalam membantu  pengambilan  keputusan  suatu  penilaian  seleksi.  Sistem  pendukung  keputusan  memiliki  tujuan  memberikan  prediksi, menyediakan informasi serta mengarahkan pengguna informasi agar mampu melakukan pengambilan keputusan dengan lebih efektif dan efesien.
Kata Kunci: Broadcasting; Stasiun Televisi; Teknisi; Rekrutmen; SPK; MABAC

## Abstract
A broadcasting technician is a person in charge of preparing, running, and maintaining electronic equipment used to broadcast television shows,  controlling  audio  equipment  to  adjust  the  volume  level  and  sound  quality  during  radio  and  television  broadcasts,  running  the transmitter  to  broadcast  television  shows.  To  get  a  reliable  broadcasting  technician  cannot  be  separated  from  the  recruitment  of  these technicians to television stations. The broadcasting technician recruitment system carried out at Televisi Republik Indonesia (TVRI) Medan is through a selection stage based on the required criteria using the interview process and the availability of the selection participant files. The weakness that is often experienced by users of the recruitment system is that it is difficult for the leadership to give the final decision regarding the selection participants who deserve to be accepted in an efficient time. To assist the leadership of Televisi Republik Indonesia (TVRI) Medan in the decision-making process in selecting a broadcasting technician, a computer-based application is needed in the form of a decision support system that can provide supporting output for the decision-making. A decision support system is a system that has the ability to solve problems with structured and unstructured problem conditions that have a role in helping problem solving and no one knows how decisions should be made. Decision support systems can be used in assisting the decision making of a selection assessment. Decision support systems aim to provide predictions, provide information and direct information users to be able to make decisions more effectively and efficiently.
Keywords: Broadcasting; Television Station; Technician; Recruitment; DSS; MABAC

## 1. PENDAHULUAN
Teknisi broadcasting merupakan orang yang bertugas mempersiapkan, menjalankan, dan menjaga peralatan elektronik yang digunakan untuk menyiarkan acara televisi, mengontrol peralatan audio untuk mengatur tingkat volume dan kualitas suara selama  siaran  radio  dan  televisi,  menjalankan  pemancar  untuk  menyiarkan  acara  televisi.  Untuk  mendapatkan  teknisi broadcasting yang  handal  tidak  lepas  dari  rekrutmen  teknisi  tersebut  pada  stasiun  televisi.  Rekrutmen  merupakan  suatu aktivitas yang dilakukan untuk memilih sejumlah orang dari dalam maupun dari luar perusahaan sebagai calon tenaga kerja dengan karakteristik tertentu untuk mengisi jabatan tertentu yang tersedia di perusahaan.  Untuk membantu pimpinan Televisi Republik  Indonesia  (TVRI)  Medan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  dalam  pemilihan  teknisi broadcasting ,  maka diperlukan suatu aplikasi berbasis komputer berupa sistem pendukung keputusan yang dapat memberikan output pedukung terhadap pengambilan keputusan yang dilakukan.
Sistem  pendukung  keputusan  ( decision  support  system) adalah  suatu  sistem  yang  memiliki  kemampuan  dalam pemecahan  masalah  dengan  kondisi  masalah  yang  terstruktur  maupun  tidak  terstruktur  yang  mempunyai  peran  dalam membantu pemecahan masalah dan tidak satupun yang mengetahui bagaimana keputusan yang seharusnya dibuat. Sistem pendukung keputusan ( decision support system) dapat digunakan dalam membantu pengambilan keputusan suatu penilaian seleksi[1].  Sistem  pendukung  keputusan  ( decision  support  system) memiliki  tujuan  memberikan  prediksi,  menyediakan informasi serta mengarahkan pengguna informasi agar mampu melakukan pengambilan keputusan dengan lebih efektif dan efesien. Metode sistem pendukung keputusan ( decision support system) terdiri dari beberapa metode, salah satunya adalah metode Multi Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC). Pada penelitian yang dilakukan sebelumnya oleh Rivalri Kristianto Hondro pada tahun 2018 dengan judul penelitian Pemilihan Penerima Bantuan Rastra Menggunakan Metode MultiAttributive  Border  Approximation  Area  Comparison ,  dapat  menghasilkan  keputusan  dalam  menentukan
penerima  bantuan  rastra  cukup  membantu  pihak  kelurahan  desa  Hilisaootaniha[2].  Pada  penelitian  yang  dilakukan sebelumnya oleh DarkoI. Božanić pada tahun 2015 dengan judul penelitian Application the MABAC Method in Support of Decision-Making  on  the  Use  of  Force  in  a  Defensive  Operation ,  dapat  menghasilkan  keputusan  dalam  menentukan penggunaan  pasukan  dalam  operasi  defensif  Angkatan  Darat  dan  perumusan  strategi  keputusan[3].  Pada  penelitian  yang dilakukan sebelumnya oleh DarkoI. Božanić pada tahun 2016 dengan judul penelitian Use Of The Fuzzy Ahp - Mabac Hybrid Model  In  Ranking  Potential  Locations  For  Preparing  Laying-Up  Positions ,  dapat  menghasilkan  keputusan  dalam memberikan solusi yang stabil untuk masalah pilihan posisi pemasangan[4].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System)adalah suatu sistem yang memiliki kemampuan dalam pemecahan masalah  /  komunikasi  untuk  kondisi  masalah  yang  terstruktur  maupun  tidak  terstruktur  yang  mempunyai  peran  dalam membantu pemecahan masalah dan tidak satupun yang mengetahui bagaimana keputusan yang seharusnya  dibuat. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) memiliki tujuan memberikan prediksi, menyediakan informasi serta mengarahkan pengguna informasi  agar  mampu  melakukan  pengambilan  keputusan  dengan  lebih  efektif  dan  efesien.  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) menggunakan CBIS (Computer Based Information System) yang fleksibel, interaktif, dan dapat diadaptasi, yang  dikembangkan  untuk  mendukung  solusi  atas  masalah  manajemen  spesifik  yang  tidak  terstruktur.AplikasiDSS menggunakan  data,  memberikan  antarmuka  pengguna  yang  mudah  dan  dapat  menggabungkan  pemikiran  pengambil keputusan [5].

## 2.2 Teknisi Broadcasting
Teknisi  adalah  seseorang  yang  menguasai  bidang  teknologi  tertentu  yang  lebih  banyak memahami  teori  bidang  terhadap tersebut, seperti insinyur. Umumnya mereka lebih menguasai teknik dibandingkan layperson rata-rata, atau lebih profesional dalam bidang tersebut. Pemahaman tingkat menengah atas teori dan teknik tingkat tinggi umumnya dikuasai oleh teknisi untuk menjadi ahli dalam hal peralatan tertentu. Ini bisa menjadi bagian proses (manufaktur) yang lebih besar. Teknisi bila dikelompokkan sebagai pekerja terlatih maupun pekerja setengah terlatih. Teknisi bisa ditemukan di sejumlah bidang, dan biasanya memiliki gelar pekerjaan dengan predikat teknisi menyusul kategori kerja yang lebih [6].

## 2.3 Daging Ayam

## Broadcasting
Penyiaran  yang  biasa  disebut  dengan  kata  broadacasting  merupakan  kegiatan  pemancarluasan  siaran  melalui  sarana pemancaran  dan  atau  sarana  transmisi  di  darat,  di  laut,  dan  di  antariksa  dengan  menggunakan  spectrum  frekwensi  radio (sinyal radio) yang berbentuk gelombang elektromagnetikyang merambat melalui udara, kabel dan atau media lainnya untuk dapat  diterima  secara  serentak  dan  bersamaan  oleh  masyarakat  dengan  perangakat  penerima  siaran.  Broadcasting  adalah proses  pengiriman  informasi atau  pemancarluasan  siaran  ke  berbagai  lokasi  melalui  proses  pemancaran  elektromagnetik, untuk  dapat  diterima  secara  serentak  oleh  masyarakat  (khalayak)  dengan  meggunakan  perangkat  penerima  siaran  seperti radio, televisi, komunikasi data pada jaringan dan media lainnya [7].

## 2.4 Metode MABAC
Metode multi-attributive  border  approximation  area  comparison  (MABAC) dikembangkan  oleh  Pamucar  dan  Cirovic. Asumsi  dasar  dari  metode MABAC tercermin  dalam  definisi  jarak  fungsi  kriteria  dari  setiap  alternatif  yang  diamati  dari daerah  perkiraan  perbatasan.  Di  bagian  berikut  disajikan  prosedur  menerapkan  metode multi-attributive  border approximation area comparison (MABAC) , yaitu, formulasi matematis, yang terdiri dari 6 langkah berikut ini : 1. Membentuk matriks keputusan awal (X) (Form inginitial decision matrix (X))
Pada langkah pertama dilakukan evaluasi alternatif “m” dengan “n” kriteria.      Alternatif disajikan dengan vector Ai =(xi1,xi2,xi3,...,xin) , dimana Xij adalah niladari “i” alternatif dengan criteria “j” (i=1,2,3,...,m; j=1,2,3,...,n). C1   C2  …  C n
𝑋 = 𝐴1 𝐴2 ⋯
𝐴3 [ 𝑥11 𝑥12 ⋯ 𝑥1𝑚 𝑥21 𝑥22 ⋯ 𝑥2𝑛 ⋯    ⋯    ⋯    ⋯ 𝑥1𝑚 𝑥2𝑚 ⋯ 𝑥𝑚𝑛 ]
(1)
Keterangan : m adalah nomor alternatif dan n adalah jumlah total kriteria 2. Normalisasi elemen matriks awal (X) (Normalization ofinitial matrix (X ) elements ) C1   C2  …  C n
w1*t11+w1 w2*t11+w2 ... wn*t1n+wn w1*t21+w1 w2*t22+w2 wn*t2n+wn ... ... ... ... w1*tm1+w1 w2*tm2+w2 ... wn*tmn+wn
𝑋  = 𝐴1 𝐴2 ⋯ 𝐴4 [ 𝑡11 𝑋12 ⋯ 𝑡1𝑚 𝑡21 𝑋22 ⋯ 𝑡2𝑛 ⋯    ⋯    ⋯    ⋯ 𝑡1𝑚 𝑋2𝑚 ⋯ 𝑡𝑚𝑛 ] (2 )
Elemen matriks ternormalisasi (N) diperoleh dengan menerapkan rumus : a. Jenis kriteria Benefit (Forbenefit-typecriteria)
𝑡 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗− 𝑥𝑖 − 𝑥𝑖 +− 𝑥 𝑖 − (3)
b. Jenis kriteria Biaya/ Cost ( For cost-type criteria ) 𝑡 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗− 𝑥𝑖 + 𝑥𝑖 −− 𝑥 𝑖 + (4)
Dimana Xij, Xᵢ⁺ dan Xᵢ⁻ menyajikan elemen-elemen matriks keputusan awal (X), dimana, Xᵢ⁺ dan Xᵢ⁻ didefenisikan sebagai berikut: Xᵢ⁺ = max (X₁, X₂, X₃, ..., Xₘ) mewakili nilai maksimum dari kriteria yang diamati oleh alternatif. Xᵢ⁻ = min (X₁, X₂, X₃, ..., Xₘ)  mewakili nilai minimum dari kriteria yang  diamati oleh alternatif.
3. Perhitungan elemen matriks tertimbang (V)
𝑋  =
[ 𝑣11 𝑣12 ⋯ 𝑣1𝑚 𝑣21 𝑣22 ⋯ 𝑣2𝑛 ⋯    ⋯    ⋯    ⋯
𝑣𝑚1 𝑋𝑚2 ⋯ 𝑣𝑚𝑛 ] (5)
Elemen matriks tertimbang dihitung berdasarkan rumus vij = (wi * tij)+ wi. wi = menyajikan elemen matriks yang dinormalisasi (N), tij = menyajikan koefisien bobot kriteria . Dengan  menerapkan rumus vij = (wi * tij)+ wi. diperoleh matriks tertimbang  yang ditulis sebagai berikut:
V= (6)
dimana “n” menyajikan jumlah total kriteria, “m” menyajikan jumlah total alternatif 4. Penentuan  matriks    area    perkiraan  perbatasan  (G) (Determination  of  border  approxi  matearea  matrix  (G)). Area perkiraan batas untuk setiap criteria ditentukan sesuai dengan rumus:
𝐺 = ∏ Vᵢј 𝑚 𝑗=1 (7)
Dimana Vij menampilkan elemen matriks berbobot (V), “m” menyajikan jumlah total alternatif. Setelah menghitung nilai-nilai gi berdasarkan kriteria, itu membentuk matriks daerah perkiraan perbatasan G dalam bentuk nx1 ( “n” menyajikan jumlah total criteria yang  dilakukan pemilihan alternatif yang  ditawarkan)
C1   C2  …  C n
l G= [𝑔1   𝑔2  ⋯  𝑔𝑛]
(8)
5. Perhitungan  elemen  matriks  jarak alternative  dari daerah  perkiraan  perbatasan (Q)  (Calculation  of  matrix  elements  of alternative distance from theborder approximate area (Q) )
𝑄  =
[
𝑞11 𝑞12 ⋯ 𝑞1𝑚 𝑞21 𝑞22 ⋯ 𝑞2𝑛 ⋯    ⋯    ⋯    ⋯ 𝑞𝑚1 𝑞𝑚2 ⋯ 𝑞𝑚𝑛 ] (9)
Jarak alternatif dari daerah perbatasan perkiraan (qij) ditentukan sebagai perbedaan elemen matriks tertimbang (V) dan nilai daerah perkiraan perbatasan (G) yaitu Q = V – G. 6. Perangkingan alternatif ( Ranking Alternatif )
Perhitungan nilai-nilai  fungsi  kriteria  dengan  alternatif  (14)  diperoleh  sebagai  jumlah  dari  jarak  alternatif  dari  daerah perkiraan perbatasan (qi).Menjumlahkan elemen matriks Q dengan garis diperoleh nilai akhir dari fungsi kriteria alternatif .
1 𝑚 ⁄
(10)
dimana “n” menyajikan jumlah kriteria, “m” menyajikan sejumlah alternatif yang ada [1].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Teknisi broadcasting merupakan orang yang bertugas mempersiapkan, menjalankan, dan menjaga peralatan elektronik yang digunakan untuk menyiarkan acara televisi, mengontrol peralatan audio untuk mengatur tingkat volume dan kualitas suara selama  siaran  radio  dan  televisi,  menjalankan  pemancar  untuk  menyiarkan  acara  televisi.  Sistem  rekrutmen  teknisi broadcasting yang  dilakukan  pada  Televisi  Republik  Indonesia  (TVRI)  Medan  yaitu  melalui  tahap  seleksi  berdasarkan kriteria yang dibutuhkan menggunakan proses wawancara dan ketersediaan berkas peserta seleksi. Kelemahan yang sering dialami dengan pengguna sistem rekrutmen tersebut yaitu pimpinan sulit untuk memberikan hasil keputusan akhir terkait peserta seleksi yang layak diterima dalam waktu yang efesien disebabkan jumlah peserta seleksi yang banyak dan masing- masing perserta seleksi memiliki nilai yang tidak jauh berbeda.  Menyelesaikan masalah dalam melakukan penerimaan teknisi broadcasting yang dihadapi oleh pihak Televisi Republik Indonesia (TVRI) Medan pada penelitian ini penulis  melakukan perancangan  suatu  aplikasi  berbasis  komputer  yaitu  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  teknisi broadcasting pada TVRI  Medan  menggunakan  bahasa  pemrogrman Microsoft  Visual  Basic.Net  2008 dengan  menerapkan  metode Multi Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC). Aplikasi sistem pendukung keputusan penerimaan teknisi broadcasting pada TVRI Medan yang dirancang pada penelitian ini dapat memberikan hasil yang lebih baik dan bersifat objektif terhadap penerimaan teknisi broadcasting yang dilakukan pada TVRI Medan berdasarkan perangkinan nilai dari kritera dari masing-masing calon  teknisi broadcasting . Dalam implementasinya, aplikasi sistem pendukung keputusan ini dapat diopersikan pada personal komputer yang didukung sistem operasi windows 7 .

## 3.1 Penerapan Metode MABAC
Data alternatif yaitu data calon yang akan dipilih untuk menjadi teknisi broadcasting pada TVRI Medan. Data alternatif yang akan dipilih menjadi teknisi broadcasting pada TVRI Medan pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 1. Data Alternatif
NO NAMA JENIS KELAMIN KODE 1 Siska Perempuan A1 2 Nurhayati Perempuan A2 3 Rianto Laki-laki A3 4 Mangasi Laki-laki A4 5 Risky Perempuan A5 6 Fajar Laki-laki A6 7 Roy Purba Laki-laki A7 8 Naldi Laki-laki A8 9 Sopian Laki-laki A9 10 Raden Laki-laki A10 11 Suranti Perempuan A11 12 Anisa Perempuan A12 13 Bobi Manalu Laki-laki A13 14 Andika Laki-laki A14 15 Jean Sitorus Laki-laki A15
1. Data Kriteria
Data kriteria yaitu data yang digunakan sebagai bahan pertimbangan untuk penerimaan teknisi broadcasting pada TVRI Medan dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Nilai C1 Pendidikan 18% 0.18 C2 Umur 19% 0.19 C3 Keahlian 23% 0.23 C4 Penampilan 17% 0.17 C5 Pengalaman Kerja 23% 0.23 Tabel 3. Pembobotan Data Kriteria Pendidikan Nilai Angka Range 5 S3
4 S2 3 S1 2 D3 1 SMK/SMA Tabel 4. Pembobotan Data Kriteria Umur Nilai Angka Range 5 21 - 25 Tahun 4 26 - 30 Tahun 3 31 – 35 Tahun 2 36 – 40 Tahun 1 41 – 45 Tahun Tabel 5. Pembobotan Data Kriteria Keahlian Nilai Angka Range 5 90-100 4 80-89 3 70-79 2 60-69 1 0-59 Tabel 6. Pembobotan Data Kriteria Penampilan Nilai Huruf Nilai Angka Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup 3 Buruk 2 Sangat Buruk 1 Tabel 7. Pembobotan Data Pengalaman Kerja Nilai Angka Range 5 10-11 Tahun 4 8 - 9 Tahun 3 5-7 Tahun 2 3 - 4 Tahun 1 1 - 2 Tahun Tabel 8. Rating Kecocokan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 S1 24 Tahun 70 Cukup 1 tahun A2 S1 29 Tahun 80 Cukup 3 Tahun A3 S1 26 Tahun 85 Baik 2 Tahun A4 S1 24 Tahun 70 Cukup 1 Tahun A5 S1 28 Tahun 80 Cukup 3 Tahun A6 S1 28 Tahun 75 Cukup 3 Tahun A7 D3 24 Tahun 76 Baik 2 Tahun A8 D3 24 Tahun 78 Cukup 3 Tahun A9 S1 28 Tahun 82 Cukup 2 Tahun A10 S1 27 Tahun 87 Baik 3 Tahun A11 S1 26 Tahun 74 Baik 2 Tahun A12 S1 24 Tahun 75 Cukup 1 Tahun A13 D3 25 Tahun 81 Baik 2 Tahun A14 D3 24 Tahun 92 Baik 2 Tahun A15 S1 26 Tahun 81 Cukup 3 Tahun
2. Perhitungan Metode MABAC
Perhitungan metode MABAC adalah proses yang dilakukan untuk pengambilan keputusan berdasarkan perhitungan dari nilai-nilai fuzzy yang telah ditentukan merujuk kepada nilai setiap kandidat atau alternatif terhadap nilai kriteria-kriteria yang telah ditentukan. Berikut adalah langkah-langkah dalam perhitungan menggunakan metode MABAC : a. Membentuk Matriks Keputusan Awal
Pada tahap ini dilakukan pembentukan matriks keputusan awal berdasarkan nilai angka yang diperoleh dari masing- masing elemen pada tabel rating kecocokan menggunakan persamaan (1)
Tabel 9. Matriks Keputusan Awal
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 3 5 3 3 1 A2 3 4 4 3 2 A3 3 4 4 4 1 A4 3 5 3 3 1 A5 3 4 4 3 2 A6 3 4 3 3 2 A7 2 5 3 4 1 A8 2 5 3 3 2 A9 3 4 4 3 1 A10 3 4 4 4 2 A11 3 4 3 4 1 A12 3 5 3 3 1 A13 2 5 4 4 1 A14 2 5 5 4 1 A15 3 4 4 3 2
b. Normalisasi Elemen Matriks Keputusan Awal
Pada  tahap  ini  dilakukan  perhitungan  normalisasi  elemen  matriks  keputusan  awal  berdasarkan  nilai  angka  yang diperoleh dari masing-masing elemen pada tabel matriks keputusan awal menggunakan persamaan (3.2). A1
T A1,C1= (3−2) (3−2) = 1 1 = 1
T A1,C2= (5−4) (5−4) = 1 1 = 1
T A1,C3= (3−3) (5−3) = 0 2 = 0
T A1,C4= (3−3) (4−3) = 0 1 = 0
T A1,C5= (1−1) (2−1) = 0 1 = 0
Tabel 10. Normalisasi Elemen Matriks Keputusan Awal Alternatif C1 (Max/Benefit) C2 (Max/Benefit) C3 (Max/Benefit) C4 (Max/Benefit) C5 (Max/Benefit) A1 1 1 0 0 0 A2 1 0 0.5 0 1 A3 1 0 0.5 1 0 A4 1 1 0 0 0 A5 1 0 0.5 0 1 A6 1 0 0 0 1 A7 0 1 0 1 0 A8 0 1 0 0 1 A9 1 0 0.5 0 0 A10 1 0 0.5 1 1 A11 1 0 0 1 0 A12 1 1 0 0 0 A13 0 1 0.5 1 0 A14 0 1 1 1 0 A15 1 0 0.5 0 1
c. Menentukan Matriks Bobot Keputusan
Pada tahap ini dilakukan perhitungan untuk menentukan matriks bobot keputusan awal berdasarkan nilai angka yang diperoleh  dari  masing-masing  elemen  pada  tabel  normalisasi  elemen  matriks  keputusan  awal  menggunakan persamaan (5).
A1 t 1,1 = (0.18 * 1) + 0.18 = 0.36 t 1,2 = (0.19 * 1) + 0.19 = 0.38 t 1,3 = (0.23 * 0) + 0.23 = 0.23 t 1,4 = (0.17 * 0) + 0.17 = 0.17 t 1,5 = (0.23 * 0) + 0.23 = 0.23
Tabel 11. Matriks Bobot Keputusan Alternatif C1 (Max/Benefit) C2 (Max/Benefit) C3 (Max/Benefit) C4 (Max/Benefit) C5 (Max/Benefit) A1 0.36 0.38 0.23 0.17 0.23 A2 0.36 0.19 0.345 0.17 0.46 A3 0.36 0.19 0.345 0.34 0.23 A4 0.36 0.38 0.23 0.17 0.23 A5 0.36 0.19 0.345 0.17 0.46 A6 0.36 0.19 0.23 0.17 0.46 A7 0.18 0.38 0.23 0.34 0.23 A8 0.18 0.38 0.23 0.17 0.46 A9 0.36 0.19 0.345 0.17 0.23 A10 0.36 0.19 0.345 0.34 0.46 A11 0.36 0.19 0.23 0.34 0.23 A12 0.36 0.38 0.23 0.17 0.23 A13 0.18 0.38 0.345 0.34 0.23 A14 0.18 0.38 0.46 0.34 0.23 A15 0.36 0.19 0.345 0.17 0.46
d. Menentukan Nilai Matriks Batas
Pada tahap ini dilakukan perhitungan untuk menentukan nilai matriks batas berdasarkan nilai angka yang  diperoleh dari masing-masing elemen pada tabel matriks bobot keputusan menggunakan persamaan (6).
A1=(0.36*0.36*0.36*0.36*0.36*0.36*0.18*0.18*0.36*0.36*0.36*0.36*0.18*0.18*0.36) 1/15 = 0.2992 A2=(0.38*0.19*0.19*0.38*0.19*0.19*0.38*0.38*0.19*0.19*0.19*0.38*0.38*0.38*0.19) 1/15 = 0.2625 A3=(0.23*0.345*0.345*0.23*0.345*0.23*0.23*0.23*0.345*0.345*0.23*0.23*0.345*0.46*0.345) 1/15 = 0.2910 A4=(0.17*0.17*0.34*0.17*0.17*0.17*0.34*0.17*0.17*0.34*0.34*0.17*0.34*0.34*0.17) 1/15 = 0.2243 A5=(0.23*0.46*0.23*0.23*0.46*0.46*0.23*0.46*0.23*0.46*0.23*0.23*0.23*0.23*0.46) 1/15 = 0.3034
Tabel 12. Nilai Matriks Batas C1 (Max/Benefit) C2 (Max/Benefit) C3 (Max/Benefit) C4 (Max/Benefit) C5 (Max/Benefit) Gi 0.2992 0.2625 0.2910 0.2243 0.3034
e. Elemen matriks jarak alternatif dari daerah perkiraan perbatasan (Q)
Pada tahap ini dilakukan perhitungan elemen matriks jarak dari daerah perkiraan perbatasan berdasarkan nilai angka yang diperoleh dari masing-masing elemen pada tabel nilai matriks batas menggunakan persamaan (7). A1 Q1,1 = 0.36 * 0.2992 = 0.107712 Q1,2 = 0.38 * 0.2625 = 0.09975 Q1,3 = 0.23 * 0.2910 = 0.06693 Q1,4 = 0.17 * 0.2243 = 0.038131 Q1,5 = 0.23 * 0.3034 = 0.069782
Tabel 13. Elemen Matriks Jarak Alternatif Dari Daerah Perkiraan Perbatasan (Q)
Alternatif C1 (Max/Benefit) C2 (Max/Benefit) C3 (Max/Benefit) C4 (Max/Benefit) C5 (Max/Benefit) A1 0.107712 0.09975 0.06693 0.038131 0.069782 A2 0.107712 0.049875 0.100395 0.038131 0.139564 A3 0.107712 0.049875 0.100395 0.076262 0.069782 A4 0.107712 0.09975 0.06693 0.038131 0.069782 A5 0.107712 0.049875 0.100395 0.038131 0.139564 A6 0.107712 0.049875 0,06693 0.038131 0.139564 A7 0.053856 0.09975 0.06693 0.076262 0.069782 A8 0.053856 0.09975 0.06693 0.038131 0.139564 A9 0.107712 0.049875 0.100395 0.038131 0.069782 A10 0.107712 0.049875 0.100395 0.076262 0.139564 A11 0.107712 0.049875 0.06693 0.076262 0.069782 A12 0.107712 0.09975 0.06693 0.038131 0.069782 A13 0.053856 0.09975 0.100395 0.076262 0.069782 A14 0.053856 0.09975 0,13386 0.076262 0.069782 A15 0.107712 0.049875 0.100395 0.038131 0.139564
f. Perangkingan Alternatif
Pada tahap ini dilakukan perhitungan untuk menentukan hasil perangkingan alternatif berdasarkan hasil penjumlahan setiap nilai kriteia yang dimiliki masing-masing alternatif pada tabel Elemen Matriks Jarak Alternatif Dari Daerah Perkiraan Perbatasan (Q).
1) A1 0.107712 + 0.09975 + 0.06693 + 0.038131 + 0.069782 = 0.382305
2) A2 0.107712 + 0.049875 + 0.100395 + 0.038131 + 0.139564 = 0.435677
3) A3
0.107712 + 0.049875 + 0.100395 + 0.076262 + 0.069782 = 0.404026
4) A4
0.107712 + 0.09975 + 0.06693 + 0.038131 + 0.069782 = 0.382305
5) A5 0.107712 + 0.049875 + 0.100395 + 0.038131 + 0.139564 = 0.435677
6) A6 0.107712 + 0.049875 + 0,06693 + 0.038131 + 0.139564 = 0.402212
7) A7 0.053856 + 0.09975 + 0.06693 + 0.076262 + 0.069782 = 0.36658
8) A8 0.053856 + 0.09975 + 0.06693 + 0.038131 + 0.139564 = 0.398231
9) A9
0.107712 + 0.049875 + 0.100395 + 0.038131 + 0.069782 = 0.365895
10) A10
0.107712 + 0.049875 + 0.100395 + 0.076262 + 0.139564 = 0.473808
11) A11 0.107712 + 0.049875 + 0.06693 + 0.076262 + 0.069782 = 0.370561
12) A12 0.107712 + 0.09975 + 0.06693 + 0.038131 + 0.069782 = 0.382305
13) A13 0.053856 + 0.09975 + 0.100395 + 0.076262 + 0.069782 = 0.400045
14) A14
0.053856 + 0.09975 + 0,13386 + 0.076262 + 0.069782 = 0.43351
15) A15
0.107712 + 0.049875 + 0.100395 + 0.038131 + 0.139564 = 0.435677
Tabel 14. Perangkingan Alternatif (S) Alternatif S Rangking A1 0.382305 10 A2 0.435677 2 A3 0.404026 6 A4 0.382305 11 A5 0.435677 3 A6 0.402212 7 A7 0.36658 14 A8 0.398231 9 A9 0.365895 15 A10 0.473808 1 A11 0.370561 13 A12 0.382305 12 A13 0.400045 8 A14 0.43351 5 A15 0.435677 4
Berdasarkan perangkingan yang telah dilakukan di atas maka yang layak untuk diterima menjadi teknisi broadcasting pada TVRI Medan adalah A10 (Alternatif 10) atas nama Raden .

## 4. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan yang penulis uraikan dari hasil penelitian sistem rekrutmen teknisi broadcasting yang dilakukan pada Televisi Republik Indonesia (TVRI) Medan yaitu melalui tahap seleksi berdasarkan kriteria yang dibutuhkan menggunakan proses wawancara dan ketersediaan berkas peserta seleksi. Penerapan metode Multi-Attributive Border Approximation area Comparison dapat mengefektifkan proses penerimaan teknisi broadcasting pada TVRI Medan.

## REFERENCES
[1] Rivalri Kristianto Hondro, "Pemilihan Penerima Bantuan Rastra Menggunakan Metode MultiAttributive Border Approximation Area Comparison," Jurnal Mahajana Informasi, 2018.
[2] Tata Sutabri, Analisis Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi, 2012.
[3] Anastasia Diana dan Lilis Setiawati, Sistem Informasi Akuntansi. Yogyakarta: Andi, 2010.
[4] Ed. F. S. Suyantoro, Konsep dan aplikasi sistem pendukung keputusan. Yogyakarta: Andi, 2017.
[5] I. Fahmi, Manajemen Pengambilan Keputusan Teori dan Aplikasi. Bandung: PT. Alfabeta, 2016.
[6] Kusrini , Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Andi, 2007.
[7] https://id.wikipedia.org/wiki/Teknisi,.
[8] https://brainly.co.id/tugas/10246378,.