## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Penerapan Metode MABAC Untuk Mendukung Pengambilan Keputusan Pemilihan Kepala Cabang Pada PT. Cefa  Indonesia Sejahtera Lestari
Noveriang Ndruru 1 , Mesran 1 , Fince Tinus Waruwu 1 , Dito Putro Utomo 1
1 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email : 1 noveriang@gmail.com
Abstrak− Pemilihan kepala cabang sangat di utamakan untuk mendukung prosese kinerja serta proses control yang terus menerus maka dalam pemilihan tersebut harus memiliki kriteria-kriteria yang mampu memberi keputusan yang tepat kriteria yang dimaksud adalah Pendidikan, pengalaman, absensi dan tanggung jawab. Pemilihan kepala cabang pada PT. Cefa Indonesia sejahtera Lestari  dilakukan dengan  cara  menerima  berkas  dari  laporan  skretaris  perusahan,  kemudian  dilakukan  penilaian  berdasarkan  kriteria  yang  sudah ditentukan.  Penulis  memilih  metode  MABAC  (MULTI  ATTRIBUTIVE  BORDER  APPROXIMATION  AREA  COMPARISON). digunakan untuk menganalisis alternatif yang berbeda  dan memperkirakan alternatif sesuai dengan tingkat ultilitasnya  dimana nilai- nilai  dari  atribut  dinyatakan  dalam  interval  untuk  meningkatkan  efesiensi  dan  meningkatkan  akurasi  dalam  proses  pengambilan keputusan.
Kata Kunci: Pemilihan Kepala Cabang, Sistem pendukung Keputusan, MABAC.
Abstract− The election of the branch head is prioritized to support the performance process and the continuous control process so in the election must have criteria that are able to give the right decision the criteria in question are education, experience, absenteeism and responsibility. Election of branch heads at PT. Cefa Indonesia Prosperous Lestari is carried out by receiving files from the company secretary's  report,  then  an  assessment  is  made  based  on  predetermined  criteria.  The  author  chose  the  MABAC  method  (MULTI ATTRIBUTIVE  BORDER  APPROXIMATION  AREA  COMPARISON).  used  to  analyze  different  alternatives  and  estimate alternatives according to their level of ultility where the values of the attributes are expressed in intervals to increase efficiency and improve accuracy in the decision making process.
Keywords : Branch Head Election, Decision Support System, MABAC.

## 1. PENDAHULUAN
Kepala cabang adalah merupakan pemimpin profesional dengan tugas utama mengontrol, mengawasi  dan mengarahkan, melatih, menilai dan  mengevaluasi karyawan, Untuk melaksanakan tugasnya secara profesional. Seorang kepala cabang tidak hanya memiliki kemampuan teknis edukatif, tetapi juga harus memiliki kepribadian yang dapat diandalkan sehingga menjadi sosok panutan bagi karyawan, keluarga maupun masyarakat. Selaras dengan kebijaksanaan kepala cabang harus memiliki ide-ide yang baru untuk menciptakan sesuatu untuk memajukan sebuah perusahanhaan yang berbasis dengan bisnis  ternyata  memberikan  solusi  dan  menjawab  berbagai  kekhawatiran  perusahaan[1].  Masalah    yang  terjadi  dalam ketakutan  perusahaan  dengan  adanya  persaingan  bisnis  di  luar  sana,  pada  era  globalisasi  ini  persaingan  perusahaan semakin  memuncak  dan  semakin  tinggi  persainganya  dalam  menjayakan  sebuah  perusahan  yang  mereka  pimpin  dan masih banyak lagi penyebab-penyebab lainya[1].
Dengan  adanya  kepala  Cabang  mampu  mengatasi  segala  permasalahan  dalam  sebuah  perusahaan  bisnis  dan mampu memberi perhatian bagi masyarakat dengan membuka lowongan kerja bagi mereka yang pengangguran di luar sana, demi kelanjutan hidup dimasa tua Sesuai dengan Undang-Undang Tentang Ketenagakerjaan Pasal 1. Dalam undang- undang yang  dimaksud dengan “Ketenagakerjaan adalah segala hal yang  berhubungan  dengan tenaga kerja pada waktu sebelum,  selama,  dan sesudah masa kerja. Tenaga kerja adalah setiap orang yang mampu melakukan pekerjaan guna menghasilkan barang dan/atau jasa baik untuk memenuhi kebutuhan sendiri maupun untuk masyarakat[2]. Pekerja/buruh adalah setiap orang yang bekerja dengan menerima upah  atau imbalan dalam bentuk lain. Pemberi kerja adalah orang perseorangan, pengusaha, badan hukum, atau badan-badan lainnya yang mempekerjakan tenaga kerja dengan membayar upah  atau  imbalan  dalam  bentuk  lain.  Keamanan  perusahan  sudah  dijawab  dengan  pemilihan  kepala  Cabang  yang memberikan  kemudahan  dan  kenyamanan  bagi  bisnis  dan  perusahaan  yang  sekarang  bersaing  untuk  mendapatkan kejayaan dan kemajuan bisnis.  Pada era globalisasi  ini persaingan perusahaan semakin  memuncak dan semakin tinggi persainganya  dengan  adanya  pemilihan  kepala  Cabang  mampu  mengatasi  segala  ketakutan  perusahaan  dalam menjalankan bisnisnya. Kepala cabang yang terpilih merupakan kepala cabang  yang telah memenuhi kriteria dan akan diberikan sebuah piagam penghargaan.
Namun  proses  pemilihan  kepala  cabang masih  bersifat  manualisasi  tanpa  adanya  peranan  suatu  sistem komputerisasi.  Sering  terjadi  kesalahan-kesalahan  dalam  pemilihan  kepala  cabang,  yakni  kesalahan  perhitungan kriteria-kriteria  yang  dinilai  kurang  efektif  dan  akan  menimbulkan  kesalah  pahaman  di  kemudian  hari. Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  berperan  penting  dalam  pengambilan  keputusan  pemilhan  kepala  cabang.  Sistem pendukung  keputusan  dibangun  untuk  mempermudahkan  seseorang  dalam  menentukan  dan  mencari  hasil  dari  suatu keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan  juga  dapat  memilih  alternatif  yang  dinilai  mencukupi  kriteria-kriteria  yang ditentukankan sebelumnya sebagai bahan pertimbangan. Sistem pendukung keputusan harus menggunakan metode dalam proses perhitungan pengambilan keputusan agar dapat membantu mencari solusi. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam  pemilihan  kepala  cabang  adalah  Metode  MABAC  adalah  singkatan  dari  kata  Multi-Attributive  Border

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Approximation  area  Comparison[3].  Metode  ini  mampu  memecahkan  jenis  masalah  apapun  dalam  pengambilan keputusan dengan alternatif dan kriteria yang telah diberikan bobotnya.
Metode MABAC dikembangkan oleh Pamucar dan Cirovic. Metode ini dipilih karena dengan metode lain multi- kriteria pengambilan keputusan seperti SAW, COPRAS, MOORA, TOPSIS dan VI-KOR, metode MABAC meghasilkan perengkingan (konsisten) solusi dan metode ini dianggap sebagai metode yang handal untuk pengambilan keputusan yang sifatnya  rasional,  sebagaimana  secara  rinci  dijelaskan  dalam  jurnal  Indic  D.  &  Lukovic[3].  Dalam  tulisan  ini  metode MABAC digunakan untuk alternatife peringkat. 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 MABAC (Multi-Attributive Border Approximation area Comparison) yaitu formulasi matematis[3].
Berdasarkan penjelasan yang telah diuraikan di atas, maka penulis akan menggunakan metode MABAC (Multi- Attributive  Border  Approximation  area  Comparison)  dalam  pengambilan  keputusan  pemilihan  kepala  cabang  dengan melibatkan  beberapa  kriteria  dan  alternatif    yang  telah  ditetapkan  oleh  pihak  PT.  Cefa  Indonesia  Sejahtera  Lestari. Kriteria-kriteria yang dimaksud ialah, pendidikan, masa kerja, absensi, dan tanggungjawab. Sistem pendukung keputusan dengan  menerapkan  metode  MABAC  (Multi-Attributive  Border  Approximation  area  Comparison)  diyakini  dapat memecahkan masalah yang terjadi dalam pemilihan kepala cabang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Secara umum  sistem pendukung keputusan didefinisikan sebagai sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan baik kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah semi-terstruktur. Menurut Mesran dan R. K. Hondro dalam salah satu publikasi jurnal yang mereka publikasi tentang sistem pendukung keputusan, pengertian  sistem  pendukung  keputusan  adalah  suatu  sistem  yang  dibangun  dan  ditujukan  untuk  membantu  atau mendukung pengambilan keputusan  yang diambil oleh pemangku  manajemen keputusan dalam organisasi. Pemangku manajemen  keputusan  dalam  organisasi  adalah  seorang  pimpinan,  maka  kemampuan  seorang  pimpinan  harus  mampu membuat keputusan dengan mengetahui dan menguasai teori dan teknik pembuatan keputusan[8].

## 2.2 Kepala Cabang
Pengertian  kepala  cabang  adalah  seorang  pimpinan  yang  memegang  sebuah  operasional  suatu  organisasi.  Pimpinan cabang bertanggung jawab secara penuh terhadap pelaporan kegiatan kepada kantor pusat/pimpinan pusat[11]. Kepala cabang pada PT. Cefa Indonesia Sejahtera Lestari harus memiliki pengalaman yang cukup baik didunia pekerjaan dan bisnis, memiliki pendidikan tinggi dari pada staf lainnya dan memiliki motivasi yang sangat tinggi.

## 2.3 Metode MABAC (MULTI ATTRIBUTIVE BORDER APPROXIMATION AREA COMPARISON)
Metode MABAC dikembangkan oleh Pamucar dan Cirovic. Metode ini dipilih karena dengan metode lain multi-kriteria pengambilan keputusan seperti SAW, COPRAS, MOORA, TOPSIS dan VI-KOR, metode MABAC menyediakan stabil (konsisten)  solusi  dan  metode  ini  dianggap  sebagai  metode  yang  handal  untuk  pengambilan  keputusan  yang  sifatnya rasional, sebagaimana secara rinci  dijelaskan dalam  jurnal  Indic D. &  Lukovic[3]. Dalam tulisan  ini  metode MABAC digunakan untuk alternatife peringkat. 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 MABAC (Multi-Attributive Border Approximation area Comparison) yaitu formulasi matematis.
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 MABAC, yaitu,  formulasi matematis, yang terdiri dari 6 langkah:
Langkah 1 : Membentuk matriks keputusan awal (X) (Forming initial decision matrix (X)) Pada langkah pertama dilakukan evaluasi alternatif “m” dengan “n” kriteria. Alternatif disajikan dengan vektor A i = (x i1 , x i2 , x i3 , ..., x in ), dimana xij adalah nilai dari “i” alternatif dengan kriteria “j” (i = 1,2, 3, ..., m; j = 1, 2, 3, ..., n). 𝐶 1 𝐶 2 … 𝐶 3 X = 𝐴 1 𝐴 2 ⋯ 𝐴 3 [ 𝑋 11 𝑋 12 … 𝑋 1𝑚 𝑋 11 … 𝑋 𝑋 22 … 𝑋 2𝑛 … … … 𝑋 2𝑛 ⋯ 𝑋 𝑚𝑛 ] ......................................................................................... (1)
Dimana m adalah nomor alternatif, n adalah jumlah total kriteria Langkah 2 : Normalisasi elemen matriks awal (X) (Normalization of initial matrix ( X ) elements) 𝐶 1 𝐶 2 … 𝐶 3 X = 𝐴 1 𝐴 2 ⋯ 𝐴 3 [ 𝑇 11 𝑇 12 … 𝑇 1𝑚 𝑇 11 … 𝑇 1𝑛 𝑇 22 … 𝑇 2𝑛 … … … 𝑇 2𝑛 ⋯ 𝑇 𝑚𝑛 ] ........................................................................................... (2)
Elemen matriks ternormalisasi (N) diperoleh dengan menerapkan rumus:
1. Jenis kriteria Benefit (For benefit-type criteria)

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
𝑇 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 − 𝑋 𝑖 − 𝑋 𝑖 − − 𝑋 𝑖 − .................................................................................................................. (3)
2. Jenis kriteria Cost (For cost-type criteria)
𝑇 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 − 𝑋 𝑖 + 𝑋 𝑖 − − 𝑋 𝑖 + ............................................................................................................... (4)
Dimana x ij , 𝑥 𝑖 + dan 𝑥 𝑖 − menyajikan elemen-elemen matriks keputusan awal (X), dimana , 𝑥 𝑖 + dan 𝑥 𝑖 − didefenisikan sebagai berikut:
𝑥 𝑖 + = max (x1, x2, x3, ..., x m ) mewakili nilai maksimum dari kriteria yang diamati oleh alternatif. 𝑥 𝑖 − = min (x1, x2, x3, ..., x m ) mewakili nilai minimum dari kriteria yang diamati oleh alternatif. Langkah 3 : Perhitungan elemen matriks tertimbang (V) (Calculation of weighted matrix (V ) elements)
X = 𝐴 1 𝐴 2 ⋯ 𝐴 3 [ 𝑉 11 𝑉 12 … 𝑉 1𝑚 𝑉 11 … 𝑉 1𝑛 𝑉 22 … 𝑉 2𝑛 … … … 𝑉 2𝑛 ⋯ 𝑉 𝑚𝑛 ] .......................................................................................... (5)
Elemen matriks tertimbang (V) dihitung berdasarkan rumus: 𝑣 𝑖𝑗 = ( 𝑤 𝑖 ∗ 𝑡 𝑖𝑗 ) + 𝑤 𝑖 ................................................................................................ (6) Dengan menerapkan rumus (6) diperoleh matriks tertimbang (V), yang juga dapat ditulis sebagai berikut:
V = [ 𝑤1 ∗ 𝑤1 ∗ … 𝑤1 ∗ 𝑡11 + 𝑤1 𝑡21 + 𝑤1 𝑡𝑚1 + 𝑤1 𝑤2 ∗ 𝑤2 ∗ … 𝑤2 ∗ 𝑡12 + 𝑤2 𝑡22 + 𝑤2 𝑡𝑚2 + 𝑤2 𝑤𝑛 ∗ 𝑤𝑛 ∗ … 𝑤𝑛 ∗ 𝑡1𝑛 + 𝑤𝑛 𝑡2𝑛 + 𝑤𝑛
𝑡𝑚𝑛 + 𝑤𝑛 ] ...................................................... (7)
dimana “n” menyajikan jumlah total kriteria, “m” menyajikan jumlah total alternatif.
Langkah 4 : Penentuan matriks area perkiraan perbatasan (G) (Determination of border approximate area matrix (G)) Area perkiraan batas untuk setiap kriteria ditentukan sesuai dengan rumus:
𝐺 𝑖 =  (∏ 𝑉 𝑖𝑗 𝑚 𝐽=1 ) 1 𝑚 ⁄ .............................................................................................................. (8) dimana v ij menampilkan elemen matriks berbobot (V), “m” menyajikan jumlah total alternatif.
Setelah menghitung nilai-nilai gi berdasarkan kriteria, itu membentuk matriks daerah perkiraan perbatasan G (9) dalam bentuk n x 1 (“n” menyajikan jumlah total kriteria yang dilakukan pemilihan alternatif yang ditawarkan) 𝐶 1 𝐶 2 … 𝐶 3 G = [𝑔 1 𝑔
2 … 𝑔 𝑛 ] ........................................................................................................ (9) Langkah 5
: Perhitungan elemen matriks jarak alternatif dari daerah perkiraan perbatasan (Q) (Calculation of matrix elements of alternative distance from the border approximate area (Q)) 𝑄 = [ 𝑞 11 𝑞 12 … 𝑞 1𝑚 𝑞 11 … 𝑞 1𝑛 𝑞 22 … 𝑞 2𝑛 … … … 𝑞 2𝑛 ⋯ 𝑞 𝑚𝑛 ] ............................................................................................. (10)
Jarak alternatif dari daerah perbatasan perkiraan (q ij ) ditentukan sebagai perbedaan elemen matriks tertimbang (V) dan nilai daerah perkiraan perbatasan (G). yang dapat ditulis dengan cara lain:
V = [ 𝑣 11− 𝑣 21 … 𝑣 𝑚1 𝑔 1 𝑔 1 𝑔 1 𝑣 12− 𝑣 22 … 𝑣 𝑚2 𝑔 2 𝑔 2 𝑔 2 … … … … 𝑣 1𝑛− 𝑣 2𝑛 … 𝑣 𝑚𝑛 𝑔 𝑛 𝑔 𝑛 𝑔 𝑛 ] ...................................................................................... (11)
dimana g i menyajikan daerah perkiraan perbatasan untuk kriteria C i , v ij menyajikan elemen matriks berbobot (V), “n”  menyajikan  jumlah  kriteria,  “m”  menyajikan  nomor  alternatif.  Alternatif  A i dapat  termasuk  ke  area  perkiraan perbatasan  (G),  area  perkiraan  atas  (G + )  atau  area  perkiraan  lebih  rendah  (G - ),  yaitu,  Ai 𝜖 {𝐺 𝑣  𝐺 + 𝑣 𝐺 − } .  Daerah perkiraan atas (G + ) menyajikan area di mana alternatif ideal terletak (A + ), sedangkan area perkiraan yang lebih rendah (G - ) menyajikan area di mana alternatif anti-ideal berada (A - ). Milik A i alternatif ke daerah perkiraan (G, G + atau G - ) ditentukan berdasarkan rumus (13)
𝐴 𝑖 𝑒 { 𝐺 + 𝐺 𝐺 − 𝑖𝐹 𝑖𝐹 𝑖𝐹 𝑞 𝑖𝑗 𝑞 𝑖𝑗 𝑞 𝑖𝑗 > = < 0 0 0 ................................................................................................................. (12)
Untuk  dipilih  sebagai  yang  terbaik  dari  set,  alternatif  A i harus  termasuk  ke  daerah  perkiraan  atas  (G + )  dengan sebanyak  mungkin  kriteria.    Sebagai  contoh,  jika  alternatif  Ai  milik  daerah  perkiraan  atas oleh  5  kriteria  (dari  total  6 kriteria), dan oleh satu kriteria itu milik daerah perkiraan yang lebih rendah (G-), ini berarti bahwa menurut 5 kriteria itu dekat atau sama dengan alternatif ideal, tetapi dengan satu kriteria itu dekat atau sama dengan alternatif anti-ideal. Nilai yang lebih tinggi 𝑔 𝑖 𝜖 𝐺 + menunjukkan bahwa A i alternatif lebih dekat dengan alternatif yang ideal, sementara nilai yang lebih kecil 𝑔 𝑖 𝜖 𝐺 − menunjukkan bahwa A i alternatif lebih dekat dengan alternatif anti-ideal. Langkah 6 : Perengkingan Alternative (Ranking alternatives)

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Perhitungan  nilai-nilai  fungsi  kriteria  dengan  alternatif  (14)  diperoleh  sebagai  jumlah  dari  jarak  alternatif  dari  daerah perkiraan perbatasan (q i ). Menjumlahkan elemen matriks Q dengan garis diperoleh nilai akhir dari fungsi kriteria alternatif 𝑆 𝑖 = ∑ 𝑞 物 𝑗 , 𝑗 = 1, 2, … , 𝑛, 𝑖 = 1,2, … , 𝑚 𝑛 𝑗=1 ......................................................................... (13) dimana “n” menyajikan jumlah kriteria, “m” menyajikan sejumlah alternatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Analisa sistem pada sub  judul  ini, penulis  menguraikan tentang 2 tahap hal analisis,  yaitu analisis sistem  yang sedang berjalan (yang lama) dan analisis sistem yang akan dirancang (sistem baru). Analisis sistem yang berhubungan dengan sistem  yang  sedang  berjalan  adalah  penulis  mencari  permasalahan-permasalahan  yang  ada  kaitan  nya  dengan  proses pemilihan  dan  kelayakan  pekerja  pada  PT.  Cefa  Indonesia  Sejahtera  Lestari  untuk  naik  level  menjadi  kepala  cabang. Penelitian ini bertujuan mengidentifkasi solusi-solusi yang dapat diterapkan dan mendapatkan hasil yang tepat. Sementara pada tahap analisis sistem yang akan dirancang (sistem baru), penulis melakukan analisis untuk menggali kebutuhan bagi perusahaan khusunya dalam hal pemilihan kepala cabang yang tepat dan memenuhi solusi yang telah ditetapkan.
Selama ini sistem pemilihan kepala cabang di buat oleh pimpinan yang mendapat data dan laporan dari sekretris pimpinan di laporkan secara manual  yang tidak disertai oleh data-data yang tidak valid. Dengan demikian sistem yang berjalan  ini  mempunyai  masalah  dengan  data  yang  di  peroleh  berdasarkan  hasil  penelitian  pada  PT.  Cefa  Indoenesia Sejahtera Lestari, sistem yang sedang berjalan masih tidak akurat karena tidak di dukung dari pemilihan kepala cabang yang  seharusanya  turut  serta  dalam  pembuatan  laporan  secara  manual,  agar  data  yang  di  berikan  kepada  pimpinan berdasarkan penelitian  yang tepat, sehingga pimpinan dapat memilih keputusanya dengan tepat. Untuk menyelesaikan masalah  tersebut  dapat  menggunakan  metode-metode  pendukung  keputusan,  sistem  pemilihan  kepala  cabang  ini menyelesaikan  masalah  tersebut  dengan  menggunakan  metode-metode  pendukung  keputusan  Salah  satunya  adalah Sistem  pendukung  keputusan     dengan  menggunakan  metode  MABAC (Multi-Attributive  Border Approximation  area Comparison).
3.1.1 Penerapan Metode MABAC (Multi-Attributive Border Approximation area Comparison).
Metode  MABAC  adalah  singkatan  dari  kata Multi-Attributive  Border  Approximation  area  Comparison .  MABAC merupakan metode perbandingan multikriteria. Metode ini dipilih karena, di rison-perusahaan jasa dengan metode lain multi-kriteria  pengambilan  keputusan  (SAW,  COPRAS,  Moora,  TOPSIS  dan  VI-KOR),  ia  menyediakan  stabil (konsisten) solusi dan itu dianggap sebagai alat yang handal untuk yang rasional pengambilan keputusan, sebagaimana secara rinci dalam [8].
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 MABAC
Tabel 1. Data Calon Kepala Cabang Alternatif Pendidikan Masa Kerja Absensi Tanggung Jawab Awen SMA 4 Tahun Rajin Cukup Aichin SMA 3,5 Tahun Sangat Rajin Bertanggung Jawab Johan Winata S1 2 Tahun Sangat Rajin Sangat Bertanggung Jawab Achen S1 2,5 Tahun Rajin Bertanggung Jawab Akpin SMA 3,5 Tahun Sangat Rajin Cukup Suliasis Wati D3 4 Tahun Cukup Rajin Bertanggung Jawab Suliem Lee D3 4 Tahun Cukup Rajin Cukup Aceng Nai SMA 3 Tahun Rajin Kurang Bertanggung Jawab Septianus S1 3,5 Tahun Kurang Rajin Cukup Limson Lee D3 4 Tahun Rajin Bertanggung Jawab
Data penilain kriteria yang di gunakan dapat dari hasil riset oleh sekretaris pimpinan PT. Cefa Indonesia Sejahtera Lestari.  Dengan  data  tersebut  dapat  di  selesaikan  dengan  perbandingan  yang  telah  di  peroleh  sehingga  memudahkan pimpinan mendapatkan untuk mendapatkan keputusan yang tepat.
Penyelesain  di  gunakan  dengan  metode  MABAC (Multi-Attributive  BorderApproximation  area  Comparison). Sebagai berikut:
1. Membentuk Matriks Keputusan Awal (X)
Berdasarkan tabel data alternative yang telah di uraikan pada tabel 1, berikut matriks keputusan awal (X):

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
𝑋 = [ 10 70 50 30 10 70 70 10 50 50 10 70 50 70 30 50 70 70 70 50 70 70 70 70 50 70 30 30 50 10 30 50 70 50 30 50 30 10 30 30]
2. Normalisasi Matriks Keputusan Awal (X) Nilai Max dan Min Masing-masing kriteria:
Max C1 = 70; Min C1= 10 Max C2 = 70; Min C2= 30 Max C3 = 70; Min C3= 10 Max C4 = 70; Min C4= 10 Menentukan nilai normalisasi matriks keputusan, dengan kriteria Pendidikan, Masa Kerja, Absensi, dan Tanggung Jawab seluruh kriteria tersebut adalah jenis kriteria benefit:
Alternatif 1 (A1):
𝑡 1,1 = 10 − 10 70 − 10 = 0, 000
𝑡 1,2 = 70 − 30 70 − 30 = 1, 000
𝑡 1,3 = 50 − 10 70 − 10 = 0, 667
𝑡 1,4 = 30 − 10 70 − 10 = 0, 333
Alternatif 2 (A2):
𝑡 2,1 = 10 − 10 70 − 10 = 0, 000 𝑡 2,2 = 70 − 30 70 − 30 = 1, 000 𝑡 2,3 = 70 − 10 70 − 10 = 1, 000
𝑡 2,4 = 50 − 10 70 − 10 = 0, 667
Alternatif 3 (A3):
𝑡 3,1 = 70 − 10 70 − 10 = 1, 000 𝑡 3,2 = 30 − 30 70 − 30 = 0, 000 𝑡 3,3 = 70 − 10 70 − 10 = 1, 000 𝑡 3,4 = 70 − 10 70 − 10 = 1, 000
Alternatif 4 (A4):
𝑡 4,1 = 70 − 10 70 − 10 = 1, 000 𝑡 4,2 = 50 − 30 70 − 30 = 0, 500 𝑡 4,3 = 50 − 10 70 − 10 = 0, 667 𝑡 4,4 = 50 − 10 70 − 10 = 0, 667
Alternatif 5 (A5):
𝑡 5,1 = 10 − 10 70 − 10 = 0, 000

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
𝑡 5,2 = 70 − 30 70 − 30 = 1, 000
𝑡 5,3 = 70 − 10 70 − 10 = 1, 000
𝑡 5,4 = 30 − 10 70 − 10 = 0, 333
Alternatif 6 (A6):
𝑡 6,1 = 50 − 10 70 − 10 = 0, 667
𝑡 6,2 = 70 − 30 70 − 30 = 1, 000
𝑡 6,3 = 30 − 10 70 − 10 = 0, 333
𝑡 6,4 = 50 − 10 70 − 10 = 0, 667
Alternatif 7 (A7):
𝑡 7,1 = 50 − 10 70 − 10 = 0, 667
𝑡 7,2 = 70 − 30 70 − 30 = 1, 000
𝑡 7,3 = 30 − 10 70 − 10 = 0, 333
𝑡 7,4 = 30 − 10 70 − 10 = 0, 333
Alternatif 8 (A8):
𝑡 8,1 = 10 − 10 70 − 10 = 0, 000
𝑡 8,2 = 50 − 30 70 − 30 = 0, 500 𝑡 8,3 = 50 − 10 70 − 10 = 0, 667 𝑡 8,4 = 10 − 10 70 − 10 = 0, 000
Alternatif 9 (A9):
𝑡 9,1 = 70 − 10 70 − 10 = 1, 000
𝑡 9,2 = 𝟕0 − 30 70 − 30 = 1, 000
𝑡 9,3 = 𝟏𝟎 − 10 70 − 10 = 0, 000
𝑡 9,4 = 𝟑𝟎 − 10
70 − 10 = 0, 333
Alternatif 10 (A10):
𝑡 10,1 = 𝟓𝟎 − 10 70 − 10 = 0, 667
𝑡 10,2 = 𝟕𝟎 − 30 70 − 30 = 1, 000
𝑡 10,3 = 𝟑𝟎 − 10 70 − 10 = 0, 333 𝑡 10,4 = 𝟑𝟎 − 10 70 − 10 = 0, 333

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Berikut Matrik Normalisasi X:
𝑁 = [ 0,000 1,000 0,667 0,333
0,000 1,000 1,000 0,000 0,667 0,667 0,000 1,000 0,667 1,000 0,000 0,500 1,000 1,000 1,000 0,500 1,000 1,000 1,000 1,000 0,667 1,000 0,333 0,333 0,667 0,000 0,333 0,667 1,000 0,667 0,333 0,667 0,333 0,000 0,333 0,333]
3. Perhitungan Elemen Matriks Tertimbang (V) (Calculation of weighted matrix (V) elements)
Berikut rumus mencari nilai elemen bobot matriks tertimbang v ij = (w i * t ij )+ w i
Alternatif 1 (A1): 𝑣 1,1 = (0,300 ∗ 0, 000) + 0,300 = 0,300 𝑣 1,2 = (0,200 ∗ 1, 000) + 0,200 = 0,400 𝑣 1,3 = (0,100 ∗ 0, 667) + 0,100 = 0,167 𝑣 1,4 = (0,400 ∗ 0, 333) + 0,400 = 0,533
Alternatif 2 (A2): 𝑣 2,1 = (0,300 ∗ 0, 000) + 0,300 = 0,300 𝑣 2,2 = (0,200 ∗ 1, 000) + 0,200 = 0,400 𝑣 2,3 = (0,100 ∗ 1, 000) + 0,100 = 0,200 𝑣 2,4 = (0,400 ∗ 0, 667) + 0,400 = 0,667
Alternatif 3 (A3): 𝑣 3,1 = (0,300 ∗ 1, 000) + 0,300 = 0,600 𝑣 3,2 = (0,200 ∗ 0, 000) + 0,200 = 0,200 𝑣 3,3 = (0,100 ∗ 1, 000) + 0,100 = 0,200 𝑣 3,4 = (0,400 ∗ 1, 000) + 0,400 = 0,800
Alternatif 4 (A4): 𝑣 4,1 = (0,300 ∗ 1, 000) + 0,300 = 0,600 𝑣 4,2 = (0,200 ∗ 0, 500) + 0,200 = 0,300 𝑣 4,3 = (0,100 ∗ 0, 667) + 0,100 = 0,167 𝑣 4,4 = (0,400 ∗ 0, 667) + 0,400 = 0,667
Alternatif 5 (A5): 𝑣 5,1 = (0,300 ∗ 0, 000) + 0,300 = 0,300 𝑣 5,2 = (0,200 ∗ 1, 000) + 0,200 = 0,400 𝑣 5,3 = (0,100 ∗ 1, 000) + 0,100 = 0,200 𝑣 5,4 = (0,400 ∗ 0, 333) + 0,400 = 0,533
Alternatif 6 (A6): 𝑣 6,1 = (0,300 ∗ 0, 667) + 0,300 = 0,500 𝑣 6,2 = (0,200 ∗ 1, 000) + 0,200 = 0,400 𝑣 6,3 = (0,100 ∗ 0, 333) + 0,100 = 0,133 𝑣 6,4 = (0,400 ∗ 0, 667) + 0,400 = 0,667
Alternatif 7 (A7): 𝑣 7,1 = (0,300 ∗ 0, 667) + 0,300 = 0,500 𝑣 7,2 = (0,200 ∗ 1, 000) + 0,200 = 0,400 𝑣 7,3 = (0,100 ∗ 0, 333) + 0,100 = 0,133 𝑣 7,4 = (0,400 ∗ 0, 333) + 0,400 = 0,533

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Alternatif 8 (A8): 𝑣 8,1 = (0,300 ∗ 0, 000) + 0,300 = 0,300 𝑣 8,2 = (0,200 ∗ 0, 500) + 0,200 = 0,300 𝑣 8,3 = (0,100 ∗ 0, 667) + 0,100 = 0,167 𝑣 8,4 = (0,400 ∗ 0, 000) + 0,400 = 0,400
Alternatif 9 (A9): 𝑣 91 = (0,300 ∗ 1, 000) + 0,300 = 0,600 𝑣 9,2 = (0,200 ∗ 1, 000) + 0,200 = 0,400 𝑣 9,3 = (0,100 ∗ 0, 000) + 0,100 = 0,100 𝑣 9,4 = (0,400 ∗ 0, 333) + 0,400 = 0,533
Alternatif 10 (A10): 𝑣 91 = (0,300 ∗ 0, 667) + 0,300 = 0,500 𝑣 9,2 = (0,200 ∗ 1, 000) + 0,200 = 0,400 𝑣 9,3 = (0,100 ∗ 0, 333) + 0,100 = 0,133 𝑣 9,4 = (0,400 ∗ 0, 333) + 0,400 = 0,533
Berikut Matrik Normalisasi X:
𝑉 = [ 0,300 0,400 0,167 0,533 0,300
0,600 0,600 0,300 0,500 0,500 0,300 0,600 0,500 0,400 0,200 0,300 0,400 0,400 0,400 0,300 0,400 0,400 0,200 0,200 0,167 0,200 0,133 0,133 0,167 0,100 0,133 0,667 0,800 0,667 0,533 0,667 0,533 0,400 0,533 0,533]
4. Matriks Area Perkiraan Batas (G) (Determination of border approximate area matrix (G))
Kriteria Pendidikan (C1) G C1 = 0,300 * 0,300 * 0,600 * 0,600 * 0,300 * 0,500 * 0,500 * 0,300 * 0,600 * 0,500 G C1 = 0,000219 1/10
G C1 = 0,431
Kriteria Masa Kerja (C2) G C2 = 0,400 * 0,400 * 0,200 * 0,300 * 0,400 * 0,400 * 0,400 * 0,300 * 0,400 * 0,400 G C2 = 0,000029 1/10
G C2 = 0,352
Kriteria Absensi (C3) G C3 = 0,167 * 0,200 * 0,200 * 0,167 * 0,200 * 0,133 * 0,133 * 0,167 * 0,100 * 0,133 G C3 = 0,0000000088 1/10
G C3 = 0,156
Tanggung Jawab (C4) G C4 = 0,533 * 0,667 * 0,800 * 0,667 * 0,533 * 0,667 * 0,533 * 0,400 * 0,533 * 0,533 G C4 = 0,004085 1/10
G C4 = 0,577
Tabel 2. Nilai Perkiraan Batas G C1 C2 C3 C4 G 0,431 0,352 0,156 0,577
5. Perhitungan elemen matriks jarak alternatif dari daerah perkiraan perbatasan (Q)(Calculation of matrix elements of alternative distance from the border approximate area (Q))
Alternatif 1 (A1): 𝑞 1,1 = (0,300 − 0, 431) = −0,131 𝑞 1,2 = (0,400 − 0,352)   = 0,048 𝑞 1,3 = (0,167 − 0, 156) = 0,011

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
𝑞 1,4 = (0,533 − 0, 577) = −0,044
Alternatif 2 (A2): 𝑞 2,1 = (0,300 − 0, 431) = − 0,131 𝑞 2,2 = (0,400 − 0, 352) = 0,048 𝑞 2,3 = (0,200 − 0, 156) = 0,044 𝑞 2,4 = (0,667 − 0, 557) = 0,111
Alternatif 3 (A3): 𝑞 3,1 = (0,600 − 0, 431) = 0,169 𝑞 3,2 = (0,200 − 0, 352) = − 0,152 𝑞 3,3 = (0,200 − 0, 156) = 0,044 𝑞 3,4 = (0,800 − 0, 557) = 0,243
Alternatif 4 (A4): 𝑞 4,1 = (0,600 − 0 ,431) + 0,300 = 0,169 𝑞 4,2 = (0,300 − 0, 352) + 0,200 = − 0,052 𝑞 4,3 = (0,167 − 0, 156) + 0,100 = 0,011 𝑞 4,4 = (0,667 − 0, 557) + 0,400 = 0,111
Alternatif 5 (A5): 𝑞 5,1 = (0,300 − 0, 431) = − 0,131 𝑞 5,2 = (0,400 − 0, 352) = 0,048 𝑞 5,3 = (0,200 − 0, 156) = 0,044 𝑞 5,4 = (0,533 − 0, 557) = − 0,024
Alternatif 6 (A6): 𝑞 6,1 = (0,500 − 0, 431) = 0,069 𝑞 6,2 = (0,400 − 0, 352) = 0,048 𝑞 6,3 = (0,133 − 0, 156) = − 0,023 𝑞 6,4 = (0,667 − 0, 557) = 0,111
Alternatif 7 (A7): 𝑞 7,1 = (0,500 − 0, 431) = 0,069 𝑞 7,2 = (0,400 − 0, 352) = 0,048 𝑞 7,3 = (0,133 − 0, 156) = − 0,023 𝑣 7,4 = (0,533 − 0, 557) = − 0,024
Alternatif 8 (A8): 𝑞 8,1 = (0,300 − 0, 431) = − 0,131 𝑞 8,2 = (0,300 − 0, 352) = − 0,052 𝑞 8,3 = (0,167 − 0, 156) = 0,011 𝑣 8,4 = (0,400 − 0, 557) = − 0,157
Alternatif 9 (A9): 𝑞 91 = (0,600 − 0, 431) = 0,169 𝑞 9,2 = (0,400 − 0, 352) = 0,048 𝑞 9,3 = (0,100 − 0, 156) = − 0,056 𝑞 9,4 = (0,533 − 0, 557) = − 0,024
Alternatif 10 (A10): 𝑣 91 = (0,500 − 0, 431) = 0,069 𝑣 9,2 = (0,400 − 0, 352) = 0,048 𝑣 9,3 = (0,133 − 0, 156) = − 0,023 𝑣 9,4 = (0,533 − 0, 557) =   − 0,024

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Berikut Matrik Normalisasi X:
𝑄 = [ −0,131 0,048 0,011 −0,044 −0,131 0,169 0,169 −0,131 0,069 0,069 −0,131 0,169 0,069 0,048 −0,152 −0,052 0,048 0,048 0,048 0,052 0,048 0,048 − 0,044 0,044 0,011 0,044 0,023 −0,023 0,011 −0,056 −0,023 0,111 0,243 0,111 0,024 0,111 −0,024 −0,157 −0,024 −0,024]
6. Perangkingan Alternative (Ranking alternatives) (S) S1 = -0,131 + 0,048 + 0,011 + (-0,044)
S1 = -0,116
S2 =-0,131+0,048+0,044+0,111 S2 = 0,072
S3 = 0,169+(-0,152)+0,044+0,243 S3 = 0,304
S4 = 0,169+(-0,052)+0,011+0,011 S4 = 0,139
S5 = -0,131+0,048+0,044+0,024 S5 = -0,015
S6 = 0,069+0,048+(-0,023)+0,111 S6 = 0,205
S7 =0,069+0,048+(-0,023)+(-0,024) S7 = 0,070
S8 =-0,131+0,052+(-0,011)+(-0,157) S8 = - 0,247
S9 = 0,169+0,048(-0,056)+(-0,024) S9 = 0,137
S10= 0,069+0,048+(-0,023)+(-0,024) S10 = 0,070
Tabel 3. Hasil Perengkingan No Nama Calon Kepala Cabang Q  S Rank 1. Johan winata 0,304 1 2. Suliasis Wati 0,205 2 3. Achen 0,309 3 4. Septianus 0,137 4 5. Aichin 0,072 5 6. Limson Lee 0,070 6 7. Suliem Lee 0,070 6 8. Aceng Nai -0,247 7 9. Awen -0,116 8 10. Akpin 0-,015 9
Berdasarkan tabel diatas maka yang terpilih menjadi Kepala Cabang Pada PT. Cefa Indonesia Sejahtra Lestari adalah: Johan winata.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## 3.2 Implementasi
Implementasi  adalah  suatu  tindakan  atau  pelaksanaan  dari  sebuah  rencana  yang  sudah  disusun  secara  matang  dan terperinci.  Implementasi  biasanya  dilakukan  setelah  perencanaaan  sudah  dianggap  selesai.  Implementasi  sistem pendukung keputusan pemilihan kepala cabang  melibatkan  beberapa   kebutuhan spesifikasi  yakni  meliputi perangkat keras (hardware), perangkat lunak (software) dan implementasi program.
Spesifikasi  perangkat  keras  (hardware)  yang  dibutuhkan  dalam  implementasi  sistem  pendukung  keputusan pemilihan kepala cabang sebagai berikut:
1. Processor minimal Intel Pentium IV
2. Memori atau RAM minimal 1GB
3. Hardisk 500 GB
4. Monitor LCD
5. Keyboard
6. Mouse
Spesifikasi  perangkat  lunak  (software)  yang  dibutuhkan  dalam  implementasi  sistem  pendukung  keputusan pemilihan kepala cabang sebagai berikut:
1.  Sistem Operasi minimal Windows XP
2.  Microsoft Visual Studio 2008
3.  Microsoft Access minimal 2007
Form login adalah form pertama kali di tampilkan untuk masuk kedalam aplikasi yang akkan di gunakan, pada form  inii    user  di  haruskan  menginputkan  nama  dan  password  yang  merupakan  kunci  untuk  membuka  aplikasi  dan menampilkan form utama. Form login ini tidak menggunakan  jenis user sehingga password dan nama yang di gunakan tidak dapat di ubah dan hanya mempunyai satu jenis nama  dan jenis password saja. Ada pun tampilan gambar dari form login seperti di bawah ini.
Gambar 1. Form login
Form menu utama adalah form kedua yang di tampilkan menu menu pilihan  pada sistem  pendukung keputusan. Form ini terdiri atas dua menu sebagai berikut Sub menu file dan sub menu proses.
Gambar 2. Form Menu Utama
Sub menu file adalah merupakan salah satu bentuk penyimpanan yang terdiri dari menu input alterntif, kriteria dan kriteria pada alternatif, dapat di lihat pada gambar di bawh ini.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Sub menu proses  merupakan hasill dari keputusan dapat di lihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 4. Sub Menu Proses
Form yang merupakan untuk memasukan data alternatif dan akan di simpn kedalam sebuah database, dapat di lihat pada gambar di bawah ini .
Gambar 5. Form Input Alternatif
Form input kriteria merupakan form yang di gunakan dalam memasukan kriteria serta bobot dari kriteria tersebut yang akan di simpan kedalam database, dapat di lihat pada gambar di bawah ini.

## Gambar 6. Form Input Kriteria
Form kriteria  merupakan  form  yang digunakan dalam  memasukkan nilai kriteria dari  masing-masing alternatif, lalu menghitungnya dengan menggunakan metode Mabac (Multi-Attributive Border Approximation area Comparison). Data yang telah di-input tersebut akan disimpan ke dalam sebuah database. Untuk lebih jelas, tampilan form input kriteria pada alternatif dapat dilihat pada gambar 7. berikut ini.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 7. Form Input Kriteria Pada alternatif
Form  Hasil  akan  menampilkan  hasil  keputusan  pada  proses  pemilihan    kepala  cabang  dengan  memberikan peringkat pada masing-masing alternatif. Tampilan  form hasil keputusan dapat dilihat pada gambar 8. berikut ini.
Gambar 8. Form Hasil Keputusan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil perancangan sistem yang dilakukan oleh penulis tentang sistem pendukung keputusan pemilihan kepala cabang, penulis menyadari pada dasarnya segala sesuatu akan berjalan dengan baik apabila kita  melakukannya dengan doa  dan  komitmen.  Seperti  yang  diuraikan  pada  bab-bab  sebelumnya    maka  dapat  di  ambil  suatu  kesimpulan  yang merupakan  hal  akhir  dari  penulisan.  Pemilihan  kepala  cabang  pada  PT.  Cefa  Indonesia  Sejahtera  Lestari,  harus berdasarkan kriteria-kriteria yang dimiliki calon kepala cabang, kriteria tersebut adalah Pendidikan, Pengalaman, Absensi, dan Tanggung jawab. Dengan menerapkan metode MABAC (Multi-Attributive BorderApproximation area Comparison) ini  dapat  mempercepat  proses  penentuan  pemilihan  kepala  cabang.  Hasil  perhitungaan  MABAC  (Multi-Attributive BorderApproximation area Comparison) dengan meggunakan usecase diagram, mysql, microsoft visual studio 2008.

## REFERENCES
[1] H. Al Fatta, Analisis dan Perancangan Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi Office, 2007.
[2] R. Indonesia, “Undang-Undang Ketenaga Kerjaan,” no. 1, 2003.
[3] D. Pamučar and G. Ćirović, “The selection of transport and handling resources in logistics centers using Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC),” Expert Syst. Appl., vol. 42, no. 6, pp. 3016–3028, 2015.
[4] M. B.Romney, “Pengertian Sistem,” 222.124.203.59, no. 2005, pp. 7–25, 2010.
[5] Kusrini, “Sistem Informasi Akuntansi Landasan Bagi Sistem Informasi Lain STMIK AMIKOM Yogyakarta,” STMIK AMIKOM Yogyakarta, 2005.
[6] D.  J.  Power,  “Reflections  of  Decision  Support  Pioneers:  Michael  S.  Scott  Morton,”  DSSResources.com,  2007.  [Online]. Available: http://www.dssresources.com/reflections/scottmorton/scottmorton9282007.html.
[7] A. Tami, “Landasan Teori Sistem Pendukung Keputusan,” vol. XXXIII, pp. 81–87, 2015.
[8] Mesran, R. kristianto Hondro, M. Syahrizal,  andysah P. U. Siahaan, R. Raahim, and Suginam, “Student Admission Assessment using Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA),” J. Online Jar. COT POLIPD, vol. 10, pp. 1–6, 2017.
[9] L. C. N.-J. . S. 2004 303. 6/. encomanat U. J. I. 201107. R. 310108 Schirch, The little book of strategic peacebuilding. 2004.
[10] D. Nofriansyah, “Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan,” Deepublish. p. 2014, 2014.
[11] P.  Suzetta,  M.  N.  P.  P.  Nasional,  and  K.  BAPPENAS,  “Perencanaan  Pembangunan  Indonesia,”  Indones.  Dev.  Planning’]. http//ditpolkom. bappenas. go. id/basedir/Artikel/094.% 20Perencanaan% 20Pembangunan, vol. 20, no. 2, 2007.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
[12] K.  Charntaweekhun  and  S.  Wangsiripitak,  “Visual  Programming  using  Flowchart,”  in  Communications  and  Information Technologies, 2006. ISCIT ’06. International Symposium on, 2006, pp. 1062–1065.
[13] R. A. . dan M. Shalahudin, Unified Modeling Language. Yogyakarta: Andi Office, 2014.
[14] Asep Ramdhani M, “Mengenal Microsoft Visual Basic 2008,” pp. 1–10, 2008.
[15] E. Purwanto and S. Kom, “Perbandingan Strategi Replikasi Pada Sistem Basis Data Terdistribusi,” J. Inform., pp. 1–8, 2012.
[16] F. Pratiwi, F. T. Waruwu, D. P. Utomo and R. Syahputra, "Penerapan Metode Aras Dalam Pemilihan Asisten Perkebunan Terbaik Pada PTPN V," Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS), vol. 1, no. 1, pp. 651-662, 2019.
[17] S. W. Pasribu, D. P. Utomo and M. Mesran, "Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Account Officer Menerapkan Metode EXPROM II (Studi Kasus: Bank Sumut)," Journal of Information System Research (JOSH, vol. 1, no. 3, pp. 175-188, 2020.
[18] Mesran, K. Ulfa, D. P. Utomo and I. R. Nasution, "Penerapan Metode VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje (VIKOR) dalam Pemilihan Air Conditioner Terbaik," LGORITMA: JURNAL ILMU KOMPUTER DAN INFORMATIKA, vol. 4, no. 1, pp. 24-35, 2020.
[19] M.  Mesran,  S.  Suginam  and  D.  P.  Utomo,  "Implementation  of  AHP  and  WASPAS  (Weighted  Aggregated  Sum  Product Assessment)  Methods  in  Ranking  Teacher  Performance,"  IJISTECH  (International  Journal  of  Information  System  & Technology), vol. 3, no. 2, pp. 173-182, 2020.