## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 191 − 201 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2415

## Penerapan Metode MABAC dalam Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Aplikasi Pemesanan Hotel Terbaik
Rima Tamara Aldisa
Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
Jl. Sawo Manila No.61, RW.7, Pejaten Bar., Kec. Ps. Minggu, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia Email: rimatamaraa@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com Submitted: 24/10/2022 ; Accepted: 30/10/2022 ; Published: 31/10/2022
Abstrak− Kebutuhan masyarakat  pada aplikasi  pemesanan sangat  populer di zaman digital sekarang karena dapat mempermudah masyarakat. Salah satu aplikasi pemesanan adalah aplikasi pemesanan hotel yang bertujuan agar masyarakat tidak perlu mengantri dalam melakukan pemesanan hotel dan dapat melihat banyak pilihan hotel dan kebutuhan liburan lainnya dalam satu aplikasi. Aplikasi pemesanan hotel banyak tersedia di Playstore maupun Appstore sehingga membuat masyarakat bimbang untuk menentukan aplikasi yang tepat dalam melakukan pemesanan hotel. Sistem Pendukung Keputusan diterapkan dalam  penelitian  ini  sebagai  sistem  untuk  rekomendasi  aplikasi  pemesanan  hotel  terbaik.  Dalam  menentukan  rekomendasi aplikasi pemesanan hotel terbaik yang tepat maka harus memenuhi kriteria seperti Fitur Aplikasi, Opsi Pembayaran, Rating Aplikasi,  Jumlah  Pengguna  dan  Kapasitas  penyimpanan.  Oleh karena  itu  dibutuhkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) dalam menyelesaikan masalah yang ada dengan menerapkan metode MABAC (Multi-Attributive Border Approximation area Comparison) yang dapat menghasilkan nilai preferensi dari alternatif yang menjadi peringkat pertama. Sehingga yang menjadi rekomendasi aplikasi pemesanan hotel terbaik terletak pada alternatif H8 atas nama Traveloka dengan nilai 0.51283.
Kata Kunci: Aplikasi Pemesanan Hotel; SPK; MABAC
Abstract− People's needs for ordering applications are very popular in today's digital age because they can make it easier for people. One of the booking applications is a hotel booking application which aims to prevent people from having to queue to make  hotel  reservations  and  can  see  many  hotel  choices  and  other  holiday  needs  in  one  application.  Many  hotel  booking applications are available on the Playstore and Appstore, making people hesitant to determine the right application for making hotel reservations. The Decision Support System is applied in this study as a system for recommending the best hotel booking application.  In  determining  the  best  hotel  booking  application  recommendation,  it  must  meet  criteria  such  as  Application Features, Payment Options, Application Ratings, Number of Users and Storage Capacity. Therefore, a Decision Support System (DSS)  is  needed  in  solving  existing  problems  by  applying  the  MABAC  (Multi-Attributive  Border  Approximation  area Comparison) method which can generate preference values from the first ranked alternative. So that the recommendation for the best hotel booking application lies in the alternative H8 on behalf of Traveloka with a value of 0.51283.
Keywords: Hotel Booking App; DSS; MABAC

## 1. PENDAHULUAN
Di zaman modern sekang perkembangkan teknologi praktis sangat bermanfaat dalam berbagai hal yang seharusnya hanya hanya dilakukan secara tatap muka tetapi sekarang dapat dilakukan secara online . Salah satu program yang mempermudah  manusia  dalam  yaitu  dalam  hal  pemesanan  salah  satunya  aplikasi  pemesanan  hotel.  Dengan memesan hotel secara online masyarakat tidak perlu antri dan menunggu lama serta dapat langsung menemukan hotel yang diinginkan. Pemesanan secara online dianggap lebih aman dikarenakan pembayaran transaksi dilakukan melalui  jasa  perbankan  sehingga  tidak  perlu  membawa  uang  yang  banyak  kemanapun.  Harga  memesan  hotel secara online melalui  aplikasi  terkadang  lebih  murah  dibandingkan  memesan  secara offline karena  biasanya aplikasi pemesanan hotel terdapat beberapa promo atau potongan harga yang hanya bisa dipakai ketika melakukan pemesanan melalui aplikasi[1].
Aplikasi pemesanan hotel merupakan suatu aplikasi yang bertujuan mempermudah proses pemesanan hotel secara online tanpa memesan secara langsung ke  hotel yang diinginkan.  misalnya Agoda,  Pegipegi, Traveloka, Tivago  dan  lain-lain.  Aplikasi  pemesanan  hotel  juga  menawarkan  berbagai  hotel  terbaik  serta  langsung menampilkan harganya sehingga masyarakat  dapat  memilih hotel yang diinginkan lebih mudah. Namun  karena banyaknya  aplikasi  pemesanan  hotel  membuat  para  pengguna  bingung  dalam  menentukan  manakah  aplikasi pemesanan hotel yang terbaik untuk digunakan. Oleh karena itu dalam penentuan rekomendasi aplikasi pemesanan hotel diterapkan beberapa kriteria yaitu Fitur Aplikasi, Opsi Pembayaran, Rating Aplikasi, Jumlah Pengguna dan Kapasitas  penyimpanan.  Maka  suatu  sistem  sangat  dibutuhkan  dalam  mempermudah  proses  penentuan rekomendasi aplikasi pemesanan hotel terbaik.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) diharapkan dapat menyelesaikan permasalahan di atas sehingga dapat mempermudah proses dalam penentuan rekomendasi aplikasi pemesanan hotel terbaik. SPK dapat menghasilkan keputusan akhir sebagai alternatif terbaik yang memenuhi kriteria dengan memecahkan permasalahan atas suatu masalah[2]. Penulis menerapkan metode MABAC ( Multi-Attributive Border Approximation area Comparison ) dalam penelitian  ini  yang  merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  SPK.  MABAC  merupakan  metode

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 191 − 201 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2415
perbandingan  multikriteria  yang  stabil,  konsisten  serta  handal  sehingga  dapat  menghasilkan  rekomendasi  dari kriteria aplikasi pemesanan hotel[3].
Beberapa penelitian terdahulu yang berkaitan dengan metode yang digunakan sebagai bahan acuan dalam penelitian  ini.  Penelitan  yang  dilakukan  oleh  Ernita  Br  Barus  pada  tahun  2022    mengenai  penerapan  metode MABAC  dalam  pemilihan Best  Employee dengan  menetapkan  5  kriteria  yaitu  pengetahuan,  tanggung  jawab, kerjasama, kedisiplinan, dan kehadiran. Hasil dari penelitian memperoleh Best Employee yaitu Siska Purnama Sari dengan  nilai  0.5266  sebagai  rekomendasi  untuk  PT  Smart  Glove Indonesia[4]. Penelitian  yang  dilakukan  oleh Devani Agma, dkk pada tahun 2022 membahas menganai metode MABAC dalam pemilihan Matras Springbed dengan menetapkan 6 kriteria yaitu Harga, Per/Pegas, Busa, Daya Topang, Kain dan Bahan Pelapis. Hasil yang diperoleh dari penelitian  yaitu pada alternatif A4 dengan nama merek Matras Type Tend dengan nilai optimasi 0.61 sebgai  matras spring bed terbaik[5].  Penelitian yang dilakukan oleh Siti Aspah Panjaitan pada tahun 2022 meneliti mengenai kombinasi metode AHP dan MABAC dalam perekrutan  internal audit dengan menetapkan 5 kriteria yaitu Pengalaman, IPK, Pendidikan, Umur dan Penampilan. Penelitian ini menghasilkan 3 orang internal audit yang terpilih yaitu Husna, Tinah, dan Evilina sebagai peringkat pertama dengan perolehan nilai yang sama yaitu  0.4794[6].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ismail  dan  Hasanah  pada  tahun  2022  membahas  tentang  SPK dengan  metode  MABAC  dalam  pemberian  pinjaman  yang  mentapkan  4  kriteria  yaitu  Tujuan  Pinjam,  Jumlah Pinjam,  Simpanan  dan  Gaji.  Penelitian  menghasilkan  peringkat  terbaik  yaitu  Za’a  dengan  nilai  0.46618[7]. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Saefudin  dan  Mirza  pada  tahun  2022  meneliti  mengenai  penilain  guru  terbaik dengan metode MABAC. Terdapat 4 kriteria yaitu Absensi, RPP, Jumlah Jam Mengajar dan Pendidikan sehingga penelitian  menghasilkan  guru  terbaik  yaitu  Rahma  Hayati,  S.Si,  Apt  dengan  nilai  0.342[8].  Dari  beberapa penelitian terkait yang telah di ulas dapat dijadikan tumpuan dalam penulisan peneletian.
Berlandaskan  dari  ulasan  penelitian  terkait  maka  dapat  dijadikan  tumpuan  dalam  menyelesaikan permasalahan  yang  telah  dijabarkan  sehingga  penulis  membuat  penelitian  ini  mengenai  rekomendasi  aplikasi pemesanan hotel terbaik dengan mengimplementasikan metode MABAC. Pengimpementasian metode ini dapat menghasilkan  alternatif  terbaik  dari  kriteria  yang  sudah  ditetapkan  sehingga  diharapkan  dapat  menghasilkan rekomendasi yang tepat dan handal[9].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
SPK merupakan sebuah sistem yang diimplementasikan dalam pengambilan sebuah keputusan dari suatu masalah terstruktur ataupun tidak terstruktur sehingga memperoleh hasil keputusan yang tepat berdasarkan perangkingan alternatif  terbaik  berdasarkan  kriteria  yang  ditetapkan[10].  SPK  merupakan  bagian  sistem  informasi  interaktif bebrbasis komputer yang bertujuan menyediakan informasi yang dapat mengarahkan pengguna informasi supaya memperoleh  keputusan  yang  efektif,  pemodelan  dan  informasi  yang  diperlukan  agar  dapat  meneyelesaikan permasalahan, sehingga permasalahan dapat diselesaikan secara efisien dan handal[11].

## 2.2 Aplikasi Pemesanan Hotel
Aplikasi  pemesanan  hotel  merupakan  sebuah  aplikasi  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  pemesana  hotel secara  tidak  langsung.  Adapun  beberapa  aplikasi  pemesanan  hotel  diantaranya  Booking.com,  Hotels.com, Tiket.com  dan  lain  sebagainya.  Suatu  sistem  pemesanan  yang  dilakukan  secara  online  dapat  mempermudah pelanggan tanpa perlu datang langsung ke hotel tetapi dapat dengan memanfaatkan aplikasi pemesanan hotel yang tersedia sehingga dapat melakukan pemesanan dimanapun dan kapanpun.

## 2.3 Metode MABAC
MABAC merupakan suatu metode yang dikembangkan Pamucar dan Cirovic pada tahun 2015 yang dimana pada metode  ini  terkenal  sebagai  metode  yang  dapat  memberikan  solusi  dalam    pengambilan  sebuah  keputusan dibandingkan dengan metode lainnya. Pada metode MABAC jika alternatif terbaik dapat berdasarkan jarak antara Border Approximation Area (BAA) dan alternatif[12]. Berikut ini dalam melakukan perhitungan dengan metode MABAC dapat mengikuti sesuai langkah-langkah sebagai berikut[13],[14]: 1. Membentuk matriks keputusan awal (X).
C 1 C 2 ⋯ C n X = A 1 A 2 ⋮ A m [ x 11 x 12 x 21 x 22 ⋯ x 1n ⋯ x 2n ⋮ ⋮ x m1 x m2 ⋱ ⋮ ⋯ x mn ] (1)
2. Normalisasi matriks awal (X).

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 191 − 201 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2415
C 1 C 2 ⋯ C n N = A 1 A 2 ⋮ A m [ n 11 n 12 n 21 n 22 ⋯ n 1n ⋯ n 2n ⋮ ⋮ n m1 n m2 ⋱ ⋮ ⋯ n mn ] (2)
Nilai matriks ternomalisasi (N) ditentukan menggunakan rumus:
n ij = x ij − x i − x i + − x i − (untuk kriteria benefit) (3)
n ij = x ij − x i + x i − −x i + (untuk kriteria cost) (4)
3. Hitung matriks berbobot yang dimana rumusnya dapat dilihat sebagai berikut:
v ij =   w j . (n ij + 1) (5)
V = A 1 A 2 ⋮ A m [ v 11 v 12 v 21 v 22 ⋯ v 1n ⋯ v 2n ⋮ ⋮ v m1 v m2 ⋱ ⋮ ⋯ v mn ] = [ w 1 . (n 11 + 1) w 2 . (n 12 + 1) w 1 . (n 21 + 1) w 2 . (n 22 + 1) ⋯ w n . (n 1n + 1) ⋯ w n . (n 2n + 1) ⋮ ⋮ w 1 . (n m1 + 1) w 2 . (n m2 + 1) ⋱ ⋮ ⋯ w n . (n mn + 1) ] (6)
4. Penentuan matriks area aproksimasi perbatasan (G).
g i = (∏ v ij m j=1 ) 1 m (7)
Setelah menghitung nilai g i untuk setiap kriteria, pendekatan perbatasan matriks area G dibentuk dengan format n x 1 ( n adalah jumlah kriteria yang menjadi dasar pemilihan dari alternatif).
C 1 C 2 ⋯ C n G = [g 1 g 2 ⋯ g n ] (8)
5. Perhitungan jarak alternatif dari daerah aproksimasi perbatasan untuk elemen matriks (Q).
Q = [ q 11 q 12 q 21 q 22 ⋯ q 1n ⋯ q 2n ⋮ ⋮ q m1 q m2 ⋱ ⋮ ⋯ q mn ] = [ v 11 −   g 1 v 12 −   g 2 v 21 −   g 1 v 22 −  g 2 ⋯ v 1n −   g n ⋯ v 2n −  g n ⋮ ⋮ v m1 −   g 1 v m2 −  g 2 ⋱ ⋮ ⋯ v mn −  g n ] (9)
6. Membuat peringkat alternatif
Perhitungan nilai fungsi  kriteria untuk alternatif diperoleh dari jumlah jarak alternatif dari area aproksimasi perbatasan (Q). Semakin besar nilai S i maka semakin baik alternatifnya.
S i = ∑ q ij 𝑛 𝑗=1 (10)

## 2.4 Tahapan Penelitian
Kerangka penelitian dari penjabaran di atas dapat dilihat pada gambar 1 berikut:
Mulai Mengidentifikasi Masalah Pengumpulan Data Studi Literatur dan Keperpustakaan
Analisa Dan Penerapan Metode
Penerapan Metode MABAC
1. Membentuk matriks awal 2. Normalisasi matriks awal 3. Hitung matriks terbobot 4. Penentuan matriks area aproksimasi perbatasan
5. Hitung jarak alternatif daerah aproksimasi perbatasan
6. Menghitung peringkat alternatif
Pembuatan Laporan Penelitian Selesai

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 191 − 201 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2415
Dari gambar 1 dapat dilihat tahapan penelitian yang dilakukan untuk menggapai tujuan penelitian dalam rekomendasi aplikasi pemesanan hotel terbaik dapat dijelaskan beberapa tahapan dalam sebuah penelitian sebagai berikut:
1. Mengidentifikasi Masalah
Dalam  tahapan  ini  pada  sebuah  penelitian  sangat  diperlukan  untuk  dijadikan  pokok  pembahasan  sehingga permassalahan tersebut dapat terpecahkan dan terselesaikan.
2. Pengumpulan Data
Dalam melakukan penelitian ini, sangat diperlukan dalam pengumpulan berbagai data yang diperlukan dalam rekomendasi aplikasi pemesanan hotel terbaik.
3. Studi Literatur
Tahapan ini diperlukan dalam menambah wawasan peneliti terhadap SPK dan metode MABAC serta referensi yang diperlukan dalam penelitian.
4. Analisa Penerapan metode
Pada  tahapan  penelitian  ini  melakukan  analisa  dalam  rekomendasi  aplikasi  pemesanan  hotel  terbaik menggunakan metode MABAC sehingga mendapatkan hasil akhir yang akurat.
5. Laporan Penelitian
Setelah penulis menyelesaikan penelitian ini, penulis dapat membuat sebuah laporan penelitian untuk melihat hasilnya apakah sesuai dengan yang diharapkan serta membuat kesimpulan dalam penelitian ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Alternatif
Dalam rekomendasi aplikasi pemesanan hotel terbaik diharapkan dapat mempermudah pelanggan dalam memilih aplikasi  pemesanan  hotel  secara  online.  Penulis  menggunakan  metode  MABAC  untuk  menyelesaikan permasalahan  pada  penelitian  ini  dengan  menetapkan  8  alternatif  dan  5  kriteria  sehingga  menghasilkan perangkingan yang tepat dan akurat. Terdapat 10 data alternatif pemesanan hotel seperti berikut :
Tabel 1. Alternatif Aplikasi Pemesanan Hotel Kode Alternatif H1 Agoda H2 Airbnb H3 Hotels.com H4 Mister Aladin H5 Pegipegi H6 RedDoorz H7 Tiket.com H8 Traveloka

## 3.2 Penetapan Kriteria
Dalam  rekomendasi  aplikasi  pemesanan  hotel  terbaik  dibutuhkan  kriteria  yang  mendukung  untuk pengambilan keputusan.  Terdapat  5  kriteria  yang  bobobt  setia  kriteria  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dihitung  dengan menggunakan rumus ROC ( Rank Order Centroid ) dapat dilihat pada Tabel 2[15].
Tabel 2. Data Kriteria Kode Kriteria Bobot Jenis C1 Fitur Aplikasi 0.456 Benefit C2 Opsi Pembayaran 0.256 Benefit C3 Rating Ulasan 0.156 Benefit C4 Jumlah Pengguna (Juta) 0.090 Benefit C5 Kapasitas Penyimpanan (MB) 0.040 Cost Keterangan setiap kriteria : Fitur Aplikasi : Jumlah fitur yang tersedia pada aplikasi. Opsi Pembayaran : Jumlah opsi Pembayaran yang tersedia pada aplikasi. Rating Ulasan : Rating ulasan pengguna aplikasi. Jumlah Pengguna : Jumlah pengguna yang telah menggunakan aplikasi. Kapasitas Penyimpanan : kapasitas penyimpanan yang diperlukan. Tabel 3. Data Rating Kecocokan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 H1 6 6 4.7 10000000 98

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 191 − 201 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2415
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 H2 2 3 4.4 100000000 44 H3 2 3 3.9 10000000 23 H4 5 7 4.0 1000000 33 H5 5 7 4.8 5000000 15 H6 2 8 4.5 5000000 20 H7 19 7 4.4 10000000 20 H8 28 7 4.8 50000000 52 Max 28 8 4.8 100000000 98 Min 2 3 3.9 1000000 15

## 3.3 Penetapan Metode MABAC
Penetapan  metode  MABAC  dilakukan  untuk  menghasilkan  perangkingan  pada  setiap  alternatif.  Perhitungan dilakukan ketikan telah didapatkan nilai bobot pada setiap kriteria, langkah perhitungan metode MABAC sebagai berikut 1. Matriks keputusan awal
X = [𝑋 𝑖𝑗 ] = [ 6   6 4.7 2   3 4.4
2   3 3.9 10 98 100 44 10 23 5   7 4.0 5   7 4.8
2   8 4.5 1 33 5 15 5 20 19 7 4.4 28 7 4.8 10 20 50 52 ]
2. Normalisasi matriks keputusan awal
a. Menghitung nilai normalisasi matriks pada jenis kriteria benefit . C1
n 11 = 6−2 28−2 = 4 26 = 0.15 n 21 = 2−2 28−2 = 0 26 = 0.00 n 31 = 2−2 28−2 = 0 26 = 0.00 n 41 = 5−2 28−2 = 3 26 = 0.12 n 51 = 5−2 28−2 = 3 26 = 0.12 n 61 = 2−2 28−2 = 0 26 = 0.00 n 71 = 19−2 28−2 = 17 26 = 0.65 n 81 = 28−2 28−2 = 26 26 = 1.00
C2 n 12 = 6−3 8−3 = 3 5 = 0.60 n 22 = 3−3 8−3 = 0 5 = 0.00 n 32 = 3−3 8−3 = 0 5 = 0.00 n 42 = 7−3 8−3 = 4 5 = 0.80 n 52 = 7−3 8−3 = 4 5 = 0.80 n 62 = 8−3 8−3 = 5 5 = 1.00 n 72 = 7−3 8−3 = 4 5 = 0.80 n 82 = 7−3 8−3 = 4 5 = 0.80
C3 n 13 = 4.7−3.9 4.8−3.9 = 0.8 0.9 = 0.89 n 23 = 4.4−3.9 4.8−3.9 = 0.5 0.9 = 0.56 n 33 = 3.9−3.9 4.8−3.9 = 0.0 0.9 = 0.00 n 43 = 4.0−3.9 4.8−3.9 = 0.1 0.9 = 0.11 n 53 = 4.8−3.9 4.8−3.9 = 0.9 0.9 = 1.00

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 191 − 201 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2415
n 63 = 4.5−3.9 4.8−3.9 = 0.6 0.9 = 0.67
n 73 = 4.4−3.9 4.8−3.9 = 0.5 0.9 = 0.56
n 83 = 4.8−3.9 4.8−3.9 = 0.9 0.9 = 1.00
C4 n 14 = 10000000−1000000 100000000−1000000 = 9000000 99000000 = 0.09 n 24 = 100000000−1000000 100000000−1000000 = 99000000 99000000 = 1.00
n 34 = 10000000−1000000
100000000−1000000 = 9000000 99000000 = 0.09
n 44 = 1000000−1000000 100000000−1000000 = 0 99000000 = 0.00 n 54 = 5000000−1000000 100000000−1000000 = 4000000 99000000 = 0.04 n 64 = 5000000−1000000 100000000−1000000 = 4000000 99000000 = 0.04 n 74 = 10000000−1000000 100000000−1000000 = 9000000 99000000 = 0.09 n 84 = 50000000−1000000 100000000−1000000 = 49000000 99000000 = 0.49
b. Menghitung nilai normalisasi matriks pada jenis kriteria cost . C5 n 15 = 98−98 15−98 = 0 −83 = 0.00
n 25 = 44−98 15−98 = 0 −83 = 0.65
n 35 = 23−98 15−98 = 0 −83 = 0.90 n 45 = 33−98 15−98 = 0 −83 = 0.78 n 55 = 15−98 15−98 = −83 −83 = 1.00 n 65 = 20−98 15−98 = 0 −83 = 0.94 n 75 = 20−98 15−98 = 0 −83 = 0.94 n 85 = 52−98 15−98 = 0 −83 = 0.55
Setelah dilakukan semua perhitungan didapatkan hasil data normalisasi matriks keputusan awal yang dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 4. Data Normalisasi Matriks Keputusan Awal Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 H1 0.15 0.60 0.89 0.09 0.00 H2 0.00 0.00 0.56 1.00 0.65 H3 0.00 0.00 0.00 0.09 0.90 H4 0.12 0.80 0.11 0.00 0.78 H5 0.12 0.80 1.00 0.04 1.00 H6 0.00 1.00 0.67 0.04 0.94 H7 0.65 0.80 0.56 0.09 0.94 H8 1.00 0.80 1.00 0.49 0.55
3. Menghitung matriks berbobot
H1 v 11 =  0.456 ∗  (0.15 + 1) = 0.52615 v 12 =  0.256 ∗  (0.60 + 1) = 0.40960 v 13 =  0.156 ∗  (0.89 + 1) = 0.29467 v 14 =  0.090 ∗  (0.09 + 1) = 0.09818 v 15 =  0.040 ∗  (0.00 + 1) = 0.04000 H2 v 21 =  0.456 ∗  (0.00 + 1) = 0.45600 v 22 =  0.256 ∗  (0.00 + 1) = 0.25600 v 23 =  0.156 ∗  (0.56 + 1) = 0.24267 v 24 =  0.090 ∗  (1.00 + 1) = 0.18000 v 25 =  0.040 ∗  (0.65 + 1) = 0.06602 H3 v 31 =  0.456 ∗  (0.00 + 1) = 0.45600

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 191 − 201 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2415
v 32 =  0.256 ∗  (0.00 + 1) = 0.25600 v 33 =  0.156 ∗  (0.00 + 1) = 0.15600 v 34 =  0.090 ∗  (0.09 + 1) = 0.09818 v 35 =  0.040 ∗  (0.90 + 1) = 0.07614 H4 v 41 =  0.456 ∗  (0.12 + 1) = 0.50862 v 42 =  0.256 ∗  (0.80 + 1) = 0.46080 v 43 =  0.156 ∗  (0.11 + 1) = 0.17333 v 44 =  0.090 ∗  (0.00 + 1) = 0.09000 v 45 =  0.040 ∗  (0.78 + 1) = 0.07133 H5 v 51 =  0.456 ∗  (0.12 + 1) = 0.50862 v 52 =  0.256 ∗  (0.80 + 1) = 0.46080 v 53 =  0.156 ∗  (1.00 + 1) = 0.31200 v 54 =  0.090 ∗  (0.04 + 1) = 0.09364 v 55 =  0.040 ∗  (1.00 + 1) = 0.08000 H6 v 61 =  0.456 ∗  (0.00 + 1) = 0.45600 v 62 =  0.256 ∗  (1.00 + 1) = 0.51200 v 63 =  0.156 ∗  (0.67 + 1) = 0.26000 v 64 =  0.090 ∗  (0.04 + 1) = 0.09364 v 65 =  0.040 ∗  (0.94 + 1) = 0.07759 H7 v 71 =  0.456 ∗  (0.65 + 1) = 0.75415 v 72 =  0.256 ∗  (0.80 + 1) = 0.46080 v 73 =  0.156 ∗  (0.56 + 1) = 0.24267 v 74 =  0.090 ∗  (0.09 + 1) = 0.09818 v 75 =  0.040 ∗  (0.94 + 1) = 0.07759 H8 v 81 =  0.456 ∗  (1.00 + 1) = 0.91200 v 82 =  0.256 ∗  (0.80 + 1) = 0.46080 v 83 =  0.156 ∗  (1.00 + 1) = 0.31200 v 84 =  0.090 ∗  (0.49 + 1) = 0.13455 v 85 =  0.040 ∗  (0.55 + 1) = 0.06217
Setelah dilakukan semua perhitungan didapatkan hasil data matriks berbobot yang dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Data Matriks Berbobot Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 H1 0.52615 0.40960 0.29467 0.09818 0.04000 H2 0.45600 0.25600 0.24267 0.18000 0.06602 H3 0.45600 0.25600 0.15600 0.09818 0.07614 H4 0.50862 0.46080 0.17333 0.09000 0.07133 H5 0.50862 0.46080 0.31200 0.09364 0.08000 H6 0.45600 0.51200 0.26000 0.09364 0.07759 H7 0.75415 0.46080 0.24267 0.09818 0.07759 H8 0.91200 0.46080 0.31200 0.13455 0.06217
4. Penentuan matriks area aproksimasi perbatasan
G1  = (0.52615 ∗ 0.45600 ∗ 0.45600 ∗ 0.50862 ∗ 0.50862 ∗ 0.45600 ∗ 0.75415 ∗ 0.91200) 1 8 = 0.55403
G2  = (0.40960 ∗ 0.25600 ∗ 0.25600 ∗ 0.46080 ∗ 0.46080 ∗ 0.51200 ∗ 0.46080 ∗ 0.46080) 1 8 = 0.39721 G3  = (0.29467 ∗ 0.29467 ∗ 0.15600 ∗ 0.17333 ∗ 0.31200 ∗ 0.26000 ∗ 0.24267 ∗ 0.31200) 1 8 = 0.24229 G4  = (0.09818 ∗ 0.18000 ∗ 0.09818 ∗ 0.09000 ∗ 0.09364 ∗ 0.09364 ∗ 0.09818 ∗ 0.13455) 1 8 = 0.10769
G5 = (0.04000 ∗ 0.06602 ∗ 0.07614 ∗ 0.07133 ∗ 0.08000 ∗ 0.07759 ∗ 0.07759 ∗ 0.06217) 1 8 = 0.06747
Pendekatan perbatasan matriks area G dibentuk dengan format n x 1 seperti berikut.
G = [0.55403 0.39721 0.24229 0.10769 0.06747]
5. Menghitung jarak alternatif

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 191 − 201 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2415
H1 q 11 = (0.52615 − 0.55403) = −0.02787 q 12 = (0.40960 − 0.39721) = 0.01239 q 13 = (0.29467 − 0.24229) = 0.05238 q 14 = (0.09818 − 0.10769) = −0.00951 q 15 = (0.04000 − 0.06747) = −0.02747 H2 q 21 = (0.45600 − 0.55403) = −0.09803 q 22 = (0.25600 − 0.39721) = −0.14121 q 23 = (0.24267 − 0.24229) = 0.00038 q 24 = (0.18000 − 0.10769) = 0.07231 q 25 = (0.06602 − 0.06747) = −0.00145 H3 q 31 = (0.45600 − 0.55403) = −0.09803 q 32 = (0.25600 − 0.39721) = −0.14121 q 33 = (0.15600 − 0.24229) = −0.08629 q 34 = (0.09818 − 0.10769) = −0.00951 q 35 = (0.07614 − 0.06747) = 0.00867 H4 q 41 = (0.50862 − 0.55403) = −0.04541 q 42 = (0.46080 − 0.39721) = 0.06359 q 43 = (0.17333 − 0.24229) = −0.06895 q 44 = (0.09000 − 0.10769) = −0.01769 q 45 = (0.07133 − 0.06747) = 0.00385 H5 q 51 = (0.50862 − 0.55403) = −0.04541 q 52 = (0.46080 − 0.39721) = 0.06359 q 53 = (0.31200 − 0.24229) = 0.06971 q 54 = (0.09364 − 0.10769) = −0.01405 q 55 = (0.08000 − 0.06747) = 0.01253 H6 q 61 = (0.45600 − 0.55403) = −0.09803 q 62 = (0.51200 − 0.39721) = 0.11479 q 63 = (0.26000 − 0.24229) = 0.01771 q 64 = (0.09364 − 0.10769) = −0.01405 q 65 = (0.07759 − 0.06747) = 0.01012 H7 q 71 = (0.75415 − 0.55403) = 0.20013 q 72 = (0.46080 − 0.39721) = 0.06359 q 73 = (0.24267 − 0.24229) = 0.00038
q 74 = (0.09818 − 0.10769) = −0.00951 q 75 = (0.07759 − 0.06747) = 0.01012 H8 q 81 = (0.91200 − 0.55403) = 0.35797 q 82 = (0.46080 − 0.39721) = 0.06359 q 83 = (0.31200 − 0.24229) = 0.06971 q 84 = (0.13455 − 0.10769) = 0.02686 q 85 = (0.06217 − 0.06747) = −0.00530
Setelah  dilakukan  semua  perhitungan  didapatkan hasil  data  nilai  jarak  alternatif  yang  dapat  dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Data Nilai Jarak Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 H1 -0.02787 0.01239 0.05238 -0.00951 -0.02747 H2 -0.09803 -0.14121 0.00038 0.07231 -0.00145 H3 -0.09803 -0.14121 -0.08629 -0.00951 0.00867 H4 -0.04541 0.06359 -0.06895 -0.01769 0.00385 H5 -0.04541 0.06359 0.06971 -0.01405 0.01253 H6 -0.09803 0.11479 0.01771 -0.01405 0.01012 H7 0.20013 0.06359 0.00038 -0.00951 0.01012

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 191 − 201 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2415
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 H8 0.35797 0.06359 0.06971 0.02686 -0.00530 6. Peringkat alternatif S1 = ((−0.02787) + 0.01239 + 0.05238 + (−0.00951) + (−0.02747)) = −0.00008 S2 = ((−0.09803) + (−0.14121) + 0.00038 + 0.07231 + (−0.00145)) = −0.16799 S3 = ((−0.09803) + (−0.14121) + (−0.08629) + (−0.00951) + 0.00867) = −0.32636 S4 = ((−0.04541) + 0.06359 + (−0.06895) + (−0.01769) + 0.00385) = −0.06461 S5 = ((−0.04541) + 0.06359 + 0.06971 + (−0.01405) + 0.01253) = 0.08637 S6 = ((−0.09803) + 0.11479 + 0.01771 + (−0.01405) + 0.01012) = 0.03054
S7 = (0.20013 + 0.06359 + 0.00038 + (−0.00951) + 0.01012) = 0.26471 S8 = (0.35797 + 0.06359 + 0.06971 + 0.02686 + (−0.00530)) = 0.51283
Dari perhitungan yang telah dilakukan dengan analisa penerapan metode Entropy dan MABAC sehingga menghasilkan perangkingan seperti Tabel 7 berikut:
Tabel 7. Data Peringkat Alternatif Kode Alternatif S Peringkat H1 Agoda -0.00008 5 H2 Airbnb -0.16799 7 H3 Hotels.com -0.32636 8 H4 Mister Aladin -0.06461 6 H5 Pegipegi 0.08637 3 H6 RedDoorz 0.03054 4 H7 Tiket.com 0.26471 2 H8 Traveloka 0.51283 1
Dari hasil perhitungan yang telah dilakukan dari 8 alternatif menghasilkan nilai terbaik yang dapat dilihat pada  Tabel  7  yaitu  alternatif  H8  atas  nama  Traveloka  dengan  nilai  0.51283  sebagai  rekomendasi  aplikasi pemesanan hotel terbaik.

## 3.4 Implementasi
a. Tampilan Daftar Penggunaan Aplikasi
Dari gambar 2 terdapat tampilan menu untuk daftar agar dapat masuk ke dalam aplikasi, pengguna dapat mengisi nama, alamat, nomor hp, email dan kata sandi pengguna baru setelah itu dapat klik daftar lalu bisa masuk kembali menggunakan email dan kata sandi yang telah di daftarkan.
Gambar 2. Daftar Penggunaan Aplikasi

## b. Tampilan Utama
Dari gambar 3 berikut terdapat tampilan menu utama aplikasi yang berbasis android. Terdapat kolom  pencarian hotel yang dimana memasukkan nama hotel yang kita inginkan, terdapat promo hotel terbaru, rekomendasi hotel, menu transaksi, dan riwayat pemesanan hotel.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 191 − 201 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2415
Gambar 3. Menu Utama

## c. Tampilan Riwayat Transaksi
Dari gambar 4 berikut terdapat riwayat transaksi yang dimana hasil dari pemesanan hotel yang telah kita lakukan apakah pesanan hotel tersebut telah selesai, pesanan dibatalkan dan pelanggan baru memulai check in hotel maka akan muncul seluruh riwayat transaksi yang telah kita lakukan.
Gambar 4. Riwayat Transaksi

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian penulis memberikan kesimpulan bahwa metode MABAC dapat diimplementasikan dalam mencari peringkat alternatif terbaik deari kriteria Fitur Aplikasi, Opsi Pembayaran, Rating Aplikasi, Jumlah Pengguna dan Kapasitas penyimpanan, sehhingga dapat menentukan rekomendasi aplikasi pemesanan hotel terbaik dengan hasil akhir  yang  tertinggi  didapatkan  yaitu  pada  alternatif  H8  atas  nama  Traveloka  dengan  nilai  0.51283.  Sehingga masyarakat  yang  ingin  melakukan  pemesanan  hotel  melalui  aplikasi  tidak  perlu  bimbang  dalam  menentukan aplikasi terbaik.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 191 − 201 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2415

## REFERENCES
[1] N. H. Lubis, I. S. Damanik, and W. Saputra, “Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode Electre II Dalam Menentukan Aplikasi  Belanja  Online  Terbaik,” BEES  Bull.  Electr.  Electron.  Eng. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  98–105,  2022,  doi: 10.47065/bees.v2i3.1382.
[2] R.  Dermawan  and  S.  Sinurat,  “Penerapan  Metode  Metode  Multi-Attribut  Border  Approximation  Area  Comparison (MABAC) dalam Penentuan Akademi Kebidanan (AKBID) Terbaik,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 3, no. 1, pp. 1– 8, 2021, doi: 10.47065/josyc.v3i1.820.
[3] I. R. Rahadjeng, M. N. H. Siregar, and A. P. Windarto, “Pemanfaatan Sistem Keputusan Dalam Mengevaluasi Penentuan Aplikasi Chatting Terbaik Dengan Multi Factor Evaluation Process,” J.  Media  Inform. Budidarma ,  vol. 6,  no.  2,  pp. 1258–1262, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.4021.
[4] E. B. Barus, “TIN : Terapan Informatika Nusantara Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Best Employee Dengan Menerapkan  Metode  MABAC  TIN :  Terapan  Informatika  Nusantara,”  vol.  2,  no.  9,  pp.  551–557,  2022,  doi: 10.47065/tin.v2i9.1028.
[5] D. Agma, Y. Maulita, S. Ramadani, B. Kota, and J. T. Informatika, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Matras Springbed Dengan Metode MABAC ( Studi Kasus PT . Ocean Centra Furnindo ),” vol. 6, no. 3, 2022.
[6] S.  A.  Panjaitan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Perekrutan  Internal  Audit  Officer  (Audit)  Menerapkan  Kombinasi Metode  AHP  dan  MABAC,” TIN  Terap.  Inform.  Nusant. ,  vol.  2,  no.  12,  pp.  710–720,  2022,  doi: 10.47065/tin.v2i12.1582.
[7] I. E. Ismail, A. D. Hasanah, and P. N. Jakarta, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Pinjaman Menggunakan Metode Multiattribute Approximation Border Area Comparison,” vol. 8, pp. 70–81, 2022.
[8] M. D. Saefudin and A. Mirza, “Sistem Penunjang Keputusan Penilaian Guru Terbaik Dengan Metode Multi-Attributive Border Approximation ( MABAC ),” vol. 1, no. 06, pp. 609–619, 2022.
[9] D.  W.  Sipahutar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Teknisi  Broadcasting  Pada  TVRI  Medan  Menerapkan Metode MABAC,” vol. 8, no. 2, pp. 55–63, 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i2.2829.
[10]  Zulkarnain.  and  Yasir.Hasan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Peserta  FLS2N  SMAN  1  Perbaungan Menggunakan Metode MABAC,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 1–7, 2021.
[11]  K.  Nisa,  “Jurnal  Teknologi  Sistem  Informasi  dan  Sistem  Komputer  TGD  Optimalisasi  Metode  MABAC  Dalam Menentukan Prioritas Penerima Pinjaman Koperasi Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD,” vol. 5, pp. 280–292, 2022.
[12]  C. Handayani, A. M. Muhsidi, and N. I. Khomalia, “Metode Multi Attributive Border Approximation Area Comparison ( MABAC ) Untuk Penilaian Kinerja Dalam Pengelolaan Alokasi Dana Desa ( ADD ),” vol. 20, no. 01, pp. 303–309, 2021.
[13]  R. N. KALEM and M. E. AKPINAR, “Personnel Performance Assessment using Entropy based MABAC Method: An Application  in  the  Food  Sector,” Equinox  J.  Econ.  Bus.  Polit.  Stud. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  89–106,  2022,  doi: 10.48064/equinox.1063776.
[14]  M. Baydaş, “The effect of pandemic conditions on financial success rankings of BIST SME industrial companies : a different evaluation with the help of comparison of special capabilities of MOORA , MABAC and FUCA methods Salgın koşullarının BIST KOBI sanayi firmaların,” vol. 10, pp. 245–260, 2022.
[15]  A. Triayudi, F. Nugroho, and A. G. Simorangkir, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penilaian Kinerja  Supervisor Menggunakan  Metode  COPRAS  Dengan  Pembobotan  ROC,”  vol.  3,  no.  4,  pp.  461–468,  2022,  doi: 10.47065/josyc.v3i4.2214.
[16]     Abdullah, S. N., Fitri, I., & Aldisa, R. T. (2022). Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Model Stainless steel untuk Kitchen Set dengan Metode AHP. Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) , 6 (2), 313-318.