## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 4, Februari 2024, Hal 2209-2220 DOI 10.30865/klik.v4i4.1736 https://djournals.com/klik

## Implementasi Metode MABAC dengan Pembobotan Entropy Dalam Sistem Pendukung Keputusan Proses Rekruitmen CIO

## Siti Emalia Saqila, Amelia Hayatul, Agus Iskandar*
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 emaliasaqila66@gmail.com, 2 ameliahayatul421@gmail.com, 3,* iskandaragus1005@gmail.com Email Penulis Korespondensi: iskandaragus1005@gmail.com
Abstrak− Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menginvestigasi  dan  mengimplementasikan  metode  MABAC  (Multi-Attributive  Border Approximation) dengan pembobotan berdasarkan entropy dalam sistem pendukung keputusan (SPK) untuk merekomendasikan calon Chief  Information  Officer  (CIO)  yang  paling  sesuai.  Sebagai  bagian  integral  dari  manajemen  tingkat  atas,  pemilihan  CIO  adalah keputusan strategis yang berdampak besar pada kinerja organisasi. Oleh karena itu, penggunaan SPK dalam proses rekrutmen CIO dapat membantu organisasi untuk mengambil keputusan yang lebih efektif dan rasional. Metode MABAC digunakan karena mampu mengatasi situasi ketidakpastian dan ambigu dalam pengambilan keputusan rekrutmen CIO, yang melibatkan beberapa atribut yang saling  berkaitan  dan  berpotensi  mempengaruhi  kinerja  CIO.  Pembobotan  berdasarkan  entropy  digunakan  untuk  mengukur  tingkat ketidakpastian  atau  keacakan  dalam  data  atribut,  sehingga  memberikan  bobot  yang  akurat  untuk  setiap  atribut  dalam  proses pengambilan keputusan. Penelitian ini menggunakan data empiris dari sejumlah kandidat CIO yang memiliki berbagai latar belakang dan pengalaman. Data tersebut mencakup beragam atribut seperti pendidikan, pengalaman kerja, keahlian teknis, dan keterampilan kepemimpinan.  Metode  MABAC  dengan  pembobotan  entropy  digunakan  untuk  mengolah  data  ini,  dan  hasilnya  digunakan  untuk menghasilkan  peringkat  kandidat  CIO  yang  paling  sesuai.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  penggunaan  metode  MABAC dengan pembobotan entropy dalam SPK dapat menghasilkan rekomendasi CIO yang lebih akurat dan dapat dipercaya. Hasil ini dapat membantu  tim  rekrutmen  dan  manajemen  senior  dalam  memilih  CIO  yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan organisasi.  Selain itu, penelitian ini juga mengidentifikasi atribut-atribut yang paling berpengaruh dalam pengambilan keputusan rekrutmen CIO, sehingga dapat membantu organisasi dalam merancang program pengembangan keterampilan atau pelatihan yang sesuai untuk calon CIO yang telah  terpilih.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  memberikan  kontribusi  penting  dalam  bidang  manajemen  SDM  dan  pengambilan keputusan strategis, khususnya dalam konteks rekrutmen CIO.  Hasil perhitungan pada penelitian ini diketahui bahwa alternatif atas nama Eric Yahya yang menempati peringkat pertama dengan nilai 0,405. Hasilnya dapat menjadi panduan berharga bagi organisasi yang ingin meningkatkan proses seleksi dan rekrutmen eksekutif mereka.
Kata Kunci: Metode MABAC; Metode Entropy; SPK; CIO
Abstract− This  research  aims  to  investigate  and  implement  the  MABAC  (Multi-Attributive  Border  Approximation)  method  with weighting based  on  entropy  in  a decision support  system  (DSS)  to  recommend  the  most  suitable  Chief  Information Officer  (CIO) candidate. As an integral part of upper-level management, the selection of a CIO is a strategic decision that has a major impact on organizational performance. Therefore, the use of SPK in the CIO recruitment process can help organizations make more effective and rational  decisions.  The  MABAC  method  is  used  because  it  is  able  to  overcome  situations  of  uncertainty  and  ambiguity  in  CIO recruitment  decision  making,  which  involves  several  interrelated  attributes  and  has  the  potential  to  influence  CIO  performance. Entropy-based weighting is used to measure the level of uncertainty or randomness in attribute data, thereby providing accurate weights for each attribute in the decision-making process. This research uses empirical data from a number of CIO candidates who have various backgrounds and experiences. The data includes a variety of attributes such as education, work experience, technical expertise, and leadership skills. The MABAC method with entropy weighting was used to process this data, and the results were used to produce a ranking of the most suitable CIO candidates. The results of this research indicate that the use of the MABAC method with entropy weighting in the SPK can produce more accurate and reliable CIO recommendations. These results can assist recruiting teams and senior management in selecting the CIO who best fits the organization's needs. Apart from that, this research also identifies the attributes that are most influential in CIO recruitment decisions, so that it can help organizations in designing appropriate skills development or training programs for selected CIO candidates. Thus, this research makes an important contribution to the field of HR management and strategic  decision  making,  especially  in  the  context  of  CIO  recruitment.  The  results  of  calculations  in  this  research  show  that  the alternative in the name of Eric Yahya is in first place with a value of 0.405. The results can be a valuable guide for organizatio ns looking to improve their executive selection and recruitment processes.
Keywords: MABAC Method; Entropy Method; DSS; CIO

## 1. PENDAHULUAN
CIO  (Chief  Information  Officer)  Merupakan  seorang  eksekutif  senior  dalam  sebuah  organisasi  atau  perusahaan  yang bertanggung jawab atas strategi, manajemen, dan pengelolaan semua aspek teknologi informasi (TI) dan sistem informasi di  perusahaan  tersebut[1].  Peran  CIO  sangat  penting  dalam  memastikan  bahwa  TI  dan  sistem  informasi  diorganisasi berfungsi secara efisien dan mendukung tujuan bisnis yang telah ditetapkan[2]. Dalam era digital yang terus berkembang pesat, peran Chief Information Officer (CIO) dalam sebuah organisasi menjadi semakin penting. CIO bertanggung jawab atas strategi, pengelolaan, dan inovasi  teknologi  informasi  (TI) yang menjadi tulang punggung operasi  bisnis modern. Rekrutmen CIO yang tepat memiliki dampak yang signifikan terhadap kesuksesan organisasi di pasar yang kompetitif dan berubah dengan cepat.
Seiring  dengan  kompleksitas  dan  pentingnya  peran  CIO,  proses  seleksi  dan  penilaian  kandidat  CIO  menjadi semakin kritis. Organisasi harus memastikan bahwa mereka memilih individu yang memiliki kualifikasi dan keterampilan yang  sesuai  untuk  memimpin  inisiatif  TI  serta  berkontribusi  pada  pencapaian  tujuan  bisnis  jangka  panjang.  Namun,
pengambilan  keputusan  rekrutmen  CIO  sering  kali  melibatkan  berbagai  atribut  dan  kriteria  yang  rumit  dan  saling berkaitan, seperti pendidikan, pengalaman, keahlian teknis, dan keterampilan kepemimpinan.
Dalam  konteks  ini,  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  telah  menjadi  alat  yang  berharga  untuk  membantu organisasi  dalam  pengambilan  keputusan  rekrutmen  CIO  yang  lebih  objektif  dan  berbasis  data.  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) adalah sebuah sistem komputer yang dirancang untuk membantu individu atau organisasi dalam proses pengambilan  keputusan  dengan  menyediakan  alat  dan  metode  untuk  mengumpulkan,  mengelola,  menganalisis,  dan memvisualisasikan data serta informasi yang relevan[3][4]. SPK dapat membantu mengidentifikasi kandidat yang paling sesuai dengan memproses dan menganalisis berbagai atribut kandidat secara sistematis dan berbasis algoritma[5]. Namun, dalam mengimplementasikan SPK untuk rekrutmen CIO, ada beberapa tantangan yang perlu diatasi, seperti pengukuran kualitas atribut, penentuan bobot atribut, dan pemrosesan data yang akurat.
Dalam  rangka  mengatasi  tantangan  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menginvestigasi  dan mengimplementasikan  metode  MABAC  (Multi-Attributive  Border  Approximation)  dengan  pembobotan  berdasarkan entropy  dalam  SPK  untuk  merekomendasikan  CIO  yang  paling  sesuai.  Metode  MABAC  telah  terbukti  efektif  dalam mengatasi situasi ketidakpastian dalam pengambilan keputusan multiatribut[6][7]. Penggunaan pembobotan entropy akan memberikan  nilai  bobot  yang  akurat  dan  obyektif  untuk  atribut-atribut  kandidat,  sehingga  menghasilkan  rekomendasi CIO yang lebih dapat diandalkan. Penelitian ini penting karena akan memberikan panduan praktis bagi organisasi dalam meningkatkan proses seleksi  dan rekrutmen CIO mereka, yang pada gilirannya dapat menghasilkan kepemimpinan TI yang lebih kuat dan berkontribusi pada keberhasilan bisnis. Selain itu, penelitian ini juga memberikan kontribusi pada perkembangan SPK dalam konteks pengambilan keputusan SDM (Sumber Daya Manusia) yang strategis.
Dalam  penyelesaian  penelitian  ini,  penulis  melakukan  studi  literatur  berdasarkan  dari  beberapa  sumber  dari penelitian  terdahulu.  Adapun  penelitian  tersebut  berdasarkan  penelitian  di  tahun  2022  oleh  Siti  Aspah  Panjaitan  yang membahas tentang perekrutan Internal Audit dalam menerapkan kombinasi Metode MABAC dan AHP. Dalam penelitian tersebut menyimpulkan bahwa Penggunaan sistem pendukung keputusan dalam proses perekrutan Internal Audit Officer membantu meningkatkan objektivitasnya karena sistem ini telah memiliki kriteria yang telah ditetapkan oleh perusahaan. Menggabungkan  metode  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Multi-Attribute  Border  Approximation  Area Comparison (MABAC) dianggap sebagai solusi yang efektif untuk mengatasi tantangan dalam perekrutan Internal Audit Officer[8].
Penelitian terdahulu yang sudah dilakukan oleh Mitha Anggreani Rupang Dkk pada tahun 2018 yang membahas tentang  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  karyawan  terbaik  dengan  mengimplementasikan  metode  Entropy  dan TOPSIS. Penelitian tersebut menyimpulkan bahwa Setelah diimplementasikan, metode ini telah digunakan dan terbukti efektif. Metode ini menonjolkan fleksibilitas tinggi dalam proses pengambilan keputusan. Sistem yang telah dirancang dan dibangun dapat dimanfaatkan oleh Project Manager Jakarta Smart City untuk menilai kinerja karyawan terbaik. Hasil preferensi  dan  peringkat  dipresentasikan  dalam  bentuk  tabel,  memudahkan  kepala  unit  dalam  membuat  keputusan. Karyawan  dengan  peringkat  tertinggi  akan  direkomendasikan  oleh  manajer  untuk  menerima  penghargaan  dari perusahaan.  Tingkat  kepuasan  responden  terhadap  sistem  pendukung  keputusan  ini  berkisar  antara  70%  hingga  80%, menunjukkan  bahwa  penilaian  terhadap  sistem  ini  cukup  positif.  Untuk  meningkatkan  akurasi  lebih  lanjut,  perlu ditingkatkan isi dan formatnya[9].
Berikutnya penelitian yang sudah dilakukan oleh Cintantya Andhita Dara Kirana pada tahun 2022 yang membahas tentang  “penilaian  pegawai  pemerintah  non  pegawai  negeri  menggunakan  metode  Entropy”.  Pada  penelitian  tersebut menyimpulkan bahwa Indikator Presensi memiliki bobot tertinggi, yaitu sebesar 0,5495, diikuti oleh indikator SP dengan bobot 0,2353. Indikator Ketiga dengan bobot tertinggi adalah Kinerja, yang memiliki bobot sebesar 0,1107, diikuti oleh indikator  Nilai  Dasar  dengan  bobot  0,0604.  Sedangkan  indikator  dengan  bobot  terkecil  adalah  Tes  Wawasan,  dengan bobot sebesar 0,0439[10].
Penelitian  berikutnya  yang  di  teliti  oleh  Gede  Surya  Mahendra  Dkk  pada  tahun  2022  yang  membahas  tentang “Implementasi  pemilihan  maskapai  penerbangan  menggunakan  Fucom-MABAC  Pada  sistem  pendukung  keputusan”. Pada  penelitian  tersebut  menyimpulkan  bahwa  Dengan  mengaplikasikan  perhitungan  FUCOM-MABAC,  hasilnya menunjukkan  bahwa  Garuda  Indonesia  menduduki  peringkat  pertama  sebagai  maskapai  paling  populer  di  Indonesia dengan  nilai  preferensi  sebesar  0,3188.  Diikuti  oleh  Citilink  di  posisi  kedua  dengan  nilai  0,2541,  dan  Batik  Air  di peringkat  ketiga  dengan  nilai  0,1791.  Sementara  itu,  Indonesia  AirAsia,  NAM  Air,  dan  Lion  Air  masing-masing menduduki peringkat terakhir di antara alternatif yang diuji[11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan ( Decision Support System, DSS) adalah suatu sistem komputer atau perangkat lunak yang dirancang untuk membantu individu atau organisasi dalam proses pengambilan keputusan[12]. DSS menyediakan akses kepada data, alat analisis, dan berbagai jenis informasi yang diperlukan untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik dan lebih informasional. DSS bertujuan untuk meningkatkan kualitas keputusan dengan menyediakan akses ke data dan informasi yang relevan, analisis yang mendalam, serta dukungan dalam pemahaman implikasi keputusan yang diambil[13][14].  DSS  juga  memiliki  tujuan  untuk  mengurangi  ketidakpastian  dalam  pengambilan  keputusan  dengan
menyediakan  alat  untuk  simulasi,  pemodelan,  dan  analisis  risiko.  Ini  membantu  organisasi  dalam  menghadapi  situasi yang penuh ketidakpastian dengan lebih baik[15].

## 2.2 Metode MABAC
MABAC merupakan salah satu metode yang digunakan dalam Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System) untuk  membantu  pengambilan  keputusan  multi-kriteria.  Metode  ini  digunakan  untuk  membandingkan  dan mengklasifikasikan alternatif berdasarkan berbagai  kriteria atau atribut yang diberikan[16][17]. Metode MABAC juga merupakan  multi-kriteria  yang  digunakan  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  (DSS)  untuk  membandingkan  dan mengklasifikasikan alternatif berdasarkan sejumlah kriteria atau atribut yang telah ditentukan sebelumnya[18]. Metode ini mencoba untuk memetakan area batas (border) antara alternatif yang dinilai berdasarkan preferensi pada setiap kriteria yang ada. Dalam prosesnya, Metode MABAC mempertimbangkan bobot untuk setiap kriteria dan memberikan peringkat alternatif  berdasarkan  tingkat  kedekatan  mereka  dengan  batas  area  yang  telah  ditentukan[17].  Berikut  Rumus  Metode MABAC[19]: a. Tahapan pertama : Membentuk matriks keputusan awal (X)
𝐶 1 𝐶 2 … 𝐶 𝑛 𝑋 = 𝐴 1 𝐴 2 ⋮ 𝐴 𝑚 [ 𝑥 11 𝑥 12 … 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 22 ⋯ 𝑥 2𝑛 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚2 ⋯ 𝑥 𝑚𝑛 ] (1)
b. Tahapan Kedua : Melakukan normalisasi matriks awal (X).
𝐶 1 𝐶 2 … 𝐶 𝑛 𝑋 = 𝐴 1 𝐴 2 ⋮ 𝐴 𝑚 [ 𝑛 11 𝑛 12 … 𝑛 1𝑛 𝑛 21 𝑛 22 ⋯ 𝑛 2𝑛 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑛 𝑚1 𝑛 𝑚2 ⋯ 𝑛 𝑚𝑛 ] (2)
Nilai matriks normalisasi (N) ditentukan dengan rumus :
𝑛 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 −𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑖 + −𝑥 𝑖 − (untuk kriteria yang benefit)
(3)
𝑛 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 −𝑥 𝑖 + 𝑥 𝑖 + −𝑥 𝑖 + (untuk kriteria yang cost)
(4)
c. Tahapan ketiga : melakukan perhitungan matriks terbobot : 𝑣 𝑖𝑗 =   (𝑤 𝑖 ∗ 𝑛 𝑖𝑗 ) + 𝑤 𝑖 ) (5)
d. Tahapan Keempat : melakukan perhitungan matriks area aproksimasi perbatasan (G i )
g i = (∏ v ij m j=1 ) 1 m (6)
e. Tahapan Kelima : Melakukan Perhitungan elemen matriks jarak alternatif dari daerah perkiraan perbatasan (Q m ) 𝑄 𝑚 = 𝑉 𝑖𝑗 − 𝐺 𝑖 (7)
f. Tahapan Keenam : Perangkingan Alternatif (S i ) 𝑆 𝑖 = ∑ 𝑄 𝑚 𝑛 𝑗=1 (8)

## 2.3 Metode Entropy
Metode  Entropy  adalah  suatu  konsep  yang  berasal  dari  teori  informasi  dan  statistik.  Ia  digunakan  untuk  mengukur ketidakpastian atau informasi yang terkandung dalam suatu set data atau distribusi probabilitas. Entropy mengukur sejauh mana suatu sistem atau data menyimpan kejutan atau ketidakpastian. Semakin tinggi nilai Entropy, semakin tinggi tingkat ketidakpastian  dalam  data  atau  sistem  tersebut[20][21][22].  Adapun  Langkah-langkah  dari  metode  Entropy  adalah sebagai berikut[23]:
a. Langkah  pertama  : Menentukan  data  awal,  yang  dimana  Setiap  pengambil  keputusan  memberikan  nilai  sesuai preferensinya sehingga menghasilkan nilai kepentingan pada kriteria yang telah ditetapkan.
b. Langkah kedua : Menghitung Normalisasi data awal, dengan cara mengurangi nilai pada kriteria dengan nilai paling ideal, sehingga hasil pengurangan tersebut dinyatakan k ij . c. Langkah ketiga : Menentukan nilai matriks (a ij )
𝑎 𝑖𝑗 = 𝑘 𝑖𝑗 ∑ ∑ 𝑘 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 𝑚 𝑖=1 (9)
Keterangan :
a ij = Hasil perhitungan matriks data kriteria k ij = Nilai setiap kriteria dari normalisasi data awal i = Responden ke 1,2,…,i j = Kriteria ke 1,2,…,j m = Jumlah pengambil keputusan
n = Jumlah kriteria d. Langkah keempat : Perhitungan nilai entrophy untuk setiap kriteria
𝐸 𝑗 = [ −1 1𝑛 𝑚 ] ∑ [𝑎 𝑖𝑗 𝑙𝑛(𝑎 𝑖𝑗 )] 𝑛 𝑖=1 (10)
Keterangan : E j = Nilai bobot entrophy ln = Nilai log dari kriteria n = Jumlah kriteria a ij = Hasil perhitungan matriks dan kriteria i = 1 : mulai dari alternatif pertama
e. Langkah Kelima : Perhitungan dispersi untuk setiap kriteria
𝐷 𝑗 = 1 − 𝐸 𝑗 (11)
Keterangan : D j = Nilai dispersi entrophy E j = Nilai bobot entrophy Langkah Keenam : Menghitung Normalisasi nilai dispersi
𝑊 𝑗 = 𝐷 𝑗 ∑ 𝐷 𝑗 (12)
Keterangan : W j = Nilai normalisasi dispersi (bobot prioritas kriteria) D j = Nilai dispersi entrophy ∑ 𝐷 𝑗 = Jumlah seluruh nilai dispersi entrophy

## 2.4 Tahapan Penelitian
Adapun langkah-Langkah pembuatan penelitian ini dapat dilihat sebagai berikut :
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan gambar 1 diatas, Adapun tahapan penelitian sebagai berikut :
a. Identifikasi Permasalahan
Tahap pertama dalam penelitian adalah mengidentifikasi masalah atau pertanyaan penelitian yang ingin dijawab. Ini melibatkan pemahaman yang mendalam tentang subjek yang diteliti dan menentukan area yang perlu diselidiki lebih lanjut.
b. Studi Literatur
Setelah  masalah  penelitian  diidentifikasi,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  studi  literatur.  Ini  melibatkan pencarian dan analisis terhadap literatur yang relevan yang telah ditulis sebelumnya tentang topik yang sama atau terkait. Studi literatur membantu peneliti memahami konteks penelitian mereka, mengidentifikasi kekosongan pengetahuan yang mungkin, dan memperoleh wawasan yang diperlukan untuk merancang metodologi penelitian.
c. Pengumpulan Data
Setelah studi literatur selesai, peneliti kemudian mengumpulkan data yang diperlukan untuk menjawab pertanyaan penelitian  atau  menguji  hipotesis  yang  diajukan.  Metode  pengumpulan  data  dapat  bervariasi  tergantung  pada  jenis penelitian yang dilakukan, tetapi  bisa meliputi survei, wawancara, observasi, atau analisis dokumen, di  antara metode lainnya.
d. Penerapan Metode
Tahapan ini mungkin lebih spesifik untuk jenis penelitian tertentu yang melibatkan penggunaan metode Entropy dan MABAC. Metode Entropy dan MABAC adalah alat atau teknik analisis yang digunakan untuk mengambil keputusan dalam  konteks  multi-kriteria.  Metode  Entropy  digunakan  untuk  mengukur  ketidakpastian  atau  keacakan  dalam  data, sementara MABAC (Measuring Attractiveness by a Categorical Based Approach) adalah metode pengambilan keputusan multi-kriteria yang mempertimbangkan preferensi dan bobot untuk setiap kriteria.
e. Kesimpulan
Tahap  terakhir  dalam  penelitian  adalah  merumuskan  kesimpulan  berdasarkan  hasil  analisis  data  dan  temuan penelitian.  Kesimpulan  harus  merangkum  jawaban  terhadap  pertanyaan  penelitian,  menyajikan  temuan  utama,  dan memberikan interpretasi yang relevan. Selain itu, tahap ini juga dapat mencakup saran untuk penelitian masa depan atau implikasi praktis dari hasil penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penentuan Alternatif
Pada  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  metode  MABAC    dalam  penyelesaian  permasalahan  dengan  menetapkan  8 alternatif dan 5 kriteria. Adapun data alternatif yang digunakan dapat dilihat pada tabel 1 berikut.
Tabel 1 . Alternatif Kode Alternatif A1 Eric Yahya A2 Andi Hermawan A3 Shila Anzani A4 Adrian Tan A5 David Chen A6 Sarah Williams A7 Priya Gupta A8 Emily Johnson

## 3.2 Penentuan Kriteria
Dalam studi ini, kriteria-kriteria yang diperlukan untuk menyelesaikan perhitungan menggunakan metode MABAC akan dijelaskan. Informasi mengenai kriteria-kriteria tersebut dapat ditemukan dalam tabel 2 di bawah ini.
Tabel 2. Kriteria Kode Kriteria Jenis C1 Pendidikan Benefit C2 Kemampuan Komunikasi Benefit C3 Orientasi Pelayanan Benefit C4 Kemampuan Pengambilan Keputusan Benefit C5 Kepemimpinan dan Manajemen Benefit
Selanjutnya  merupakan  tahapan  melakukan  penilaian  terhadap  alternatif  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang ditetapkan dapat dilihat pada tabel 3:
Tabel 3. Penilaian Terhadap Alternatif Kode Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 Eric Yahya S2 - Teknologi Informasi Baik Sangat Baik Baik Sangat Baik A2 Andi Hermawan S1 - Teknik Informatika Baik Sangat Baik Cukup Baik Baik A3 Shila Anzani S1 - Manajemen Cukup Baik Baik Kurang Baik Baik A4 Adrian Tan S1 - Pendidikan Tidak Baik Cukup Baik Sangat Baik Baik A5 David Chen S1 - Pendidikan Cukup Baik Baik Baik Cukup Baik A6 Sarah Williams S1 - Manajemen Sangat Baik  Cukup Baik Baik Baik A7 Priya Gupta S1 - Teknik Informatika Baik Sangat Baik Baik Cukup Baik A8 Emily Johnson S2 - Teknologi Informasi Baik Cukup Baik Cukup Baik Cukup Baik
Selanjutnya menentukan skala penilaian bobot kepentingan untuk kriteria C1.
Tabel 4. Nilai Bobot Kepentingan Kriteria 1 (C1)
Pendidikan Bobot Kriteria S1 – Pendidikan 1 S1 – Manajemen 2 S1 – Teknik Informatika 3 S2 – Teknologi Informasi 4
Selanjutnya menentukan skala penilaian bobot kepentingan C2,C3,C4, dan C5. Berikut ini di sajikan dalam tabel 5 :
Tabel 5. Nilai Bobot Kepentingan C1, C2, C3, dan C4 Skala Bobot Kriteria Tidak Baik 1 Kurang Baik 2 Cukup Baik 3 Baik 4 Sangat Baik 5
Selanjutnya tabel 6 merupakan proses data rating kecocokan berdasarkan nilai bobot kepentingan kriteria.
Tabel 6. Data Rating Kecocokan Kode Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 Eric Yahya 4 4 5 4 5
A2 Andi Hermawan 3 4 5 3 4 A3 Shila Anzani 2 3 4 2 4 A4 Adrian Tan 1 1 3 5 4 A5 David Chen 1 3 4 4 3 A6 Sarah Williams 2 5 3 4 4 A7 Priya Gupta 3 4 5 4 3 A8 Emily Johnson 4 4 3 3 3 MAX 4 5 5 5 5 MIN 1 1 3 2 3

## 3.3 Penerapan Metode Entropy
Adapun langkah-langkah penyelesaian metode entropy untuk menghasilkan bobot yang dibutuhkan dalam penelitian ini dapat dilihat seperti penjelasan berikut ini :
a. Penentuan data awal matriks
𝑋 𝑖𝑗 =
[ 4 4 5 3 4 5 2 3 4 1 1 3 1 3 4 2 5 3 3 4 5 4 4 3 4 5 3 4 2 4 5 4 4 3 4 4 4 3
3 3]
Dimana :
𝑀𝑎𝑥(𝑋 𝑖𝑗 ) = 𝐶1 = 4, 𝐶2 = 5, 𝐶3 = 5, 𝐶4 = 5, 𝑑𝑎𝑛 𝐶5 = 5
𝑀𝑖𝑛(𝑋 𝑖𝑗 ) = 𝐶1 = 1, 𝐶2 = 1, 𝐶3 = 3, 𝐶4 = 2, 𝑑𝑎𝑛 𝐶5 = 3
b. Penormalisasian matriks keputusan C1 = Pendidikan
𝐾 11 = 4 4 = 1
𝐾 21 = 3 4 = 0,75
𝐾 31 = 2 4 = 0,5
𝐾 41 = 1 4 = 0,25
𝐾 51 = 1 4 = 0,25
𝐾 61 = 2 4 = 0,5
𝐾 71 = 3 4 = 0,75 𝐾 81 = 4 4 = 1
Proses  untuk  memperoleh  data  normalisasi  data  awal  pada  kriteria  C2  hingga  C5  dapat  dilakukan  dengan perhitungan yang sama, sehingga diperoleh data normalisasi pada tabel 7.
Tabel 7. Data Normalisasi Metode Entropy Kode Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 Eric Yahya 1 0,8 1 0,8 1 A2 Andi Hermawan 0,75 0,8 1 0,6 0,8 A3 Shila Anzani 0,5 0,6 0,8 0,4 0,8 A4 Adrian Tan 0,25 0,2 0,6 1 0,8 A5 David Chen 0,25 0,6 0,8 0,8 0,6 A6 Sarah Williams 0,5 1 0,6 0,8 0,8 A7 Priya Gupta 0,75 0,8 1 0,8 0,6 A8 Emily Johnson 1 0,8 0,6 0,6 0,6 SUM 5 5,6 6,4 5,8 6
c. Menentukan nilai matriks C1 = Pendidikan
𝑎 11 = 1 5 = 0,2
𝑎 21 = 0,75 5 = 0,15
𝑎 31 = 0,5 5 = 0,1
𝑎 41 = 0,25 5 = 0,05 𝑎 51 = 0,25 5 = 0,05
𝑎 61 = 0,5 5 = 0,1 𝑎 71 = 0,75 5 = 0,15
𝑎 81 = 1 5 = 0,2
Proses  untuk  memperoleh  data  nilai  matriks  α 𝑖𝑗 pada  kriteria  C2  hingga  C8  dapat  dilakukan  dengan  cara perhitungan yang sama, sehingga diperoleh data nilai matriks α 𝑖𝑗 pada tabel 8.
Tabel 8. Data Nilai Matriks α 𝑖𝑗 Kode Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 Eric Yahya 0,2 0,143 0,156 0,138 0,167 A2 Andi Hermawan 0,15 0,143 0,156 0,103 0,133 A3 Shila Anzani 0,1 0,107 0,125 0,069 0,133 A4 Adrian Tan 0,05 0,036 0,094 0,172 0,133 A5 David Chen 0,05 0,107 0,125 0,138 0,1 A6 Sarah Williams 0,1 0,179 0,094 0,138 0,133 A7 Priya Gupta 0,15 0,143 0,156 0,138 0,1 A8 Emily Johnson 0,2 0,143 0,094 0,103 0,1
d. Perhitungan nilai entropy untuk setiap kriteria C1 = Pendidikan
𝑎 11 = [𝑎 11 𝑙𝑛 𝑎 11 ] = [0,2(𝑙𝑛 0,2)] = −0,322
𝑎 21 = [0,15(𝑙𝑛 0,15)] = −0,285 𝑎 31 = [0,1(𝑙𝑛 0,1)] = −0,23
𝑎 41 = [0,05(𝑙𝑛 0,05)] = −0,15
𝑎 51 = [0,05(𝑙𝑛 0,05)] = −0,15
𝑎 61 = [0,1(𝑙𝑛 0,1)] = −0,23
𝑎 71 = [0,15(𝑙𝑛 0,15)]
= −0,285
𝑎 81 = [0,2(𝑙𝑛 0,2)]
= −0,322
∑ [𝑎 𝑖𝑗 𝑙𝑛(𝑎 𝑖𝑗 )] 𝑛 𝑖=1 = −1,973
𝐸 1 = −1 𝑙𝑛(8) (−1,973) = 0,949
Untuk mendapatkan E 2 sampai E 5 dapat dihitung dengan cara yang sama seperti E 1 . Maka diperoleh hasil sebagai berikut:
𝐸 2 = −1 𝑙𝑛(8) (−2,017) = 0,97
𝐸 3 = −1 𝑙𝑛(8) (−2,056) = 0,989
𝐸 4 = −1 𝑙𝑛(8) (−2,05) = 0,986
𝐸 5 = −1 𝑙𝑛(8) (−2,064) = 0,993
e. Perhitungan dispersi untuk setiap kriteria
𝐷 1 = 1 − 0,949 = 0,051
𝐷 2 = 1 −  0,97 = 0,03
𝐷 3 = 1 − 0,989 = 0,011
𝐷 4 = 1 − 0,986 = 0,014
𝐷 5 = 1 − 0,993 = 0,007
∑ 𝐷 𝑗 = ((0,051) + (0,03) + (0,011) + (0,014) + (0,007)) = 0,114
f. Normalisasi nilai dispersi
𝑊 1 = 0,051 0,114 = 0,448
𝑊 2 = 0,03 0,114 = 0,262
𝑊 3 = 0,011 0,114 = 0,100
𝑊 4 = 0,014 0,114 = 0,125
𝑊 5 = 0,007 0,114 = 0,065
Hasil yang diperoleh dari perhitungan Entropy yaitu nilai bobot untuk setiap kriteria dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9. Data Nilai Bobot Kriteria
Kode Kriteria Bobot Jenis C1 Pendidikan 0,448 Benefit C2 Kemampuan Komunikasi 0,262 Benefit C3 Orientasi Pelayanan 0,100 Benefit C4 Kemampuan Pengambilan Keputusan 0,125 Benefit C5 Kepemimpinan dan Manajemen 0,065 Benefit

## 3.4 Penerapan Metode MABAC
Adapun langkah-langkah penyelesaian metode entropy untuk menghasilkan bobot yang dibutuhkan dalam penelitian ini dapat dilihat seperti penjelasan berikut ini :
a. Membuat matrik keputusan awal
𝑋 𝑖𝑗 = [ 4 4 5 3 4 5 2 3 4 1 1 3 1 3 4 2 5 3 3 4 5 4 4 3 4 5 3 4 2 4 5 4 4 3 4 4 4 3 3 3]
b. Normalisasi matriks keputusan awal C1 = Pendidikan
𝑛 11 = 4−1 4−1 = 3 3 = 1 𝑛 21 = 3−1 4−1 = 2 3 = 0,667 𝑛 31 = 2−1 4−1 = 1 3 = 0,333 𝑛 41 = 1−1 4−1 = 0 3 = 0 𝑛 51 = 1−1 4−1 = 0 3 = 0 𝑛 61 = 2−1 4−1 = 1 3 = 0,333 𝑛 71 = 3−1 4−1 = 2 3 = 0,667 𝑛 81 = 4−1 4−1 = 3 3 = 1
Proses  untuk  memperoleh  data  normalisasi  data  awal  pada  kriteria  C2  hingga  C5  dapat  dilakukan  dengan perhitungan yang sama, sehingga diperoleh data normalisasi pada tabel 10.
Tabel 10. Data Normalisasi Matriks Keputusan Awal Metode MABAC
Kode Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 Eric Yahya 1 0,75 1 0,667 1 A2 Andi Hermawan 0,667 0,75 1 0,333 0,5 A3 Shila Anzani 0,333 0,5 0,5 0 0,5 A4 Adrian Tan 0 0 0 1 0,5 A5 David Chen 0 0,5 0,5 0,667 0 A6 Sarah Williams 0,333 1 0 0,667 0,5 A7 Priya Gupta 0,667 0,75 1 0,667 0 A8 Emily Johnson 1 0,5 0 0,333 0
c. Menentukan matriks terbobot C1 = Pendidikan
𝑣 11 = (0,448 ∗ 1) + 0,448 = 0,896
𝑣 12 = (0,262 ∗ 0,75) + 0,262 = 0.459
𝑣 13 = (0,100 ∗ 1) + 0,100 = 0,200
𝑣 14 = (0,125 ∗ 0,667) + 0,125 = 0,208
𝑣 15 = (0,065 ∗ 1) + 0,065 = 0,130
Langkah untuk mendapatkan data hasil matriks terbobot untuk alternatif A2 sampai A8 dapat dijalankan dengan metode perhitungan serupa. Tabel 11 merupakan data hasil dari proses perhitungan matriks terbobot.
Tabel 11. Data Matriks Kode Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 Eric Yahya 0,896 0,459 0,200 0,208 0,130 A2 Andi Hermawan 0,747 0,459 0,200 0,167 0,098 A3 Shila Anzani 0,597 0,393 0,150 0,125 0,098 A4 Adrian Tan 0,448 0,262 0,100 0,250 0098 A5 David Chen 0,448 0,393 0,150 0,208 0,065 A6 Sarah Williams 0,597 0,524 0,100 0,208 0,098 A7 Priya Gupta 0,747 0,459 0,200 0,208 0,065 A8 Emily Johnson 0,896 0,459 0,100 0,167 0,065
d. Pembentukan matriks area aproksimasi perbatasan (Gi)
𝐶1 = (0,896 ∗ 0,747 ∗ 0,597 ∗ 0,448 ∗ 0,448 ∗ 0,597 ∗ 0,747 ∗ 0,896) 1/8 = 0,650
Proses memperoleh data output dari penghitungan matriks area perkiraan batas untuk pilihan C2 hingga C5 bisa dilakukan menggunakan pendekatan perhitungan yang sama. Informasi terkait hasil penghitungan matriks area perkiraan batas (Gi) terdapat dalam tabel 12 sebagai berikut:
Tabel 12. Data Matriks Area Aproksimasi Perbatasan (Gi)
Perbatasan (G) Alternatif C1 C2 C3 C4 C5
0,650  0,418  0,144  0,189  0,087
e. Menghitung jarak alternatif
A1 - Eric Yahya
q 11 = 0,896 − 0,650 = 0,246
𝑞 12 = 0,459 − 0,418 = 0,040
𝑞 13 = 0,200 − 0,144 = 0,056
𝑞 14 = 0,208 − 0,189 = 0,019
𝑞 15 = 0,130 − 0,087 = 0,043
Prosedur  untuk  memperoleh  hasil  data  dari  menentukan  jarak  alternatif  untuk  A2  dan  A8  dapat  dijalankan menggunakan pendekatan perhitungan serupa. Informasi terkait hasil penentuan jarak alternatif terdapat dalam tabel 13 sebagai berikut:
Tabel 13. Jarak Alternatif Kode Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 Eric Yahya 0,246 0,040 0,056 0,019 0,043 A2 Andi Hermawan 0,096 0,040 0,056 -0,022 0,011 A3 Shila Anzani -0,053 -0,025 0,006 -0,064 0,011 A4 Adrian Tan -0,202 -0,156 -0,044 0,061 0,011 A5 David Chen -0,202 -0,025 0,006 0,019 -0,022 A6 Sarah Williams -0,053 0,106 -0,044 0,019 0,011 A7 Priya Gupta 0,096 0,040 0,056 0,019 -0,022 A8 Emily Johnson 0,246 0,040 -0,044 -0,022 -0,022
f. Menentukan peringkat alternatif 𝑆1 = (0,246 + 0,040 + 0,056 + 0,019 + 0,043) = 0,405 𝑆2 = (0,096 + 0,040 + 0,056 + (−0,022) + 0,011) = 0,181 𝑆3 = ((−0,053) + (−0,025) + 0,006 + (−0,064) + 0,011) = −0,125 𝑆4 = ((−0,202) + (−0,156) + (−0,044) + 0,061 + 0,011) = −0,331
𝑆5 = ((−0,202) + (−0,025) + 0,006 + 0,019 + (−0,022)) = −0,224 𝑆6 = ((−0,053) + 0,106 + (−0,044) + 0,019 + 0,011) = 0,039
𝑆7 = (0,096 + 0,040 + 0,056 + 0,019 + (−0,022)) = 0,190
𝑆8 = (0,246 + 0,040 + (−0,044) + (−0,022) + (−0,022)) = 0,198
Berdasarkan langkah-langkah perhitungan dengan menggunakan metode MABAC, maka didapatkan hasil rank berikut ini :
Tabel 10. Hasil Perangkingan Kode Alternatif  Nama Alternatif Nilai Rank A1 Eric Yahya 0,405 1 A2 Andi Hermawan 0,181 4 A3 Shila Anzani -0,125 6 A4 Adrian Tan -0,331 8 A5 David Chen -0,224 7 A6 Sarah Williams 0,039 5 A7 Priya Gupta 0,190 3 A8 Emily Johnson 0,198 2
Tabel  10  menampilkan  hasil  perangkingan  berdasarkan  nilai  yang  diberikan  pada  masing-masing  alternatif. Perangkingan ini dilakukan berdasarkan penilaian terhadap kriteria tertentu. Eric Yahya menempati  peringkat pertama dengan nilai 0,405, diikuti oleh Emily Johnson dengan nilai 0,198 pada peringkat kedua. Sementara itu, Andi Hermawan, dengan  nilai  0,181,  berada  di  peringkat  keempat,  diikuti  oleh  Priya  Gupta  di  peringkat  ketiga  dengan  nilai  0,190. Sedangkan Adrian Tan, David Chen, dan Shila Anzani menduduki peringkat enam, tujuh, dan delapan, masing-masing dengan  nilai  negatif  yang  menunjukkan  penilaian  yang  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  alternatif  lainnya.  Sarah Williams berada di peringkat lima dengan nilai positif 0,039.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian mengenai "Implementasi Metode MABAC dengan Pembobotan Entropy Dalam Sistem Pendukung Keputusan Proses  Rekruitmen CIO" menyimpulkan bahwa penerapan metode MABAC (Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison) dan pembobotan Entropy efektif dalam mengembangkan sistem pendukung keputusan untuk proses rekruitmen CIO. Dengan menggabungkan kedua metode ini, kita dapat menghasilkan keputusan yang lebih holistik dan terstruktur,  yang  memperhitungkan  baik  aspek  keberagaman  maupun  nilai  relatif  dari  setiap  alternatif  dalam  konteks evaluasi  yang  diberikan.  Berdasarkan  hasil  perangkingan  menggunakan  metode  MABAC,  terlihat  bahwa  alternatif dengan  kode  A1  memiliki  nilai  tertinggi  dengan  peringkat  pertama,  diikuti  oleh  alternatif  dengan  kode  A8  yang menduduki peringkat kedua. Peringkat ketiga ditempati oleh alternatif dengan kode A7, dan seterusnya hingga alternatif dengan kode A4 yang menduduki peringkat terakhir. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa alternatif dengan kode A1 merupakan pilihan terbaik berdasarkan metode MABAC yang digunakan.

## REFERENCES
[1] Y.  W.  Yoddy  Wahyudi,  “CHIEF  INFORMATION  OFFICER  SEBAGAI  PENGENDALI  SISTEM  MONITORING  DI LABORATORIUM  KOMPUTER  SEKOLAH  MENENGAH  ATAS  PGRI  2  PALEMBANG,” CHIEF  Inf.  Off.  SEBAGAI PENGENDALI Sist. Monit. DI Lab. Komput. Sekol. MENENGAH ATAS PGRI 2 PALEMBANG , 2022.
[2] A.  Nurunnisa,  “ANALISIS  PERAN  GOVERNMENT  CHIEF  INFORMATION  OFFICER  (GCIO)  PADA  DINAS KOMUNIKASI, INFORMATIKA, STATISTIK DAN PERSANDIAN KABUPATEN KARIMUN.” IPDN, 2023.
[3] D. Pribadi, R. A. Saputra, and J. M. Hudin, “Sistem Pendukung Keputusan,” 2020.
[4] D.  O.  Wibowo  and  A.  T.  Priandika,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Gedung  Pernikahan  Pada  Wilayah  Bandar Lampung Menggunakan Metode Topsis,” J. Inform. Dan Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 2, no. 1, pp. 73–84, 2021.
[5] R. D. Kurniawati and I. Ahmad, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Usaha Mikro Kecil Menengah Dengan Menggunakan Metode Profile Matching Pada Uptd Plut Kumkm Provinsi Lampung,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 74–79, 2021.
[6] R. K. Hondro, “MABAC: Pemilihan Penerima Bantuan Rastra Menggunakan Metode Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison,” J. Mahajana Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 41–52, 2018.
[7] R. K. Ndruru and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Generik Anggota Polri Di Polda Sumatera Utara  Menggunakan  Metode  MABAC  &  Entropy,” Konf.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  4,  pp.  303–310,  2020,  doi: 10.30865/komik.v4i1.2710.
[8] 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.
[9] M. A. Rupang and A. Kusnadi, “Implementasi Metode Entropy dan Topsis Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik,” Ultim. Comput. J. Sist. Komput. , vol. 10, no. 1, pp. 13–18, 2018.
[10]  C.  A.  D.  Kirana  and  A.  S.  Harahap,  “Pendukung  Keputusan  dalam  Penilaian  Pegawai  Pemerintah  Non  Pegawai  Negeri menggunakan Metode Entropy,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 1, pp. 159–166, 2022.
[11]  G.  S.  Mahendra,  P.  Nugraha,  I.  P.  Y.  Indrawan,  and  I.  M.  S.  Ramayu,  “Implementasi  Pemilihan  Maskapai  Penerbangan Menggunakan FUCOM-MABAC pada Sistem Pendukung Keputusan,” SmartAI J. , vol. 1, no. 1, pp. 11–22, 2022.
[12]  S. Setiawansyah, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Tempat Wisata Menggunakan Metode TOPSIS,” J. Ilm. Inform. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 54–62, 2022.
[13]  N.  Agustina  and  E.  Sutinah,  “Penerapan  Metode  MOORA  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Aplikasi  Dompet Digital,” InfoTekJar J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 6, no. 2, pp. 300–304, 2022.
[14]  I. Susilawati and P. Pristiwanto, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pekerja Buruh Harian Lepas Dengan Menggunakan Metode Waspas (Studi Kasus: PT. Socfin Indonesia),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 5, no. 1, 2021.
[15]  G. S. Mahendra et al. , Buku Ajar Sistem Pendukung Keputusan . PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
[16]  R.  T.  Aldisa,  “Penerapan  Metode  MABAC  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Aplikasi  Pemesanan  Hotel Terbaik,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 4, no. 1, pp. 191–201, 2022.
[17]  F.  Nugroho,  A.  Triayudi,  and  M.  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Objek  Wisata  Menerapkan  Metode MABAC dan Pembobotan ROC,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 112–121, 2023.
[18]  D. W. Sipahutar and M. Mesran, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Teknisi Broadcasting Pada TVRI Medan Menerapkan Metode MABAC,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 8, no. 2, pp. 55–63, 2021.
[19]  A. Ahyuna, B. Rahman, F. Nugroho, I. W. S. Nirawana, and A. Karim, “Analisa Penerapan Metode MABAC dengan Pembobotan Entropy dalam Penilaian Kinerja Dosen di Era Society 5.0,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 29–39, 2023.
[20]  S.  R.  Tanjung,  M.  Mesran,  S.  Sarwandi,  and  M.  V  Siagian,  “Penerapan  Metode  COPRAS dan ENTROPY  dalam  Pemilihan Anggota Badan Pengawas Pemilihan Umum (BAWASLU),” J. Informatics Manag. Inf. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 48–59, 2021.
[21]  M. P. Hasibuan and M. D. Irawan, “Penerapan Metode Entropy dan MOORA Dalam Pemilihan Investasi Saham LQ45 Berbasis Keputusan,” Resolusi Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 3, no. 5, pp. 355–363, 2023.
[22]  A. Ernawati, A. O. Sari, S. N. Sofyan, A. Aulia, and Z. Sitorus, “Implementasi Sistem Pendukung Keputusan dalam menentukan Kecamatan Terbaik Menggunakan Algoritma Entropy dan Additive Ratio Assessment (ARAS),” Bull. Inf. Technol. , vol. 4, no. 4, pp. 488–500, 2023.
[23]  A. Ernawati, “Penerapan Algoritma Entropy Dan Aras Menentukan Penerima Beasiswa Mahasiswa Berprestasi Di Pemerintah Kabupaten Labuhanbatu,” Bull. Inf. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 74–84, 2022.