Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6822

## Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Objek Wisata Menerapkan Metode MABAC dan Pembobotan ROC
Fifto Nugroho 1 , Agung Triayudi 2,* , Mesran 3
1 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Komputer, Universitas Bung Karno, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
3 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 iftonugroho@ubk.ac.id, 2,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 3 mesran.skom.mkom@gmail.com Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Submitted: 21/09/2023 ; Accepted: 29/09/2023 ; Published: 30/09/2023
Abstrak− Sumatera  Utara  memiliki  potensi  objek  wisata  yang  melimpah,  namun  seleksi  yang  optimal  dari  objek-objek  wisata tersebut  menjadi suatu tantangan. Oleh  karena itu, diperlukan suatu sistem pendukung  keputusan guna  membantu dalam proses pengambilan  keputusan  dalam  memilih  objek  wisata  yang  paling  sesuai.  Dalam  penelitian  ini,  digunakan  metode  Multi- Attributive  Border  Approximation  Area  Comparison  (MABAC)  untuk  melakukan  perankingan  terhadap  objek-objek  wisata berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditetapkan. MABAC menggabungkan pendekatan geometris dengan analisis perbandingan area aproksimasi batas untuk menghitung skor prioritas dari setiap objek wisata. Selain itu, metode Rank Order Centroid (ROC) digunakan  untuk  memberikan  bobot  pada  kriteria-kriteria  yang  telah  diidentifikasi.  Penelitian  ini  mengungkapkan  berbagai permasalahan dalam pemilihan objek wisata di Sumatera Utara, seperti kerumitan kriteria, variasi bobot kriteria, dan kekurangan alat  yang  memadai  untuk  mengatasi  kendala-kendala  tersebut.  Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  mengembangkan  sistem pendukung  keputusan  yang  mampu  membantu  pihak-pihak  yang  berkepentingan  dalam  memilih  objek  wisata  sesuai  dengan preferensi  dan  tujuan  mereka.  Hasil  dari  penelitian  ini  berupa  pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  yang  efisien  dalam membantu  seleksi  objek  wisata  di  Sumatera  Utara.  Sistem  ini  dapat  mengurangi  subjektivitas  dalam  pengambilan  keputusan, memberikan  perangkingan  yang  lebih  akurat  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan,  dan  membantu  pemangku  kepentingan untuk memahami proses pemilihan objek wisata secara lebih transparan. Implikasi dari penelitian ini adalah peningkatan kualitas pengambilan keputusan dalam industri pariwisata dan pemanfaatan potensi objek wisata di Sumatera Utara secara lebih optimal. Adapun  yang  menjadi  rekomendasi  wisata  dengan  rank  tertinggi  diperoleh  alternatif  3  dengan  nilai  0,6343  yaitu  wisata  alam Paropo.
Kata Kunci: SPK; Objek Wisata; Sumatera Utara; Metode MABAC; Metode ROC
Abstract− North  Sumatra  possesses  abundant  potential  for  tourist  attractions,  yet  achieving  the  optimal  selection  of  these attractions poses a challenge. Therefore, a decision support system is required to aid in the decision-making process for choosing the  most  suitable  tourist  attractions.  In  this  study,  the  Multi  Atributive  Border  Approximation  Area  Comparison  (MABAC) method  is  employed  to  rank  tourist  attractions  based  on  predefined  criteria.  MABAC  combines  geometric  approaches  with boundary approximation area  comparison analysis to  calculate priority scores for  each tourist attraction.  Additionally, the Rank Order  Centroid  (ROC)  method  is  used  to  assign  weights  to  the  identified  criteria.  This  research  reveals  various  issues  in  the selection of tourist attractions in North Sumatra, such as complex criteria, variations in criteria weights, and insufficient tools to address  these  challenges.  The  primary  objective  of  this  study  is  to  develop  a  decision  support  system  capable  of  assisting stakeholders  in  selecting  tourist  attractions  aligned  with  their  preferences  and  objectives.  The  outcome  of  this  research  is  the development of an  efficient decision support system to aid in the selection of tourist attractions  in North Sumatra. This system reduces subjectivity in decision-making, provides more accurate ranking based on established criteria, and assists stakeholders in understanding the process of selecting tourist attractions in a more transparent manner. The implications of this research include enhancing the quality  of decision-making  in the tourism  industry and optimizing the  utilization  of tourist attraction potential  in North Sumatra. As for the tourism recommendation with the highest rank, alternative 3 is obtained with a value of 0.6343, namely Paropo natural tourism.
Keywords: DSS; Tourist Attractions; North Sumatra; MABAC Method; ROC Method

## 1.  PENDAHULUAN
Sumatera  Utara,  sebuah  provinsi  yang  memikat  dengan  pesona  keindahan  alam  dan  kekayaan  budayanya  yang  tak terhingga,  menghadirkan  beragam  potensi  destinasi  wisata  yang  mampu  memberikan  dukungan  substansial  bagi pertumbuhan  industri  pariwisata[1][2].  Namun,  menjaring  pilihan  destinasi  wisata  yang  optimal  serta  efisien seringkali menyulitkan dan menjadi suatu permasalahan yang rumit. Para pengambil keputusan di sektor pariwisata dihadapkan  pada  tantangan  serius  ketika  harus  mengevaluasi  dan  memilih  destinasi  wisata  yang  sesuai  dengan beragam kriteria yang berlaku.
Isu  utama  yang  muncul  adalah  kurangnya  pendekatan  kerangka  kerja  yang  terstruktur  guna  memberikan panduan  dalam  mengambil  keputusan.  Penentuan  destinasi  wisata  seringkali  dilakukan  secara  subjektif  dan bergantung pada penilaian individu, yang pada gilirannya dapat menciptakan ketidakpastian dalam hasil yang dicapai dan  bahkan  melewatkan  peluang  penting  untuk  mengoptimalkan  potensi  wisata  di  daerah  tersebut.  Ditambah  lagi,
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6822
kerumitan kriteria penilaian yang mencakup aspek geografis, budaya, lingkungan, dan ekonomi semakin menambah kerumitan  dalam  proses  ini.  Agar  dapat  mengatasi  persoalan  ini,  diperlukan  pendekatan  yang  lebih  terencana  dan sistematik dalam pemilihan destinasi wisata.
Salah satu solusi potensial yang muncul adalah penerapan Sistem Pendukung Keputusan (SPK). SPK muncul sebagai  konsep  yang  berpadu  antara  teknologi  informasi  dengan  metodologi  analisis  yang  dapat  membantu  dalam proses  pengambilan  keputusan[3].  Dengan  menggunakan  metode  yang  tepat,  SPK  mampu  memberikan  kontribusi berarti dalam menyusun prioritas dan merangking destinasi wisata berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan[4][5].
Dalam  konteks  ini,  metode  Multi-Attributive  Border  Approximation  Area  Comparison  (MABAC)  serta pendekatan pembobotan Rank Order Centroid (ROC) muncul sebagai alat yang tak tergantikan dalam implementasi SPK  ini.  Metode  MABAC  adalah  pendekatan  dalam  sistem  pendukung  keputusan  yang  digunakan  untuk membandingkan  alternatif-alternatif  yang  ada  berdasarkan  beberapa  kriteria  atau  atribut  yang  relevan[6][7][8]. Melalui MABAC, perangkingan destinasi wisata dapat dijalankan dengan  menggabungkan perbandingan geometris dan  analisis  area  aproksimasi  batas  dari  berbagai  kriteria  yang  berlaku.  Di  sisi  lain,  metode  Rank  Order  Centroid (ROC) adalah suatu pendekatan dalam analisis pemilihan alternatif yang digunakan dalam konteks sistem pendukung keputusan.  Tujuan  utama  dari  metode  ROC  adalah  untuk  membantu  pengambil  keputusan  dalam  membandingkan alternatif-alternatif berdasarkan sejumlah atribut atau kriteria yang relevan[9][10]. Metode ROC memberikan bobot pada setiap kriteria yang telah diidentifikasi, menguatkan proses perangkingan secara lebih akurat dan obyektif.
Momentumnya  berada  pada  bagaimana  metode  pembobotan  ROC  dan  MABAC  saling  terkait  serta  saling melengkapi untuk mewujudkan  hasil  yang  lebih  optimal dalam pemilihan destinasi wisata. Penelitian  ini diarahkan untuk mengupas hubungan yang terdapat di antara kedua metode tersebut, serta menggali potensi integrasi keduanya dalam membawa manfaat signifikan dalam proses pengambilan keputusan terkait destinasi wisata di Sumatera Utara. Dengan demikian, langkah penelitian  ini diharapkan  mampu  memberikan kontribusi substansial dalam  menghadapi tantangan  dalam  pemilihan  destinasi  wisata,  sekaligus  memajukan  sektor  pariwisata  di  wilayah  ini  secara  lebih efektif dan berkelanjutan.
Kajian  yang  dilaksanakan  oleh  tim  peneliti  yang  dipimpin  oleh  Dede  Wira  pada  tahun  2020  mengupas penerapan  pendekatan  TOPSIS  dalam  pemilihan  tujuan  wisata.  Berdasarkan  hasil  dan  analisis  yang  dilakukan, disimpulkan  bahwa  pendekatan  TOPSIS  dapat  dimanfaatkan  oleh  para  pelancong  untuk  mendapatkan  informasi tentang  destinasi  wisata  yang  sesuai  dengan  preferensi  mereka.  Dalam  perhitungan  yang  menerapkan  metode TOPSIS,  opsi  terbaik  terbukti  menjadi  destinasi  wisata  rumah  adat  Sungai  Bering  dengan  skor  tertinggi  mencapai 0,788[11]. Studi yang dijalankan oleh tim peneliti yang dipimpin oleh Noveriang Ndruru pada tahun 2020 mengulas penerapan teknik MABAC dalam proses seleksi kepala cabang. Berdasarkan analisis yang diterapkan menggunakan metode  MABAC  dalam  penelitian  ini,  ditemukan  bahwa  alternatif  yang  meraih  peringkat  teratas  adalah  Johan Winata dengan skor mencapai 0,304[12]. Studi berikutnya dilaksanakan oleh tim peneliti di bawah arahan Bagus Nur Ihwa  pada  tahun  2020,  yang  mengulas  penerapan  metode  MABAC  dalam  seleksi  jaksa  terunggul.  Dari  investigasi ini, terungkap bahwa metode MABAC memiliki relevansi dalam penilaian jaksa terbaik, dan hasil perhitungan studi ini  menunjukkan bahwa alternatif  A3,  yang diwakili oleh Nur  Ainun, SH, mendapatkan peringkat tertinggi dengan nilai 0,18[13].  Pada tahun 2020, Radius dan Dito  melaksanakan penelitian  yang  mengadopsi  metode MABAC dan Entropy dalam mengevaluasi kinerja umum anggota Polri. Melalui perhitungan yang menerapkan kedua metode ini, hasilnya  menunjukkan  bahwa  alternatif  A3  dan  A4  meraih  nilai  paling  tinggi,  yakni  0,05475[14].  Studi  yang dijalankan  oleh  Dede  Winta  dan  Mesran  pada  tahun  2021  membicarakan  tentang  seleksi  teknisi  broadcasting menggunakan  pendekatan  MABAC.  Dari  hasil  analisis  yang  telah  dilaksanakan,  terungkap  bahwa  alternatif  A10 terpilih menjadi teknisi broadcasting dengan skor paling tinggi, yakni 0,473808[15].
Dari  paparan  di  atas,  minat  peneliti  muncul  untuk  mengadakan  kajian  mengenai  saran  destinasi  wisata  di Sumatera  Utara  melalui  pendekatan  MABAC  dan  pembobotan  ROC.  Pendekatan  ini  diantisipasi  mampu memberikan  rekomendasi  yang  presisi  dan  andal,  sebab  dapat  menyajikan  alternatif-optimal  sesuai  dengan  kriteria yang telah ditetapkan.

## 2.  METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1  Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah suatu sistem yang digunakan untuk membantu individu atau kelompok dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Tujuannya  adalah  untuk  menyediakan  informasi  yang  relevan,  analisis  data, dan  alat  bantu  lainnya  guna  mendukung  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  situasi  atau  masalah  yang dihadapi[16][17].  SPK  dapat  membantu  mengurangi  tingkat  ketidakpastian  dalam  pengambilan  keputusan  dengan mengintegrasikan  data,  metode  analisis,  dan  kriteria  evaluasi.  Sistem  ini  dapat  digunakan  dalam  berbagai  konteks, termasuk bisnis, manajemen, perencanaan, dan situasi lainnya di mana keputusan kompleks harus diambil[18]. SPK
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6822
dapat diaplikasikan di berbagai bidang, seperti manajemen bisnis, keuangan, pemasaran, sumber daya manusia, dan lainnya,  untuk  membantu  mengatasi  masalah-masalah  kompleks  dan  memfasilitasi  pengambilan  keputusan  yang lebih cerdas[19][20].

## 2.2  Objek Wisata
Destinasi  wisata  melibatkan  beragam  elemen  di  lokasi  tujuan  wisata  yang  berfungsi  sebagai  magnet  untuk mendorong kunjungan orang. Elemen-elemen ini bisa berupa keindahan alam, seperti gunung, danau, sungai, pantai, dan  laut, atau dapat berwujud  bangunan-bangunan  menarik, seperti  museum,  benteng, situs sejarah bersejarah, dan lain  sebagainya[21].  Objek-objek  wisata  memiliki  potensi  yang  signifikan  dalam  pengembangan  ekonomi  lokal, karena selain memberikan manfaat bagi destinasi itu sendiri, juga berkontribusi terhadap infrastruktur pendukung di sekitarnya. Secara esensial, objek wisata merupakan komponen penting yang mengundang orang untuk mengunjungi daerah tertentu dan mengalami daya tarik yang disajikan[22].

## 2.3  Metode ROC
Pendekatan  Rank  Order  Centroid,  dikenal  juga  sebagai  ROC,  merupakan  metode  yang  sangat  sederhana  dalam menetapkan  bobot  kriteria  sesuai  dengan  tingkat  kepentingan  atau  keterkaitannya[23][24].  Tingkat  kepentingan kriteria dapat diilustrasikan sebagai berikut[25]:
C1 > C2 > C3 > C m (1)
Menetapkan nilai bobot (W):
W m = 1 m ∑ ( 1 i ) m 1=1 (2)
Keterangan: W = Nilai Pembobotan Kriteria
K = Jumlah Kriteria
i = Nilai Alternatif

## 2.4  Metode Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC)
Metode  MABAC  (Multi-Attributive  Border  Approximation  Area  Comparison)  merupakan  suatu  pendekatan  dalam kerangka  sistem  pendukung  keputusan  yang  digunakan  guna  menilai  alternatif  keputusan  dengan mempertimbangkan  sejumlah  atribut  atau  kriteria  yang  signifikan.  Pendekatan  ini  bertujuan  mendukung pengambilan keputusan dalam situasi yang kompleks dengan membandingkan serta memilih opsi yang paling unggul berdasarkan perbandingan area aproksimasi batas yang dibentuk oleh setiap alternatif di dalam ruang atribut[26][27].
Pada dasarnya, MABAC mengukur sejauh mana suatu alternatif mendekati batas optimal dalam ruang atribut. Setiap alternatif memiliki nilai aproksimasi batas yang mencerminkan sejauh mana ia berada di dekat batas optimal dalam  setiap  kriteria  yang  dipertimbangkan.  Metode  ini  menggabungkan  aspek  kualitatif  dan  kuantitatif  dalam proses  pengambilan  keputusan.  Pendekatan  ini  juga  diakui  sebagai  sebuah  metode  yang  sangat  dapat  diandalkan untuk  mengambil  keputusan  yang  berbasis  pada  pertimbangan  yang  logis[28].  Berikut  adalah  urutan  langkah- langkah yang diikuti dalam metode MABAC[29]:
1. Membuat matriks keputusan awal (X)
X = 0 C 1 C 2 ⋯   C n
A 1 A 2 ⋮ A m [ x 11 x 12 x 21 x 22 ⋯ x 1n ⋯ x 2n ⋮ ⋮ x m1 x m2 ⋱ ⋮ ⋯ x mn ] (3)

## 2. Menormalisasikan matriks awal (X)
X = 0 C 1 C 2 ⋯ C 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 ] (4)
Nilai matriks normalisasi (N) ditentukan dengan rumus Untuk kriteria yang benefit :
n ij = x ij −x i − x i + −x i − (5)
Untuk kriteria yang cost :
n ij = x ij −x i + x i + −x i + (6)
3. Menghitung matriks terbobot
v ij =   (w i ∗ n ij ) + w i ) (7)
4. Pembentukan matriks area aproksimasi perbatasan (Gi)
g i = (∏ v ij m j=1 ) 1 m (8)
5. Perhitungan elemen matriks jarak alternatif dari daerah perkiraan perbatasan (Qm)
Q m = V ij − G i (9)
6. Perangkingan Alternatif (Si)
S i = ∑ Q m n j=1 (10)

## 2.5  Tahapan Penelitian
Dalam rangka pelaksanaan penelitian ini, ada beberapa tahapan yang harus dilalui, yaitu : 1. Identifikasi Masalah
Tahap  identifikasi  masalah  merupakan  langkah  awal  dalam  proses  pengambilan  keputusan  yang  penting.  Pada tahap  ini,  tujuannya  adalah  untuk  mengidentifikasi  dan  memahami  dengan  jelas  masalah  atau  situasi  yang memerlukan pengambilan keputusan.
2. Studi Literatur
Tahap  studi  literatur  adalah  langkah  penting  dalam  proses  pengambilan  keputusan  di  mana  informasi  dan pengetahuan yang ada dalam literatur atau sumber-sumber tertulis dieksplorasi dan dianalisis untuk mendapatkan wawasan yang lebih baik tentang masalah atau situasi yang dihadapi.
3. Pengumpulan Data
Tahap pengumpulan data adalah  langkah penting dalam proses pengambilan keputusan di  mana  informasi  yang diperlukan untuk mendukung analisis dan evaluasi masalah atau situasi dikumpulkan secara sistematis.
4. Analisa Data
Tahap  analisis  data  adalah  langkah  penting  dalam  proses  pengambilan  keputusan  di  mana  data  yang  telah dikumpulkan diubah menjadi wawasan yang lebih dalam dan bermanfaat.
5. Penerapan Metode
Pada  tahapan  ini  metode  yang  digunakan  adalah  ROC  untuk  menentukan  nilai  bobot,  dan  metode  MABAC digunakan  untuk  melakukan  perankingan  alternatif  untuk  memperoleh  rekomendasi  objek  wisata  di  sumatera utara.
6. Kesimpulan
Langkah  terakhir  adalah  menyusun  laporan  penelitian  yang  berisi  hasil  dari  seluruh  penelitian  yang  telah dilakukan.
Dengan demikian, inilah kerangka kerja dari penjelasan di atas, dapat dilihat pada gambar 1 berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penentuan Alternatif
Penentuan alternatif adalah proses identifikasi dan pemilihan pilihan atau opsi yang dapat dipertimbangkan sebagai solusi  atau  tindakan  dalam  suatu  situasi  atau  masalah  tertentu.  Dalam  konteks  pengambilan  keputusan,  alternatif mengacu  pada  berbagai  pilihan  yang  dapat  dipilih  untuk  mencapai  tujuan  atau  menyelesaikan  masalah  tertentu. Adapun  Alternatif  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  sebanyak  7  data  alternatif  yang  akan  diseleksi  dengan menggunakan Meode mabac.
Tabel 1 . Data Alternatif Kode Alternatif A1 Air Terjun Sipiso-piso A2 Pemandian Air Panas Sipoholon A3 Paropo A4 Bukit Lawang A5 Pulau Samosir A6 Air Terjun Sikulikap A7 Air Terjun Pulau Mursala A8 Pantai Bali Lestari

## 3.2 Penentuan Kriteria
Proses  penentuan  kriteria  merupakan  langkah  penting  dalam  pengambilan  keputusan,  karena  kriteria  akan membentuk dasar untuk mengevaluasi opsi-opsi yang tersedia. Kriteria ini membantu dalam memutuskan bagaimana alternatif-alternatif akan dinilai dan dibandingkan secara obyektif.
Tabel 2. Kriteria Kode Kriteria Jenis C1 Daya Tarik Benefit C2 Fasilitas Layanan Benefit C3 Aktifitas Dan Hiburan Benefit C4 Keamanan dan Aksesibilitas Benefit C5 Rating penilaian Pengunjung (Maps)  Benefit

## 3.3 Penerapan Metode ROC
Dalam  melakukan  rekomendasi  objek  wisata  di  sumatera  utara  dengan  menerapkan  Sistem  Pendukung  Keputusan diperlukan hasil pendekatan metode ROC sebagaii nilai bobot setiap kriteria. Yang dimana  hasil darii metode ROC tersebut akan digunakan dalam langkah perhitungan metode Perankingan selanjutnya. Adapun Perhitungan nya dapat dilihat dibawah ini :
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1
3 + 1
4 + 1 5 5 = 0.456
𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1
4 + 1 5 5 = 0.256
𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.156
𝑊 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 5 = 0.090
𝑊 5 = 0+0+0+ 0+ 1 5 5 = 0.040
Selanjutnya Hasil dari Perhitungan Nilai ROC disajikan dalam tabel 3 berikut ini :
Tabel 3. Data Kriteria dan nilai pembobotan Kode Kriteria Jenis Bobot C1 Daya Tarik Benefit  0.456 C2 Fasilitas Layanan Benefit  0.256 C3 Aktifitas Dan Hiburan Benefit  0.156 C4 Keamanan dan Aksesibilitas Benefit  0.090
Kode Kriteria Jenis Bobot C5 Rating penilaian Pengunjung (Maps)  Benefit  0.040
Setelah dilakukan perhitungan nilai  bobot  dengan menggunakan  metode ROC, maka selanjutnya  menentukan  skala nilai bobot Kepentingan setiap kriteria. Dapat dilihat pada tabel 3 :
Tabel 3. Nilai bobot kepentingan kriteria 1 (C1)
Skala Bobot Kriteria Sangat Menarik 4 Menarik 3 Kurang Manarik 2 Tidak Menarik 1
Selanjutnya menentukan skala penilaian bobot kepentingan C2,C3,C4. Berikut ini di sajikan dalam tabel 4 :
Tabel 4. Nilai bobot kepentingan C2,C3,C4 Pendidikan Bobot Tersedia 2 Tidak Tersedia 1
Tahapan selanjtnya melakukan penilaian terhadap alternatif berdasarkan kriteria-kriteria yang ditetapkan :
Tabel 5. Penilaian terhadap alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Air Terjun Sipiso-piso Menarik Tidak Tersedia Tidak Tersedia Tersedia 4,6 Rating Pemandian Air Panas Sipoholon Menarik Tersedia Tersedia Tersedia 4,4 Rating Paropo Sangat Menarik Tersedia Tersedia Tersedia 4,7 Rating Bukit Lawang Sangat Menarik Tersedia Tersedia Tersedia 4,5 Rating Pulau Samosir Sangat Menarik Tersedia Tersedia Tersedia 4,6 Rating Air Terjun Sikulikap Menarik Tidak Tersedia Tidak Tersedia Tersedia 4,5 Rating Air Terjun Pulau Mursala Sangat Menarik Tidak Tersedia Tidak Tersedia Tidak Tersedia 4,4 Rating Pantai Bali Lestari Kurang Menarik Tersedia Tersedia Tersedia 4,1 Rating
Selanjutnya melakukan proses data rating kecocokan berdasarkan nilai bobot kepentingan kriteria :
Tabel 6. Data Rating Kecocokan Alternatif C1  C2  C3  C4  C5 Air Terjun Sipiso-piso 3 1 1 2 4,6 Pemandian Air Panas Sipoholon 3 2 2 2 4,4 Paropo 4 2 2 2 4,7 Bukit Lawang 4 2 2 2 4,5 Pulau Samosir 4 2 1 2 4,6 Air Terjun Sikulikap 3 1 1 2 4,5 Air Terjun Pulau Mursala 4 1 1 1 4,4 Pantai Bali Lestari 2 2 2 2 4,1 Min 2 1 1 1 4,1 Max 4 2 2 2 4,7

## 3.4 Penerapan Metode MABAC
Adapun Langkah-langkah perhitungan dengan menggunakan metode MABAC ialah :
Langkah petama, Pembuatan Matriks Keputusan :
𝑥 = [𝑥 𝑖𝑗 ] =
[ 3 1 1 2 4,6 3 2 2 2 4,4 4 2 2 2 4,7 4 2 2 2 4,5
4 2 1 2 4,6
3 1 1 2 4,5
4 1 1 1 4,4
2 2 2 2 4,1]
Langkah kedua normalisasi matriks keputusan C1  (Benefit) 𝑛 11 = 3−2 4−2 = 0,5 𝑛 21 = 3−2 4−2 = 0,5 𝑛 31 = 4−2 4−2 = 1,5 𝑛 41 = 4−2 4−2 = 1,5
𝑛 51 = 4−2 4−2 = 1,5
𝑛 61 = 3−2 4−2 = 0,5 𝑛 71 = 4−2 4−2 = 1,5
𝑛 81 = 2−2 4−2 = −0,5
Cara untuk mendapatkan data normalisasi untuk kriteria C2 hingga C5 bisa dilakukan dengan mengaplikasikan perhitungan yang serupa. Hasil dari normalisasi data tersebut dapat ditemukan dalam tabel 7 berikut.
Tabel 7. Data normalisasi Kode Alternatif Nama Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 Air Terjun Sipiso-piso 0,5 -0,5  -0,5 0,5 -0,372 A2 Pemandian Air Panas Sipoholon 0,5 0,5 0,5 0,5 -0,572 A3 Paropo 1,5 0,5 0,5 0,5 -0,272 A4 Bukit Lawang 1,5 0,5 0,5 0,5 -0,472 A5 Pulau Samosir 1,5 0,5 -0,5 0,5 -0,372 A6 Air Terjun Sikulikap 0,5 -0,5  -0,5 0,5 -0,472 A7 Air Terjun Pulau Mursala 1,5 -0,5  -0,5  -0,5  -0,572 A8 Pantai Bali Lestari -0,5 0,5 0,5 0,5 -0,872
Langkah ketiga Menghitung Matrik Terbobot. Alternatif 1 (A1) 𝑣 11 = (0.456 ∗ 0,5) + 0.456 = 0,698 𝑣 12 = (0.256 ∗ −0,5) + 0.256 = 0,128 𝑣 13 = (0.156 ∗ −0,5) + 0.156 = 0,078 𝑣 14 = (0.090 ∗ 0,5) + 0.090 = 0,135 𝑣 15 = (0.040 ∗ −0.372) + 0.040 = 0,025
Langkah untuk mendapatkan data hasil matriks terbobot untuk alternatif A2 hingga A8 dapat dijalankan dengan metode perhitungan serupa. Di tabel 8 berikut, terlihat data hasil dari proses perhitungan matriks Terbobot.
Tabel 8. Data Matrik Kode Alternatif Nama Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 Air Terjun Sipiso-piso 0,698  0,128  0,078  0,135  0,025 A2 Pemandian Air Panas Sipoholon  0,698  0,384  0,234  0,135  0,017 A3 Paropo 1,163  0,384  0,234  0,135  0,029 A4 Bukit Lawang 1,163  0,384  0,234  0,135  0,021 A5 Pulau Samosir 1,163  0,384  0,078  0,135  0,025 A6 Air Terjun Sikulikap 0,698  0,128  0,078  0,135  0,021 A7 Air Terjun Pulau Mursala 1,163  0,128  0,078  0,045  0,017
Kode Alternatif Nama Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A8 Pantai Bali Lestari 0,233  0,384  0,234  0,135  0,005
Langkah Keempat : membentuk matrik area aproksimasi perbatasan (G i ) 𝐶 1 = (0,698 ∗ 0,698 ∗ 1,163 ∗ 1,163 ∗ 1,163 ∗ 0,698 ∗ 1,163 ∗ 0,233) 1/8 = 0,7849
Langkah untuk mendapatkan data hasil dari menghitung matriks area aproksimasi perbatasan untuk alternatif C1 hingga C5  dapat  dijalankan dengan  metode perhitungan serupa.  Berikut ini dapat dilihat pada tabel 9 data hasil dari menghitung matrik area aproksimasi perbatasan (G i ):
Tabel 9. Data matrik area aproksimasi perbatasan (G i ) Perbatasan (G) Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 0,7849 0,2543 0,1351 0,1177 0,0182
Langkah kelima menentukan jarak alternatif Alternatif 1 𝑄 11 = 0,698 − 0,7849 = −0,0874 𝑄 12 = 0,128 − 0,2543 = −0,1263 𝑄 13 = 0,078 − 0,1351 = −0,0571 𝑄 14 = 0,135 − 0,1177 = 0,0173 𝑄 15 = 0.025 − 0,0182 =  0,0069
Langkah untuk mendapatkan data hasil dari menentukan jarak alternatif untuk alternatif A2 dan A8 dilakukan dengan  metode  perhitungan  yang  sama.  Berikut  ini  dapat  dilihat  pada  tabel  10  data  hasil  dari  menentukan  jarak alternatif :
Tabel 10. Jarak Alternatif Kode Alternatif Nama Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 Air Terjun Sipiso-piso -0,0874  -0,1263  -0,0571 0,0173 0,0069 A2 Pemandian Air Panas Sipoholon  -0,0874 0,1297 0,0989 0,0173 -0,0011 A3 Paropo 0,3776 0,1297 0,0989 0,0173 0,0109 A4 Bukit Lawang 0,3776 0,1297 0,0989 0,0173 0,0029 A5 Pulau Samosir 0,3776 0,1297 0,0571 0,0173 0,0069 A6 Air Terjun Sikulikap -0,0874  -0,1263  -0,0571 0,0173 0,0029 A7 Air Terjun Pulau Mursala 0,3776 -0,1263  -0,0571  -0,0727  -0,0011 A8 Pantai Bali Lestari -0,5524 0,1297 0,0989 0,0173 -0,0131
Langkah keenam yaitu  penentuan Peringkat Alternatif :
𝑆1 = (−0,0874) + (−0,1263) + (−0,0571) + 0,0173 + 0,0069 = −0,2467 𝑆2 = (−0,0874) + (0,1297) + 0,0989 + 0,0173 + (−0,0011) =  0,1573 𝑆3 = 0,3776 + 0,1297 + 0,0989 + 0,0173 + 0,0109 = 0,6343 𝑆4 = 0,3776 + 0,1297 + 0,0989 + 0,0173 + 0,0029 =  0,6263 𝑆5 = 0,3776 + 0,1297 + (−0,0571) + 0,0173 + 0,0069 = 0,4743 𝑆6 = (−0,0874) + (−0,1263) + (−0,0571) + 0,0173 + 0,0029 = −0,2507 𝑆7 = 0,3776 + (−0,1263) + (−0,0571) + (−0,0727) + (−0,0011) = 0,1203
𝑆8 = (−0,5524) + 0,1297 + 0,0989 + 0,0173 + (−0,0131) = −0,3197
Berdasarkan langkah-langkah perhitungan dengan menggunakan metode MABAC, Maka didapatkan hasil rank berikut ini :
Tabel 10. Hasil Hasil Rank A1 -0,2467 A2 0,1573 A3 0,6343 A4 0,6263 A5 0,4743 A6 -0,2507 A7 0,1203 A8 -0,3197

## 4.  KESIMPULAN
Dalam  penelitian  tentang  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Objek  Wisata  di  Sumatera  Utara  dengan Metode  MABAC  dan  Pembobotan  ROC,"  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  metode  MABAC  (Multi- Attributive  Border  Approximation  Area  Comparison)  dan  pembobotan  ROC  (Receiver  Operating  Characteristic) memberikan pendekatan yang efektif dalam mengembangkan sistem pendukung keputusan untuk merekomendasikan objek  wisata  di  wilayah  Sumatera  Utara.  Kombinasi  kedua  metode  tersebut  memungkinkan  untuk  menganalisis atribut-atribut  yang  relevan  dalam  menilai  objek  wisata  serta  memberikan  bobot  pada  setiap  atribut  secara  akurat. Dengan  demikian,  penelitian  ini  memberikan  kontribusi  dalam  memfasilitasi  pengambilan  keputusan  yang  lebih informasional  dan  tepat  dalam  memilih  destinasi  wisata,  meningkatkan  pengalaman  wisatawan,  dan  mendukung promosi  pariwisata  di  Sumatera  Utara.  Adapun  yang  menjadi  rekomendasi  wisata  dengan  rank  tertinggi  diperoleh alternatif 3 dengan nilai 0,6343 yaitu wisata alam Paropo.

## REFERENCES
[1] A.  A.  B.  Ginting  and  D.  P.  Utomo,  “Perancangan  Aplikasi  Catalog  Wisata  Di  Sumatera  Utara  Menggunakan  Algoritma Rabin-Karp,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 3, no. 1, 2019.
[2] B.  P.  Syahputra,  “TEKNIK  REFORMULASI  PENERJEMAHAN  LISAN  OLEH  PEMANDU  WISATA  DI  OBJEK WISATA  MAKAM  KUNO  RAJA  SIDABUTAR  PULAU  SAMOSIR  SUMATERA  UTARA,”  Kumpul.  Penelit.  dan Pengabdi. Dosen, vol. 1, no. 1, 2018.
[3] N. Komalasari, “Sistem Pendukung Keputusan Kelaikan Terbang (SPK2T),” J. Ind. Elektro dan Penerbangan, vol. 4, no. 1, 2018.
[4] S.  Manurung,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Dan  Pegawai  Terbaik  Menggunakan  Metode  Moora,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 9, no. 1, pp. 701–706, 2018.
[5] L. T. S. Sarwandi et al., Sistem pendukung keputusan. Graha Mitra Edukasi, 2023.
[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] 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.
[8] 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.
[9] I. Irwan, I. M. Pandiangan, and M. Mesran, “Penerapan Kombinasi Metode ROC dan TOPSIS Pemilihan Karyawan Terbaik Untuk Rekomendasi Promosi Jabatan,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 4, pp. 1151–1159, 2022.
[10]  S.  Supiya,  M.  Syahrizal,  and  S.  Sarwandi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Terbaik  Dengan  Menerapkan Metode  WASPAS  Dan  Pembobotan  Menggunakan  Metode  ROC  Pada  Sekolah  Menengah  Pertama  (SMP),”  KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 6, no. 1, pp. 216–224, 2023.
[11]  D.  W.  Trise  Putra,  S.  N.  Santi,  G.  Y.  Swara,  and  E.  Yulianti,  “Metode  Topsis  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Objek  Wisata,”  J.  Teknoif  Tek.  Inform.  Inst.  Teknol.  Padang,  vol.  8,  no.  1,  pp.  1–6,  2020,  doi: 10.21063/jtif.2020.v8.1.1-6.
[12]  N.  Ndruru,  M.  Mesran,  F.  Tinus  Waruwu,  and  D.  Putro  Utomo,  “Penerapan  Metode  MABAC  Untuk  Mendukung Pengambilan  Keputusan Pemilihan  Kepala Cabang Pada PT. Cefa  Indonesia Sejahtera Lestari,”  Resolusi  Rekayasa Tek. Inform. dan Inf., vol. 1, no. 1, pp. 36–49, 2020, doi: 10.30865/resolusi.v1i1.11.
[13]  B.  Nur  Ihwa,  N.  Silalahi,  and  R.  Kristianto  Hondro,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Jaksa  Terbaik  dengan Menerapkan Metode MABAC (Studi  Kasus:  Kejaksaan Negeri Medan),”  J. Comput. Syst.  Informatics,  vol.  1, no. 4, pp. 225–230, 2020.
[14]  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.
[15]  D.  W.  Sipahutar  and  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Teknisi  Broadcasting  Pada  TVRI  Medan Menerapkan Metode MABAC,” J. Ris. Komputer), vol. 8, no. 2, pp. 55–63, 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i2.2829.
[16]  G.  Lestari,  N.  Neneng,  and  A.  S.  Puspaningrum,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Tunjangan  Karyawan  Menggunakan Metode Analytical Hierarki Process Pada Pt Mutiara Ferindo Internusa,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 3, pp. 38–48, 2021.
[17]  D.  P.  Tarigan,  A.  Wantoro,  and  S.  Setiawansyah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kredit  Mobil  Dengan  Fuzzy Tsukamoto (Studi Kasus: Pt Clipan Finance),” TELEFORTECH J. Telemat. Inf. Technol., vol. 1, no. 1, pp. 32–37, 2020.
[18]  M.  S.  Ariantini,  R.  Belferik,  O.  H.  Sari,  M.  Munizu,  E.  F.  Ginting,  and  M.  Mardeni,  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN: Konsep, Metode, dan Implementasi. PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
[19]  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.
[20]  A.  Mubarok,  H.  D.  Suherman,  Y.  Ramdhani,  and  S.  Topiq,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Pemberian  Kredit Dengan Metode TOPSIS,” J. Inform., vol. 6, no. 1, pp. 37–46, 2019.
[21]  A. Saputra and K. Ali, “Analisis Kebijakan Pariwisata Terhadap Pengelolaan Objek Wisata Di Kabupaten Samosir,”  War. Dharmawangsa, vol. 14, no. 4, pp. 564–584, 2020.
[22]  N. P. Jayanti, “Pengembangan Objek  Wisata Pantai Gandoriah  Kota Pariaman,”  J. Pariwisata, vol. 6,  no. 2, pp. 141–146, 2019.
[23]  A.  Annisah,  B.  Nadeak,  R.  Syahputra,  and  D.  P.  Utomo,  “Penerapan  Metode  SMARTER  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Merchandise  Display  Terbaik  (Studi  Kasus:  PT.  Pasar  Swalayan  Maju  Bersama),”  KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 4, no. 1, 2020.
[24]  I.  Purnama,  Z.  Zulkifli,  M.  B.  K.  Nasution,  A.  Karim,  and  S.  Trianovie,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Sales Supervisor Menerapkan Metode EDAS berdasarkan Pembobotan ROC,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 5, no. 1, pp. 181–190, 2023.
[25]  M. Walid, B. Satria, and M. Makruf, “Seleksi  Karyawan Baru Menggunakan Metode Composite Perfomence Index (CPI) dan Rank Order Centroid (ROC),” J. Ilm. Ilk. Komput. Inform., vol. 5, no. 1, pp. 11–18, 2022.
[26]  S.  Situmorang,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kepala  Divisi  Baru  FBS  Hotel  Menara  Lexus  Menggunakan Metode ROC dan MABAC,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 6, no. 1, pp. 615–624, 2023.
[27]  T.  Tugiono,  H.  Hafizah,  and  K.  Nisa,  “Optimalisasi  Metode  MABAC  Dalam  Menentukan  Prioritas  Penerima  Pinjaman Koperasi,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD, vol. 5, no. 2, pp. 280–292, 2022.
[28]  L.  Johana,  S.  Purwadi,  and  S.  Elfitriani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier  Kaca  Dengan  Menggunakan Metode Multi Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC) Pada UD. Delta Glass,” J. Cyber Tech, vol. 2, no. 10, 2019.
[29]  Z. Zulkarnain and Y. 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.