## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 636-647 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5158

## Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Tenaga Honor Panitia Pengawas Menggunakan Kombinasi Logarithmic Least Squares Weighting dan MABAC
Ferdian Jerry Mahendra 1 , Setiawansyah 2,*
1 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Teknologi Informasi, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung, Indonesia
2 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Informatika, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung, Indonesia Email: 1 ferdian_jerry_mahendra@teknokrat.ac.id , 2,* setiawansyah@teknokrat.ac.id Email Penulis Korespondensi: setiawansyah@teknokrat.ac.id Submitted: 10/05/2024; Accepted: 31/05/2024; Published: 31/05/2024
Abstrak −Kinerja  tenaga  honor  panitia  pengawas  divisi  staf  penanganan  pelanggaran  penyelesaian  sengketa  sangat  vital dalam  memastikan efektivitas dan keadilan dalam  menangani pelanggaran serta penyelesaian sengketa di dalam organisasi. Permasalahan  utama  dalam  penilaian  kinerja  tenaga  honor  panitia  pengawas  meliputi  subjektivitas  dalam  penilaian,  dan kurangnya  transparansi  dalam  proses  penilaian.  Subjektivitas  dapat  muncul  karena  persepsi  yang  berbeda-beda  dari  pihak yang melakukan penilaian, sehingga dapat mengarah pada ketidakadilan dalam evaluasi kinerja. Ketidaktransparanan dalam proses penilaian juga dapat menimbulkan keraguan dan ketidakpercayaan terhadap keadilan proses penilaian kinerja tenaga honor penitia pengawas. SPK penilaian kinerja tenaga honor panitia pengawas dengan menggunakan kombinasi LLSW dan MABAC  adalah  untuk  mengembangkan  pendekatan  yang  holistik  dan  efektif  dalam  mengevaluasi  kinerja  tenaga  honorer dalam  panitia  pengawas.  Penelitian  ini  untuk  meningkatkan  objektivitas  dan  keadilan  dalam  penilaian  kinerja,  serta memungkinkan pengambil keputusan untuk membuat keputusan yang lebih terinformasi dan tepat dalam manajemen tenaga honorer  di  panitia  pengawas.  Kombinasi  LLSW  ( Logarithmic  Least  Squares Weighting )  dan  MABAC  ( Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison ) dapat memperoleh rekomendasi yang lebih terperinci dan obyektif dalam penilaian kinerja tenaga honor. Proses ini menggabungkan pendekatan statistik (LLSW) untuk menentukan bobot atribut dan analisis perbandingan  multi-atribut  (MABAC)  untuk  memperoleh  peringkat  alternatif  yang  akhir.  Hasil  perangkingan  3  alternatif dengan menggunakan kombinasi metode LLSW dan MABAC dalam penilaian kinerja tenaga honor menunjukkan hasil untuk peringkat 1 didapatkan oleh Yustina dengan nilai akhir fungsi sebesar 0,152406, peringkat 2 didapatkan oleh Andri dengan nilai akhir fungsi sebesar 0,118662, dan peringkat 3 didapatkan oleh Sudrajat dengan nilai akhir fungsi sebesar 0,094245.
Kata Kunci: Kinerja; Kombinasi; Logarithmic Least Squares Weighting ; MABAC; Penilaian
Abstract −The performance of the honor staff, supervisory committee, division, staff handling violations, dispute resolution is vital in ensuring effectiveness and fairness in handling violations and dispute resolution within the organization. The main problems in evaluating the performance of supervisory committee personnel include subjectivity in the assessment, and lack of  transparency  in  the  appraisal  process.  Subjectivity  can  arise  due  to  different  perceptions  of  the  party  making  the assessment, which can lead to unfairness in performance evaluation. Non-transparency in the appraisal process can also raise doubts and distrust of the fairness of the performance appraisal process of supervisory staff. DSS performance appraisal of honorary  personnel  of  the  supervisory  committee  using  a  combination of  LLSW  and  MABAC  is  to  develop  a  holistic  and effective  approach  in  evaluating  the  performance  of  honorary  personnel  in  the  supervisory  committee.  This  research  is  to improve  objectivity  and  fairness  in  performance  appraisal,  as  well  as  enable  decision  makers  to  make  more  informed  and informed  decisions  in  honorary  personnel  management  in  the  supervisory  committee.  The  combination  of  LLSW (Logarithmic  Least  Squares  Weighting)  and  MABAC  (Multi-Attributive  Border  Approximation  Area  Comparison)  can obtain  more  detailed  and  objective  recommendations  in  the  performance  assessment  of  honor  personnel.  This  process combines a statistical approach (LLSW) to determine attribute weights and a multi-attribute comparative analysis (MABAC) to  obtain  a  final  alternative  ranking.  The  results  of  ranking  3  alternatives  using  a  combination  of  LLSW  and  MABAC methods in assessing the performance of honor workers showed that the results for rank 1 were obtained by Yustina with a final  function  value  of  0.152406,  rank  2  was  obtained  by  Andri  with  a  final  function  value  of  0.118662,  and  rank  3  was obtained by Sudrajat with a final function value of 0.094245.
Keywords : Performance; Combination; Logarithmic Least Squares Weighting; MABAC; Valuation

## 1. PENDAHULUAN
Tenaga  honor  merupakan  individu  yang  bekerja  secara  sementara  atau  kontrak  dalam  suatu  organisasi  atau lembaga,  biasanya  tanpa  status  pegawai  tetap[1].  Tenaga  honor  dipekerjakan  untuk  memenuhi  kebutuhan sementara,  proyek  khusus,  atau  tugas-tugas  yang  tidak  memerlukan  kehadiran  atau  komitmen  penuh  waktu. Panitia  pengawas  divisi  staf  penanganan  pelanggaran  penyelesaian  sengketa  Kecamatan  Abung  Selatan Lampung Utara merupakan sebuah badan atau tim yang bertanggung jawab untuk memonitor dan menegakkan kepatuhan terhadap peraturan, prosedur, dan kebijakan terkait dengan penanganan pelanggaran dan penyelesaian sengketa di sebuah organisasi atau lembaga. Tugas panitia pengawas meliputi pengawasan terhadap pelaksanaan proses penanganan pelanggaran, memastikan bahwa prosedur penyelesaian sengketa dijalankan dengan adil dan sesuai dengan ketentuan yang berlaku, serta memberikan rekomendasi atau saran untuk meningkatkan efektivitas sistem  penegakan  hukum  internal.  Panitia  pengawas  juga  terlibat  dalam  menyelidiki  pelanggaran  yang dilaporkan  dan  mengambil  tindakan  yang  sesuai  untuk  menyelesaikan  sengketa  yang  muncul.  Kinerja  tenaga honor  panitia  pengawas  divisi  staf  penanganan  pelanggaran  penyelesaian  sengketa  sangat  vital  dalam

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 636-647 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5158
memastikan  efektivitas  dan  keadilan  dalam  menangani  pelanggaran  serta  penyelesaian  sengketa  di  dalam organisasi. Ketidaktransparanan dalam proses penilaian juga dapat menimbulkan keraguan dan ketidakpercayaan terhadap  keadilan  proses  penilaian  kinerja  tenaga  honor  penitia  pengawas.  Subjektivitas  dapat  muncul  karena persepsi yang berbeda-beda dari pihak yang melakukan penilaian, sehingga dapat mengarah pada ketidakadilan dalam  evaluasi  kinerja.  Permasalahan  yang  terjadi  dalam  penilaian  kinerja  tenaga  honor  panitia  pengawas meliputi  subjektivitas  dalam  penilaian,  dan  kurangnya  transparansi  dalam  proses  penilaian.  Urgensi  penelitian tentang  penilaian  kinerja  tenaga  honorer  sangat  penting  untuk  meningkatkan  efektivitas  dan  efisiensi  dalam pengambilan  keputusan  manajerial.  Penelitian  ini  menjadi  penting  untuk  memastikan  bahwa  kontribusi  tenaga honorer dapat dioptimalkan dan diakui dengan cara yang sistematis dan berbasis data.
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  merupakan  sebuah platform teknologi  yang  dirancang  untuk membantu pengambilan keputusan dengan efektif dan efisien dalam berbagai konteks organisasi[2]–[5]. Dengan menggunakan  data,  model,  dan  algoritma  yang  tepat,  SPK  mampu  menyajikan  informasi  yang  relevan  dan analisis  yang  mendalam  kepada  para  pengambil  keputusan,  sehingga  memungkinkan  mereka  untuk  membuat keputusan yang lebih baik dan lebih terinformasi. Keberhasilan SPK tidak hanya tergantung pada teknologi yang digunakan, tetapi juga pada pemahaman yang mendalam tentang kebutuhan pengguna serta integrasi yang baik dengan  proses  pengambilan  keputusan  yang  ada[6]–[8].  Pengembangan  dan  implementasi  SPK  yang  efektif memerlukan  pendekatan  holistik  yang  mencakup  aspek  teknis,  organisasional,  dan  manusia.  Integrasi  antara sistem informasi yang ada dengan SPK menjadi krusial untuk memastikan akses yang lancar terhadap data yang diperlukan.  Selain  itu,  pelatihan  dan  dukungan  yang  memadai  kepada  pengguna  SPK  juga  menjadi  faktor penting  dalam  memastikan  adopsi  yang  sukses  dan  penggunaan  yang  optimal  dari  sistem  tersebut.  Dengan memperhatikan semua aspek ini, implementasi SPK dapat menjadi instrumen yang berharga dalam mendukung pengambilan keputusan yang tepat dan berdampak bagi keberhasilan organisasi[9], [10]. SPK membantu dalam penilaian  kinerja  tenaga  honorer  dapat  dilakukan  dengan  objektif  dan  berbasis  data  yang  memungkinkan pengambilan  keputusan  yang  lebih  cepat  dan  akurat  dengan  memanfaatkan  algoritma  dan  model  matematis untuk  mengolah  data  dan  menghasilkan  rekomendasi.  Salah  satu  metode  dalam  SPK  yaitu Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison . Metode Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC) adalah sebuah pendekatan yang  kuat  dalam  pengambilan  keputusan  multi-kriteria  yang  bertujuan  untuk  mengevaluasi  alternatif  secara komprehensif[11]–[13].  Dengan  mempertimbangkan  berbagai  atribut  yang  relevan,  MABAC  menghasilkan penilaian yang holistik dengan memperhitungkan batas-batas relatif dari setiap alternatif dalam ruang keputusan yang  dibentuk  oleh  kriteria  yang  diberikan.  Pendekatan  ini  memberikan  keunggulan  dalam  menangani kompleksitas dan ketidakpastian dalam pengambilan keputusan, serta memungkinkan para pengambil keputusan untuk memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang preferensi mereka. Melalui penggunaan MABAC, keputusan yang tepat dapat diambil dengan lebih efisien dan efektif, mengarah pada hasil yang lebih baik dalam berbagai konteks aplikasi. MABAC menyediakan kerangka kerja yang sistematis untuk memperoleh solusi yang optimal dalam situasi di mana terdapat banyak kriteria yang harus dipertimbangkan. Metode ini memungkinkan para  pengambil  keputusan  untuk  secara  visual  membandingkan  area  yang  dihasilkan  oleh  masing-masing alternatif  dalam  ruang  keputusan,  sehingga  memfasilitasi  identifikasi  alternatif  yang  paling  menarik.  Dengan pendekatan  yang  fleksibel  dan  adaptif,  MABAC  dapat  diterapkan  dalam  berbagai  konteks  pengambilan keputusan,  mulai  dari  pemilihan  investasi  hingga  pemilihan  lokasi  bisnis.  Penggunaan  MABAC  membantu meningkatkan  kualitas  dan  keefektifan  proses  pengambilan  keputusan,  menghasilkan  keputusan  yang  lebih terinformasi  dan  tepat  waktu[14],  [15].  Salah  satu  kelemahan  MABAC  terletak  pada  penggunaannya  dalam menentukan bobot kriteria. Pendekatan MABAC tidak secara eksplisit memberikan kerangka untuk menetapkan bobot  pada  setiap  kriteria  yang  digunakan  dalam  evaluasi.  Karena  itu,  menentukan  bobot  kriteria  bisa  menjadi subjektif  dan  memerlukan  keputusan  tambahan  dari  pengambil  keputusan.  Ketidakpastian  dalam  menetapkan bobot ini dapat mempengaruhi hasil akhir evaluasi, terutama jika tidak ada konsensus yang jelas di antara para pemangku kepentingan tentang pentingnya masing-masing kriteria. Untuk menutupi kelemahan MABAC dalam menentukan bobot kriteria penelitian ini menggunakan metode Logaritmic Least Squares Weighting . Metode Logarithmic Least Squares Weighting (LLSW) adalah sebuah pendekatan yang digunakan dalam pengolahan  data  statistik  untuk  memperkirakan  hubungan  antara  variabel-variabel  yang  berkaitan[14],  [15]. Metode ini bertujuan untuk menyesuaikan model regresi linier dengan meminimalkan kesalahan kuadrat antara nilai yang diamati dan nilai yang diprediksi. LLSW memperkenalkan bobot logaritmik pada observasi-observasi data,  yang  memungkinkan  penanganan  data  yang  tidak  homogen  dan  menangani  asimetri  atau  keberagaman dalam  distribusi  data  dengan  lebih  efektif[18]–[20].  Dengan  mempertimbangkan  hubungan  logaritmik  antara variabel, LLSW menghasilkan estimasi parameter yang lebih stabil dan konsisten, terutama dalam kasus-kasus di mana  ada  perbedaan  signifikan  dalam  besaran  varians  antara  data.  Penerapan  LLSW  memberikan  fleksibilitas yang  signifikan  dalam  memodelkan  hubungan  antar  variabel,  terutama  ketika  distribusi  data  tidak  terdistribusi secara  normal  atau  ketika  terdapat outlier yang  signifikan.  Metode  ini  tidak  hanya  memungkinkan  untuk menyesuaikan model regresi yang lebih baik dengan data yang ada, tetapi juga memberikan estimasi parameter yang lebih andal, terutama ketika variasi dalam data tidak homogen. Dengan memanfaatkan kekuatan logaritma dalam  menangani  variasi  data  yang  tidak  merata,  LLSW  menjadi  alat  yang  sangat  berharga  dalam  analisis

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 636-647 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5158
statistik  modern,  membuka jalan  untuk penelitian  yang lebih  mendalam dan interpretasi  yang  lebih akurat dari fenomena yang diamati.
Kombinasi  antara  LLSW  dan  MABAC  dapat  memberikan  pendekatan  yang  kuat  dalam  pengambilan keputusan  multi-kriteria  yang  mempertimbangkan  variasi  dalam  distribusi  data  serta  kompleksitas  dalam pemilihan  alternatif.  Dengan  memanfaatkan  keunggulan  LLSW  dalam  menangani  heterogenitas  data  dan asimetri  distribusi,  kita  dapat  memperoleh  estimasi  parameter  yang  lebih  akurat  untuk  mengukur  hubungan antara  variabel  yang  relevan  dalam  konteks  pengambilan  keputusan.  Sementara  itu,  pendekatan  MABAC memberikan  kerangka  kerja  yang  terstruktur  dan  sistematis  untuk  mengevaluasi  alternatif  berdasarkan  kriteria yang telah ditetapkan sebelumnya. Dengan mengintegrasikan kedua metode ini, kita dapat mengatasi tantangan yang  kompleks  dalam  mengambil  keputusan  dengan  mempertimbangkan  berbagai  faktor  yang  terlibat,  mulai dari  heterogenitas  data  hingga  preferensi  dan  bobot  kriteria.  Kombinasi  antara  LLSW  dan  MABAC  dapat memberikan  solusi  yang  lebih  holistik  dan  lebih  terinformasi  dalam  pengambilan  keputusan  multi-kriteria. Melalui kombinasi LLSW dan MABAC, pengambil keputusan dapat memperoleh keuntungan signifikan dalam memahami hubungan antar variabel yang relevan serta mengevaluasi alternatif dengan lebih sistematis. Integrasi kedua  metode  ini  dapat  meningkatkan  kualitas  pengambilan  keputusan,  memungkinkan  identifikasi  alternatif yang lebih baik dan penilaian yang lebih akurat terhadap setiap opsi yang tersedia.
Penelitian  terkait  dengan  penilaian  kinerja  tenaga  honor  dilakukan  oleh  Yarimani  (2023)  dengan menerapkan  metode Weighted  Product (WP)  dan Complex  Proportional  Assessment (COPRAS)  dalam mengevaluasi kinerja tenaga honorer, bertujuan untuk merancang program pengembangan sumber daya manusia dan pelatihan, serta meningkatkan efisiensi penggunaan tenaga honorer sesuai dengan tugas dan fungsinya[21]. Penelitian  dari  Septian  (2023)  penerapan  metode  SAW  ( Simple  Additive  Weighting )  dalam  penilaian  kinerja tenaga honorer menjadi alat bantu dan dapat meminimalisir  kesalahan dalam penilaian kinerja pegawai honorer untuk menjadi sebuah rekomendasi pengangkatan CPNS[22]. Penelitian dari Surahman (2024) penilaian kinerja karyawan  dengan  kombinasi  metode  MOORA  ( Multi-Objective  Optimization  by  Ratio  Analysis )  dan pembobotan entropy merupakan  pendekatan  komprehensif  dalam  pengambilan  keputusan  multi-kriteria,  hasil pemeringkatan tersebut  memberikan rekomendasi peringkat 1 atas nama Pegawai  A dengan  nilai akhir sebesar 0,4522[23]. Penelitian dari Alfiarini (2024) penggunaan metode bobot AHP ( Analytical Hierarchy Process ) dan penghitungan  MOORA  dalam  penilaian  kinerja  karyawan  untuk  meningkatkan  kinerja  para  karyawan  salah satunya  adalah reward dan punishment yang  diberikan  berdasarkan  penilaian  kinerja  karyawan[24].  Penelitian terdahulu  yang  menjadi  literatur  dalam  penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  model  sistem  pendukung keputusan dalam penilaian kinerja tenaga honorer. Perbedaan dengan penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini  menggunakan  kombinasi  LLSW dan MABAC,  LLSW  digunakan dalam penentuan bobot dari kriteria yang ada berdasarkan penilaian objektif dari kinerja tenaga honorer. Sedangkan MABAC digunakan dalam penilaian kinerja tenaga honorer sehingga akan menghasilkan sebuah perangkingan dari penilaian kinerja yang dilakukan.
Tujuan penelitian SPK penilaian kinerja tenaga honor panitia pengawas dengan menggunakan kombinasi LLSW  dan  MABAC  adalah  untuk  mengembangkan  pendekatan  yang  holistik  dan  efektif  dalam  mengevaluasi kinerja  tenaga  honorer  dalam  panitia  pengawas.  Penelitian  ini  meningkatkan  objektivitas  dan  keadilan  dalam penilaian kinerja, serta memungkinkan pengambil keputusan untuk membuat keputusan yang lebih terinformasi dan tepat dalam manajemen tenaga honorer di panitia pengawas.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  serangkaian  langkah  atau  proses  yang  dilakukan  dalam  menjalankan  suatu penelitian dengan tujuan untuk mencapai hasil yang relevan, akurat, dan dapat dipercaya[25], [26]. Tahapan ini membutuhkan perencanaan yang cermat, pelaksanaan yang sistematis, dan evaluasi yang teliti untuk memastikan keberhasilan  penelitian  secara  keseluruhan[27].  Setiap  tahapan  dalam  penelitian  memiliki  peran  penting  dalam memastikan kualitas dan keberhasilan keseluruhan dari proses penelitian tersebut. Dengan memperhatikan setiap tahapan dengan cermat, peneliti dapat menghasilkan penelitian yang berkualitas tinggi dan memiliki kontribusi yang signifikan dalam bidangnya. Tahapan penelitian yang dilakukan seperti ditampilkan pada Gambar 1.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 636-647 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5158
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  pada  gambar  1  memiliki  proses  kegiatan  yang  dilakukan  yaitu identifikasi  kebutuhan,  selanjutnya logarithmic  least  squares  weighting ,  metode  MABAC,  dan  terakhir perangkingan hasil penilaian kinerja tenaga honor. Setiap detail kegiatan yang dilakukan akan dijelaskan dalam pembahasan selanjutnya.

## 2.2 Identifikasi Kebutuhan
Identifikasi kebutuhan merupakan langkah awal dalam merancang suatu penelitian. Tahapan ini bertujuan untuk menentukan  masalah  atau  isu  yang  akan  diteliti  serta  mengklarifikasi  tujuan  penelitian  secara  lebih  spesifik. Identifikasi kebutuhan merupakan tahap yang krusial dalam merancang penelitian yang efektif dan relevan[28], [29]. Tahapan pertama dalam identifikasi kebutuhan adalah identifikasi masalah, identifikasi masalah merupakan langkah  awal  yang  penting  dalam  proses  penelitian  dan  melibatkan  pengenalan  dan  pemahaman  mendalam tentang isu-isu atau kesulitan yang relevan yang menjadi fokus penelitian. Masalah yang terjadi dalam penilaian kinerja tenaga honor panitia pengawas meliputi subjektivitas dalam penilaian, dan kurangnya transparansi dalam proses  penilaian.  Subjektivitas  dapat  muncul  karena  persepsi  yang  berbeda-beda  dari  pihak  yang  melakukan penilaian,  sehingga  dapat  mengarah  pada  ketidakadilan  dalam  evaluasi  kinerja.  Ketidaktransparanan  dalam proses  penilaian  juga  dapat  menimbulkan  keraguan  dan  ketidakpercayaan  terhadap  keadilan  proses  penilaian kinerja tenaga honor penitia pengawas.
Tahapan selanjutnya  yaitu  solusi permasalahan dengan  menerapkan  sistem pendukung  keputusan (SPK) dapat  menjadi  solusi  yang  efektif  dalam  mengatasi  masalah  dalam  penilaian  kinerja  tenaga  honor.  Dengan menerapkan sistem pendukung  keputusan  yang  tepat, organisasi dapat  meningkatkan objektivitas, transparansi, dan efisiensi dalam proses penilaian kinerja tenaga honor. Ini dapat menghasilkan keputusan yang lebih baik dan mendukung  pencapaian  tujuan  organisasi  secara  keseluruhan.  Metode  yang  digunakan  dalam  penilaian  kinerja tenaga honor yaitu dengan menggunakan kombinasi Logarithmic Least Squares Weighting dan Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison .
Tahapan  terakhir  yaitu  pengumpulan  data  merupakan  tahapan  krusial  dalam  proses  penelitian  yang melibatkan  pengumpulan  informasi  atau  fakta  yang  relevan.  Pentingnya  pengumpulan  data  terletak  pada keakuratan,  keandalan,  dan  relevansi  informasi  yang  diperoleh,  yang  menjadi  dasar  bagi  analisis  yang  dapat diandalkan  dan  pengambilan  keputusan  yang  tepat.  Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  dimulai  dengan identifikasi kriteria yang digunakan, kriteria yang digunakan yaitu  produktivitas merupakan kemampuan tenaga honor dalam menyelesaikan tugas atau proyek dalam waktu yang ditentukan dan dengan kualitas yang memadai. Kualitas  kerja  merupakan  kemampuan  tenaga  honor  untuk  menghasilkan  hasil  kerja  yang  berkualitas  dan memenuhi standar yang ditetapkan. Kerjasama tim merupakan kemampuan tenaga honor untuk bekerja sama dan berkolaborasi dengan anggota tim atau rekan  kerja lainnya. Kedisiplinan  merupakan kemampuan tenaga honor untuk  menjaga  disiplin  dan  komitmen  terhadap  tanggung  jawab  mereka,  termasuk  kehadiran  yang  baik,  patuh terhadap  aturan  dan  prosedur,  serta  penyelesaian  tugas  sesuai  dengan  target  waktu  yang  ditetapkan. Keterampilan  Komunikasi  merupakan  kemampuan  tenaga  honor  untuk  menyampaikan  informasi  dengan  jelas dan  efektif,  baik  secara  lisan  maupun  tertulis.  Data  kriteria  ini  akan  digunakan  dalam  penilaian  kinerja  tenaga honor yang akan dilakukan.

## 2.3 Logarithmic Least Squares Weighting
Logarithmic  least  squares  weighting adalah  salah  satu  metode  dalam  analisis  regresi  yang  digunakan  untuk menyesuaikan model regresi terhadap data yang memiliki variansi yang tidak konstan[30]. Metode ini bertujuan untuk memberikan bobot lebih besar kepada data dengan variansi yang lebih kecil dan bobot lebih kecil kepada data  dengan  variansi  yang  lebih  besar. Logarithmic  least  squares  weighting dihitung  dengan  menggunakan persamaan berikut.
√∏ ∑ ( √∏ )
(1)
merupakan  nilai  bobot  dari  masing-masing  kriteria  yang  akan  dihitung, merupakan  banyaknya alternatif dalam suatu kriteria, dan merupakan nilai dari alterntif untuk setiap kriteria.

## 2.4 Metode MABAC
Metode Multi-Attributive  Border  Approximation  Area  Comparison (MABAC)  melibatkan  penggunaan  metode untuk  mengevaluasi alternatif  yang  memiliki beberapa atribut atau  kriteria  yang berbeda[31]. Dalam MABAC, setiap  alternatif  dinilai  berdasarkan  peringkat  untuk  setiap  atribut,  dengan  bobot  yang  diberikan  pada  masing- masing  atribut  untuk  mencerminkan  tingkat  pentingnya.  Tahapan  pertama  dalam  metode  MABAC  adalah membuat  matrik  keputusan  berdasarkan  penilaian  alternatif  yang  ada,  dengan  bentuk  persamaan  matrik keputusan sebagai berikut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[ ] (2)
Tahapan kedua dalam metode MABAC adalah melakukan normalisasi matrik keputusan dilakukan untuk membawa  semua  nilai  kriteria  ke  skala  yang  seragam,  memungkinkan  perbandingan  yang  lebih  adil  antar alternatif. Bentuk persamaan normaliasasi matrik keputusan sebagai berikut.
(3) (4)
Persamaan  (3)  untuk  melakukan  normalisasi  dengan  jenis  kriteria benefit ,  dan  persamaan  (4)  untuk melakukan  normalisasi  dengan  jenis  kriteria cost .  Tahapan  ketiga  dalam  metode  MABAC  adalah  menentukan bobot dan preferensi dari masing-masing alternatif dengan menggunakan persamaan berikut ini.
( ) (5)
Tahapan  keempat  dalam  metode  MABAC  adalah  melakukan  perhitungan  area  aproksimasi  perbatasan antara setiap pasangan alternatif berdasarkan bobot dan preferensi yang telah ditetapkan. Persamaan perhitungan matrix kesesuaian dan tidak kesesuaian sebagai berikut.
*∏ ⁄ + (6)
Tahapan  kelima  dalam  metode  MABAC  adalah  melakukan  Perhitungan  elemen  matriks  jarak  alternatif dari  daerah  perkiraan  perbatasan  antara  matriks  tertimbang  (V)  dan  nilai  daerah  perkiraan  perbatasan  (G) menggunakan persamaan berikut ini.
(7)
Tahapan  keenam  dalam  metode  MABAC  adalah  melakukan  perhitungan  nilai  fungsi  kriteria  setiap alternatif menggunakan persamaan berikut ini.
∑ (8)

## 2.4 Perangkingan Hasil Penilaian Kinerja Tenaga Honor
Perangkingan  hasil  penilaian  kinerja  tenaga  honor  merupakan  proses  penting  dalam  pengelolaan  kinerja organisasi,  yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  dan  membedakan  tingkat  kinerja  individu  atau  tim berdasarkan  hasil  evaluasi  mereka.  Perangkingan  ini  dibuat  berdasarkan  hasil  penilaian  akhir  dengan menggunakan metode MABAC.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  yang  menggabungkan  metode Logarithmic  Least  Squares  Weighting (LLSW)  dan  MABAC  ( Multi-Attributive  Border  Approximation  area  Comparison )  merupakan  sebuah  solusi inovatif  untuk  mengevaluasi  kinerja  tenaga  honor  Panitia  Pengawas.  Melalui  penerapan  LLSW,  bobot  pada kriteria-kriteria penilaian  kinerja dapat dihitung  secara proporsional berdasarkan kontribusinya  masing-masing. Sementara itu, pendekatan MABAC  memungkinkan penilaian terhadap alternatif  yang kompleks dan beragam, seperti  dalam  kasus  evaluasi  kinerja  individu  dalam  suatu  panitia.  Integrasi  kedua  metode  tersebut  dalam  SPK dapat  memberikan  keputusan  yang  lebih  akurat  dan  obyektif  dalam  menilai  kinerja  tenaga  honor  panitia pengawas, mendukung perbaikan kinerja serta pengambilan keputusan yang lebih tepat dan efisien.

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data untuk mendukung implementasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang menggabungkan LLSW  dan  MABAC  dapat  dilakukan  melalui  beberapa  langkah.  Pertama,  identifikasi  kriteria  evaluasi  kinerja tenaga  honor  panitia  pengawas.  selanjutnya,  mengumpulkan  data  historis  tentang  kinerja  individu  dalam  hal kriteria-kriteria yang gunakan. Data penilaian terhadap kinerja tenaga honor panitia pengawas ditampilkan pada tabel 1.
Tabel 1. Data Penilaian Kinerja Tenaga Honor Nama Produktivitas  Kualitas Kerja  Kerjasama Tim  Kedisiplinan  Komunikasi Andri 8 9 7 8 8 Ferdianto 7 8 8 8 7 Sudrajat 6 9 9 7 8

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 636-647 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5158
Nama Produktivitas  Kualitas Kerja  Kerjasama Tim  Kedisiplinan  Komunikasi Yustina 7 8 8 8 9 Agustini 9 7 7 7 8 Ferdiantoro 7 8 8 9 7 Andri 8 9 7 8 8
Data penilaian tabel 1 merupakan hasil pengumpulan kebutuhan dari Divisi Staf Penanganan Pelanggaran Penyelesaian sengketa Kecamatan Abung Selatan Lampung Utara dalam menilai kinerja dari tenaga honor yang ada.

## 3.2 Penentuan Bobot Kriteria Menggunakan Logarithmic Least Squares Weighting
Penerapan  metode Logarithmic  Least  Squares  Weighting (LLSW)  memungkinkan  penyesuaian  bobot  kriteria secara  proporsional  dengan  tingkat  pentingnya  masing-masing  dalam  evaluasi  kinerja.  Dengan  menggunakan pendekatan  LLSW  ini,  bobot  kriteria  dapat  ditentukan  secara  obyektif  dan  responsif  terhadap  perubahan lingkungan  atau  preferensi stakeholder berdasarkan  penilaian  alternatif  yang  diberikan.  Bobot  kriteria  dalam LLWS  dihitung    dengan  menggunakan  (1),  hasil  perhitungan  untuk  kriteria  produktivitas  yaitu  seperti  berikut ini.
√ √ √ √ √ √ √
( √ ) ( √ ) ( √ )
( √ ) ( √ )
Hasil perhitungan untuk kriteria kualitas kerja yaitu seperti berikut ini.
√
√ √ √ √ √ √
( √ ) ( √ ) ( √ )
( √ ) ( √ )
Hasil perhitungan untuk kriteria kerjasama tim yaitu seperti berikut ini.
√
√ √ √ √ √ √
( √ ) ( √ ) ( √ )
( √ ) ( √ )
Hasil perhitungan untuk kriteria kedisiplinan yaitu seperti berikut ini.
√ √ √ √ √ √
√ ( √ ) ( √ ) ( √ )
( √ ) ( √ )
Hasil perhitungan untuk kriteria komunikasi yaitu seperti berikut ini.
√ √ √ √ √ √
√ ( √ ) ( √ ) ( √ )
( √ ) ( √ )
Hasil perhitungan bobot kriteria menggunakan  metode LLSW menunjukkan untuk kriteria  produktivitas mempunyai bobot sebesar 0,1874, kriteria Kualitas  Kerja mempunyai bobot sebesar 0,2096, kriteria  kerjasama tim mempunyai bobot sebesar 0,201, kriteria kedisiplinan mempunyai bobot sebesar 0,201, kriteria  komunikasi mempunyai bobot sebesar 0,201. Bobot kriteria ini akan digunakan dalam metode MABAC.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 636-647 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5158

## 3.3 Penilaian Kinerja Tenaga Honor Menggunakan Metode MABAC
Penilaian  kinerja  tenaga  honor  dengan  menggunakan  Metode  MABAC  merupakan  pendekatan  yang komprehensif  dalam  mengevaluasi  berbagai  aspek  kinerja  individu  tersebut.  Metode  ini  memungkinkan penilaian  yang  lebih  objektif  karena  mempertimbangkan  beberapa  kriteria  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya. Selain  itu,  MABAC  juga  memberikan  kerangka  kerja  yang  jelas  dalam  proses  penilaian  kinerja.  Penggunaan Metode  MABAC  dapat  menjadi  pendekatan  yang  efektif  dalam  mengevaluasi  kinerja  tenaga  honor  secara obyektif  dan  berbasis  data.  Tahapan  pertama  dalam  metode  MABAC  adalah  membuat  matrik  keputusan berdasarkan penilaian alternatif yang ada, dengan menggunakan (2) sebagai berikut.
[ ]
[ ]
Tahapan  kedua  dalam  metode  MABAC  adalah  melakukan  normalisasi  matrik  keputusan  dengan menggunakan  persamaan  (3)  karena  semua  kriteria  bersifat benefit ,  hasil  normalisasi  matrik  keputusan  untuk kriteria produktivitas yaitu sebagai berikut.
Hasil normalisasi matrik keputusan untuk kriteria kualitas kerja yaitu sebagai berikut.
Hasil normalisasi matrik keputusan untuk kriteria kerjasama tim yaitu sebagai berikut.
Hasil normalisasi matrik keputusan untuk kriteria kedisiplinan yaitu sebagai berikut.
Hasil normalisasi matrik keputusan untuk kriteria komunikasi yaitu sebagai berikut.
Tahapan  ketiga  dalam  metode  MABAC  adalah  menghitung  bobot  preferensi  dari  masing-masing alternatif dengan menggunakan (5), hasil perhitungan bobot preferensi kriteria produktivitas yaitu berikut ini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Hasil perhitungan bobot preferensi kriteria kualitas kerja yaitu berikut ini.
Hasil perhitungan bobot preferensi kriteria kerjasama tim yaitu berikut ini.
Hasil perhitungan bobot preferensi kriteria kedisiplinan yaitu berikut ini.
Hasil perhitungan bobot preferensi kriteria komunikasi yaitu berikut ini.
Tahapan  keempat  dalam  metode  MABAC  adalah  melakukan  perhitungan  matriks  area  aproksimasi perbatasan  antara  setiap  pasangan  alternatif  dengan  menggunakan  (6),  hasil  perhitungan  matriks  area aproksimasi perbatasan untuk kriteria produktivitas yaitu sebagai berikut.
Hasil perhitungan matriks area aproksimasi perbatasan untuk kriteria kualitas kerja yaitu sebagai berikut.
Hasil perhitungan matriks area aproksimasi perbatasan untuk kriteria kerjasama tim yaitu sebagai berikut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 636-647 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5158
Hasil perhitungan matriks area aproksimasi perbatasan untuk kriteria kedisiplinan yaitu sebagai berikut.
Hasil perhitungan matriks area aproksimasi perbatasan untuk kriteria komunikasi yaitu sebagai berikut.
Tahapan  kelima  dalam  metode  MABAC  adalah  melakukan  perhitungan  elemen  matriks  jarak  alternatif dari  daerah  perkiraan  perbatasan  antara  matriks  tertimbang  (V)  dan  nilai  daerah  perkiraan  perbatasan  (G) menggunakan (7), hasil perhitungan elemen matriks jarak alternatif untuk kriteria produktivitas yaitu berikut ini.
Hasil perhitungan elemen matriks jarak alternatif untuk kriteria kualitas kerja yaitu berikut ini.
Hasil perhitungan elemen matriks jarak alternatif untuk kriteria kerjasama tim yaitu berikut ini.
Hasil perhitungan elemen matriks jarak alternatif untuk kriteria kedisiplinan yaitu berikut ini.
Hasil perhitungan elemen matriks jarak alternatif untuk kriteria komunikasi yaitu berikut ini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Tahapan  terakhir  dalam  metode  MABAC  adalah  melakukan  perhitungan  nilai  fungsi  kriteria  setiap  alternatif menggunakan (8), hasil perhitungan nilai fungsi untuk alternatif Andri yaitu sebagai berikut ini.
Hasil perhitungan nilai fungsi untuk alternatif Ferdianto yaitu sebagai berikut ini.
Hasil perhitungan nilai fungsi untuk alternatif Sudrajat yaitu sebagai berikut ini.
Hasil perhitungan nilai fungsi untuk alternatif Yustina yaitu sebagai berikut ini.
Hasil perhitungan nilai fungsi untuk alternatif Agustini yaitu sebagai berikut ini.
Hasil perhitungan nilai fungsi untuk alternatif Ferdiantoro yaitu sebagai berikut ini.
Perhitungan  dengan  metode  MABAC  pada  setiap  atribut  dan  pengukuran  tingkat  kesesuaian  alternatif terhadap  solusi  ideal,  hasil  perhitungan  ini  menjadi  rekomendasi  pengambil  keputusan  dapat  menentukan alternatif mana yang paling cocok atau paling diinginkan sesuai dengan kriteria yang ada.

## 3.4 Hasil Perangkingan Kinerja Tenaga Honor Menggunakan Kombinasi Metode LLSW dan MABAC
Kombinasi  metode  LLSW  ( Logarithmic  Least  Squares  Weighting )  dan  MABAC  ( Multi-Attributive  Border Approximation  area  Comparison )  dapat  memberikan  hasil  perangkingan  kinerja  tenaga  honor  yang  lebih komprehensif.  Kombinasi  metode  LLSW  dan  MABAC  memberikan  keuntungan  dari  pendekatan  statistik (LLSW)  untuk  menentukan  bobot  atribut  dan  kemudian  menggunakan  analisis  perbandingan  multi-atribut (MABAC)  untuk  memperoleh  peringkat  alternatif  yang  akhir,  dan  memberikan  hasil  yang  lebih  terperinci  dan objektif dalam penilaian kinerja tenaga honor. Hasil perangkingan kinerja tenaga honor menggunakan kombinasi metode LLSW dan MABAC yaitu ditampilkan dalam bentuk grafik pada Gambar 2.
Gambar 2. Grafik Hasil Perangkingan Tenaga Honor
Hasil  perangkingan  alternatif  gambar  2  dengan  menggunakan  kombinasi  Metode Logarithmic  Least Squares Weighting (LLSW)  dan Multi-Attributive  Border  Approximation  Area  Comparison (MABAC) menunjukkan hasil untuk peringkat 1 penilaian kinerja tenaga honor dengan nilai akhir fungsi sebesar 0,152406 didapatkan oleh Yustina, peringkat 2 penilaian kinerja tenaga honor dengan nilai akhir fungsi sebesar 0,118662 didapatkan  oleh  Andri,  peringkat  3  penilaian  kinerja  tenaga  honor  dengan  nilai  akhir  fungsi  sebesar  0,094245 didapatkan oleh Sudrajat, peringkat 4 penilaian kinerja tenaga honor dengan nilai akhir fungsi sebesar 0,051903 didapatkan  oleh  Ferdiantoro,  peringkat  5  penilaian  kinerja  tenaga  honor  dengan  nilai  akhir  fungsi  sebesar  - 0,0686  didapatkan  oleh  Ferdianto,  dan  peringkat  6  penilaian  kinerja  tenaga  honor  dengan  nilai  akhir  fungsi sebesar -0,128986 didapatkan oleh Agustini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 636-647 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5158
Rekomendasi dari penilaian kinerja tenaga honor panitia pengawas menggunakan kombinasi LLSW dan MABAC yaitu.
a. Pemberian  Bobot  Atribut  dengan  LLSW:  penggunaan  metode  LLSW  untuk  menentukan  bobot  dari  setiap atribut  yang  ingin  dievaluasi,  LLSW  membantu  dalam  menemukan  hubungan  antara  atribut  dan  hasil  yang diinginkan atau diukur. Bobot ini  mencerminkan pentingnya masing-masing atribut dalam penilaian kinerja tenaga honor.
b. Perhitungan  Skor  Relatif  menggunakan  MABAC:  Setelah  bobot  atribut  ditentukan,  penggunaan  metode MABAC untuk menghitung skor relatif dari setiap alternatif (tenaga honor) terhadap solusi ideal positif dan negatif.  Metode  MABAC  akan  memberikan  informasi  tentang  seberapa  baik  atau  buruk  setiap  alternatif dalam hal kriteria yang ditetapkan.
c. Penggabungan  Skor  Relatif  menggunakan  LLSW:  penggunaan  kembali  metode  LLSW  untuk menggabungkan  skor  relatif  dari  MABAC  berdasarkan  bobot  atribut  yang  telah  ditentukan  pada  langkah pertama. Proses ini akan memberikan skor gabungan yang mencerminkan kinerja relatif dari setiap alternatif, dengan mempertimbangkan bobot atribut yang telah ditentukan.
d. Perangkingan  dan  Rekomendasi:  hasil  penggabungan  skor  relatif  dari  metode  LLSW,  Anda  dapat merangkingkan  alternatif  (tenaga  honor)  dari  yang  terbaik  hingga  yang  terburuk.  Alternatif  yang  memiliki peringkat  tertinggi  dalam  perangkingan  adalah  rekomendasi  untuk  dipilih  sebagai  tenaga  honor  yang memiliki kinerja yang paling sesuai dengan kriteria yang ditetapkan.
Kombinasi LLSW dan MABAC dapat memperoleh rekomendasi yang lebih terperinci dan obyektif dalam penilaian  kinerja  tenaga  honor.  Proses  ini  menggabungkan  pendekatan  statistik  (LLSW)  untuk  menentukan bobot  atribut  dan  analisis  perbandingan  multi-atribut  (MABAC)  untuk  memperoleh  peringkat  alternatif  yang akhir.

## 4. KESIMPULAN
SPK  penilaian  kinerja  tenaga  honor  panitia  pengawas  dengan  menggunakan  kombinasi  LLSW  dan  MABAC adalah untuk mengembangkan pendekatan yang holistik dan efektif dalam mengevaluasi kinerja tenaga honorer dalam  panitia  pengawas.  Penelitian  ini  untuk  meningkatkan  objektivitas  dan  keadilan  dalam  penilaian  kinerja, serta  memungkinkan  pengambil  keputusan  untuk  membuat  keputusan  yang  lebih  terinformasi  dan  tepat  dalam manajemen  tenaga  honorer  di  panitia  pengawas.  Penerapan  metode  LLSW  memungkinkan  penyesuaian  bobot kriteria  secara  proporsional  dengan  tingkat  pentingnya  masing-masing  dalam  evaluasi  kinerja.  Dengan menggunakan  pendekatan  LLSW  ini,  bobot  kriteria  dapat  ditentukan  secara  obyektif  dan  responsif  terhadap perubahan  lingkungan atau preferensi stakeholder berdasarkan penilaian alternatif  yang  diberikan.  Penggunaan Metode  MABAC  dapat  menjadi  pendekatan  yang  efektif  dalam  mengevaluasi  kinerja  tenaga  honor  secara obyektif dan berbasis data. Hasil perangkingan 3 alternatif dengan menggunakan kombinasi metode LLSW dan MABAC menunjukkan hasil untuk peringkat 1 penilaian kinerja tenaga honor dengan nilai akhir fungsi sebesar 0,152406 didapatkan oleh Yustina, peringkat 2 penilaian kinerja tenaga honor dengan nilai akhir fungsi sebesar 0,118662  didapatkan  oleh  Andri,  dan  peringkat  3  penilaian  kinerja  tenaga  honor  dengan  nilai  akhir  fungsi sebesar  0,094245  didapatkan  oleh  Sudrajat.  Kombinasi  LLSW  dan  MABAC  dapat  memperoleh  rekomendasi yang lebih terperinci dan obyektif dalam penilaian kinerja tenaga honor. Proses ini menggabungkan pendekatan statistik  (LLSW)  untuk  menentukan  bobot  atribut  dan  analisis  perbandingan  multi-atribut  (MABAC)  untuk memperoleh peringkat alternatif yang akhir.

## REFERENCES
[1] R. Dora, “Analisa Peran Tenaga Honorer Terhadap Efektivitas Tugas Aparatur Sipil Negara,” J. Adm. Polit. Dan Sos. , vol. 1, no. 1, pp. 8–15, 2020.
[2] H.  Sulistiani,  Setiawansyah,  P.  Palupiningsih,  F.  Hamidy,  P.  L.  Sari,  and  Y.  Khairunnisa,  “Employee  Performance Evaluation  Using  Multi-Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  with  PIPRECIA-S  Weighting:  A  Case  Study  in  Education Institution,” in 2023 International Conference on Informatics, Multimedia, Cyber and Informations System (ICIMCIS) , 2023, pp. 369–373. doi: 10.1109/ICIMCIS60089.2023.10349017.
[3] S. Kucuksari, D. Pamucar, M. Deveci, N. Erdogan, and D. Delen, “A new rough ordinal priority-based decision support system for purchasing electric vehicles,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 647, p. 119443, 2023.
[4] F. Psarommatis and D. Kiritsis, “A hybrid Decision Support System for automating decision making in the event of defects in the era of Zero Defect Manufacturing,” J. Ind. Inf. Integr. , vol. 26, p. 100263, 2022.
[5] M.  Kayacık,  H.  Dinçer,  and  S.  Yüksel,  “Using  quantum  spherical  fuzzy  decision  support  system  as  a  novel sustainability index approach for analyzing industries listed in the stock exchange,” Borsa Istanbul Rev. , vol. 22, no. 6, pp. 1145–1157, Nov. 2022, doi: 10.1016/j.bir.2022.10.001.
[6] M. W. Arshad, S. Setiawansyah, and S. Sintaro, “Comparative Analysis of the Combination of MOORA and GRA with PIPRECIA Weighting in the Selection of Warehouse Heads,” BEES Bull. Electr. Electron. Eng. , vol. 4, no. 3, pp. 112– 122, Mar. 2024, doi: 10.47065/bees.v4i3.4922.
[7] S. Setiawansyah, S. Sintaro, V. H. Saputra, and A. A. Aldino, “Combination of Grey Relational Analysis (GRA) and Simplified  Pivot  Pairwise  Relative  Criteria  Importance  Assessment  (PIPRECIA-S)  in  Determining  the  Best  Staff,”

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 636-647 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5158
Bull. Informatics Data Sci. , vol. 2, no. 2, p. 57, Mar. 2024, doi: 10.61944/bids.v2i2.67.
[8] R. R. Purba, M. Mesran, M. T. A. Zaen, S. Setiawansyah, D. Siregar, and E. W. Ambarsari, “Decision Support System in the Best Selection Coffee Shop with TOPSIS Method,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 7, no. 1, pp. 28–34, 2023.
[9] R. Torres-Sanchez, H. Navarro-Hellin, A. Guillamon-Frutos, R. San-Segundo, M. C. Ruiz-Abellón, and R. Domingo- Miguel,  “A  decision  support  system  for  irrigation  management:  Analysis  and  implementation  of  different  learning techniques,” Water , vol. 12, no. 2, p. 548, 2020, doi: https://doi.org/10.3390/w12020548.
[10]  E.  P.  Sarabi  and  S.  A.  Darestani,  “Developing  a  decision  support  system  for  logistics  service  provider  selection employing  fuzzy  MULTIMOORA  &  BWM  in  mining  equipment  manufacturing,” Appl.  Soft  Comput. ,  vol.  98,  p. 106849, 2021.
[11]  M.  Mathew,  R.  K.  Chakrabortty,  M.  J.  Ryan,  M.  F.  Ljaz,  and  S.  A.  R.  Khan,  “The  Multi-Attributive  Border Approximation  Area  Comparison  (Mabac)  Method  for  Decision  Making  under  Interval-Valued  Fermatean  Fuzzy Environment for Green Supplier Selection,” 2021.
[12]  P.  Wang,  J.  Wang,  G.  Wei,  C.  Wei,  and  Y.  Wei,  “The  multi-attributive  border  approximation  area  comparison (MABAC)  for  multiple  attribute  group  decision  making  under  2-tuple  linguistic  neutrosophic  environment,” Informatica , vol. 30, no. 4, pp. 799–818, 2019.
[13]  A.  R.  Mishra,  A.  K.  Garg,  H.  Purwar,  P.  Rana,  H.  Liao,  and  A.  Mardani,  “An  Extended  Intuitionistic  Fuzzy  Multi- Attributive  Border  Approximation  Area  Comparison  Approach  for  Smartphone  Selection  Using  Discrimination Measures,” Informatica , vol. 32, no. 1, pp. 119–143, Oct. 2021, doi: 10.15388/20-INFOR430.
[14]  S.  B.  Atim,  “Penerapan  Metode  Multi-Attributive  Border  Approximation  Area  Comparison  Dalam  Rekomendasi Pemilihan  Mobil  Second,” J.  Inf.  Technol.  Softw.  Eng.  Comput.  Sci. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  99–110,  2024,  doi: 10.58602/itsecs.v2i2.111.
[15]  S.  Sintaro,  “Penerapan  Rank  Reciprocal  dan  Multi-Attributive  Border  Approximation  Area  Comparison  Untuk Penentuan Lokasi Cafe Baru,” J. Artif. Intell. Technol. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 26–37, 2024.
[16]  L. Csató, “A characterization of the Logarithmic Least Squares Method,” Eur. J. Oper. Res. , vol. 276, no. 1, pp. 212– 216, Jul. 2019, doi: 10.1016/j.ejor.2018.12.046.
[17]  E. Khanmohammadi, B. Malmir, H. Safari, and M. Zandieh, “A new approach to strategic objectives ranking based on fuzzy logarithmic least squares method and fuzzy similarity technique,” Oper. Res. Perspect. , vol. 6, p. 100122, 2019, doi: 10.1016/j.orp.2019.100122.
[18]  P.  Klęsk,  “Logarithmic  Least  Squares  criterion  revisited  for  general  matrices  of  pairwise  comparisons,” Procedia Comput. Sci. , vol. 192, pp. 148–157, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.08.016.
[19]  S. Bozóki and V. Tsyganok, “The (logarithmic) least squares optimality of the arithmetic (geometric) mean of weight vectors calculated from all spanning trees for incomplete additive (multiplicative) pairwise comparison matrices,” Int. J. Gen. Syst. , vol. 48, no. 4, pp. 362–381, May 2019, doi: 10.1080/03081079.2019.1585432.
[20]  P.  Wu,  H.  Li,  L.  Zhou,  and  H.  Chen,  “Consistency  analysis  and  priority  weights  of  multiplicative  trapezoidal  fuzzy preference relations based on multiplicative consistency and logarithmic least square model,” J. Intell. Fuzzy Syst. , vol. 37, no. 6, pp. 8317–8334, Dec. 2019, doi: 10.3233/JIFS-190846.
[21]  Y. Laia, M. Mesran, I. G. I. Sudipa, D. S. Putra, P. Rosyani, and R. Aryanti, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja  Tenaga  Honorer  Menerapkan  Metode  Weighted  Product  (WP)  dan  Complex  Proportional  Assessment (COPRAS) dengan Kombinasi Pembobotan Rank Order Centroid (ROC),” Bull. Informatics Data Sci. , vol. 2, no. 1, p. 19, May 2023, doi: 10.61944/bids.v2i1.60.
[22]  A.  Septian  and  I.  A.  Susila,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Rekomendasi  Pengangkatan  CPNS Tenaga Honorer Puslitbang Polri Menggunakan Metode SAW Berbasis Desktop (PUSLITBANG POLRI),” Sci. Sacra J. Sains, Teknol. dan Masy. , vol. 2, no. 2, pp. 357–365, 2022.
[23]  A. Surahman, “Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Kombinasi Metode Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) dan Pembobotan Entropy,” Chain J. Comput. Technol. Comput. Eng. Informatics , vol. 2, no. 1, pp. 28–36, 2024.
[24]  A.  Alfiarini  and  S.  Hamidani,  “Penilaian  Kinerja  Tenaga  Kerja  Sukarela  Menggunakan  Pembobotan  AHP  dan MOORA,” J. Sist. Inf. dan Sist. Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 1–11, 2024.
[25]  J.-S.  Lin  and  K.-H.  Chen,  “A  Novel  Decision  Support  System  Based  on  Computational  Intelligence  and  Machine Learning: Towards Zero-Defect Manufacturing in Injection Molding,” J. Ind. Inf. Integr. , p. 100621, 2024.
[26]  D. Spoladore, M. Tosi, and E. C. Lorenzini, “Ontology-based decision support systems for diabetes nutrition therapy: A systematic literature review,” Artif. Intell. Med. , p. 102859, 2024.
[27]  S. Sintaro and S. Setiawansyah, “Kombinasi Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA) dan PIPRECIA dalam Seleksi Penerimaan Barista,” J. Ilm. Inform. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 1, pp. 13–23, 2024, doi: 10.58602/jima-ilkom.v3i1.23.
[28]  M.  N.  D.  Satria,  “Application  of  SAW  in  the  Class  Leader  Selection  Decision  Support  System,” Chain  J.  Comput. Technol. Comput. Eng. Informatics , vol. 1, no. 1, pp. 27–31, 2023.
[29]  S.  H.  Hadad,  A.  R  Metha,  S.  Setiawansyah,  and  H.  Sulistiani,  “Evaluation  of  Salesperson  Performance  in  the  Sales Allowance Decision Support System Using the MARCOS and PIPRECIA Methods,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 5, no. 2, pp. 477–486, Feb. 2024, doi: 10.47065/josyc.v5i2.4863.
[30]  D.  Pamucar  and  S.  Biswas,  “A  Novel  Hybrid  Decision  Making  Framework  for  Comparing  Market  Performance  of Metaverse Crypto Assets,” Decis. Mak. Adv. , vol. 1, no. 1, pp. 49–62, Dec. 2023, doi: 10.31181/dma1120238.
[31]  P. Liu and D. Wang, “A 2-dimensional uncertain linguistic MABAC method for multiattribute group decision-making problems,” Complex Intell. Syst. , vol. 8, no. 1, pp. 349–360, 2022, doi: 10.1007/s40747-021-00372-3.