## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 9, Februari 2022, Hal 551 − 557 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i9.1028

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Best Employee Dengan Menerapkan Metode MABAC

## Ernita Br Barus
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: ernitabrbarus@gmail.com
Abstrak −Penelitian ini bertujuan  untuk mengetahui dan mengevaluasi sistem/ Prosedur penilaian yang ada serta untuk menghasilkan sistem  pendukung  keputusan  pemilihan best  employee berdasarkan  kinerja  karyawan  pada  PT  Smart  Glove  Indonesia.  Pemilihan karyawan terbaik saat ini didasarkan pada penilaian pribadi pimpinan dengan mengacu pada kriteria pengetahuan, tanggung jawab, kerjasama, kedisiplinan, dan kehadiran karyawan yang meghasilkan keputusan tidak relevan akibat kurangnya control dari pimpinan. Sistem  ini  dikembangkan  dengan  metode multi-attributive  border  approximation  area  comparison  (MABAC) mengunakan pemrograman MySQL dan Microsoft Visual Basic Net 2008. Sistem informasi ini dapat digunakan untuk mengolah data karyawan dalam  proses  penilain  karyawan  dan  pemilihan  karywan  terbaik.  Output  dari  sistem  ini  adalah  nilai  perhitungan  pemilihan best employee pada  PT  Smart  Glove  Indonesia  dengan  metode multi-attributive  border  approximation  area  comparison  (MABAC) dan rekomendasi best employee untuk PT Smart Glove Indonesia.
Kata Kunci: SPK, Best Employee, MABAC
Abstract −This study aims to identify and evaluate the existing assessment system/procedure and to produce a decision support system for selecting the best employee based on employee performance at PT Smart Glove Indonesia. The selection of the best employees at this  time  is  based  on  the  leadership's  personal  assessment  with  reference  to  the  criteria  of  knowledge,  responsibility,  cooperation, discipline, and employee attendance which results in irrelevant decisions due to lack of control from the leadership. This system was developed  using  the  multi-attributive  border  approximation  area  comparison  (MABAC)  method  using  MySQL  programming  and Microsoft Visual Basic Net 2008. This information system can be used to process employee data in the employee evaluation process and selecting the best employees. The output of this system is the calculation value of the best employee selection at PT Smart Glove Indonesia using the multi-attributive border approximation area comparison (MABAC) method and the best employee recommendation for PT Smart Glove Indonesia.
Keywords: DSS; Best Employee; MABAC

## 1. PENDAHULUAN
PT  Smart  Glove  Indonesia  adalah  perusahaan  yang  beroperasi  dalam  bidang  pembuatan  sarung  tangan  karetyang beralamat di Kawasan Industri Medan Star Tanjung Morawa. PT.Smart Glove Indonesia didirikan pada tahun 2002 dan awal beroperasi pada tahun 2004 ini memiliki 843 karyawan untuk menjalankan setiap aspek prosedur kerja di PT.Smart Glove Indonesia.
Sumber  daya  manusia  (SDM)  adalah  salah  satu  elemen  terpenting  terhadap  kemajuan  suatu  perusahaan. Pengelolaan sumber daya manusia (SDM) secara terorganisir dengan baik dapat berpengaruh terhadap keberhasilan suatu perusahaan dalam menjalankan setiap aspek prosedur kerja perusahaan dengan maksimal untuk menambah penghasilan perusahaan terutama sumber daya manusia (SDM) yang dikategorikan Best Employee . Best Employee adalah karyawan yang menunjukkan kinerja terbaik di suatu perusahaan, dibuktikan dengan hasil penilaian kinerja (PK) memenuhi syarat minimal Exceed Expectation , mempunyai semangat kerja tinggi, mampu bekerja multitasking , inovatif, dan motivator bagi lingkungannya.
Meningkatkan  kinerja  sumber  daya  manusia  (SDM)  pada  suatu  perusahaan  dapat  dilakukan  dengan  cara memberikan  suatu penghargaan khusus dan dengan memberikan bonus berupa gaji tambahan  kepada karyawan   yang memiliki  kinerja  yang  baik  sehingga  dapat  menimbulkan  rasa  semangat  bekerja  yang  maksimal  dalam  melaksanakan setiap tugas yang telah ditentukan perusahaan terhadap karyawan.
PT Smart Glove Indonesia saat ini melakukan pemilihan salah satu Best Employee dari banyak karyawan  yang bekerja  di  PT  Smart  Glove  Indonesia  adalah  dengan  melakukan  penilaian  terhadap  kejujuran,  penampilan,  loyalitas, kedisiplinan, dan kehadiran karyawan  menggunakan keputusan pimpinan pada PT Smart Glove Indonesia berdasarkan penilaian pribadi pimpinan. Hal tersebut menimbulkan permasalahan yang menghasilkan keputusan tidak selalu relevan dikarenakan  banyaknya  jumlah  karyawan  membuat  pimpinan  tidak  dapat  melakukan  kontrol  secara  aktif  dalam melakukan penilaian terhadap seluruh karyawan yang bekerja di PT Smart Glove Indonesia.
Metode  multi-attributive  border  approximation  area  comparison  (MABAC)  dikembangkan  oleh  Pamucar  dan Cirovic. Asumsi dasar dari metode multi-attributive border approximation area comparison (MABAC) tercermin dalam definisi jarak fungsi kriteria dari setiap alternatif yang diamati dari daerah perkiraan perbatasan. Pada penelitian terdahulu metode  multi-attributive  border  approximation  area  comparison  (MABAC)  digunakan  oleh  Rivalri  Kristianto  Hondro dalam  sebuah  penelitian  yang  berjudul  Pemilihan  Penerima  Bantuan  Rastra  Menggunakan  Metode  MultiAttributive Border Approximation Area Comparison pada tahun 2018 dengan kesimpulan bahwa penerapan metode multi-attributive border approximation area comparison (MABAC) dapat mempermudah proses pengambilan [1].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 9, Februari 2022, Hal 551 − 557 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i9.1028

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  ( Decision  Support  System) adalah  suatu  sistem  yang  memiliki  kemampuan  dalam pemecahan  masalah  /  komunikasi  untuk  kondisi  masalah  yang  terstruktur  maupun  tidak  terstruktur  yang  mempunyai peran dalam membantu pemecahan masalah dan tidak satupun yang mengetahui bagaimana keputusan yang seharusnya dibuat.  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  memiliki  tujuan  memberikan  prediksi,  menyediakan  informasi  serta mengarahkan  pengguna  informasi  agar  mampu  melakukan  pengambilan  keputusan  dengan  lebih  efektif  dan  efesien. Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menggunakan CBIS (Computer Based Information System) yang fleksibel, interaktif,  dan  dapat  diadaptasi,  yang  dikembangkan  untuk  mendukung  solusi  atas  masalah  manajemen  spesifik  yang tidak  terstruktur.AplikasiDSS  menggunakan  data,  memberikan  antarmuka  pengguna  yang  mudah  dan  dapat menggabungkan pemikiran pengambil keputusan [2]–[5]

## 2.4 Best Employee
Karyawan adalah penduduk dalam usia kerja (berusia 15-64 tahun) atau jumlah seluruh penduduk dalam suatu negara yang  memproduksi  barang  dan  jasa  jika  ada  permintaan  terhadap  tenaga  mereka,  dan  jika  mereka  mau  berpartisipasi dalam aktivitas tersebut. Best Employee atau karyawan terbaik merupakan karyawan yang menunjukkan kinerja terbaik di  suatu  perusahaan,  dibuktikan  dengan  hasil  penilaian  kinerja  (PK)  memenuhi  syarat  minimal Exceed  Expectation , mempunyai semangat kerja tinggi, mampu bekerja multitasking , inovatif, serta menjadi inspirator atau agent of change dan motivator bagi lingkungannya.
2.5 MultiAttributive Border Approximation Area Comparison
Metode multi-attributive border approximation area comparison (MABAC) dikembangkan oleh Pamucar dan Cirovic. Asumsi dasar dari metode MABAC tercermin dalam definisi jarak fungsi kriteria dari setiap alternatif yang diamati dari daerah  perkiraan  perbatasan.  Di  bagian  berikut  disajikan  prosedur  menerapkan  metode multi-attributive  border approximation area comparison (MABAC), yaitu, formulasi matematis, yang terdiri dari 6 langkah [1], [6], [7], berikut ini:
Langkah 1 : Membentuk matriks keputusan awal (X) (Forming initial decision matrix (X)) Pada langkah pertama dilakukan evaluasi alternatif “m” dengan “n” kriteria. Alternatif disajikan dengan vektor A i = (x i1 , x i2 , x i3 , ..., x in ), dimana xij adalah nilai dari “i” alternatif dengan kriteria “j” (i = 1,2, 3, ..., m; j = 1, 2, 3, ..., n). 𝐶 1 𝐶 2 … 𝐶 3 X = 𝐴 1 𝐴 2 ⋯ 𝐴 3 [ 𝑋 11 𝑋 12 … 𝑋 1𝑚 𝑋 11 … 𝑋 𝑋 22 … 𝑋 2𝑛 … … … 𝑋 2𝑛 ⋯ 𝑋 𝑚𝑛
] ..........................................................................................  (1)
Dimana m adalah nomor alternatif, n adalah jumlah total kriteria Langkah 2 : Normalisasi elemen matriks awal (X) (Normalization of initial matrix ( X ) elements) 𝐶 1 𝐶 2 … 𝐶 3 X = 𝐴 1 𝐴 2 ⋯ 𝐴 3 [ 𝑇 11 𝑇 12 … 𝑇 1𝑚 𝑇 11 … 𝑇 1𝑛 𝑇 22 … 𝑇 2𝑛
… … … 𝑇 2𝑛 ⋯ 𝑇 𝑚𝑛
] ...........................................................................................  (2)
Elemen matriks ternormalisasi (N) diperoleh dengan menerapkan rumus:
1. Jenis kriteria Benefit (For benefit-type criteria)
𝑇 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗  − 𝑋𝑖 −
𝑋𝑖 − − 𝑋 𝑖 − ......................................................................................................................  (3)
2. Jenis kriteria Cost (For cost-type criteria)
𝑇 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗  − 𝑋𝑖 +
𝑋𝑖 − − 𝑋 𝑖 + ...................................................................................................................  (4)
Dimana x ij , 𝑥 𝑖 + dan 𝑥 𝑖 − menyajikan elemen-elemen matriks keputusan awal (X), dimana , 𝑥 𝑖 + dan 𝑥 𝑖 − didefenisikan sebagai berikut:
𝑥 𝑖 + = max (x1, x2, x3, ..., x m ) mewakili nilai maksimum dari kriteria yang diamati oleh alternatif. 𝑥 𝑖 − = min (x1, x2, x3, ..., x m ) mewakili nilai minimum dari kriteria yang diamati oleh alternatif. Langkah 3 : Perhitungan elemen matriks tertimbang (V) (Calculation of weighted matrix (V ) elements)
X = 𝐴 1 𝐴 2 ⋯
𝐴 3 [ 𝑉 11 𝑉 12 … 𝑉 1𝑚 𝑉 11 … 𝑉 1𝑛 𝑉 22 … 𝑉 2𝑛
… … … 𝑉 2𝑛 ⋯
𝑉 𝑚𝑛
] ..........................................................................................  (5)
Elemen matriks tertimbang (V) dihitung berdasarkan rumus:

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 9, Februari 2022, Hal 551 − 557 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i9.1028
𝑣 𝑖𝑗 = ( 𝑤 𝑖 ∗ 𝑡 𝑖𝑗 ) + 𝑤 𝑖 ..................................................................................................  (6) Dengan menerapkan rumus (6) diperoleh matriks tertimbang (V), yang juga dapat ditulis sebagai berikut:
V = [
𝑤1 ∗ 𝑤1 ∗ … 𝑤1 ∗ 𝑡11 + 𝑤1 𝑡21 + 𝑤1 𝑡𝑚1 + 𝑤1 𝑤2 ∗ 𝑤2 ∗ … 𝑤2 ∗ 𝑡12 + 𝑤2 𝑡22 + 𝑤2 𝑡𝑚2 + 𝑤2 𝑤𝑛 ∗ 𝑤𝑛 ∗ … 𝑤𝑛 ∗ 𝑡1𝑛 + 𝑤𝑛 𝑡2𝑛 + 𝑤𝑛
𝑡𝑚𝑛 + 𝑤𝑛
] .......................................................  (7)
dimana “n” menyajikan jumlah total kriteria, “m” menyajikan jumlah total alternatif.
Langkah 4
: Penentuan matriks area perkiraan perbatasan (G) (Determination of border approximate area matrix (G)) Area perkiraan batas untuk setiap kriteria ditentukan sesuai dengan rumus:
𝐺 𝑖 = (∏ 𝑉 𝑖𝑗 𝑚 𝐽=1 ) 1 𝑚 ⁄ ................................................................................................................  (8) dimana v ij menampilkan elemen matriks berbobot (V), “m” menyajikan jumlah total alternatif.
Setelah menghitung nilai-nilai gi berdasarkan kriteria, itu membentuk matriks daerah perkiraan perbatasan G (9) dalam bentuk n x 1 (“n” menyajikan jumlah total kriteria yang dilakukan pemilihan alternatif yang ditawarkan)
𝐶 1 𝐶 2 … 𝐶 3 G = [ 𝑔 1 𝑔 2 … 𝑔 𝑛 ] .........................................................................................................  (9) Langkah 5
: Perhitungan elemen matriks jarak alternatif dari daerah perkiraan perbatasan (Q) (Calculation of matrix elements of alternative distance from the border approximate area (Q)) 𝑄 = [ 𝑞 11 𝑞 12 … 𝑞 1𝑚 𝑞 11 … 𝑞 1𝑛 𝑞 22 … 𝑞 2𝑛 … … … 𝑞 2𝑛 ⋯ 𝑞 𝑚𝑛
] ...........................................................................................  (10)
Jarak alternatif dari daerah perbatasan perkiraan (q ij ) ditentukan sebagai perbedaan elemen matriks tertimbang (V) dan nilai daerah perkiraan perbatasan (G). yang dapat ditulis dengan cara lain:
V = [ 𝑣 11− 𝑣 21 … 𝑣 𝑚1 𝑔 1 𝑔 1 𝑔 1 𝑣 12− 𝑣 22 … 𝑣 𝑚2 𝑔 2 𝑔 2 𝑔 2 … … … … 𝑣 1𝑛− 𝑣 2𝑛 … 𝑣 𝑚𝑛 𝑔 𝑛 𝑔 𝑛 𝑔 𝑛
] ........................................................................................  (11)
dimana g i menyajikan daerah perkiraan perbatasan untuk kriteria C i , v ij menyajikan elemen matriks berbobot (V), “n”  menyajikan  jumlah  kriteria,  “m”  menyajikan  nomor  alternatif.  Alternatif  A i dapat  termasuk  ke  area  perkiraan perbatasan  (G),  area  perkiraan  atas  (G + )  atau  area  perkiraan  lebih  rendah  (G - ),  yaitu,  Ai 𝜖 {𝐺 𝑣  𝐺 + 𝑣 𝐺 − } .  Daerah perkiraan atas (G + ) menyajikan area di mana alternatif ideal terletak (A + ), sedangkan area perkiraan yang lebih rendah (G - ) menyajikan area di mana alternatif anti-ideal berada (A - ). Milik A i alternatif ke daerah perkiraan (G, G + atau G - ) ditentukan berdasarkan rumus (13)
𝐴 𝑖 𝑒 { 𝐺 + 𝐺 𝐺 − 𝑖𝐹 𝑖𝐹 𝑖𝐹 𝑞 𝑖𝑗 𝑞 𝑖𝑗 𝑞 𝑖𝑗 > = < 0 0 0
.....................................................................................................................  (12)
Untuk  dipilih  sebagai  yang  terbaik  dari  set,  alternatif  A i harus  termasuk  ke  daerah  perkiraan  atas  (G + )  dengan sebanyak mungkin  kriteria.   Sebagai  contoh,  jika  alternatif  Ai  milik daerah  perkiraan  atas  oleh 5  kriteria  (dari  total  6 kriteria), dan oleh satu kriteria itu milik daerah perkiraan yang lebih rendah (G-), ini berarti bahwa menurut 5 kriteria itu dekat atau sama dengan alternatif ideal, tetapi dengan satu kriteria itu dekat atau sama dengan alternatif anti-ideal. Nilai yang lebih tinggi 𝑔 𝑖 𝜖 𝐺 + menunjukkan bahwa A i alternatif lebih dekat dengan alternatif yang ideal, sementara nilai yang lebih kecil 𝑔 𝑖 𝜖 𝐺 − menunjukkan bahwa A i alternatif lebih dekat dengan alternatif anti-ideal. Langkah 6 : Perengkingan Alternative (Ranking alternatives)
Perhitungan  nilai-nilai  fungsi  kriteria  dengan  alternatif  (14)  diperoleh  sebagai  jumlah  dari  jarak  alternatif  dari  daerah perkiraan perbatasan (q i ). Menjumlahkan elemen matriks Q dengan garis diperoleh nilai akhir dari fungsi kriteria alternatif 𝑆 𝑖 = ∑ 𝑞 物 𝑗 , 𝑗 = 1, 2, … , 𝑛, 𝑖 = 1,2, … , 𝑚 𝑛 𝑗=1 ..........................................................................  (13) dimana “n” menyajikan jumlah kriteria, “m” menyajikan sejumlah alternatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan metode MABAC merupakan tahap yang dilakukan untuk perhitungan dalam pengambilan keputusan terhadap pemilihan  pemilihan Best  Employee pada  PT  Smart  Glove  Indonesia  berdasarkan  data  alternatif  dan  kriteria  yang diperoleh dari PT Smart Glove Indonesia.
3.1 Data Alternatif dan Kriteria

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 9, Februari 2022, Hal 551 − 557 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i9.1028
Data  alternatif  yaitu  data  karyawanyang  digunakan  dalam  pemilihan Best  Employee pada  PT  Smart  Glove  Indonesia dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 1. Data Alternatif
Data kriteria yaitu data yang digunakan untuk pengambilan keputusan dalam proses memilih Best Employee pada PT Smart Glove Indonesia dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel 4.1 berikut. Dimana untuk kriteria pengetahuan penilaian  berdasarkan  hasil Training  Evaluation yang  tiap  tahun  dilakukan,  untuk  tanggung  jawab,  kerjasama  dan kedisiplinan  yang  melaukan  penilaian  adalah leader dan  juga supervisor, sedangkan  untuk  kriteria  kehadiran  yang memberikan penilaian adalah departmen t HR&Admin berdasarkan daftar absensi kehadiran.
Tabel 1 . Data Kriteria Kode Kriteria Bobot K1 Pengetahuan 21 K2 Tanggung Jawab 19 K3 Kerjasama 21 K4 Kedisiplinan 20 K5 Kehadiran 19

## 3.2 Hubungan Berpasangan
Hubungan  berpasangan  adalah  data  kecocokan  alternatif  terhadap  setiap  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan  untuk pengambilan keputusan dalam pemilihan Best Employee pada PT Smart Glove Indonesia dalam penelitian ini. Hubungan berpasangan untuk pemilihan Best Employee pada PT Smart Glove Indonesia dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel di bawah.
Tabel 2. Hubungan Berpasangan Alternatif Penegtahuan Tanggung jawab Kerjasama Kedisiplinan Kehadiran Juniwati Sangat Baik Baik Baik Sangat Baik Cukup Nicholas S Cukup Sangat Baik Sangat Baik Baik Baik Sri Ertina Baik Cukup Cukup Sangat Baik Baik Siska P.S Sangat Baik Sangat Baik Baik Cukup Sangat Baik Jaka Baik Sangat Baik Baik Baik Sangat Baik

## 3.2.1 Bobot Range Kriteria
Bobot range kriteria yang digunakan untuk pemilihan Best Employee pada PT Smart Glove Indonesia dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 3. Pembobotan Kriteria Range Bobot Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup 3 Buruk 2 Sangat Buruk 1

## 3.3 Penerapan Metode MABAC
Perhitungan  dengan  menggunakan  metode  MABAC  adalah  proses  yang  dilakukan  untuk  pengambilan  keputusan berdasarkan perhitungan dari nilai fuzzy yang telah ditentukan merujuk kepada nilai setiap alternatif terhadap nilai criteria yang telah ditentukan. Berikut adalah langkah-langkah dalam perhitungan menggunakan metode MABAC.
1. Membentuk Matriks Keputusan Awal

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 9, Februari 2022, Hal 551 − 557 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i9.1028
Pada tahap ini dilakukan pembentukan matriks keputusan awal berdasarkan nilai angka yang diperoleh dari masing- masing elemen pada tabel rating kecocokan menggunakan persamaan (1).
Tabel 4. Matriks Keputusan Awal Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 5 4 4 5 3 A2 3 5 5 4 4 A3 4 3 3 5 4 A4 5 5 4 3 5 A5 4 5 4 4 5 Max 5 5 5 5 5 Min 3 3 3 3 3 Catatan :
A= Data Alternatif C=Kriteria 2. Normalisasi Elemen Matriks Keputusan Awal
Pada  tahap  ini  dilakukan  perhitungan  normalisasielemen  matriks  keputusan  awal  berdasarkan  nilai  angka  yang diperoleh dari masing-masing elemen pada tabel matriks keputusan awal menggunakan persamaan (2).
a. A1
T A1,C1= (5−3) (5−3) = 2 2 = 1
T A1,C2= (4−3) (5−3) = 1 2 = 0,5
T A1,C3 = (4−3) (5−3) = 1 2 = 0,5
T A1,C4 = (5−3) (5−3) = 2 2 = 1 T A1,C5 = (3−3) (5−3) = 0 2 = 0
b. A2
T A2,C1= (3−3) (5−3) = 0 2 = 0
T A2,C2= (5−3) (5−3) = 2 2 = 1
T A2,C3= (5−3) (5−3) = 2 2 = 1
T A2,C4= (4−3) (5−3) = 1 2 = 0,5
T A2,C5= (4−3) (5−3) = 1 2 = 0,5
c. A3
T A3,C1= (4−3) (5−3) = 1 2 = 0,5
T A3,C2= (3−3) (5−3) = 0 2 = 0
T A3,C3= (3−3) (5−3) = 0 2 = 0
T A3,C4 = (5−3) (5−3) = 2 2 = 1
T A3,C5= (4−3) (5−3) = 1 2 = 0,5
d. A4
T A4,C1= (5−3) (5−3) = 2 2 = 1
T A4,C2= (5−3) (5−3) = 2 2 = 1
T A4,C3= (4−3) (5−3) = 1 2 = 0,5
T A4,C4= (3−3) (5−3) = 0 2 = 0
T A4,C5= (5−3) (5−3) = 2 2 = 1
e. A5 T A5,C1 = (4−3) (5−3) = 1 2 = 0,5
T A5,C2= (5−3) (5−3) = 2 2 = 1
T A5,C3= (4−3) (5−3) = 1 2 = 0,5

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 9, Februari 2022, Hal 551 − 557 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i9.1028
T A5,C4 = (4−3) (5−3) = 1 2 = 0,5
T A5,C5= (5−3) (5−3) = 2 2 = 1
Tabel 5. Normalisasi Elemen Matriks Keputusan Awal Alternatif C1 (Max/Benefit) C2 (Max/Benefit) C3 (Max/Benefit) C4 (Max/Benefit) C5 (Max/Benefit) A1 1 0,5 0,5 1 0 A2 0 1 1 0,5 0,5 A3 0,5 0 0 1 0,5 A4 1 1 0,5 0 1 A5 0,5 1 0,5 0,5 1
3. Menentukan Matriks Bobot Keputusan
Pada tahap ini dilakukan perhitungan untuk menentukan matriks bobot keputusan awal berdasarkan nilai angka yang diperoleh dari masing-masing elemen pada tabel normalisasi elemen matriks keputusan awal menggunakan persamaan (3). a. A1 t 1,1 =(0,21 * 1) + 0,21 = 0,42 t 1,2 =(0,19 * 0,5) + 0,19 = 0,285 t 1,3 =(0,21 * 0,5) + 0,21 = 0,315 t 1,4 =(0,20 * 1) + 0,20 = 0,40 t 1,5 =(0,19 * 0) + 0,19 = 0,19 b. A2 t 2,1 =(0,21 * 0) + 0,21 = 0,21 t 2,2 =(0,19 * 1) + 0,19 = 0,38 t 2,3 =(0,21 * 1) + 0,21 = 0,42 t 2,4 =(0,20 * 0,5) + 0,20 = 0,3 t 2,5 =(0,19 * 0,5) + 0,19 = 0,285 c. A3 t 3,1 =(0,21 * 0,5) + 0,21 = 0,315 t 3,2 =(0,19 * 0) + 0,19 = 0,19 t 3,3 =(0,21 * 0) + 0,21 = 0,21 t 3,4 =(0,20 * 1) + 0,20 = 0,40 t 3,5 =(0,19 * 0,5) + 0,19 = 0,285 d. A4 t 4,1 =(0,21 * 1) + 0,21 = 0,42 t 4,2 =(0,19 * 1) + 0,19 = 0,38 t 4,3 =(0,21 * 0,5) + 0,21 = 0,315 t 4,4 =(0,20 * 0) + 0,20 = 0,20 t 4,5 =(0,19 * 1) + 0,19 = 0,38
e. A5
t 5,1 =(0,21 * 0,5) + 0,21 = 0,315 t 5,2 =(0,19 * 1) + 0,19 = 0,38 t 5,3 =(0,21 * 0,5) + 0,21 = 0,315 t 5,4 =(0,20 * 0,5) + 0,20 = 0,3 t 5,5 =(0,19 * 1) + 0,19 = 0,38

## 3.4 Implementasi Program
Form pengambilan  keputusan  merupakan form yang  tampil  setelah user sistem  pendukung  keputusan  pemilihan best employee pada PT Smart Glove Indonesia yang dirancang pada penelitian ini memilih menu pengambilan keputusan pada menu utama. Tampilan form pengambilan keputusan untuk sistem pendukung keputusan pemilihan best employee pada PT Smart Glove Indonesia yang dirancang pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut ini :

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 9, Februari 2022, Hal 551 − 557 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i9.1028
Gambar 2. Form Pengambilan Keputusan

## 4. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan yang penulis uraikan dari hasil penelitian bahwa prosedur yang sedang berjalan untuk menyelesaikan permasalahan dalam pemilihan best employee pada PT Smart Glove Indonesia yaitu melalui tahap seleksi berdasarkan ketentuan  kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Pemilihan best  employee pada  PT  Smart  Glove  Indonesia  dapat  dipermudah proses  pengambilan  keputusan  yang  akurat  dan  terpercaya  dengan  menerapkan  metode Multi-Attributive  Border Approximation area Comparison (MABAC).

## REFERENCES
[1]  R.  K.  Hondro,  “MABAC:  Pemilihan  Penerima  Bantuan  Rastra  Menggunakan  Metode  MultiAttributive  Border Approximation Area Comparison,” J. Mahajana Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 41–52, 2018.
[2]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[3]  D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[4]  D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[5]  J. E. and L. T. P. Turban, A. Efraim, Decision Support System and Intelegence Systems , 7th ed. Jogjakarta: Penerbit Andi, 2015.
[6]  N.  Ndruru,  M.  Mesran,  F.  T.  Waruwu,  and  D.  P.  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.
[7]  F.  Laila  and  N.  A.  Hasibuan,  “Pemilihan  Pengangkatan  Karyawan  Tetap  Menerapkan  Metode  Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison,” vol. 1, no. 1, pp. 5–12, 2021.