## PENERAPAN METODE MABAC DALAM REKOMENDASI PLATFORM INVESTASI EMAS ONLINE TERBAIK
Septia Nike Bela Sapira* 1) , Anggi Farika Sari 2) , Elsa Adhista AuliaDewi 3) Agusta Praba Ristadi Pinem 4)
1. Universitas Semarang, Semarang, Indonesia
2. Universitas Semarang, Semarang, Indonesia
3. Universitas Semarang, Semarang, Indonesia
4. Universitas Semarang, Semarang, Indonesia
Article Info ABSTRAK
Kata Kunci: MABAC; Platform Investasi
Emas Sistem; Pendukung Keputusan
Keywords: Decision Support System; Gold In- vestment Platform; MABAC ;

## Article history:
Received 9 June 2024 Revised 6 July 2024 Accepted 10 August 2024 Available online 1 September 2024
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v9i3.5261
* Corresponding author. Corresponding Author E-mail address: septiabela6@gmail.com
Investasi emas telah menjadi pilihan utama untuk diversifikasi portofolio dan perlindungan nilai aset dari fluktuasi ekonomi. Kemajuan teknologi informasi memunculkan platform investasi emas online sebagai alternatif populer,  memberikan akses mudah bagi investor. Pemilihan  platform in- vestasi emas online yang tepat kritis, membutuhkan metode sistempen- dukung keputusan seperti Metode MABAC. Penelitian ini menyoroti kebutuhan akan rekomendasi platform investasi  emas  online  terbaik dengan mempertimbangkan faktor-faktor relevan. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)  digunakan untuk meningkatkan efisiensi  pengambilan keputusan, khususnya dalam konteks investasi emas. Platform investasi emas online yang memfasilitasi investasi elektronik,  memberikan kenya- manan kepada investor dengan harga kompetitif dan layanan penyim- panan emas yang aman. Metode MABAC  dipilih  untuk mengevaluasi platform investasi emas dengan mempertimbangkan kriteria-kriteria penting. Hasil penelitian ini memperbaiki pendekatan sebelumnya dengan menghasilkan nilai  akhir  yang lebih tepat. Studi  literatur, pengumpulan data termasuk langkah-langkah penelitian dalam pemilihan platform investasi emas. Penerapan metode MABAC  menghasilkan pemeringkatan platform investasi emas terbaik, dengan BukaEmas mendapatkan nilai preferensi tertinggi. Kriteria seperti Rating Ulasan, In- tegrasi E-commerce, Metode Pembayaran, Mitra, dan Minimal Pem- belian menjadi faktor penentu. Oleh  karena itu, BukaEmas dianggap se- bagai  alternatif terbaik dengan nilai  1,123, memberikan panduan yang akurat bagi generasi  muda yang berminat berinvestasi emas online.

## ABSTRACT
Gold investment has become the primary choice for portfolio diversifica- tion and asset  value protection against economic fluctuations. The ad- vancement of information technology has given rise to online gold invest- ment platforms as a popular alternative, providing easy access for inves- tors.  The critical selection of the right online gold investment platform necessitates a decision support system  method such as the Multi-Attribu- tive Border Approximation Area Comparison (MABAC) method. This re- search highlights the need for recommendations for the best online gold investment platforms, considering relevant factors. A  Decision Support System (DSS) is employed to enhance decision-making efficiency, partic- ularly in the context of gold investment. Online gold investment platforms, facilitating electronic investment, offer investors convenience with com- petitive prices and secure gold storage services. The MABAC method is chosen to evaluate gold investment platforms by considering crucial cri- teria. The research results improve upon previous approaches by provid- ing more accurate final values. Literature review, data collection, includ- ing research steps in the selection of gold investment platforms. The ap- plication of the MABAC method yields a ranking of the best online gold investment platforms, with BukaEmas receiving the highest preference score. Criteria such as Review Ratings with a score of 1.123, E-commerce Integration, Payment Methods, Partnerships, and Minimum Purchase are determining factors. Therefore, BukaEmas is considered the best
alternative, offering precise guidance for the younger generation inter- ested in online gold investment.
.

## I. P ENDAHULUAN
NVESTASI emas merupakan salah satu bentuk investasi yang telah menjadi pilihan utama bagi banyak orang sebagai sarana diversifikasi portofolio dan melindungi nilai aset mereka dari fluktuasi ekonomi. Seiring dengan kemajuan teknologi informasi, platform investasi emas online telah menjadi alternatif  yang populer, memberikan akses lebih mudah dan cepat kepada para investor untuk terlibat dalam pasar emas. Dalam konteks ini, penting bagi para investor untuk dapat memilih platform investasi emas online terbaik yang sesuai dengan kebutuhan dan tujuan investasi mereka. Pemilihan yang tepat akan memastikan efisiensi, trans- paransi, dan keamanan dalam melakukan transaksi investasi emas secara online. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode yang dapat memberikan rekomendasi platform investasi emas online terbaik dengan mempertimbangkan berbagai faktor yang relevan. Sehingga dibutuhkan sistem pendukung keputusan dalam penelitian ini. Sistem pen- dukung Keputusan adalah suatu sistem informasi yang di dalamnya menggunakan model-model keputusan, basis data, dan pemikiran manajer sendiri, proses modelling interaktif dengan komputer untuk mencapai pengambilan keputusan oleh manajer tertentu [1].
Salah satu metode yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan adalah Metode MABAC ( Multi-Attrib- utive Border Approximation Area Comparison ) yang dapat menjadi pendekatan yang kuat untuk mengevaluasi kriteria-kriteria yang relevan dalam pemilihan platform investasi emas. MABAC memiliki kelebihan memecahkan masalah pengambilan keputusan secara konsisten untuk menghasilkan keputusan yang rasional [2]. Metode ini dipilih karena, metode ini menyediakan stabil (konsisten) solusi dan handal untuk pengambilan keputusan rasional, dibandingkan dengan metode lain[3]. Dengan menggunakan metode MABAC, yang bertujuan untuk mengidentif- ikasi ambang batas yang optimal untuk peringkat platform investasi emas. Asumsi dasar dari metode MABAC tercermin dalam definisi jarak fungsi kriteria dari setiap alternatif yang diamati dari daerah perkiraan perbatasan [4]. Dengan kata lain, penelitian ini tidak hanya memberikan rekomendasi platform investasi emas online terbaik, tetapi  juga  menciptakan suatu kerangka kerja  yang  dapat membantu  investor memahami dan  mengevaluasi berbagai faktor yang memengaruhi keputusan mereka. Metode ini telah diterapkan dalam berbagai konteks, seperti pemilihan objek wisata, bahan baku kayu, penerima beasiswa, penentuan coffee shop, pemilihan cafe, pemilihan kepala divisi baru, dan sebagainya. Sehingga Penelitian ini memilih metode MABAC untuk mengevaluasi platform investasi emas online karena metode ini belum pernah digunakan sebelumnya dalam konteks pemilihan platform investasi emas online terbaik.
Penelitian ini memilih metode MABAC sebagai metode penelitian utama karena dianggap mampu menghasilkan nilai akhir yang lebih tepat dan relevan dalam konteks rekomendasi platform investasi emas online, memperbaiki dan memperkaya hasil penelitian sebelumnya yang menggunakan metode MOOSRA[5]. Melalui pendekatan ini, diharapkan hasil rekomendasi dapat memberikan panduan yang lebih akurat dan dapat diandalkan bagi para inves- tor dalam memilih platform investasi emas online yang paling sesuai dengan preferensi dan kebutuhan mereka. Akibatnya, penelitian ini tidak hanya membantu dalam pengembangan teknik pengambilan keputusan, tetapi juga menawarkan manfaat praktis bagi pelaku pasar emas online.

## II. METODOLOGI P ENELITIAN

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer (termasuk berbasis pengetahuan) yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan [6][7].   Sistem ini umumnya diterapkan pada situasi yang semi terstruktur atau sulit  diprediksi dengan pasti seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat[8]. Sistem Pendukung Keputusan dapat membantu pengambil keputusan pada saat membuat keputusan strategis. Sistem ini  memiliki fasilitas untuk menghasilkan berbagai alternatif yang secara interaktif digunakan oleh pemakai [9]. Sistem Pendukung Keputusan sangat bermanfaat dalam situasi yang kompleks dan memiliki banyak variabel,dengan menggunakan teknologi informasi dan metode analisis data, SPK yang dapat membantu meningkatkan kualitas keputusan dan efisiensi dalam pengambilan keputusan.

## B. Platform Investasi Emas Online
Platform investasi emas online adalah platform yang memungkinkan individu untuk berinvestasi dalam emas secara elektronik. Investor yang melakukan investasi emas online memiliki kemampuan untuk membeli emas
I
dalam bentuk fisik atau non-fisik, seperti melalui kontrak berjangka atar rekening yang berbeda. Investor dapat membeli dan menjual emas secara online dengan platform investasi emas online yang biasanya menawarkan harga emas yang kompetitif dan layanan penyimpanan emas di gudang yang aman. Untuk menjaga keamanan dan kepercayaan investor, otoritas keuangan biasanya mengatur platform  investasi emas online [5]. Dengan adanya platform investasi emas online memberikan kemudahan tentu  menambah minat bagi  masyarakat untuk bisa berinvestasi dengan emas, karena dengan begitu mudah dan menggiurkannnya produk-produk investasi emas yang ditawarkan sehingga para investor dapat dengan mudah melakukan jual beli emas [10].

## C. Metode MABAC
Metode MABAC, yang merupakan sebuah pendekatan dalam kerangka sistem pendukung keputusan, menilai alternatif keputusan dengan mempertimbangkan berbagai atribut atau kriteria penting. Metode MABAC merupa- kan metode yang dikembangkan pada tahun 2015 oleh seorang ahli bernama Pamucar dan Cirovic. Metode ini dikenal dengan fungsi utama yaitu untuk menemukan solusi ideal yang terbaik [11].  Dengan membandingkan area aproksimasi batas yang dibentuk oleh setiap pilihan di dalam ruang atribut, pendekatan ini bertujuan untuk mem- bantu pengambilan keputusan dalam situasi yang kompleks [12] . Metode ini dapat memberikan hasil yang konsis- ten dan rasional dalam membandingkan alternatif keputusan dengan pertimbangan multiple kriteria. Metode ini dipilih karena menjamin stabilitas, dan konsistensi solusi, serta dapat diandalkan untuk mengambil keputusan yang masuk akal dibandingkan metode lainnya [13] . Tahapan metode Mabac dapat dilihat pada gambar I:

## Gambar I. Tahapan Metode MABAC
Tahapan perhitungan metode MABAC:
1. Penetapan Alternatif Penelitian ini bertujuan untuk memberikan panduan kepada generasi muda dalam memilih platform in- vestasi emas online yang optimal. Metode MABAC ( Multi-Attributive Border Approximation Area
Mulai
Penetapan Alternatif,
Penetapan Kriteria Penetapan Bobot
Membentuk Matriks Keputusan Normalisasi Matriks Keputusan Menghitung Matriks Terbobot Menghitung  Matriks Area Aproksimasi Menghitung matriks
Jarak Alternatif Perankingan Alternatif
Comparison ) digunakan sebagai pendekatan utama untuk mengevaluasi kriteria dan alternatif. Terdapat 10 alternatif pada penelitian ini yaitu: Platform Bareksa, BukaEmas, Indogold, LakuEmas, Pegadaian Digital, Pluang, Tabungan Emas Shopee, Tamasia, Tokopedia Emas, Treasury.
2. Penetapan Kriteria Untuk menentukan platform investasi emas terbaik, diperlukan proses menetapkan standar atau param- eter tertentu yang digunakan sebagai dasar atau panduan untuk menilai, mengukur, atau memilih suatu hal. Pada penelitian ini terdapat lima kriteria yaitu: Rating Ulasan, Terintegrasi E-Commerce, Jumlah Metode Pembayaran, Jumlah Mitra, dan Minimal Pembelian.
3. Penetapan Bobot Penentuan nilai bobot referensi untuk setiap kriteria yang dimana nilai bobot preferensi tersebut di dapat- kan dengan cara menggunakan perhitungan metode ROC.
4. Membentuk Matriks Keputusan awal (X) Bentuk matriks keputusan yang berisi nilai-nilai penilaian alternatif terhadap setiap kriteria.
5. Melakukan Normalisasi Matriks Keputusan awal(N) Normalisasikan setiap elemen dalam matriks keputusan dengan membagi nilainya dengan total nilai penilaian alternatif tersebut.
𝑡𝑡 𝑖𝑖𝑖𝑖 = Xij−𝑋𝑋𝑖𝑖 + 𝑋𝑋𝑖𝑖 − −𝑋𝑋𝑖𝑖 + , jika jenis kriteria merupakan cost                                        (1) 𝑡𝑡 𝑖𝑖𝑖𝑖 = Xij−𝑋𝑋𝑖𝑖 − 𝑋𝑋𝑖𝑖 + −𝑋𝑋𝑖𝑖 − , jika jenis kriteria merupakan benefit                                     (2)
6. Menghitung nilai matriks terbobot(V)
Hitung matriks terbobot V dengan mengalikan matriks penilaian yang telah dinormalisasi (R) dengan vektor bobot kriteria (W).
𝑉𝑉 𝑖𝑖𝑖𝑖 = (𝑊𝑊𝑊𝑊  ∗  𝑡𝑡𝑊𝑊𝑡𝑡) + 𝑊𝑊𝑊𝑊 (3)
7. Perhitungan matriks area aproksimasi perbatasan (Gi)
Hitung matriks area aproksimasi perbatasan (Gi) dengan mengalikan setiap elemen di matriks G dengan bobot kriteria yang sesuai dan di bagi dengan 1/m.
𝐺𝐺 𝑖𝑖 = �∏ 𝑉𝑉 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑚𝑚 𝑖𝑖=1 � 1 𝑚𝑚 � (4)
8. Perhitungan elemen matriks jarak alternatif dari daerah perkiraan perbatasan (Q)
Hitung matriks jarak alternatif  dari daerah perkiraan perbatasan (Q) dengan mengurangkan penilaian (Vij) dan hasil (Gi).
𝐺𝐺 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝑉𝑉 𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝐺𝐺 𝑖𝑖 (5)
9. Perangkingan alternatif
Setelah matriks Q terbentuk maka kita dapat menghitung jumlah jarak alternatif dari area perkiraan perbatasan (Si) untuk menentukan peringkat dari setiap alternatif dengan ketentuan semakin tinggi nilai Si [14][15].
𝑆𝑆 𝑖𝑖 = ∑ 𝑞𝑞 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 , 𝑡𝑡 =  1,2, . . . , 𝑛𝑛, 𝑊𝑊 =  1,2, . . . , 𝑚𝑚 (6)

## D. Pengujian Korelasi Rank Spearman
Pengujian metode MABAC menggunakan korelasi bertujuan untuk mengevaluasi sejauh mana hasil perankingan atau penilaian yang diberikan oleh metode MABAC konsisten atau berkorelasi dengan metode atau kriteria lain yang dapat dijadikan acuan.
𝑟𝑟𝑟𝑟 = 1 − 6 ∑ 𝑑𝑑 𝑖𝑖 2 𝑖𝑖 𝑛𝑛(𝑛𝑛 2 − 1)

## E. Tahapan Penelitian
Peneliti melakukan beberapa tahapan dalam penelitian ini. Tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar II:

## Gambar II. Tahapan penelitian
Oleh karena itu, kerangka penelitian dapat dibentuk dengan tahapan-tahapan:
1. Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah dilakukan dengan memberikan penjelasan tentang masalah penelitian.
2. Pengumpulan Data
Pengumpulan Data dilakukan dengan studi Pustaka dengan menggunakan data sekunder, menggunakan data yang sudah ada pada jurnal penelitian sebelumnya. Data yang didapatkan akan digunakan sebagai dasar dalam merancang sistem pendukung Keputusan.
3. Studi Literatur
Studi literatur adalah metode untuk mengumpulkan informasi dengan melihat buku, buku, dan jurnal sebagai dasar. Ini menggunakan data sekunder dari jurnal penelitian sebelumnya untuk membangun sistem pendukung keputusan.
4. Analisa dan Penerapan Metode MABAC Penerapan metode MABAC sangat  penting untuk penelitian. Pada titik ini, perhitungan akan dilakukan menggunakan metode MABAC untuk menghasilkan pemeringkatan alternatif.
5. Pengujian Korelasi Rank Spearman Pada Tahapan ini untuk penghitungan dan pengujian signifikansi variabel rangking.
6. Penyusunan Laporan Penelitian
Langkah terakhir adalah menyusun laporan penelitian yang berisi hasil dari seluruh penelitian yang telah dil- akukan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Penerapan Metode MABAC
Adapun tahapan penyelesaian metode MABAC dalam proses pemilihan Platform Investasi Emas Online: 1. Penetapan Alternatif
Sebanyak 10 alternatif platform investasi emas telah ditetapkan dan akan diuji menggunakan metode ini dapat dilihat pada Tabel I:
Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Studi Literatur Penerapan Metode MABAC. Tahapan perhitungan: 1  .Penetapan alternatif, kriteria dan bobot 2 .   matriks keputusan awal (X )
3 .  Melakukan normalisasi matriks keputusan awal(X)
4 . Menghitung nilai matriks terbobot(V ) 5 .  Penentuan Matriks area aproksimasi perbatasan(Gi)
6 .  Perhitungan elemen matriks jarak alternatif (Q )
7  . Perankigan alternatif
Penyusunan laporan penelitian Mulai Selesai Analisa Pembentukan nilai bobot menggunakan metode ROC Pengujian Korelasi
Rank Spearman

## T ABEL
I

## ALTERNATIF PLATFORM INVESTASI EMAS
Kode Alternai\tif A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 Bareksa BukaEmas Indogold LakuEmas Pegadaian Digital Pluang Tabungan Emas Shopee Tamsia Tokopedia Emas Treasury

## 2. Penetapan Kriteria
Penelitian  ini  menetapkan lima kriteria yang dapat dilihat pada Tabel II:

## T ABEL II KRITERIA PLATFORM INVESTASI EMAS

## Keterangan setiap kriteria:
Rating Ulasan              : Penilaian dari pengguna atau pelanggan terhadap platform investasi emas. Terintegrasi e-Commerce    : Ketersediaan integrasi e-commerce Jumlah metode pembayaran  : Jumlah metode pembayaran yang disediakan oleh platform investasi emas Jumlah Mitra              : Jumlah mitra atau pihak yang bekerjasama dengan platform investasi emas Minimal pembelian         : Jumlah minimum atau nilai minimal yang harus di investasikan
3. Penetapan Bobot Bobot dari setiap kriteria dapat dilihat pada Tabel III.

## T ABEL
III DATA KRITERIA DAN BOBOT Kode Kriteria Bobot Jenis C1 C2 C3 C4 C5 Rating Ulasan
Terintegrasi E-Commerce Jumlah Metode Pembayaran Jumlah Mitra Minimal Pembelian 0,456 0,256 0,156 0,090 0,040 Benefit Benefit Benefit Benefit
Cost
Nilai alternatif setiap kriteria dapat dilihat pada tabel IV:

## T ABEL
IV DATA ALTERNATIF PLATFORM INVESTASI EMAS Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Bareksa BukaEmas Indogold LakuEmas Pegadaian Digital Pluang Tabungan Emas Shopee Tamasia Tokopedia Emas Treasury 4.8 4.6 4.0 4.1 3.7 4.1 4.2 3.1 4.7 4.2 Tidak Iya Tidak Tidak Iya Iya Tidak Iya Tidak Iya 5 11 6 4 3 3 5 4 2 4 3 3 0 0 0 0 1 1 2 0 50000 100 10000 50000 50000 10000 500 10000 5000 5000
Untuk mendapatkan data rating kecocokan, dibutuhkan pembobotan pada kriteria Terintegrasi E-com- merce yang dapat dilihat pada Tabel V:
Kode Kriteria Jenis C1 C2 C3 C4 C5 Rating Ulasan Terintegrasi E-Commerce Jumlah Metode Pembayaran Jumlah Mitra Minimal Pembelian Benefit Benefit Benefit Benefit Cost

## T ABEL V PEMBOBOTAN KRITERIA TERINTEGRASI E
- COMMERCE KETERANGAN NILAI IYA TIDAK 10 5
Data yang tercantum pada Tabel diperoleh dari tabel pembobotan yang dapat dilihat pada Tabel VI:
T ABEL
VI DATA KECOCOKAN Alternatif C1 C2 C3 C4 C5
A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10
4.8 4.6 4.0 4.1 3.7 4.1 4.2 3.1 4.7 4.2
5 10 5 5 10 10 5 10 5 10 5 11 6 4 3 3 5 4 2 4
3 3 0 0 0 0 1 1 2 0
50000 100 10000 50000 50000 10000 500 10000 5000 5000
4. Membentuk Matriks Keputusan awal (X) 𝑋𝑋 = ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ 4,8 4,6 4 4,1 3,7 4,1
5 10 5 5 10 10
5 11 6 4 3 3 4,2 5 5 3,1 10 4 3 3 0 0 0 0 50000 100
10000 50000 50000 10000 1 500 1 10000
4,7 5 2 4,2 10 4
2 5000 0 5000 ⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤ 5. Melakukan Normalisasi Matriks Keputusan awal(X)
𝑡𝑡 𝑖𝑖𝑖𝑖 = Xij−𝑋𝑋𝑖𝑖 − 𝑋𝑋𝑖𝑖 + −𝑋𝑋𝑖𝑖 − , jika jenis kriteria merupakan benefit Kriteria C1:
𝑡𝑡 1,   1 = 4,8−3,1 4,8−3,1 = 1 𝑡𝑡 2,   1 = 4,6−3,1 4,8−3,1 = 0,882
𝑡𝑡 3,   1 = 4−3,1 4,8−3,1 = 0,529 𝑡𝑡 4,   1 = 4,1−3,1 4,8−3,1 = 0,588 𝑡𝑡 5,   1 = 3,7−3,1 4,8−3,1 = 0,352 𝑡𝑡 6,   1 = 4,1−3,1 4,8−3,1 = 0,588 𝑡𝑡 7,   1 = 4,2−3,1 4,8−3,1 = 0,647 𝑡𝑡 8,   1 = 3,1−3,1 4,8−3,1 = 0
𝑡𝑡 9,   1 = 4,7−3,1 4,8−3,1 = 0,941 𝑡𝑡 10,   1 = 4,2−3,1 4,8−3,1 = 0,647
Kriteria C2: 𝑡𝑡 1,   2 = 5 −5 10−5 = 0 𝑡𝑡 2,   2 = 10−5 10−5 = 1 𝑡𝑡 3,   2 = 5−5 10−5 = 0 𝑡𝑡 4,   2 = 5−5 10−5 = 0 𝑡𝑡 5,   2 = 10−5 10−5 = 1 𝑡𝑡 6,   2 = 10−5 10−5 = 1
𝑡𝑡 7,   2 = 5−5 10−5 = 0 𝑡𝑡 8,   2 = 10−5 10−5 = 1 𝑡𝑡 9,   2 = 5 −5 10−5 = 0 𝑡𝑡 10,   2 = 10−5 10−5 = 1
Kriteria C3: 𝑡𝑡 1,   3 = 5 −2 11−2 = 0,333 𝑡𝑡 2,   3 = 11−2 11−2 = 1 𝑡𝑡 3,   3 = 6−2 11−2 = 0,444 𝑡𝑡 4,   3 = 4−2 11−2 = 0,222 𝑡𝑡 5,   3 = 3−2 11−2 = 0,111 𝑡𝑡 6,   3 = 3−2 11−2 = 0,111 𝑡𝑡 7,   3 = 5−2 11−2 = 0,333 𝑡𝑡 8,   3 = 4−2 11−2 = 0,222 𝑡𝑡 9,   3 = 2 −2 11−2 = 0 𝑡𝑡 10,   3 = 4−2 11−2 = 0,222
Kriteria C4:
𝑡𝑡 1,   4 = 3−0 3−0 = 1 𝑡𝑡 2,   4 = 3−0 3−0 = 1 𝑡𝑡 3,   4 = 0−0 3−0 = 0 𝑡𝑡 4,   4 = 0−0 3−0 = 0 𝑡𝑡 5,   4 = 0−0 3−0 = 0 𝑡𝑡 6,   4 = 0−0 3−0 = 0 𝑡𝑡 7,   4 = 1−0 3−0 = 0,333 𝑡𝑡 8,   4 = 1−0 3−0 = 0,333 𝑡𝑡 9,   4 = 2−0 3−0 = 0,666 𝑡𝑡 10,   4 = 0−0 3−0 = 0
Kriteria C5: 𝑡𝑡 𝑖𝑖𝑖𝑖 = Xij−𝑋𝑋𝑖𝑖 + 𝑋𝑋𝑖𝑖 − −𝑋𝑋𝑖𝑖 + , jika jenis kriteria merupakan cost
𝑡𝑡 1,   5 = 50000−50000 100−50000 = 0 𝑡𝑡 2,   5 = 100−50000 100−50000 = 1
𝑡𝑡 3,   5 = 10000 −50000 100−50000 = 0,801 𝑡𝑡 4,   5 = 50000 −50000 100−50000 = 0 𝑡𝑡 5,   5 = 50000 −50000 100−50000 = 0 𝑡𝑡 6,   5 = 10000 −50000 100−50000 = 0,801 𝑡𝑡 7,   5 = 500−50000 100−50000 = 0,991 𝑡𝑡 8,   5 = 10000 −50000 100−50000 = 0,801 𝑡𝑡 9,   5 = 5000−50000 100−50000 = 0,901 𝑡𝑡 10,   5 = 5000−50000 100 −50000 = 0,901
Berdasarkan hasil perhitungan di atas, maka diperoleh matriks ternormalisasi (N):
𝑋𝑋 = ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ 1 0,882 0,529 0,588 0,352 0,588 0 1 0 0 1 1 0,333 1 0,444 0,222 0,111 0,111 0,647 0 0,333 0 1 0,222 1 1 0 0 0 0 0 1 0,801 0 0 0,801 0,333 0,991 0,333 0,801 0,941 0 0 0,647 1 0,222 0,666 0,901 0 0,901⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤ 6. Menghitung nilai matriks terbobot(V)
𝑉𝑉 𝑖𝑖𝑖𝑖 = (𝑊𝑊𝑊𝑊  ∗  𝑡𝑡𝑊𝑊𝑡𝑡) + 𝑊𝑊𝑊𝑊

## Kriteria C1:
𝑉𝑉 1 ,   1 = (0,456  ∗  1) + 0,456 = 0,912 𝑉𝑉 2 ,   1 = (0,456  ∗  0,882) + 0,456 = 0,858
𝑉𝑉 3 ,   1 = (0,456  ∗  0,529) +  0,456 = 0,697 𝑉𝑉 4,   1 = (0,456  ∗  0,588) +  0,456 = 0,724 𝑉𝑉 5 ,   1 = (0,456  ∗  0,352) +  0,456 = 0,616 𝑉𝑉 6 ,   1 = (0,456  ∗  0,588) + 0,456 = 0,724 𝑉𝑉 7 ,   1 = (0,456  ∗  0,647) + 0,456 = 0,751 𝑉𝑉 81 = (0.456  ∗  0) + 0,456 = 0,456
𝑉𝑉 9 ,   1 = (0,456  ∗  0,941) + 0,456 = 0,885
𝑉𝑉 10,   1 = (0,456  ∗  0,647) + 0,456 = 0,751

## Kriteria C2:
𝑉𝑉 1 ,   2 = (0,256  ∗  0) + 0,256 = 0,256 𝑉𝑉 2 ,   2 = (0,256  ∗  1) + 0,256 = 0,512 𝑉𝑉 3 ,   2 = (0,256  ∗  0) + 0,256 = 0,256 𝑉𝑉 4,   2 = (0,256  ∗  0)  +  0,256 = 0,256 𝑉𝑉 5 ,   2 = (0,256  ∗  1) + 0,256 = 0,512 𝑉𝑉 6 ,   2 = (0,256  ∗  1) + 0,256 = 0,512 𝑉𝑉 7 ,   2 = (0,256  ∗  0) + 0,256 = 0,256 𝑉𝑉 8 ,   2 = (0,256  ∗  1) + 0,256 = 0,512
𝑉𝑉 9 ,   2 = (0,256  ∗  0) +  0,256 = 0,256
𝑉𝑉 10,   2 = (0,256  ∗  1) + 0,256 = 0,512

## Kriteria C3:
𝑉𝑉 1 ,   3 = (0,156  ∗  0,333) + 0,156 = 0,208
𝑉𝑉 2 ,   3 = (0,156  ∗  1) + 0,156 = 0,312
𝑉𝑉 3 ,   3 = (0,156  ∗  0,444) + 0,156 = 0,225
𝑉𝑉 4,   3 = (0,156  ∗  0,222) +  0,156 = 0,190
𝑉𝑉 5 ,   3 = (0,156  ∗  0,111) + 0,156 = 0,173 𝑉𝑉 6 ,   3 = (0,156  ∗  0,111) + 0,156 = 0,173
𝑉𝑉 7 ,   3 = (0,156  ∗  0,333) + 0,156 = 0,208
𝑉𝑉 8 ,   3 = (0,156  ∗  0,222) + 0,156 = 0,190
𝑉𝑉 9 ,   3 = (0,156  ∗  0) + 0,156 = 0,156
𝑉𝑉 10,   3 = (0,156  ∗  0,222) + 0,156 = 0,190
Kriteria C4:
𝑉𝑉 1 ,   4 = (0,090  ∗  1) + 0,090 = 0,18 𝑉𝑉 2 ,   4 = (0,090  ∗  1) + 0,090 = 0,18 𝑉𝑉 3 ,   4 = (0,090  ∗  0) + 0,090 = 0,09 𝑉𝑉 4,   4 = (0,090  ∗  0) + 0,090 = 0,09 𝑉𝑉 5 ,   4 = (0,090  ∗  0) + 0,090 = 0,09 𝑉𝑉 6 ,   4 = (0,090  ∗  0) + 0,090 = 0,09
𝑉𝑉 7 ,   4 = (0,090  ∗  0,333) + 0,090 = 0,12
𝑉𝑉 8 ,   4 = (0,090  ∗  0,333) + 0,090 = 0,12 𝑉𝑉 9 ,   4 = (0,090  ∗  0,666) + 0,090 = 0,15 𝑉𝑉 10,   4 = (0,090  ∗  0) + 0,090 = 0,09 Kriteria C5:
𝑉𝑉 1 ,   5 = (0,040  ∗  0) + 0,040 = 0,04 𝑉𝑉 2 ,   5 = (0,040  ∗  1) + 0,040 = 0,08
𝑉𝑉 3 ,   5 = (0,040  ∗  0,801) + 0,040 = 0,072
𝑉𝑉 4,   5 = (0,040  ∗  0) + 0,040 = 0,04
𝑉𝑉 5 ,   5 = (0,040  ∗  0) + 0,040 = 0,04
𝑉𝑉 6 ,   5 = (0,040  ∗  0,801) + 0,040 = 0,072
𝑉𝑉 7 ,   5 = (0,040  ∗  0,991) + 0,040 = 0,079 𝑉𝑉 8 ,   5 = (0,040  ∗  0,801) + 0,040 = 0,072
𝑉𝑉 9 ,   5 = (0,040  ∗  0,901) + 0,040 = 0,076
𝑉𝑉 10,   5 = (0,040  ∗  0,901) + 0,040 = 0,076 Berdasarkan hasil perhitungan di atas, maka diperoleh matriks:
𝑉𝑉 = ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ 0,912 0,858 0,697 0,724 0,616 0,724 0,256 0,512 0,256 0,256 0,512 0,512 0,208 0,312 0,225 0,190 0,173 0,173 0,751 0,256 0,208 0,456 0,512 0,190 0,18 0,18 0,09 0,09 0,09 0,09 0,04 0,08 0,072 0,04 0,04 0,072 0,12 0,079 0,12 0,072 0,885 0,256 0,156 0,751 0,512 0,190 0,15 0,076 0,09 0,076⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤ 7. Perhitungan matriks area aproksimasi perbatasan (Gi)
𝐺𝐺 𝑖𝑖 = �∏ 𝑉𝑉 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑚𝑚 𝑖𝑖=1 � 1 𝑚𝑚 �
𝐺𝐺 1 = (0,912 ∗  0,858 ∗  0,697 ∗  0,724  ∗  0,616 ∗  0,724  ∗  0,751 ∗  0,456  ∗  0,885 ∗  0,751) 1/5 =  0,565
𝐺𝐺 2 = (0,56  ∗  0,512 ∗  0,25 ∗  0,256  ∗  0,512 ∗  0,512  ∗  0,256 ∗  0,512  ∗  0,256 ∗  0,512)1/5 = 0,172 𝐺𝐺 3 = (0,208  ∗  0,312 ∗  0,225  ∗  0,190 ∗  0,173 ∗  0,173 ∗  0,208 ∗  0,190 ∗  0,156 ∗  0,190)1/5 = 0,054 𝐺𝐺 4 = (0,18  ∗  0,18 ∗  0,09 ∗  0,09 ∗  0,09 ∗  0,09  ∗  0,12  ∗  0,12 ∗  0,15 ∗  0,09)1/5 = 0,021 𝐺𝐺 5 = (0,04  ∗  0,08  ∗  0,072 ∗  0,04 ∗  0,04 ∗  0,072 ∗  0,079 ∗  0,072 ∗  0,076  ∗  0,076) 1/5 =  0,007

## 8. Perhitungan elemen matriks jarak alternatif dari daerah perkiraan perbatasan (Q)
𝐺𝐺 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝑉𝑉 𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝐺𝐺 𝑖𝑖 Kriteria C1:
𝑄𝑄 1,   1 = 0,912 − 0,565 = 0,347 𝑄𝑄 2,   1 = 0,858 − 0,565 = 0,293 𝑄𝑄 3,   1 = 0,697 − 0,565 = 0,132 𝑄𝑄 4,   1 = 0,724 − 0,565 = 0,159 𝑄𝑄 5,   1 = 0,616 − 0,565 = 0,052 𝑄𝑄 6,   1 = 0,724 − 0,565 = 0,159 𝑄𝑄 7,   1 = 0,751 − 0,565 = 0,186 𝑄𝑄 81 = 0,456 − 0,565 = −0,109 𝑄𝑄 9,   1 = 0,885 − 0,565 = 0,320 𝑄𝑄 10,   1 = 0,751 − 0,565 = 0,186 Kriteria C2: 𝑄𝑄 1,   2 = 0,256 − 0172 = 0,084 𝑄𝑄 2,   2 = 0,512 − 0,172 = 0,340 𝑄𝑄 3,   2 = 0,256 − 0,172 = 0,084 𝑄𝑄 4,   2 = 0,256 − 0,172 = 0,084 𝑄𝑄 5,   2 = 0,512 − 0,172 = 0,340 𝑄𝑄 6,   2 = 0,512 − 0,172 = 0,340
𝑄𝑄 7,   2 = 0,256 − 0,172 = 0,084 𝑄𝑄 8,   2 = 0,512 − 0,172 = 0,340 𝑄𝑄 9,   2 = 0,256 − 0,172 = 0,084 𝑄𝑄 10,   2 = 0,512 − 0,172 = 0,340 Kriteria C3:
𝑄𝑄 1,   3 = 0,208 − 0,054 = 0,154 𝑄𝑄 2,   3 = 0,312 − 0,054 = 0,258 𝑄𝑄 3,   3 = 0,225 − 0,054 = 0,172 𝑄𝑄 4,   3 = 0,190 − 0,054 = 0,137 𝑄𝑄 5,   3 = 0,173 − 0,054 = 0,120 𝑄𝑄 6,   3 = 0,173 − 0,054 = 0,120 𝑄𝑄 7,   3 = 0,208 − 0,054 = 0,154 𝑄𝑄 8,   3 = 0,190 − 0,054 = 0,137 𝑄𝑄 9,   3 = 0,156 − 0,054 = 0,102 𝑄𝑄 10,   3 = 0,190 − 0,054 = 0,137 Kriteria C4:
𝑄𝑄 1,   4 = 0,18 − 0,021 = 0,159 𝑄𝑄 2,   4 = 0,18 − 0,021 = 0,159 𝑄𝑄 3,   4 = 0,09 − 0,021 = 0,069 𝑄𝑄 4,   4 = 0,09 − 0,021 = 0,069 𝑄𝑄 5,   4 = 0,09 − 0,021 = 0,069 𝑄𝑄 6,   4 = 0,09 − 0,021 = 0,069 𝑄𝑄 7,   4 = 0,12 − 0,021 = 0,099 𝑄𝑄 8,   4 = 0,12 − 0,021 = 0,099 𝑄𝑄 9,   4 = 0,15 − 0,021 = 0,129 𝑄𝑄 10,   4 = 0,09 − 0,021 = 0,069 Kriteria C5:
𝑄𝑄 1,   5 = 0,04 − 0,007 = 0,033 𝑄𝑄 2,   5 = 0,08 − 0,007 = 0,073 𝑄𝑄 3,   5 = 0,072 − 0,007 = 0,065 𝑄𝑄 4,   5 = 0,04 − 0,007 = 0,033 𝑄𝑄 5,   5 = 0,04 − 0,007 = 0,033 𝑄𝑄 6,   5 = 0,072 − 0,007 = 0,065 𝑄𝑄 7,   5 = 0,079 − 0,007 = 0,073 𝑄𝑄 8,   5 = 0,072 − 0,007 = 0,065 𝑄𝑄 9,   5 = 0,076 − 0,007 = 0,070 𝑄𝑄 10,   5 = 0,076 − 0,007 = 0,070 Berdasarkan hasil perhitungan di atas, maka diperoleh matriks:
𝑄𝑄 = ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ 0,347 0,293 0,132 0,159 0,052 0,159 0,084 0,340 0,084 0,084 0,340 0,340 0,154 0,258 0,172 0,137 0,120 0,120 0,186 0,084 0,154 −0,109 0,340 0,137 0,159 0,159 0,069 0,069 0,069 0,069 0,033 0,073 0,065 0,033 0,033 0,065 0,099 0,073 0,099 0,065 0,320 0,084 0,102 0,186 0,340 0,137 0,129 0,070 0,069 0,070⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤ 9. Perangkingan alternatif dilakukan dengan cara menambah setiap element kriteria dari masing-masing ak- ternatif berdasarkan matriks jarak alternatif dari daerah perkiraan pembatasan (Q) 𝑆𝑆 1 = 0,347 + 0,084 + 0,154 + 0,159 + 0,033 = 0,777 𝑆𝑆 2 = 0,293 + 0,340 + 0,258 + 0,159 + 0,073 = 1,123 𝑆𝑆 3 = 0,132 + 0,084 + 0,172 + 0,069 + 0,065 = 0,522 𝑆𝑆 4 = 0,159 + 0,084 + 0,137 + 0,069 + 0,033 = 0,482
𝑆𝑆 5 = 0,052 + 0,340 + 0,120 + 0,069 + 0,033 = 0,613 𝑆𝑆 6 = 0,159 + 0,340 + 0,120 + 0,069 + 0,065 = 0,753 𝑆𝑆 7 = 0,186 + 0,084 + 0,154 + 0,099 + 0,073 = 0,596 𝑆𝑆 8 = −0,109 + 0,340 + 0,137 + 0,099 + 0,065 = 0,532 𝑆𝑆 9 = 0,320 + 0,084 + 0,102 + 0,129 + 0,070 = 0,704 𝑆𝑆 10 = 0,186 + 0,340 + 0,137 + 0,069 + 0,070 = 0,801 T ABEL VII HASIL RANKING Alternatif S Ranking A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7
A8 A9 A10 0,777 1,123 0,522 0,482 0,613 0,753 0,596 0,532 0,704 0,801 3 1 9 10 6 4 7 8 5 2
Dengan penerapan metode MABAC diperoleh  hasil dari platform investasi emas pilihan  terbaik, BukaEmas yang mem- iliki  nilai  preferensi  tertinggi  1,123 dan nilai  terendah 0,482 pada alternatif A4 yaitu LakuEmas.

## B. Pengujian Menggunakan Korelasi Rank Spearman

## X= Rank Perhitungan MABAC
Y= Peringkat Playstore
T ABEL VIII NILAI N DAN R RANK M ETODE MABAC n r Rank 10
0,806
Gambar III. Grafik perbandingan hasil Rank metode Mabac
X= Rank Perhitungan MOOSRA metode sebelumnya Y= Peringkat Playstore
T ABEL IX
NILAI N DAN R RANK M ETODE M OOSRA
n r Rank 10 0,315 0 2 4 6 8 10 12 Bareksa BukaEmas Indogold LakuEmasPegadaian Digital Pluang Tabungan
Emas Shopee Tamasia Tokopedia Emas Treasury PERBANDINGAN HASIL RANK Rank Perhitungan MOOSRA Peringkat playstore

## Gambar IV. Grafik Perbandingan hasil Rank metode Moosra
Dari hasil pengujian korelasi rank spearman menunjukkan skor r Rank 0,806 menunjukkan bahwa ada kesesuaian dengan peringkat di playstore dan pada metode Mabac yang dapat disimpulkan bahwa metode Mabac Sudah sesuai dengan tujuan penelitian untuk memberikan kontribusi pada pengembangan teknik pengambilan keputusan dalam pemilihan platform investasi emas online, serta memberikan rekomendasi praktis dan dapat diandalkan kepada para investor.
Dari hasil korelasi rank tersebut menunjukkan bahwa metode Mabac memperoleh nilai r Rank sebesar 0,806, sedangkan metode Moosra hanya memperoleh nilai 0,315. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa metode Mabac secara signifikan lebih baik dibandingkan dengan metode Moosra berdasarkan perbandingan nilai r Rank yang lebih tinggi.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian menggunakan metode MABAC, disimpulkan bahwa platform investasi emas terbaik dapat ditentukan dengan mempertimbangkan kriteria Rating Ulasan, Integrasi E-commerce, Metode Pembayaran, Mitra, dan Minimal Pembelian. Dalam konteks ini, alternatif terbaik adalah BukaEmas dengan nilai preferensi tertinggi sebesar 1,123 dan nilai terendah sebesar 0,482 pada LakuEmas karena platform tersebut belum terintegrasi E-Commerce, kurangnya jumlah metode pembayaran, belum memiliki jumlah mitra. Oleh karena itu, bagi generasi muda yang tertarik melakukan investasi emas online, BukaEmas dapat dianggap sebagai pilihan yang optimal.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A. Setiawan and V. A. Fitria, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi Agen Garasi Kreatif Metode Fuzzy Saw,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit.
dan Pembelajaran Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 1–11, 2023, doi: 10.29100/jipi.v8i1.3272.
[2] 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, 2022, doi: 10.30865/komik.v6i1.5726.
[3] I. Dwi Permana and A. Syaripudin, “Sistem Penunjang Keputusan Menentukan Guru Terbaik Di Smk Wiraniaga Dengan Metode Multi-Attributive Border Approximation (MABAC) Berbasis Web,” OKTAL  J. Ilmu Komput. dan Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 17–26, 2023.
[4] R. A. A. S. Prayoga, F. Nusyura, and Y. Setiawan, “Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Untuk Memilih Café Dengan Metode Mabac,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 7, no. 2, p. 279, 2023, doi: 10.26798/jiko.v7i2.869.
[5] H. Ekawati and Yunita, “Penerapan Metode MOOSRA dalam Rekomendasi Platform Investasi Emas Online Terbaik dengan Pembobotan ROC,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 2, pp. 778–786, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i2.6063.
[6] T. A. Fikriansyah and T. D. Wismarini, “Sistem Penentuan Juara Kontes Burung Kicau Murai Menggunakan Metode Ahp-Waspas,” JIPI (Jurnal
Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 8, no. 3, pp. 828–838, 2023, doi: 10.29100/jipi.v8i3.3880.
[7] 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.
[8] J. H. Lubis, S. Esabella, M. Mesran, D. Desyanti, and D. M. Simanjuntak, “Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Dalam Pemilihan Karyawan yang  di  Non-Aktifkan di  Masa Pandemi,” J.  Media  Inform. Budidarma , vol. 6,  no.  2,  p.  969, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3909.
[9] H. Jaya, I. Mariami, H. Winata, J. Hutagalung, and N. O. Barus, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Asisten Laboratorium Menggunakan Metode Copras,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 22, no. 2, p. 360, 2023, doi: 10.53513/jis.v22i2.7999.
[10] M. Istan, “Implementasi Investasi Emas: Kajian Teoritis dan Praktis Menurut Ekonomi Islam,” Al-Intaj  J. Ekon. dan Perbank. Syariah , vol. 9, no. 1, p. 1, 2023, doi: 10.29300/aij.v9i1.8307.
[11] M. A. Abdullah and R. T. Aldisa, “Penerapan Metode MABAC pada Penentuan Coffee Shop Terbaik,” J. Ris. Komputer) , vol. 10, no. 1, pp. 338– 347, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i1.5820.
[12] F.  Nugroho, A. Triayudi, and M. Mesran, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Objek Wisata Menerapkan Metode MABAC dan Pembobotan ROC,” JSON  J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 121, no. 1, pp. 112–121, 2023, doi: 10.30865/json.v5i1.6822.
[13] M. M. Mabac, A. Widarma, N. Umniati, and N. Aisah, “Sistem Pendukung Keputusan dengan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Menentukan
0 2 4 6 8 10 12 Bareksa BukaEmas Indogold LakuEmas Pegadaian Digital Pluang Tabungan
Emas Shopee Tamasia Tokopedia Emas Treasury

## PERBANDINGAN HASIL RANK
Rank Perhitungan MOOSRA Peringkat playstore
Strategi Pemasaran Produk Decision Support System Determines Product Marketing Strategy Using the MABAC Method,” vol. 2, no. September, 2023.
[14] D. O. Sihombing and A. Cahyadi, “Implementasi Metode MABAC Dalam Pemilihan Mahasiswa Terbaik Dengan Teknik Pembobotan Rank Sum,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 4, no. 4, pp. 1008–1018, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.4040.
[15] Wijaya Kusman Batee, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bahan Baku Kayu Terbaik Untuk Kitchen Set Dapur Minimalis Menerapkan Metode MABAC,” J. Informatics, Electr. Electron. Eng. , vol. 2, no. 3, pp. 99–106, 2023, doi: 10.47065/jieee.v2i3.894.