## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3081

## Penerapan Metode Preference Selection Index (PSI) Dalam Pemilihan Perguruan Tinggi Swasta Program Studi IT di Provinsi Kalimantan Timur

## Nursobah
STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia Email: nursobah@wicida.ac.id Email Penulis Korespondensi: nursobah@wicida.ac.id
Abstrak– Perguruan Tinggi merupakan wadah bagi para mahasiswa untuk menuntut ilmu setelah tamat dari sekolah menengah atas/  sekolah  menengah  kejuruan  guna  untuk  melanjutkan  jenjang  pendidikan  yang  lebih  tinggi,  pada  perguruan  tinggi mahasiswa belajar sesuai jurusan yang dia minati sebagai bekal untuk mencari pekerjaan setelah tamat dari kampus tersebut. Pada pemilihan perguran tinggi perlu memilih perguruan tinggi yang mempunyai kualitas yang baik dan bisa diakui ijazah dari kampus tersebut. Jurusan Teknik Informatika merupakan salah satu jurusan yang ada di perguruan tinggi. Pemilihan jurusan juga perlu memperhatikan kualitas perguruan tinggi dan kualitas jurusan yang ada pada perguruan tinggi tersebut dianggap penting dikarenakan perguruan tinggi merupakan gerbang awal untuk menciptakan pengetahuan baru dan pengetahuan lebih untuk  para  peserta  didiknya  agar  peserta  didik  juga  menjadi  seseorang  yang  terlatih  dengan  kompeten  pada  bidang  TI, pemilihan  perguruan  tinggi  wajib  dilakukan  dan  banyaknya  perguruan  tinggi  yang  menawarkan  jurusan  yang  sama  kerap membuat  calon  peserta  didik  bingung.  Oleh  sebab  itu  perlu  dilakukan  pemilihan  yang  tepat  dengan  menggunakan  metode Preference  Selection  Index  (PSI)  yang  merupakan  salah  satu  metode  yang  akurat  dalam  menyelesaikan  permasalahan pengambilan keputusan. Hasil penelitian di peroleh bahwa alternatif A5 memiliki nilai terbaik dengan nilai akhir 0,67.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Preference Selection Index (PSI ); Prodi IT
Abstract– Higher education is a place for students to study after graduating from high school/vocational high school in order to continue their higher education level, at college students study according to the majors they are interested in as a provision to  find  work  after graduating  from  campus  that.  In  choosing  a  college,  it  is necessary  to  choose  a  university  that has  good quality and can be recognized by a diploma from the campus. The Department of Informatics Engineering is one of the majors in the university. The selection of majors also needs to pay attention to the quality of universities and the quality of the existing majors at these universities is considered important because universities are the starting gate to create new knowledge and more knowledge for their students so that students also become someone who is competently trained in the IT field, College selection is  mandatory  and  the  number  of  universities  offering  the  same  major  often  confuses  prospective  students.  Therefore,  it  is necessary to make the right selection using the Preference Selection Index (PSI) method which is one of the accurate methods in solving decision-making problems. The results showed that alternative A5 had the best value with a final value of 0.67.
Keywords: Decision Support System; Preference Selection Index (PSI); IT Department

## 1. PENDAHULUAN
Perguruan  tinggi  merupakan  wadah  bagi  para  mahasiswa  untuk  menuntut  ilmu  setelah  tamat  dari  sekolah menengah guna untuk melanjutkan jenjang pendidikan yang lebih tinggi. Suatu perguruan tinggi memiliki banyak mahasiswa dan dosen sebagai staff perngajar. Pada perguruan tinggi mahasiswa belajar sesuai jurusan yang dia minati sebagai bekal untuk mencari pekerjaan atau menciptakan lapangan pekerjaan/sebagai enterpreneur setelah tamat  dari  perguruan  tinggi    tersebut.  perguruan  tinggi  khususnya  dalam  perguruan  tinggi  jurusan  Teknologi informatika  (TI) yang  lebih  dikenal  dengan  jurusan  komputer  merupakan  jurusan yang  sangat  banyak  diminati oleh  masyarakat  dunia  dikarenakan  program  studi  IT  merupakan  jurusan  yang  terus  dibutuhkan  dan  peminat tertinggi dalam pencarian situs pekerjaan khususnya di Indonesia, karena kebutuhan terhadap terknologi tidak akan pernah ada habisnya membuat peluang terhadap masa depan lebih cerah ada pada program studi IT tersebut[1].
Tingginya  peminat  terhadap  siswa  yang  akan  melanjutkan  pendidikan  dipergutuan  tinggi  menyebabkan banyaknya kampus atau investor swasta berlomba-lomba membuka instansi perguruan tinggi yang memiliki jurusa TI,  tetapi tidak semua perguruan tinggi yang menyediakan fasilitas yang memadai dalam memenuhi kebutuhan dalam proses ajar dan mengajar dalam bidang IT. Pada pemilihan perguran tinggi  perlu memilih perguruan tinggi yang mempunyai kualitas yang baik, fasilitas lengkap, diakui oleh dinas kependidikan agar  ijazah dari kampus tersebut dapat diakui oleh dunia usaha maupun dunia industri nantinya[2].
Pentingnya  melakukan  pemilihan  terhadap  perguruan  tinggi  yang  memilik  program  studi  IT  sebagai perguruan  pilihan  membuat  banyak  calon  mahasiswa  maupun  orang  tua  calon  mahasiswa  sulit  mendapatkan informasi terkait kualitas dan kuantitas yang dimiliki masing-masing perguruan tinggi sehingga diperlukan sebuah sistem yang membantu dalam mencari informasi dan membantu pengguna dalam mendapatkan serta mengambil keputusan  terhadap  pilihan  perguruan  tingga  terbaik  yang  sesuai  dengan  kapasitas  dan  standart  diri  terhadap kemampuan dalam mendapatkan pengalaman dan ilmu hebat dari perguruan tinggi yang  akan dipilih nantinya, sistem tersebut biasa dikenal dengan kata sistem pendukung keputusan[3].
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  pasangan  dari    intelektual  sumber  daya  manusia  dengan kemampuan  komputer  untuk memperbaiki kualitas  keputusan,  yaitu  sistem  pendukung berbasis  komputer  bagi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3081
Submitted: 21/06/2021 ; Accepted: 14/07/2021 ; Published: 31/07/2021
pembuat keputusan manajemen yang menghadapi masalah semiterstruktur. Dengan Penerapan sistem pendukung keputusan  dapat  membantu  menyelesaikan  masalah  yang  dihadap  dan  dalam  penerapannya  sistem  ini menggunakan  metode  untuk  melakukan  analisis  pengambilan  suatu  keputusan.  Penulis  menggunakan  metode Preference Selection Indeks (PSI) dalam penerapan pengambilan keputusan. Metode Preference Selection Indeks (PSI)  merupkan  metode  untuk  memilih  alternatif  terbaik  dari  alternatif  yang  di  berikan  tanpa  memutuskan hubungan relatif antara atribut[4].
Pada  penelitian  terhadahulu  penggunaan  metode  Preference  Selection  Index  (PSI)  digunakan  untuk membantu dalam menentukan pembangunan daerah terhadap daerah bagian mana saja yang akan menjadi prioritas terhadap  dilakukan  pembangunan  daerah  agar  pada  proses  pengambilan  keputusan  mudah  diakses  dan mendapatkan hasil yang akurat sehingga metode ini sebagai alternatif dalam penyelesaian permasalahan yang baik, dan  pembangunan  daerah  lebih  merata  dengan  mengetahui  kriteria  dan  hal  yang  menjadi  pendukung  terkait pembangunan prioritas daerah tersebut[5].
Penelitian  lainnya  penggunaan  metode  PSI  dilakukan  untuk  membantu  manajerial  atau  pemangku kepentingan  terhadap  pimpinan  dalam  menentukan  karyawan  yang  akan  diangkat  menjadi  suvervisor housekeeping  berdasarkan  sistem  agar  pemilihan  bersifat  lebih  adil  dan  terpilih  secara  objectiv  sehingga meningkatkan  kesejahteraan  dan  semangat  terhadap  motivasi  karyawan  lainnya  karena  pemilihan  berdasarkan masing-masing nilai yang dimiliki oleh kandidat calon supervisor[6].
Penelitian lainnya menunjukan metode PSI digunakan untuk menentukan perkembangan sistem terhadap pemilihan  design,  pada  tahapan  penggunaan  metode  PSI  ini  menunjukan  kemajuan  terhadap  sistem  sebuah produksi baik produksi awal hingga akhir dalam pengambilan keputusan terhadap design sering terjadi ketidak struktural    dalam  pengambilan  keputusan  yang  memungkinkan  kesalahan  dalam  pengambilan  keputusan  dan berdampak kepada resiko yang cukup besar dimasa yang akan mendatang, PSI digunakan untuk melihat potensi terhadap design sistem life cycle yang mendapatkan nilai yang pasti dari pengambilan keputusan [7].
Berdasarkan penjelasan di atas, maka pada penelitian ini penulis tertarik menggunakan metode Preference Selction  Index  (PSI)  untuk  melakukan  Pemilihan  Perguruan  Tinggi  Swasta  Program  Studi  IT  di  Provinsi Kalimantan Timur.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1   Sistem Pendukung Keputusan
Konsep sistem pendukung keputusan (SPK) dengan istilah Management Decision Sistem. Mereka mendefenisikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) sebagai suatu sistem yang mudah dimengerti dan mudah diterapkan dalam bentuk berbasis komputer yang dapat membantu para pengambil keputusan dalam menggunakan data dan model untuk  memcahkan  persoalan  dan  data  yang  tidak  terstruktur  sehingga  membentuk  sebuah  data  yang  sudah terstruktur dalam mempermudah menetapkan sebuah pilihan dan menghasilkan informasi[8]–[11].

## 2.2   Perguruan Tinggi Swasta
Perguruan  tinggi  swasta  merupakan  perguruan  tinggi  yang  di  kelola  oleh  pihak  swasta  dan  berada  dalam pengawasan dinas pendidikan. Segala pembuatan gedung dan fasilitas pembelajaran di biayai oleh  yayasan dari perguruan tinggi tersebut. Beda halnya dengan perguruan tinggi negeri yang berada dibawah naungan pemerintah. Penerimaan  mahasiswa  baru  pada  perguruan  tinggi  swasta  juga  berbeda  dengan  perguruan  tinggi  negeri. Mahasiswa yang kuliah di perguruan tinggi swasta mayoritas yang gagal masuk ke perguruan tinggi negeri[12].

## 2.3   Metode Peference Selection Index (PSI)
Metode Peference Selection Index (PSI) di kembangkan oleh Maniya dab Bhatt 2010 untuk memecahkan multi- kriteria  pengambilan  keputusan  (MCDM).  Dalam  metode  yang  di  usulkan  itu    tidak  perlu  untuk  menetapkan kepentingan  relatif  antara  atribut.  Bahkan,  tidak  ada  kebutuhan  komputasi  bobot  atribut  yang    terlibat  dalam pengambilan keputusan dalam metode ini. Metode ini berguna apabila ada konflik dalam menentukan kepentingan relatif antar atribut[13]–[17]. Dalam metode PSI hasilnya diperoleh dengan perhitungan minimal dan sederhana seperti apa adanya berdasarkan konsep statistik tanpa keharusan bobot atribut[2], [7], [18]–[21] Langkah-langkah prosedure PSI dapat dinyatakan sebagai berikut;
1. Tentukan masalahnya
Tentukan tujuan dan Mengidentifikasi atribut dan alternatif yang terkait Masalah pengambilan keputusan.
2. Merumuskan matriks keputusan
Langkah ini melibatkan konstruksi matriks berdasarkan semua informasi yang tersedia yang menggambarkan atribut  masalah. Setiap deret keputusan di alokasikan ke satu alternatif dan setiap kolom ke satu atribut karena itu elemen Xij dari matriks keputusan X memberi atribut dalam nilai asli. Jadi, jika jumlah alternatif adalah M dan jumlah atributnya adalah N, maka matriks keputusan sebagai matriks N . M, dapat  dipresentasekan sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3081
Xij = [ 𝑥11 𝑥21 ⋮ 𝑥12 … 𝑥1𝑛 𝑥22 … 𝑥2𝑛 𝑥𝑚1 𝑥𝑚2 … 𝑥𝑚𝑛 ] (1)
3. Normalisasi matriks keputusan
Jika atribut adalah tipe menguntungkan, maka nilai yang lebih besar di inginkan yang dapat di normalisasi sebagai:
𝑁 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑗 𝑚𝑎𝑥 (2)
Jika atributnya adalah tipe yang tidak menguntungkan, maka nilai yang lebih kecil adakah yang di inginkan, yang dapat di normalisasi sebagai:
𝑁 𝑖𝑗 = 𝑋𝑗 𝑚𝑖𝑛
𝑋𝑖𝑗 (3)
Dimana Xij adalah ukuran atribut ( i = 1, 2, ..., dan j = 1, 2, ..., M).
4. Hitung nilai mean dari data yang di normalisasi
Langkah ini, berarti nilai dari data normal dari setiap atribut di hitung dengan persamaan berikut:
N = 1 𝑛 ∑ 𝑁 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 (4)
5. Hitung nilai variasi preferensi
Pada langkah ini sebuah nilai variasi preferensi antara nilai setiap atribut dihitung dengan menggunakan persamaan berikut:
𝜙 𝑗 = ∑ [𝑁 11 − 𝑁] 2 𝑛 𝑖=1 (5)
6. Tentukan penyimpangan dalam nilai preferensi
Ω 𝑗 = 1- 𝜙 𝑗 (6) 7. Tentukan kriteria bobotnya
𝜔 𝑗 = Ω𝑗 ∑ Ω𝑗 𝑚 𝑗=1 (7)
Nilai total keseluruhan kriteria bobotnya semua atributnya harus satu, misalnya ∑ Ω 𝑗 𝑚 𝑗=1 = 1.
8. Hitung PSI ( 𝜃 𝑖 ) Sekarang, hitunglah pemilihan preferensi indeks ( 𝜃 𝑖 ) untuk semua alternatif menggunakan persamaan berikut: 𝜃 𝑖 = ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑚 𝑗=1 𝜔 𝑗 (8) 9. Pilih alternatif yang sesuai untuk aplikasi yang di berikan
10. Akhirnya,  masing-masing  alternatif  digolongkan  menurut  descending  atau  menaik  utuk  memudahkan manajerial interprestasi hasilnya. Alternatif yang paling tinggi indeks pilihan preferensi akan di golongkan terlebih dahulu dan seterusnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada pemilihan perguran tinggi  perlu memilih perguruan tinggi yang mempunyai kualitas yang baik dan bisa di akui ijazah dari kampus tersebut. Jurusan Teknik Informatika merupakan salah satu jurusan yang ada di perguruan tinggi. Pemilihan jurusan juga perlu memperhatikan kualitas perguruan tinggi dan kualitas jurusan yang ada pada perguruan tinggi tersebut.
Setiap  calon  mahasiswa  memiliki  strategi  pemilihan  jurusan  Teknik  Informatika  yang  berbeda-beda. Setelah tamat dari sekolah menengah rata-rata siswa yang mau memilih perguruan tinggi swasta dengan jurusan Teknik Informatika merasa kebingungan. Hal ini disebabkan cara pemilihan perguruan tinggi swasta yang tidak akurat.  Calon  mahasiswa  sering  terbawa  arus  oleh  suatu  brosure,  mahasiwa  yang  kuliah  pada  suatu  perguruan tinggi swasta tersebut, dan bisa juga karena dekat dengan tempat tinggalnya. Jika tidak di cermati dan di persiapkan sebaik-baiknya maka akan menimbulkan penyesalan setelah masa perkuliahan. Untuk mengatasi hal tersebut maka di butuhkan suatu Sistem Pendukung Keputusan.

## 3.1  Penerapan Alternatif dan Kriteria
Dalam pemilhan perguruan tinggi swasta program studi IT, sesuai dengan metode preference selection index (PSI) yang  merupakan  penyelesaian  masalah  yang  di  perlukan  adanya  kriteria-kriteria  dan  bobot  untuk  melakukan proses  perhitunannya  sehingga  akan  di  dapat  alternatif  terbaik,  dalam  penelitian  ini  alternatif  yang  dimaksud penulis adalah penyeleksian perguruan tinggi swasta program studi IT yang akan di pilih calon mahasiswa yang ingin melanjutkan pendidikannya.
Metode Preference Selection Index (PSI) akan menghasilkan bobot tersendiri dalam tahapan penyelesaian masalahnya sehingga penelitian ini lebih akurat pada setiap tahap penyelesaiannya. Pada tabel 1 terdapat 6 (enam) kriteria yang memiliki pengaruh dalam pemilihan PTS Program Studi IT.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3081
Tabel 1. Data Kriteria Kriteria Kriteria Jenis C1 Jumlah Prodi IT Benefit C2 Total Jumlah Mahasiswa IT Benefit C3 Rasio 1 Dosen per Mahasiswa Cost C4 Akreditasi PT Benefit C5 Rangking Sinta PT (3 tahun) Cost C6 Jumlah Akreditasi Prodi IT Benefit
Berikut pada tabel 2 merupakan data dari tiap-tiap alternatif pada setiap kriteria.
Tabel 2. Rating Kecocokan Dari Setiap Alternatif Pada Setiap Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 STMIK Widya Cipta Dharma(A1) 3 1777 23 B 700 3 STMIK Samarinda (A2) 2 85 8.5 C 5045 1 Universitas Nahdlatul Ulama Kalimantan Timur (A3) 1 56 8 - 2142 1 Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur (A4) 1 318 16.7 B 237 1 Universitas Mulia (A5) 6 2405 27.3 C 1053 4
Sumber: BAN PT, Forlap Kemendikbud, dan SINTA (2021)
Pada tabel 2 di atas terdapat data yang memiliki nilai linguistik, yaitu pada kriteria 4, dimana terdapat peringkat akreditasi. Data ini perlu di lakukan pembobotan sederhana berdasarkan tabel 3 berikut ini:
Tabel 3. Rating Kecocokan Dari Setiap Alternatif Pada Setiap Kriteria
Kriteria Nilai Bobot Akreditasi PT(C4) A/Unggul 4 B/Baik Sekali 3 C/Baik 2 Tidak Terakreditasi 1
Dari hasil pembobotan, maka diperoleh rating kecocokan yang terlihat pada tabel 4, berikut ini.
Tabel 4. Rating Kecocokan Dari Setiap Alternatif Pada Setiap Kriteria
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 3 1777 23 3 700 3 A2 2 85 8.5 2 5045 1 A3 1 56 8 1 2142 1 A4 1 318 16.7 3 237 1 A5 6 2405 27.3 2 1053 4

## 3.2 Penerapan Metode Preference Selection Index (PSI)
Setelah  data  rating  kecocokan  di  peroleh  maka  pada  bagian  ini  dilakukan  penerapan  pengambilan  keputusan dengan menerapkan metode PSI. Berikut tahapan proses yang dilakukan:
1. Merumuskan Matriks Keputusan (1)
3 1777 23 3 700 3 2 85 8.5 2 5045 1 Xij= 1 56 8 1 2142 1 1 318 16.7 3 237 1 6 2405 27.3 2 1053 4
2. Normalisasi Matriks Keputusan (2) 𝑋 𝑗1 𝑚𝑎𝑥 = [6, 2405, 27.3 , 3, 5045, 4] 𝑋 𝑗1 𝑚𝑖𝑛 = [1, 56, 8, 1, 237, 1] 𝑋 𝑗1 𝑚𝑎𝑥 = 100
𝑁 11 = 𝑋11 𝑋𝑗1 𝑚𝑎𝑥 = 3 6 = 0,85
𝑁 21 = 𝑋21 𝑋𝑗1 𝑚𝑎𝑥 = 2 6 = 0,65
𝑁 31 = 𝑋31 𝑋𝑗1 𝑚𝑎𝑥 = 1 6 = 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3081
𝑁 41 = 𝑋41 𝑋𝑗1 𝑚𝑎𝑥 = 1 6 = 0,65
𝑁 51 = 𝑋51 𝑋𝑗1 𝑚𝑎𝑥 = 1 6 = 0,8
Dari perhitungan di atas diperoleh maatriks 𝑁 𝑖𝑗
N ij 0,5  0,738877  0,347826087 1  0,338571  0,75 0,333333  0,035343  0,941176471  0,666667  0,046977  0,25 0,166667  0,023285 1  0,333333  0,110644  0,25 0,166667  0,132225  0,479041916 1 1  0,25 1 1  0,293040293  0,666667  0,225071 1
Melakukan penjumlahan matriks 𝑁 𝑖𝑗 setiap atribut ∑ 𝑁 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=𝑛 = 𝑁 11 + 𝑁 21 + 𝑁 31 + 𝑁 41 +... +  𝑁 𝑚𝑛
∑ 𝑁 𝑗1 𝑛 𝑖=1 = 𝑁 11 + 𝑁 21 + 𝑁 31 + 𝑁 41 + 𝑁 51 =  0,5+ 0,333333+ 0,166667 + 0,166667 + 1 = 2,166667
∑ 𝑁 𝑗2 𝑛 𝑖=2 = 𝑁 12 + 𝑁 22 + 𝑁 32 + 𝑁 42 + 𝑁 52 =  0,738877+ 0,035343+ 0,023285+ 0,023285+1 = 1,92973 ∑ 𝑁 𝑗3 𝑛 𝑖=3 = 𝑁 13 + 𝑁 23 + 𝑁 33 + 𝑁 43 + 𝑁 53 =  0,347826087+ 0,941176471+ 1 + 0,479041916+ 0,293040293 = 3,061084 ∑ 𝑁 𝑗4 𝑛 𝑖=4 = 𝑁 14 + 𝑁 24 + 𝑁 34 + 𝑁 44 + 𝑁 54 =  1 + 0,666667+0,333333+ 1 +0,666667 =3,66667
∑ 𝑁 𝑗5 𝑛 𝑖=5 = 𝑁 15 + 𝑁 25 + 𝑁 35 + 𝑁 45 + 𝑁 55 = 0,338571+ 0,046977+0,110644+ 1 +0,225071 =1,721264
∑ 𝑁 𝑗6 𝑛 𝑖=6 = 𝑁 16 + 𝑁 26 + 𝑁 36 + 𝑁 46 + 𝑁 56 = 0,338571+ 0,046977+0,110644+ 1 +0,225071 =1,721264 Hasil yang diperoleh dari perhitungan di atas adalah sebagai berikut:
∑ 𝑁 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 = 2,1666667  1,9297297 3,061084767 3,6666667  1,7212641 2,5
3. Menghitung nilai mean dari data yang telah di normalisasi (4) N = 1 𝑛 ∑ 𝑁 𝑗1 𝑛 𝑖=1 = 1 6 2,1666667= 0,8142
N = 1 𝑛 ∑ 𝑁 𝑗2 𝑛 𝑖=1 = 1 6 1,9297297= 0,0893
N = 1 𝑛 ∑ 𝑁 𝑗3 𝑛 𝑖=1 = 1 6 3,061084767  =  0,8571
N = 1 𝑛 ∑ 𝑁 𝑗4 𝑛 𝑖=1 = 1 6 3,6666667= 0,8888
N = 1 𝑛 ∑ 𝑁 𝑗4 𝑛 𝑖=1 = 1 6 1,7212641= 0,8888
N = 1 𝑛 ∑ 𝑁 𝑗4 𝑛 𝑖=1 = 1 6 2,5= 0,8888
Hasil perhitungan di atas mendapatkan nilai mean yaitu:
𝑁 = 0,361111 0,321622 0,510180794 0,611111 0,286877 0,416667
4. Menghitung nilai variasi preferensi (5) 𝜙 𝑗11 = ∑ [𝑁 11 − 𝑁] 2 𝑛 𝑖=1 = ∑ (0,5 − 0,361111) 2 𝑛 𝑖=1 = 0,0192901
𝜙 𝑗21 = ∑ [𝑁 21 − 𝑁] 2 𝑛 𝑖=1 = ∑ (0,333333 − 0,361111) 2 𝑛 𝑖=1 = 0,0007734 𝜙 𝑗31 = ∑ [𝑁 31 − 𝑁] 2 𝑛 𝑖=1 = ∑ (0,166667 − 0,361111) 2 𝑛 𝑖=1 = 0,0378084 𝜙 𝑗41 = ∑ [𝑁 41 − 𝑁] 2 𝑛 𝑖=1 = ∑ 0,166667 − 0,361111) 2 𝑛 𝑖=1 = 0,0378084 𝜙 𝑗51 = ∑ [𝑁 51 − 𝑁] 2 𝑛 𝑖=1 = ∑ 1 − 0,361111) 2 𝑛 𝑖=1 = 0,408179
Hasil perhitungan pangkat pada matriks 𝜙 𝑗 0,0192902 0,174102  0,0263591  0,1512347  0,0026723  0,1111109
0,0007716  0,0819556  0,1857573  0,0030864  0,0575519  0,0277779 𝜙 𝑗11 0,0378086  0,0890051  0,2399229  0,0771604 0,031058  0,0277779
0,0378086  0,0358714  0,0009696  0,1512347  0,5085444  0,0277779

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3081
Submitted: 21/06/2021 ; Accepted: 14/07/2021 ; Published: 31/07/2021
0,4081792  0,4601967 0,04715  0,0030864 0,00382  0,3402774
Kemudian menjumlahkan hasil nilai pangkat pada matriks 𝜙 𝑗 Hasil matriks 𝜙 𝑗
 𝜙 𝑗 = 0,503858 0,841131 0,500159 0,385803 0,603647 0,534722
Menentukan penyimpangan dalam nilai preferensi (3.6)
Ω 𝑗 = 1 – 0,503858=  0,496142 Ω 𝑗 = 1 – 0,841131=  0,158869 Ω 𝑗 = 1 – 0,841131=  0,499814 Ω 𝑗 = 1 – 0,385803=  0,614197 Ω 𝑗 = 1 – 0,603647=  0,396353 Ω 𝑗 = 1 – 0,534722=  0,465278
Hasil perhitungan nilai preferensi menghasilkan matriks Ω 𝑗 Ω 𝑗 = [ 0,496142     0,158869     0,499814     0,614197    0,396353   0,396353] Menghitung nilai total keseluruhan pada matriks Ω 𝑗 ∑ Ω 𝑗 = 2,630681
5. Tentukan kriteria bobotnya (7)
Masing-masing kriteria ilia preferensi dibagi degan total keseluruhan nilai preferensi yang sudah dijumlahkan sehingga hasil perhitungan nilai keseluruhan kriteria bobotnya 𝜔 𝑗 𝜔 𝑗 = 0,1885983  0,0603909  0,1900045  0,2334747  0,1506657  0,176866
6. Hitung PSI
Pada tahapan ini setiap nilai alternatif yang sudah dilakukan normalisasi dikalikan dengan hasil akhir bobot kriteria sehigga hasil sebagai berikut ini:
Hasil perhitungan perkalian pada matriks 𝜃 𝑖
0,0942992  0,0446208  0,0660885  0,2334747  0,0510111  0,1326495 0,0628661  0,0021344  0,1788278  0,1556498  0,0070779  0,0442165 𝜃 𝑖 = 0,0314331  0,0014062  0,1900045  0,0778249  0,0166703  0,0442165 0,0314331 0,007985  0,0910201  0,2334747  0,1506657  0,0442165 0,1885983 0,06039 0,055679  0,1556498  0,0339105 0,176866
Penjumlahan pada perkalian matriks 𝜃 𝑖 di atas dilakuka denga menjumlahkan nilai keseluruhan alternatif sehingga didapatkan hasil akhir pada matriks 𝜃 𝑖 sebagai berikut ini
0,6221438
0,4507724
𝜃 𝑖 = 0,3615554
0,5587951
0,6710936
7. Hasil akhir matriks digolongkan menurut descending atau menaik untuk memudahkan manajerial interpretasi hasilnya.
Tabel 5. Nilai untuk masing-masing alternatif Perguruan Tinggi Swasta Nilai Rank STMIK Widya Cipta Dharma(A1) 0,6221438 2 STMIK Samarinda (A2) 0,4507724 4 Universitas Nahdlatul Ulama Kalimantan Timur (A3) 0,3615554 5 Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur (A4) 0,5587951 3 Universitas Mulia (A5) 0,6710936 1
Pada tabel 5 terlihat nilai tertinggi ada pada Universitas Mulia sehingga alternatif yang menjadi pilihan terbaik dari alternatif lainnya.

## 4. KESIMPULAN
Beberapa kesimpulan yang bisa penulis hasilkan berkaitan dengan penelitian yang dilakukan, diantaranya dengan adanya Sistem Pendukung Keputusan pada pemilihan perguruan tinggi swasta  program studi IT di Kalimantan Timur,  akan  membantu  para  tamatan  sekolah  menengah yang  ingin melanjutkan  tingkat pendidikannya karena dirasakan  dapat  meningkatkan  efektivitas  dan  efisiensi  dalam  pengambilan  keputusan.  Model  yang  digunakan untuk suatu keputusan yaitu Preferensi Selection Index (PSI) karena model ini lebih alternatif terbaik dari beberapa

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3081
Submitted: 21/06/2021 ; Accepted: 14/07/2021 ; Published: 31/07/2021
alternatif dan menggunakan lebih dari satu kriteria. Hasil yang diberikan pada Sistem Pendukung Keputusan ini akan  lebih  mengefisiensikan  waktu  dalam  mendapatkan  informasi  terhadap  pemilihan  perguruan  tinggi  swasta program studi IT di provinsi Kalimantan Timur.

## REFERENCES
[1] R. R. et all Aliyyah, “Bidikmisi: Analisis Pelaksanaan Program Beasiswa Pendidikan Tinggi,” Alignment  J.  Adm. Educ. Manag. , vol. 3, no. 1, pp. 37–54, 2020.
[2] Y. Ali and Aprina, “Penerapan Metode Preference Selection Index ( PSI ) Dalam Pemberian Dana BOS Pada Siswa Kurang Mampu,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , no. 1, pp. 590–597, 2019.
[3] T. Mardiana and S. S. Tanjung, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perguruan Tinggi Swasta Menggunakan Topsis,” J. Ris. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 25–34, 2019.
[4] M. Mesran, N. Huda, S. N. Hutagalung, K. Khasanah, and A. Iskandar, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUPERVISOR TERBAIK PADA BAGIAN PERENCANAAN PT. PLN (PERSERO) AREA MEDAN MENERAPKAN PREFERENCE SELECTION INDEX,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, Oct. 2018.
[5] M.  K.  Siahaan,  M.  Mesran,  S.  A.  Hutabarat,  and  J.  Afriany,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Prioritas Pembangunan Daerah Menerapkan Metode Preference Selection Index (Psi),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 370–375, 2018.
[6] R.  Panggabean  and  N.  A.  Hasibuan,  “Penerapan  Preference  Selection  Index  (  PSI  )  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Pengangkatan Supervisor Housekeeping,” Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 85–93, 2020.
[7] R. Attri and S. Grover, “Application of preference selection index method for decision making over the design stage of production system life cycle,” J. King Saud Univ. - Eng. Sci. , vol. 27, no. 2, pp. 207–216, 2015.
[8] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[9] D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making . Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[10] D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[11] Efraim Turban and Jay E. Aronson, Decision Support System and Intelligent Systems . 2001.
[12] A. P. Utomo, “Pemodelan Arsitektur Enterprise Sistem Informasi Akademik Pada Perguruan Tinggi Menggunakan Enterprise Architecture Planning,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 1, p. 33, 2014.
[13] S. H. Sahir et al. , “The Preference Selection Index method in determining the location of used laptop marketing,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 3.4 Special Issue  4, 2018.
[14] M. Madić, J. Antucheviciene, M. Radovanović, and D. Petković, “Determination of laser cutting process conditions using the preference selection index method,” Opt. Laser Technol. , vol. 89, no. October 2016, pp. 214–220, 2017.
[15] M. Kumar and A. Kumar, “Application of preference selection index method in performance based ranking of ceramic particulate (SiO2/SiC) reinforced AA2024 composite materials,” Mater. Today Proc. , vol. 27, no. xxxx, pp. 2667– 2672, 2019.
[16] M. Rizki and G. Ginting, “Penerapan Metode Preference Selection Index Dalam Pemilihan Teller Terbaik,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 127–134, 2020.
[17] B.  Vahdani,  S.  M.  Mousavi,  and  S.  Ebrahimnejad,  “Soft  computing-based  preference  selection  index  method  for human resource management,” J. Intell. Fuzzy Syst. , vol. 26, no. 1, pp. 393–403, 2014.
[18] F. Syahputra, M. Mesran, I. Lubis, and A. P. Windarto, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Berprestasi Kota  Medan  Menerapkan  Metode  Preferences  Selection  Index  (Studi  Kasus :  Dinas  Pendidikan  Kota  Medan),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 147–155, 2018.
[19] M. Mesran, N. Huda, S. N. Hutagalung, K. Khasanah, and A. Iskandar, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supervisor Terbaik Pada Bagian Perencanaan Pt. Pln (Persero) Area Medan Menerapkan Preference Selection Index,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 403–409, 2018.
[20] H. C. P. Siti Aisyah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Oli Sepeda Motor Matic Terbaik Menerapkan Metode Preference Selection Index.”
[21] Mesran,  K.  Tampubolon,  R.  D.  Sianturi,  F.  T.  Waruwu,  and  A.  P.  U.  Siahaan,  “Determination  of  Education Scholarship Recipients Using Preference Selection Index,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 6, pp. 230–234, 2017.