## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SNMPTN JALUR UNDANGAN DENGAN METODE ELECTRE
Lidia K Simanjuntak 1 , Tessa Y M Sihite 1 , Mesran 1 , Nuning Kurniasih 2 , Yuhandri 3 1 STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia 2 Fakultas Ilmu Komunikasi, Universitas Padjadjaran, Bandung, Indonesia
3 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia YPTK, Padang, Indonesia

## Abstract
All colleges each year organize the selection of new admissions. Acceptance of prospective students in universities as education providers is done by selecting prospective students based on achievement in school and college entrance selection. To select the best student candidates based on predetermined criteria, then use Multi-Criteria Decision Making (MCDM) or commonly called decision support system. One  method  in  MCDM  is  the  Elimination  Et  Choix  Traduisant  la  Reality  (ELECTRE).  The  ELECTRE method is the best method of action selection. The ELECTRE method to obtain the best alternative by eliminating alternative that do not fit the criteria and can be applied to the decision SNMPTN invitation path.
Keywords : Student Selection, MCDM, ELECTRE Method

## Abstrak
Seluruh perguruan tinggi setiap tahunnya menyelenggarakan seleksi penerimaan mahasiswa baru. Penerimaan  calon  mahasiswa  di  perguruan  tinggi  sebagai  penyelenggara  pendidikan  dilakukan dengan  menyeleksi calon mahasiswa berdasarkan prestasi di sekolah dan seleksi masuk perguruan tinggi.  Untuk  menyeleksi  calon  mahasiswa  terbaik  berdasarkan  kriteria  yang  sudah  ditentukan, maka digunakan Multi Criteria Decision Making (MCDM) atau yang biasa disebut sistem pendukung keputusan.  Salah  satu  metode  dalam  MCDM  adalah Elimination  Et  Choix  Traduisant  la  Realite (ELECTRE). Metode ELECTRE merupakan metode pemilihan aksi terbaik. Metode ELECTRE untuk mendapatkan alternatif terbaik dengan mengeleminasi alterantif yang tidak sesuai kriteria dan dapat diterapkan pada pengambilan keputusan SNMPTN jalur undangan.
Kata kunci : Seleksi Mahasiswa, MCDM, ELECTRE Method

## 1. PENDAHULUAN
Proses  penerimaan  mahasiswa  baru  pada  suatu  perguruan  tinggi  saat  ini dapat diklasifikasikan atas beberapa jenis. Ada yang mendaftar langsung, melalui jalur undangan, dengan melihat  prestasi calon mahasiswa baik prestasi akademik, pengalaman  memimpin  organisasi  seperti  OSIS,  dll;      mengikuti  Seleksi  Nasional Masuk  Perguruan  Tinggi  Negeri  (SNMPTN);    Seleksi  Bersama  Masuk  Perguruan Tinggi Negeri (SBMPTN);  maupun bidik misi. Pada dasarnya proses penerimaan mahasiswa baru yang dilakukan dilakukan oleh perguruan tinggi harus transparan dan  tidak diskriminatif.
Dari  kriteria  kriteria  yang  ditetapkan,  maka  dibutuhkan  sistem  pendukung keputusan  yang  baik  sehingga  dapat  menghasilkan  suatu  keputusan  yang objektif[1]. Sistem pendukung keputusan dapat menyelesaikan beragam persoalan yang  berhubungan  dengan  banyaknya  kriteria  maupun  alternatif,  seperti  yang dilakukan  Paulus  dalam  menghasilkan  keputusan  kayu  yang  tepat  untuk pembuatan  bahan  gitar  dengan  menggunakan  metode  WASPAS  [2].  Pemilihan Metode  ELECTRE  pada  sistem  pengambilan  keputusan  untuk  SNMPTN  jalur
undangan didasarkan pada pertimbangan bahwa metoda ini dapat   menganalisis kebijakan yang melibatkan  kriteria kualitatif dan  kuantitatif  dengan baik dengan membandingkan alternatif-alternatif berdasarkan setiap kriteria yang sesuai. Bila dibandingkan  dengan  beberapa  metode  yang  lain  seperti  AHP,  TOPSIS,  WSM ataupun VIKOR, metode ELECTRE sedikit memerlukan langkah yang panjang dalam penyelesaiannya [3][4][5][6]–[8].
Menurut[9] Choice Expressing Reality (ELECTRE) sangat cocok untuk  kasus dengan    banyak  alternatif  dan  sedikit  atribut/kriteria  pada  alternatif-alternatif seperti  pada    Denco  Variasi.  Oleh  sebab  itu,  pada  penelitian  ini  menggunakan metode ELECTRE dalam pencarian alternatif terbaik diantara beberapa alternatif- alternatif lainnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah suatu sistem informasi berbasis komputer  yang  menghasilkan  berbagai  alternatif  keputusan  sehingga  diperoleh keputusan  terbaik.  SPK  mempergunakan    data  dan  model  dalam    membantu manajemen mengatasi berbagai permasalahan baik yang terstruktur ataupun tidak terstruktur[10][11][12].

## 2.2 Elimination Et Choix Traduisant la Realite (ELECTRE)
ELECTRE  merupakan  salah  satu  metode  pengambilan  keputusan  dengan banyak kriteria. Metode ini menggunakan   konsep Outranking dimana alternatif- alternatif yang ada dipasangkan kemudian dbandingkan bedasarkan  kriteria yang sesuai. Metode ini pertama kali diusulkan oleh Bernad Roy dan rekan-rekannya di perusahaan konsultan SEMA ( Specialty Equipment Market Association ) pada tahun 1965. Metode ELECTRE merupakan metode pemilihan aksi terbaik darisekumpulan aksi yang ada, dengan melakukan tiga aksi yakni : memilih, menyortir dan memberi peringkat.  Metode electre digunakan  padakondisi  dimana  alternatif  yang  kurang sesuaidengan  kriteria  dieliminasi,  dan  alternatif  yang  sesuai  dapat  dihasilkan. Dengan  katalain, electre digunakan  untuk  kasus-kasusdengan  banyak  alternatif namunhanyasedikit  kriteria yang dilibatkan. Dalam menyelesaikan  suatu masala, metode ELECTRE menggunakan langkah-langkah sebagai berikut[1][13]:
Langkah 1 : Melakukan normalisasi pada  matrik keputusan. Langkah pertama adalah dengan mengubah setiap atribut diubah menjadi nilai yang dapat dibandingkan ( comparable) , dimana setiap normalisasi dari nilai r ij. adalah:
𝑟 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 2𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 (1)
untuk i = 1, 2, 3, … … . , 𝑚 dan𝑗 = 1, 2 , 3, … . . , 𝑛. Dari hasil normalisasi tersebut, Sehingga didapat matriks 𝑟 𝑖𝑗
𝑟 𝑖𝑗 = [ 𝑟 11 𝑟 21 𝑟 𝑚1 𝑟 12 𝑟 22 …. …. 𝑟 𝑚2 …. 𝑟 1𝑛 𝑟 2𝑛 𝑟 𝑚𝑛 ]
Langkah 2 : Pembobotan pada matrik yang telah dinormalisasi. Pada tahap ini, bobot- bobot ( w j ) yang telah ditentukan oleh pembuat keputusan dikalikan  dengan  setiap  kolom  dari  matrik R sehingga  diperoleh weighted normalized matrix sebagai  berikut:
v ij. =r ij w j (2)
𝑉𝑖𝑗 =   [ 𝑤 1 𝑟 11 𝑤 1 𝑟 21 𝑤 1 𝑟 𝑚1 𝑤 2 𝑟 12 𝑤 2 𝑟 22 …. …. 𝑤 2 𝑟 𝑚2 …. 𝑤 𝑛 𝑟 1𝑛 𝑤 𝑛 𝑟 2𝑛 𝑤 𝑛 𝑟 𝑚𝑛 ]
Langkah 3 : Menentukan concordance dan discordance set .
Pada  tahap ini,   setiap  pasang  dari alternatif  k  dan l ( k,l = 1,2,3,…,m dan k  ≠ l ) kumpulan kriteria J dibagi ke dalam  dua subsets , yaitu concordance dan discordance . Subsets concordance memiliki kriteria sebagai berikut:
C kl = { j, y kj ≥ y lj }
(3)
untuk j = 1,2,3,…, n
Sedangkan, kriteria dari subset discordance adalah sebagai berikut:
D kl = { j, y kj <y lj } }
(4)
untuk j = 1,2,3,…,n Langkah 4 : Menghitung matriks concordance dan discordance.
a. Concordance
Pada  tahap  ini,  bobot-bobot  yang  termasuk  dalam  subset concordance dihitung untuk  menentukan  nilai  dari  elemen-elemen  pada  matriks concordance dengan rumus sebagai berikut: .
𝑐 𝑘𝑙 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑗𝐶 𝑤 (5)
matriks concordance yang adalah
𝐶 =   [ − 𝑐 12 ….     𝑐 1𝑚 𝑐 21 − ….     𝑐 2𝑚 𝑐 𝑚1 𝑐 𝑚2 ….         – ]

## b. Discordance
Nilai  dari  elemen-elemen  pada  matriks discordance dihitung    dengan  membagi maksimum selisih nilai  kriteria yang  termasuk dalam subset discordance dengan maksimum selisih nilai seluruh kriteria yang telah ditentukan.
𝑑 𝑘𝑙 = {𝑚𝑎𝑥(𝑣 𝑚𝑛 ;𝑣 𝑚𝑛−1𝑛 )};𝑚,𝑛∈𝐷 𝑘𝑙 {𝑚𝑎𝑥(𝑣 𝑚𝑛 ;𝑣 𝑚𝑛−1𝑛 )};𝑚,𝑛=1,2,3…,𝑛
(6)
maka diperoleh matriks discordance :
𝐷 =   [ − 𝑑 12 ….     𝑑 1𝑚 𝑑 21 − ….     𝑑 2𝑚 𝑑 𝑚1 𝑑 𝑚2 ….         – ]
Langkah 5 : Menentukan matrik dominan concordance dan discordance.
a. Concordance
Untuk membangun matrik dominan concordance maka digunakan nilai threshold. Nilai  ini  diperoleh  dengan    membandingkan  setiap  nilai  elemen  matriks concordance dengan nilai threshold . C kl ≥ c dengan nilai threshold ( c ), sebagai berikut :
𝑐   = ∑ ∑ 𝑐 𝑘𝑙 𝑛 𝑙=1 𝑛 𝑘=1 𝑚×(𝑚−1)
(7)
dan nilai setiap elemen matriks F sebagai matriks dominan concordance.
𝑓 𝑘𝑙 = 1, jika𝑐 𝑘𝑙 ≥ 𝑐dan𝑓 𝑘𝑙 = 0, jika𝑐 𝑘𝑙 < 𝑐 (8)
b. Discordance Demikian  juga  dengan  matriks  dominan discordance, bisa  dibangun  dengan menggunakan nilai threshold .
𝑑   = ∑ ∑ 𝑑 𝑘𝑙 𝑛 𝑙=1 𝑛 𝑘=1 𝑚×(𝑚−1)
(9)
dan nilai setiap elemen matriks G sebagai matriks dominan discordance.
𝑔 𝑘𝑙 = 0, jika𝑐 𝑘𝑙 ≥ 𝑑dan𝑔 𝑘𝑙 = 1, jika𝑐 𝑘𝑙 < 𝑑 .
(10)
Langkah 6 : Menentukan aggregate dominance matrix.
Pada  tahap  ini,  setiap  hasil    perkalian  antara  elemen  matriks  F  dengan  elemen matriks  G  menentukan  aggregate  dominance  matrix  sebagai  matriks  E,  seperti berikut ini:
𝑒 𝑘𝑙 = 𝑓 𝑘𝑙 × 𝑔 𝑘𝑙 (11)
Langkah  7 :  Mengeliminasi  alternatif  yang  kurang  menguntungkan    ( less favourable ).
Pada  tahap  ini,  dipilih  alternative  terbaik  yang  mendominasi  alternatif  lainnya. Urutan dari setiap alternative pilihan dapat dilihat pada  Matriks E dimana apabila e kl =  1  maka  alternatif  A k merupakan  pilihan  yang  lebih  baik  dibandingkan  A l . Dengan demikian   baris dalam matriks E yang memiliki jumlah e kl = 1 atau yang paling sedikit dapat dieliminasi.

## 3. HASIL dan PEMBAHASAN
Parameter  atau  kriteria  yang  digunakan  pada  SNMPTN  Jalur  Undangan perguruan tinggi dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1 . Kriteria Kriteria Bobot Nilai Ujian Nasional (C 1 ) 4
Kriteria Bobot Rata-rata Mata Pelajaran (C 2 ) 3 Peringkat Siswa  (C 3 ) 2 Prestasi (C 4 ) 3 Akreditasi Sekolah (C 5 ) 1 Tabel 2 . Alternatif Alt  C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 78  80 5  Juara 1 Nasional Model Remaja B A 2 70  75 7  Juara 1 Olimpiade Sains Tingkat Regional A A 3 89  87 3  Juara 5 Nasional Model Remaja B A 4 93  85 2  Juara 2 Olimpiade Sains Tingkat Nasional A A 5 65  83 4  Juara 4 Pidato Bahasa Inggris Tingkat Lokal -
Berikut  merupakan  pembobotan  untuk  kriteria  prestasi  dan  akreditasi  sekolah calon mahasiswa.
Tabel 3 . Pembobotan kriteria Prestasi (C 4 ) Keterangan Bobot 1-2 Juara Nasional 5 3-5 Juara Nasional 4 1-2 Juara Regional 3 3-5 Juara Regional 2 1-4 Juara Lokal 1 Tabel 4 . Pembobotan kriteria Akreditasi Sekolah (C 5 ) Keterangan Bobot Akreditasi A 5 Akreditasi B 4 Tidak Terakreditasi (-) 3
Dari  tabel  pembobotan  terhadap  prestasi  dan  akreditasi,  maka  rating  kecocokan antara alternatif dan kriteria dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 5 . Rating Kecocokan Antara Alternatif dan Kriteria
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 78 80 5 5 4 A 2 70 75 7 3 5 A 3 89 87 3 4 4 A 4 93 85 2 5 5 A 5 65 83 4 1 3
Langkah 1 : Normalisasi matriks keputusan menggunakan persamaan(1).
|𝑥 1 | = √78 2 + 70 2 + 89 2 + 93 2 + 65 2 = 178,27
𝑅 11 = 78 178.27 = 0.438
𝑅 21 = 70 178.27 = 0.393
𝑅 31 = 89 178.27 = 0.499
𝑅 41 = 93 178.27 = 0.522
𝑅 51 = 65 178.27 = 0.365
|𝑥 2 | = √80 2 + 75 2 + 87 2 + 85 2 + 83 2 = 183,6 𝑅 12 = 80 183,6 = 0.436
𝑅 22 = 75 183,6 = 0.409
𝑅 32 = 89 183,6 = 0.474
𝑅 42 = 93 183,6 = 0.463
𝑅 52 = 65 183,6 = 0.452
|𝑥 5 | = √4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 3 2 = 9,53
𝑅 15 = 4 9,53 = 0.419
𝑅 25 = 5 9,53 = 0.524
𝑅 35 = 4 9,53 = 0.419
𝑅 45 = 5 9,53 = 0.524
𝑅 55 = 3 9,53 = 0.105
|𝑥 3 | = √5 2 + 7 2 + 3 2 + 2 2 + 4 2 = 10,14
𝑅 13 = 5 10,14 = 0.493
𝑅 23 = 7 10,14 = 0.690
𝑅 33 = 3 10,14 = 0.296
𝑅 43 = 2 10,14 = 0.197
𝑅 53 = 4 10,14 = 0.394 |𝑥 4 | = √5 2 + 3 2 + 4 2 + 5 2 + 1 2 = 8,71 𝑅 14 = 5 8,71 = 0.574
𝑅 24 = 3 8,71 = 0.344
𝑅 34 = 4 8,71 = 0.459
𝑅 44 = 5 8,71 = 0.574
𝑅 54 = 1 8,71 = 0.115
Sehingga matriks Normalisasi Rij yang didapat adalah,
0.438    0.436    0.493    0.574    0.419
0.393    0.409    0.690    0.344    0.524
0.499    0.474    0.296    0.459    0.419 0.522    0.463    0.197    0.574   0.524 0.365    0.452    0.394    0.115   0.105
Langkah 2 : Pembobotan pada matriks yang telahdinormalisasi, perhatikan persamaan (2).
V ij = R ij x W1 V 11 = 0,438 x 4 = 1,750
V 21 = 0,393 x 4 = 1,571 V 31 = 0,499 x 4 = 1,997
V 41 = 0,522 x 4 = 2,087
V 51 = 0,365 x 4 = 1, 458
V ij = R ij x W2
V 12 = 0,436 x 3 = 1,307 V 22 = 0,409 x 3 = 1,226 V 32 = 0,474 x 3 = 1,422 V 42 = 0,463 x 3 = 1,389
V 52 = 0,452 x 3 = 1,356 V ij = R ij x W3 V 13 = 0,493 x 2 =0,985 V 23 = 0,690 x 2 =1,379
V 33 = 0,296 x 2 = 0,591
V 43 = 0,197 x 2 =0,394 V 53 = 0,394 x 2 =0,788 V ij = R ij x W4 V 14 = 0,574 x 3 =1,721
V 24 = 0,344 x 3 =1,032 V 34 = 0,459 x 3 = 1,376 V 44 = 0,574 x 3 =1,721 V 54 = 0,115 x 3 =0,344
V ij = R ij x W 5 V 15 = 0,419 x 1 = 0,419 V 25 = 0,524 x 1 =0,524
V 35 = 0,419 x 1 = 0,419
V 45 = 0,524 x 1 =0,524
V 55 = 0,105 x 1 =0,105
Langkah 3 : Menentukan himpunan concordance dan disordance index, perhatikan persamaan (3) dan (4).
1) Concordance, k =1 i = 1 C 11 =identity j = 1,2,3,4,5
i = 2 C 12 j = 1 jika V 11 ≥ V 21 ≈ 1,750 ≥ 1,178, YES maka j = 1 j = 2 jika V 12 ≥ V 22 ≈ 1,307≥ 1,226, YES maka j = 2 j = 3 jika V 13 ≥ V 23 ≈ 0,985≥ 2,069, NO
j = 4 jika V 14 ≥ V 24 ≈ 1,721≥ 1,032, YES maka j = 4 j = 5 jika V 15 ≥ V 25 ≈ 0,419≥ 1,572, NO C 12 = {1, 2, 4}
i = 3 C 13
j = 1 jika V 11 ≥ V 31 ≈ 1,750≥ 1,997, NO j = 2 jika V 12 ≥ V 32 ≈ 1,307≥ 1,422, NO
j = 3 jika V 13 ≥ V 33 ≈ 0,985≥ 0,591, YES maka j = 3 j = 4 jika V 14 ≥ V 34 ≈ 1,721≥ 1,376, YES maka j = 4 j = 5 jika V 15 ≥ V 35 ≈ 0,419≥ 0,419, YES maka  j =5 C 13 = {3, 4, 5}
i = 4 C 14 j = 1 jika V 11 ≥ V 41 ≈ 1,750 ≥ 2,087,  NO
j = 2 jika V 12 ≥ V 42 ≈ 1,307≥ 1,389, NO
j = 3 jika V 13 ≥ V 43 ≈ 0,985≥ 0,394,YES maka j = 3 j = 4 jika V 14 ≥ V 44 ≈ 1,721≥ 1,721, YES maka j = 4
j = 5 jika V 15 ≥ V 45 ≈ 0,419≥ 0,524, NO
C 14 = { 3, 4}
i = 5 C 15
j = 1 jika V 11 ≥ V 51 ≈ 1,750 ≥ 0,365, YES maka j = 1 j = 2 jika V 12 ≥ V 52 ≈ 1,743 ≥ 0,452, YES maka j = 2 j = 3 jika V 13 ≥ V 53 ≈ 1,971 ≥ 0,394, YES maka j = 3 j = 4 jika V 14 ≥ V 54 ≈ 2,294 ≥ 0,115, YES maka j = 4 j = 5 jika V 15 ≥ V 55 ≈ 1,677 ≥ 0,105, YES maka j = 5 C 15 = {1, 2, 3, 4, 5}
k =2  i = 1 C 21
j = 1 jika V 21 ≥ V 11 ≈ 1,571≥ 1,750, NO
j = 2 jika V 22 ≥ V 12 ≈ 1,226≥ 1,307, NO
j = 3 jika V 23 ≥ V 13 ≈ 1,379≥ 0,985,YES maka j = 3 j = 4 jika V 24 ≥ V 14 ≈ 1,032≥ 1,721, NO
j = 5 jika V 25 ≥ V 15 ≈ 0,524≥ 0,419, NO
C 21 = {3}
i = 2C 22 = identity   j= 1,2,3,4,5 i = 3C 23 j = 1 jika V 21 ≥ V 31 ≈ 1,517≥ 1,997, NO
j = 2 jika V 22 ≥ V 32 ≈ 1,226≥ 1,422, NO
j = 3 jika V 23 ≥ V 33 ≈ 1,379≥ 0,591,YES maka j = 3 j = 4 jika V 24 ≥ V 34 ≈ 1,032≥ 1,376, NO
j = 5 jika V 25 ≥ V 35 ≈ 0,524≥ 0,419, YES maka j = 5
C 23 = {3,5}
i = 4C 24
j = 1 jika V 21 ≥ V 41 ≈ 1,571≥2,087, NO
j = 2 jika V 22 ≥ V 42 ≈ 1,226≥ 1,389,  NO
j = 3 jika V 23 ≥ V 43 ≈ 1,379≥ 0,394,YES maka j = 3 j = 4 jika V 24 ≥ V 44 ≈ 1,032≥ 1,721,  NO
j = 5 jika V 25 ≥ V 45 ≈ 0,524≥ 0,524YES maka j = 5 C 24 = {3,5}
i = 5 C 25 j = 1 jika V 21 ≥ V 51 ≈ 1,571≥ 1,458, YES maka j = 1
j = 2 jika V 22 ≥ V 52 ≈ 1,226≥ 1,356, NO
j = 3 jika V 23 ≥ V 53 ≈ 1,379≥ 0,788,YES maka j = 3 j = 4 jika V 24 ≥ V 54 ≈ 1,032≥0,344, YES maka j = 4 j = 5 jika V 25 ≥ V 55 ≈ 0,524≥ 0,105, YES maka j = 5 C 25 = {1,3,4,5}
k =3  i = 1 C 31 j = 1 jika V 31 ≥ V 11 ≈ 1,997≥ 1,750, YES maka j = 1 j = 2 jika V 32 ≥ V 12 ≈ 1,422≥ 1,307, YES maka j = 2
j = 3 jika V 33 ≥ V 13 ≈ 0,591≥ 0,985,NO j = 4 jika V 34 ≥ V 14 ≈ 1,376≥ 1,721, NO
j = 5 jika V 35 ≥ V 15 ≈ 0,419≥ 0,419, YES maka j = 5
C 31 = {1,2,5}
i = 2C 32
j = 1 jika V 31 ≥ V 21 ≈ 1,997≥ 1,517, YES maka j = 1 j = 2 jika V 32 ≥ V 12 ≈ 1,422≥ 1,226, YES maka j = 2 j = 3 jika V 33 ≥ V 23 ≈ 0,591≥ 1,379, NO
j = 4 jika V 34 ≥ V 24 ≈ 1,376≥ 1,032, YES maka j = 4 j = 5 jika V 35 ≥ V 25 ≈ 0,419≥ 0,524, NO
C 32 = {1,2,4}
i = 3C 33 = identity   j= 1,2,3,4,5 i = 4C 34 j = 1 jika V 31 ≥ V 41 ≈ 1,997≥2,087, NO j = 2 jika V 32 ≥ V 42 ≈ 1,422≥ 1,389, YES maka j = 2 j = 3 jika V 33 ≥ V 43 ≈ 0,591≥ 0,394,YES maka j = 3 j = 4 jika V 34 ≥ V 44 ≈ 1,376≥ 1, 721,  NO
j = 5 jika V 35 ≥ V 45 ≈ 0,419≥ 0,524, NO
C 34 = {2,3}
i = 5 C 35
j = 1 jika V 31 ≥ V 51 ≈ 1,997≥ 1,458, YES maka j = 1 j = 2 jika V 32 ≥ V 52 ≈ 1,422≥ 1,356, YES maka j = 2 j = 3 jika V 33 ≥ V 53 ≈ 0,591≥ 0,788,NO
j = 4 jika V 34 ≥ V 54 ≈ 1,376≥0,344, YES maka j = 4 j = 5 jika V 35 ≥ V 55 ≈ 0,419≥ 0,105, YES maka j = 5
C 35 = {1,2,4,5}
k =4  i = 1 C 41 j = 1 jika V 41 ≥ V 11 ≈ 2,087≥ 1,750, YES maka j = 1 j = 2 jika V 42 ≥ V 12 ≈ 1,389≥ 1,307, YES maka j = 2 j = 3 jika V 43 ≥ V 13 ≈ 0,394≥ 0,985,NO
j = 4 jika V 44 ≥ V 14 ≈ 1,721≥ 1,721, YES maka j = 4 j = 5 jika V 45 ≥ V 15 ≈ 0,524≥ 0,419, YES maka j = 5 C 41 = {1,2,4,5}
i = 2C 42
j = 1 jika V 41 ≥ V 21 ≈ 2,087≥ 1,571, YES maka j = 1 j = 2 jika V 42 ≥ V 22 ≈ 1,389≥ 1,226, YES maka j = 2 j = 3 jika V 43 ≥ V 23 ≈ 0,394≥ 1,379, NO
j = 4 jika V 44 ≥ V 24 ≈ 1,721≥ 1,032, YES maka j = 4 j = 5 jika V 45 ≥ V 25 ≈ 0,524≥ 0,524, YES maka j = 5 C 43 = {1,2,4,5}
i = 3C 43
j = 1 jika V 41 ≥ V 31 ≈ 2,087≥ 1,997, YES maka j = 1
j = 2 jika V 42 ≥ V 32 ≈ 1,389≥ 1,422, NO j = 3 jika V 43 ≥ V 33 ≈ 0,394≥ 0, 591,NO
j = 4 jika V 44 ≥ V 34 ≈ 1,721≥ 1,376, YES maka j = 4 j = 5 jika V 45 ≥ V 35 ≈ 0,524≥ 0,419, YES maka j = 5 C 44 = {1,4,5}
i = 4C 44 = identity   j= 1,2,3,4,5
i = 5C 45 j = 1 jika V 41 ≥ V 51 ≈ 2,087≥ 1,458, YES maka j = 1 j = 2 jika V 42 ≥ V 52 ≈ 1,389≥ 1,356, YES maka j = 1 j = 3 jika V 43 ≥ V 53 ≈ 0,394 ≥ 0,788,NO j = 4 jika V 44 ≥ V 54 ≈ 1,721≥ 0,344, YES maka j = 1 j = 5 jika V 45 ≥ V 55 ≈ 0,524≥ 0,105, YES maka j = 1 C 45 = {1,2,3,5}
k =5  i = 1 C 51 j = 1 jika V 51 ≥ V 11 ≈ 1,458≥ 1,750, NO
j = 2 jika V 52 ≥ V 12 ≈ 1,356≥ 1,307, YES maka j = 2 j = 3 jika V 53 ≥ V 13 ≈ 0,788≥ 0,985,NO
j = 4 jika V 54 ≥ V 14 ≈ 0,344≥ 1,721, NO
j = 5 jika V 55 ≥ V 15 ≈ 0,105≥0,419, NO
C 51 = {2,5}
i = 2C 52 j = 1 jika V 51 ≥ V 21 ≈ 1,458≥ 1,571, NO
j = 2 jika V 52 ≥ V 22 ≈ 1,356≥ 1,226, YES maka j = 2 j = 3 jika V 53 ≥ V 23 ≈ 0,788≥ 1,379, NO j = 4 jika V 54 ≥ V 24 ≈ 0,344≥ 1,032, NO j = 5 jika V 55 ≥ V 25 ≈ 0,105≥ 0,524, NO
C52= {2}
i = 3C 53 j = 1 jika V 51 ≥ V 31 ≈ 1,458≥ 1,997, NO
j = 2 jika V 52 ≥ V 32 ≈ 1,356≥ 1,422, NO
j = 3 jika V 53 ≥ V 33 ≈ 0,788≥ 0, 591,YES maka j = 3 j = 4 jika V 54 ≥ V 34 ≈ 0,344≥ 1,376, NO j = 5 jika V 55 ≥ V 35 ≈ 0,105≥ 0,419, NO
C 53 = {3} i = 4C 54
j = 1 jika V 51 ≥ V 41 ≈ 1,458≥ 2,087, NO
j = 2 jika V 52 ≥ V 42 ≈ 1,356≥ 1,389, NO
j = 3 jika V 53 ≥ V 43 ≈ 0,788 ≥ 0,524, YES maka j = 3 j = 4 jika V 54 ≥ V 44 ≈ 0,344≥ 1,458, NO j = 5 jika V 55 ≥ V 45 ≈ 0,105≥ 0,524, NO
C 54 = {3} i = 5C 55 = identity   j= 1,2,3,4,5
Himpunan Concordance
C 12 = {1,2,4} C 34 {2,3} C 13 {3,4,5} C 35 {1,2,4,5} C 14 {3,4} C 41 {1,2,4,5} C 15 {1,2,3,4,5} C 42 {1,2,4,5} C 21 {3} C 43 {1,4,5} C 23 {3,5} C 45 {1,2,4,5} C 24 {3,5}
C 51 {2} C 25 {1,3,4,5} C 52 {2} C 31 {1,2,5} C 53 {3} C 32 {1,2,4} C 54 {3}
2. Discordance
Himpunan Discordance
D 12 {3,5} D 34 {1,4,5} D 13 {1,2} D 35 {3} D 14 {1,2,5} D 41 {3} D 15 {} D 42 {3} D 21 {1,2,4} D 43 {2,3} D 23 {1,2,4} D 45 {3} D 24 {1,2,4} D 51 {1,3,4,5} D 25 {2} D 52 {1,3,4,5} D 31 {3,4} D 53 {1,2,4,5} D 32 {3,5} D 54 {1,2,4,5}
Langkah 4 : Untuk menentukan matriks corcodance dan discondance perhatikan persamaan (5) dan (6).
a. Matriks Concordance
C 12 = W 1 + W 2 + W 4 = 4 + 3 + 3  = 10 C 13 = W 3 + W 4 + W 5 = 2 + 3 + 1 = 6 C 14 = W 3 + W 4 = 2 + 3  = 5
C 15 = W 1 + W 2 + W 3 + W 4 + W 5
= 4 + 3 + 2 + 3 + 1 = 13 C 21 =  W 3 = 2
C 23 = W 3 + W 5 = 2 + 1 = 3 C 24 = W 3 + W 5 = 2 + 1 = 3
C 25 = W 2 =  3
C 31 = W 3 + W 4 = 2 + 3 = 5 C 32 = W 3 + W 5 = 2 + 1 = 3 C 34 = W 1 + W 4 + W 5 = 4 + 3 + 1 = 8 C 35 = W 3 = 2 C 41 = W 3 = 2 C 42 = W 3 = 2 C 43 = W 2 + W 3 = 3 + 2  = 5 C 45 = W 3 = 2 C 51 = W 1 + W 3 + W 4 + W 5 = 4  + 2 + 3 + 1 = 10 C 52 = W 1 + W 3 + W 4 + W 5 = 4  + 2 + 3 + 1 = 10 C 53 = W 1 + W 2 + W 4 + W 5 = 4  + 3 + 3 + 1 = 11 C 54 = W 1 + W 2 + W 4 + W 5 = 4  + 3 + 3 + 1 = 11
Maka dapat diperoleh matriks corcodance adalah sebagai berikut :
C  =
[ − 2 5 2 10 10 − 3 2 10 6 3 − 5 11
5 3 8 − 11
13 3 2 2 − ]
b. Matriks discordance
𝑑 12 = {𝑚𝑎𝑥(0,394; 0.105)}
{𝑚𝑎𝑥(0,179; 0,081; 0,394; 0,689; 0,105)}
= 0,394 0,689 = 0,571 𝑑 13 =
{𝑚𝑎𝑥(0,247; 0,115)}
{𝑚𝑎𝑥(0,247; 0,115; 0,394; 0,345; 0)}
= 0,247 0,394 = 0,626
𝑑 14 = {𝑚𝑎𝑥(0,337; 0,082; 0,105)} {𝑚𝑎𝑥(0,337; 0,082; 0,591; 0; 0,105)}
= 0,337 0,591 = 0,570
𝑑 15 = {𝑚𝑎𝑥(0)}
{𝑚𝑎𝑥(0,292; 0,049; 0,197; 1,377; 0,314)}
= 0 1,377 = 0
𝑑 21 =
{𝑚𝑎𝑥(0,179; 0,081; 0,689)} {𝑚𝑎𝑥(0,179; 0,081; 0,394; 0,689; 0,105)}
= 0,689 0,689 = 1
𝑑 23 =
{𝑚𝑎𝑥(0,426; 0,196, 0,344)}
{𝑚𝑎𝑥(0,426; 0,196; 0,788; 0,344; 0,105)}
= 0,344 0,788 = 0,436
𝑑 24 = {𝑚𝑎𝑥(0,516; 0,163; 0,689)} {𝑚𝑎𝑥(0,516; 0,163; 0,985; 0,689; 0)}
= 0,689 0,985 = 0,699
𝑑 25 = {𝑚𝑎𝑥(0,13)}
{𝑚𝑎𝑥(0,113; 0,13; 0,591; 0,688; 0,419)}
= 0,13 0,688 = 0,188 𝑑 31 = {𝑚𝑎𝑥(0,394; 0,345)} {𝑚𝑎𝑥(0,247; 0,115; 0,394; 0,345; 0)}
= 0,394 0,394 = 1
𝑑 32 = {𝑚𝑎𝑥(0,788; 0,105)} {𝑚𝑎𝑥(0,426; 0,196; 0,788; 0,344; 0,105)} = 0,788 0,788 = 1
𝑑 34 =
{𝑚𝑎𝑥(0,090; 0,345; 0,105)}
{𝑚𝑎𝑥(0,090; 0,033; 0,197; 0,345; 0,105)}
= 0,345 0,345 = 1
𝑑 35 = {𝑚𝑎𝑥(0,197)} {𝑚𝑎𝑥(0,539; 0,066; 0,197; 1,032; 0,314)}
= 0,197 1,032 = 0,191
𝑑 41 = {𝑚𝑎𝑥(0,591)}
{𝑚𝑎𝑥(0,337; 0,082; 0,591; 0; 0,105)}
= 0,591 0,591 = 1 𝑑 42 = {𝑚𝑎𝑥(0,985)}
{𝑚𝑎𝑥(0,516; 0,163; 0,985; 0,689; 0)}
= 0,985 0,985 = 1
𝑑 43 = {𝑚𝑎𝑥(0,033; 0,197)}
{𝑚𝑎𝑥(0,090; 0,033; 0,197; 0,345; 0,105)}
= 0,197 0,345 = 0,571
𝑑 45 = {𝑚𝑎𝑥(0,394)}
{𝑚𝑎𝑥(0,629; 0,033; 0,394; 1,377; 0,419)}
= 0,394
1,377 = 0,286
𝑑 51 = {𝑚𝑎𝑥(0,292; 0,197; 1,377; 0,3140)} {𝑚𝑎𝑥(0,292; 0,049; 0,197; 1,377; 0,314)}
= 1,377 1,377 = 1
𝑑 52 = {𝑚𝑎𝑥(0,113; 0,591; 0,688; 0,419)}
{𝑚𝑎𝑥(0,113; 0,13; 0,591; 0,688; 0,419)}
= 0,688
0,688 = 1
𝑑 53 = {𝑚𝑎𝑥(0,539; 0,066; 1,032; 0,314)}
{𝑚𝑎𝑥(0,539; 0,066; 0,197; 1,032; 0,314)}
= 1,032
1,032 = 1
𝑑 54 = {𝑚𝑎𝑥(0,629; 0,033; 1,377; 0,419)} {𝑚𝑎𝑥(0,629; 0,033; 0,394; 1,377; 0,419)}
= 1,377 1,377 = 1
Maka dapat diperoleh matriks discordance adalah sebagai berikut :
𝐷 = [ − 1 1
1 1 0,571 − 1 1 1 0,626 0.436 − 0,571 1 0,570 0,699 1 − 1 0 0,188 0,191 0,286 −]
Langkah 5 : Menentukan matriks dominan concordance dan disordance .
a. Concordance
𝑐 =
2 + 5 + 2 + 10 + 10 + 3 + 2 + 10 + 6 +3 + 5 + 11 + 5 + 3 + 8 + 11 + 13 + 3 + 2 + 2 5 × (5 − 1) = 116
20 = 5,8
Nilai setiap elemen matriks F sebagai matriks dominan concordance, perhatikan persamaan (9).
C 12 ≥c≈ 10 ≥ 5,8, ya maka f kl = 1 C 13 ≥c≈ 6 ≥ 5,8, ya maka f kl = 1 C 14 ≥c≈ 5 ≥ 5,8, ya maka f kl = 1
C 15 ≥c≈ 13 ≥ 5,8, ya maka f kl = 1
C 21 ≥c≈ 2 ≥ 5,8, ya maka f kl = 1
C 23 ≥c≈ 3 ≥ 5,8, ya maka f kl = 1
C 24 ≥c≈ 3 ≥ 5,8, ya maka f kl = 1
C 25 ≥c≈ 3 ≥ 5,8, ya maka f kl = 1
C 31 ≥c≈ 5 ≥ 5,8, ya maka f kl = 1
C 32 ≥c≈ 3 ≥ 5,8, ya maka f kl = 1
C 34 ≥c≈ 8 ≥ 5,8, ya maka f kl = 1
C 35 ≥c≈ 2 ≥ 5,8, ya maka f kl = 1 C 41 ≥c≈ 2 ≥ 5,8, ya maka f kl = 1 C 42 ≥c≈ 2 ≥ 5,8, ya maka f kl = 1 C 43 ≥c≈ 5 ≥ 5,8, ya maka f kl = 1
C 45 ≥c≈ 2 ≥ 5,8, ya maka f kl = 1
C 51 ≥c≈ 10 ≥ 5,8, ya maka f kl = 1
C 52 ≥c≈ 10 ≥ 5,8, ya maka f kl = 1
C 53 ≥c≈ 11 ≥ 5,8, ya maka f kl = 1
C 54 ≥c≈ 11 ≥ 5,8, ya maka f kl = 1
Maka didapat matriks F adalah:
𝐹  =
[ − 1 1 1 1
1 − 1 1 1 1 1 − 1 1 1 1 1 − 1 1 1 1 1 −]
b. Discordance
𝑑   = ∑ ∑ 𝑑 𝑘𝑙 𝑛 𝑙=1 𝑛 𝑘=1 𝑚 × (𝑚 − 1) 𝑑   = 1 + 1 + 1 + 1 + 0,571 + 1 + 1 + 1 + 0,626 + 0,436 + 0,571+, +0,570 + 0,699 + 1 + 1 + 0 + 0,188 + 0,191 + 0,286 5  × (5 − 1)
= 14,138
20 = 0,7069
Nilai  setiap  elemen  untuk  matriks G sebagai  matriks  dominan discordance perhatikan persamaan (10).
D 12 ≥ d≈ 0,571 < 0,7069 , ya maka g kl = 1 D 13 ≥d≈ 0,626 < 0,7069, ya maka g kl = 1 D 14 ≥ d≈ 0,570 < 0,7069, ya maka g kl = 1 D 15 ≥d ≈ 0 < 0,7069, ya maka g kl = 1
D 21 ≥d ≈ 1 ≥ 0,7069, ya maka g kl = 0 D 23 ≥d ≈ 0,436 < 0,7069, ya maka g kl = 1 D 24 ≥d ≈ 0,699 < 0,7069, ya maka g kl = 1 D 25 ≥d ≈ 0,188 < 0,7069, ya maka g kl = 1 D 31 ≥d ≈ 1 ≥ 0,7069, ya maka g kl = 0 D 32 ≥d ≈ 1 ≥ 0,7069, ya maka g kl = 0 D 34 ≥d≈ 1 ≥ 0,7069, ya maka g kl = 0 D 35 ≥ d≈ 0,191 < 0,7069, ya maka g kl = 1 D 41 ≥d ≈ 1 ≥ 0,7069, ya maka g kl = 0 D 42 ≥d ≈ 1 ≥ 0,7069, ya maka g kl = 0 D 43 ≥d≈ 0,571 < 0,7069, ya maka g kl = 1 D 45 ≥d≈ 0,286 <0,7069, ya maka g kl = 1 D 51 ≥d ≈ 1 ≥ 0,7069, ya maka g kl = 0 D 52 ≥d ≈ 1 ≥ 0,7069, ya maka g kl = 0 D 53 ≥d ≈ 1 ≥ 0,7069, ya maka g kl = 0 D 54 ≥d ≈ 1 ≥ 0,7069, ya maka g kl = 0
Maka didapat matriks G adalah:
𝐺  =
[ − 0 0 0 0
1 − 0 0 0 1 1 − 1 0 1 1 0 − 0 1 1 1 1 −]
Langkah 6 :Menentukan aggregate dominancematrix, perhatikan persamaan (11). e 12 = f 12 x g 12 = 1 x 1 = 1 e 13 = f 13 x g 13 = 1 x 1 = 1 e 14 = f 14 x g 14 = 1 x 1 = 1 e 15 = f 15 x g 15 = 1 x 1 = 1
e 21 = f 21 x g 21 = 1 x 0 = 0 e 23 = f 23 x g 23 = 1 x 1 = 1 e 24 = f 24 x g 24 = 1 x 1 = 1 e 25 = f 25 x g 25 = 1 x 1 = 1 e 31 = f 31 x g 31 = 1 x 0 = 1 e 32 = f 32 x g 32 = 1 x 0 = 1 e 34 = f 34 x g 34 = 1 x 0 = 1 e 35 = f 35 x g 35 = 1 x 1 = 1 e 41 = f 41 x g 41 = 1 x 0 = 1 e 42 = f 42 x g 42 = 1 x 0 = 1 e 43 = f 43 x g 43 = 1 x 1 = 1 e 45 = f 45 x g 45 = 1 x 1 = 1 e 51 = f 51 x g 51 = 1 x 0 = 1 e 52 = f 52 x g 52 = 1 x 0 = 1 e 53 = f 53 x g 53 = 1 x 0 = 1 e 54 = f 54 x g 54 = 1 x 0 = 1
Maka matrik E adalah sebagai berikut:
𝐸  =
[ − 0 0 0 0
1 − 0 0 0 1 1 − 1 0 1 1 0 − 0 1 1 1 1 −]
Langkah 7 : Eliminasi alternatif
Tabel 12 . Tabel Hasil Normalisasi 0 A 1 1 A 2
3 A 3
2 A 4 4
A 5
Berdasarkan  sampel  yang  diujidapat  diperolehhasil  perangkingan  bahwa  A 5 merupakan  alternatif  terbaik  dari  4  alternatif  lain.  Sedangkan  alternatif  paling bawah terdapat pada A 1 , A 2 , A 3 , dan A 4 .

## 4. SIMPULAN
Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini, yaitu:
a. Dalam  melakukan  perhitungannya,  metode  ELECTRE  melakukan  tiga  dasar proses yaitu, memilih, menyortir dan memberi peringkat.
b. Penerapan  metode  ELECTRE  dapat  mengefisiensi  proses  seleksi  calon mahasiswa  pada  calon  mahasiswa  penerima  SNMPTN  Jalur  Undangan  di Perguruan Tinggi Negeri.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Mesran, G. Ginting, S. Suginam, and R. Rahim, “Implementation of Elimination and Choice Expressing  Reality  (ELECTRE)  Method  in  Selecting  the  Best  Lecturer  (  Case  Study  STMIK
BUDI DARMA),” Int. J. Eng. Res. Technol. , vol. 6, no. 2, NaN-2017, pp. 141–144, 2017.
[2] P. Simanjuntak, I. Irma, N. Kurniasih, M. Mesran, and J. Simarmata, “Penentuan Kayu Terbaik Untuk  Bahan  Gitar  Dengan  Metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment (WASPAS),” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 36–42, 2018.
[3] H.  Nurdiyanto  and  E.  Vem,  “ Performance  Evaluation  Decision  Support  System  Using  The Lecturer Analitycal Hierarchy Process (Case Study: Stmik Dharma Wacana Metro),” J. Teknol. Inf. Magister , vol. 1, no. 1, pp. 1–16, Feb. 2016.
[4] D. Handoko, M. Mesran, S. D. Nasution, Y. Yuhandri, and H. Nurdiyanto, “Application Of Weight Sum Model (WSM) In Determining Special Allocation Funds Recipients,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 31–35, 2017.
[5] N.  Sutrikanti,  H.  Situmorang,  Fachrurrazi,  H.  Nurdiyanto,  and  M.  Mesran,  “Implementasi Pendukung  Keputusan  Dalam  Pemilihan  Calon  Peserta  Cerdas  Cermat  Tingkat  SMA Menerapkan Metode VIKOR,” J. Ris. Komput. (JURIKOM , vol. 5, no. 2407–389X, pp. 109–113, 2018.
[6] D. R. Sari, A. P. Windarto, D. Hartama, and S. Solikhun, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Rekomendasi  Kelulusan  Sidang  Skripsi  Menggunakan  Metode  AHP-TOPSIS,” J.  Teknol.  dan Sist. Komput. , vol. 6, no. 1, p. 1, 2018.
[7] P. P. P. A. N. W. F. I. R. H. Zer and A. P. Windarto, “Analisis Pemilihan Rekomendasi Produk Terbaik  Prudential  Berdasarkan  Jenis  Asuransi  Jiwa  Berjangka  Untuk  Kecelakaan Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process (Ahp),” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 78–82, 2018.
[8] A.  Putrama  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis  dalam  menentukan  produk  BRI  syariah  terbaik berdasarkan dana pihak ketiga menggunakan ahp,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 60–64, 2018.
[9] S.  R.  Ningsih,  I.  S.  Damanik,  I.  Gunawan,  and  W.  Saputra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Dengan  Menggunakan  Metode Electre Dalam  Menentukan  Penerima  Program  Indonesia Pintar (PIP) Melalui Kartu Indonesia Pintar (KIP)  (Studi Kasus: Sd Swasta Al  – Washliyah Moho Kabupaten Simalungun),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 1, no. 1, Nov. 2017.
[10] S.  Barus,  V.  M.  Sitorus,  D.  Napitupulu,  M.  Mesran,  and  S.  Supiyandi,  “Sistem  Pendukung Keputusan Pengangkatan Guru Tetap Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS),” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 2, no. 2, pp. 10–15, 2018.
[11] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Andi, 2007.
[12] Agus Perdana Windarto, “Implementasi metode topsis dan saw dalam memberikan reward pelanggan,” Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 88–101, 2017.
[13] I.  Saputra,  S.  I.  Sari,  and  Mesran,  “Penerapan  Elimination  And  Choice  Translation  Reality ( Electre )  Dalam  Penentuan  Kulkas  Terbaik,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Komputer) , vol. I, pp. 295–305, 2017.