## ANALISIS METODE PREFERENCE SELECTION INDEX DALAM MANAJERIAL EVALUASI KINERJA SUMBER DAYA MANUSIA
Angelus Aprianus Laia 1) , Siti Aisyah 2*) , Aprianto Togatorop 3) , Dolly Martin Marpaung4 )
1-4 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia email: angelusaprianuslaia@gmail.com , siti_aisyah@unprimdn.ac.id , aprian_togatorop@gmail.com , dollymmrp@gmail.com

## Abstract
This research aims to solve the problem of performance assessment in a private company in the city of Medan.  The  quality  of  human  resources  (HR)  is  a  key  factor  in  achieving  company  goals,  and performance  appraisals  often  give  rise  to  the  effects  of  social  jealousy  among  workers.  To  assist managerial  parties  in  evaluating  the  performance  of  Human  Resources,  the  Preference  Selection  Index (PSI)  method  is  used  to  assist  decision  making.  This research  uses  quantitative methods  with employee data from the company's administration department as a sample by applying 4 assessment criteria such as  performance,  persistence,  loyalty,  discipline.  Data  collection  involves  interviews  and  direct  visits  to research locations. Data analysis was carried out by formulating a decision matrix, normalizing the data, calculating  the  normalized  average  value,  preference  variation  value,  determining  the  value  in preferences,  calculating  the  criteria  weights,  and  calculating  the  overall  preference  value.  The  results showed that Individual 8 had the highest performance. This conclusion provides an overview of the extent to  which  employee  performance  meets  the  standards  set  by  the  company.  This  PSI  method  can  be  an effective  tool  in  assisting  management  in  making  decisions  regarding  HR  performance  evaluation,  by providing valuable information for understanding and increasing employee productivity.
Keywords : HR, Company, PSI, Quality, Criteria

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  perusahaan  sangat  membutuhkan sumber  daya  manusia  yang  berkualitas  untuk mencapai  tujuan  perusahaan  yang  sudah  di tentukan.  Dalam  pencapaian  tujuan  tersebut maka  suatu  perusahaan  membutuhkan  seorang pemimpin yang mampu mengelola sumber daya manusia yang ada di dalam perusahaan sehingga memiliki kualitas Sumber Daya Manusia (SDM) yang  baik.  Seringnya  penilaian  evaluasi  dan penilaian yang terjadi memberikan efek kecemburuan  sosial  di  tengah  lingkungan  para pekerja.  Suatu  organisasi  maupun  instansi  tidak terlepas  dari  peranan  SDM  ataupun  karyawan yang bekerja di dalamnya [1].
Kualitas sumber daya manusia merupakan  salah  satu  faktor  yang  diperlukan untuk  meningkatkan  produktivitas  kinerja  suatu
instansi. Seorang pimpinan harus dapat menggambarkan  area  kinerja  yang  diinginkan dan  dievaluasi  sebagai  wujud  dari  manajerial yang  baik  [2].  Banyak  berkembangnya  metode- metode  yang  dapat  digunakan  dalam  sistem pendukung keputusan [3]–[13], [14]–[19].
Preference Selection Index (PSI) merupakan  salah  satu  metode  dalam  cabang ilmu  komputer  yang  dapat  digunakan  sebagai pendukung  keputusan  [20],  .  Metode  indeks pemilihan  preferensi  dikembangkan  dalam pengambilan  keputusan  multi-kriteria  (MCDM) terhadap  suatu  masalah  [21].  Dalam  metode yang diusulkan ini tidak perlu untuk menetapkan kepentingan  relatif  antara atribut.  Bahkan,  tidak ada  persyaratan  menghitung  bobot  atribut  yang terlibat  dalam  masalah  pengambilan  keputusan dalam metode ini [21]–[23].
Metode  ini  berguna  ketika  ada  konflik dalam memutuskan kepentingan relatif di antara atribut.  Dengan  melihat  latar  belakang  di  atas, pada  kesempatan  ini  penulis  ingin  melakukan analisis  terkait  metode  PSI  yang  digunakan sebagai teknik pendukung keputusan.
Diharapkan  dengan  penelitian  ini  dapat memberikan  pengetahuan  baru  terkait  metode PSI serta hasilnya nanti juga dapat diterapkan di perusahaan  sebagai  media  dalam  melakukan evaluasi  kinerja  SDM.  Maka  2  dari  itu  peneliti melakukan  penelitian  dengan  judul  analisis metode  PSI  dalam  manajerial  evaluasi  kinerja SDM sebagai teknik pendukung keputusan.

## 2. METODE PENELITIAN
Jenis  penelitian  ini  termasuk  kedalam penelitian kuantitatif. Jenis penelitian ini muncul dalam  bentuk  angka  atau  mendiskripsikan fenomena atau fakta. Dapat juga mengumpulkan data  secara  mendalam  dan  lengkap  untuk menjelaskan  fenomena  yang  terjadi.  Penelitian ini juga mengadopsi bentuk eksplorasi yaitu data yang diperoleh dari salah satu perusahaan swasta di  kota  Medan.  Untuk  memperoleh  informasi lebih  lanjut,  penelitian  ini  meliputi  tentang perilaku,  persepsi,  motivasi,  dan  perilaku  yang digambarkan dalam kata–kata dan bahasa dalam konteks yang natural.
Kelengkapan  dan  kedalaman  data  yang diteliti  sangatlah  penting.  Pengumpulan  data yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  melalui wawancara  dan  kunjungan  ke  lokasi  penelitian secara  langsung.  Agar  penelitian  dapat  berjalan dengan  baik  dan  selesai  dengan  tepat  waktu maka  terdapat  kerangka  kerja  penelitian. Adapun  kerangka  kerja  penelitian  ini  terlihat pada gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Metode  indeks  pemilihan  preferensi dikembangkan untuk menyelesaikan
pengambilan  keputusan  multi-kriteria  (MCDM) masalah [24].
Dalam  hal  ini  tidak  perlu  menetapkan kepentingan  relatif  antara atribut.  Bahkan,  tidak ada  persyaratan  menghitung  bobot  atribut  yang terlibat  dalam  masalah  pengambilan  keputusan dalam  metode  ini  [25].  Metode  ini  berguna ketika ada konflik dalam memutuskan kepentingan  relatif  di  antara  atribut. Langkah- langkah  yang  terlibat  dalam  metode  PSI  adalah sebagai berikut:
a. Tentukan  masalahnya:  Tentukan  tujuan dan mengidentifikasi atribut serta alternatif  terkait  yang  terlibat  dalam masalah  pengambilan  keputusan  yang sedang dipertimbangkan.
b. Merumuskan matriks keputusan:
Langkah  ini  melibatkan  konstruksi matriks  berdasarkan  semua  informasi yang  tersedia  guna  menggambarkan atribut masalah. Setiap deretan keputusan  matriks  dialokasikan  untuk satu  alternatif,  dan  setiap  kolom  untuk satu atribut. Oleh karena itu, elemen Xij dari  matriks  keputusan  X  memberikan nilai atribut j dalam nilai asli asli; bahwa adalah  bentuk  dan  unit  non-normal untuk  alternatif  ke-i.  Jadi,  jika  jumlah alternatifnya  adalah  M  dan  jumlah atribut adalah N.
c. Normalisasi  data:  Keputusan  multi- atribut menentukan metode yang diperlukan  dalam  membuat  nilai  atribut tanpa  dimensi.  Untuk  tujuan  ini,  nilai atribut  diubah  menjadi  0  dan  1.  Proses transformasi ini dikenal sebagai normalisasi, yang dilakukan berdasarkan jenis  atribut.  Jika  atribut  adalah  tipe yang  menguntungkan,  maka  nilai  yang lebih  besar  diinginkan,  dinormalisasi sebagai: 𝑁𝑖𝑗 = 𝑋𝑖j ….Persamaan (1)
d. Hitung  nilai  rata-rata  dari  data  yang dinormalisasi:  Dalam  langkah  ini,  nilai rata-rata  dari  data  yang  dinormalisasi
dari setiap atribut 1 𝑛 ∑ 𝑁 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 ….Persamaan  (2)
e. Hitung  nilai  variasi  preferensi:  Pada langkah  ini,  nilai  variasi  preferensi antara  nilai-nilai  setiap  atribut ∅𝑗 =
∑ [ 𝑁 𝑖𝑗 − 𝑁 ] 2 𝑛 𝑖=1
….Persamaan  (3).
f. Langkah  ke  6  tentukan  penyimpangan dalam  nilai  preferensi:  Dalam  hal  ini langkah,  penyimpangan  dalam  nilai preferensi  dihitung  untuk  setiap  atribut 𝛺 𝑗 = 1 − 𝛷 𝑗 ….Persamaan  (4).
g. Menghitung bobot kriteria untuk preferensi  yaitu  dengan  cari  membagi nilai  preferensi  tiap  atribut  dengan  total nilai preferensi keseluruhan.
h. Hitung  nilai  preferensi  keseluruhan 𝜃 𝑖 = ∑ 𝑋𝑖𝑗. 𝑤𝑖𝑗 𝑀 𝐽=1 ...Persamaan(5).
i. Langkah:  8.  Hitung  indeks  pemilihan preferensi:  Sekarang,  indeks  pemilihan referensi dihitung untuk setiap
alternative
j. Langkah:  9.  Pilih  alternatif  yang  sesuai untuk aplikasi yang diberikan:
Akhirnya, setiap alternatif diberi
peringkat  sesuai  dengan  menurun  atau urutan naik untuk memfasilitasi manajerial  interpretasi  hasil.  Alternatif memiliki yang tertinggi
indeks pemilihan  preferensi  akan  menempati peringkat pertama dan seterusnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun analisis masalah pada penelitian kali  ini  adalah  melakukan  penilaian  kinerja karyawan  yang  di  improvisasi  menggunakan metode Preference Selection Index . Pada hal ini dilakukan  analisa  terkait  PSI  dalam  pengolahan data  terkait  penilaian  kinerja  karyawan/SDM dan  pengujian  data  menggunakan  PSI  yang divisualisasikan  dengan  menggunakan Library Python.
Adapun  analisis  yang  akan  digunakan pada penelitian ini adalah data karyawan bagian
administrasi  salah  satu  perusahaan  swasta  di kota  medan  yang  dimana  pada  hal  ini  di  ambil sebanyak 15 data karyawan dari beberapa bagian tertentu.

## 3.1.   Pengolahan Data Manual
Adapun yang digunakan pada penelitian ini  adalah  data  karyawan  bagian  administrasi salah  satu  perusahaan  swasta  di  kota  medan yang  dimana  pada  hal ini di  ambil  sebanyak  15 data  karyawan  dari  beberapa  bagian  tertentu. Setelah  diperoleh  sampel  data  yanga  akan digunakan,  maka  untuk  tahap  selanjutnya  kita melakukan  pengolahan  data  dengan  improvisasi metode Preference Selection Index .
Tabel 1. Data Karyawan No Nama Bagian 1. Darman Kepala IDT 2. Anwar Karim Staff Adm IDT 3. Wandi Lim Kep. Pemasaran 4. Anita Dewi Staff Pemasaran 5. Puji Astuti Dewi Staff Pemasaran 6. Abdul Manaf Staff Pemasaran 7. Khairina Staff Pemasaran 8. Caroline Wijaya Kepala Keuangan 9. Rikardo Simanjuntak Keuangan 10. Yuni Purnama Keuangan 11. Kevin IT 12. Lukman Staff Adm IDT 13. Patricia Staff Adm IDT 14. Robert Sutanto IT 15. Bagas Siregar IT
1. Penentuan Kriteria dan Bobot Penilaian Pada  penelitian  ini  jumlah  kriteria  yang digunakan  ada  empat  yaitu  kinerja,  kerajinan, loyalitas, dan disiplin.
Keempat  kriteria  ini  berdasarkan  bentuk penilaian  yang  selama  ini  digunakan  di perusahaan  yang  bersangkutan  dengan  kategori penilaian  kurang,  cukup  baik,  baik,  dan  sangat baik seperti yang tertera pada tabel 2 dan tabel 3.

## Tabel 2. Tabel Kriteria
Kriteria Keterangan Kinerja Benefit Kerajinan Benefit Loyalitas Benefit Disiplin Benefit Tabel 3. Kategori Preference Kategori Nilai Kurang 1 Cukup Baik 2 Baik 3 Sangat Baik 4

## Tabel 4. Penilaian Alternatif
Alternat if Kin erja Kerajin an Loy alita s Dis ipli n Mirna Devina Individu 1 Sangat Baik Baik Baik  Cukup Guntur Saputra Individu 2 Baik Baik Baik  Baik Sari Anggrae ni Individu 3 Baik Kurang  Baik  Baik Syamsul Akbar Individu 4 Sangat Baik Kurang Sanga t Baik Baik Habil Syahreji Individu 5 Cukup Baik Baik Baik  Baik Kartika Individu 6 Cukup Baik Sangat Baik Baik  Baik Toni Siregar Individu 7 Cukup Baik Baik Baik  Sangat Dahner Marpaun g Individu 8 Sangat Baik Sangat Baik Sanga t Baik Cukup Ahmad Saputra Individu 9 Baik Kurang  Baik  Baik Anju Sagala Individu 10 Baik Baik Cuku p Baik Sangat Raja Individu  Baik Baik Baik  Baik
Widiant o 11 Robert Siregar Individu 12 Baik Kurang  Baik  Baik Pairen Individu 13 Baik Baik Baik Kurang Darman khaidir Individu 14 Kurang Sangat Baik Baik  Baik Dewi Sartika Individu 15 Baik Kurang  Baik  Baik
Pada tabel 4 merupakan data penilaian yang diberikan  pada  karyawan.  Kolom  individu merupakan  istilah  yang  digunakan  nantinya untuk  masing-masing  karyawan.  Bertujuan sebagai  nama  alternatif  sehingga  tidak  lagi menggunakan  identitas  asli  karyawan  yang bersangkutan.
Tabel 5. Rating kecocokan dari setiap alternatif pada kriteria
C1  C2  C3  C4 Individu 1 4 3 3 2 Individu 2 3 3 3 3 Individu 3 3 1 3 3 Individu 4 4 1 4 3 Individu 5 2 3 4 3 Individu 6 2 4 3 3 Individu 7 2 3 3 3 Individu 8 4 4 4 4 Individu 9 3 1 3 2 Individu 10 3 3 2 3 Individu 11 3 3 3 4 Individu 12 3 1 3 3 Individu 13 3 3 3 1 Individu 14 1 4 3 3 Individu 15 3 1 3 3
2. Merumuskan Matriks Pada  bagian  ini  dilakukan  perumusan matrik sekaligus menentukan nilai maksimal dan  minimal  dari  masing-masing  kolom kriteria  yang  ada,  dimana  nilai  maksimal dan  minimal  tersebut  digunakan  pada  saat mencari nilai normalisasi. Hasil matriks dan
nilai  maksimal  minimal  dapat  dilihat  pada tabel 6.
Tabel 6. Rating Kecocokan Nilai Maksimal &
Minimal C1 C2 C3 C4 Individu 1 4 3 3 2 Individu 2 3 3 3 3 Individu 3 3 1 3 3 Individu 4 4 1 4 3 Individu 5 2 3 4 3 Individu 6 2 4 3 3 Individu 7 2 3 3 3 Individu 8 4 4 4 4 Individu 9 3 1 3 2 Individu 10 3 3 2 3 Individu 11 3 3 3 4 Individu 12 3 1 3 3 Individu 13 3 3 3 1 Individu 14 1 4 3 3 Individu 15 3 1 3 3 Nilai Max 4 4 4 4 Nilai Min 1 1 2 1
3. Melakukan normalisasi Normalisasi  dilakukan  memudahkan proses perhitungan untuk tujuan ini, nilai atribut diubah  antara  0-1.  Proses  transformasi  ini dikenal  sebagai  normalisasi,  yang  dilakukan berdasarkan jenis atribut. Jika atribut adalah tipe yang  menguntungkan,  maka  nilai  yang  lebih besar  diinginkan  karena  nilai  angka  yang digunakan tidak begitu besar dengan menggunakan persamaan pertama.
Tabel 7. Hasil Matriks Normalisasi C1 C2 C3 C4 Individu 1 1 0.75 0.75 0.5 Individu 2 0.75 0.75 0.75 0.75 Individu 3 0.75 0.25 0.75 0.75 Individu 4 1 0.25 1 0.75
Individu 5 0.5 0.75 1 0.75 Individu 6 0.5 1 0.75 0.75 Individu 7 0.5 0.75 0.75 0.75 Individu 8 1 1 1 1 Individu 9 0.75 0.25 0.75 0.5 Individu 10 0.75 0.75 0.5 0.75 Individu 11 0.75 0.75 0.75 1 Individu 12 0.75 0.25 0.75 0.75 Individu 13 0.75 0.75 0.75 0.25 Individu 14 0.25 1 0.75 0.75 Individu 15 0.75 0.25 0.75 0.75 Jumlah               10.75 9.5 11.75 10.75
4. Menghitung nilai rata-rata normalisasi
Dalam hal ini dilakukan pencarian nilai rata- rata  dari  setiap  atribut  atau  kolom  yang  telah dinormalisasi dengan rumus formulasi persamaan 2.
Tabel 8. Nilai Mean C1 C2 C3 C4 Mean 0.716667  0.633333  0.783333  0.716667
5. Menghitung nilai variasi preference
Untuk menghitung nilai variasi preference menggunakan formulasi persamaan 3.
Tabel 9.  Nilai Matrik variasi Preference C1 C2 C3 C4 Individu 1 0.0802 78 0.01361 111 0.001111 111 0.04694 444 Individu 2 0.0011 11 0.01361 111 0.001111 111 0.00111 111 Individu 3 0.0011 11 0.14694 444 0.001111 111 0.00111 111 Individu 4 0.0802 78 0.14694 444 0.046944 444 0.00111 111 Individu 5 0.0469 44 0.01361 111 0.046944 444 0.00111 111 Individu 6 0.0469 44 0.13444 444 0.001111 111 0.00111 111 Individu 7 0.0469 44 0.01361 111 0.001111 111 0.00111 111
Individu 8 0.0802 78 0.13444 444 0.046944 444 0.08027 778 Individu 9 0.0011 11 0.14694 444 0.001111 111 0.04694 444 Individu 10 0.0011 11 0.01361 111 0.080277 778 0.00111 111 Individu 11 0.0011 11 0.01361 111 0.001111 111 0.08027 778 Individu 12 0.0011 11 0.14694 444 0.001111 111 0.00111 111 Individu 13 0.0011 11 0.01361 111 0.001111 111 0.21777 778 Individu 14 0.2177 78 0.13444 444 0.001111 111 0.00111 111 Individu 15 0.0011 11 0.14694 444 0.001111 111 0.00111 111 Jumlah 0.608 1.23333 0.23333 0.4833 6. Menentukan Nilai Dalam Preferensi
Untuk  menghitung  nilai  preferensi menggunakan pada persamaan  keempat, apabila ditemukan  nilai  atribut  pada  matriks  preferensi lebih besar dari 1.
Maka  bentuk  pencariannya  dilakukan secara  kebalikannya  dan  selanjutnya  dilakukan penjumlahan setiap atribut. Untuk hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. Nilai dalam preferensi C1 C2 C3 C4 Preferens 0.391 7 0.2333 33 0.7666 66667 0.5166667 Total Nilai 1.908333333 7. Menentukan bobot kriteria Cara menghitung
bobot kriteria dilakukan  dengan  cara  membagi  nilai  masing- masing  atribut  preferensi  dengan  total  nilai penjumlahan  keseluruhan  preferensi  dan  jumlah dari nilai =1
Tabel 11. Nilai Bobot Kriteria C1 C2 C3 C4 0.20524017 0.1223 0.401747 0.270742358
8.
Menghitung nilai preferensi keseluruhan Hitung  nilai  preferensi  keseluruhan: Pada  langkah  ini  Metode  PSI,  nilai  preferensi keseluruhan  ditentukan  untuk      setiap  atribut menggunakan persamaan 6.
Tabel 12. Hasil Nilai Preferensi C1 C2 C3 C4 Individu 1 0.205 2 0.0917 03 0.3013100 44 0.13537 12 Individu 2 0.153 9 0.0917 03 0.3013100 44 0.20305 68 Individu 3 0.153 9 0.0305 68 0.3013100 44 0.20305 68 Individu 4 0.205 2 0.0305 68 0.4017467 25 0.20305 68 Individu 5 0.102 6 0.0917 03 0.4017467 25 0.20305 68 Individu 6 0.102 6 0.1222 71 0.3013100 44 0.20305 68 Individu 7 0.102 6 0.0917 03 0.3013100 44 0.20305 68 Individu 8 0.205 2 0.1222 71 0.4017467 25 0.27074 24 Individu 9 0.153 9 0.0305 68 0.3013100 44 0.13537 12 Individu 10 0.153 9 0.0917 03 0.2008733 62 0.20305 68 Individu 11 0.153 9 0.0917 03 0.3013100 44 0.27074 24 Individu 12 0.153 9 0.0305 68 0.3013100 44 0.20305 68 Individu 13 0.153 9 0.0917 03 0.3013100 44 0.06768 56 Individu 14 0.051 3 0.1222 71 0.3013100 44 0.20305 68 Individu 15 0.153 9 0.0305 68 0.3013100 44 0.20305 68 Setelah  didapatkan  nilai  masing-masing preferensi
maka selanjutnya dilakukan penjumlahan untuk tiap nilai dari masing-masing atribut sehingga didapatkan hasil pada tabel 13.
Tabel 13. Hasil Akhir Perhitungan Nilai Individu 1 0.7336 Individu 2 0.75
Individu 3 0.6889 Individu 4 0.8406 Individu 5 0.7991 Individu 6 0.7293 Individu 7 0.6987 Individu 8 1 Individu 9 0.6212 Individu 10 0.6496 Individu 11 0.8177 Individu 12 0.6889 Individu 13 0.6146 Individu 14 0.6779 Individu 15 0.6889

## 3.2. Visualisasi Data
Setelah  dilakukan  pengolahan  data secara  manual  dengan  improvisasi  metode  PSI maka  pada  kali  ini  dilakukan  juga  pengolahan data  menggunakan machine  learning pada Library Phyton .
Gambar 2.  Visualisasi Data
Pada  gambar  2  terlihat  hasil  yang didapatkan  sesuai  dengan  perhitungan  manual yang  dilakukan  yaitu  individu  8,  akan  tetapi besaran  nilai  yang  ada  memiliki  perbedaan.  Hal
ini  dikarenakan  pada  pengolahan  data  metode PSI  yang  dilakukan  di  pengkodingan  tidak melalui  tahapan  normalisasi  sehingga  angka yang  dihasilkan  memiliki  perbedaan.  Akan tetapi  untuk  setiap  individu  memiliki  hasil perangkingan ataupun pengurutan yang sama.
Gambar 3. Grafik Perankingan Pada gambar 3 terdapat grafik perangkingan  untuk  tiap  individu  sesuai  dengan nilai  yang  dimiliki  dari  hasil  pengolahan  data. Pada  tampilan  grafik  jelas  terlihat  bahwa individu  8  memiliki  model  grafik  yang  paling panjang  dan  sekaligus  juga  sebagai  individu yang memiliki bentuk penilaian terbaik.
Berdasarkan hasil perhitungan pengolahan  data  menggunakan  improvisasi metode Preference  Selection  Index didapatkan hasil terbaik dan tertinggi pada individu 8.

## 3.3. Hasil
Berdasarkan hasil pengolahan data yang dilakukan  menggunakan  metode Preference
Selection  Index didapatkan  hasil  yang  sama bahwa  nilai  tertinggi  dimiliki  oleh  karyawan atau  individu  8  sedangkan  urutan  terendah dimiliki oleh individu 13.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data menggunakan  PSI,  diperoleh  nilai  PSI  untuk masing-masing  individu.  Hasil  menunjukkan Individu  8  memiliki  performa  tertinggi  dengan nilai  PSI  sebesar  3.9984,  mengindikasikan bahwa  individu  ini  memiliki  performa  terbaik sesuai kriteria yang diukur. Selain itu, Individu 4 dan Individu 5 juga menunjukkan performa yang baik  dengan  PSI  masing-masing  3.3611  dan 3.1955.
Di  sisi  lain,  Individu  9  dan  Individu  13 memiliki  PSI  terendah  dengan  nilai  2.4837  dan 2.4574,  menandakan  bahwa  keduanya  memiliki performa  yang  lebih  rendah  dibandingkan dengan individu lain dalam kriteria yang diukur. Kesimpulan  ini  didasarkan  pada  peringkat  PSI masing-masing  individu,  yang  memberikan gambaran tentang sejauh mana performa mereka sesuai  dengan  standar  yang  ditetapkan.  Dengan demikian,  data  PSI  memberikan  informasi  yang berharga  untuk  mengevaluasi  dan  memahami performa individu dalam konteks yang diukur.

## 5. REFERENSI
[1] Edy  Sutrisno, Manajemen  sumber  daya manusia . Kencana, 2016.
[2] F.  D.  S.  B.  GINTING,  “PENGARUH GAYA  KEPEMIMPINAN  TERHADAP KINERJA  KARYAWAN  PADA  PT
KOENTOKOESNIOHADI AGENCY
BEKASI,”  Akademi  Sekretari  dan Manajemen BSI Jakarta, 2018. [3] S.  Sonang,  A.  T.  Purba,  and  V.  M.  M. Siregar, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN  PINJAMAN  KREDIT MENGGUNAKAN  METODE  TOPSIS PADA CUM CARITAS HKBP PEMATANGSIANTAR,” J.  Tek.  Inf. dan  Komput. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  25,  Sep. 2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.131.
[4] H. Sugara, V. M. M. Siregar, K. Sinaga,
M.  A.  Hanafiah,  and  H.  D.  Pardede, “SAW and Electre Methods
Implementation for Scholarship Awardee
Decision,” IOTA , vol. 01, no. 4, pp. 209– 220, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.496.
[5] V.  M.  M.  Siregar  and  E.  D.  Siringo- Ringo,  “Decision  Support  System  to Determine  Scholarship  Recipients  using Analytical  Hierarchy  Process  Method,” COSTA J. (Computer Sci. Technol. Appl. Journal) ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  39–49,  2023, doi: 10.35335/idss.v4i2.67.
[6] V.  M.  M.  Siregar,  S.  Sonang,  and  E. Damanik,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PELANGGAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED  PRODUCT,” J.  Tek.  Inf. dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  239,  Dec. 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.392.
[7] V. M. M. Siregar, M. A. Hanafiah, N. F. Siagian,  K.  Sinaga,  and  M.  Yunus, “Decision  Support  System  For  Selecting The  Best  Practical  Work  Students  Using MOORA Method,” IOTA , vol. 02, no. 4, pp. 270–278, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i4.562. [8] N.  A.  Sinaga et  al. ,  “Decision  support system with MOORA method in selection  of  the  best  teachers,”  in AIP Conference Proceedings , 2022, p. 030020. doi: 10.1063/5.0094437.
[9] V.  M.  M.  Siregar  and  H.  Sugara,
“SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
PEMILIHAN SEPEDA
MOTOR BEKAS  MENGGUNAKAN  METODE WASPAS,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5,  no.  2,  p.  263,  Dec.  2022,  doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.393.
[10] V.  M.  M.  Siregar et  al. ,  “Decision support  system  for  selection  of  food  aid recipients  using  SAW  method,”  in AIP Conference Proceedings , 2022, p. 030019. doi: 10.1063/5.0094385.
[11] V.  Marudut  and  M.  Siregar,  “Best Employee  Selection  Using  The  Additive Ratio Assesment Method,” vol. 03, 2023, doi: 10.31763/iota.v3i1.589.
[12] V.  Marudut,  M.  Siregar,  K.  Sinaga,  E. Sirait,  A.  S.  Manalu,  and  M.  Yunus, “Classification  of  Customer  Satisfaction Through Machine learning : An Artificial Neural  Network  Approach,” IOTA ,  vol. 03,  no.  3,  pp.  273–282,  2023,  doi: 10.31763/iota.v3i3.643.
[13] V.  M.  M.  Siregar,  “Decision  Support System  for  Determining  the  Priority  of Procurement  of  Goods  with  Electre Method,” Comput. Sci. Technol. Appl. J. , vol. 1, no. 2, pp. 49–59, 2023.
[14] W.  S.  Wardana,  V.  Sihombing,  and  D. Irmayani,  “SISTEM  PENDUKUNG
KEPUTUSAN  PEMILIHAN  LOKASI USAHA KULINER DI DAERAH BAGAN BATU DENGAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 4, no. 2, p. 151, Dec. 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.260.
[15] S.  Sumaizar,  K.  Sinaga,  E.  D.  Siringo- ringo, and V. M. M. Siregar, “Determining  Goods  Delivery  Priority for  Transportation  Service  Companies Using  SAW  Method,” J.  Comput.
Networks, Archit. High Perform. Comput. , vol. 3, no. 2, pp. 256–262, Nov.
2021, doi: 10.47709/cnahpc.v3i2.1154.
[16] T.  Purnamasari,  M.  Nasution,  and  G.  J. Yaris, “Analisis Minat Belajar
Mahasiswa  Pada  Masa  Perkuliahan Online  Menggunakan  Rougt  Set,”
JURTEKSI  (Jurnal  Teknol.  dan  Sist. Informasi) ,  vol. VII,  no.  3,  pp.  251–258, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j urteksi/article/view/1062
[17] V.  Marudut,  M.  Siregar,  S.  Sonang,  and
E. Damanik, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pelanggan Terbaik Menggunakan Metode Weighted Product,” J.  TEKINKOM ,  vol.  4,  no.  2,
pp. 239–244, 2021.
[18] S.  H.  Musti,  D.  Irmayani,  and  G.  J. Yanris, “ANALYSIS OF THE ELECTRE  METHOD  IN  DECISION
SUPPORT SYSTEMS FOR DETERMINING AREAS OF EXPERTISE FOR,” Infokum ,  vol.  9,  no.
2, pp. 184–190, 2021.
[19] F.  R.  Nasution,  D.  Irmayani,  and  V. Sihombing,  “PEMILIHAN  PROPOSAL
KEGIATAN MAHASISWA WIRAUSAHA  MERDEKA  TERBAIK MENGGUNAKAN METODE MOORA,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5,  no.  2,  p.  232,  Dec.  2022,  doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.608.
[20] M. Mesran, R. Rusiana, and M. Sianturi, “Decision Support System for Termination of Employment using Elimination  and  Choice  Translation Reality  Method,” J.  Teknol.  dan  Sist. Komput. ,  vol.  6,  no.  4,  pp.  135–138,
2018, doi: 10.14710/jtsiskom.6.4.2018.135-138.
[21] 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, Jul. 2015, doi: 10.1016/j.jksues.2013.06.003.
[22] 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.
[23] 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, doi: 10.3233/IFS-120748.
[24] 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.
[25] 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,
doi: 10.30865/komik.v2i1.966.