## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelas Unggulan Siswa Baru Menggunakan Metode Promethee
Eka Budhy Prasetya 1 , Nurul Amri 2*
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Jakarta Jl Cempaka Putih Tengah 27, 10510, Jakarta, Indonesia
eka.budhy@ftumj.ac.id nurulamri77@gmail.com
Intisari—  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  suatu  sistem  yang  ditujukan  untuk  mendukung  manajemen  pengambilan keputusan dan sistem yang berbasis komputer yang mampu memecahkan masalah-masalah yang tidak terstruktur. Dalam kasus ini, terdapat proses pembagian kelas yang dilakukan dengan metode konvensional mengakibatkan terjadinya masalah dalam pengajaran di  kelas  yang  diakibatkan  karena  berkumpulnya  siswa  dengan  kecerdasan  yang  berbeda  di  dalam  satu  kelas.  Hal  ini  akan menyulitkan  pengajar  dalam  memfokuskan  penyampaian  bahan  ajar  kepada  siswa-siswi  di  kelas.  Di  SMK  Mandalahayu  Bekasi belum  menggunakan  sistem  komputerisasi,  Maka  perlu  dibuat  suatu  aplikasi  pendukung  keputusan  dalam  menentukan    kelas unggulan    supaya  dapat  menempatkan  siswa  sesuai  dengan  kecerdasan  yang  sama  di  dalam  satu  kelas  berbasis  website.  Dengan menggunakan  salah  satu  metode  pada  Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM)  yaitu  metode  Preference  Ranking  Organization Method  For  Enrichment  Evaluation  (Promethee).  Pada  proses  perancangan  sistem  ini,  menggunakan  pula  Unified  Modelling Language  (UML),  yang  terdiri  dari  Use  Case  Diagram,  Activity  Diagram,  dan  Sequence  Diagram.  Dengan  aplikasi  tersebut diharapkan mampu  membantu  pihak  sekolah  dalam  menentukan  kelas  unggulan.  Hasil  dari  penelitian  ini  berupa aplikasi  website interface, dan hasil pengujian sudah menunjukkan kinerja yang baik.
Kata kunci — Sistem Pendukung Keputusan, Promethee, Website, UML
Abstract—  Decision  Support  System  (SPK)  is  a  system  aimed  at  supporting  decision-making  management  and  computer-based systems that are able to solve unstructured problems. In this case, there is a class division process that is carried out with conventional methods resulting in problems in teaching in the classroom caused by the gathering of students with different intelligence in one class. This  will  make  it  difficult  for  teachers  to  focus  the  delivery  of  teaching  materials  to  students  in  the  class.  In  Bekasi  Mandalahayu Vocational School has not used a computerized system, it is necessary to make a decision support application in determining superior classes in order to place students in accordance with the same intelligence in one website-based class. By using one method in Multi Criteria Decision Making (MCDM), the Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation (Promethee) method. In the process of designing this system, it also uses Unified Modeling Language (UML), which Keywords — Decision Support System, Promethee, Website, UML

## I. P ENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  sebuah  aspek  yang  sangat penting,  tidak  hanya  bagi  perkembangan  individu,  tetapi juga  bagi  pembangunan  dalam  suatu  bangsa  dan  negara, kualitas pendidikan juga berpengaruh dalam perkembangan kemajuan  pola  pikir  rakyat  didalamnya.  Dengan  azas pemerataan  kesempatan  belajar  merupakan  penerapan  dari azas demokrasi  untuk  memberikan kesempatan pendidikan yang  sama  kepada  warga  negara  Indonesia.  Pembagian kelas  untuk  siswa  setiap  ajaran  baru  terkadang  masih dilakukan dengan cara konvensional, yaitu dengan metode acak atau berurutan dalam penerapannya belum menggunakan  sistem  terkomputerisasi,  sehingga  terdapat persoalan dalam pengambilan keputusan untuk penempatan kelas yang tepat untuk siswa.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Pengertian Kelas Unggulan
Kelas unggulan adalah kelas belajar yang menyediakan program  pelayanan  khusus  terhadap  peserta  didik dengan  cara  mengembangkan  minat  bakat  serta
kreativitas  yang  dimiliki  dalam  memenuhi  kebutuhan peserta  didik  yang  memiliki  potensi  kecerdasan  dan bakat  mereka  .Menurut  Departemen  Pendidikan  dan Kebudayaan  Republik  Indonesia  yang  ditulis  kembali oleh  Agus  Supriyono  dalam  jurnal      kelas  unggulan  di Indonesia adalah suatu kelas yang dikembangkan untuk mencapai  keunggulan  dalam  proses  dan  hasil pendidikan  dikembangkan,  dan  adanya  tambahan materi pada mata pelajaran tertentu.
B. Dasar Hukum Penyelenggaraan Kelas Unggulan
Landasan  hukum  tentang  penyelenggaraan  kelas unggulan  tertuang  pada  Undang  –  Undang  Republik Indonesia  Nomor  20  tahun  2003  tentang  Sistem Pendidikan  Nasional  sebagai  pengganti  Undang  – Undang Republik Indonesia Nomor 2 tahun 1989 pada Bab  IV  bagian  kesatu  pasal  5  Ayat  4  mengamanatkan, “Warga  negara  yang  memiliki  kecerdasan  dan  bakat istimewa  berhak  mendapatkan  pendidikan  khusus”. Selanjutnya  pada  Bab  V  pasal  12  ayat  1  menegaskan bahwa,  setiap  peserta  didik  pada  setiap  satuan
pendidikan  berhak  mendapatkan  layanan  pendidikan sesuai bakat, minat dan kemampuannya.

## C. Metode PROMETHEE
Promethee  yang  merupakan  singkatan  dari  Preference Ranking Organization Methods for  Enrichment Evaluations  adalah  suatu  metode  yang  menawarkan cara  yang  fleksibel  dan  sederhana  kepada  user (pembuat  keputusan)  untuk  menganalisis  masalah- masalah  multikriteria.  Prinsip  yang  digunakan  adalah penetapan  prioritas  alternatif  yang  telah  ditetapkan berdasarkan kaidah dasar Max {f1(x), f2(x), f3(x), ....., fk(x)  |  x ∈ R}.  Dimana  K  adalah  kumpulan  alternatif, dan  fi(i  =  1  ,2  ,  ....,  K)  merupakan  nilai  atau  ukuran relatif kriteria untuk masing-masing alternatif (Wibowo, Permanasari, & Hidayah, 2015)

## 1) Fungsi Preferensi
Dalam Promethee disajikan enam  bentuk  fungsi preferensi  kriteria.  Hal  ini  tentu  saja  tidak  mutlak, tetapi bentuk ini cukup baik untuk beberapa kasus. Untuk  memberikan  gambaran  yang  lebih  baik terhadap  area  yang  tidak  sama,  digunakan  fungsi selisih  nilai  kriteria  antara  alternatif  H(d)  dimana hal ini mempunyai hubungan langsung pada fungsi preferensi. Dalam promethee ada 6 tipe preferensi, yaitu :
a. Kriteria biasa (usual criterian)
Pada preferensi ini tidak ada beda antara a dan b jika dan hanya jika f(a) = f(b), apabila nilai kriteria pada  masing-masing  alternatif  memiliki  niai berbeda,  pembuat  keputusan  membuat  preferensi mutlak  untuk  alternatif  yang  memiliki  nilai  yang lebih  baik.  Dapat  dilihat  pada  persamaan  dibawah ini :
0 0 1 0 ( ) { jikad jikad H d   =
Keterangan :
H(d)  = fungsi selisih kriteria antar alternatif d = selisih nilai kriteria {d = f(a) – f(b))}
Pada  kasus  ini,  tidak  ada  beda  (sama  penting) antara a dan jika dan hanya jika f(a) = f(b) apabila nilai  kriteria  masing-masing  alternatif  memiliki nilai  berbeda,  pembuat  keputusan  membuat preferensi  mutlak  untuk  alternatif  yang  memiliki nilai yang lebih baik (Adila, et al., 2018).
b. Kriteria quasi (quasi criterian)
Dua  alternatif  memiliki  preferensi  yang  sama penting selama selisih  atau nilai H(d) dari masing- masing  alternatif  untuk  kriteria  tertentu  tidak melebihi  nilai  q,  dan  apabila  selisih  hasil  evaluasi untuk  masing-masing  alternatif  melibihi  nilai  q maka terjadi bentuk preferensi mutlak.
0 1 ( ) { jika d q jika d q H d →  →  =
c. Kriteria dengan preferensi linear Dalam  Kriteria  preferensi  linear  dapat  dilihat sebuah  kejelasan  bahwa  selama  nilai  selisih memiliki  nilai  yang  rendah  dari  p,  preferensi  dari pembuat  keputusan  terjadi  peningkatan  secara linier  dengan  nilai  d,  jika  nilai  d  lebih  besar  bila dibandingkan  dengan  nilai  p,  maka  terjadi preferensi  mutlak.  Pada  saat  pembuat  keputusan mengidentifikasi  beberapa  kriteria  untuk  tipe  ini, harus  ditentukan  nilai  dari  kecenderungan  atas (nilai p) (Novika et al., 2018).
0 0 0 1 ( ) { jika d d jika d p p jika d p H d −  −   −  = d. Kriteria Level (level criterian)
Tipe ini sering digunakan dalam penilaian suatu data  dari  segi  kualitas  atau  mutu.  Tipe  ini  juga menggunakan  threshold  indifference  (q)  tetapi ditambahkan  satu  threshold  lagi  yaitu  preference (p). Nilai indifference serta preference harus diatas 0 (Nol) dan nilai  indifference harus di  bawah nilai preference.  Apabila  alternatif  tidak  memiliki perbedaan (d), maka nilai preferensi sama dengan 0 (Nol)  atau  H(d)=0.  Fungsi  H(d)  untuk  preferensi ini disajikan sebagai berikut :
0
0,5 0 1 ( ) { jika d q jika d p jika d p H d −  −   −  =
e. Kriteria Linear Quasi (Linear Criterion with indifference)
Tipe Linear Quasi juga mirip dengan tipe Linear yang acapkali digunakan dalam penilaian dari segi kuantitatif  atau  banyaknya  jumlah.  Tipe  ini  juga menggunakan  threshold  preference  (n)  tetapi ditambahkan  satu  threshold  lagi  yaitu  indefference (m). Nilai indifference serta preference harus diatas 0 (Nol) dan nilai  indifference harus di  bawah nilai preference.  kecenderungan  m  dan  n.  Fungsi  P(x) untuk preferensi ini disajikan sebagai berikut :
H(d)=0 jika d ≤q H(d) = jika q<d ≤p H(d) =1 jika d >p
f. Kriteria Gaussian (Gaussian Criteria)
Tipe  Gaussian  sering  digunakan  untuk  mencari nilai  aman  atau  titik  aman  pada  data  yang  bersifat continue atau berjalan terus. Tipe ini memiliki nilai threshold  yaitu  Gaussian  threshold  (σ)  yang berhubungan  dengan  nilai  standar  deviasi  atau distribusi normal dalam statistik. Fungsi P(x) untuk preferensi ini disajikan p sebagai berikut :
( ) 2 2 0 0 1 0 2 {  = − −  jika d H d d e jika d a
g. Indeks Preferensi Multikriteria Tujuan  pembuat  keputusan  adalah  menetapkan fungsi preferensi Pi dan æi untuk semua kriteria ƒi (i  =  1,  ........,  k)  dari  masalah  optimasi  kriteria majemuk.  Bobot  (weight)  æi  merupakan  ukuran relatif  dari  kepentingan  ƒi  ;  jika  semua  kriteria memiliki  nilai  kepentingan  yang  sama  dalam pengambilan  keputusan  maka  semua  nilai  bobot adalah  sama.  Indeks  preferensi  multikriteria ditentukan  berdasarkan  rata-rata  bobot  dari  fungsi preferensi Pi (Wibowo et al., 2015):
Keterangan :
φ
= indeks preferensi
æi = weight (bobot)
Pi(a,b) =  hasil  perhitungan  berdasarkan  tipe preferensi
φ (a,b) merupakan intensitas preferensi pembuat keputusan  yang  menyatakan  bahwa  alternatif  a lebih  baik  dari  alternatif  b  dengan  pertimbangan secara  simultan  dari  seluruh  kriteria.  Hal  ini  dapat disajikan  dengan  nilai  antara  0  dan  1,  dengan ketentuan sebagai berikut :
φ(a,b) = 0, menunjukkan preferensi yang lemah untuk alternatif a lebih baik dari alternatif b berdasarkan semua kriteria.
φ(a,b) = 1, menunjukkan preferensi yang
kuat  untuk  alternatif  a  lebih  dari  alternatif  b berdasarkan semua kriteria.
Dalam  tahap  akhir  perangkingan  digunakan persamaan  leaving  flow,  entering  flow,  dan dilanjutkan dengan net flow.
2) Promethee Ranking
a. Leaving Flow Untuk  setiap  nilai  node  dalam  grafik  nilai outranking  ditentukan  berdasarkan    leaving flow dengan persamaan (Novaliendry, 2011) :
Keterangan : φ (a, x) = menunjukkan bahwa preferensi alternatif a lebih baik dari x.
n = jumlah alternatif. ∑ xϵA
=  nilai  alternatif  dari  tabel preferensi dijumlahkan secara horizontal.
Leaving  flow adalah  jumlah  dari  yang memiliki arah menjauh dari node a dan hal ini merupakan  karakter  pengukuran  outranking, Pada tahap ini (leaving flow) digunakan untuk menentukan  urutan  prioritas  pada  proses Promethee I yang menggunakan urutan parsial.
b. Entering Flow Entering  flow merupakan  jumlah  dari  yang memiliki  arah  mendekat  dari  node  a.  Pada tahap  ini  (entering  flow)  digunakan  untuk menentukan  urutan  prioritas  pada  proses Promethee I yang menggunakan urutan parsial dengan persamaan (Novaliendry, 2011) :
Keterangan: φ (x,a) = menunjukkan preferensi
bahwa alternatif x lebih baik dari alternatif a.
n = jumlah alternatif. ∑ xϵA = nilai alternatif dari tabel preferensi dijumlahkan secara horizontal.
c. Net Flow Pertimbangan  dalam  penentuan  net  flow diperoleh dari persamaan (Novaliendry, 2011) :
Keterangan:
ϕ(a)  = persamaan rumus net flow (Promethee II) ϕ+(a) = nilai  leaving flow (Promtehee I) ϕ- (a) = nilai entering flow (Promethee I) Semakin besar nilai leaving  flow dan semakin kecil  nilai  entering  flow  maka  alternatif tersebut memiliki kemungkinan dipilih semakin besar. Perangkingan dalam Promethee I dilakukan secara parsial (sebagian), yaitu didasarkan pada nilai leaving flow dan entering flow.
i i (a,b); ∀
3) Langkah-langkah Menggunakan Metode

## Promethee
Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  perhitungan menggunakan  metode  Promethee  adalah  sebagai berikut (Novika, et al., 2018):
a. Menentukan  alternatif  yang  ada  pada  lingkup masalah, dan akan dipilih sebagai solusi.
b. Menentukan  kriteria  yang  akan  digunakan dalam proses pengambilan keputusan.
c. Menentukan  dominasi  kriteria  dan  nilai  bobot berdasarkan karakteristik dari setiap kriteria.
d. Menentukan  tipe  preferensi  yang  digunakan untuk  setiap  kriteria  berdasarkan  pada  data pertimbangan di lapangan.
e. Menentukan  peringkat  dengan  menghitung leaving flow, entering flow, dan net flow.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Tahapan Metode Promethee
1) Menentukan  alternatif  yang  ada  dalam  lingkup masalah untuk dipilih sebagai solusi Alternatif disini dapat diartikan dengan objek yang akan  diseleksi.  Pada  perhitungan  penyeleksian dengan  metode  promethee  diperlukan  penentuan beberapa  objek  yang  ingin  diseleksi  (minimal  2 objek).  Yang  mana  diantara  objek  satu  dengan lainnya  akan  dibandingkan.  Objek  atau  alternatif yang  akan  digunakan  adalah  siswa  dengan  Nomor Induk Siswa (NIS). Berikut tabel data alternatif :
T ABEL I DATA ALTERNATIF Alternatif Simbol A1 192010001 A2 192010002 A3 192010003 A4 192010004 A5 192010005 A6 192010006 A7 192010007 A8 192010008 A9 192010009 A10 192010010

## 2) Menentukan  kriteria  yang  akan  digunakan  dalam proses pengambilan keputusan
Setelah  melakukan  penentuan  objek  yang  akan diseleksi,  maka  dalam  perhitungan  penyeleksian promethee  juga  diperlukan  penentuan  beberapa kriteria  sebagai  syarat  atau  ketentuan  dalam penyeleksian.  Kriteria  yang  digunakan  adalah sebagai berikut :
a. Nilai rata-rata raport Kriteria ini merupakan penilaian terhadap nilai rata-rata  raport  masing-  masing  calon  siswa yang diambil dari nilai raport semester terakhir.
b. Nilai rata-rata UN
Kriteria ini merupakan penilaian terhadap nilai rata-rata  Ujian  Nasional  (UN)  masing-masing calon siswa.
c. Nilai tes akademik Kriteria ini merupakan penilaian terhadap nilai tes  akademik  yang  telah  dilaksanakan  oleh masing-masing calon siswa.
T ABEL II DATA KRITERIA
Kriteria Simbol Nilai rata-rata raport F1 Nilai rata-rata UN F2 Nilai tes akademik F3 Nilai tes kejuruan F4 Prestasi F5
3) Menentukan  dominasi  kriteria  dan  nilai  bobot kriteria  berdasarkan  karakteristik  tujuan  dari setiap kriteria
Ketika  menentukan  kriteria,  pengambil  keputusan harus  menentukan  bobot  kriteria  penilaian  untuk siswa  kelas  unggulan.  Setiap  kriteria  boleh memiliki  bobot  yang  sama  atau  berbeda.  Berikut ini  adalah  tabel  pembobotan  yang  akan  digunakan dalam  perhitungan promethee penentuan  kelas unggulan siswa.

## TABEL III
BOBOT KRITERIA NILAI RATA-RATA RAPORT Nilai Rata-Rata Raport Bobot 9,0 - 10 5 7,6 – 8,9 4 6,6 – 7,5 3 5,1 – 6,5 2 <=5 1
a. Nilai rata-rata UN
Pada kriteria nilai rata-rata UN, dibagi menjadi beberapa  range  penilaian  siswa.  Sama  halnya dengan  bobot  pada  nilai  rata-rata  raport sebelumnya.
TABEL IV

## BOBOT KRITERIA NILAI RATA-RATA UN
Nilai rata-rata UN Bobot 9,0 - 10 5 7,6 – 8,9 4 6,6 – 7,5 3 5,1 – 6,5 2 <=5 1
b. Nilai tes akademik Pada  kriteria  nilai  tes  akademik,  dibagi menjadi beberapa range penilaian siswa. Sama halnya dengan bobot pada nilai rata-rata raport dan nilai rata-rata UN sebelumnya.

## TABEL V BOBOT KRITERIA NILAI TES AKADEMIK
Nilai rata-rata UN Bobot 9,0 - 10 5 7,6 – 8,9 4
6,6 – 7,5 3 5,1 – 6,5 2 <=5 1
c. Nilai tes jurusan Pada  kriteria  nilai  tes  jurusan,  dibagi  menjadi beberapa  range  penilaian  siswa.  Sama  halnya dengan bobot pada nilai-nilai sebelumnya.
TABEL VI BOBOT KRITERIA NILAI TES JURUSAN Nilai rata-rata UN Bobot 9,0 - 10 5 7,6 – 8,9 4 6,6 – 7,5 3 5,1 – 6,5 2 <=5 1
d. Prestasi
Pada kriteria prestasi, dibagi menjadi beberapa range  penilaian  siswa.  Berbeda  dengan  nilai diatas,  disini  kriteria  prestasi  ditentukan  dari jumlah kepemilikan sertifikat prestasi akademik  /  non  akademik  yang  dimiliki, semakin banyak jumlah sertifikat yang dimiliki.
TABEL VII BOBOT KRITERIA PRESTASI Prestasi Bobot >6 5 5 – 6 4 3 – 4 3 2 2 0-1 1
4) Menentukan  tipe  preferensi  yang  digunakan  untuk setiap  kriteria  berdasarkan  pada  data  dan pertimbangan di lapangan
Tipe  preferensi  yang  digunakan  pada  kelima kriteria  dalam  perhitungan  metode  promethee  ini yaitu tipe preferensi kriteria biasa (usual criterian). Berikut  ini  merupakan  tabel  tipe  preferensi  yang digunakan:
TABEL VII BOBOT KRITERIA PRESTASI Kriteria Tipe Preferensi Nilai rata-rata raport Kriteria Level Nilai rata-rata UN Kriteria Level Nilai tes akademik Kriteria Level Nilai tes jurusan Kriteria Level Prestasi Kriteria Level
5) Membandingkan  nilai  bobot  kriteria  untuk  setiap alternatif  dengan  mempertimbangkan  dominasi kriteria dan preferensi yang telah dipilih
Pada  tahap  ini,  perbandingan  akan  dilakukan setelah  semua  alternatif  sudah  diketahui  nilai bobotnya.
TABEL VIII
1 192010001 A 7 6,5 5 7 4 2 192010002 B 6 6 8 6 6 3 192010003 C 6,5 7 7 6,5 2 4 192010004 D 8 6,5 5 8 5 5 192010005 E 9 5,9 6 7 4 6 192010006 F 7 7,5 8 6,5 6 7 192010007 G 8 6 6,5 8 3 8 192010008 H 7,5 7 7 9 2 9 192010009 I 7,2 8 9 9 2 10 192010010 J 7,8 5 7 5,8 1
Dari  skenario  diatas,  dapat  dilihat  tiap  siswa memiliki  nilai  yang  beragam.  Saat  siswa  sudah diketahui  nilainya,  maka  dapat  dibuat  tabel pembobotan penilaian sebagai berikut :

## TABEL IX CONTOH NILAI SKENARIO
Kriteri a Alternatif Paramete r Level A B C D E F G H I J q p
F1 3 2 2 4 5 3 4 4 3 4 0,5 4
F2 2 2 3 2 2 3 2 3 4 1 0,5 4
F3 1 4 3 1 2 4 2 3 5 3 0,5 4
F4 3 2 2 4 3 2 4 5 5 2 0,5 4 F5 2 4 2 4 3 4 3 2 2 1 0,5 4 Keterangan : F1 = Nilai rata-rata raport Parameter : Ukuran Penilaian F2 = Nilai rata-rata UN p  dan q : Nilai kecenderungan >0 F3 = Nilai tes akademik p : kecenderungan atas F4 = Nilai tes kejuruan q : kecenderungan bawah F5 = Prestasi nilai
p dan q ditentukan secara simultan
Perhitungan  nilai  preferensi  dengan  menggunakan rumus  dan  aturan  preferensi  tipe  4,  yaitu  kriteria level seperti pada persamaan dibawah :
0
0,5 0 1 ( ) { jika d q jika d p jika d p H d −  −   −  = Berikut tabel X untuk mencari nilai preferensi : TABEL X NILAI PREFERENSI F1
F2 F3 F4 F5
A=3; B=2 d=A-B =3-2=1 Maka, P(A,B)= 0,5
P(B,A)= - 1=0
A=2;B=2 d=A-B 2-2=0 Maka,
P(A,B)=0 P(B,A)=0 A=1;B=4 d=A-B =1-4= -3 Maka, P(A,B)= 0 P(B,A)= 0,5 A=3;B=2 d=A-B
=3-2=1
Maka, P(A,B)= 0,5
P(B,A)= 0 A=2;B=4 d=A-B =2-4= -2
Maka,
P(A,B)= 0 P(B,A)= 0,5 A=3; C=2 d=A-C =3-2=1 Maka, P(A,C)= 0,5
P(C,A)= 0 A=2;C=3 d=A-C 2-3= -1 Maka, P(A,C)= 0 P(C,A)= 0,5 A=1;C=3 d=A-C =1-3= -2
Maka,
P(A,C)= 0 P(C,A)= 0,5 A=3;C=2 d=A-C =3-2=1 Maka, P(A,C)= 0,5 P(C,A)= 0 A=2;C=2 d=A-C =2-2= 0
Maka,
P(A,C)= 0 P(C,A)= 0 A=3; D=4 d=A-D =3-4= -1 Maka, P(A,D)= 0 P(D,A)= 0,5 A=2;D=2 d=A-D 2-2=0
Maka,
P(A,D)= 0 P(D,A)= 0 A=1;D=1
d=A-D
=1-1= 0
Maka,
P(A,D)= 0 P(D,A)= 0 A=3;D=4 d=A-D =3-4= -1 Maka, P(A,D)= 0 P(D,A)= 0,5 A=2;D=4 d=A-D =2-4= -2
Maka,
P(A,D)= 0 P(D,A)= 0,5 A=3; E=5 d=A-E =3-5= -2 Maka, P(A,E)= 0 P(E,A)= 0,5 A=2;E=2 d=A-E 2-2=0
Maka,
P(A,E)=0 P(E,A)=0 A=1;E=2 d=A-E =1-2= -1
Maka,
P(A,E)= 0 P(E,A)= 0,5 A=3;E=3 d=A-E =3-3=0
Maka,
P(A,E)=0
P(E,A)=0
A=2;E=3 d=A-E =2-3= -1
Maka,
P(A,E)=0 P(E,A)=0,5 TABEL XI TABEL NILAI PREFERENSI MULTIKRITERIA (AB) = bobot * ( 0,5+0+0+0,5+0 )            =0,2 * (1) = 0,2 (BA)  =  bobot  *  (0+0+0,5+0+0,5)= 0,2 * (1) = 0,2 (AC) = bobot * ( 0,5+0+0+0,5+0 )            =0,2 * (1) = 0,2 (CA)  =  bobot  *  (0+0,5+0,5+0+0)= 0,2 * (1) = 0,2
(AD) =  bobot *  ( 0+0+0+0+0 ) =0,2 * (0) = 0 (DA) = bobot * (0,5+0+0+0,5+0,5)=  0,2  *  (1,5)  = 0,3 (AE)  =    bobot  *  (  0+0+0+0+0  ) =0,2 * (0) = 0
(EA) = bobot * (0,5+0+0,5+0+0,5)=
0,2 * (1,5) = 0,3
(AF) =  bobot * ( 0+0+0+0,5+0 ) =0,2 * (0,5) = 0,1 (FA) = bobot * (0+0,5+0,5+0+0,5)= 0,2 * (1,5) = 0,3 (AG) =  bobot *  ( 0+0+0+0+0 ) (GA) = bobot *
=0,2 * (0) = 0 (0,5+0+0,5+0,5+0,5)=  0,2  *  (2)  = 0,4 (AH) =  bobot *  ( 0+0+0+0+0 ) =0,2 * (0) = 0 (HA) = bobot * (0,5+0,5+0,5+0,5+0)=  0,2  *  (2)  = 0,4 (AI) =  bobot * ( 0,5+0+0+0+0 ) =0,2 * (1) = 0,2 (IA)  =  bobot  *  (0+0,5+0,5+0,5+0)= 0,2 * (1,5) = 0,3 (AJ) =  bobot * ( 0+0,5+0+0,5+0 )            =0,2 * (1) = 0,2 (JA)  =  bobot  *  (0,5+0+0,5+0+0)= 0,2 * (1) = 0,2 (BC) = bobot * ( 0+0+0,5+0+0,5 )            =0,2 * (1) = 0,2 (CB) = bobot * (0+0,5+0+0+0)= 0,2 * (0,5) = 0,1 (BD) =  bobot *  ( 0+0+0,5+0+0 )            =0,2 * (0,5) = 0,1 (DB)  =  bobot  *  (0,5+0+0+0,5+0)= 0,2 * (1) = 0,2 (BE) = bobot * ( 0+0+0,5+0+0,5 )            =0,2 * (1) = 0,2 (EB)  =  bobot  *  (0,5+0+0+0,5+0)= 0,2 * (1) = 0,2 (BF)  =    bobot  *  (  0+0+0+0+0  ) =0,2 * (0) = 0 (FB)  =  bobot  *  (0,5+0,5+0+0+0)= 0,2 * (1) = 0,2 (BG) = bobot * ( 0+0+0,5+0+0,5 )            =0,2 * (1) = 0,2 (GB)  =  bobot  *  (0,5+0+0+0,5+0)= 0,2 * (1) = 0,2 (BH) = bobot * ( 0+0+0,5+0+0,5 )            =0,2 * (1) = 0,2 (HB) = bobot * (0,5+0,5+0+0,5+0)= 0,2 * (1,5) = 0,3 (BI) =  bobot * ( 0+0+0+0+0,5 ) =0,2 * (0,5) = 0,1 (IB) = bobot * (0,5+0,5+0,5+0,5+0)=  0,2  *  (2)  = 0,4 (BJ) = bobot * ( 0+0,5+0,5+0+0,5 )            =0,2 * (1,5) = 0,3 (JB) = bobot * (0,5+0+0+0+0)= 0,2 * (0,5) = 0,1 (CD) = bobot * ( 0+0,5+0,5+0+0 )            =0,2 * (1) = 0,2 (DC) = bobot * (0,5+0+0+0,5+0,5)= 0,2 * (1,5) = 0,3 (CE) = bobot * ( 0+0,5+0,5+0+0,5 )            =0,2 * (1,5) = 0,3 (EC)  =  bobot  *  (0,5+0+0+0,5+0)= 0,2 * (1) = 0,2 (CF)  =    bobot  *  (  0+0+0+0+0  ) =0,2 * (0) = 0 (FC) = bobot * (0,5+0+0,5+0+0,5)= 0,2 * (1,5) = 0,3 (CG) = bobot * ( 0+0,5+0,5+0+0 )            =0,2 * (1) = 0,2 (GC) = bobot * (0,5+0+0+0,5+0,5)= 0,2 * (1,5) = 0,3 (CH)  =    bobot  *  (  0+0+0+0+0  ) =0,2 * (0) = 0 (HC)  =  bobot  *  (0,5+0+0+0,5+0)= 0,2 * (1) = 0,2 (CI)  =    bobot  *  (  0+0+0+0+0  ) =0,2 * (0) = 0 (IC) = bobot * (0,5+0,5+0,5+0,5+0)=  0,2  *  (2)  = 0,4 (CJ) =  bobot * ( 0+0,5+0+0+0,5 )            =0,2 * (1) = 0,2 (JC) = bobot * (0,5+0+0+0+0)= 0,2 * (0,5) = 0,1 (DE) = bobot * ( 0+0+0+0,5+0,5 )            =0,2 * (1) = 0,2 (ED)  =  bobot  *  (0,5+0+0,5+0+0)= 0,2 * (1) = 0,2 (DF) = bobot * ( 0,5+0+0+0,5+0 )            =0,2 * (1) = 0,2 (FD)  =  bobot  *  (0+0,5+0,5+0+0)= 0,2 * (1) = 0,2 (DG) =  bobot * ( 0+0+0+0+0,5 )            =0,2 * (0,5) = 0,1 (GD)  =  bobot  *  (0+0+0,5+0+0)= 0,2 * (0,5) = 0,1 (DH) =  bobot * ( 0+0+0+0+0,5 )            =0,2 * (0,5) = 0,1 (HD) = bobot * (0+0,5+0,5+0,5+0)=  0,2  *  (1,5)  = 0,3 (DI)  =    bobot  *  (  0+0+0+0+0  ) =0,2 * (0) = 0 (ID)  =  bobot  *  (0,5+0,5+0+0+0)= 0,2 * (1) = 0,2
(DJ) = bobot * ( 0+0,5+0+0,5+0,5 )            =0,2 * (1,5) = 0,3 (JD) = bobot * (0+0+0,5+0+0)= 0,2 * (0,5) = 0,1
(EF) = bobot * ( 0,5+0+0+0,5+0 )            =0,2 * (1) = 0,2 (FE) = bobot * (0+0,5+0,5+0+0,5)= 0,2 * (1,5) = 0,3 (EG)  =    bobot  *  (  0,5+0+0+0+0 (GE) = bobot * (0+0+0+0,5+0)= 0,2
)            =0,2 * (0,5) = 0,1 * (0,5) = 0,1 (EH) = bobot * ( 0,5+0+0+0+0,5 )            =0,2 * (1) = 0,2 (HE) = bobot * (0+0,5+0,5+0,5+0)= 0,2 * (1,5) = 0,3 (EI) =  bobot * ( 0,5+0+0+0+0,5 )            =0,2 * (1) = 0,2 (IE)  =  bobot  *  (0+0,5+0,5+0,5+0)= 0,2 * (1,5) = 0,3 (EJ) = bobot * ( 0,5+0,5+0+0,5+0,5)            =0,2 * (2) = 0,4 (JE) = bobot * (0+0+0,5+0+0)= 0,2 * (0,5) = 0,1
(FG) =
bobot * ( 0+0,5+0,5+0+0,5 )            =0,2 * (1,5) = 0.3 (GF)  =  bobot  *  (0,5+0+0+0,5+0)= 0,2 * (1) = 0,2 (FH) =
bobot * (
0+0+0,5+0+0,5 )            =0,2 *
(1) = 0,2 (HF)  =  bobot  *  (0,5+0+0+0,5+0)= 0,2 * (1) = 0,2
(FI) =  bobot * ( 0+0+0+0+0,5 ) =0,2 * (0,5) = 0,1
(IF)  =  bobot  *  (0+0,5+0,5+0,5+0)= 0,2 * (1,5) = 0,3
(FJ) =
bobot * ( 0+0,5+0,5+0+0,5 )            =0,2 * (1,5) = 0,3
(JF)  =  bobot  *  (0,5+0+0+0+0)=  0,2 * (0,5) = 0,1
(GH) =  bobot * ( 0+0+0+0+0,5 )            =0,2 * (0,5) = 0,1 (HG) = bobot * (0+0,5+0,5+0,5+0)=  0,2  *  (1,5)  = 0,3 (GI) =  bobot * ( 0,5+0+0+0+0,5 )            =0,2 * (1) = 0,2 (IG)  =  bobot  *  (0+0,5+0,5+0,5+0)= 0,2 * (1,5) = 0,3 (GJ) =
bobot * ( 0+0,5+0+0,5+0,5 )            =0,2 * (1,5) = 0,3 (JG) = bobot * (0+0+0,5+0+0)= 0,2 * (0,5) = 0,1
(HI) =  bobot * ( 0,5+0+0+0+0,5 )            =0,2 * (1) = 0,2 (IH)  =  bobot  *  (0+0,5+0,5+0,5+0)= 0,2 * (1,5) = 0,3
(HJ) =
bobot * ( 0+0,5+0+0,5+0,5 )            =0,2 * (1,5) = 0,3
(JH) = bobot * (0+0+0,5+0+0)= 0,2 * (0,5) = 0,1
(IJ) =
bobot * ( 0+0,5+0,5+0,5+0,5 )            =0,2 * (2) = 0,4 (JI)  =  bobot  *  (0,5+0+0+0+0)=  0,2 * (0,5) = 0,1
6) Menghitung  nilai  indeks  preferensi  kriteria berdasarkan  rata-rata  bobot,  kemudian  membuat hubungan outranking

## TABEL XII TABEL NILAI INDEKS PREFERENSI

## Indeks Preferensi Kriteria
A B C D E F G H I
J A XXX 0,2 0,2 0 0 0,1 0 0 0,2 0,2 B 0,2 XXX 0,2 0,1 0,2 0 0,2 0,2 0,1 0,3 C 0,2 0,1 XXX 0,2 0,3 0 0,2 0 0 0,2 D 0,3 0,2 0,3 XXX 0,2 0,2 0,1 0,2 0 0,3 E 0,3 0,2 0,2 0,2 XXX 0,2 0,1 0,2 0,2 0,4 F 0,3 0,2 0,3 0,2 0,3 XXX 0,3 0,2 0,1 0,3 G 0,4 0,2 0,3 0,1 0,1 0,2
XXX 0,1 0,2 0,3
H 0,4 0,3 0,2 0,3 0,3 0,2 0,3 XXX 0,2 0,3 I 0,3 0,4 0,4 0,2 0,3 0,3 0,3 0,3 XXX 0,4
J 0,2 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 XXX
7) Menghitung Leaving Flow, Entering Flow dan Net Flow
a. Entering  flow  adalah  nilai  positif  yang diberikan kepada objek seleksi.
b. Leaving  flow  adalah  nilai  negatif  yang diberikan kepada objek seleksi.
A= = B= = C= = D= = E= = F= = G= =
H=
=
I=
=
J= = a. Entering Flow A= = B= = C= = D= = E= = F= = G= =
H= = I= = J= = b. Net Flow = - 0,189 = - 0,043 = - 0,107 = - 0,055 = 0,02 = 0,1 = 0,033 =  0,13 = 0,2 = - 0,19

## TABEL XIII TABEL PERANGKINGAN PROMETHEE
Ranking Net flow NIS Nama Siswa 9 -0,189 192010001 Siswa A 6 -0,043 192010002 Siswa B 8 -0,107 192010003 Siswa C 7 -0,055 192010004 Siswa D 5 0,02 192010005 Siswa E 3 0,1 192010006 Siswa F 4 0,033 192010007 Siswa G 2 0,13 192010008 Siswa H 1 0,2 192010009 Siswa I 10 -0,19 192010010 Siswa J
Setelah  dilihat  hasilnya,  ternyata  Siswa  I  yang memiliki  net  flow  tertinggi,  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  Siswa  I  mendapat  prioritas untuk  masuk  kelas  unggulan  dibanding  siswa lainnya.

## Gambar 1. Tampilan Login Admin
Setelah  admin  berhasil  login,  muncul  menu  utama pada admin. Berikut tampilan pada gambar 2

## Gambar 2. Tampilan menu utama pada admin aplikasi SPK Kelas Unggulan
Pada  menu  ini,  admin  dapat  merubah  data  siswa maupun  menghapus  data  siswa.  Berikut  Tampilan pada Gambar 3
Gambar 3. Tampilan data siswa pada menu halaman admin
Pada  menu  ini,  admin  dapat  menambahkan, merubah maupun mengapus. Berikut tampilan pada gambar 4.
Gambar 4. Tampilana data tahun ajaran
Pada  menu  ini  admin  juga  dapat  merubah  data pribadi user(admin). Berikut tampilan pada gambar 5:

## Gambar 5. Tampilan data pengguna
Pada menu ini admin juga dapat  merubah maupun menghapus data penilaian siswa. Berikut Tampilan pada Gambar 6.
Gambar 6. Tampilan data penilaian siswa
Gambar 7. Tampilan validasi data penilaian siswa

## Gambar 8. Tampilan awal halaman siswa
Pada  halaman  siswa,  siswa  harus  login  terlebih dahulu  sebelum  masuk  ke  halaman  utama  siswa, jika  siswa  belum  memiliki  akun  segera  membuat akun untuk melihat halaman utama.

## Gambar 9. Tampilan login siswa
Setalah  siswa  login  ,  Siswa  dapat  menginpu  nilai rapot,nilai  UN  berserta  Dokumen  lainnya.  Berikut tampilan nya pada gambar 10:
Gambar 10. Tampilan input nilai siswa
Setalah selesai mengiput nilai akan muncul tampilan histori nilai. Berikut tampilan pada gambar 11:

## Gambar 11. Tampilan data nilai siswa
Setelah selesai, admin akan memproses perhitungan penentuan kelas unggulan dengan metode promethee,  dan  siswa  akan  melihat  hasil  penentuan kelas unggulan pada halaman pengumuman. Berikut tampilan pada gambar 12:
Gambar 12. Tampilan pengumuman pada halaman siswa

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembuatan  aplikasi  yang  dilakukan maka dapat disimpulkan yaitu:
a. Sistem pendukung keputusan yang menerapkan metode promethee dapat memudahkan  dalam  mengambil  keputusan terhadap  siswa  baru  yang  berhak  masuk  kelas unggulan.
b. Proses  dari  penentuan  kelas  unggulan  yang dilakukan  dengan  metode  promethee  ini, dimulai  dari  pembobotan  kriteria,  perhitungan nilai  preferensi,  kemudian  pengelompokan kelas  yang  diperoleh  dari  hasil  net  flow tertinggi.

## REFERENSI
[1] Adila,  W.  N.,  Regasari,  R.,  &  Nurwasito,  H.  (2018).  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  Pemilihan  Tanaman  Pangan Pada Suatu Lahan Berdasarkan Kondisi Tanah Dengan Metode Promethee. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan Ilmu  Komputer  (J-PTIIK)  Universitas  Brawijaya ,  2(5),  2548– 2964. Retrieved from http://j-ptiik.ub.ac.id
[2] Hadi,  Y.  (2015).  Pengelolaan  Kelas  Unggulan  Dalam Meningkatkan  Prestasi  Belajar  Siswa  Pada  Mata  Pelajaran Pendidikan  Agama  Islam  di  SMAN  1  Marabahan  Kabupaten Barito Kuala.
[3] Novaliendry, D. (2011). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN  UNTUK  PENENTUAN  MEDIA  PROMOSI
Studi Kasus : STMIK Indonesia. Jurusan Teknik