## Penerapan Metode Promethee Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Pemeringkatan Siswa
Ronal Watrianthos 1 , Kusmanto 2 , Elida F. S. Simanjorang 1 , Muhammad Syaifullah 3 , Ibnu Rasyid Munthe 1
1 Universitas Labuhan Batu, Rantauprapat, Indonesia
2 Universitas Al-Washliyah Labuhan Batu, Rantauprapat, Indonesia
3 STMIK-AMIK Riau, Indonesia Email: 1 ronal.watrianthos@gmail.com, 2 kusnabara03@gmail.com, 3 buelida.dosenku@gmail.com,
4 muhammadsyaifullah@stmik-amikriau.ac.id, 5 ibnurasyidmunthe@gmail.com

## Abstrak
Pemeringkatan siswa memerlukan sejumlah pertimbangan dan kriteria-kriteria. Penentuan kriteria harus disiapkan semaksimal mungkin karena terkait dengan pemilihan siswa berprestasi. Namun penentuan peringkat ini dianggap kurang optimal dan tidak efisien  karena  diproses  secara  manual  oleh  pihak  sekolah.  Diperlukan  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  tepat  agar  bisa menghasilkan  keputusan  pemeringkatan  yang  cepat  dan  akurat.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  Preference  Ranking Organization  Method  for  Enrichment  Evaluation  (PROMETHEE)  sebagai  Sistem  Pendukung  Keputusan.  Metode  ini  akan menggunakan  multikriteria  sebagai  masukan  utama  dalam  pengambilan  keputusan.  PROMETHEE  akan  digunakan  untuk menganalisa  kriteria  berdasarkan  alternatif  yang  dibandingkan  sehingga  dapat  menyusun  peringkat  berdasarkan  nilai  dan kemampuan  siswa.  Berdasarkan  data  sampel  penelitian,  nilai  tertinggi  didapatkan  sebesar  0,739  untuk  alternatif  A16.  Ini menunjukkan  bahwa  alternatif  A16  merupakan  alternatif  terbaik  dibandingkan  alternatif-alternatif  lainnya  berdasarkan pertimbangan semua kriteria. Pengembangan PROMETHEE dengan Sistem Pendukung Keputusan berbasis aplikasi jauh lebih baik karena menghasilkan perhitungan yang cepat dan akurat.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Pemeringkatan, Siswa, PROMETHEE

## Abstract
Students rank requires several considerations and criteria. Determination of the criteria must be prepared as much as possible because it is related to the selection of outstanding students. However, this ranking is considered less than optimal and requires a long time because it is processed manually by the school. The right Decision Support System is needed to produce quick and accurate  ranking  decisions.  This  study  uses  the  Preference  Ranking  Organization  Method  for  Enrichment  Evaluation (PROMETHEE)  as  a  Decision  Support  System.  This method  will  use  multi-criteria  as the  main  input in  decision  making. PROMETHEE  will  be  used  to  analyze  criteria  based  on  alternatives  compared  to  rank  according  to  students'  grades  and abilities. Based on the research sample data, the highest value was 0.739 for alternative A16. This shows that alternative A16 is the best alternative compared to other alternatives based on consideration of all criteria. The development of PROMETHEE with application-based Decision Support Systems is much better because it produces fast and accurate calculations.
Keywords : Decision Support System, Ranking, Students, PROMETHEE

## 1. PENDAHULUAN
Dalam pemeringkatan siswa, diperlukan sejumlah pertimbangan dan kriteria-kriteria seperti nilai akademik, nilai ekstrakurikuler,  nilai  praktikum,  nilai  absensi,  kepribadian,  dan  kriteria  lainnya  sesuai  dengan  kebijakan institusi[1].  Penentuan  kriteria  harus  disiapkan  semaksimal  mungkin  karena  terkait  dengan  pemilihan  siswa berprestasi. Pemilihan siswa berprestasi  ini menjadi  penting karena siswa merupakan subjek utama pendidikan sehingga sehingga prestasi menjadi parameter keberhasilan pendidikan[2].
Penentuan peringkat siswa biasanya diproses secara manual oleh pihak sekolah. Hal ini dianggap kurang optimal  dan  tidak  efisien  sehingga  memiliki  kelemahan  yang  bisa  menimbulkan  persoalan.  Terjadinya kemungkinan  human  error  juga  tinggi  dalam  proses  pengolahan  datanya[3].  Diperlukan  sistem  pendukung keputusan berbasis teknologi informasi untuk menghasilkan keputusan pemeringkatan yang cepat dan akurat.
Dukungan  teknologi  informasi  dalam  membantu  membuat  keputusan  atau  dikenal  dengan  nama  Sistem Pendukung Keputusan (SPK) saat ini telah banyak digunakan. SPK dianggap bisa memberikan solusi dari masalah yang kompleks, memiliki respon yang cepat terhadap perubahan kondisi, mampu menerapkan berbagai  strategi dengan konfigurasi yang berbeda, serta memiliki keputusan yang lebih tepat[4]. Selain itu, SPK juga lebih hemat biaya serta mampu mengontrol manajemen sehingga efektifitas dan kinerja manajerial lebih meningkat[5].
Konsep Sistem Pendukung Keputusan pertama kali diperkenalkan oleh Michael S. Cott Morton pada tahun 1970 dengan tujuan membantu suatu pengambilan keputusan berbasis komputer dengan menggunakan data dan model  tertentu[6].  Sedangkan  Decision  Support  System  atau  Sistem  Pendukung  Keputusan  konsepnya  lebih tergantung  kepada  basis  data  sebagai  sumber  datanya  dan  menekankan  fungsi  pendukung  dalam  pembuat keputusan[7].  Sistem  Pendukung  Keputusan  juga  bisa  digunakan  sebagai  sebuah  aplikasi  dalam  membantu membuat keputusan[8] dengan menggunakan data dan model tertentu untuk menyelesaikan masalah yang tidak terstruktur  menjadi  terstruktur[9].  Dalam  pengambilan  keputusan,  kesulitan-kesulitan  seperti  pemrosesan  nilai atau pemilihan kriteria akan mempengaruhi[10].
Banyak  metode  yang  digunakan  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan.  Salah  satunya  adalah  metode Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation (PROMETHEE) yang akan digunakan dalam penelitian  ini.  Metode  ini  dapat  menggunakan  berbagai  kriteria  sebagai  input  utama  dalam  pengambilan
keputusan[8].  PROMETHEE  akan  digunakan  untuk  menganalisa  kriteria  berdasarkan  alternatif  yang dibandingkan sehingga dapat menyusun peringkat berdasarkan nilai dan kemampuan siswa.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Suatu organisasi dalam melakukan pengambilan keputusan merupakan hasil komunikasi yang melibatkan seluruh organisasi[11].  Pengambilan  keputusan  dalam  suatu  organisasi  menjadi  penting  karena  ketepatan  pengambilan keputusan  dapat  mempengaruhi  keberlangsungan  suatu  organisasi[6].  Implementasi  proses  pengambilan keputusan dalam organisasi tercermin dari sistem operasional, sistem manajemen, dan sistem informasinya[12]. Proses pengambilan keputusan pada dasarnya adalah bentuk pemilihan menggunakan berbagai tindakan alternatif untuk menghasilkan keputusan yang terbaik[8].
Kelengkapan  dan  keakuratan  informasi  sangat  berpengaruh  besar  dalam  proses  pengambilan  keputusan, sehingga  ketersediaan  informasi  perlu  didukung  oleh  sebuah  sistem  informasi.  Sistem  informasi  yang  mampu menyediakan informasi, pemodelan, dan manipulasi data sehingga bisa membantu dalam pengambilan keputusan akan melahirkan Sistem Pendukung Keputusan[7][12].
Sistem Pendukung Keputusan dapat memberi keuntungan bagi pemakainya[13], antara lain:
1. Meningkatkan kecepatan dalam pengambilan keputusan ketika memproses data/informasi.
2. Meningkatkan efisiensi dalam pengambilan keputusan, terutama dalam masalah yang sangat kompleks dan tidak terstruktur.
3. Meningkatkan kecepatan pengambilan keputusan dengan hasil yang dapat dihandalkan.
4. Membantu pengambil keputusan sebagai keputusan alternatif dalam mengambil keputusan.
5. Membantu pengambil keputusan dalam memberikan justifikasi terhadap keputusan yang telah ditetapkan. Selain  memberikan  keuntungan,  Sistem  Pendukung  Keputusan  masih  memiliki  sejumah  keterbatasan[8], seperti:
1. Kemampuan  dan  bakat  manusia  tidak  selalu  bisa  dimodelkan,  sehingga  sistem  tidak  dapat  mencerminkan masalah sebenarnya.
2. Kemampuan Sistem Pendukung Keputusan terbatas kepada pengetahuan yang dimiliki oleh pengembangnya.
3. Kemampuan Sistem Pendukung Keputusan bergantung kepada perangkat lunak yang digunakan.
4. Sistem  Pendukung  Keputusan  tidak  memiliki  emosi  dan  intuisi  seperti  manusia,  sehingga  keputusan  yang dihasilkan mungkin tidak bisa diadaptasikan dengan kondisi sebenarnya.

## 2.2   Metode PROMETHEE
PROMETHEE  (Preference  Ranking  Organization  Method  for  Enrichment  Evaluation)  merupakan  metode pengambilan  keputusan  multikriteria[14][15],  sesuai  dengan  metode  Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM) yang  dikembangkan  oleh  Brans  dan  Vincke.  Metode  ini  dapat  digunakan  untuk  menemukan  keputusan  terbaik berdasarkan penilaian kriteria tertentu dan bekerja dengan menentukan urutan berdasarkan prioritas dalam analisa multi-kriteria, baik pada  data kuantitatif ataupun kualitatif dengan isu kejelasan, kestabilan, dan kesederhanaan sebagai hal utama[12].
Metode PROMETHEE termasuk dalam metode dengan pendekatan outranking (peringkatan) dengan prinsip penetapan prioritas aternatif berdasarkan persamaan (1).
𝑀𝑎𝑥{𝑓 1 (𝑥), 𝑓 2 (𝑥), 𝑓 3 (𝑥), … , 𝑓 𝑖 (𝑥)𝐼𝑥 ∈ 𝐴} (1)
Persamaan (1) dimana A merupakan kumpulan dari  alternatif pilihan yang mungkin terjadi, sedangkan f 1 , f 2 ,…f k adalah kriteria yang telah dievaluasi sebelumnya. Apabila semua kriteria memiliki kepentingan yang tidak sama,  pembobotannya  akan  ditandai  dengan  w 1 , w 2 ,….w k .  Nilai  hubungan outranking dihasilkan dengan  dasar pertimbangan pada setiap dominasi kriteria. Preferensi dari pembuat keputusan ditentukan dari indeks preferensi dan nilai outranking yang didapatkan. Data dasar analisis PROMETHEE dapat dilihat pada Tabel 1 berikut[16].
Tabel 1. Data Dasar Analisis PROMETHEE f 1 (.) f 2 (.) f j (.) f k (.)
w 1 w 2 …      w j … w k a 1 f 1 f 2 … f j … f k (a 1 ) (a 1 ) (a 1 ) (a 1 ) a 2 f 1 f 2 … f j … f k (a 2 ) (a 2 ) (a 2 ) (a 2 )
… … … … … … … a i f 1 f 2 … f j … f k (a i ) (a i ) (a i ) (a i ) f 1 f 2 … f j … f k a n (a n ) (a n ) (a n ) (a n )
Pada  Tabel  1  dinyatakan a i merupakan  alternatif  dari  nilai i sedangkan f k (a i ) merupakan  kriteria  yang ditetapkan  untuk  alternatif i .  Struktur  preferensi  dalam  metode  PROMETHEE  dibangun  dalam  kriteria berdasarkan persamaan (2). ∀𝑎, 𝑏  ∈ 𝐴}𝑓(𝑎) > (𝑏)  𝑎 𝑃 𝑏
(2)
Struktur kriteria yang ditunjukkan persamaan (2) mempunyai arti bahwa setiap alternatif a yang merupakan elemen himpunan A , apabila mempunyai nilai alternatif untuk kriteria yang ditetapkan lebih dari nilai alternatif b , maka alternatif a akan dipilih daripada alternatif b . 𝑓(𝑎), 𝑓(𝑏)}𝑓(𝑎) = 𝑓(𝑏)  𝑎 𝐼 𝑏
(3)
Sedangkan dalam persamaan (3), apabila nilai alternatif a mempunyai nilai yang sama dengan alternatif b , maka dapat disimpulkan alternatif a tidak mempunyai perbedaan dengan alternatif b , sehingga perlu diperhatikan nilai dari alternatif lainnya. Dalam persamaan (2) dan (3) nilai f merupakan nilai real dari suatu kriteria dengan tujuan untuk mengoptimasi setiap prosedur pada setiap alternatif yang diseleksi.

## 2.3 Pemeringkatan PROMETHEE
Metode  PROMETHEE  dalam  penerapannya  akan  melakukan  perhitungan  dengan  cara  membandingkan  setiap alternatif pertama dengan alternatif kedua, ketiga, dan seterusnya. Adapun langkah-langkah dalam  perhitungan pemeringkatan PROMETHEE sebagai Sistem Pendukung Keputusan adalah[8]:
1. Menentukan nilai alternatif dari data dengan cara memilih kriteria-kriteria (dominasi kriteria) yang digunakan dalam Sistem Pendukung Keputusan.
2. Menentukan fungsi prefensi dan nilai prefensi.
3. Menghitung indeks preferensi.
4. Pemeringkatan PROMETHEE, dengan menghitung arah preferensi yang dipertimbangkan berdasarkan nilai indeks preferensi, leaving flow , entering flow , dan net flow . Indeks preferensi dilakukan dengan menetapkan fungsi preferensi P 1 dan 𝜇𝑖 untuk semua kriteria f 1 (I=1,…n) sebagai optimasi multikriteria. Bobot 𝜇𝑖 memiliki ukuran yang relatif dari nilai kepentingan kriteria f 1 . Kriteria yang  memiliki  nilai  kepentingan  yang  sama  dalam  pengambilan  keputusan  maka  nilai  bobotnya  juga  sama. Perhitungan indeks preferensi dilakukan pada persamaan (4) berikut[1]. 𝜑(𝑎, 𝑏) =   ∑ 𝜋 𝑃 𝑖 (𝑎, 𝑏): ∀𝑎, 𝑏 ∈ 𝐴 𝑛 𝑖=1
(4)
Dimana 𝜑(𝑎, 𝑏) merupakan intensitas preferensi bagi pembuat keputusan yang dinyatakan bahwa alternatif a lebih baik  dari  alternatif b melalui  pertimbangan  masing-masing  kriteria.  Sedangkan  nilai n merupakan  jumlah  dari kriteria dengan ketentuan 𝜑(𝑎, 𝑏) = 0 menunjukkan preferensi alternatif a lemah daripada alternatif b berdasarkan semua kriteria. Sedangkan nilai 𝜑(𝑎, 𝑏) = 1 menunjukkan alternatif a memiliki nilai preferensi yang kuat daripada alternatif b berdasarkan semua kriteria.
Perhitungan arah preferensi juga dipertimbangkan berdasarkan nilai indeks leaving flow pada persamaan (5), yaitu  nilai  positif  yang  didapatkan  dari  arah  pemeringkatan  ( positive outranking  flow ).  Nilainya  semakin  naik apabila  dominasi  suatu  alternatif  semakin  besar  dibandingkan  alternatif  lainnya.  Pertimbangan  lainnya  juga didapatkan  dari  nilai entering  flow dan net  flow seperti  pada  persamaan  (6)  dan  (7). Entering  flow merupakan kebalikan dari leaving flow , karena apabila dominasi suatu alternatif semakin kecil, nilainya juga semakin turun menjadi negative  outranking  flow .  Sedangkan net  flow akan  dihitung  dari  nilai  selisih  antara leaving  flow dan entering flow.
∅ + (𝑎) = 1 𝑛−1 ∑ 𝑥∈𝐴 ℘(𝑎, 𝑥) (5)
∅ − (𝑎) = 1 𝑛−1 ∑ 𝑥∈𝐴 ℘(𝑥, 𝑎) (6)
∅(𝑎) = ∅ + (𝑎) − ∅ − (𝑎) (7)

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Proses penilaian dalam menentukan pemeringkatan siswa biasanya dilakukan secara manual. Penilaian dilakukan dengan menggunakan persentase untuk setiap siswa tanpa memperhatikan kriteria yang dimiliki. Nilai setiap siswa yang didapatkan hanya dibandingkan dengan nilai siswa yang lain. Sistem secara manual ini tidak memiliki nilai standar  dan  parameter  tertentu  sehingga  bobot  dari  setiap  kriteria  ditentukan  berdasarkan  kebijakan  pengelola. Dalam  kondisi  ini,  urutan  prioritas  kriteria  dinyatakan  berdasarkan  nilai  parameter  dan  bobot  yang  diberikan sehingga sistem hanya memberikan informasi hasil penilaian berdasarkan urutan peringkat. Tabel 2 merupakan contoh pemeringkatan siswa yang telah diberikan nilai alternatif dan nilai kriteria yang akan dihitung dan diurutkan berdasarkan metode PROMETHEE.

## Tabel 2. Contoh Tabel Penilaian
No  Kriteria  C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  Total
1 A1 80 90 77 83 28 42 50 450
2 A2 80 75 75 85 32 53 60 460 3 A3 70 80 90 60 40 70 60 470 4 A4 70 89 78 69 30 54 90 480
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 4, Oktober 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 381-386 | DOI: 10.30865/mib.v3i4.1546
5 A5 89 70 78 69 30 44 40 404 6 A6 66 70 71 89 29 66 40 431 7 A7 80 66 89 67 33 90 53 478 8 A8 90 81 77 65 32 76 88 509 9 A9 87 86 90 66 34 54 78 495 10 A10 78 68 80 76 33 89 55 479 11 A11 89 60 60 70 30 78 45 432 12 A12 75 75 83 70 31 65 76 475 13 A13 65 65 60 60 30 83 81 444 14 A14 70 79 64 67 32 91 59 462
15 A15 70 89 90 66 35 97 69 516
16 A16 90 90 76 76 35 50 66 483
17 A17 87 78 60 70 31 90 54 470
18 A18 65 66 60 71 33 78 85 458 19 A19 66 76 60 72 32 96 56 458
20 A20 78 89 67 73 30 88 89 514
Setelah  ditentukan  nilai  alternatif  dan  nilai  preferensi,  kemudian  akan  dihitung  arah  preferensi  yang dipertimbangkan berdasarkan nilai indeks preferensi seperti pada persamaan (4) sehingga hasil perhitungan data sampel berdasarkan metode PROMETHEE didapatkan seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Tabel Hasil Penilaian Menggunakan PROMETHEE
No Alternatif Nilai 1 A1 0,735 2 A2 0,685 3 A3 0,66 4 A4 0,679 5 A5 0,679 6 A6 0,62 7 A7 0,65 8 A8 0,70 9 A9 0,723 10 A10 0,67 11 A11 0,618 12 A12 0,658 13 A13 0,53 14 A14 0,644 15 A15 0,7 16 A16 0,739 17 A17 0,655 18 A18 0,59 19 A19 0,619 20 A20 0,675
Tabel 3 merupakan hasil perhitungan menggunakan metode PROMETHEE berdasarkan data pada Tabel 2 dengan  nilai  tertinggi  didapatkan  sebesar  0,739  untuk  alternatif  A16.  Ini  menunjukkan  bahwa  alternatif  A16 merupakan  alternatif  terbaik  dibandingkan  alternatif-alternatif  lainnya  berdasarkan  hasil  perhitungan.  Hasil  ini berbeda  dengan  perhitungan  secara  manual  berdasarkan  data  pada  Tabel  2  dengan  nilai  tertinggi  516  untuk alternatif A15.
Setelah  hasil  didapatkan,  penerapan  metode  PROMETHEE  sebagai  Sistem  Pendukung  Keputusan  dapat dilihat pada Gambar 1 berikut.
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 4, Oktober 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 381-386 | DOI: 10.30865/mib.v3i4.1546
Gambar 1. Input Data Siswa (Nilai Alternatif)
Gambar 1 merupakan rancangan antarmuka untuk memasukkan data siswa yang akan diproses menggunakan metode PROMETHEE. Data siswa ini merupakan data identitas umum seperti ID Siswa, Nama, Tempat Lahir, dan sebagainya. Penentuan data alternatif akan ditentukan berdasarkan data siswa ini dengan menggunakan simbol Alternatif 1 (A1) sampai dengan A n. Setelah data alternatif diinput, data nilai kemudian dimasukkan sesuai dengan kriteria dari setiap alternatif. Proses pemetaan data nilai ini bisa dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Proses Pemetaan Nilai (Kriteria)
Setelah  pemetaan  nilai  dilakukan,  proses  selanjutnya  menghitung  nilai  preferensi  dengan  menerapkan metode  PROMETHEE  sesuai  sampel  data  pada  Tabel  1.  Proses  preferensi  nilai  ini  akan  ditentukan  apabila φ(a,b)=0 maka alternatif a dianggap lebih lemah dari alternatif b berdasarkan kritera yang ditentukan. Sedangkan apabila φ(a,b)=1 maka  alternatif a dianggap  lebih  kuat  daripada b dari  kriteria  yang  ditentukan.  Hasil  proses perhitungan preferensi ini dalam bentuk antarmuka ditunjukkan pada Gambar 3 dibawah ini.
Gambar 3. Nilai Preferensi
Hasil proses preferensi yang ditunjukkan antarmuka pada Gambar 3, terlihat nilai preferensi masing-masing alternatif berdasarkan data sampel pada Tabel  2. Misalnya pada data alternatif 1 perbandingan antara alternatif Roni dengan alternatif Andi menghasilkan nilai 0 untuk kriteria Bahasa Indonesia. Ini menunjukkan bahwa siswa Roni  memiliki  kemampuan  dalam  mata  pelajaran  Bahasa  Indonesia  lebih  lemah  dibandingkan  siswa  Andi.
Sedangkan  untuk  mata  pelajaran  IPA,  Roni  memiliki  kemampuan  lebih  baik  dari  Andi  karena  memiliki  nilai preferensi 1.

## 4.   KESIMPULAN
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode PROMETHEE bisa digunakan sebagai alat menentukan peringkat siswa. Hasil pemeringkatan bergantung kepada nilai kriteria, nilai bobot, serta nilai preferensi. Penerapan metode ini  dapat  menyelesaikan  permasalahan  pemilihan  siswa  berprestasi  karena  dipilih  berdasarkan  pemeringkatan multikriteria  sehingga  membantu  pengelola  dalam  membuat  keputusan.  Berdasarkan  data  sampel  diatas,  hasil perhitungan PROMETHEE untuk peringkat tertinggi dimiliki oleh alternatif A16 dengan nilai 0,739. Perancangan aplikasi Sistem Pendukung Keputusan dengan metode PROMETHEE ini sangat baik karena menghasilkan data yang  akurat.  Namun  metode ini  bukanlah  satu-satunya  sebagai  pendukung  keputusan  dan  bisa  dikombinasikan dengan metode-metode lain.

## REFERENCES
[1] F.  H.  Bajandoh  and  R.  Hidayati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Menentukan  Siswa  Lulusan  Terbaik  dengan  Menggunakan Promethee (Studi Kasus SMA Negeri 3 Pontianak),” Coding J. Komput. dan Apl. Untan, vol. 06, no. 03, pp. 227–236, 2018.
[2] H. B. Uno, Pengantar Teori Belajar dan Pembelajaran. Yogyakarta: Ar-Ruzz Media, 2008.
[3] J.  Fitriana,  E.  F.  Ripanti,  and T. Tursina,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Mahasiswa  Berprestasi  dengan  Metode  Profile Matching,” J. Sist. dan Teknol. Inf., vol. 6, no. 4, p. 153, 2018.
[4] H.  Cucu  Handayani,  “Implementasi  Metode  Promethee  untuk  Menentukan  Penerima  Kartu  Indonesia  Pintar  (  KIP  )  pada  Sekolah Menengah Kejuruan,” in Seminar Nasional Multidisiplin 2018, 2018, no. September, pp. 172–180.
[5] H. Pratiwi, Buku Ajar Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Deepublish, 2016.
[6] A. S. Nugroho and H. Himawan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Terbaik Untuk Kelas Unggulan Di Smp Negeri 6 Semarang Menggunakan Metode Promethee (Preference Ranking Organization Method for Enrichment of Evaluations),” Universitas Dian Nuswantoro Semarang, 2015.
[7] R. Sidabutar, M. Mesran, and N. Sitompul, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Calon Taruna Pramugara Pada Aerospace Training Centre Menerapkan Metode Promethee Ii,” in KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), 2018, vol. 2, no. 1, pp. 130–137.
[8] A. P. Nasution, D. A. Harahap, and R. Watrianthos, “Application Decision Support System using PROMETHEE Method,” J. Adv. Res. Dyn. Control Syst., vol. 11, no. 1, pp. 506–511, 2019.
[9] T. L. Saaty, “Decision making — the Analytic Hierarchy and Network Processes (AHP/ANP),” J. Syst. Sci. Syst. Eng., vol. 13, no. 1, pp. 1–35, 2004.
[10]  T.  Suryanto,  R.  Rahim,  and  A.  S.  Ahmar,  “Employee  Recruitment  Fraud  Prevention  with  the  Implementation  of  Decision  Support System,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1028, no. 1, 2018.
[11]  A. Indahingwati, M. Barid Nizarudin Wajdi, D. Ermayanti Susilo, N. Kurniasih, and R. Rahim, “Comparison Analysis of TOPSIS and Fuzzy Logic Methods On Fertilizer Selection,” Int. J. Eng. Technol., vol. 7, no. 2.3, p. 109, 2018.
[12]  B.  Damanik  and  S.  S.  Swono  Sibagariang,  “Penerapan  Preference  Ranking  Organization  Method  For  Enrichment  Evaluation (Promethee) Dalam Evaluasi Kinerja Dosen (Studi Kasus: Univ. Sari Mutiara Indonesia),” in KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), 2018, vol. 2, no. 1.
[13]  D. Siregar et al., “Multi-Attribute Decision Making with VIKOR Method for Any Purpose Decision,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1019, no. 1, 2018.
[14]  M. Mesran, S. D. Nasution, S. Syahputra, A. Karim, and E. Purba, “Implementation of the Extended Promethee II in Upgrade Level of Mechanic,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol., vol. 4, no. 2, pp. 125–130, 2018.
[15]  M.  A.  Majid Behzadian,  R.B.  Kazemzadeh,  A.  Albadvi,  “PROMETHEE:  A  comprehensive  literature  review  on  methodologies  and applicationsOriginal,” Eur. J. Oper. Res., vol. 200, no. 1, pp. 198–215, 2010.
[16]  B. Rohmadtulloh and Daryanto, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Tingkat Prestasi Pegawai Desainer Dalam Bidang Jasa Percetakan Menggunakan Metode Promethee Pada Cv. Soerabaja 45,” Universitas Muhammadiyah Jember, 2017.