## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Personil Polisi Direktorat Reserse Narkoba Berprestasi Menggunakan Metode ELECTRE

## Dafirius Lombu
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: dafiriuslom@gmail.com Submitted: 05/05/2020 ; Accepted: 19/07/2020 ; Published: 21/08/2020
Abstrak −Satuan  Reserse  Narkoba  (Sat  Res  Narkoba) meruapan  bagian dari Kepolisian  Negara  Republik  Indonesia  (Polri) yang  bertugas  menyelenggarakan  atau  membina  fungsi  penyelidikan  dan  penyidikan  tindak  pidana  narkotika  termasuk penyuluhan  dan  pembinaan  dalam  rangka  pencegahan,  penyalahgunaan,  penanggulangan  dan  rehabilitasi  korban penyalahgunaan  Narkotika.  Direktorat  Reserse  Narkoba  di  Polrestabes  Medan  mempunyai  personil-personil  polisi  yang bertugas  dalam  satuan  reserse  narkoba.  Tentunya  setiap  personil  memiliki  kemampuan-kemampuan  yang  berbeda-beda, misalnya mampu menyelesaikan tugas yang diberikan oleh atasan yang nantinya personil tersebut dikatakan  berprestasi dan lain  sebagainya.  Pemilihan  personil  polisi  berprestasi  direktorat  reserse  narkoba  masih  bersifat  manualisasi  tanpa  adanya peranan  suatu  sistem  komputerisasi,  seringnya  terjadi  kesalahan  dalam  pemilihan  personil  polisi  direktorat  reserse  nar koba berprestasi yaitu kesalahan perhitungan kriteria-kriteria yang kemungkinan menimbulkan kesalahpahaman terhadap personil serta adanya unsur subjektif suka atau tidak suka yang tidak berdasarkan kriteria yang telah ditentukan dalam pemilihan personil polisi direktorat reserse narkoba berprestasi. Oleh karena itu, untuk memudahkan pemilihannya dapat menggunakan metode Electre  yang  juga  sudah  terkomputerisasi  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik.  Metode  Electre  (Elimination  Et  Choix Traduisant La Realite) merupakan salah satu metode dalam Multi Criteria Decision Making (MCDM) yang berdasarkan konsep outranking  dengan  menggunakan  perbandingan  berpasangan  dari  alternatif-alternatif  setiap  kriteria  yang  sesuai.  Walaupun tidak  menjamin  keefesiennya,  namun  dengan  menggunakan  metode  ini  dapat  membantu  pengambil  keputusan  mengambil keputusan dengan lebih akurat dalam pemilihan personil polisi direktorat reserse narkoba yang berprestasi.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Pemilihan Polisi Berprestasi, Electre
Abstract −The  Narcotics  Investigation  Unit (Sat  Res  Narcotics) is  part  of  the  National  Police of the  Republic of  Indonesia (Polri) tasked with conducting or fostering the function of investigating and investigating narcotic crimes including counseling and coaching in the framework of prevention, misuse, overcoming and rehabilitation of narcotics abuse victims. The Directorate of Narcotics Investigation at Medan Police Department has police personnel serving in the drug detective unit. Of course, each personnel has different abilities, for example being able to complete the tasks given by superiors who later said the personnel were  achievers  and  so  forth.  The  selection  of  outstanding  police  personnel  in  the  Directorate  of  Drug  Investigation  is  still manualised without the role of a computerized system. There are often errors in the selection of outstanding police officers  in the Directorate of Drug Detachment, namely the miscalculation of criteria that may lead to misunderstanding of personnel and the presence of subjective elements of dislike or dislike. based on criteria that have been determined in the selection of police officers directorate of outstanding drug investigators. Therefore, to facilitate the selection, it can use the computerized Electre method to get better results. The Elect (Elimination Et Choix Traduisant La Realite) method is one of the methods in Multi Criteria Decision Making (MCDM) which is based on the concept of outranking by using a pairwise comparison of alternatives for  each  suitable criterion.  Although it  does  not  guarantee its  efficiency,  using this method can  help  decision makers make decisions more accurately in the selection of high-achieving police directorate police officers.
Keywords : Decision Support System, Outstanding Police Election, Electre

## 1. PENDAHULUAN
Kepolisian Negara Republik Indonesia (Polri) merupakan alat negara yang berperan dalam memelihara keamanan dan  ketertiban  masyarakat,  menegakkan  hukum  serta  memberikan  perlindungan,  pengayoman,  dan  pelayanan kepada masyarakat dalam rangka terpeliharanya keamanan dalam negeri (UU Nomor 2 Tahun 2002 Pasal 5 ayat 1).  Polri yang  dikenal  dewasa ini  adalah  Kepolisian  yang telah  dibentuk  sejak tanggal  19  Agustus  1945,  Polri mencoba memakai sistem kepolisian federal membawah di Departemen Dalam Negeri dengan kekuasaan terkotak- kotak antar provinsi bahkan antar karasidenan . Maka mulai tanggal 1 Juli 1946 Polri menganut sistem Kepolisian Nasional ( The Indonesian National Police ).
Dalam  Kepolisian  Negara  Republik  Indonesia  (Polri)  terdapat  bagian  Satuan  Reserse  Narkoba  (Satres Narkoba) yang merupakan unsur pembantu pimpinan dan pelaksana staf Polres yang berada di bawah Kapolres. Sat  Narkoba  dipimpin  oleh  Kepala  Satuan  Reserse  Narkoba  (Kasat  Narkoba)  yang  bertanggungjawab  kepada Kapolres dan dalam pelaksanaan tugas sehari-hari dibawah kendali Waka Polres. Salah satu tugas Satuan Reserse Narkoba diantaranya adalah bertugas menyelenggarakan atau membina fungsi penyelidikan dan penyidikan tindak pidana  narkotika  termasuk  penyuluhan  dan  pembinaan  dalam  rangka  pencegahan,  penyalahgunaan, penanggulangan  dan  rehabilitasi  korban penyalahgunaan  Narkotika.  Setiap  personil  yang mampu memberantas kasus narkotika pastinya mendapat pertimbangan-pertimbangan dan perhatian yang lebih dari atasannya dalam hal peningkatan kerja yang lebih baik.
Pemilihan  personil  polisi  berprestasi  direktorat  reserse  narkoba  masih  bersifat manualisasi  tanpa adanya peranan suatu sistem komputerisasi, seringnya terjadi kesalahan dalam pemilihan personil polisi direktorat reserse

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
narkoba  berprestasi  yaitu  kesalahan  perhitungan  kriteria-kriteria  yang  kemungkinan  menimbulkan kesalahpahaman terhadap personil serta adanya unsur subjektif suka atau tidak suka yang tidak berdasarkan kriteria yang telah ditentukan dalam pemilihan personil polisi direktorat reserse narkoba berprestasi. Untuk mendukung pengambilan  keputusan  dalam  pemilihan  personil  polisi  yang  berprestasi  dibidang  reserse  narkoba  agar  lebih mudah yaitu dengan menggunakan sistem pendukung keputusan[1], [2]. Salah satu metode yang digunakan untuk sistem pendukung keputusan adalah metode Electre (Elimination Et Choix Traduisant La  Realite). Metode Electre merupakan  salah  satu  metode  pengambilan  keputusan  multi  kriteria  berdasarkan  pada konsep outranking dengan menggunakan perbandingan berpasangan dari alternatif-alternatif berdasarkan setiap kriteria yang sesuai[3]. Metode ini digunakan karena mampu menyelesaikan rekomendasi dari kasus multi kriteria dalam penentuan personil polisi direktorat reserse narkoba.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  atau  DSS  ( Decision  Support  System )  adalah  sistem  berbasis  komputer  yang mempermudah pengambil keputusan menyelesaikan masalah pengambilan keputusan dengan memanfaatkan data model[5]. Sistem pendukung keputusan dibangun untuk mendukung solusi atas suatu masalah untuk mengevaluasi suatu peluang. Aplikasi sistem pendukung keputusan menggunakan data, memberikan antarmuka pengguna yang mudah, dan dapat menggabungkan pemikiran pengambil keputusan. Sistem pendukung keputusan lebih ditujukan untuk  mendukung  manajemen  dalam  melakukan  pekerjaan  yang  bersifat  analitis  dalam  situasi  yang  kurang terstruktur dan dengan kriteria yang kurang jelas[1], [4], [5].

## 2.2 Polisi
Istilah  polisi  berasal  dari  bahasa  Belanda  “politie”  yang  diambil  dari  bahasa  Latin  “politia”  berasal  dari  kata Yunani “politeia” yang berarti warga kota atau pemerintahan kota. Polisi adalah suatu pranata umum sipil yang menjaga ketertiban, keamanan dan penegakan hukum diseluruh wilayah negara.

## 2.3 Metode Elimination Et Choix Traduisant La  Realite (ELECTRE)
Metode  Electre  (Elimination  Et  Choix  Traduisant  La  Realite)  merupakan  salah  satu  metode  pengambilan keputusan multikriteria berdasarkan pada konsep perangkingan dengan menggunakan perbandingan berpasangan dari alternatif-alternatif berdasarkan setiap kriteria yang sesuai. Metode Electre digunakan pada kondisi dimana alternatif yang kurang sesuai dengan kriteria dieliminasi, dan alternatif yang sesuai dapat dihasilkan. Dengan kata lain, Electre digunakan untuk kasus-kasus dengan banyak alternatif namun hanya sedikit kriteria yang dilibatkan. Suatu  alternatif  dikatakan  mendominasi  alternatif  yang  lainnya  jika  satu  atau  lebih  kriterianya  melebihi (dibandingkan dengan kriteria dari alternatif yang lain) dan sama dengan kriteria lain yang tersisa[5]–[7]. Langkah - langkah metode Electre [8]–[12] adalah sebagai berikut :
1. Normalisasi matriks keputusan. Setiap atribut diubah menjadi nilai yang comparable .
2. Pembobotan  pada  matriks  yang  telah  dinormalisasi.  Setelah  dinormalisasi,  setiap  kolom  dari  matriks  R dikalikan dengan bobot bobot (w) yang ditentukan oleh pembuat keputusan.
3. Menentukan himpunan concordance dan discordance index. Untuk setiap pasang dari alternatif k dan l ( k, l = 1,2,3, …, m dan k ≠ l )  kumpulan J  kriteria  dibagi  menjadi dua  himpunan  bagian,  yaitu concordance dan discordance .
4. Menghitung  matriks  concordance  dan  discordance.  Menghitung  matriks  concordance,  untuk  menentukan nilai  dari  elemen-elemen  pada  matriks concordance adalah  dengan  menjumlahkan  bobot-bobot  yang termasuk  pada  himpunan concordance secara  matematisnya.  Menentukan  nilai  dari  elemen-elemen  pada matriks disordance adalah dengan membagi maksimum selisih kriteria yang termasuk ke dalam himpunan bagian disordance dengan maksimum selisih nilai seluruh kriteria yang ada.
5. Menentukan matriks dominan concordance dan disordance matriks F sebagai matriks dominan concordance dapat dibangun dengan bantuan nilai threshold , yaitu dengan membandingkan setiap nilai elemen matriks concordance dengan nilai threshold . Menghitung matriks dominan discordance, matriks G sebagai matriks dominan disordance dapat dibangun dengan bantuan nilai threshold.
6. Menentukan aggregate dominance matrix. Matriks E sebagai aggregate dominance matriks adalah matriks yang  setiap  elemennya  merupakan  perkalian  antara  elemen  matriks  F  dengan  elemen  matriks  G  yang bersesuaian.
7. Eliminasi alternatif yang less favourable. Matriks E memberikan urutan pilihan dari setiap alternatif , yaitu bila maka alternatif merupakan alternatif yang lebih baik daripada Al. Sehingga, baris dalam matriks E yang memiliki jumlah paling sedikit dapat di eliminasi. Dengan demikian, alternatif terbaik adalah alternatif yang mendominasi alternatif lainnya.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Proses pemilihan personil polisi direktorat reserse narkoba berprestasi yang dilakukan oleh pihak reserse narkoba masih bersifat manualisasi tanpa adanya peranan suatu sistem komputerisasi, seringnya terjadi kesalahan dalam pemilihan personil polisi direktorat reserse narkoba berprestasi yaitu kesalahan perhitungan kriteria-kriteria yang kemungkinan menimbulkan kesalahpahaman terhadap personil serta adanya unsur subjektif suka atau tidak suka yang tidak berdasarkan kriteria yang telah ditentukan dalam pemilihan personil polisi direktorat reserse narkoba berprestasi. Oleh karena itu, diperlukan metode-metode untuk mendapatkan hasil penilaian yang lebih baik. Di dalam penelitian ini, dalam pemecahan masalahnya penulis menggunakan metode Electre (Elimination Et Choix Traduisant La  Realite) . Walaupun tidak menjamin keefesienannya, namun dengan menggunakan metode Electre dapat membantu pengambil keputusan mengambil keputusan dengan lebih akurat.
Adapun kriteria untuk pemilihan personil polisi direktorat reserse narkoba berprestasi terdiri dari beberapa kriteria yaitu: Prestasi, Absensi, Disiplin, Loyalitas, Tanggungjawab. Jika personil polisi direktorat reserse narkoba telah memenuhi syarat dan kriteria diatas maka personil tersebut mendapat promosi jabatan, pendidikan kepolisian serta mendapat berupa cindramata atau piagam penghargaan dari pihak reserse narkoba.

## 3.2 Penerapan Metode ELECTRE
Metode Electre ( Elimination Et Choix Traduisant La  Realite ) merupakan salah satu metode diantara beberapa metode dari Sistem Pendukung Keputusan yang mampu  dalam mengambil suatu keputusan untuk mencapai tujuan tertentu. Metode Electre dapat menyelesaikan banyak alternatif walaupun sedikit kriteria yang dilibatkan. Untuk itu, metode Electre sangat sesuai melakukan pengambilan keputusan dalam pemilihan personil polisi direktorat reserse narkoba yang berprestasi.
Dalam proses metode Electre , diperlukan dalam penentuan kriteria yang akan dijadikan bahan perhitungan dan  pertimbangan  pada  proses  pemilihan  personil  polisi  direktorat  reserse  narkoba  berprestasi.  Hal  tersebut dimaksud  untuk  menentukan  siapa  yang  akan  terpilih  sebagai  personil  polisi  direktorat  reserse  narkoba  yang berprestasi.  Adapun  kriteria  dan  alternatif  pada  pemilihan  personil  polisi direktorat  reserse  narkoba  berprestasi dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 1. Kriteria Kriteria Keterangan Prestasi (C1) Prestasi  yang  pernah  diraih  dalam  menjalankan  tugas,  dan  banyaknya  kasus yang yang diselesaikan. Absensi (C2) Kehadiran  setiap  personil  dalam  menjalankan  tugas  terutama  tugas  di  luar lapangan. Disiplin (C3) Ketepatan  jadwal  kerja,  kepatuhan  peraturan  dan  tata  tertib  yang  berlaku  di direktorat reserse narkoba. Loyalitas (C4) Kemampuan setiap personil yang dimana mampu bekerja di luar jam kerja. Tanggungjawab (C5) Kemampuan dalam melaksanakan tugas rutin serta bertanggungjawab terhadap direktorat reserse narkoba.
Penulis membuat  kemudahan  dengan menyetarakan kedalam  bilangan bulat  yang terdapat  pada  tabel di bawah ini :
Tabel 2. Nilai Bobot Kriteria Sesuai Bilangan Fuzzy Fuzzy Bilangan Bulat Keterangan 1 0-20 Sangat Rendah 2 21-40 Rendah 3 41-60 Cukup 4 61-80 Tinggi 5 81-100 Sangat Tinggi
Berdasarkan  kriteria  dan  rating  kecocokan  setiap  alternative  pada  setiap  kriteria  yang  telah  ditentukan, selanjutnya  penjabaran  bobot  dari  setiap  kriteria  yang  telah  dikonversikan  dengan  bilangan fuzzy .  Berikut penjabaran bobot dari setiap kriteria:
1. Kriteria Prestasi
Parameter penilaian untuk pemilihan personil polisi direktorat reserse narkoba Polrestabes Medan yaitu dilihat dari keberhasilan setiap personil dalam menyelesaikan kasus atau menangani kasus penangkapan pengguna, pengedar, bandar narkoba baik jaringan Nasional dan Internasional. Adapun bobot dari kriteria prestasi sebagai berikut:
Tabel 3. Kriteria Prestasi

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Range Kasus /orang Fuzzy Nilai Skala 0 Sangat Rendah 0-20 1 1 - 2 Rendah 21-40 2 3 – 6 Cukup 41-60 3 7 – 9 Tinggi 61-80 4 > 9 Sangat Tinggi 81-100 5
2. Kriteria Absensi
Pada  kriteria  ini  setiap  personil mempunyai catatan  absensi  atau  jumlah  kehadiran  pada  saat  melaksanakan tugas dari pimpinan satuan reserse narkoba. Adapun bobot dari kriteria absensi sebagai berikut:
Tabel 4. Kriteria Absensi Absensi Fuzzy Nilai Skala > 12 Sangat Rendah 0-20 1 10 – 12 Rendah 21-40 2 7 - 9 Cukup 41-60 3 4 – 6 Tinggi 61-80 4 ≤ 3 Sangat Tinggi 81-100 5
3. Kriteria Disiplin
Kriteria disiplin memiliki tingkat kepentingan yang terdapat dalam pemilihan personil polisi direktorat reserse narkoba berprestasi baik dalam segi kedisplinan waktu, kehadiran, menjalankan tugas dengan baik, kerapian, tingkah  laku  dan  juga  disiplin  mematuhi  segala  peraturan  yang  berlaku  di  dalam  satuan  reserse  narkoba. Adapun bobot dari kriteria disiplin sebagai berikut:
Tabel 5. Kriteria Disiplin Fuzzy Nilai Skala Sangat Rendah 0-20 1 Rendah 21-40 2 Cukup 41-60 3 Tinggi 61-80 4 Sangat Tinggi 81-100 5
4. Kriteria Loyalitas
Kriteria loyalitas memiliki tingkat kepentingan yang terdapat dalam pemilihan personil polisi direktorat reserse narkoba  berprestasi  dalam  segi  waktu  atau  jam  kerja  yang  telah  ditentukan  dimana  setiap  personil  mampu bekerja diluar jam kerja yang telah ditentukan. Adapun bobot dari kriteria loyalitas sebagai berikut:
Tabel 6. Kriteria Loyalitas Loyalitas Fuzzy Nilai Skala ≤ jam kerja normal Sangat Rendah 0-20 1 20 menit Rendah 21-40 2 30 menit Cukup 41-60 3 45 menit Tinggi 61-80 4 ≥ 1 jam Sangat Tinggi 81-100 5
5. Kriteria Tanggungjawab
Kriteria tanggungjawab memiliki tingkat kepentingan yang terdapat dalam pemilihan personil polisi direktorat reserse  narkoba  berprestasi  baik  tehadap  tugas  yang  ditangani,  kepada  atasan  atau  timnya,  pengawasan penyelidikan dan penyidikan tindak pidana penyalahgunaan narkotika, memelihara keamanan dan ketertiban masyarakat, serta menjaga nama baik kesatuan Polri. Adapun bobot  dari kriteria tanggungjawab adalah:
Tabel 7. Kriteria Tanggungjawab Fuzzy Nilai Skala Sangat Rendah 0-20 1 Rendah 21-40 2 Cukup 41-60 3 Tinggi 61-80 4 Sangat Tinggi 81-100 5

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Langkah-langkah  penyelesaian  menggunakan  metode Electre dari  beberapa  alternatif  sebagai  contoh perhitungan pemilihan personil polisi direktorat reserse narkoba berprestasi sebagai berikut:
Tabel 8. Alternatif Untuk Penelitian Alternatif Keterangan A1 Aiptu Nanang Ariatmaja A2 Aiptu Henrizal A3 Bripka Hendro K. A4 Bripka Haryono A5 Ipda Maruli Siregar
Berikut tabel  rating kecocokan dari setiap alternatif pada kriteria yang sudah ditentukan:
Tabel 9. Rating Kecocokan Dari Setiap Alternatif Pada Setiap Kriteria
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Aiptu Nanang Ariatmaja 2 2 3 1 5 Aiptu Henrizal 4 1 4 3 2 Bripka Hendro K. 5 4 2 3 4 Bripka Haryono 3 3 5 2 3 Ipda Maruli Siregar 5 2 1 3 2
Pada tabel 9. menunjukkan rating kecocokan dari setiap alternatif disetiap kriteria. Nilai terbesar adalah nilai  terbaik,  maka  semua  kriteria  yang  diberikan  diasumsikan  sebagai  kriteria  keuntungan.  Pengambilan keputusan memberikan bobot preferensi atau tingkat kepentingan setiap kriteria adalah sebagai berikut:
Tabel 10. Bobot Tingkat Kepentingan Setiap Kriteria (W)
Keterangan
Bobot Preferensi (W 1-5 ) Persentase % Prestasi 5 40% Absensi 4 20% Disiplin 4 15% Loyalitas 3 15% Tanggungjawab 1 10%
Jika jumlah total nilai sama, untuk menentukan alternatif yang terpilih sebagai personil polisi direktorat reserse  narkoba  yang  berprestasi  yaitu  dengan  melihat  persentase  kriteria  yang  paling  tertinggi. Untuk menyelesaikan  permasalahan  tersebut  dengan  menggunakan  metode Electre dengan  langkah-langkah  sebagai berikut:
1. Melakukan normalisasi matriks keputusan.
Dalam prosedur ini, setiap atribut di ubah menjadi nilai yang comparable . Setiap normalisasi dari nilai X 𝑖𝑗 dapat dilakukan dengan rumus : 𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗
√∑ 𝑥𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 untuk 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑚 𝑑𝑎𝑛 𝑗 = 1,2,3, … , 𝑛 .
a. Normalisasi pada kriteria C1
Nilai normalisasi ini diambil dari seluruh kriteria pertama yang bernilai 2,4,5,3,5.
|𝑋 1 | = √2 2 4 2 5 2 3
2 5 2
= 4 + 16 + 25 + 9 + 25 = √79 = 8,8881
𝑟 11 = 𝑥11 𝑥1 = 2 8,8881 = 0,2250
𝑟 21 = 𝑥21 𝑥1 = 4 8,8881 = 0,4500
𝑟 31 = 𝑥31 𝑥1 =
5 8,8881 = 0,5625
𝑟 41 = 𝑥41 𝑥1 =
3 8,8881 = 0,3375
𝑟 51 = 𝑥51 𝑥1 = 5 8,8881 = 0,5625
b. Normalisasi pada kriteria C2
Nilai normalisasi ini diambil dari seluruh kriteria kedua yang bernilai 2,1,4,3,2.
|𝑋 2 | = √2 2 1 2 4 2 3 2 2 2
= 4 + 1 + 16 + 9 + 4 = √34 = 5,8309 𝑟 12 = 𝑥12 𝑥2 = 2 5,8309 = 0,3430
𝑟 22 = 𝑥22 𝑥2 = 1 5,8309 = 0,1715
𝑟 32 = 𝑥32 𝑥2 =
4 5,8309 = 0,6860
𝑟 42 = 𝑥42 𝑥2 = 3 5,8309 = 0,5145
𝑟 52 = 𝑥52 𝑥2 = 2 5,8309 = 0,3430
c. Normalisasi pada kriteria C3
Nilai normalisasi ini diambil dari seluruh kriteria ketiga yang bernilai 3,4,3,5,1.
|𝑋 3 | = √3 2 4 2 2 2 5
2 1
2 = 9 + 16 + 4 + 25 + 1 = √55 = 7,4161

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
𝑟 13 = 𝑥13 𝑥3 = 3 7,4161 = 0,4045 𝑟 23 = 𝑥23 𝑥3 = 4 7,4161 = 0,5393 𝑟 33 = 𝑥33 𝑥3 =
2 7,4161 = 0,2696
𝑟 43 = 𝑥43 𝑥3 = 5 7,4161 = 0,6742
𝑟 53 = 𝑥53 𝑥3 = 1 7,4161 = 0,1348
d. Normalisasi pada kriteria C4
Nilai normalisasi ini diambil dari seluruh kriteria keempat yang bernilai 1,3,3,2,3.
|𝑋 4 | = √1 2 3 2 3 2 2 2 3 2
= 1 + 9 + 9 + 4 + 9 = √32 = 5,6568 𝑟 14 = 𝑥14 𝑥4 = 1 5,6568 = 0,1767
𝑟 24 = 𝑥24 𝑥4 = 3 5,6568 = 0,5303
𝑟 34 = 𝑥34 𝑥4 =
3 5,6568 = 0,5303 𝑟 44 = 𝑥44 𝑥4 = 2 5,6568 = 0,3535 𝑟 54 = 𝑥54 𝑥4 = 3 5,6568 = 0,5303
e. Normalisasi pada kriteria C5
Nilai normalisasi ini diambil dari seluruh kriteria kelima yang bernilai 5,2,4,3,2.
|𝑋 5 | = √5 2 2 2 4 2 3
2 2
2 = 25 + 4 + 16 + 9 + 4 = √58 = 7,6157 𝑟 15 = 𝑥15 𝑥5 = 5 7,6157 = 0,6565
𝑟 25 = 𝑥25 𝑥5 = 2 7,6157 = 0,2626 𝑟 35 = 𝑥35 𝑥5 = 4 7,6157 = 0,5252
𝑟 45 = 𝑥45 𝑥5 = 3 7,6157 =0,3939
𝑟 55 = 𝑥55 𝑥5 =
2 7,6157 = 0,2626
Dari perhitungan diatas diperoleh matriks sebagai berikut :
R = [
0,2250  0,3430  0,4045  0,1767  0,6565
0,4500  0,1715  0,5393  0,5303  0,2626
0,5625  0,6860  0,2696  0,5303  0,5252
0,3375  0,5145  0,6742  0,3535  0,3939
0,5625  0,3430  0,1348  0,5303  0,2626]
2. Melakukan pembobotan pada matriks yang telah dinormalisasi.
Setelah dinormalisasi, setiap kolom dari matriks R dikalikan dengan bobot-bobot ( 𝑤 𝑗 ) atau bobot nilai tingkat kepentingan setiap kriteria yang telah ditentukan oleh pembuat keputusan sebelumnya. Sehingga, weighted normalized matriks adalah V= RW yang ditulis dalam rumus: V = R . W. Berikut ini adalah perhitungannya :
V = [ 𝑣 11 𝑣 12 …   𝑣 1𝑛 𝑣 21 𝑣 22 …   𝑣 2𝑛 …   …  …   … 𝑣 𝑚1 𝑣 𝑚2 …   𝑣 𝑚𝑛 ] R.W = [ 𝑤 1 𝑟 11 𝑊 2 𝑟 12 … 𝑤 𝑛 𝑟 1𝑛 𝑤 1 𝑟 21 𝑊 2 𝑟 22 … 𝑤 𝑛 𝑟 2𝑛 …         …        …     … 𝑤 1 𝑟 𝑚1 𝑊 2 𝑟 𝑚2 … 𝑤 𝑛 𝑟 𝑚𝑛 ] 𝑣 11 = 𝑤 1 𝑟 11 = (5)( 0,2250 ) = 1,1250 𝑣 21 = 𝑤 1 𝑟 21 = (5)( 0,4500 ) = 2,2500 𝑣 31 = 𝑤 1 𝑟 31 = (5)( 0,5625 ) = 2,8125 𝑣 41 = 𝑤 1 𝑟 41 = (5)( 0,3375 ) = 1,6875 𝑣 51 = 𝑤 1 𝑟
51 = (5)( 0,5625 ) = 2,8125
𝑣 12 = 𝑤 2 𝑟 12 = (4)( 0,3430 ) = 1,3720 𝑣 22 = 𝑤 2 𝑟 22 = (4)( 0,1715 ) = 0,6860 𝑣 32 = 𝑤 2 𝑟 32 = (4)( 0,6860 ) =  2,7440 𝑣 42 = 𝑤 2 𝑟 42 = (4)( 0,5145 ) = 0,0580 𝑣 52 = 𝑤 2 𝑟 52 = (4)( 0,3430 ) = 1,3720
𝑣 13 = 𝑤 3 𝑟 13 = (4)( 0,4045 ) =  1,6180 𝑣 23 = 𝑤 3 𝑟 23 = (4)( 0,5393 ) =   2,1572 𝑣 33 = 𝑤 3 𝑟 33 = (4)( 0,2696 ) =  1,0784
𝑣 43 = 𝑤 3 𝑟 43 = (4)( 0,6742 ) =  2,6968 𝑣 53 = 𝑤 3 𝑟 53 = (4)( 0,1348 ) =  0,5392
𝑣 14 = 𝑤 4 𝑟 14 = (3)( 0,1767 ) =  0,5301 𝑣 24 = 𝑤 4 𝑟 24 = (3)( 0,5303 ) =   1,5909 𝑣 34 = 𝑤 4 𝑟 34 = (3)( 0,5303 ) =  1,5909 𝑣 44 = 𝑤 4 𝑟 44 = (3)( 0,3535 ) =  1,0605 𝑣 54 = 𝑤 4 𝑟 54 = (3)( 0,5303 ) =  1,5909
𝑣 15 = 𝑤 4 𝑟 15 = (1)( 0,6565 ) =  0,6565 𝑣 25 = 𝑤 4 𝑟 25 = (1)( 0,2626 ) =  0,2626 𝑣 35 = 𝑤 4 𝑟 35 = (1)( 0,5252 ) =  0,5252 𝑣 45 = 𝑤 4 𝑟 45 = (1)( 0,3939 ) =  0,3939 𝑣 55 = 𝑤 4 𝑟 55 = (1)( 0,2626 ) =  0,262
Dari perhitungan di atas diperoleh matriks sebagai berikut :
V =
[ 1,1250  1,3720  1,6180  0,5301  0,6565
2,2500  0,6860  2,1572  1,5909 0,2626
2,8125  2,7440  1,0784  1,5909 0,5252
1,6875  0,0580  2,6968  1,0605 0,3939
2,8125  1,3720  0,5392  1,5909 0,2626 ]
3. Menentukan himpunan concordance dan discordance index. Untuk setiap pasang dari alternatif k dan 𝑙 (k, 𝑙 =1,2,3,…, m dan k ≠ 𝑙 ) kumpulan J kriteria dibagi menjadi dua himpunan bagian yaitu concordance dan discordance . Sebuah kriteria dalam suatu alternatif termasuk concordance jika:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
𝐶 𝑘𝑙 = {𝑗, 𝑣 𝑘𝑗 ≥ 𝑣 𝑙𝑗 } , untuk 𝑗 = 1,2,3, … , 𝑛 Sebaliknya, komplementer dari himpunan bagian concordance adalah himpunan discordance , yaitu bila: 𝐷 𝑘𝑙 = {𝑗, 𝑣 𝑘𝑗 < 𝑣 𝑙𝑗 } , untuk 𝑗 = 1,2,3, … , 𝑛
a. Concordance
Sebuah kriteria dalam suatu alternatif termasuk concordance . Himpunan concordance index dihitung berdasarkan :
𝐶 𝑘𝑙 =   {𝑗, 𝑣 𝑘𝑗 ≥   𝑣 𝑖𝑗 }, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑗 = 1,2,3, … , 𝑛 Perhitungan ini diambil dari nilai ‘ V’ sebelumnya  dan melakukan  perbandingan ≥ (lebih  besar atau  sama dengan) antara baris / kolom pertama dengan baris / kolom kedua.
K=1  i=1 C 11 identitas = {} i=2 C 12 j=1 jika 𝑣 11 ≥ 𝑣 21 = 1,1250 ≥ 2,2500 tidak j=2 jika 𝑣 12 ≥ 𝑣 22 = 1,3720 ≥ 0,6860 ya j=3 jika 𝑣 13 ≥ 𝑣 23 = 1,6180 ≥ 2,1572 tidak j=4 jika 𝑣 14 ≥ 𝑣 24 = 0,5301 ≥ 1,5909 tidak j=5 jika 𝑣 15 ≥ 𝑣 25 = 0,6565 ≥ 0,2626 ya = {2,5} Perhitungan ini diambil dari nilai ‘ V’ sebelumnya  dan melakukan  perbandingan ≥ (lebih  besar atau  sama dengan) antara baris / kolom pertama dengan baris / kolom ketiga.
i=3 C 13 j=1 jika 𝑣 11 ≥ 𝑣 31 = 1,1250 ≥ 2 , 8125 tidak j=2 jika 𝑣 12 ≥ 𝑣 32 = 1,3720 ≥ 2,7440 tidak j=3 jika 𝑣 13 ≥ 𝑣 33 = 1,6180 ≥ 1,0784 ya j=4 jika 𝑣 14 ≥ 𝑣 34 = 0,5301 ≥ 1,5909 tidak j=5 jika 𝑣 15 ≥ 𝑣 35 = 0,6565 ≥ 0,5252 ya = {3,5} Perhitungan ini diambil dari nilai ‘ V’ sebelumnya dan melakukan perbandingan ≥ (lebih besar atau sama dengan) antara baris / kolom pertama dengan baris / kolom keempat. i=4 C 14 j=1 jika 𝑣 11 ≥ 𝑣 41 = 1,1250 ≥ 1,6875 tidak j=2 jika 𝑣 12 ≥ 𝑣 42 = 1,3720 ≥ 0,0580 ya j=3 jika 𝑣 13 ≥ 𝑣 43 = 1,6180 ≥ 2,6968 tidak j=4 jika 𝑣 14 ≥ 𝑣 44 = 0,5301 ≥ 1,0605 tidak j=5 jika 𝑣 15 ≥ 𝑣 45 = 0,6565 ≥ 0,3939 ya = {2,5} Perhitungan ini diambil dari nilai ‘ V’ sebelumnya dan melakukan perbandingan ≥ (lebih besar atau sama dengan) antara baris / kolom pertama dengan baris / kolom kelima. i=5 C 15 j=1 jika 𝑣 11 ≥ 𝑣 51 = 1,1250 ≥ 2,8125 tidak j=2 jika 𝑣 12 ≥ 5 52 = 1,3720 ≥ 1,3720 ya j=3 jika 𝑣 13 ≥ 𝑣 53 = 1,6180 ≥ 0,5392 ya j=4 jika 𝑣 14 ≥ 𝑣 54 = 0,5301 ≥ 1,5909 tidak j=5 jika 𝑣 15 ≥ 𝑣 55 = 0,6565 ≥ 0,2626 ya = {2,3,5} Perhitungan ini diambil dari nilai ‘ V’ sebelumnya dan melakukan perbandingan ≥ (lebih besar atau sama dengan) antara baris / kolom kedua dengan baris / kolom pertama. K=2   i=1 C 21 j=1 jika 𝑣 21 ≥ 𝑣 11 = 2,2500 ≥ 1,1250 ya j=2 jika 𝑣 22 ≥ 𝑣 12 = 0,6860 ≥ 1,3720 tidak j=3 jika 𝑣 23 ≥ 𝑣 13 = 2,1572 ≥ 1,6180 ya j=4 jika 𝑣 24 ≥ 𝑣 14 = 1,5909 ≥ 0,5301 ya j=5 jika 𝑣 25 ≥ 𝑣 15 = 0,2626 ≥ 0,6565 tida k = {1,3,4} i=2 C 22 identitas = {} Perhitungan ini diambil dari nilai ‘ V’ sebelumnya dan melakukan perbandingan ≥ (lebih besar atau sama dengan) antara baris / kolom kedua dengan baris / kolom ketiga.
i=3 C 23 j=1 jika 𝑣 21 ≥ 𝑣 31 = 2,2500 ≥ 2,8125 tidak j=2 jika 𝑣 22 ≥ 𝑣 32 = 0,6860 ≥ 2,7440 tidak j=3 jika 𝑣 23 ≥ 𝑣 33 = 2,1572 ≥ 1,0784 ya

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
j=4 jika 𝑣 24 ≥ 𝑣 34 = 1,5909 ≥ 1,5909 ya j=5 jika 𝑣 25 ≥ 𝑣 35 = 0,2626 ≥ 0,5252 tidak = {3,4} Perhitungan ini diambil dari nilai ‘ V’ sebelumnya dan melakukan perbandingan ≥ (lebih besar atau sama dengan) antara baris / kolom kedua dengan baris / kolom keempat. i=4 C 24 j=1 jika 𝑣 21 ≥ 𝑣 41 = 2,2500 ≥ 1,6875 ya j=2 jika 𝑣 22 ≥ 𝑣 42 = 0,6860 ≥ 0,0580 ya j=3 jika 𝑣 23 ≥ 𝑣 43 = 1,1572 ≥ 2,6968 tidak j=4 jika 𝑣 24 ≥ 𝑣 44 = 1,5909 ≥ 1,0605 ya j=5 jika 𝑣 25 ≥ 𝑣 45 = 0,2626 ≥ 0,3939 tidak = {1,2,4} Perhitungan ini diambil dari nilai ‘ V’ sebelumnya dan melakukan perbandingan ≥ (lebih besar atau sama dengan) antara baris / kolom kedua dengan baris / kolom kelima.
i=5 C 25 j=1 jika 𝑣 21 ≥ 𝑣 51 = 2,2500 ≥ 2,8125 tidak j=2 jika 𝑣 22 ≥ 𝑣 52 = 0,6860 ≥ 1,3720 tidak j=3 jika 𝑣 23 ≥ 𝑣 53 = 1,1572 ≥ 0,5392 ya j=4 jika 𝑣 24 ≥ 𝑣 54 = 1,5909 ≥ 1,5909 ya j=5 jika 𝑣 25 ≥ 𝑣 55 = 0,2626 ≥ 0,3939 tidak = {3,4}
Tabel 11. Concordance C kl Himpunan C kl Himpunan C12 2,5 C34 1,2,4,5 C13 3,5 C35 1,2,3,4,5 C14 2,5 C41 1, 3,4 C15 2,3,5 C42 3,5 C21 1,3,4 C43 3 C23 3,4 C45 3,5 C24 1,2,4 C51 1,2,4 C25 3,4 C52 1,2,4,5 C31 1,2,4 C53 1,4 C32 1,2,4,5 C54 1,2,4 b. Discordance
Komplementer dari subset ini adalah : 𝐶 𝑘𝑙 =   {𝑗, 𝑣 𝑘𝑗 < 𝑣 𝑖𝑗 }, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑗 = 1,2,3, … , 𝑛 Perhitungan ini diambil dari nilai ‘ V’ sebelumnya  dan  melakukan  perbandingan < (lebih kecil)  antara baris / kolom pertama dengan baris / kolom kedua. D=1   i=1 D 11 identitas = {} i=2 D 12 j=1 jika 𝑣 11 < 𝑣 21 = 1,1250  < 2,2500  ya j=2 jika 𝑣 12 < 𝑣 22 = 1,3720 < 0,6860 tidak j=3 jika 𝑣 13 < 𝑣 23 = 1,6180 < 2,1572 ya j=4 jika 𝑣 14 < 𝑣 24 = 0,5301 < 1,5909  ya j=5 jika 𝑣 15 < 𝑣 25 = 0,6565  < 0,2626 tidak ={1,3,4} Perhitungan ini diambil dari nilai ‘ V’ sebelumnya  dan  melakukan  perbandingan < (lebih kecil)  antara baris / kolom pertama dengan baris / kolom ketiga. i=3 D 13 j=1 jika 𝑣 11 < 𝑣 31 = 1,1250 < 2,8125 ya j=2 jika 𝑣 12 < 𝑣 32 = 1,3720 < 2,7440 ya j=3 jika 𝑣 13 < 𝑣 33 = 1,6180 < 1,0784 tidak j=4 jika 𝑣 14 < 𝑣 34 = 0,5301 < 1,5909 ya j=5 jika 𝑣 15 < 𝑣 35 = 0,6565 < 0,5252 tidak ={1,2,4} Perhitungan ini diambil dari nilai ‘ V’ sebelumnya  dan  melakukan  perbandingan < (lebih kecil)  antara baris / kolom pertama dengan baris / kolom keempat.
i=4 D 14 j=1 jika 𝑣 11 < 𝑣 41 = 1,1250  < 1,6875 ya j=2 jika 𝑣 12 < 𝑣 42 = 1,3720 < 0,0580 tidak

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
j=3 jika 𝑣 13 < 𝑣 43 = 1,6180 < 2,6968 ya j=4 jika 𝑣 14 < 𝑣 44 = 0,5301 < 1,0605 ya j=5 jika 𝑣 15 < 𝑣 45 = 0,6565 < 0,3939 tidak ={1,3,4} Perhitungan ini diambil dari nilai ‘ V’ sebelumnya  dan  melakukan  perbandingan < (lebih kecil)  antara baris / kolom pertama dengan baris / kolom kelima. i=5 D 15 j=1 jika 𝑣 11 < 𝑣 51 = 1,1250 < 2,8125 ya j=2 jika 𝑣 12 < 𝑣 52 = 1,3720 < 1,3720 tidak j=3 jika 𝑣 13 < 𝑣 53 = 1,6180 < 0,5392 tidak j=4 jika 𝑣 14 < 𝑣 54 = 0,5301 < 1,5909 ya j=5 jika 𝑣 15 < 𝑣 55 = 0,6565 < 0,2626 tidak ={1,4} Perhitungan ini diambil dari nilai ‘ V’ sebelumnya  dan  melakukan  perbandingan < (lebih kecil)  antara baris / kolom kedua dengan baris / kolom pertama. D=2  i=1 D 21 j=1 jika 𝑣 21 < 𝑣 11 = 2,2500 < 1,1250 tidak j=2 jika 𝑣 22 < 𝑣 12 = 0,6860 < 1,3720 ya j=3 jika 𝑣 23 < 𝑣 13 = 2,1572 < 1,6180 tidak j=4 jika 𝑣 24 < 𝑣 14 = 1,5909 < 0,5301 tidak j=5 jika 𝑣 25 < 𝑣 15 = 0,2626 < 0,6565 ya ={2,5} i=2 D 22 identitas = {} Perhitungan ini diambil dari nilai ‘ V’ sebelumnya  dan  melakukan  perbandingan < (lebih kecil)  antara baris / kolom kedua dengan baris / kolom ketiga.
i=3 D 23 j=1 jika 𝑣 21 < 𝑣 31 = 2,2500 < 2,8125 ya j=2 jika 𝑣 22 < 𝑣 32 = 0,6860 < 2,7440 ya j=3 jika 𝑣 23 < 𝑣 33 = 2,1572 < 1,0784 tidak j=4 jika 𝑣 24 < 𝑣 34 = 1,5909 < 1,5909 tidak j=5 jika 𝑣 25 < 𝑣 35 = 0,2626 < 0,5252 ya ={1,2,5} Perhitungan ini diambil dari nilai ‘ V’ sebelumnya  dan  melakukan  perbandingan < (lebih kecil)  antara baris / kolom kedua dengan baris / kolom keempat. i=4 D 24 j=1 jika 𝑣 21 < 𝑣 51 = 2,2500 < 1,6875 tidak j=2 jika 𝑣 22 < 𝑣 52 = 0,6860 < 0,0580 tidak j=3 jika 𝑣 23 < 𝑣 53 = 1,1572 < 2,6968 ya j=4 jika 𝑣 24 < 𝑣 54 = 1,5909 < 1,0605 tidak j=5 jika 𝑣 25 < 𝑣 55 = 0,2626 < 0,3939 ya ={3,5} Perhitungan ini diambil dari nilai ‘ V’ sebelumnya  dan  melakukan  perbandingan < (lebih kecil)  antara baris / kolom kedua dengan baris / kolom kelima. i=5 D 25 j=1 jika 𝑣 21 < 𝑣 41 = 2,2500 < 2,8125 ya j=2 jika 𝑣 22 < 𝑣 42 = 0,6860 < 1,3720 ya j=3 jika 𝑣 23 < 𝑣 43 = 1,1572 < 0,5392 tidak j=4 jika 𝑣 24 < 𝑣 44 = 1,5909 < 1,5909 tidak j=5 jika 𝑣 25 < 𝑣 45 = 1,2626 < 0,3939 ya ={1,2,5}
Tabel 12. Discordance D kl Himpunan D kl Himpunan D12 1,3,4 D34 3 D13 1,2,4 D35 0 D14 1,3,4 D41 2,5 D15 1,4 D42 1,2,4 D21 2,5 D43 1,2,4,5 D23 1,2,5 D45 1,2,4 D24 3,5 D51 3,5 D25 1,2,5 D52 3

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
D kl Himpunan D kl Himpunan D31 3,5 D53 2,3,5 D32 3 D54 3,5 4. Menentukan matriks concordance dan discordance.
a. Concordance
Untuk  menentukan  nilai  dari  elemen-elemen  pada  matriks concordance adalah  menjumlahkan  bobot- bobot yang termasuk dalam subset discordance , secara matematisnya sebagai berikut: 𝐶 𝑘𝑙 = ∑ wj j∈Ckl Perhitungan ini diambil dari nilai yang termasuk himpunan ‘ concordance’ sebelumnya.  Nilai tersebut yang  sudah  terpilih  menjadi  pengganti  nilai  bobot  preferensi  (W)  kemudian  dijumlahkan,  sehingga terbentuk matriks C.
C 12 = W 2 + W 5 = 4 + 1 = 5
C 13 = W 3 + W 5 = 4 + 1 = 5 C 14 = W 2 + W 5 = 4 + 1 = 5 C 15 = W 2 + W 3 + W 5 = 4 + 4 + 1 = 9 C 21 = W 1 + W 3 + W 4 = 5 + 4 + 3 = 12 C 23 = W 3 + W 4 = 4 + 3  = 7 C 24 = W 1 + W 2 + W 4 = 5 + 4 + 3 = 12 C 25 = W 3 + W 4 = 4 + 3 = 7 C 31 = W 1 + W 2 + W 4 = 5 + 4 + 3 = 12 C 32 = W 1 + W 2 + W 4 + W 5 = 5 + 4 + 3 + 1 =13
C 34 = W 1 + W 2 + W 4 + W 5 = 5 + 4 + 3 + 1 = 13 C 35 = W 1 + W 3 + W 4 + W 5 = 5 + 4 + 3 + 1 = 13
C 41 = W 1 + W 3 +W 4 = 5 + 4+ 3 = 12 C 42 = W 3 + W 5 = 4 + 1 =5 C 43 = W 3 = 4 C 45 = W 3 + W 5 = 4 + 1 = 5 C 51 = W 1 + W 2 + W 4 = 5 + 4 + 3 = 12 C 52 = W 1 + W 2 + W 4 +W 5 = 5 + 4 + 3 + 1 =13 C 53 = W 1 + W 4 = 5 + 3 = 8 C 54 = W 1 + W 2 + W 4 = 5 + 4 + 3 = 12
C  = [ −         5              5            5            9 12       −             7            12           7 12        13          −            13           13 12         5             4            −            5 12       13          8           12         −   ]
b. Discordance
Untuk menentukan nilai dari elemen-elemen pada matriks discordance dengan maksimum selisih nilai kriteria yang termasuk kedalam himpunan discordance dengan maksimum selisih nilai seluruh kriteria yang ada, secara matematisnya:
𝑑 𝑘𝑙 = max {|𝑣𝑘𝑗−𝑉 𝑙𝑗 |} max {|𝑣𝑘𝑗−𝑉 𝑙𝑗|} ∀𝑗 Pada perhitungan ini melakukan pencarian nilai tertinggi atau nilai maksimum yang diambil dari nilai ‘ V’ sebelumnya. Dan juga bergantung pada nilai yang termasuk pada himpunan ‘discordance’. Perhitungan di bawah ini dilakukan dengan cara mengurangkan baris pertama dengan baris kedua yang termasuk himpunan ‘discordance’ kemudian dibagi dengan hasil pengurangan baris pertama dengan baris kedua.
𝐷 12 = max {|𝑣1𝑗−𝑉 2𝑗 |} 𝑗∈𝐷12 max {|𝑣1𝑗−𝑉 2𝑗   |} ∀𝑗 D 12 =
max{([1,1250 − 2,2500]; [1,6180 − 2,1572]; [0,5301 − 1,5909])}
𝑚𝑎𝑥{([1,1250 − 2,2500]; [1,3720 − 0,6860]; [1,6180 − 2,1572]; [0,5301 − 1,5909]; [0,6565 − 0,2626])}
= 𝑚𝑎𝑥{([1,1250];[0,5392];[1,0608])}
𝑚𝑎𝑥 {([1,1250];[0,6860];[0,5392];[1,0608];[0,3939])}
= 1,1250 1,1250 = 1
Perhitungan di bawah ini dilakukan dengan cara mengurangkan baris pertama dengan baris ketiga yang termasuk himpunan ‘discordance’ kemudian dibagi dengan hasil pengurangan baris pertama dengan baris ketiga.
𝐷 13 = max {|𝑣1𝑗−𝑉 3𝑗 |} 𝑗∈𝐷12 max {|𝑣1𝑗−𝑉 3𝑗   |} ∀𝑗
𝑫 𝟏𝟑 =
𝑚𝑎𝑥{([1,1250 − 2,8125]; [1,3720 − 2,7440]; [0,5301 − 1,5909])}
𝑚𝑎𝑥{([1,1250 − 2,8125]; [1,3720 − 2,7440]; [1,6180 − 1,0784]; [0,5301 − 1,5909]; [0,6565 − 0,5252])}
= 𝑚𝑎𝑥{([1,6875];[1,3720];[1,0608])} 𝑚𝑎𝑥 {([1,6875];[1,3720];[0,5396];[1,0608];[0,1313])}

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
= 1,6875 1,6875 = 1
Perhitungan di bawah ini dilakukan dengan cara mengurangkan baris pertama dengan baris keempat yang termasuk himpunan ‘discordance’ kemudian dibagi dengan hasil pengurangan baris pertama dengan baris keempat.
𝐷 14 = max {|𝑣1𝑗−𝑉 4𝑗 |} 𝑗∈𝐷12
max {|𝑣1𝑗−𝑉 4𝑗   |} ∀𝑗
𝐷 14 =
𝑚𝑎𝑥{([1,1250 − 1,6875]; [1,6180 − 2,6968]; [0,5301 − 1,0605])}
𝑚𝑎𝑥{([1,1250 − 1,6875]; [1,3720 − 0,0580]; [1,6180 − 2,6968]; [0,5301 − 1,0605]; [0,6565 − 0,3939])}
= 𝑚𝑎𝑥{([0,5625];[1,0788];[0,5304])}
𝑚𝑎𝑥 {([0,5625]; [1,3140]; [1,0788] ;[0,5304] ; [0,2626])}
= 1,0788 1,3140 = 0,8210
Perhitungan di bawah ini dilakukan dengan cara mengurangkan baris pertama dengan baris kelima yang termasuk himpunan ‘discordance’ kemudian dibagi dengan hasil pengurangan baris pertama dengan baris kelima.
𝐷 15 = max {|𝑣1𝑗−𝑉 5𝑗 |} 𝑗∈𝐷12 max {|𝑣1𝑗−𝑉 5𝑗   |} ∀𝑗
𝑫 𝟏𝟓 =
𝑚𝑎𝑥{([1,1250 − 2,8125]; [0,5301 − 1,5909])}
𝑚𝑎𝑥{([1,1250 − 2,8125]; [1,3720 − 1,3720]; [1,6180 − 0,5392]; [0,5301 − 1,5909]; [0,6565 − 0,2626])}
= 𝑚𝑎𝑥{([1,6875];[1,0608])}
𝑚𝑎𝑥 {([1,6875];[0];[1,0788];[1,0608];[0,3939])}
= 1,6875 1,6875 = 1
Perhitungan di bawah ini dilakukan dengan cara mengurangkan baris kedua dengan baris pertama yang termasuk himpunan ‘discordance’ kemudian dibagi dengan hasil pengurangan baris kedua dengan baris pertama.
𝐷 21 = max {|𝑣2𝑗−𝑉 1𝑗 |} 𝑗∈𝐷12
max {|𝑣2𝑗−𝑉 1𝑗   |} ∀𝑗
𝑫 𝟐𝟏 =
𝑚𝑎𝑥{([0,6860 − 1,3720]; [0,2626 − 0,6565])}
𝑚𝑎𝑥{([2,2500 − 1,1250]; [0,6860 − 1,3720]; [2,1572 − 1,6180]; [1,5909 − 0,5301]; [0,2626 − 0,6565])}
= 𝑚𝑎𝑥{([0,6860];[0,3939])}
𝑚𝑎𝑥 {([1,1250]; [0,6860]; [0,5392];[1,0608]; [0,3939])}
= [0,6860] [1,1250] = 0,6097
Perhitungan  di bawah ini  dilakukan  dengan  cara  mengurangkan  baris  kedua dengan  baris  ketiga  yang termasuk himpunan ‘discordance’ kemudian dibagi dengan hasil pengurangan baris kedua dengan baris ketiga.
𝐷 23 = max {|𝑣2𝑗−𝑉 3𝑗 |} 𝑗∈𝐷12 max {|𝑣2𝑗−𝑉 3𝑗   |} ∀𝑗
𝑫 𝟐𝟑 = 𝑚𝑎𝑥{([2,2500 − 2,8125]; [0,6860 − 2,7440])}
𝑚𝑎𝑥{([2,2500 − 2,8125]; [0,6860 − 2,7440]; [2,1572 − 1,0784]; [1,5909 − 1,5909]; [0,2626 − 0,5252])}
= 𝑚𝑎𝑥{([0,5625]; [2,0580])} 𝑚𝑎𝑥 {([0,5625]; [2,0580]; [1,0788];[0]; [0,2626])}
= [2,0580] [2,0580] = 1

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Perhitungan di bawah ini dilakukan dengan cara mengurangkan baris kedua dengan baris keempat yang termasuk himpunan ‘discordance’ kemudian dibagi dengan hasil pengurangan baris kedua dengan baris keempat.
𝐷 24 = max {|𝑣2𝑗−𝑉 4𝑗 |} 𝑗∈𝐷12 max {|𝑣2𝑗−𝑉 4𝑗   |} ∀𝑗
𝑫 𝟐𝟒 =
𝑚𝑎𝑥{([2,1572 − 2,6968]; [0,2626 − 0,3939])}
𝑚𝑎𝑥{([2,2500 − 1,6875]; [0,6860 − 0,0580]; [2,1572 − 2,6968]; [1,5909 − 1,0605]; [0,2626 − 0,3939])}
= {([0,5396]; [0,1313])}
𝑚𝑎𝑥 {([0,5625]; [1,0628]; [0,5396];[0,5304]; [0,1313])}
= [0,5396] [1,0628] = 0,5077
Perhitungan di bawah ini dilakukan dengan cara mengurangkan baris kedua dengan baris kelima yang termasuk himpunan ‘discordance’ kemudian dibagi dengan hasil pengurangan baris kedua dengan baris kelima.
𝐷 25 = max {|𝑣2𝑗−𝑉 5𝑗 |} 𝑗∈𝐷12 max {|𝑣2𝑗−𝑉 5𝑗   |} ∀𝑗
𝑫 𝟐𝟓 =
𝑚𝑎𝑥{([2,2500 − 2,8125]; [0,6860 − 1,3720]; [0,2626 − 0,2626])}
𝑚𝑎𝑥{([2,2500 − 2,8125]; [0,6860 − 1,3720]; [2,1572 − 0,5392]; [1,5909 − 1,5909]; [0,2626 − 0,2626])}
= 𝑚𝑎𝑥{([0,5625];[0,6860];[0])}
𝑚𝑎𝑥 {([0,5625];[0,6860]; [1,6180];[0]; [0])}
= [0,6860] [1,6180] = 0,4239 - 1 1 0,8210             1 0,6097 - 1 0,5077 0,4239 D = 0,3932 0,3932 - 0,6025 0 1 1 1 - 0,6090 0,6392 1 1 1 -
5. Menentukan matriks dominan corcodance dan discorcodance
a. Menghitung  matriks  dominan concordance .  Matriks  F  sebagai  matriks  dominan concordance dapat dibangun  dengan  bantuan  nilai threshold, yaitu  dengan  membandingkan  setiap  nilai  elemen  matriks concordance dengan nilai threshold. 𝐶 𝑘𝑙 ≥ c Dengan nilai threshold © adalah:
C= ∑ ∑ 𝐶𝑘𝑙 𝑚 𝑙=1 𝑚 𝑘=1 𝑚(𝑚−1)
Perhitungan  di  bawah  ini  dilakukan  dengan  cara  menjumlahkan  seluruh  elemen  matriks concordance yang terdapat pada langkah 4 yang kemudian dibagi dengan jumlah alternatif dikalikan dengan jumlah alternatif dikurang satu.
C = 5 + 5 + 5 + 9 + 12 + 7 + 12 + 7 + 12 + 13 + 13 + 13 + 12 + 5 + 4 + 5 + 12 + 13 + 8 + 12 𝟓 (𝟓−𝟏)
C = 184 20 = 9,2
Kemudian menentukan elemen matriks F dengan syarat sebagai berikut:
𝑓 𝑘𝑙 = { 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐 𝑘𝑙 ≥ 𝑐 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐 𝑘𝑙 < 𝑐
Sehingga diperoleh elemen matriks F sebagai berikut:
F  =
[ −     0      0     0     0 1     −     0     1     0
1     1     −     1     1 1     0     0    −      0
1    1     0     1     − ]
b. Menghitung matriks dominan discordance. Matriks  G  sebagai  matriks  dominan discordance dapat dibangun dengan bantuan nilai threshold :

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
𝑑 = ∑ ∑ 𝑑𝑘𝑙 𝑚 𝑙=1 𝑚 𝑘=1 𝑚(𝑚−1)
Perhitungan di bawah ini dilakukan dengan cara menjumlahkan seluruh elemen matriks discordance yang terdapat  pada  langkah  4  yang  kemudian  dibagi  dengan  jumlah  alternatif  dikalikan  dengan  jumlah alternatif dikurang satu.
D = 1+1+0,8210+1+0,6097+1+0,5077+0,4239+0,3932+0,3932+0,6025+0+1+1+1+0,6090+0,6392+1+1+1 5(5−1)
D = 14,9994 20 = 0,7499
Kemudian menentukan elemen matriks G ditentukan dengan :
𝑔 𝑘𝑙 = { 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 𝑘𝑙 ≥ 𝑑 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 𝑘𝑙 < 𝑑
Sehingga diperoleh elemen matriks G sebagai berikut:
G  =
[ −     1     1     1     1 0     −     1     0     0 0      1    −     1     0 1      1     1     −    0 0      0     0     0     −]
6.   Menentukan aggregate dominance matriks.
Matriks E sebagai aggregate dominance matriks adalah matriks yang setiap elemennya merupakan perkalian antara elemen matriks F dengan elemen matriks G yang bersesuaian, secara matematis dapat dinyatakan: 𝑒 𝑘𝑙 = 𝑓 𝑘𝑙 x 𝑔 𝑘𝑙
F  =
[ −     0      0     0     0 1     −     0     1     0 1     1     −     1     1
1     0     0    −      0 1    1     0     1     − ] *    G  = [ −     1     1     1     1 0     −     1     0     0 0      1    −     1     0 1      1     1     −    0 0      0     0     0     −] E  = [ −     0     0     0     0 0     −     0     0    0 0    1     −      1     0 1     0     0     −      0
0     0     0     0     − ]
7. Melakukan Eliminasi alternatif yang less favourable.
Matriks E memberikan urutan pilihan dari setiap alternatif bila 𝑒 𝑘𝑙 =1 maka alternatif 𝐴 𝑘 merupakan pilihan yang lebih baik dari pada 𝐴 𝑙 . Sehingga baris dalam matriks E yang memiliki jumlah 𝑒 𝑘𝑙 = 1 paling sedikit dapat dieliminasi. Dengan demikian baris pertama, kedua, ketiga, dan kelima dapat dieliminasi dan tersisa baris ketiga. Jadi alternatif personil polisi direktorat yang berprestasi adalah terdapat pada altenatif ketiga yaitu Bripka Hendro K.

## 3.3 Implementasi
Form  data  kriteria  berfungsi  untuk  menginputkan  kode  kriteria,  kriteria  dan  bobot  tingkat  kepentingan  setiap kriteria pada pemilihan personil polisi direktorat reserse narkoba Polrestabes Medan.
Form data alternatif dan kriteria berfungsi sebagai menginputkan data NRP Polisi dan nilai kriteria.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Gambar 2 . Form Data Alternatif dan Kriteria
Adapun tampilan hasil pengujian pada pemilihan personil polisi direktorat reserse narkoba berprestasi yaitu sebagai berikut:
Gambar 3. Hasil Pengujian

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil yang penulis lakukan terhadap penelitian ini penulis dapat menarik beberapa kesimpulan yang terkait dengan proses penelitian maupun dengan isi dari penelitian itu sendiri. Kesimpulan-kesimpulan yang didapatkan dalam penulisan ini adalah:
1. Sistem yang berjalan pada Polrestabes Medan telah menggunakan komputerisasi namun penerapan teknologi informasi masih belum secara keseluruhan terutama pada pemilihan personil polisi direktorat reserse narkoba berprestasi yang masih bersifat manualisasi tanpa adanya peranan suatu sistem komputerisasi.
2. Dengan implementasi metode Electre ini dapat mempercepat proses pemilihan personil polisi direktorat reserse narkoba berprestasi.
3. Hasil  perhitungan  Electre  yang  diterapkan  ini,  memanfaatkan  sebuah  perangkat  lunak  yaitu visual  basic sebagai perangkat untuk menampilkan keluaran nilai intensitas prioritas tertinggi dari setiap personil, sehingga dapat  diketahui  bahwa  personil  polisi  direktorat  reserse  narkoba  nilai  tertinggi  yang  layak  untuk  menjadi personil polisi direktorat reserse narkoba berprestasi.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 4, Agustus 2020, Page 231-245 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## REFERENCES
[1] E. Turban, J. E. Aronson, and T. Liang, “Decision Support Systems and Intelligent Systems.”
[2] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[3] 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.
[4] D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making . Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[5] S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  and  Retantyo  Wardoyo, Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (FUZZY MADM) . 2006.
[6] 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, p. 135, 2018.
[7] L. K. Simanjuntak, T. Y. M. Sihite, M. Mesran, N. Kurniasih, and Y. Yuhandri, “Sistem Pendukung Keputusan SNMPTN Jalur Undangan Dengan Metode Electre,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 3, no. 3, p. 14, 2018.
[8] Mesran, S. Anita, and R. D. Sianturi, “IMPLEMENTASI METODE ELECTRE DALAM PENENTUAN KARYAWAN BERPRESTASI ( STUDI KASUS : PT . MEGARIMAS SENTOSA ),” J. Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 3, no. 3, pp. 32–45, 2018.
[9] H. Risalam, R. Rahwatati, and Suparti, “PEMILIHAN PENGRAJIN TERBAIK DENGAN METODE ELECTRE DAN TOPSIS MENGGUNAKAN GUI MATLAB (STUDI KASUS : PT. Asaputex Jaya, Tegal),” vol. 5, pp. 663–672, 2016.
[10]  L.  N.  Zulita, “Penerapan Metode  ELECTRE  Dalam  Pengambilan Keputusan  Pemilihan Produk  Unggulan  Daerah,” J. Inf. Sist. Res. , vol. 1, no. 3, pp. 162–167, 2020.
[11]  P.  Sianturi, M. Mesran, P.  Ramadhani,  and  N.  W.  Al-Hafiz,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  PENENTUAN PENERIMA BANTUAN OPERASIONAL PENYELENGARAAN ( BOP ) PAUD ( PENDIDIKAN ANAK USIA DINI ) MENERAPKAN METODE ELECTRE ( STUDI KASUS : DINAS PENDIDIKAN KABUPATEN SIMALUNGUN ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 20–26, 2017.
[12]  S.  Sundari,  A.  Wanto,  S.  Saifullah,  and  I.  Gunawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan  Menggunakan  Metode Electre Dalam Merekomendasikan Dosen Berprestasi Bidang Ilmu Komputer (Study Kasus di AMIK & STIKOM Tunas Bangsa),” in Conference Paper , 2017, no. September.