## Penerapan Metode PROMETHEE II Pada Pemilihan Situs Travel Berdasarkan Konsumen
Dinda Nabila Batubara [1] , Dini Rizky Sitorus P [2] , Agus Perdana Windarto [3] STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia [1], [2], [3] Jl. Jenderal Sudirman Blok A No.1/2/3 dindanabilabatubara@gmail.com [1] , dinirizkysp@gmail.com [2] , agusperdana@amiktunasbangsa.ac.id [3]
Abstrak —Situs  Travel  merupakan  tempat  bagi Travel  Agent untuk  menawarkan  jasa-jasa  atau  paket  wisata  mereka  pada website berbasis online dan dengan situs travel, pelanggan tidak kesulitan dalam memesan paket wisata, mereka cukup memesan melalui smartphone tanpa harus ke biro travel agent. Banyaknya situs  travel  yang  ada  membuat  para  pelanggan  bingung  dan kesulitan  dalam  memilih  situs  travel  yang  tepat.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menganalisa  situs  travel  yang  tepat  bagi konsumen  dengan  menerapkan  metode  PROMETHEE  II.  Data penelitian  diperoleh  dengan  melakukan  wawancara  dan penyebaran  angket  secara  random  kepada  250  responden. Kriteria  penilaian  yang  digunakan  sebanyak  6:  penilaian  harga (C1),  Pelayanan  (C2),  Interface  (C3),  Keamanan  (C4),  Promosi (C5),  Sistem  Pembayaran  (C6)  dan  alternatif  situs  travel  yang digunakan sebanyak 4: Traveloka (A1), Tiket.com (A2), Trivago (A3),  Pegi-Pegi  (A4).  Hasil  analisa  menyebutkan  bahwa PROMETHEE  II  dapat  diterapkan  dalam  memilih  situs  travel dengan  alternatif  Tiket.com  (A2)  ( net flow =  0.13)  sebagai alternatif  pertama  dan  alternatif  pegi-pegi  (A4)  ( net flow =  0.10) sebagai alternatif kedua.
Kata Kunci— Situs Travel; Sistem Pendukung Keputusan; PROMETHEE II.

## I. P ENDAHULUAN
Travelling bukan lagi hal mewah, saat ini Travelling telah menjadi gaya hidup. Ada yang menjadikan kegiatan travelling sebagai hobi atau juga program  wajib pada sebuah komunitas atau  organisasi  saat  menjelang  libur  panjang.  Travelling memang  bukan  kegiatan  yang  murah  apalagi  tujuannya  ke destinasi  yang  jauh  diluar  pulau  atau  diluar  negeri.  Namun sekarang  sudah  ada  situs  travel  yang  dapat  mempermudah seseorang  untuk  travelling  ketempat  yang  diinginkan.  Situs Travel  adalah  wadah  atau  tempat  bagi  Travel  Agent  untuk menawarkan  jasa-jasa  atau  paket  wisata  mereka  pada  website berbasis  online,  dan  dengan  adanya  situs  travel costumer/pelanggan  tidak  kesulitan  dalam  memesan  paket wisata,  cukup  memesan  melalui  internet  tanpa  harus  ke  biro travel untuk memesan paket wisata.
Berkembangnya  teknologi  di  era  revolusi  4.0,  menjadikan transaski  secara  online  adalah  suatu  kebutuhan  bagi  saat  ini. Salah  satunya  kehadiran  situ  travel.  Dalam  hal  ini  konsumen sangat  diuntungkan  dengan  kehadiran  situs  travel  yang menawarkan  segudang  promosi  dan  kelebihan  yang  tentunya hal itu dapat diakses dengan cepat menggunakan smartphone . Penelitian  ini  dilakukan  di  kota  pematangsiantar.  Tujuan penelitian  ini  adalah  menganalisa  pemilihan  situs  travel  yang tepat berdasarkan pilihan konsumen. Tentunya banyak cabang ilmu  komputer  yang  dapat  menganalisa  permasalah  tersebut. Diantaranya  adalah  datamining  [1]–[3][4],  [5],  sistem pendukung keputusan [6]–[12], logika fuzzy [13]–[16], sistem pakar  [17]–[19],  jaringan  saraf  tiruan  [1],  [20]–[22]  dan  lain- lain[23].  Setiap  cabang  ilmu  tersebut  memiliki  kelebihan  dan kelemahan masing-masing. Peneliti menggunakan cabang ilmu sistem  pendukung  keputusan  dalam  hal  ini  mengingat  cabang imu ini dapat melakukan perangkingan dari sejumlah alternatif berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan[7].  Dalam penentuan situs travel yang tepat diperlukan suatu metode yang dapat  mempertimbangkan seluruh kriteria sehingga konsumen dapat  memutuskan  situs  travel  yang  tepat[6].  Metode  yang digunakan  adalah Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation (PROMETHE II). Banyak kelebihan  yang  dimiliki  metode  tersebut.  Hal  ini  dibuktikan dengan penelitian yang dilakukan [6] tentang faktor penyebab mahasiswa  sulit  menemukan  judul  artikel  ilmiah.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  tersebut  mampu menentukan  faktor  penyebab  mahasiswa  sulit  menemukan judul karya ilmiah dengan menggunakan metode PROMETHE II. Dalam penelitian ini digunakan 13 (tiga belas) kriteria dan 5 (lima)  alternatif.  Berdasarkan  perhitungan  menggunakan metode PROMETHE II,  diperoleh  hasil  perangkingan  dengan nilai 0,0896 yaitu faktor Kurang Referensi dan peringkat kedua yaitu  faktor  Kurang  Meminta  Saran/Pendapat  dengan  nilai 0,0255.  Berdasarkan  hal  tersebut  peneliti  berharap  hasil  dari penelitian  dapat  memberikan  rekomendasi  berupa  informasi kepada konsumen terhadap situs travel yang tepat berdasarkan pilihan  konsumen  yang  didasarkan  atas  kriteria-kriteria  dan alternatif yang telah disepakati.

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Merupakan bagian dari sistem informasi berbasis komputer yang  dipakai  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dari masalah semi-terstruktur  yang spesifik dalam suatu organisasi atau perusahaan [16].

## B. PROMETHEE II
The Preference Ranking Organization METHod for Enrichment of Evaluations II  merupakan  salah  satu  dari metode Multi Criteria Decision Making (MCDM)  yang menyelesaikan masalah yang berhubungan dengan multikriteria,  Perbedaan  dengan PROMETHEE adalah  pada Metode PROMETHEE memberikan  potongan  parsial  dari alternatif  keputusan,  sedangkan  Metode PROMETHEE II dapat memperoleh rangking keseluruhan dari alternatifnya [6].
Adapun langkah-langkah Prosedural dalam Metode PROMETHEE II yaitu :
1) Menghitung Nilai Preferensi
Menghitung  Nilai  Preferensi  dengan  menggunakan persamaan sebagai berikut :
0 jika d = 0 H(d) 0   jika d ≤ 0 (1) 1 jika d ≥ 0 Keterangan :
H(d) : fungsi selisih kriteria antar alternatif d       : selisih nilai kriteria {d = f(a) – f(b)}

## 2) Menghitung indeks Preferensi
Hasil  dari  perhitungan    nilai  preferensi  kemudian  akan dihitung  kembali  untuk  mendapatkan  indeks  preferensi. Rumus yang digunakan adalah :
𝜑 𝑎, 𝑏 ∑ 𝜋 𝑃𝑖  𝑎, 𝑏 : ∀𝑎, 𝑏 ∈ 𝐴 (2)
3) Menentukan PROMETHEE I
a. Menghitung Leaving flow
Rumus :
Φ 𝑎 ∑ 𝜑 𝑎, 𝑥 (3)
b. Menghitung Enteering flow Rumus : Φ 𝑎 ∑ 𝜑 𝑎, 𝑥 (4)

## 4) Menentukan PROMETHEE II
Pada PROMETHEE II yang merupakan perhitungan akhir dalam metode PROMETHEE didapat dengan menghitung
Net flow dengan rumus : Φ 𝑎 Φ 𝑎 Φ 𝑎 (5)

## III. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian ini dilakukan di STIKOM Tunas Bangsa dengan lokasi  penelitian  di  kota  pematangsiantar.  Metode  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Preference Ranking Organization Methods for Enrichment Evaluation ( PROMETHEE II).  Data  diperoleh  dengan  cara  wawancara dan memberikan angket secara random kepada 250 pengguna situs  travel  secara  acak.  Adapun  krieria  penilaian  yang digunakan  seperti:  penilaian  harga  (C1),  Pelayanan  (C2), Interface  (C3),  Keamanan  (C4),  Promosi  (C5)  ,  Sistem Pembayaran  (C6)  dan  alternatif  situs  travel  yang  digunakan yaitu::  Traveloka (A1), Tiket.com (A2), Trivago (A3), Pegi- Pegi (A4).

## IV. A NALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Penentuan Alternatif
Pada  penentuan  Alternatif  situs  travel,  penulis menggunakan 4 alternatif seperti yang ditunjukkan pada tabel berikut:
TABEL 1. Alternatif Situs Travel  Keterangan Traveloka A1 Tiket.com A2 Trivago A3
Pegi – Pegi A4

## B. Penentuan Kriteria
Adapun  kriteria  yang  digunakan  pada  pemilihan  situs travel  terbaik  menurut  konsumen  seperti  yang  ditunjukkan pada tabel berikut:
TABEL 2. Kriteria pemilihan situs travel
Kriteria Keterangan Kriteria  Ket Kriteria 1  Harga C1 Kriteria 2 Pelayanan C2 Kriteria 3  Interface C3 Kriteria 4  Keamanan C4 Kriteria 5  Promosi C5 Kriteria 6  Sistem Pembayaran C6

## C. Penerapan metode PROMETHEE II
Berikut  ini  data  penelitian  yang  digunakan  untuk melakukan  perhitungan  dengan  metode  PROMETHEE  II sebelumnya  data  telah  direkapitulasi  menggunakan  software microsoft  excel.  Berikut  data  penelitian  yang  akan  diolah menggunakan PROMETHEE II.
Tabel 3. Rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria Alternatif  C1 C2 C3 C4 C5 C6 Traveloka  0.83  0.80  0.86  0.78  0.80  0.85 tiket.com  0.82  0.81  0.86  0.89  0.86  0.86
Alternatif  C1 C2 C3 C4 C5 C6 Trivago 0.88  0.75  0.83  0.81  0.72  0.88 pegi pegi  0.88  0.86  0.81  0.88  0.92  0.83 Setelah  menentukan  rating  kecocokan  untuk  setiap  alternatif pada  setiap  kriteria,  lakukan  perhitungan  terhadap  nilai preferensi. Berikut ini langkah penyelesaiannya. Langkah 1 : Menghitung Nilai Preferensi
Nilai kriteria Harga (C1) C1(A1,A2)     : d = C1(A1) – C1(A2) = 0.83 – 0.82 =0,01 d>0 maka H|d| = 1 C1(A2,A1)    : d   =C1(A2)-C1(A1) =0.82 – 0.83
=-0.01 d<0 maka H|d|=0 C1(A1,A3)    :  d  =C1(A1)-C1(A3) =0.83 – 0.88
= -0.04 d<0 maka H|d|= 0 C1(A3,A1)    :  d  = C1(A3) – C1(A1) = 0.88 – 0.83
= 0.04 d>0 maka H|d| = 1 C1(A1,A4)    :  d  = C1(A1)-C1(A4) =0.83 – 0.88 = -0.04 d<0 maka H|d|=0 C1(A4,A1)    : d   = C1(A4)-C1(A1) = 0.88 – 0.83
= 0.04 d>0 maka H|d| = 1
C1(A2,A3)    : d   = C1(A2)-C1(A3) = 0.82 – 0.88
= -0.05 d<0 maka H|d|=0
C1(A3,A2)    : d   = C1(A3)-C1(A2) = 0.88 – 0.82 = 0.05 d>0 maka H|d|=1 C1(A2,A4)    : d   = C1(A2)-C1(A4) = 0.82 – 0.88 = -0.05 d<0 maka H|d|=0 C1(A4,A2)    : d   = C1(A4)-C1(A2) = 0.88 – 0.82 = 0.05 d>0 maka H|d|=1 C1(A3,A4)    : d   = C1(A3)-C1(A4) = 0.88 – 0.88 = 0.00 d=0 maka H|d|=0 C1(A4,A3)    : d   = C1(A4)-C1(A3) = 0.88 – 0.88 = 0.00 d=0 maka H|d|=0
Nilai kriteria Pelayanan  (C2) C2(A1,A2)     : d = C2(A1) – C2(A2) = 0.80 – 0.81 =-0,01 d>0 maka H|d| = 1 C2(A2,A1)    : d   =C2(A2)-C1(A1) =0.81 – 0.80 =-0.01 d<0 maka H|d|=0 C2(A1,A3)    :  d  =C2(A1)-C2(A3) =0.80 – 0.75 = 0.05 d>0 maka H|d|= 1 C2(A3,A1)    :  d  = C2(A3) – C2(A1) = 0.75 – 0.80 = -0.05 d<0 maka H|d| = 0 C2(A1,A4)    :  d  = C2(A1)-C2(A4) =0.80 – 0.86
= -0.06 d<0 maka H|d|=0
C2(A4,A1)    : d   = C2(A4)-C2(A1) = 0.86 – 0.80 = 0.06
d>0 maka H|d| = 1 C2(A2,A3)    : d   = C2(A2)-C2(A3) = 0.81 – 0.75
= 0.06 d>0 maka H|d|=1
C2(A3,A2)    : d   = C2(A3)-C2(A2) = 0.75 – 0.81 = -0.06
d<0 maka H|d|=0
C2(A2,A4)    : d   = C2(A2)-C2(A4) = 0.81 – 0.86 = -0.05 d<0 maka H|d|=0 C2(A4,A2)    : d   = C2(A4)-C2(A2) = 0.86 – 0.81 = 0.05 d>0 maka H|d|=1 C2(A3,A4)    : d   = C2(A3)-C2(A4) = 0.75 – 0.86 = -0.11 d<0 maka H|d|=0 C2(A4,A3)    : d   = C2(A4)-C2(A3) = 0.86 – 0.75 = 0.11
d>0 maka H|d|=1
Nilai kriteria Interface (C3) C3(A1,A2)     : d = C3(A1) – C3(A2)
= 0.86 – 0.86
=0.00 d=0 maka H|d| = 0 C3(A2,A1)     : d = C3(A2) – C3(A1) = 0.86 – 0.86 =0.00
d=0 maka H|d| = 0
C3(A1,A3)    :  d  =C3(A1)-C3(A3) =0.86 – 0.83 = 0.03 d>0 maka H|d|= 1
C3(A3,A1)    :  d  = C3(A3) – C3(A1) = 0.83 – 0.86 = -0.03 d<0 maka H|d| = 0 C3(A1,A4)    :  d  = C3(A1)-C3(A4) =0.86 – 0.81 = 0.06 d>0 maka H|d|=1 C3(A4,A1)    : d   = C3(A4)-C3(A1) = 0.81 – 0.86 = -0.06 d<0 maka H|d| = 0 C3(A2,A3)    : d   = C3(A2)-C3(A3) = 0.86 – 0.83 = 0.02 d>0 maka H|d|=1
C3(A3,A2)    : d   = C3(A3)-C2(A2) = 0.83 – 0.86 = -0.02 d<0 maka H|d|=0 C3(A2,A4)    : d   = C3(A2)-C3(A4) = 0.86 – 0.81 = 0.05 d>0 maka H|d|=1 C3(A4,A2)    : d   = C3(A4)-C3(A2) = 0.81 – 0.86 = -0.05 d<0 maka H|d|=0 C3(A3,A4)    : d   = C3(A3)-C3(A4) = 0.83 – 0.81 = 0.03 d>0 maka H|d|=1 C3(A4,A3)    : d   = C3(A4)-C3(A3) = 0.81 – 0.83 = -0.03 d<0 maka H|d|=0
Nilai kriteria Keamanan (C4) C4(A1,A2)     : d = C4(A1) – C4(A2) = 0.78 – 0.89 =-0.12 d<0 maka H|d| = 0 C4(A2,A1)     : d = C4(A2) – C4(A1) = 0.89 – 0.78
=0.12 d>0 maka H|d| = 1 C4(A1,A3)    :  d  =C4(A1)-C4(A3) =0.78 – 0.81 = -0.04 d<0 maka H|d|= 0 C4(A3,A1)    :  d  = C4(A3) – C4(A1) = 0.81 – 0.78 = 0.04 d>0 maka H|d| = 1 C4(A1,A4)    :  d  = C4(A1)-C4(A4) =0.78 – 0.88 = -0.10 d<0 maka H|d|=0 C4(A4,A1)    : d   = C4(A4)-C4(A1) = 0.88 – 0.78 = 0.10 d>0 maka H|d| = 1 C4(A2,A3)    : d   = C4(A2)-C4(A3) = 0.89 – 0.81 = 0.08 d>0 maka H|d|=1 C4(A3,A2)    : d   = C4(A3)-C4(A2) = 0.81 – 0.89 = -0.08 d<0 maka H|d|=0 C4(A2,A4)    : d   = C4(A2)-C4(A4) = 0.89 – 0.88 = 0.02
d>0 maka H|d|=1
C4(A4,A2)    : d   = C4(A4)-C4(A2) = 0.88 – 0.89 = -0.02 d<0 maka H|d|=0 C4(A3,A4)    : d   = C4(A3)-C4(A4) = 0.81 – 0.88 = -0.06 d<0 maka H|d|=0 C4(A4,A3)    : d   = C4(A4)-C4(A3) = 0.88 – 0.81 = 0.06 d>0 maka H|d|=1
Nilai kriteria Promosi (C5) C5(A1,A2)     : d = C5(A1) – C5(A2) = 0.80 – 0.86 =-0.05 d<0 maka H|d| = 0 C5(A2,A1)     : d = C5(A2) – C5(A1) = 0.86 – 0.80 =0.06 d>0 maka H|d| = 1 C5(A1,A3)    :  d  =C5(A1)-C5(A3)
=0.80 – 0.72 = 0.08
d>0 maka H|d|= 1 C5(A3,A1)    :  d  = C5(A3) – C5(A1) = 0.72 – 0.80
= -0.08 d<0 maka H|d| = 0 C5(A1,A4)    :  d  = C5(A1)-C5(A4) =0.80 – 0.92 = -0.11 d<0 maka H|d|=0
C5(A4,A1)    : d   = C5(A4)-C5(A1) = 0.92 – 0.80 = 0.11 d>0 maka H|d| = 1 C5(A2,A3)    : d   = C5(A2)-C5(A3) = 0.86 – 0.72 = 0.14 d>0 maka H|d|=1 C5(A3,A2)    : d   = C5(A3)-C5(A2) = 0.72 – 0.86 = -0.14 d<0 maka H|d|=0 C5(A2,A4)    : d   = C5(A2)-C5(A4) = 0.86 – 0.92 = -0.06 d<0 maka H|d|=0
C5(A4,A2)    : d   = C5(A4)-C5(A2) = 0.92 – 0.86 = 0.06 d>0 maka H|d|=1
C5(A3,A4)    : d   = C5(A3)-C5(A4) = 0.72 – 0.92
= -0.20 d<0 maka H|d|=0
C5(A4,A3)    : d   = C5(A4)-C5(A3) = 0.92 – 0.72 = 0.20 d>0 maka H|d|=1
Nilai kriteria Sistem Pembayaran (C6) C6(A1,A2)     : d = C6(A1) – C6(A2) = 0.85 – 0.86
=0.00
d=0 maka H|d| = 0
C6(A2,A1)     : d = C6(A2) – C6(A1)
= 0.86 – 0.85 =0.00 d=0 maka H|d| = 0
C6(A1,A3)    :  d  =C6(A1)-C6(A3)
=0.85 – 0.88 = -0.02 d<0 maka H|d|= 0 C6(A3,A1)    :  d  = C6(A3) – C6(A1) = 0.88 – 0.85 = 0.02 d>0 maka H|d| = 1
C6(A1,A4)    :  d  = C6(A1)-C6(A4) =0.85 – 0.83 = 0.02 d>0 maka H|d|=1 C6(A4,A1)    : d   = C6(A4)-C6(A1) = 0.83 – 0.85 = -0.02 d<0 maka H|d| = 0 C6(A2,A3)    : d   = C6(A2)-C6(A3) = 0.86 – 0.88 = -0.02 d<0 maka H|d|=0 C6(A3,A2)    : d   = C6(A3)-C6(A2) = 0.88 – 0.86 = 0.02 d>0 maka H|d|=1 C6(A2,A4)    : d   = C6(A2)-C6(A4) = 0.86 – 0.83 = 0.02 d>0 maka H|d|=1 C6(A4,A2)    : d   = C6(A4)-C6(A2) = 0.83 – 0.86
= -0.02 d<0 maka H|d|=0 C6(A3,A4)    : d   = C6(A3)-C6(A4) = 0.88 – 0.83 = 0.04 d>0 maka H|d|=1 C6(A4,A3)    : d   = C6(A4)-C6(A3) = 0.83 – 0.88 = -0.04 d<0 maka H|d|=0 Sehingga diperoleh hasil lengkap Nilai Preferensi
TABEL 4. Tabel Preferensi (d) C1  C2  C3  C4  C5  C6 (A1,A2) 1 0 0 0 0 0 (A2,A1) 0 1 0 1 1 0
(A1,A3) 0 1 1 0 1 0
(A3,A1) 1 0 0 1 0 1 (A1,A4) 0 0 1 0 0 1
(A4,A1) 1 1 0 1 1 0 (A2,A3) 0 1 1 1 1 0
(A3,A2) 1 0 0 0 0 1
(A2,A4) 0 0 1 1 0 1
(A4,A2) 1 1 0 0 1 0 (A3,A4) 0 0 1 0 0 1 (A4,A3) 0 1 0 1 1 0

## Langkah 2 : Menghitung Indeks Preferensi
Alternatif Pasangan (A1,A2) (A1,A2) = (1 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0) = 0.17 Alternatif Pasangan (A2,A1) (A2,A1) = (0 +1 + 0 + 1 + 1 + 0) = 0.50
Alternatif Pasangan (A1,A3)
(A1,A3) = (0 + 1 + 1 + 0 + 1 + 0) = 0.50 Alternatif Pasangan (A3,A1) (A3,A1) = (1 + 0 + 0 + 1 + 0 + 1) = 0.50 Alternatif Pasangan (A1,A4) (A1,A4) = (0 + 0 + 1 + 0 + 0 + 1) = 0.33 Alternatif Pasangan (A4,A1) (A4,A1) = (1 + 1 + 0 + 1 + 1 + 0) = 0.67
Alternatif Pasangan (A2,A3)
(A2,A3) = (0 + 1 + 1 + 1 + 1 + 0) = 0.67
Alternatif Pasangan (A3,A2) (A3,A2) =(1 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1) = 0.33 Alternatif Pasangan (A2,A4)
(A2,A4) =(0 + 0 + 1 + 1 + 0 + 1) = 0.50 Alternatif Pasangan (A4,A2) (A4,A2) = (1 + 1 + 0 + 0 + 1 + 0) = 0.50 Alternatif Pasangan (A3,A4) (A3,A4) = (0 + 0 + 1 + 0 + 0 + 1) = 0.33 Alternatif Pasangan (A4,A3) (A4,A3) = (0 + 1 + 0 + 1 + 1 + 0) = 0.50
Berikut  Ini  hasil  nilai  indeks  preferensi  yang  ditunjukkan pada tabel berikut :
TABEL 5. Nilai Indeks Preferensi A1 A2 A3 A4 A1 - 0.17  0.50  0.33 A2 0.50 - 0.67  0.50 A3 0.50  0.33 - 0.33 A4 0.67  0.50  0.50 - Langkah 3 : Menghitung PROMETHEE I I. Menghitung Leaving Flow A1 = 1 /(6-1) (0.17+0.50+0.33) = 0.20 A2 = 1 /(6-1) (0.50+0.67+0.50) = 0.33 A3 = 1 /(6-1) (0.50+0.33+0.33) = 0.23 A4 = 1 /(6-1) (0.67+0.50+0.50) = 0.33 II. Menghitung Entering Flow A1 = 1 /(6-1) (0.50+0.50+0.67) = 0.33 A2 = 1 /(6-1) (0,17+0.33+0.50) = 0.20 A3 = 1 /(6-1) (0.50+0.67+0.50) = 0.33 A4 = 1 /(6-1) (0.33+0.50+0.33) = 0.23 TABEL 6. PROMETHEE I leaving flow  entering flow Traveloka 0.20 0.33 Tiket.com 0.33 0.20 Trivago 0.23 0.33 Prgi-pegi 0.33 0.23

## Langkah 4 : Menghitung PROMETHEE II
PROMETHEE II merupakan perhitungan akhir dala metode
PROMETHEE didapan dengan menghitung Net flow : A = 0.20 – 0.33 = -0.13 B = 0.33 – 0.20 = 0.13 C = 0.23 – 0.33 = -0.10 D = 0.33 – 0.23 = 0.10

## TABEL.7 PROMETHEE II
Net flow  Rangking Traveloka -0.13 4 Tiket.com 0.13 1 Trivago -0.10 3 Pegi-Pegi 0.10 2
Berdasarkan Netflow dari tabel diatas maka dapat diperoleh ranking dari masing masing alternatif situs travel. Alternatif dengan net flow yang  paling  besar  merupakan  alternatif dengan ranking teratas seperti terlihat pada tabel berikut :
TABEL.8 Hasil Akhir Net flow  Rangking Tiket.com 0.13 1 Pegi-Pegi 0.10 2 Trivago -0.10 3 Traveloka -0.13 4

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  tersebut  dapat  dijelaskan  bahwa metode PROMETHEE II  dapat  diterapkan  pada  pemilihan situs  travel  yang  tepat  berdasarkan  konsumen.  Hasil penelitian  menunjukkan  dari  kriteria  penilaian  yang digunakan  (penilaian  harga, Pelayanan, Interface , Keamanan,  Promosi,  Sistem  Pembayaran)  dan  alternatif situs  travel  yang  diteliti  (Traveloka,  Tiket.com,  Trivago, Pegi-Pegi)  menyebutkan  bahwa  situs  travel  dengan alternatif Tiket.com (A2) ( net flow = 0.13) sebagai alternatif pertama  dan  alternatif  pegi-pegi  (A4)  ( net flow =  0.10) sebagai alternatif kedua.
D AFTAR P USTAKA
[1] A.  P.  Windarto,  “Implementation  of  Data  Mining  on  Rice Imports by Major Country of Origin Using Algorithm Using K- Means Clustering Method,” Int. J. Art if. Intell. Res. , vol. 1, no. 2, pp. 26–33, 2017.
[2] M. G. Sadewo, A. P. Windarto, and D. Hartama, “PENERAPAN DATAMINING  PADA  POPULASI  DAGING  AYAM  RAS PEDAGING  DI  INDONESIA  BERDASARKAN  PROVINSI MENGGUNAKAN  K-MEANS  CLUSTERING,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 2, no. 1, pp. 60– 67, 2017.
[3] A.  P.  Windarto,  “Penerapan  Data  Mining  Pada  Ekspor  Buah- Buahan  Menurut  Negara  Tujuan  Menggunakan  K-Means Clustering,” Techno.COM , vol. 16, no. 4, pp. 348–357, 2017.
[4] Sudirman,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto,  “Data  mining  tools  | rapidminer:  K-means  method  on  clustering  of  rice  crops  by province  as  efforts  to  stabilize  food  crops  in  Indonesia,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 420, p. 12089, 2018.
[5] B.  Supriyadi,  A.  P.  Windarto,  T.  Soemartono,  and  Mungad, “Classification of natural disaster prone areas in Indonesia using K-means,” Int. J. Grid Distrib. Comput. , vol. 11, no. 8, pp. 87– 98, 2018.
[6] F. Adelia, D. Wahyuli, T. Imanda, and A. P. Windato, “Analisis Promethee  II  Pada  Faktor  Penyebab  Mahasiswa  Sulit Menemukan Judul Artikel Ilmiah,” Jurnal Ilmiah KOMPUTASI , vol. 17, no. 2, pp. 131–135, 2018.
[7] S.  Sundari,  A.  Wanto,  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 Seminar Nasional Multi Disiplin Ilmu , 2017, pp. 1–6.
[8] A.  Putrama  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis  dalam  menentukan produk  bri  syariah  terbaik  berdasarkan  dana  pihak  ketiga menggunakan ahp,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 60–64, 2018.
[9] A. P. WINDARTO, “Implementasi metode topsis dan saw dalam memberikan  reward  pelanggan,” Kumpul. J. Ilmu Komput. ,  vol. 4, no. 1, pp. 88–101, 2017.
[10] P. P. P. A. N. W. F. I. R. H. Zer and A. P. Windarto, “Analisis Pemilihan Rekomendasi Produk Terbaik Prudential  Berdasarkan Jenis Asuransi Jiwa Berjangka Untuk Kecelakaan Menggunakan Metode  Analytic  Hierarchy  Process  (  Ahp  ),” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 78–82, 2018.
[11] D. R. Sari, A. P. Windarto, D. Hartama, and S. Solikhun, “Sistem Pendukung  Keputusan  untuk  Rekomendasi  Kelulusan  Sidang Skripsi  Menggunakan  Metode  AHP-TOPSIS,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 6, no. 1, p. 1, 2018.
[12] A.  P.  W.  Budiharjo  and  A.  Muhammad,  “Comparison  of Weighted  Sum  Model  and  Multi  Attribute  Decision  Making Weighted  Product  Methods  in  Selecting  the  Best  Elementary School in Indonesia,” Int. J. Softw. Eng. Its Appl. , vol. 11, no. 4, pp. 69–90, 2017.
[13] A.  Wanto,  “Analisis  Penerapan  Fuzzy  Inference  System  (FIS) Dengan Metode Mamdani Pada Sistem Prediksi Mahasiswa Non Aktif (Studi Kasus : AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar),” in Seminar Nasional Inovasi Dan Teknologi Informasi (SNITI) 3 , 2016, vol. 3, pp. 393–400.
[14] T.  Imandasari  and  A.  P.  Windarto,  “Sistem  Pendukung Keputusan  dalam  Merekomendasikan  Unit  Terbaik  di  PDAM Tirta  Lihou  Menggunakan  Metode  Promethee,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 5, no. 4, p. 159, 2017.
[15] M.  Mohammadi  and  S.  Jafari,  “An  expert  system  for recommending suitable ornamental fish addition to an aquarium based on aquarium condition,” arXiv Prepr. arXiv1405.1524 , vol. 3, no. 2, pp. 1–7, 2014.
[16] A. P. Windarto, M. R. Lubis, and Solikhun, “IMPLEMENTASI
JST PADA PREDIKSI TOTAL LABA RUGI KOMPREHENSIF BANK UMUM KONVENSIONAL
DENGAN  BACKPROPAGATION,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 4, pp. 411–418, 2018.
[17] A.  P.  Windarto et al. ,  “MODEL  ARSITEKTUR  NEURAL NETWORK DENGAN BACKPROPOGATION PADA PREDIKSI TOTAL LABA,” vol. 5, no. 2, pp. 147–158, 2018.
[18] Solikhun,  A.  P.  Windarto,  Handrizal,  and  M.Fauzan,  “Jaringan Syaraf  Tiruan  Dalam  Memprediksi  Sukuk  Negara  Ritel Berdasarkan Kelompok Profesi Dengan Backpropagation Dalam Mendorong  Laju  Pertumbuhan  Ekonomi,”  in Seminar Ilmiah Nasional "Membangun Paradigma Kehidupan Melalui Multidisiplin Ilmu , 2017, pp. 14–31.
[19] A. P. Windarto, L. S. Dewi, and D. Hartama, “Implementation of Artificial  Intelligence  in  Predicting  the  Value  of  Indonesian  Oil and Gas Exports With BP Algorithm,” Int. J. Recent Trends Eng.
Res. , vol. 3, no. 10, pp. 1–12, 2017.
[20] A.  Wanto,  A.  P.  Windarto,  D.  Hartama,  and  I.  Parlina,  “Use  of Binary Sigmoid Function And Linear Identity In Artificial Neural Networks  For  Forecasting  Population  Density,” Int. J. Inf. Syst.
Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 43–54, 2017.
[21] Sumijan,  A.  P.  Windarto,  A.  Muhammad,  and  Budiharjo, “Implementation  of  Neural  Networks  in  Predicting  the Understanding Level of Students Subject,” Int. J. Softw. Eng. Its
Appl. , vol. 10, no. 10, pp. 189–204, 2016.
[22] R.  Rahim et al. ,  “Enhanced  pixel  value  differencing  with cryptography  algorithm,”  in MATEC Web of Conferences 197 , 2018, vol. 3011, pp. 1–5.
[23] S. R. Ningsih and A. P. Windarto, “Penerapan Metode Promethee II  Pada  Dosen  Penerima  Hibah  P2M  Internal,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 3, no. 1, pp. 20– 25, 2018.
`