## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1447 − 1455 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2695

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Instruktur Bimbingan Belajar Menggunakan Metode PSI (Preference Selection Index)
Fauziyah 1 , Fifto Nugroho 2,* , Efori Buulolo 3
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bung Karno, Jakarta, Indonesia
3 Program Teknik Informatka,  Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 fauziyah@ubk.ac.id, 2,* fiftonugroho@ubk.ac.id,  buuloloefori21@gmail.com Email  Penulis Korespondensi: fiftonugroho@ubk.ac.id Submitted: 17/12/2022 ; Accepted: 27/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Kegiatan  pengabdian  bertujuan  untuk jangka panjang  dalam  menciptakan  SDM (Sumber Daya Manusia) yang mempunyai pengetahuan  serta kreatifitas  di bidang komputer,  terkuhusus pada desain grafis dan aplikasi multimedia.  Pelatihan  ini bertujuan  untuk melatih  peserta  memakai  tools  dalam  aplikasi  desain  grafis,  misalnya.  Corel  Draw  agar  peserta  mampu  mengetahui  bagaimana merencanakan  dan  menumbuhkan kemampuan  kreatif  peserta dalam  mendesain. Kegiatan  ini dilakukan dengan metode sosial aplikasi desain  grafis  menggunakan  aplikasi  Corel  Draw,  dan  seorang  instruktur  yang  ahli  di  bidang  desain  grafis.  untuk  memandu pengoperasian aplikasi  tersebut, sehingga membantu peserta pelatihan  dalam  praktik pembuatan  desain. Sistem pendukung keputus an, ialah  sistem  yang  dimanfaatkan  untuk  mempermudah  pengambilan  keputusan  dalam  pemilihan  seorang  instruktur  pelatihan  desain grafis, dimana proses pengambilan  keputusan pada dasarnya adalah memilih alternatif  keputusan dalam menentukan  kelayakan seorang menjadi seorang instruktur pelatihan desain, penilaian dapat dilihat dari beberapa kriteria penilaian  yaitu pengalaman,  konsistent, kreatif dan  komunikatif.  Dalam  mempermudah  proses  pemilihan  digunakan  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode  PSI (Preference  Selection  Index) untuk menghasilkan  bobot serta preferensi  terbaik.  Sehingga hasil akhir yang didapat  sebagai instruktur bimbingan belajar  yaitu alternatif  A11 atas nama  Sriwulan dengan peringkat pertama  dengan perolehan  nilai tertinggi  sebesar 0.9196.
Kata Kunci : SPK; PSI; Instruktur Bimbingan  Belajar;  Desain Grafis; Corel Draw
Abstract− Service  activities  aim for the long term in creating HR (Human Resources) who have knowledge and creativity  in the field of computers, especially  in graphic  design and multimedia  applications.  This training  aims to train  students in using tools in graphic design applications,  for example.  Corel Draw, so students are expected to know how to plan and develop students' creative  abilities  in designing. This activity  is carried out using the social method of graphic design applications  using the Corel Draw application,  and an instructor who is an expert in the field of graphic design. to guide the operation of the application,  thereby helping trainees in the practice of making designs. Decision support system, is a system that is used to facilitate  decision making in selecting a graphic des ign training instructor,  where the decision  making process is basically  choosing alternative  decisions in determining  the eligibility  of a person to become a design training instructor, the assessment can be seen from several assessment criteria,  namely experience,  consistent, creative and communicative.  In facilitating  the selection process, a decision  support system is used using the PSI (Preference  Selection  Index) method to produce the best weights and preferences. So that the final result obtained as a tutoring instructor is alternative  A11 on behalf of Sriwulan with the first rank with the highest score of 0.9196.
Keywords : DSS; PSI; Tutoring Instructor; Graphic Design; Corel Draw

## 1. PENDAHULUAN
Pela tiha n a da la h proses  pembela ja ran ya ng memperlua s da n menera pka n pra ktik da ripa da  teori  untuk meningka tkan ketera mpila n individu a ta u kelompok. Pela tiha n bertujuan a dalah untuk mela tih individu da n kelompok untuk menguasai ketera mpila n ya ng bisa  dikelola . Jenis pela tiha n meliputi wa ca na , ketera mpila n da n soft skill. Jika  ka ra kteristik pela tihan meliputi a da nya proses da la m mengembangkan keterampila n yang a da, materi ya ng disa mpaikan merupakan keterampilan khusus ya ng dibutuhka n, pela tiha n bersifa t sement a ra , da n proses pela tiha n dila kuka n mela lui pembela ja ran da n la tihan, sehingga  menja di sa la h sa tu kebia sa an[1].
Corel  Dra w  a da la h a plika si ya ng sering  diguna ka n seora ng  desa iner da la m mengola h da n mencipta ka n sebuah desa in. Corel  Dra w  juga  merupa ka n a plika si ya ng pa ling  populer  di  ka la nga n desa iner gra fis. Software ini  umumnya muda h dipa ka i, ka rena  terda pat a la t da n efek untuk membuat berba gai m a ca m pola  inova tif da n ekspresif [2]. Mela lui kegia ta n pela tiha n desain gra fis ya ng diselengga ra ka n bertujua n untuk memperbaiki ketida kseimbanga n a ntara  situa si saat ini,  ya itu ba nya knya penga nggura n, sehingga  diha ra pkan dapat menurunkan tingka t jumla h penga nggura n. Pa ra  peserta pela tiha n ya ng mengikuti  kegia ta n pela tiha n desa in gra fis  diha ra pkan ma mpu  meningkatkan  kemampuan profesional khususnya  da la m bida ng desa in gra fis.  Denga n demikia n, setela h mengikuti  kegia ta n pela tiha n, peserta  pela tiha n bisa menda patkan  pekerja a n  ya ng  da pa t.  Denga n  ba ntuan  kegia ta n  pela tiha n  desa in  gra fis  ya ng  terorga nisir, ketida kseimba ngan a nta ra  situa si  sa a t  ini,  ya itu  besa rnya   tingka t  penga nggura n  diha ra pkan bisa   dia ta si[3].  Da lam pemiliha n  instruktur  bimbinga n  bela ja r  mengguna ka n  bebera pa  kriteria   ya itu  penga la man,  konsisten,  krea tif  dan komunika tif. Sehingga  untuk da pa t menyelesaika n permasala han ya ng a da dala m pemiliha n instruktur bimbinga n bela jar diperluka n sistem pendukung keputusa n (SPK).

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1447 − 1455 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2695
SPK merupa ka n sistem ya ng dira ncang untuk penga mbila n keputusan dengan memanfaatkan komputer berdarakan da ta  a lternatif da n kriteria  ya ng diteta pkan[4]. Pa da  penelitia n ini mengguna ka n metode PSI da la m pemiliha n instruktur bimbinga n bela ja r untuk mengha silka n a lterna tif terba ik.
Penelitia n  ya ng dila kuka n oeh  Eneng  Ha lima h Ariya nti  dkk mengena i  pengelola a n pembela ja ra n kursus untuk menumbuhkan  kemampuan  berwira usa ha   lulusa n  kursus  komputer  desa in  di  LKP  IKMA  Ma ja la ya.  Penelitia n mengha silka n kegia ta n pengelola a n pembelajaran kursus ya ng dila kukan pengelola  a ntara  la in denga n menjalin kerjasama denga n berba ga i insta nsi seperti dina s pendidika n, dina s ketena ga kerjaan d a n industri di wila ya h Ma ja la ya[5]. Penelitia n ya ng dila kuka n oleh Shinta  Siti  da n Hendri Julia n  Pra ma na membahas pera ncanga n sistem informa si penila ia n kinerja instruktur musik denga n metode AHP. Penelitia n menyimpulka n pa da penelitia n ba hwa  eva luasi kinerja  dida sa rkan pada kriteria   ya ng  umum diguna ka n ta npa  mena mbahkan subkriteria   ya ng da pa t menja di fa ktor ya ng cukup  besa r  dalam eva lua si[6]. Penelitia n ya ng dila kuka n oleh Enda h Ra tna Arumi da n Auliya  Burha nuddin meneliti mengena i peningkatatan kra tivita s peserta  sekola h menenga h perta ma  mengguna kan coreldra w.  Penelitia n  menyimpuka n  bahwa  Peserta  dapat membuat sebuah desain poster dengan tema “Cinta Tanah Air”, dari 20 peserta diambil 3 pemenang[7]. Penelitian yang dila kuka n oleh Dwi  Meila ni  dkk ta hun 2021 membuat penelitia n mengena i penentuan supplier ba ha n bangunan dengan penera pa n metode PSI, sehingga  penelitia n mengha sika n supplier terba ik pa da a lterna tif A1[8]. Penelitia n ya ng dila kukan oleh  Pa ngestu  da n  Fa hrulla h  ta hun 2021  memba has pemiliha n  supervisor  denga n  penera pa n metode PSI  sehingga penelitia n mengha silka n peringka t 1 ya itu pa da  a lterna tif A7 [9].
Berda sa rka n penelitia n terka it ya ng tela h dija ba rkan penulis menja dikannya sebaga i referensi da la m penyelesaian perma sa la han ya ng suda h dijela skan sehingga  da la m penelitia n tersebut penulis mela kukan penelitia n denga n judul sistem pendukung  keputusa n  pemiliha n  instruktur  bimbinga n  bela ja r  mengguna ka n  m etode  PSI  denga n  tujua n  dapat mengha silka n  sua tu  nila i  preferensi  terba ik  da n  sejumla h  a lterna tif  serta   kriteria   ya ng  tela h  ditentuka n  sehingga menda patkan ha sil a khir seca ra  a kura t.

## 2. METODOLOGI  PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung  Keputusan
SPK  perta ma  ka li dideskripsika n oleh Michel  S.  Scott Morton pa da  a wa l ta hun 1970 -an. SPK merujuk ke sistem ya ng mengguna ka n komputer pa da proses penga mbila n keputusan. SPK  a da la h sistem ya ng da pa t mendukung penga mbilan keputusa n denga n mengguna kan da ta serta  model untuk membuat keputusan guna  memecahkan masala h semi terstruktur a ta u tida k terstruktur[10],[11].

## 2.2 Intruktur
Instruktur  merupa ka n  seora ng  denga n  kua lifika si  profesiona l  ya ng  tuga s  memerluka n  pengua sa an  pengeta huan metodologis  da n teknik a na lisis  da la mbidang pendidika n da n pembela jara n profesional tertentu . Instruktur merupakan profesi  ya ng  menuntut sega la   sesua tu  da ri  dirinya   untuk  mela kuka n pekerja annya  dengan seba ik -ba iknya. Seba ga i intruktur profesiona l tuga s instruktur, guru da n instruktur ha rus ma mpu mempenga ruhi peserta nya . Da la m ha l ini pela tih ha rus sena ntia sa  meningka tkan presta sinya yang merupa kan modal keberha sila n la tiha n[12].

## 2.3 Metode PSI
Metode PSI  tida k perlu menentuka n kepentinga n rela tif a nta r a tribut. Metode ini  berma nfaat ketika kepentinga n rela tif a tribut bertenta nga n[13]. Pa da  ta hap perhitunga n PSI,  bobot kriteria   ditentuka n denga n mengguna ka n informa si ya ng terda pa t da lam matriks keputusan, dima na bobot k riteria  da pa t ditentukan seca ra objektif denga n mengguna kan metode sta nda r devia si a ta u entropi[14]. Bebera pa  la ngka h untuk mengembangka n metod e PSI[15]: a . Identifika si ma triks keputusa n
𝑋𝑖𝑗 = [ 𝑥 11 𝑥 12 … 𝑥 21 𝑥 22 … … 𝑥 𝑚1 … 𝑥 𝑚2 … … 𝑥 1𝑛 𝑥 2𝑛 … 𝑥 𝑚𝑛 ] (1)
b. Norma lisa i Ma triks Keputusa n
Atribut keuntunga n (benefit) seperti berikut.
𝑅𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑗 𝑚𝑎𝑥 (2)
Atribut bia ya  (cost) seperti berikut.
𝑅𝑖𝑗 = 𝑋𝑗 𝑚𝑖𝑛 𝑋𝑗𝑖𝑗
(3)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1447 − 1455 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2695
c. Penentua n nila i ra ta -ra ta dari ma triks ya ng di noma lisa sika n.
N = 1 𝑚 ∑ 𝑅𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 (4)
d. Menghitung nila i va ria si preferensi
∅ 𝑗 = ∑ [𝑅 𝑖𝑗 − 𝑁 𝑗 ] 2 𝑚 𝑖=1 (5)
e. Tentuka n penyimpanan nila i preferensi.
Ω𝑗 = 1 − ∅𝑗
(6)
f. Tentuka n bobot kriteria .
Wj = Ω𝑗 ∑ −1 𝑛 𝑗 Ω𝑗 (7)
g. Penentua n indeks pemilih preferensi
Ө𝑖 =   ∑ = 1 (𝑅𝑖𝑗 , 𝑊𝑗) 𝑚 𝑗
(8)
Alterna tif ya ng memiliki  nila i preferensi indeks terbesa r a da la h a lterna tif terba ik

## 2.4 Tahapan Penelitian
Bebera pa  ta ha pan ya ng  dila kuka n  untuk  mengga pa i  tujua n penelitia n  da la m sisitem  pendukung  keputusa n  dalam pemiliha n instruktur bimbinga n bela ja r ya itu seperti berikut : a . Menga na lisa  Ma sa la h
Menga na lisa  sua tu perma sa la han bertujua n a ga r da pa t menyelesa ika n sua tu ma sa lah serta  menga na lisis  da ta  yang dija dika n sua tu pokok permasa lahan dala m sebuah penelitia n.
b. Pengumpula n Da ta
Pengumpula n da ta  da la m sebuah penelitia n sa nga t diperluka n a ga r da ta -da ta tersebut da pat dija dikan referensi dalam penelitia n. Pengumpula n da ta  tersebut da pat berbentuk wa wa ncara da n membaca berba ga i referensi mela lui google schola r a ta u di perpusta ka an.
c. Studi Litera tur da n Keperpusta kaan
Da la m mena mbah wa wa san peneliti mengena i SPK serta  metode ya ng dipa ka i ya itu PSI denga n khusus.
d. Ana lisa  Penera pa n metode
Pa da   ta ha pan ini  kita   mela kukan a na lisa   perma sa la han da la m  pemiliha n  instruktur  bimbinga n  bela ja r  dengan pengimplemnta sia n metode PSI.
e. La pora n Penelitia n
La pora n penelitia n dibua t berda srka n da ri penelitia n ya ng dila kuka n untuk meliha t ha silnya  a pakah sesua i denga n ya ng diha ra pka n.
Berikut merupa ka n kera ngka penelitia n da ri penja ba ran ta hapan penelitia n dia ta s:
Gambar 1. Kera ngka  Penelitia n
Mulai Menganalisa Masalah Pengumpulan Data
Studi Literatur  Dan Keperpustakaan Analisa Dan Penerapan Metode Penerapan Metode  PSI 1. Membentuk matriks pengambilan  keputusan. 2. Menormalisasikan  matriks keputusan. 3. Menghitung nilai mean dari matriks ternormalisasi.
4. Perhitungan nilai variasi preferensi.
5. Menentukan deviasi dari nilai variasi preferensi.
6. Menentukan bobot kriteria  ( 𝑊 𝑗 ).
7. Penentuan indeks pilihan  preferensi. Pembuatan Laporan Penelitian Selesai

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1447 − 1455 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2695

## 3. HASIL  DAN  PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Alternatif
Da la m menentukan piliha n intruktur bela ja r ya ng tepa t penulis menera pkan metode PSI untuk memperoleh pera ngkingan sehingga  mengha silka n penila ia n ya ng tepa t da n a kurat. Terda pat 15 da ta a lterna tif intruktur bela ja r seperti berikut :
Tabel 1. Da ta  Alterna tif Intruktur Bela ja r Kode Alterna tif A1 Abdi A2 Ahma d Sa fitra A3 Berlia na A4 Teguh Sa putra A5 Dedi ira wa n A6 Sugi  ha rtono A7 Ha nda yani A8 Wilson A9 Surya  Reza A10 Aprina A11 Sriwula n A12 Annisa A13 Azika A14 Robert A15 Kha irul

## 3.2 Penetapan Kriteria
Da la m proses pemiliha n instruktur pela tiha n pa da pela tihan desa in gra fis, setia p instruktur ha rus memenuhi setia p kriteria ya ng suda h diteta pka n, a ntara  la in nila i penga la ma n, konsisten, krea tif ,da n komunika tif .
Tabel 2. Da ta  Kriteria Kode Kriteria Jenis C1 Penga la ma n Benefit C2 Konsisten Benefit C3 Krea tif Benefit C4 Komunika tif Benefit Tabel 3. Alterna tif Intruktur Bela ja r Alterna tif Penga la ma n Konsisten Krea tif Komunika tif Abdi Ba ik Ba ik Sa nga t ba ik Cukup ba ik Ahma d Sa fitra Ba ik Cukup ba ik Sa nga t ba ik Ba ik Berlia na Cukup ba ik Ba ik Sa nga t ba ik Ba ik Teguh Sa putra Sa nga t ba ik Cukup ba ik Sa nga t ba ik Cukup ba ik Dedi ira wa n Cukup ba ik Cukup Ba ik Sa nga t ba ik Ba ik Sugi  ha rtono Ba ik Cukup ba ik Cukup ba ik Cukup ba ik Ha nda yani Sa nga t ba ik Cukup ba ik Sa nga t ba ik Ba ik Wilson Sa nga t ba ik Cukup ba ik Ba ik Cukup ba ik Surya  Reza Ba ik Cukup Ba ik Sa nga t ba ik Cukup ba ik Aprina Cukup ba ik Sa nga t ba ik Cukup ba ik Ba ik Sriwula n Sa nga t ba ik Ba ik Cukup ba ik Sa nga t ba ik Annisa Sa nga t ba ik Cukup ba ik Ba ik Ba ik Azika Ba ik Sa nga t ba ik Cukup ba ik Sa nga t ba ik Robert Ba ik Ba ik Sa nga t ba ik Ba ik Kha irul Ba ik Sa nga t ba ik Sa nga t ba ik Cukup ba ik Tabel 4. Pembobota n Kriteria  Fitur Aplika si Ketera nga n Nila i Sa nga t Ba ik 9 Ba ik 8

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1447 − 1455 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2695
Cukup Ba ik 7 Buruk 6
Da ri ta bel pembobota n kriteria  da pa t diha silka n data ra ting kecocoka n seperti Ta bel 5 berikut :
Tabel 5. Da ta  Ra ting Kecocoka n Alterna tif C1 C2 C3 C4 A1 8 8 9 7 A2 8 7 9 8 A3 7 8 9 8 A4 9 7 9 7 A5 7 7 9 8 A6 8 7 7 7 A7 9 7 9 8 A8 9 7 8 7 A9 8 7 9 7 A10 7 9 7 8 A11 9 8 7 9 A12 9 7 7 8 A13 8 9 7 9 A14 8 8 9 8 A15 8 9 9 7 Max 9 9 9 9 Min 7 7 7 7

## 3.4 Penetapan Metode  PSI
Perhitunga n pa da  setia p a lterna tif untuk mengha silka n pera ngkinga n a la t bantu media pembela jara n fisika  terba ik dengan mengimplementa sika n metode PSI seba ga i berikut : a . Membentuk ma triks penga mbila n keputusan
Xij =
[ 8 8 9 7 8 7 9 8 7 8 9 8 9 7 9 7 7 7 9 8 8 7 7 7 9 7 9 8 9 7 8 7 8 7 9 7 7 9 7 8 9 8 7 9 9 7 7 8 8 9 7 9 8 8 9 8 8 9 9 7]
b. Menorma lisa sika n ma triks keputusa n Norma lisa si kriteria  C1
𝑅 11 = 8 9 = 0.8889
𝑅 21 = 8 9 = 0.8889
𝑅 31 = 7 9 = 0.7778
𝑅 41 = 9 9 = 1.0000
𝑅 51 = 7 9 = 0.7778

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1447 − 1455 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2695
𝑅 61 = 8 9 = 0.8889
𝑅 71 = 9 9 = 1.0000
𝑅 81 = 9 9 = 1.0000
𝑅 91 = 8 9 = 0.8889
𝑅 101 = 7 9 = 0.7778
𝑅 111 = 9 9 = 1.0000 𝑅 121 = 9 9 = 1.0000
𝑅 131 = 8 9 = 0.8889
𝑅 141 = 8 9 = 0.8889
𝑅 151 = 8 9 = 0.8889
Da la m mela kuka n norma lisa si ma triks keputusa n pa da kriteria  C2 hingga  C4 dila kuka n denga n la ngka h yang sa ma  seperti norma lisa si kriteria  C1. Ma ka  setela h mela kakukan seluruh perhitunga n norma lisa si ma triks keputusan sehingga  memperoleh ta bel ma triks norma lisa si seperti berikut :
Tabel 6. Da ta  Ma triks Norma lisa si Alterna tif C1 C2 C3 C4 A1 0.8889 0.8889 1.0000 0.7778 A2 0.8889 0.7778 1.0000 0.8889 A3 0.7778 0.8889 1.0000 0.8889 A4 1.0000 0.7778 1.0000 0.7778 A5 0.7778 0.7778 1.0000 0.8889 A6 0.8889 0.7778 0.7778 0.7778 A7 1.0000 0.7778 1.0000 0.8889 A8 1.0000 0.7778 0.8889 0.7778 A9 0.8889 0.7778 1.0000 0.7778 A10 0.7778 1.0000 0.7778 0.8889 A11 1.0000 0.8889 0.7778 1.0000 A12 1.0000 0.7778 0.7778 0.8889 A13 0.8889 1.0000 0.7778 1.0000 A14 0.8889 0.8889 1.0000 0.8889 A15 0.8889 1.0000 1.0000 0.7778 Sum 13.5556  12.7778 13.7778 12.8889
c. Menghitung nila i mea n a tau ra ta-ra ta da ri da ta yang tela h dinorma lisa sika n.
𝑁 1 = 1 15 ∗ 13.5556 = 0.9037
𝑁 2 = 1 15 ∗ 12.7778 = 0.8519
𝑁 3 = 1 15 ∗ 13.7778 = 0.9185
𝑁 4 = 1 15 ∗ 12.8889 = 0.8593
d. Menghitung nila i va ria si preferensi
∅ 𝑗1 ∅ 𝑗11 = ∑ [0.8889 − 0.9037] 2 = 𝑚 𝑖=1 0.0002

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1447 − 1455 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2695
∅ 𝑗21 = ∑ [0.8889 − 0.9037] 2 = 𝑚 𝑖=1 0.0002 ∅ 𝑗31 = ∑ [0.7778 − 0.9037] 2 = 𝑚 𝑖=1 0.0159 ∅ 𝑗41 = ∑ [1.0000 − 0.9037] 2 = 𝑚 𝑖=1 0.0093 ∅ 𝑗51 = ∑ [0.7778 − 0.9037] 2 = 𝑚 𝑖=1 0.0159 ∅ 𝑗61 = ∑ [0.8889 − 0.9037] 2 = 𝑚 𝑖=1 0.0002 ∅ 𝑗71 = ∑ [1.0000 − 0.9037] 2 = 𝑚 𝑖=1 0.0093 ∅ 𝑗81 = ∑ [1.0000 − 0.9037] 2 = 𝑚 𝑖=1 0.0093 ∅ 𝑗91 = ∑ [0.8889 − 0.9037] 2 = 𝑚 𝑖=1 0.0002 ∅ 𝑗101 = ∑ [0.7778 − 0.9037] 2 = 𝑚 𝑖=1 0.0159 ∅ 𝑗111 = ∑ [1.0000 − 0.9037] 2 = 𝑚 𝑖=1 0.0093 ∅ 𝑗121 = ∑ [1.0000 − 0.9037] 2 = 𝑚 𝑖=1 0.0093 ∅ 𝑗131 = ∑ [0.8889 − 0.9037] 2 = 𝑚 𝑖=1 0.0002 ∅ 𝑗141 = ∑ [0.8889 − 0.9037] 2 = 𝑚 𝑖=1 0.0002 ∅ 𝑗151 = ∑ [0.8889 − 0.9037] 2 = 𝑚 𝑖=1
0.0002
La kuka n perhitunga n hingga  kriteria  C4 denga n la ngka h ya ng sa ma  seperti dia ta s. Kemudia n menjumlahkan ha sil nila i pa ngka t pa da matriks ∅ 𝑗 ma ka hasil ma triks ∅ 𝑗 ya itu:
∅ 𝑗 = [0.0955 0.1152 0.1597 0.0856]
e. Menentuka n penyimpanga n nila i preferensi
Ω 1 = 1 − 0.0955 = 0.9045
Ω 2 = 1 − 0.1152 = 0.8848
Ω 3 = 1 − 0.1597 = 0.8403
Ω 4 = 1 − 0.0856 = 0.9144
Menghitung total nilai keselurahan pada matriks Ω j ∑ Ω 𝑗 = 3.5440
f. Tentuka n bobot kriteria
𝑤1 = 0 .9045 3 .5440 = 0.2549
𝑤2 = 0 .8848 3 .5440 = 0.2497
𝑤3 = 0 .8403 3 .5440 = 0.2368
𝑤4 = 0 .9144
3 .5440 = 0.2577
g. Menghitung Preference Selection Indeks
𝜃 𝑖1 𝜃 11 = ∑ (0.8889 ∗ 0.2549) 𝑛 𝑗 =1
= 0.2269
𝜃 21 = ∑ (0.8889 ∗ 0.2549) 𝑛 𝑗=1 = 0.2269 𝜃 31 = ∑ (0.7778 ∗ 0.2549) 𝑛 𝑗=1 = 0.1985

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1447 − 1455 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2695
𝜃 41 = ∑ (1.0000 ∗ 0.2549) 𝑛 𝑗 =1 = 0.2552 𝜃 51 = ∑ (0.7778 ∗ 0.2549) 𝑛 𝑗=1 = 0.1985 𝜃 61 = ∑ (0.8889 ∗ 0.2549) 𝑛 𝑗=1 = 0.2269 𝜃 71 = ∑ (1.0000 ∗ 0.2549) 𝑛 𝑗=1 = 0.2552 𝜃 81 = ∑ (1.0000 ∗ 0.2549) 𝑛 𝑗=1 = 0.2552 𝜃 91 = ∑ (0.8889 ∗ 0.2549) 𝑛 𝑗 =1 = 0.2269 𝜃 101 = ∑ (0.7778 ∗ 0.2549) 𝑛 𝑗=1 = 0.1985 𝜃 111 = ∑ (1.0000 ∗ 0.2549) 𝑛 𝑗=1 = 0.2552 𝜃 121 = ∑ (1.0000 ∗ 0.2549) 𝑛 𝑗=1 = 0.2552 𝜃 131 = ∑ (0.8889 ∗ 0.2549) 𝑛 𝑗=1 = 0.2269 𝜃 141 = ∑ (0.8889 ∗ 0.2549) 𝑛 𝑗=1 = 0.2269 𝜃 151 = ∑ (0.8889 ∗ 0.2549) 𝑛 𝑗=1 = 0.2269
La kuka n perhitunga n hingga  kriteria  C4 denga n la ngka h ya ng sa ma  seperti dia ta s , ma ka diperoleh ma triks berikut.
𝜃 𝑖 = [ 0.8866 0.8875 0.8869 0.8872
0,8591 0,8061 0,9159 0.8608 0.8588 0.8619 0.9196 0.8632 0.9190 0.9152
0,9143 ]
Da ri perhitunga n ya ng tela h dila kuka n dia ta s denga n penerapan metode PSI ma ka  dapat diha silka n peringka t yang da pa t diliha t pa da  ta bel berikut:
Tabel 7. Da ta  Pera ngkinga n Kode Alterna tif Nila i Peringka t A11 Sriwula n 0.9196 1 A13 Azika 0.9190 2 A7 Ha nda yani 0.9159 3 A14 Robert 0.9152 4 A15 Kha irul 0.9143 5 A2 Ahma d Sa fitra 0.8875 6 A4 Teguh Sa putra 0.8872 7 A3 Berlia na 0.8869 8 A1 Abdi 0.8866 9 A12 Annisa 0.8632 10 A10 Aprina 0.8619 11 A8 Wilson 0.8608 12 A5 Dedi ira wa n 0.8591 13

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1447 − 1455 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2695
A9 Surya  Reza 0.8588 14 A6 Sugi  ha rtono 0.8061 15
Perhitunga n ya ng tela h dila kuka n da ri 15 a lterna tif mengha silka n a lterna tif terba ik ya ng da pat diliha t pa da  ta bel 7 ya itu a lterna tif A11 ya itu Sriwula n denga n nila i 0.9196.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpula n da ri penulis mengena i penelitia n ini ya itu m etode PSI da pa t diguna kan da lam sistem penga mbila n keputusan pemiliha n Instruktur pela tiha n pa da  desa in gra fis di PKBM,  da la m perhitunga nnya metode PSI da pa t memperoleh bobot ya ng a ka n dipa kai da la m mencari a lterna tif terba ik. Pa da  perhitunga n ya ng suda h dila ksa na kan diperoleh ha sil ba hwa a lterna tif A11 a da la h a lterna tif terpilih ka rena  memiliki nila i a khir preferensi indeks ya ng pa ling tinggi,  ma ka  a tas nama Sriwula n  a da la h yang terpilih seba ga i intruktur pela tiha n pa da  desa in gra fis di PKBM.

## REFERENCES
[1] W. Harianto and A. S. Wiguna, “PELATIHAN COREL DRAW UNTUK PERANGKAT DESA,” vol. 3, pp. 1–4, 2020.
[2] M. Kris, Y. Hidayatulloh,  M. Hamid, S. Arianti,  and A. Kholid,  “Pendampingan  Belajar  Desain Grafis bagi Generasi Z melalui Aplikasi Corel Draw di Desa Bandarkedungmulyo,”  vol. 2, no. 1, 2021.
[3] E. P. A. Ninik Mutianingsih, Liknin  Nugraheni, Sri Rahayu,  “PELATIHAN PEMBUATAN MULTIMEDIA PEMBELAJRAN BERBASIS COREL DRAW BAGI GURU SMP PGRI 1 BUDURAN SIDOARJO,” vol. 1, no. 12, pp. 3231–3236, 2022.
[4] B. Wiratma,  T. Syahputra, and M. Iswan, “Smart  Assessment Dalam Pemilihan  Ketua  Umum FSLDK SUMUT Dengan Metode Preference Selection  Index ( PSI ),” J. CyberTech , no. x.
[5] G. Di, L. K. P. Ikma, and E. H. Ariyanti, “Pengelolaan  Pembelajaran  Kursus Dalam Menumbuhkan Kemampuan  Berwirausaha Lulusan Kursus Komputer Desain,” vol. I, no. April, pp. 1–13, 2017.
[6] S. S. Sundari, H. J. Pramana, and I. Musik, “Perancangan  Sistem Informasi Penilaian  Kinerja  Instruktur Musik dengan Metode Analytical  Hierarchy Process,” pp. 126–134.
[7] E. R. Arumi and A. Burhanuddin, “Peningkatan kreativitas  peserta sekolah menengah pertama  dengan pelatihan  corel draw,” vol. 1, no. 2, pp. 69–74, 2018.
[8] D.  Meilani,  M.  Syahril,  and  Y.  Syahra,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  DALAM  MENENTUKAN  SUPPLIER BAHAN  BANGUNAN PADA TOKO  BANGUNAN UD  .  RIZKY  MENGGUNAKAN METODE  PSI  (  PREFERENCE SELECTION INDEX ),” vol. 3, no. 7, pp. 1–16, 2021.
[9] I. D. Pangestu  and Fahrullah,  “Penerapan  Metode  Preference  Selection  Index  untuk Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan Supervisor di PT Arkananta,”  vol. 02, no. 01, pp. 37–49, 2021.
[10]  P. Simanjuntak,  I.  Irma,  N. Kurniasih,  M. Mesran, and  J. Simarmata,  “Penentuan  Kayu  Terbaik  Untuk Bahan  Gitar  Dengan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment ( WASPAS ),” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 36–42, 2018.
[11]  A. Giawa,  P. S. Ramadhan,  A. Calam,  P. Studi,  S. Informasi,  and  S. T. Dharma,  “Penentuan  Lokasi  Cabang Baru  Swalayan Menggunakan Preference Selection  Index ( PSI ),” vol. 1, no. Mcdm, pp. 98–107, 2022.
[12]  D. Darmawan,  S. Pascasarjana,  U. Pendidikan,  P. Instruktur,  and  K.  Vokasional,  “Instructors  ’ S Competency  and  Its Effect Towards Training Participant  ’ S Vocational  Skill,” vol. 1, no. 2, pp. 107–120, 2016.
[13]  A. T. Hasibuan and M. Yetri, “Penerapan Metode Preference  Selection  Index ( PSI ) Dalam Perekrutan Tutor,”  vol. 1, pp. 394– 404, 2022.
[14]  N.  Huda  and  S.  N.  Hutagalung,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  PEMILIHAN  SUPERVISOR PERENCANAAN TERBAIK MENERAPKAN PREFERENCE SELECTION INDEX DI PT . PLN ( PERSERO ) AREA MEDAN,” 2008.
[15]  N. Arifin and H. Saputro, “Selection  Index ( PSI ) Method in Developing a Student Scholarship Decision Support System,” vol. 03, no. 01, 2022.