## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 175 - 188

## Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Account Officer Menerapkan Metode EXPROM II (Studi Kasus: Bank Sumut)
Santri W Pasaribu, Dito Putro Utomo, Mesran *
Program Studi Teknik Informatika, STMIk Budi Darma, Medan, Indonesia Email : 1 santriwatipasaribu03@gmail.com, 2 ditoputro12@gmail.com, 3 mesran.skom.mkom@gmail.com Email Penulis Korespondensi: mesran.skom.mkom@gmail.com
Abstrak −Account  Officer  merupakan  bagian  utama  yang  menangani  analisis  kredit  dan  dituntut  memiliki  keahlian  dan keterampilan  serta  memiliki  penguasaan  pengetahuan  yang  bersifat  teoritis.  Proses  penerimaan  Account  Officer  (AO) seringkali  merupakan  sebuah  masalah    yang  perlu  ditangani,  selama  ini  proses  penerimaan  Account  Officer  (AO)    hanya bergantung pada aspek administrasinya atau bisa saja dikatakan hanya seleksi berkas saja tanpa  memperhatikan bahwa pelamar memiliki kemampuan pada posisi tersebut. Kebutuhan untuk mendapatkan karyawan dengan posisi bekerja sebagai Account Officer (AO) bukan persoalan yang mudah, banyak permasalahan yang dapat diselesaikan dengan menggunakan SPK. Metode yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan penerimaan Account Officer yaitu  metode the extended  promethee II (EXPROM II). Exprom II merupakan salah satu metode urutan penentuan atau prioritas dalam analisis multi kriteria. Exprom II membandingkan alternatif yang satu dengan alternatif yang lainnya dan menghitung jarak, selisih alternatif berpasangan sehingga menghasilkan output yaitu perangkingan altrnatif berdasarkan nilai flow tertinggi. Diharapkan hasil penelitian ini dapat membantu pihak bank SUMUT dalam menentukan account officer yang layak untuk bekerja di bank SUMUT
Kata Kunci: SPK, Account Officer, Exprom II
Abstract −Account Officers are the main part that handles credit analysis and are required to have expertise and skills and have mastery of theoretical knowledge. The process of accepting an Account Officer (AO) is often a problem that needs to be dealt with, so far the process of accepting an Account Officer (AO) depends only on the administrative aspects or it can be said to be merely file selection without regard that applicants have the ability in that position. The need to get employees working as Account Officers (AO) is not an easy problem, many problems can be solved by using SPK. The method used in the Account Officer  acceptance  decision  support  system  is  the  extended  promethee  II  (EXPROM  II)  method.  Exprom  II  is  one  of  the methods  of determining  the  order  or priority in  multi-criteria  analysis.  Exprom  II  compares  one  alternative to  another  and calculates the distance, the difference in alternative pairs in order to produce an output that is alternative ranking based on the highest flow value. It is hoped that the results of this study can help the bank in North Sumatra in determining the account officer who is suitable to work at the bank in North Sumatra.
Keywords : DSS, Account Officer, Exprom II

## 1. PENDAHULUAN
Account Officer (AO) merupakan aparat manajemen atau petugas Bank yang ditugaskan untuk membantu direksi dalam menangani tugas-tugas khususnya yang menyangkut bidang Marketing dan pembiayaaan. Account Officer merupakan bagian utama yang menangani analisis kredit dan dituntut memiliki keahlian dan keterampilan serta memiliki penguasaan pengetahuan yang bersifat teoritis[1].
Sebagai  perusahaaan  bersaing  untuk  meningkatkan  kemajuan  perusahaaannya  berbagai  usaha  tentu dilakukan dengan baik, misalnya dari segi pemasaran. Semua itu dapat terlaksana apabila perusahaan itu memiliki karyawan Account  Officer (AO) yang  berkualitas  dan  bertanggung  jawab.  Dengan  demikian  perusahaan memerlukan pembaharuan Account Officer (AO) dengan cara membuka lowongan pekerjaan. Relatif sulit untuk menyeleksi pelamar kerja yang dibutuhkan oleh perusahaan dengan objektif  sehinggga dimungkinkan terjadinya kesalahan dalam pengambilan keputusan. Proses penerimaan Account Officer (AO) seringkali merupakan sebuah masalah  yang perlu ditangani. Hal ini salah-satunya  disebabkan oleh kurangnya alat bantu ataupun metode yang dapat  dijadikan  sebagai  dasar  untuk  penilaian  kecocokan  antaran  kualifikasi  yang  dimiliki  oleh  calon Account Officer (AO)  dengan spesifikasi keahlian yang dibutuhkan untuk posisi tersebut. Kebutuhan untuk mendapatkan karyawan  dengan  posisi Account  Officer (AO)  adalah  bukan  persoalan   yang  sangat  mudah  karena  merupakan harus  memiliki  kemampuan  dan  kompetensi  dalam  memasarkan  produk  perbankan  dengan  baik  dan  dapat memenuhi target pencapaiannya.
Selama ini proses penerimaan Account Officer (AO)  hanya bergantung pada aspek administrasinya atau bisa saja dikatakan hanya seleksi berkas saja tanpa  memperhatikan bahwa pelamar memiliki kemampuan pada posisi tersebut. Memiliki karyawan dengan  kemampuan pengetahuan, keterampilan dan juga tanggung jawab yang penuh  merupakan  modal  utama  secara  signifikan  mempengaruhi  kelancaran  dalam  operasionalnya,  maka penelitian  ini  memilliki  tujuan  menghasilkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan Account Officer (AO)    yang  relevan,  akurat,  tepat  dan  objektif,  sehingga  dapat  mengangkat    dan  menempatkan  seorang Account  officer secara  tepat.  Agar  keputusan  penerimaan Account  Officer (AO ) sesuai  dengan  tujuan  maka diperlukan sebuah penerapan sistem pendukung keputusan[2].
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  penerapan  dari  sistem  informasi  ditujukan  hanya  sebagai  alat bantu  manajemen dalam pengambilan keputusan[3]–[6]. Adapun sistem yang diterapkan menggunakan metode untuk  menganalisa  dalam  pengambilan  keputusan  yaitu  seperti Analytics  Hierarchy  Process (AHP), Simple

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 175 - 188
Addictive  Weighting (SAW), Weighted  Product (WP), Simple  Multi-Attribute  Rating  Technique (SMART), Preference  Selection  Index (PSI), Vise  Kriterijumska  Optimizacija  Kompromisno  Resenje (VIKOR)[7]–[10] . Permasalahan pengambilan keputusan pemilihan  calon Account  Officer (AO) dapat  diselesaikan dengan sistem pendukung keputusan menerapkan metode The Extended Promethee II (EXPROM II). The Extended Promethee II (EXPROM II) adalah versi modifikasi dari Promethee II yang dikembangkan oleh Diakoulaki dan Koumoutsos. Metode EXPROM II digunakan untuk perbandingan alternatif dengan jarak deviasi untuk setiap kriteria[11]–[13].
Penelitian  terdahulu  telah  dilakukan  oleh  Hani  Setyowulan,  Kusrini  yang  meneliti  tentang  penerimaan pegawai baru dengan menggunakan metode Weighted product (WP) dengan penelitian ini maka pihak HRD lebih mudah  memutuskan  siapa  pegawai  baru  sesuai  dengan  yang  dibutuhkan  perusahaan[14] , dan penelitian  serupa juga dilakukan oleh Yohanna Silalahi, Mesran, Taronisokhi Zebua dan Suginam tentang penentuan produk diskon dengan metode EXPROM II dalam penelitian ini metode ini membandingkan tiap-tiap alternatif berpasangan dan menghitung jarak deviasi antar alternatif berpasangan untuk mendapatkan preferensi tertinggi sehingga keputusan yang diperoleh valid dan terbaik [8]. Pada tahun 2017 Restu Marisi Tampubolon, Nelly Astuti Hsb juga melakukan penelitian  mengunakan  metode AHP didalam  jurnalnya  yang  berjudul  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan karyawan baru menggunakan metode analitycal hierarchy process penilaian dilakukan dengan pembobotan nilai kriteria dan nilai alternatif untuk mendapatkan pemilihan karyawan baru[15].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
DSS  merupakan  sistem  informasi  interaktif  terkomputerisasi  yang  menyediakan  informasi,  permodelan,  dan pemanipulasian data, yang bertujuan  untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur dengan membandingkan penilaian manusia dan informasi terkomputerisasi. DSS biasanya dibangun untuk mendukung solusi atas suatu masalah atau untuk mengevaluasi suatu peluang. DSS yang seperti  itu  disebut  aplikasi  DSS.  Aplikasi  DSS  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan.  Aplikasi  DSS menggunakan  CBIS  ( Computer  Based  Information  System )  yang  fleksibel,  interaktif,  dan  diadaptasi,  yang dikembangkan untuk mendukung solusi atas masalah manajemen spesifik yang tidak terstruktur[16].
Sistem  Pendukung  Keputusan  atau  DSS  tidak  dimaksudkan  untuk  mengotomatisasikan  pengambilan keputusan, tetapi memberikan perangkat interaktif yang memungkinkan pengambil keputusan untuk melakukan berbagai  analisis  menggunakan  model-model  yang  tersedia.  DSS  fokus  pada  penyediaan  yang  berguna  untuk mendukung pengambilan keputusan.

## 2.2 Account Officer (AO)
Account Officer adalah pegawai yang ditugaskan untuk melakukan pemasaran produk atau membantu pimpinan dalam  menangani  tugas-tugas  khususnya  yang  menyangkut  bidang  perkreditan[2] .  Account  Officer memiliki fungsi ganda. Di satu pihak ia merupakan pegawai bank yang harus bekerja di bawah peraturan dan tujuan bank sehingga dapat memberikan hasil kepada bank, dan di pihak lain ia dituntut untuk memberikan kondisi yang paling baik untuk nasabahnya yang umumnya tercermin dari biaya yang harus dikeluarkan oleh nasabah. Account Officer juga harus memiliki tanggungjawab dengan mencapai target pemasarannya[1].

## 2.3 Metode The Extended Promethee II (EXPROM II)
The  Extended  Promethee  II  ( EXPROM  II)  adalah  perpanjang  atau  perluasan  dari  versi  modifikasi  metode Promethee  II ,  atau  mirip  dengan Promethee  II .  Perbandingan  berpasangan  alternatif  mempertimbangkan penyimpangan  terhadap  setiap  kriteria  yang  dipertimbangkan  dalam  metode The  Extended  Promethee  II (EXPROM II).
Secara praktis, alternatif yang ideal dan anti ideal hanya menyajikan batas ekstrim pada pertunjukan, yang ada ditetapkan oleh kendala dari masalah yang sedang dipertimbangkan. Adapun langkah-langkah The Extended Promethee II (EXPROM II) adalah, sebagai berikut[8], [11], [17], [18]:
1. Langkah pertama: Normalisasi matriks keputusan  untuk  atribut  mengutungkan  dan  tidak  menguntungkan  menggunakan persamaan 1 dan 2, masing-masing.
2. Langkah Kedua:
Perhitungan  perbedaan  evaluatif  dari  alternatif 𝑖 𝑡ℎ itu  dengan  alternatif  lainnya  langakah  ini  melibatkan perhitungan dari perbedaan dalam nilai kriteria (𝑑 𝑗 ) antara pasangan alternative yang berbeda.
3. Langkah Ketiga: Penentuan  fungsi  referensi, 𝑃 𝑗 (𝑖, 𝑖 ′ ) .  Ada  enam  tipe  utama  dari  fungsi  preferensi,  misalnya,  kriteria  biasa, kriteria  bentuk- U ,  kriteria  bentuk- V ,  kriteria  tingkat,  kriteria  bentuk V yang  tidak  penting  dan  kriteria Gaussian ,  tapi  sebagian  besar.  Fungsi  preferensi  ini  memerlukan  definisi  dari  beberapa  parameter preferewial, seperti preferensi dan perbedaan ambang batas. Namun, dalam situasi sebenarnya, mungkin sulit

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 175 - 188
bagi DM untuk menentukan bentuk spesifik dari preferensi yang cocok untuk setiap kriteria dan juga untuk menentukan parameter yang terlibat dengan mereka. Untuk mengatasi kesulitan ini dan membuat pendekatan matematika  terkait  lebih  mudah  dan  lebih  cepat,  bentuk  paling  sederhana  dari  fungsi  preferensi  (kriteria biasa) diadopsi disini, seperti yang diberikan dibawah ini:
𝑃 𝑗 (𝑖, 𝑖 ′ ) = 0 𝑖𝑓𝑟 𝑖′𝑗 ≤ 𝑟 𝑖′𝑗 ………………………………. (1) 𝑃 𝑗 (𝑖, 𝑖 ′ ) = (𝑟 𝑖𝑗 − 𝑟 𝑖′𝑗 )𝑖𝑓 𝑟 𝑖′𝑗 > 𝑟 𝑖′𝑗 ………………………………. (2)
4. Langkah keempat:
Perhitungan  indeks  preferensi  yang  lemah  mempertimbangkan  kriteria  nilai  beban  dengan  menggunakan persamaan.
𝑊𝑃(𝑖, 𝑖) = [∑ 𝑊 𝑗 𝑥𝑃 𝑗 (𝑖, 𝑖) 𝑛 𝑗=1 ] ∕ ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 …………………...……
(3)
dimana 𝑤 𝑗 adalah kepentingan relatif (beban) dari kriteria 𝑗 .
5. Langkah kelima:
Mendefenisikan  fungsi  preferensi  yang  keras, 𝑆𝑃(𝑖, 𝑖 ′ ) .  Fungsi  preferensi      yang  keras  didasarkan  pada perbandingan  nilai-nilai (𝑑𝑚𝑗) dengan  rentang  didasarkan  pada  perbandingan  nilai-nilai (𝑑𝑚𝑗) dengan rentang nilai seperti yang didefenisikan oleh evaluasi seluruh rangkaian alternative untuk sebuah kriteria. 𝑆𝑃 𝑗 (𝑖, 𝑖 ′ ) = [max(0, 𝑑 𝑗 − 𝐿 𝑗 )]/[𝑑𝑚 𝑗 − 𝐿 𝑗 ] ……………………… (4)
Dimana lj adalah batas dari preferensi (0 untuk fungsi preferensi kriteria biasa dan nilai yang tidak penting untuk  kelima fungsi  preferensi  lainnya) dan dm; berbeda antara lain nilai  ideal  dan anti-ideal  dari  jumlah kriteria.
6. Langkah keenam:
Perhitungan indeks preferensi yang keras menggunakan persamaan berikut:
𝑆𝑃(𝑖, 𝑖) = [∑ 𝑊 𝑗 𝑥𝑆𝑃 𝑗 (𝑖, 𝑖) 𝑛 𝑗=1 ] / ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 …………………………… (5)
7. Langkah ketujuh: Perhitungan total nilai indeks preferensi. 𝑇𝑃(𝑖, 𝑖) = 𝑀𝑖𝑛[1, 𝑊𝑃(𝑖, 𝑖 ′ ) + 𝑆𝑃(𝑖, 𝑖 ′ )] ……………………..…. (6) 8. Langkag kedelapan:
Penentuan arus yang tetap dan masuk menggunakan persamaan berikut: Arus (positif) yang keluar untuk alternative.
𝜑 + (𝑖) = 1 𝑚 − 1 ∑ 𝑇𝑃(𝑖, 𝑖 ′ ) 𝑛 𝑖′=1 (𝑖 ≠ 𝑖 ′ ) ………………………. (7)
Arus (negatif) yang masuk untuk alternatif.
𝜑 − (𝑖) = 1 𝑚 − 1 ∑ 𝑇𝑃(𝑖, 𝑖 ′ ) 𝑛 𝑖′=1 (𝑖 ≠ 𝑖 ′ )
………………………. (8)
Arus yang keluar menyatakan berapa banyak alternative mendominasi alternatif lainnya sementara arus yang masuk menujukkan berapa banyak sebuah alternatif didominasi  oleh alternatif lainnya. Berdasarkan nilai- nilai  arus  ini.  EXPROM  II  dapat  memberikan  peringkat  preorder  lengkap  dari  calon  alternative  dengan menggunakan aliran jaringan.
9. Langkah kesembilan:
Perhitungna dari aliran jaringan berlebih untuk setiap alternative seperti: 𝜑(𝑖) =   𝜑 + (𝑖) − 𝜑 − (𝑖) ………………………… (9) 10. Langkah kesepuluh:
Penentuan aliran semua alternatif yang ternilai tergantung pada nilai dari 𝜑(𝑖) . Semakin tinggi nilai 𝜑(𝑖) , semakin baik  alternatifnya.  Dengan  demikian,  alternatif  terbaik  adalah  satu  yang  memiliki  nilai 𝜑(𝑖) paling  tinggi. The Extended Promethee II (EXPROM II) adalah pendekatan dominasi preferensi yang dirancang untuk menangani kuantitatif serta atribut kualitatif dengan alternatif yang berbeda. Dalam metode ini, perbandingan berpasangan dari alternatif dilakukan untuk menghitung fungsi preferensi bagi setiap kriteria. Berdasarkan fungsi preferensi, indeks preferensi untuk alternative “ i ” lebih “ i ”, ukuran untuk mendukung hipotesis bahwa alternatif lebih disukai dari pada “ i ”.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bank  Sumut  adalah  sebuah  bank  pembangunan  daerah  bersifat  devisa.  Bank  Sumut  merupakan  salah  satu perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  keuangan  dan  perbankan.  Setelah  melakukan  penelitian  langsung  ke  bank

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 175 - 188
SUMUT yaitu tentang proses penerimaan Account  Officer (AO) masih belum terlaksana dengan baik  dan tepat karena proses penerimaannya hanya mencocokkan dengan persyaratannya saja sehingga banyak Account Officer yang tidak bertanggung jawab akan tugasnya. Pada penelitian ini langkah awal yang dilakukan dalam studi kasus ini adalah untuk mengetahui bagaimana gambaran dari permasalahan dalam pemilihan Account Officer (AO) maka dengan adanya analisa dan perancangan ini dapat memberikan solusi pada permasalahan ini. Pada penelitian ini alternatif yang dimaksud adalah pelamar. Untuk mendapatkan karyawan yang berpotensi harus memenuhi syarat- syarat kriteria sebagai berikut: pengalaman, test tertulis, menguasai bahasa asing, interview, usia.

## 3.1 Penerapan Metode EXPROM II
The Extended Promethee II (EXPROM II) adalah versi  modifikasi  dari  Promethee II yang dikembangkan oleh Diakoulaki dan Koumoutsos. Metode EXPROM II digunakan untuk perbandingan alternatif dengan jarak deviasi untuk setiap kriteria. Dengan penerapan metode EXPROM II pada sistem pendukung keputusan dapat membantu dalam membuat suatu keputusan penerimaan Account Officer melalui sistem perhitungan serta pemberian bobot pada setiap kriteria.
Tabel 1 . Keterangan Kriteria Kriteria Keterangan Bobot (%) C1 Pengalaman Memiliki pengalaman bekerja dibidangnya  minimal 1 tahun 35 C2 Test Tertulis Test tertulis dilakukan melalui ujian 25 C3 Menguasai Bahasa Asing Menguasai  bahasa  asing  disesuaikan  dengan  ketetapan  oleh pihak perusahaan minimal bahasa inggris untuk berkomunikasi langsung dengan nasabah. 18 C4 Interview Interview disesuaikan dengan ketetapan oleh pihak perusahaan. 12 C5 Usia Usia  minimal  20  tahun  sesuai  dengan  yang  ditetapkan  oleh perusahaan 10
Sebelum melakukan perhitungan terlebih dulu menentukan kriteria penerimaan Account Officer yang sesuai dengan ketentuan yang telah ditetapkan oleh bank SUMUT dan sesuai dengan kriteria yang ditentukan. Pada bobot terdiri dari lima bilangan Fuzzy , yaitu sangat bagus (SB), bagus (B), cukup bagus (CB),  kurang bagus (KB), dan Tidak bagus (TB) seperti terlihat pada gambar
Gambar 1. Bilangan Fuzzy Untuk Bobot
Dari gambar di atas, bilangan-bilangan Fuzzy dapat dikonversikan ke bilangan crisp. Untuk lebih jelas data bobot dibentuk dalam tabel 2. berikut:
Tabel 2. Bobot Kriteria Bilangan fuzzy Fuzzy Sangat Bagus 90 Bagus 80 Cukup Bagus 70 Kurang Bagus 60 Tidak Bagus 50
Berikut ini adalah skala penilaian pembobotan yang akan diberikan untuk menghitung nilai dari masing- masing kriteria:
Tabel 3. Kriteria Pengalaman Keterangan Pengalaman fuzzy Sangat bagus 8-10 Tahun 90 Bagus 5-7 Tahun 80 Cukup  bagus 3-4 Tahun 70 Kurang Bagus 2 Tahun 60 Tidak  bagus 1 Tahun 50 Tabel 4. Kriteria Tes Tertulis

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 175 - 188
Keterangan Nilai Sangat Bagus 80-100 Bagus 60-79 Cukup Bagus 40-59 Kurang Bagus 21-39 Tidak Bagus 0-20 Tabel 5. Kriteria Menguasai Bahasa Asing(MBA) Keterangan Nilai Sangat Bagus 80-100 Bagus 60-79 Cukup Bagus 40-59 Kurang Bagus 21-39 Tidak Bagus 0-20 Tabel 6. Interview Keterangan Nilai Sangat Bagus 80-100 Bagus 60-79 Cukup Bagus 40-59 Kurang Bagus 21-39 Tidak Bagus 0-20 Tabel 7. Usia Keterangan Usia Fuzzy Sangat Bagus 20-25 90 Bagus 26-30 80 Cukup Bagus 31-35 70 Kurang Bagus 36-40 60 Tidak Bagus >40 50
Untuk  mempermudah  penerimaan Account  Officer yang  akan  diseleksi    dengan  menerapkan  metode EXPROM II setiap alternatif akan diberikan kode .Pengujian ini dilakukan yang dimana ada 6 data sampel histori calon  AO  yang  akan  dipilih  secara  random  dari  data  yang  Melamar  Bank  SUMUT.  Data  yang  akan  diuji ditunjukkan pada tabel dibawah ini.
Tabel 8. Tabel Rating Kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria
No Nama P TT MBA I U 1 Arif Fadillah 5Thn 90 80 90 27 2 Tennidar Putri Halawa 4Thn 80 70 80 27 3 Denny Seplani 2Thn 85 60 80 24 4 Dani Riandi Sitompul 1Thn 75 60 70 23 5 Haryadi 1Thn 85 50 50 27 6 Muhammad Syahrir Hamzah 1Thn 90 40 50 28 7 Rifi Ramdani 3Thn 70 40 50 27 8 Fauzan Aiman 2Thn 75 65 70 25 9 Wahid Azhar Nasution 1Thn 76 70 80 24 10 Abdul Rafik 1Thn 87 70 50 26 11 Hendri Siahaan 1Thn 65 80 60 29 12 Jhon Ricky Hamonangan Manurung 2Thn 50 80 60 28 13 Prastyo 5Thn 65 80 80 25 14 Rifky Budi Setiawan 1Thn 50 60 50 27 15 Dicky Prasetyo 1Thn 55 70 70 26 16 Herbet Marlinton Angkat 3Thn 40 70 80 28 17 Gibson Saud Saragih 1Thn 70 65 80 26 18 Leon Franciscus Lumban Batu 1Thn 75 65 50 25 19 Hariono Akbar 1Thn 80 75 50 28 20 Budi Arianto 1Thn 90 75 80 25
Berikut diuraikan langkah penyelesaian dari contoh kasus menerapkan metode Exprom II .
Langkah Penyelesaian : Nilai Bobot (W) : Pengalaman (C1) = 35 Test Tertulis (C2) = 25, Menguasai Bahasa Asing (C3) = 18, Interview (C4) = 12, Usia (C5)  = 10, N=5

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 175 - 188
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Arif Fadilah 80 90 80 90 80 Tennider Putri Halawa 70 80 70 80 80 Prastyo 80 65 80 80 90 Herbet Merlinton Angkat 70 40 70 80 80 Rify Ramdani 70 70 40 50 80 Denni Seplani 60 85 60 80 90
Data  penilaian  kriteria  yang  digunakan  didapat  dari  hasil riset yang  diberikan  oleh  bank  SUMUT penyelesaian dengan menggunakan metode The Extended Promethee II (EXPROM2) , sebagai berikut: W = (0,35   0,25   0,18   0,12  0,10) M = 6
1. Langkah Pertama
Membuat Matriks 80 90 80 90 80 70 80 70 80 80 80 65 80 80 90 70 40 70 80 80 70 70 40 50 80 60 85 60 80 90
Max 80 90 80 90 90 Min 60 40 40 50 80
2. Langkah Kedua:
Normalisasi Matriks X : 𝑅 𝑖𝑗 = [𝑥 𝑖𝑗 − min(𝑥 𝑖𝑗 )]/[max(𝑥 𝑖𝑗 ) − min(𝑥 𝑖𝑗 )] C1 =
𝑅1,1 = [80 − 60] [80 − 60] = 20 20 = 1 𝑅2,1 = [70 − 60] [80 − 60] = 10 20 = 0.5 𝑅3,1 = [80 − 60] [80 − 60] = 10 20 = 1 𝑅4,1 = [70 − 60] [80 − 60] = 10 20 = 0.5 𝑅5,1 = [70 − 60] [80 − 60] = 10 20 = 0.5 𝑅6,1 = [60 − 60] [80 − 60] = 10 20 = 0.5 C2 = 𝑅1,2 = [90 − 40] [90 − 40] = 50 50 = 1 𝑅2,2 = [80 − 40] [90 − 40] = 40 50 = 0.8 𝑅3,2 = [65 − 40] [90 − 40] = 55 50 = 0.5 𝑅4,2 = [40 − 40] [90 − 40] = 0 50 = 0
𝑅5,2 = [70 − 40] [90 − 40] = 30 50 = 0.6 𝑅6,2 = [85 − 40]
[90 − 40] = 45 50 = 0.9
Tabel 10. Normalisasi Matriks Row C1 C2 C3 C4 C5 R1 1 1 1 1 0 R2 0.5 0.8 0.75 0.75 0 R3 1 0.5 1 0.75 1 R4 0.5 0 0.75 0.75 0 R5 0.5 0.6 0 0 0 R6 0.5 0.9 0.5 0.75 1
3. Langakah Ketiga: Mencari nilai perbandingan referensi 𝑃 𝑗 (𝑖, 𝑖 ′ ) = 0 𝑖𝑓𝑟 𝑖′𝑗 ≤ 𝑟 𝑖′𝑗 𝑃 𝑗 (𝑖, 𝑖 ′ ) = (𝑟 𝑖𝑗 − 𝑟 𝑖 ′ 𝑗 )𝑖𝑓 𝑟 𝑖′𝑗 > 𝑟 𝑖′𝑗 𝐶1 = 𝑃𝑒𝑛𝑔𝑎𝑙𝑎𝑚𝑎𝑛 𝑅𝑖1 − 𝑅𝑖′2 = 1 − 0.5 = 0.5
𝑅𝑖1 − 𝑅𝑖′3 = 1 − 1 = 0 𝑅𝑖1 − 𝑅𝑖′4 = 1 − 0.5 = 0.5

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 175 - 188
𝑅𝑖1 − 𝑅𝑖 ′ 5 = 1 − 0.5. = 0.5 𝑅𝑖1 − 𝑅𝑖 ′ 6 = 1 − 0.5 = 𝑜. 5 𝑅𝑖2 − 𝑅𝑖′1 = 0.5 − 1 = 0 𝑅𝑖2 − 𝑅𝑖′3 = 0.5 − 1 = 0 𝑅𝑖2 − 𝑅𝑖′4 = 0.5 − 0.5 = 0 𝑅𝑖2 − 𝑅𝑖′5 = 0.5 − 0.5 = 0 𝑅𝑖2 − 𝑅𝑖′6 = 0.5 − 0.5 = 1
𝐶2 = 𝑇𝑒𝑠𝑡 𝑇𝑒𝑟𝑡𝑢𝑙𝑖𝑠 , 𝑅𝑖1 − 𝑅𝑖′2 = 1 − 0.8 = 0.2 𝑅𝑖1 − 𝑅𝑖′3 = 1 − 0.5 = 0.5 𝑅𝑖1 − 𝑅𝑖′4 = 1 − 0 = 1 𝑅𝑖1 − 𝑅𝑖 ′ 5 = 1 − 0.6 = 0.4 𝑅𝑖1 − 𝑅𝑖 ′ 6 = 1 − 0.9 = 0.1 𝑅𝑖2 − 𝑅𝑖′1 = 0.8 − 1 = 0 𝑅𝑖2 − 𝑅𝑖′3 = 0.8 − 0.5 = 0.3 𝑅𝑖2 − 𝑅𝑖′4 = 0.8 − 0 = 0 .8 𝑅𝑖2 − 𝑅𝑖′5 = 0.8 − 0.6 = 0.2 𝑅𝑖2 − 𝑅𝑖 ′ 6 = 0.8 − 0.9 = 0
𝐶3 = 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑢𝑎𝑠𝑎𝑖 𝐵𝑎ℎ𝑎𝑠𝑎 𝐴𝑠𝑖𝑛𝑔 , 𝑅𝑖1 − 𝑅𝑖′2 = 1 − 0.75 = 0.25 𝑅𝑖1 − 𝑅𝑖′3 = 1 − 1 = 0 𝑅𝑖1 − 𝑅𝑖′4 = 1 − 0.75 = 0.25 𝑅𝑖1 − 𝑅𝑖 ′ 5 = 1 − 0. = 1 𝑅𝑖1 − 𝑅𝑖 ′ 6 = 1 − 0.5 = 0.5 𝑅𝑖2 − 𝑅𝑖′1 = 0.75 − 1 = 0 𝑅𝑖2 − 𝑅𝑖′3 = 0.75 − 1 = 0
𝑅𝑖2 − 𝑅𝑖′4 = 0.75 − 0.75 = 0 𝑅𝑖2 − 𝑅𝑖′5 = 0.75 − 0 = 0.75 𝑅𝑖2 − 𝑅𝑖′6 = 0.75 − 0.5 = 0.25
𝐶4 = 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑣𝑖𝑒𝑤 𝑅𝑖1 − 𝑅𝑖′2 = 1 − 0.75 = 0.25 𝑅𝑖1 − 𝑅𝑖′3 = 1 − 0.75 = 0.25 𝑅𝑖1 − 𝑅𝑖′4 = 1 − 0.75 = 0.25 𝑅𝑖1 − 𝑅𝑖 ′ 5 = 1 − 0 = 1 𝑅𝑖1 − 𝑅𝑖 ′ 6 = 1 − 0.75 = 0.25 𝑅𝑖2 − 𝑅𝑖′1 = 0.75 − 1 = 0 𝑅𝑖2 − 𝑅𝑖′3 = 0.75 − 0.75 = 0 𝑅𝑖2 − 𝑅𝑖′4 = 0.75 − 0.75 = 0 𝑅𝑖2 − 𝑅𝑖′5 = 0.75 − 0 = 0.75 𝑅𝑖2 − 𝑅𝑖′6 = 0.75 − 0.75 = 0
𝐶5 = 𝑈𝑠𝑖𝑎 𝑅𝑖1 − 𝑅𝑖′2 = 0 − 0 = 0.5 𝑅𝑖1 − 𝑅𝑖′3 = 0 − 1 = 0 𝑅𝑖1 − 𝑅𝑖′4 = 0 − 0 = 0 𝑅𝑖1 − 𝑅𝑖 ′ 5 = 0 − 0 = 0 𝑅𝑖1 − 𝑅𝑖 ′ 6 = 0 − 1 = 0 𝑅𝑖2 − 𝑅𝑖′1 = 0 − 0 = 0 𝑅𝑖2 − 𝑅𝑖′3 = 0 − 1 = 0 𝑅𝑖2 − 𝑅𝑖′4 = 0 − 0 = 0 𝑅𝑖2 − 𝑅𝑖′5 = 0 − 0 = 0 𝑅𝑖2 − 𝑅𝑖′6 = 0 − 1 = 1
Tabel 11. Hasil Perbandingan Referensi
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 R1, R2 0.5 0.2 0.25 0.25 0 R1, R3 0 0.5 0 0.25 0 R1, R4 0.5 1 0.25 0.25 0 R1, R5 0.5 0.4 1 1 0 R1, R6 0.5 0.1 0.5 0.25 0 R2, R1 0 0 0 0 0 R2,R3 0 0.3 0 0 0 R2, R4 0 0.8 0 0 0 R2, R5 0 0.2 0.75 0.75 0 R2, R6 0 0 0.25 0 0 R3, R1 0 0.25 0 0 1 R3, R2 0.5 0 0.25 0 1 R3, R4 0.5 0.25 0.25 0 1 R3, R5 0.5 1 1 0.75 1 R3, R6 0.5 0.5 0.5 0 0 R4, R1 0 0 0 0 0 R4, R2 0 0 0 0 0 R4, R3 0 0 0 0 0 R4, R5 0 0 0.75 0.75 0 R4, R6 0 0 0.25 0 0 R5, R1 0 0 0 0 0 R5, R2 0 0 0 0 0 R5, R3 0 0.1 0 0 0 R5, R4 0 0.6 0 0 0 R5, R6 0 0 0 0 0 R6, R1 0 0 0 0 1 R6, R2 0 0.1 0 0 1 R6, R3 0 0.4 0 0 0 R6, R4 0 0.9 0 0 1 R6, R5 0 0.3 0 0.75 1 4. Langkah Keempat:
Menghitung WP (i, i’)

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 175 - 188
𝑊𝑃(𝑖, 𝑖) = [∑ 𝑊 𝑗 𝑥. (𝑖, 𝑖) 𝑛 𝑗=1 ] ∕ ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1
= [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,2)) +  (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,2)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,2)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,2)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,2)] 1
= [(0,35𝑥0.5) +  (0,25𝑥0,2) + (0,18𝑥0.25) + (0,12𝑥0,25) + (0,10𝑥0)] 1
𝑅1,2 = 0,3 1 = 0,3 = [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,3)) +  (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,3)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,3)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,3)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,3)]
1 = [(0,35𝑥0) +  (0,25𝑥0,5) + (0,18𝑥0) + (0,12𝑥0,25) + (0,10𝑥0)] 1
𝑅1,3 = 0,155
1 = 0,155 = [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,4)) +  (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,4)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,4)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,4)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,4)]
1
= [(0,35𝑥0.5) +  (0,25𝑥1) + (0,18𝑥0.25) + (0,12𝑥0,25) + (0,10𝑥0)] 1
𝑅1,4 = 0,5 1 = 0,5 = [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,5)) +  (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,5)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,5)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,5)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,5)]
1 = [(0,35𝑥0.5) +  (0,25𝑥0,4) + (0,18𝑥1) + (0,12𝑥1) + (0,10𝑥0)] 1
𝑅1,5 = 0,575 1 = 0,5 = [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (16, )) +  (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,6)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,6)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,6)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,6)]
1 = [(0,35𝑥0.5) +  (0,25𝑥0,1) + (0,18𝑥0.5) + (0,12𝑥0,25) + (0,10𝑥0)] 1
𝑅1,6 = 0,32
1 = 0,32
Tabel 12. WP (i, i’ ) Alternatif C1*W C2*W C3*W C4*W C5*W R1, R2 0.175 0.05 0.045 0.03 0 R1, R3 0 0.125 0 0.03 0 R1, R4 0.175 0.25 0.045 0.03 0 R1, R5 0.175 0.1 0.18 0.2 0 R1, R6 0.175 0.025 0.09 0.03 0 R2, R1 0 0 0 0 0 R2,R3 0 0.075 0 0 0 R2, R4 0 0.2 0 0 0 R2, R5 0 0.05 0.135 0.09 0 R2, R6 0 0 0.045 0 0 R3, R1 0 0.0625 0 0 0.1 R3, R2 0.175 0 0.045 0 0.1 R3, R4 0.175 0.0625 0.045 0 0.1 R3, R5 0.175 0.25 0.18 0.09 0.1 R3, R6 0.175 0.125 0.09 0 0 R4, R1 0 0 0 0 0 R4, R2 0 0 0 0 0 R4, R3 0 0 0 0 0 R4, R5 0 0 0.135 0.09 0 R4, R6 0 0 0.045 0 0 R5, R1 0 0 0 0 0 R5, R2 0 0 0 0 0 R5, R3 0 0.025 0 0 0 R5, R4 0 0.15 0 0 0 R5, R6 0 0 0 0 0 R6, R1 0 0 0 0 0.1 R6, R2 0 0.025 0 0 0.1 R6, R3 0 0.1 0 0 0 R6, R4 0 0.225 0 0 0.1 R6, R5 0 0.075 0 0.09 0.1

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 175 - 188
5. Langkah Kelima:
𝑆𝑃 𝑗 (𝑖, 𝑖 ′ ) = [max(0, 𝑑 𝑗 − 𝐿 𝑗 )]/[𝑑𝑚 𝑗 − 𝐿 𝑗 ] 𝐶1 = 𝑆𝑃 𝑗 (1,2) = [max(0, (1 − 0.5) − 0]/[1 − 0]
𝑆𝑃 𝑗 (1,2) = [max(0.5)]
1 = 0.5 𝑆𝑃 𝑗 (1,3) = [max(0, (1 − 1) − 0]/[1 − 0]
𝑆𝑃 𝑗 (1,3) = [max(0)]
1 = 0 𝑆𝑃 𝑗 (1,4) = [max(0, (1 − 0.5) − 0]/[1 − 0]
𝑆𝑃 𝑗 (1,4) = [max(0.5)] 1 = 0.5 𝑆𝑃 𝑗 (1,5) = [max(0, (1 − 0.5) − 0]/[1 − 0]
𝑆𝑃 𝑗 (1,5) = [max(0.5)] 1 = 0.5 𝑆𝑃 𝑗 (1,6) = [max(0, (1 − 0.5) − 0]/[1 − 0]
𝑆𝑃 𝑗 (1,6) = [max(0.5)]
1 = 0.5
𝐶2 = 𝑆𝑃 𝑗 (1,2) = [max(0, (1 − 0,8) − 0]/[1 − 0]
𝑆𝑃 𝑗 (1,2) = [max(0,2)] 1 = 0,2 𝑆𝑃 𝑗 (1,3) = [max(0, (1 − 0,5) − 0]/[1 − 0]
𝑆𝑃 𝑗 (1,3) = [max(0,5)] 1 = 0,5 𝑆𝑃 𝑗 (1,4) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]
𝑆𝑃 𝑗 (1,4) = [max(1)] 1 = 1 𝑆𝑃 𝑗 (1,5) = [max(0, (1 − 0,6) − 0]/[1 − 0]
𝑆𝑃 𝑗 (1,5) = [max(0,4)]
1 = 0,4 𝑆𝑃 𝑗 (1,6) = [max(0, (1 − 0,9) − 0]/[1 − 0]
𝑆𝑃 𝑗 (1,6) = [max(0,1)]
1 = 0,1
6. Langkah Keenam:
𝑆𝑃(𝑖, 𝑖) = [∑ 𝑊 𝑗 𝑥𝑆𝑃 𝑗 (𝑖, 𝑖) 𝑛 𝑗=1 ] / ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 = [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,2)) +  (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,2)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,2)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,2)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,2)]
1
= [(0,35𝑥0.5) +  (0,25𝑥0,2) + (0,18𝑥0.25) + (0,12𝑥0,25) + (0,10𝑥0)] 1
𝑅1,2 = 0,3 1 = 0,3 = [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,3)) +  (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,3)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,3)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,3)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,3)]
1
= [(0,35𝑥0) +  (0,25𝑥0,5) + (0,18𝑥0) + (0,12𝑥0,25) + (0,10𝑥0)] 1
𝑅1,3 = 0,155
1 = 0,155
= [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,4)) +  (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,4)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,4)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,4)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,4)] 1
= [(0,35𝑥0.5) +  (0,25𝑥1) + (0,18𝑥0.25) + (0,12𝑥0,25) + (0,10𝑥0)]
1
𝑅1,4 = 0,5 1 = 0,5 = [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,5)) +  (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,5)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,5)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,5)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,5)]

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 175 - 188
= [(0,35𝑥0.5) +  (0,25𝑥0,4) + (0,18𝑥1) + (0,12𝑥1) + (0,10𝑥0)]
1 𝑅1,5 = 0,575 1 = 0,5 = [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (16, )) +  (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,6)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,6)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,6)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,6)]
1 = [(0,35𝑥0.5) +  (0,25𝑥0,1) + (0,18𝑥0.5) + (0,12𝑥0,25) + (0,10𝑥0)] 1
𝑅1,6 = 0,32
1 = 0,32
Tabel 13. SP (i, i’) Row SP (I, I') R1, 2 0.3 R1, 3 0.155 R1, 4 0.5 R1, 5 0.575 R1,6 0.32 R2, 1 0 R2, 3 0.75 R2, 4 0.2 R2, 5 0.275 R2,6 0.045 R3, 1 0.1625 R3, 2 0.32 R3, 4 0.3825 R3, 5 0.795 R3,6 0.39 R4, 1 0 R4, 2 0 R4, 3 0 R4, 5 0.225 R4,6 0,045 R5, 1 0 R5, 2 0 R5, 3 0.025 R5, 4 0.15 R5,6 0 R6,1 0.1 R6,2 0.125 R6,3 0.1 R6,4 0.125 R6,5 0.265
7. Langkah Ketujuh:
Menghitung TP (i, i’), digunakan untuk menghitung 𝑇𝑃(𝑖, 𝑖) = 𝑀𝑖𝑛[1, 𝑊𝑃(𝑖, 𝑖 ′ ) + 𝑆𝑃(𝑖, 𝑖 ′ )] 𝑇𝑃(𝑖, 𝑖) = 𝑀𝑖𝑛[1, 𝑊𝑃(1,2) + 𝑆𝑃(1,2)] 𝑅1,2 = 𝑀𝑖𝑛[1, (0,3) + (0,3)] = 0,6 𝑇𝑃(𝑖, 𝑖) = 𝑀𝑖𝑛[1, 𝑊𝑃(1,3) + 𝑆𝑃(1,3)] 𝑅1,3 = 𝑀𝑖𝑛[1, (0,155) + (0,155)] = 0.31 𝑇𝑃(𝑖, 𝑖) = 𝑀𝑖𝑛[1, 𝑊𝑃(1,4) + 𝑆𝑃(1,4)] 𝑅1,4 = 𝑀𝑖𝑛[1, (0,5) + (0,5)] = 1 𝑇𝑃(𝑖, 𝑖) = 𝑀𝑖𝑛[1, 𝑊𝑃(1,5) + 𝑆𝑃(1,5)] 𝑅1,5 = 𝑀𝑖𝑛[1, (0,575) + (0,575)] = 1.15 𝑇𝑃(𝑖, 𝑖) = 𝑀𝑖𝑛[1, 𝑊𝑃(1,6) + 𝑆𝑃(1,6)] 𝑅1,6 = 𝑀𝑖𝑛[1, (0,32) + (0,32)] = 0,64
Tabel 14. TP (i, i’) Row TP (I, I') R1, 2 0.6 R1, 3 0.31 R1, 4 1 R1, 5 1,15 R1,6 0,64 R2, 1 0 R2, 3 0,15 R2, 4 0,4

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 175 - 188
Row TP (I, I') R2, 5 0,55 R2,6 0,09 R3, 1 0,325 R3, 2 0,64 R3, 4 0,765 R3, 5 1,59 R3,6 0,78 R4, 1 0 R4, 2 0 R4, 3 0 R4, 5 0,45 R4,6 0,09 R5, 1 0 R5, 2 0 R5, 3 0,5 R5, 4 0,3 R5,6 0 R6,1 0,2 R6,2 0,25 R6,3 0,2 R6,4 0,25 R6,5 0,53
8. Langkah Kedelapan: 𝜑 + (𝑖) = 1 𝑚 − 1 ∑ 𝑇𝑃(𝑖, 𝑖 ′ ) 𝑛 𝑖′=1 (𝑖 ≠ 𝑖 ′ )
dimana : i = alternatif i’ = alternatif yang dipasangkan m = jumlah alternatif n = jumlah kriteria
𝜑 + = 1 5 [(1,2) + (1,3) + (1,4) + (1,5) + (1,6) = 1 5 𝑥3,7 = 0,74
𝜑 + = 1 5 [(2,1) + (2,3) + (2,4) + (2,5) + (2,6) = 1 5 𝑥1,19 = 0,238
𝜑 + = 1 5 [(3,1) + (3,2) + (3,4) + (3,5) + (3,6) = 1 5 𝑥4,1 = 0,24390
𝜑 + = 1 5 [(4,1) + (4,2) + (4,3) + (4,5) + (4,6) = 1 5 𝑥0,54 = 0,108
𝜑 + = 1 5 [(5,1) + (5,2) + (5,3) + (5,4) + (5,6) = 1 5 𝑥0,8 = 0,16
𝜑 + = 1 5 [(6,1) + (6,2) + (6,3) + (6,4) + (6,5) = 1 5 𝑥1,43 = 0,286
𝜑 − (𝑖) = 1 𝑚 − 1 ∑ 𝑇𝑃(𝑖, 𝑖 ′ ) 𝑛 𝑖′=1 (𝑖 ≠ 𝑖 ′ ) 𝜑 − = 1 5 [(2,1) + (3,1) + (4,1) + (5,1) + (6,1) = 1 5 𝑥0,525 = 0,105
𝜑 − = 1 5 [(1,2) + (3,2) + (4,2) + (5,2) + (6,2) = 1
5 𝑥1,49 = 0,298
𝜑 − = 1 5 [(1,3) + (2,3) + (4,3) + (5,3) + (6,3) = 1 5 𝑥1,16 = 0,232
𝜑 − = 1 5 [(1,4) + (2,4) + (3,4) + (5,4) + (6,4) = 1
5 𝑥2,715 = 0,543
𝜑 − = 1 5 [(1,5) + (2,5) + (3,5) + (4,5) + (6,5) = 1 5 𝑥4,27 = 0,854
𝜑 − = 1 5 [(1,6) + (2,6) + (3,6) + (4,6) + (5,6) = 1 5 𝑥1,6 = 0,3
9. Langkah Kesembilan: 𝜑(𝑖) =   𝜑 + (𝑖) − 𝜑 − (𝑖) = 0,74 − 0,105 = 0,635 = 0,238 − 0,298 = −0,06 = 0,24390 − 0,232 = 0,0119

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 175 - 188
= 0,108 − 0,543 = −0,435
= 0,16 − 0,854 = −0,694 = 0,286 − 0,3 = −0,014
10. Langkah Kesepuluh
Tabel 15. 𝜑(𝑖) Alternatif (+) (-) 𝝋(𝒊) Ranking Arif Fadilah 0,74 0,105 0,635 1 Tennider Putri Halawa 0,238 0,298 −0,06 4 Prastyo 0,24390 0,232 0,0119 2 Herbet Merlinton Angkat 0,108 0,543 −0,435 5 Rify Ramdani 0,16 0,854 −0,694 6 Denni Seplani 0,286 0,3 −0,014 3
Dengan demikian, alternatif terbaik adalah satu yang memiliki nilai 𝜑(𝑖) paling tinggi, adalah atas nama Arif Fadilah.

## 3.2 Implementasi
Adapun hasil dari tampilan program proses penerapan metode The Extended Promethee II ( PROMETHEE II ) pada bank SUMUT dapat dilihat pada gambar di bawah ini:
Menu alternatif merupakan sub menu dari menu utama pada sistem yang didalamnya berisi tentang kode Account Officer dan nama-nama calon Account Officer yang akan di proses dengan menerapkan  metode Exprom II untuk menghasilkan keputusan AO yang layak untuk bekerja pada bagian Account Office r. Tampilan dari menu alternatif dapat dilihat pada gambar 2. berikut ini:
Gambar 2 . Form Alternatif
Menu kriteria merupakan sub menu yang berisi tentang kode kriteria, jenis dan bobot perhitungan dari  data pelamar Account  Officer sebagai  dasar  penilaian  pelamar  yang  sebagai Account  Officer .  Tampilan  dari  menu criteria dapat dilihat pada gambar 3. berikut.

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 175 - 188
Menu  rating  kecocokan  merupakan  sub  menu  yang  berisi  data  kecocokan  antara  alterntif  dan  kriteria Account Officer pada bank SUMUT yang di tentukan dalam penerimaan Account Officer . Berikut ini merupakan tampilan rating kecocokan alternatif dengan kriteria.
Gambar 4. Form Rating
Setelah  melakukan  pengujian  program  untuk  menentukan Account  Officer yang  layak,  maka  dapat ditentukan Account Officer yang paling layak untuk bekerja pada bagian Account Officer di bank SUMUT. Berikut hasil keputusan penerimaan Account Officer dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil Proses Penerimaan Account Officer

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan yang telah dilakukan sebelumnya, maka dapat disimpulkan bahwa :
1. Sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan  penerimaan Account  Officer merupakan  suatu  aplikasi komputer  yang  dirancang  untuk  dapat  menghasilkan  keputusan  terbaik  sebagai  calon Account  officer dari semua alternatif yang ditentukan.
2. Penerapan  metode  EXPROM  II  dilakukan  perhitungan  nilai  bobot  untuk  perangkingan  terhadap  masing- masing kriteria yang dimiliki tiap-tiap calon Account Officer dengan melalui beberapa tahap seperti membuat matrix  x,  mnelakukan  mormalisasi,  membuat  matrix  ternomalisasi,  dan  melakukan  perhitungan  preferensi sehingga  diperoleh  hasil  yang  paling  maksimal  dan  akurat,  dari  perhitungan  proses  kita  dapat  mengetahui alternatif yang layak diterima sebagai Account Officer.
3. Perancangan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  dalam  penerimaan Account  Officer memerlukan    adanya penerapan metode Exprom II dalam penginputan dan pemrosesan data serta diperlukan software pendukung, seperti : Visual Basic 2008 dan Microsoft Access 2010 .

## REFERENCES
[1] L. Cahyadi, “Analisis Prosedur Pemberian Kredit Pada PT. BPR Nusantara Bona Pasogit 18 Cabang Tebing Tinggi,” J. Ilm. Account. Chang. , vol. 2, no. 2, pp. 31–39, 2014.
[2] K. Kepemilikan, R. Kpr, P. Pt, and B. Rakyat, “Keywords: mortgages, Bank Rakyat Indonesia, Abstrak,” pp. 129–139, 1858.
[3] S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  and  Retantyo  Wardoyo, Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (FUZZY

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 175 - 188
MADM) . 2006.
[4] Efraim Turban and Jay E. Aronson, Decision Support System and Intelligent Systems . 2001.
[5] D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[6] D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[7] K. Situbondo, “*1 , 2 , 2 1,” vol. 8, no. 3, pp. 221–228, 2014.
[8] Y. Silalahi and T. Zebua,  “PENERAPAN THE EXTENDED PROMETHEE II ( EXPROM II ) UNTUK,” vol. I, no. Exprom Ii, 2017.
[9] Mesran, K. Tampubolon, R. D. Sianturi, F. T. Waruwu, and A. P. U. Siahaan, “Determination of Education Scholarship Recipients Using Preference Selection Index,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 6, pp. 230–234, 2017.
[10]  M.  Mesran,  N.  Huda,  S.  N.  Hutagalung,  K.  Khasanah,  and  A.  Iskandar,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PEMILIHAN SUPERVISOR TERBAIK PADA BAGIAN PERENCANAAN PT. PLN (PERSERO) AREA MEDAN MENERAPKAN PREFERENCE SELECTION INDEX,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, Oct. 2018.
[11]  M. J. Sirait, W. Handayani, and L. T. Sianturi, “Amanda Menggunakan Metode the Extended Promethee Ii ( Exprom Ii ),” vol. I, pp. 118–123, 2017.
[12]  M. Mesran, S. D. Nasution, S. Syahputra, A. Karim, and E. Purba,  “Implementation of the Extended Promethee II in Upgrade Level of Mechanic,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 125–130, 2018.
[13]  Y. Silalahi, M. Mesran, T. Zebua, and S. Suginam, “PENERAPAN THE EXTENDED PROMETHEE II ( EXPROM II )  UNTUK  PENENTUAN  PRODUK  DISKON,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  I,  no.  1, 2017.
[14]  H. Setyowulan and Kusrini, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai Baru Pada PT. Abadi Express ( TIKI ) Yogyakarta,” J. Dasi , vol. 13, no. 1, pp. 17–22, 2012.
[15]  R. M. Tampubolon and N. A. Hsb, “Baru Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process ( Ahp ) ( Studi Kasus : Pt . Btn ),” pp. 41–46, 2017.
[16]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[17]  Fadlina, L. T. Sianturi, A. Karim, Mesran, and A. P. U. Siahaan, “Best Student Selection Using Extended Promethee II Method,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 21–29, 2017.
[18]  A.  P.  Pratidina,  M.  Mesran,  and  P.  Ginting,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  KELAYAKAN  PESERTA UNTUK  MENGIKUTI  PROSES  PELELANGAN  BARANG  DAN  JASA  PADA  PEGADAIAN  MENERAPKAN METODE EXPROM II,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, pp. 242–247, 2017.