## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Nasabah Prioroitas Untuk Asuransi Davestera Menggunakan Metode PROMETHEE II

## Astika Sari Nasution
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: astikasarinst@gmail.com
Submitted: 06/07/2020 ; Accepted: 11/02/2021 ; Published: 27/02/2021
Abstrak −Asuransi Davestera merupakan asuransi yang memberikan langkah mudah untuk mengoptimalkan dana investasi anda.  Asuransi  Davestera  diharapkan  dapat  dapat  menampung  kebutuhan  nasabah  generasi  muda  akan  kebutuhan  proteksi hidup  sekaligus  kebutuhan  investasi  jangka  panjang.  Dalam  pemilihan  Nasabah  prioritas  untuk  asuransi  Davestera  sangat penting karena kita harus mencari kriteria yang prosfek untuk mendapatkan hasil yang baik. Karena nasabah prioritas ada jika ada  loylitas.  Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  adalah  bagian  dari  sisten  informasi  berbasis  komputer  termasuk  sistem berbasis  pengetahuan  atau  manajemen  pengetahuan  yang  dipakai  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suat u organisasi atau perusahaaan. PROMETHEE merupakan salah satu dari metode Multi Criteria Decision Making (MCDM), yang berarti  melakukan penentuan  atau  pengurutan  dalam  satu  analisis  multikriteria,  metode ini  dikenal  karena konsepnya  yang efisien dan simple, selain itu untuk menyelesaikan masalah yang berhubungan dengam multikriteria, metode ini jugak sangat mudah untuk di terapkan daripada metode lainnya.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; PROMETHEE II; Asuransi Davestera
Abstract −Davestera Insurance is insurance that provides easy steps to optimize your investment funds. Davestera Insurance is expected to be able to accommodate the needs of younger generation customers for life protection needs as well as long-term investment  needs.  In  choosing  a  Customer priority  for Davestera insurance  is  very important because  we have  to  look  for criteria that are effective in order to get good results. Because priority customers exist if there is loyalty. Decision support system (SPK) is part of a computer-based information system, including a knowledge-based system or knowledge management that is used to support decision making in an organization or company. PROMETHEE is one of the Multi Criteria Decision Making  (MCDM)  methods,  which  means  making  determinations  or  sequencing  in  a  multi-criteria  analysis,  this  method  is known for its efficient and simple concept, in addition to solving problems related to multi criteria, this method is also very easy to be applied than other methods.
Keywords : Decision Support System; PROMETHEE II; Davestera Insurance

## 1. PENDAHULUAN
Asuransi atau pertanggungan merupakan sesuatu yang sudah tidak asing lagi bagi masyarakat Indonesia, dimana sebagian  besar  masyarakat  Indonesia  sudah  melakukan  perjanjian  asuransi  denagan  perusahaaan  asuransi,  baik perusahaan asuransi milik negara maupun milik swasta nasional. Asuransi juga merupakan suatu perjanjian antara tertanggung  (nasabah)  dengan  penanggung  (perusahaan  asuransi).  Pihak  perusahaan  asuransi  bersedia menanggung sejumlah kerugian yang mungkin akan timbul dimasa mendatang. Istilah asuransi menggambarkan setiap tindakan untuk perlindungan terhadap resiko. Pengguna asuransi diberikan kewajiban untuk membayarkan uang dalam jumlah tertentu yang disebut dengan premi, yang di bayarkan kepada perusahaaan asuransi.
Asuransi  Davestera  merupakan  asuransi  yang  memberikan  langkah  mudah  untuk  mengoptimalkan dana investasi anda. Asuransi Davestera diharapkan dapat dapat menampung kebutuhan nasabah generasi muda akan kebutuhan proteksi hidup sekaligus kebutuhan investasi jangka panjang. Dalam pemilihan Nasabah prioritas untuk Asuransi Davestera sangat penting karena kita harus mencari kriteria yang prosfek untuk mendapatkan hasil yang baik.  Karena  nasabah  prioritas  ada  jika  ada  loylitas.    Nasabah  ibarat  nafas  yang  sangat  berpengaruh  terhadap kelanjutan  suatu  perusahaan  Asuransi.  Oleh  karena  itu  perusahaan  Aauransi  harus  dapat  menarik  Nasabah sebanyak-banyaknya  agar  dana  yang  terkumpul  dari  Nasabah  tersebut  dapat  diputar  oleh  perusahaan  Asuransi yang  nantinya  disalurkan  kembali  kepada  masyarakat  yang  membutuhkan  bantuan  Bank.  Bank  merupakan perpanjangan suatu perusahaan Asuransi dalam pembayaran suatu Aauransi. Pemilihan Nasabah prioritas sangat penting  bagi  pertumbuhan  suatu  perusahaan  Asuransi  karena  konsistensi  dan  bertanggungjawab  pada  Nasabah terhadap kewajibannya. Untuk mempermudah dalam menyeleksi Nasabah prioritas secara efektif pada Asuransi Davestera, metode yang digunakan dalam pemilihan Nasabah prioritas yaitu Promeethee II. Karena merupakan salah satu metode penentuan urutan (prioritas) yang berhubungan dengan pemilihan alternatif.
Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer termasuk sistem berbasis pengetahuan atau manajemen pengetahuan yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu  organisasi  atau  perusahaaan.  PROMETHEE  merupakan  salah  satu  dari  metode Multi  Criteria  Decision Making (MCDM), yang berarti melakukan penentuan atau pengurutan dalam satu analisis multikriteria, metode ini dikenal  karena  konsepnya  yang  efisien  dan simple, selain  itu  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  berhubungan dengam multikriteria, metode ini jugak sangat mudah untuk di terapkan daripada metode lainnya[1], [2].
PROMETHEE  merupakan  salah  satu  satu  dari  metode Multi  Criteria  Decision  Making (MCDM) yang digunakan pada sistem pendukung keputusan (SPK). Pada penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Muhammad Wafi  Vol.  11,  November  2017,  hlm.1224-1231  yang  berjudul  Implementasi  Metode  Promethee  II  untuk

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Menentukan Pemenang Tender Proyek (Studi Kasus: Dinas Perhubungan dan LLAJ Provinsi Jawa Timur) yang hasil dari pengujian akurasi sistem penentuan pemilihan pemenang tender menggunakan metode PROMETHEE II memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi  pada  penggunaan  tipe preferensi  usual  criterion dan quansi  criterion yaitu sebesar  84,210%,  sedangkan  pada  penggunaaan  tipe  preferensi level  criterion mencapai  nilai  terendah  sebesar 63,157%. Nilai akurasi tersebut dipengaruhi oleh beberapa faktor,  diantaranya preferensi yang digunakan sebagai pengujian, jumlah yang digunakan,dan juga perubahan nilai bobot yang mempengaruhi tingkat akurasi sistem[3]. Pada penelitian ini penulis akan meneliti tentang prosedur pemilihan nasabah prioritas untuk Asuransi Davestera dengan menerapkan metode Promethee II pada Bank Rakyat Indonesia (BRI).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan adalah suatu sistem informasi spesifik yang ditujukan untuk membantu manajemen dalam mengambil keputusan yang berkaitan dengan persoalan yang bersifat semi terstruktur. Sistem ini memiliki fasilitas untuk menghasilkan berbagai alternatif yang secara interaktif digunakan oleh pemakai[1], [4], [5].

## 2.2 Metode PROMETHEE II
PROMETHEE  merupakan  salah  satu  dari  metode  Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM)  yang  berarti melakukan penentuan atau  pengurutan dalam suatu  analisis multikriteria, metode ini dikenal  karena konsepnya yang efisien dan simple, selain itu untuk menyelesaikan masalah yang berhubungan dengan multikriteria, metode ini juga sangat mudah untuk diterapkan daripada metode lainnya[3], [6]–[9]. Langkah-langkah perhitungan dengan metode promethee adalah sebagai berikut:
1. Menentukan nilai threshold
Untuk  menghitung  nilai  threshold,  kita  dapat    menggunakan  rumus  veto  untuk  menentukan  nilai  p  dan  q, berikut rumus veto yang dapat digunakan (Pratama, 2014). Untuk menentukan nilai threshold ditunjukkan pada persamaan 1.
Preferensi (p) = v – q............................................................................ (1) Dimana: v = Threshold veto q = indifferen
2. Menentukan tipe fungsi preferensi kriteria a. Kriteria Biasa (Usual Criterion)
Pada kriteria ini tidak ada perbedaan antara kriteria a dan kriteria b jika 𝑓 ( 𝑎 )= 𝑓 ( 𝑏 ), jika nilai setiap kriteria pada  masing-masing  alternatif  memiliki  nilai  yang  berbeda,  maka  pembuat  keputusan  mempunyai preferensi mutlak untuk menentukan alternatif yang memiliki nilai lebih baik. Persamaan 2 menunjukkan kriteria biasa/ tipe I 𝐻 ( 𝑑 )={ 0 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑑 ≤ 01 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑑 >0 ...................................................  (2) Keterangan: H(d) = fungsi selisih nilai kriteria antar alternatif d = selisih nilai kriteria { 𝑑 = 𝑓 ( 𝑎 )− 𝑓 ( 𝑏 ) } b. Kriteria Quasi (Quasi Criterion)
Pada kriteria ini dua alternatif memiliki preferensi yang sama penting selama selisih atau nilai H(d) dari masing  –  masing  alternatif  untuk  setiap  kriteria  tidak  melebihi  nilai  q. Tetapi  jika  selisih  hasil  evaluasi untuk  masing  –  masing  alternatif  melebihi  nilai  q  maka  terjadi  bentuk  preferensi  mutlak.  Persamaan  3 menunjukkan kriteria quasi/ tipe II 𝐻 ( 𝑑 )={ 0 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑑 ≤ 𝑞 1 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑑 > 𝑞 .................................................. (3) Keterangan: 𝐻 ( 𝑑 ) = fungsi selisih nilai kriteria antar alternative 𝑑 = selisih nilai kriteria { 𝑑 = 𝑓 ( 𝑎 )− 𝑓 ( 𝑏 ) } 𝑞 = nilai pengaruh signifikan suatu kriteria c. Kriteria Level (Level Criterion)
Nilai  indifference  threshold  (q)  dan  kecenderungan  preferensi  preference  threshold  (p)  dapat  ditentukan secara  simultan.  Jika  d  berada  diantara  nilai  q  dan  p  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  situasi preferensi lemah ( 𝐻 ( 𝑑 )=0,5 ). Berikut adalah Persamaan Kriteria Level / tipe IV 𝐻 ( 𝑑 )= { 0 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑑 ≤ 𝑞 12 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑞 < 𝑑 ≤ 𝑝 1 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑑 > 𝑝 ......................... (4) Keterangan: H(d) = fungsi selisih nilai setiap kriteria antar alternatif d = selisih nilai kriteria { 𝑑 = 𝑓 ( 𝑎 )− 𝑓 ( 𝑏 ) } p = nilai atas kecendrungan preferensi q = nilai pengaruh signifikan kriteria
3. Perhitungan Nilai Indeks Preferensi Multikriteria

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Index preferensi multikriteria ditentukan berdasarkan ketentuan bobot pada masing-masing kriteria dan fungsi preferensi Pi sesuai dengan persamaan 2 𝜋𝑖𝑗 = 𝜋 ( 𝑎𝑖 , 𝑎𝑗 )=Σ 𝑃𝑘 ( 𝑎𝑖 , 𝑎𝑗 ). 𝑊𝑖 𝑞𝑘 =1 .................................................(5) Keterangan:
𝑃𝑘 ( 𝑎𝑖 , 𝑎𝑗 ) = Hasil Perhitungan berdasarkan tipe preferensi 𝑊𝑖 = Bobot untuk masing-masing kriteria 4. Perhitungan arah preferensi dipertimbangkan berdasarkan nilai  indeks leaving flow ( 𝜃 +), entering flow ( 𝜃 −) dan net flow.
a. Leaving Flow
Nilai Leaving Flow didapatkan berdasarkan persamaan 6 𝜃 +( 𝑎 )=1 𝑛 −1 Σ 𝜑 ( 𝑎 , 𝑥 ) 𝑥 𝜀 𝐴 ........................................................... (6) Dimana: φ(a,x) = preferensi nilai a lebih baik daripada nilai x n = banyaknya jumlah alternatif Σ x ε A = nilai alternatif dari tabel preferensi dijumlahkan secara horizontal
b. Entering Flow
Persamaan 7 menujukkan formula untuk mendapatkan nilai entering flow. 𝜃 −( 𝑎 )=1 𝑛 −1 Σ 𝜑 ( 𝑥 , 𝑎 ) 𝑥 𝜀 𝐴 ............................................................. (7) Keterangan: φ(x,a) = preferensi nilai x lebih baik daripada nilai a n = banyaknya jumlah alternatif Σ x ε A = nilai alternatif dari tabel preferensi dijumlahkan secara vertikal
c. Net Flow
Nilai untuk  Net  Flow didapatkan dari  hasil pengurangan nilai  leaving  flow  dengan nilai  entering flow yang dapat dilihat pada persamaan 8 𝜃 ( 𝑎 )= 𝜃 +( 𝑎 )− 𝜃 −( 𝑎 ) ......................................................................... (8) Keterangan: 𝜽 +( 𝒂 ) = persamaan rumus leaving flow (Promethee I) 𝜽 −( 𝒂 ) = persamaan rumus entering flow (Promethee I) 𝜽 ( 𝒂 ) = persamaan rumus net flow (Promethee II)

## 2.3 Nasabah
Menurut Kamus Perbankan, nasabah adalah orang atau badan yang mempunyai rekening simpanan atau pinjaman pada bank. Pada tahun 1998 melalui Undang-Undang Nomor 10 Tahun 1998 diintroduksilah rumusan masalah nasabah dalam pasal 1 angka 16, yaitu pihak yang menggunakan jasa bank. Rumusan ini kemudian diperinci pada angka berikutnya, sebagai berikut: Nasabah penyimpan dana adalah nasabah yang menempatkan dananya di bank dalam  bentuk  simpanan  berdasarkan  perjanjian  bank  dengan  nasabah  yang  bersangkutan  (Pasal  1  angka  17 Undang-Undang Nomor 10 Tahun 1998).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam Penelitian ini, penulis menganalisa masalah pada Bank Rakyat Indonesia (BRI), penulis menganalisa suatu penilaian  pemilihan  nasabah  prioritas  untuk  asuransi  davestera  menggunakan  metode  Promeethee  II  untuk diaplikasikan pada sistem pengembangan SDM. Khususnya untuk menentukan pemilihan nasabah prioritas pada Bank Rakyat Indonesia (BRI).
Asuransi  Davestera  merupakan  asuransi  yang  memberikan  langkah  mudah  untuk  mengoptimalkan dana investasi anda. Asuransi Davestera diharapkan dapat dapat menampung kebutuhan nasabah generasi muda akan kebutuhan proteksi hidup sekaligus kebutuhan investasi jangka panjang. Dalam pemilihan Nasabah prioritas untuk asuransi Davestera sangat penting karena kita harus mencari kriteria yang prosfek untuk mendapatkan hasil yang baik.  Karena  nasabah  prioritas  ada  jika  ada  loylitas.    Nasabah  ibarat  nafas  yang  sangat  berpengaruh  terhadap kelanjutan suatu Bank. Oleh karena itu Bank harus dapat menarik Nasabah sebanyak-banyaknya agar dana yang terkumpul dari Nasabah tersebut dapat diputar oleh Bank yang nantinya disalurkan kembali kepada masyarakat yang membutuhkan bantuan Bank. Pemilihan Nasabah terprioritas sangat penting bagi pertumbuhan suatu Bank karena  konsistensi  dan  bertanggungjawab  pada  Nasabah  terhadap  kewajibanya.  Untuk  mempermudah  dalam menyeleksi Nasabah prioritas secara efektif pada Bank BRI, metode yang digunakan dalam pemilihan Nasabah prioritas yaitu Promeethee II. Karena merupakan salah satu metode penentuan urutan (prioritas) yang berhubungan dengan pemilihan alternatif.

## 3.1 Penerapan Metode Promethee II
Adapun Langkah Penyelesaian dalam penelitian ini menggunakan metode Promethee II : 1. Dominasi kriteria

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Dari  analisis  diatas  kemudian  langkah  selanjutnya  yaitu  mengimplementasikan  metode  Promethee  II kedalam  perancangan  kasus  dengan  menggunakan  5  sampel  data  calon  nasabah  yang  ditunjukkan  pada  tabel berikut :
Tabel 1. Nilai Bobot No Kriteria Parameter Nilai 1 Umur > 30 Tahun 5 20 - 30 Tahun 4 < 20 Tahun 3 2 Kesehatan Baik 5 Cukup 4 Kurang 3 3 Pekerjaan PNS 5 Pegawai Swasta 4 Wiraswasta 3 4 Penghasilan > 20 Juta 5 10 - 20 Juta 4 < 10 Juta 3 Tabel 2. Nilai dari Calon Nasabah Kriteria Nilai Calon Nasabah Andi (a) Ari (b) Dika (c) Ilham (d) Rudi (e) Umur 5 4 4 3 4 Kesehatan 5 5 4 5 5 Pekerjaan 3 4 5 4 4 Penghasilan 4 4 5 4 4
2. Menghitung Nilai Preferensi
Fungsi  preferensi  yang  digunakan  untuk  penyeleksian  nasabah  prioritas  adalah  menggunkan  fungsi preferensi criteria biasa (usual criterian) seperti yang terlihat pada persamaan berikut:
H (d) =   0 jika d ≤ 0
1 jika d > 0
Tabel 3. Nilai Preferensi untuk semua kriteria Preferensi Kriteria K1 K2 K3 K4 (a,b) d 1 0 -1 0 H (d) 1 0 0 0 (a,c) d -1 1 -2 -1 H (d) 0 1 0 0 (a,d) d 1 0 -1 0 H (d) 1 0 0 0 (a,e) d 1 0 -1 0 H (d) 1 0 0 0 (b,a) d 0 0 1 0 H (d) 0 0 1 0 (b,c) d 0 1 -1 -1 H (d) 0 1 0 0 (b,d) d 1 0 0 0 H (d) 1 0 0 0 (b,e) d 0 0 0 0 H (d) 0 0 0 0 (c,a) d -1 -1 2 1 H (d) 0 0 1 1 (c,b) d 0 -1 1 1 H (d) 0 0 1 1 (c,d) d 1 -1 1 1 H (d) 1 0 1 1 (c,e) d 0 -1 1 1 H (d) 0 0 1 1 (d,a) d -2 0 1 0 H (d) 0 0 1 0

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 2, February 2021, Page 169-175 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Preferensi Kriteria K1 K2 K3 K4 (d,b) d -1 0 0 0 H (d) 0 0 0 0 (d,c) d -1 1 -1 -1 H (d) 0 1 0 0 (d,e) d -1 0 0 0 H (d) 0 0 0 0 (e,a) d -1 0 1 0 H (d) 0 0 1 0 (e,b) d 0 0 0 0 H (d) 0 0 0 0 (e,c) d 0 1 -1 -1 H (d) 0 1 0 0 (e)d d 1 0 0 0 H (d) 1 0 0 0
3. Menghitung Indeks Preferensi Multikriteria
Berdasarkan data pada tabel 4.3 dengan persamaan diatas sehingga diperoleh Index Preferensi Multi kriteria sebagai berikut : (a,b) = 1/4 ( H(d) (K1+ K2+K3+K4) = 1/4 ( 1 + 0 + 0 + 0 ) = 0.25
(a,c) = 1/4 ( H(d) (K1+ K2+K3+K4)
= 1/4 ( 0 + 1 + 0 + 0 ) = 0.25
(a,d) = 1/4 ( H(d) (K1+ K2+K3+K4)
= 1/4 ( 1 + 0 +  + 0 ) = 0.25
(a,e) = 1/4 ( H(d) (K1+ K2+K3+K4)
= 1/4 ( 1 + 0 + 0 + 0 ) = 0.25
(b,a) = 1/4 ( H(d) (K1+ K2+K3+K4)
= 1/4 ( 0 + 0 + 1 + 0 ) = 0.25 (b,c) = 1/4 ( H(d) (K1+ K2+K3+K4)
= 1/4 ( 0 + 1 + 0 + 0 ) = 0.25
(b,d) = 1/4 ( H(d) (K1+ K2+K3+K4)
= 1/4 ( 1 + 0 + 0 + 0 ) = 0.25
(b,e) = 1/4 ( H(d) (K1+ K2+K3+K4)
= 1/4 ( 0 + 0 + 0 + 0 ) = 0 (c,a)     = 1/4 ( H(d) (K1+ K2+K3+K4) = 1/4 ( 0 + 0 + 1 + 1 ) = 0.25 (c,b)     = 1/4 ( H(d) (K1+ K2+K3+K4) = 1/4 ( 0 + 0 + 1 + 1 ) = 0.25
(c,d) = 1/4 ( H(d) (K1+ K2+K3+K4) = 1/4 ( 1 + 0 + 1 + 1 ) = 0.75
(c,e) = 1/4 ( H(d) (K1+ K2+K3+K4)
= 1/4 ( 0 + 0 + 1 + 1 ) = 0.5
(d,a) = 1/4 ( H(d) (K1+ K2+K3+K4) = 1/4 ( 0 + 0 + 1 + 0 ) = 0.25
(d,b) = 1/4 ( H(d) (K1+ K2+K3+K4)
= 1/4 ( 0 + 0 + 0 + 0 ) = 0
(d,c) = 1/4 ( H(d) (K1+ K2+K3+K4)
= 1/4 ( 0 + 1 + 0 + 0 ) = 0.25
(d,e) = 1/4 ( H(d) (K1+ K2+K3+K4)
= 1/4 ( 0 + 0 + 0 + 0 ) = 0
(e,a) = 1/4 ( H(d) (K1+ K2+K3+K4)
= 1/4 ( 0 + 0 + 1 + 0 ) = 0.25
(e,b) = 1/4 ( H(d) (K1+ K2+K3+K4)
=1/4 ( 0 + 0 + 0 + 0 ) = 0 (e,c) = 1/4 ( H(d) (K1+ K2+K3+K4)
= 1/4 ( 0 + 1 + 0 + 0 ) = 0.25
(e,d) = 1/4 ( H(d) (K1+ K2+K3+K4)
= 1/4 ( 1 + 0 + 0 + 0 ) = 0.25 Dari perhitungan index preferensi multikriteria di atas dapat disajikan dalam bentuk tabel 4.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 2, February 2021, Page 169-175 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Tabel 4. Tabel Indeks Preferensi Multikriteria (Promethee II)

## 4.Promethee  Rank
Penentuan  setiap  simpul  dalam  grafik  nilai  outranking  adalah  berdasarkan  leaving  flow,  dengan menggunakan Persamaan.
Tabel 5. Tabel Indeks Preferensi leaving flow a b c d e a - 0.25 0.25 0.25 0.25 b 0.25 - 0.25 0.25 0 c 0.5 0.5 - 0.75 0.5 d 0.25 0 0.25 - 0.25 e 0.25 0 0.25 0.25 -
Berdasarkan  data  pada  tabel  5.  dengan  persamaan  diatas  sehingga  diperoleh  leaving  flow  yang  diambil secara horizontal adalah sebagai berikut : a = 1/ (5-1) ( 0.25 + 0.25 + 0.25 + 0.25  ) = 0.25 b = 1/ (5-1) ( 0.25 + 0.25 + 0.25 + 0 ) = 0.187 c = 1/ (5-1) ( 0.5 + 0.5 + 0.75 + 0.5  )   = 0.562 d = 1/ (5-1) ( 0.25 + 0 + 0.25 + 0.25  ) = 0.187 e = 1/ (5-1) ( 0.25 + 0 + 0.25 + 0.25  )   = 0.187
Secara simetris dapat ditentukan entering flow seperti yang ditunjukkan dengan menggunakan Persamaan berikut :
Tabel 6. Tabel Indeks Preferensi entering flow
Berdasarkan  data  pada  tabel  6.  dengan  persamaan  diatas  sehingga  diperoleh  entring  flow  yang  diambil secara Vertical adalah sebagai berikut : a = 1/ (5-1) ( 0.25 + 0.5 + 0.25 + 0.25  ) = 0.312 b = 1/ (5-1) ( 0.25 + 0.5 + 0 + 0 ) = 0.187 c = 1/ (5-1) ( 0.25 + 0.25 + 0.25 + 0.25  )   = 0.25 d = 1/ (5-1) ( 0.25 + 0.25 + 0.75 + 0.25  ) = 0.375 e = 1/ (5-1) ( 0.25 + 0 + 0.5 + 0.25  )   = 0.25
Setelah  proses  Promethee  I  selesai,  kemudian  dilakukan  perhitungan  lagi  karena  hasil  dari  Promethee  I masih bersifat parsial sehingga perlu dilakukan proses Promethee II yaitu proses net flow. Net flow merupakan pengurangan dari leaving flow dan entering flow dengan menggunakan Persamaan berikut.
Φ = φ + (a) – φ - (a)
Berdasarkan data pada tabel 4.4 dengan persamaan diatas sehingga diperoleh net flow sebagai berikut : a. Φ = φ + (a) – φ - (a) = 0.25 – 0.312 = - 0.062 b. Φ = φ + (a) – φ - (a) = 0.187 – 0.187 = 0 c. Φ = φ + (a) – φ - (a) = 0.562 – 0.125 = 0.437 d. Φ = φ + (a) – φ - (a) = 0.187 – 0.375 = - 0.188 e. Φ = φ + (a) – φ - (a)
a b c d e a - 0.25 0.25 0.25 0.25 b 0.25 - 0.25 0.25 0 c 0.5 0.5 - 0.75 0.5 d 0.25 0 0.25 - 0.25 e 0.25 0 0.25 0.25 -
a b C d e a - 0.25 0.25 0.25 0.25 b 0.25 - 0.25 0.25 0 c 0.5 0.5 - 0.75 0.5 d 0.25 0 0.25 - 0.25 e 0.25 0 0.25 0.25 -

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 2, February 2021, Page 169-175 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
= 0.187 – 0.25 = 0.063 Hasil akhir yang didapat dengan menggunakan proses Promethee dapat dilihat pada tabel 4.8 dengan table keputusan dalam penggunaan Promethee II untuk penerimaan nasabah prioritas yang ditunjukkan pada tabel 4.7.
Tabel 7. Tabel keputusan nasabah prioritas Range Jenis Keputusan >=0 Diterima <0 Ditolak Tabel 8. Tabel hasil penyeleksian Alternatif Leaving Flow Entring Flow Net Flow Ranking Keterangan Andi 0.25 0.312 -0.062 4 Ditolak Ari 0.187 0.187 0 3 Diterima Dika 0.562 0.125 0.437 1 Diterima Ilham 0.187 0.375 -0.188 5 Ditolak Rudi 0.187 0.25 0.063 2 Diterima
Berdasarkan perhitungan dengan menggunakan metode Promethee II maka calon nasabah Dika memiliki urutan  prioritas  pertama  dan  direkomendasikan  diterima  dengan  nilai  0.437,  calon  nasabah  Rudi  memiliki perioritas  kedua  dan  direkomendasikan  diterima  dengan  nilai  0.063  dan  calon  nasabah  Ari  memiliki  urutan prioritas ke tiga dengan nilai 0 dan direkomendasikan diterima.

## 4. KESIMPULAN
Sistem  pengambilan  keputusan  pemilihan  nasabah  prioritas  untuk  Asuransi  Davestera  berhasil  memberikan rekomendasi  asuransi  kepada pihak Bank berdasarkan nilai dari masing-masing  kriteria dan nilai bobot.  Sistem pendukung keputusan ini dapat membantu pihak bank dalam menentukan penerima Asuransi Davestera. Sistem pengambilan keputusan pemilihan nasabah prioritas untuk Asuransi Davestera menggunakan Metode Promethee II yang didapat dari hasil perhitungan nilai akhir adalah 0.437.

## REFERENCES
[1] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[2] D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[3] M. Wafi, R. S. Perdana, and W. Kurniawan, “Implementasi Metode Promethee II untuk Menentukan Pemenang Tender Proyek ( Studi Kasus : Dinas Perhubungan dan LLAJ Provinsi Jawa Timur ),” vol. 1, no. 11, pp. 1224–1231, 2017.
[4] Efraim Turban and Jay E. Aronson, Decision Support System and Intelligent Systems . 2001.
[5] S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  and  Retantyo  Wardoyo, Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (FUZZY MADM) . 2006.
[6] I. G. Iwan Sudipa et al. , “Application of MCDM using PROMETHEE II Technique in the Case of Social Media Selection for Online Businesses,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 835, no. 1, 2020.
[7] M.  Mesran,  P.  Pristiwanto,  and  I.  Sinaga,  “Implementasi  Promethee  II  Dalam  Pemilihan  Pestisida  Terbaik  Untuk Perawatan Daun Pada Tanaman Cabe,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 2, pp. 46–53, 2018.
[8] A. V. Manikrao and C. Shankar, “Facility Location Selection using PROMETHEE II Method,” Int. Conf. Ind. Eng. Oper. Manag. Dhaka , pp. 59–64, 2010.
[9] M. Mesran, I. Saputra, and M. Ariska, “Penerapan Metode Promethee Ii Pada Sistem Layanan Dan Rujukan Terpadu ( Slrt ) ( Studi Kasus : Dinas Sosial Kabupaten Deli Serdang ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, pp. 276–285, 2017.