Rekayasa , 2021; 14(1): 1-9 ISSN: 0216-9495 (Print) ISSN: 2502-5325 (Online)

## Analisis Performa Mata Uang Virtual (Cryptocurrency) Menggunakan Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation (Promethee)
Zhara Shafira Uswatun Khasanah 1 , Yuniar Farida 1*) 1 Prodi Matematika UIN Sunan Ampel Surabaya Jl. Ahmad Yani No.117, Jemur Wonosari, Kec. Wonocolo, Kota SBY, Jawa Timur 60237
* yuniar_farida@uinsby.ac.id DOI: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v14i1.8793

## ABSTRACT
Cryptocurrencies are among the inventions that have caused a stir in the economy of late. Because in its use there are still pros  and  cons  of  various  countries.  Some  countries  reject  the  use  of  cryptocurrencies  and  others  support  the  use  of cryptocurrencies because it is considered a modernization of payment tools. Besides being used for payment instruments, cryptocurrencies can also be one of the options to invest. The number of cryptocurrencies that exist causes investors to be observant in making the right choices. In this study, the Promethee method was used I and II to determine the rank of 7 virtual currencies. Promethee I is a partial assessment method while Promethee II is a complete assessment method. The data used for ranking is obtained from the questionnaire "sentiment on the performance of cryptocurrencies". The results of the cryptocurrency performance analysis showed that the investment commodity of the most recommended in a row is Bitcoin with a net flow value of 0.33267, Cardano 0.14267, Ethereum 0.04800, Ripple 0.04733, Stellar -0.04733, Litecoin -0.04767 and Dogecoin -0.47567.
Keywords : cryptocurrencies, promethee, Bitcoin, investment

## PENDAHULUAN
Uang  merupakan  salah  satu  penemuan  yang menakjubkan  sejak  berabad-abad  lalu  (Solikin  & Suseno, 2002).  Uang memiliki sejarah panjang dan juga mengalami kemajuan yang sangat besar sejak pertama  kali  dikenal  manusia.    Keberadaan  uang menjadikan  transaksi  menjadi  lebih  mudah dibandingkan  dengan  barter,  dan  seiring  dengan meningkatnya  era  globalisasi  ekonomi  dunia  saat ini  mengakibatkan  kebutuhan  seseorang  atau masyarakat  akan  kemudahan,  kecepatan  dan keamanan  dalam  bertransaksi  akan  semakin meningkat.
Perkembangan  uang  dari  tahun  ke  tahun menunjukkan  adanya  peradaban  yang  semakin maju  dalam  bidang  ilmu  pengetahuan  dan teknologi.  Salah  satu  perkembangan  dari  uang adalah cryptocurrency atau mata uang virtual dapat dikatakan  sebagai  jawaban  atas  kendala  yang dihadapi  oleh  sistem  pembayaran  saat  ini.  Mata uang  virtual  merupakan  jenis  uang  digital  yang tidak  diatur,  dan  biasanya  dikendalikan  serta
dikeluarkan  oleh  para  pemiliknya  (Damsar  & Indrayani,  2018).  Mata  uang  virtual  merupakan suatu  penemuan  di  dunia  maya,  dimana  batas ruang dan waktu termasuk negara kekuasaan yang biasa  melekat  pada  mata  uang  konvensional dihapuskan  (Supriatna,  Ruhimat,  &  Kosim,  2006). Mata uang virtual yang pertama kali muncul adalah Bitcoin,  diciptakan  oleh  seseorang  yang  mengaku dirinya  bernama  Satoshi  Nakamoto  walaupun sampai saat ini belum ada yang mengetahui seperti apa  jati  dirinya  sesungguhnya  (Wijaya,  2016). Beberapa negara mengalami pro dan kontra dalam menghadapi  mata  uang  virtual  ini,  seperti  China, Islandia,  Rusia  dan  Bolivia  yang  secara  terang- terangan  menolak  penggunaan  mata  uang  virtual ini.  Namun,  di  beberapa  referensi  mengatakan bahwa  negara-negara  maju  seperti  Jepang, Singapura, Amerika Serikat dan Inggris melegalkan cryptocurrency (mata uang virtual)  sebagai bentuk inovasi pembayaran di era modern.

## REKAYASA
Journal of Science and Technology https://journal.trunojoyo.ac.id/rekayasa
Article History:
Received: November, 20 th 2020;  Accepted: March, 19 th 2021 Rekayasa ISSN: 2502-5325 has been Accredited by Ristekdikti (Arjuna) Decree: No. 23/E/KPT/2019 August 8th, 2019 effective until 2023
Cite this as:
Khasanah,  Z.S.U  &  Farida,  Y.  (2021).Analisis  Performa  Mata Uang  Virtual  (Cryptocurrency)  Menggunakan  Preference Ranking  Organization  Method  for  Enrichment  Evaluation (Promethee). Rekayasa 14 (1). 1-9. doi: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v14i1.8793.
© 2021 Zara Safira Uswatun Khasanah & Yuniar Farida
Mata uang virtual mulai digunakan tahun 2009. Semakin  bertambahnya  waktu,  pengguna  uang virtual  menjadi  semakin  banyak  sehingga menyebabkan harga beli mata uang tersebut juga semakin naik. Uang virtual dapat menjadi salah satu pilihan  yang  dapat  digunakan  untuk  berinvestasi, karena uang virtual juga dapat dipandang sebagai komoditas  perdagangan  yang  keuntungannya diperoleh  dari selisih antara harga  beli dan  harga jual (Wijaya, 2016). Dari sekian banyak  mata uang virtual yang ada, tentunya membuat investor harus jeli dalam menentukan pilihan investasi. Banyaknya performa  (kriteria)  dari  tiap  mata  uang  virtual tentunya  membutuhkan suatu metode yang tepat untuk  mengakomodir  kriteria-kriteria  tersebut. Analisis  performa  mata  uang  virtual  dapat digunakan sebagai jawaban atas masalah tersebut. Analisis performa mata uang virtual dapat dilakukan menggunakan  beberapa  cara,  salah  satunya  Multi Criteria Decision Making (MCDM).
MCDM merupakan salah satu cara pengambilan keputusan untuk menentukan alternatif terbaik dari beberapa  alternatif  yang  tersedia  berdasarkan kriteria-kriteria  atau  aturan  aturan  tertentu (Kusumadewi  &  Purnomo,  2004).  Terdapat beberapa  macam  metode  MCDM  yang  dapat digunakan  sebagai  alat  pengambilan  keputusan, antara  lain  TOPSIS,  SAW,  AHP,  PROMETHEE, ELECTRE, VIKOR dan lain sebagainya (Yulyantari & WIjaya,  2018).  Pada  penelitian ini menggunakan metode  Promethee  dikarenakan  metode  ini berorientasi  pada  kesederhanaan,  kestabilan  dan kejelasan (Diana, 2018).
Promethee  (Preference  Ranking  Organization Method  for  Enrichment  Evaluation)  merupakan suatu metode atau cara untuk menentukan urutan (prioritas)  dalam  analisis  multikriteria.  Metode Promethee  meliputi  dua  tahap  yaitu  membangun hubungan outranking dan kemudian menggunakan hubungan outranking tersebut untuk mendapatkan jawaban  optimasi  dari  kriteria.  Metode  ini  juga mampu  membandingkan  satu  alternatif  dengan satu  alternatif  yang  lain  sehingga  mendapatkan tingkat presisi yang lebih baik (Firmanto, n.d.). Hasil akhir  yang  akan  didapatkan  dalam  metode Promethee  ini  adalah  perankingan  alternatif  dari yang  terbaik  hingga  yang  terburuk. Beberapa penelitian yang menggunakan metode Promethee diantaranya  adalah  penelitian  milik  Gusrianty,  Dwi dan  Wahyu  yang  menghasilkan  Kawasaki,  Suzuki, Honda  dan  Yamaha  berturut-turut  adalah  merek motor  bekas  yang  direkomendasikan  menurut
Promethee  (Gusrianty,  Oktarina,  &  Kurniawan, 2019).  Penelitian  milik  Sandy  dan  Ardhini  yang menentukan  penerima  beasiswa  berbasis  web berdasarkan  beberapa  kriteria  antara  lain  IPK, penghasilan  orang  tua,  Surat  keterangan  tidak mampu,  jumlah  tangguang  orang  tua  dan keikutsertaan  dalam  lomba  (Indriantoro,  2016). Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Nurul dan Sri tentang  seleksi  calon  karyawan  Pamella  Grouo, yang  menyatakan  bahwa  Dui  Oktavia  adalah kandidat  terbaik  berdasarkan  beberapa  kriteria metode  Promethee  (Azizah  &  Winiarti,  2014). Penelitian  milik  Wafi,  Rizal  dan  Wijaya menggunakan  4  kriteria  untuk  menentukan pemenang  proyek  tender  antara  lain  administrasi, teknis,  harga,  dan  kualifikasi.  Tingkat  akurasi tertinggi  pada  penggunaan  tipe  preferensi  biasa yaitu sebesar 84.210% (Wafi, Perdana, & Kurniawan, 2017).
Penelitian  sebelumnya  tentang  perankingan mata  uang  virtual  juga  pernah  dilakukan  oleh Huimin  tang,  Yong  Shi  dan  Peiwu  Dong  pada September 2018. Penelitian ini meranking 10 mata uang  virtual  antara  lain  Bitcoin,  Ethereum,  NEO, Qtum,  Steem,  Lisk,  Komodo,  Stellar,  Cardano  dan IOTA.  Pada  penelitian  tersebut  menggunakan metode gabungan antara Entropy dan TOPSIS. Hasil Penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  Bitcoin, Ethereum dan EOS menempati 3 peringkat tertinggi (Tang,  Shi,  &  Dong,  2018).    Semakin  tinggi  minat masyarakat  dalam  berinvestasi  virtual  money,  dan merujuk  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Huiming  Tang,  Yong  Shi  dan  Peiwu  Dong  pada tahun  2018.  Penulis  tertarik  untuk  mengkaji  dan mengembangkan  penelitian  dengan  topik  serupa (yakni analisis performa mata uang virtual) dengan menggunakan metode, alternatif dan kriteria yang berbeda.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode Promethee, yang merupakan bagian dari Multi Criteria Decision Making  (MCDM).  MCDM  ialah  suatu  metode  atau cara  pengambilan  keputusan  untuk  menentukan satu alternatif terbaik dari beberapa alternatif yang tersedia berdasarkan batasan-batasan atau kriteria- kriteria  tertentu.  Menurut  Kusumadewi  terdapat beberapa  fitur  umum  yang  digunakan  dalam MCDM antara lain  (Kusumadewi & Purnomo, 2004): a. Alternatif,  ialah  objek-objek  berbeda  yang memiliki peluang sama besar untuk dipilih oleh pengambil keputusan.
b. Kriteria,  ialah  batasan-batasan  atau  standar yang  digunakan  dalam  proses  pengambilan keputusan. Walaupan biasanya kriteria bersifat satu  level,  tetapi  juga  tidak  menutup kemungkinan  adanya  sub  kriteria  yang berhubungan dengan kriteria yang digunakan.
c. Matriks  keputusan,  ialah  matriks  yang  berisi elemen-elemen  yang  merepresentasikan  nilai dari suatu alternatif terhadap kriteria.
Penyusunan  hirarki  pada  suatu  Multi  Criteria Decision  Making  (MCDM)  dibutuhkan  untuk mengetahui  goal  (tujuan)  yang  ingin  dicapai, kriteria  atau  aturan  yang  digunakan  dalam pengambilan  keputusan  serta  alternatif-alternatif yang  dapat  dipilih  dalam  proses  pengambilan keputusan.  Adapun  penyusunan  hierarki  MCDM pada penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Struktur Hirarki Analisis Performa Mata

## Uang Virtual

## Promethee
Promethee  adalah  cara  atau  metode  yang diciptakan  oleh  Professor  Jean-Pierre  Brans  pada tahun  1982.  Satu  tahun  setelahnya  metode Promethee  dasar  I  dan  II  diperkenalkan  kepada khalayak umum. Pada tahun 1983, Jean-Pierre Brans bekerjasama  dengan  Bertrand  Mareschal  untuk melakukan  pengembangan  metode  Promethee hingga  dihasilkan  promethee  III  dan  IV  (Diana, 2018).  Pada  tahun  1994  metode  Promethee dikategorikan  menjadi  6  yaitu  Promethee  I (rangking  secara  parsial),  Promethee  II  (rangking secara  utuh), Promethee III (rangking berdasarkan interval),  Promethee  IV  (rangking  untuk  kasus berkelanjutan), Promethee
V (MCDA
mengikutsertakan  batasan  segmentasi)  dan Promethee  VI  (merepresentasikan  otak  manusia) (Rakasiwi, 2014).
Dalam metode promethee ini, nilai relatif dari salah satu  alternatif  didefinisikan  oleh  dua  indeks preferensi. Ketika dua alternatif dibandingkan maka harus  ditentukan  perbandingan  preferensinya. Penyampaian intensitas (P) dari preferensi alternatif pertama  (a) terhadap  alternatif  kedua  (b)  terjadi sebagai berikut:
a. P(a,b)  =  0,  maka  berarti  tidak  ada  perbedaan antara a dan b atau tidak ada preferensi dari a lebih baik dari b
b. P(a,b) ~ 0, berarti lemah preferensi dari a lebih baik dari b
c. P(a,b) ~ 1, berarti kuat preferensi dari a lebih baik dari b
d. P(a,b) = 1, maka mutlak preferensi a lebih baik dari b
Untuk setiap kriteria, fungsi preferensi mengartikan perbedaan antara  dua  alternatif  dan  memiliki derajat  preferensi  dari  nol  sampai  satu.  Terdapat enam tipe preferensi yaitu (Turban, 2005):
1. Kriteria Biasa 2. Kriteria Quasi 3. Kriteria dengan Preferensi Linear 4. Kriteria Level 5. Kriteria  dengan  preferensi  linear  dan area yang tidak berbeda
6. Kriteria Gaussian

## Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini dibagi menjadi dua macam, yaitu data primer dan data  sekunder.  Data  sekunder  berupa  data performa mata uang virtual (Cryptocurrency) pada bulan  September  2019  yang  meliputi  harga  per satuan koin, Market Capitalization, jumlah followers twitter,  google  trend,  kenaikan  harga  koin, Circulating Supply dan Max Supply. Data sekunder tersebut didapatkan dari situs ternama yang selalu up  to  date  tentang  pergerakan  performa  seluruh mata  uang  virtual  yang  ada  di  dunia  yakni https://coinmarketcap.com/.  Data  primer  berupa skor  evaluasi  alternatif  pada  setiap  kriteria (performa)  yang  diberikan  para  pakar  melalui kuisioner  yang  berjudul  "Sentimen  Terhadap Performa  Mata  Uang  Virtual  (Cryptocurrency)". Dalam penelitian ini kriteria pakar adalah seseorang yang  pernah  menggunakan  7  (tujuh)  mata  uang virtual antara lain Bitcoin, Ethereum, Ripple, Stellar, Dogecoin,  Litecoin  dan  Cardano.  Kuisioner diberikan  kepada  10  orang  yang  dapat  dianggap pakar karena memenuhi kriteria.

## Obyek Penelitian
Objek penelitian ini adalah mata uang virtual. Mata  uang  virtual  merupakan  jenis  uang  digital yang  tidak  diatur  dan  biasanya  dikendalikan  serta dikeluarkan  oleh  para  pemiliknya  (Damsar  & Indrayani,  2018).  Adapun  7  mata  uang  virtual (disebut sebagai alternatif) yang digunakan dalam penelitian ini antara lain:
a. Bitcoin, merupakan mata uang virtual pertama yang  dirilis  pada  tahun  2009.  Bitcoin menciptakan  21  juta  koin  diawal  proyek (Houben & Snyers, 2018).
b. Ethereum, merupakan mata uang virtual yang dapat dikatakan baru, karena Ethereum dirilis pada  tahun  2013.  Ethereum  tidak  memiliki batas  maksimal  koin  yang  dapat  ditambang (mining),  sehingga  dapat  ditambang  terus menerus.
c. Ripple dirilis pada tahun 2014 dengan tujuan utama adalah sebagai alat pembayaran global berbasis  internet  protocol  seperti  HTTP  dan TCP/IP  yang  digunakan  dalam  pengaturan data  dan  website.  Ripple  menciptakan  100 miliar koin diawal proyek.
d. Stellar,  merupakan  mata  uang  virtual  yang diciptakan  pada  tahun  2014.  Pada  awalnya jaringan  stellar  meluncurkan  koin  sebanyak 100 miliar koin stellar sesuai nama jaringannya, setahun  setelahnya  terjadi  peningkatan jaringan dan nama asetnya diganti dari Stellar ke Stellar Lumens (Kaskus, 2018).
e. Dogecoin, adalah salah satu mata uang virtual yang  berbeda  dari  mata  uang  virtual  lainnya, dikarenakan  Dogecoin  ditemukan  oleh  Billy Markus dengan tujuan  menyenangkan dalam arti  Dogecoin  memberikan  tip  kepada penggunanya (Maulina, 2018).
f. Litecoin,  merupakan  mata  uang  virtual  yang dirilis pada tahun 2011 dengan menggunakan dasar  kode  yang  digunakan  oleh  Bitcoin. Litecoin  menciptakan  84  juta  koin  diawal proyek (Eka, 2018).
g. Cardano,  diluncurkan  pada  tanggal  29 September  2017,  dua  tahun  setelahnya Cardano  diunggulkan  sebagai  platform  smart contracts yang menghadirkan fitur yang lebih canggih  dari  seniornya  yakni  Ethereum.  Jadi, tidak  heran  jika  fitur  yang  dimiliki  Ethereum juga dimiliki oleh Cardano. Sedangkan belum tentu  fitur  khusus  Cardano  dimiliki  oleh Ethereum (King, 2020).

## Kriteria Penilaian Performa
Kriteria ialah batasan-batasan atau standar yang digunakan  dalam  proses  pengambilan  keputusan. Kriteria  dilambangkan  dengan  simbol  (K)  (Sari, 2018).  Adapun  kriteria  yang  digunakan  dalam penelitian ini antara lain:
a. Harga per satuan koin , merupakan biaya yang harus  dikeluarkan  untuk  membeli  satu  koin mata uang virtual.
b. Google trend, merupakan grafik statistik yang menampilkan  intensitas  pencarian  web tentang  mata  uang  virtual  pada  kurun  waktu tertentu.
c. Market  capitalization,  merupakan  nilai  yang didapatkan  dari  perkalian  circulating  supply dengan harga per satuan koin.
d. Followers  twitter,  menunjukkan  banyaknya pengikut  akun  suatu  mata  uang  virtual  pada aplikasi twitter.
e. Circulating  supply,  menunjukkan  banyaknya koin yang sudah diperjualbelikan dipasaran.
f. Max  supply,  menunjukkan  banyaknya  seluruh koin yang disediakan oleh  pencipta  koin dari masing-masing mata uang virtual.

## Tahapan Penelitian
Pada penelitian dilakukan beberapa tahapan antara lain ditunjukkan oleh gambar 2.
Gambar 2. Alur Penelitian
1. Mengidentifikasi masalah  yang akan diangkat  sebagai  topik  permasalahan penelitian.
2. Menentukan  variabel  kriteria  melalui  studi literatur,  menyusun  kuisioner  pra  penelitian dan  membagikan  kuisioner  pra  penelitian untuk menentukan variabel alternatif.
3. Mengumpulkan  data  sekunder  berupa  data kriteria 7 mata uang virtual bulan september 2019 dari situs https://coinmarketcap.com/
4. Menyusun  kuisioner  "sentimen  terhadap performa mata uang virtual (cryptocurrency)
5. Menyebarkan  kuisioner  "sentimen  terhadap performa mata uang virtual (cryptocurrency)".
6. Menghitung total skor evaluasi pada masing- masing alternatif.
7. Membangun  matriks  keputusan.    Agregasi matriks keputusan menggunakan Persamaan 1 (Dadzie, Oplatkova, & Nabareseh, 2015).
𝐷 = 1 𝑛 [𝑃 1 + 𝑃 2 + ⋯ + 𝑃 𝑘 ] ....................... (1)
8. Membangun  fungsi  preferensi  kriteria menggunakan tipe 1 (kriteria biasa), dimana jika hasil selisih antar alternatif ≤ 0, maka nilai preferensinya  0.  Sedangkan  jika  hasil  selisih antar alternatif > 0 maka nilai preferensinya adalah  1  (Asyriati  dkk,  2018).  Untuk  setiap kriteria,  fungsi preferensi  mengartikan perbedaan antara dua alternatif dan memiliki derajat preferensi dari nol sampai satu.
9. Menghitung  indeks  preferensi  multikriteria masing-masing  alternatif  menggunakan persamaan 2.
𝜑(𝑎 𝑖 , 𝑎 𝑚 ) = ∑ 𝜋 𝑖 × 𝑃 𝑖 𝑘 𝑖=1 .........................(2)
10. Menentukan  ranking  Promethee  I  (secara parsial)  dengan  menghitung  leaving  flow
(𝜑 + ) dan  entering  flow (𝜑 − ) menggunakan Persamaan 3 dan 4. Leaving flow adalah nilai intensitas dimana suatu alternatif mengungguli  alternatif  lainnya,  sedangkan entering  flow  adalah  nilai  intesitas  dimana suatu  alternatif  diungguli  oleh  alternatif lainnya (Brans & Mareschal, 2005).
(𝜑 + ) = 1 𝑛−1 ∑ 𝜑(𝑎 𝑖 , 𝑎 𝑚 ) 𝑛 𝑎𝑚∈𝐴 …………(3) (𝜑 − ) = 1 𝑛−1 ∑ 𝜑(𝑎 𝑚 , 𝑎 𝑖 ) 𝑛 𝑎𝑖∈𝐴 …………..(4)
Pada  Promethee  I  disimpulkan  bahwa semakin tinggi nilai leaving flow yang dimiliki oleh  suatu  altermatif,  maka  semakin  baik alternatif  tersebut.  Sebaliknya  jika  semakin kecil  nilai  entering  flow  yang  dimiliki  oleh suatu alternatif, maka semakin baik alternatif tersebut. Semakin tinggi nilai net flow suatu alternartif  maka  akan  semakin  lebih  baik alternatif tersebut (Rakasiwi, 2014).
Menghitung  nilai  akhir  ranking  secara keseluruhan  (Promethee  II)  menggunakan net flow dengan menggunakan Persamaan 5.
𝜑(𝑎 𝑖 ) = 𝜑 + − 𝜑 − ………..………....(5)
11. Setelah  didapatkan  hasil  ranking  untuk  7 mata uang virtual tersebut maka selanjutnya akan diambil kesimpulan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  diperoleh  dari  kuisioner yang berjudul "Sentimen Terhadap Performa Mata Uang Virtual" dan berisi skor evaluasi alternatif yang diberikan  oleh  pakar.  Hasil  penilaian  10  pakar terhadap  tiap-tiap  alternatif  dijumlahkan.  Adapun penilaian skor evaluasi alternatif yang yang sudah dijumlahkan adalah sebagai berikut.
Gambar 3. Total Skor Alternatif
Terdapat  beberapa  langkah  yang  harus  dilakukan dalam penerapan metode Promethee, yaitu:
a. Membentuk Matriks Keputusan Karena setiap pakar menghasilkan satu matriks keputusan,  maka  harus  dilakukan  agregasi matriks keputusan. Agregasi matriks keputusan berguna  untuk  mendapatkan  satu  nilai  yang dapat  mewakili  beberapa  nilai.  Terdapat beberapa  fungsi  agregasi  yang  dapat digunakan,  salah  satunya  pada  penelitian  ini digunakan fungsi agregasi rata-rata (mean).
Tabel 1. Hasil Agregasi Matriks Keputusan
K A B C D E F G K1 2.0 2.6 3.2 3.9 4.7 2.8 4.2 K2 4.4 4.2 3.6 2.8 2.3 3.0 2.6 K3 4.8 3.8 4.6 2.9 2.6 1.6 2.8 K4 3.2 3.8 2.2 4.0 3.4 2.8 4.8 K5 2.7 4.2 3.5 2.1 2.3 3.3 3.0 K6 4.4 2.6 2.9 3.7 2.3 3.9 3.4 K7 4.7 2.8 3.5 3.1 2.5 4.1 4.0
b. Menentukan Preferensi Setiap Kriteria Nilai preferensi adalah nilai yang menunjukkan intensitas  alternatif 𝑎 𝑖 lebik  baik  dari  alternatif 𝑎 𝑚 .  Pada  penelitian  ini  tipe  preferensi  yang digunakan adalah tipe 1. Tipe 1 merupakan tipe
kriteria biasa dimana jika hasil pengurangan dari skor  evaluasi  alternatif 𝑎 𝑖 dan 𝑎 𝑚 ≤ 0 maka preferensinya 0, berarti bahwa alternatif 𝑎 𝑖 tidak lebih  baik  dari  alternatif 𝑎 𝑚 .  Begitu  juga sebaliknya,  jika  hasil  pengurangan  dari  skor evaluasi alternatif 𝑎 𝑖 dan 𝑎 𝑚 > 0 maka preferensinya  1.  Sebelum  menentukan  nilai preferensi  maka  terlebih  dahulu  ditentukan selisih  antar  alternatifnya.  Adapun  hasil  selisih alternatif  A  terhadap  alternatif  lainnya  pada seluruh kriteria adalah sebagai berikut.
Tabel 2. Hasil Selisih Alternatif A terhadap Alternatif Lainnya
K AB AC AD AE AF AG K1 -0.6 -1.2 -1.9 -2.7 -0.8 -2.2 K2 0.2 0.8 1.6 2.1 1.4 1.8 K3 1.0 0.2 1.9 2.2 3.2 2.0 K4 -0.6 1.0 -0.8 -0.2 0.4 -1.6 K5 -1.5 -0.8 0.6 0.4 -0.6 -0.3 K6 1.8 1.5 0.7 2.1 0.5 1.0 K7 1.9 1.2 1.6 2.2 0.6 0.7
Menggunakan  cara  yang  sama  juga  dapat ditentukan nilai selisih alternatif B,C,D,E,F dan G terhadap alternatif lainnya pada seluruh kriteria. Hasil  preferensi  pada  alternatif  A  ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Preferensi Tiap Kriteria
K AB AC AD AE AF AG K1 0 0 0 0 0 0 K2 1 1 1 1 1 1 K3 1 1 1 1 1 1 K4 0 1 0 0 1 0 K5 0 0 1 1 0 0 K6 1 1 1 1 1 1 K7 1 1 1 1 1 1
Menggunakan  cara  yang  sama  juga  dapat ditentukan  hasil  preferensi  untuk  seluruh alternatif lainnya.
c. Menentukan Indeks Preferensi Multikriteria Indeks  preferensi  multikriteria  merupakan intensitas  yang  menyatakan  alternatif 𝑎 𝑖 lebih baik  dari  alternatif 𝑎 𝑚 dengan  pertimbangan secara  simultan  diseluruh  kriteria.  Indeks preferensi  multikriteria  merupakan  rata-rata bobot  nilai  preferensi 𝑃 𝑖 pada  seluruh  kriteria. Indeks preferensi multikriteria dihitung menggunakan  persamaan  (2.10).  Adapun  salah
satu  contoh  perhitungan  indeks  preferensi multikriteria adalah sebagai berikut.
𝜑(𝐴, 𝐵) = (0 + 1 + 1 + 0 + 0 + 1 + 1)
7 = 4 7 = 0.571 𝜑(𝐴, 𝐶) = (0 + 1 + 1 + 1 + 0 + 1 + 1) 7
= 5 7 = 0.714 𝜑(𝐴, 𝐷) = (0 + 1 + 1 + 0 + 1 + 1 + 1) 7 = 5 7 = 0.714 𝜑(𝐴, 𝐸) = (0 + 1 + 1 + 0 + 1 + 1 + 1) 7 = 5 7 = 0.714 𝜑(𝐴, 𝐹) = (0 + 1 + 1 + 1 + 0 + 1 + 1) 7 = 5 7 = 0.714 𝜑(𝐴, 𝐺) = (0 + 1 + 1 + 0 + 0 + 1 + 1) 7 = 4 7 = 0.571
Hasil indeks preferensi multikriteria ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Indeks Preferensi Multikriteria
K A B C D E F G K1 0 0.571 0.714 0.714 0.714 0.714 0.571 K2 0.429 0 0.429 0.429 0.857 0.571 0.429 K3 0.286 0.571 0 0.571 0.714 0.571 0.429 K4 0.286 0.571 0.429 0 0.714 0.429 0.429 K5 0.286 0.143 0.286 0.286 0 0.429 0.143 K6 0.286 0.429 0.429 0.571 0.571 0 0.571 K7 0.286 0.571 0.571 0.571 0.857 0.429 0

## d. Menghitung Leaving Flow dan Entering Flow
Salah  satu  contoh  perhitungan  leaving  flow adalah sebagai berikut:
𝜑 + (𝐴) = 1 𝑛−1 × (𝐴𝐴 + 𝐴𝐵 + 𝐴𝐶 + 𝐴𝐷 + 𝐴𝐹 + 𝐴𝐺)
= 1 7−1 × (0 + 0.571 + 0.714 +
0.714 + 0.714 + 0.714 + 0.571)
= 0.666333
Hasil perhitungan leaving flow ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 8. Hasil Perhitungan Leaving Flow
Selanjutnya  adalah  menentukan  perhitungan entering  flow.  Adapun  salah  satu  contoh perhitungan entering flow adalah sebagai berikut:
𝜑 − (𝐴) = 1 𝑛 − 1 × (𝐴𝐴 + 𝐴𝐵 + 𝐴𝐶 + 𝐴𝐷 + 𝐴𝐹 + 𝐴𝐺) = 1 7 − 1 × (0 + 0.429 + 0.286 + 0.286 + 0.286
+ 0.286 + 0.429)
= 0.33367
Hasil perhitungan entering flow ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Hasil Perhitungan Entering Flow
e. Menentukan Perankingan Promethee II Pada  Promethee  II  perankingan  dipandang secara  utuh  atau  dengan  kata  lain  tidak  hanya melihat dari sisi Leaving Flow atau Entering Flow saja, namun dengan mempertimbangkan kedua nilai  tersebut.  Perankingan  Promethee  II ditentukan  oleh  hasil  net  flow,  dimana  nilai tersebut  didapatkan  dari  hasil  pengurangan leaving  flow  dan  entering  flow.  Semakin  tinggi nilai net flow suatu alternatif maka semakin baik alternatif tersebut.
Gambar 10. Hasil Perankingan Promethee II

## KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil pada penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. Analisis  indeks  preferensi  multikriteria  adalah sebagai berikut.
a. Bitcoin  mengungguli  Ethereum  sebesar 0.571, Ripple, Stellar, Dogecoin, Litecoin
b. masing-masing sebesar 0.714 dan Cardano sebesar 0.571 pada seluruh kriteria.
c. Ethereum  mengungguli  Dogecoin  sebesar 0.857,  Litecoin  sebesar  0.571,  Bitcoin, Ripple, Stellar dan cardano masing-masing sebesar 0.429 pada seluruh kriteria.
d. Ripple mengungguli Bitcoin sebesar 0.286, Dogecoin  sebesar  0.714,  Cardano  sebesar 0.429,  Ethereum,  Stellar  dan  Litecoin masing-masing sebesar 0.571 pada seluruh kriteria.
e. Stellar mengungguli Bitcoin sebesar 0.286, Ethereum sebesar 0.571, Dogecoin sebesar 0.714,  Ripple,  Litecoin  dan  Cardano masing-masing sebesar 0.429 pada seluruh kriteria.
f. Dogecoin  mengungguli  Litecoin  sebesar 0.429,  Ethereum  dan  Cardano  sebesar 0.143,  Bitcoin,  Ripple  dan  Stellar  masing- masing sebesar 0.286 pada seluruh kriteria.
g. Litecoin  mengungguli  Bitcoin  sebesar 0.286, Ethereum dan Ripple sebesar 0.429, Stellar,  Dogecoin  dan  Cardano  masing- masing sebesar 0.571 pada seluruh kriteria.
h. Cardano  mengungguli  Dogecoin  sebesar 0.857,  Bitcoin  dan  Litecoin  sebesar  0.429, Ethereum,  Ripple  dan  Stellar  masing- masing sebesar 0.571 pada seluruh kriteria.
2. Hasil  perankingan  performa  mata  uang  virtual (Cryptocurrency) dengan menggunakan
Promethee  II  menunjukkan  bahwa  Bitcoin menempati posisi teratas dengan skor  net flow sebesar  0.33267,  Cardano  0.14267,  Ethereum 0.04800,  Ripple  0.04733,  Stellar  -0.04733, Litecoin -0.04767 dan Dogecoin -0.47567. Hasil perankingan  Promethee  II  dapat  digunakan untuk  membantu  para  investor  menentukan pilihan komoditi investasi
berdasarkan pertimbangan  seluruh  kriteria  yang  digunakan dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Asyriati,  L.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan:
Teori dan Implementasi. Yogyakarta: Deepublish.
Azizah, N., & Winiarti, S. (2014). Sistem Pendukung Keputusan  Seleksi  Calon  Karyawan  Dengan Metode  Promethee  Studi  Kasus  Pamella Group  Yogyakarta.  Jurnal  Sarjana  Teknik Informatika, 2(1), 1061–1075.
Brans,  J.  P.,  &  Mareschal,  B.  (2005).  Promethee Methods.  Multi-Criteria  Decision  Analysis: State of Art Surveys, 163–189.
Dadzie,  E.  A.,  Oplatkova,  Z.  kominkova,  & Nabareseh,  S.  (2015).  Selecting  Start-Up Businesses  in  a  Public  Venture  Capital Financing using Fuzzy Promethee. Knowledge Based  and  Intelligent  Information  and Engineering Systems, 63–72.
Damsar,  &  Indrayani.  (2018).  Pengantar  Sosiologi Pasar. Jakarta: Prenadamedia Group.
Diana.  (2018).  Metode  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta:
Deepublish. Eka, R. (2018). Jenis-Jenis Cryptocurrency, Kelebihan dan  Kekurangannya.  Retrieved  February  6, 2020, from 1 website: https://dailysocial.id/post/jenis-jenis- cryptocurrency-kelebihan-dan- kekurangannya
Firmanto,  B.  (n.d.).  Penggunaan  Algoritma Promethee  Untuk  Pemilihan  Guru  Teladan Tingkat  SMU  dan  SMK.  Jurnal  Ilmu-Ilmu Teknik, 12(1), 48–54.
Gusrianty,  Oktarina,  D.,  &  Kurniawan,  W.  (2019). Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan Metode  Promethee  Untuk  Menentukan Kepuasan Pelanggan Penjualan Sepeda Motor
Bekas.  Jurnal  SISTEMASI,  8(1),  62–69.
DOI: 10.32520/stmsi.v8i1.419.g166. Houben,  R.,  &  Snyers,  A.  (2018).  Cryptocurrencies and Blockchain. Brussels: European
Parliament. Indriantoro,  S.  C.  (2016).  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemberian  Beasiswa  Supersemar Menggunakan  Metode  Promethee  Berbasis Web. Jurnal Manajemen Informatika, 5(1), 10– 17.
Kaskus.  (2018).  Mengenal  Apa  Itu  Stellar  Lumens (XLM)  Dan  Kelebihannya.  Retrieved  from  1 website: https://www.kaskus.co.id
King, R. (2020). Cardano vs Ethereum: Perbandingan Utama.  Retrieved  February  6,  2020,  from  1 website:
https://id.bitdegree.org/tutorial/cardano-vs- ethereum/
Kusumadewi,  S.,  &  Purnomo,  H.  (2004).  Aplikasi Logika  Fuzzy  untuk  Pendukung  Keputusan. Yogyakarta: Graha ilmu.
Maulina, V. A. (2018). Dulu Iseng Dibuat, Kini Uang
Digital  Ini  Bernilai  Rp  15,7  Triliun.  Retrieved from 1 website: https://www.liputan6.com/bisnis/read/32172 84/dulu-iseng-dibuat-kini-uang-digital-ini- bernilai-rp-157-triliun%0D
Rakasiwi,  R.  A.  (2014).  Penerapan  Metode  Fuzzy-
Promethee pada Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Media  Iklan  pada  PT Sido Muncul.
Sari,  F.  (2018).  Metode  Dalam  Pengambilan
Keputusan. Yogyakarta: Deepublish.
Solikin,  &  Suseno.  (2002).  Uang:  Pengertian,
Penciptaan dan Peranannya dalam Perekonomian. Bank Indonesia.
Supriatna,  N.,  Ruhimat,  M.,  &  Kosim.  (2006).  Ilmu Pengetahuan  Sosial:  Geografi,  Sejarah, Sosiologi, Ekonomi. Bandung: Grafindo Media Pratama.
Tang, H., Shi, Y., & Dong, P. (2018). Public Blockchain Evaluation Using Entropy and TOPSIS.  Expert Systems Wirh Applications, 1–31.
Taufik,  I.,  Syaripudin,  U.,  &  Jumaidi.  (2017). Implementasi  Metode  Promethee  Untuk Menentukan Penerima Beasisw. 10(1),124–138.
Turban,  J.  (2005).  Decision  Support  Sistem  and Intelligent  Sistem  7th  Edition.  Yogyakarta: Andi.
Wafi,  M.,  Perdana,  R.  S.,  &  Kurniawan,  W.  (2017).
Implementasi  Metode  Promethee  II  untuk Menentukan  Pemenang  Tender  Proyek  di Dinas  Perhubungan  dan  LLAJ  Provinsi  Jawa Timur.  Jurnal  Pengembangan  Teknologi
Informasi  Dan  Ilmu  Komputer,  1(11),  1224– 1231.
Wijaya,  D.  A.  (2016).  Mengenal  Bitcoin  & Cryptocurrency. Medan: Puspantara.
Yulyantari,  L.  M.,  &  WIjaya,  P.  (2018).  Manajemen Model  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan. Denpasar: ANDI.