## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Penerapan Preference Selection Index (PSI) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Supervisor Housekeeping
Rikky Panggabean, Nelly Astuti Hasibuan
1 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: rikkypang@gmail.com
Abstrak− Hotel merupakan jasa pelayanan yang di kelola secara komersil guna memberikan fasilitas penginapan kepada masyarakat umum. Hotel Grand Antares merupakan Hotel berbintang 4 (empat) atau “The Best Four Star Hotel in Medan” yang eksistensinya menggambarkan sebagai tempat peristirahatan. Hotel Grand Antares ber-operasi pada 10 Februari 2008 yang memiliki kapasitas kamar hotel  sebanyak  143  kamar.  Untuk  memberikan  pelayanan  yang  baik  kepada  tamu,  maka  hotel  mempunyai  beberapa  department- department yang memiliki tugas dan tanggung jawab setiap department. Salah satu department yang ada di hotel adalah housekeeping department, yang mana tugas dan tanggung jawab housekeeping department adalah kebersihan seluruh public area hotel. Pada Hotel Grand Antares supervisor housekeeping merupakan bagian dari manajemen perusahaan yang memegang peran penting dalam upaya meningkatkan  produktivitas.  Menjadi  supervisor  housekeeping  berarti  menduduki  jabatan  yang  menuntut  tanggung  jawab  dan pekerjaan  berat  sekaligus  menantang.  Para  supervisor  harus  bertanggung  jawab  atas  pekerjaan  orang  lain  dan  pekerjaan  sendiri. Supervisor harus memecahkan masalah, mengambil keputusan, dan bertindak.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Pengangakatan, Supervisor, Housekeeping, Preference Selection Index (PSI)
Abstract− Hotels are services that are managed commercially in order to provide lodging facilities to the general public. Grand Antares Hotel is a 4 (four) star hotel or "The Best Four Star Hotel in Medan" whose existence describes it as a resting place. Hotel Grand Antares started operation on February 10, 2008 which has a hotel room capacity of 143 rooms. To provide good service to guest s, the hotel has several departments that have duties and responsibilities for each department. One of the departments in the hotel is the housekeeping department, where the duties and responsibilities of the housekeeping department are the cleanliness of the entire public area of the hotel. At Hotel Grand Antares, housekeeping supervisors are part of the company's management who play an important role in increasing productivity. Being a housekeeping supervisor means occupying a position that demands responsibility and is hard and challenging. Supervisors must be responsible for other people's work and for their own work. Supervisors must solve problems, make decisions, and act.
Keywords : Decision Support Systems, Appreciation, Supervisor, Housekeeping, Preference Selection Index (PSI)

## 1. PENDAHULUAN
Hotel merupakan jasa pelayanan yang di kelola secara komersil guna memberikan fasilitas penginapan kepada masyarakat umum. Hotel Grand Antares merupakan Hotel  berbintang 4 (empat) atau “The Best Four Star Hotel in Medan” yang eksistensinya  menggambarkan  sebagai  tempat  peristirahatan.  Hotel  Grand  Antares  ber-operasi  pada  10  Februari  2008 yang memiliki kapasitas kamar hotel sebanyak 143 kamar. Untuk memberikan pelayanan yang baik kepada tamu, maka hotel mempunyai beberapa department- department yang memiliki tugas dan tanggung jawab setiap department . Salah satu department yang ada di hotel adalah housekeeping department, yang mana tugas dan tanggung jawab housekeeping departmen t adalah kebersihan seluruh public area hotel [1]. Pada  Hotel  Grand  Antares  supervisor housekeeping merupakan  bagian  dari  manajemen  perusahaan  yang memegang peran penting dalam upaya meningkatkan produktivitas. Menjadi supervisor housekeeping berarti menduduki jabatan  yang  menuntut  tanggung  jawab  dan  pekerjaan  berat  sekaligus  menantang.  Para  supervisor  harus  bertanggung jawab atas pekerjaan orang lain dan pekerjaan sendiri. Supervisor harus memecahkan masalah, mengambil  keputusan, dan bertindak.
Disetiap hotel memiliki strategi dalam pemilihaan pengangkatan supervisor.  Kasus yang sering terjadi pada Hotel Grand Antares Indonesia pada saat pengangkatan supervisor housekeeping yaitu, seringnya terpilih secara tidak efektif, misalnya jika ada supervisor yang mendadak keluar, secara sepihak dilakukan pengangkatan tanpa seleksi yang dilakukan oleh  pihak  managemen  hotel.  Langkah  langkah  untuk  pengangkatan  supervisor housekeeping baru,  seharusnya  pihak manajemen  juga  membutuhkan  penilaian  terhadap  karyawan,  dengan  cara  memeriksa  absensi,  kedisiplinan,  skill, pelayanan,  dari  masing-masing  kandidat  calon  supervisor  yang  akan  di  angkat.  Jika  tidak  disiapkan  sebaik-baiknya, kemungkinan dapat menghambat produktivitas dan menimbulkan kerugian yang serius bagi perusahaaan.
Maka dibutuhkannya sistem pendukung keputusan pemilihan supervisor yang dapat membantu dalam proses untuk menghasilkan alternatif keputusan yang tepat serta akurat. Sistem pendukung keputusan merupakan sistem yang mampu memberikan  hasil  dalam  pemecahan  masalah  berdasarkan  berbagai  kriteria  yang  sudah  ditentukan.  Sistem  ini  sangat penting dalam membantu pimpinan untuk mengambil keputusan[2]–[4]. Dengan penerapan sistem pendukung keputusan diharapkan  dapat  membantu  management  menentukan  karyawan  terbaik  yang  memenuhi  kriteria  untuk  menduduki jabatan supervisor.
Pada penerapannya sistem ini menggunakan metode untuk  melakukan analisis pengambilan suatu  keputusan. Penulis  menggunakan  metode Prefernce  selection  index (PSI)  dalam  penerapan  pengambilan  keputusan.  Metode Preference Selection Index (PSI) merupakan metode untuk memilih alternatif terbaik dari alternatif yang diberikan tanpa memutuskan kepentingan relatif antara atribut[5], [6].

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Konsep  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  muncul  pertama  kali  pada  awal  tahun  1970  oleh  Michael  Scott  Morton dengan istilah Management Decision System . Mereka mendefinisikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) sebagai suatu sistem interaktif berbasis komputer yang dapat membantu para pengambil keputusan dalam menggunakan data dan model untuk memecahkan persoalan yang bersifat tidak terstruktur [2], [3].

## 2.2  Supervisor
Supervisor  merupakan jabatan  dalam  struktur  perusahaan  yang  memiliki kuasa  dan  wewenang  untuk  mengeluarkan perintah kepada rekan kerja bawahannya dibawah arahan jabatan atasannya. Bila dilihat dari bahasa inggris supervisor adalah diambil  dari kata  supervise  (mengawasi,  mengarahkan)  jadi  bila  dideskripsikan  maka  supervisor  merupakan seseorang  yang  diberi  wewenang  atau  mempunyai  jabatan  untuk  mnegawasi,  mengarahkan  suatu  tatacara  yang mengendalikan suatu pelaksanaan tatacara lainnya [6].

## 2.3  Metode Preference Selection Index (PSI)
Metode Preference Selection Index (PSI) dikembangkan oleh Maniya dan Bhatt (2010) untuk memecahkan multi-kriteria pengambilan keputusan (MCDM). Dalam metode yang diusulkan itu tidak perlu untuk  menetapkan kepentingan relatif antara atribut. Bahkan, tidak ada kebutuhan komputasi bobot atribut yang terlibat dalam pengambilan keputusan dalam metode ini. Metode ini berguna bila ada konflik dalam menentukan kepentingan relatif antar atribut. Dalam metode PSI, hasilnya  diperoleh  dengan  perhitungan  minimal  dan  sederhana  seperti  apa  adanya  berdasarkan  konsep  statistik  tanpa keharusan bobot atribut. Langkah-langkah prosedur PSI dapat dinyatakan [7]–[11], sebagai berikut:
1. Tentukan masalahnya
Tentukan tujuan dan Mengidentifikasi atribut dan alternatif yang terkait Masalah pengambilan keputusan.
2. Merumuskan matriks keputusan
Langkah ini melibatkan konstruksi matriks berdasarkan semua informasi yang tersedia yang menggambarkan atribut masalah. Setiap deret keputusan matriks dialokasikan ke satu alternatif dan setiap kolom ke satu atribut karena itu, elemen Xij dari matriks keputusan X memberi nilai atribut dalam nilai asli. Jadi, jika jumlah alternatifnya adalah M dan jumlah atribut adalah N, maka matriks keputusan sebagai matriks N · M, dapat direpresentasikan sebagai berikut:
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑥11 𝑥12 …   𝑥1𝑛
𝑥21 𝑥22 …    𝑥2𝑛
⋮ 𝑥𝑚1 𝑥𝑚2 …  𝑥𝑚𝑛 ] .........................................................................(1)
3. Normalisasi matriks keputusan
Jika atribut adalah tipe menguntungkan, maka nilai yang lebih besar diinginkan, yang dapat dinormalisasi sebagai:
𝑁 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑗 max .....................................................................................................(2)
Jika  atributnya  adalah  tipe  yang  tidak  menguntungkan,  maka  nilai  yang  lebih  kecil  adalah  diinginkan,  yang  dapat dinormalisasi sebagai:
𝑁 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑗 min 𝑋 𝑖𝑗 .....................................................................................................(3)
Dimana Xij adalah ukuran atribut (i = 1, 2, ..., N dan j = 1, 2, ..., M). 4. Hitung nilai mean dari data yang dinormalisasi
Langkah ini, berarti nilai dari data normal dari setiap atribut dihitung dengan persamaan berikut:
N = 1 𝑛 ∑ 𝑁 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 ..............................................................................................(4)
5. Hitung nilai variasi preferensi
Pada langkah ini sebuah nilai variasi preferensi antara nilai setiap atribut dihitung dengan menggunakan persamaan berikut:
ϕ 𝑗 = ∑ [𝑁 11 − 𝑁] 2 𝑛 𝑖=1 ..........................................................................................(5)
6. Tentukan penyimpangan dalam nilai preferensi
Ω 𝑗 = 1 − ϕ 𝑗 ..................................................................................................(6)
7. Tentukan kriteria bobotnya
𝜔 𝑗 = Ω 𝑗 ∑ Ω 𝑗 𝑚 𝑗=1 .....................................................................................................(7)
Nilai total keseluruhan kriteria bobotnya semua atribut seharusnya satu, misal ∑ Ω 𝑗 𝑚 𝑗=1 = 1. 8. Hitung PSI ( θ i ) Sekarang, hitunglah pemilihan preferensi indeks ( θ 𝑖 ) untuk setiap alternatif menggunakan persamaan berikut: θ 𝑖 =   ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑚 𝑗=1 𝜔 𝑗 ...........................................................................................(8)
9. Pilih alternatif yang sesuai untuk aplikasi yang diberikan

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
10.  Akhirnya,  masing-masing  alternatif  digolongkan  menurut  descending  atau  menaik  untuk  memudahkan  manajerial interpretasi  hasilnya.  Alternatif  yang  paling  tinggi  indeks  pilihan  preferensi  akan  digolongkan  terlebih  dahulu  dan seterusnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada Hotel Grand Antares supervisor housekeeping merupakan bagian dari manajemen perusahaan yang memegang peran penting  dalam  upaya  meningkatkan  produktivitas.  Menjadi  supervisor housekeeping berarti  menduduki  jabatan  yang menuntut tanggung jawab dan pekerjaan berat sekaligus menantang. Disetiap hotel memiliki strategi dalam pemilihaan pengangkatan  supervisor.    Kasus  yang  sering  terjadi  pada  Hotel  Grand  Antares  Indonesia  pada  saat  pengangkatan supervisor housekeeping yaitu, seringnya terpilih secara tidak efektif, misalnya jika ada supervisor yang mendadak keluar, secara sepihak dilakukan pengangkatan tanpa seleksi yang dilakukan oleh pihak managemen hotel.
Menentukan calon supervisor terbaik bukan berdasarakan dari hasil pekerjaan saja, karena semua itu tidak bisa menjamin calon supervisor tersebut dikategorikan yang terbaik. Dalam menentukan calon supervisor terbaik pada Hotel Grand  Antares  Medan  Indonesia,  ada  beberapa  calon supervisor yang  akan  dijadikan  sebagai  pertimbangan.  Dengan penerapan sistem pendukung keputusan dapat membantu menghasilkan alternatif dan kriteria yang tepat sesuai dengan kebutuhan.

## 3.1 Penerapan Metode Preference Selection Index (PSI)
Dalam  penyeleksian  calon supervisor pada Hotel  Grand  Antares  Medan , sesuai  dengan  metode Preference  Selection Index (PSI ) yang merupakan penyelesaian masalah dengan diperlukan adanya kriteria-kriteria dan bobot untuk melakukan proses  perhitungannya  sehingga  akan  didapat  alternatif terbaik,  dalam  penelitian  ini alternatif yang  dimaksud  penulis adalah  penyeleksian  karyawan  menjadi  calon supervisor yang  akan  diangkat  maenjadi supervisor pada  Hotel  Grand Antares Indoneisa.
Metode  PSI  ( Preference  Selection  Index )  merupakan  metode  untuk  memecahkan  multi-kriteria  pengambilan keputusan (MCDM). Dalam metode yang diusulkan itu tidak perlu untuk menetapkan kepentingan relatif antara atribut. Bahkan,  tidak  ada  kebutuhan  komputasi  bobot  atribut  yang  terlibat  dalam  pengambilan  keputusan  dalam  metode  ini. Metode ini berguna bila ada konflik dalam menentukan kepentingan relatif antar atribut. Dalam metode PSI ( Preference Selection Index ), hasilnya diperoleh dengan perhitungan minimal dan sederhana seperti apa adanya berdasarkan konsep statistik tanpa keharusan bobot atribut.
Tabel 1. Bobot w Keterangan Bobot (w) Absensi 0.10% Skill 0.20% Disiplin 0.40% Pelayanan 0.30% Tabel 2. Rating Kecocokan Dari Setiap Alternatif Pada Setiap Kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4
A1
100 80 90 75 A2
95 70 85 70
A3
95 70 80 75 A4
90 65 80 70 A5
85 80 70 65 A6
90 75 80 75 A7
85 75 85 70 MAX 100 80 90 75 MIN 85 70 70 65
Beberapa  alternatif  yang  dijadikan  sebagai  contoh  perhitungan  di  dalam  pemilihan  karyawan  untuk  diangkat menjadi supervisor pada Hotel Grand Antares Indonesia Medan seperti berikut:
1. Merumuskan Matriks Keputusan (1)
𝑋 𝑖𝑗 =
[ 100  80 90 75 95  70 85  70 95  70  80  75 90  65  80  70 85  85  70  65 90  75  80  75 85  75  85  70 ]

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
2. Normalisasi Matriks Keputusan (2)
𝑋 𝑗1 max = [100, 95, 95, 85, 90, 85] 𝑋 𝑗1 max = 100
𝑁 11 = X 11 𝑋 𝑗1 max = 100 100 = 1
𝑁 21 = X 21 𝑋 𝑗1 max = 95 100 = 0.95
𝑁 31 = X 31 𝑋 𝑗1 max = 90 100 = 0.95
𝑁 41 = X 41 𝑋 𝑗1 max = 90 100 = 0.9
𝑁 51 = X 51 𝑋 𝑗1 max = 85 100 = 0.85
𝑁 61 = X 61 𝑋 𝑗1 max = 90 100 = 0.95
𝑁 71 = X 71 𝑋 𝑗1 max = 85 100 = 0.85 𝑋 𝑗2 max = [80, 70, 70, 65, 85, 75, 75]
𝑋 𝑗2 max = 85 𝑁 12 = X 12 𝑋 𝑗2 max = 80 85 = 0.9412
𝑁 22 = X 22 𝑋 𝑗2 max = 70 85 = 0.8236
𝑁 32 = X 32 𝑋 𝑗2 max = 70 85 = 0.8236
𝑁 42 = X 42 𝑋 𝑗2 max = 65 85 = 0.7648
𝑁 52 = X 52 𝑋 𝑗2 max = 85 85 = 1
𝑁 62 = X 62 𝑋 𝑗2 max = 75 85 = 0.8824
𝑁 72 = X 72 𝑋 𝑗2 max = 75 85 = 0.8824
𝑋 𝑗3 max = [90, 85, 80, 80, 70, 80, 85]
𝑋 𝑗3 max = 90
𝑁 13 = X 13 𝑋 𝑗3 max = 90 90 = 1
𝑁 23 = X 23 𝑋 𝑗3 max = 85 90 = 0.9444
𝑁 33 = X 32 𝑋 𝑗3 max = 80 90 = 0.8889
𝑁 43 = X 43 𝑋 𝑗3 max = 80 90 = 0.8889
𝑁 53 = X 53 𝑋 𝑗3 max = 70 90 = 0.7779

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
𝑁 63 = X 63 𝑋 𝑗3 max = 80 90 = 0.8889
𝑁 73 = X 73 𝑋 𝑗3 max = 85 90 = 0.9444
𝑋 𝑗2 max = [75, 70, 75, 70, 65, 75, 70]
𝑋 𝑗2 max = 75
𝑁 14 = X 14 𝑋 𝑗4 max = 75 75 = 1
𝑁 24 = X 24 𝑋 𝑗4 max = 70 75 = 0.9333
𝑁 34 = X 34 𝑋 𝑗4 max = 75 75 = 1
𝑁 44 = X 44 𝑋 𝑗4 max = 70 75 = 0.9333
𝑁 54 = X 54 𝑋 𝑗4 max = 65 75 = 0.8667
𝑁 64 = X 64 𝑋 𝑗4 max = 75 75 = 1
𝑁 74 = X 74 𝑋 𝑗4 max = 70 75 = 0.9333
Dari perhitungan di atas diperoleh matriks 𝑁 𝑖𝑗
𝑁 𝑖𝑗 = [ 1 0,95 0,9412 0,8236 1            1 0,9444 0,9333 0,95 0,8236 0,8889            1 0,9 0,85 0,95 0,85 0,7648 1 0,8824 0,8824 0,8889 0,7779 0,8889 0,9444 0,9333 0,8667 1 0,9333 ]
Melakukan penjumlahan matriks 𝑁 𝑖𝑗 dari setiap atribut ∑ 𝑁 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 =   𝑁 11 + 𝑁 21 + 𝑁 31 + 𝑁 41 +  𝑁 51 + ⋯ + 𝑁 𝑚𝑛 ∑ 𝑁 𝑗1 𝑛 𝑖=1 =   𝑁 11 + 𝑁 21 + 𝑁 31 + 𝑁 41 + 𝑁 51 + 𝑁 61 + 𝑁 71
= 1 +0,95 +0,95 +0.9 +0.85 +10,95+0,85=  6.5
∑ 𝑁 𝑗2 𝑛 𝑖=1 =   𝑁 12 + 𝑁 22 + 𝑁 32 + 𝑁 42 + 𝑁 52 + 𝑁 62 + 𝑁 72
= 0.9412 +0,8236+0,8236 +0.7648 +1 +0.8824 +0.8824=  6,12
∑ 𝑁 𝑗3 𝑛 𝑖=1 =   𝑁 13 + 𝑁 23 + 𝑁 33 + 𝑁 43 + 𝑁 53 + 𝑁 63 + 𝑁 73
= 1 +0,9444 +0.8889 +0.8889 +0.7779 +0.8889 +0.9444=  6,3
∑ 𝑁 𝑗4 𝑛 𝑖=1 =   𝑁 14 + 𝑁 24 + 𝑁 34 + 𝑁 44 + 𝑁 54 + 𝑁 64 + 𝑁 74
= 1 +0.9333+1+0.9333 +0.8667 +1 +0.9333=  6,7 Hasil yang diperoleh dari perhitungan di atas adalah sebagai berikut: ∑ 𝑁 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 = [ 6.5    6,1    6,3    6,7    ]
3. Menghitung nilai mean dari data yang telah dinormalisasi (4)
N = 1 7 ∑ 𝑁 𝑗1 𝑛 𝑖=1 = 1 7 . 6.5 = 0.9286
N = 1 7 ∑ 𝑁 𝑗2 𝑛 𝑖=1 = 1 7 . 6,1 = 0.8714
N = 1 7 ∑ 𝑁 𝑗3 𝑛 𝑖=1 = 1 7 . 6,3 = 0,9

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
N = 1 7 ∑ 𝑁 𝑗4 𝑛 𝑖=1 = 1 7 . 6,7 = 09571
Hasil dari perhitungan di atas mendapatkan nilai mean yaitu: N = [ 0.9286  0.8714  0.9  0.9571 ]
4. Menghitung nilai variasi preferensi (5) ϕ j11 = ∑ [N 11 − N] 2 n i=1 = ∑ [1 − 0.9286] 2 n i=1 = 0.0055 ϕ j21 = ∑ [N 21 − N] 2 n i=1 = ∑ [0.95 − 0.9286] 2 n i=1 = 0.0005 ϕ j31 = ∑ [N 31 − N] 2 n i=1 = ∑ [0.95 − 0.9286] 2 n i=1 = 0.0005 ϕ j41 = ∑ [N 41 − N] 2 n i=1 = ∑ [0.9 − 0.9286] 2 n i=1 = 0.0009 ϕ j51 = ∑ [N 51 − N] 2 n i=1 = ∑ [0.85 − 0.9286] 2 n i=1 = 0.0062 ϕ j61 = ∑ [N 61 − N] 2 n i=1 = ∑ [0.95 − 0.92868] 2 n i=1 = 0.0005
ϕ j71 = ∑ [N 71 − N] 2 n i=1 = ∑ [0.85 − 0.9286] 2 n i=1 = 0.0062 ϕ j12 = ∑ [N 12 − N] 2 n i=1 = ∑ [0.9412 − 0.8714  ] 2 n i=1 = 0.01
ϕ j22 = ∑ [N 22 − N] 2 n i=1 = ∑ [0.8236 − 0.8714  ] 2 n i=1 = 0.0019
ϕ j32 = ∑ [N 32 − N] 2 n i=1 = ∑ [0.8236 − 0.8714  ] 2 n i=1 = 0.0001
ϕ j42 = ∑ [N 42 − N] 2 n i=1 = ∑ [0.7648 − 0.8714  ] 2 n i=1 = 0.0001
ϕ j52 = ∑ [N 52 − N] 2 n i=1 = ∑ [1 − 0.8714  ] 2 n i=1 = 0.0149
ϕ j62 = ∑ [N 62 − N] 2 n i=1 = ∑ [0.8824 − 0.8714  ] 2 n i=1
= 0.0001 ϕ j72 = ∑ [N 72 − N] 2 n i=1 = ∑ [0.8824 − 0.8714  ] 2 n i=1
= 0.0019 ϕ j13 = ∑ [N 13 − N] 2 n i=1 = ∑ [1 − 0.9  ] 2 n i=1
= 0.0008
ϕ j23 = ∑ [N 23 − N] 2 n i=1 = ∑ [0.9444 − 0.9  ] 2 n i=1
= 0.0294 ϕ j33 = ∑ [N 33 − N] 2 n i=1 = ∑ [0.8889 − 0.9  ] 2 n i=1
= 0.0008 ϕ j43 = ∑ [N 43 − N] 2 n i=1 = ∑ [0.8889 − 0.9  ] 2 n i=1 = 0.0008
ϕ j53 = ∑ [N 53 − N] 2 n i=1 = ∑ [0.779 − 0.9  ] 2 n i=1
= 0.0008 ϕ j63 = ∑ [N 63 − N] 2 n i=1 = ∑ [0.8889 − 0.9  ] 2 n i=1
= 0.0008 ϕ j73 = ∑ [N 73 − N] 2 n i=1 = ∑ [0.9444 − 0.9  ] 2 n i=1
= 0.0008 ϕ j14 = ∑ [N 14 − N] 2 n i=1 = ∑ [1 − 0.9571  ] 2 n i=1
= 0.0018 ϕ j24 = ∑ [N 24 − N] 2 n i=1 = ∑ [0.9333 − 0.9571] 2 n i=1
= 0.0005 ϕ j34 = ∑ [N 34 − N] 2 n i=1 = ∑ [1 − 0.9571] 2 n i=1
= 0.0018 ϕ j44 = ∑ [N 44 − N] 2 n i=1 = ∑ [0.9333 − 0.9571] 2 n i=1
= 0.0005 ϕ j54 = ∑ [N 54 − N] 2 n i=1 = ∑ [0.8667 − 0.9571] 2 n i=1
= 0.0082 ϕ j64 = ∑ [N 64 − N] 2 n i=1 = ∑ [1 − 0.9571] 2 n i=1
= 0.0018
ϕ j74 = ∑ [N 74 − N] 2 n i=1 = ∑ [0.9333 − 0.9571] 2 n i=1
= 0.0005
Hasil perhitungan pangkat pada matriks 𝜙 𝑗
ϕ j =
[ 0.0055 0.0049  0.1         0.0008
0.0005  0.0023  0.0019  0.0008
0.0005  0.0023  0.0001  0.0008
0.0009  0.0114  0.0001  0.0008
0.0062  0.0166  0.0149  0.0008
0.0062  0.0001  0.0001  0.0294
0.0062  0.0001  0.0019  0.0008  ]
Kemudian menjumlahkan hasil nilai pangkat pada matriks ϕ 𝑗 ∑ = 𝑛 𝑖=1 ϕ j11 +   ϕ j21 + ϕ j31 + ϕ j41 + ϕ j51 + ϕ j61 + ϕ j71 = 0.0055+0.0005+0.0005+0.0009+0.0062+ 0.0005+0.0062 = 0.0203
∑ = 𝑛 𝑖=1 ϕ j12 + ϕ j22 + ϕ j32 + ϕ j42 + ϕ j52 + ϕ j62 + ϕ j72 = 0.0049+0.00234+0.0023+0.0114+0.00166+0.0001+0.0001 = 0.0377
∑ = 𝑛 𝑖=1 ϕ j13 + ϕ j23 + ϕ j33 + ϕ j43 + ϕ j53 + ϕ j63 + ϕ j73 = 0.1+0.0019+0.0001+0.0001+0.0149+0.0001+0.0019 = 0.119
∑ = 𝑛 𝑖=1 ϕ j14 + ϕ j24 + ϕ j34 + ϕ j44 + ϕ j54 + ϕ j64 + ϕ j74 = 0.0018+0.0005+0.0018+0.0005+0.0082+0.0018+0.0005 = 0.0151 Hasil matriks ϕ 𝑗 ϕ 𝑗 = [0.0203  0.0377  0.119  0.0151 ]

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Menentukan penyimpangan dalam nilai preferensi (3.6) Ω 𝑗 = 1 – 0.0203 = 0.9797 Ω 𝑗 = 1 – 0.0377 = 0.9623 Ω 𝑗 = 1 – 0.119 = 0.9658 Ω 𝑗 = 1 – 0.0151 = 0.9849
Hasil perhitungan nilai preferensi menghasilkan matriks Ω 𝑗 Ω 𝑗 = [0.9797  0.99623  0.881  0.9849 ] Menghitung total nilai keseluruhan pada matriks Ω 𝑗 ∑ Ω 𝑗 = 0.9797 +  0.99623 +   0.881 +   0.9849 = 3,8079
5. Tentukan kriteria bobotnya (7) 𝜔 𝑗 = 0.9797 3.8079 = 0.2573 𝜔 𝑗 = 0.9623 4.817 = 0.2527
𝜔 𝑗 = 0.881 4.817 = 0.2314 𝜔 𝑗 = 0.9849 4.817 = 0.2586
Hasil perhitungan nilai keseluruhan kriteria bobotnya 𝜔 𝑗 𝜔 𝑗 = [0.2573  0.2527  0.2314  0.2586 ]
6. Hitung PSI (8) θ 𝑖 =   ∑ 𝑁 11 𝜔 𝑗 𝑚 𝑗=1 = 1 * 0.2573 = 0.2573
θ 𝑖 =   ∑ 𝑁 21 𝜔 𝑗 𝑚 𝑗=1 = 0.95* 0.2573 = 0.2444 θ 𝑖 =   ∑ 𝑁 31 𝑚 𝑗=1 𝜔 𝑗 = 0.95* 0.2573 = 0.2444 θ 𝑖 =   ∑ 𝑁 41 𝜔 𝑗 𝑚 𝑗=1 = 0.9 * 0.2573 = 0.2316
θ 𝑖 =   ∑ 𝑁 51 𝑚 𝑗=1 𝜔 𝑗 = 0.85 * 0.2573 = 0.2187 θ 𝑖 =   ∑ 𝑁 61 𝑚 𝑗=1 𝜔 𝑗 = 0.95 * 0.2573 = 0.2444 θ 𝑖 =   ∑ 𝑁 71 𝑚 𝑗=1 𝜔 𝑗 = 0.85* 0.2573 = 0.2187 θ 𝑖 =   ∑ 𝑁 12 𝜔 𝑗 𝑚 𝑗=1 = 0.9412 * 0.2527 = 0.1566 θ 𝑖 =   ∑ 𝑁 22 𝜔 𝑗 𝑚 𝑗=1 = 0.8236 * 0.2527 = 0.1957 θ 𝑖 =   ∑ 𝑁 32 𝜔 𝑗 𝑚 𝑗=1 = 0.8236 * 0.2527 = 0.1957 θ 𝑖 =   ∑ 𝑁 42 𝜔 𝑗 𝑚 𝑗=1 = 0.7648* 0.2527 = 0.1566 θ 𝑖 =   ∑ 𝑁 52 𝑚 𝑗=1 𝜔 𝑗 = 1 * 8 0.2527 = 0.1566 θ 𝑖 =   ∑ 𝑁 62 𝜔 𝑗 𝑚 𝑗=1 = 0.8824 * 8 0.2527 = 0.1566
θ 𝑖 =   ∑ 𝑁 72 𝑚 𝑗=1 𝜔 𝑗 = 0.8824 * 8 0.2527 = 0.1566 θ 𝑖 =   ∑ 𝑁 13 𝜔 𝑗 𝑚 𝑗=1 = 1 * 0.2314 = 0.2314 θ 𝑖 =   ∑ 𝑁 23 𝜔 𝑗 𝑚 𝑗=1 = 0.9444 * 0.2314 = 0.2185 θ 𝑖 =   ∑ 𝑁 33 𝜔 𝑗 𝑚 𝑗=1 = 0.8889 * 0.2314 = 0.2057
θ 𝑖 =   ∑ 𝑁 43 𝑚 𝑗=1 𝜔 𝑗 = 0.8889 * 0.2314 = 0.2057 θ 𝑖 =   ∑ 𝑁 53 𝜔 𝑗 𝑚 𝑗=1 = 0.7779 * 0.2314 = 0.1800 θ 𝑖 =   ∑ 𝑁 63 𝑚 𝑗=1 𝜔 𝑗 = 0.8889 * 0.2314 = 0.2057 θ 𝑖 =   ∑ 𝑁 73 𝑚 𝑗=1 𝜔 𝑗 = 0.9444 * 0.2314 = 0.2185 θ 𝑖 =   ∑ 𝑁 14 𝜔 𝑗 𝑚 𝑗=1 = 1 * 0.2586 = 0.2856 θ 𝑖 =   ∑ 𝑁 24 𝜔 𝑗 𝑚 𝑗=1 = 0.9333 * 0.2586 = 0.2414 θ 𝑖 =   ∑ 𝑁 34 𝜔 𝑗 𝑚 𝑗=1 = 1 * 0.2586 = 0.2586
θ 𝑖 =   ∑ 𝑁 44 𝑚 𝑗=1 𝜔 𝑗 = 0.9333 * 0.2586 = 0.2414 θ 𝑖 =   ∑ 𝑁 54 𝜔 𝑗 𝑚 𝑗=1 = 0.8667 * 0.2586 = 0.2241 θ 𝑖 =   ∑ 𝑁 64 𝑚 𝑗=1 𝜔 𝑗 = 1 * 0.2586 = 0.2586 θ 𝑖 =   ∑ 𝑁 74 𝑚 𝑗=1 𝜔 𝑗 = 0.9333* 0.2586 = 0.2414
Hasil perhitungan perkalian pada matriks θ 𝑖
θ 𝑖 =
[ 0.2573  0.2378  0.2314  0.2586
0.2444  0.2081  0.2185  0.2414
0.2444  0.2122  0.2057  0.2586
0.2316  0.1933  0.2057  0. 2414
0.2187  0.2577  0.1800  0.2241
0.2444  0.2229  0.2057  0.2586
0.2187  0.2229  0.2185  0.2414 ]

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Penjumlahan pada perkalian matriks θ 𝑖 di atas θ 𝑖 = 0.12573 + 0.2387 + 0.2314 + 0.2586 = 0.9851 θ 𝑖 = 0.2444 + 0.2081 + 0.2185 + 0.2414 = 0.9124 θ 𝑖 = 0.2444 + 0.2122 + 0.2057 + 0.2585 = 0.9209 θ 𝑖 = 0.2316 + 0.1933 + 0.2057 + 0.2414 = 0.872 θ 𝑖 = 0.2187 + 0.2577 + 0.1800 + 0.2241 = 0.8805 θ 𝑖 = 0.2444 + 0.2229 + 0.2052 + 0.2586 = 0.9311 θ 𝑖 = 0.12187 + 0.2229 + 0.2185 + 0.2414 = 0.9015 Hasil akhir pada matriks θ 𝑖
θ 𝑖 = [ 0.9851 0.9124 0.9209 0.872
0.8805 0.9311
0.9015]
7. Hasil akhir masing-masing  alternatif digolongkan menurut descending atau menaik  untuk memudahkan manajerial interpretasi hasilnya.
Tabel 3. Nilai Untuk Masing-masing Alternatif Alternatif Keterangan Nilai A1 Rudy Solin 0.9851 A2 Revida Sitorus 0.9124 A3 Agus Hermansyah 0.9209 A4 Marihot Pandiangan 0.872 A5 Iboe Manullang 0.8805 A6 Arniaty 0.9311 A7 Lina Sitanggang 0.9015 Tabel 4. Alternatif Digolongkan dari Nilai Tertinggi Alternatif Keterangan Nilai Ranking A1 Rudy Solin 0.9851 1 A6 Arniyati 0.9311 2 A3 Agus Hermansyah 0.9209 3 A2 Revida Sitorus 0.9124 4 A7 Lina Sitanggang 0.9015 5 A5 Iboe Manullang 0.8805 6 A4 Marihot Pandiangan 0.872 7

## 4. KESIMPULAN
Beberapa kesimpulan yang bisa penulis sampaikan berkaitan dengan penelitian yang telah dilakukan, diantaranya dengan adanya  Sistem  Pendukung Keputusan  pada  pengangkatan supervisor di  hotel Grand Antares,  akan membantu    pihak manajemen  dalam  mengambil  keputusan  karena  dirasakan  dapat  meningkatkan  efektifitas  dan  efisiensi  pengambilan keputusan. Model  yang  digunakan  untuk  melakukan  suatu  keputusan  yaitu  Preferenci Selection Index (PSI) karena model ini memilih alternatif terbaik dari beberapa alternatif dan menggunakan lebih dari satu kriteria. Sistem Pendukung Keputusan lebih mengefisienkan waktu pengerjaan perhitungan untuk pengangkatan jabatan dibandingkan dengan sistem manual, ini dibuktikan dengan adanya perbandingan antara manual dan komputerisasi.

## REFERENCES
[1] J. K. Ilmu, “Jurnal Khasanah Ilmu - Volume 6 No 2 – 2015 – lppm3.bsi.ac.id/jurnal,” vol. 6, no. 2, pp. 46–55, 2015.
[2] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[3] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . 2007.
[4] E. Turban, J. E. Aronson, and T. Liang, “Decision Support Systems and Intelligent Systems.”
[5] S. H. Sahir et al. , “The Preference Selection Index Method in Determining the Location of Used Laptop Marketing,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, pp. 260–263, 2018.
[6] 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.
[7] P. K. Pendidikan, “PERANAN SUPERVISI DALAM PENINGKATAN KUALITAS PENDIDIKAN Oleh Maralih Abstrak,” vol. 1, no. 1, pp. 179–192, 2014.
[8] F. Syahputra, M. Mesran, I. Lubis, and A. P. Windarto, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Berprestasi Kota Medan

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Menerapkan Metode Preferences Selection Index (Studi Kasus : Dinas Pendidikan Kota Medan),” KOMIK  (Konferensi  Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 147–155, 2018.
[9] B. Vahdani, S. M. Mousavi, and S. Ebrahimnejad, “Soft computing-based preference selection index method for human resource management,” J. Intell. Fuzzy Syst. , vol. 26, no. 1, pp. 393–403, 2014.
[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. K. Siahaan, M. Mesran, S. A. Hutabarat, and J. Afriany, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Pembangunan Daerah Menerapkan Metode Preference Selection Index (Psi),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 370–375, 2018.