## ANALISIS HASIL PREDIKSI DENGAN METODE PROMETHEE
Siti Mujilahwati 1 , Nur Qomariyah Nawafilah 2 , Muhammad Aliyudin 3
1),2),3 ) Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Lamongan Jl. Veteran No. 53 A Lamongan moedjee@gmail.com

## ABSTRAK
Prediksi merupakan salah satu alternative bagi kemajuan sebuah usaha, memprediksi ditujukan untuk menetukan sebuah  keputusan  yang  terbaik  dengan  penilaian-penilaian  atau  disesuaikan  dengan  atribut  yang  dibutuhkan. Dalam  penelitian  ini  akan  mengulas hasil prediksi  dari sebuah aplikasi  yang diterapkannya  metode promethee. Promethee  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  memecahkan  masalah  yang  bersifat  multikreteria  dengan cara  menentukan  urutan  (prioritas).  Prediksi  penerimaan  beasiswa  pada  sebuah  sekolah  sangat  dibutuhkan sehingga perlulah diterapkan sebuah aplikasi, dengan tujuan dapat digunakan secara berkala, dan memiliki nilai efesien serta tepat waktu dan dapat dipertanggung jawabkan. Dalam prediksi ini kreteria yang digunakan adalah Tanggungan orang tua, kepemilikan rumah, penghasilan orang tua, pekerjaan orang tua dan prestasi. Dari nilai preoritas tertinggi dari hasil prediksi akan dijadikan hasil penentuan penerima beasiswa. Dengan 150 data siswa dari sekolah SMKN Suberrejo Lamongan sebagai data pengujian promethee memiliki hasil prediksi dengan baik dengan nilai akurasi 85% sesuai dengan siswa yang direkomendasikan memperoleh beasiswa tersebut.
Keyword : Prediksi, Promethee, Beasiswa, Preoritas

## 1.    PENDAHULUAN
Hampir  setiap  sekolah  di  Indonesia  memiliki program  beasiswa  bagi  siswa-siswi  baik  untuk beasiswa  prestasi  maupun  beasiswa  tidak  mampu. Setiap  sekolah  memiliki  kreteria  tersendiri  untuk menentukan penerima beasiswanya. Kreteria tersebut  biasanya  dilampiri  bukti-bukti  berkas sebagai  bukti  secara  administrative.  Dari  kreteria- kreteria  tersebut  selanjutnya  akan  melalui  proses penilaian dan peringkingan. Selama ini pada sekolah SMKN  Suberrejo  dalam  penentuan  penerima beasiswa  ini ditentukan secara  manual  berdasarkan data-data  yang  terkumpul.  Dengan  adanya  fasilitas yang  sudah  memadai  harusnya  sekolah-sekolah yang  sudah  memiliki  system  digital  maka  perlu adanya  alat  bantu  penetuan  beasiswa  ini  secara digital  yaitu  dibutuhkan  sebuah  aplikasi  secara otomatis  dalam  penentuan  beasiswa  ini.  Dengan adanya criteria-kriteria yang disyaratkan maka perlu sebuah metode yang dapat mendukung multikreteria salah  satunya  metode  promethee  dapat  diterapkan. Serta metode yang sekaligus dapat memberikan nilai prioritas,  salah  satunya  yang  dapat  digunakan metode promethee.
Pada  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh Muh.  Wafi,dkk  telah  menggunakan  metode promethee dalam kasus penentuan pemenang tender sebuah proyek ada 4 kreteria yang digunakan dalam penelian  ini,  dengan  bobot  masing-masing  kreteria sejumlah  100%.  Promethee  yang  diterapkan memiliki  nilai  akurasi  84,21%  dengan  nilai preferensi  tertentu[1].  Promethee  juga  telah digunakan  untuk  menentukan  sebuah  keputusan dalam  model  multikreteria  dalam  menetukan startergi  ekplorasi  pada  robot  keselamatan  pada tahun  2013  oleh  Patrick  Taillandier  dan  Serge Stinckwich.  Dengan  menggunakan  3  kreteria
kombinasi.  Dari  penelitian  yang  dilakukan  bahwa pendekatan  ini  dapat  digunakan  secara  efektif dengan  menggunakan  kreteria  yang  berbeda[2]. Promethee  juga  pernah  dilakukan  dalam  waktu dekat-dekat  ini  untuk  menentukan  pemilihan pemasok sayuran pada sebuah supermarket. Dengan menggunakan  5  kriteria  mendapatkan  hasil  yang baik sesuai dengan urutan prioritas hasil perhiytungan[3].  Dari  beberapa  uraian  tersebut maka dapat disimpulkan bahwa promethee memiliki kinerja  yang  bagus  pada  proses  prediksi  atau penentuan.  Sehingga  pada  penelitian  ini  akan  di implementasilkan  metode  tersebut  pada  sebuah aplikasi untuk memprediksi penerima beasiswa. Promethee merupakan salah satu metode yang sering  digunakan  untuk  menentukan  sebuah keputusan, promethee  merupakan jenis dari sebuah metode  Multi-criteria  Decision  Making  (MCDM) telah menjadi salah satu area riset operasional yang berkembang  paling  cepat  selama  dua  dekade terakhir. Teori MCDM sendiri dapat dibagi menjadi Multi  Objective  Decision  Making  (MODM)  dan Multi  Attribute  Decision  Making  (MADM)  [4][5]. Tujuan  promethee  yaitu  memudahkan  proses pengambilan keputusan dengan cara mengelompokkan  tipe  keputusan  menjadi  enam fungsi  kriteria  (preferensi).  Adapun  fungsi  kreteria tersebut  adalah  :  1)  Kriteria  preferensi  Umum  2). Kriteria  preferensi  Quasi  3).  Kriteria  preferensi Linier  4).  Kriteria  preferensi  Level  5)  Kriteria preferensi  Linier  dan  area  yang  tidak  berbeda  6). Kriteria Gaussian[6] . Dari 6 tipe preferensi tersebut yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  tipe preferensi  yang  ketiga,  yaitu  tipe  preferensi  Usual.
Dengan metode promethee sebegai berikut :
1. Menentukan beberapa alternatif Alternatif  yang  digunakan  adalah  data  siswa- siswi  yang  direkomendasikan  mendapatkan beasiswa sebanyak 150 data alternatif.
2. Menentukan beberapa kriteria Ada lima kreteria yang digunakan yaitu.
1. jumlah penghasilan orang tua
2. pekerjaan orang tua
3. jumlah tanggungan orang tua
4. kepemilikan rumah
5. prestasi / juara kelas
3. Menentukan dominasi kriteria
4. Menentukan  tipe  penilaian,   dimana  tipe penilaian  memiliki  2  tipe  yaitu;  tipe  minimum dan maksimum.
5. Menentukan tipe preferensi untuk setiap kriteria yang  paling  cocok  didasarkan  pada  data  dan pertimbangan   dari   decision  maker.   Tipe preferensi  ini  berjumlah   Enam  (Usual,  Quasi, Linear,  Level,  Linear  Quasi  dan  Gaussian). Menggunakan preferensi usual dengan rumus :
Gambar 1. Tipe Preferensi Usual
6. Memberikan nilai   threshold   atau   kecenderungan   untuk setiap kriteria berdasarkan preferensi yang telah dipilih.
7. Perhitungan  Entering  flow,  Leaving  flow  dan Net flow dengan rumus :
∅ − = 1 𝑛−1 ∑ 𝜑(𝑥, 𝑎) 𝑥𝜖𝐴
(Rumus Entering Flow)
∅ + = 1 𝑛−1 ∑ 𝜑(𝑎, 𝑥) 𝑥𝜖𝐴 (Rumus Net Flow)
8. Hasil pengurutan hasil dari perangkingan
Prediksi  bertujuan  untuk  menentukan  sebuah keputusan  atau  istilah  lainnya  decision  support, dengan perkembangan teknologi maka pengambilan keputusan  secara  digital  maka  decision  support  ini dapat  dikembangkan  secara  perangkat  lunak  atau istilahnya  Decision  Support  System  (DSS).  DSS membantu para  pengambil  keputusan  untuk memilah  informasi  yang  berguna  dari  beberapa dokumen,  data  mentah,  pengetahuan  pribadi,  atau model  bisnis  untuk  mengidentifikasikan  serta memecahkan  berbagai  masalah  dan  mengambil keputusan dengan benar[7]. Secara garis besar DSS dapat  digunakan  dalam  dunia  kerja,  proses  yang terjadi ialah seperti digambarkan dalam diagram 2 di bawah ini.
Gambar 2. Diagram Management Informasi System
DSS  yang  melakukan  fungsi  pengambilan keputusan  kognitif  terpilih  dan  didasarkan  pada kecerdasan  buatan  atau  agen  cerdas  disebut  sistem keputusan pendukung cerdas (IDSS). Bidang teknik pengambilan keputusan yang baru lahir memperlakukan keputusan itu sendiri sebagai objek yang  direkayasa,  dan  menerapkan  prinsip-prinsip teknik seperti desain dan jaminan kualitas terhadap
representasi  eksplisit  dari  unsur-unsur  yang membentuk sebuah keputusan (Admin, 2017). 2. Pembahasan
a. Penentuan Kriteria dan bobot
Pada  penentuan  penerima  beasiswa  ada  lima kriteria yang akan digunakan pada penelitian ini  dan  ditentukan  masing-masing  dengan nilai  ordinari,  diberikan  seperti  pada  tabel berikut.
Tabel 1. Kode Dan Kriteria Kode Kriteria F1 jumlah penghasilan orang tua F2 pekerjaan orang tua F3 jumlah tanggungan orang tua F4 kepemilikan rumah F5 prestasi / juara kelas
Tabel Bobot kriteria berisi nilai kriteria yang diseleksi dalam penerima beasiswa pada tabel 1.
Tabel 2. Bobot Kriteria Kriteria Variabel Bobot(Nilai) jumlah penghasilan orang tua Per bulan ≥ 5.000.000 ≥ 4.000.000 ≥ 3.000.000 ≥ 1.000.000-2.000.000 < 1.000.000 1 2 3 4 5 Pekerjaan Orang Tua PNS / Pegawai Wiraswasta Karyawan / Buruh Guru Swasta Petani 1 2 3 4 5 Jumlah  Tanggungan Orang Tua 1 Orang 2 Orang 3 Orang 4 Orang ≥ 5 Orang 1 2 3 4 5 Kepemilikan Rumah Sangat Layak Layak Cukup Layak Kurang Layak Tidak Layak 1 2 3 4 5 Prestasi / Juara Kelas Juara ≥ V Juara IV Juara III Juara II Juara I 1 2 3 4 5

## b. Pengujian Prioritas dengan Promethee
Diambil  contoh  5  alternatif  untuk  dihitung menggunakan  metode  Promethee.  Ada  5  kriteria yang  digunakan,  yaitu  Tanggungan  Orang  Tua, Kepemilikan  Rumah,  Penghasilan  Orang  Tua, Pekerjaan Orang Tua dan Prestasi / Juara pada tabel 3.
Tabel 3 Tipe Kriteria, Kaidah, Bobot No  Nama Kaidah  Tipe Bobot 1 Tanggungan Orang Tua Min Kriteria Biasa 2 2 Kepemilikan Rumah Min Kriteria Biasa 3 3 Penghasilan Orang Tua Min Kriteria Biasa 5 4 Pekerjaan Orang Tua Min Kriteria Biasa 4 5 Prestasi / Juara Min Kriteria Biasa 3 a) Perhitungan dengan Metode promethee Di dalam sistem pendukung keputusan ini, nilai yang diterima atau dimasukkan ke dalam sistem adalah  nilai  akhir  berupa  angka  untuk  setiap peserta  berdasarkan  kriteria  yang  ada  untuk setiap beasiswa. Dari data peserta yang diperoleh sebagai berikut pada tabel 4.
Tabel 4. Contoh Nilai Data Peserta Beasiswa
No  Nama Peserta A B C D E 1 Tanggungan Orang Tua 3 4 2 3 2
2 Kepemilikan Rumah 1 4 2 1 4
3 Penghasilan  Orang Tua 3 4 2 3 2 4 Pekerjaan Orang Tua 3 4 1 3 2
5 Prestasi / Juara 5 4 3 5 3
b) Menghitung Derajat Preferensi
Untuk  menghitung  nilai  preferensi  digunakan rumus sesuai dengan tipe preferensinya, dengan pertama menghitung selisih kriteria d = f(a) - f(b) Sebagai contoh: F1 – Tanggungan Orang Tua F1(A,B)
d = 3-4 d = -1 Hasil selisih A dengan B = 0 berdasarkan kaidah minimisasi diperoleh
0 jika d ≤ 0
H(d)
1 jika d > 𝜃
Karena d= -1, d lebih besar dari 0, sehingga H(d) = 0 Kaidah  yang  digunakan  adalah  Minimasi sehingga jika d > 0 maka nilai derajat preferensi adalah  1  dan  seterusnya  sehingga  didapatkan nilai derajat preferensi seperti pada tabel 5. Tabel 5. Hasil Derajat Preferensi Fj f1 f2 f3 f4 f5 Q P(A,B) 0 0 0 0 1 0,4 P(B,A) 1 1 1 1 0 3 P(A,C) 1 0 1 1 1 2,6 P(C,A) 0 1 0 0 0 0,8 P(A,D) 0 0 0 0 1 0,4 P(D,A) 0 0 0 0 0 0 P(A,E) 1 0 1 1 1 2,6 P(E,A) 0 1 0 0 0 0,8 P(B,C) 1 1 1 1 0 3 P(C,B) 0 0 0 0 0 0 P(B,D) 1 1 1 1 0 3 P(D,B) 0 0 0 0 1 0,4 P(B,E) 1 0 1 1 0 2,2 P(E,B) 0 0 0 0 0 0 P(C,D) 0 1 0 0 0 0,8 Fj f1 f2 f3 f4 f5 Q P(D,C) 1 0 1 1 1 2,6 P(C,E) 0 0 0 0 0 0 P(E,C) 0 1 0 1 0 1,4 P(D,E) 1 0 1 1 1 2,6 P(E,D) 0 1 0 0 0 0,8 Bobot 3 4 5 3 2 c) Menghitung Index Preferensi Multikriteria Proses ini menggunakan rumus
∅(𝑎, 𝑏) =   ∑ 𝜋𝑝𝑗 (𝑎, 𝑏); ∀ (𝑎, 𝑏), ∈ 𝐴
𝑗
𝑛=1 Sebagai contoh :
∅ (A,B) = 1/5 ((3x0)+(4x0)+(5x0)+(3x0)+(2x1)) ∅ (A,B) = 1/5 (0,2) ∅ (A,B) = 0,4
Hasil index preferensi multikriteria pada tabel 5. Sehingga didapatkan matrik perbandingan index preferensi setiap kriteria dihasilkan pada tabel 6.
Tabel 6.Hasil Perbandingan Index Multikriteria
A B C D E A - 0 0 0 0
B 3 - 0 0 0 C 0,8 0 - 0 0 D 0 0,4 2,6 - 0 E 0,8 0 1,4 0,8 -

## a) Promethee I
Promethee  I  dimulai  dengan  menghitung  nilai Leafing Flow (LF) dan Entering Flow (EF) Proses ini digunakan rumus: Leaving Flow :
Sebagai contoh :
∅ + (A) = (1/(5-1))*( 0+0+0+0) ∅ + (A) = 0,25(0) =  0
b) Entering Flow
Sebagai contoh :
∅ - (A) = (1/(5-1))*( 3+0,8+0+0,8) ∅ - (A) = 0,25(4,6) =  1,15 Sehingga  didapatkan  nilai  Leafing  Flow  dan
Entering Flow pada tabel 7.
Tabel 7. Nilai LF dan EF A B C D E  Tot 1/4 LF A - 0 0 0 0 0 0,25 0,000 B 3 - 0 0 0 3 0,25 0,750 C 0,8 0 - 0 0 0,8  0,25 0,200 D 0 0,4  2,6 - 0 3 0,25 0,750 E 0,8 0 1,4  0,8 - 3 0,25 0,750 Tot. 4,6 0,4 4 0,8  0 EF 1,15  0,1 1 0,2  0
Sehingga  hasil  perankingan  pada  Promethee  I berdasarkan LF dan EF padatabel 8.
Tabel 8. Hasil Nilai LF dan EF Alt. LF Rank EF Rank A 0,000 3 1,150 5 B 0,750 2 0,100 2 C 0,200 5 1,000 4 D 0,750 1 0,200 3 E 0,750 4 0,000 1
Alternatif  dengan  nilai  LF  paling  besar merupakan  alternatif  terbaik,  dan  alternative dengan  nilai  EF  paling  kecil  adalah  alternatif terbaik  berdasarkan  nilai  EF.  Hasil  ranking antara  LF  dan  EF  tidak  sama  maka  dilanjutkan ke tahap Promethee II
c) Promethee II
Promethee  II  dimulai  dengan  menghitung  nilai Net  Flow (NF).  Proses  ini  digunakan  rumus: ∅ ( 𝑎 1)= ∅ +( 𝑎 1)− ∅ − ( 𝑎 1) Sebagai contoh ∅ ( 𝐴 )= 1,5−1,9=-0,40 Hasil dari prmethee II pada tabel 9.
Tabel 9. Hasil NF Alt. LF EF NF Rank A 0,000 1,150 -1,150 4 B 0,750 0,100 0,650 3 C 0,200 1,000 -0,800 5 D 0,750 0,200 0,550 2 E 0,750 0,000 0,750 1
Nilai  NF  yang  lebih  besar  menunjukan  bahwa alternatif  tersebut  lebih  dipilih  sehingga  E  atas nama Yudi merupakan alternatif terbaik.

## C. Implementasi Aplikasi
Gambar 5. Hasil Prediksi pada Aplikasi dengan Metode Promethee

## 3.   KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian system pada analisa dan perbandingan algoritma weight product dengan promethee penerima beasiswa pada SMK Negeri Sumberrejo maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Aplikasi  yang  telah  dibuat  telah  di  ujikan dengan  150  data  siswa-siswi  rekomendasi penerima  beasiswa,  memiliki  tingkat  kesuaian dengan teknik manual sebesar 85 % data terpilih secara otomatis.
2. Dengan adanya sistem penerimaan beasiswa ini maka penilaian lebih bersifat objektif sehingga dapat membantu pihak Sekolah dalam memberikan beasiswa kepada peserta didik.
3. Hasil  perhitungan  ini  dengan  Aplikasi  munkin terjadi  sedikit  perbedaan  dibelakang  koma (biasanya  digit  ke  3  atau  4  setelah  koma dikarenakan  pada  aplikasi  perhitungan  tidak mengalami pembulatan, sedangkan pada perhitungan manual ini telah melewati beberapa kali pembulatan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Muhammad  Wafi,  R.  S.  (2017).  Implementasi Metode  Promethee  II  untuk  Menentukan Pemenang Tender Proyek (Studi  Kasus:  Dinas Perhubungan dan LLAJ Provinsi Jawa Timur).
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 1 , 1224-1231.
[2] Patrick  Taillandier,  S.  S.  (2013,  Februari). Using the PROMETHEE Multi-Criteria Decision  Making  Method  to  Define  New Exploration Strategies for Rescue Robots.
[3] Lukman, d. (2017). metode Pemilihan Pemasok Sayuran  di  Supermarket  dengan  metode  AHP dan Promethee.
[4] Novaliendry, D. (2009).
APLIKASI PENGGUNAAN  METODE  PROMETHEE DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENENTUAN
MEDIA  PROMOSI  Studi  Kasus:  STMIK Indonesia. Jurnal Ilmiah KURSOR , 5 , 104-111.
[5] Dyah Apriliani, K. A. (2015, Juli). Implementasi  Metode  Promethee  dan  Borda Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi Pembukaan Cabang Baru Bank. Jurnal Siatem Informasi Bisnis , 145. [6] dsn, C. (2017, Juni 28). http://cahyadsn.phpindonesia.id/extra/prometh ee.php .  Retrieved  Desember  3,  2018,  from http://cahyadsn.phpindonesia.id
[7] Admin.  (2017,  Oktober  3). Pengertian  DSS
Dalam  Sistem  informasi .  Retrieved  Desember 3, 2018, from Spaceku.com: https://spaceku.com/pengertian-dss-dalam-
sistem-informasi/