## Implementasi Metode Preference Selection Index Dalam Penentuan Jaringan Dan Pemanfaatan Internet Pada Provinsi Indonesia
Rizki Dewantara 1 , Pandu Adi Cakranegara 2 , Ahmad Jurnaidi Wahidin 3 , Arianto Muditomo 4 , I Gede Iwan Sudipa 5*
1 Institut Teknologi Bisnis dan Kesehatan Bhakti Putra Bangsa Indonesia (IBISA), Indonesia 2 Universitas Presiden, Indonesia
3 Universitas Bisa Sarana Informatika, Indonesia
4 ABFI Institute Perbanas, Indonesia
5* Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia , Indonesia e-mail: dewantararizki@ibisa.ac.id 1 , pandu.cakranegara@president.ac.id 2 , Ahmad.ajn@bsi.ac.id 3 , muditomo@perbanas.ac.id
4 , iwansudipa@instiki.ac.id 5

## Abstract
The  era  of  digital  society  is  strongly  supported  by  the  development  of  information  and communication technology, along  with the use of the internet by the community, making the digital era help  every community activity. The progress  of internet  development in Indonesia cannot be separated from the distribution of network infrastructure in all urban (urban) and rural  (rural)  areas  in  all  provinces  in  Indonesia.  Based  on  data  from  the  Central  Statistics Agency (BPS) for the period 2017 - 2020, this study aims to determine which of the 34 provinces in Indonesia are provinces that have a strong and stable internet network in urban and rural areas,  as  well  as  regions  in  Indonesia  whose  people  are  significantly  utilizing  the  use  of  the internet in their daily activities in both urban and rural areas. The selection process uses eight assessment criteria from aspects of the expansion and distribution of internet network quality and internet utilization for rural and urban communities in the province of Indonesia. In this study,  the  method  of  solving  the  problem  of  multi-criteria  decision-making  is  the  Preference Selection  Index  (PSI)  method.  The  results  of  the  final  calculation  of  the  PSI  method  from  34 alternatives determine the five best provinces for expanding the internet network and internet utilization  in  2020,  namely  the  alternative  provinces  of  Central  Java,  West  Java,  East  Java, South Sumatra, and Aceh.
Keywords :  Selection,  Internet  Network,  Internet  Utilization  for  the  community,  Preference Selection Index, MCDM

## Abstrak
Era  masyarakat  digital  sangat  didukung  oleh  perkembangan  teknologi  informasi  dan komunikasi,  bersamaan  dengan  ini  pemanfaatan  internet  oleh  masyarakat  menjadikan  era digital  mendukung  setiap  aktivitas  masyarakat.  Kemajuan  perkembangan  internet  di Indonesia  tidak  lepas  dari  pemerataan  infrastruktur  jaringan  di  seluruh  wilayah  perkotaan (urban)  dan  pedesaan(rural)  di  seluruh  provinsi  di  Indonesia.  Berdasarkan  dari  data  oleh Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  k urun  waktu  2017  –  2020  maka  pada  penelitian  ini  bertujuan untuk  menentukan  dari  34  provinsi  di  Indonesia  yang  menjadi  provinsi  yang  memperoleh jaringan internet yang kuat dan stabil di daerah perkotaan dan pedesaan, serta provinsi di Indonesia yang masyarakatnya sangat memanfaatkan penggunaan internet dalam aktivitas sehari-hari baik berlokasi di daerah perkotaan dan pedesaan. Proses seleksi menggunakan 8 kriteria  penilaian  ditinjau  dari  aspek  perluasan  dan  pemerataan  kualitas  jaringan  internet serta  pemanfaatan  internet  bagi  masyarakat  daerah  pedesaan  dan  perkotaan  di  provinsi Indonesia.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  untuk  penyelesaian  masalah  multi kriteria  pengambilan  keputusan    yaitu  metode  Preference  Selection  Index  (PSI). Hasil perhitungan nilai akhir metode PSI dari 34 alternatif menentukan 5 alternatif provinsi terbaik
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1226-1238 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dengan  perluasan  jaringan  internet  dan  pemanfataan  internet  Tahun  2020  yaitu  alternatif provinsi Jawa Tengah, Jawa Barat, Jawa Timur, Sumatera Selatan dan Aceh.
Kata  kunci :  Seleksi,  Jaringan  Internet,  Pemanfaatan  Internet  bagi  masyarakat,  Preference Selection Index, MCDM

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  (TIK)  membuat suatu era baru di dalam masyarakat yang disebut era masyarakat digital.  Era digital sangat dipengaruhi oleh perkembangan telekomunikasi di Indonesia, setiap  lapisan  masyarakat  sekarang  sudah  beralih  menggunakan  perangkat digital  yang  bisa  tersambung  dengan  jaringan  internet  untuk  berbagai keperluan  dalam  kehidupannya[1].  Pemanfaatan  internet  oleh  masyarakat menjadikan  Indonesia  sebagai  salah  satu negara  dengan  populasi pengguna internet terbesar  dengan  peringkat  no  8  di  dunia[2].  Penyelenggara  Jasa Internet  Indonesia  (APJII)  mengungkapkan  penetrasi internet Indonesia sudah  mencapai  77,02%  pada  2021-2022.  Tren  penetrasi  internet  di Indonesia  meningkat  dari  tahun  ke  tahun.  Pada  2018,  penetrasi  internet  di Indonesia  mencapai  64,8%  dan  levelnya  naik  menjadi level  73,7%  pada 2019-2020[3].
Kemajuan  perkembangan  internet  di  Indonesia  tidak  lepas  dari pemerataan  infrastruktur  jaringan  dari  setiap  penyelenggara  jasa komunikasi  ke  seluruh  wilayah  perkotaan  ( urban )  dan  pedesaan  ( rural )  di Indonesia[4]. Contohnya dengan membangun Base Transceiver Station (BTS) di  provinsi  di  Indonesia,  Pembangunan  BTS  ini  semakin  meningkat  setiap tahun,  di  mana  operator  telekomunikasi  terus  berkompetisi  untuk menghadirkan layanan internet di seluruh pelosok di provinsi di Indonesia. Upaya  lainnya  adalah  memperlebar  bandwitch  layanan  dari  operator telekomunikasi  agar  dapat  menjangkau  pengguna  internet  semakin  luas  di seluruh provinsi di Indonesia.
Berdasarkan  dari  data  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  kurun  waktu 2017 – 2020[5] maka pada penelitian ini bertujuan untuk menentukan dari 34  provinsi  di  Indonesia  yang  menjadi  provinsi  yang  memperoleh  jaringan internet  yang  kuat  dan  stabil  di  daerah  perkotaan  dan  pedesaan,  serta provinsi  di  Indonesia  yang  masyarakatnya  sangat  memanfaatkan penggunaan  internet  dalam  aktivitas  sehari-hari  baik  berlokasi  di  daerah perkotaan  dan  pedesaan.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  34  provinsi sebagai  alternatif  dalam  penentuan  keputusan  provinsi  dengan  jaringan internet  dan  pemanfaatan  internet  pada  masyarakat  di  pedesaan  dan perkotaan.
Proses  seleksi  menggunakan  8  kriteria  penilaian  ditinjau  dari  aspek perluasan  dan  pemerataan  kualitas  jaringan  internet  serta  pemanfaatan internet  bagi  masyarakat  daerah  pedesaan  dan  perkotaan  di  provinsi Indonesia.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  untuk  penyelesaian masalah  multi  kriteria  pengambilan  keputusan    yaitu  metode Preference Selection  Index (PSI)[6].  Dalam    metode  PSI  tidak  diperlukan  untuk
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1226-1238 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
menetapkan  kepentingan  relatif  antar  kriteria  penilaian[7][8],  tidak  ada persyaratan  untuk  menghitung  bobot  kriteria  dan  metode  PSI  sangat berguna ketika ada konflik dalam memutuskan kepentingan relatif di antara kriteria[9]. Beberapa penelitian yang menerapkan metode PSI pada berbagai permasalahan keputusan multi kriteria yaitu  penentuan penerima dana BOS pada siswa kurang mampu[10], kemudian pemilihan guru berprestasi di kota medan[11],
pemberian reward karyawan[12], serta penentuan pengangkatan supervisor [13].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Internet
Interconnection-networking (Internet)  adalah  sebuah  sistem  global jaringan komputer yang saling menghubungkan antara satu dengan yang lain di  seluruh  penjuru  dunia  dengan  menggunakan  standart  Internet  Protocol Suite. Sejarah internet di Indonesia pertama kali dikenal pada tahun 1990an. Adanya teknologi informasi seperti internet telah membuka mata dunia akan sebuah dunia, interaksi dan market place baru serta sebuah jaringan bisnis dunia  yang  tanpa  batas.  Dunia  didalam  internet  disebut  juga  dengan  dunia maya  ( cyberspace ).  Hadirnya  internet  sebagai  sebuah  infrastruktur  dan jaringan  telah  menunjang  efektifitas  dan  efisiensi  operasional  sebuah perusahaan,  terutama  peranannya  sebagai  sarana  publikasi,  komunikasi, serta sarana untuk mendapatkan berbagai informasi yang dibutuhkan[14].

## 2.2. Preference Selection Index (PSI)
Metode Preference Selection Index (PSI) dikembangkan oleh Maniya dan Bhatt  (2010)  untuk  memecahkan  multi-kriteria  pengambilan  keputusan (MCDM)[6]. Dalam metode yang diusulkan itu tidak perlu untuk menetapkan kepentingan  relatif  antara  atribut[15].  Bahkan,  tidak  ada  kebutuhan komputasi bobot atribut yang terlibat dalam pengambilan keputusan dalam metode  ini[16].  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[17].  Langkah-langkah prosedur PSI dapat dinyatakan sebagai berikut[16]:
a) Menentukan  tujuan  dan  melakukan  identifikasi  atribut,  alternatif  dalam permasalahan penentuan keputusan
b) Membuat 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  kolomke  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:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1226-1238 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Xij = (1)

## c) Melakukan normalisasi matriks keputusan
Jika  atribut  memiliki  tipe  keuntungan  atau  benefit  maka  normalisasi menggunakan Persamaan (2). Nij = (2)
Jika  atribut  memiliki  tipe  kerugian  atau  cost  maka  normalisasi menggunakan Persamaan (3).
Nij = (3) Keterangan:
Xij = ukuran atribut (I = 1, 2,… n  dan j = 1, 2, …. m)
d) Melakukan  perhitungan  nilai mean dari  data yang  sudah  ternormalisasi, menggunakan Persamaan (4).
N = (4)
e) Melakukan perhitungan nilai variasi preferensi antara nilai setiap atribut menggunakan Persamaan (5).
ϕ j = 2 (5)
f) Menentukan  nilai  penyimpangan  dari  nilai  preferensi,  menggunakan Persamaan (6).
Ω j = 1 – ϕ (6)
g) Menentukan nilai bobot kriteria menggunakan Persamaan (7). ω j = (7)
h) Melakukan  perhitungan  nilai  Preference  Selection  Index  (θ i ) menggunakan Persamaan (8). θ i =
ω j (8)
i) Melakukan  pengurutan  nilai  akhir  alternatif  dari  nilai  terbesar  ke  nilai terkecil untuk menentukan alternatif terbaik sesuai hasil

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisis Tujuan, Alternatif dan Kriteria
Pada  penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  melakukan  seleksi  dari alternatif  provinsi  untuk  mengetahui  provinsi  terbaik  dengan  perluasan jaringan  internet  yang  paling  stabil  serta  pemanfaatan  internet  yang maksimal  oleh  masyarakat.  Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) kurun  waktu  2017  –  2020[5]  maka  pada  penelitian  menggunakan  34 alternatif provinsi di Indonesia serta 8 kriteria penilaian ditinjau dari aspek Perluasan  jaringan  internet  yaitu  kriteria  Banyaknya  Desa/Kelurahan  yang Memiliki  Menara  BTS  menurut  Provinsi  dan  Penerimaan  Sinyal  Telepon Seluler  (C1),  Banyaknya  desa/kelurahan  dalam  perkotaan  dan  pedesaan yang  menerima  sinyal  kuat  jaringan  internet  (C2),  Banyaknya
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1226-1238 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Desa/Kelurahan  menurut  Provinsi  dan  Penerimaan  Sinyal  Internet  Telepon Seluler 4G, 2020(C3) dan Banyaknya Desa/Kelurahan yang Memiliki Fasilitas Internet di kantor Desa/Lurah menurut Provinsi dan Klasifikasi Daerah(C4). Kriteria penialain ditinjau dari aspek Pemanfaatan Internet oleh masyarakat yaitu  kriteria  Banyaknya  anggota  rumah  tangga  yang  memiliki  dan menguasai  komputer(C5),  Banyaknya  anggota  rumah  tangga  yang  memiliki dan  menguasai  menguasai  telepon  seluler(C6),  Persentase  Rumah  Tangga yang  Pernah  Mengakses  Internet  dalam  kurun  waktu  tertentu  menurut Provinsi  dan  Tujuan  Mengakses  Internet(C7)  dan  Persentase  Konsumsi Telekomunikasi  Rumah  Tangga  Terhadap  Konsumsi  Total  per  Bulan(C8). Detail kriteria dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Detail Kriteria Penilaian Aspek Tujuan Kriteria Sifat kriteria Perluasan Jaringan Internet Banyaknya Desa/Kelurahan yang Memiliki Menara BTS menurut Provinsi dan Penerimaan Sinyal Telepon Seluler (C1) Benefit Banyaknya desa/kelurahan dalam perkotaan dan pedesaan yang menerima sinyal kuat jaringan internet (C2) Benefit Banyaknya Desa/Kelurahan menurut Provinsi dan Penerimaan Sinyal Internet Telepon Seluler 4G, 2020(C3) Benefit Banyaknya Desa/Kelurahan yang Memiliki Fasilitas Internet di kantor Desa/Lurah menurut Provinsi dan Klasifikasi Daerah(C4) Benefit Pemanfaatan Internet Banyaknya anggota rumah tangga yang memiliki dan menguasai komputer(C5) Benefit Banyaknya anggota rumah tangga yang memiliki dan menguasai menguasai telepon seluler(C6) Benefit Persentase Rumah Tangga yang Pernah Mengakses Internet dalam kurun waktu tertentu menurut Provinsi dan Tujuan Mengakses Internet(C7) Benefit Persentase Konsumsi Telekomunikasi Rumah Tangga Terhadap Konsumsi Total per Bulan(C8) Benefit
Setelah  mendefinisikan  kriteria  penilaian  maka  selanjutnya menentukan  rating  kecocokan  alternative  pada  setiap  kriteria,  terdapat  34 alternatif  provinsi  di  Indonesia  dan  nilai  alternatif  pada  8  kriteria  yang diperoleh  dari  Data  data  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  pada  tahun  2020[5]  , data alternatif pada kriteria dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 . Rating Kecocokan Alternatif pada Kriteria No  Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 1  Aceh 17,31 0,21 5459 1500 4598 2508  71,97 3,08 2  Sumatera 15,49 0,74 4382 2347 4145 2524  74,12 3,21
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1226-1238 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No  Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 Utara 3 Sumatera Barat 20,62 1,05 1060 797 974 983  74,62 3,27 4  Riau 20,52 0,76 1489 1108 1310 1284  80,61 3,75 5  Jambi 17,25 0,82 1182 677 1174 833  75,56 3,55 6 Sumatera Selatan 14,97 0,93 2361 1318 2275 998  74,85 3,37 7  Bengkulu 20,26 1,13 1152 415 1064 776  71,69 3,34 8  Lampung 11,71 0,43 2165 1296 2010 1628  74,09 3,15 9 Kepulauan Bangka Belitung 19,4 0,80 351 321 351 236  78,35 3,50 10 Kepulauan Riau 27,09 1,99 278 234 262 266  91,15 3,84 11  DKI Jakarta 34,19 7,75 264 236 264 267  93,24 3,05 12  Jawa Barat 18,33 2,15 5332 4224 5225 5285  82,18 3,24 13 Jawa Tengah 16,02 1,73 7664 4191 7294 8512  79,66 3,23 14 D.I Yogyakarta 35,05 4,66 394 314 359 436  85,83 3,27 15  Jawa Timur 17,99 1,17 7744 4469 7093 8007  77,21 3,28 16  Banten 19,47 1,83 1231 971 1168 1514  84,07 3,21 17  Bali 25,82 3,65 684 542 643 704  85,67 3,50 18 Nusa Tenggara Barat 12,43 0,35 1022 828 1011 908  69,51 2,93 19 Nusa Tenggara Timur 13,94 0,22 1910 870 1602 638  56,87 3,13 20 Kalimantan Barat 16,67 0,62 945 699
756
888  70,44 3,72 21 Kalimantan Tengah 20,42 0,53 761 472
542
653  76,57 4,23 22 Kalimantan Selatan 19,84 0,83 1623 767 1430 1352  78,64 3,62 23 Kalimantan Timur 28,43 1,54 676 538
634
642  86,87 4,17 24 Kalimantan Utara 26,66 0,61 291 163 169 183  86,58 4,46 25 Sulawesi Utara 19,38 0,86 1407 635 1443 533  78,50 3,80 26 Sulawesi Tengah 17,34 0,59 1255 614 1326 1094  68,70 3,92 27 Sulawesi Selatan 21,93 0,79 2378 1497 2367 1712  77,23 3,60 28 Sulawesi Tenggara 21,2 0,50 1539 578 1587 446  75,87 3,79 29  Gorontalo 17,51 0,19 577 283 559 533  76,98 4,06 30 Sulawesi Barat 14,11 0,23 300 189 277 245  66,03 3,49 31  Maluku 21,02 1,08 680 433 579 408  65,86 4,74 32  Maluku 18,51 0,05 595 296 567 280  62,39 4,20
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1226-1238 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No  Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 Utara 33  Papua Barat  23,56 0,51 852 356 678 145  72,62 4,94 34  Papua Barat  11,03 0,57 1049 417 571 284  35,25 4,44 Nilai Min 11.03 0.05 264 163 169 145 35.25 2.93 Nilai Max 35.05 7.75 7744 4469 7294 8512 93.24 4.94
3.2. Matriks Keputusan
Matriks keputusan diperoleh dari nilai rating kecocokan alternatif pada kriteria pada Tabel 2.
Xij =

## 3.3. Normalisasi Matriks
Normalisasi  matriks  berdasarkan  sifat  kriteria  pada  Tabel  1,  dimana seluruh  kriteria  memiliki  sifat benefit sehingga  perhitungan  normalisasi menggunakan Persamaan (2), dimana setiap nilai pada kolom kriteria dibagi dengan nilai max pada kolom tersebut. Nilai max setiap kolom dapat dilihat pada Tabel 2. Dari perhitungan normalisasi diperoleh matrik N ij.
Nij =
Melakukan penjumlahan matriks N ij dari setiap atribut kriteria
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1226-1238 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
= 0.494  +  0.442+  0.588  +  0.585  +  0.492+  0.427  +0.578+  0.334+ 0.553+  0.773+  0.975  +0.523  +  0.457  +1  0.513  +0.555+  0.737+ 0.355+  0.398  +0.476+  0.583+  0.566  +0.811+  0.761  +0.553  + 0.495+ 0.626 + 0.605 +0.5+ 0.403 +0.6+ 0.528+ 0.672+ 0.315 = 19,27 = 0.0271 + 0.0955 + 0.1355+  0.0981+  0.1058 + 0.12+  0.1458 + 0.0555+    0.1032  +    0.2568  +  1  +  0.2774+    0.2232  +  0.6013  + 0.151  +  0.2361  +  0.471+    0.0452+    0.0284  +  0.08  +  0.0684+ 0.1071 + 0.1987 + 0.0787+  0.111 + 0.0761 + 0.1019 + 0.0645 + 0.0245 + 0.0297 + 0.1394 + 0.0065+  0.0658 + 0.0735 = 5,403 = 0.705 + 0.566 + 0.137 + 0.192 + 0.153 + 0.305 + 0.149 + 0.28 + 0.045 + 0.036 + 0.034 + 0.689 + 0.99 + 0.051 + 1 + 0.159 + 0.088 + 0.132 + 0.247 + 0.122 + 0.098 + 0.21 + 0.087 + 0.038 + 0.182 + 0.162 + 0.307 + 0.199 + 0.075 + 0.039 + 0.088 + 0.077 + 0.11 + 0.135 = 7,884 ……… =   0.623 +0.65 + 0.662 + 0.759 + 0.719 + 0.682 + 0.676 + 0.638 + 0.709 + 0.777 + 0.617 + 0.656 + 0.654 + 0.662 + 0.664 + 0.65 + 0.709 + 0.593 + 0.634 + 0.753 + 0.856 + 0.733 + 0.844 + 0.903 + 0.769 + 0.794 + 0.729 + 0.767+ 0.822 + 0.706 + 0.96 + 0.85 + 1 + 0.899 = 25,12
Hasil yang diperoleh dari perhitungan diatas adalah
= [ 19,27  5,403  7.884  7,741 7,72  5,604  27,454  25,12]

## 3.4. Melakukan Perhitungan Nilai Mean
Perhitungan  nilai  mean  dari  data  yang  telah  dinormalisasi  pada matriks  N ij ,  menggunakan  Persamaan  (4),  sehingga  diperoleh  nilai  mean  N adalah :
N = [0.567  0.159  0.232  0.228  0.227  0.165  0.807  0.739 ]

## 3.5. Melakukan Perhitungan Nilai Variasi Preferensi
Perhitungan  nilai  variasi  preferensi  menggunakan  Persamaan  (5), sehingga diperoleh hasil perhitungan pangkat matriks ϕ j adalah :
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1226-1238 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
ϕ j =
selanjutnya  melakukan  penjumlahan  hasil  nilai  pangkat  pada  matrik  ϕ j menggunakan Persamaan (5) , sehingga hasilnya: ϕ j = [0.843  1.229  2.155  2.127  0.227  1.808  0.424  0.349 ] Hasil perhitungan matrik preferensi menghasilkan matriks  Ω j menggunakan persamaan (6 ), sehingga hasilnya:
Ω j = [0.157  -0.23    -1.15  -1.128  -1.127  -0.8078  0.576  0.651 ]
Menghitung total nilai keseluruhan pada matriks Ω j
=  0.157  +  (-0.23)  +  (  -1.15)  +  (-1.128)  +  (-1.127)    +    (-0.8078)    +
0.576 + 0.651 =  -3,063

## 3.6. Melakukan Nilai Kriteria Bobot
Nilai kriteria bobot ω j dihitung menggunakan persamaan (7). ω j1 =
= -0,051
ω j2 = = 0,075
ω j3 = = 0,377 ω j4 = =0,368 ω j5 = = 0,368 ω j6 =
=0,264
ω j7 = = -0,188
ω j8 =
= -0,21
hasil perhitungan nilai bobot kriteria ω j adalah : ω j = [-0,051  0,075  0,377  0,368   0,368  0,264  0,188  0,21]

## 3.7. Melakukan Perhitungan Nilai PSI
Hasil perhitungan perkalian matriks θ i menggunakan Persamaan(8).
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1226-1238 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
θ i =
Hasil akhir matriks θ i adalah :
θ i =

## 3.8. Perankingan Nilai Akhir Alternatif
Nilai  akhir  masing-masing  alternative  diperoleh  dari  nilai  matriks  θ i . selanjutnya  dilakukan  pengurutan  nilai  akhir  dari  34  alternatif  provinsi berdasarkan  nilai  terbesar  ke  terkecil.  Nilai  akhir  perankingan  alternatif dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Ranking Nilai Alternatif No Alternatif Nilai Akhir Ranking 1  Jawa Tengah 1.0439691 1 2  Jawa Timur 1.0394861 2 3  Jawa Barat 0.7239035 3 4   Aceh 0.3981608 4
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1226-1238 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Alternatif Nilai Akhir Ranking 5  Sumatera Utara 0.3910102 5 6  Sulawesi Selatan 0.0764907 6 7  Lampung 0.0661375 7 8  Sumatera Selatan 0.0603927 8 9  Nusa Tenggara Timur -0.0023606 9 10  Banten -0.0727166 10 11  Riau -0.07695 11 12  Kalimantan Selatan -0.07912 12 13  Nusa Tenggara Barat -0.08393 13 14  Sumatera Barat -0.11436 14 15  Sulawesi Tengah -0.11441 15 16  Jambi -0.12409 16 17  Sulawesi Tenggara -0.12585 17 18  Sulawesi Utara -0.13174 18 19  Bengkulu -0.13904 19 20  Papua Barat -0.14975 20 21  Kalimantan Barat -0.15128 21 22  Bali -0.19375 22 23  Kalimantan Tengah -0.2377 23 24  DKI Jakarta -0.24069 24 25  Maluku Utara -0.24253 25 26  D.I Yogyakarta -0.2435 26 27  Maluku -0.2465 27 28  Sulawesi Barat -0.25003 28 29  Kalimantan Timur -0.25228 29 30  Gorontalo -0.25762 30 31  Kepulauan Bangka Belitung -0.26074 31 32  Papua Barat -0.27909 32 33  Kepulauan Riau -0.31526 33 34  Kalimantan Utara -0.35789 34
Berdasarkan hasil akhir perankingan alternative provinsi pada Tabel 3 maka diperoleh hasil nilai perankingan dari 34 provinsi di Indonesia, dipilih 5 nilai terbesar alternatif provinsi dengan aspek perluasan jaringan internet stabil dan pemanfaatan internet bagi masyarakat dengan alternatif ke 1 yaitu provinsi  Jawa  Tengah  dengan  nilai  PSI  =  1.0439691,  alternatif  ke-2  yaitu provinsi  Jawa  Timur  dengan  nilai  PSI  =  1.0394861,  alternatif  ke-3  yaitu provinsi  Jawa  Barat  dengan  nilai  PSI  =  0.7239035,  alternatif  ke-4  yaitu provinsi  Aceh  dengan  nilai  PSI  =  0.3981608,  alternatif  ke-5  yaitu  provinsi Sumatera Utara dengan nilai PSI = 0.3910102.

## 4.  SIMPULAN
Simpulan  yang  diperoleh  pada  penelitian  bahwa  metode  PSI  mampu menyelesaikan  permasalahan  Multi  Criteria  Decision  Making  (MDCM)  yang dalam  penelitian  ini  menyeleksi  34  alternatif  provinsi  dengan  8  kriteria penilaian  ditinjau  dari  aspek  Perluasan  jaringan  internet  dan  aspek Pemanfaatan Internet oleh masyarakat. Hasil perhitungan nilai akhir metode PSI  dari  34  alternatif  menentukan  5  alternatif  provinsi  terbaik  dengan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1226-1238 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
perluasan  jaringan  internet  dan  pemanfataan  internet  Tahun  2020  yaitu alternative provinsi Jawa Tengah, Jawa Barat, Jawa Timur, Sumatera Selatan dan Aceh.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.  Simarmata et  al. , Pengantar  Teknologi  Informasi .  Yayasan  Kita Menulis, 2021.
[2] S.  Akmala,  “PERKEMBANGAN  INTERNET  PADA  GENERASI  MUDA  DI INDONESIA  DENGAN  KAITAN  UNDANG-UNDANG  ITE  YANG BERLAKU,” Cyber Secur. dan Forensik Digit. , vol. 1, no. 2 SE-Articles, pp. 45–49, Mar. 2019, doi: 10.14421/csecurity.2018.1.2.1371.
[3] R.  Pahlevi,  “APJII:  Penetrasi  Internet  Indonesia  Capai  77,02%  pada 2022,”
https://databoks.katadata.co.id/ , 2022. https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/06/10/apjii- penetrasi-internet-indonesia-capai-7702-pada-2022  (accessed  Jul.  03,
2022). [4] Tim Peneliti Puslitbang SDPPI, “ANALISIS INDUSTRI TELEKOMUNIKASI  INDONESIA  UNTUK  MENDUKUNG  EFISIENSI,”
Puslitbang  Sumber  Daya,  Perangkat,  dan  Penyelenggaraan  Pos  dan Inform.  Badan  Penelit.  dan  Pengemb.  SDM  Kementeri.  Komun.  dan Inform. , pp. 1–61, 2018, [Online]. Available: http://balitbangsdm.kominfo.go.id/ [5] BPS  Indonesia, STATISTIK  TELEKOMUNIKASI  INDONESIA  2020 Telecommunication  Statistics  in  Indonesia  2020 .  Jakarta:  Badan  Pusat Statistik Indonesia, 2020. [Online]. Available: www.bps.go.id
[6] K. Maniya and M. G. Bhatt, “A selection of material using a novel type decision-making  method:  Preference  selection  index  method,” Mater. Des. , vol. 31, no. 4, pp. 1785–1789, 2010.
[7] I. G. I. Sudipa, I. M. D. P. Asana, I. K. A. G. Wiguna, and I. N. T. A. Putra, “Implementation  of  ELECTRE  II  Algorithm  to  Analyze  Student Constraint  Factors  in  Completing  Thesis,”  in 2021  6th  International Conference on New Media Studies (CONMEDIA) , 2021, pp. 22–27.
[8] K. D. Maniya and M. G. Bhatt, “An alternative multiple attribute decision making methodology for solving optimal facility layout design selection problems,” Comput. Ind. Eng. , vol. 61, no. 3, pp. 542–549, 2011.
[9] R.  Attri  and  S.  Grover,  “Application  of  preference  selection  index method  for  decision  making  over  the  design  stage  of  production system  life  cycle,” J.  King  Saud  Univ.  Sci. ,  vol.  27,  no.  2,  pp.  207–216, 2015.
[10]  Y.  Ali  and  A.  Aprina,  “Penerapan  Metode  Preference  Selection  Index (PSI)  Dalam  Pemberian  Keputusan  Pemberian  Dana  BOS  Pada  Siswa Kurang  Mampu,”  in Seminar  Nasional  Teknologi  Komputer  &  Sains (SAINTEKS) , 2019, vol. 1, no. 1.
[11]  F.  Syahputra,  M.  Mesran,  I.  Lubis,  and  A.  P.  Windarto,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Berprestasi  Kota  Medan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1226-1238 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Menerapkan  Metode  Preferences  Selection  Index  (Studi  Kasus:  Dinas Pendidikan  Kota  Medan),” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Komputer) , vol. 2, no. 1, 2018.
[12]  T.  N.  Saragih,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Reward Kepada  Karyawan  Menggunakan  Metode  Preference  Selection  Index,” in Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , 2019, vol. 1, no. 1.
[13]  R.  Panggabean  and  N.  A.  Hasibuan,  “Penerapan  Preference  Selection Index  (PSI)  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pengangkatan Supervisor Housekeeping,” Resolusi Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 85–93, 2020.
[14]  A. G. Gani, “SEJARAH dan PERKEMBANGAN INTERNET DI INDONESIA,” J. MITRA Manaj. , vol. 5, no. 2, 2020.
[15]  K.  T.  Mesran,  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.
[16]  V. Jain, M. Iqbal, and A. K. Madan, “Preference selection index approach as  MADM  method  for  ranking  of  FMS  flexibility,”  in Advances  in manufacturing and industrial engineering , Springer, 2021, pp. 529–542.
[17]  S.  Sundari,  M.  N.  Fadli,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto, “Decision  Support  System  on  Selection  of  Lecturer  Research  Grant Proposals  using  Preferences  Selection  Index,”  in Journal  of  Physics: Conference Series , 2019, vol. 1255, no. 1, p. 12006.