Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2464

## Penerapan Metode PROMETHEE II Dalam Karyawan Terbaik Pada Pusat Penelitian Kelapa Sawit Area Medan

## Muhammad Indra Sukmana
Program Studi Teknik Informatika Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: indrasukmanamuh@gmail.com Submitted: 04/09/2020 ; Accepted: 04/01/2021 ; Published: 24/01/2021
Abstrak– Teknologi  pada  saat  ini  sangatlah  penting  bagi  keseharian  masyarakat,  komputerisasi  dan  informasi  sangat dibutuhkan  untuk  pengambilan  keputusan  pada  saat  seleksi  dan  pemilihan  calon-calon  karyawan  terbaik.  Perusahaan  juga mengalami  kesulitan  karena  begitu  banyak  karyawan  yang  akan  dipilih  untuk  mendapatkan  hadiah  liburan  keluar  Negeri. Dengan adanya sistem pendukung keputusan penentuan karyawan terbaik menggunakan metode PROMETHEE II perusahaan lebih mudah dalam menentukan karyawan dan nilai bobot dari setiap atribut maupun alternatif dengan kriteria-kriteria penilaian yang  telah  ditentukan  oleh  pihak  perusahaan.  Perancangan  sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode  PROMETHEE  II dalam penentuan karyawan terbaik untuk mendapatkan hadiah liburan keluar Negeri di PPKS area Medan ini dibangun dengan bahasa pemrograman Visual Basic 2008, sistem yang berjalan akan menghasilkan output berupa nama karyawan yang layak untuk mendapatkan hadiah liburan keluar Negeri. Sistem ini diharapkan dapat membantu perusahaan untuk mengetahui siapa karyawan terbaik yang bener-bener layak mendapatkan hadiah liburan keluar Negeri.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Penentuan; Karyawan; Terbaik; Metode PROMETHEE II
Abstract– Today's  technology  is  very  important  for  people's  daily  lives,  computerization  and  information  are  needed  for decision making during the selection and selection of the best candidates for  employees. The company is also experiencing difficulties  because  so  many  employees  will  be  selected  to  get  holiday  gifts  abroad.  With  the  decision  support  system  to determine the best employee using the PROMETHEE II method, the company is easier to determine the employees and the weight value of each attribute or alternative with the assessment criteria that have been determined by the company. The design of a decision support system using the PROMETHEE II method in determining the best employees to get holiday prizes abroad in the PPKS Medan area is built with the Visual Basic 2008 programming language, the running system will produce output in the form of employee names that are eligible to get holiday prizes abroad. This system is expected to be able to help companies find out who are the best employees who really deserve a holiday prize abroad.
Keywords : Decision Support System; Determination; Employee; Best; PROMETHEE II Method

## 1. PENDAHULUAN
Didalam  sebuah  perusahaan  tentu  saja  akan  dihadapkan  pada  beberapa  pilihan  yang  dapat  menentukan keberhasilan  perusahaan  tersebut  di  masa  yang  akan  datang.  Maka  diperlukan  sebuah  pengambilan  keputusan dalam  memilih  alternatif  yang  ada  ataupun  yang  disediakan  sebagai  calon-calon  karyawan  terbaik  yang  akan diberikan hadiah liburan keluar negeri haruslah memenuhi syarat-syarat dan kriteria tertentu yang di tentukan oleh perusahaan tersebut, ataupun mempunyai loyalitas tinggi terhadap perusahaan itu sendiri. Tetapi disaat seleksi dan pemilihan calon-calon karyawan terbaik, perusahaan mengalami kesulitan karena begitu banyak karyawan yang akan  dipilih  untuk  mendapatkan  hadiah  liburan  keluar  Negeri  di  Pusat  Penelitian  Kelapa  Sawit  (PPKS)  Area Medan.
Karena terlalu banyak karyawan yang akan di seleksi, akibatnya perusahaan sulit untuk memilih karyawan mana yang berhak dan layak untuk mendapatkan hadiah liburan keluar Negeri di Pusat Penelitian Kelapa Sawit (PPKS)  Area  Medan  sesuai  kriteria  yang  sudah  ditetapkan  oleh  perusahaan.  Untuk  menghindari  terjadinya kesalahan pengambilan keputusan yang dihasilkan, maka diperlukan suatu Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang  dapat  membantu  perusahaan  dalam  menentukan  calon-calon  karyawan  terbaik  yang  akan  mendapatkan hadiah liburan keluar Negeri.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  sangatlah  penting  dalam  membuat  keputusan,  supaya  keputusan tersebut  dipilih  secara  benar  dan  tepat  agar  nantinya  perusahaan  tidak  terbebani  dengan  terlalu  banyaknya karyawan yang akan dipilih untuk mendapatkan hadiah liburan keluar Negeri.  Dalam  hal ini perusahaan PPKS (Pusat Penelitian Kelapa Sawit) juga harus pengumpulkan data karyawan[1].
yang    akan  dipilih  sebagai    calon  seleksi  karyawan    terbaik  yang  akan  diberikan  hadiah  liburan  keluar Negeri. Dengan begitu penulis tertarik untuk melakukan penelitian dan membuat suatu inovasi agar memudahkan perusahaan  dalam  membuat  suatu  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang  hasilnya  nanti  dapat  memilih karyawan  mana  yang  berhak  dan  pantas  untuk  mendapatkan  hadiah  liburan  keluar  Negeri  di  PPKS  (Pusat Penelitian Kelapa Sawit) Area Medan.
Sesuai  dengan  adanya  perkembangan  teknologi  dan  informasi,  semakin  bertambah  pula  kemampuan komputer dalam membantu menyelesaikan permasalahan – permasalahan diberbagai bidang diantaranya Sistem Pendukung Keputusan. Maka dalam hal ini  penulis akan membuat sebuah aplikasi  penentuan karyawan terbaik yang akan diberikan hadiah liburan keluar negeri dengan menerapkan  metode Preference Ranking Organization Method  For  Enrichment  Evaluation  (PROMETHEE  II).  Metode  ini  diterapkan  karena  untuk  menentukan  nilai bobot dari setiap atribut dengan kriteria – kriteria penilaian yang telah ditentukan oleh pihak perusahaan, kemudian
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2464
dilanjutkan dengan proses penyeleksian sebagai tahap pemilihan atau penentuan siapa karyawan yang layak dan pantas untuk mendapatkan hadiah liburan keluar negeri di Pusat Penelitian Kelapa Sawit (PPKS) Area Medan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  ( Decision  Support  System) merupakan  suatu  sistem  informasi  berbasis  komputer yang dapat mengkombinasikan model dan data untuk menyediakan dukungan kepada pengambil keputusan dalam pemecahan masalah semi terstruktur atau masalah ketergantungan yang melibatkan user secara mendalam[2]–[4]. Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dapat  dibangun  untuk  mendukung  solusi  atas  suatu  masalah  atau untuk  mengevaluasi  suatu  peluang.  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang  seperti  itu  disebut  aplikasi  DSS ( Decision Support System), dan aplikasi DSS ( Decision Support System) itu sendiri menggunkan CBIS (Computer Based Information Systems) yang tergolong fleksibel, interaktif, dan dapat diadaptasi, yang dikembangkan untuk mendukung  solusi  atas  masalah  manajemen  spesifik  yang  tidak  terstruktur.  Aplikasi  DSS  ( Decision  Support System) tidak  dimaksudkan  untuk  mengotomatisasikan  pengambilan  keputusan,  tetapi  memberikan  perangkat interaktif  yang  memungkinkan  pengambil  keputusan  untuk  melakukan  berbagai  analisis  menggunakan  model- model yang tersedia[5].

## 2.2 Karyawan
Setiap perusahaan pasti membutuhkan karyawan sebagai tenaga kerja yang menjalankan setiap aktivitas yang ada didalam organisasi perusahaan. Karyawan juga merupakan aset terpenting yang berpengaruh sangat besar terhadap kesuksesan  dan  kemajuan  sebuah  perusahaan.  Tanpa  mesin  canggih,  perusahaan  dapat  terus  beroperasi  secara manual, akan tetapi tanpa karyawan, perusahaan tidak akan dapat berjalan sama sekali.
Karyawan  adalah  setiap  orang  yang  menyediakan  jasa  atau  baik  dalam  bentuk  pikiran  maupun  dalam bentuk  tenaga,  dan  mendapatkan  balas  jasa  ataupun  kompensasi  yang  besarannya  telah  ditentukan  terlebih dahulu[11].

## 2.3 Metode Preference Ranking Organization Method For Enrichment Evaluation
Multi-criteria  Decision  Making (MCDM)  menjadi  salah  satu  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).  MODM menganalisa subset dari ruang vektor secara berkelanjutan,  yang  biasanya  dibatasi  oleh  batasan-batasan,  dengan  mengalokasi  semua  solusi  yang  efisien, sebelum  menentukan  nilai  optimum  berdasarkan  pada  pilihan  pengguna  ( user ).  Oleh  karena  itu,  MODM memungkinkan untuk digunakan dalam perencanaan operasional, semisal pemrograman tujuan.
Promethee adalah  suatu  metode  penentuan  urutan  (prioritas)  dalam  analisis  multikriteria.  Masalah pokoknya adalah kesederhanaan, kejelasan, dan kestabilan. Dugaan dari dominasi kriteria yang digunakan dalam promethee adalah penggunaan nilai dalam hubungan outranking (Brans, 1998). Ini adalah metode peringkat yang cukup sederhana dalam konsep dan aplikasi dibandingkan dengan metode lain untuk analisis multikriteria. Dalam fase  pertama,  nilai  hubungan outranking berdasarkan  pertimbangan  dominasi  masing-masing  kriteria.indeks preferensi ditentukan dan nilai outranking secara grafis disajikan berdasarkan preferensi dari pembuat keputusan. Metode promothee I  dapat  memberikan  potongan  parsial  dari  alternatif  keputusan,  sedangkan  metode promothee II dapat memperoleh rangking keseluruhan dari alternatifnya. Metode promothee II digunakan untuk mendapatkan rangking lengkap alternatif untuk aplikasi industri tertentu[6]–[9].
Langkah-langkah penyelesaian masalah dengan menggunakan metode Promothee II :
1. Normalisasikan  matriks keputusan dengan menggunakan persamaan berikut:
R ij = [𝑋 𝑖𝑗 −min(𝑋 𝑖𝑗) ] [max(𝑋 𝑖𝑗 )−min(𝑋 𝑖𝑗 )] ............................................................................................................  (1)
2. Hitung fungsi preferensi, Pj (i, i '). P ij ( i,i ')= 0 if R ij < R i'j ................................................................................................................  (2) P j ( i,i ')=( R ij - R i'j ) if  R ij > R i'j .....................................................................................................  (3)
3. Hitung fungsi preferensi agregat dengan mempertimbangkan bobot kriteria. Fungsi preferensi agregat,
𝜋(𝑖, 𝑖′) = [∑ 𝑊𝑗 × 𝑃𝑗 (𝑖, 𝑖′) 𝐦 𝑱=𝟏 ] .............................................................................................  (4)
dimana w j adalah kriteria penting relatif (berat) dari j th .
4. Tentukan arus keluar dan arus outranking sebagai berikut:
Untuk positif alternatifnya,
𝜑 + (𝑖) = 1 n−1 ∑ 𝜋(𝑖, 𝑖 ′ ) (𝑖 ≠ 𝑖 ′ ) 𝑛 𝑖 ′ =1 ..........................................................................................  (5)
Untuk negatif alternatifnya,
𝜑 − (𝑖) = 1 n−1 ∑ 𝜋(𝑖 ′ , 𝑖) (𝑖  ≠ 𝑖 ′ ) 𝑛 𝑖 ′ =1 .........................................................................................  (6)
Dimana n adalah jumlah alternatif. Di sini, setiap alternatif menghadapi (n-1) sejumlah alternatif lainnya.
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2464
5. Hitung arus outranking bersih untuk setiap alternatif. 𝜑(𝑖) = 𝜑 + (𝑖) − 𝜑 − (𝑖) ...........................................................................................................  (7) Tentukan rangking semua alternatif yang dipertimbangkan tergantung pada nilai φ (i). Nilai yang lebih tinggi dari φ (i), semakin baik alternatifnya. Dengan demikian, alternatif terbaik adalah yang memiliki nilai φ (i) tertinggi.
Metode promothee adalah  metode  pengambilan  keputusan  multi-kriteria  yang  interaktif  yang  dirancang untuk menangani kriteria kuantitatif maupun kualitatif dengan alternatif diskrit. Dalam metode ini, perbandingan dua alternatif dilakukan untuk menghitung fungsi preferensi untuk setiap kriteria. Berdasarkan fungsi preferensi ini, indeks preferensi untuk alternatif i lebih i' ditentukan. Indeks preferensi ini adalah ukuran untuk mendukung hipotesis  bahwa  alternatif  i  lebih  disukai  daripada  i'.  Metode promothee memiliki  keuntungan  signifikan dibandingkan pendekatan MCDM lainnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa merupakan tahapan awal yang dilakukan untuk memecahkan sebuah permasalahan yang sedang terjadi. Tahap analisa ini sangat penting karena proses analisis yang akurat akan menghasilkan sebuah perangkat lunak yang dapat digunakan untuk pengguna. Pemilihan atau penentuan karyawan terbaik yang akan diberikan hadiah liburan  keluar  negeri  di  PPKS  ( Pusat  Penelitian Kelapa  Sawit) area  Medan  adalah  salah  satu  bentuk  apresiasi perusahaan  untuk  memotivasi  para  karyawan  atau  pegawai  dalam  meningkatkan  kinerja  kerja  di  perusahaan tersebut.
Menentukan karyawan terbaik untuk mendapatkan hadiah liburan keluar negeri berdasarkan kinerja kerja karyawan  dalam  proses  cepat  lambatnya  penyelesaian  penelitian  terhadap  sampel,  dan karyawan juga    harus mampu  menangani  kesalahan  teknis  dalam  penelitian  sampel  tersebut.  Sehingga  ada  beberapa  kriteria-kriteria yang harus dipenuhi karyawan untuk mendapatkan hadiah liburan keluar negeri dan  perusahaan harus tepat dalam mengambil keputusan penentuan karyawan terbaik untuk mendapatkan hadiah liburan keluar negeri, oleh karena itu diperlukan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) terhadap perusahaan yang akan memberikan hadiah liburan keluar negeri agar tidak salah sasaran.
Dalam  menentukan  atau  memilih karyawan terbaik  untuk  mendapatkan  hadiah  liburan  keluar  negeri, beberapa karyawan akan dipilih sebagai bahan pertimbangan sesuai dengan kriteria yang sudah ditentukan oleh perusahaan  dan  akan  diseleksi.  Dengan  penerapan  sistem  pendukung  keputusan  dapat  membantu  perusahaan PPKS ( Pusat Penelitian Kelapa Sawit) area Medan menghasilkan data atau alternatif dan kriteria yang tepat sesuai dengan kebutuhan.
Data alternatif sangat penting dalam sistem pendukung keputusan. Alternatif yang dipilih untuk dijadikan perhitungan adalah penentuan karyawan terbaik yang banyak karyawan untuk dipilih sesuai kriteria yang sudah ditentukan perusahaan.
Tabel 1. Data Alternatif No Nama Karyawan Kode 1. M. Thamrin Nasution 20718 2. Sigit Pantoro 20818 3. Sudarno 20918 4. Ir. Sugeng Harianto 21018 5. Sutino 21118 6. M. Irwansayah Harahap 21218 7. Khairil Anwar 21318 8. Wagino 21418 9. Tjah Jono 21518 10. Warti Sagita 21618
Metode Promethee  II dalam  prosesnya  diperlukan  kriteria  yang  akan  dijadikan  bahan  perhitungan  pada proses perangkingan karyawan terbaik  untuk  mendapatkan hadiah liburan keluar negeri. Kriteria yang menjadi bahan pertimbangan adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Kode K 1 Absensi Kehadiran K 2 Mampu Menangani Kesalahan Teknis Dibagian yang Dipegang K 3 Loyalitas Karyawan Terhadap Perusahaan K 4 Kecepatan Dalam Proses Penyelesaian Pekerjaan
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2464

## 3.1 Penerapan Metode Promethee II
Promethee  (preference  ranking  organization  method  for  enrichment  evaluation) adalah  salah  satu  metode penentuan  urutan  atau  prioritas  dalam  analisis  multi  kriteria  atau  MCDM  ( Multi  Criteria  Decision  Making ). Kriteria  yang  digunakan  dalam promethee adalah  penggunaan  nilai  dalam  hubungan outrangking .  Ini  adalah metode  peringkat  yang  cukup  sederhana  dalam  konsep  dan  aplikasi  dibandingkan  dengan  metode  lain  untuk analisis multi-kriteria.
Penggunaan metode Promethee II dalam menyelesaikan masalah pemilihan dan hasil yang diperoleh dapat bermanfaat  bagi  pengambil  keputusan  dalam  menyusun  strategi  pemilihan.  Hal  ini  memungkinkan  pengambil keputusan untuk menentukan peringkat kandidat alternatif lebih efisien dan diperlukan kriteria-kriteria dan bobot untuk  melakukan  perhitungannya  sehingga  akan  didapat  alternatif  terbaik  dalam  proses  penentuan  karyawan terbaik untuk  mendapatkan  hadiah  liburan  keluar  negeri.  Langkah-langkah  penyelesaian  menggunakan  metode promothee II adalah sebagai berikut :
1. Normalisasi Matriks Keputusan
2. Menghitung fungsi preferensi
3. Menghitung fungsi preferensi agregat dengan mempertimbangkan bobot kriteria
4. Menentukan arus keluar dan arus outranking
5. Hitung arus outranking bersih untuk setiap alternatif
6. Menentukan rangking semua alternatif
Berikut ini adalah tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada kriteria yang sudah ditentukan.
Tabel 3. Rating Kecocokan dari Setiap Alternatif Pada Setiap Kriteria Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 C1 100 100 100 100 C2 100 40 80 40 C3 40 40 80 100 C4 20 20 60 20 C5 60 100 80 80 C6 80 80 80 100 C7 60 60 40 40 C8 100 80 100 80 C9 20 20 80 60 C10 80 100 60 80 Tabel 4. Nilai Min dan Nilai Max K1 K2 K3 K4 MIN 20 20 40 20 MAX 100 100 100 100 MAX-MIN 80 80 60 80 Tabel 5. Bobot W Keterangan Bobot W Absensi Kehadiran 15% Mampu Menangani Kesalahan Teknis Dibagian yang Dipegang 25% Loyalitas Karyawan Terhadap Perusahaan 20% Kecepatan Dalam Proses Penyelesaian Pekerjaan 40%
Sehinggga W = (0.15, 0.25, 0.20, 0.40) dan N=10 Matriks keputusan yang dibentuk dari tabel kecocokan adalah sebagai berikut:
𝒳 = [ 100 100 40 100 40 40 100 80 80 100 40 100 20 60 80 20 100 80 60 80 80 20 80 100 60 100 20 60 80 20 40 100 80 40 80
60 80  100   60      80 ]
Berikut ini merupakan langkah-langkah untuk menyelesaikan masalah diatas:
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2464
1. Normalisasi matriks keputusan dengan menggunakan persamaan: R 11= [100-20] = [80] = 1 [100-20] [80] R 12= [100-20] = [80] = 1 [100-20] [80] R 13= [40-20] = [20] = 0.25 [100-20] [80] R 14= [20-20] = [0] = 0 [100-20] [80] R 15= [60-20] = [40] = 0.5 [100-20] [80] R 16= [80-20] = [60] = 0.75 [100-20] [80] R 17= [60-20] = [40] = 0.5 [100-20] [80] R 18= [100-20] = [80] = 1 [100-20] [80] R 19= [20-20] = [0] = 0 [100-20] [80] R 110= [80-20] = [60] = 0.75 [100-20] [80]
Perhitungan diatas untuk mencari  nilai normalisasi matriks keputusan yang lain dapat menggunakan rumus yang sama seperti diatas.
Tabel 6. Normalisasi Matriks Keputusan Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 C1 1 1 1 1 C2 1 0.25 0.6666 0.25 C3 0.25 0.25 0.6666 1 C4 0 0 0.3333 0 C5 0.5 1 0.6666 0.75 C6 0.75 0.75 0.6666 1 C7 0.5 0.75 0 0.25 C8 1 0.75 1 0.75 C9 0 0 0.6666 0.5 C10 0.75 1 0.3333 1
2. Menghitung fungsi preferensi
𝑷 𝒋 (i,i’) = 0 jika 𝑹 𝒊𝒋 ≤ 𝑹 𝒊 ′ 𝒋 𝑷 𝒋 (i,i’) = ( 𝑹 𝒊𝒋 − 𝑹 𝒊′𝒋 ) 𝒋𝒊𝒌𝒂 𝑹 𝒊𝒋 > 𝑹 𝒊′𝒋 Untuk C1,C2: 1 ≤ 1 = 0 1 ≤ 0.25 → (1 − 0.25) = 0.75 1 ≤ 0.6666 → (1 − 0.6666) = 0.3334 1 ≤ 0.25 → (1 − 0.25) = 0.75 Untuk C1,C3: 1 ≤ 0.25 → (1 − 0.25) = 0.75 1 ≤ 0.25 → (1 − 0.25) = 0.75
1 ≤ 0.6666 → (1 − 0.6666) = 0.3334 1 ≤ 1 = 0 Untuk C1,C4: 1 ≤ 0 = 0 1 ≤ 0 = 0 1 ≤ 0.3333 → (1 − 0.3333) = 0.6667 1 ≤ 0 = 0 Untuk C1,C5: 1 ≤ 0.5 → (1 − 0.5) = 0.5 1 ≤ 1 = 0 1 ≤ 0.6666 → (1 − 0.6666) = 0.3334 1 ≤ 0.75 → (1 − 0.75) = 0.25 Untuk C1,C6: 1 ≤ 0.75 → (1 − 0.75) = 0.25 1 ≤ 0.75 → (1 − 0.75) = 0.25 1 ≤ 0.6666 → (1 − 0.6666) = 0.3334
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2464
Untuk C1,C7: 1 ≤ 0.5 → (1 − 0.5) = 0.5 1 ≤ 0.75 → (1 − 0.75) = 0.25 1 ≤ 0 = 0 1 ≤ 0.25 → (1 − 0.25) = 0.75 Untuk C1,C8: 1 ≤ 1 = 0 1 ≤ 0.75 → (1 − 0.75) = 0.25 1 ≤ 1 = 0 1 ≤ 0.75 → (1 − 0.75) = 0.25 Untuk C1,C9: 1 ≤ 0 = 0 1 ≤ 0 = 0 1 ≤ 0.6666 → (1 − 0.6666) = 0.3334
1 ≤ 0.5 → (1 − 0.5) = 0.5 Untuk C1,C10: 1 ≤ 0.75 → (1 − 0.75) = 0.25 1 ≤ 1 = 0 1 ≤ 0.3333 → (1 − 0.3333) = 0.6667 1 ≤ 1 = 0
Perhitungan diatas untuk mencari  nilai fungsi preferensi yang lain dapat menggunakan rumus yang sama seperti diatas.
Tabel 7. Fungsi Preferensi Untuk Semua Pasangan Alternatif Alternatif K1 K2 K3 K4 C1,C2 0 0.75 0.3334 0.75 C1,C3 0.75 0.75 0.3334 0 C1,C4 0 0 0.6667 0 C1,C5 0.5 0 0.3334 0.25 C1,C6 0.25 0.25 0.3334 0 C1,C7 0.5 0.25 0 0.75 C1,C8 0 0.25 0 0.25 C1,C9 0 0 0.3334 0.5 C1,C10 0.25 0 0.6667 0 C2,C1 0 0 0 0 C2,C3 75 0.75 0 0 C2,C4 0 0 0.3333 0 C2,C5 0.5 0 0 0.25 C2,C6 0.25 0.25 0 0 C2,C7 0.5 0.25 0.6666 0 C2,C8 0 0.25 0 0 C2,C9 0 0.25 0 0 C2,C10 0.25 0 0.3333 0 C3,C1 0 0 0 0 C3,C2 0 0 0 0.75 C3,C4 0.25 0.25 0.3333 0 C3,C5 0 0 0 0.25 C3,C6 0 0 0 0 C3,C7 0 0 0.6666 0.75 C3,C8 0 0 0 0.25 C3,C9 0.25 0.25 0 0.5 C3,C10 0 0 0.3333 0 C4,C1 0 0 0 0 C4,C2 0 0 0 0 C4,C3 0 0 0 0 C4,C5 0 0 0 0 C4,C6 0 0 0 0 C4,C7 0 0 0.3333 0 C4,C8 0 0 0 0 C4,C9 0 0 0 0 C4,C10 0 0 0 0 C5,C1 0 0 0 0 C5,C2 0 0.75 0 0.5 C5,C3 0.25 0.75 0 0 C5,C4 0.5 1 0.3333 0.75
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2464
Alternatif K1 K2 K3 K4 C5,C6 0 0.25 0 0 C5,C7 0 0.25 0.6666 0.5 C5,C8 0 0.25 0 0 C5,C9 0.5 1 0 0.25 C5,C10 0 0 0.3333 0 C6,C1 0 0 0 0 C6,C2 0 0.5 0 0.75 C6,C3 0.5 0.5 0 0 C6,C4 0.75 0.75 0.3333 1 C6,C5 0.25 0 0 0 C6,C7 0.25 0 0.6666 0.75 C6,C8 0 0 0 0.25 C6,C9 0.75 0.75 0 0.5 C6,C10 0 0 0.3333 0 C7,C1 0 0 0 0 C7,C2 0 0.5 0 0 C7,C3 0.25 0.5 0 0 C7,C4 0.5 0.5 0 0.25 C7,C5 0 0 0 0 C7,C6 0 0 0 0 C7,C8 0 0 0 0 C7,C9 0.5 0.75 0 0 C7,C10 0 0 0 0 C8,C1 0 0 0 0 C8,C2 0 0.5 0.3334 0.5 C8,C3 0.75 0.5 0.3334 0 C8,C4 1 0.75 0.6667 0.75 C8,C5 0.5 0 0.3334 0 C8,C6 0.25 0.75 0.3334 0.25 C8,C7 0.5 0 1 0.5 C8,C9 1 0.75 0.3334 0.25 C8,C10 0.25 0 0.6667 0 C9,C1 0 0 0 0 C9,C2 0 0 0 0 C9,C3 0 0 0 0 C9,C4 0 0 0 0 C9,C5 0 0 0 0 C9,C6 0 0 0 0 C9,C7 0 0 0.6666 0.25 C9,C8 0 0 0 0 C9,C10 0 0 0.3333 0 C10,C1 0 0 0 0 C10,C2 0 0.75 0 0.75 C10,C3 0.5 0.75 0 0 C10,C4 0.75 1 0 1 C10,C5 0.25 0 0 0 C10,C6 0 0 0 0 C10,C7 0.25 0 0.3333 0.75 C10,C8 0 0.25 0 0.25 C10,C9 0.75 1 0.3333 0.5
3. Menghitung fungsi preferensi agregat
𝝅 (i,i’) = [∑ 𝑾 𝒋 𝒎 𝒋=𝟏 . 𝑷 𝒋 (𝒊, 𝒊 ′ )] / ∑ 𝑾 𝒋 𝒎 𝒋=𝟏
Dimana Perhitungannya: C1,C2: (0 * 0.15) / 1 = 0
(0.75 * 0.25) / 1 = 0.1875
(0.3334 * 0.20) / 1 = 0.0666
(0.75 * 0.40) / 1 = 0.3
C1,C3: (0.75 * 0.15) / 1 = 0.1125 (0.75 * 0.25) / 1 = 0.1875
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2464
(0.3334 * 0.20) / 1 = 0.0666
(0 * 0.40) / 1 = 0 C1,C4: (0 * 0.15) / 1 = 0
(0 * 0.25) / 1 = 0
(0.6667 * 0.20) / 1 = 0.1333
(0 * 0.40) / 1 = 0
C1,C5: (0.5 * 0.15) / 1 = 0.075
(0 * 0.25) / 1 = 0
(0.3334 * 0.20) / 1 = 0.0666
(0.25 * 0.40) / 1 = 0.1 C1,C6: (0.25 * 0.15) / 1 = 0.0375 (0.25 * 0.25) / 1 = 0.0625
(0.3334 * 0.20) / 1 = 0.0666
(0 * 0.40) / 1 = 0
C1,C7: (0.5 * 0.15) / 1 = 0.075 (0.25 * 0.25) / 1 = 0.0625
(0 * 0.20) / 1 = 0
(0.75 * 0.40) / 1 = 0.3
C1,C8: (0 * 0.15) / 1 = 0 (0.25 * 0.25) / 1 = 0.0625
(0 * 0.20) / 1 = 0
(0.25 * 0.40) / 1 = 0.1
C1,C9: (0 * 0.15) / 1 = 0 (0 * 0.25) / 1 = 0
(0.3334 * 0.20) / 1 = 0.0666
(0.5 * 0.40) / 1 = 0.2
C1,C10:  (0.25 * 0.15) / 1 = 0.0375 (0 * 0.25) / 1 = 0
(0.6667 * 0.20) / 1 = 0.1333
(0 * 0.40) / 1 = 0
Perhitungan diatas untuk mencari  nilai fungsi preferensi agregat yang lain dapat menggunakan rumus yang sama seperti diatas.
Tabel 8. Hasil dari Fungsi Preferensi Agregat Alternatif K1 K2 K3 K4 Total C1,C2 0 0.1875 0.0666 0.3 0.5541 C1,C3 0.1125 0.1875 0.0666 0 0.3666 C1,C4 0 0 0.1333 0 0.1333 C1,C5 0.075 0 0.0666 0.1 0.2416 C1,C6 0.0375 0.0625 0.0666 0 0.5041 C1,C7 0.075 0.0625 0 0.3 0.4375 C1,C8 0 0.0625 0 0.1 0.1625 C1,C9 0 0 0.0666 0.2 0.2666 C1,C10 0.0375 0 0.1333 0 0.1708 C2,C1 0 0 0 0 0 C2,C3 0.1125 0.1875 0 0 0.3 C2,C4 0 0 0.0666 0 0.0666 C2,C5 0.075 0 0 0.1 0.85 C2,C6 0.0375 0.0625 0 0 0.1 C2,C7 0.075 0.0625 0.1333 0 0.2708 C2,C8 0 0.0625 0 0 0.0625 C2,C9 0 0 0.0625 0 0.0625 C2,C10 0.0375 0 0.0666 0 0.1041 C3,C1 0 0 0 0 0 C3,C2 0 0 0 0.3 0.3 C3,C4 0.0375 0.0625 0.0666 0 0.1666 C3,C5 0 0 0 0.1 0.1 C3,C6 0 0 0 0 0 C3,C7 0 0 0.1333 0.3 0.4333 C3,C8 0 0 0 0.1 0.1 C3,C9 0.0375 0.0625 0 0.2 0.3 C3,C10 0 0 0 0.0666 0.0666
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2464
Alternatif K1 K2 K3 K4 Total C4,C1 0 0 0 0 0 C4,C2 0 0 0 0 0 C4,C3 0 0 0 0 0 C4,C5 0 0 0 0 0 C4,C6 0 0 0 0 0 C4,C7 0 0 0.0666 0 0.0666 C4,C8 0 0 0 0 0 C4,C9 0 0 0 0 0 C4,C10 0 0 0 0 0 C5,C1 0 0 0 0 0 C5,C2 0 0.1875 0 0.2 0.3875 C5,C3 0.0375 0.1875 0 0 0.225 C5,C4 0.075 0.25 0.0666 0.3 0.6916 C5,C6 0 0.0625 0 0 0.0625 C5,C7 0 0.0625 0.1333 0.2 0.3958 C5,C8 0 0.0625 0 0 0.0625 C5,C9 0.075 0.25 0 0.1 0.425 C5,C10 0 0 0.0666 0 0.0666 C6,C1 0 0 0 0 0 C6,C2 0 0.125 0 0.3 0.425 C6,C3 0.075 0.125 0 0 0.2 C6,C4 0.1125 0.1875 0.0666 0.4 0.7666 C6,C5 0.0375 0 0 0 0.0375 C6,C7 0.0375 0 0.1333 0.3 0.4708 C6,C8 0 0 0 0.1 0.1 C6,C9 0.1125 0.1875 0 0.2 0.5 C6,C10 0 0 0.0666 0 0.0666 C7,C1 0 0 0 0 0 C7,C2 0 0.125 0 0.1 0.125 C7,C3 0.0375 0.125 0 0 0.1625 C7,C4 0.075 0.125 0 0.1 0.3 C7,C5 0 0 0 0 0 C7,C6 0 0 0 0 0 C7,C8 0 0 0 0 0 C7,C9 0.075 0.1875 0 0 0.2625 C7,C10 0 0 0 0 0 C8,C1 0 0 0 0 0 C8,C2 0 0.125 0.0666 0.2 0.3916 C8,C3 0.1125 0.125 0.0666 0 0.3041 C8,C4 0.15 0.1875 0.1333 0.3 0.7708 C8,C5 0.075 0 0.0666 0 0.1416 C8,C6 0.0375 0.1875 0.0666 0.1 0.3916 C8,C7 0.075 0 0.2 0.2 0.475 C8,C9 0.15 0.1875 0.0666 0.1 0.5041 C8,C10 0.0375 0 0.1333 0 0.1708 C9,C1 0 0 0 0 0 C9,C2 0 0 0 0 0 C9,C3 0 0 0 0 0 C9,C4 0 0 0 0 0 C9,C5 0 0 0 0 0 C9,C6 0 0 0 0 0 C9,C7 0 0 0.1333 0.1 0.2333 C9,C8 0 0 0 0 0 C9,C10 0 0 0.0666 0 0.0666 C10,C1 0 0 0 0 0 C10,C2 0 0.1875 0 0.3 0.4875 C10,C3 0.075 0.1875 0 0 0.2625 C10,C4 0.1125 0.25 0 0.4 0.7625 C10,C5 0.0375 0 0 0 0.0375 C10,C6 0 0 0 0 0
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2464
Alternatif K1 K2 K3 K4 Total C10,C7 0.0375 0 0.0666 0.3 0.4041 C10,C8 0 0 0.05 0.1 0.15 C10,C9 0.1125 0.25 0.0666 0.2 0.6291 Tabel 9. Fungsi Preferensi Gabungan Alternati f C 1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 Total C1 - 0.554 1 0.366 6 0.133 3 0.241 6 0.504 1 0.437 5 0.162 5 0.266 6 0.170 8 2.837 1 C2 0 - 0.3 0.066 6 0.85 0.1 0.270 8 0.062 5 0.062 5 0.104 1 1.816 5 C3 0 0.3 - 0.166 6 0.1 0 0.433 3 0.1 0.3 0.066 6 1.466 5 C4 0 0 0 - 0 0 0.066 6 0 0 0 0.066 6 C5 0 0.387 5 0.225 0.691 6 - 0.062 5 0.395 8 0.062 5 0.425 0.066 6 2.316 5 C6 0 0.425 0.2 0.766 6 0.037 5 - 0.470 8 0.1 0.5 0.066 6 2.566 5 C7 0 0.125 0.162 5 0.3 0 0 - 0 0.262 5 0 0.85 C8 0 0.391 6 0.304 1 0.770 8 0.141 6 0.391 6 0.475 - 0.504 1 0.170 8 3.149 6 C9 0 0 0 0 0 0 0.233 3 0 - 0.066 6 0.299 9 C10 0 0.487 5 0.262 5 0.762 5 0.037 5 0 0.404 1 0.15 0.629 1 - 2.733 2 Total 0 2.670 7 1.820 7 3.658 1.408 2 1.058 2 3.187 2 0.637 5 2.949 8 0.712 1 4. Menentukan arus keluar dan arus outranking
Untuk Leaving flow : 𝝋 (i) = 𝟏 𝒏−𝟏 ∑ 𝝅 𝒏 𝒊′=𝟏 (𝒊, 𝒊 ′ ) Untuk Entering flow : 𝝋 (i) = 𝟏 𝒏−𝟏 ∑ 𝝅 𝒏 𝒊 ′ =𝟏 (𝒊′, 𝒊)
Dimana perhitungannya: Leaving flow:
C1= 1 10−1 * 2.8371= 0.3152
C2= 1 10−1 * 1.8165 = 0.2018
C3= 1 10−1 * 1.4665 = 0.1629
C4= 1 10−1 * 0.0666 = 0.0074
C5= 1 10−1 * 2.3165 = 0.2573
C6= 1 10−1 * 2.5665 = 0.2851
C7= 1 10−1 * 0.85 = 0.0944
C8= 1 10−1 * 3.1496 = 0.3499
C9= 1 10−1 * 0.2999 = 0.0333
C10= 1 10−1 * 2.7332 = 0.3036
Entering flow :
C1= 1 10−1 * 0 = 0
C2= 1 10−1 * 2.6707 = 0.2967
C3= 1 10−1 * 1.8207 = 0.2023
C4= 1 10−1 * 3.658 = 04064
C5= 1 10−1 * 1.4082 = 0.1564
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2464
C6= 1
10−1 * 1.0582 = 0.1175
C7= 1 10−1 * 3.1872 = 0.3541
C8= 1 10−1 * 0.6375 = 0.0708
C9= 1 10−1 * 2.9498 = 0.3277
C10= 1 10−1 * 0.7121 = 0.0791
Tabel 10. Hasil Dari Arus Keluar dan Arus Outrangking Alternatif Leaving Flow Entering Flow C1 0.3152 0 C2 0.2018 0.2967 C3 0.1629 0.2023 C4 0.0074 0.4064 C5 0.2573 0.1564 C6 0.2851 0.1175 C7 0.0944 0.3541 C8 0.3499 0.0708 C9 0.0333 0.3277 C10 0.3036 0.0791 5. Menghitung outrangking bersih setiap alternatif 𝝋(𝒊) =   𝝋 + (i) - 𝝋 − (i) = Leaving flow – Entering flow Dimana perhitungannya adalah: C1 = 0.3152 – 0 = 0.3152 C2 = 0.2018 – 0.2967 = -0.0949 C3 = 0.1629 – 0.2023 = -0.0394 C4 = 0.0074 – 0.4064= -0.399 C5= 0.2573 – 0.1564 = 0.1009 C6= 0.2851 – 0.1175 = 0.1676 C7= 0.0944 – 0.3541 = -0.2597 C8= 0.3499 – 0.0708 = 0.2791 C9= 0.0333 – 0.3277 = -0.2944 C10= 0.3036 – 0.0791 = 0.2245
6. Menentukan rangking semua alternatif
Tabel 11. Hasil Dari Outrangking Bersih Setiap Alternatif Alternatif Outrangking Flow Rangking C1 0.3152 1 C2 -0.0949 9 C3 -0.0394 10 C4 -0.399 6 C5 0.1009 5 C6 0.1676 4 C7 -0.2597 8 C8 0.2791 2 C9 -0.2944 7 C10 0.2245 3
Dari perhitungan alternatif diatas maka C1, C8 dan C10 yaitu karyawan M.Thamrin Nasution, Wagino, dan Warti Sagita  terpilih sebagai  alternatif terbaik  untuk mendapatkan hadiah liburan keluar negeri di PPKS  (Pusat Penelitian Kelapa Sawit) Area Medan.

## 3.2 Implementasi Program
Implementasi Sistem merupakan tindakan atau pelaksanaan dari sebuah rencana yang sudah disusun secara matang dan  terperinci.  Dalam  implementasi  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan karyawan terbaik untuk  diberikan hadiah  liburan  keluar  Negeri  di  PPKS  (Pusat  Penelitian  Kelapa  Sawit)  Area  Medan  ini  mencakup    kebutuhan spesifikasi perangkat keras ( hardware ), perangkat lunak ( software) dan implementasi program. Form Login adalah form yang digunakan oleh user dengan menginputkan username beserta password yang sesuai. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 1. berikut ini:
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2464
Gambar 1. Form Login
Form menu utama adalah form antar muka ( interface ) yang digunakan sebagai form induk atau form utama. Form menu utama akan ditampilkan setelah user melakukan proses login . Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Form Menu Utama
Submenu file terdiri dari menu alternatif dan menu kriteria Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar
Gambar 3. Submenu File
Submenu proses terdiri dari menu rating alternatif kriteria dan menu hasil keputusan. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Submenu Proses
Submenu keluar terdiri dari satu menu yaitu exit , yang berfungsi untuk keluar dari form menu utama. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Submenu Keluar
Form alternatif digunakan untuk menginputkan data kriteria  dan menyimpannya ke dalam database . Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 6.
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2464
Gambar 6. Form Alternatif
Form kriteria digunakan untuk menginputkan data kriteria dan bobot kriteria dan menyimpannya ke dalam database . Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Form Kriteria Form rating digunakan untuk menginputkan data nilai alternatif utuk setiap kriteria dan menyimpannya ke dalam database . Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Form Rating Alternatif dan Kriteria
Form hasil keputusan merupakan form untuk menampilkan hasil keputusan yang akan menjadi alternatif terbaik  pada  proses  pemilihan karyawan terbaik untuk  diberikan  hadiah  liburan  keluar  Negeri  di  PPKS  (Pusat Penelitian Kelapa Sawit) Area Medan. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 9. Form Hasil Keputusan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  diambil  kesimpulan  penerapan  metode  PROMETHEE  II  sangat  efisien digunakan  sebagai  cara  untuk  pemilihan  karyawan  terbaik  yang  pantas  dan  layak  untuk  mendapatkan  hadiah liburan keluar Negeri karena langkah-langkah penyelesaiannya cukup sederhana.

## REFERENCES
[1] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . 2007.
[2] Efraim Turban and Jay E. Aronson, Decision Support System and Intelligent Systems . 2001.
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2464
[3] D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[4] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[5] S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  and  Retantyo  Wardoyo, Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (FUZZY MADM) . 2006.
[6] M. Mesran, I. Saputra, and M. Ariska, “Penerapan Metode Promethee Ii Pada Sistem Layanan Dan Rujukan Terpadu ( Slrt ) ( Studi Kasus : Dinas Sosial Kabupaten Deli Serdang ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, pp. 276–285, 2017.
[7] Y. Silalahi, M. Mesran, T. Zebua, and S. Suginam, “PENERAPAN THE EXTENDED PROMETHEE II ( EXPROM II )  UNTUK  PENENTUAN  PRODUK  DISKON,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  I,  no.  1, 2017.
[8] D. Assrani, Mesran, R. D. Sianturi, Yuhandri, and A. Iskandar, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU  PRODUKTIF  PESERTA  PELATIHAN  ASESOR  KOMPETENSI  LSP  P1  SMK  SWASTA  DWIWARNA MEDAN  MENGGUNAKAN  METODE  THE  EXTENDED  PROMETHEE  II  (EXPROM  II)  |  Assrani  |  KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer),” in KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , 2018, vol. 2, no. 1.
[9] N.  Nurlela,  M.  Syahrizal,  F.  Fadlina,  and A.  Karim,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kepala Desa Terbaik Menerapkan Metodethe Extended Promethee II (EXPROM II),” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 3, p. 200, 2020.