## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821

## Penerapan Kombinasi Metode Entropy dan Extended Promethee II Dalam Menentukan Kepala Jurusan Pada SMK

## Ahmad Zulfandi
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: azfandi99@gmail.com Submitted: 26/07/2021 ; Accepted: 15/11/2021 ; Published: 30/11/2021
Abstrak −Penyelenggaraan pendidikan di Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) tidak lepas dari peran penting seorang Kepala Jurusan, terutama dalam matapelajaran kejuruan yang menjadi bidang keahliannya. Kepala jurusan   memiliki banyak tugas- tugas  penting  yang  berhubungan  dengan  bidang  keahliaannya.  Penentuan  kepala  jurusan  pada  SMK  Negeri  1  Perbaungan dilakukan setiap tahunnya, yang dimana para kandidat dinilai secara keseluruhan oleh kepala sekolah dan kemudian ditentukan seorang kepala jurusan yang pantas untuk menjadi kepala jurusan pada periode tersebut. Untuk mendapatkan hasil yang lebih baik  dalam  menentukan  kepala  jurusan  dapat  menggunakan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  sebagai  aplikasi  yang membantu  kepala  sekolah  dalam  menentukan  kepala  jurusan.  Metode  yang  cocok  digunakan  berdasarkan  kasus ini  adalah kombinasi metode Entropy dan Extended Promethee II yang dimana metode ini dapat membanding antara satu alternatif dengan alternatif  lainnya  berdasarkan  setiap  nilai  kriteria  masing-masing.  Pembobotannya  pun juga  menggunakan  metode  entropy sehingga  nilai  bobot  yang  dihasilkan  dari  nilai  setiap  alternatif  dapat  lebih  akurat.  Perangkingan  yang  dihasilkan  metode EXPROM II menampilkan kandidat yang terbaik untuk menjadi kepala jurusan.
Kata Kunci: Kepala Jurusan; Sistem Pendukung Keputusan; Entropy; EXPROM II
Abstract −The implementation of education in Vocational High School can not be separated from the important role of a Head of Department, especially in vocational education that becomes his area of expertise. The head of the department has many important tasks related to his field of youth. The determination of the head of the department at SMK Negeri 1 Perbaungan is carried out annually, in which the candidates are assessed in their entirety by the principal and then determined a head of the department  who is  fit to be  the  head  of  the  department  in that  period.  To  get  better  results  in  determining the  head of  the department  can  use the  Decision  Support  System  as  an  application  that helps  the  principal in  determining  the  head  of  the department. A suitable method used based on this case is a combination of Entropy and Extended Promethee II methods in which it can compare between one alternative and another based on each criteria value. Weighting also uses entropy method so that the weight value generated from each alternative value can be more accurate. The resulting exprom II method presents the best candidates to be the head of the department.
Keywords : Head of the Department; Decision Support System; Entropy; EXPROM II

## 1. PENDAHULUAN
Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) merupakan lembaga pendidikan yang berperan menciptakan sumber daya manusia yang berkualitas dan kompeten dibidangnya. Sumber daya manusia yang berkualitas ialah tenaga kerja siap pakai, yakni tenaga kerja yang menunjukkan penguasaan ilmu pengetahuan, teknologi, dan keterampilan yang tinggi diikuti dengan moral, etika, dan karakter diri yang baik. Pembentukan sumber daya manusia yang seperti ini,  tidak  terlepas  dari  peran  para  guru  di  sekolah  yang  mengajarkan  berbagai  keterampilan  untuk  menunjang siswa-siswinya  agar  menjadi  tenaga  kerja  siap  pakai,  kepala  jurusan  juga  memiliki  peran  penting  untuk membentuk generasi muda yang berkualitas dengan membuat program kejuruan yang sesuai dengan kebutuhan dunia kerja. Program kejuruan disusun oleh kepala jurusan masing-masing, yang kemudian diterapkan prosesnya dalam kegiatan belajar mengajar oleh guru kejuruan dan kepala jurusan juga bertugas untuk menentukan jadwal praktek para siswa yang seluruh kegiatannya diawasi oleh kepala jurusan sesuai bidang keahlian.
Pada Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Negeri 1 Perbaungan memiliki beberapa kepala jurusan yang setiap  kepala  jurusannya  bertanggungjawab  atas  kompetensi  keahliannya  masing-masing.  Penentuan  kepala jurusan umumnya  dilakukan dengan cara pengangkatan jabatan dari guru kejuruan menjadi kepala jurusan yang sebelumnya  diseleksi  berdasarkan  beberapa  kriteria  yang  sudah  ditentukan  oleh  pihak  SMK  dan  hasil pemilihannya disetujui oleh kepala sekolah. Masalah pada kasus ini adalah proses penentuan kepala jurusan yang digunakan pada SMK Negeri  1 Perbaungan masih  kurang akurat, dikarenakan penentuan kepala jurusan masih berupa hasil kesepakatan bersama, tidak dilakukan proses perhitungan data dari beberapa kriteria yang hasilnya diurutkan menggunakan metode tertentu. Hasil yang didapatkan pun belum tentu adalah hasil yang terbaik dari seluruh calon-calon kepala jurusan yang ada.
Proses  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  lebih  mudah  jika  menggunakan  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK), Sistem pendukung keputusan adalah suatu sistem penentu keputusan yang berbasis komputer dan berguna untuk mempermudah dalam menentukan suatu keputusan serta merekomendasikan pilihan terbaik kepada kepala sekolah[1].  Hasil  dari  SPK  tidaklah  mutlak  harus  diikutin  oleh  kepala  sekolah,  karena  SPK  hanya  membantu kepala sekolah dalam menentukan keputusannya. Keputusan yang sebenarnya ditentukan oleh kepala sekolah akan tetapi  rekomendasi  yang  diberikan  melalui  proses  SPK  dapat  dipercaya  ketepatannya.  Sistem  pendukung keputusan memiliki banyak metode yang dapat digunakan dalam pengerjaannya seperti metode AHP, ORESTE,

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
PROMETHEE, ELECTRE, TOPSIS, ARAS, PSI dan sebagainya [2], [3]. Tetapi dalam penggunaannya, setiap metode yang digunakan harus sesuai dengan kasus yang ditanganin.
Pada kasus ini, dikarenakan tidak ditentukannya nilai bobot dari pihak instansi, maka penulis menggunakan metode Entropy sebagai metode untuk menentukan nilai bobot dari data-data kriteria yang tersedia. Nilai bobot yang dihasilkan dari metode Entropy bersifat tidak tetap, hasil akan berubah jika salah satu data kriteria berubah. Akumulasi dari bobot setiap kriteria pasti bernilai 1, jika tidak maka perhitungan menggunakan metode Entropy masih  salah.  Pemeringkatan  dalam  menentukan  kepala  jurusan  menggunakan  metode  Extended  Promethee  II (EXPROM II) yang dalam prosesnya metode ini membandingkan antara satu alternatif dengan alternatif lainnya, sehingga mendapatkan pilihan yang terbaik untuk dijadikan kepala jurusan. Tetapi pada kasus ini tidak bisa hanya menggunakan  metode EXPROM II dalam pemrosesannya, karena metode EXPROM II tidak dapat menghasilkan bobotnya  sendiri  untuk  melakkan  pemeringkatan.  Oleh  karena  itu,  penulis  mengkombinasikan  metode  Entropy dan EXPROM II untuk saling melengkapi dalam pemrosesan untuk menentukan kepala jurusan pada SMK Negeri 1 Perbaungan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Konsep sistem pendukung keputusan pertama kali diungkap pada tahun 1971 oleh Michael Scoot Morton dengan istilah Management  Decision  System. Kemudian  beberapa  lembaga,  perusahaan  dan  perguruan  tinggi  mulai melakukan penelitian dan membangun sistem pendukung keputusan, sehingga dapat disimpulkan bahwa sistem ini merupakan suatu sistem berbasis komputer yang menghasilkan berbagai alternatif keputusan dan ditujukkan untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  memanfaatkan  data  dan  model  tertentu  untuk  memecahkan berbagai persoalan yang terstruktur maupun yang tidak terstruktur. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau yang disebut Decision Support System (DSS) adalah sistem yang dapat dikembangkan, berorientasi kepada perencanaan masa yang akan mendatang serta tidak direncanakan interval atau priode waktu dalam pemakaiannya[4]–[6].

## 2.2 Metode Entropy
Entropy dapat  digunakan  untuk  menentukan  bobot  dengan  menghasilkan  kriteria  dengan  variasi  nilai  yang tertinggi  dan  bobot  yang  tinggi. Bobot adalah tingkatan kepentingan relatif dari kriteria yang digunakan dalam suatu  penilaian.bobot  kriteria  dalam  suatu  penilaian  ditentukan  melalui  opini  pengambil  keputusan.  Apabila terdapat  beberapa  pengambilan  keputusan,  maka  proses  pembobotan  kriteria  menjadi  lebih  sulit  karena  setiap pengambilan keputusan mempunyai preferensi yang berbeda. Metode pembobotan yang bisa mengakomodasi hal ini,  salah  satunya  adalah  metode  metode  pembobotan entropy .  Selain  itu  metode  ini  juga  tidak  mensyaratkan bahwa satuan maupun range dari tiap kriteria harus sama. Hal  ini  dimungkinkan  karena  sebelum  diolah,  semua data  akan  dinormalisasi  dulu  sehingga  akan  bernilai antara  0-1[7], [8]. Berikut langkah-langkah perhitungan pembobotan entropy , yaitu : 1. Menentukan data awal
Setiap  pengambil  keputusan  memberikan  nilai  sesuai  preferensinya  yang  menunjukan  kepentingan  suatu kriteria tertentu.
2. Normalisasi data awal
Normalisasikan  tiap  nilai  kriteria  dengan  bilangan fuzzy yang  sudah  ditentukan,  hasil  normalisasi  tersebut dinyatakan k ij . 3. Menentukan nilai matriks (a ij ) a ij = 𝐾 𝑖𝑗 ∑ ∑ 𝐾 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑚 𝑖=1
(1)
dimana : a ij = hasil perhitungan matriks data kriteria. k ij = nilai setiap kriteria dari normalisasi data awal
𝑖 = responden ke 1,2,....i 𝑗 = kriteria ke 1,2,....j 𝑚 = jumlah pengam bil keputusan
𝑛 = jumlah kriteria
4. Perhitungan nilai  entropy  untuk setiap kriteria.
𝐸 𝑗 =   [ −1 ln 𝑚 ∑ [𝑎 𝑖𝑗 𝑙𝑛(𝑎 𝑖𝑗 )] 𝑚 𝑖=1 ] (2)
Dimana : 𝐸 𝑗 = nilai bobot entropy . ln  = nilai log dari total pengambilan keputusan. 5. Perhitungan dispersi untuk setiap kriteria.
𝐷 𝑗 = 1 −   𝐸 𝑗 (3)
Dimana : 𝐷 𝑗 = nilai dispersi entropy . 6. Normalisasi nilai dispersi .

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
𝑊 𝑗 = 𝐷 𝑗 ∑ 𝐷 𝑗 (4)
Dimana : 𝑊 𝑗 = nilai normalisasi  dispersi (bobot prioritas kriteria).

## 2.3 Metode The Extended Promethee II
The  Extended  Promethee  II atau  dapat  juga  disebut  dengan  exprom  II  adalah  perbandingan  deviasi  atau  dapat diartikan sebagai jarak antar alternatif yang  berpasangan untuk setiap kriteria. Untuk metode ini, nilai relatif dari salah  satu  alternatif    yang  lain  dapat  didefinisikan  oleh  dua  indeks  preferensi[9],  [10].  Algoritma  dalam penyelesaian Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan metode EXPROM II. Adapun antara lain [11], sebagai berikut : 1. Membuat Matriks Keputusan. Matriks keputusan yaitu matriks yang terdiri dari nilai alternatif i untuk setiap kriteria j.
2. Normalisai Matriks Keputusan
Untuk kriteria benefit :
𝑟 𝑖𝑗 [𝑋 𝑖𝑗 −min (𝑋 𝑖𝑗 )] [max (𝑋 𝑖𝑗 )−min (𝑋 𝑖𝑗 )] (i=1, 2,...,m;j=1, 2,..n)
(5)
Untuk kriteria cost : 𝑟 𝑖𝑗 [max (𝑋 𝑖𝑗) −𝑋 𝑖𝑗 ] [max (𝑋 𝑖𝑗 )−min (𝑋 𝑖𝑗 )] (6)
dimana: rij = matriks ternormalisasi i = alternatif j = kriteria 3. Penentuan Fungsi Preferensi 𝑃 𝑗 ( i , i’ ).
Persamaan Fungsi Preferensi 𝑃 𝑗 ( i , i’ ) diberikan dibawah ini 𝑃 𝑖𝑗 (𝑖, 𝑖 ′ ) = 0 if 𝑟 𝑖𝑗 ≤ 𝑟 𝑖′𝑗 (7)
𝑃 𝑖𝑗 (𝑖, 𝑖 ′ ) = ( 𝑟 𝑖𝑗 - 𝑟 𝑖′𝑗 ) if 𝑟 𝑖𝑗 > 𝑟 𝑖′𝑗 (8)
Dimana: 𝑃 𝑖𝑗 = Fungsi Preferensi i = alternatif
i ' = alternatif yang akan dipasangkan
4. Menghitung Nilai Weak Preference (WP), Menghitung Indeks Prefrensi yang lemah dan mempertimbangkan kriteria dengan bobot yang berbeda untuk setiap kriteria persamaannya sebagai berikut:
WP ( i , i’ ) = [∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 x𝑃 𝑗 (𝑖, 𝑖) ] ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 (9)
Dimana: WP = Weak Preference n = jumlah kriteria 𝑊 𝑗 = bobot kriteria j
5. Menghitung Nilai 𝑆𝑃 𝑗 ( i , i’ )
Menentukan nilai fungsi preferensi yang kuat 𝑆𝑃 𝑗 ( i , i’ ) sebagai berikut: 𝑆𝑃 𝑗 ( i , i’ ) = [max (0, 𝑑 𝑗 − 𝐿 𝑗 ]/[ 𝑑𝑚 𝑗 − 𝐿 𝑗 ] (10)
dimana: SP j  = Strict Preference kriteria j dj  = rij-ri’j 𝑑𝑚 𝑗 = 1 𝐿 𝑗 = 0 6. Menghitung Nilai Strict Preference (SP) 𝑆𝑃 𝑗 ( i , i’ ) = [∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 xS𝑃 𝑗 (𝑖, 𝑖)] ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 (11)
Dimana: SP = Weak Preference n = jumlah kriteria 𝑊 𝑗 = bobot kriteria j 7. Menghitung Nilai Total Preference atau TP ( i , i’ ) TP ( i , i’ ) = Min [1, WP( i , i’ ) + SP( i , i’ )]
(12)
8. Menghitung  aliran  yang  keluar  ( Entering )  dan  aliran  yang  masuk  ( Leaving  Flow )  menggunakann persamaan:
Untuk arah keluar (positif) pada alternatif i : φ + (i)= 1 𝑚−1 ∑ TP (𝑖, 𝑖’) (𝑖 ≠  𝑖’) 𝑛 𝑗=1 (13)
Untuk arah masuk (negatif) pada alternatif i : φ − (i)= 1 𝑚−1 ∑ TP (𝑖, 𝑖’) (𝑖 ≠  𝑖’) 𝑛 𝑗=1 (14)
dimana: i = alternatif i ’ = alternatif yang dipasangkan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
m = jumlah alternatif n = jumlah kriteria aliran keluar berarti berapa banyak alternatif yang mendominasikan alternatif lainnya, sedangkan aliran keluar yaitu berapa  banyak alternatif didomikasikan oleh alternatif yang lainnya.
9. Menghitung Net Flow
Dari perhitungan perangkingan φ (i) untuk alternatif lain: φ (i) = φ + (i) - φ − (i) (15)
Yang terakhir adalah penentuan rangking, metode EXPROM II ini merupakan pengambilan dari  Nilai yang terbaik atau alternatif terbaik adalah alternatif yang memiliki nilai φ(i) tertinggi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini penulis menjelaskan bagaimana proses dari pengambilan data-data yang diperlukan sampai dengan tahap perancangan penelitian ini. Metode pengumpulan data dilakukan dengan cara wawancara langsung ke bagian yang berhubungan di instansi tempat penelitian. Penulis terlebih dahulu menemui wakil kepala sekolah dan kepala sekolah untuk mendapatkan izin penelitian pada SMK Negeri 1 Perbaungan kemudian menemui bagian tata usaha untuk  mendapatkan  surat  balasan  izin  penelitian  dan  untuk  mendapatkan  data-data  yang  diperlukan  untuk penelitian. Data-data umum yang diperoleh penulis dari bagian tata usaha berupa sejarah instansi, logo dan makna logo, struktur organisasi dan lain sebagainya. Penulis mendapatkan data dengan cara meminta duplikat file dan melakukan wawancara langsung dengan kepala tata usaha. Sedangkan data-data untuk proses perancangan seperti kriteria penentuan kepala jurusan dan prosedurnya penulis mendapatkannya dengan cara melakukan wawancara langsung dengan kepala sekolah SMK Negeri 1 Perbaungan.
Setelah  terkumpulnya  data-data  yang  diperlukan  untuk  penelitian,  tahap  selanjutnya  penulis  melakukan tahap  studi  kepustakaan  untuk  mendukung  perancangan  sistem  yang  akan  penulis  rancang.  Penulis mengambil sumber-sumber  referensi  dari  jurnal,  buku, dan e-book untuk  dijadikan  referensi  dalam  membut  perancangan sistem yang sesuai dengan penelitian ini.

## 3.1 Penerapan Metode Entropy dan Exprom II
Berikut ini kriteria-kriteria yang sudah ditentukan dan disetujui oleh kepala sekolah dan kepala tata usaha ketika penulis melakukan riset selama beberapa hari di SMK Negeri 1 Perbaungan. Kriteria-kriterianya adalah pendidikan terakhir,  bidang  keahlian,  lama  masa  kerja,  memiliki  NUPTK,  dan  kedisiplinan.  Berikut  adalah  tabel  kriteria- kriteria yang penulis gunakan dalam proses perhitungan menggunakan metode entropy dan exprom II:
Tabel 1. Kriteria Kode Nama C1 Pendidikan (P) C2 Bidang Keahlian (BK) C3 Masa Kerja (MK) C4 NUPTK (N) C5 Kedisiplin (K)
Data alternatif di atas dibuat menjadi nilai-nilai sesuai dengan kriteria dan penilaian yang telah dijelaskan pada tabel-tabel sebelumnya sesuai dengan nilai fuzzy yang telah ditentukan.
Tabel 2. Rating kecocokan Alternatif dan Kriteria
C 1 C 2 C 3
C 4 C 5
A1 4
1
35 1
4
A2 5
0 11 1 5
A3 4 1 10 1 4 A4 4 0 8 0 4 A5 4 1 11 1 4
A6 5 0 14 1 4 A7 4 0 8 1 4 A8 4 1 11 1 5
Metode pembobotan Entropy merupakan metode pengambilan keputusan yang memberikan sekelompok kriteria dan menaksir preferensi suatu bobot. Berikut adalah langkah-langkah dari metode entropy : 1. Penentuan data awal matriks

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
𝑋 𝑖𝑗 =
[ 4 5 4 4 4 5 4 4 1 0 1 0 1 0 0 1 35 11 10 8 11 14 8 11 1 1 1 0 1 1 1 1 4 5 4 4 4 4 4
5]
Dimana : C1, C2, C3, C4, dan C5 adalah Benefit Max (𝑋 𝑖𝑗 ) : C1 = 5, C2 = 1, C3 = 35, C4 = 1, C5 = 5 2. Penormalisasian matriks keputusan (𝐾 𝑖𝑗 )
Normalisasi matriks diperoleh apabila kriteria benefit maka nilai matriks dibagi dengan nilai maksimum dan apabila kriteria cost maka nilai minimum kriteria dibagi dengan nilai matriks. Pada langkah ini menggunakan persamaan 1 C1 = Pendidikan
𝐾 11 = 4 5 = 0,8 𝐾 21 = 5 5 = 1 𝐾 31 = 4 5 = 0,8 𝐾 41 = 4 5 = 0,8 𝐾 51 = 4 5 = 0,8 𝐾 61 = 5 5 = 1 𝐾 71 = 4 5 = 0,8 𝐾 81 = 4 5 = 0,8
C2 = Bidang Keahlian
𝐾 12 = 1 1 = 1 𝐾 22 = 0 1 = 0 𝐾 32 = 1 1 = 1 𝐾 42 = 0 1 = 0 𝐾 52 = 1 1 = 1 𝐾 62 = 0 1 = 0 𝐾 72 = 0 1 = 0 𝐾 82 = 1 1 = 1
C3 = Masa Kerja
𝐾 13 = 35 35 = 1
𝐾 23 = 11 35 = 0,3143 𝐾 33 = 10 35 = 0,2857
𝐾 43 = 8 35 = 0,2286
𝐾 53 = 11 35 = 0,3143
𝐾 63 = 14 35 = 0,4
𝐾 73 = 8 35 = 0,2286 𝐾 83 = 11 35 = 0,3143
C4 = NUPTK 𝐾 14 = 1 1 = 1 𝐾 24 = 1 1 = 1 𝐾 34 = 1 1 = 1 𝐾 44 = 0 1 = 0 𝐾 54 = 1 1 = 1 𝐾 64 = 1 1 = 1 𝐾 74 = 1 1 = 1 𝐾 84 = 1 1 = 1 C5 = Kedisiplinan 𝐾 15 = 4 5 = 0,8 𝐾 25 = 5 5 = 1 𝐾 35 = 4 5 = 0,8 𝐾 45 = 4 5 = 0,8 𝐾 55 = 5 5 = 0,8 𝐾 65 = 4 5 = 0,8 𝐾 75 = 4 5 = 0,8 𝐾 85 = 5 5 = 1
Tabel 3. Hasil penormalisasian matriks
Alternatif Kriteria P (B)  BK (B)  MK (B)  N (B)  K(B) A1 0,8 1 1 1 0,8 A2 1 0 0,3143 1 1 A3 0,8 1 0,2857 1 0,8 A4 0,8 0 0,2286 0 0,8 A5 0,8 1 0,3143 1 0,8 A6 1 0
0,4
1 0,8 A7 0,8 0 0,2286 1 0,8 A8 0,8 1 0,3143 1 1 Sum Kij 6,8 4 3,0858 7 6,8
3. Menentukan nilai matriks 𝑎 𝑖𝑗

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
Pada langkah ini menggunakan persamaan 2 C1 = Pendidikan
𝑎 11 = 0,8 6,8 = 0,1176 𝑎 21 = 1 6,8 = 0,1471
𝑎 31 = 0,8 6,8 = 0,1176 𝑎 41 = 0,8 6,8 = 0,1176 𝑎 51 = 0,8 6,8 =0,1176
𝑎 61 = 1 6,8 = 0,1471
𝑎 71 = 0,8 6,8 = 0,1176 𝑎 81 = 0,8 6,8 = 0,1176
C2 = Bidang Keahlian
𝑎 12 = 1 4 = 0,25 𝑎 22 = 0 4 = 0
𝑎 32 = 1 4 = 0,25
𝑎 42 = 0 4 = 0
𝑎 52 = 1 4 = 0,25
𝑎 62 = 0 4 = 0
𝑎 72 = 0 4 = 0
𝑎 82 = 1 4 = 0,25
C3 = Masa Kerja 𝑎 13 = 1 3,0857 = 0,3241
𝑎 23 = 0,3143
3,0857 = 0,1019
𝑎 33 = 0,2857
3,0857 = 0,0926
𝑎 43 = 0,2286 3,0857 = 0,0741
𝑎 53 = 0,3143 3,0857 = 0,1019 𝑎 63 = 0,4 3,0857 = 0,1296 𝑎 73 = 0,2286 3,0857 = 0,0741 𝑎 83 = 0,3143 3,0857 = 0,1019 C4 = NUPTK 𝑎 14 = 1 7 = 0,1429 𝑎 24 = 1 7 = 0,1429 𝑎 34 = 1 7 = 0,1429 𝑎 44 = 0 7 = 0 𝑎 54 = 1 7 = 0,1429 𝑎 64 = 1 7 = 0,1429 𝑎 74 = 1 7 = 0,1429 𝑎 84 = 1 7 = 0,1429 C5 = Kedisiplinan 𝑎 15 = 0,8 6,8 = 0,1176 𝑎 25 = 1 6,8 = 0,1471 𝑎 35 = 0,8 6,8 = 0,1176 𝑎 45 = 0,8 6,8 = 0,1176 𝑎 55 = 0,8 6,8 = 0,1176 𝑎 65 = 0,8 6,8 = 0,1176 𝑎 75 = 0,8 6,8 = 0,1176
𝑎 85 = 1 6,8 = 0,1471

## Tabel 4. Hasil nilai matriks aij
Alternatif Kriteria P (B) BK (B)  MK (B) N (B) K(B) A1 0,1176 0,25 0,3241 0,1429  0,1176 A2 0,1471 0 0,1019 0,1429  0,1471 A3 0,1176 0,25 0,0926 0,1429  0,1176 A4 0,1176 0 0,0741 0 0,1176 A5 0,1176 0,25 0,1091 0,1429  0,1176 A6 0,1471 0 0,1296 0,1429  0,1176 A7 0,1176 0 0,0741 0,1429  0,1176 A8 0,1176 0,25 0,1091 0,1429  0,1471
4. Perhitungan nilai entropy untuk setiap kriteria ( 𝐸 𝑗 )
Pada langkah ini menggunakan persamaan C1 = Pendidikan 𝑎 11 = [𝑎 11 ln 𝑎 11 ] = [0,1176 (ln 0,1176)] =  -0,2518 𝑎 21 = [0,1471 (ln 0,1471)] = -0,2819 𝑎 31 = [0,1176 (ln 0,1176)] = -0, 2518 𝑎 41 = [0,1176 (ln 0,1176)] = -0, 2518 𝑎 51 = [0,1176 (ln 0,1176)]

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
= -0, 2518
𝑎 61 = [0,1471 (ln 0,1471)]
= -0,2819
𝑎 71 = [0,1176 (ln 0,1176)]
= -0, 2518
𝑎 81 = [0,1176(ln 0,1176)] = -0, 2518 ∑ [𝑎 𝑖𝑗 𝑙𝑛(𝑎 𝑖𝑗 )] 𝑚 𝑖=1 = -2,0744
𝐸 1
= −1 ln(8) -2,0744
= −1 2,0794 -2,0744
𝐸 1 = 0,9976
C2 = Bidang Keahlian
𝑎 12 = [0,25 (ln 0,25)]
= -0,3466
𝑎 22 = [0(ln 0)] = 0
𝑎 32 = [0(ln 0)] = 0
𝑎 42 = [0(ln 0)] = 0
𝑎 52 = [0,25 (ln 0,25)]
= -0,3466
𝑎 62 = [0(ln 0)] = 0 𝑎 72 = [0(ln 0)] = 0 𝑎 82 = [0,25 (ln 0,25)] = -0,3466 ∑ [𝑎 𝑖𝑗 𝑙𝑛(𝑎 𝑖𝑗 )] 𝑚 𝑖=1 = -1,3863
𝐸 2 = −1 ln(8) -1, 3863
= −1 2,0794 -1, 3863
𝐸 2 = 0,6667
C3 = Masa Kerja
𝑎 13 = [0,3241 (ln 0,3241)] = -0,3652 𝑎 23 = [0,1019 (ln 0,1019)] = -0,2327 𝑎 33 = [0,0926 (ln 0,0926] = -0,2203 𝑎 43 = [0,0741 (ln 0,0741]
= -0,1928 𝑎 53 = [0,1019 (ln 0,1019)] = -0,2327 𝑎 63 = [0,1296(ln 0,1296)] = -0,2648 𝑎 73 = [0,0741 (ln 0,0741] = -0,1928 𝑎 83 = [0,1019 (ln 0,1019)] = -0,2327 ∑ [𝑎 𝑖𝑗 𝑙𝑛(𝑎 𝑖𝑗 )] 𝑚 𝑖=1 = -1,9339
𝐸 3
= −1 ln(8) -1,9339
= −1 2,0794 -1,9339
𝐸 3 = 0,93 C4 = NUPTK 𝑎 14 = [0,1429 (ln 0,1429)]

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
= -0,2780
𝑎 24 = [0,1429 (ln 0,1429)]
= -0,2780
𝑎 34 = [0,1429 (ln 0,1429)]
= -0,2780
𝑎 44 = [0 (ln 0)]
= 0
𝑎 54 = [0,1429 (ln 0,1429)]
= -0,2780 𝑎 64 = [0,1429 (ln 0,1429)]
= -0,2780
𝑎 74 = [0,1429 (ln 0,1429)]
= -0,2780
𝑎 84 = [0,1429 (ln 0,1429)]
= -0,2780 ∑ [𝑎 𝑖𝑗 𝑙𝑛(𝑎 𝑖𝑗 )] 𝑚 𝑖=1 = -1,9459
𝐸 4 = −1 ln(8) -1,9459
= −1 2,0794 -1,9459
𝐸 4 = 0,9358 C5 = Kedisiplinan 𝑎 15 = [0,1176 (ln 0,1176)]
= -0,2518
𝑎 25 = [0,1471 (ln 0,1471)] = -0,2819
𝑎 35 = [0,1176 (ln 0,1176)] = -0,2518
𝑎 45 = [0,1176 (ln 0,1176)]
= -0,2518
𝑎 55 = [0,1176 (ln 0,1176)] = -0,2518 𝑎 65 = [0,1176 (ln 0,1176)] = -0,2518 𝑎 75 = [0,1176 (ln 0,1176)] = -0,2518 𝑎 85 = [0,1471 (ln 0,1471)] = -0,2819 ∑ [𝑎 𝑖𝑗 𝑙𝑛(𝑎 𝑖𝑗 )] 𝑚 𝑖=1 = -2,0744 𝐸 5
= −1 ln(8) -2,0744
= −1 2,0794 -2,0744 𝐸 5 = 0,9976
5. Perhitungan dispresi untuk setiap kriteria 𝐷 𝑗
Pada langkah ini menggunakan persamaan 3.4 𝐷 1 = 1 – 0,9976 = 0,0024 𝐷 2 = 1 – 0,6667 = 0,3333 𝐷 3 = 1 – 0,93 = 0,07 𝐷 4 = 1 – 0,9358 = 0,0642 𝐷 5 = 1 – 0,9976 = 0,0024 ∑ 𝐷 𝑗 = 0,4724 6. Normalisasi nilai dispersi 𝑊 𝑗 Pada langkah ini menggunakan persamaan 3.5

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
𝑊 1 = 0,0024 0,4724 = 0,0051
𝑊 2 = 0,3333 0,4724
= 0,7057 𝑊 3 = 0,07 0,4724
= 0,1482 𝑊 4 = 0,0642 0,4724
= 0,1359 𝑊 5 = 0,0024 0,4724 = 0,0051
Tabel 5. Nilai Bobot Kriteria (𝑊 𝑗 ) No Nama Kriteria Nilai Bobot (Wj) 1 PENDIDIKAN (P) 0,0051 2 Bidang Keahlian (BK) 0,7057 3 Masa Kerja  (MK) 0,1482 4 NUPTK (N) 0,1359 5 Kedisiplinan (K) 0,0051 SUM 1
Setelah mendapatkan nilai bobot untuk setiap kriteria, langkah selanjutnya adalah membuat perangkingan untuk  setiap  alternatif  dengan  menggunakan  metode Extended  Promethee II.  Metode Extended  Promethee II merupakan  pengembangan  dari  metode promethee II dalam  metode  ini  mengambil  keputusan  berdasarkan perangkingan atau nilai tertinggi dari suatu alternatif dan berikut ini langkah-langkah dalam penyelesaiannya: 1. Membuat Matriks Keputusan
[ 4 5 4 4 4 5 4 4 1 0 1 0 1 0 0 1
35 11 10 8 11 14 8 11 1 1 1 0 1 1 1 1 4 5 4 4 4
4
4 5] Dimana Max (Xij) = C1=5, C2=1, C3=35, C4=1, C5=5 Min (Xij) = C1=4, C2=0, C3=8, C4=0, C5=4 2. Normalisasi Matriks Keputusan
Normalisasi  matriks keputusan didapat dari nilai alternatif berdasarkan setiap kriteria dikurang dengan nilai kriteria terendah dan dibagi dengan nilai kriteria tertinggi dikurang dengan nilai kriteria terendah setiap kolom. C1 = Pendidikan
𝑅 11 = [4−4] [5−4] = 0 𝑅 21 = [5−4] [5−4] = 1 𝑅 31 = [4−4] [5−4] = 0 𝑅 41 = [4−4] [5−4] = 0 𝑅 51 = [4−4] [5−4] = 0 𝑅 61 = [5−4] [5−4] = 1 𝑅 71 = [4−4] [5−4] = 0 𝑅 81 = [4−4] [5−4] = 0
C2 = Bidang Keahlian
𝑅 12 = [1−0] [1−0] = 1 𝑅 22 = [0−0] [1−0] = 0 𝑅 32 = [1−0] [1−0] = 1 𝑅 42 = [0−0] [1−0] = 0 𝑅 52 = [1−0] [1−0] = 1 𝑅 62 = [0−0] [1−0] = 0 𝑅 72 = [0−0] [1−0] = 0 𝑅 82 = [1−0] [1−0] = 1
C3 = Masa Kerja
𝑅 13 = [35−8] [35−8] = 1 𝑅 23 = [11−8] [35−8] = 0,1111
𝑅 33 = [10−8] [35−8] = 0,0741
𝑅 43 = [8−8] [35−8] = 0 𝑅 53 = [11−8] [35−8] = 0,1111
𝑅 63 = [14−8] [35−8] = 0,2222

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
𝑅 73 = [8−8]
[35−8] = 0 𝑅 83 = [11−8] [35−8] = 0,1111
C4 = NUPTK
𝑅 14 = [1−0] [1−0] = 1 𝑅 24 = [1−0] [1−0] = 1 𝑅 34 = [1−0] [1−0] = 1 𝑅 44 = [0−0] [1−0] = 0 𝑅 54 = [5−1] [5−1] = 1 𝑅 64 = [1−0] [1−0] = 1 𝑅 74 = [1−0] [1−0] = 1 𝑅 84 = [1−0] [1−0] = 1
C5 = Kedisiplinan
𝑅 15 = [4−4] [5−4] = 0 𝑅 25 = [5−4] [5−4] = 1 𝑅 35 = [4−4] [5−4] = 0 𝑅 45 = [4−4] [5−4] = 0 𝑅 55 = [4−4] [5−4] = 0 𝑅 65 = [4−4] [5−4] = 0 𝑅 75 = [4−4] [5−4] = 0 𝑅 25 = [5−4] [5−4] = 1
Matriks keputusan yang ternormalisasi dibuat dari hasil normalisasi di atas
[ 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0,1111 0,0741 0 0,1111 0,2222 0 0,1111 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0
1] 3. Menentukan nilai Preferensi Pj ( i,i’ )
C1 = Pendidikan If 0 ≤ 1 true, then P1(1,2) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(1,3) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(1,4) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(1,5) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P1(1,6) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(1,7) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(1,8) = 0 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P1(2,1) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P1(2,3) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P1(2,4) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P1(2,5) = 1-0 = 1 If 1≤ 1 true, then P1(2,6) = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P1(2,7) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P1(2,8) = 1-0 = 1 If 0 ≤ 0 true, then P1(3,1) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P1(3,2) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(3,4) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(3,5) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P1(3,6) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(3,7) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(3,8) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(4,1) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P1(4,2) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(4,3) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(4,5) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P1(4,6) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(4,7) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(4,8) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(5,1) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P1(5,2) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(5,3) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(5,4) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P1(5,6) = 0

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
If 0 ≤ 0 true, then P1(5,7) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(5,8) = 0 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P1(6,1) = 1-0 = 1 If 1≤ 1 true, then P1(6,2) = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P1(6,3) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P1(6,4) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P1(6,5) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P1(6,7) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P1(6,8) = 1-0 = 1 If 0 ≤ 0 true, then P1(7,1) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P1(7,2) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(7,3) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(7,4) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(7,5) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P1(7,6) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(7,8) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(8,1) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P1(8,2) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(8,3) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(8,4) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(8,5) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P1(8,6) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(8,7) = 0
C2 = Bidang Keahlian If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P2(1,2) = 1-0 = 1 If 1≤ 1 true, then P2(1,3) = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P2(1,4) = 1-0 = 1 If 1≤ 1 true, then P2(1,5) = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P2(1,6) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P2(1,7) = 1-0 = 1 If 1≤ 1 true, then P2(1,8) = 1 If 0 ≤ 1 true, then P2(2,1) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P2(2,3) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P2(2,4) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P2(2,5) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P2(2,6) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P2(2,7) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P2(2,8) = 0 If 1≤ 1 true, then P2(3,1) = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P2(3,2) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P2(3,4) = 1-0 = 1 If 1≤ 1 true, then P2(3,5) = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P2(3,6) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P2(3,7) = 1-0 = 1 If 1≤ 1 true, then P2(3,8) = 1 If 0 ≤ 1 true, then P2(4,1) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P2(4,2) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P2(4,3) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P2(4,5) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P2(4,6) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P2(4,7) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P2(4,8) = 0 If 1≤ 1 true, then P2 (5,1) = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P2(5,2) = 1-0 = 1 If 1≤ 1 true, then P2(5,3) = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P2(5,4) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P2(5,6) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P2(5,7) = 1-0 = 1 If 1≤ 1 true, then P2(5,8) = 1 If 0 ≤ 1 true, then P2(6,1) = 0

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
If 0 ≤ 0 true, then P2(6,2) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P2(6,3) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P2(6,4) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P2(6,5) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P2(6,7) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P2(6,8) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P2(7,1) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P2(7,2) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P2(7,3) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P2(7,4) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P2(7,5) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P2(7,6) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P2(7,8) = 0 If 1≤ 1 true, then P2(8,1) = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P2(8,2) = 1-0 = 1 If 1≤ 1 true, then P2(8,3) = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P2(8,4) = 1-0 = 1 If 1≤ 1 true, then P2(8,5) = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P2(8,6) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P2(8,7) = 1-0 = 1
C3= Masa Kerja If 1 ≤ 0,1111 false, else if 1 > 0,1111 true, then P3(1,2) = 1-0,1111 = 0,8889 If 1 ≤ 0,0741 false, else if 1 > 0,0741 true, then P3(1,3) = 1-0,0741 = 0,9259 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P3(1,4) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 0,1111 false, else if 1 > 0,1111 true, then P3(1,5) = 1-0,1111 = 0,8889 If 1 ≤ 0,1111 false, else if 1 > 0,2222 true, then P3(1,6) = 1-0,2222 = 0,7778 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P3(1,7) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 0,1111 false, else if 1 > 0,1111 true, then P3(1,8) = 1-0,1111 = 0,8889 If 0,1111 ≤ 1 true, then P3(2,1) = 0,1111 If 0,1111 ≤ 0,0741 false, else if 0,1111 > 0,0741 true, then P3(2,3) = 0,1111-0,0741 = 0,0370 If 0,1111 ≤ 0 false, else if 0,1111 > 0 true, then P3(2,4) = 0,1111-0 = 0,1111 If 0,1111 ≤ 0,1111 true, then P3(2,5) = 0,1111 If 0,1111 ≤ 0,2222 true, then P3(2,6) = 0,1111 If 0,1111 ≤ 0 false, else if 0,1111 > 0 true, then P3(2,7) = 0,1111-0 = 0,1111 If 0,1111 ≤ 0,1111 true, then P3(2,8) = 0,1111 If 0,0741 ≤ 1 true, then P3(3,1) = 0,0741 If 0,0741 ≤ 0,1111 true, then P3(3,2) = 0,0741 If 0,0741 ≤ 0 false, else if 0,0741 > 0 true, then P3(3,4) = 0,0741 -0 = 0,0741 If 0,0741 ≤ 0,1111 true, then P3(3,5) = 0,0741 If 0,0741 ≤ 0,2222 true, then P3(3,6) = 0,0741 If 0,0741 ≤ 0 false, else if 0,0741 > 0 true, then P3(3,7) = 0,0741 -0 = 0,0741 If 0,0741 ≤ 0,1111 true, then P3(3,8) = 0,0741 If 0 ≤ 1 true, then P3(4,1) = 0 If 0 ≤ 0,1111 true, then P3(4,2) = 0 If 0 ≤ 0,0741 true, then P3(4,3) = 0 If 0 ≤ 0,1111 true, then P3(4,5) = 0 If 0 ≤ 0,2222 true, then P3(4,6) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P3(4,7) = 0 If 0 ≤ 0,1111 true, then P3(4,8) = 0 If 0,1111 ≤ 1 true, then P3(5,1) = 0,1111 If 0,1111 ≤ 0,1111 true, then P3(5,2) = 0,1111 If 0,1111 ≤ 0,0741 false, else if 0,1111 > 0,0741 true, then P3(5,3) = 0,1111-0,0741 = 0,0370 If 0,1111 ≤ 0 false, else if 0,1111 > 0 true, then P3(5,4) = 0,1111-0 = 0,1111 If 0,1111 ≤ 0,2222 true, then P3(5,6) = 0,1111 If 0,1111 ≤ 0 false, else if 0,1111 > 0 true, then P3(5,7) = 0,1111-0 = 0,1111 If 0,1111 ≤ 0,1111 true, then P3(5,8) = 0,1111 If 0,2222 ≤ 1 true, then P3(6,1) = 0,2222 If 0,2222 ≤ 0,1111 false, else if 0,2222 > 0,1111 true, then P3(6,2) = 0,2222-0,1111= 0,1111 If 0,2222 ≤ 0,0741 false, else if 0,2222 > 0,0741 true, then P3(6,3) = 0,2222-0,0741= 0,1481 If 0,2222 ≤ 0 false, else if 0,2222 > 0 true, then P3(6,4) = 0,2222-0= 0,2222

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
If 0,2222 ≤ 0,1111 false, else if 0,2222 > 0,1111 true, then P3(6,5) = 0,2222-0,1111= 0,1111 If 0,2222 ≤ 0 false, else if 0,2222 > 0 true, then P3(6,7) = 0,2222-0= 0,2222 If 0,2222 ≤ 0,1111 false, else if 0,2222 > 0,1111 true, then P3(6,8) = 0,2222-0,1111= 0,1111 If 0 ≤ 1 true, then P3(7,1) = 0 If 0 ≤ 0,1111 true, then P3(7,2) = 0 If 0 ≤ 0,0741 true, then P3(7,3) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P3(7,4) = 0 If 0 ≤ 0,1111 true, then P3(7,5) = 0 If 0 ≤ 0,2222 true, then P3(7,6) = 0 If 0 ≤ 0,1111 true, then P3(7,8) = 0 If 0,1111 ≤ 1 true, then P3(8,1) = 0,1111 If 0,1111 ≤ 0,1111 true, then P3(8,2) = 0,1111 If 0,1111 ≤ 0,0741 false, else if 0,1111 > 0,0741 true, then P3(8,3) = 0,1111-0,0741 = 0,0370 If 0,1111 ≤ 0 false, else if 0,1111 > 0 true, then P3(8,4) = 0,1111-0 = 0,1111 If 0,1111 ≤ 0,1111 true, then P3(8,5) = 0,1111 If 0,1111 ≤ 0,2222 true, then P3(8,6) = 0,1111 If 0,1111 ≤ 0 false, else if 0,1111 > 0 true, then P3(8,7) = 0,1111-0 = 0,1111
C4 = NUPTK If 1 ≤ 1 true, then P4(1,2) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(1,3) = 0 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P4(1,4) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 1 true, then P4(1,5) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(1,6) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(1,7) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(1,8) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(2,1) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(2,3) = 0 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P4(2,4) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 1 true, then P4(2,5) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(2,6) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(2,7) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(2,8) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(3,1) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(3,2) = 0 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P4(3,4) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 1 true, then P4(3,5) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(3,6) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(3,7) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(3,8) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P4(4,1) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P4(4,2) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P4(4,3) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P4(4,5) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P4(4,6) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P4(4,7) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P4(4,8) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(5,1) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(5,2) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(5,3) = 0 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P4(5,4) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 1 true, then P4(5,6) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(5,7) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(5,8) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(6,1) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(6,2) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(6,3) = 0 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P4(6,4) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 1 true, then P4(6,5) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(6,7) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(6,8) = 0

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
If 1 ≤ 1 true, then P4(7,1) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(7,2) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(7,3) = 0 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P4(7,4) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 1 true, then P4(7,5) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(7,6) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(7,8) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(8,1) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(8,2) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(8,3) = 0 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P4(8,4) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 1 true, then P4(8,5) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(8,6) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P4(8,7) = 0
C5 = Kedisiplinan If 0 ≤ 1 true, then P5(1,2) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(1,3) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(1,4) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(1,5) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(1,6) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(1,7) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P5(1,8) = 0 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P5(2,1) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P5(2,3) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P5(2,4) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P5(2,5) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P5(2,6) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P5(2,7) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 1 true, then P5(2,8) = 1 If 0 ≤ 0 true, then P5(3,1) = 0 If 0 ≤ 2 true, then P5(3,2) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(3,4) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(3,5) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(3,6) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(3,7) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P5(3,8) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(4,1) = 0 If 0 ≤ 2 true, then P5(4,2) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(4,3) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(4,5) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(4,6) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(4,7) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P5(4,8) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(5,1) = 0 If 0 ≤ 2 true, then P5(5,2) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(5,3) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(5,4) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(5,6) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(5,7) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P5(5,8) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(6,1) = 0 If 0 ≤ 2 true, then P5(6,2) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(6,3) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(6,4) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(6,5) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(6,7) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P5(6,8) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(7,1) = 0 If 0 ≤ 2 true, then P5(7,2) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(7,3) = 0

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
If 0 ≤ 0 true, then P5(7,4) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(7,5) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(7,6) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P5(7,8) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(8,1) = 0 If 0 ≤ 2 true, then P5(8,2) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(8,3) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(8,4) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(8,5) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P5(8,6) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P5(8,7) = 0 Selanjutnya hasil nilai preferensi dibuat menjadi data dalam bentuk tabel.
Tabel 6. Nilai Preferensi Alternatif  MK  P L PK  D Pj(1,2) 0 1  0,8889 1 0 Pj(1,3) 0 1  0,9259 1 0 Pj(1,4) 0 1 1 1 0 Pj(1,5) 0 1  0,8889 1 0 Pj(1,6) 0 1  0,7778 1 0 Pj(1,7) 0 1 1 1 0 Pj(1,8) 0 1  0,8889 1 0 Pj(2,1) 1 0  0,1111 1 1 Pj(2,3) 1 0  0,0370 1 1 Pj(2,4) 1 0  0,1111 1 1 Pj(2,5) 1 0  0,1111 1 1 Pj(2,6) 1 0  0,1111 1 1 Pj(2,7) 1 0  0,1111 1 1 Pj(2,8) 1 0  0,1111 1 1 Pj(3,1) 0 1  0,0741 1 0 Pj(3,2) 0 1  0,0741 1 0 Pj(3,4) 0 1  0,0741 1 0 Pj(3,5) 0 1  0,0741 1 0 Pj(3,6) 0 1  0,0741 1 0 Pj(3,7) 0 1  0,0741 1 0 Pj(3,8) 0 1  0,0741 1 0 Pj(4,1) 0 0 0 0 0 Pj(4,2)
0 0 0 0 0 Pj(4,3)
0 0 0 0 0 Pj(4,5)
0 0 0 0 0 Pj(4,6) 0 0 0 0 0 Pj(4,7)
0 0 0 0 0 Pj(4,8)
0 0 0 0 0 Pj(5,1) 0 1  0,1111 1 0 Pj(5,2) 0 1  0,1111 1 0 Pj(5,3) 0 1  0,0370 1 0 Pj(5,4) 0 1  0,1111 1 0 Pj(5,6) 0 1  0,1111 1 0 Pj(5,7) 0 1  0,1111 1 0 Pj(5,8) 0 1  0,1111 1 0 Pj(6,1) 1 0  0,2222 1 0 Pj(6,2) 1 0  0,1111 1 0 Pj(6,3) 1 0  0,1481 1 0 Pj(6,4) 1 0  0,2222 1 0 Pj(6,5) 1 0  0,1111 1 0 Pj(6,7) 1 0  0,2222 1 0 Pj(6,8) 1 0  0,1111 1 0 Pj(7,1)
0 0 0
1 0
Pj(7,2)
0 0 0 1 0 Pj(7,3) 0 0 0 1 0
Pj(7,4)
0 0 0 1 0

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
Alternatif  MK  P L PK  D Pj(7,5) 0 0 0 1 0 Pj(7,6) 0 0 0 1 0 Pj(7,8) 0 0 0 1 0 Pj(8,1) 0 1  0,1111 1 1 Pj(8,2) 0 1  0,1111 1 1 Pj(8,3) 0 1  0,0370 1 1 Pj(8,4) 0 1  0,1111 1 1 Pj(8,5) 0 1  0,1111 1 1 Pj(8,6) 0 1  0,1111 1 1 Pj(8,7) 0 1  0,1111 1 1
4. Menghitung nilai WP(i,i’)
Nilai WP(i,i’)merupakan penjumlahan dari setiap hasil perkalian nilai yang dimiliki kriteria dengan jumlah bobot yang sudah ditentukan sebelumnya. Hal ini sesuai dengan persamaan 3.5 pada bab sebelumnya.
𝑊𝑃(𝑖, 𝑖) = [∑ 𝑊 𝑗 𝑥𝑃 𝑗 (𝑖, 𝑖) 𝑛 𝑗=1 ] ∕ ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 = [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,2)) +  (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,2)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,2)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,2)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,2)]
1 = [(0,0051 ∗ 0)   +  (0,7057 ∗ 1)  +   (0,1482 ∗ 0,8889)  +   (0,1359 ∗ 1)  +   (0,0051 ∗ 0)] 1
𝑊𝑃 (1,2) = 0,9733
= [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,3)) +  (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,3)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,3)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,3)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,3)]
1 = [(0,0051 ∗ 0)   +   (0,7057 ∗ 1)   +  (0,1482 ∗ 0,9259)  +  (0,1359 ∗ 1)   +  (0,0051 ∗ 0)] 1
𝑊𝑃 (1,3) = 0,9788
= [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,4)) +  (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,4)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,4)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,4)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,4)]
1 = [(0,0051 ∗ 0)   +  (0,7057 ∗ 1)  +   (0,1482 ∗ 1)  +   (0,1359 ∗ 1)  +   (0,0051 ∗ 0)]
1 𝑊𝑃 (1,4) = 0,9898
= [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,5)) +  (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,5)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,5)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,5)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,5)]
1 = [(0,0051 ∗ 0)   +  (0,7057 ∗ 1)  +   (0,1482 ∗ 0,8889)  +   (0,1359 ∗ 1)  +   (0,0051 ∗ 0)] 1
𝑊𝑃 (1,5) = 0,9733
= [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,6)) +  (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,6)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,6)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,6)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,6)] 1
= [(0,0051 ∗ 0)   +  (0,7057 ∗ 1)  +   (0,1482 ∗ 0,7778)   +   (0,1359 ∗ 1)  +   (0,0051 ∗ 0)]
1
𝑊𝑃 (1,6) = 0,9569
= [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,7)) +  (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,7)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,7)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,7)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,7)]
1
= [(0,0051 ∗ 0)   +  (0,7057 ∗ 1)  +   (0,1482 ∗ 1)  +   (0,1359 ∗ 1)   +   (0,0051 ∗ 0)] 1
𝑊𝑃 (1,7) = 0,9898
= [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,8)) +  (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,8)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,8)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,8)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,8)] 1
= [(0,0051 ∗ 0)   +  (0,7057 ∗ 1)  +   (0,1482 ∗ 0,8889)  +   (0,1359 ∗ 1)  +   (0,0051 ∗ 0)] 1
𝑊𝑃 (1,8) = 0,9733
= [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (2,1)) +   (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (2,1)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (2,1)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (2,1)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (2,1)]
1
= [(0,0051 ∗ 1)   +  (0,7057 ∗ 0)  +   (0,1482 ∗ 0,1111)   +   (0,1359 ∗ 1)  +   (0,0051 ∗ 1)] 1
𝑊𝑃 (2,1) = 0,1626
= [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (2,3)) +  (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (2,3)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (2,3)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (2,3)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (2,3)]

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
= [(0,0051 ∗ 1)   +  (0,7057 ∗ 0)  +   (0,1482 ∗ 0,0370)  +   (0,1359 ∗ 1)  +   (0,0051 ∗ 1)]
1
𝑊𝑃 (2,3) = 0,1516
= [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (2,4)) +  (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (2,4)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (2,4)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (2,4)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (2,4)]
1
= [(0,0051 ∗ 1)  +   (0,7057 ∗ 0)   +  (0,1482 ∗ 0,1111)  +  (0,1359 ∗ 1)   +  (0,0051 ∗ 1)]
1
𝑊𝑃 (2,4) = 0,1626
= [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (2,5)) +  (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (2,5)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (2,5)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (2,5)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (2,5)]
1 = [(0,0051 ∗ 1)   +  (0,7057 ∗ 0)  +   (0,1482 ∗ 0,1111)  +   (0,1359 ∗ 1)  +   (0,0051 ∗ 1)] 1
𝑊𝑃 (2,5) = 0,1626
= [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (2,6)) +  (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (2,6)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (2,6)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (2,6)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (2,6)]
1 = [(0,0051 ∗ 1)   +  (0,7057 ∗ 0)  +   (0,1482 ∗ 0,1111)  +   (0,1359 ∗ 1)  +   (0,0051 ∗ 1)] 1
𝑊𝑃 (2,6) = 0,1626
= [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (2,7)) +  (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (2,7)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (2,7)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (2,7)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (2,7)]
1 = [(0,0051 ∗ 1)  +   (0,7057 ∗ 0)   +  (0,1482 ∗ 0,1111)  +   (0,1359 ∗ 1)   +  (0,0051 ∗ 1)] 1
𝑊𝑃 (2,7) = 0,1626
= [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (2,8)) +  (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (2,8)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (2,8)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (2,8)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (2,8)]
1 = [(0,0051 ∗ 1)   +  (0,7057 ∗ 0)  +   (0,1482 ∗ 0,1111)  +   (0,1359 ∗ 1)  +   (0,0051 ∗ 1)] 1
𝑊𝑃 (2,8) = 0,1626
= [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (3,1)) +  (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (3,1)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (3,1)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (3,1)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (3,1)]
1 = [(0,0051 ∗ 0)   +  (0,7057 ∗ 1)  +   (0,1482 ∗ 0,0741)  +   (0,1359 ∗ 1)  +   (0,0051 ∗ 0)]
1
Berikut adalah hasil dari perhitungan bobot yang dibuat menjadi table :
Table 7. WP ( Weak Preferential ) Alternatif Nilai WP(1,2) 0,9733 WP(1,3) 0,9788 WP(1,4) 0,9898 WP(1,5) 0,9733 WP(1,6) 0,9569 WP(1,7) 0,9898 WP(1,8) 0,9733 WP(2,1) 0,1626 WP(2,3) 0,1516 WP(2,4) 0,1626 WP(2,5) 0,1626 WP(2,6) 0,1626 WP(2,7) 0,1626 WP(2,8) 0,1626 WP(3,1) 0,8526 WP(3,2) 0,8526 WP(3,4) 0,8526 WP(3,5) 0,8526 WP(3,6) 0,8526 WP(3,7) 0,8526 WP(3,8) 0,8526 WP(4,1) 0,0000 WP(4,2) 0,0000 WP(4,3) 0,0000

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
Alternatif Nilai WP(4,5) 0,0000 WP(4,6) 0,0000 WP(4,7) 0,0000 WP(4,8) 0,0000 WP(5,1) 0,8581 WP(5,2) 0,8581 WP(5,3) 0,8471 WP(5,4) 0,8581 WP(5,6) 0,8581 WP(5,7) 0,8581 WP(5,8) 0,8581 WP(6,1) 0,1739 WP(6,2) 0,1575 WP(6,3) 0,1630 WP(6,4) 0,1739 WP(6,5) 0,1575 WP(6,7) 0,1739 WP(6,8) 0,1575 WP(7,1) 0,1359 WP(7,2) 0,1359 WP(7,3) 0,1359 WP(7,4) 0,1359 WP(7,5) 0,1359 WP(7,6) 0,1359 WP(7,8) 0,1359 WP(8,1) 0,8632 WP(8,2) 0,8632 WP(8,3) 0,8522 WP(8,4) 0,8632 WP(8,5) 0,8632 WP(8,6) 0,8632 WP(8,7) 0,8632
5. Nilai Strict Preferences J atau SPj(i,i’)
Rumus berikut sesuai dengan persamaan 3.6 pada Bab sebelumnya. 𝑆𝑃 𝑗 (𝑖, 𝑖 ′ ) = [max(0, 𝑑 𝑗 − 𝐿 𝑗 )]/[𝑑𝑚 𝑗 − 𝐿 𝑗 ] C1= Pendidikan 𝑆𝑃 𝑗 (1,2) = [max(0, (0 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (1,3) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (1,4) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (1,5) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)] 1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (1,6) = [max(0, (0 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)] 1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (1,7 ) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (1,8 ) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (2,1) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
= [max(1)]
1 = 1
𝑆𝑃 𝑗 (2,3) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(1)]
1 = 1 𝑆𝑃 𝑗 (2,4) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(1)] 1 = 1 𝑆𝑃 𝑗 (2,5) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(1)] 1 = 1
𝑆𝑃 𝑗 (2,6) = [max(0, (1 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(1)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (2,7) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(1)]
1 = 1
𝑆𝑃 𝑗 (2,8) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(1)]
1 = 1
𝑆𝑃 𝑗 (3,1) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (3,2) = [max(0, (0 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0 𝑆𝑃 𝑗 (3,4) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0 𝑆𝑃 𝑗 (3,5) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (3,6) = [max(0, (0 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (3,7) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (3,8) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (4,1) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (4,2) = [max(0, (0 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)] 1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (4,3) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (4,5) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (4,6) = [max(0, (0 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (4,7) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (4,8) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0 𝑆𝑃 𝑗 (5,1) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)] 1 = 0 𝑆𝑃 𝑗 (5,2) = [max(0, (0 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)] 1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (5,3) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (5,4) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (5,6) = [max(0, (0 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (5,7 ) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (5,8 ) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0 𝑆𝑃 𝑗 (6,1) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(1)]
1 = 1 𝑆𝑃 𝑗 (6,2) = [max(0, (1 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (6,3) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(1)]
1 = 1
𝑆𝑃 𝑗 (6,4) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(1)]
1 = 1
𝑆𝑃 𝑗 (6,5) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(1)]
1 = 1
𝑆𝑃 𝑗 (6,7) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(1)]
1 = 1
𝑆𝑃 𝑗 (6,8) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(1)] 1 = 1
𝑆𝑃 𝑗 (7,1) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (7,2) = [max(0, (0 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (7,3) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (7,4) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (7,5) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0 𝑆𝑃 𝑗 (7,6 ) = [max(0, (0 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)] 1 = 0 𝑆𝑃 𝑗 (7,8) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
C2= Bidang Keahlian 𝑆𝑃 𝑗 (1,2) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(1)]
1 = 1 𝑆𝑃 𝑗 (1,3) = [max(0, (1 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0 𝑆𝑃 𝑗 (1,4) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(1)] 1 = 1
𝑆𝑃 𝑗 (1,5) = [max(0, (1 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (1,6) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(1)]
1 = 1
𝑆𝑃 𝑗 (1,7 ) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(1)]
1 = 1
𝑆𝑃 𝑗 (1,8) = [max(0, (1 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (2,1) = [max(0, (0 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (2,3) = [max(0, (0 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (2,4) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (2,5) = [max(0, (0 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (2,6) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (2,7) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (2,8) = [max(0, (0 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (3,1) = [max(0, (1 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (3,2) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
= [max(1)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (3,4) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(1)]
1 = 1 𝑆𝑃 𝑗 (3,5) = [max(0, (1 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)] 1 = 0 𝑆𝑃 𝑗 (3,6) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(1)] 1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (3,7) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(1)]
1 = 1
𝑆𝑃 𝑗 (3,8) = [max(0, (1 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (4,1) = [max(0, (0 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (4,2) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (4,3) = [max(0, (0 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0 𝑆𝑃 𝑗 (4,5) = [max(0, (0 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0 𝑆𝑃 𝑗 (4,6) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (4,7) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (4,8) = [max(0, (0 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (5,1) = [max(0, (1 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (5,2) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(1)]
1 = 1
𝑆𝑃 𝑗 (5,3) = [max(0, (1 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)] 1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (5,4) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(1)]
1 = 1
𝑆𝑃 𝑗 (5,6) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(1)]
1 = 1
𝑆𝑃 𝑗 (5,7 ) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (5,8) = [max(0, (1 − 1) − 0]/[1 − 0]

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (6,1) = [max(0, (0 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0 𝑆𝑃 𝑗 (6,2) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)] 1 = 0 𝑆𝑃 𝑗 (6,3) = [max(0, (0 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)] 1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (6,4) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (6,5) = [max(0, (0 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (6,7) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (6,8) = [max(0, (0 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (7,1) = [max(0, (0 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0 𝑆𝑃 𝑗 (7,2) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0 𝑆𝑃 𝑗 (7,3) = [max(0, (0 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (7,4) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (7,5) = [max(0, (0 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (7,6 ) = [max(0, (0 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (7,8) = [max(0, (0 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (8,1) = [max(0, (1 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)] 1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (8,2) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(1)]
1 = 1
𝑆𝑃 𝑗 (8,3) = [max(0, (1 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (8,4) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(1)]
1 = 1
𝑆𝑃 𝑗 (8,5) = [max(0, (1 − 1) − 0]/[1 − 0]

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
= [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (8,6 ) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(1)]
1 = 1 𝑆𝑃 𝑗 (8,7) = [max(0, (1 − 1) − 0]/[1 − 0]
= [max(0)] 1 = 0
Nilai Strict Preferences atau SP(i,i’)
𝑆𝑃(𝑖, 𝑖) = [∑ 𝑊 𝑗 𝑥𝑆𝑃 𝑗 (𝑖, 𝑖) 𝑛 𝑗=1 ] / ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1
= [(𝑊 1 𝑥𝑆𝑃 1 (1,2)) +   (𝑊 2 𝑥𝑆𝑃 2 (1,2)) + (𝑊 3 𝑥𝑆𝑃 3 (1,2)) + (𝑊 4 𝑥𝑆𝑃 4 (1,2)) + (𝑊 5 𝑥𝑆𝑃 5 (1,2)]
1 = [(0,0051 ∗ 0)  +   (0,7057 ∗ 1)   +  (0,1482 ∗ 0,8889)  +  (0,1359 ∗ 0)   +  (0,0051 ∗ 0)]
1
𝑆𝑃 (1,2) = 0 ,8374
= [(𝑊 1 𝑥𝑆𝑃 1 (1,2)) +   (𝑊 2 𝑥𝑆𝑃 2 (1,2)) + (𝑊 3 𝑥𝑆𝑃 3 (1,2)) + (𝑊 4 𝑥𝑆𝑃 4 (1,2)) + (𝑊 5 𝑥𝑆𝑃 5 (1,2)]
1 = [(0,0051 ∗ 0)  +   (0,7057 ∗ 0)   +  (0,1482 ∗ 0,9259)  +  (0,1359 ∗ 0)   +  (0,0051 ∗ 0)] 1
𝑆𝑃 (1,3) = 0,1372
= [(𝑊 1 𝑥𝑆𝑃 1 (1,4)) +  (𝑊 2 𝑥𝑆𝑃 2 (1,4)) + (𝑊 3 𝑥𝑆𝑃 3 (1,4)) + (𝑊 4 𝑥𝑆𝑃 4 (1,4)) + (𝑊 5 𝑥𝑆𝑃 5 (1,4)]
1 = [(0,0051 ∗ 0)   +  (0,7057 ∗ 1)  +   (0,1482 ∗ 1)  +   (0,1359 ∗ 1)   +   (0,0051 ∗ 0)] 1
𝑆𝑃(1,4) = 0,9898
= [(𝑊 1 𝑥𝑆𝑃 1 (1,5)) +  (𝑊 2 𝑥𝑆𝑃 2 (1,5)) + (𝑊 3 𝑥𝑆𝑃 3 (1,5)) + (𝑊 4 𝑥𝑆𝑃 4 (1,5)) + (𝑊 5 𝑥𝑆𝑃 5 (1,5)]
1 = [(0,0051 ∗ 0)  +   (0,7057 ∗ 0)   +  (0,1482 ∗ 0,8889)  +  (0,1359 ∗ 0)   +  (0,0051 ∗ 0)]
1
𝑆𝑃 (1,5) = 0,1317
= [(𝑊 1 𝑥𝑆𝑃 1 (1,6)) +   (𝑊 2 𝑥𝑆𝑃 2 (1,6)) + (𝑊 3 𝑥𝑆𝑃 3 (1,6)) + (𝑊 4 𝑥𝑆𝑃 4 (1,6)) + (𝑊 5 𝑥𝑆𝑃 5 (1,6)]
1
= [(0,0051 ∗ 0)  +   (0,7057 ∗ 1)   +  (0,1482 ∗ 0,7778)  +  (0,1359 ∗ 0)   +  (0,0051 ∗ 0)]
1 𝑆𝑃 (1,6) = 0,8210
= [(𝑊 1 𝑥𝑆𝑃 1 (1,7)) +  (𝑊 2 𝑥𝑆𝑃 2 (1,7)) + (𝑊 3 𝑥𝑆𝑃 3 (1,7)) + (𝑊 4 𝑥𝑆𝑃 4 (1,7)) + (𝑊 5 𝑥𝑆𝑃 5 (1,7)]
1 = [(0,0051 ∗ 0)   +  (0,7057 ∗ 1)  +   (0,1482 ∗ 1)  +   (0,1359 ∗ 0)   +   (0,0051 ∗ 0)] 1
𝑆𝑃 (1,7) = 0,8539
= [(𝑊 1 𝑥𝑆𝑃 1 (1,7)) +  (𝑊 2 𝑥𝑆𝑃 2 (1,7)) + (𝑊 3 𝑥𝑆𝑃 3 (1,7)) + (𝑊 4 𝑥𝑆𝑃 4 (1,7)) + (𝑊 5 𝑥𝑆𝑃 5 (1,7)]
1 = [(0,0051 ∗ 0)  +   (0,7057 ∗ 0)   +  (0,1482 ∗ 0,8889)  +  (0,1359 ∗ 0)   +  (0,0051 ∗ 0)] 1
𝑆𝑃 (1,8) = 0,1317
= [(𝑊 1 𝑥𝑆𝑃 1 (2,1)) +   (𝑊 2 𝑥𝑆𝑃 2 (2,1)) + (𝑊 3 𝑥𝑆𝑃 3 (2,1)) + (𝑊 4 𝑥𝑆𝑃 4 (2,1)) + (𝑊 5 𝑥𝑆𝑃 5 (2,1)]
1 = [(0,0051 ∗ 1)   +  (0,7057 ∗ 0)  +   (0,1482 ∗ 0)  +   (0,1359 ∗ 0)   +   (0,0051 ∗ 1)] 1
𝑆𝑃 (2,1) = 0,0102
= [(𝑊 1 𝑥𝑆𝑃 1 (2,3)) +  (𝑊 2 𝑥𝑆𝑃 2 (2,3)) + (𝑊 3 𝑥𝑆𝑃 3 (2,3)) + (𝑊 4 𝑥𝑆𝑃 4 (2,3)) + (𝑊 5 𝑥𝑆𝑃 5 (2,3)]
1 = [(0,0051 ∗ 1)  +   (0,7057 ∗ 0)   +  (0,1482 ∗ 0,0370)  +  (0,1359 ∗ 0)   +  (0,0051 ∗ 1)] 1
𝑆𝑃 (2,3) = 0,0157
= [(𝑊 1 𝑥𝑆𝑃 1 (2,4)) +   (𝑊 2 𝑥𝑆𝑃 2 (2,4)) + (𝑊 3 𝑥𝑆𝑃 3 (2,4)) + (𝑊 4 𝑥𝑆𝑃 4 (2,4)) + (𝑊 5 𝑥𝑆𝑃 5 (2,4)]

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
= [(0,0051 ∗ 1)  +   (0,7057 ∗ 0)   +  (0,1482 ∗ 0,1111)  +  (0,1359 ∗ 1)   +  (0,0051 ∗ 1)]
1
𝑆𝑃 (2,4) = 0,1626
= [(𝑊 1 𝑥𝑆𝑃 1 (2,5)) +   (𝑊 2 𝑥𝑆𝑃 2 (2,5)) + (𝑊 3 𝑥𝑆𝑃 3 (2,5)) + (𝑊 4 𝑥𝑆𝑃 4 (2,5)) + (𝑊 5 𝑥𝑆𝑃 5 (2,5)]
1
= [(0,0051 ∗ 1)   +  (0,7057 ∗ 0)  +   (0,1482 ∗ 0)  +   (0,1359 ∗ 0)   +   (0,0051 ∗ 1)] 1
𝑆𝑃 (2,5) = 0,0102
= [(𝑊 1 𝑥𝑆𝑃 1 (2,6)) +  (𝑊 2 𝑥𝑆𝑃 2 (2,6)) + (𝑊 3 𝑥𝑆𝑃 3 (2,6)) + (𝑊 4 𝑥𝑆𝑃 4 (2,6)) + (𝑊 5 𝑥𝑆𝑃 5 (2,6)]
1 = [(0,0051 ∗ 0)   +  (0,7057 ∗ 0)  +   (0,1482 ∗ 0)  +   (0,1359 ∗ 0)   +   (0,0051 ∗ 1)] 1
𝑆𝑃 (2,6) = 0,0051
= [(𝑊 1 𝑥𝑆𝑃 1 (2,7)) +  (𝑊 2 𝑥𝑆𝑃 2 (2,7)) + (𝑊 3 𝑥𝑆𝑃 3 (2,7)) + (𝑊 4 𝑥𝑆𝑃 4 (2,7)) + (𝑊 5 𝑥𝑆𝑃 5 (2,7)]
1 = [(0,0051 ∗ 1)  +   (0,7057 ∗ 0)   +  (0,1482 ∗ 0,1111)  +  (0,1359 ∗ 0)   +  (0,0051 ∗ 1)] 1
𝑆𝑃 (2,7) = 0,0267
= [(𝑊 1 𝑥𝑆𝑃 1 (2,7)) +  (𝑊 2 𝑥𝑆𝑃 2 (2,7)) + (𝑊 3 𝑥𝑆𝑃 3 (2,7)) + (𝑊 4 𝑥𝑆𝑃 4 (2,7)) + (𝑊 5 𝑥𝑆𝑃 5 (2,7)]
1 = [(0,0051 ∗ 1)   +  (0,7057 ∗ 0)  +   (0,1482 ∗ 0)  +   (0,1359 ∗ 0)   +   (0,0051 ∗ 0)] 1
𝑆𝑃 (2,8) = 0,0051
= [(𝑊 1 𝑥𝑆𝑃 1 (3,1)) +   (𝑊 2 𝑥𝑆𝑃 2 (3,1)) + (𝑊 3 𝑥𝑆𝑃 3 (3,1)) + (𝑊 4 𝑥𝑆𝑃 4 (3,1)) + (𝑊 5 𝑥𝑆𝑃 5 (3,1)]
1 = [(0,0051 ∗ 0)   +  (0,7057 ∗ 0)  +   (0,1482 ∗ 0)  +   (0,1359 ∗ 0)   +   (0,0051 ∗ 0)]
1
Hasil dari setiap perhitungan di atas dibuat menjadi tabel sebagai berikut:
Tabel 8. SP ( Strict Preferences ) Alternatif Nilai SP(1,2) 0,8374 SP(1,3) 0,1372 SP(1,4) 0,9898 SP(1,5) 0,1317 SP(1,6) 0,8210 SP(1,7) 0,8539 SP(1,8) 0,1317 SP(2,1) 0,0102 SP(2,3) 0,0157 SP(2,4) 0,1626 SP(2,5) 0,0102 SP(2,6) 0,0051 SP(2,7) 0,0267 SP(2,8) 0,0051 SP(3,1) 0,0000 SP(3,2) 0,7057 SP(3,4) 0,8526 SP(3,5) 0,0000 SP(3,6) 0,7057 SP(3,7) 0,7167 SP(3,8) 0,0000 SP(4,1) 0,0000 SP(4,2) 0,0000 SP(4,3) 0,0000 SP(4,5) 0,0000 SP(4,6) 0,0000 SP(4,7) 0,0000 SP(4,8) 0,0000 SP(5,1) 0,0000

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
Alternatif Nilai SP(5,2) 0,7057 SP(5,3) 0,0055 SP(5,4) 0,8581 SP(5,6) 0,7057 SP(5,7) 0,7222 SP(5,8) 0,0000 SP(6,1) 0,0051 SP(6,2) 0,0165 SP(6,3) 0,0271 SP(6,4) 0,1739 SP(6,5) 0,0216 SP(6,7) 0,0380 SP(6,8) 0,0216 SP(7,1) 0,0000 SP(7,2) 0,0000 SP(7,3) 0,0000 SP(7,4) 0,1359 SP(7,5) 0,0000 SP(7,6) 0,0000 SP(7,8) 0,0000 SP(8,1) 0,0051 SP(8,2) 0,7057 SP(8,3) 0,0106 SP(8,4) 0,8632 SP(8,5) 0,0051 SP(8,6) 0,7108 SP(8,7) 0,7273
6. Menghitung nilai TP(i,i’)
Nilai total preference merupakan penjumlahan dari hasil nilai weak preferential dan hasil nilai stric preference yang nantinya hasil dari pemjumlahan keduanya akan dimasukan menjadi nilai keseluruhan preferensi. TP(i,i')=Min[1,WP(i,i')+SP(i,i')]
Tabel 9. Total Preference dari WP Dan SP
Alternatif Perhitungan TP(1,2) Min[1, 0,9158+0,7209] = 1 TP(1,3) Min[1, 0,9332+0,4332] = 1 TP(1,4) Min[1, 0,9678+0,9678] = 1 TP(1,5) Min[1, 0,9158+0,4159] = 1 TP(1,6) Min[1, 0,8638+0,6689] = 1 TP(1,7) Min[1, 0,9678+0,7729] = 1 TP(1,8) Min[1, 0,9158+0,4159] = 1 TP(2,1) Min[1, 0,2791+0,0322] = 0,3113 TP(2,3) Min[1, 0,2445+0,0495] = 0,2940 TP(2,4) Min[1, 0,2791+0,2791] = 0,5583 TP(2,5) Min[1, 0,2791+0,0322] = 0,3113 TP(2,6) Min[1, 0,2791+0,0051] = 0,2952 TP(2,6) Min[1, 0,2791+0,0842] = 0,3633 TP(2,8) Min[1, 0,2791+0,0051] = 0,2952 TP(3,1) Min[1, 0,5346+0] = 0,5346 TP(3,2) Min[1, 0,5346+0,7057] = 0,8396 TP(3,4) Min[1, 0,5346+0,5346] = 1 TP(3,5) Min[1, 0,5346+0] = 0,5346 TP(3,6) Min[1, 0,5346+0,7057] = 0,8396 TP(3,7) Min[1, 0,5346+0,3396] = 0,8742 TP(3,8) Min[1, 0,5346+0] = 0,5346 TP(4,1) Min[1, 0+0] = 0 TP(4,2) Min[1, 0+0] = 0 TP(4,3) Min[1, 0+0] = 0 TP(4,5) Min[1, 0+0] = 0

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
Alternatif Perhitungan TP(4,6) Min[1, 0+0] = 0 TP(4,7) Min[1, 0+0] = 0 TP(4,8) Min[1, 0+0] = 0 TP(5,1) Min[1, 0,5519+0] = 0,5519 TP(5,2) Min[1, 0,5519+0,7057] = 0,8569 TP(5,3) Min[1, 0,5173+0,0173] = 0,5346 TP(5,4) Min[1, 0,5519+0,5519] = 1 TP(5,6) Min[1, 0,5519+0,7057] = 0,8569 TP(5,7) Min[1, 0,5519+0,3570] = 0,9089 TP(5,8) Min[1, 0,5519+0] = 0,5519 TP(6,1) Min[1, 0,3150+0,0051] = 0,3311 TP(6,2) Min[1, 0,2630+0,0520] = 0,3150 TP(6,3) Min[1, 0,2804+0,0854] = 0,3658 TP(6,4) Min[1, 0,3150+0,3150] = 0,6301 TP(6,5) Min[1, 0,2630+0,0681] = 0,3311 TP(6,7) Min[1, 0,3150+0,1201] = 0,4351 TP(6,8) Min[1, 0,2630+0,0681] = 0,3311 TP(7,1) Min[1, 0,1359+0] = 0,1359 TP(7,2) Min[1, 0,1359+0] = 0,1359 TP(7,3) Min[1, 0,1359+0] = 0,1359 TP(7,4) Min[1, 0,1359+0,1359] = 0,3899 TP(7,5) Min[1, 0,1359+0] = 0,1359 TP(7,6) Min[1, 0,1359+0] = 0,1359 TP(7,8) Min[1, 0,1359+0] = 0,1359 TP(8,1) Min[1, 0,5680+0,0051] = 0,5841 TP(8,2) Min[1, 0,5680+0,7057] = 0,8730 TP(8,3) Min[1, 0,5333+0,0334] = 0,5668 TP(8,4) Min[1, 0,5680+0,5680] = 1 TP(8,5) Min[1, 0,5680+0,0051] = 0,5841 TP(8,6) Min[1, 0,5680+0,3211] = 0,8891 TP(8,7) Min[1, 0,5680+0,3730] = 0,9411
Berikut adalah hasil perhitungan dari setiap alternatif dalam bentuk tabel.
Tabel 10. Niali WP (i, i') , SP (i, i') Dan TP (i, i') Alternatif  WP (i, i')  SP (i, i')  TP (i, i') (1,2) 0,9733 0,8374 1,0000 (1,3) 0,9788 0,1372 1,0000 (1,4) 0,9898 0,9898 1,0000 (1,5) 0,9733 0,1317 1,0000 (1,6) 0,9569 0,8210 1,0000 (1,7) 0,9898 0,8539 1,0000 (1,8) 0,9733 0,1317 1,0000 (2,1) 0,1626 0,0102 0,1728 (2,3) 0,1516 0,0157 0,1673 (2,4) 0,1626 0,1626 0,3251 (2,5) 0,1626 0,0102 0,1728 (2,6) 0,1626 0,0051 0,1677 (2,7) 0,1626 0,0267 0,1892 (2,8) 0,1626 0,0051 0,1677 (3,1) 0,8526 0,0000 0,8526 (3,2) 0,8526 0,7057 1,0000 (3,4) 0,8526 0,8526 1,0000 (3,5) 0,8526 0,0000 0,8526 (3,6) 0,8526 0,7057 1,0000 (3,7) 0,8526 0,7167 1,0000 (3,8) 0,8526 0,0000 0,8526 (4,1) 0,0000 0,0000 0,0000 (4,2) 0,0000 0,0000 0,0000 (4,3) 0,0000 0,0000 0,0000

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
Alternatif  WP (i, i')  SP (i, i')  TP (i, i') (4,5) 0,0000 0,0000 0,0000 (4,6) 0,0000 0,0000 0,0000 (4,7) 0,0000 0,0000 0,0000 (4,8) 0,0000 0,0000 0,0000 (5,1) 0,8581 0,0000 0,8581 (5,2) 0,8581 0,7057 1,0000 (5,3) 0,8471 0,0055 0,8526 (5,4) 0,8581 0,8581 1,0000 (5,6) 0,8581 0,7057 1,0000 (5,7) 0,8581 0,7222 1,0000 (5,8) 0,8581 0,0000 0,8581 (6,1) 0,1739 0,0051 0,1790 (6,2) 0,1575 0,0165 0,1739 (6,3) 0,1630 0,0271 0,1900 (6,4) 0,1739 0,1739 0,3479 (6,5) 0,1575 0,0216 0,1790 (6,7) 0,1739 0,0380 0,2120 (6,8) 0,1575 0,0216 0,1790 (7,1) 0,1359 0,0000 0,1359 (7,2) 0,1359 0,0000 0,1359 (7,3) 0,1359 0,0000 0,1359 (7,4) 0,1359 0,1359 0,2718 (7,5) 0,1359 0,0000 0,1359 (7,6) 0,1359 0,0000 0,1359 (7,8) 0,1359 0,0000 0,1359 (8,1) 0,8632 0,0051 0,8683 (8,2) 0,8632 0,7057 1,0000 (8,3) 0,8522 0,0106 0,8628 (8,4) 0,8632 0,8632 1,0000 (8,5) 0,8632 0,0051 0,8683 (8,6) 0,8632 0,7108 1,0000 (8,7) 0,8632 0,7273 1,0000
Nilai pada tabel dibawah ini merupakan nilai hasil dari total preferensi dan diisi sesuai penyandingan nilai baris dan kolom alternatif dan kriteria.
Tabel 11. Dari keseluruhan preferensi Alternatif A1 A2 A3
A4 A5
A6 A7 A8 Total A1 - 1 1 1 1 1 1
1 7 A2 0,1728 - 0,1673  0,3251  0,1728  0,1677  0,1892  0,1677  1,3625 A3 0,8526  1,0000 - 1 0,8526  1,0000  1,0000  0,8526  6,5577 A4 0 0 0 - 0 0
0 0 0 A5 0,8581  1,0000  0,8526 1 - 1,0000  1,0000  0,8581  6,5687 A6 0,1790  0,1739  0,1900  0,3479  0,1790 - 0,2120  0,1790  1,4609 A7 0,1359  0,1359  0,1359  0,2718  0,1359  0,1359 - 0,1359  1,0872 A8 0,8683  1,0000  0,8628 1 0,8683  1,0000  1,0000 - 6,5993 Total 3,0666  4,3098  3,2085  4,9448  3,2085  4,3036  4,4012  3,1932
7. Menghitung Nilai Entering dan Leaving Flow
𝜑 + (𝑖) = 1 𝑚−1 ∑ 𝑇𝑃(𝑖, 𝑖 ′ ) 𝑛 𝑖′=1 (𝑖 ≠ 𝑖 ′ ) untuk Leaving Flow
𝜑 + = 1 8 − 1 ×  7 = 1 𝜑 + = 1 8 − 1 ×  1,3625 = 0,1946 𝜑 + = 1 8 − 1 ×  6,5577 = 0,9368
𝜑 + = 1 8 − 1 ×  0 = 0
𝜑 + = 1 8 − 1 ×  6,5687 = 0,9384

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
𝜑 + = 1 8 − 1 ×  1,4609 = 0,2087 𝜑 + = 1 8 − 1 ×  1,0872 = 0,1553 𝜑 + = 1 8 − 1 ×  6,5993 = 0,9428
𝜑 − (𝑖) = 1 𝑚−1 ∑ 𝑇𝑃(𝑖, 𝑖 ′ ) 𝑛 𝑖′=1 (𝑖 ≠ 𝑖 ′ ) untuk Entering
𝜑 − = 1 8 − 1 × 3,0666 = 0,4381 𝜑 − = 1 8 − 1 × 4,3098 = 0,6157 𝜑 − = 1 8 − 1 × 3,2085 = 0,4584 𝜑 − = 1 8 − 1 × 4,9448 = 0,7064 𝜑 − = 1 8 − 1 × 3,2085 = 0,4584 𝜑 − = 1 8 − 1 × 4,3036 = 0,6148 𝜑 − = 1 8 − 1 × 4,4012 = 0,6287 𝜑 − = 1 8 − 1 × 3,1932 = 0,4562
8. Menghitung Net Flow
Menghitung dari perangkingan (i) untuk setiap alternatif lainnya. 𝜑(𝑖) =   𝜑 + (𝑖) − 𝜑 − (𝑖) = 1 − 0,4381 = 0,5619 = 0,1946 − 0,6157 = −0,4210 = 0,9368 − 0,4584 = 0,4785 = 0 − 0,7064 = −0,7064 = 0,9384 − 0,4584 = 0,48 = 0,2087 − 0,6148 = −0,4061 = 0,1553 − 0,6287 = −0,4734 = 0,9428 − 0,4562 = 0,4866
9. Perangkingan alternatif
Dari tahapan perhitungan pada pemeringkatan ini diambil nilai net flow tertinggi untuk menentukan alternatif yang terpilih sebagai kepala jurusan berdasarkan metode extended promethee II dan dapat dilihat
Tabel 12. Hasil akhir Alternatif Leaving Flow  Entering 𝑁𝑒𝑡 𝐹𝑙𝑜𝑤 Peringkat Djaniur Sinurat, S.Pd 1,0000 0,4381 0,5619 1 Iswanto, S.Pd 0,9428 0,4562 0,4866 2 Drs. Jatiman Simbolon, S.Pd 0,9384 0,4584 0,4800 3 Ekosusilo Sitanggang, S.Pd 0,9368 0,4584 0,4785 4 July Heriadi, S.Ag, M.Pd 0,2087 0,6148 -0,4061 5 Rika Afriyanti, S.Pd, M.Pd 0,1946 0,6157 -0,4210 6 Rachel Fransiska Sembiring, S.Pd 0,1553 0,6287 -0,4734 7 Listivia Manao, S.Pd 0,0000 0,7064 -0,7064 8

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari penelitian yang telah penulis lakukan pada bab-bab sebelumnya, maka didapatkan kesimpulan Prosedur penentuan kepala jurusan yang berlaku di SMK Negeri 1 Perbaungan sesuai dengan permasalahan yang diangkat oleh penulis. Metode Entropy dapat diterapkan untuk menentukan nilai bobot dari kriteria-kriteria yang digunakan  dalam  penentuan  kepala  jurusan.  Dengan  menggunakan  metode  EXPROM  II  dinilai  dapat menyelesaikan permasalahan dalam penentuan kepala jurusan.

## REFERENCES
[1] Efraim Turban and Jay E. Aronson, Decision Support System and Intelligent Systems . 2001.
[2] M. Mesran, R. Rusiana, and M. Sianturi, “Decision Support System for Termination of Employment using Elimination

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 26−56 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.821
and Choice Translation Reality Method,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 6, no. 4, p. 135, 2018.
[3] 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.
[4] D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making (MCDM) Pada Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: CV.Budi Utama, 2017.
[5] D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[6] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[7] A. S. Harahap, Tulus, and E. Budhiarti, “PENERAPAN METODE ENTROPY DAN METODE PROMETHEE DALAM MERANGKING KUALITAS GETAH KARET,” Pelita Inform. , vol. 16, no. 3, pp. 208–213, 2017.
[8] K.  D.  Maisari,  D.  Andreswari,  and  R.  Efendi,  “Implementasi  Metode  TOPSIS  dengan  Pembobotan  Entropy  untuk Penentuan Calon Penerima Bantuan Siswa Miskin (BSM) APBD Kota Bengkulu( Studi Kasus : SMAN 8 Kota Bengkulu ),” J. Rekursif , vol. 5, no. 2, pp. 179–194, 2017.
[9] S.  R.  Ningsih  and  A.  P.  Windarto,  “Penerapan  Metode  Promethee  II  pada  Dosen  Penerima  Hibah  P2M  Internal,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 3, no. 1, pp. 20–25, 2018.
[10]  M. Mesran, S. D. Nasution, S. Syahputra, A. Karim, and E. Purba, “Implementation of the Extended Promethee II in Upgrade Level of Mechanic,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 125–130, 2018.
[11]  M.  Fadlina,  L.  T.  Sianturi,  A.  Karim,  “Best  Student  Selection  Using Extended  Promethee  II  Method,” Int.  J.  Recent Trends Eng. Res , vol. 3 no.8, pp. 21–29, 2017.