## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5936

## Implementasi Metode Preference Selection Index (PSI) dalam Seleksi Penerimaan Content Creator Media Sosial

## Usanto S
Sistem Informasi, Fakultas Teknologi, Institut Teknologi dan Bisnis Swadharma, Jakarta, Indonesia Email: usanto.s@swadharma.ac.id
Email Penulis Korespondensi: usanto.s@swadharma.ac.id
Abstrak− Saat ini media sosial dalam dunia kerja memiliki peran penting dan dapat pula menjadi tempat persaingan bisnis. Media sosial  sekarang  digunakan  sebagai  tempat  promosi  yang  lebih  mudah  dan  efisien  yang  dibuat  untuk  mengambil  perhatian  dari audiens sehingga dapat memperluas targer pasar untuk mendapatkan laba yang lebih tinggi. Content creator mempunyai peran yang penting untuk pelaku usaha, content creator bertanggung jawab terhadap media sosial yang dimiliki pelaku usaha. Proses seleksi penerimaan content creator masih dilakukan secara konvensional sehingga proses seleksi terkadang tidak tepat dalam menerima content  creator  terbaik.  Maka  dengan  itu  pelaku  usaha  harus  memilih  content  creator  yang  berkualitas  agar  media  sosial  yang dimiliki  tetap  terus  aktif  dan  mendapatkan  targer  audiens  yang  lebih  luas.  Dalam  seleksi  penerimaan  content  creator  memiliki beberapa kriteria yang telah ditentukan yaitu Skill, Pengalaman Kerja, Jumlah Pengikut, Wawancara dan Pendidikan. Karena adanya permasalahan tersebut diperlukan sebuah sistem yang dapat membantu dalam memperoleh hasil rekomendasi yang handal dan tepat sasaran. Penerapan sistem pendukung keputusan dalam penelitian ini digunakan dengan implementasi metode Preference Selection Index  (PSI)  yang  dimana  metode  tersebut  sangat  membantu  dalam  menghasilkan  nilai  bobot  dan  preferensi  terbaik  dari  data alternatif  dan  kriteria  sehingga  mendapatkan  hasil  akhir  yaitu  rekomendasi  content  creator  terbaik  di  kota  Medan  berada  pada Alternatif A3 yaitu Andriana dengan nilai 0.9236.
Kata Kunci : SPK; PSI; Penerimaan; Content Creator; Seleksi
Abstract− Currently social media in the world of work has an important role and can also be a place of business competition. Social media is now being used as an easier and more efficient promotional platform designed to capture the attention of the audience so as to expand the target market for higher profits. Content creators have an important role for business actors, content creators are responsible  for  social  media  owned  by  business  actors.  The  selection  process  for  accepting  content  creators  is  still  carried  out conventionally so that the selection process is sometimes not appropriate in accepting the best content creators. So with that, business actors must choose quality content creators so that their social media continues to be active and get a wider target audience. In selecting content creators, several criteria have been determined, namely skills, work experience, number of followers, interviews and education. Because of these problems, a system is needed that can assist in obtaining reliable and targeted recommendations. The application of a decision support system in this study was used by implementing the PSI (Preference Selection Index) method in which this method is very helpful in producing the best weight and preference values from alternative data and criteria so that the final result is the recommendation for the best content creator in Medan city in the Alternative A3 is Andriana with a value of 0.9236.
Keywords : DSS; PSI; Acceptance; Content Creator; Selection

## 1. PENDAHULUAN
Dalam perkembangan era digital pada saat ini muncul adanya konsep society 5.0 yang merupakan perkembangan dari era revolusi industri 4.0. Era society 5.0 merupakan era yang dimana semua proses dapat dilaksanakan dengan sistem otomatis  pada  semua  proses  aktivasi.  Era  ini  dimana  semua  teknologi  merupakan  bagian  dari  manusia  itu  sendiri, internet  bukan  hanya  digunakan  sebagai  tempat  berbagi  informasi  tetapi  internet  dapat  digunakan  untuk  menjalani kehidupan[1].  Saat  ini  media  sosial  dalam  dunia  kerja  memiliki  peran  penting  dan  dapat  pula  menjadi  tempat persaingan bisnis. Media sosial sekarang digunakan sebagai tempat promosi yang lebih mudah dan efisien yang dibuat untuk mengambil perhatian dari audiens sehingga dapat memperluas targer pasar untuk mendapatkan laba yang lebih tinggi. Setiap  pelaku usaha apapun perlunya melakukan  promosi atau memperkenalkan bisnis yang sedang dijalani dapat berupa konten di media sosial yang dimiliki pelaku usaha di era ini[2]. Sehingga pelaku usaha dituntut untuk menjadi lebih kreatif dengan bantuan Sumber Daya Manusia (SDM) yang berkualitas dan paham mengenai pembuatan konten di media sosial, maka dengan itu pelaku usaha memerlukan adanya seorang content creator media sosial.
Content  creator  mempunyai  peran  yang  penting  untuk  pelaku  usaha,  content  creator  bertanggung  jawab terhadap media sosial yang dimiliki pelaku usaha. Seorang content creator harus memiliki kemampuan yang diperlukan seperti  dapat  membuat  media  sosial  menjadi  aktif  dengan berbagai konten  yang  kreatif.  Konten  yang kreatif  dapat berupa gambar, video ataupun dalam bentuk tulisan yang diolah dengan baik hingga menarik perhatian audiens. Media sosial harus tetap terja dengan baik dikarenakan apabila media sosial kurang aktif akan dapat menurunkan image dari pelaku usaha. Maka dengan itu pelaku usaha harus memilih content creator yang berkualitas agar media sosial yang dimiliki tetap terus aktif dan mendapatkan targer audiens yang lebih luas. Dalam seleksi penerimaan content creator memiliki  beberapa kriteria  yang  telah  ditentukan yaitu  Skill,  Pengalaman  Kerja,  Jumlah Pengikut,  Wawancara dan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5936
Usanto S , Copyright © 2023, MIB , Page 633 Submitted: 08/03/2023 ; Accepted: 24/04/2023 ; Published: 27/04/2023
Pendidikan. Demikian diperlukannya sistem yang bertujuan mempermudah dalam proses seleksi penerimaan content creator yaitu dengan pengimplementasian Sistem Pendukung Keputusan (SPK)[3]–[5].
SPK  ialah  sebuah  sistem  yang  bisa  mendapatkan  sebuah  keputusan  yang  menerapkan  teknik  yang  didasari dengan alternatif dan kriteria yang ditentukan[6]–[9]. Pada penelitian ini mengimplementasikan sebuah metode yang digunakan  diharapkan  dapat  membantu  pada  saat  proses  seleksi  penerimaan  content  creator  memakai  metode Preference Selection Index(PSI) yang dimana metode ini dimanfaatkan untuk memperoleh sebuah hasil dalam seleksi penerimaan content creator. Pada SPK terdapat banyak metode seperti MABAC, WASPAS, PSI, PSI, OCRA, ARAS dan masih banyak metode yang terdapat pada SPK.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hera  Tri  Rizky  dkk  yang  dibuat  tahun  2022  mengenai  seleksi program pertukaran pelajar dengan metode PSI. Penelitian ini  menetapkan 5 dan 7 alternatif sehingga  memperoleh alternatif  terbaiki dengan nilai 0.9599 sebagai calon siswa pertukaran pelajar yang diharapkan[10]. Penelitian yang dilakukan  oleh  Juniar  Hutagalung  dkk  tahun  2022  mengenai  penerapan  PSI  untuk  pemberian  beasiswa  kepada mahasiswa.  Penelitian  menghasilkan  indeks  terbaik  dengan  nilai  0.8765  dari  perbandingan  dari  15  alternatif  dan  4 kriteria[11]. Penelitian yang telah di telaah Fauziyah, dkk pada tahun 2022 dengan judul Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Instruktur Bimbingan Belajar Menggunakan Metode PSI. yang dimana pada penelitian ini terdapat 4 kriteria diantaranya  Pengalaman,  Konsisten,  Kreatif,  dan  Komunikatif.  Maka  dengan  itu  dari  penelitian  tersebut  akan memperoleh hasil rank tertinggi yaitu terdapat pada alternatif ke A11 atas nama Sriwulan dengan nilai 0.9196[12].
Penelitian yang telah di lakukan oleh Alexius Ulan Bani, dkk pada tahun 2022 dengan judul Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pengangkatan Karyawan Kontrak Menjadi Karyawan Tetap menggunakan Metode PSI. Yang dimana pada penelitian ini terdapat 5 kriteria diantaranya Komunikasi, Perilaku, Kinerja, Kehadiran, dan Tanggung Jawab. Maka dengan itu dari penelitian tersebut akan memperoleh hasil rank tertinggi yaitu terdapat pada alternatif ke B15 atas nama Sriwulan dengan nilai 0.8977[13]. Penelitian yang telah di telaah Hamdan, dkk pada tahun 2022 dengan judul Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Penilaian Siswa Teladan Menggunakan Metode PSI. Maka dengan itu dari  penelitian  tersebut  akan  memperoleh  hasil  rank  tertinggi  yaitu  terdapat  pada  alternatif  ke  A8  atas  nama  Tiwi Survia[14].
Dari  ulasan  penjabaran  yang  telag  dibuat  membuat  penulis  tertarik  untuk  melakukan  penelitian  dengan mengimplementasikan  metode  PSI  dalam  seleksi  penerimaan  content  creator  untuk  mendapatkan  alternatif  terbaik yang sesuai dengan data dan kriteria yang ditetapkan. Metode PSI dapat memperoleh bobot sekaligus alternatif terbaik dari hasil perhitungan nilai preferensi tertinggi berdasarkan kriteria yang ditentukan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Content Creator
Content  Creator  adalah  seseorang  yang  membuat  konten  yang  disebarkan  ke  berbagai  platform  media  sosial  yang tersedia.  Konten  yang  dibuat berupa  informasi  yang  edukatif  dan  kreatif  atau  menghibur  sesuai  keinginan  audiens, konten  tersebut  dapat  dibuat  dalam  bentuk  foto,  video  maupun  tulisan.  Seorang  content  creator  harus  up  to  date mengenai perkembangan trend konten di media sosial.

## 2.2 Metode Preference Selection Index (PSI)
Metode PSI tidak perlu menentukan kepentingan relatif antar atribut. Metode ini bermanfaat ketika kepentingan relatif atribut bertentangan[15]. Pada tahap perhitungan PSI, bobot kriteria ditentukan dengan menggunakan informasi yang terdapat dalam matriks keputusan, dimana bobot kriteria dapat ditentukan secara objektif dengan menggunakan metode standar deviasi atau entropi[16], [17]. Beberapa langkah untuk mengembangkan metode PSI[18]–[25]: 1. Identifikasi matriks keputusan
Xij = [ x 11 x 12 … x 21 x 22 … … x m1 … x m2 … … x 1n x 2n … x mn ] (1)
2. Normalisai Matriks Keputusan
Atribut keuntungan (benefit) seperti berikut.
Rij = Xij Xj max (2)
Atribut biaya (cost) seperti berikut.
Rij = Xj min Xjij

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5936
Usanto S , Copyright © 2023, MIB , Page 634 Submitted: 08/03/2023 ; Accepted: 24/04/2023 ; Published: 27/04/2023
3. Penentuan nilai rata-rata dari matriks yang di nomalisasikan.
N = 1 m ∑ Rij m i=1 (4)
4. Menghitung nilai variasi preferensi
∅ j = ∑ [R ij − N j ] 2 m i=1 (5) 5. Tentukan penyimpanan nilai preferensi.
Ωj = 1 − ∅j (6)
6. Tentukan bobot kriteria.
Wj = Ωj ∑ −1 n j Ωj (7)

## 7. Penentuan indeks pemilih preferensi
Өi =   ∑ = 1 (Rij, Wj) m j (8)

## 2.3 Tahapan Penelitian
Tahapan yang dilaksanakan untuk mencapai tujuan penelitian dalam sistem pendukung keputusan dalam  penentuan jasa ekspedisi terbaik di kota Medan yaitu seperti berikut:
1. Menganalisa Masalah
Menganalisa suatu permasalahan bertujuan agar dapat menyelesaikan suatu masalah serta menganalisis data yang dijadikan suatu pokok permasalahan dalam sebuah penelitian.
2. Pengumpulan Data
Pada tahapan pengumpulan data yaitu melaksanakan kegiatan observasi dengan tujuan dapat mendalami prosedur dalam seleksi penerima bantuan penduduk miskin.
3. Studi Literatur dan Keperpustakaan
Untuk menambah pengetahuan peneliti mengenai SPK serta metode yang dipakai yaitu PSI dengan khusus.
4. Analisa Penerapan metode
Menganalisa masalah dalam  seleksi penerimaan  content creator untuk mencari alternatif terbaik dengan metode PSI.
5. Laporan Penelitian
Tahapan terakhir penelitian yang telah dilakukan dibuat dalam bentuk laporan untuk dapat melihat hasilnya selanjutnya yaitu membuat kesimpulan dari penelitian.
Dari penjelasan tersebut dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5936

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Alternatif
Dalam  penentuan  seleksi  penerimaan  content  creator  serta  menghasilkan  pilihan  yang  andal.  Penulis  menerapkan metode PSI dalam mencari preferensi tertinggi dan bobot untuk setiap kriteria. Berikut ini 9 data alternatif penduduk seperti Tabel 1.
Tabel 1. Data Alternatif Calon Content Creator Kode Alternatif A1 Cyntia Sekar A2 Raihanun A3 Andriana A4 Feby Putri A5 Ratu Muliana A6 Dewinaska A7 Laraswati A8 Aira Syakilla

## 3.2 Penetapan Kriteria
Dalam  proses  seleksi  penerimaan  content  creator  membutuhkan  adanya  kriteria  karena  kriteria  digunakan  sebagai bahan pertimbangan. Berikut 5 kriteria yaitu seperti tabel 2.
Tabel 2. Data Kriteria Kode Kriteria Jenis C1 Skill Benefit C2 Pengalaman Kerja  Benefit C3 Jumlah Pengikut Benefit C4 Wawancara Benefit C5 Pendidikan Benefit Keterangan dari data kriteria adalah sebagai berikut: Skill : jumlah kemampuan yang diperlukan sebagai content cretor Pengalaman Kerja : lama waktu seseorang bekerja di bidang yang berkaitan dengan posisi content creator Jumlah Pengikut : jumlah pengikut atau followers media sosial Wawancara : hasil dari nilai saat proses wawancara Pendidikan : jenjang pendidikan terakhir yang telah ditempuh Tabel 4. Alternatif Calon Content creator Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Cyntia Sekar Edit Foto Copywriting Fotografi Kreatif 2 Tahun 645 Wawasan Etika Komunikatif SLTA Sederajat Raihanun Copywriting Fotografi Kreatif 2 Tahun 478 Etika Komunikatif Diploma II Andriana Edit Video Edit Foto Copywriting Fotografi Kreatif 2 Tahun 730 Wawasan Etika Komunikatif Percaya Diri Strata I Feby Putri Edit Video Edit Foto Copywriting 1 Tahun 497 Etika Diploma I Ratu Muliana Fotografi Kreatif 1 Tahun 386 Wawasan Etika Diploma III Dewinaska Edit Video 3 Tahun 739 Wawasan Diploma I

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5936
Usanto S , Copyright © 2023, MIB , Page 636 Submitted: 08/03/2023 ; Accepted: 24/04/2023 ; Published: 27/04/2023
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Edit Foto Copywriting Fotografi Etika Komunikatif Percaya Diri Laraswati Edit Video Edit Foto Kreatif 2 Tahun 384 Komunikatif Percaya Diri SLTA Sederajat Aira Syakilla Copywriting 1 Tahun 421 Wawasan Etika Komunikatif Diploma III
Dalam menentukan data rating kecocokan diperlukan data pembobotan setiap kriteria seperti terlihat pada tabel 5-7 berikut :
Tabel 5. Bobot C1 Keterangan Nilai Edit Video 1 Edit Foto 1 Copywriting 1 Fotografi 1 Kreatif 1 Tabel 6. Pembobotan C4 Keterangan Nilai Wawasan 1 Etika 1 Komunikatif 1 Percaya Diri 1 Tabel 7. Pembobotan Kriteria C5 Keterangan Nilai SLTA Sederajat 1 Diploma I 2 Diploma II 3 Diploma III 4 Strata I 5
Dari tabel pembobotan kriteria dapat dihasilkan data rating kecocokan seperti tabel 8 berikut :
Tabel 8. Data Rating Kecocokan Alternatif  C1  C2 C3 C4  C5 A1 4 2 645 3 1
A2 3 2 478 2 3 A3 5 2 730 4 5 A4 3 1 497 1 2 A5 2 1 386 2 4
A6 4 3 739 4 2
A7 3 2 384 2 1 A8 1
1 421 3 4 Max 5 3 739 4 5
Min 1 1 384 1 1

## 3.3 Penetapan Metode PSI
Perhitungan  pada  setiap  alternatif  untuk  menghasilkan  perangkingan  dalam  penentuan  seleksi  penerimaan  content creator dengan mengimplementasikan metode PSI sebagai berikut:
1. Membentuk matriks keputusan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5936
𝑋 𝑖𝑗 = [ 4 2 645 3 2 478
5 2 730 3 1 2 3 4 5 3 1 497 2 1 386 4 3 739 1 2 2 4 4 2 3 2 384 1 1 421
2 1 3 4]
2. Menormalisasikan matriks keputusan pada semua kriteria Normalisasi kriteria C1
𝑅 11 = 4 5 = 0.800 𝑅 11 = 3 5 = 0.600 𝑅 11 = 5 5 = 1.000 𝑅 11 = 3 5 = 0.600 𝑅 11 = 2 5 = 0.400 𝑅 11 = 4 5 = 0.800 𝑅 11 = 3 5 = 0.600 𝑅 11 = 1 5 = 0.200
Dalam  melakukan  normalisasi  matriks  keputusan  pada  kriteria  C2  hingga  C4  dilakukan  dengan  langkah yang  sama  seperti  normalisasi  kriteria  C1.  Maka  setelah  melakakukan  seluruh  perhitungan  normalisasi  matriks keputusan sehingga memperoleh tabel matriks normalisasi seperti berikut:
Tabel 6. Data Matriks Normalisasi Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.8000 0.6667 0.8728 0.7500 0.2000 A2 0.6000 0.6667 0.6468 0.5000 0.6000 A3 1.0000 0.6667 0.9878 1.0000 1.0000 A4 0.6000 0.3333 0.6725 0.2500 0.4000 A5 0.4000 0.3333 0.5223 0.5000 0.8000 A6 0.8000 1.0000 1.0000 1.0000 0.4000 A7 0.6000 0.6667 0.5196 0.5000 0.2000 A8 0.2000 0.3333 0.5697 0.7500 0.8000 Sum 5.0000 4.6667 5.7916 5.2500 4.4000
3. Menghitung nilai mean atau rata-rata dari data yang telah dinormalisasikan.
𝑁 1 = 1 8 ∗ 5.0000 = 0.6250
𝑁 2 = 1 8 ∗ 4.6667 = 0.5833
𝑁 3 = 1 8 ∗ 5.7916 = 0.7240
𝑁 4 = 1 8 ∗ 5.2500 = 0.6563
𝑁 5 = 1 8 ∗ 4.4000 = 0.5500
4. Menghitung nilai variasi preferensi ∅ 𝑗1 ∅ 𝑗11 = ∑ [0.8000 − 0.6250] 2 = 𝑚 𝑖=1 0.0002
∅ 𝑗21 = ∑ [0.6000 − 0.6250] 2 = 𝑚 𝑖=1 0.0002
∅ 𝑗31 = ∑ [1.0000 − 0.6250] 2 = 𝑚 𝑖=1
0.0159
∅ 𝑗41 = ∑ [0.6000 − 0.6250] 2 = 𝑚 𝑖=1
0.0093
∅ 𝑗51 = ∑ [0.4000 − 0.6250] 2 = 𝑚 𝑖=1
0.0159
∅ 𝑗61 = ∑ [0.8000 − 0.6250] 2 = 𝑚 𝑖=1 0.0002 ∅ 𝑗71 = ∑ [0.6000 − 0.6250] 2 = 𝑚 𝑖=1 0.0093

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5936
Usanto S , Copyright © 2023, MIB , Page 638 Submitted: 08/03/2023 ; Accepted: 24/04/2023 ; Published: 27/04/2023
∅ 𝑗81 = ∑ [0.2000 − 0.6250] 2 = 𝑚 𝑖=1 0.0093
Lakukan perhitungan hingga kriteria C4 dengan langkah yang sama seperti diatas. Kemudian menjumlahkan hasil nilai pangkat pada matriks ∅ 𝑗 maka hasil matriks ∅ 𝑗 yaitu: ∅ 𝑗 = [0.4350 0.3889 0.2828 0.4922 0.6200]
5. Menentukan penyimpangan nilai preferensi
𝛺 1 = 1 − 0.4350 = 0.5650 𝛺 2 = 1 − 0.3889 = 0.6111 𝛺 3 = 1 − 0.2828 = 0.7172 𝛺 4 = 1 − 0.4922 = 0.5078 𝛺 5 = 1 − 0.6200 = 0.3800 Menghitung total nilai keselurahan pada matriks Ω j ∑ 𝛺 𝑗 = 2.7811
6. Tentukan bobot kriteria
𝑤1 = 0.5650
2.7811 = 0.2032
𝑤2 = 0.6111 2.7811 = 0.2197
𝑤3 = 0.7172
2.7811 = 0.2368
𝑤4 = 0.5078
2.7811 = 0.1826
𝑤5 = 0.3800 2.7811 = 0.1366
7. Menghitung Preference Selection Indeks
𝜃 𝑖1 𝜃 11 = ∑ (0.8000 ∗ 0.2032)
𝑛 𝑗=1
= 0.2269
𝜃 21 = ∑ (0.6000 ∗ 0.2032) 𝑛 𝑗=1
= 0.2269
𝜃 31 = ∑ (1.0000 ∗ 0.2032) 𝑛 𝑗=1
= 0.1985
𝜃 41 = ∑ (0.6000 ∗ 0.2032) 𝑛 𝑗=1
= 0.2552
𝜃 51 = ∑ (0.4000 ∗ 0.2032) 𝑛 𝑗=1
= 0.1985
𝜃 61 = ∑ (0.8000 ∗ 0.2032)
𝑛 𝑗=1
= 0.2269
𝜃 71 = ∑ (0.6000 ∗ 0.2032)
𝑛 𝑗=1
= 0.2552
𝜃 81 = ∑ (0.2000 ∗ 0.2032) 𝑛 𝑗=1 = 0.2552
Lakukan perhitungan hingga kriteria C4 dengan langkah yang sama seperti diatas, maka diperoleh matriks berikut yang terlihat pada tabel 7.
Tabel 7. Data Matriks Normalisasi Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 SUM A1 0.1625 0.1465 0.2251 0.1369 0.0273 0.6984 A2 0.1219 0.1465 0.1668 0.0913 0.0820 0.6085 A3 0.2032 0.1465 0.2547 0.1826 0.1366 0.9236 A4 0.1219 0.0732 0.1734 0.0456 0.0547 0.4689 A5 0.0813 0.0732 0.1347 0.0913 0.1093 0.4898 A6 0.1625 0.2197 0.2579 0.1826 0.0547 0.8774 A7 0.1219 0.1465 0.1340 0.0913 0.0273 0.5210 A8 0.0406 0.0732 0.1469 0.1369 0.1093 0.5070
Dari perhitungan yang telah dilakukan diatas dengan penerapan metode PSI maka dapat dihasilkan peringkat yang dapat dilihat pada tabel 8 berikut:
Tabel 8. Data Perangkingan Kode Alternatif Nilai Peringkat A3 Andriana 0.9236 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5936
Usanto S , Copyright © 2023, MIB , Page 639 Submitted: 08/03/2023 ; Accepted: 24/04/2023 ; Published: 27/04/2023
Perhitungan yang telah dilakukan dari 8 alternatif menghasilkan alternatif terbaik yang dapat dilihat pada tabel 8 yaitu alternatif A3 yaitu Andriana dengan nilai 0.9236.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  yang  dilakukan  dalam  perangkingan  dalam  penentuan  seleksi  penerimaan  content  creator  dengan kriteria  yang  telah  ditentukan  mengenai  penerapan  metode  PSI.  Didapatkan  hasil  content  creator  terbaik  pada perhitungan ini didapatkan pada alternatif A3 atas nama Andriana dengan peringkat pertama yang memperoleh nilai tertinggi sebesar 0.9236 sebagai content creator terbaik yang diterima, hasil seleksi menggunakan sistem pendukung keputusan menjadikan sebuah pemilihan sistem yang dijadikan rekomendasi dalam seleksi penerimaan content creator karena hasil merupakan perolehan perhitungan nilai yang sebenarnya dari data para calon content creator.

## REFERENCES
[1] S. Surahman, “Implementasi Manajemen Mutu Pendidikan Islam Menuju Era Society 5.0,” J. Teach. Educ., vol. 3, no. 2, pp. 170–182, 2022.
[2] S.  Baharsyam  and  T.  Wahyuti,  “STRATEGI  PENGGUNAAN  KEY  OPINION  LEADER  (  KOL  )  DI  MEDIA  SOSIAL UNTUK MENINGKATKAN BRAND AWARENESS PRODUK SANIA ROYALE SOYA OIL,” J. KONVERGENSI, pp. 244–256, 2022.
[3] M. Amin, N. Irawati, H. D. E. Sinaga, D. Retnosari, J. Maulani, and H. D. L. Raja, “Decision support system analysis for selecting a baby cream product with Preference Selection Index (PSI) Baby Sensitive Skin under 3 Year,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1933, no. 1, 2021.
[4] V.  No,  M.  Badaruddin,  and  M.  Lasena,  “DECISION  SUPPORT  SYSTEM  OF  EMPLOYEE  PERFORMANCE ASSESSMENT  APPLYING  COMBINATION  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  (  SAW  )  METHOD  WITH  RANK ORDER CENTROID ( ROC ),” vol. 2, no. 12, pp. 37–42, 2021.
[5] S. Teerasoponpong and A. Sopadang, “Decision support system for adaptive sourcing and inventory management in small- and medium-sized enterprises,” Robot. Comput. Integr. Manuf., vol. 73, no. February 2021, p. 102226, 2022.
[6] N. E. Ingraham et al., “Re-Aiming equity evaluation in clinical decision support: a scoping review of equity assessments in surgical decision support systems,” Ann. Surg., vol. 277, no. 3, pp. 359–364, 2023.
[7] M. N. D. Satria, “Application of SAW in the Class Leader Selection Decision Support System,” Chain J. Comput. Technol. Comput. Eng. Informatics, vol. 1, no. 1, pp. 27–31, 2023.
[8] D. Su, L. Zhang, H. Peng, P. Saeidi, and E. B. Tirkolaee, “Technical challenges of blockchain technology for sustainable manufacturing paradigm in Industry 4.0 era using a fuzzy decision support system,” Technol. Forecast. Soc. Change, vol. 188, p. 122275, 2023.
[9] F.  S.  Amalia  and  D.  Alita,  “Application  of  SAW  Method  in  Decision  Support  System  for  Determination  of  Exemplary Students,” J. Inf. Technol. Softw. Eng. Comput. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 14–21, 2023.
[10]  H. T. Rizki, Mesran, and I. Saputra, “Penerapan Preference Selection Index (PSI) dalam Seleksi Siswa Program Pertukaran Pelajar,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 6, no. April, pp. 989–999, 2022.
[11]  J. Hutagalung, A. F. Boy, H. Jaya, and I. Zulkarnain, “Pemberian Beasiswa Kepada Mahasiswa dengan Metode Preference Selection Index ( PSI ),” J. Sains Komput. Inform., vol. 6, no. September, pp. 648–660, 2022.
[12]  A.  U.  Bani  and  Y.  L.  Prambodo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Pengangkatan  Karyawan  Kontrak  Menjadi Karyawan Tetap Menerapkan Metode Preference Selection Index ( PSI ),” vol. 4, no. 3, pp. 1412–1421, 2022.
[13]  M. H. Devi, “Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Pegawai Menggunakan  Metode Preference Selection Index (PSI),” vol. 4, no. 3, pp. 1447–1455, 2022.
[14]  M. H. Devi, “Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Pegawai Menggunakan Metode Preference Selection Index (PSI),” vol. 4, no. November, pp. 109–116, 2022.
[15]  I. D. Pangestu and Fahrullah, “Penerapan Metode Preference Selection Index untuk Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supervisor di PT Arkananta,” vol. 02, no. 01, pp. 37–49, 2021.
[16]  R. K. Putra, Y. Yupianti, I. Y. Beti, and D. Lianda, “A Decision Support System For The Selection Of The Best Employees At CV. Adiguna By Applying The Preferences Selection Index Method,” J. Media Comput. Sci., vol. 2, no. 1, pp. 107–112, 2023.
[17]  F. Chen et al., “Road safety performance rating through PSI-PRIDIT: A planning tool for designing policies and identifying
Kode Alternatif Nilai Peringkat A6 Dewinaska 0.8774 2 A1 Cyntia Sekar 0.6984 3 A2 Raihanun 0.6085 4 A7 Laraswati 0.5210 5 A8 Aira Syakilla 0.5070 6 A5 Ratu Muliana  0.4898 7 A4 Feby Putri 0.4689 8

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5936
Usanto S , Copyright © 2023, MIB , Page 640 Submitted: 08/03/2023 ; Accepted: 24/04/2023 ; Published: 27/04/2023
best practices for EAS countries,” Socioecon. Plann. Sci., vol. 85, p. 101438, 2023.
[18]  A. T. Hasibuan and M. Yetri, “Penerapan Metode Preference Selection Index ( PSI ) Dalam Perekrutan Tutor,” vol. 1, pp. 394–404, 2022.
[19]  N. Huda and S. N. Hutagalung, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUPERVISOR PERENCANAAN TERBAIK MENERAPKAN PREFERENCE SELECTION INDEX DI PT . PLN ( PERSERO ) AREA MEDAN,” 2008.
[20]  N. Arifin and H. Saputro, “Selection Index ( PSI ) Method in Developing a Student Scholarship Decision Support System,” vol. 03, no. 01, 2022.
[21]  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.
[22]  Mesran,  K.  Tampubolon,  R.  D.  Sianturi,  F.  T.  Waruwu,  and  A.  P.  U.  Siahaan,  “Determination  of  Education  Scholarship Recipients Using Preference Selection Index,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol., vol. 3, no. 6, pp. 230–234, 2017.
[23]  M.  Kumar  and  A.  Kumar,  “Application  of  preference  selection  index  method  in  performance  based  ranking  of  ceramic particulate (SiO2/SiC) reinforced AA2024 composite materials,” Mater. Today Proc., vol. 27, no. xxxx, pp. 2667–2672, 2019.
[24]  M.  Laia,  P.  Laia,  and  W.  I.  Safitri,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Penilaian  Dosen  Menerapkan  Metode  Weight Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ),” pp. 130–134, 2018.
[25]  W. I. Safitri, M. Mesran, and S. Sarwandi, “Penerapan Metode Preference Selection Index (PSI) Dalam Penerimaan Staff IT,” Bull. Informatics Data …, vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2022.