## TIN: Terapan Informatika Nusantara

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan PMR Terbaik Tingkat Pelajar Menerapkan Metode EXPROM II

## Srira Ayu Tamba
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma Medan, Indonesia Email: ayutamba25@gmail.com
Abstrak− Pada  era  saat  ini,  perilaku  tolong  menolong  dikalangan  masyarakat  atau  sekolah  dinilai  kurang  dan  bahkan  jarang dilakukan. Generasi muda harus mempunyai karakter yang mencerminkan kepribadian bangsa sendiri yaitu sikap kepedulian, tolong menolong dan berjiwa kemanusiaan. Pada umumnya remaja banyak menghabiskan waktunya dengan melakukan hal-hal yang tidak bermanfaat.  Untuk  mengatasi  permasalahan  diatas  maka  pihak  Palang  Merah  Indonesia  (PMI)  melakukan  suatu  pemilihan  Palang Merah Remaja (PMR) guna untuk menumbuhkan sikap tolong menolong. Namun, upaya pemilihan tersebut masih bersifat subjektif dan  belum  ada  sistem  yang  membantu  dalam  proses  pemilihan  Palang  Merah  Remaja  agar  lebih  akurat.  Mengatasi  permasalahan tersebut, maka perlu dibangun aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Palang Merah Remaja (PMR) dengan menggunakan metode Exprom II sehingga membantu dalam proses penilaian agar lebih akurat serta keputusan yang ditetapkan hasilnya valid dan memuaskan.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; PMR; EXPROM II
Abstract− In  the  current  era,  helping  behavior  among  the  community  or  schools  is  considered  lacking  and  even  rarely  done.  The younger generation must have a character that reflects the nation's own personality, namely an attitude of caring, helping and having a  human  spirit.  In  general,  teenagers  spend  a  lot  of  time  doing  things  that  are  not  useful.  To  overcome  the  above  problems,  the Indonesian  Red  Cross  (PMI)  conducted  an  election  for  the  Youth  Red  Cross  (PMR)  in  order  to  foster  an  attitude  of  helping. However, the election effort is still subjective and there is no system that helps in the process of selecting the Youth Red Cross to be more accurate. To overcome these problems, it is necessary to build an application of the Youth Red Cross Election Decision Support System (PMR) using the Exprom II method so that it helps in the assessment process to be more accurate and the decisions that are determined are valid and satisfactory.
Keywords: Decision Support System; PMR; EXPROM II

## 1. PENDAHULUAN
Palang  Merah  Remaja  (PMR)  sering  juga  disebut  dengan  suatu  organisasi  pembinaan  dari  Palang  Merah  Indonesia (PMI)  yang  berpusat  di  sekolah-sekolah  atau  dilingkungan  masyarakat  yang  bertujuan  untuk  membangun  karakter kepalangmerahan agar siap menjadi relawan dimasa depan. Palang Merah Remaja (PMR) yang bergerak dalam bidang sosial  kemanusiaan.  PMR  juga  terdapat  di  PMI  cabang  di  seluruh  Indonesia.  Anggota  PMR  merupakan  salah  satu kekuatan  PMI  dalam  melakanakan  kegiatan-kegiatan  kemanusiaan  dalam  bidang  kesehatan  dan  siaga  bencana,  serta yang mempromosikan prinsip-prinsip dasar dari gerakan palang merah dan bulan sabit merah Internasional agar dapat mengembangkan kegiatan PMI.
PMI  (Palang  Merah  Indonesia)  adalah  sebuah  organisasi  perhimpunan  nasional  di  Indonesia  yang  bergerak dalam  bidang  sosial  kemanusiaan.  Dalam  melaksanakan  tugasnya  PMI  tidak  melakukan  perbedaan  tetapi  lebih mengutamakan korban yang paling membutuhkan pertolongan segera untuk keselamatan jiwanya. sehingga bagian PMI akan selalu sibuk untuk melayani kebutuhan-kebutuhan dari bagian lain. Agar kegiatan Palang Merah berjalan dengan baik, dibutuhkan suatu pelatihan yang biasanya diadakan di sekolah-sekolah diantara pelatihan tersebut berupa pelatihan rutin seperti diklat, pemeriksaan kesehatan, donor darah dan mengikuti lomba-lomba kepalangmerahan.
Setiap  tahunnya  Palang  Merah  Indonesia  (PMI)  mengadakan  pemilihan  PMR  untuk  dijadikan  sebagai  relawan yang  nantinya  akan  menjadi  wakil  untuk  membangun  dan  mengembangkan  karakter  Kepalangmerahan  agar  siap menjadi  Relawan  PMI  pada  masa  depan  dan  untuk  upaya  dalam  membina,  melindungi,  dan  mengembangkan karakteristik  PMR.  Pemilihan  Palang  Merah  Remaja  dilakukan  untuk  mencari  generasi  yang  mau  ikut  berpartisipasi dalam  membantu  melaksanakan  kegiatan-kegiatan  kemanusiaan  dibidang  kesehatan  dan  siaga  bencana, mempromosikan  prinsip-prinsip  dasar  gerakan  palang  merah  dan  bulan  sabit  Internasional,  serta  mengembangkan kapasitas organisasi PMI. Palang Merah Indonesia (PMI) setiap tahunnya telah melakukan pemilihan PMR, akan tetapi dalam  pemilihan  yang  dilakukan  tersebut  masih  bersifat  subjektif  karena  penilaian  untuk  mendapatkan  PMR  masih dilakukan  berdasarkan  data  pendaftar  dan  data-data  yang  didapat  dari  sekolah-sekolah  dan  membandingkan  data tersebut  satu  per  satu,  sehingga  sering  terjadi  kesalahan  di  dalam  penilaian    anggota  Palang  Merah  Remaja  (PMR) terbaik  yang  diinputkan  oleh  seorang  administrator  tanpa  mempertimbangkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan sebelumnya.  Jika  menggunakan  cara  ini  maka  waktu  yang  dibutuhkan  pasti  waktu  yang  lama  sehingga  tidak  efisien dengan  jumlah  berkas  yang  sangat  banyak.  Salah  satu  solusi  untuk  memilih  PMR  terbaik  adalah  dengan  membuat sistem pendukung keputusan.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan bagian dari sistem informasi berbasis komputer yang digunakan untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu  organisasi  atau  perusahaan  [1],  [2].  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) ini bertujuan untuk pengambilan keputusan memilih alternatif hasil pengolahan dengan model-model pengambil  keputusan  serta  untuk  menyelesaikan  suatu  masalah.  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dapat

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
digambarkan  sebagai  sistem  yang  berkemampuan  mendukung  analisis  data,  pemodelan  keputusan,  berorientasi keputusan, orientasi perencanaan masa depan yang digunakan pada saat yang tidak biasa.
EXPROM  II  merupakan  metode  PROMETHEE  II  yang  telah  dimodifikasi  dan  salah  satu  metode  penentuan urutan atau prangkingan dalam Multi Atribut Decision Making (MADM). EXPROM II berfungsi untuk mengolah data kuantitatif  dan  kualitatif  sehingga  dapat  membandingkan  nilai  tiap-tiap  alternatif  yang  dipasangkan  sehingga  kita memperoleh deviasi alternatif yang berpasangan. Dalam metode ini, nilai relatif dari salah satu alternatif dari yang lain didefinisikan  oleh  dua  indeks  preferensi.  Pertama  adalah  indeks  preferensi  yang  lemah  berdasarkan  selisih  kriteria, ditentukan dalam premethee II.  Kedua adalah indeks preferensi yang kuat berdasarkan pada gagasan dari solusi ideal dan anti ideal [3].
Pada  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Ageng  Puspita  Pratidina  (2017)  menerapkan  metode  The Extended Promethee II (EXPROME II) dengan tujuan untuk menyediakan informasi, membimbing, memberikan solusi untuk  melakukan  pengambilan  keputusan  dengan  lebih  baik[4].  Tujuan  dari  penelitian  yaitu  untuk  memilih  Palang Merah Remaja terbaik dengan menerapkan metode Extended Promethee II (EXPROM II).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Moore dan Chang berpendapat bahwa Sistem Pendukung Keputusan dapat menangani situasi semistruktural dan tidak terstruktural,  sebuah  masalah  dijelaskan  sebagai  masalah  terstruktural  dan  tidak  terstruktural  hanya  dengan memperhatikan si pengambil keputusan atau suatu spesifik. Little mendefinisikan Sistem Pendukung Keputusan sebagai suatu informasi berbasis komputer yang menghasilkan berbagai alternatif keputusan untuk membantu manajemen dalam menangani berbagai permasalahan yang terstruktur maupun tidak terstruktur dengan menggunakan data dan model. Dari berbagai defenisi menurut para ahli diatas dapat disimpulkan bahwa Sistem Pendukung Keputusan adalah suatu sistem informasi spesifikasi yang ditujukan untuk membantu manajemen dalam mengambil keputusan yang berkaitan dengan persoalan yang bersifat semi struktural dan struktural[1], [5]–[7].

## 2.2 Palang Merah  Remaja (PMR)
Palang Merah Remaja sering juga disebut dengan suatu organisasi pembinaan dari Palang Merah Indonesia (PMI) yang berpusat di sekolah-sekolah atau dilingkungan masyarakat yang bertujuan untuk membangun karakter kepalangmerahan agar  siap  menjadi  relawan  dimasa  depan.  Palang  Merah  Remaja  (PMR)  yang  bergerak  dalam  bidang  sosial kemanusiaan .

## 2.3 Metode Extended Promethee II
The Extended Promethee II atau dapat juga disebut dengan Exprom IIadalah perbandingan  deviasi atau dapat diartikan sebagai  jarak  antar  alternative  yang  berpasangan  untuk  setiap  kriteria.  Untuk  metode  ini,  nilai  relatif  dari  salah  satu alternatif yang lain dapat didefinisikan oleh dua indeks preferensi. Adapun definisi antara dua indeks preferensi adalah yang  Pertama  merupakan  indeks  preferensi  yang  lemah  berdasarkan  agregat  atau  selisih  kriteria,  sebagaimana  yang ditentukan dalam Premethee II . Kedua yaitu indeks preferensi yang kuat berdasarkan pada gagasan dari solusi ideal dan anti-ideal.  Nilai-nilai  yang  ideal  dan  anti-ideal  berlangsung  berasal  dari  matriks  keputusan  dan  mereka  yang mencerminkan  batas  ekstrim  untuk  kriteria  tertentu.  Sebuah  indeks  preferensi  total  dapat  diperhitungkan  dengan menambahkan  nilai  indeks  preferensi  lemah  dan  kuat  yang  memberikan  ukuran  akurat  dari  preferensi  satu  alternatif dengan alternatif yang lain untuk bagian semua kriteria. Perhitungan net flow atau aliran bersih dari sebuah alternative dapat  ditentukan  berdasarkan  penjumlahan leaving dan entering  flow . EXPROM  II dapat  menghasilkan  perangkingan alternatif berdasarkan nilai net flow dari setiap alternatif sehingga dapat memberikan alternatif terbaik dengan net flow yang tertinggi[8]–[10].
Algoritma  dalam  penyelesaian  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dengan  metode  EXPROM  II.  Adapun antara lain, sebagai berikut[11]–[14] :
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 [𝑋𝑖𝑗−min⁡(𝑋𝑖𝑗)] [max⁡(𝑋𝑖𝑗)−min⁡(𝑋𝑖𝑗)] (i=1, 2,...,m;j=1, 2,..n) (1)
Untuk kriteria cost : 𝑟 𝑖𝑗 [max⁡(𝑋𝑖𝑗)−𝑋𝑖𝑗] [max⁡(𝑋𝑖𝑗)−min⁡(𝑋𝑖𝑗)]
(2)
dimana: rij = matriks ternormalisasi i = alternatif j = kriteria 3. Penentuan Fungsi Preferensi 𝑃 𝑗 ( i , i’ ).

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Persamaan Fungsi Preferensi 𝑃 𝑗 ( i , i’ ) diberikan dibawah ini 𝑃 𝑖𝑗 (𝑖, 𝑖 ′ ) = 0 if 𝑟 𝑖𝑗 ≤ 𝑟 𝑖′𝑗
(3)
𝑃 𝑖𝑗 (𝑖, 𝑖 ′ ) = ( 𝑟 𝑖𝑗 - 𝑟 𝑖′𝑗 ) if 𝑟 𝑖𝑗 > 𝑟 𝑖′𝑗 (4) 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
(5)
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 ] (6)
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
(7)
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’ )] (8)
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 (9)
Untuk arah masuk (negatif) pada alternatif i : φ − (i)= 1 𝑚−1 ∑ TP⁡(𝑖, 𝑖’)⁡(𝑖 ≠ ⁡𝑖’) 𝑛 𝑗=1
(10)
dimana: i = alternatif i ’ = alternatif yang dipasangkan
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) (11)
10. 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
Prosedur dalam pemilihan Palang Merah Remaja (PMR) setiap tahunnya telah melakukan pemilihan PMR, akan  tetapi dalam  pemilihan  yang  dilakukan  tersebut  masih  bersifat  subjektif  karena  penilaian  untuk  mendapatkan  PMR  masih dilakukan  berdasarkan  data  pendaftar  dan  data-data  yang  didapat  dari  sekolah-sekolah  dan  membandingkan  data tersebut  satu  per  satu,  sehingga  sering  terjadi  kesalahan  di  dalam  penilaian    anggota  Palang  Merah  Remaja  (PMR) terbaik  yang  diinputkan  oleh  seorang  administrator  tanpa  mempertimbangkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan sebelumnya.  Jika  menggunakan  cara  ini  maka  waktu  yang  dibutuhkan  pasti  waktu  yang  lama  sehingga  tidak  efisien dengan  jumlah  berkas  yang  sangat  banyak.  Salah  satu  solusi  untuk  memilih  PMR  terbaik  adalah  dengan  membuat sistem  pendukung  keputusan . Adapun  Kriteria-kriteria  penilaian  yang  ditetapkan  oleh  Palang  Merah  Indonesia  yaitu Kedisplinan, Tanggung Jawab, Keaktifan Berorganisasi, Prestasi dan Keterampilan.
Proses  pemilihan  Palang  Merah  Remaja(PMR)  masih  bersifat  subjektif,  belum  ada  sistem  yang  membantu dalam proses pemilihan. Agar proses pemilihan Palang Merah Remaja (PMR) dapat dilakukan dengan lebih akurat serta dapat  bersifat  objektif,  maka  diperlukan  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  yang  dapat  membantu  mempermudah

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
dalam melakukan pemilihan Palang Merah Remaja (PMR) . Salah satu metode dalam sistem pendukung keputusan yang dapat digunakan untuk pemilihan Palang Merah Remja (PMR) yaitu dengan menggunakan metode Exprom II .

## 3.1 Penerapan Metode EXPROM II
Data alternatif-alternatif Palang Merah Remaja (PMR) yang diusulkan oleh Palang Merah Indonesia (PMI).
Tabel 1. Alternatif Kode Nama Alternatif A1 Fauzan Andrian/Alumni A2 Junaidi A3 Soerbandi/Sofi Wildani A4 Hafiz Ikhsan Lubis A5 Hari Ekawati A6 Indriyani A7 M.Syafrial A8 Rizal Sitanggang A9 Eka Sagita A10 Citra Ayu Lestari
Kriteria-kriteria dan bobot yang telah ditetapkan oleh Palang Merah Indonesia (PMI).
Tabel 2. Kriteria dan Bobot Kode Nama Bobot C1 Kedisplinan(K) 35% Benefit C2 Tanggung Jawab (TJ) 25% Benefit C3 Keaktifan Berorganisasi 20% Benefit C4 Prestasi 15% Benefit C5 Keterampilan 5% Benefit
Keterangan:
Benefit merupakan bentuk imbalan jasa atau dasar kebutuhan yang berguna untuk memperlancar proses kerja sama. Cost merupakan kerugian yang dilakukan selama proses distribusi yang dinyatakan dalam bentuk satuan harga.
Tabel 3. Bobot Bilangan fuzzy Nilai Sangat Buruk (SBK) 1 Buruk (B) 2 Cukup (C) 3 Baik (B) 4 Sangat Baik (SB) 5
Dibawah  ini  merupakan  penjelasan  dan  nilai  dari  kriteria  yang  dipakai  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Palang Merah Remaja (PMR), adalah sebagai berikut:
1. Kedisplinan
Tabel 4. Kedisplinan Kedisplinan (C1) Nilai Indikator Sangat Buruk 10 Jumlah keterlambatan atau ketidakhadiran lebih dari 5 kali Buruk 20 Jumlah Keterlambatan atau Ketidakhadiran hanya 4 kali Cukup 30 Jumlah Keterlambatan atau ketidakhadiran hanya 3 kali Baik 40 Jumlah keterlambatan atau ketidakhadiran hanya 1 kali Sangat Baik 50 Kehadirannya 100%

## 2. Tanggung Jawab
Tabel 5. Tanggung Jawab Tanggung Jawab (C2) Bilangan Fuzzy Nilai Sangat Tidak Bertanggung Jawab Sangat Buruk 10 Tidak Bertanggung Jawab Buruk 20 Cukup Bertanggung Jawab Cukup 30 Bertanggung Jawab Baik 40 Sangat Bertanggung Jawab Sangat Baik 50

## TIN: Terapan Informatika Nusantara

## 3. Keaktifan Berorganisasi
Tabel 6. Keaktifan Berorganisasi Keaktifan Berorganisasi (C3) Nilai Indikator Sangat Buruk 10 Sangat tidak pernah aktif dalam mengikuti kegiatan organisasi Buruk 20 Tidak pernah aktif dalam mengikuti kegiatan organisasi Cukup 30 Kadang-kadang aktif dalam megikuti kegiatan organisasi Baik 40 Sering aktif dalam mengikuti  kegiatan organisasi Sangat Baik 50 Selalu aktif dalam mengikuti kegiatan organisasi 4. Prestasi
Tabel 7. Prestasi Prestasi (C4) Bilangan Fuzzy Nilai Kecamatan Sangat Buruk 10 Kabupaten Buruk 20 Provinsi Cukup 30 Nasional Baik 40 Internasional Sangat Baik 50 5. Keterampilan Tabel 8. Keterampilan Keterampilan (C5) Nilai Indikator Sangat Buruk 10 Tidak Melakukan kegiatan Buruk 20 Tidak Melakukan Prosedur Cukup 30 Kurang Tepat dalam melaksanakan kegiatan dalam prosedur Baik 40 Melaksanakan Prosedur yang sesuai dengan ditentukan Sangat Baik 50 Memiliki Inovasi dalam Melaksanakan kegiatan
Nilai  alternatif  merupakan  nilai  yang  sudah  ditentukan  untuk  setiap  alternatif    yang  sebelumnya  ditampilkan tabel nilai alternatif untuk setiap kriteria, tampilan tabel sebagai berikut:
Tabel 9. Nilai Alternatif Untuk Setiap Kriteria Alternatif Kriteria K TJ KB P KT Fauzan Andrian/Alumni Sangat Bagus Baik Cukup Baik Baik Cukup Baik Junaidi Cukup Baik Baik Baik Cukup Baik Baik Soerbandi/Sofi Wildani Baik Sangat Baik Sangat Baik Cukup Baik Baik Hafiz Ikhsan Lubis Sangat Baik Baik Cukup Baik Baik Cukup Baik Hari Ekawati Bagus Sangat Baik Cukup Baik Sangat Baik Baik Indriyani Baik Cukup Baik Baik Sangat Baik Sangat Baik M.Syafrial Cukup Baik Baik Sangat Baik Cukup Baik Baik Rizal Sitanggang Sangat Baik Baik Cukup Baik Sangat Baik Baik Eka Sagita Baik Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Baik Citra Ayu Lestari Baik Cukup Baik Baik Baik Baik Tabel 10 . Rating Kecocokan Alternatif dan Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 50 40 50 40 30 A2 30 40 40 30 40 A3 40 50 50 30 40 A4 50 40 40 50 30 A5 40 50 40 40 40 A6 40 30 40 40 50 A7 30 40 50 30 40 A8 40 50 40 40 40 A9 40 50 50 50 40 A10 40 30 40 40 40

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
C =
[
50 40 50 40 30
30 40 40 30 40 40 50 50 30 40 50 40 40 50 30 40 50 40 40 40 40 30 40 40 50 30 40 50 30 40 40 50 40 40 40 40 50 50 50 40 40 30 40 40 40]
Setelah melalui tahap pencarian nilai pada setiap Alternatif untuk  pemilihan Palang Merah Remaja (PMR) selanjutnya akan  dilakukan  proses  pencarian  hasil  dengan  menggunakan  metode Exprom  II .  Adapun  tahap  proses  pencariannya adalah sebagai berikut:
1. Membuat Matriks Keputusan
[ 50 40 50 40 30
30 40 40 30 40 40 50 50 30 40 50 40 40 50 30 40 50 40 40 40 40 30 40 40 50 30 40 50 30 40 40 50 40 40 40 40 50 50 50 40 40 30 40 40 40]
Dimana Max (Xij) = C1=50, C2=50, C3=50, C4=50, C5=50 Min (Xij) = C1=30, C2=30, C3=40, C4=30, C5=30 1.  Normalisasi Matriks Keputusan C1 = Kedisplinan
𝑅 11 = [50−30] [50−30] = 1
𝑅 21 = [30−30] [50−30] = 0
𝑅 31 = [40−30] [50−30] = 0,5
𝑅 41 = [50−30] 50−30 = 1 buat sampai 𝑅 101
𝑅 101 = [40−30] [50−30] =0,5 selanjutnya
2. Matriks keputusan yang ternormalisasi
Dibuat dari hasil normalisasi atas adalah sebagai berikut:
[ 1 0,5 1 0,5 0 0 0,5 0 0 0,5 0,5 1 1 0 0,5 1 0,5 0 1 0 0,5 0,5 0 0,5 0,5 0,5 0 0 0,5 1 0 0,5 1 0 0,5 0,5 1 0 0,5 0,5 1 1 1 1 0,5 0,5 0 0 0,5 0,5]
3. Menentukan nilai Preferensi Pj ( i,i’ ) C1 = Kedisplinan If 1 ≤ 0 false, else if 1 >0 true, then P1(1,2) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 0,5 false, else if 1 >0,5 true, then P1(1,3) = 1-0,5= 0,5 If 1 ≤ 1 true, then P1(1,4) = 0 If 1 ≤ 0,5 false, else if 1 >0,5 true, then P1(1,5) = 1-0,5= 0,5 If 1 ≤ 0,5 false, else if 1 >0,5 true, then P1(1,6) = 1-0,5= 0,5 If 1 ≤ 0 false, else if 1 >0 true, then P1(1,7) = 1-0 = 1 If 1 ≤ 0,5 false, else if 1 >0,5 true, then P1(1,8) = 1-0,5= 0,5 If 1 ≤ 1 true, then P1(1,9) = 0

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
If 1 ≤ 0,5 false, else if 1 >0,5 true, then P1(1,10) = 1-0,5= 0,5
Setelah itu hasil nilai preferensi dibuat menjadi data dalam bentuk tabel .
Tabel 11. Nilai Preferensi Alternatif K TJ KB P Ket Pj(1,2) 1 0 0 0.5 0 Pj(1,3) 0,5 0 0 0.5 0 Pj(1,4) 0 0 0 0 0 Pj(1,5) 0,5 0 0 0 0 Pj(1,6) 0,5 0.5 0 0 0 Pj(1,7) 1 0 0 0.5 0 Pj(1,8) 0,5 0 0 0 0 Pj(1,9) 0 0 0 0 0 Pj(5,2) 0.5 0 0 0.5 0 Pj(5,3) 0 0 0 0.5 0 Pj(5,4) 0 0 0 0 0.5 . . . . . . Pj(10,9) 0 0 0 0 0
4. Menghitung nilai WP(i,i’)
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 = [(0,35 ∗ 1) ⁡ + ⁡ (0,25 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,20 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,15 ∗ 0,5) ⁡ + ⁡ (0,05 ∗ 0)] 1
𝑊𝑃⁡(1,2) = 0 ,425
= [(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 = [(0,35 ∗ 0,5) + ⁡ (0,25 ∗ 0) + ⁡ (0,20 ∗ 0) + ⁡ (0,15 ∗ 0,5) + ⁡ (0,05 ∗ 0)] 1
5. Nilai Strict Preferences J atau SPj(i,i’)
𝑆𝑃 𝑗 (𝑖, 𝑖 ′ ) = [max(0, 𝑑 𝑗 − 𝐿 𝑗 )]/[𝑑𝑚 𝑗 − 𝐿 𝑗 ]
C1= Kedisplinan 𝑆𝑃 𝑗 (1,2) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0]
= [max(1)]
1 = 1
𝑆𝑃 𝑗 (1,3) = [max(0, (1 − 0,5) − 0]/[1 − 0]
= [max(0,5)]
1 = 0,5
6. 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 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
= [(0,35 ∗ 1) ⁡ + ⁡ (0,25 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,20 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,15 ∗ 0,5) ⁡ + ⁡ (0,05 ∗ 0)] 1
7. Menghitung nilai TP(i,i’)
TP(i,i')=Min[1,WP(i,i')+SP(i,i')]
Tabel 12. Total Preference dari WP Dan SP Alternatif Perhitungan TP(1,2) Min[1, 0.425+0.425] = 0.85

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Alternatif Perhitungan TP(1,3) Min[1, 0.25+0.25] = 0.5 TP(1,4) Min[1, 0+0] = 0 TP(1,5) Min[1, 0.175+0.175] = 0.35 TP(1,6) Min[1, 0.3+0.3] = 0.6 TP(1,7) Min[1, 0.425+0.425] = 0.85 TP(1,8) Min[1, 0.175+0.175] = 0.35 TP(1,9) Min[1, 0+0] = 0 TP(1,10) Min[1, 0.3+0.3] = 0.6 . .lanjutkan hingga TP(10,9) TP(10,9) Min[1, 0.175+0.175] = 0.35 Tabel 13 . Dari keseluruhan preferensi Alternatif A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10  Total A1 - 0.85 0.5 0 0.35 0.6 0.85  0.35 0 0.6 4.1 A2 0.05 - 0 0.05 0 0.25 0 0 0 0.25 0.6 A3 0.3 0.6 - 0.3 0.25 0 0.6 0 0 0 2.05 A4 0.15 1 0.65 - 0.5 0.5 1.1 0.5 0 0.5 4.9 A5 0.05 0.5 0.15  0.05 - 0.25 0.5 0 0 0.25 2.2 A6 0.1 0.55 0.2 0.1 0.05 - 0.55  0.05  0.05  0.05 1.7 A7 0.05 0.4 0 0.45 0.4 0.65 - 0.4 0 0.65 3 A8 0.3 1.1 0.15 0.3 0.25 0 1.1 - 0 0 3.2 A9 0.45 1 0.7 0.8 0.55 0.6 0.55  0.55 - 0.05 5.25 A10 0.05 0.15 0.5 0.05 0 0 0.15 0.35 0 - 1.25 Total 1.5 6.15 2.85 2.1 2.35 2.85 5.4 2.2 0.05 2.35
8. Menghitung Nilai Entering dan Leaving Flow
𝝋 + (𝒊) = ⁡ 𝟏 𝒎−𝟏 ∑ 𝑻𝑷(𝒊, 𝒊 ′ ) 𝒏 𝒊′=𝟏 (𝒊 ≠ 𝒊 ′ ) untuk Leaving Flow
𝜑 + = 1 10 − 1 × ⁡4.1 = 0.455556
𝜑 + = 1 10 − 1 × ⁡0.6 = 0.066667
𝜑 + = 1 10 − 1 × ⁡2.05 = 0.227778
𝜑 + = 1 10 − 1 × ⁡4.9 = 0.544444 𝜑 + = 1 10 − 1 × ⁡2.2 = 0.244444
𝝋 − (𝒊) = ⁡ 𝟏 𝒎−𝟏 ∑ 𝑻𝑷(𝒊, 𝒊 ′ ) 𝒏 𝒊′=𝟏 (𝒊 ≠ 𝒊 ′ ) untuk Entering
𝜑 − = 1 10 − 1 × 1.5 = 0.166667
𝜑 − = 1 10 − 1 × 6.15 = 0.683333 𝜑 − = 1 10 − 1 × 2.85 = 0.316667 𝜑 − = 1 10 − 1 × 2.1 = 0.233333 𝜑 − = 1 10 − 1 × 2.35 = 0,261111
9. Menghitung Net Flow
Menghitung dari perangkingan (i) untuk setiap alternatif lainnya. 𝜑(𝑖) = ⁡ 𝜑 + (𝑖) − 𝜑 − (𝑖) = 0,455556 − 0,166667 = 0,288889 ⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡= 0,066667 − 0,683333 = - 0,616666 ⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡= 0.227778 − 0,316667 = - 0.088889 ⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡= 0.544444 − 0.233333 = 0,311111 ⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡= 0.244444 − 0,261111 = - 0.016667
10. Perangkingan alternatif

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 2, Juli 2021, Hal 35-43 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Dari tahapan perhitungan pada perangkingan ini diambil nilai (i) tertinggi untuk menunjukan kelayakan pada suatu keputusan  pemilihan  Palang  Merah  Remaja  (PMR)  di  Kantor  Palang  Merah  Indonesia  (PMI)  dapat  dilihat  pada tabel di bawah ini :
Tabel 14. Hasil akhir Alternatif (+) (-) 𝜑(𝑖) Peringkat Eka Sagita 0,583333 0,005556 0.577777 1 Hafiz Ikhsan Lubis 0,544444 0.233333 0.311111 2 Fauzan Andian/Alumni 0,455556 0,166667 0.288889 3 Rizal Sitanggang 0,355556 0,244444 0.111112 4 Junaidi 0,066667 0,683333 -0.616666 5 M.Syafrial 0,333333 0,6 -0.266667 6 Indriyani 0,188889 0,316667 -0.127778 7 Citra Ayu Lestari 0,138889 0,261111 -0.122222 8 Soerbandi/Sofi Wildani 0,227778 0,316667 -0.088889 9 Hari Ekawati 0,244444 0,261111 -0.016667 10

## 4. KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  dilkakukan  dapat  disimpulkan,  prosedur  pemilihan  Palang  Merah  Remaja  (PMR)  yang  sedang berjalan pada Palang Merah Indonesia (PMI) saat ini menghasilkan nilai-nilai yang dapat memberikan gambaran dalam pengambilan keputusan, sehingga jika Anggota PMI melakukan penilaian, maka akan didapatkan hasil yang tepat untuk pemilihan Palang Merah Remaja (PMR) Terbaik Tingkat Pelajar. Prosedur penentuan kriteria-kriteria pemilihan Palang Merah Remaja (PMR) yang sedang berjalan pada Palang Merah Indonesia (PMI) saat ini di tentukan yakni Kedisplinan, Tanggug  Jawab,  Keaktifan  Berorganisasi,  Prestasi,  dan  Keterampilan.  Metode  EXPROM  II dapat  digunakan  dalam pemilihan  Palang  Merah  Remaja  (PMR)  pada  Palang  Merah  Indonesia  (PMI)  sehingga  dapat  menghasilkan pengambilan keputusan dalam memilih Palang Merah Remaja (PMR) Terbaik Tingkat Pelajar yang   bersifat objektif.

## REFERENCES
[1] Efraim Turban and Jay E. Aronson, Decision Support System and Intelligent Systems . 2001.
[2] S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  and  Retantyo  Wardoyo, Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (FUZZY  MADM) . 2006.
[3] Mesran,  K.  Ulfa,  and  R.  Manurung,  “Penerapan  Exprom  II  Dalam  Menentukan  Gabungan  Kelompok  Tani  Terbaik  Tingkat Kabupaten,” PETIR J. Pengkaj. dan Penerapan Tek. Inform. , vol. 12, no. 2, pp. 281–291, 2019.
[4] A.  P.  Pratidina,  M.  Mesran,  and  P.  Ginting,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  KELAYAKAN  PESERTA  UNTUK MENGIKUTI PROSES PELELANGAN BARANG DAN JASA PADA PEGADAIAN MENERAPKAN METODE EXPROM II,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, pp. 242–247, 2017.
[5] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[6] D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[7] D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making . Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[8] N.  Nurlela,  M.  Syahrizal,  F.  Fadlina,  and  A.  Karim,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kepala  Desa  Terbaik Menerapkan Metodethe Extended Promethee II (EXPROM II),” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 3, p. 200, 2020.
[9] Fadlina,  L.  T.  Sianturi,  A.  Karim,  Mesran,  and  A.  P.  U.  Siahaan,  “Best  Student  Selection  Using  Extended  Promethee  II Method,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 21–29, 2017.
[10]  E.  Simbolon  and  A.  M.  H.  Sihite,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Duta  Bahasa  Pelajar  Dengan  Menggunakan Metode Exprom II ( Studi Kasus : Balai Bahasa Sumatera Utara ),” in KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , 2019, vol. 3, no. 1, pp. 474–485.
[11]  S.  W. Pasaribu,  D.  P.  Utomo,  and  Mesran,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Account  Officer  Menerapkan  Metode EXPROM II ( Studi Kasus : Bank Sumut ),” J. Inf. Syst. Res. , vol. 1, no. 3, pp. 175–188, 2020.
[12]  D. Assrani, M. Mesran, R. D. Sianturi, Y. Yuhandri, and A. Iskandar, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Produktif Peserta Pelatihan Asesor Kompetensi Lsp P1 Smk Swasta Dwiwarna Medan Menggunakan Metode the Extended Promethee Ii (Exprom Ii),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, 2018.
[13]  Y.  Silalahi,  M.  Mesran,  T.  Zebua,  and  S.  Suginam,  “PENERAPAN  THE  EXTENDED  PROMETHEE  II  (  EXPROM  II  ) UNTUK PENENTUAN PRODUK DISKON,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, 2017.
[14]  D. Assrani, Mesran, R. D. Sianturi, Yuhandri, and A. Iskandar, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU PRODUKTIF  PESERTA  PELATIHAN  ASESOR  KOMPETENSI  LSP  P1  SMK  SWASTA  DWIWARNA  MEDAN MENGGUNAKAN  METODE  THE  EXTENDED  PROMETHEE  II  (EXPROM  II)  |  Assrani  |  KOMIK  (Konferensi  Nasional Teknologi Informasi dan Komputer),” in KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , 2018, vol. 2, no.
1.