Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2164

## Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Jenis Pohon Pelindung Yang Akan di Tanam Dipinggir Jalan Menggunakan Metode Promethee II
Ardian Fadly Telaumbanua, Muhammad Syahrizal, Murdani *
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: ardianfadlyteumbanua@gmail.com
Abstrak –Pohon pelindung merupakan sekelompok tanaman yang memiliki tajuk panjang dan berdaun lebat serta berbatang cukup tinggi untuk dijadikan  peneduh.    Biasanya  pohon  pelindung  menjadi tanaman  utama di sebuah taman. Namun  yang paling sering kita lihat adalah pohon pelindung yang ditanam disepanjang jalan. Fungsinya selain sebagai pohon peneduh juga dimaksudkan untuk menyerap polusi. Diperlukan mementukan pemilihan jenis pohon pelindung yang terbaik untuk di tanam dipinggir jalan. Pemilihan jenis pohon pelindung masih menggunakan sistem manual dan membutuhkan waktu yang cukup lama. Berdasarkan masalah tersebut, dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan (SPK) yang dapat memudahkan dalam pemilihan jenis pohon pelindung yang terbaik dengan menggunakan kriteria-kriteria yang ada. Salah satu metode yang dapat digunakan  adalah  Preference  Ranking  Orgainization  Method  for  Enrichment  Evaluation  II  (PROMETHEE  II).  Metode  ini mampu memecahkan jenis masalah apapun dalam pengambilan keputusan dengan alternatif dan kriteria yang telah diberikan bobotnya  Penelitian  menggunakan  PROMETHEE  II  menghasilkan  komposisi  pohon  pelindung  yang  biasa  hingga  pohon pelindung yang terbaik. Sistem pemilihan pohon pelindung dibangun dengan menggunakan Microsoft Visual Studio 2008 dan Microsoft Access 2010 sebagai database.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, PROMETHEE II, Pohon Pelindung.
Abstract –A protective tree is a group of plants that have long canopy and thick leaves and trunk high enough to be a shade. Usually a protective tree becomes the main plant in a park. But what we often see is the protective tree planted along the road. Its function aside from being a shade tree is also intended to absorb pollution. It is necessary to determine the selection of the best tree species to be planted on the side of the road. The selection of protective tree species still uses a manual system  and requires quite a long time. Based on these problems, we need a decision support system (SPK) that can facilitate the selection of the best protective tree species using existing criteria. One method that can be used is the Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation II (PROMETHEE II). This method is able to solve any type of problem in decision making with alternatives and criteria that have been given weight. Research using PROMETHEE II produces the composition of the usual protective trees to the best protective trees. The protective tree selection system was built using Microsoft Visual Studio 2008 and Microsoft Access 2010 as a database.
Keywords: Decision Support System, PROMETHEE II, Tree Protection.

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  pendukung  keputusan  menurut  Keen  dan  Scoot  Morton  adalah  sebagai  berikut,  sistem  pendukung keputusan  merupakan  pasangan  intelektual  dari  sumber  daya  manusia  dengan  kemampuan  komputer  untuk memperbaiki keputusan, yaitu sitem pendukung keputusan berbasis komputer bagi pembuat keputusan manajemen yang menghadapi masalah semi terstruktur, sistem pendukung keputusan sebagai kumpulan prosedur basis model untuk memproses data dan keputusan guna membantu manajer dalam membuat keputusan[1].
Pohon  pelindung  merupakan  sekelompok  tanaman  yang  memiliki  tajuk  panjang  dan  berdaun  lebat  serta berbatang cukup tinggi untuk dijadikan peneduh.  Biasanya pohon pelindung menjadi tanaman utama di sebuah taman. Namun yang paling sering kita lihat adalah pohon pelindung yang ditanam disepanjang jalan. Fungsinya selain sebagai pohon peneduh juga dimaksudkan untuk menyerap polusi. Ada banyak jenis tanaman yang dapat digunakan sebagai  pohon pelindung. Beberapa jenis pohon pelindung bahkan ada yang berbunga indah, seperti pohon dadap merah ( Erythrina Crista-galli ) dan pohon cempaka wangi berbunga kuning ( Magnolia champaca syn. Michelia champaca ) serta pohon cempaka putih ( Magnolia champaca syn . Michelia alba )[2].
Proses  pemilihan  tanaman  pohon  pelindung  di  pinggir  jalan  masih  bersifat  manualisasi  tanpa  adanya peranan  suatu  sistem  komputerisasi.  Sering  terjadi  kesalahan-kesalahan  dalam  pemilihan  tanaman  pohon pelindung dipinggir jalan,yaitu kesalahan dalam memilih  kriteria-kriteria tanaman pohon pelindung yang di nilai kurang efektif dan akan menimbulkan kesalahan jenis tanaman di kemudian hari,sebab akar pohon pelindung yang salah ditanam kurang kokoh akarnya dan mengakibatkan pohon tumbang karena hembusan angin dan hujan deras. Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  diperlukan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  dalam  menentukan  jenis pohon pelindung di pinggir jalan.
Metode  PROMETHEE  merupakan  salah  satu  teknik  perhitungan Multi    Criteria    Decision  Making (MCDM) yang dikembangkan oleh Brans dan Vincke pada tahun 1985. Masalah pokoknya adalah kesederhanaan, kejelasan, dan kestabilan. Dugaan dari dominasi kriteria yang digunakan dalam promethee II adalah penggunaan nilai dalam hubungan outranking. Ini adalah metode peringkat yang cukup sederhana dalam konsep dan aplikasi dibandingkan dengan metode lain untuk analisis multikriteria[3].
Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh muhammad wafi tahun 2017 vol 1 no. 11 issue : 11  nama jurnal :  Pengembangan  teknologi  informasi  dan  ilmu  komputer  e-ISSN:  2548-964X  tentang  implementasi  metode
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2164
Promethee II untuk  menentukan pemenang tender proyek. Penelitian ini dilakukan untuk mempermudah Dinas Perhubungan dalam menentukan pemenang tender sehingga memberikan hasil yang lebih akurat[4].
Penelitian pada SPK  yang dilakukan oleh Priranda widara ananta tahun 2013 vol 1 no.2 issue : 11 nama jurnal  :  Sarjana  teknik  informatika  e-ISSN:  2338-5197  tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Penilaian Kinerja  Pegawai  Untuk  Kenaikan  Jabatan  Pegawai  Menggunakan  Metode  GAP  Kompetensi.  Mendefinisikan sistem pendukung keputusan sebagai kumpulan prosuder baris model untuk memproses data dan keputusan guna membantu manajer dalam membuat keputusan[1].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan ( Decision  Support System) adalah suatu  sistem yang memiliki kemampuan dalam pemecahan  masalah  /  komunikasi  untuk  kondisi  masalah  yang  terstruktur  maupun  tidak  terstruktur  yang mempunyai peran dalam membantu pemecahan masalah dan tidak satupun yang mengetahui bagaimana keputusan yang seharusnya dibuat[5]–[8].

## 2.2 Pohon Pelindung
Pohon  Pelindung  adalah  sekelompok  tanaman  yang  memiliki  tajuk  panjang  dan  berdaun  lebat  serta  berbatang cukup  tinggi  untuk  dijadikan  peneduh.  Biasanya  pohon  pelindung  menjadi  tanaman  utama  di  sebuah  taman. Namun  yang  paling  sering  kita  lihat  adalah  pohon  pelindung  yang  ditanam  sepanjang  jalan.  Fungsinya  selain sebagai pohon peneduh juga dimaksudkan untuk menyerap polusi.
Ada banyak jenis tanaman yang dapat digunakan sebagai pohon pelindung. Beberapa jenis pohon pelindung bahkan ada yang berbunga indah, seperti pohon dada merah ( Erythrina crista-galli ) dan pohon cempaka wangi berbunga kuning ( Magnolia champaca syn. Michelia champaca ) serta pohon cempaka putih ( Magnolia champaca syn. Michelia alba )[2].

## 2.3 Metode Promethee II
Metode PROMETHEE merupakan salah satu teknik perhitungan Multi  Criteria  Decision Making (MCDM) yang dikembangkan  oleh  Brans  dan  Vincke  pada  tahun  1985[3].  Metode  PROMETHEE  merupakan  metode  yang efesien  dansederhana , sehingga  mudah  diterapkan  dalam  menyelesaikan  pengambilan  keputusan  atau multikriteria. Metode PROMETHEE dapat mengakomodasi pemilihan kriteria dari kuantitatif hingga kulitatif[9]. Permasalahan  dari  kriteria  dalam  metode  PROMETHEE  adalah  penggunaan  nilai  yang  berkaitan  dengan outrangking [4], [10]–[13].
Menurut  Timohir  Hunjak  dalam  bukunya  yang  berjudul Mathematical  Foundations  of  the  Methods  for MCMD menjelaskan tiga tahapan PROMETHEE, yaitu[14]:
1. Mengumpul  stiap  preferensi,  yakni  menguraikan  kriteria  sebagai  bahan  pertimbangan  dalam  penilaian alternatif dari kriteria yang ada.
2. Mengumpul relasi atau hubungan yang menonjol dengan membuatnya berdasarkan penilaian alternatif dari keriteria yang ada. Tingkatan dari preferensi merupakan alternatif yang paling menonjol berdasarkan perhitungan masing-masing alternatif.
3. Menganalisa  keputusan  yakni  memberikan  informasi  atau  data  peringkat  masing-masing  alternatif. PROMETHEE  I  memberikan  peringkat  sebagian  dari  set  A,  sedangkan  PROMETHEE  II  memberikan peringkat yang lengkat dari set A.
Tabel 1. Data Evaluasi a x f 1 ( ) f 2 ( ) ............ f j ( ) ……… f k ( ) a 1 f 1 (a 1 ) f 2 (a 1 ) ……… f j (a 1 ) ………. f k (a 1 ) a 2 f 1 (a 2 ) f 2 (a 2 ) ……… f j (a 2 ) ……… f k (a 2 ) ……. …….. ……. …….. ……. ………. ……. a i f 1 (a i ) f 2 (a i ) …….. f j (a i ) ……… f k (a i ) ….. …….. …… …….. …….. …….. ……… a n f 1 (a n ) f 2 (a n ) …….. f j (a n ) ………. f k a n )
Sumber:Tihomir Hunjak  1997[14] Dimana: ai : alternatif i fk (ai)    : kriteria yang ditetapkan untuk alternatif i Strukutur preferensi yang dibangun atas dasar kriteria:
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2164
∀𝑎 , 𝑏 ∈ 𝐴𝑓 ( 𝑎 ), 𝑓 ( 𝑏 ) } 𝑓 ( 𝑎 ) > 𝑓 ( 𝑏 ) 𝑎𝑃𝑏𝑓 ( 𝑎 ) = 𝑓 ( 𝑏 ) 𝑎𝐼𝑏
Struktur kriteria di atas memiliki arti yakni setiap alternatif a dan elemen himpunan A, jika nilai alternatif a  sebagai  kriteria  yang  ditetapkan  untuk  alternatif  a  lebih  dari  nilai  alternatif  b,  maka  alternatif  a  lebih  dipilih (prefer) daripada alternatif b, sedangkan jika nilai alternatif a sama dengan nilai alternatif b, maka disimpulkan bahwa  alternatif  a  tidak  mempunyai  perbedaan (indifference) dengan  fungsi  b,  sehingga  untuk  menentukan alternatif mana yang lebih diprioritaskan harus mengamati nilai dari alternatif lainnya.
Metode  PROMETHEE  I  dapat  menyediakan  perangkingan  keputusan  alternatif  sebagian,  sedangkan metode  PROMETHEE  II  dapat  memperoleh  peringkat  penuh  alternatif.  Adapun  langkah-langkah  proses perangkingan dalam metode PROMETHE II ialah[3]:
1. Menentukan normalisasi matriks  keputusan dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 −min⁡(𝑋 𝑖𝑗 ) max⁡(𝑋 𝑖𝑗 )−min⁡(𝑋 𝑖𝑗 ) (𝑖 = 1,2, … , 𝑛⁡; 𝑗 = 1,2, … , 𝑚) (1)
Dimana nilai 𝑋 𝑖𝑗 merupakan ukuran kinerja alternatif  sesuai dengan kriteria j yang telah ada. Untuk kriteria non-benefit dapat menggunakan rumus:
𝑅 𝑖𝑗 = max⁡(𝑋 𝑖𝑗 )−(𝑋 𝑖𝑗 ) max⁡(𝑋 𝑖𝑗 )−min⁡(𝑋 𝑖𝑗 ) ⁡(𝑖 = 1,2, … , 𝑛⁡; 𝑗 = 1,2, … , 𝑚)
(2)
2. Menghitung perbedaan evaluatif dari alternatif dengan alternatif lainnya. Langkah ini melibatkan perhitungan perbedaan dari nilai-nilai kriteria antara alternatif pasangan yang berbeda.
3. Menghitung fungsi preferensi, 𝑃 𝑗 (𝑖, 𝑖 ′ ). 𝑃 𝑖𝑗 (𝑖, 𝑖 ′ ) = 0⁡𝑖𝑓⁡𝑅 𝑖𝑗 ≤ 𝑅 𝑖 ′ 𝑗 (3)
𝑃 𝑗 (𝑖, 𝑖 ′ ) = (𝑅 𝑖𝑗 − 𝑅 𝑖 ′ 𝑗 )⁡𝑖𝑓⁡𝑅 𝑖𝑗 > 𝑅 𝑖 ′ 𝑗 (4)
4. Menghitung  fungsi  preferensi  gabungan  dengan  memperhatikan  bobot  kriteria.  Fungsi  untuk  preferensi gabungan,
𝜋(𝑖, 𝑖 ′ ) = [∑ 𝑤 𝑗 𝑚 𝑗=1 ×𝑃 𝑗 (𝑖,𝑖 ′ )] ∑ 𝑤 𝑗 𝑚 𝑗=1 (5)
Dimana 𝑤 𝑗 adalah relatif kriteria (berat) penting dari kriteria j.
5. Menentukan aliran keluar dan masuk outranking dengan rumus: Leaving Flow (altenatif positif), 𝜑 + (𝑖) = ⁡ 1 𝑛−1 ∑ 𝜋 𝑛 𝑖 ′ =1 (𝑖, 𝑖 ′ )⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡(𝑖 ≠ 𝑖 ′ ) (6)
Entering Flow (altenatif negatif), 𝜑 − (𝑖) = ⁡ 1 𝑛−1 ∑ 𝜋 𝑛 𝑖 ′ =1 (𝑖 ′ , 𝑖)⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡(𝑖 ≠ 𝑖 ′ ) (7)
Dimana  n  merupakan  jumlah  alternatif    yang  digunakan.  Pada  langkah  ini,  setiap  alternatif    (n-1)  jumlah alternatif. Leaving flow (positif) menunjukkan alternatif yang mendominasi diantara alternatif lain, sedangkan entering flow (negatif) menunjukkan beberapa alternatif yang didominasi oleh alternatif-alternatif lain.
6. Menghitung total seluruh outranking ( leaving dan entering flow ) pada setiap alternatif. 𝜑(𝑖) = 𝜑 + (𝑖) −⁡ 𝜑 − (𝑖) (8) 7. Melakukan perangkingan berdasarkan nilai 𝜑 (i), jika lebih tinggi dari 𝜑 (i), maka alternatif semakin baik. Alternatif terbaik adalah alternatif dengan nilai 𝜑 (i) tertinggi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam menentukan jenis pohon pelindung terbaik, beberapa jenis pohon akan dijadikan sebagai  pertimbangan. Dengan penerapan sistem pendukung keputusan dapat membantu menghasilkan alternatif dan kriteria yang tepat sesuai dengan kebutuhan.
Tabel 2. Data Pohon Nama Pohon Umur Jenis Akar Diameter pohon  Tinggi Pohon Pohon mahoni 2 Tahun Akar Gantung 15 cm 6 m Pohon Trambesi 1,5 Tahun Akar Serabut 8 cm 3 m Pohon Tanjung 1 Tahun Akar Tunggang  7 cm 3m Pohon Akasia 1,5 Tahun Akar Gantung 10 cm 5 m Pohon Angsana 2 Tahun Akar Tunggang  7 cm 4 m Pohon Flamboyan 1 Tahun Akar Serabut 16 cm 6 m

## 3.1 Alternatif
Data alternatif berperan penting dalam proses pemilihan jenis pohon pelindung. Alternatif  yang dipilih merupakan alternatif yang direkomendasikan oleh pihak Dinas pertamanan kota medan agar data tersebut  lebih akurat  dan terpercaya. Beberapa alternatif-alternatif yang dimaksud dapat dilihat pada tabel 3 berikut.
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2164
Keterangan:
SK: Sangat Kurang K: Kurang C: Cukup
B : Baik
SB : Sangat baik
Tabel 3. Data alternatif Jenis Pohon
Alternatif (A) Keterangan A 1 Pohon Mahoni A 𝟐 Pohon Trambesi A 𝟑 Pohon Tanjung A 4 Pohon Akasia A 5 Pohon Angsana A 6 Pohon Flamboyan

## 3.2 Kriteria
Dalam Proses metode PROMETHEE II memerlukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan bahan perhitungan dan pertimbangan  untuk  mencapai  perangkingan  dalam  menentukan  kelayakan  jenis  pohon  pelindung  yang  akan ditanam  dipinggir  jalan  pada  Dinas  Pertamanan  Kota  Medan.  Adapun  kriteria-kriteria  yang  menjadi  bahan perhitungan dan pertimbangan dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Kriteria Kriteria Keterangan C1 Umur C2 Jenis Akar C3 Diameter Pohon C4 Tinggi pohon

## 3.3 Fuzzy
Dilihat  dari  masing-masing  kriteria  di  atas  akan  ditentukan  bobot-bobotnya.  Untuk  mendapat  variabel  tersebut harus digambarkan dalam sebuah grafik yang dapat dilihat dari gambar 1. berikut.
SK K          C           B           SB 0 20 40         60           80          100
Gambar 1. Grafik Fuzzy Bobot
Dari gambar di atas, bilangan-bilangan fuzzy dapat dikonversikan ke bentuk bilangan crisp. Untuk lebih jelas data bobot dibentuk dalam tabel berikut:
Tabel 5 . Bobot Bilangan fuzzy Nilai Sangat Kurang 0-20 Kurang 21-40 Cukup 41-60 Baik 61-80 Sangat Baik 81-100 1. Umur
sebagai pohon pelindung kita harus mengetahui umur dari pohon tersebut, maka dapat dilihat pada tabel 6
Tabel 6 . Kriteria Umur Umur (C1) Keterangan Nilai 1 Tahun Cukup 41 - 60 1,5 Tahun Baik 61 – 80 2 Tahun Sangat Baik 81 – 100 2. Jenis Akar Dinas Pertamanan kota medan harus mengetahui jenis akar yang ditanam, dapat dilihat pada tabel 7
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2164
Tabel 7 . Kriteria Akar pondasi Akar pondasi (C2) Keterangan Nilai Akar Gantung Rendah 21 – 40 Akar Serabut Cukup 41 – 60 Akar Tunggang Sangat Baik 81 – 100 3. Diameter Pohon
Bagi  kepala  dinas  pertamanan  harus  mengetahui  diameter  pohon,agar  mengetahui  diameter  pohon  yang ditanam secara tepat. Agar tidak merusak draineser, maka dapat dilihat pada tabel 8
Tabel 8. Kriteria Diameter Pohon Diameter Pohon (C3) Keterangan Nilai 7 - 10 cm Baik 61 – 80 10 - 13 cm Sangat Baik 81 – 100 13 - 16 cm Sangat Baik 81 – 100
4. Tinggi Pohon
Dinas  Pertamanan  harus  mengetahui  tinggi  pohon  yang  akan  di  tanam  dipinggir  jalan  ,maka  dari  itu  dapat dilihat pada tabel 9
Tabel 9. Tinggi Pohon Tinggi pohon (C4) Keterangan Nilai 1 - 2 m Cukup 41 – 60 2 - 4 m Baik 61 – 80 4 - 6 m Baik 61 – 80
Berdasarkan Kriteria diatas maka rating kecocokan yang di peroleh adalah :
Tabel 10. Rating Kecocokan A C 1 C 2 C 3 C 4 A 1 95 25 60 45 A 2 80 42 16 16 A 3 55 64 60 16
A 4 80 25 39 40
A 5 95 64 16 45
A 6 55 42 60 45 Max 95 64 60 45 Min 55 25 16 16
Berdasarkan tabel kecocokan alternatif dan kriteria, maka matriks keputusan yang diperoleh adalah:
[ 95 25 60 45 80 42 16 16 55 64 60 16 80 25 39 40 95 64 16 45 55 42 60 45]
Penentuan  bobot  preferensi  (standart  nilai)  yang  merupakan  nilai  bobot  ketentuan  yang  diberikan  oleh  Dinas Pertamanan Kota Medan dapat dilihat pada tabel 11
Tabel 11. Bobot W Keterangan Bobot W Umur 25% Jenis Akar 35% Diameter Pohon 15% Tinggi Pohon 25%
Bobot = ( 0,25, 0,35, 0,15, 0,25  = 1 ) n = 4 Langkah 1 : Menentukan normalisasi matriks  keputusan
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 − min⁡(𝑋 𝑖𝑗 ) max⁡(𝑋 𝑖𝑗 ) − min⁡(𝑋 𝑖𝑗 )
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2164
𝑅 11 = 95 − 55 95 − 55 = ⁡ 40 40 = 1
𝑅 21 = 80 − 55 95 − 55 = ⁡ 25 40 = 0.625
𝑅 31 = 55 − 55 95 − 55 = ⁡ 0 40 = 0
𝑅 41 = 80 − 55 95 − 55 = ⁡ 25 40 = 0.625
𝑅 51 = 95 − 55 95 − 55 = ⁡ 40 40 = 1
𝑅 61 = 55 − 55 95 − 55 = ⁡ 0 40 = 0
Maka normalisasi matriks keputusan yang diperoleh sebagai berikut:
𝑋 = [ 1 0 1 1
0.625 0.435 0 0
0 1 1 0
0.625
0 0.522 0.827
1 1
0 1
0 0.435 1 1 ]
Langkah 2 : Menghitung fungsi preferensi, 𝑃 𝑗 (𝑖, 𝑖 ′ ). 𝑃 𝑖𝑗 (𝑖, 𝑖 ′ ) = 0⁡𝑖𝑓⁡𝑅 𝑖𝑗 ≤ 𝑅 𝑖 ′ 𝑗 𝑃 𝑗 (𝑖, 𝑖 ′ ) = (𝑅 𝑖𝑗 − 𝑅 𝑖 ′ 𝑗 )⁡𝑖𝑓⁡𝑅 𝑖𝑗 > 𝑅 𝑖 ′ 𝑗 Untuk A 1 ,A 2 : 1⁡ ≤ 0.625⁡ → (1 − 0.625) = 0.375 0 ≤ 0.435 = 0 1 ≤ 0⁡ → (1 − 0) = 1 1 ≤ 0⁡ → (1 − 0) = 1 Untuk A 1 ,A 3 : 1 ≤ 0⁡ → (1 − 0) = 1 0 ≤ 1 = 0 1 ≤ 1⁡ = 0 1 ≤ 0 → (1 − 0) = 1
Tabel 12. Fungsi Preferensi Semua Pasangan Alternatif Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 A 1, A 2 0.375 0 1 1 A 1, A 3 1 0 0 1 A 1, A 4 0.375 0 0.478 0.173 A 1, A 5 0 0 1 0 A 1, A 6 1 0 0 0 A 2, A 1 0 0.435 0 0 A 2, A 3 0.625 0 0 0 A 2, A 4 0 0.435 0 0 A 2, A 5 0 0 0 0 A 2, A 6 0.625 0 0 0 A 3, A 1 0 1
0 0
A 3, A 2 0 0.565 1 0 A 3, A 4 0 1 0.478 0 A 3, A 5 0 0
1 0
A 3, A 6 0 0.565 0 0 A 4, A 1 0 0 0 0
A 4, A 2 0 0 0.522 0.827 A 4, A 3 0.625 0 0 0.827 A 4, A 5 0 0 0.522 0 A 4, A 6 0.625 0 0 0 A 5, A 1 0 1 0 0 A 5, A 2 0.375 0.565 0 1 A 5, A 3 1 0 0 1 A 5, A 4 0.375 1 0 0.173 A 5, A 6 1 0.565 0 0
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2164
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 A 6, A 1 0 0.435 0 0 A 6, A 2 0 0 1 1 A 6, A 3 0 0 0 1 A 6, A 4 0 0.435 0.428 0.173 A 6, A 5 0 0 1 0
Langkah 3 : Menghitung fungsi preferensi gabungan dengan bobot
ð(𝑖, 𝑖 ′ ) = [∑ 𝑤 𝑗 𝑚 𝑗=1 ×𝑃 𝑗 (𝑖,𝑖 ′ )] ∑ 𝑤 𝑗 𝑚 𝑗=1
Untuk A 1 , A 2 : (0.375 * 0.25) / 1 = 0.093 (0*0.35 ) / 1 = 0 (1 * 0.15) / 1 = 0.15 (1 * 0.25) / 1 = 0.25 Untuk A 1 , A 3 : (1 * 0.25) / 1 = 0.25 (0 * 0.35) / 1 = 0 (0 * 0.15) / 1 = 0 (1 * 0.25) / 1 = 0.25
Tabel 13. Fungsi Preferensi Gabungan Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 A 1, A 2 0.093 0 0.15 0.25 A 1, A 3 0.25 0 0 0.25 A 1, A 4 0.093 0 0.071 0.043 A 1, A 5 0 0 0.15 0 A 1, A 6 0.25 0 0 0 A 2, A 1 0 0.152 0 0 A 2, A 3 0 0.218 0 0 A 2, A 4 0 0.152 0 0 A 2, A 5 0 0 0 0 A 2, A 6 0.156 0 0 0 A 3, A 1 0 0.35 0 0 A 3, A 2 0 0.197 0.15 0 A 3, A 4 0 0.35 0.071 0 A 3, A 5 0 0 0.15 0 A 3, A 6 0 0.197 0 0 A 4, A 1 0 0 0 0 A 4, A 2 0 0 0.078 0.206 A 4, A 3 0.156 0 0 0.206 A 4, A 5 0 0 0.078 0 A 4, A 6 0.156 0 0 0 A 5, A 1 0 0.35 0.144 0 A 5, A 2 0.093 0.197 0 0.25 A 5, A 3 0.25 0.35 0.15 0.25 A 5, A 4 0.93 0.35 0 0.43 A 5, A 6 0.25 0.197 0 0 A 6, A 1 0 0.152 0 0 A 6, A 2 0 0 0.15 0.25 A 6, A 3 0 0 0 0.25 A 6, A 4 0 0.152 0.064 0.043 A 6, A 5 0 0 0.15 0.045 Tabel 14. Perhitungan Fungsi Preferensi Gabungan Alternatif A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 A 6 Total A 1 - 0.493 0.5 0.207 0.15 0.25 1.6 A 2 0.152 - 0.218 0.152 0 0.156 0.678 A 3 0.35 0.347 - 0.421 0.15 0.197 1.465 A 4 0 0.284 0.362 - 0.078 0.156 0.88 A 5 0.494 0.54 1 1.71 - 0.447 4.191 A 6 0.152 0.4 0.25 0.259 0.195 - 1.256 Total 1.148 2.064 2.33 2.749 0.573 1.206
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2164
Langkah 4 : Menentukan Entering Flow dan Leaving Flow dari outranking .
1. Leaving Flow (altenatif positif) = ö + (𝑖) = ⁡ 1 𝑛−1 ∑ ð 𝑛 𝑖 ′ =1 (𝑖, 𝑖 ′ )
A 1 = 1 6−1 ⁡ × 1.6 = 0.32
A 2 = 1 6−1 ⁡ × 0.678 = 0.1356
2. Entering Flow (alternatif negatif) = ö − (𝑖) = ⁡ 1 𝑛−1 ∑ ð 𝑛 𝑖 ′ =1 (𝑖 ′ , 𝑖) A 1 = 1 6−1 ⁡ × 1.148 =0.2296
A 2 = 1 6−1 ⁡ × 2.064  = 0.4128
Tabel  15. Hasil Leaving dan Entering Flow Alternatif Leaving flow Entering Flow A 1 0.32 0.2296 A 2 0.1356 0.4128 A 3 0.293 0.466 A 4 0.176 0.5498 A 5 0.8382 0.1146 A 6 0.2512 0.2412
Langkah 5 : Menghitung total seluruh outranking ( leaving dan entering flow ) alternatif. ö(𝑖) = ö + (𝑖) − ⁡ö − (𝑖) A 1 = 0.32 – 0.2296 = 0.0904 A 2 = 0.1356 – 0.4128 = -0.2772 A 3 = 0.293 – 0.466 = -0.173 A 4 = 0.176 – 0.5498 = -0.3738 A 5 = 0.8382 – 0.1146 = 0.7236 A 6 = 0.2512 – 0.2412 = 0.01 Langkah 6 : Melakukan perangkingan alternatif berdasarkan nilai outranking .
Tabel 16. Perangkingan Alternatif Alternatif Outrangking flow Peringkat Keterangan A 5 0.7236 1 Pohon angsana A 1 0.0904 2 Pohon Mahoni A 6 0.01 3 Pohon flamboyan A 3 -0.173 4 Pohon tanjung A 2 -0.2772 5 Pohon trambesi A 4 -0.3738 6 Pohon akasia
Berdasarkan  perhitungan  alternatif  di  atas,  maka  A 5 terpilih  menjadi  alternatif  terbaik  dalam  pemilihan  Pohon pelindung yaitu Pohon Angsana.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan penulisan penelitian ini yang berjudul Sistem Pendukung Keputusan dalam menentukan jenis pohon pelindung  yang  akan  ditanam  dipinggir  jalan  Menerapkan  Metode  PROMETHEE  II,  maka  kesimpulan  yang diperoleh sebagai berikut:
1.  Proses dalam menentukan jenis pohon pelindung harus disertai adanya kriteria dan alternatif, kriterianya yaitu Umur,  Jenis  Akar,  Diameter  pohon,  Tinggi  pohon  dan  alternatifnya  yaitu  Pohon  mahoni,  Pohon  trambesi, Pohon tanjung, Pohon akasia, Pohon angsana, dan Pohon falmboyan.
2.  Di dalam menggunakan Metode PROMETHEE II harus disertai kriteria dan alternatif, maka dapat hasil dari outrangking  yang  dapat  mengurutkan  dan  memberi  peringkat  dalam  melakukan  pemilihan  jenis  pohon pelindung .
3.  Sistem Pendukung Keputusan dalam menentukan jenis pohon pelindung yang akan ditanam  dipinggir jalan pada  Jenis  Pohon  Pelindung  dibangun  menggunakan  Microsoft  Visual  Studio  2008  yang  menghasilkan pemilihan jenis pohon pelindung berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Sistem yang dibangun membantu memberikan data sebagai bahan pertimbangan bersifat akurat dan lebih efesien.

## REFERENCES
[1] P.  W.  Ananta and  S.  Winiarti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Penilaian Kinerja  Pegawai  Untuk  Kenaikan  Jabatan Pegawai Menggunakan Metode Gap Kompetensi (Studi Kasus Perusahaan Perkasa Jaya Compuretail),” J. Sarj. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp.
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2164
574–583, 2013.
[2] H. Purwasih, S. Latifah, and A. Sukmana, “Identifikasi Jenis Tanaman di Beberapa Jalur Hijau Jalan Kota Medan,” Peronema For. Sci. J. , vol. 2, no. 2, pp. 108–116, 2013.
[3] A. V. Manikrao and C. Shankar, “Facility Location Selection using PROMETHEE II Method,” Int.  Conf.  Ind.  Eng.  Oper.  Manag. Dhaka , pp. 59–64, 2010.
[4] M. Wafi, R. S. Perdana, and W. Kurniawan, “Implementasi Metode Promethee II untuk Menentukan Pemenang Tender Proyek ( Studi Kasus : Dinas Perhubungan dan LLAJ Provinsi Jawa Timur ),” vol. 1, no. 11, pp. 1224–1231, 2017.
[5] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . 2007.
[6] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[7] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and Retantyo Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM) . 2006.
[8] T.-P. Turban, E., Aronson, J., & Liang, Decision Support Systems And Inteligence System . US: Prentice-Hall, 2005.
[9] A.  Harsono,  H.  Prassetyo,  and  N.  Arqom,  “Metode  Pemilihan  Pemasok  Sayuran  di  Supermarket  dengan  Metode  AHP  dan PROMETHEE,” J. Itenas Rekayasa Inst. Teknol. Nas. , pp. 184–195, 2009.
[10]  C.  Munte,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Bidang  Keahlian  Karyawan  Salon  Kecantikan  Dengan  Menerapkan  Metode PROMETHEE,” vol. IV, no. September, pp. 46–52, 2014.
[11]  F. Adelia, D. Wahyuli, T. Imanda, and A. Perdana, “Analisis Promethee II Pada Faktor Penyebab Mahasiswa Sulit Menemukan Judul Artikel Ilmiah,” vol. 17, 2018.
[12]  M. Mesran, I. Saputra, and M. Ariska, “Penerapan Metode Promethee Ii Pada Sistem Layanan Dan Rujukan Terpadu ( Slrt ) ( Studi Kasus : Dinas Sosial Kabupaten Deli Serdang ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, pp. 276–285, 2017.
[13]  M. Mesran, P. Pristiwanto, and I. Sinaga, “Implementasi Promethee II Dalam Pemilihan Pestisida Terbaik Untuk Perawatan Daun Pada Tanaman Cabe,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 2, pp. 46–53, 2018.
[14]  T. Hunjak, Mathematical Foundations of the Methods for Multicriterial Decision Making . Mathematical Communications, 1997.