## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 2, February 2021, Page 183-193 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Peringkat SMA Pada Dinas Pendidikan Menerapkan Metode PROMETHEE II dan Pembobotan Menggunakan AHP

## Ari Andini
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 dinicb2@gmail.com Submitted: 06/07/2020 ; Accepted: 15/02/2021 ; Published: 27/02/2021
Abstrak −Pemberian peringkat sekolah adalah kegiatan Penilaian (asesmen) sekolah komprehensif dan komprensif melalui evaluasi kantor dan evaluasi eksternal (kunjungan) untuk menentukan kelayakan dan kinerja sekolah. Dalam penilaian SMA yang saat ini masih belum objektif karna pihak Dinas masih melakukan surveilans langsung kesekolah tanpa ada pengambilan data  yang  mendukung  dalam  penyediaan  peringkat.  Karena  belum  memiliki  sistem  yang  baik,  sehingga  menimbulkan pertentangan yang timbul dalam penyediaan peringkat. Maka dari itu dengan menggunakan sistem pendukung keputusan yang didasarkankan Promethee II dan pembobotan menggunakan AHP. Diharapkan pembuat keputusan terbantu dan mengurangi pertentangan yang ada dalam pemberian peringkat SMA pada Dinas Pendidikan.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Pemberian; Peringkat; Promethee II; AHP
Abstract −School  ranking  is  a  comprehensive  and  comprehensive  school  assessment  (assessment)  activity  through  office evaluations and external evaluations (visits) to determine school eligibility and performance. In the assessment of high schools, which are currently not objective because the Dinas is still conducting direct surveillance to school without taking supporting data in providing ratings. Because it does not yet have a good system, so that there are conflicts that arise in the provision of ratings. Therefore using a decision support system based on Promethee II and weighting using AHP. It is hoped that decision makers will be helped and reduce the conflict that exists in granting high school rankings to the Education Office.
Keywords : Decision Support System; Award; Rating; Promethee II; AHP

## 1. PENDAHULUAN
Pemberian  Peringkat  pada  sekolah  dilakukan  oleh  pemerintah  atau  lembaga  mandiri  yang  berwenang.  Untuk menentukan kelayakan program atau satuan pendidikan pada jalur pendidikan formal dan non-formal pada setiap jenjang  dan  jenis  pendidikan.  Sekolah  yang  mendapatkan  peringkat  terbaik  akan  di  berikan  penghargaan  oleh lembaga yang berwenang dan akan di tetapkan menjadi sekolah terbaik sesuai dengan peringkatnya. Pemberian peringkat jenjang SMA juga harus diperhatikan karena sangat mendominan pada peserta didik untuk mendapatkan pelajaran dan fasilitas-fasilitas yang disediakan oleh sekolah.
Pengambilan keputusan untuk menentukan apakah pemberian peringkat SMA tersebut dapat diterima atau tidak  di  dasari  beberapa  kriteria  yang  ditetapkan,  sebagai  bentuk  akuntabilitas  publik  yang  dilakukan  secara objektif, adil, transparan, dan komprehensif dengan menggunakan instrument dan kriteria  yang memacu kepada Standar Nasional Pendidikan. Dalam malakukan pemberian peringkat SMA saat ini masih belum objektif karna pihak  Dinas  masih  melakukan  surve  secara  langsung  kesekolah  tanpa  ada  pengambilan  data  yang  mendukung dalam pemberian peringkat.
. Untuk menghindari terjadinya kesalahan pengambilan keputusan yang dihasilkan diperlukan suatu Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang dapat membantu pihak yang menilai dalam memutuskan sekolah mana yang layak di berikan peringkat.
Sistem pendukung keputusan merupakan bagian dari sistem informasi berbasis komputer termasuk sistem berbasis pengetahuan yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi, instansi atau perusahaan.  Sistem  pendukung  keputusan  mulai  dikembangkan  pada  tahun  1970  yang  bertujuan  untuk memberikan informasi, serta memberikan prediksi kepada pengguna informasi agar dapat memberikan keputusan yang efektif dan efisien[1], [2]. Untuk membantu menyelesaikan permasalahan tersebut maka sistem pendukung keputusan  menggunakan  Metode Preference  Rangking  Organizational  Method  For  Enrichment  Evaluation (PROMETHEE II) dan pembobotan menggunakan Analytic Hierarchy Process (AHP).
Pada  saat  ini  perkembangan  teknologi  semakin  pesat  dan  bertambah  pula  kemampuan  komputer  dalam membantu  menyelesaikan  permasalahan  dalam  berbagai  bidang  seperti  sistem  pendukung  keputusan.  Dalam Sistem  Pendukung  Keputusan,  ada  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  suatu permasalahan  dalam  mengambil  keputusan.  Metode  sederhana  yang  sering  digunakan  seperti Multi  Objective Optimization on the Basis of Ration Analysis (MOORA)[3], [4], WASPAS[5], VIKOR[6], PROMETHEE II[7] , dan Elimination and Choice Translation Reality (ELECTRE)[8] . AHP  ( Analitycal  Hierarchy  Process )  yang  dikembangkan  oleh  Thomas  L.  Saaty  dapat  dipakai  untuk memecahkan  masalah  yang  kompleks,  dengan  aspek  atau  kriteria  yang  dipertimbangkan  cukup  banyak. Kompleksitas  masalah  disebabkan  oleh  struktur  masalah  yang  belum  jelas,  ketidakpastian  persepsi  pengambil keputusan serta ketidakpastian ketersediaan data yang akurat[9]. Metode AHP mampu memecahkan masalah yang

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
multi obyektif dan multi kriteria yang didasarkan pada perbandingan preferensi dari setiap elemen dalam hirarki, sehingga dapat dikatakan model ini merupakan suatu model pengambilan keputusan yang komprehensif.
Dasar digunakan metode AHP dalam penelitian ini  adalah untuk  memperoleh bobot  relatif dari masing- masing kriteria menggunakan tabel saaty. Karena jenis keputusan yang harus diambil untuk masing-masing kriteria tidak sama dan satuan dari hasil penilaian juga berbeda-beda, maka tidak bisa langsung dilakukan perkalian antara bobot  kriteria  dengan  nilai  masing-masing  sekolah  untuk  menentukan  urutan  prioritas  peringkat  sekolah.  Oleh karena  itu,  setelah  dilakukan  penentuan  nilai  dari  masing-masing  sekolah,  langkah  selanjutnya  adalah mengelompokkan  jenis  keputusan  yang  akan  diambil  untuk  masing-masing  kriteria  berdasarkan  Promethee  II sehingga  diperoleh  derajat  preferensi  untuk  masing-masing  kriteria.  Kemudian  dilakukan  perhitungan  indeks preferensi  yang  merupakan  perkalian  antara  derajat  preferensi  dengan  bobot  relatif  kriteria  dari  AHP,  dan selanjutnya  dilakukan  perhitungan ranking dengan  metode  Promethee  II  sehingga  diperoleh  urutan  prioritas pemberian peringkat sekolah.
Metode Preference  Rangking  Organizational  Method  For  Enrichment  Evaluation (PROMETHEE  II) merupakan  metode  penentuan  urutan  (prioritas)  dalam  analisis  multi  kriteria.  Metode  PROMETHEE  II menggunakan kriteria dan bobot dari masing-masing kriteria yang kemudian diolah untuk menentukan pemilihan alternatif lapangan yang hasilnya berurutan berdasarkan prioritasnya.
Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Muhammad wafi, Rizal setya perdana, Wijaya kurniawan (2017) dengan penelitian Implementasi Metode Promethee II untuk Menentukan Pemenang Tender Proyek (studi kasus: Dinas Perhubungan dan LLAJ Provinsi Jawa Timur)[10].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian  data.Sistem  itu  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, di mana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat[11].

## 2.2 Metode AHP
Pada  dasarnya,  proses  pengambilan  keputusan  adalah  memilih  suatu  alternative.  Peralatan  utama  AHP  adalah sebuah  hierarki  fungsional  dengan  input  utamanya  persepsi  manusia.  Keberadaan  hierarki  memungkinkan dipecahnya  masalah  kompleks  atau  tidak  terstruktur  dalam  sub-sub  masalah,  lalu  menyusunnya  menjadi  suatu bentuk  hierarki.  AHP  memiliki  banyak  keunggulan  dalam  menjelaskan  proses  pengambilan  keputusan.  Salah satunya adalah dapat digambarkan secara grafis sehingga mudah dipahami oleh semua pihak ang terlibat dalam pengambilan keputusan.
Dalam menyelesaikan permasalahan dengan AHP ada beberapa Prinsip yang harus dipahami, yaitu:
1. Membuat hierarki
Sistem yang kompleks bisa dipahami dengan memecahnya menjadi  elemen-elemen pendukung, menyusun elemen secara hierarki, dan menggabungkannya atau mensintesisnya.
2. Penilaian kriteria dan elternatif
Kriteria dan alternatife dilakukan dengan perbandingan berpasangan. Menurut Saaty (1988), untuk berbagai persoalan, skala 1 sampai 9 adalah skala terbaik untuk mengekspresikan pendapat. Nilai dan definisi pendapat kualitatif dari skala perbandingan.
3. Menentukan Prioritas
Untuk  setiap  kriteria  dan  alternative,  perlu  dilakukan  perbandingan  berpasangan.  Nilai-nilai  perbandingan relative  dari  seluruh  alternative  kriteria  bisa  disesuaikan  dengan  judgement  yang  telah  ditentukan  untuk menghasilkan  bobot  dan prioritas. Bobot  dan prioritas dihitung  dengan memanipulasi  matriks atau melalui penyelesaian persamaan matematika.
4. Konsitensi Logis
Konsitensis  memiliki  dua  makna.  Pertama,  objek-objek  yang  serupa  bisa  dikelompokan  sesuai  dengan keseragaman dan relevansi. Kedua, menyangkut tingkat hubungan antar objek yang didasarkan pada kriteria tertentu.
Pada dasarnya terdapat beberapa langkah yang perlu diperhatikan menggunakan metode AHP, antara lain:
1. Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan  solusi  yang  diinginkan,  lalu  menyusun  hirarki  dari  permasalahan yang dihadapi. Penyusunan hierarki adalah dengan menetapkan tujuan yang merupakan sasaran sistem secara keseluruhan pada level teratas.
2. Menentukan prioritas elemen
a. Langkah  pertama  dalam  menentukan  prioritas  elemen  adalah  membuat  perbandingan  pasangan,  yaitu membandingkan elemen secara berpasangan sesuai kriteria yang diberikan.
b. Matriks  perbandingan  berpasangan  diisi  menggunakan  bilangan  untuk  mempersentasikan  kepentingan relatif dari suatu elemen terhadap elemen yang lainnya.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 2, February 2021, Page 183-193 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
3. Sintesis
Pertimbangan-pertimbangan  terhadap  perbandingan  berpasangan  di  sintesis  untuk  memperoleh  keseluruhan prioritas. Hal-hal yang dilakukan dalam langkah ini adalah:
a. Menjumlahkan nilai-nilai dari  setiap kolom pada matriks.
b. Membagi  setiap  nilai  dari  kolom  dengan  total  kolom  yang  bersangkutan  untuk  memperoleh  normalisasi matriks.
c. Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap  baris  dan  membaginya  dengan  jumlah  elemen  untuk  mendapatkan nilai rata-rata.
4. Mengukur konsitensi
Dalam pembuatan keputusan, penting untuk mengetahui seberapa baik konsitensi yang ada, karena kita tidak menginginkan keputusan berdasarkan pertimbangan dengan konsitensi yang rendah. Hal-hal yang dilakukan dalam langkah ini adalah :
a. Kalikan setiap nilai pada kolom pertama dengan prioritas relatif elemen pertama, nilai pada kolom kedua dengan prioritas relatif elemen kedua, dan seterusnya.
b. Jumlahkan setiap baris.
c. Hasil dari penjumlahan baris dibagi dengan elemen prioritas relatif yang bersangkutan.
d. Jumlahkan hasil bagi diatas dengan banyaknya elemen yang ada, hasilnya disebut λ maks
5. Hitung Consistency Index ( CI ) dengan rumus :
CI = (λ maks-n)/n
Dimana n = banyaknya elemen
6. Hitung Rasio  Konsitensi / Consistency Ratio ( CR ) dengan rumus :
CR = CI/IR Dimana: CR = Consistency Ratio IR = Indeks Random Consistency CI = Consistency Index
7. Memeriksa konsistensi hirarki.Jika nilainya lebih dari 100% maka penilaian data judgement harus diperbaiki. Namun jika rasio konsistensi (CR/IR) kurang atau sama dengan 0,1 maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar.

## 2.3 Metode Promothee II
Metode promothee I dapat memberikan potongan parsial dari alternatif keputusan, sedangkan metode promothee II dapat memperoleh rangking keseluruhan dari alternatifnya. Metode promothee II digunakan untuk mendapatkan rangking lengkap alternatif untuk aplikasi industri tertentu[7], [12]–[15]. Langkah-langkah penyelesaian masalah menggunakan metode Promothee II:
1. Normalisasikan matriks keputusan dengan menggunakan persamaan berikut:
R ij= [X ij - min ( X ij) ] [max(X ij )-min(X ij )]…………………………………….….…………(1)
2. Hitung perbedaan evaluatif dari alternatifnya dengan alternatif lainnya. Langkah ini melibatkan perhitungan perbedaan nilai kriteria antara alternatif pasangan yang berbeda.
3. Hitung fungsi preferensi, Pj (i, i ').
P ij ( i,i ')= 0 if R ij < R i'j ......................................................................................(2) P j ( i,i ')=( R ij - R i'j ) if  R ij > R i'j ...........................................................................(3)
4. Hitung fungsi preferensi gabungan dengan mempertimbangkan bobot kriteria. Fungsi preferensi gabungan,
𝜋(𝑖, 𝑖′) = [∑ 𝑊𝑗 × 𝑃𝑗(𝑖, 𝑖′) 𝐦 𝑱=𝟏 ] ..…………………………………….……(4)
∑ 𝑊𝑗 m 𝐽=1 dimana w j adalah kriteria penting relatif (berat) dari j th .
5. Tentukan arus keluar dan arus outranking sebagai berikut:
Untuk positif alternatifnya,
𝜑 + (𝑖) = 1 n−1 ∑ 𝜋(𝑖, 𝑖 ′ )(𝑖 ≠ 𝑖 ′ ) 𝑛 𝑖 ′ =1 ...………………....…………..………(5) Untuk negatif alternatifnya,
𝜑 − (𝑖) = 1 n−1 ∑ 𝜋(𝑖 ′ , 𝑖)(𝑖  ≠ 𝑖 ′ ) 𝑛 𝑖 ′ =1 ………………….…………………...(6)
Dimana n adalah jumlah alternatif. Di sini, setiap alternatif menghadapi (n-1) sejumlah alternatif lainnya.
6. Hitung arus outranking bersih untuk setiap alternatif.
𝜑(𝑖) = 𝜑 + (𝑖) − 𝜑 − (𝑖) ...............................................................................(7)
7. Tentukan rangking semua alternatif yang dipertimbangkan tergantung pada nilai φ (i). Nilai yang lebih tinggi dari φ (i), semakin baik alternatifnya.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa merupakan tahapan awal yang dilakukan untuk memecahkan sebuah permasalahan yang sedang terjadi. Tahap analisa ini sangat penting karena proses analisis yang akurat akan menghasilkan sebuah perangkat lunak yang dapat digunakan untuk pengguna. Pemberian peringkat adalah Proses pemberian peringkat SMA didasarkan pada setiap alternatif data sekolah yang disiapkan, pemeriksaan terhadap alternatif yang ada dengan kriteria yang telah ditentukan
Dasar digunakan metode AHP dalam  penelitian ini  adalah untuk  memperoleh bobot  relatif dari masing- masing  kriteria.  Setelah  dilakukan  penentuan  nilai  dan  bobot  dari  masing-masing  sekolah,  langkah  selanjutnya adalah mengelompokkan jenis keputusan yang akan diambil untuk masing-masing kriteria berdasarkan Promethee II sehingga diperoleh derajat preferensi  untuk masing-masing  kriteria. Kemudian dilakukan perhitungan indeks preferensi yang merupakan perkalian antara derajat preferensi dengan bobot relatif kriteria dari AHP, sedangkan promethee II tidak ada pencarian bobot maka perhitungan ranking dengan metode Promethee II sehingga diperoleh urutan prioritas pemberian peringkat sekolah.
Tabel 1. Data Kriteria dan Alternatif No Nama sekolah C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 1. SMAN 2 MEDAN A NEGERI 40,5 40,5 17,41 100 74,77 2. SMAN 5 MEDAN A NEGERI 39,68 23,68 14,83 100 71,72 3. SMAN 1 MEDAN A NEGERI 34,73 33,9 18,26 100 94,87 4. SMAN 3 MEDAN A NEGERI 39,56 33,32 18,8 100 69,31 5. SMAN 4 MEDAN A NEGERI 38,05 29,33 16,37 100 84,88 6 SMAN 6 MEDAN A NEGERI 37,22 37,22 15,23 100 95,45 7 SMAN 7 MEDAN A NEGERI 36,07 34,79 16,51 100 86,44 8 SMAN 8 MEDAN B NEGERI 36,36 39,52 14,66 100 70,97 9 SMAN 9 MEDAN A NEGERI 35,41 35,41 16,23 100 50 10 SMAN 10 MEDAN B NEGERI 34,16 34,16 13,81 100 85,11 11 SMAN 11 MEDAN A NEGERI 29,22 29,22 16,44 100 79,69 12 SMAN 12 MEDAN A NEGERI 38,74 38,74 18,35 100 63,16 13 SMAN 13 MEDAN A NEGERI 32,24 32,24 17,48 100 63,86 14 SMAN 14 MEDAN A NEGERI 35 35 16,07 100 73,77 15 SMAN 15 MEDAN A NEGERI 35,17 35,17 14,78 100 85,51

## 3.1 Penerapan Metode AHP
1. Sesuaikan dengan langkah-langkah Analitical Hierarchy process(AHP) , pada subbab ini akan dibahas tentang masukkan  data  yang  sebenarnya,  Proses  perhitungan  dan  keluaran  yang  diharapkan  untuk  studi  kasus Pemberian Peringkat pada Dinas Pendidikan. Masukan awal adalah menentukan nilai kriteria.
2. Menyusun Kriteria tersebut dalam matriks berpasangan.
Tabel 2. Masukan Hasil Perhitungan Kriteria Kriteria Akreditasi Status Rasio Siswa Rombel Rasio Siswa Ruang Kelas Rasio Siswa Guru Fasilitas Sarana Persentase Guru Sertifikasi Akreditas 1 3 5 5 5 2 4 Status 0.33 1 3 5 5 9 2 Rasio Siswa Rombel 0.2 0.33 1 2 4 6 3 Rasio Siswa Ruang Kelas 0.2 0.2 0.5 1 2 4 3 Rasio Siswa Guru 0.2 0.2 0.25 0.5 1 2 4 Fasilitas Sarana 0.5 0.11 0.17 0.25 0.5 1 3 Persentase Guru Sertifikasi 0.25 0.5 0.33 0.33 0.25 0.33 1 Jumlah 2,68 5,34 10,25 14,08 17,75 24,33 20
3. Setelah dimasukkan data pada tabel 2. diatas, maka dihasilkan nilai pembagian jumlah kolom dengan rumus masing-masing  sel  pada  tabel  2.  dibagi  dengan  kolom  masing-masing.  Menjumlahkan  nilai  elemen  setiap kolom. Dari nilai-nilai elemen matriks Kriteria diatas maka jumlah elemn setiap kolom adalah : Jumlah kolom 1 : 1+0,33+0,2+0,2+0,2+0,5+0,25= 2,68
4. Membagi  setiap  elemen  pada  kolom  dengan  jumlah  perkolom  yang  sesuai  untuk  mendapatkan  nilai normalisasi.
5. Kolom baris 1= Nilai matrik perbandingan kriteria baris 1 kolom 1 Jumlah kolom 1
=        1    .=  0,3731
2,68

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Tabel 3. Hasil Matriks Normalisasi
Kriteria Akredit asi Status Rasio Siswa Rombel Rasio Siswa Ruang Kelas Rasio Siswa Guru Fasilitas Sarana Persentas e Guru Sertifikas i Jumlah Akreditas 0,3731 0,5617 0,4878 0,3551 0,2816 0,0822 0,2 23,415 Status 0,1231 0,1872 0,2926 0,3551 0,2816 0,3699 0,1 17,095 Rasio Siswa Rombel 0,0746 0,0617 0,0975 0,1420 0,2253 0,2466 0,015 0,8627 Rasio Siswa Ruang Kelas 0,0746 0,0374 0,0487 0,0710 0,1126 0,1644 0,015 0,5237 Rasio Siswa Guru 0,0746 0,0374 0,0243 0,0355 0,0563 0,0822 0,2 0,5103 Fasilitas Sarana 0,1865 0,0205 0,0165 0,0177 0,0281 0,0411 0,015 0,3254 Persentase Guru Sertifikasi 0,0932 0,0936 0,0321 0,0234 0,0140 0,0135 0,05 0,7698
6. Setelah matriks normalisasi didapatkan, jumlahkan tiap baris pada matriks tersebut. Jumlah masing baris pada tabel 4.4 dapat dihitung dengan cara sebagai berikut:
Jumlah baris 1 =0,3731+ 0,5617+0,4878+0,3551+0,2816+0,0822+0,2= 23,415
7. Selanjutnya  dihitung  bobot  masing-masing  Kriteria  dengan  cara  membagi  masing-masing  jumlah  baris dengan jumlah elemen atau jumlah kriteria (n=4), sehingga bobot masing-masing kriteria dapat dihtung seperti berikut:
Bobot Kriteria Akreditas = 23,415/7 = 3,345 Bobot Kriteria Status = 17,095/7 = 2,4421 Bobot Kriteria Rasio Siswa Rombel = 0,0627/7 = 0,0089 Bobot Kriteria Rasio Siswa Ruang Kelas =0,5237/7 = 0,0748 Bobot Kriteria Rasio Siswa Guru = 0,5103/7 = 0,0729 Bobot Kriteria Fasilitas Sarana = 0,3254/7 = 0,0464 Bobot Kriteria Persentasi Guru Sertifikasi = 0,7698/7 = 0,1099

## 3.2 Penerapan Metode Promethee II
Promethee  (preference  ranking  organization  method  for  enrichment  evaluation) adalah  salah  satu  metode penentuan  urutan  atau  prioritas  dalam  analisis  multi  kriteria  atau  MCDM  ( Multi  Criteria  Decision  Making ). Kriteria  yang  digunakan  dalam promethee adalah  penggunaan  nilai  dalam  hubungan outrangking .  Ini  adalah metode  peringkat  yang  cukup  sederhana  dalam  konsep  dan  aplikasi  dibandingkan  dengan  metode  lain  untuk analisis multi-kriteria.
Penggunaan metode Promethee II dalam menyelesaikan masalah pemilihan dan hasil yang diperoleh dapat bermanfaat  bagi  pengambil  keputusan  dalam  menyusun  strategi  pemilihan.  Hal  ini  memungkinkan  pengambil keputusan untuk menentukan peringkat kandidat alternatif lebih efisien dan diperlukan kriteria-kriteria dan bobot untuk melakukan perhitungannya sehingga akan didapat alternatif terbaik dalam proses pemilihan handbody untuk kulit kering.
Langkah-langkah penyelesaian menggunakan metode promothee II adalah sebagai berikut: 1. Normalisasi Matriks Keputusan
2. Menghitung evaluatif alternatif terhadap alternatif lainnya
3. Menghitung fungsi preferensi
4. Menghitung fungsi preferensi gabungan
5. Menentukan arus keluar dan arus outranking
6. Hitung arus outranking bersih untuk setiap alternatif
7. Menentukan rangking semua alternatif
Berikut tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada kriteria yang sudah ditentukan.
Tabel 4. Data Alternatif No Nama sekolah C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 1. SMAN 2 MEDAN A NEGERI 40,5 40,5 17,41 100 74,77 2. SMAN 5 MEDAN A NEGERI 39,68 23,68 14,83 100 71,72 3. SMAN 1 MEDAN A NEGERI 34,73 33,9 18,26 100 94,87 4. SMAN 3 MEDAN A NEGERI 39,56 33,32 18,8 100 69,31 5. SMAN 4 MEDAN A NEGERI 38,05 29,33 16,37 100 84,88

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 2, February 2021, Page 183-193 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
No Nama sekolah C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 6 SMAN 6 MEDAN A NEGERI 37,22 37,22 15,23 100 95,45 7 SMAN 7 MEDAN A NEGERI 36,07 34,79 16,51 100 86,44 8 SMAN 8 MEDAN B NEGERI 36,36 39,52 14,66 100 70,97 9 SMAN 9 MEDAN A NEGERI 35,41 35,41 16,23 100 50 10 SMAN 10 MEDAN B NEGERI 34,16 34,16 13,81 100 85,11 11 SMAN 11 MEDAN A NEGERI 29,22 29,22 16,44 100 79,69 12 SMAN 12 MEDAN A NEGERI 38,74 38,74 18,35 100 63,16 13 SMAN 13 MEDAN A NEGERI 32,24 32,24 17,48 100 63,86 14 SMAN 14 MEDAN A NEGERI 35 35 16,07 100 73,77 15 SMAN 15 MEDAN A NEGERI 35,17 35,17 14,78 100 85,51 Tabel 5. Data Alternatif dalam Bilangan Fuzzy No Nama sekolah C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 1. SMAN 2 MEDAN 50 50 40,5 40,5 17,41 100 74,77 2. SMAN 5 MEDAN 50 50 39,68 23,68 14,83 100 71,72 3. SMAN 1 MEDAN 50 50 34,73 33,9 18,26 100 94,87 4. SMAN 3 MEDAN 50 50 39,56 33,32 18,8 100 69,31 5. SMAN 4 MEDAN 50 50 38,05 29,33 16,37 100 84,88 6 SMAN 6 MEDAN 50 50 37,22 37,22 15,23 100 95,45 7 SMAN 7 MEDAN 50 50 36,07 34,79 16,51 100 86,44 8 SMAN 8 MEDAN 40 50 36,36 39,52 14,66 100 70,97 9 SMAN 9 MEDAN 50 50 35,41 35,41 16,23 100 50 10 SMAN 10 MEDAN 40 50 34,16 34,16 13,81 100 85,11 11 SMAN 11 MEDAN 50 50 29,22 29,22 16,44 100 79,69 12 SMAN 12 MEDAN 50 50 38,74 38,74 18,35 100 63,16 13 SMAN 13 MEDAN 50 50 32,24 32,24 17,48 100 63,86 14 SMAN 14 MEDAN 50 50 35 35 16,07 100 73,77 15 SMAN 15 MEDAN 50 50 35,17 35,17 14,78 100 85,51
Berikut ini merupakan langkah-langkah untuk menyelesaikan masalah diatas:
1. Normalisasi matriks keputusan dengan menggunakan persamaan:
𝑹 𝒊𝒋 = [𝑿 𝒊𝒋 − 𝐦𝐢 𝐧(𝑿 𝒊𝒋 )] [max(X ij ) − min(X ij )
R 11= 50 - 40] = [10] = 1 [50 - 40]  [10]
R 21= [50 - 40] = [10] = 1
[50 - 40]  [10]
R 31= [50 - 40] = [10] = 1
[50 - 40]  [10]
R 41= [50 - 40] = [10] = 1
[50 - 40]  [10]
R 51= [50 - 40] = [10] = 1 [50 - 40]  [10] R 61= [50 - 40] = [10] = 1 [50 - 40]  [10] R 71= [50 - 40] = [10] = 1 [50 - 40]  [10] R 81= [40 - 40] = [0] = 0 [50 - 40]  [10] R 91= [50 - 40] = [10] = 1 [50 - 40]  [10] R 101= [40 - 40] = [0] = 0 [50 - 40]  [10] R 111= [50 - 40] = [10] = 1 [50 - 40]  [10] R 121= [50 - 40] = [10] = 1 [50 - 40]  [10] R 131= [50 - 40] = [10] = 1 [50 - 40]  [10] R 141= [50 - 40] = [10] = 1 [50 - 40]  [10]

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
R 151= [50 - 40] = [10] = 1 [50 - 40]  [10]
Tabel 6. Normalisasi Matriks Keputusan
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A1 1 1 0 1 0,7929 1 0,5449 A2 1 1 0,0726 0 0,2246 1 0,4778 A3 1 1 0,5115 0,6076 0,9801 1 0,9872 A4 1 1 0,0744 0,5731 1,0991 1 0,4248 A5 1 1 0,2171 0,3359 0,5638 1 0,7674 A6 1 1 0,2907 0,8049 0,3436 1 1 A7 1 1 0,3927 0,6605 0,5947 1 0,8017 Tabel 7. Normalisasi Data Alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A8 0 1 0,3670 0,9417 0,1872 1 0,4613 A9 1 1 0,4512 0,6973 0,5330 1 0 A10 0 1 0,5620 0,6230 0 1 0,7724 A11 1 1 1 0,3293 0,5792 1 0,6532 A12 1 1 0,1560 0,8953 1 1 0,2895 A13 1 1 0,7322 0,5089 0,8083 1 0,3049 A14 1 1 0,4875 0,6730 0,4977 1 0,5229 A15 1 1 0,4725 0,6831 0,2136 1 0,7812 2. Menghitung evaluatif alternatif terhadap alternatif lainnya
3. Menghitung fungsi preferensi
𝑷 𝒋 (i,i’) = 0 jika 𝑹 𝒊𝒋 ≤ 𝑹 𝒊 ′ 𝒋 𝑷 𝒋 (i,i’) = ( 𝑹 𝒊𝒋 − 𝑹 𝒊′𝒋 ) 𝒋𝒊𝒌𝒂 𝑹 𝒊𝒋 > 𝑹 𝒊′𝒋 Untuk A1, A2: 1 ≤ 1= 0 ; 1 ≤ 1 = 0 ; 0 ≤ 0,0726 = 0 ; 1 ≤ 0  → ( 1 – 0)=1 ;
0.7929 ≤ 0,2246 → (0.79 29 - 0.2246) = 0.5683 ; 1 ≤ 1 = 0 ; 0.5449 ≤ 0,4778  → (0.544 9 – 0.4778) = 0.0671 Untuk A1, A3: 1 ≤ 1 = 0 ; 1 ≤ 1 = 0 ; 0 ≤ 0.5115 = 0 ; 1 ≤ 0.6076 → (1 – 0.6076) = 0.3924 0.7929 ≤ 0,9801 = 0 ; 1 ≤ 1= 0 ; 0.5449 ≤ 0.9872 = 0 Untuk A1, A4: 1 ≤ 1 = 0 ; 1 ≤ 1 = 0 ; 0 ≤ 0.0744 = 0 ; 1 ≤ 0.5731 → (1 – 0.5731) = 0.4269 0.7929 ≤ 1,0991 = 0 ; 1 ≤ 1= 0 ; 0.5449 ≤ 0,4248 → (0.5449 − 0.4248) =    0.1201 Untuk A1, A5: 1 ≤ 1 = 0 ; 1 ≤ 1 = 0 ; 0 ≤ 0.2171= 0 ; 1 ≤ 0,3359 → (1 – 0.3359) = 0.6641 0.7929 ≤ 0,5638 → (0.7929 − 0.5638) = 0.2291 ; 1 ≤ 1= 0 ; 0.5449 ≤ 0,7674 = 0 Untuk A1,A6: 1 ≤ 1 = 0 ; 1 ≤ 1 = 0 ; 0 ≤ 0.2907 = 0 ; 1 ≤ 0.8049 → (1 – 0.8049) = 0.1951 0.7929 ≤ 0,3436 → (0.7929 − 0.3436) = 0.4493 ; 1 ≤ 1= 0 ;
0.5449 ≤ 1 = 0 Untuk A1, A7: 1 ≤ 1 = 0 ; 1 ≤ 1 = 0 ; 0 ≤ 0.3927= 0 ; 1 ≤ 0.6605 → (1 – 0.6605) = 0.3395 0.7929 ≤ 0,5947 → (0.7929 − 0.5947) = 0.1982 ; 1 ≤ 1= 0 ; 0.5449 ≤ 0,8017 = 0 Untuk A1, A8: 1 ≤ 0 → (1 − 0) = 1 ; 1 ≤ 1 = 0 ; 0 ≤ 0.3670= 0 ; 1 ≤ 0. 9417 → (1 – 0.9417) = 0.0583 ; 0.7929 ≤ 0,1872 = 0 ; 1 ≤ 1= 0 ;0.5449 ≤ 0.4617 → (0.5449 – 0.4617) = 0.0832 Untuk A1, A9: 1 ≤ 1 = 0 ;  1 ≤ 1 = 0 ;  0 ≤ 0.4512= 0 ; 1 ≤ 0.6973 → (1 – 0.6973) = 0.3027 0.7929 ≤ 0.5330 → (0.7929 − 0.5330) = 0.2599 ; 1 ≤ 1= 0 0.5449 ≤ 0 → (0.5449 – 0) = 0.5449 Untuk A1, A10: 1 ≤ 0 → (1 − 0) = 1 ; 1 ≤ 1 = 0 ; 0 ≤ 0.5620= 0 ; 1 ≤ 0.6230 → (1 – 0.6230) =0.377 ; 0.7929 ≤ 0 → (0.7929 − 0) = 0.7929 ; 1 ≤ 1= 0 ; 0.5449 ≤ 0.7724 = 0 Untuk A1, A11: 1 ≤ 1 = 0 ; 1 ≤ 1 → = 0 ; 0 ≤ 1= 0;1 ≤ 0.3293 → (1 − 0.3293) = 0.6707 0.7929 ≤ 0,5792 → (0.7929 − 0.5792) = 0.2137 ; 1 ≤ 1= 0 ; 0.5449 ≤ 0.6532 = 0 Untuk A1, A12: 1 ≤ 1 = 0 ; 1 ≤ 1 = 0 ; 0 ≤ 0.1560= 0 ; 1 ≤ 0.8953 → (1 − 0.8953) =0.1047 ;
0.7929 ≤ 1 = 0 ; 1 ≤ 1= 0 ; 0.5449 ≤ 0.2895 → (0.5449 − 0.289 5= 0.2554
Untuk A1, A13: 1 ≤ 1 = 0 ; 1 ≤ 1 = 0 ; 0 ≤ 0.7322 = 0 ; 1 ≤ 0.5089 → (1 − 0.5089) = 0.4911 ;

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 2, February 2021, Page 183-193 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
0.7929 ≤ 0.8083 = 0 ; 1 ≤ 1= 0 ; 0.5449 ≤ 0.3049 → (0.5449 − 0.3049) = 0.24 Untuk A1, A14: 1 ≤ 1 = 0 ; 1 ≤ 1 = 0 ; 0 ≤ 0.4875= 0 ; 1 ≤ 0.6730 → (1 − 0.6730) = 0.327 0.7929 ≤ 0.4977 → (0.7929 − 0.4977) = 0.2952 ; 1 ≤ 1= 0  ; 0.5449 ≤ 0.5229 → (0.5449 − 0.5229) = 0.022
Untuk A1,A15: 1 ≤ 1 = 0 ; 1 ≤ 1 = 0 ; 0 ≤ 0.4725= 0 ; 1 ≤ 0.6831 → (1 − 0.6831) = 0.3169 0.7929 ≤ 0.2136 → (0.7929 − 0.2136) = 0.5793 ; 1 ≤ 1= 0 ; 0.5449 ≤ 0.7812= 0 Dan selanjutnya sampai dengan A15
Tabel 8. Fungsi Preferensi Untuk Semua Pasangan Alternatif Alternatif c1 c2 c3 c4 c5 c6 c7 A1,A2 0 0 0 1 0.5683 0 0.0671 A1,A3 0 0 0 0.3924 0 0 0 A1,A4 0 0 0 0.4269 0 0 0.1201 A1,A5 0 0 0 0.6641 0.2291 0 0 A1,A6 0 0 0 0.1951 0.4493 0 0 A1,A7 0 0 0 0.3395 0.1982 0 0 A1,A8 1 0 0 0.0583 0 0 0.0832 A1,A9 0 0 0 0.3027 0.2599 0 0.5449 A1,A10 1 0 0 0.377 0.7929 0 0 A1,A11 0 0 0 0.6707 0.2137 0 0 A1,A12 0 0 0 0.1047 0 0 0.2554 A1,A13 0 0 0 0.4911 0 0 0.24 A1,A14 0 0 0 0.327 0.2952 0 0.022 A1,A15 0 0 0 0.3169 0.5793 0 0
4. Menghitung fungsi preferensi gabungan
Tabel 9. Preferensi Gabungan Alternatif c1 c2 c3 c4 c5 c6 c7 Jumlah A1,A2 0 0 0 0.0748 0.0414 0 0.0073 0.1235 A1,A3 0 0 0 0.0293 0 0 0 0.0293 A1,A4 0 0 0 0.0319 0 0 0.0131 0.045 A1,A5 0 0 0 0.0496 0.0167 0 0 0.0663 A1,A6 0 0 0 0.0145 0.0327 0 0 0.0472 A1,A7 0 0 0 0.0253 0.0144 0 0 0.0397 A1,A8 3.345 0 0 0.0043 0 0 0.0091 3.3584 A1,A9 0 0 0 0.0266 0.0189 0 0.0059 0.0514 A1,A10 3.345 0 0 0.0281 0.0578 0 0 3.4309 A1,A11 0 0 0 0.0501 0.0155 0 0 0.0656 A1,A12 0 0 0 0.0078 0 0 0.028 0.0358 A1,A13 0 0 0 0.0367 0 0 0.0263 0.063 A1,A14 0 0 0 0.0244 0.0215 0 0.0024 0.0483 A1,A15 0 0 0 0.0237 0.0422 0 0 0.0659 Tabel 10. Fungsi Preferensi Gabungan Alternatif A1 A2 A3
A4 A5
A6 A7 A8 A1 - 0.1235  0.0293 0.045 0.0663  0.0472  0.0397  3.3584 A2 0.005 - 0 0.0058 0 0 0 3.3495 A3 0.067  0.1602 - 0.0681  0.0773  0.0483  0.0493  3.4617 A4 0.023  0.1065  0.0089 - 0.0567 0.055 0.0367  3.4114 A5 0.026  0.0828 0 0.3814 - 0.016 0 3.406 A6 0.053  0.1283  0.0161  0.0824  0.0611 - 0.0325  3.4156 A7 0.032  0.1146  0.0039  0.0507  0.0316  0.0192 - 3.4123 A8 0.003 0.073 0.0249  0.0341  0.0466  0.0159 0.021 - A9 0.04 0.0778  0.0067  0.0125 0.029 0.0152  0.0327  3.3709 A10 0.03 0.0832  0.0015  0.0462  0.0247  0.0024  0.0015  0.0358 A11 0.036  0.0778  0.0043  0.0333 0.008 0.0234  0.0054  3.4001 A12 0.016  0.1241  0.0229  0.0248  0.0735  0.0545 0.047 3.4042 A13 0.008  0.0863  0.0019  0.0058  0.0352  0.0377  0.0185  3.3934 A14 0.004  0.0787  0.0048  0.0217  0.0249  0.0129  0.0017  3.3753 A15 0.03 0.0878  0.0056  0.0508  0.0296  0.0016  0.0023  3.3814

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Alternatif A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 Jumlah 0.373  1.4046  0.1308  0.8626  0.5645  0.3493  0.2883  44.176 Tabel 10. Lanutan Fungsi Prefensi Gabungan Alternatif A9 A10 A11 A12 A13 A14 A15 Jumlah A1 0.0514 3.4309 0.0656 0.0358 0.063 0.0483 0.0659 7.4703 A2 0.0525 3.3613 0 0.0206 0.019 0 0.0008 6.8149 A3 0.`1414 3.44 0.0867 0.0797 0.0947 0.0863 0.0787 7.7977 A4 0.0878 3.4251 0.0561 0.022 0.039 0.0438 0.0645 7.4364 A5 0.0872 3.3861 0.0129 0.053 0.0508 0.0316 0.0255 7.5596 A6 0.1179 3.4086 0.0736 0.0791 0.0984 0.0622 0.0331 7.6614 A7 0.0925 3.3943 0.0421 0.0583 0.0658 0.0323 0.0299 7.3791 A8 0.0688 0.0374 0.0458 0.0553 0.0494 0.02 0.0193 0.5147 A9 - 3.3893 0.0275 0.0026 0.014 0.0043 0.0242 7.0467 A10 0.0857 - 0.0343 0.0566 0.0552 0.028 0.0007 0.4858 A11 0.0798 3.391 - 0.0477 0.0405 0.0247 0.0256 7.1979 A12 0.3383 3.4382 0.0729 - 0.0428 0.0532 0.0731 7.7855 A13 0.056 3.4054 0.0301 0.0067 - 0.0247 0.0456 7.1549 A14 0.0577 3.3828 0.0257 0.0478 0.0581 - 0.0208 7.1172 A15 0.0859 3.3658 0.0404 0.0568 0.0654 0.029 - 7.2325 Jumlah 1.2615 44.256 0.6137 0.622 0.7561 0.4884 0.5077 5. Menentukan arus keluar dan arus outranking
Untuk Leaving flow : 𝝋 (i) = 𝟏 𝒏−𝟏 ∑ 𝝅 𝒏 𝒊′=𝟏 (𝒊, 𝒊 ′ )
Untuk Entering flow : 𝝋 (i) = 𝟏 𝒏−𝟏 ∑ 𝝅 𝒏 𝒊 ′ =𝟏 (𝒊′, 𝒊) dimana perhitungannya:
Leaving flow: A1= 1 15−1 * 7.4703 = 0.5335
A2= 1 15−1 * 6.8149 = 0.4867
A3= 1 15−1 * 7.7977 = 0.5569
A4= 1 15−1 * 7.4364= 0.5311
A5= 1 15−1 * 7.5596 = 0.5399
A6= 1 15−1 * 7.6614 = 0.5472
A7= 1 15−1 * 7.3791 = 0.5270
A8= 1 15−1 * 0.5147 = 0.0367
A9= 1 15−1 * 7.0467 = 0.5033
A10= 1 15−1 * 0.4858 = 0.0347
A11= 1 15−1 * 7.1979 = 0.5141 A12= 1 15−1 * 7.7855 = 0.5561 A13= 1 15−1 * 7.1549 = 0.5110
A14= 1 15−1 * 7.1172 = 0.5083
A15= 1 15−1 * 7.2325 = 0.5166
Entering flow :A1= 1 15−1 * 0.3729 = 0.0266
A2= 1 15−1 * 1.4046 = 0.1003
A3= 1 15−1 * 0.1308 = 0.0093
A4= 1 15−1 * 0.8626= 0.0616
A5= 1 15−1 * 0.5645 = 0.0403
A6= 1 15−1 * 0.3493 = 0.0249
A7= 1 15−1 * 0.2883 = 0.0205
A8= 1
15−1 * 44.176 = 3.1554

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
A9= 1
15−1 * 1.2615 = 0.0901
A10= 1 15−1 * 44.256 = 3.1611 A11= 1 15−1 * 0.6137 = 0.0438 A12= 1 15−1 * 0.622 = 0.0444
A13= 1 15−1 * 0.7561 = 0.0540
A14= 1 15−1 * 0.4884 = 0.0348
Tabel 11. Hasil Dari Arus Keluar dan Arus Outrangking Alternatif Leaving Flow  Entering Flow A1 0.5335 0.0266 A2 0.4867 0.1003 A3 0.5569 0.0093 A4 0.5311 0.0616 A5 0.5399 0.0403 A6 0.5472 0.0249 A7 0.527 0.0205 A8 0.0367 3.1554 A9 0.5033 0.0901 A10 0.0347 3.1611 A11 0.5141 0.0438 A12 0.5561 0.0444 A13 0.511 0.054 A14 0.5083 0.0348 A15 0.5166 0.0362 6. Menghitung outrangking bersih setiap alternatif
𝝋(𝒊) =   𝝋 + (i) - 𝝋 − (i) = Leaving flow – Entering flow Dimana perhitungannya adalah:
A1 = 0.5335 – 0.0266 = 0.5069
A2 = 0.4867 – 0.1003= 0.3864 A3 = 0.5569 – 0.0093 = 0.5476 A4 = 0.5311 – 0.0616 = 0.4695 A5 = 0.5399 – 0.0403 = 0.4996 A6 = 5472 – 0.0249 = 0.5223 A7 = 0.527 – 0.0252 = 0.5065 A8 = 0.0367 – 3.1554 = -3.1187 A9 = 0.5033 – 0.0901 = 0.4132 A10= 0.0347 – 3.1611 = -3.1264 A11 = 0.5141 – 0.0438 = 0.4703 A12 = 0.5561 – 0.444 = 0.5117 A13 = 0.511 – 0.054 = 0.457 A14 = 0.5083 – 0.0348 = 0.4735 A15= 0.5166 – 0.0362 = 0.4804
7. Menentukan rangking semua alternatif
Tabel 12. Hasil Dari Outrangking Bersih Setiap Alternatif Alternatif Outrangking Flow Rangking A1 0.5069 4 A2 0.3864 13 A3 0.5476 1 A4 0.4695 10 A5 0.4996 6 A6 0.5223 2 A7 0.5065 5 A8 -3.1187 15 A9 0.4132 12 A10 -3.1264 14 A11 0.4703 9 A12 0.5117 3 A13 0.457 11

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 2, February 2021, Page 183-193 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Alternatif Outrangking Flow Rangking A14 0.4735 8 A15 0.4804 7
Dari perhitungan alternatif diatas maka A3 yaitu SMA Negeri 1 Medan terpilih sebagai alternatif terbaik untuk pemberian peringkat tingakat SMA

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  dapat  disimpulkan  terciptanya  sebuah  sistem  baru  yang  dapat  menentukan pemberia  peringkat  SMA  menerapkan  metode  Promethee  II  dan  pembobotan  Menggunakan  AHP.  Proses pemberian peringkat SMA pada Dinas Pendidikan belum dilakukan secara efektif dan efisien. Sehingga memakan waktu  yang  lama  dalam  pemberian  peringkat  SMA.  Pembuatan  sistem  baru  tentunya  agar  diterapkan  kedalam pemberian peringkat SMA.

## REFERENCES
[1] S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  and  Retantyo  Wardoyo, Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (FUZZY MADM) . 2006.
[2] Efraim Turban and Jay E. Aronson, Decision Support System and Intelligent Systems . 2001.
[3] A.  T.  Hidayat,  N.  K.  Daulay,  and  Mesran,  “Penerapan  Metode  Multi-Objective  Optimization  on  The  Basis  of  Ratio Analysis (MOORA) dalam Pemilihan Wiraniaga Terbaik,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 1, no. 4, pp. 367–372, 2020.
[4] J.  Afriany,  L.  Ratna,  S.  Br,  I.  Julianty,  and  E.  L.  Nainggolan,  “Penerapan  MOORA  Untuk  Mendukung  Efektifitas Keputusan Manajemen Dalam Penentuan Lokasi SPBU,” vol. 5, no. 2, pp. 161–166, 2018.
[5] E. D. Marbun, L. A. Sinaga, E. R. Simanjuntak, D. Siregar, and J. Afriany,  “Penerapan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment Dalam Menentukan Tepung Terbaik Untuk Memproduksi Bihun,” vol. 5, no. 1, pp. 24–28, 2018.
[6] H. Tumanggor, M. Haloho, P. Ramadhani, and S. D. Nasution, “Penerapan Metode VIKOR Dalam Penentuan Penerima Dana Bantuan Rumah Tidak Layak Huni,” vol. 5, no. 1, pp. 71–78, 2018.
[7] I. G. Iwan Sudipa et al. , “Application of MCDM using PROMETHEE II Technique in the Case of Social Media Selection for Online Businesses,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 835, no. 1, 2020.
[8] M. Mesran, R. Rusiana, and M. Sianturi, “Decision Support System for Termination of Employment using Elimination and Choice Translation Reality Method,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 6, no. 4, p. 135, 2018.
[9] Z. Azhar and J. Hutahaean, “Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process Dalam Pemilihan Tempat Cafe di Kisaran,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 2, no. 2, 2020.
[10]  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.
[11]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[12]  S. R. Ningsih and A. P. Windarto, “PENERAPAN METODE PROMETHEE II PADA DOSEN PENERIMA HIBAH P2M INTERNAL,” J. Nas. Inform. dan Teknol. jaringan-Info TekJar , pp. 20–25.
[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]  A. V. Manikrao and C. Shankar, “Facility Location Selection using PROMETHEE II Method,” Int. Conf. Ind. Eng. Oper. Manag. Dhaka , pp. 59–64, 2010.
[15]  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.