## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 260-270 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## Penerapan Metode Extended Promethee II (EXPROM II) Dalam Penyeleksian Siswa Pada Jurusan Ground Support Equipment (GSE) Operator Nadarya Aviation Center Medan

## Eka Murlisah, Mesran
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 ekalisamurlisah@gmail.com, 2 mesran.skom.mkom@gmail.com Submitted: 24/11/2020 ; Accepted: 13/05/2021 ; Published: 28/05/2021
Abstrak− Lembaga Pelatihan Penerbangan Nadarya Aviation Centre (NAC) adalah lembaga pelatihan swasta yang bertujuan untuk mempersiapkan sumber daya manusia yang terampil, siap kerja, bermental kuat, bertanggung jawab, memiliki iman dan taqwa,  berkualitas  serta  mampu  bersaing  mandiri  dan  profesional.  Ground  Support  Equipment  (GSE)  Operator  merupakan seorang personel peralatan pelayanan darat pesawat udara yang memiliki lisensi dan rating untuk melaksanakan pengoperasian peralatan  pelayanan  darat  pesawat  udara  pada  saat  pesawat  berada  di  darat  (apron/parkir  pesawat  di  bandar  udara).  Proses penyeleksian yang efektif diharapkan akan dapat menyaring para siswa pelatihan pada jurusan GSE Operator ini yang memang benar-benar sesuai dengan target yang diinginkan oleh Direktur lembaga pelatihan penerbangan. Salah satu solusi yang tepat untuk permaslahan tersebut yaitu dengan menggunakan Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dapat membantu lembaga pelatihan penerbangan dalam mengambil keputusan penyeleksian siswa pada jurusan ground support equipment (GSE) Operator yang tepat dan akan meningkatkan efesiensi dari keputusan tersebut. Extended Promethee II (EXPROM II) merupakan suatu metode pengambilan  keputusan atas fungsi preferensi dengan masalah melalui pendekatan outranking (perangkingan) atau merupakan analisis multikriteria, membandingkan alternatif yang satu dengan alternatif yang lainnya  dan  menghitung  jarak  selisih  alternatif  berpasangan  sehingga  menghasilkan  output  yaitu  perangkingan  alternatif berdasarkan nilai tertinggi..
Kata Kunci: Siswa Jurusan GSE; SPK; EXPROM II
Abstract −The Nadarya Aviation Center (NAC) Aviation Training Institute is a private training institution that aims to prepare skilled, work-ready, mentally strong, responsible human resources, have faith and piety, have quality and are able to compete independently  and  professionally.  Ground  Support  Equipment  (GSE)  Operator  is  an  aircraft  ground  service  equipment personnel who has a license and rating to carry out the operation of aircraft ground service equipment while the aircraft is on the ground (apron / aircraft parking at the airport). It is hoped that an effective selection process will be able to screen training students in the GSE Operators department who really fit the target desired by the Director of the flight training institute. One of the right solutions for these problems is to use a Decision Support System (DSS). Decision Support Systems (DSS) can assist aviation training institutions in making student selection decisions for the right operator ground support equipment (GSE) majors and will increase the efficiency of these decisions. Extended Promethee II (EXPROM II) is a method of decision making on preference functions with problems through the outranking approach or is a multicriteria analysis, comparing one alternative with another and calculating the difference between the alternative pairs to produce an output that is an alternative ranking based on value highest.
Keywords : GSE Department Students; DSS; EXPROM II

## 1. PENDAHULUAN
Sejalan dengan berkembang dan semakin majunya teknologi informasi, maka semakin bertambah pula kebutuhan tentang kemampuan komputer dalam membantu menyelesaikan permasalahan- permasalahan di berbagai bidang. Di antaranya adalah sistem pendukung keputusan berbasis komputer, sistem ini adalah salah satu sistem informasi yang  sangat  interaktif  dalam  menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan  pemanipulasian  data[1],  [2].  Sistem Pendukung Keputusan ini juga dapat digunakan untuk membantu dalam pengambilan keputusan terhadap situasi baik semi terstruktur maupun keputusan yang tidak terstruktur.
Dewasa ini sistem pendukung keputusan dalam penyeleksian siswa di dalam lembaga-lembaga pendidikan merupakan  salah  satu  hal  yang  sangat  dibutuhkan.  Lembaga  pendidikan  ini  juga  tentunya  sangat  memerlukan sebuah manajemen yang baik dalam melakukan penyeleksian siswa-siswa yang akan di pilih tentunya.
Di  dalam    lembaga    pendidikan  penerbangan  misalnya,  tentu  lembaga  pendidikan  penerbangan  tersebut menginginkan  semua  siswa-siswa  yang  mengikuti  lembaga  pelatihan  itu  adalah  siswa-siswa  yang  sangat berkualitas  dan  profesional  tentunya.  Untuk  mendapatkan  siswa-siswa  yang  sangat  berkualitas  dan  profesional maka  di  perlukanlha  suatu  strategi  penyeleksian  yang  bagus  tentunya.  Kriteria  yang  di  tetapkan    dalam penyeleksian siswa ini adalah  Pendidikan Terakhir, Tinggi Badan, Berat Badan, Tes Kesehatan, dan Usia. Oleh sebab  itu  tidak  semua  yang  mendaftarkan  diri  siswa  pelatihan  penerbangan  ini  akan  diterima,  hanya  yang memenuhi kriteria-kriteria saja yang berpeluang untuk direkrut menjadi siswa pelatihan penerbangan . Oleh karena jumlah  peserta  yang  mengajukan  diri  sebagai  siswa  pelatihan  penerbangan banyak  juga,  maka  perlu  dibangun sebuah sistem pendukung keputusan yang akan membantu dalam menyeleksi siapa yang berhak untuk diterima sebagai siswa pelatihan penerbangan[3] .
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 260-270 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  Teuku  Mufizar pada  tahun  2015, bahwa dengan  menggunakan  sebuah Sistem Pendukung Keputusan atau Decision Making mampu untuk menghasilkan sebuah keputusan yang efektif. Pada penelitian ini Teuku Mufizar menggunakan metode Simple Additive Weighting ( SAW ) [4]. Pada  penelitian  yang  sama  juga  dilakukan  oleh  Muhammad  Irfan  S,  pada  tahun  2017,  bahwa  dalam penyelesaiaan suatu masalah menggunakan Sistem Pendukung Keputusan dengan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam pemilihan televisi berlangganan yang dimana dengan metode ini  dapat mengembangkan suatu score numeric untuk  perangkingan  alternatif  suatu  keputusan  yang  didasarkan  pada  bagaimana  setiap alternatif  tersebut  akan  memenuhi  setiap  kriteria,  sehingga  dengan  menerapkan  beberapa  kriteria  tersebut  bisa menghasilkan pemilihan produk yang benar-benar  sesuai[5]. Pada penelitian yang lain juga telah dilakukan oleh Ardi Kusuma pada tahun 2018, bahwasanya dengan menggunakan metode Multi Objective Optimization On The Basis  of  Ratio  Analisis (MOORA)  juga  bisa  lebih  efektif  dalam  melakukan  pemilihan  siswa/i  teladan  dengan menentukan kriteria-kriteria yang tentunya sesuai dengan alternatif[6].
Untuk menemukan jalan keluar dalam penyeleksian siswa ini , maka akan dibuatlah suatu hirarki sederhana yang  terdiri  dari  3  level  goal  atau  tujuan  utama,  kriteria  dan  alternatif.  Dari  uraian  penjelasan  di  atas,  pada penelitian  ini  penulis  menyelesaikan  permasalahan  dalam  penyeleksian  siswa dengan  menggunakan  Metode EXPROM II (Extended Promethee II ).

## 2.  METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  merupakan  sebuah  informasi  yang  diharapkan  nantinya  dapat  membantu manajemen  dalam proses  pengambilan  keputusan.  Maka  yang  perlu  ditekankan  dalam  hal  disini  adalah  bahwa keadaaan  Sistem  Pendukung  Keputusan  bukan  untuk  menggantikan  tugas-tugas  seorang  pimpinan,  akan  tetapi adalah untuk menjadi sasaran pendukung bagi mereka[7]–[11].

## 2.2 Seleksi
Seleksi merupakan salah satu bagian materi dari operasional manajemen sumber daya manusia yaitu pengadaan ( procurement ), sedangkan pengadaan itu sendiri terdiri dari: perencanaan, perekrutan, seleksi, penempatan, dan produksi. Proses seleksi merupakan sebuah tahapan-tahapan khusus yang digunakan untuk memutuskan pelamar mana  yang  akan  diterima.  Proses  tersebut  dimulai  ketika  pelamar    kerja  dan  diakhiri  dengan  keputusan penerimaan[12].

## 2.3 Siswa
Siswa adalah komponen terpenting selain guru dalam suatu proses kegiatan belajar mengajar (KBM) disekolah. Sedangkan pengertian dari persepsi siswa adalah sebagai pandangan atau tanggapan siswa terhadap objek tertentu melalui panca indera berdasarkan faktor pengalaman dan pengetahuan sendiri[3].

## 2.4 Ground Support Equipment (GSE) Operator
Ground Support Equipment (GSE) Operator merupakan seorang personel peralatan pelayanan darat pesawat udara yang harus dimiliki oleh sebuah perusahaan yang bergerak dalam bidang jasa misalnya seperti bidang jasa pada perusahaan ground  handling.  Ground  Support  Equipment (GSE)  Operator  ini  memang  sangat  erat  sekali hubungannya dengan pesawat yang akan mempersiapkan keberangkatan ataupun  saat akan offloading dan pada saat kedatangan[13].

## 2.5 Metode Extended Promethee II (EXPROM II)
Extended Promethee II (EXPROM II) merupakan metode yang telah modifikasi dari metode Promethee II yang dimana metode ini merupakan perbandingan beragam pasangan dari alternatif dengan jarak deviasi terhadap setiap kriteria, Extended Promethee II (EXPROM II) dikembangkan oleh Diakoulaki dan Koumoutsosa. Pada metode ini, kinerja relatif dari salah satu alternatif yang didefinisikan oleh dua indeks preferensi. Adapun definisi indeks preferensi yang pertama adalah indeks preferensi yang tergolong lemah, berdasarkan agregat atau selisih kriteria. Maka fungsi dari preferensi dalam mempertimbangkan bobot  kriteria, sebagaimana telah ditentukan dalam metode Promethee II. Sedangkan yang kedua adalah indeks preferensi yang tepat, berdasarkan pada gagasan dari sebuah solusi ideal dan anti-ideal[14]–[19].
Langkah–langkah dalam melakukan proses perangkingan dengan metode Extended Promethee II (EXPROM II), sebagai berikut: 1. Membuat Matriks Keputusan.
Matriks keputusan yaitu matriks yang terdiri dari nilai alternatif i untuk setiap kriteria j. 2. Normalisai Matriks Keputusan Untuk kriteria benefit :
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 260-270 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
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’ ).
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. Perangkingan alternatif berdasarkan φ(i) tertinggi. Penentuan peringkat semua alternatif yang dipertimbangkan tergantung  pada  nilai-nilai  dari φ(i). Semakin  tinggi  nilai  dari φ(i) ,  maka  semakin  baik  pula  alternatifnya. Dengan demikian, alternatif terbaik adalah alternatif yang memiliki nilai φ(i) tertinggi.
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 260-270 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan  untuk  menemukan  jalan  keluar  dalam  penyeleksian  siswa,  maka  akan  dibuatlah  suatu  hirarki sederhana  yang  terdiri  dari  3  level  goal  atau  tujuan  utama,  kriteria  dan  alternative.  Dalam  membangun  sistem pendukung keputusan untuk penyeleksian ini dilakukan berdasarkan siswa yang mendaftar yang akan mengikuti penyeleksian siswa, maka diperlukan pula data-data sebagai berikut :
Tabel 1. Data alternatif Alternatif Kriteria PT TB (CM) BB (K) TK U (Tahun) Ahmad Fahry Banurea SMA 160 50 Sehat 18 Anggi Pernandes SMP 160 46 Sehat 19 Donni Agnel Sianipar SMP 165 60 Sehat 18 Ermanto Sihombing SMK 165 60 Tidak Sehat 19 Erik Canra Siregar SMA 165 59 Sehat 19 Sapriadi SMA 160 48 Sehat 18 Irvansyah Sagala SMA 160 52 Tidak Sehat 19 Rotani Zebua SMK 160 50 Sehat 20 Tabel 2. Tabel Kriteria Kriteria Keterangan Jenis Nilai Bobot (%) C 1 Pendidikan Terakhir Benefit 30 C 2 Tinggi Badan (TB) Benefit 20 C 3 Berat Badan (BB) Benefit 20 C 4 Tes Kesehatan (TK) Benefit 20 C 5 Usia(U) Benefit 10
Dari  tabel  kriteria  diatas  digunakan  untuk  mencari  nilai  perbandingan  dari  setiap  alternatif  seperti  pada tabel 3 dibawah ini  :
Tabel 3. Tabel Alternatif Alternatif Keterangan A 1 Ahmad Fahry Banurea A 2 Anggi Pernandes A 3 Donni Agnel Sianipar A 4 Ermanto Sihombing A 5 Erik Canra Siregar A 6 Sapriadi A 7 Irvansyah Sagala A 8 Rotani Zebua
Kriteria  pendidikan  terakhir  akan  di  jabarkan  terlebih  dahulu  ke  bilangan fuzzy dengan  menggunakan pembobotan. Dimana SMA/SMK sederajat= 5, SMP/MTs  sederajat= 3. Berikut ini adalah tabel  nilai fuzzy untuk kriteria pendidikan terakhir seperti pada tabel 4 dibawah ini :
Tabel 4. Kriteria Nama Nilai Fuzzy SMP/MTs sederajat 3 SMA/SMK sederajat 5
Kriteria  tes  kesehatan  akan  di  jabarkan  terlebih  dahulu  ke  bilangan fuzzy dengan  menggunakan pembobotan. Dimana Sehat = 5, Tidak Sehat= 2.  Berikut ini adalah tabel  nilai fuzzy untuk kriteria pendidikan terakhir seperti pada tabel 5 dibawah ini:
Tabel 5. Kriteria Nama Nilai Fuzzy Tidak Sehat 2 Sehat 5
Dari data alternatif yang sudah dimulai sebelumnya, maka langkah selanjutnya akan dilakukan penentuan rating kecocokan alternatif setiap kriteria seperti pada tabel 6 dibawah ini :
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 260-270 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Tabel 6. Rating kecocokan alternatif pada setiap kriteria
Alternatif Kriteria PT TB (CM) BB (K) TK U (Tahun) A 1 5 160 50 5 18 A2 3 160 46 5 19 A3 3 165 60 5 18 A4 5 165 60 2 19 A5 5 165 59 5 19 A6 5 160 48 5 18 A7 5 160 52 2 19 A8 5 160 50 5 20

## 3.1 Penerapan Metode Extended Promethee II (EXPROM II)
1. Pembuatan Matriks Keputusan
[ 5 160 50 5 18 3 160 46 5 19 3 165 60 5 18 5 165 60 2 19 5 165 59 5 19 5 160 48 5 18 5 160 52 2 19 5 160 50 5 20]
Dimana:
Max (Xij) = C1=5, C2=165, C3=60, C4=5, C5=20 Min (Xij) = C1=3, C2=160, C3=46, C4=2, C5=18
2. Normalisasi Matriks Keputusan
C1 = Pendidikan Terakhir
𝑅 11 = ⁡ [5−3] [5−3] = [2] [2] = 1 𝑅 21 = [3−3]
[5−3] = [0] [2] = 0
𝑅 31 = ⁡ [3−3] [5−3] = [0] [2] = 0 𝑅 41 = ⁡ [5−3] [5−3] = [2] [2] = 0
𝑅 51 = ⁡ [5−3] [5−3] = [2] [2] = 0 𝑅 61 = ⁡ [5−3] [5−3] = [2] [2] =⁡ 0
𝑅 71 = ⁡ [5−3] [5−3] = [2] [2] =⁡ 0
𝑅 81 = ⁡ [5−3] [5−3] = [2] [2] =⁡ 0
Selanjutnya untuk penyelesaian perhitungan C2, C3, C4, dan C5 sama seperti penyelesaian perhitungan C1 diatas. Dari perhitungan diatas maka dapat diperoleh matriks keputusan yang telah dinormalisasikan yaitu sebagai berikut:
[ 1 0 0,2857 1 0 0 0 0 1 0,5 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0,5 1 1 0,9286 1 0,5 1 0 0,1429 1 0 1 0 0,4286 0 0,5 1 0 0,2857 1 1 ]
3. Menentukan nilai Preferensi Pj ( i,i’ ) C1 = Pendidikan Terakhir If  1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P1(1,2) = 1- 0 = 1 If  1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P1(1,3) = 1- 0 = 1 If 1 ≤ 1 true, then P1(1,4) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P1(1,5) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P1(1,6) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P1(1,7) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P1(1,8) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P1(2,1) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(2,3) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P1(2,4) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P1(2,5) = 0
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 260-270 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
If 0 ≤ 1 true, then P1(2,6) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P1(2,7) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P1(2,8) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P1(3,1) = 0 If 0 ≤ 0 true, then P1(3,2) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P1(3,4) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P1(3,5) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P1(3,6) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P1(3,7) = 0 If 0 ≤ 1 true, then P1(3,8) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P1(4,1) = 0 If  1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P1(4,2) = 1- 0 = 1 If  1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P1(4,3) = 1- 0 = 1 If 1 ≤ 1 true, then P1(4,5) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P1(4,6) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P1(4,7) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P1(4,8) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P1(5,1) = 0 If  1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P1(5,2) = 1- 0 = 1 If  1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P1(5,3) = 1- 0 = 1 If 1 ≤ 1 true, then P1(5,4) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P1(5,6) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P1(5,7) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P1(5,8) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P1(6,1) = 0 If  1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P1(6,2) = 1- 0 = 1 If  1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P1(6,3) = 1- 0 = 1 If 1 ≤ 1 true, then P1(6,4) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P1(6,5) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P1(6,7) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P1(6,8) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P1(7,1) = 0 If  1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P1(7,2) = 1- 0 = 1 If  1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P1(7,3) = 1- 0 = 1 If 1 ≤ 1 true, then P1(7,4) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P1(7,5) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P1(7,6) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P1(7,8) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P1(8,1) = 0 If  1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P1(8,2) = 1- 0 = 1 If  1 ≤ 0 false, else if 1 > 0 true, then P1(8,3) = 1- 0 = 1 If 1 ≤ 1 true, then P1(8,4) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P1(8,5) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P1(8,6) = 0 If 1 ≤ 1 true, then P1(8,7) = 0
Selanjutnya untuk penyelesaian C2, C3, C4, dan C5 sama seperti penyelesaian dengan C1 diatas. Setelah itu maka didapati hasil nilai preferensi kemudian nilai preferensi dibuat menjadi data dalam bentuk tabel sebagai berikut:
Tabel 7. Nilai Preferensi Alternatif PT TB BB TK U Pj(1,2) 1 0 0,2857 0 0 Pj(1,3) 1 0 0 0 0 Pj(1,4) 0 0 0 1 0 Pj(1,5) 0 0 0 0 0 Pj(1,6) 0 0 0,1428 0 0 Pj(1,7) 0 0 0 1 0 Pj(1,8) 0 0 0 0 0
Tabel di atas dibuat sampai dengan alternatif Pj(8,7). 4. Menghitung nilai WP(i,i’)
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 260-270 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
= [(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
= [(0,3 ∗ 1) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0,2857) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,1 ∗ 0)]
1 𝑊𝑃⁡(1,2) = 0,3571
= [(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 = [(0,3 ∗ 1) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,1 ∗ 0)]
1
𝑊𝑃⁡(1,3) = 0,3
= [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,4)) + ⁡ (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,4)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,4)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,4)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,4)]
1
= [(0,3 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 1) ⁡ + ⁡ (0,1 ∗ 0)]
1
𝑊𝑃⁡(1,4) = 0,2
= [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,5)) + ⁡ (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,5)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,5)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,5)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,5)]
1
= [(0,3 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,1 ∗ 0)]
1
𝑊𝑃⁡(1,5) = 0 = [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,6)) + ⁡ (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,6)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,6)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,6)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,6)]
1
= [(0,3 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0,1428) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,1 ∗ 0)]
1
𝑊𝑃⁡(1,6) = 0,0286
= [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,7)) + ⁡ (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,7)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,7)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,7)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,7)]
1
= [(0,3 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0,2857) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 1) ⁡ + ⁡ (0,1 ∗ 0)]
1
𝑊𝑃⁡(1,7) = 0,2571
= [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,8)) + ⁡ (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,8)) + (𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,8)) + (𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,8)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,8)]
1
= [(0,3 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0,2857) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,1 ∗ 0)]
1
𝑊𝑃⁡(1,8) = 0,0571
Lakukan perhitgungan sampai dengan WP (8,7). Setelah itu di dapati hasil nilai WP (Weak Preferential ) kemudian dibuat menjadi data dalam bentuk tabel.
Tabel 8. WP ( Weak Preferential ) Alternatif Nilai WP(1,2) 0,3571 WP(1,3) 0,3 WP(1,4) 0,2 WP(1,5) 0 WP(1,6) 0,0286 WP(1,7) 0,2571 WP(1,8) 0,0571
5. Menghitung Nilai Strict Preferences J atau SPj(i,i’)
𝑆𝑃 𝑗 (𝑖, 𝑖 ′ ) = [max(0, 𝑑 𝑗 − 𝐿 𝑗 )]/[𝑑𝑚 𝑗 − 𝐿 𝑗 ] C1= Pendidikan Terakhir
𝑆𝑃 𝑗 (1,2) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0] = [max(1)] 1 = 1
𝑆𝑃 𝑗 (1,3) = [max(0, (1 − 0) − 0]/[1 − 0] = [max(1)]
1 = 1
𝑆𝑃 𝑗 (1,4) = [max(0, (1 − 1) − 0]/[1 − 0] = [max(0)]
1 = 0
𝑆𝑃 𝑗 (1,5) = [max(0, (1 − 1) − 0]/[1 − 0] = [max(0)]
1 = 0 𝑆𝑃 𝑗 (1,6) = [max(0, (1 − 1) − 0]/[1 − 0] = [max(0)]
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 260-270 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
𝑆𝑃 𝑗 (1,7⁡) = [max(0, (1 − 1) − 0]/[1 − 0] = [max(0)]
1 = 0 𝑆𝑃 𝑗 (1,8⁡) = [max(0, (1 − 1) − 0]/[1 − 0] = [max(0)]
1 = 0
Lakukan perhitgungan sampai dengan SPj (8,7). Setelah itu di dapati hasil nilai strict preferences J atau SPj(i,i’) kemudian dibuat menjadi data dalam bentuk tabel.
Tabel 9. Nilai Strict Preferences J atau SPj(i,i’)
Alternatif  PT  TB BB TK U SPj(1,2) 1 0 0,2857 0 -0,5 SPj(1,3) 1 -1 -0,7143 0 -1 SPj(1,4) 0 -1 -0,7143 1 -0,5 SPj(1,5) 0 -1 -1,6429 0 -0,5 SPj(1,6) 0 0 0,1428 0 0 SPj(1,7) 0 0 -1,1429 1 -0,5 SPj(1,8) 0 0 0 0 -1
6. Menghitung Nilai Strict Preferences atau SP(i,i’)
= [(𝑊 1 𝑥𝑆𝑃 1 (1,2)) + ⁡ (𝑊 2 𝑥𝑆𝑃 2 (1,2)) + (𝑊 3 𝑥𝑆𝑃 3 (1,2)) + (𝑊 4 𝑥𝑆𝑃 4 (1,2)) + (𝑊 5 𝑥𝑆𝑃 5 (1,2)]
1
= [(0,3 ∗ 1) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0,2857) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,1 ∗ −0,5)]
1 𝑆𝑃⁡(1,2) = 0,3071
= [(𝑊 1 𝑥𝑆𝑃 1 (1,3)) + ⁡ (𝑊 2 𝑥𝑆𝑃 2 (1,3)) + (𝑊 3 𝑥𝑆𝑃 3 (1,3)) + (𝑊 4 𝑥𝑆𝑆𝑃 4 (1,3)) + (𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,3)]
1
= [(0,3 ∗ 1) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ −1) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ −0,7143) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,1 ∗ −1)] 1
𝑆𝑃⁡(1,3) = 0,1429
= [(𝑊 1 𝑥𝑆𝑃 1 (1,4)) + ⁡ (𝑊 2 𝑥𝑆𝑃 2 (1,4)) + (𝑊 3 𝑥𝑆𝑃 3 (1,4)) + (𝑊 4 𝑥𝑆𝑃 4 (1,4)) + (𝑊 5 𝑥𝑆𝑃 5 (1,4)]
1
= [(0,3 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ −1) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ −0,7143) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 1) ⁡ + ⁡ (0,1 ∗ −0,5)]
1 𝑆𝑃(1,4) = −0,1929 = [(𝑊 1 𝑥𝑆𝑃 1 (1,5)) + ⁡ (𝑊 2 𝑥𝑆𝑃 2 (1,5)) + (𝑊 3 𝑥𝑆𝑃 3 (1,5)) + (𝑊 4 𝑥𝑆𝑃 4 (1,5)) + (𝑊 5 𝑥𝑆𝑃 5 (1,5)]
1
= [(0,3 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ −1) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ −1,6429) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,1 ∗ −0,5)]
1 𝑆𝑃⁡(1,5) = −0,5786
= [(𝑊 1 𝑥𝑆𝑃 1 (1,6)) + ⁡ (𝑊 2 𝑥𝑆𝑃 2 (1,6)) + (𝑊 3 𝑥𝑆𝑃 3 (1,6)) + (𝑊 4 𝑥𝑆𝑃 4 (1,6)) + (𝑊 5 𝑥𝑆𝑃 5 (1,6)]
1
= [(0,3 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0,1428) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,1 ∗ 0)] 1 𝑆𝑃⁡(1,6) = 0,0286
= [(𝑊 1 𝑥𝑆𝑃 1 (1,7)) + ⁡ (𝑊 2 𝑥𝑆𝑃 2 (1,7)) + (𝑊 3 𝑥𝑆𝑃 3 (1,7)) + (𝑊 4 𝑥𝑆𝑃 4 (1,7)) + (𝑊 5 𝑥𝑆𝑃 5 (1,7)]
1
= [(0,3 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ −1,1429) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 1) ⁡ + ⁡ (0,1 ∗ −0,5)] 1
𝑆𝑃⁡(1,7) = −0,0786
= [(𝑊 1 𝑥𝑆𝑃 1 (1,8)) + ⁡ (𝑊 2 𝑥𝑆𝑃 2 (1,7)) + (𝑊 3 𝑥𝑆𝑃 3 (1,7)) + (𝑊 4 𝑥𝑆𝑃 4 (1,7)) + (𝑊 5 𝑥𝑆𝑃 5 (1,7)]
1
= [(0,3 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,2 ∗ 0) ⁡ + ⁡ (0,1 ∗ −1)] 1
𝑆𝑃⁡(1,8) = 0,1

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Lakukan perhitgungan sampai dengan SP (8,7). Setelah itu di dapati hasil nilai strict preferences SP(i,i’) kemudian dibuat menjadi data dalam bentuk tabel.
Tabel 10. SP ( Strict Preferences ) Alternatif Nilai SP(1,2) 0,3071 SP(1,3) -0,1429 SP(1,4) -0,1929 SP(1,5) -0,5786 SP(1,6) 0,0286 SP(1,7) -0,0786 SP(1,8) 0,1
7. Menghitung Nilai Total Preference atau TP ( i , i’ ) TP(i,i')=Min[1,WP(i,i')+SP(i,i')]
Tabel 11. Nilai Total Preference dari WP dan SP Alternatif Perhitungan TP(1,2) Min[1, 0,3571+0,3071] = 0,8442 TP(1,3) Min[1, 0,3+(-0,1429)] = 0,1571 TP(1,4) Min[1, 0,2+(-0,1929)] = 0,0071 TP(1,5) Min[1, 0+(-0,5786)] = -0,5786 TP(1,6) Min[1, 0,0286+0,0286] = 0,0572 TP(1,7) Min[1, 0,2571+(-0,0786)] = 0,1785
TP(1,8) Min[1, 0,0571+0,1] = 0,1571
Lakukan perhitgungan sampai dengan TP (8,7). Setelah itu di dapati hasil nilai total preferensi dariWP dan SP kemudian dibuat menjadi data dalam bentuk tabel.
Tabel 12. Niali WP (i, i') , SP (i, i') Dan TP (i, i') Alternatif WP (i, i') SP (i, i') TP (i, i') (1,2) 0,3571 0,3071 0,8442 (1,3) 0,3 -0,1429 0,1571 (1,4) 0,2 -0,1929 0,0071 (1,5) 0 -0,5786 -0,5786 (1,6) 0,0286 0,0286 0,0572 (1,7) 0,2571 -0,0786 0,1785 (1,8) 0,0571 0,1 0,1571 Tabel 13 Nilai keseluruhan preferensi A A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 Total A1 - 0,8442 0,1571 0,0071 -0,5786 0,0572 0,1785 0,1571 0,8226 A2 -0,3071 - -0,45 -0,3 -0,6857 -0,2286 0,0143 -0,4071 -2,3642 A3 0,5856 0,9 - 0,2 -0,1714 0,6428 0,8286 0,3857 3,3713 A4 0,5857 1,2 0,35 - -0,1714 0,6428 0,6286 0,5556 3,7913 A5 0,7572 1,3714 0,5928 0,4857 - 0,8142 1 0,6072 5,6285 A6 -0,0286 0,6072 0,1286 -0,0214 -0,4071 - 0,2929 -0,1286 0,443 A7 -0,0428 0,5714 0,0357 -0,3143 -0,5 0,0142 - -0,1928 -0,4286 A8 0,2 0,8142 0,2571 0,1571 -0,0286 0,2572 0,4714 - 2,1284 T 1,75 6,3084 1,0713 0,2142 -2,5428 2,1998 3,4143 0,9771
8. Menghitung aliran yang masuk ( Leaving Flow ) dan aliran yang keluar ( Entering ) 𝜑 + (𝑖) = ⁡ 1 𝑚−1 ⁡∑ 𝑇𝑃(𝑖, 𝑖 ′ ) 𝑛 𝑖′=1 (𝑖 ≠ 𝑖 ′ )⁡⁡⁡ untuk Leaving Flow
𝜑 + = ⁡⁡ 1 8 − 1 ⁡ × ⁡0,8226 = 0,1175
𝜑 + = ⁡⁡ 1 8 − 1 ⁡ × ⁡ −2,3642 = −0,3377

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
𝜑 + = ⁡⁡ 1 8 − 1 × ⁡3,3713 = 0,4816
𝜑 + = ⁡⁡ 1 8 − 1 ⁡ × ⁡3,7913 = 0,5416
𝜑 + = ⁡⁡ 1 8 − 1 ⁡ × ⁡5,6285 = 0,8041
𝜑 + = ⁡⁡ 1 8 − 1 ⁡ × ⁡0,443 = 0,0633
𝜑 + = ⁡⁡ 1 8 − 1 ⁡ × ⁡ −0,4286 = −0,0612
𝜑 + = ⁡⁡ 1 8 − 1 ⁡ × ⁡2,1284 = 0,3041
𝜑 − (𝑖) = ⁡ 1 𝑚−1 ⁡∑ 𝑇𝑃(𝑖, 𝑖 ′ ) 𝑛 𝑖′=1 (𝑖 ≠ 𝑖 ′ ) untuk Entering
𝜑 − =
1 8 − 1 × 1,75 = 0,2500
𝜑 − = 1 8 − 1 × 6,3084 = 0,9012
𝜑 − = 1 8 − 1 × 1,0713 = 0,1530 𝜑 − = 1 8 − 1 × 0,2142 = 0,0306 𝜑 − = 1 8 − 1 × −2,5428 = −0,3633 𝜑 − = 1 8 − 1 × 2,1998 = 0,3143
𝜑 − = 1 8 − 1 × ⁡3,4143 = 0,4878 𝜑 − = 1 8 − 1 × ⁡0,9771 = 0,1396
9. Menghitung Net Flow
Menghitung dari perangkingan 𝜑 (i) untuk setiap alternatif lainnya. 𝜑(𝑖) = ⁡ 𝜑 + (𝑖) − 𝜑 − (𝑖) = 0,1175 − 0,2500 = −0,1325 ⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡= −0,3377 − 0,9012 = −1,2389 ⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡= 0,4816 − 0,1530 = 0,3286 ⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡= 0,5416 − 0,0306 = 0,511 ⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡= 0,8041 − (−0,3633) = 1,1674 ⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡= 0,0633 − 0,3143 = −0,251 ⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡= −0,0612 − 0,4878 = −0,549⁡
= 0,3041 − 0,1396 = 0,1645⁡⁡
10. Perangkingan alternatif
Dari tahapan perhitungan pada perangkingan ini dapat diambil nilai 𝜑 (i) tertinggi untuk menunjukan kelayakan pada suatu keputusan penyeleksian siswa pada jurusan Ground Support Equipment (GSE) Operator dapat dilihat pada tabel 14.
Tabel 14 . Hasil Akhir Alternatif (+) (-) 𝝋(𝒊) Peringkat Ahmad Fahry Banurea 0,1175 0,2500 -0,1325 6 Anggi Pernandes -0,3377 0,9012 -1,2389 8 Donni Agnel Sianipar 0,4816 0,1530 0,3286 3 Ermanto Sihombing 0,5416 0,0306 0,511 2 Erik Canra Siregar 0,8041 -0,3633 1,1674 1 Sapriadi 0,0633 0,3143 0,251 4 Irvansyah Sagala -0,0612 0,4878 -0,549 7 Rotani Zebua 0,3041 0,1396 0,1645 5
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 260-270 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Berdasarkan tabel 14 di atas maka di dapatkan hasil akhir dari perhitungan pada perangkingan ini dan dapat diambil nilai 𝜑 (i) yang tertinggi dari 8 alternatif yang di gunakan yaitu alternatif yang mendapatkan peringkat 1-6. Peringkat alternatif 1-6 ini adalah yang mendapatkan kelayakan pada penyeleksian siswa pada jurusan Ground Support Equipment (GSE) Operator.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini dilakukan pada dasarnya ialah untuk penyeleksian siswa pada jurusan GSE Operator yang akan diterima dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan. Proses penentuan kriteria pada penyeleksian siswa pada jurusan GSE Operator persyaratan utama yang harus di perhatikan dalam penyeleksian ini adalah Pendidikan terakhir, Tinggi Badan, Berat  Badan,  Tes  Kesehatan,  serta  Usia.  Proses  pembobotan  kriteria  pada  metode The  Extended  Promethee  II (EXPROM II) akan sangat berpengaruh pada hasil akhir perankingan dalam sistem pendukung keputusan penyeleksian siswa pada jurusan GSE Operator. Dengan nilai bobot yang berbeda, hasil yang di dapat juga akan berbeda. Dengan kata  lain  nilai  bobot  menjadi penentu  hasil  akhir  yang  ingin  diperoleh pengambil  keputusan.Metode The  Extended Promethee II (EXPROM II) ini merupakan metode yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah penyeleksian siswa pada jurusan GSE Operator ini.

## REFERENCES
[1] S. Pami, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik dengan Metode Promethee (Studi Kasus: PT Karya Abadi Mandiri),” Pelita Inform. Budi Darma , vol. 16, no. September, pp. 298–301, 2017.
[2] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . 2007.
[3] S.  A.  Panjaitan,  S.  Aisyah,  and  E.  Murlisah,  “Penerapan  Metode  VIKOR  Untuk  Mendukung  Keputusan  Siswa  Dalam Pemilihan Perguruan Tinggi,” pp. 578–584, 2018.
[4] A. W. Saw, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menyeleksi Calon Penerima Bantuan Siswa Miskin ( BSM ) di MTs Negeri Ciamis  Menggunakan  Metode  Simple  CALON  PENERIMA  BANTUAN  SISWA  MISKIN  (  BSM  )  DI  MTs  NEGERI CIAMIS MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ( SAW ),” no. August 2015, 2018.
[5] M. I. S, Mesran, D. Siregar, and Suginam, “BERLANGGANAN MENERAPKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS ( AHP ),” Media Inform. Budidarma , vol. 1, no. 2, pp. 42–48, 2017.
[6] L. C. et Al, “‘Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Team Leader Shift Terbaik Dengan Menggunakan Metode Aras Studi Kasus Pt . Anugrah Busana Indah,’” vol. 13, 2018.
[7] P.  D.  Ukkas,  Irwan,  Pratiwi  Heny,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Supplier  Bahan  Bangunan  Menggunakan Metode Smart ( Simple Multi Attribute Rating Technique ) Pada Toko Bintang,” pp. 34–42, 2014.
[8] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[9] E. Turban, J. E. Aronson, and T. Liang, “Decision Support Systems and Intelligent Systems.”
[10]  G.-H. Tzeng and J.-J. Huang, Fuzzy Multiple Objective Decision Making . CRC Press, 2014.
[11]  A. Alinezhad and J. Khalili, New methods and applications in multiple attribute decision making (Madm) , vol. 277. 2019.
[12]  S. R. P. Billy, L. Viktor, and Moniharapon, “Pengaruh Proses Rekrutmen Dan Seleksi Terhadap Kinerja Karyawan Pada Pt Bank Sulutgo,” Berk. Ilm. Efisiensi , vol. 16, no. 04, pp. 453–464, 2016.
[13]  M. A. Hernawan and S. D. Putri, “Ketersediaan G Round Support Equipment Dan Kinerja Operator Ramp Services Di Bandar Udara Soekarno Hatta,” pp. 237–248.
[14]  M. J. Sirait, W. Handayani, and L. T. Sianturi, “Amanda Menggunakan Metode the Extended Promethee Ii ( Exprom Ii ),” vol. I, pp. 118–123, 2017.
[15]  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.
[16]  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.
[17]  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.
[18]  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.
[19]  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.