Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 189-198 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Algoritma Promethee II Dalam Seleksi Anggota Paskibra Baru Pada SMA Negeri 4 Pematangsiantar
Azi Guntur 1 , Irfan Sudahri Damanik 2 , M. Fauzan 3 1 Mahasiswa STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 azi_guntur@yahoo.co.id, 2 irfansudahri@stikomtunasbangsa.com, 3 m.fauzan@stikomtb.ac.id

## Abstract
This  study  aims  to  conduct  selection  in  determining  the  members  of  the  New  Paskibra  in Pematangsiantar  Public  High  School  4  engaged  in  the  field  of  Education.  Besides  being  based  on ability,  the  addition  of  several  variables  and  assessment  indicators  in  the  form  of  health  variables, height, whether there is togetherness, organizational participation and so on are expected to be able to provide a clearer picture of the criteria of new Paskibra Members in Pematangsiantar 4 Public High School, especially in the best Paskibra Member data which is ambiguous. In this thesis the Promethee II method is a method implemented for determining the criteria for new post-members members and is  one  of  the  multi-criteria  decision-making  methods  based  on  the  concept  of  outranking  using pairwise comparisons of alternatives based on each appropriate criterion.
Keywords : : Selection of New Pasbira Members, Promethee II

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan melakukan seleksi dalam menentukan anggota Paskibra Baru di SMA Negeri  4  Pematangsiantar  yang  bergerak  di  bidang  Pendidikan.  Selain  berdasarkan  kemampuan, penambahan beberapa variabel dan indikator penilaian berupa variabel kesehatan, tinggi badan, ada tidaknya  kebersamaan,  keikutsertaan  organisasi  dan  lain  sebagainya  diharapkan  mampu  dan memberikan gambaran yang lebih jelas terhadap kriteria Anggota Paskibra baru pada SMA Negeri 4 Pematangsiantar terutama pada data Anggota Paskibra terbaik yang bersifat ambigu. Pada skripsi ini metode Promethee II adalah metode yang diimplementasikan untuk penentuan kriteria anggota paskibra baru dan merupakan salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria berdasarkan pada konsep outranking dengan menggunakan perbandingan berpasangan dari alternatif-alternatif berdasarkan setiap kriteria yang sesuai.
Kata kunci : Seleksi Anggota Pasbira Baru, Promethee II

## 1. PENDAHULUAN
Pengambilan  keputusan  merupakan  bagian  kunci  kegiatan  dari  eksekutif, manajer,  karyawan,  mahasiswa  dan  setiap  manusia  dalam  kehidupanya.  Masalah yang  biasa  terjadi  dalam  pengambilan  keputusan  adalah  informasi  tidak  cukup, terlampau  banyak,  tidak  akurat,  tidak  mampu  menganalisis  masalah  dan  banyak lagi yang lainnya (Dewi, 2008). Tidak terkecuali dalam hal pengambilan keputusan untuk  memilih  anggota  Paskibra  di  SMA  Negeri  4  Pematangsiantar.  Pendidikan mempunyai  peranan  yang  sangat  penting,  terutama  jika  dikaitkan  dengan  upaya peningkatan  mutu  sumber  daya  manusia  (SDM).  Karena  hanya  dengan  sumber daya manusia yang berkualitas dapat meningkatkan martabat manusia itu sendiri (Jamaluddin  Sawaji,  2011).  Sekolah  menengah  atas  sebagai  salah  satu  bagian penting  dalam  dunia  pendidikan  yang  ikut  bertanggungjawab  dalam  upaya mencerdaskan  kehidupan  bangsa  mempunyai  tanggungjawab  dan  peran  yang
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 189-198 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
sangat  strategis  untuk  mengambil  bagian  dalam  mengatasi  berbagai  masalah pendidikan, terutama kualitas sumber daya manusia.
SMA  Negeri  4  Pematangsiantar  adalah  Sekolah  Unggulan    yang  ada  di  kota Pematangsiantar dan sangat di minati oleh para pelajar di dalam kota maupun di luar kota Pematangsiantar, karena sekolah ini terkenal dengan sekolah yg bermutu dan  berkualitas  menghasilkan  siswa  –  siswa  yang  cerdas  terutama  di  bidang ekskul, dengan banyaknya ekskul yang ditawarkan akan membuat calon   siswa/i memiliki  banyak  alternatif  dalam  memilih  sebuah  ekskul,  namun  tidak  jarang calon  siswa/i  akan  kebingungan  dalam  menentukan  pilihan  yang  sesuai  dengan minat dan kemampuan yang dimiliki salah satunya adalah ekskul Paskibra, masih banyak  anggota  Paskibra  yg  masuk  tidak  sesuai  kriteria  hal  ini  di  karenakan kurangnya penseleksian anggota paskibra tersebut.
Penelitian  tentang  menyeleksi  anggota  Paskibra  pernah  dilakukan  oleh Beberapa peneliti terdahulu yaitu dapat di lihat dalam tabel berikut:
Tabel 1. Peneliti tentang Seleksi Anggota Paskibra N No Peneliti Terdahulu Judul 1 1 Rival Sinaga : (2014) System  Pendukung  Keputusan  Dalam  Menyeleksi Anggota  Paskibraka  Dengan  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pada Kantor Dinas Pemuda Danolahraga Kab.Simalungun” 2 2 M. Fairuz reza : (2014)  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Paskibraka Pekanbaru  Dengan  Metode Fuzzy  Multi  Attribute Decision Making (FMADM) 3 3 Amirul  Army  Kurrota A’yuni : (2017) Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan CalonAnggota Paskibraka Kabupaten PonorogoMenggunakan  Metode  ANP (Analytic Network Process)
Dimana  kesimpulan  dari  penulis  adalah  analisa  sebuah  sistem  pendukung keputusan  yang  akan  digunakan  dalam  seleksi  anggota  paskibra.  Perbedaan Dengan penelitian yang penulis lakukan saat ini, terdapat di penggunaan metode dan kriteria.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  penulis  berinisiatif  untuk  melakukan analisa  dan  mengembangkan  suatu  proses  pengambilan  keputusan,  dengan membangun  sebuah  sistem  yang  mampu  membantu  sekolah  dalam  mengambil keputusan  untuk  memilih  anggota  paskibra  baru  di  SMA  Negeri  4 Pematangsiantar.    Pada  proses  pengambilan  keputusan  ini  penulis  menggunakan metode  Promethee  II  sebagai  pencarian  bobot  dan  mengurutkan  rekomendasi tertinggi  dari  hasil  yang  di  peroleh.  Dari  hasil  yang  diperoleh,  penelitian  ini diharapkan  dapat  menjadi  bahan  pertimbangan  bagi  sekolah  dalam  memilih anggota  Paskibra  baru  SMA  Negeri  4  Pematangsiantar.  Menambah  pengetahuan penulis  dalam  merancang  SPK  dengan  metode  Promethee  II  ( Preference  Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation II).
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 189-198 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Pengumpulan Data
Penelitian  dilakukan  di  Sekolah  SMA  Negeri  4  Jl.  Pattimura  No.1,  kelurahan Pahlawan, kecamatan Siantar Timur., Kota Pematang Siantar, Sumatera Utara kode pos  21136Data  yang  penulis  dapatkan  dari  instansi  yang  berkaitan  dengan penelitian ini berupa data calon seleksi anggota paskibra. Adapun data pendukung seperti terlihat gambar berikut:
Tabel 2. Format Calon Paskibra No Nama Siswa Kelas 1 Rizky Pauzy Pohan X IPA 4 2 Juan Valentino Purba X IPA 3 3 Paul Hans Damanik X IPA6 4 YoseOskarandaSibarani X IPA 7 5 Jonathan VansigoPasaribu X IPS 2 6 AlfiSarifahMalau X IPS 1 7 Yuni Amalia Nasution X IPS 1 8 Feby Aprilia Napitupulu X IPA 7 9 Widia Levisasaragih X IPA 1 10 Erika Putri Sidabutar X IPS 3
Kriteria-kriteria penentuan mahasiswa menjadi anggota paskibra pada SMA negeri  4  Pematangsiantar,  telah  ditetapkan  oleh pemimpin  paskibra dan  anggota lainnya antara lain:
Tabel 3. Tabel Kriteria No Kriteria Bobot 1  C1  Tinggi Badan Laki-laki dan Perempuan (TB) 20 2  C2  Mahir Baris Berbaris (MB) 20 3  C3  Sehat Jasmani dan Rohani (SJR) 15 4  C4  Psikotes (PS) 15 5  C5  Tidak Cacat Badan (TCB) 15 6  C6  Nilai Raport (NR) 15

## 2.2. Metode Penelitian

## a) Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (Decision  Support  System)  pertama  kali diungkapkan  pada  awal  tahun  1970-an  oleh  Michael  S.  Scott  Morton  dan didefinisikan  sistem  pendukung  keputusan  sebagai  sistem  berbasis  komputer interaktif,  yang  membantu  para  pengambil  keputusan  untuk  menggunakan  data dan berbagai model untuk memecahkan masalah masalah tidak terstruktur. Sistem ini  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tidak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat [1][2].
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 189-198 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## b) Metode Promethee II
Promethee  adalah  satu  dari  beberapa  metode  penentuan  urutan  atau prioritas  dalam  analisis  multikriteria.  Metode  ini  dikenal  sebagai  metode  yang efisien dan simple, tetapi juga yang mudah diterapkan dibanding dengan metode lain untuk menuntaskan masalah multikriteria. Metode ini mampu mengakomodir kriteria pemilihan yang bersifat kuantitatif dan kualitatif. suatu metode penentuan urutan  (prioritas)  dalam  analisis  multikriteria.  Masalah  pokoknya  adalah kesederhanaan,  kejelasan,  dan  kestabilan  Dugaan  dari  dominasi  kriteria  yang digunakan dalam Promethee adalah penggunaan nilai dalam hubungan outranking [3]. Langkah dalam perhitungan metode Promethee II, yaitu[4][5][6]:
1) Menentukan nilai threshold Untuk  menghitung  nilai threshold, kita  dapat  menggunakan  rumus  veto untuk menentukan nilai p dan q, berikut rumus veto yang dapat digunakan (Pratama,  2014).  Untuk  menentukan  nilai threshold ditunjukkan  pada persaman 1 ( ) (1)
Dimana: v = Threshold veto q = indifferen
2) Menentukan tipe fungsi preferensi kriteria
a. Kriteria Biasa ( Usual Criterion )
Pada kriteria ini tidak ada perbedaan antara kriteria a dan kriteria b jika ( 𝑎 ) = ( 𝑏 ), jika nilai setiap kriteria pada masing-masing alternatif memiliki nilai  yang  berbeda,  maka  pembuat  keputusan  mempunyai  preferensi mutlak  untuk  menentukan  alternatif  yang  memiliki  nilai  lebih  baik. Persamaan 2 menunjukkan kriteria biasa/ tipe I
( )   { 𝑎 𝑎 } (2) Keterangan: H(d)   = fungsi selisih nilai kriteria antar alternatif d
= selisih nilai kriteria { = ( 𝑎 ) − ( 𝑏 )} b. Kriteria Quasi ( Quasi Criterion )
Pada  kriteria  ini  dua  alternatif  memiliki  preferensi  yang  sama  penting selama selisih atau nilai H(d) dari masing – masing alternatif untuk setiap kriteria  tidak  melebihi  nilai  q.  Tetapi  jika  selisih  hasil  evaluasi  untuk masing – masing alternatif melebihi nilai q maka terjadi bentuk preferensi mutlak. Persamaan 3 menunjukkan kriteria quasi/ tipe II
( )   { 𝑎 𝑎 } (3)
Keterangan:
( )  = fungsi selisih nilai kriteria antar alternative
= selisih nilai kriteria { = ( 𝑎 ) − ( 𝑏 )} = nilai pengaruh signifikan suatu kriteria
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 189-198 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
c. Kriteria Level ( Level Criterion ) Nilai indifference  threshold (q)  dan  kecenderungan  preferensi preference threshold (p) dapat ditentukan secara simultan. Jika d berada diantara nilai q  dan  p  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  situasi  preferensi  lemah (( ) = 0,5). Berikut adalah Persamaan Kriteria Level / tipe IV
( )   { 𝑎 𝑎
𝑎 } (4)
Keterangan:
H(d)= fungsi selisih nilai setiap kriteria antar alternatif d      = selisih nilai kriteria { = ( 𝑎 ) − ( 𝑏 ) } p      = nilai atas kecendrungan preferensi q      = nilai pengaruh signifikan kriteria
3) Perhitungan Nilai Indeks Preferensi Multikriteria
Index  preferensi  multikriteria  ditentukan  berdasarkan  ketentuan  bobot pada  masingmasing  kriteria  dan  fungsi  preferensi  Pi  sesuai  dengan persamaan 2.8
(𝑎 𝑎 ) ∑ (𝑎 𝑎 ) (5)
Keterangan:
( 𝑎 , 𝑎 ) = Hasil Perhitungan berdasarkan tipe preferensi
= Bobot untuk masing-masing kriteria
4) Perhitungan  arah  preferensi  dipertimbangkan  berdasarkan  nilai indeks leaving flow ( 𝜃 + ), entering flow ( 𝜃 − ) dan net flow.
a. Leaving Flow
Nilai Leaving Flow didapatkan berdasarkan persamaan 6
𝜃 (𝑎) ∑ (𝑎   ) (6) Dimana: (𝑎   ) = preferensi nilai a lebih baik daripada nilai x n = banyaknya jumlah alternatif
∑
=  nilai  alternative  dari  tabel  preferensi  dijumlahkan  secara horizontal.
b. Entering Flow
Persamaan 7 menujukkan formula untuk mendapatkan nilai entering flow.
𝜃(𝑎) ∑       (   𝑎) (7)
Keterangan:
(𝑎   ) = preferensi nilai a lebih baik daripada nilai a n = banyaknya jumlah alternatif
∑
=  nilai  alternative  dari  tabel  preferensi  dijumlahkan  secara horizontal.
c. Net Flow
Nilai untuk Net Flow didapatkan dari hasil pengurangan nilai leaving flow dengan nilai entering flow yang dapat dilihat pada persamaan 8 𝜃(𝑎)   𝜃 (𝑎)   𝜃 (𝑎) (8)
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 189-198 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3. Paskibra
Sekolah  merupakan  lingkungan  kedua  bagi  peserta  didik,  dimana  separuh waktu  dihabiskan  di  sekolah.  Untuk  itu,  sekolah  memiliki  peran  yang  besar terhadap  perkembangan  diri  peserta  didik.  Di  sekolah  tidak  hanya  diberikan pelajaran  dalam  intrakurikuler  saja  melainkan  ada  aspek  kurikuler  dan ekstrakurikuler. Kegiatan ekstrakurikuler Paskibra merupakan suatu kegiatan atau aktivitas  di  sekolah  atau  Lembaga  pendidikan  yang  dilaksanakan  di  luar  jam pelajaran  yang  bertugas  sebagai  pengibar  bendera  (Ratnasari  &  Suharningsih, 2013)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Perhitungan Menggunakan Metode K-means
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pengolahan  data  menggunakan  metode promethee  II  berdasarkan  data  penelitian  yang  diperoleh.  Dari  data  penelitian yang  diperoleh  selanjutnya  data  alternatif  untuk  semua  kriteria  disederhanakan untuk mempermudah perhitungan seperti gambar berikut:
Tabel 4 . Data Alternatif Alternatif Kriteria TB MBB SJR PS TCB NR A1 10 6 8 6 8 6 A2 8 8 8 8 6 8 A3 6 6 8 10 8 4 A4 10 10 8 6 6 10 A5 8 8 8 8 8 8 A6 8 8 8 8 8 8 A7 8 10 8 4 10 4 A8 4 6 8 8 8 6 A9 10 8 8 2 8 6 A10 6 8 8 4 8 6
Berikut contoh kasus data siswa yang akan dianalisa dengan menggunakan metode  Promethee  II.  Langkah  Pertama  menormalisasikan  matriks  keputusan dengan menggunakan persamaan berikut:
[ ( )] ( )    ( ) (9)
C 11 = (10 – 4) / (10 – 4) C 11 = 6 / 6
C 11 = 1 C 12 = (8 – 4) / (10 – 4) C 12 = 4 / 6 C 12 = 0,67 C 13 = (6 – 4) / (10 – 4) C 13 = 2 / 6
C 13 = 0,33
Tabel 5. Hasil Normalisasi Matriks C Normalisasi Kriteria C1 C2  C3 C4 C5 C6 A1 1 0 0 0,5 0,5 0,33
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 189-198 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Normalisasi Kriteria C1 C2  C3 C4 C5 C6 A2 0,67 0,5 0 0,75 0 0,67 A3 0,33 0 0 1 0,5 0,00 A4 1 1 0 0,5 0 1,00 A5 0,67 0,5 0 0,75 0,5 0,67 A6 0,67 0,5 0 0,75 0,5 0,67 A7 0,67 1 0 0,25 1 0 A8 0 0 0 0,75 0,5 0,33 A9 1 0,5 0 0 0,5 0,33 A10 0,33 0,5 0 0,25 0,5 0,33
Langkah  berikutnya  melakukan  perhitungan  preferensi  setiap  alternatif dengan menggunakan persamaan berikut :
Tabel 6. Hasil Preferensi Matriks C Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1,A2 0,33 0 0 0 0,5 0 A1,A3 0,67 0 0 0 0 0,33 A1,A4 0 0 0 0 0,5 0 A1,A5 0,33 0 0 0 0 0 A1,A6 0,33 0 0 0 0 0 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … A10,A7 0 0 0 0 0 0,33 A10,A8 0,33 0,5 0 0 0 0 A10,A9 0 0 0 0,25 0 0
Langkah  berikutnya  melakukan  perhitungan  fungsi  preferensi  agregat dengan menggunakan persamaan sebagai berikut:
Tabel 7. Hasil Preferensi Agregat Alternatif  C1 C2 C3 C4 C5 C6  Total A1,A2 0,66  0 0 0 0,75  0 1,41 A1,A3 1,34  0 0 0 0 0,495 1,835 A1,A4 0 0 0 0 0,75  0 0,75 A1,A5 0,66  0 0 0 0 0 0,66 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … A10,A7 0 0 0 0 0 0,495  0,495 A10,A8 0,66 1 0 0 0 0 1,66 A10,A9 0 0 0 0,375 0 0 0,375
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 189-198 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Kemudian dilakukan perhitungan setiap alternatif dari hasil fungsi preferensi agregat diatas.
Tabel 8. Hasil dari Perhitungan Fungsi Preferensi Agregat Alt A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A1 - 1,41 1,835 0,75 0,66 0,66 1,53 2 0,75 1,715 A2 1,885 - 2,685 0,375 0 0 1,755 2,85 1,635 1,94 A3 0,75 1,125 - 0,75 0,75 0,75 1,125 1,035 1,5 1,125 A4 3,005 2,115 4,84 - 2,155 2,155 2,535 5,005 2,755 3,72 A5 1,885 0,75 2,685 1,125 - 0 1,755 2,85 1,635 1,94 A6 1,885 0,75 2,685 1,125 0 - 1,755 2,85 1,635 1,94 A7 2,75 2,5 3,43 1,5 1,75 1,75 - 4,09 2,125 2,43 A8 0,87 0,75 0,495 1,125 0 0 1,245 - 1,125 0,75 A9 1 1,41 2,835 0,75 0,66 0,66 1,155 3 - 1,34 A10 1,75 0,75 1,495 0,75 0 0 0,495 1,66 0,375 - Total 15,78 11,56 22,985  8,25 5,975 5,975 13,35 25,34 13,535  16,9
Langkah  berikutnya  menentukan  arus  keluar  dan  arus outrangking dengan menggunakan persamaan sebagai berikut:
Untuk leaving flow:
A1   = A2   = 1,458 A3   = 0,99 A4   = 3,143 A5   = 1,625 A6   = 1,625 A7   = 2,481 A8   = 0,707 A9   = 1,423 A10   = 0,808 Untuk Entering flow : A1   = 1,753 A2   = 1,284 A3   = 2,554 A4   = 0,917 A5   = 0,664 A6   = 0,664 A7   = 1,483 A8   = 2,816 A9   = 1,504 A10   = 1,878
Langkah  berikutnya  menghitung  outranking  atau net  flow bersih  setiap alternatif.
A1   = 1,257 – 1,753  = -0,497
A2   = 1,458 – 1,284  = 0,174 A3   = 0,99 – 2,554   = -1,564 A4   = 3,143 – 0,917  = 2,226 A5   = 1,625 – 0,664  = -0,961 A6   = 1,625 – 0,664  = -0,961 A7   = 2,481 – 1,483  = 0,997 A8   = 0,707 – 2,816  = -2,109 A9   = 1,423 – 1,504  = -0,081 A10   = 0,808 – 1,878  = 1,069
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 189-198 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tabel 9. Hasil Leaving Flow Entering flow dan Net flow Alternatif Leaving flow Entering flow Net flow Ranking A1 1,257 1,753 -0,497 7 A2 1,458 1,284 0,174 5 A3 0,990 2,554 -1,564 8 A4 3,143 0,917 2,226 1 A5 1,625 0,664 0,961 4 A6 1,625 0,664 0,961 4 A7 2,481 1,483 0,997 3 A8 0,707 2,816 -2,109 9 A9 1,423 1,504 -0,081 6 A10 0,808 1,878 1,069 2
Dari  perhitungan  alternatif  diatas  maka  A4  (Yose  Oskaranda  Sibarani),  A10 (Erika  Putri  Sidabutar)  dan  A7  (Yuli  Amalia  Nasution)  menjadi  alternatif  paling baik untuk menjadi anggota paskibra.

## Gambar 1. Halaman Hasil Perankingan
4.  SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  didapat  maka  diambil  beberapa kesimpulan sebagai berikut:
a) Salah satu sistem pendukung keputusan yang digunakan yakni dengan menggunakan  Metode  Promethee  II  dapat  mengurangi  tingkat kesalahan (human error) pada pihak panitia penyeleksi paskibra dalam menentukan  calon  anggota  Paskibra  pada  SMA  Negeri  4 Pematangsiantar.
b) Sistem  pendukung  keputusan  dalam  menentukan  seleksi  anggota Paskibra  dengan  metode  Promtehee  II  dapat  mempercepat  proses penyeleksian aplikasi dari tiap siswa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  S.  Rais,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Pemilihan  Lokasi  Perumahan Menggunakan Analytical Hierarchy Process (Ahp),” J. Ofcomputer Sci. , Vol. 2, No. 2,
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 189-198 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Pp. 59–72, 2016.
[2] R. A. Suherdi, R. Taufiq, And A. A. Permana, “Penerapan Metode Ahp Dalam Sistem Pendukung  Keputusan  Kenaikan  Pangkat  Pegawai  Di  Badan  Kepegawaian  Dan Pengembagan  Sumber  Daya  Manusia  Kota  Tangerang,” Pros.  Sintak ,  Pp.  522–528, 2018.
[3] 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.
[4] T. H. Prasetyo, “Model Promethee Ii Untuk Sistem Pendukung Keputusan Provinsi Sulawesi Barat,” Pp. 6–7, 2016.
[5] I.  Saputra  And  M.  Ariska,  “Penerapan  Metode  Promethee  Ii  Pada  Sistem  Layanan Dan Rujukan Terpadu ( Slrt ) ( Studi Kasus : Dinas Sosial Kabupaten Deli Serdang ),” Vol. I, Pp. 276–285, 2017.
[6] N.  I.  Safitri,  “Penerapan  Metode  Promethee  Ii  Dalam  Pemilihan  Masker  Wajah Terbaik Untuk Berbagai Jenis Kulit,” Sainteks , Pp. 552–558, 2019.