## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)

## Penerapan Metode Preference Selection Index Dalam Pemilihan Teller Terbaik
Muhammad Rizki, Garuda Ginting *
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 rizkypujakesuma69@gmail.com, 2,* garuda.ginting@stmik-budidarma.ac.id

## Abstrak
Di era globalisasi yang sarat dengan persaingan, kualitas layanan yang baik menjadi perhatian bagi perusahaan yang ingin tetap eksis, terutama perusahaan di bidang jasa seperti Bank di Indonesia. Lembaga dengan kualitas layanan yang rendah akan kurang diminati  atau  bahkan  ditinggalkan  oleh  pelanggan.  Oleh  karena  itu,  identifikasi  terhadap  karakteristik  kualitas  layanan diperlukan  dalam  upaya  peningkatan  kualitas  layanan. Salah  satunya  teller  yang  paling  berperan  penting  dalam  pelayanan nasabah.  Tentunya  pemilihan  teller  terbaik  harus  dilakukan  dengan  sebaik  mungkin.  Berdasarkan  masalah  tersebut  maka metode PSI digunakan dalam penelitian ini yaitu untuk penentuan teller dengan mempertimbangkan aspek-aspek penentuan yang telah ditentukan oleh pihak Bank tersebut. Adapun aspek-aspek penentuan yang menjadi dasar penentuan oleh pihak Bank dalam  penentuan  teller  terbaik  adalah  sikap,  skill  dan  penampilan.  Dengan  menggunakan  metode  PSI  diharapkan  dapat membantu  pimpinan  Bank  CIMB  Niaga  dalam  melakukan  proses  penentu an  teller  sehingga  lebih  cepat  dan  efektif. Menjadi referensi untuk penelitian yang berhubungan dengan Bank.
Kata Kunci: Teller, Preference Selection Index, Sistem Pendukung Keputusan

## Abstract
In the era of globalization which is laden with competition, good service quality is a concern for companies that want to continue to exist, especially companies in the service sector such as banks in Indonesia. Institutions with low service quality will be less desirable or even abandoned by customers. Therefore, identification of service quality characteristics is needed in an effort to improve service quality. One of them is the teller who plays the most important role in customer service. Of course the selection of the best tellers must be done as well as possible. Based on these problems, the PSI method used in this study is to determine the teller by considering aspects of the determination that has been determined by the Bank. The aspects of determination which are the basis of determination by the Bank in determining the best teller are attitude, skill and appearance. By using the PSI method it is expected to be able to assist the leadership of the CIMB Niaga Bank in determining the teller process so that it is faster and more effective. Become a reference for research related to the Bank.
Keywords : Tellers; Preference Selection Index; Decision Support System

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  saat  ini  menuntut  perusahaan-perusahaan  harus  dapat  mengembangkan  sumber  daya teknologi  sehingga  mampu  bersaing  dan  mengikuti  kemajuan  zaman.  Kemajuan  suatu  perusahaan  dipengaruhi oleh beberapa faktor, salah satu faktor terbesar yaitu peningkatan pelayanan perusahaan.
Bank  adalah  sebuah  lembaga  intermediasi  keuangan  umumnya  didirikan  dengan  kewenangan  untuk menerima simpanan uang, meminjamkan uang, dan menerbitkan promes atau yang dikenal sebagai banknote. Bank termasuk  tempat  dimana  potensi  menunggu  dalam  suatu  garis  antrian  cukup  besar.  Agar  dapat  memperoleh layanan,  nasabah  harus  antri  dan  menunggu.  Waktu  yang  dihabiskan  nasabah  untuk  menunggu  giliran  guna mendapatkan layanan merupakan suatu  kerugian  yang sebenarnya dapat  menjadi  lebih menguntungkan apabila dimanfaatkan untuk  kegiatan yang lain. Umumnya para nasabah bersifat terbuka dan ada kecenderungan untuk minta dilayani dengan ramah, tepat pada sasaran, dan cepat.
Banyak  nasabah  yang  tergesa-gesa  melampiaskan  rasa  kesalnya  karena  pelayanan  teller  yang  lamban, bertele-tele,  dan  kurang  atau  tidak  ramah.  Keadaan  ini  dapat  menimbulkan  keluhan  dari  para  nasabah  apabila penanganan  yang  serius  terhadap  proses  pelayanan  tidak  dilakukan.  Oleh  karena  itu,  identifikasi  terhadap karakteristik  kualitas  layanan  diperlukan  dalam  upaya  peningkatan  kualitas  layanan.  Salah  satunya teller yang paling berperan penting dalam pelayanan nasabah.
Dalam permasalahan pemilihan teller terbaik pada bank CIMB Niaga masih menggunakan sistem manual yakni dengan penunjukkan langsung oleh manager dengan melihat kinerja kerja sehari-hari oleh karyawan. Untuk mengatasi permasalahan ini maka digunakan sistem pendukung keputusan untuk memudahkan seorang pimpinan dalam  pengambilan  keputusan[1].  Metode  yang  digunakan  dalam  sistem  pendukung  keputusan  ini  adalah Preference Sellection Index.
Preference  Sellection  Index atau  Metode  PSI  diusulkan  oleh  Maniya  dan  Bhatt  pada  tahun  2010  untuk menyelesaikan masalah pemilihan material MCDM. Berbeda dengan kebanyakan metode MCDM, metode PSI tidak memerlukan penentuan kepentingan relatif dari kriteria, dan oleh karena itu, tidak perlu menentukan bobot kriteria.  Dengan  demikian,  metode  ini  sangat  berguna  dalam  kasus-kasus  di  mana  konflik  dalam  memutuskan kepentingan relatif di antara kriteria muncul. Sebenarnya, metode PSI menentukan bobot kriteria hanya dengan menggunakan informasi yang diberikan dalam matriks keputusan, yaitu menggunakan pendekatan obyektif untuk menentukan bobot kriteria seperti standar deviasi atau metode entropi[2]–[4].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukug Keputusan
Secara  umum  Sistem  Pendukung  Keputusan  didefinisikan  sebagai  sebuah  sistem  yang  mampu  memberikan kemampuan baik kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah semi- terstruktur.  Secara  khusus  Sistem  Pendukung  Keputusan  didefinisikan  sebagai  sebuah  sistem  yang mendukung kerja  seorang  manajer  maupun  sekelompok  manajer  dalam  memecahkan  masalah  semi-terstruktur dengan  cara memberikan informasi ataupun usulan menuju pada keputusan tertentu [5]–[7].

## 2.2 Metode Preference Sellection Index
Preference  Sellection  Index atau  Metode  PSI  diusulkan  oleh  Maniya  dan  Bhatt  pada  tahun  2010  untuk menyelesaikan masalah pemilihan material MCDM. Berbeda dengan kebanyakan metode MCDM, metode PSI tidak memerlukan penentuan kepentingan relatif dari kriteria, dan oleh karena itu, tidak perlu menentukan bobot kriteria.  Dengan  demikian,  metode  ini  sangat  berguna  dalam  kasus-kasus  di  mana  konflik  dalam  memutuskan kepentingan relatif di antara kriteria muncul. Sebenarnya, metode PSI menentukan bobot kriteria hanya dengan menggunakan informasi yang diberikan dalam matriks keputusan, yaitu menggunakan pendekatan obyektif untuk menentukan bobot kriteria seperti standar deviasi atau metode entropi [8]–[12]. Adapun prosedur dari preference sellection index antara lain:
1. Menghitung separation measure
2. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan negatif
3. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif
4. Decision matrix  D  mengacu  terhadap  m  alternatif  yang  akan  dievaluasi  berdasarkan  n  kriteria  yang didefinisikan sebagai berikut:
D =
5. Dengan x ij menyatakan performansi dari perhitungan untuk alternatif ke-i terhadap atribut ke-j.
Langkah-langkah dalam penggunaan metode Preference Sellection Index antara lain: 1. Membangun normalized decision matrix
Elemen r ij hasil dari normalisasi decision matrix R dengam metode euclidean length of a vector adalah : 𝑅 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑗𝑚𝑎𝑥 …………………………………………………………………(1)
Jika harapannya adalah yang lebih kecil yang lebih baik, maka kinerja atribut asli dapat dinormalisasi sebagai berikut:
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑋𝑗 𝑚𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗 …………………………………………………………………(2)
2. Membangun weight normalized decision matrix
Dengan bobot W=(w 1 ,w 2 …,w n ), maka normalisasi bobot matriks V adalah:
3. Hitung  nilai  variasi  preferensi  (PVj).  Pada  langkah  ini,  nilai  variasi  preferensi  (PVj)  atau  setiap  atribut ditentukan dengan konsep analogi varian sampel menggunakan persamaan berikut :
𝑃𝑉 𝑗 =   ∑ [𝑅 𝑖𝑗 − 𝑅 𝑖𝑗 ] 2 𝑛 𝑖=1 …………………………………………………(3)
4. Menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif
Solusi ideal dinotasikan A + , sedangkan solusi ideal negatif dinotasikan A-: A + ={(max v ij ׀ jϵ J), (min v ij ׀ jϵ J’)
i = 1,2,3,…m} = {v 1 *,v 2 *,…,v n *} A + ={(min v ij ׀ jϵ J), (max v ij ׀ jϵ J’) i = 1,2,3,…m} = {v 1 -,v 2 -,…,v n -} J ={j=1,2,3,…,n dan j merupakan 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 𝑐𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 }
J′ ={j=1,2,3,…,n dan j merupakan 𝑐𝑜𝑠𝑡𝑐𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 }
5. Menghitung Separasi  S i + adalah jarak (dalam pandangan Euclidean ) alternatif dari solusi  ideal didefinisikan sebagai:
S i += √∑ = 1 𝑛 𝑗 (v ij – v j *) 2 , dengan i = 1,2,3,…,m……………………………(4)
dan jarak terhadap solusi negatif ideal didefenisikan sebagai:
S i - = √∑ = 1 𝑛 𝑗 (v ij – v j -) 2 , dengan i = 1,2,3,…,m ……………………………(5)
6. Menghitung kedekatan relatif terhadap solusi ideal
X 11 X 12 X 1n
X 21 X 22 X 2n
X m1 X m2 X mn
.            .               .
X m1 X m2 X mn

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
7. Merangking alternatif
Alternatif  dapat  dirangking  berdasarkan  urutan C i *.  Maka  dari  itu,  alternatif  terbaik  adalah  salah  satu  yang berjarak terpendek terhadap solusi ideal dan berjarak terjauh dengan solusi ideal negatif.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Analisis  sistem  merupakan  tahap  yang  bertujuan untuk  memahami  sistem,  mengetahui  kekurangan  sistem,  dan menentukan kebutuhan sistem yang lama. Dengan menganalisis masalah dan menganalisis prosedur sistem yang sedang berjalan, maka dapat dijadikan sebagai dasar perancangan dan perbaikan pada sistem yang baru agar dapat menjadi sebuah sistem yang lebih efektif dan efesien. Adapun masalah pada Bank CIMB Niaga dalam penentuan teller terbaik adalah sebagai berikut :
1. Berdasarkan  survey  dari  MRI  ( Marketing  Research Indonesia),  meskipun  menjadi  salah  satu  bank  yang berstatus  Badan  Usaha  Milik  Negara  (BUMN)  yang  mempunyai  asset  diatas  diatas  50  triliun,  dalam  aspek kualitas  pelayanan Customer  Service ,  BRI  hanya  menempati  peringkat  ke  18  dari  19  bank  yang  disurvey. Sedangkan  dalam  aspek-aspek  yang  lain,  seperti  Satpam,  Telepon, Teller ,  Peralatan  Banking  Hall, Kenyamanan Ruangan, Toilet dan ATM, peringkat CIMB Niaga selalu di posisi tiga terendah.
2. Jumlah  calon teller terbaik  yang  sangat  banyak  membuat  kesulitan  dalam  pengolahan  data  jika  hanya menggunakan pengolahan data penilaian manual atau menggunakan aplikasi pengolahan data standar seperti Microsoft Excel.

## 3.1 Penerapan Metode Preference Selection Index
Berdasarkan masalah di atas penulis melakukan penelitian bagaimana agar penentuan teller terbaik tersebut bisa melalui mengunakan bahasa pemrograman Visual Basic.Net 2008. Sehingga dalam penilaian kriteria penentuan teller terbaik  pada  Bank  CIMB  Niaga  ini  penulis  menggunakan  metode preference  sellection  index sebagai metode untuk menyelesaikan masalah yang ada. Adapun contoh penggunaannya misalkan Bank CIMB Niaga ingin memilih teller terbaik dengan  memperhatikan  beberapa  kriteria.  Kriteria  yang  dipertimbangkan  oleh  manajer beserta penilainya adalah dapat dilihat pada tabel.
Tabel 1. Kriteria Kriteria Keterangan Sikap P1 Skill P2 Penampilan P3 Wawancara P4
1. Sikap: Baik, Cukup, Kurang
2. Skill: Baik, Cukup, Kurang
3. Penampilan: Baik, Cukup, Kurang
4. Wawancara: Baik, Cukup, Kurang
Langkah-langkah yang harus dilakukan untuk menentukan teller terbaik yang berprestasi adalah sebagai berikut: 1. Menentukan prioritas kriteria
Langkah yang harus dilakukan dalam menentukan prioritas kriteria adalah sebagai berikut:
a. Menurut matriks perbandingan berpasangan
Pada  tahap  ini  dilakukan  penilaian  perbandingan  antara  satu  kriteria  yang  lain.  Hasil  penilaian  bisa dilihat dalam Tabel 2
Tabel 2 .  Matriks Perbandingan Berpasangan Sikap Skill Penampilan Wawancara Sikap 1 2 2 3 Skill 0.5 1 2 2 Penampilan 0.5 0.5 1 2 Wawancara 0.33 0.5 0.5 1 Jumlah 2.33 4 5.5 8
Angka 1 pada kolom Sikap baris Sikap menggambarkan tingkat kepentingnan yang sama antara Sikap dengan Sikap, sedangkan angka 2 pada kolom Skill baris Sikap menunjukan Skill sedikit lebih penting dibandingkan  dengan  Sikap.  Angka  0.5  pada  kolom  Sikap  baris  Skillmerupakan  hasil  perhitungan 1/nilai pada kolom Skill baris Sikap (2). Angka yang lain diperoleh dengan cara yang sama.
b. Membuat matriks nilai kriteria Matriks ini diperoleh dengan rumus berikut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 2, December 2020 Page 127-134 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Nilai baris kolom baru = Nilai baris kolom lama/jumlah masing kolom lama. Hasil perhitungan bisa dilihat dalam Tabel 3.
Tabel 3. Matrks Nilai Kriteria Sikap Skill Penampilan Wawancara Jumlah Prioritas Sikap 0.43 0.50 0.36 0.38 1.67 0.42 Skill 0.21 0.25 0.36 0.25 1.08 0.27 Penampilan 0.21 0.13 0.18 0.25 0.77 0.19 Wawancara 0.14 0.13 0.09 0.13 0.48 0.12
c. Membuat matriks penjumlahan setiap baris
Matriks  ini  dibuat  dengan  mengalikan  nilai  prioritas  pada  Tabel  2  dengan  matriks  perbandingan berpasangan (Tabel 2).
Tabel 4. Matriks Penjumlahan Setiap Baris Sikap Skill Penampilan Wawancara Jumlah Sikap 0.42 0.54 0.38 0.36 1.70 Skill 0.21 0.27 0.38 0.24 1.10 Penampilan 0.21 0.14 0.19 0.24 0.78 Wawancara 0.14 0.14 0.10 0.12 0.49
d. Penghitungan rasio konsitensi
Penghitungan ini di gunakan untuk memastikan bahwa nilai rasio konsitensi (CR) <= 0.1. Jika ternyata nilai CR lebih besar dari 0.1, maka matriks perbandingan berpasangan harus diperbaiki. Untuk menghitung rasio konsitensi, di buat tabel seperti terlihat dalam Tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan Rasio Konsitensi Jumlah per baris Prioritas Hasil Sikap 1.70 0.42 2.12 Skill 1.10 0.27 1.37 Penampilan 0.78 0.19 0.97 Wawancara 0.49 0.12 0.61
2. Menetukan prioritas subkriteria. Penghitungan subkriteria dilakukan terhadap sub-sub dari  semua kriteria. Dalam hal ini, terdapat 4 kritria yang berarti akan ada 4 perhitungan prioritas subkriteria.
a. Menghitung kriteria subkriteria dari kriteriaSikap
Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk  menghitung  proioritas  sub  kriteria  dari  kriteriaSikap  adalah sebagai berikut,
1. Membuat matriks perbandingan berpasangan
Langkah ini seperti yang dilakukan pada langkah 1.a. hasilnya ditunjukan dalam Tabel 6.
Tabel 6. Matriks Perbandingan Berpasangan  Kriteria Sikap
Baik Cukup Kurang Baik 1 3 5 Cukup 0.33 1 3 Kurang 0.2 0.33 1 1.53 4.33 9
2. Membuat matriks nilai kriteria
Langkah ini seperti yang dilakukan pada langkah 1.b. perbedaannya adalah adanya tambahan kolom prioritas subkriteria pada langkah ini. Hasilnya ditunjukan pada Tabel 7.
Tabel 7. Matriks Nilai Kriteria Sikap Baik  Cukup  Kurang  Jumlah  Prioritas Prioritas Subkriteria Baik 0.65 0.69 0.56 1.90 0.63 1 Cukup 0.22 0.23 0.33 0.78 0.26 0.41 Kurang 0.13 0.08 0.11 0.32 0.11 0.17
Nilai pada kolom prioritas  subkriteria diperoleh dari nilai prioritas pada baris tersebut dengan nilai tertinggi pada kolom prioritas.
3. Menetukan matriks penjumlahan setiap baris

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Langkah ini sama dengan dilakukan pada langkah 1.c dan ditunjukan dalam Tabel 8. setiap elemen dalam  tabel  inin  dihitung  dengan  mengalikan  matriks  perbandingan  berpasangan  dengan  nilai prioritas.
Tabel 8. matriks penjumlahan setiap baris kriteria Sikap Baik  Cukup  Kurang  Jumlah Baik 0.63 0.78 0.53 1.94 Cukup 0.21 0.26 0.32 0.79 Kurang 0.13 0.09 0.11 0.32
4. Penghitungan rasio konsitensi
Seperti  langkah  1.d,  penghitungn  ini  di  gunakan  untuk  memastikan  bahwa  nilai  rasio  konsitensi (CR) <= 0.1. Untuk menghitung rasio konsitensi, dibuat tabel seperti yang terlihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Penghitungan Rasio Konsistensi Baris Prioritas Hasil Baik 1.94 0.63 2.58 Cukup 0.79 0.26 1.05 Kurang 0.32 0.11 0.42
b. Menghitung prioritas subkriteria dari kriteriaSkill
Langkah-langkah yang dilakukan untuk menghitung prioritas subkriteria dari kriteria prestasi  kerja sama dengan yang dilakukan dalam perhitungan prioritas subkriteria dari kriteriaSikap. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
1. Membuat matriks perbandingan berpasangan
Untuk hasilnya secara lebih jelas dapat dilihat di dalam Tabel 10. berikut ini.
Tabel 10. Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Skill Baik  Cukup  Kurang Baik 1 2 6 Cukup 0.5 1 2 Kurang 0.17 0.5 1 Jumlah 1.67 3.5 9
2. Membuat matriks nilai cerita
Hasilnya tampak pada Tabel 11
Tabel 11. Matriks Nilai Kriteria Skill Baik  Cukup  Kurang  Baris  Prioritas Prioritas Subprioritas Baik 0.60 0.57 0.67 1.84 0.61 1 Cukup 0.30 0.29 0.22 0.81 0.27 0.44 Kurang 0.10 0.14 0.11 0.l36 0.12 0.19 3. Matriks penjumlahan tiap-tiap baris
Hasilnya tampak pada Tabel 12. Tabel 12. Matriks Penjumlahan Setiap Baris Kriteria Skill Baik  Cukup  Kurang  Jumlah Baik 0.61 0.54 0.71 1.86 Cukup 0.31 0.27 0.24 0.81 Kurang 0.10 0.13 0.12 0.36 4. Perhitungan rasio konsistensi
Hasilnya terlihat dalam Tabel 13 Tabel 13. Perhitungan Rasio Konsistensi  Kriteria Skill Jumlah per baris  Prioritas  Hasil Baik 1.86 0.61 2.47 Cukup 0.81 0.27 1.08 Kurang 0.36 0.12 0.48 c. Menghitung prioritas subkriteria dari kriteria Penampilan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Langkah-langkah yang dilakukan untuk menghitung prioritas subkriteria dari kriteriaPenampilan sama dengan  yang  dilakukan  dalam  perhitungan  prioritas  subkriteria  dalam  kriteria  Sikap.  Langkah- langkahnya adalah sebagai berikut:
1. Membuat matriks perbandingan berpasangan
Hasilnya terlihat dalam Tabel 14
Tabel 14. Matriks Perbandingan Berpasangan KriteriaPenampilan Baik  Cukup  Kurang Baik 1 3 4 Cukup 0.33 1 3 Kurang  0.25 0.35 1 Jumlah 1.58 4.33 8
2. Menentukan matriks nilai kriteria
Hasilnya terlihat dalam Tabel 15
Tabel 15. Matriks Nilai Kriteria Penampilan Baik  Cukup  Kurang  Baris  Prioritas  Prioritas Subkriteria Baik 0.63 0.69 0.50 1.83 0.61 1 Cukup 0.21 0.23 0.38 0.81 0.27 0.45 Kurang 0.16 0.08 0.13 0.36 0.12 0.20
3. Menentukan matriks penjumlahan tiap baris
Hasilnya tampak dalam Tabel 16. Tabel 16. Matriks Penjumlahan Tiap Baris Kriteria Penampilan Baik  Cukup  Kurang  Jumlah Baik 1.90 0.81 0.48 1.90 Cukup 0.20 0.27 0.36 0.83 kurang 0.15 0.09 0.12 0.36
4. Perhitungan rasio konsistensi Hasilnya tampak dalam Tabel 17.
Tabel 17. Perhitungan Rasio Konsistensi Kriteria Penampilan Jumlah Per Baris  Prioritas  Hasil Baik 1.90 0.61 2.51 Cukup 0.83 0.27 1.10 Kurang 0.36 0.12 0.48
d. Menghitung prioritas subkriteria dari kriteria pelaku
Langkah-langkah yang dilakukan untuk menghitung prioritas subkriteria dari kriteriaWawancara sama dengan  yang  dilakukan  dalam  perhitungan  prioritas  subkriteria  dari  kriteria  kedisiplin.  Langkah- langkahnya adalah sebagai berikut:
1. Menghitung matriks perbandingan berpasangan
Hasilnya tampak dalam tabel 18
Tabel 18. Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Pelaku
Baik  Cukup  Kurang Baik 1 2 5 Cukup 0.5 1 4 Kurang 0.2 0.25 1 Jumlah 1.7 3.25 10
2. Menghitung matriks nilai kriteria Hasilnya terlihat dalam Tabel 19.
Tabel 19. Matriks Nilai Kriteria Wawancara Baik  Cukup  Kurang  Baris  Prioritas  Prioritas Subkriteria Baik 0.59 0.62 0.50 1.70 0.57 1 Cukup 0.29 0.31 0.40 1.00 0.33 0.59 Kurang 0.12 0.08 0.10 0.29 0.10 0.17

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
3. Menghitung matrik penjumlahan tiap baris Hasilnya tampak dalam Tabel 20.
Tabel 20. Matriks Penjumlahan Tiap Baris Kriteria Wawancara Baik  Cukup  Kurang  Jumlah Baik 0.57 0.67 0.49 1.37 Cukup 0.28 0.33 0.39 1.01 Kurang 0.11 0.08 0.10 0.30
4. Perhitungan rasio konsistensi Hasilnya tampak dalam Tabel 21.
Tabel 21. Perhitungan Rasio Kompetensi Kriteria Pelaku Jumlah PerBaris Prioritas Hasil Baik 1.73 0.57 2.29 Cukup 0.01 0.33 1.34 Kurang 0.30 0.10 0.39
3. Menghitung hasil
Prioritas  hasil  perhitungan  pada  langkah  1  dan  2  kemudian  dituangkan  dalam  matriks  hasil  yang  terlihat dalam Tabel 22.
Tabel 22. Matriks Hasil Sikap Skill Peng. Kerja  Wawancara 0.42 0.27 0.19 0.12 Baik Baik Baik Baik 1 1 1 1 Cukup Cukup Cukup Cukup 0.41 0.44 0.45 0.59 Kurang  Kurang Kurang Kurang 0.17 0.19 0.2 0.17
Seandainya diberikan data nilai dari 3 orang teller terbaik seperti yang terlihat dalam Tabel 23, maka hasil akhirnya akan tampak dalam Tabel 24
Tabel 23. Nilai Teller Sikap Skill Peng. Kerja  Wawancara Intan Cukup Cukup Baik Baik Putri Baik Kurang Cukup Cukup Vindy  Cukup Baik Baik Baik Tabel 24. hasil akhir Sikap  Skill  Peng. Kerja  Wawancara  Total Intan 0.17 0.12 0.19 0.12 0.60 Putri 0.42 0.05 0.08 0.07 0.63 Vindy 0.17 0.27 0.19 0.12 0.75
Nilai  0.17  pada  kolom  Sikap  baris  Intan  diperoleh  dari  nilai teller Intan  untuk  Sikap,  yaitu  cukup  dengan prioritas 0.41 (Tabel 23). dikalikan dengan prioritas Sikap sebesar 0.42 (Tabel 23). Kolom total pada Tabel 24 diperoleh dari penjumlahan pada masing-masing barisnya. Nilai total inilah yang dipakai sebagai dasar untuk merangking prestasi teller . Semakin besar nilainya, teller tersebut akan smakin berprestasi. Jadi yang paling dominan untuk ditentukan sebagai teller a terbaik dalah Vindy.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari penelitian, diperoleh kesimpulan proses penentuan teller terbaik pada Bank CIMB Medan menggunakan aspek-aspek penilaian seperti sikap, skill, penampilan, dan wawancara. Untuk mengimplementasikan  metode  PSI  dalam  penentuan teller pada  Bank  CIMB  Medan  dilakukan  mendefinisian masalah dan menentukan solusi.

## REFERENCES

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 2, December 2020 Page 127-134 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
[1] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . 2007.
[2] R. Khorshidi and A. Hassani, “Comparative analysis between TOPSIS and PSI methods of materials selection to achieve a desirable combination of strength and workability in Al/SiC composite,” Mater. Des. , vol. 52, no. June, pp. 999–1010, 2013.
[3] Mesran, K.  Tampubolon,  R.  D.  Sianturi,  F. T.  Waruwu,  and A.  P.  U.  Siahaan,  “Determination  of  Education  Scholarship Recipients Using Preference Selection Index,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 6, pp. 230–234, 2017.
[4] M. K. Siahaan, M. Mesran, S. A. Hutabarat, and J. Afriany, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Pembangunan Daerah Menerapkan Metode Preference Selection Index (Psi),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 370– 375, 2018.
[5] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[6] D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[7] D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[8] H.  C.  P.  Siti  Aisyah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Oli  Sepeda  Motor  Matic  Terbaik  Menerapkan  Metode  Preference Selection Index.”
[9] S. H. Sahir et al. , “The Preference Selection Index method in determining the location of used laptop marketing,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 3.4 Special Issue  4, 2018.
[10]  M. Mesran, N. Huda, S. N. Hutagalung, K. Khasanah, and A. Iskandar, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supervisor Terbaik Pada Bagian Perencanaan Pt. Pln (Persero) Area Medan Menerapkan Preference Selection Index,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 403–409, 2018.
[11]  M. Madić, J. Antucheviciene, M. Radovanović, and D. Petković, “Determination of laser cutting process conditions using the preference selection index method,” Opt. Laser Technol. , vol. 89, no. October 2016, pp. 214–220, 2017.
[12]  B.  Vahdani,  S.  M.  Mousavi,  and  S.  Ebrahimnejad,  “Soft  computing-based  preference  selection  index  method  for  human  resource management,” J. Intell. Fuzzy Syst. , vol. 26, no. 1, pp. 393–403, 2014.