EISSN: 2722- 3574

## ANALISIS PERBANDINGAN HASIL PREDIKSI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DENGAN PREFERENCE SELECTION INDEX DALAM MENENTUKAN MAHASISWA PENERIMA BEASISWA
Medi Hermanto Tinambunan, Sri Wahyuni
1. Fakultas Teknik, Universitas Negeri Manado email: meditinambunan@unima.ac.id
2. Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Dharmawangsa email: sriwahyuni15jun@dharmawangsa.ac.id

## Abstract
Education assistance needs to be a concern because currently the majority of students have potential  and  ability  but  are  constrained  financially  so  this  needs  to  be  taken  seriously  by  the government,  currently,  the  government  through  the  Ministry  of  Education  has  tried  to  provide financial assistance in the form of scholarships including achievement improvement scholarships. academic. Currently, to get a scholarship, each university certainly gets a limited quota. This is done in order to provide equal distribution of educational assistance, because there is a large difference between  the  quota  obtained  and  the  students  who  need  assistance,  so  it  is  necessary  to  provide eligibility selection for students who are entitled to receive a scholarship. This research took sample data  from  the  2023  even  semester  scholarship  list  at  Manado  State  University,  especially  in  the Informatics  Engineering  Study  Program,  then  normalized  the  data  so  that  it  could be  used  in  the SAW and PSI methods, after normalization, calculations were then carried out using the SAW and PSI methods, after obtaining the results predictions from both methods, then the level of accuracy will be tested using the confusion matrix method, the result is that the SAW method has an accuracy level of 98.13% and then the PSI accuracy level is 97.24%. Based on the results of the prediction accuracy, SAW has a higher level of accuracy compared to PSI.
Keywords:  Pemilihan  Beasiswa,  Sistem  Pendukung  Keputusan,  Simple  Additive  Weighting, Preference Selection Index, Confusion Matrix

## 1. PENDAHULUAN
Pemerintah  Indonesia  melalui  Kementerian Pendidikan, Kebudayaan Riset dan Teknologi telah  berupaya  untuk  selalu  memberikan bantuan  kepada  setiap  mahasiswa  Indonesia yang memiliki prestasi secara akademik yang biasa  disebut  dengan  peningkatan  prestasi akademik  (PPA).  Beasiswa  ini  diberikan dalam kurun waktu 1 tahun anggaran, dengan nominal sebesar Rp. 400.000 setiap bulannya dan  dibayarkan  langsung  untuk  masa  studi  1 semester  (enam  bulan).  Setiap  Universitas tentunya  akan  mendapatkan  kuota  bantuan beasiswa  berbeda-beda,  pada  Universitas Negeri  Manado  setiap  tahun  tentunya  juga
mendapatkan kuota untuk membantu mahasiswa  yang  kurang  mampu  dalam keuangan  akan  tetapi  berprestasi  dari  aspek akademik,  karena  adanya  sistem  kuota tersebut  sehingga  pihak  Universitas  akan membuat  kriteria  sebagai  acuan  untuk penerima PPA. Adapun yang menjadi kriteria yang biasa digunakan oleh Universitas Negeri Manado adalah semester yang sedang dijalani, nilai  IPK  mahasiswa,  jumlah  tanggungan orangtua, jumlah saudara kandung, penghasilan  orangtua,  jumlah  kehadiran,  dan aktif  berorganisasi.  Kriteria  ini  digunakan untuk  mengetahui  bahwa  setiap  mahasiswa tersebut  dapat  diindikasikan  aktif  mengikuti
kegiatan  akademik  dan  organisasi  dikampus, karena  disamping  memiliki  kekurangan finansial,  mahasiswa  juga  wajib  memiliki kreativitas  dan  niat  yang  kuat  untuk  tetap berprestasi  dikampus.  Dalam  penelitian  ini dilakukan  prediksi  keputusan  menggunakan dua  metode  yaitu,  simple  additive  weighting (SAW) dan Preference Selection Index (PSI). Dalam beberapa jurnal penelitian sebelumnya terdapat  beberapa  hasil  yang  didapatkan dalam perbandingan antara metode SAW dan PSI, berikut ini diantaranya;
1. Pada  penelitian  Herlambang  dkk  [1] menerapkan perbandingan metode SAW
dengan  WP  dengan  menggunakan  5 kriteria dan perhitungan analisis menggunakan confusion matrix didapatkan hasil SAW 96,5% sedangkan
WP sebesar 81%.
2. Penelitian  dari  Ian  Septian  dkk  dengan menggunakan SAW dan menggunakan 4
kriteria  yaitu;  RPL,  Kecerdasan  Buatan, Jaringan Komputer dan Animasi
Multimedia,  penelitian  yang  diangkat adalah  penentuan  pembimbing  skripsi berdasarkan minat dari mahasiswa.
3. Safitri  dalam  penelitiannya  mengenai penentuan staff IT dengan menggunakan metode  Preferensi  Selection  Index  dan kriteria sebanyak 5 didapatkan hasil 90%.
4. Esa Kurniawan dkk dalam penelitiannya yang  bejudul  penerapan  PSI  dalam pengangkatan  karyawan  di  Yayasan XYZ  dengan  menggunakan  5  kriteria didapatkan  hasil  prediksi  senilai  0,93, sehingga  alertnatif  9  menjadi  pilihan pertama.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  yang  biasa disingkat  dengan  SPK  merupakan  salah  satu sistem  informasi  yang  ditujukan  kepada manajer  atau  pembuat  keputusan  untuk menyelesaikan  suatu  masalah  [2].  Sistem pendukung keputusan merupakan bagian dari manajemen  pengetahuan  berbasis  computer dalam  suatu  organisasi  atau  instansi  yang dapat  memberikan  bantuan  informasi  agar dapat tercapainya sebuah keputusan [3].
2.2 Metode Simple Additive Weighting
Metode     Simple    Additive    Weighting merupakan   sebuah   metode  penjumlahan terbobot.  Dasar  metode  ini  yaitu  melakukan pencarian  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua atribut.   Metode  SAW  memiliki   proses normalisasi    matriks      keputusan    kedalam bentuk skala yang dapat disbandingkan rating alternatif  yang  telah  ada  [4].  Metode  ini terkenal  dengan  paling  banyak  digunakan dalam menentukan     keputusan    terhadap permasalahan  yang  memiliki  bobot  tertentu pada setiap atribut. Skor total akan didapatkan dengan menjumlahkan seluruh hasil perkalian setiap rating dan bobot setipa atribut. Berikut ini adalah tahapan dalam perhitungan metode Simple additive weighting [5];
𝑥𝑖𝑗 ⎛ 𝑚𝑎𝑥 ( 𝑥𝑖𝑗 ) Berdasarkan permasalahan dan hasil penelitian  sebelumnya  maka  akan  dilakukan perhitungan menggunakan  metode  SAW  dan PSI  untuk  mendapatkan  rentang  perbedaan Dimana:
𝑟𝑖𝑗 = ⎨ 𝑚𝑖𝑛 ( 𝑥𝑖𝑗 )
{ 𝑥𝑖𝑗
hasil  akurasi  prediksi  yang  nantinya  akan diukur dengan confusion matrix yang datanya diambil  dari  mahasiswa  Universitas  Negeri Manado,  agar  mendapatkan  informasi  yang relevan  metode  yang  tepat  untuk  digunakan dalam  melakukan  prediksi  mahasiswa  yang akan mendapatkan bantuan beasiswa.
rij = Rating kinerja ternormalisasi. xij = Baris dan kolom dari matriks. max (xij) = Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom.
min  (xij)  =  Nilai  minimum  dari  setiap  baris dan kolom.
1. Menentukan  kriteria  yang  tepat  untuk setiap  alternatif  yang  dapat  digunakan untuk  mendukung  hasil  keputusan,  C untuk kriteria.
2. Menentukan  rating  kecocokan  dari  setiap alternatif yang ada.
3. Membuat  matriks  keputusan  kriteria kemudian  melakukan  normalisasi  matriks untuk  mendapatkan  matrik  ternormalisasi R.
4. Hasil akhir dari perangkingan penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi  (R)  dengan  vector  terbobot sehinggda mendapatkan nilai terbesar yang
pengambilan  keputusan  ini  [7].  Metode  PSI bertujuan  dalam  menentukan  relative  antar setiap  atribut  apabila  terdapat  permasalahan tingkat  kepentingan  pada  setiap  atribut  [8]. Dalam  penerapannya,  diperoleh  dengan perhitungan  minimal  dan  sederhana  seperti apa  adanya  berdasakn  konsep  statistic  dan pada  metode  ini  digunakan  tanpa  keharusan memiliki  bobot  atribut  karena  metode  PSI tersebut  dapat  menghasilkan  nilai  bobot tersendiri  dalam  tahapannya [9] .  Berikut  ini adalah tahapan prosedur dari metode PSI [10];
1. Membuat matriks keputusan akan  dipilih  menjadi  alternatif  keputusan terbaik sebagai solusi.
5. Hasil  akhir  dari  perangkingan  yaitu
𝑥 11 𝑥 12 𝑋𝑖𝑗 = [ 𝑥 21 ⋮ 𝑥 22 ⋯ 𝑥 1 𝑛 𝑥 2 𝑛 ⋱
⋮ penjumlahan  0  matriks  ternormalisasi  R dengan vector bobot sehingga mendapatkan  nilai  terbesar  yang  akan menjadi  alternatif  terbaik.  Nilai  rij  adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif
𝑥𝑚 1 𝑥𝑚 2 ⋯ 𝑥𝑚𝑛 2. Melakukan  normalisasi  terhadap  matriks keputusan
Rumus  berikut  ini  digunakan  apabila kriteria bernilai benefit; 𝑋 𝑖𝑗
Ai pada atribut C =  1, 2, …, m dan j =  1,
2,  …,  m.  Nilai  preferensi  untuk  setiap 𝑁𝑖𝑗 = 𝑋𝑗 𝑚𝑎𝑥
alternatif  (Vi)  diberikan  sebagai  rumus pada persamaan berikut ini;
𝑁 Kemudian  rumus  ini  digunakan  apabila kriteria yang digunakan bernilai cost;
𝑋𝑗 𝑚𝑖𝑛
𝑉𝑖 = ∑ 𝑊𝑗 𝑟𝑖𝑗 𝑁𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 Dimana: 𝑗 =1 Dimana  Xij  adalah  ukuran  atribut  (I  =  1, 2,.., N dan j = 1, 2, …, M) Vi = Nilai Akhir alternatif Wj = bobot yang ditentukan Rij = Penormalisasian matriks Min  (xij)  =  nilai  minimum  dari  setiap  baris dan kolom 3. Menghitung  nilai  mean  dari  data  yang dinormalisasi Pada langkah ini berarti nilai data normal dari  setiap  atribut  dihitung  dengan persamaan berikut ini [11];
Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan
1 𝑛
bahwa alternatif Ai merupakan alternatif yang terpilih. 2.3 Metode Preference Selection Index Metode Preference Selection Index merupakan  metode  yang  digunakan  untuk memecakan multi kriteria pengambilan keputusan[6].  Dalam  metode  ini  tidak  perlu
𝑁 = 𝑛 ∑ 1 𝑁 𝑖𝑗 𝑖 =1 4. Menghitung nilai variasi dari preferensi Pada  tahapan  ini  nilai  variasi  preferensi setiap atribut dilakukan perhitungan dengan  menggunakan  rumus  persamaan berikut ini;
melakukan  penetapan  kepentingan  relative antara  atribut,  bahkan  tidak  ada  kebutuhan komputasi  bobot  atribut  yang  terlibat  dalam Φ 𝑗 𝑛 = ∑ [ 𝑁 11 𝑗 =1 − 𝑁 ] 2 ]
∑
5. Menentukan  penyimpangan  dalam  nilai preferensi
Ω 𝑗 = 1 − Φ 𝑗 6. Menentukan bobot kriteria
Ω 𝑗 𝜔 =
Keterangan:
TP  (True  Positive)  merupakan  jumlah dokumen dari kelas 1 yang benar diklasifikasikan sebagai kelas 1
TN    (True    Negative)    merupakan    jumlah 𝑗 𝑚 𝑗 =1 Ω 𝑗 dokumen dari kelas 0 yang benar
Nilai  total  keseluruhan  kriteria  bobotnya semua atribut seharusnya 1, misal
diklasifikasikan sebagai kelas 0
FP  (False  positive)  merupakan  jumlah 𝑚 𝑗 =1 Ω 𝑗 = 1 dokumen dari kelas 0 yang salah
7. Menghitung nilai PSI ( 𝜃𝑖 )
Selanjutnya  melakukan  pemilihan  nilai preferensi  indeks ( 𝜃𝑖 ) untuk  setiap alternatif menggunakan persamaan sebagai berikut ini [12] ; 𝑚
𝜃 𝑖 = ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝜔 𝑗 𝑗 =1
Hasil akhir dengan nilai tertinggi merupakan alternatif  terbaik  yang didapatkan  melalui serangkaian  proses  tahapan  pada  metode PSI [13] .

## 2.4 Confusion Matrik
Confusion  matrik  merupakan  klasifikasi jumlah  data uji  yang  bendar  dan  jumlah  data uji  yang  salah [14] .  Berikut  ini  adalah klasifikasi biner pada confusion matrik;
Simbol Kriteria Bobot C1 Semester (Benefit) 10% C2 Nilai IPK (Benefit) 25% C3 Jumlah Tanggungan Orangtua (Cost) 10% C4 Jumlah Saudara Kandung (Cost) 10% C5 Penghasilan Orangtua (Cost) 15% C6 Kehadiran (Benefit) 10% C7 Organisasi (Benefit) 20% Tabel 1. Confusion Matrik
diklasifikasikan sebagai kelas 1
FN  (  False  Negative)  merupakan  jumlah dokumen dari klas 1 yang salah
diklasifikasikan sebagai kelas 0
Rumus  confusion  matrik  untuk  menghitung accuracy,  precision  dan  recall  seperti  berikut ini;
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑃 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑇𝑃 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Pengumpulan data
Pengumpulan data merupakan suatu kegiatan yang dilakukan untuk mendapatkan data yang valid  dan  akurat  yang  dapat  dipertanggung jawabkan  sebagai  bahan  pembahasan  dan pemecahan masalah. Untuk mendapatkan data dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan data  pendaftaran  penerima  beasiswa  PPA pada tahun 2023 dengan jumlah data pendaftar sebanyak  114  mahasiswa,  berikut  ini  adalah kriteria  yang  digunakan  dalam  melakukan seleksi penerimaan beasiswa;
Tabel 2. Kriteria Seleksi Penerimaan
Beasiswa
Dari  tabel  kriteria  diatas  dapat  dilihat  bahwa bobot semester sebesar 10% yang disimbolkan  dengan C1  memiliki  merupakan kriteria  benefit,  nilai  IPK  memiliki  bobot 25%, yang disimbolkan dengan C2 merupakan      kriteria      benefit,      jumlah
∑
Kelas Prediksi 1 0 Kelas Sebenarnya 1 TP FN 0 FP TN
tanggungan  orangtua  memiliki  bobot  10%, yang  disimbolkan  dengan  C3  merupakan kriteria   cost,     jumlah    saudara    kandung memiliki     bobot   10%   yang  disimbolkan dengan    C4    merupakan kriteria cost, penghasilan  orangtua  memili  bobot  15% disimbolkan  dengan  C5  merupakan  kriteria cost,  kehadiran  memiliki  bobot  10%  yang disimbolkan  dengan  C6  merupakan  kriteria benefit  dan  terakhir  kriteria   organisasi memiliki bobot 20% disimbolkan dengan C7 merupakan  kriteria  benefit.  Sebagai  sample data  yang  akan  digunakan  untuk  melakukan pengolahan data adalah sebagai berikut; Selanjutnya  adalah  menentukan  range  nilai pada  setiap  kriteria  yang  ada,  berikut  ini adalah range nilai kriteria tersebut;
Tabel 4. Range Nilai Kriteria
Kehadiran >=15 Pertemuan 1 >=13 pertemuan 0.8 >=12 pertemuan 0.6 >=10 pertemuan 0.4 < 10 Pertemuan 0.2 Organisasi > 1 Organisasi 1 1 0.5 Tidak ada 0 3.2 Metode Simple Additive Weighting Pada  metode  ini  tahapan  selanjutnya  yang dilakukan  adalah  melakukan  normlisasi  data berdasarkan range data pada tabel 4, berikut ini   adalah  hasil  dari  normalisasi  data; Selanjutnya dilakukan normalisasi matriks R berdasarkan kriteria benefit dan cost, berikut ini adalah hasil dari normalisasi matriks R;
0,4 1 0,5 ⎡ 0,4    0,8    0,5 ⎢ 1 0,6    0,4 ⎢
0,2    0,3    0,8    0,5 0,2    0,2    0,2    0,5 ⎤ 0,2    0,5 1    1 ⎥ ⎥
⎢ 0,4    0,8    0,4 𝑅 = ⎢ 0,4    0,4    0,4 0,2 0,2 0,4    0,5 ⎥ 0,3 0,3 0,2    0,5 ⎥ ⎢ 1 ⎢ 0,4 ⎢ 0,4
⎢ 1 [0,4 0,8 0,8 0,8 0,8 0,4 0,4 0,6 0,6 0,4 1 0,25 0,5 0,2 0,2 1 0,2 0,3 1 0,25 0,2 0,8 0,2 1 1 0,8 0,5 ⎥ 0 ⎥ 1 ⎥ 1 ⎥ 1  ]
Setelah  itu  dilakukan  perangkingan  dengan melakukan  perkalian  dengan  bobot  kriteria, maka  didapatkan  hasil  dari  perangkingan seperti berikut ini;
Tabel 6. Hasil Perangkingan
Peringk at Alternat if Nama Mahasisw a Hasil 1 8 Grison Yonathan Albrisen Pelanginan g 0,7766666 7 2 9 Daniel Sengkey 0,6975 3 3 Gita Sibarani 0,685 Kriteria Range Bobot Semester Semester 2 dan 3 1 Semester 4 0.8 Semester 5 0.6 Semester 6 0.4 Semester 7 0.2 Nilai IPK >= 3.75 1 >= 3.0 0.8 >= 2.75 0.6 >= 2 0.4 >= 1 0.2 Jumlah Saudara Kandung > 5 1 4 0.8 3 0.6 2 0.4 1 0.2 Jumlah tanggungan orangtua > 5 1 4 0.8 3 0.6 2 0.4 1 0.2 Penghasilan Orangtua >= Rp. 5.000.000 0.2 >= Rp. 4.000.000 0.4 >= Rp. 3.000.000 0.6 >= Rp. 2.000.000 0.8 < Rp. 2.000.000 1
prediksi  dengan  menggunakan  confusion matrik, hasil klasifikasi dapat dilihat dari tabel berikut ini;
Tabel 8. Hasil Pengujian Metode
3.3 Metode Preference Selection Index
Tahapan   pada metode ini dilakukan normalisasi matriks kemudian dicari rata-rata kinerja  dinormalisasi  dan  penentuan  nilai variasi  preferensi  setelah   itu  ditentukan deviasi  nilai  preferensi  kemudian  dilakukan penentuan  nilai  preferensi  selection  index, berikut ini
Tabel 7. Hasil Perangkingan Preference Selection Index Alternatif Total θ8 0,639986 θ10 0,614684 θ7 0,609414 θ1 0,533142 θ6 0,493277 θ9 0,479689 θ2 0,476274 θ3 0,471355 θ4 0,438783 θ5 0,382798 3.4 Confusion Matrik
Setelah  dilakukan  pengujian  menggunakan metode simple additive weighting dan metode
Dari hasil perbandingan diatas TL merupakan Tidak  Lulus  sedangkan  L  adalah  Lulus, selanjutnya akan dilakukan perhitungan untuk menguji  tingkat  akurasi  dari  setiap  metode, berikut  ini  adalah  hasil  dari  klasifikasi confusion matrik;
Tabel 9. Klasifikasi Confusion Matrik SAW
Kelas Prediksi 1 0 Kelas Sebenarnya 1 6 2 0 0 2
Berdasarkan  tabel  9  maka  kita  akan melakukan perhitungan tingkat akurasi dengan rumus berikut ini;
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
preference  selection  index  maka  selanjutnya akan  dilakukan  pengujian  tingkat  akurasi
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃 𝑥 100%
4 10 Jonatan injil watung 0,65 5 1 Depita Wati sitanggang 0,59 6 6 Claudia Pither 0,575 7 4 Yodia Gracia Pelle 0,47 8 2 Claudya Tuuk 0,46 9 7 Ridho Junior Songgigila n 0,4266666 7 10 5 Meiman Pasrah Harefa 0,3833333 3 No Alternatif Realita SAW PSI 1 Depita Wati sitanggang L L L 2 Claudya Tuuk
L TL L 3 Gita Sibarani L L L 4 Yodia Gracia Pelle L TL TL 5 Meiman Pasrah Harefa TL TL TL 6 Claudia Pither L L L 7 Ridho Junior Songgigilan TL TL L 8 Grison Yonathan Albrisen Pelanginan g
L L L
9 Daniel Sengkey L L L 10 Jonatan injil watung L L L

## 6 + 99
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 6 + 99 + 2 + 0 𝑥 100% = 98,13% 5. REFERENSI [1] H.  Ivan  Maulana,  A.  Pandu  Kusuma, And F. Febrinita, “Analisis Tabel 10. Klasifikasi Confusion Matrik PSI Kelas Prediksi 1 0 Kelas Sebenarnya 1 7 1 0 1 1
7 + 99 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 7 + 99 + 1 + 2 𝑥 100% = 97,24%
Berdasarkan  hasil  perhitungan  menggunakan kedua  metode  SAW  didapatkan  nilai  akurasi sebesar 98.13%
Dibandingkan dengan penelitian dari herlambang  ivan  sebesar  96,5%,  untuk  PSI mendapatkan akurasi sebesar 97,24% dibandingkan  dengan  penelitian  sebelumnya yang  dilakukan  oleh  Aldinugroho  dkk menggunakan  metode  PSI  didapatkan  hasil sebesar 85,8%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penjelasan  dari  hasil  dan pembahasan  antara  kedua  metode  yaitu Simple  Additive  Weighting  dengan  metode
Preference Selection Index didapatkan perbedaan  sebesar  0,89%  diantara  kedua metode, dimana tingkat akurasi prediksi SAW lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  PSI,  untuk hasil  prediksi  SAW  memiliki  tingkat  akurasi sebesar  98,13%  sedangkan  PSI  memiliki tingkat  akurasi  sebesar  97,24%,  sehingga kesimpulan  yang  dapat diambil  yaitu  metode Simple  Additive  Weighting  lebih  baik  dari aspek  akurasi  dibandingkan  dengan  metode PSI  sesuai  dengan  kriteria  yang  sudah ditentukan  pada  latar  belakang  masalah. Penelitian  ini  tentunya  memiliki  kekurangan dan  tentunya  membutuhkan  masukan  dan saran  untuk  pengembangan  selanjutnya, karena ini bukanlah satu-satunya metode pada Sistem  pendukung  keputusan  maka  untuk selanjutnya  perlu  dilakukan  pengembangan salah  satunya  dengan  melakukan  normalisasi menggunakan bilangan fuzzy.
Perbandingan Metode Saw Dengan Wp
Dalam  Mendukung  Keputusan  Calon Karyawan Hyfresh Blitar,” 2022.
[2] I.  Laengge,  H.  F.  Wowor,  And  M.  D. Putro,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing  Skripsi,” Jurnal  Teknik
Informatika ,  Vol.  9,  No.  1,  2016,  Doi: 10.35793/Jti.9.1.2016.13776.
[3] B.  Di Et  Al. ,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Mahasiswa,”
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (Jiki) ,
Vol. 4, No. 1, 2019. [4] A.  Apriliyani,  “Sistem  Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Dengan Metode Saw”.
[5] I.  Septiana,  M.  Irfan,  A.  R.  Atmadja,
And  B.  Subaeki,  “Sistem  Pendukung Keputusan Penentu Dosen Penguji Dan Pembimbing Tugas Akhir Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision  Making  Dengan  Simple Additive  Weighting  (Studi  Kasus:
Jurusan  Teknik  Informatika  Uin  Sgd Bandung),” Jurnal Online Informatika ,
Vol.  1,  No.  1,  P.  43,  2016,  Doi: 10.15575/Join.V1i1.10.
[6] S.  Keputusan  Dirjen  Penguatan  Riset Dan  Pengembangan  Ristek  Dikti,  D. Anandra, And A. Ambarwati, “Terakreditasi  Sinta  Peringkat  4 Implementasi Metode Preference Selection Index Pada Pemilihan
Penerima Bantuan Sembako,” 2018.
[7] A.  Tanzil  Hasibuan,  M.  Yetri,  S. Informasi,  And  S.  Triguna  Dharma, “Penerapan    Metode Preference Selection Index (Psi) Dalam Perekrutan Tutor”, [Online]. Available: Https://Ojs.Trigunadharma.Ac.Id/Inde x.Php/Jsi [8] N.  Nursobah,  “Penerapan  Metode Preference Selection Index (Psi) Dalam Pemilihan  Perguruan  Tinggi  Swasta Program Studi It Di Provinsi Kalimantan  Timur,” Jurnal  Media
Informatika Budidarma , Vol. 5, No. 3,
P. 1045, Jul. 2021, Doi: 10.30865/Mib.V5i3.3081.
[9] M.  Rizki  And  G.  Ginting,  “Penerapan Metode  Preference  Selection  Index Dalam  Pemilihan  Teller  Terbaik,”
Technology  And  Science  (Bits ,  Vol.  2,
No. 2, Pp. 127–134, 2020.
[10] E.  Kurniawan,  Y.  Yuhandri,  And  S.
Sumijan, “Penerapan Preference Selection Index (Psi) Dalam Pengangkatan  Karyawan  Di  Yayasan Xyz,” Jurnal  Nasional  Teknologi  Dan Sistem Informasi , Vol. 9, No. 1, Pp. 78– 85, May 2023, Doi: 10.25077/Teknosi.V9i1.2023.78-85. [11] I.  Dwi  Pangestu,  “Penerapan  Metode Preference  Selection  Index  untuk Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supervisor di PT Arkananta,” Jurnal Teknosains Kodepena | , vol. 02, pp. 37–49, 2021.
[12] W. I. Safitri and S. Mesran, “Penerapan Metode  Preference  Selection  Index (PSI)  Dalam  Penerimaan  Staff  IT,”
Bulletin  of  Informatics  and  Data Science , vol. 1, no. 1, 2022, [Online]. Available: https://ejurnal.pdsi.or.id/index.php/bids
/index
[13] A.  Kenya  Anima  Estetikha  and  A. Hendi Muhammad, “Metode Preference  Selection  Index  Dalam Menentukan  Distribusi  Alat  Pelindung
Diri  di  Yogyakarta,” Journal  of
Information  Systems  and  Informatics , vol. 3, no. 4, 2021, [Online]. Available:
http://journal-isi.org/index.php/isi
[14] D.  Normawati  and  S.  A.  Prayogi,
“Implementasi  Naïve  Bayes  Classifier Dan  Confusion  Matrix  Pada  Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,”
2021.