## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 125 - 135 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1341 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Seleksi Staff IT Menggunakan Metode Preference Selection Index (PSI)
Iwan Adhicandra 1* , Jeperson Hutahaean 2 , Rima Ruktiari Ismail 3 , Neni Mulyani 2 , Novrini Hasti 4
1 Program Studi Informatika, Universitas Bakrie, Jakarta Selatan, DKI Jakarta, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran, Kisaran, Indonesia
3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Sembilanbelas November Kolaka, Kolaka, Indonesia
4 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Komputer Indonesia, Bandung, Indonesia Email: 1* iwan.adhicandra@bakrie.ac.id, 2 jepersonhutahean@gmail.com, 3 rimaruktiarii@gmail.com, 4 neni.muliani@gmail.com,
5 nhasti@yahoo.com Email Penulis Korespondensi: iwan.adhicandra@bakrie.ac.id
Abstrak− Untuk mendapatkan karyawan yang tepat dan sesuai dengan kriteria perusahaan atau instansi tentu tidaklah mudah. Oleh sebab itu, untuk mendapatkan karyawan yang di inginkan oleh perusahaan atau instansi, maka diperlukan suatu seleksi terhadap calon staff IT di suatu perusahaan sehingga nantinya perusahaan atau instansi akan mendapatkan staff IT yang berkompeten sesuai dengan bidangnya. Banyaknya pelamar pada perusahaan membuat perusahaan mengalami kendala dan kesulitan untuk memilih calon staff IT. Dalam  proses  seleksi  sering  dipengaruhi  oleh  faktor  subjektifitas  yang  dapat  menyebabkan  terpilihnya  karyawan  yang  tidak berkompeten. Untuk itu diperlukan suatu sistem informasi yang dapat membantu perusahaan dalam melakukan seleksi calon staff IT. Sistem ini dikenal dengan nama sistem pendukung keputusan. untuk penelitian ini menggunakan metode Preference Selection Index berdasarkan dari beberapa penelitian yang sudah dipublikasikan. Hasil akhir perhitungan maka diperoleh nama-nama calon berurutan dari mulai rangking 1 sampai 10 yaitu :  Fani, Bunga, Agus, Evan, Putra, Jaka, Dani, Andi, Citra dan Intan.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; PSI; Penerimaan; Staff IT
Abstract− To get the right employees and in accordance with the criteria of the company or agency is certainly not easy. Therefore, to get the employees desired by the company or agency, a selection of prospective IT staff in a company is needed so that later the company or agency will get competent IT staff in accordance with their field. The large number of applicants in the company makes it difficult for companies to experience obstacles and difficulties in choosing prospective IT staff. In the selection process,  it is often influenced  by  subjective  factors  that  can  lead  to  the  election  of  incompetent  employees.  For  this  reason,  an  information  system  is needed that can help companies in selecting prospective IT staff. This system is known as a decision support system. for this study, the Preference Selection Index method is used based on several studies that have been published. The final results of the calculation were obtained the names of candidates in order from rank 1 to 10, namely: Fani, Bunga, Agus, Evan, Putra, Jaka, Dani, Andi, Citra and Intan
Keywords: Decision Support System; PSI; Acceptance; Staff IT

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  suatu  perusahaan  atau  instansi  di  bentuk  dalam  suatu  organisasi  bisa  disebut  dengan  karyawan. Karyawan merupakan salah satu kunci untuk mencapai tujuan tertentu di perusahaan atau instansi. Untuk mendapatkan karyawan  yang  tepat  dan  sesuai  dengan  kriteria  perusahaan  atau  instansi  tentu  tidaklah  mudah.  Oleh  sebab  itu,  untuk mendapatkan  karyawan  yang  di inginkan oleh perusahaan atau instansi,  maka diperlukan suatu seleksi terhadap calon staff  IT  yang  tepat  sehingga  nantinya  perusahaan  atau  instansi  akan  mendapatkan  staff  IT  yang  berkompeten  sesuai dengan bidangnya. Banyaknya pelamar pada perusahaan membuat perusahaan mengalami kendala dan kesulitan untuk memilih  calon  staff  IT.  Dalam  proses  seleksi  sering  dipengaruhi  oleh  faktor  subjektifitas  yang  dapat  menyebabkan terpilihnya  karyawan  yang  tidak  berkompeten.  Untuk  itu  diperlukan  suatu  sistem  informasi  yang  dapat  membantu perusahaan dalam melakukan seleksi calon staff IT
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  sebagai  sistem  berbasis  komputer  yang  terdiri  dari  tiga  komponen  yang  saling berinteraksi,  sistem  bahasa  (mekanisme  untuk  memberikan  komunikasi  antara  pengguna  dan  komponen  Sistem Pendukung  Keputusan  lain),  sistem  pengetahuan  (repositori  pengetahuan  domain  masalah  yang  ada  pada  Sistem Pendukung Keputusan atau sebagai data atau sebagai prosedur), dan sistem pemrosesan masalah (hubungan antara dua komponen lainnya, terdiri dari satu atau lebih kapabilitas manipulasi masalah umum yang diperlukan untuk pengambilan keputusan)[1].
Pada  penelitian  terhadahulu  penggunaan  metode Preference  Selection  Index ( PSI )  digunakan  untuk  membantu  dalam menentukan  pembangunan  daerah  terhadap  daerah  bagian  mana  saja  yang  akan  menjadi  prioritas  terhadap  dilakukan pembangunan  daerah  agar  pada  proses  pengambilan  keputusan  mudah  diakses  dan  mendapatkan  hasil  yang  akurat sehingga  metode  ini  sebagai  alternatif  dalam  penyelesaian  permasalahan  yang  baik,  dan  pembangunan  daerah  lebih merata dengan mengetahui kriteria dan hal yang menjadi pendukung terkait pembangunan prioritas daerah tersebut[2]. Metode Preference Selection Index ( PSI ) merupakan metode untuk memecahkan multi kriteria pengambilan keputusan (MCDM).  Dalam  metode  yang  diusulkan  itu  tidak  perlu  untuk  menetapkan[3].  Banyaknya  pelamar  pada  perusahaan membuat  perusahaan  mengalami  kendala  dan  kesulitan  untuk  memilih  calon  staff  IT.  Dalam  proses  seleksi  sering dipengaruhi oleh faktor subjektifitas yang dapat menyebabkan terpilihnya karyawan yang tidak berkompeten. Untuk itu diperlukan suatu sistem informasi yang dapat membantu perusahaan dalam melakukan seleksi calon staff IT. Sistem ini dikenal  dengan  nama  sistem  pendukung  keputusan  (SPK).  Pada  penelitian  meneliti  tentang  pemanfaatan  metode Preference Selection Index ( PSI ) untuk menentukan bobot kriteria hanya dengan menggunakan informasi yang diberikan dalam matriks keputusan, yaitu menggunakan pendekatan obyektif untuk menentukan bobot kriteria[4].

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 125 - 135 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1390 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2. 1 Tahapan Penelitian
Adapun tahapan pada penelitian ini sebagai berikut:
1 Identifikasi Masalah
Berdasarkan pada permasalahan yang telah dijabarkan sebelumnya, maka perlu untuk membuat sistem pendukung keputusan menggunakan metode preference selection index dalam menentukan alternatif terbaik untuk penerimaan beasiswa peningkatan prestasi akademik (PPA).
2 Studi  Literatur.    Di  tahapan  ini,  peneliti  mengumpulkan  berbagai  referensi  dan  pemahaman  yang  berhubungan dengan metode preference selection in dex dari jurnal-jurnal terkait.
3 Pengumpulan Data. Di tahapan ini, peneliti mengumpulkan data yang berkaitan dengan penelitian yang bertujuan untuk membantu dalam menguji metode PSI. Pada penelitian ini, pengumpulan data menggunakan dua jenis sumber data yaitu:
a. Data Primer adalah data yang didapatkan secara langsung dari pihak sumber yaitu Biro Akademik.
b. Data Sekunder adalah data yang didapatkan secara tidak langsung yang diambil dari dari website kampus.
4 Analisis Sistem Analisis sistem ialah suatu aktivitas untuk mengamati sistem yang sedang berjalan, melihat bagian- bagian yang mana termasuk baik dan buruk, kemudian mencatat dan mengumpulkan kebutuhan yang harus dipenuhi pada  sistem.  Setelah  melakukan  pengumpulan  data,  maka  dilakukan  analisis  sistem  dengan  menerapkan  metode Preference  Selection  Index ( PSI ).  Analisis  sistem  berguna  untuk  memperoleh  spesifikasi  kebutuhan  umum  dari sistem yang dibangun.
5 Perancangan Sistem Perancangan sistem dilakukan dengan tahap perancangan model dan perancangan basis data.
6 Implementasi Sistem Implementasi sistem  merupakan tahapan untuk  mewujudkan sistem  sesuai dari perancangan pada tahap sebelumnya
7 Pengujian  Sistem  Pengujian  sistem  adalah  metode  yang  mengkonfirmasi  bahwa  sistem  yang  dibangun  telah memenuhi kebutuhan pengguna.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) sebagai suatu sistem interaktif berbasis komputer yang dapat membantu para pengambil  keputusan  dalam  menggunakan  data  dan  model  untuk  memecahkan  persoalan  yang  bersifat  tidak terstruktur[5] – [8].

## 2.3 Preference Selection Index (PSI)
Metode Preference Selection Index (PSI) merupakan pendekatan statistik yang digunakan untuk mengevaluasi dan memilih objek atau alternatif berdasarkan preferensi yang diberikan oleh sekelompok indikator atau kriteria[9]. Langkah-langkah dalam menghitung metode Preference Selection Index adalah sebagai berikut[10], [11], [20], [21], [12]– [19]:
1. Tentukan masalahnya Tentukan tujuan dan Mengidentifikasi atribut dan alternatif yang terkait  Masalah pengambilan keputusan.
2. Merumuskan matriks keputusan Langkah ini melibatkan konstruksi matriks berdasarkan semua informasi yang tersedia yang menggambarkan atribut masalah. Setiap deret keputusan matriks dialokasikan ke satu alternatif dan setiap kolom ke satu atribut karena itu, elemen Xij dari matriks keputusan X memberi nilai atribut dalam nilai asli. Jadi, jika jumlah alternatifnya adalah M dan jumlah atribut adalah N, maka matriks keputusan sebagai matriks N · M, dapat direpresentasikan sebagai berikut:
Gambar 1. Matriks Keputusan
Normalisasi  matriks  keputusan  Jika  atribut  adalah  tipe  menguntungkan, maka  nilai  yang  lebih  besar diinginkan, yang dapat dinormalisasi sebagai:
𝑋𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 , i = 1, ..., n (1)
Jika  atributnya  adalah  tipe  yang  tidak  menguntungkan, maka  nilai  yang lebih kecil adalah diinginkan, ang dapat dinormalisasi sebagai:
Dimana Xij adalah ukuran atribut (i = 1, 2, ..., N dan j = 1, 2, ..., M).
𝑋𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗𝑚𝑎𝑥
𝑥𝑖𝑗 , i = 1, ..., n (2)
3. Hitung  nilai  mean  dari  data  yang  dinormalisasi  Langkah  ini,  berarti  nilai  dari data  normal dari setiap

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 114 - 124 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1341 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
atribut dihitung dengan persamaan berikut:
𝑁1 = 1 𝑛 ∑ = 1𝑋𝑖𝑗 𝑚 𝑖 (3)
4. Hitung nilai variasi preferensi Pada langkah ini sebuah nilai variasi preferensi antara nilai setiap atribut dihitung dengan menggunakan persamaan berikut:
∅𝑗 =   ∑ = 1 (𝑋𝑖𝑗 − 𝑁) 2 𝑛 𝑖 (4) 5. Tentukan penyimpangan dalam nilai preferensi:
Ω 𝑗 = 1 – ϕ 𝑗 (5) 6. Tentukan kriteria bobotnya:
Nilai  total  keseluruhan  kriteria  bobotnya  semua atribut seharusnya  satu, misal ∑ Ω 𝑗 𝑚 𝑗 =1 = 1.
𝑊𝑗 = 𝛺𝑗 ∑ =1𝛺𝑗 𝑛 𝑖
(6)
7. Hitung  PSI  (θi  )  Sekarang,  hitunglah  pemilihan  preferensi  indeks  (θ 𝑖 )  untuk  setiap  alternatif menggunakan persamaan berikut:
∅ i = ∑ 𝑗 =1 𝑛 x ̅ 𝑖𝑗𝑤𝑗 (7)
8. Pilih alternatif yang sesuai untuk aplikasi yang diberikan.
9. Akhirnya, masing-masing alternatif digolongkan menurut descending atau menaik untuk memudahkan manajerial interpretasi hasilnya. Alternatif yang paling tinggi indeks pilihan preferensi akan digolongkan terlebih dahulu dan seterusnya.
Akurasi  pada  penelitian  ini  didapatkan  dengan  rumus  precision  and  recall

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perhitungan Preference Selection Index (PSI)
1. Data Calon Pelamar Staff IT
Tabel 1. Data Calon Pelamar Staff IT Nama Alamat Pendidikan Ahli di Bidang Umur Pengalaman IPK Agus Jln Mutiara S1 Desain Grafis 25 >2 Tahun 03.25 Andi Jln Buntu pane D3 Desain Grafis 24 1 Tahun 03.32 Bunga Jln Air batu S1 Progammer 25 >2 Tahun 03.41 Citra Jln Sei Piring S1 Jaringan 23 1 Tahun 03.35 Dani Jln Tanjungbalai D3 Progammer 22 1 Tahun 03.23 Evan Jln Pasar Mereng S1 Jaringan 25 >2 Tahun 03.40 Fani Jln singosari S1 Progammer 27 >2 Tahun 03.51 Intan Jln Kedai Ledang D3 Jaringan 22 1 Tahun 03.45 Jaka Jln Cokro D3 Desain Grafis 24 >2 Tahun 3,30 Putra Jln Simpang Empat S1 Progammer 23 1 Tahun 3.48 2. Data Alternatif Tabel 2. Data Alternatif Nama Alamat Agus Jln Mutiara Andi Jln Buntu pane Bunga Jln Air batu Citra Jln Sei Piring Dani Jln Tanjungbalai Evan Jln Pasar Mereng Fani Jln singosari Intan Jln Kedai Ledang Jaka Jln Cokro Putra Jln Simpang Empat

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 125 - 135 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1390 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 3. Data Alternatif Untuk Kriteria
Tabel 3. Data Alternatif Untuk Kriteria Nama Pendidikan Ahli di Bidang Umur Pengalaman IPK Agus S1 Desain Grafis 25 >2 Tahun 03.25 Andi D3 Desain Grafis 24 1 Tahun 03.32 Bunga S1 Progammer 25 >2 Tahun 03.41 Citra S1 Jaringan 23 1 Tahun 03.35 Dani D3 Progammer 22 1 Tahun 03.23 Evan S1 Jaringan 25 >2 Tahun 03.40 Fani S1 Progammer 27 >2 Tahun 03.51 Intan D3 Jaringan 22 1 Tahun 03.45 Jaka D3 Desain Grafis 24 >2 Tahun 3,30 Putra S1 Progammer 23 1 Tahun 3.48 4. Kriteria Pemilihan Tabel 4. Kriteria Pemilihan Kriteria Keteraangan C1 Pendidikan C2 Ahli di Bidang C3 Umur C4 Pengalaman C5 IPK Kriteria  Keteraangan C1 Pendidikan C2 Ahli di Bidang
C3
Umur
C4 Pengalaman C5 IPK

## 5. Kriteria Pendidikan
Tabel 5. Kriteria Pendidikan Bilangan Fuzzy Nilai D3 75 S1 85 6. Kriteria Ahli di Bidang Tabel 6. Kriteria Ahli di Bidang Ahli di Bidang Bilangan Fuzzy Nilai Progammer Sangat Baik 87 Desain Grafis Baik 78 Jaringan Cukup 70 7. Kriteria Pengalaman Kerja Tabel 7. Kriteria Pengalaman Kerja Lulusan Bilangan Fuzzy Nilai 0 Tahun Cukup 70 1 Tahun Baik 80 >2 Tahun Sangat Baik 90

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 114 - 124 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1341 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 8. Rating Kecocokan dari Setiap Alternatif Pada Kriteria
Tabel 8. Rating Kecocokan dari Setiap Alternatif Pada Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 85 78 25 90 3,25 A2 75 78 24 80 3,32 A3 85 87 25 90 3,41 A4 85 70 23 80 3,35 A5 75 87 22 80 3,23 A6 85 70 25 90 3,4 A7 85 87 27 90 3,51 A8 75 70 22 80 3,45 A9 75 78 24 90 3,3 A10 85 87 23 80 3,48

## 3.2 Penentuan Bobot Penilaian
Untuk  menyelesaikan  masalah  yang  ada  di  atas  dengan  menggunakan  metode  PSI  akan  dilakukan  dengan  langkah- langkah yang telah dijelaskan berikut.
a. Tentukan masalahnya
b. Mencari maksimum dan minimum dari setiap kriteria.
Rating Kecocokan dari Setiap Alternatif yang Sudah ditentukan Beserta Nilai Max
Tabel 9. Rating Kecocokan dari Setiap Alternatif Beserta Nilai Max
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 85 78 25 90 3,25 A2 75 78 24 80 3,32 A3 85 87 25 90 3,41 A4 85 70 23 80 3,35 A5 75 87 22 80 3,23 A6 85 70 25 90 3,4 A7 85 87 27 90 3,51 A8 75 70 22 80 3,45 A9 75 78 24 90 3,3 A10 85 87 23 80 3,48 MAX 85 87 27 90 3,51
c. Melakukan normalisasi menggunakan persamaan.
C1 Rumus:
𝑁 11: 85/85 = 1 𝑁 21: 75/85 = 0,882353 𝑁 31: 85/85 = 1 𝑁 41: 85/85 = 1 𝑁 51: 75/85 = 0,882353 𝑁 61: 85/85 = 1 𝑁 71: 85/85 = 1 𝑁 81: 75/85 = 0,882353 𝑁 91: 75/85 = 0,882353
𝑁 101: 85/85 = 1
C2 Rumus:
𝑁 12 :
78/87 = 0,896552 𝑁 22 : 78/87 = 0,896552

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 125 - 135 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1390 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
𝑁 32 : 8787 = 1 𝑁 42 : 70/87 = 0,804598 𝑁 52 : 87/87 = 1 𝑁 62 : 70/87 = 0,804598 𝑁 72 : 87/87 = 1 𝑁 82 : 70/87 = 0,804598 𝑁 92 : 78/87 = 0,896552 𝑁 102 :
87/87 = 1
C3 Rumus:
𝑁 13 :
25/27 = 0,925926 𝑁 23 : 24/27 = 0,888889 𝑁 33 : 25/27 = 0,925926 𝑁 43 : 23/27 = 0,851852 𝑁 53 : 22/27 = 0,814815 𝑁 63 : 25/27 = 0,925926 𝑁 73 : 27/27 = 1 𝑁 83 : 22/27 = 0,814815 𝑁 93 :
24/27 = 0,888889 𝑁 103 : 23/27 = 0,851852
C4 Rumus:
𝑁 14 : 90/90 = 1
𝑁 24 :
80/90 = 0,888889 𝑁 34 : 90/90 = 1 𝑁 44 : 80/90 = 0,888889 𝑁 54 : 90/90 = 1 𝑁 64 :
90/90 = 1 𝑁 74 :
80/90 = 0,888889 𝑁 84 : 80/90 = 0,888889
𝑁 94 : 90/90 = 1
𝑁 104 : 80/90 = 0,888889
C5
Rumus:
𝑁 15 : 3,25/3,51 = 0,93 𝑁 25 : 3,32/3,51 = 0,95 𝑁 35 : 3,41/3,51 = 0,97 𝑁 45 : 3,35/3,51 = 0,95 𝑁 55 : 3,23/3,51 = 0,92 𝑁 65 : 3,4/3,51 = 0,97 𝑁 75 : 3,51/3,51 = 1,00 𝑁 85 : 3,45/3,51 = 0,98 𝑁 95 : 3,3/3,51 = 0,94 𝑁 105 : 3,48/3,51 = 0,99 1 0,896552 0,925926 1 0,93 0,882353 0,896552 0,888889 0,888889 0,95 1 1 0,925926 1 0,97 1 0,804598 0,851852 0,888889 0,95 𝑀𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠𝑁𝑖𝑗 0,882353 1 0,814815 0,888889 0,92

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 114 - 124 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1341 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
1 0,804598 0,925926 1 0,97 1 1 1 1 1,00 0,882353 0,804598 0,814815 0,888889 0,98 0,882353 0,896552 0,888889 1 0,94 1 1 0,851852 0,888889 0,99
Hasil yang diperoleh dari perhitungan yang telah di cari diatas, yaitu: ∑ 1 𝑁𝑖𝑗 = [9,529412, 9,103448, 8,888889, 9,444444, 9,60]
d. Menghitung nilai mean dari hasil yang telah di peroleh dari perhitungan yang telah di cari, yaitu: N = 1/n ∑ 1 𝑁𝑖𝑗 1 = 1 / 10 x 9,529412 = 0,952941 N = 1/n ∑ 1 𝑁𝑖𝑗 1 = 1 / 10 x 9,103448 = 0,910345 N = 1/n ∑ 1 𝑁𝑖𝑗 1 = 1 / 10 x 8,888889 = 0,888889 N = 1/n ∑ 1 𝑁𝑖𝑗 1 = 1 / 10 x 9,444444 = 0,944444 N = 1/n ∑ 1 𝑁𝑖𝑗 1 = 1 / 10 x 9,60 = 0,960114 e. Menentukan nilai variasi Preferensi dalam kaitannya dengan setiap kriteria menggunakan persamaan berikut: Rumus:
∅𝑗 1 ∅𝑗 11 = (0,882353 - 0,952941)² = -0,12955 ∅𝑗 11 = (1 - 0,952941)² = 0,091903 ∅𝑗 11 = (1 - 0,952941)² = 0,091903 ∅𝑗 11 = (0,882353 - 0,952941)² = -0,12955 ∅𝑗 11 = (0,882353 - 0,952941)² = -0,12955 ∅𝑗 11 = (1 - 0,952941)² = 0,091903
∅𝑗 2 ∅𝑗 12 = (0,896552 - 0,952941)² = -0,02492
∅𝑗 22 = (0,896552 - 0,952941)² = -0,02492
∅𝑗 32 = (1 - 0,952941)² = 0,171272
∅𝑗 42 = (0,804598 - 0,952941)² = -0,18135
∅𝑗 52 = (1 - 0,952941)² = 0,171272
∅𝑗 62 = (0,804598 - 0,952941)² = -0,18135
∅𝑗 72 = (1 - 0,952941)² = 0,171272 ∅𝑗 82 = (0,804598 - 0,952941)² = -0,18135
∅𝑗 92 = (0,896552 - 0,952941)² = -0,02492 ∅𝑗 102 =(1 - 0,952941)² = 0,171272
∅𝑗 3 ∅𝑗 13 = (0,925926 - 0,888889)²
= 0,067215
∅𝑗 23 = (0,888889 - 0,888889)² = 0 ∅𝑗 33 = (0,925926 - 0,888889)² = 0,067215 ∅𝑗 43 = (0,851852 - 0,888889)² = -0,06447 ∅𝑗 53 = (0,814815 - 0,888889)² = -0,1262 ∅𝑗 63 = (0,925926 - 0,888889)² = 0,067215 ∅𝑗 73 =
(1 - 0,888889)²  = 0,209877 ∅𝑗 83 = (0,814815 - 0,888889)²  = -0,1262 ∅𝑗 93 = (0,888889 - 0,888889)²  = 0 ∅𝑗 103 =(0,851852 - 0,888889)²  = -0,06447
∅𝑗 4 ∅𝑗 14 = (1 - 0,944444)² = 0,108025 ∅𝑗 24 = (0,888889 - 0,944444)² = -0,10185 ∅𝑗 34 = (1 - 0,944444)² = 0,108025 ∅𝑗 44 = (0,888889 - 0,944444)² = -0,10185 ∅𝑗 54 = (0,888889 - 0,944444)² = -0,10185
∅𝑗 64 = (1 - 0,944444)² = 0,108025
∅𝑗 74 =
(1 - 0,944444)² = 0,108025

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 125 - 135 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1390 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
∅𝑗 84 = (0,888889 - 0,944444)² = -0,10185 ∅𝑗 94 = (1 - 0,944444)² = 0,108025 ∅𝑗 104 =(0,888889 - 0,944444)²  = -0,10185
∅𝑗 5
∅𝑗 15 = (0,93 - 0,960114)² = -0,06448 ∅𝑗 25 = (0,95 - 0,944444)² = -0,02715 ∅𝑗 35 = (0,97 - 0,944444)² = 0,022013 ∅𝑗 45 = (0,95 - 0,944444)² = -0,01091 ∅𝑗 55 = (0,92 - 0,944444)² = -0,075 ∅𝑗 65 = (0,97 - 0,944444)² = 0,016485 ∅𝑗 75 = (1,00 - 0,944444)² = 0,108025 ∅𝑗 85 = (0,98- 0,944444)² = 0,044285 ∅𝑗 95 = (0.04 - 0,944444)²
= -0,0379 ∅𝑗 105 =(0,99 - 0,944444)² = 0,06116 0,091903 -0,02492 0,067215 0,108025 -0,06448 -0,12955 -0,02492 0 -0,10185 -0,02715 0,091903 0,171272 0,067215 0,108025 0,022013 0,091903 -0,18135 -0,06447 -0,10185 -0,01091 𝑀𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠𝑋𝑖𝑗 -0,12955 0,171272 0,00335 -0,10185 -0,075 0,091903 -0,18135 0,067215 0,108025 0,016485 0,091903 0,171272 0,209877 -0,17127 0,078181 -0,12955 -0,18135 -0,1262 -0,10185 0,044285 -0,12955 -0,02492 0,12955 0,108025 -0,0379 0,091903 0,171272 -0,06447 -0,10185 0,06116
∅ = 0,033218 0,06627 0,289279 -0,24843 0,006688 f. Menentukan Nilai Dalam Preferensi 𝛺𝑗 = 1 − 𝛷𝑗 𝛺𝑗 = 1 − 0,033218
= 0,966782 𝛺𝑗 = 1 − 0,06627
= 0,93373 𝛺𝑗 = 1 − 0,289279
= 0,710721 𝛺𝑗 = 1 − -0,24843 = 1,248433 𝛺𝑗 = 1 − 0,006688 =
0,993312
= 0,966782+0,93373+0,710721+1,248433+0,993312 = 4,852978
g. Menentukan Kriteria Bobot, antara lain: Rumus:
𝑊 j = 0,966782 / 4,852978 = 0,199214 𝑊 j = 0,93373 / 4,852978 = 0,192403 𝑊 j = 0,710721 / 4,852978 = 0,146451 𝑊 j = 1,248433 / 4,852978 = 0,257251 𝑊 j = 0,993312 / 4,852978 = 0,204681
h. Hitung PSI Hasil perhitungan perkalian pada matriks Ø 𝑖 :
𝜃 1 𝜃 1 = 1 x 0,199214 = 0,199214 𝜃 1 = 0.882353 x 0,199214 = 0,175777 𝜃 1 = 1 x 0,199214 = 0,199214 𝜃 1 = 1 x 0,199214 = 0,199214

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 114 - 124 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1341 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
𝜃 1 = 0.882353 x 0,199214 = 0,175777 𝜃 1 = 1 x 0,199214 = 0,199214 𝜃 1 = 1 x 0,199214 = 0,199214 𝜃 1 = 0.882353 x 0,199214 = 0,175777 𝜃 1 = 0.882353 x 0,199214 = 0,175777 𝜃 1 = 1 x 0,199214 = 0,199214 𝜃 2 𝜃 1 = 0,896552 x 0,199214 = 0,1725 𝜃 1 = 0,896552 x 0,199214 = 0,1725 𝜃 1 = 1 x 0,199214 = 0,192403 𝜃 1 = 0,804598 x 0,199214 = 0,154807 𝜃 1 = 1 x 0,199214 = 0,192403 𝜃 1 = 0,804598 x 0,199214 = 0,154807 𝜃 1 = 1 x 0,199214 = 0,192403 𝜃 1 = 0,804598 x 0,199214 = 0,154807 𝜃 1 = 0,896552 x 0,199214
= 0,1725
𝜃 1 = 1 x 0,199214 = 0,192403
𝜃 3 𝜃 1 = 0,925926 x 0,146451 = 0,135602 𝜃 1 = 0,888889 x 0,146451 = 0,130178 𝜃 1 = 0,925926 x 0,146451 = 0,135602 𝜃 1 = 0,851852 x 0,146451 = 0,124754 𝜃 1 = 0,814815 x 0,146451 = 0,11933 𝜃 1 = 0,925926 x 0,146451 = 0,135602 𝜃 1 = 1 x 0,146451 = 0,146451 𝜃 1 = 0,814815 x 0,146451 = 0,11933 𝜃 1 = 0,888889 x 0,146451 = 0,130178 𝜃 1 = 0,851852 x 0,146451 = 0,124754
𝜃 4 𝜃 1 = 1 x 0,257251 = 0,257251 𝜃 1 = 0,888889 x 0,257251 = 0,228667 𝜃 1 = 1 x 0,257251 = 0,257251 𝜃 1 = 0,888889 x 0,257251 = 0,228667 𝜃 1 = 0,888889 x 0,257251 = 0,228667 𝜃 1 = 1 x 0,257251 = 0,257251 𝜃 1 = 1 x 0,257251 = 0,257251 𝜃 1 = 0,888889 x 0,257251 = 0,228667 𝜃 1 = 1 x 0,257251 = 0,257251 𝜃 1 = 0,888889 x 0,257251 = 0,228667
𝜃 5 𝜃 1 = 0.93 x 0,204681 = 0,19 𝜃 1 = 0.95 x 0,204681
= 0,19
𝜃 1 = 0.97 x 0,204681
= 0,20
𝜃 1 = 0.95 x 0,204681
= 0,20
𝜃 1 = 0.92 x 0,204681
= 0,19
𝜃 1 = 0.97 x 0,204681
= 0,20
𝜃 1 = 1.00 x 0,204681
= 0,20
𝜃 1 = 0.98 x 0,204681
= 0,20
𝜃 1 = 0.94 x 0,204681 = 0,19 𝜃 1 = 0.99 x 0,204681
= 0,20
Hitung PSI Hasil perhitungan perkalian pada matriks Ø 𝑖 0,199214 0,1725 0,135602 0,257251 0,19 0,175777 0,1725 0,130178 0,228667 0,19 0,199214 0,192403 0,135602 0,257251 0,20 0,199214 0,154807 0,124754 0,228667 0,20

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 125 - 135 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1390 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
𝑀𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠𝑋𝑖𝑗 0,175777 0,192403 0,11933 0,228667 0,19 0,199214 0,154807 0,135602 0,257251 0,20 0,199214 0,192403 0,146451 0,257251 0,20 0,175777 0,154807 0,11933 0,228667 0,20 0,175777 0,1725 0,130178 0,257251 0,19 0,199214 0,192403 0,124754 0,228667 0,20
i. Mencari nilai perangkingan:
Tabel 10. Mencari Nilai Perangkingan 𝜃 1 𝜃 2 𝜃 3 𝜃 4 𝜃 5 Jumlah 0,199214 0,1725 0,135602 0,257251 0,19 0,954086 0,175777 0,1725 0,130178 0,228667 0,19 0,900724 0,199214 0,192403 0,135602 0,257251 0,20 0,98332 0,199214 0,154807 0,124754 0,228667 0,20 0,902794 0,175777 0,192403 0,11933 0,228667 0,19 0,904531 0,199214 0,154807 0,135602 0,257251 0,20 0,945141 0,199214 0,192403 0,146451 0,257251 0,20 1 0,175777 0,154807 0,11933 0,228667 0,20 0,879764 0,175777 0,1725 0,130178 0,257251 0,19 0,928141 0,199214 0,192403 0,124754 0,228667 0,20 0,947971 Tabel 11. Nilai Rangking Pada Kriteria Nilai Perangkingan Kriteria Rangking 0,954086456 A3 3 0,90072392 A8 8 0,983320445 A2 2 0,902793925 A9 9 0,904531308 A7 7 0,94514123 A4 4 1 A1 1 0,879764231 A10 10 0,928141079 A6 6 0,947970778 A5 5

## 3.3 Hasil Akhir
Setelah dilakukan perhitungan pada penilaian PSI (Qi) maka dilakukanlah perangkingan untuk mendapatkan nilai yang  diperlukan  dalam  menentukan  penilaian  dan  evaluasi  terhadap  kinerja  karyawan  yang  akan  nantinya  dapat bermanfaat bagi STMIK Royal Kisaran dalam merekrut calon staff IT.
Tabel 12. Hasil Akhir Nama Rangking Fani 1 Bunga 2 Agus 3 Evan 4 Putra 5 Jaka 6 Dani 7 Andi 8 Citra 9

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 114 - 124 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1341 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Intan 10

## 4. KESIMPULAN
Pada metode PSI dapat menentukan suatu nilai bobot untuk setiap kriteria yang telah ditentukan, maka dari pada itu dalam  penilaian  kinerja  dan  evaluasi  karyawan  sangat  membantu  dalam  menyelesaikan  suatu  masalah  dengan menentukan  nilai  bobot  dalam  penilaian  dan  evaluasi  calon  staff  IT  sehingga  metode  PSI  dapat  menjadikan  sebuah pelengkap  dalam  menentukan  perangkingan  1  (satu)  nilai  tertinggi.  Maka  dari  itu  menggunakan  Sistem  Pendukung Keputusan  perusahaan  menjadi  tersistem  dan  tepat  pada  penyeleksian  yang  benar-benar  terstruktur  pada penyeleksian penilaian  dan  evaluasi  calon  staff  IT.  Hasil  akhir  perhitungan  maka  diperoleh  nama-nama  calon  berurutan  dari  mulai rangking 1 sampai 10 yaitu :  Fani, Bunga, Agus, Evan, Putra, Jaka, Dani, Andi, Citra dan Intan

## REFERENCES
[1] S. M. Sumarno and J. M. Harahap, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Pemilihan Posisi Kepala Unit (Kanit) Ppa Dengan  Metode  Weight  Product,” JUST  IT    J.  Sist.  Informasi,  Teknol.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  11,  no.  1,  p.  37,  2020,  doi: 10.24853/justit.11.1.37-44.
[2] N. Nursobah, “Penerapan Metode Preference Selection Index (PSI) Dalam Pemilihan Perguruan Tinggi Swasta Program Studi IT di Provinsi Kalimantan Timur,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 3, p. 1045, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3081.
[3] N. Husna, R. Supardi, and Y. Yupianti, “Perbandingan Metode Preference Selection Index (Psi) Dengan Metode Simple Additive Weight  (Saw)  Pada  Pemilihan  Mandor  Terbaik  Pada  Pt  Agro  Muko,” Teknosia ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  10–15,  2022,  doi: 10.33369/teknosia.v15i2.18574.
[4] W. I. Safitri, M. Mesran, and S. Sarwandi, “Penerapan Metode Preference Selection Index (PSI) Dalam Penerimaan Staff IT,” Bull. Informatics Data Sci. , vol. 1, no. 1, p. 1, 2022, doi: 10.61944/bids.v1i1.1.
[5] H. T. Rizki, M. Mesran, and I. Saputra, “Penerapan Preference Selection Index (PSI) dalam Seleksi Siswa Program Pertukaran Pelajar,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 2, p. 989, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3928.
[6] R.  Panggabean  and  N.  A.  Hasibuan,  “Penerapan  Preference  Selection  Index  (PSI)  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pengangkatan  Supervisor  Housekeeping,” Resolusi    Rekayasa  Tek.  Inform.  dan  Inf. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  85–93,  2020,  doi: 10.30865/resolusi.v1i2.70.
[7] S.  Indra  Permana,  C.  Handayani,  and  T.  Suwartini,  “Metode  Preference  Selection  Index  (PSI)  Dalam  Menentukan  Calon Penerima Beasiswa Program Indonesia Pintar (PIP),” J. ICT  Inf. Commun. Technol. , vol. 21, pp. 8–13, 2022.
[8] R. R. Syahputra, D. Suranti, and R. Zulfiandry, “Penerapan Decision Support System dalam Menentukan Karyawan Baru pada CV. Ria Printing Km 6.5 Menggunakan Metode Preference Selection Index,” J. Multidisiplin Dehasen , vol. 1, no. 1, pp. 8–12, 2022, doi: 10.37676/mude.v1i1.1975.
[9] Y. Rahma and S. Maryana, “Seleksi Penerimaan Staff Admin Gudang Menggunakan Metode Preference Selection Index (PSI),” J. Artif. Intell. Technol. Inf. , vol. 1, no. 4, pp. 164–171, 2023.
[10]  A.  K.  Estetikha,  K.  Kusrini,  and A.  H.  Muhammad,  “Metode Preference  Selection  Index  Dalam  Menentukan  Distribusi  Alat Pelindung Diri di Yogyakarta,” J. Inf. Syst. Informatics , vol. 3, no. 4, pp. 740–749, 2021, doi: 10.51519/journalisi.v3i4.216.
[11]  P. A. R. Devi, “Pemanfaatan Metode Preference Selection Index Untuk Penilaian Dosen Terbaik Yang Diambil Dari Pengisian Kuesioner,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 2, pp. 837–845, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i2.5923.
[12]  T. Radillah, Fauzansyah, P. P. Widodo, H. Mursalan, and B. P. Putra, “Efektifitas Metode Preference Selection Index (PSI) dalam Menentukan Penyaluran Dana Bantuan Sosial COVID-19 pada Kecamatan Mandau,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 10, no. 6, pp. 1233–1240, 2023, doi: 10.25126/jtiik.1067083.
[13]  J. Philip, M. Musyrífah, M. Muzaki, S. Sulfayanti, and N. Rasjid, “Penerapan Sistem Pendukung Keputusan berbasis Metode Preference Selection Index (PSI) dalam Seleksi Guru Komputer,” J. Eng. Technol. Innov. ( JETI ) , vol. 2, no. 02, pp. 63–71, 2023, [Online]. Available: https://www.ejournal-rmg.org/index.php/JETI/article/view/120
[14]  S.  Aisyah  and  H.  C.  Putra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Oli  Sepeda  Motor  Matic  Terbaik  Menerapkan  Metode Preference  Selection  Index,” Semin.  Nas.  Teknol. ,  pp.  238–248,  2019,  [Online].  Available:  https://www.prosiding.seminar- id.com/index.php/sainteks/article/view/163
[15]  N. P. Rizanti, L. T. Sianturi, and M. Sianturi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Pertukaran Pelajar Menggunakan Metode PSI (Preference Selection Index),” Semin. Nas. Teknol. Komput. dan Sains , vol. 21, no. 4, pp. 263–269, 2019, [Online]. Available: http://seminar-id.com/prosiding/index.php/sainteks/article/view/165/166
[16]  S. Bandung, “1 , 2 , 3,” vol. 12, no. 2, pp. 22–35, 2023.
[17]  Y.  Ali  and  Aprina,  “Penerapan Metode Preference  Selection  Index  ( PSI  )  Dalam  Pemberian  Dana  BOS Pada  Siswa  Kurang Mampu,” Semin.  Nas.  Teknol.  Komput.  Sains ,  no.  1,  pp.  590–597,  2019,  [Online].  Available:  https://prosiding.seminar- id.com/index.php/sainteks/article/view/203/198
[18]  J. Hutagalung, A. Fitri Boy, H. Jaya, and I. Zulkarnain, “Pemberian Beasiswa Kepada Mahasiswa dengan Metode Preference Selection Index (PSI),” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 6, no. 2, pp. 648–660, 2022.
[19]  R. Tjut Adek, H. A. K. Aidilof, and A. I. Nasution, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik  Menggunakan  Metode  Preference  Selection  Index,” J.  Teknoinfo ,  vol.  16,  no.  2,  p.  198,  2022,  doi: 10.33365/jti.v16i2.1802.
[20]  D. Anandra, L. Latipah, and A. Ambarwati, “Implementasi Metode Preference Selection Index Pada Pemilihan Penerima Bantuan SEMBAKO,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 7, no. 1, p. 9, 2022, doi: 10.31328/jointecs.v7i1.2660.
[21]  A. Giawa, P. S. Ramadhan, and A. Calam, “Penentuan Lokasi Cabang Baru Swalayan Menggunakan Preference Selection Index (PSI),” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) , vol. 1, no. 2, p. 98, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i2.5104.