## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 63 − 75 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1247
Optimalisasi dalam Penentuan Keputusan Level Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat ( PPKM) Menerapkan Metode Preference Selection Index
Rohan Kristini Purba, Dendy Frans Gunawan Hutagalung, Ebenezer Maston Sinaga, Agustina Sidabutar, Mesran *
Prodi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Medan Jl. Sisingamangaraja No.338, Siti Rejo I, Kec. Medan Kota, Kota Medan 20219, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1 rohankristinip@gmail.com, 2 dendyhutagalung@gmail.com, 3 starnaga110116@gmail.com,
4 sidabutaragustina22@gmail.com, 5,* mesran.skom.mkom@gmail.com Email Penulis Korespondensi: mesran.skom.mkom@gmail.com Submitted: 19/01/2022 ; Accepted: 31/01/2022 ; Published: 31/01/2022
Abstrak− Pandemi Covid-19 adalah bencana bagi seluruh dunia, bahkan memengaruhi seluruh aspek kehidupan manusia, baik dari segi  ekonomi,  social  dan  budaya.  Oleh  karena  itu  pemerintah  mengadakan  peraturan  yang  disebut  Pembatasan  Social  Berskala Besar (PSBB) guna menghentikan penyebaran COVID-19. Dalam hal ini pemerintah membuat suatu kebijakan untuk mengubah Pembatasan Social Berskala Besar (PSBB) menjadi Pemberlakuan Pembatasan kegiatan (PPKM) masyarakat dimana Pembatasan PSBB lebih ketat dibanding Pemberlakuan Pembatasan kegiatan masyarakat (PPKM). Karena tidak adanya suatu sistem membuat pemerintah  kesulitan  serta  memerlukan  waktu  yang  cukup  lama  dalam  penentuan  level  Pemberlakuan  Pembatasan  kegiatan masyarakat (PPKM). Agar membantu dalam penentuan level PPKM, maka dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan. Metode Preference Selection Index (PSI) adalah suatu metode yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan menggunakan langkah- langkah sederhana dalam penyelesaian masalah. Hasil dari penelitian diperolah maka diperoleh rangking tertinggi adalah A1 dengan nilai 0.7595 sebagai level 4. Dengan menggunakan range pada level PPKM sehingga menghasilkan level 1 adalah Sibolga. Level 2 tidak ada pada alternatif diatas. Level 3 adalah medan, Binjai, Pematang Siantar, Tebing Tinggi, Gunung Sitoli, Padang sidimpuan, Tanjung Balai, Samosir dan Kisaran serta level 4 tidak ada didalam alternatif.
Kata Kunci : Preference Selection Index (PSI); Level Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM)
Abstract− The  Covid-19  pandemic  is  a  disaster  for  the  entire  world,  even  affecting  all  aspects  of  human  life,  both  in  terms  of economy, social and culture. Therefore, the government enacted a regulation called Large-Scale Social Restrictions (PSBB) to stop the spread of COVID-19. In this case, the government makes a policy to change the Large-Scale Social Restrictions (PSBB) into the Enforcement of Community Activity Restrictions (PPKM) where the PSBB Restrictions are stricter than the Enforcement of Community Activity Restrictions (PPKM). Because the absence of a system makes it difficult for the government and requires a long  time  in  determining  the  level  of  implementation  of  restrictions  on  community  activities  (PPKM).  In  order  to  assist  in determining the level of PPKM, a decision support system is needed. The Preference Selection Index (PSI) method is a method used in a decision support system using simple steps in problem solving. The results of the research obtained that the highest rank is A7 with a value of 0.767 as level 1. By using the range on the PPKM level so that level 1 is Sibolga. Level 2 does not exist in the above alternative. Level 3 is terrain, Binjai, Pematang Siantar, Tebing Tinggi, Gunung Sitoli, Padang Sidimpuan, Tanjung Balai, Samosir and Kisaran and level 4 is not in the alternatives.
Keywords : Preference Selection Index (PSI); Level of Enforcement of Restrictions on Community Activities (PPKM)

## 1. PENDAHULUAN
Covid-19 atau Coronavirus Diseases 2019 merupakan penyakit menular yang dapat menimbulkan gejala ringan sampai berat bahkan menyebabkan kematian. Virus ini menyebar dengan sangat cepat melalui air liur, bersentuhan  dengan pengidap serta menyentuh sesuatu yang sudah terpapar. Virus ini tidak hanya merabak disatu wilayah tetapi hampir seluruh dunia, termasuk Indonesia. Covid-19 pertama kali muncul di Wuhan, Cina dan menyebar ke berbagai Negara termasuk  Indonesia[1].  Pandemi  Covid-19  adalah bencana bagi  seluruh  dunia,  bahkan  memengaruhi  seluruh  aspek kehidupan manusia, baik  dari segi ekonomi, social dan budaya. Oleh karena itu pemerintah mengadakan peraturan yang disebut Pembatasan Social Berskala Besar (PSBB) guna menghentikan penyebaran COVID-19. Namun PSBB tidak dapat berlangsung lama dan tidak dapat seratus persen menghentikan penyebaran Covid-19 karena minimnya sosialiasasi  mengenai  PSBB  sehingga  banyak  masyarakat  yang  kurang  perduli  dan  tetap  keluar  rumah.  Selain  itu banyak masyarakat yang harus beraktivitas diluar rumah dan melakukan kontak fisik sebagai tuntutan dari pekerjaan untuk dapat bertahan hidup.
Dalam hal ini, khususnya pemerintah di Sumatera Utara membuat suatu kebijakan untuk mengubah Pembatasan Social Berskala Besar (PSBB) menjadi Pemberlakuan Pembatasan kegiatan (PPKM) masyarakat dimana Pembatasan PSBB lebih ketat dibanding Pemberlakuan Pembatasan kegiatan masyarakat (PPKM), dimana PPKM(Pemberlakuan Pembatasan  kegiatan  masyarakat)    dibagi  menjadi  beberapa  level  disetiap  kota.  Level  PPKM  (Pemberlakuan Pembatasan kegiatan masyarakat)  dibagi menjadi 4 level yaitu level 1, level 2, level 3 dan level 4 dimana semakin

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 63 − 75 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1247
besar  nilai  level  maka  semakin  ketat  pula  pembatasan  dikota  tersebut.  Tentunya  dalam  penentuan  level  PPKM (Pemberlakuan  Pembatasan  kegiatan  masyarakat)  pada  suatu  wilayah  dibutuhkan  kriteria-kriteria  tertentu  seperti jumlah penduduk positif covid-19, jumlah penduduk yang meninggal, jumlah penduduk yang  sembuh serta jumlah penduduk  yang  telah  divaksinasi.  Namun  permasalahannya  adalah  karena  tidak  adanya  suatu  sistem  membuat pemerintah  kesulitan  serta  memerlukan  waktu  yang  cukup  lama  dalam  penentuan  level  Pemberlakuan  Pembatasan kegiatan masyarakat (PPKM). Untuk itu adanya suatu sistem sangatlah dibutuhkan untuk meminimalisir kesalahan data dan memperoleh data yang lebih akurat dan efisien.
Maka dari itu adanya system pendukung keputusan (SPK) diharapkan mampu untuk mengatasi permasalahan tersebut. Sistem pendukung keputusan (SPK) ialah suatu sistem yang berbasis komputer yang dapat ditujukan untuk membantu dalam pengambilan suatu keputusan dengan memanfaatkan data serta model tertentu untuk memecahkan berbagai peemasalahan yang bersifat semi terstruktur dan tidak terstruktur [2], [3]. Adapun sistem yang diterapkan menggunakan metode untuk  menganalisa dalam pengambilan keputusan yaitu Analytics Hierarchy Process (AHP), Simple  Addictive  Weighting (SAW), Weighted  Product (WP), Simple  Multi-Attribute  Rating  Technique (SMART), Preference Selection Index (PSI), Vise Kriterijumska Optimizacija Kompromisno Resenje (VIKOR)[4], [5]. Preference Selection Index (PSI) adalah suatu metode yang dipakai untuk menyelesaikan pengambilan keputusan multi-kriteria (MCDM) masalah.
Beberapa penelitian terkait mengenai PSI diantaranya penelitian yang dilakukan oleh Irene Hasian pada tahun 2021 yang membahas mengenai Penentuan merk smartphone terbaik menerapkan metode Preference Selection Index (PSI).  dimana  dalam  penelitian  ini  terdapat  beberapa  kriteria  sehingga  memperoleh  hasil  sebesar  0,327332  sebagai alternative terbaik[6]. Penelitian yang dilakukan oleh Hannen Traini dkk pada tahun 2020 yang membahas mengenai pemeringkatan  teknologi  desalinasi  air  dengan  menggunakan  metode Preference  Selection  Index (PSI)  dan  dalam penelitian tersebut ada sebanyak 12 kriteria yang menjadi pertimbangan dalam mengevaluasi metode desalinasi yang dipilih.  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pertukaran  ion  dengan  nilai  1,072  adalah  yang  paling  cocok  untuk teknologi desalinasi[7]. Selain itu penelitian lain juga dilakukan oleh Dung Hoang TIEN dkk pada tahun 2021 yang membahas mengenai optimasi multi objektif penggilingan silindris proses baja SCM440 dengan menerapkan metode Metode Preference Selection Index (PSI). dimana Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa untuk mendapatkan nilai Ra dan Rz minimum, dan MRR maksimum, kecepatan benda kerja, laju pemakanan dan kedalaman potong masing- masing  adalah  400  putaran/menit  37,7  mm/menit,  0,09  mm/putaran,  dan  0,02  mm[8].  Ada  juga  penelitian  yang dilakukan  oleh  Sri  Rejeki  Nasution  pada  tahun  2020  yang  membahas  mengenai  evaluasi  kinerja  kayawan  dengan menerapkan metode Preference Selection Index (PSI) di Industri Primer Pengolahan kayu UD Maju Rejeki. Dimana hasil  penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  ada  4  kriteria  yang  dijadikan  sebagai  bahan  pertimbangan.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa peringkat terbaik dengan nilai 0,7184 adalah A 1 atas nama Taruli Siregar [9]. Penelitian yang  dilakukan  oleh  Nursobah  pada  tahun  2021  yang  membahas  tentang  pemilihan  perguruan  tinggi  swasta  di Kalimantan Timur dengan program studi IT menerapkan metode Preference Selection Index (PSI). Dimana hasil yang diperoleh dari penelitian tersebut adalah nilai sebesar 0,63 sebagai alternatif terbaik[10].
Berdasarkan  pembahasan  diatas  maka  penulis  tertarik  melakukan  penelitian  dengan  menggunakan  metode (Preference  Selection  Index) PSI.  Metode Preference  Selection  Index (PSI)    adalah  suatu  metode  yang  digunakan dalam  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  langkah-langkah  sederhana  dalam  penyelesaian  masalah  dan menggunakan nilai tertinggi sebagai nilai alternatif terbaik ataupun rekomendasi pada metode ini, dimana setiap tahap- tahap menggunakan bobot tertentu dan sesuai dengan rincian masing-masing alternatif[11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Ada beberapa tahapan penelitian dalam pembuatan artikel ini adalah sebagai berikut :
a. Analisa masalah
Analisa masalah digunakan untuk memecahkan suatu permasalahan serta menganalisa data dalam melakukan suatu kajian sebelum membuat perancangan ataupun perhitungan.
b. Pengumpulan data
Dalam pembuatan artikel ini dilakukan suatu observasi yang digunakan untuk lebih memahami bagaimana prosedur penentuan level Pemberlakuan Pembatasan kegiatan masyarakat (PPKM)
c. Studi literature
Digunakan untuk mempelajari serta menambah pemahaman peniliti tentang sistem pendukung keputusan (SPK) secara  umum  dan  metode Preference  Selection  Index (PSI)  secara  khusus  serta  membaca  jurnal-jurnal  ataupun referensi lain nya yang terkait dengan penelitian.
d. Analisa dan penerapan metode

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 63 − 75 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1247
Tahap awal dalam penelitian ini yaitu di mulai dengan menganalisa permasalahan yang terjadi dalam penentuan level Pemberlakuan Pembatasan kegiatan masyarakat (PPKM). Dari mulai menganalisa perhitungan system lama yang masih manual, setelah itu dilanjutkan dengan menganalisa menggunakan perhitungan baru dengan metode yang digunakan yaitu Preference Selection Index (PSI).
e. Laporan penelitian
Dalam tahap ini dibuatlah laporan dari keseluruhan penelitian untuk melihat apakah hasil dari penelitian ini sudah sesuai dengan yang diharapkan dan dilanjutkan dengan membuat suatu kesimpulan dari penelitian tersebut.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Level Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM)
PPKM (Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat) adalah suatu kebijakan yang dibuat oleh pemerintah untuk mengatasi penyebaran covid-19 sekaligus mengatasi pembatasan masyarakat secara besar-besaran yang menyebabkan peningkatan jumlah PHK. PPKM (Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat) dibagi menjadi empat level yaitu level  1,  level 2,  level  3  dan  level  4  dimana  semakin  tinggi  level  PPKM  disuatu  wilayah,  maka  semakin  ketat  pula pembatasan  diwilayah  tersebut.  Dalam  penentuan  status  level  PPKM  (Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan Masyarakat) pada situasi pandemi disuatu wilayah dilakukan berdasarkan jumlah penduduk positif covid-19, jumlah penduduk yang meninggal, jumlah penduduk yang sembuh serta jumlah penduduk yang telah divaksinasi[12].

## 2.2 Metode Preference Selection Index (PSI)
Metode Preference Selection Index (PSI) merupakan salah-satu metode yang dikembangkan pada system pendukung keputusan  multi-kriteria  masalah.  Pada  metode Preference  Selection  Index (PSI)  tidak  perlu  adanya  penetapan hubungan  antar  atribut.  Bahkan  tidak  dibituhkan  persyaratan  dalam  menghitung  bobot  atribut  yang  terlibat  pada masalah atau konflik pengambilan keputusan dalam metode ini. Metode ini justru dibutuhkan saat ada konflik dalam memutuskan kepentingan relatif antar atribut[13]–[17]. Metode ini digunakan apabila ada konflik pada saat penentuan kepentingan relatif antar atibut. Pada saat melakukan perhitungan ( Preference slection index) PSI , penentuan bobot kriteria dapat diperoleh berdasarkan informasi yang dimuat di dalam matriks keputusan, dengan standar Penyimpangan atau  metode  entropi  akan  mampu  mengidentifikasi  bobot  kriteria  secara  objektif.Langkah-langkah  pada  Metode Preference Selection Index (PSI) adalah sebagai berikut :
Mulai Analisa Pengumpulan Studi literatur
Analisa dan Penerapan Metode Penerapan metode Preference Selection Index (PSI)
1. Penentuan masalah, tentukan tujuan dan mengindentifikasi atribut yang terkait masalah pengambilan keputusan.
2. Perumusan matriks keputusan.
3. Menormalisasi matriks keputusan .
4. Menghitung nilai Mean (rata-rata) dari data yang telah dinormalisasi.
5. Menghitung nilai Variasi preferensi .
6. Menentukan penyimpangan dari nilai preferensi.
7. Menentukan nilai kriteria bobotnya.
8. Menghitung pemilihan preferensi indeks untuk setiap alternatif.
9. Memilih alternatif yang sesuai. Setiap alternatif digolongkan menurut menaik atau descending untuk mempermudah memanajemen interprestasi
hasilnya.
Laporan penelitian
Selesai

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 63 − 75 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1247
1. Menetukan  permasalahan:  Tentukan  tujuan  dan  identifikasi  atribut  dan  alternatif  terkait  yang  terlibat  dalam masalah pengambilan keputusan yang sedang dipertimbangkan.
2. Membuat rumusan matriks keputusan.
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑋 11 𝑋 12 ⋯ 𝑋 1𝑛 𝑋 21 𝑋 22 ⋯ 𝑋 2𝑛 ⋮
⋮ ⋮ ⋮
𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 ⋯ 𝑋 𝑚𝑛 ] (1)
3. Membuat normalisasi matriks keputusan
a. Jika atribut yang memiliki nilai keuntungan (benefit) maka menggunakan rumus berikut:
𝑁 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑗 𝑚𝑎𝑥
(2)
b. Jika atribut yang memiliki nilai merugikan (cost) maka menggunakan rumus berikut:
𝑁 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 𝑚𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗 (3)
4. Carilah nilai rata-rata dari data yang dinormalisasi
𝑁 = 1 𝑛 ∑ 𝑁 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 (4)
5. Menghitung variasi preferensi ϕ 𝐽 = ∑ [𝑁 11 − 𝑁] 2 𝑛 𝑖=1
(5)
6. Carilah nilai penyimpangan dalam nilai preferensi
Ω 𝑗 = 1 − ϕ 𝑗 (6)
7. Tentukan kriteria bobotnya
𝜔 𝑗 = Ω𝑗 ∑ Ω𝑗 𝑚 𝑗=1
(7)
8. Hitung Preference Selection Index (PSI) (𝜃 𝑖 ) 𝜃 𝑖 = ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝜔 𝑗 𝑚 𝑗=1
(8)
9. Pilihlah alternatif yang cocok untuk aplikasi yang diberikan.
Pada akhirnya,setiap alternatif digolongkan menurut menaik atau descending untuk mempermudah memanajemen interprestasi hasilnya. Dimana alternatif yang memiliki nilai indeks tertinggi akan digolongkan terlebih dahulu dan seterusnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  penentuan  level  Pemberlakuan  Pembatasan  kegiatan  masyarakat  (PPKM),  akan  dilakukan  dengan menggunakan  kriteria-kriteria  sebagai  syarat  dan  ketentuan  dalam  menentukan  level  Pemberlakuan  Pembatasan Kegiatan  Masyarakat  (PPKM).  Dimana  kriteria-kriteria  tersebut  seperti  jumlah  penduduk  positif  covid-19,  jumlah penduduk yang meninggal, jumlah penduduk yang sembuh serta jumlah penduduk yang telah divaksinasi. Adapun range nilai dalam penentuan level PPKM dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 1 . Range Nilai Level PPKM Level Range 4 0.0000-0.2500 3 0.2510-0.5000 2 0.5100-0.7500 1 0.751-1.0000

## 3.1 Penetapan Alternatif dan Kriteria
Berikut ini empat daftar wilayah yang akan diusulkan menjadi objek dalam penentuan level Pemberlakuan Pembatasan kegiatan masyarakat (PPKM) pada level 1, level 2, level 3 sampai level 4. Data alternatif tersebut dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 2. Alternatif Alternatif  Keterangan A 1 Medan A 2 Binjai

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 63 − 75 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1247
Alternatif  Keterangan A 3 Pematang Siantar A 4 Tebing Tinggi A 5 Gunung Sitoli A 6 Padang Sidimpuan A 7 Sibolga A 8 Tanjung Balai A 9 Samosir A 10 Kisaran
Pada proses metode PSI dibutuhkan kriteria-kriteria yang akan dipakai sebagai bahan perhitungan dan pertimbangan. Berikut kriteria-kriteria yang akan dibuat sebagai bahan perhitungan dan pertimbangan.
Tabel 3. Kriteria Alternatif  Keterangan Jenis C 1 Jumlah sembuh benefit C 2 Jumlah vaksinasi benefit C 3 Orang Tanpa Gejala benefit C 4 Jumlah Positif cost C 5 Jumlah meninggal cost Penjelasan kriteria Jumlah sembuh : jumlah penduduk yang sembuh Jumlah vaksinasi : jumlah penduduk yang telah divaksinasi Orang Tanpa Gejala : Jumlah penduduk yang tanpa gejala dalam penularan virus covid Jumlah positif : jumlah penduduk positif covid-19
Jumlah meninggal : jumlah penduduk yang meninggal
Berikut pada tabel 3 merupakan daftar alternatif dan kriteria pada tiap kota di wilayah Sumatera Utara.
Tabel 4. Alternatif untuk Kriteria
Alternatif  Jumlah Sembuh  Jumlah Vaksinasi  Jumlah OTG  Jumlah Positif  Jumlah meninggal
A 1 102659 989876 1230320 105888 20888 A 2 47008 40142 120023 62064 5582 A 3 53212 54558 125789 35429 4147 A 4 20967 30435 80845 30588 3822 A 5 13250 30286 67457 28328 2345 A 6 19233 58234 108098 28852 2060 A 7 15342 25863 30413 15463 2001 A 8 18987 38189 72687 38098 3003 A 9 15567 33375 68904 25076 2987 A 10 13546 32134 56087 24897 1986
Berdasarkan  tabel  diatas,  berikut  tabel  rating  kecocokan  dari  masing-masing  alternatif  pada  kriteria  yang  sudah ditentukan.
Tabel 5. Rating kecocokan alternatif pada kriteria Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 102659  989876  1230320  105888  20888 A 2 47008 40142 120023 62064 5582 A 3 53212 54558 125789 35429 4147 A 4 20967 30435 80845 30588 3822 A 5 13250 30286 67457 28328 2345 A 6 19233 58234 108098 28852 2060 A 7 15342 25863 30413 15463 2001 A 8 18987 38189 72687 38098 3003 A 9 15567 33375 68904 25076 2987 A 10 13546 32134 56087 24897 1986

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 63 − 75 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1247
Berdasarkan tabel diatas, dapat dibentuk matriks keputusan sebagai berikut
𝑋 𝑖𝑗 = [ 102659 989876 1230320 105888 20888 47008 40142 120023 62064 5582 53212 54558 125789 35429 4147 20967 30435 80845 30588 3822 13250 30286 67457 28328 2345 19233 58234 108098 28852 2060 15342 25863 30413 15463 2001 18987 38189 72687 38098 3003 15567 33375 68904 25076 2987 13546 32134 56087 24897 1986 ]
Untuk menyelesaikan masalah diatas menggunakan metode PSI maka harus mengikuti langkah-langkah yang sudah di jelaskan sebelumnya.
1. Tentukan Permasalahan
Tabel 6. Matriks keputusan Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 102659  989876  1230320  105888  20888 A 2 47008 40142 120023 62064 5582 A 3 53212 54558 125789 35429 4147 A 4 20967 30435 80845 30588 3822 A 5 13250 30286 67457 28328 2345 A 6 19233 58234 108098 28852 2060 A 7 15342 25863 30413 15463 2001 A 8 18987 38189 72687 38098 3003 A 9 15567 33375 68904 25076 2987 A 10 13546 32134 56087 24897 1986 Max 102659  989876  1230320  105888  20888 Min 13250 25863 30413 15463 1986
2. Membuat rumusan matriks keputusan
𝑋 𝑖𝑗 = [ 102659 989876 1230320 105888 20888 47008 40142 120023 62064 5582 53212 54558 125789 35429 4147 20967 30435 80845 30588 3822 13250 30286 67457 28328 2345 19233 58234 108098 28852 2060 15342 25863 30413 15463 2001 18987 38189 72687 38098 3003 15567 33375 68904 25076 2987 13546 32134 56087 24897 1986 ]
3. Membuat matriks normalisasi dengan menggunakan persamaan 2 untuk kriteria benefit dan persamaan 3 untuk kriteria cost.
𝑁 11 = 102.659
102.659 =1.000
𝑁 12 = 47.008 102.659 =0.458;
𝑁 13 = 53.212 102.659 =0.518;
𝑁 14 = 20.967 102.659 =0.204;

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 63 − 75 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1247
𝑁 15 = 13.250
102.659 =0.013;
𝑁 16 = 19.233
102.659 =0.187;
𝑁 17 = 15.342
102.659 =0.149;
𝑁 18 = 18.987 102.659 =0.185;
𝑁 19 = 15.567
102.659 =0.152;
𝑁 110 = 13.546
102.659 =0.132;
𝑁 21 = 989.876
989.876 =1.000;
𝑁 22 = 40.142
989.876 =0.041;
𝑁 23 = 54.558
989.876 =0.055;
𝑁 24 = 30.435 989.876 =0.031;
𝑁 25 = 30.286
989.876 =0.031;
𝑁 26 = 58.234
989.876 =0.059;
𝑁 27 = 25.863
989.876 =0.026;
𝑁 28 = 38.189 989.876 =0.039;
𝑁 29 = 33.375 989.876 =0.034;
𝑁 210 = 32.134
989.876 =0.032;
𝑁 31 = 1.230.320
1.230.320 =1.000;
𝑁 32 = 120.023 1.230.320 =0.098;
𝑁 33 = 125.789
1.230.320 =0.102;
𝑁 34 = 80.845 1.230.320 =0.066;
𝑁 35 = 67.457 1.230.320 =0.055;
𝑁 36 = 108.098
1.230.320 =0.088;
𝑁 37 = 30.413 1.230.320 =0.025;
𝑁 38 = 72.687 1.230.320 =0.059;
𝑁 39 = 68.904 1.230.320 =0.056;
𝑁 310 = 56.087 1.230.320 =0.046;
𝑁 41 = 𝟏𝟓.𝟒𝟔𝟑 105.888 =0.146;
𝑁 42 = 𝟏𝟓.𝟒𝟔𝟑 62.064 =0.249;

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 63 − 75 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1247
𝑁 43 = 𝟏𝟓.𝟒𝟔𝟑
35.429 =0.436;
𝑁 44 = 𝟏𝟓.𝟒𝟔𝟑
30.588 =0.506;
𝑁 45 = 𝟏𝟓.𝟒𝟔𝟑
28.328 =0.546;
𝑁 46 = 𝟏𝟓.𝟒𝟔𝟑
28.852 =0.536;
𝑁 47 = 𝟏𝟓.𝟒𝟔𝟑
15.463 =1.000;
𝑁 48 = 𝟏𝟓.𝟒𝟔𝟑
38.098 =0.406;
𝑁 49 = 𝟏𝟓.𝟒𝟔𝟑 25.076 =0.617;
𝑁 410 = 𝟏𝟓.𝟒𝟔𝟑 24.897 =0.621;
𝑁 51 = 1.986 20.888 =0.010;
𝑁 52 = 1.986 5.582 =0.037;
𝑁 53 = 1.986 4.147 =0.050;
𝑁 54 = 1.986 3.822 =0.054;
𝑁 55 = 1.986 2.345 =0.088;
𝑁 56 = 1.986 2.060 =1.000;
𝑁 57 = 1.986 2.001 =0.103;
𝑁 58 = 1.986 3.003 =0.069;
𝑁 59 = 1.986 2.987 =0.069;
𝑁 510 = 1.986 1.986 =0.0162;
Berdasarkan perhitungan diatas maka diperoleh matriks berikut
1.000  1.000  1.000  0.146 0.010 0.458  0.041  0.098  0.249 0.037 0.518  0.055  0.102  0.436 0.050 0.204  0.031  0.066  0.506 0.054 0.013  0.031  0.055  0.546 0.088 0.187  0.059  0.088  0.536 1.000 0.149  0.026  0.025  1.000 0.103 0.185  0.039  0.059  0.406 0.069 0.152  0.034  0.056  0.617 0.069 0.132  0.032  0.046  0.621  0.0162
4. Mencari mean (rata-rata) dari nilai yang telah dinormalisasi dengan menggunakan persamaan 4.
Setelah mendapatkan matriks keputusan diatas. Maka dilakukanlah penjumlahan matriks N i dari setiap atribut.
N 1 = 1 10 (1.000 + 0.458 + 0.518 + 0.204 + 0.013 + 0.187 + 0.149 + 0.185 + 0.152 + 0.132) = 0.5997 N 2 = 1 10 (1.000 + 0.041 + 0.055 + 0.031 + 0.031 + 0.059 + 0.026 + 0.039 + 0.034 + 0.032) = 0.2693 N 3 = 1 10 (1.000 + 0.098 + 0.102 + 0.066 + 0.055 + 0.088 + 0.025 + 0.059 + 0.056 + 0.046) = 0.3187 N 4 = 1 10 (0.146 + 0.249 + 0.436 + 0.506 + 0.546 + 0.536 + 1.000 + 0.406 + 0.617 + 0.621) = 1.0125
N 5 = 1
10 (0.010 + 0.037 + 0.050 + 0.054 + 0.088 + 1.000 + 0.103 + 0.069 + 0.069 + 0.0162) = 0.3165 N = [0.5997; 0.2693; 0.3187; 1.0125; 0.3165]
5. Menghitung variasi preferensi menggunakan persamaan 5.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 63 − 75 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1247
ϕ 𝐽11 = ( 1 − 0.5997) 2 =0.1602 ϕ 𝐽21 = ( 0.458 − 0.5997) 2 = 0.0201 ϕ 𝐽31 = ( 0.518 − 0.5997 2 = 0.0066 ϕ 𝐽41 = ( 0.204 − 0.5997) 2 = 0.1564 ϕ 𝐽51 = ( 0.013 − 0.5997) 2 = 0.3444 ϕ 𝐽61 = ( 0.187 − 0.5997) 2 = 0.1701 ϕ 𝐽71 = ( 0.149 − 0.5997) 2 = 0.2028 ϕ 𝐽81 = ( 0.185 − 0.5997) 2 = 0.1721 ϕ 𝐽91 = ( 0.152 − 0.5997) 2 = 0.2008 ϕ 𝐽101 = ( 0.132 − 0.5997) 2 =0.2188 ϕ 𝐽12 = ( 1.000 − 0.2693) 2 = 0.5339 ϕ 𝐽22 = ( 0.041 − 0.2693) 2 = 0.0523 ϕ 𝐽32 = ( 0.055 − 0.2693) 2 = 0.0459 ϕ 𝐽42 = ( 0.031 − 0.2693) 2 = 0.0569 ϕ 𝐽52 = ( 0.031 − 0.2693) 2 = 0.0570 ϕ 𝐽62 = ( 0.059 − 0.2693) 2 = 0.0443 ϕ 𝐽72 = ( 0.026 − 0.2693) 2 = 0.0592 ϕ 𝐽82 = ( 0.039 − 0.2693) 2 = 0.0533 ϕ 𝐽92 = ( 0.034 − 0.2693) 2 = 0.0555 ϕ 𝐽102 = ( 0.032 − 0.2693) 2 =0.0561 ϕ 𝐽13 = ( 1.000 − 0.3187) 2 = 0.4641 ϕ 𝐽23 = ( 0.098 − 0.3187) 2 =0.0489 ϕ 𝐽33 = ( 0.102 − 0.3187) 2 = 0.0469 ϕ 𝐽43 = ( 0.066 − 0.3187) 2 = 0.0640 ϕ 𝐽53 = ( 0.055 − 0.3187) 2 =0.0696 ϕ 𝐽63 = ( 0.088 − 0.3187) 2 = 0.0533 ϕ 𝐽73 = ( 0.025 − 0.3187) 2 = 0.0864 ϕ 𝐽83 = ( 0.059 − 0.3187) 2 =0.0674 ϕ 𝐽93 = ( 0.056 − 0.3187) 2 = 0.0690 ϕ 𝐽103 = ( 0.046 − 0.3187) 2 =0.0746 ϕ 𝐽14 = ( 0.146 − 1.0125) 2 = 0.7508 ϕ 𝐽24 = ( 0.249 − 1.0125) 2 = 0.5827 ϕ 𝐽34 = ( 0.436 − 1.0125) 2 = 0.3318 ϕ 𝐽44 = ( 0.506 − 1.0125) 2 =0.2570 ϕ 𝐽54 = ( 0.546 − 1.0125) 2 = 0.2178 ϕ 𝐽64 = ( 0.536 − 1.0125) 2 = 0.2271 ϕ 𝐽74 = ( 1.000 − 1.0125) 2 = 0.0002 ϕ 𝐽84 = ( 0.406 − 1.0125) 2 = 0.3680 ϕ 𝐽94 = ( 0.617 − 1.0125) 2 = 0.1567 ϕ 𝐽104 = ( 0.621 − 1.0125) 2 = 0.1532 ϕ 𝐽15 = ( 0.010 − 0.3165) 2 = 0.0940 ϕ 𝐽25 = ( 0.037 − 0.3165) 2 = 0.0782 ϕ 𝐽35 = ( 0.050 − 0.3165) 2 = 0.0712 ϕ 𝐽45 = ( 0.054 − 0.3165) 2 = 0.0690 ϕ 𝐽55 = ( 0.088 − 0.3165) 2 = 0.0523 ϕ 𝐽65 = ( 1.000 − 0.3165) 2 = 0.4672 ϕ 𝐽75 = ( 0.103 − 0.3165) 2 = 0.0456 ϕ 𝐽85 = ( 0.069 − 0.3165) 2 = 0.0614 ϕ 𝐽95 = ( 0.069 − 0.3165) 2 = 0.0613 ϕ 𝐽105 = ( 0.0162 − 0.3165) 2 =0.0453

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 63 − 75 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1247
Berdasarkan perhitungan diatas maka diperoleh matriks berikut
0.1602  0.5339  0.4641  0.7508  0.0940
0.0201  0.0523  0.0489  0.5827  0.0782 0.0066  0.0459  0.0469  0.3318  0.0712
0.1564  0.0569  0.0640  0.2570  0.0690
ϕ 𝐽 =   0.3444  0.0570  0.0696  0.2178  0.0523 0.1701  0.0443  0.0533  0.2271  0.4672 0.2028  0.0592  0.0864  0.0002  0.0456 0.1721  0.0533  0.0674  0.3680  0.0614 0.2008  0.0555  0.0690  0.1567  0.0613 0.2188  0.0561  0.0746  0.1532  0.0453
6. Mencari nilai penyimpangan pada variasi menggunakan persamaan 6.
∅ 𝑗1 = 0.1602+0.0201+0.0066+0.1564+0.3444+0.1701+0.2028+0.1721+0.2008+0.2188  = 1.6523
∅ 𝑗2 = 0.5339 + 0.0523 + 0.0459 + 0.0569 + 0.0570 + 0.0443 + 0.0592 + 0.0533 + 0.0555 + 0.0561 = 1.0144 ∅ 𝑗3 = 0.4641 + 0.0489 + 0.0469 + 0.0640 + 0.0696 + 0.0533 + 0.0864 + 0.0674 + 0.0690 + 0.0746 = 1.0443
∅ 𝑗4 =0.7508 + 0.5827 + 0.3318 + 0.2570 + 0.2178 + 0.2271 + 0.0002 + 0.3680 + 0.1567 + 0.1532 = 3.0454 ∅ 𝑗5 = 0.0940 + 0.0782 + 0.0712 + 0.0690 + 0.0523 + 0.4672 + 0.0456 + 0.0614 + 0.0613 + 0.0453 =1.0454 ∅ 𝑗 = [1.6523; 1.0144; 1.0443; 3.0454; 1.0454]
Ω 𝑗 = 1 − ϕ 𝑗 Ω 𝑗 =1-1.6523=-0.6523 Ω 𝑗 =1-1.0144=-0.0144 Ω 𝑗 =1-1.0443=-0.0443 Ω 𝑗 =1-3.0454=-2.0454
Ω 𝑗 =1-1.0454]= -0.0454
7. Menentukan kriteria bobotnya menggunakan persamaan 7.
Setelah melakukan perhitungan diatas, maka jumlahkan keseluruhan.
∑ Ω 𝑗 = -0.6523+(-)0.0144+(-)0.0443+(-)2.0454+(-)0.0454= -2.8017
𝜔 𝑗 = −0.6523 −2.8017 = 0.2328
𝜔 𝑗 = −0.0144 −2.8017 = 0.0051
𝜔 𝑗 = −0.0443 −2.8017 = 0.0158
𝜔 𝑗 = −2.0454 −2.8017 = 0.7300
𝜔 𝑗 = −0.0454 −2.8017 = 0.0162
Sehingga 𝜔 𝑗 = [0.2328; 0.0051; 0.0158; 0.7300; 0.0162] 8. Menghitung Preference Selection Index (PSI) (𝜃 𝑖 ) menggunakan persamaan 8. 𝜃 11 = ( 1.000 x 0.2328) =  0.2328 𝜃 12 = (0.458 x 0.2328) = 0.1066 𝜃 13 = ( 0.518 x 0.2328) = 0.1207 𝜃 14 = ( 0.204 x 0.2328) = 0.0475 𝜃 15 =( 0.013 x 0.2328) = 0.0030 𝜃 16 =( 0.187 x 0.2328) = 0.0436 𝜃 17 =( 0.149 x 0.2328) = 0.0348 𝜃 18 =( 0.185 x 0.2328) = 0.0431 𝜃 19 =( 0.152 x 0.2328) = 0.0353

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 63 − 75 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1247
𝜃 110 =( 0.132 x 0.2328) = 0.0307 𝜃 21 =( 1.000 x 0.0051) = 0.0051 𝜃 22 =( 0.041 x 0.0051) = 0.0002 𝜃 23 =( 0.055 x 0.0051) = 0.0003 𝜃 24 =( 0.031 x 0.0051) = 0.0002 𝜃 25 =( 0.031 x 0.0051) = 0.0002 𝜃 26 =( 0.059 x 0.0051) = 0.0003 𝜃 27 =( 0.026 x 0.0051) = 0.0001 𝜃 28 =( 0.039 x 0.0051) = 0.0002 𝜃 29 =( 0.034 x 0.0051) = 0.0002 𝜃 210 =( 0.032 x 0.0051) = 0.0002 𝜃 31 = ( 1.000 x 0.0158) = 0.0158 𝜃 32 = ( 0.098 x 0.0158) = 0.0015 𝜃 33 = ( 0.102 x 0.0158) = 0.0016 𝜃 34 = ( 0.066 x 0.0158) = 0.0010 𝜃 35 =( 0.055 x 0.0158) = 0.0009 𝜃 36 =( 0.088 x 0.0158) = 0.0014 𝜃 37 =( 0.025 x 0.0158) = 0.0004 𝜃 38 =( 0.059 x 0.0158) = 0.0009 𝜃 39 =( 0.056 x 0.0158) = 0.0009 𝜃 310 =( 0.046 x 0.7300) = 0.0007 𝜃 41 =( 0.146 x 0.7300) = 0.1066 𝜃 42 =( 0.249 x 0.7300) = 0.1819 𝜃 43 =( 0.436 x 0.7300) = 0.3186 𝜃 44 =( 0.506 x 0.7300) = 0.3691 𝜃 45 =( 0.546 x 0.7300) = 0.3985 𝜃 46 =( 0.536 x 0.7300) = 0.3913 𝜃 47 =( 1.000 x 0.7300) = 0.7300 𝜃 48 =( 0.406 x 0.7300) = 0.2963 𝜃 49 =( 0.617 x 0.7300) = 0.4502 𝜃 410 =( 0.621 x 0.7300) = 0.4534 𝜃 51 = ( 0.010 x 0.0162) = 0.0002 𝜃 52 = ( 0.037 x 0.0162) = 0.0006 𝜃 53 = ( 0.050 x 0.0162) = 0.0008 𝜃 54 = ( 0.054 x 0.0162) = 0.0009 𝜃 55 =( 0.088 x 0.0162) = 0.0014 𝜃 56 =( 1.000 x 0.0162) = 0.0162 𝜃 57 =( 0.103 x 0.0162) = 0.0017 𝜃 58 =( 0.069 x 0.0162) = 0.0011 𝜃 59 =( 0.069 x 0.0162) = 0.0011 𝜃 510 =(0.104 x 0.0162) = 0.0017
Setelah melakukan perhitungan diatas maka diperoleh matriks berikut.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 63 − 75 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1247
0.2328 0.0051 0.0158 0.1066 0.0002 0.1066 0.0002 0.0015 0.1819 0.0006 0.1207 0.0003 0.0016 0.3186 0.0008 0.0475 0.0002 0.0010 0.3691 0.0009 Өij=   0.0030  0.0002  0.0009  0.3985  0.0014 0.0436 0.0003 0.0014 0.3913 0.0162 0.0348 0.0001 0.0004 0.7300 0.0017 0.0431 0.0002 0.0009 0.2963 0.0011 0.0353 0.0002 0.0009 0.4502 0.0011 0.0307 0.0002 0.0007 0.4534 0.0017
Setelah  mendapatkan  matriks  diatas,  maka  lakukan  penjumlahan  pada  setiap  nilai  kriteria  masing-masing alternatif.  Pada  akhir  penyelesaian,  setiap  alternatif  digolongkan  menurut  descending  atau  menaik  untuk mempermudah manajemen interpretasi hasilnya.
Tabel 6. Perangkingan Alternatif  Keterangan Nilai Rangking  Level A 1 Medan 0.361  8 3 A 2 Binjai 0.291  10 3 A 3 Pematang Siantar 0.442  5 3 A 4 Tebing Tinggi 0.419  6 3 A 5 Gunung Sitoli 0.404  7 3 A 6 Padang Sidimpuan  0.453  4 3 A 7 Sibolga 0.767  1 1 A 8 Tanjung Balai 0.342  9 3 A 9 Samosir 0.488  2 3 A 10 Kisaran 0.487  3 3
Berdasarkan tabel diatas, maka diperoleh rangking tertinggi adalah A 7 dengan nilai 0.767 sebagai level 1 sesuai dengan tabel 1. Berdasarkan kriteria-kriteria yang sudah dilakukan dalam sistem  metode Preferensi Selection Index (PSI). level 1 adalah Sibolga. Level 2 tidak ada pada alternatif diatas. Level 3 adalah medan, Binjai, Pematang Siantar, Tebing Tinggi, Gunung Sitoli, Padang sidimpuan, Tanjung Balai, Samosir dan Kisaran serta level 4 tidak ada didalam alternatif diatas.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian ini dapat disimpulkan bahwa penentuan level Pemberlakuan Pembatasan kegiatan masyarakat (PPKM)  dapat  dilakukan  dengan  memanfaatkan  suatu  sistem  yang  disebut  sistem  pendukung  keputusan  dengan mengimplementasikan  metode Preferensi  Selection  Index (PSI),  sehingga  pengambilan keputusan  tersebut  menjadi lebih  mudah  dan  objektif  dibandingkan  dengan  dengan  cara  manual.  Kelebihan  metode Preferensi  Selection  Index (PSI) ini adalah, peneliti tidak lagi mencari bobot dengan menggunakan metode yang lain, sebab dengan menggunakan metode Preferensi Selection Index (PSI) ini sudah memiliki rumus tersendiri untuk mencari nilai bobot.

## REFERENCES
[1] K.  Govindan,  H.  Mina,  and  B.  Alavi,  “A  decision  support  system  for  demand  management  in  healthcare  supply  chains considering the epidemic outbreaks: A case study of coronavirus disease 2019 (COVID-19),” Transp. Res. Part E Logist. Transp. Rev. , vol. 138, no. April, p. 101967, 2020.
[2] F. Psarommatis and D. Kiritsis, “A hybrid Decision Support System for automating decision making in the event of defects in the era of Zero Defect Manufacturing,” J. Ind. Inf. Integr. , no. xxxx, p. 100263, 2021.
[3] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[4] S. W. Pasaribu, D. P. Utomo, and Mesran, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Account Officer Menerapkan Metode EXPROM II ( Studi Kasus : Bank Sumut ),” J. Inf. Syst. Res. , vol. 1, no. 3, pp. 175–188, 2020.
[5] S.  K.  Simanullang  and  A.  G.  Simorangkir,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Calon  Karyawan  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 472–478, 2021.
[6] W. M. Kifti and I. Hasian, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Merek Smartphone Terbaik Dalam Mendukung Belajar Online Mahasiswa Era Covid-19 Menggunakan Metode PSI ( Preference Selection Index ),” J. Media Inform. Budidarma ,

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 63 − 75 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1247
vol. 5, no. 1, pp. 762–768, 2021.
[7] M. S. Obeidat and H. Traini, “Ranking of water desalination technologies based on the preference selection index,” Proc. Int. Conf. Ind. Eng. Oper. Manag. , vol. 0, no. March, pp. 1301–1306, 2020.
[8] D. H. Tien, D. D. Trung, N. Van THIEN, and N. T. Nguyen, “Multi-objective optimization of the cylindrical grinding process of scm440 steel using preference selection index method,” J. Mach. Eng. , vol. 21, no. 3, pp. 110–123, 2021.
[9] S.  R.  Nasution,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  dan  Evaluasi  Terhadap  Kinerja  Karyawan  Dengan  Metode Preference Selection Index ( PSI ) Pada Industri Primer Pengolahan Kayu UD Maju Rezeki,” pp. 383–391, 2020.
[10]  J. Media and I. Budidarma, “Penerapan Metode Preference Selection Index ( PSI ) Dalam Pemilihan Perguruan Tinggi Swasta Program Studi IT di Provinsi Kalimantan Timur,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, pp. 1045–1051, 2021.
[11]  S. Barus, V. M. Sitorus, D. Napitupulu, M. Mesran, and S. Supiyandi, “Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Guru Tetap Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ),” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 2, no. 2, pp. 10–15, 2018.
[12]  F.  Ilyas,  “Analisis  Swot  Kebijakan  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (Psbb)  Dan  Pemberlakuan  Pembatasan  Kebijakan Masyarakat (Ppkm) Terhadap Dampak Ekonomi Di Tengah Upaya Menekan Laju Pandemi Covid-19,” J. AKRAB JUARA Vol. 6 Nomor 3 Ed. Agustus 2021 , vol. 6, pp. 190–198, 2021.
[13]  R.  K.  Hondro,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Klinik  Hewan  Terbaik  Menggunakan  Metode  PSI  (  Preference Selection Index ),” vol. 9, no. 3, pp. 58–64.
[14]  S. H. Sahir et al. , “The Preference Selection Index Method in Determining the Location of Used Laptop Marketing,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, pp. 260–263, 2018.
[15]  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.
[16]  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.
[17]  F.  Syahputra,  M. Mesran,  I.  Lubis,  and  A. P.  Windarto,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Berprestasi  Kota Medan Menerapkan Metode Preferences Selection Index (Studi Kasus : Dinas Pendidikan Kota Medan),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 147–155, 2018.

## Profile Author
Rohan Kristini Purba adalah anak ke enam dari enam bersaudara ini adalah anak kandung dari bapak Jagam Purba dan ibu Santina Saragih. Lahir di desa Purba Dolok, Kec. Purba, Kab. Simalungun Sumatera Utara Pada tanggal  11,  Februari  2001.  Jenjang  pendidikan  penulis  dimulai  dari  SDN  091354  Purba  dolok  (2007-2013), melanjutkan pendidikan sekolah menengah pertama di SMPN 3 SATAP Purba (2013-2016), dan menempuh tingkat    menengah  atas  di  SMAN  1  Purba,  Tiga  runggu  (2016-2019).  Penulis  merupakan  mahasiswa  aktif semester 5 (lima) di Universitas Budi Darma Medan (2019-sekarang), Fakultas Ilmu Komputer dan teknologi informasi dengan program studi Teknik Informatika.
Dendy  Frans  Gunawan  Hutagalung  adalah  anak ke  dua dari  empat  bersaudara  ini  adalah  anak kandung dari bapak Arios Hutagalung dan ibu Damaris Lumbantobung. Lahir di desa Siraja Hutagalung, Kec. Siatas Barita, Kab. Tapanuli Utara Sumatera Utara Pada tanggal 08, Februari 1999. Jenjang pendidikan penulis dimulai dari SDN 173102 Tarutung (2005-.2011), melanjutkan pendidikan sekolah menengah pertama di SMPN 3 Tarutung (2013-2014),  dan  menempuh  tingkat    menengah  atas  di  SMK  N  1  Siatas  Barita,    (2014-2017).  Penulis merupakan  mahasiswa  aktif  semester  5  (lima)  di  Universitas  Budi  Darma  Medan  (2019-sekarang),  Fakultas Ilmu Komputer dan teknologi informasi dengan program studi Teknik Informatika.
Ebenezer Maston Sinaga adalah anak ke enam dari tujuh bersaudara ini adalah anak kandung dari bapak Hotden Sinaga  dan  ibu  Lasmi  Sinurat.  Lahir  di  desa  Siharjulu,  Kec.  Lintongnihuta,  Kab.  Humbang  Hasundutan Sumatera  Utara  Pada  tanggal  11,  Juli  2000.  Jenjang pendidikan  penulis  dimulai  dari  SDN  173324  Siharjulu (2007-2013), melanjutkan pendidikan sekolah menengah pertama di SMPN 1 Lintongnihuta (2013-2016), dan menempuh tingkat  menengah kejuruan di SMKN 1 Lintongnihuta, (2016-2019). Penulis merupakan mahasiswa aktif  semester  5  (lima)  di  Universitas  Budi  Darma  Medan  (2019-sekarang),  Fakultas  Ilmu  Komputer  dan teknologi informasi dengan program studi Teknik Informatika.
Agustina Sidabutar anak kedua dari empat bersaudara ini adalah putri kandung dari Bapak Gussang Sidabutar dan  Ibu  Diana  Simanungkalit,  lahir  di  Desa  Tobasari,  Simalungun  Sumatera  Utara  pada  tanggal 29  Agustus 2000. Jenjang pendidikan penulis berawal dari SDN 091434 Sait Buntu (2006-2012), melanjutkan pendidikan tingkat menengah pertama di SMP Negeri 1 Sidamanik (2012-2015) dan menempuh tingkat menengah pertama di SMA Negeri 1 Sidamanik (2015-2018). Penulis merupakan mahasiswa aktif di semester 7 di Universitas Budi Darma  Medan  (2018-sekarang),  Fakultas  Ilmu  Komputer  dan  Teknologi  Informasi  dan  mengambil  Program Studi Teknik Informatika.