## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6099

## Penerapan Sistem Pendukung Keputusan dalam Penerimaan Pengajar Desain Grafis Menerapkan Metode Preference Selection Index (PSI)
Ben Rahman 1,* , Irene Hasian 2 , Nofri Yudi Arifin 3 , Jeperson Hutahaean 4 , Rachmad Andri Atmoko 5
1 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
2 Prodi Desain Komunikasi Visual, Sekolah Tinggi Media Komunikasi Trisakti, Jakarta, Indonesia
3 Fakutas Teknik, Universitas Ibnu Sina Batam, Batam, Indonesia
4 Prodi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal Kisaran, Kisaran, Indonesia
5 Teknologi Informasi, Fakultas Vokasi, Universitas Brawijaya, Malang, Indonesia Email: 1,* benrahman@civitas.unas.ac.id, 2 irene.hasian@trisaktimultimedia.ac.id, 3 nofri.yudi@uis.ac.id
4 jepersonhutahean@gmail.com, 5 ra.atmoko@ub.ac.id Email Penulis Korespondensi: benrahman@civitas.unas.ac.id
Abstrak −Pengajar desain grafis salah satu pengajar yang sangat di butuhkan diberbagai sekolah atau universitas, karena desain grafis sangat diperlukan untuk memberikan sebuah pengetahuan yang dapat berguna untuk mandapatkan pekerjaan yang sesuai dengan kemampuan. Akan tetapi dalam penerimaan pengajar desain grafis harus bener -bener menguasai bidang desain serta memiliki banyak pengalaman dalam mengajar dibidang tersebut. Dalam penelitian tersebut sangat di perlukan beberapa kriteria diantaranya  Pendidikan,  Pengalaman,  Kreatif,  Inovatif,  dan  Komunikatif.  Maka  dengan  itu  data  kriteria  tersebut  dapat mendukung penelitian ini dalam memcahkan masalah serta mendapatkan hasil secara akurat dan detail. Dan juga penelitian ini sangat di perlukan suatu sistem yang mendukung untuk memcahkan penelitian tersebut sistem nya ialah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) serta metode yang dibunakan untuk menghasilkan rangking yang sesuai, metode tersebut ialah Pereference Selection Index (PSI). Maka dengan penerapan metode tersebut dapat menghasilkan rangking yang tertinggi yang akan diterima sebagai pengajar desain grafis atas nama Putra Andiyono dengan total nilai 1.0331.
Kata Kunci : Pengajar; Desain Grafis; SPK; PSI
Abstract −Graphic design teacher is one of the teachers who is really needed in various schools or universities, because graphic design is really needed to provide knowledge that can be used to get jobs according to abilities. However, in accepting graphic design instructors, they must really master the field of design and have a lot of experience in teaching that field. In this research, several  criteria  are  needed  including  Education,  Experience,  Creative,  Innovative,  and  Communicative.  So  with  that  the criterion data can support this research in solving problems and getting accurate and detailed results. And this research really needs a supporting system to solve this research. The system is a Decision Support System (DSS) and the method used to produce an appropriate ranking, this method is the Preference Selection Index (PSI). So the application of this method can produce the highest rank that will be accepted as a graphic design teacher on behalf of Putra Andiyono with a total score of 1.0331.
Keyword: Lecturer; Graphic Design; DSS; PSI

## 1. PENDAHULUAN
Pengajar merupakan seseorang yang dapat dikatakan sebagai guru atau dosen yang mendidik siswa atau mahasiswa dalam  mendapatkan  sebuah  ilmu  yang  dimana  ilmu  tersebut  dapat  berkembang,  sehingga  menciptakan  sebuah skill/kemampuan di  berbagai bidang salah satunya bidang desain  grafis. Dalam bidang tersebut  ada banyak hal yang  dapat  diketahui  atau  di  kuasai  siswa  atau  mahasiswa.  Desain  grafis  sangat  berguna  untuk  menciptakan berbagai Peluang pekerjaan apabila siswa atau mahasiswa terus mengasah kemamouan mereka di bidang Desain Grafis.
Pengajar  desain  grafis  salah  satu  pengajar  yang  sangat  di  butuhkan  diberbagai  sekolah  atau  universitas, karena  desain  grafis  sangat  diperlukan  untuk  memberikan  sebuah  pengetahuan  yang  dapat  berguna  untuk mandapatkan pekerjaan yang sesuai  dengan kemampuan. Akan tetapi dalam penerimaan pengajar desain  grafis harus bener -bener menguasai bidang desain serta memiliki banyak pengalaman dalam mengajar dibidang tersebut. Dalam  penelitian  tersebut  sangat  di  perlukan  beberapa  kriteria  diantaranya  Pendidikan,  Pengalaman,  Kreatif, Inovatif,  dan  Komunikatif.  Maka  dengan  itu  data  kriteria  tersebut  dapat  mendukung  penelitian  ini  dalam memcahkan masalah serta mendapatkan hasil secara akurat dan detail. Dan juga penelitian ini sangat di perlukan suatu  sistem  yang  mendukung  untuk  memcahkan  penelitian  tersebut  sistem  nya  ialah  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) serta metode yang dibunakan untuk menghasilkan rangking yang sesuai, metode tersebut ialah Pereference Selection Index (PSI)[1].
Sistem  Pendukung  Keputusan  ialah  teknik  yang  dapat  menemukan  suatu  keputusan  yang  dimana  dapat menggunakan  teknik  yang  dirancang  berdasarkan  alternatif  dan  kriteria  yang  sudah  terapkan.     Sistem  ini  juga mempunyai  tujuan  dalam  pemecahan  sebuah  masalah  pada  situasi  yang  semistruktur  maupun  yang  tidak terstruktur  [2].  Penulis  pada  penelitian  ini,  menerapkan  sebuah  metode  yang  dimana  metode  tersebut  dapat membantu pada ketelitiaan saat penerimaan pengajar desain grafis ialah metode Pereference Selection Index (PSI), yang  dimana  metode  PSI  dapat  menghasilakan  nilai  secara  akurat.  Dalam    SPK  terdapat  banyak  metode diantaranya ialah: MOORA, MOSRA, MABAC, OCRA, ROC, ENTROPI, GADA dan juga masih banyak metode yang terdapat pada Sistem Pendukung Keputusan (SPK)[3][4].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6099
Penelitian menghasilkan kegiatan pengelolaan pembelajaran kursus yang dilakukan pengelola antara lain dengan menjalin kerjasama dengan berbagai instansi seperti dinas pendidikan, dinas ketenagakerjaan dan industri di  wilayah  Majalaya[5].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Shinta  Siti  dan  Hendri  Julian  Pramana  membahas perancangan sistem informasi penilaian kinerja instruktur musik dengan metode AHP. Penelitian menyimpulkan pada  penelitian  bahwa  evaluasi  kinerja  didasarkan  pada  kriteria  yang  umum  digunakan  tanpa  menambahkan subkriteria  yang  dapat  menjadi  faktor  yang  cukup  besar  dalam  evaluasi[6].    Penelitian  yang  telah  di  telaah Fauziyah,  dkk  pada  tahun  2022  dengan  judul  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Instruktur  Bimbingan Belajar Menggunakan Metode PSI. yang dimana pada penelitian ini terdapat 4 kriteria diantaranya Pengalaman, Konsisten,  Kreatif,  dan  Komunikatif.  Maka  dengan  itu  dari  penelitian  tersebut  akan  memperoleh  hasil  rank tertinggi yaitu terdapat pada alternatif ke A11 atas nama Sriwulan dengan nilai 0.9196[7]. Penelitian yang telah di lakukan  oleh  Alexius  Ulan  Bani,  dkk  pada  tahun  2022  dengan  judul  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Pengangkatan  Karyawan  Kontrak  Menjadi  Karyawan  Tetap  Menggunakan  Metode  PSI.  Yang  dimana  pada penelitian  ini  terdapat  5  kriteria  diantaranya  Komunikasi,  Perilaku,  Kinerja,  Kehadiran,  dan  Tanggung  Jawab. Maka dengan itu dari penelitian tersebut  akan memperoleh hasil rank tertinggi  yaitu terdapat  pada alternatif ke B15 atas nama Sriwulan dengan nilai 0.8977[8]. Penelitian yang telah di  telaah Hamdan, dkk pada tahun 2022 dengan judul Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Penilaian Siswa Teladan Menggunakan Metode PSI. Maka dengan itu dari penelitian tersebut akan memperoleh hasil rank tertinggi yaitu terdapat pada alternatif ke A8 atas nama Tiwi Survia[9].
Diharapkan dalam penelitian yang dilakukan penerapan metode dapat menghasilkan suatu nilai preferensi terbaik dan sejumlah alternatif serta kriteria yang telah ditentukan sehingga mendapatkan hasil akhir secara akurat.

## 2.  METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pengajar
Pengajar merupakan seseorang yang memiliki kemampuan di berbagai bidang yang dapat di salurkan kepada siswa atau mahaswiswa yang sangat memerlukan pengetahuan khususnya di bidang desain grafis. Karena bidang tersebut dapat  membuat  siswa atau mahasiswa  berfikir secara kreatif  dalammenghasilkan sesuatu  yang dapat  membuat orang lain tertarik[10].

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  teknik  yang  dapat  menemukan  suatu  keputusan  yang  dimana  dapat menggunakan teknik yang dirancang berdasarkan alternatif dan kriteria yang sudah terapkan [11–15].

## 2.3 Metode Preference Selection Index (PSI)
Preference Selection Index salah satu metode ini sangat membantu dalam memecahkan masalah. Dimana dalam metode tersebut akan memperoleh hasil dengan  perhitungan yang sederhana sesuai konsep statistika tetapi tidak mengharuskan pembobotan kriteria, dan metode PSI  jarang sekali di pakai dalam memecahkan masalah [16–25]. Berikut ini terdapat langka dalam metode PSI yaitu sebagai berikut:
dentifikasi matriks keputusan
Xij = [ x 11 x 12 … x 21 x 22 … … x m1 … x m2 … … x 1n x 2n … x mn ] (1)
1. Normalisai Matriks Keputusan
Atribut keuntungan (benefit ) seperti berikut .
Rij = Xij Xj max (2)
Atribut biaya (cost) seperti berikut.
Rij = Xj min Xjij (3)
2. Menetukan nilai rata-rata dari matriks yang di nomalisasikan .
N = 1 m ∑ Rij m i=1 (4)
3. Menghitung nilai variasi preferensi
∅ j = ∑ [R ij − N j ] 2 m i=1 (5)
4. Menentukan penyimpanan nilai preferensi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6099
Ωj = 1 − ∅j (6)
5. Tentukan bobot kriteria.
Wj = Ωj ∑ −1 n j Ωj (7)

## 6. Penentuan indeks pemilih preferensi
Өi =   ∑ = 1 (Rij, Wj) m j
(8)
Alternatif yang memiliki nilai preferensi indeks terbesar adalah alternatif terbaik

## 2.4 Tahapan Penelitian
Dalam  melakukan  sebuah  penelitian  sangat  di  perlukan  sebuah  tahapan  dalam  melakukan  penelituan  sebagai berikut:
1. Menganalisa Masalah
Dalam penelitian dapat di lakukan apabila penulis sudah menganalisa permaslahan agar dapat dijadikan suatu pokok dalam penelitian.
2. Pengumpulan Data
Pengumpulan sebuah data sangat di perlukan agar dapat di jadikan sampel data dan juga sebgai referensi untuk membuat suatu penelitian.
3. Studi Literatur
Dalam melakukan sebuah penelitian harus memahami objek serta mencari beberapa referensi di perpustakaan ataupun di google scholar sehingga memudahkan kita dalam melakukan penelitian.
4. Penerapan Metode
Dalam  melakukan  sebuah  penelitian  sangat  diperlukan  dengan  menerapkan  sebuah  metode  yang  akan menghasilkan nilai secara akurat metode tersebut ialah metode PSI denganobjek yang di ambil peneliti ialah penerimaan pengajar desain grafis.
Berikut gambar 1 merupakan kerangka penelitian yang dilakukan:
Gambar 1. Kerangka penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Alternatif
Pada penelitian ini, untuk menyelesaikan sebuah permasalahan dalam penerimaan pengajar dessai  grafis sangat dibutuhkan data alternatif agar mendapatkan hasil akhir dengan menggunakan metode psi secara akurat.  Tabel 1 berikut terdapat 7 data alternatif sebagai berikut:
Tabel 1. Data Alternatif Intruktur Belajar Kode Alternatif PTA1 Annisa Fitria PTA2 Azman Nasution PTA3 Indriyani Fitria PTA4 Andriansyah PTA5 Putra Andiyono PTA6 Zulaika Antoni PTA7 Putriani

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6099

## 3.2 Penetapan Kriteria
Berikut  terlihat  pada  tabel  2  dimana  terdapat  5  data  kriteria  yang  salah  satu  menjadi  pendukung  dalam memecahkan  sebuah  permasalahan  dengan  mendapatkan  nilai  akhir  menggunakan  metode  perangkingan  yaitu metode PSI.
Tabel 2. Data Kriteria Kode Kriteria Jenis C1 Pendidikan Benefit C2 Pengalaman   Benefit C3 Kreatif Benefit C5 Inovatif Benefit C4 Komunikatif  Benefit
Pada tabel 3 merupakan data rating kecocokan pada tiap alternatif dan kriteria yang penulis ambil dalam penelitian ini.
Tabel 3. Alternatif Pengajar Desain Grafis Alternatif Pendidikan   Pengalaman Kreatif Inovatif Komunikatif Annisa Fitria D4 Cukup Baik Sangat Baik  Sangat Baik Baik Azman Nasution SI Cukup Baik Sangat Baik Baik Baik Indriyani Fitria D3 Baik Baik Baik Cukup Baik Andriansyah S1 Baik Sangat Baik baik Cukup Baik Putra Andiyono S2 Sangat Baik Sangat Baik  Sangat Baik Sangat Baik Zulaika Antoni S1 Baik Baik Cukup baik Baik Putriani S1 Sangat baik Sangat Baik Baik Baik
Pada tabel 3 terdapat nilai linguistik, sehingga di butuhkan bobot sederhana untuk menjadikan nilai yang dapat di proses, seperti yang terlihat pada tabel 4 dan tabel 5.
Tabel 4. Nilai Pembobotan Kriteria C1 Keterangan  Nilai S2 7 S1 6 D4 5 D3 4 Tabel 5. Pembobotan Kriteria C2, C3, C4, C5 Keterangan Nilai Sangat Baik 7 Baik 6 Cukup Baik 5 Buruk 4
Dari tabel 4 dan 5, pembobotan kriteria dapat dihasilkan data rating kecocokan seperti tabel 6 berikut :
Tabel 6. Data Rating Kecocokan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 PTA1 5 5 7 7 6 PTA2 6 5 7 6 6
PTA3 4 6 6 6 5
PTA4 6 6 7 6 5
PTA5 7 7 7 7 7
PTA6 6 6 6 5 6
PTA7 6 7 7 6 6
Max 7 7 7 7 6
Min 4 5 6 5 5

## 3.4 Penerapan Metode PSI
Untuk menyelesaikan sebuah perhitungan disetiap metode khususnya metode yang di terapkan oleh peneliti   yaitu metode  PSI  diperlukan langkah-langkah  dalam  menyelesaikan  perhitungannya  agar  mendapatkan  hasil  yang  di inginkan. Dibawah ini terdapat 8 langkah-langkahnya dapat dilihat sebagai beikut:
1. Pembentukkan sebuah matriks keputusan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6099
𝑋𝑖𝑗 = | | 5 5 7 7 6 6 4 6 7 6 6 5 6 6 7 6 7 7 6 7 7 6 7 6 6 6 7 5 6 6 5 5 7 6 6 | |
2. Menormalisasikan matriks keputusan
Normalisasi kriteria C1
𝑅 11 = 5 7 = 0.7143
𝑅 21 = 6 7 = 0.8571 𝑅 31 = 4 7 = 0.5714
𝑅 41 = 6 7 = 0.8571 𝑅 51 = 7 7 = 1.0000 𝑅 61 = 6 7 = 0.8571 𝑅 71 = 6 7 = 0.8571
Dalam melakukan normalisasi  matriks keputusan pada kriteria C2 hingga C5 dilakukan dengan langkah yang sama seperti normalisasi kriteria C1. Maka setelah melakakukan seluruh perhitungan normalisasi matriks keputusan sehingga memperoleh tabel 7 matriks normalisasi seperti berikut :
Tabel 7. Matriks Normalisasi Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 PTA1 0.7143  0.7143  1.0000  1.0000  1.0000 PTA2 0.8571  0.7143  1.0000  0.8571  1.0000 PTA3 0.5714  0.8571  0.8571  0.8571  0.8333 PTA4 0.8571  0.8571  1.0000  0.8571  0.8333 PTA5 1.0000  1.0000  1.0000  1.0000  1.1667 PTA6 0.8571  0.8571  0.8571  0.7143  1.0000 PTA7 0.8571  1.0000  1.0000  0.8571  1.0000 Sum 5.7143  6.0000  6.7143  6.1429  6.8333
3. Menghitung nilai mean atau rata-rata dari data yang telah dinormalisasikan.
𝑁 1 = 1 7 ∗ 5.7143 = 0.8163
𝑁 2 = 1 7 ∗ 6.0000 = 0.8571
𝑁 3 = 1 7 ∗ 6.7143 = 0.9592
𝑁 4 = 1 7 ∗ 6.1429 = 0.8776
𝑁 5 = 1 7 ∗ 6.8333 = 0.9762
4. Menghitung nilai variasi preferensi ∅ 𝑗1 ∅ 𝑗11 = ∑ [0.7143 − 0.8163] 2 = 𝑚 𝑖=1 0.0104
∅ 𝑗21 = ∑ [0.8571 − 0.8163] 2 = 𝑚 𝑖=1 0.0017
∅ 𝑗31 = ∑ [0.5714 − 0.8163] 2 = 𝑚 𝑖=1 0.0600
∅ 𝑗41 = ∑ [0.8571 − 0.8163] 2 = 𝑚 𝑖=1 0.0017 ∅ 𝑗51 = ∑ [1.0000 − 0.8163] 2 = 𝑚 𝑖=1 0.0337 ∅ 𝑗61 = ∑ [0.8571 − 0.8163] 2 = 𝑚 𝑖=1 0.0017 ∅ 𝑗71 = ∑ [0.8571 − 0.8163] 2 = 𝑚 𝑖=1 0.0017
Lakukan perhitungan hingga kriteria C5 dengan langkah yang sama seperti diatas. Kemudian menjumlahkan hasil nilai pangkat pada matriks ∅ 𝑗 maka hasil matriks ∅ 𝑗 yaitu: ∅ 𝑗 = [0.1108 0.0816 0.0292 0.0583   0.0794]
5. Menentukan penyimpangan nilai preferensi 𝛺 1 = 1 − 0.1108 = 0.8892 𝛺 2 = 1 − 0.0816 = 0.9184 𝛺 3 = 1 − 0.0292 = 0.9708 𝛺 4 = 1 − 0.0583 = 0.9417

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6099
𝛺 5 = 1 − 0.0794 = 0.9206 Menghitung total nilai keselurahan pada matriks Ω j
∑ 𝛺 𝑗 = 4.6408
6. Tentukan bobot kriteria
𝑤1 = 0.8892 4.6408 = 0.1916
𝑤2 = 0.9184
4.6408 = 0.1979
𝑤1 = 0.9708
4.6408 = 0.2092
𝑤1 = 0.9417
4.6408 = 0.2029
𝑤1 = 0.9206 4.6408 = 0.1984
Menghitung Preference Selection Indeks 𝜃 𝑖1 𝜃 11 = ∑ (0.7143 ∗ 0.1916) 𝑛 𝑗=1
= 0.1369 𝜃 21 = ∑ (0.8571 ∗ 0.1916) 𝑛 𝑗=1
= 0.1642 𝜃 31 = ∑ (0.5714 ∗ 0.1916) 𝑛 𝑗=1
= 0.1059 𝜃 41 = ∑ (0.8571 ∗ 0.1916) 𝑛 𝑗=1 = 0.1642 𝜃 51 = ∑ (1.0000 ∗ 0.1916) 𝑛 𝑗=1
= 0.1916 𝜃 61 = ∑ (0.8571 ∗ 0.1916) 𝑛 𝑗=1
= 0.1642 𝜃 71 = ∑ (0.8571 ∗ 0.1916) 𝑛 𝑗=1 = 0.1642
Lakukan perhitungan hingga kriteria C5 dengan langkah yang sama seperti diatas, maka diperoleh matriks berikut.
𝜃 𝑖 = [ 0.8887 0.8871 0.7977 0.8823 1.0331
0.8565
0.9436 ]
Dari  perhitungan  yang  telah  dilakukan  diatas  dengan  penerapan  metode  PSI  maka  dapat  dihasilkan peringkat yang dapat dilihat pada tabel 8 berikut:
Tabel 8. Data Perangkingan Kode Alternatif Nilai Peringkat PTA1 Annisa Fitria 0.8887 3 PTA2  Azman Nasution  0.8871 4 PTA3 Indriyani Fitria 0.7977 7 PTA4 Andriansyah 0.8823 6 PTA5 Putra Andiyono 10.331 1 PTA6 Zulaika Antoni 0.8565 5 PTA7 Putriani 0.9436 2
Perhitungan yang telah dilakukan dari 7 alternatif menghasilkan alternatif terbaik yang dapat dilihat pada tabel 7 yaitu alternatif PTA5 atas nama Putra Andiyono dengan total nilai 1.0331.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  di  jabarkan  oleh  penulis,  bahwa  dengan  menerapkan  metode  PSIU  tersebut  sangat membantu dalam menemukan sebuah keputusan dengan hasil yang akurat dan jelas. Dalam metode PSI tersebut tidak memerlukan sebuah nilai bobot dikarena metode tersebut akan menghasilkan nilai bobot dari masing-masing data alternated serta kriteria tersebut Dan metode ini juga sangat membantu penulis dalam penerimaan pengajar desain  grafis.  Maka  dengan  penerapan  metode  tersebut  dapat  menghasilkan  rangking  yang  tertinggi  yang  akan diterima sebagai pengajar desain grafis atas nama Putra Andiyono dengan total nilai 1.0331.

## REFERENCES
[1] U.  R.  Siregar,  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Siswa  Terbaik  Pada  Sekolah  Menengah  Pertama Menggunakan Metode Prfeence Selection Index (PSI)”, Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS),

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6099
vol. 1, pp. 459–466, 2020.
[2] R. B. I. N. M Mesran, Syefudin, Sarif Surorejo, Muhammad Syahrizal, Aang Alim Murtopo, Zaenul Arif, Nugroho Adhi Santoso, Wresti Andriani, Soeb Aripin, Gunawan, Pengantar Teknologi Informasi, CV. Graha Mitra Edukasi, 2023.
[3] F.  Syahputra  et  al.,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Berprestasi  Kota  Medan  Menerapkan  Metode Preferences Selection Index (Studi Kasus : Dinas Pendidikan Kota Medan)”, KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 2, no. 1, pp. 147–155, 2018, doi:10.30865/komik.v2i1.921.
[4] C. R. Shobun Kollied Anwar, Agus Priyanto, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Objek Wisata Menggunakan Metode AHP”, Skripsi, vol. 5, no. 1, pp. 1–9, 2021.
[5] G.  Di,  L.  K.  P.  Ikma,  E.  H.  Ariyanti,  “Pengelolaan  Pembelajaran  Kursus  Dalam  Menumbuhkan  Kemampuan Berwirausaha Lulusan Kursus Komputer Desain”vol. I, no. April, pp. 1–13, 2017.
[6] S.  S.  Sundari,  H.  J.  Pramana,  I.  Musik,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Penilaian  Kinerja  Instruktur  Musik  dengan Metode Analytical Hierarchy Process”pp. 126–134, .
[7] A.  U.  Bani,  Y.  L.  Prambodo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Pengangkatan  Karyawan  Kontrak  Menjadi Karyawan  Tetap  Menerapkan  Metode  Preference  Selection  Index  (  PSI  )”vol.  4,  no.  3,  pp.  1412–1421,  2022, doi:10.47065/bits.v4i3.2657.
[8] M.  H.  Devi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekrutmen  Pegawai  Menggunakan  Metode  Preference  Selection  Index (PSI)”vol. 4, no. 3, pp. 1447–1455, 2022, doi:10.47065/bits.v4i3.2695.
[9] M.  H.  Devi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekrutmen  Pegawai  Menggunakan  Metode  Preference  Selection  Index (PSI)”vol. 4, no. November, pp. 109–116, 2022.
[10]  S. Rahayu, A. Sindar, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru Menggunakan Metode Simple Additive Weighting”, Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika, vol. 2, no. 2, pp. 103–112, 2022, doi:10.54082/jiki.28.
[11]  M. Walid, B. Satria, M. Makruf, “Seleksi Karyawan Baru Menggunakan Metode Composite Perfomence Index (CPI ) dan Rank Order Centroid (ROC)”, Jurnal Ilmiah ILKOMINFO - Ilmu Komputer & Informatika, vol. 5, no. 1, pp. 11–18, 2022, doi:10.47324/ilkominfo.v5i1.137.
[12]  R. R. Dilla, D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mekanik Terbaik Menggunakan Metode Operational Competitiveness  Rating  Analysis  (  OCRA  )  Studi  Kasus :  Auto2000”vol.  5,  pp.  103–110,  2021, doi:10.30865/komik.v5i1.3657.
[13]  R. W. P. Pamungkas et al., “Analisis Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kasi Terbaik Menerapkan Metode OCRA dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC)”, Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 3, no. 3, pp. 393–399, 2021, doi:10.47065/bits.v3i3.1100.
[14]  D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan2015.
[15]  T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & ImplementasiMedan, , Yayasan Kita Menulis, 2020.
[16]  A. T. Hasibuan, M. Yetri, “Penerapan Metode Preference Selection Index ( PSI ) Dalam Perekrutan Tutor”vol. 1, pp. 394–404, 2022.
[17]  N. Huda, S. N. Hutagalung, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUPERVISOR PERENCANAAN TERBAIK MENERAPKAN PREFERENCE SELECTION INDEX DI PT . PLN ( PERSERO ) AREA MEDAN”2008.
[18]  M.  K.  Siahaan  et  al.,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Prioritas  Pembangunan  Daerah  Menerapkan Metode Preference Selection Index (Psi)”, KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 2, no. 1, pp. 370–375, 2018, doi:10.30865/komik.v2i1.961.
[19]  H. T. Rizki, Mesran, I. Saputra, “Penerapan Preference Selection Index (PSI) dalam Seleksi Siswa Program Pertukaran Pelajar”,  JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA,  vol.  6,  no.  April,  pp.  989–999,  2022, doi:10.30865/mib.v6i2.3928.
[20]  R. K. Purba et al., “Optimalisasi dalam Penentuan Keputusan Level Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat ( PPKM ) Menerapkan Metode Preference Selection Index”, Journal of Information System Research (JOSH), vol. 3, no. 2, pp. 63–75, 2022, doi:10.47065/josh.v3i2.1247.
[21]  U. R. S, Mesran, S. R. Siregar, “Penerapan Preference Selection Index Dalam Menyeleksi Peserta Lomba Debat Bahasa Inggris Tingkat Provinsi”, Journal of Machine Learning and Data Analytics (MALDA), vol. 01, no. 01, pp. 27–35, 2022.
[22]  W. I. Safitri, M. Mesran, S. Sarwandi, “Penerapan Metode Preference Selection Index (PSI) Dalam Penerimaan Staff IT”, Bulletin of Informatics and Data …, vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2022.
[23]  M.  Rizki,  G.  Ginting,  “Penerapan  Metode  Preference Selection  Index  Dalam  Pemilihan Teller  Terbaik”,  Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 2, no. 2, pp. 127–134, 2020.
[24]  S. H. Sahir et al., “The Preference Selection Index Method in Determining the Location of Used Laptop Marketing”, International Journal of Engineering & Technology, vol. 7, pp. 260–263, 2018.
[25]  M.  Kumar,  A.  Kumar,  “Application  of  preference  selection  index  method  in  performance  based  ranking  of  ceramic particulate (SiO2/SiC) reinforced AA2024 composite materials”, Materials Today: Proceedings, vol. 27, no. xxxx, pp. 2667–2672, 2019, doi:10.1016/j.matpr.2019.11.244.