## 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.v7i3.6100
Neni Mulyani , Copyright © 2023, MIB , Page 928 Submitted: 15/04/2023 ; Accepted: 02/05/2023 ; Published: 23/07/2023

## Penerapan Metode Preference Selection Index (PSI) Dalam Menilai Kinerja Dosen Saat Pembelajaran Daring Dimasa New Normal
Neni Mulyani * , Zulfi Azhar, Jeperson Hutahaean, Fitri Hadayani, Indah Kurnia
Program Studi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal Kisaran, Kisaran, Indonesia Email: 1,* neni.muliani@gmail.com, 2 zulfi_azhar@yahoo.co.id, 3 jepersonhutahean@gmail.com, 4 fitrihandayani30@gmail.com,
5 indahkurnia@gmail.com Email Penulis Korespondensi: neni.muliani@gmail.com
Abstrak −Kinerja dosen saat pembelajaran daring sangat menurun drastis karena kurangnya komunikasi yang terjalin antar dosen dan  mahasiswa.  Akibat  pembelajaran  daring,  sering  sekali  dosen  tidak  melakukan  pembelajaran  menggunakan  zoom  meeting melainkan hanya memberi materi tanpa menjelaskannya. Maka risiko yang akan muncul bagi dosen yang tidak memberikan hasil laporan pembelajaran mahasiswa akan mengakibatkan mahasiswa tidak semangat dalam melakukan perkuliahan, sehingga dapat ditinjau dalam melakukan penilaian terhadap kinerja dosen. oleh karena itu di buatlah suatu sistem pendukung keputusan untuk memudahkan  dalam  melakukan  proses  perhitungan  terhadap  seluruh  kriteria  untuk  penilaian  kinerja  dosen.  tujuan  dari  sistem pendukung keputusan ini adalah untuk menentukan kriteria dari sebuah permasalahan menggunakan metode Preference Selection Index (PSI).
Kata Kunci: Pembelajaran Daring; Kinerja Dosen; SPK; PSI
Abstrak −The performance of lecture during brave learning has drastically decreased due to the lack of communivation between lectures and students. As a result of bold learning. Lecturers often do not do learning using zoom meetings but only provide material without explaining it. Then the risk that will arise for lecturers who do not provide student learning reports will result in students not  being  enthusiastic  in  lectures,  so  that  they  can  be  reviewed  in  an  assessment  of  lecturer  performance.  Therefore  a  decision support system is made to facilitate the calculation process of all criteria for assessing lecturer performance. The purpose  of this decision support system is to determine the criteria for a problem using the Preference Selection Index (PSI) method.
keywords : Learn to be Brave; Lecturer Performance; DSS; PSI

## 1. PENDAHULUAN
Penilaian kinerja kerja merupakan kegiatan yang dilakukan oleh suatu kelompok dalam instansi pemerintahan maupun non  pemerintahan  yang  bertujuan  untuk  memberikan  evaluasi  agar  tercapainya  standar  yang  menjadi  dasar pertimbangan dari kegiatan penilaian tersebut[1]. Penilaian kinerja kerja juga dilakukan agar suatu instansi/kelompok dapat meningkatkan inovasi dan memastikan setiap kinerja sesuai dengan sasaran perusahaan. Kinerja yang baik akan mencerminkan kualitas diri dari induvidu dan perusahaan yang dinaungi. Penilaian kinerja juga perlu diterapkan di dalam dunia pendidikan yang menjadi bagian dari pembangunan bangsa, dan salah satu penilaian kinerja kerja dalam dunia  pendidikan  adalah  melakukan  penilaian  kinerja dosen  yang  dimana  merupakan  salah  satu  aspek yang  sangat penting  untuk  menjamin  tenaga  pendidik/dosen  yang  kompeten  dan  sesuai  dengan  visi  misi  instansi  serta meningkatkan mutu pembelajaran kepada mahasiswa,terutama dimasa new normal[2].
Pada  masa  new  normal  perguruan  tinggi  Universitas  Budi  Darma  Medan  masih  menerapkan  sistem pembelajaran  daring/online  untuk  menghindari  penyebaran  penularan  virus  Covid-19.  Pembelajaran  daring/online sangat  di  anjurkan  oleh  lembaga  pemerintahan  yang  dilakukan  diseluruh  perguruan  tinggi  di  Indonesia,yang mengakibatkan banyaknya kekurangan,dan miss komunikasi antar dosen dan mahasiswa serta tekanan teknologi yang semakin berkembang menyebabkan mahasiswa dan dosen harus mampu menguasai kondisi yang mengharuskan untuk melakukan  pembelajaran  daring/online.  Akibat  pembelajaran  daring,  sering  sekali  dosen  tidak  melakukan pembelajaran melalui zoom meeting mereka hanya memberikan materi saja. Maka risiko yang akan timbul untuk dosen yang tidak memberikan hasil laporan pembelajaran mahasiswa secara maksimal akan mengakibatkan mahasiswa tidak semangat  dalam  melakukan  perkuliahan  tersebut  karna  merasa  dosen  tidak  mampu  dalam  menguasai  kelas  dengan baik dan benar sehingga dapat ditinjau dalam melakukan penilaian terhadap kinerja dosen[3].
Dari  masalah  tersebut  seharusnya  dosen  harus  berperan  dalam  melangsungkan  pembelajaran  online  yang dimana ditempatkan sebagai subjek yang harus melakukan proses transfer ilmu kepada mahasiswa. Dalam penilaian kinerja dosen,  seharusnya dosen dapat  mengembangkan materi yang sederhana dan mudah dipahami, karena materi yang terlalu banyak dapat menyebabkan dosen dan mahasiswa kelelahan atau tidak memahami isi materinya, dan juga dalam melakukan pembelajaran online dosen harus menggunakan zoom meeting untuk menjelaskan materi yang ingin disampaikan agar dosen dapat memberikan hasil laporan pembelajaran mahasiswa[4].
Dari  permasalahan  diatas  diperlukan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  membantu dalam  penilaian  kinerja dosen  dalam  melakukan  pembelajaran  daring  agar  dosen  lebih  memperhatatika  kinerja  nya  selama  melakukan pembelajaran tersebut. Sistem pendukung keputusan yaitu sistem yang berbasi komputer yang menerapkan metode-

## 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.v7i3.6100
Neni Mulyani , Copyright © 2023, MIB , Page 929 Submitted: 15/04/2023 ; Accepted: 02/05/2023 ; Published: 23/07/2023
metode  dalam  penganalisa  data[5]–[7].  Berikut  ini  beberapa  metode  yang  umum  digunakan  diantaranya  yaitu, MOORA,  Preference  Selection  Index  (PSI),  WASPAS .  Beberapa  penelitian  yang  dilakukan  oleh  peneliti  terdahulu terkait  dengan  penerapan  sistem  pendukung  keputusan  yaitu  yang  dilakukan  Muhammad  Rizki  pada  tahun  2020 menerapkan metode  Preference  Selection  Index (PSI)  dalam  pemilihan  teller  terbaik,  hasil  yang  ditemukan  berupa teller terbaik berada pada nilai diatas 0,9 bernama rizkai dengan ketentuan data sebelumnya[8]. Peneliti selanjutnya yaitu  Aldi  Surya  Pranata  pada  tahun  2021  dengan  menerapkan  metode MOORA dalam  rekomendasi  lokasi  wisata malang raya, hasil yang ditemukan dapat membantu banyak orang menetukan tempat wisata yang akan dikunjungi sebagai hasil penilaian terbaik berdasarkan kriteria harga tempat dan jarak yang ditempuh [9]. Nelly Khairani Daulay pada  tahun  yang  sama dengan  menerapkan  metode  “ WASPAS dalam  efektifitas  pengambilan  keputusan  pemutusan hubungan  kerja”  dengan  hasil  nilai  tertinggi  sebagai  nilai  terbaik  sebagai  data  yang  akan  dilakukan  pemutusan hubungan kerja [10].  Penelitan terdahulu lainnya dilakukan dengan memilih siswa terbaik untuk dberikan penghargaan sebagai  bentuk  motivasi  dan  memicu  semangat  siswa  dalam  pembelajaraan[11]    Dalam  penelitian,  penulis  akan melakukan  penilaian  kinerja  dosen  saat  pembelajaran  daring  di  masa  new  normal  dengan  menggunakan  metode Preference Selection Index (PSI). Dalam menggunakan metode Pereference akan menghasilkan perhitungan tertinggi /rank dari kinerja dosen.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah suatu sistem yang berbasis komputer untuk menghasilkan sebuah alternatif keputusan  serta  membantu  manajemen  dalam  memutuskan  berbagai  permasalahan.  Sistem  pendukung  keputusan bertujuan untuk menyediakan berbagai informasi, membimbing serta memberikan prediksi dan mengarahkan kepada pengguna informasi agar dapat melakukan pengambilan sebuah keputusan[12]–[16].

## 2.2 Kinerja Dosen
Kinerja Dosen merupakan suatu penilaian terhadap bagaimana cara mengajar dosen melalui berbagai aspek yang dapat dirasakan mahasiswa. kinerja dosen juga dikatakan sebagai tampilan performa yang diberikan dosen  dalam menekuni dan menjalani  kewajjban  dosen saat melakukan pembelajaran di perguruan tinggi[17].

## 2.3 Metode Preference Selection Index (PSI)
Preference Selection Index (PSI) adalah sebuah sistem keputusan yang dikembangkan oleh Stevanie dan Bhatt (2010) metode ini sangat membantu dalam memecahkan masalah. Dalam pengambilan keputusan Criteria Decition Making (DCM) dan hasil nya akan di peroleh dengan perhitungan minimal dan sederhana sesuai konsep statistika tetapi tidah mengharuskan  pembobotan  kriteria,  dan  metode Preference  Selection  Index (PSI)  jarang  sekali  di  pakai  dalam memecahkan masalah, [13], [14] . Berikut ada beberapa langkah untuk mengembangkan metode Preference Selection Index (PSI) sebagai berikut[8], [20]–[24]:
1. Menetukan masalah
Menetukan tujuan serta mengidentifikasi atribut dan alternatif yang terkait pengambilan sebuah keputusan.
2. Menentukan matriks keputusan
X ij = [ 𝑋12 𝑋12 𝑋1𝑛 𝑋21 𝑋22 𝑋2𝑛 … … … 𝑋𝑚1 𝑋𝑚2 𝑋𝑚𝑛 ] (1)
Dimana: m = jumlah alternatif untuk seleksi n = jumlah atribut X Ij = matriks keputusan dari alternatif i ke alternatif j kriteria
3. Normalisasikan matriks keputusan
Apabila atribut merupakan salah satu tipe dari benefit maka rumus yang digunakan sebagai berikut:
N ij = 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑗𝑚𝑎𝑥 (2)
Apabila atribut merupakan salah satu tipe dari cost maka rumus yang digunakan sebagai berikut:
N i j = 𝑥𝑗𝑚𝑖𝑛 𝑥𝑖𝑗 (3)

## 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.v7i3.6100
Neni Mulyani , Copyright © 2023, MIB , Page 930 Submitted: 15/04/2023 ; Accepted: 02/05/2023 ; Published: 23/07/2023
4. menentukan nilai rata-rata dari matriks yang dapat di normalisasikan sebagai berikut:
N = 1 𝑛 𝛴 𝑖 𝑛 = 1𝑁 𝑖𝑗 (4)
5. Menghitung nilai variasi preferensi
Langkah ,pada sebuah nilai variasi preferensi atau di setiap atribut di hitung dengan persamaan dibawah ini:
φ j = 𝛴 𝑖 𝑛 = 1(𝑁 1 , −𝑁) 2
(5)
6. Menentukan penyimpangan dari nilai preferensi sebagai berikut:
Ω j
= 1 – φ j (6)
7. Tentukan kriteria bobonya sebagai berikut:
ω j = 𝛺𝑗 𝛴𝑗 𝑚=1𝛺𝑗 (7)

## 8. Menghitung PSI
ɵ i = 𝛴 𝑖 𝑛 = 1 𝑋𝑖𝑗 𝜔𝑗 (8)
9. Pilih  alternatif  yang  sesuai  berdasarkan  nilai  yang  paling  tertinggi  untuk  menentukan  kinerja  dosen  saat pembelajaran daring.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  proses  penilaian  dosen  terbaik,  langkah  yang  dilakukan  untuk  menentukan  kualitas  kinerja  dosen  harus mengetahui apa saja yang menjadi alternatif dan kriteria yang ingin  diketahui, setelah itu lakukan langkah-langkah menggunakan  Preference  Selection  Index  (psi)  untuk  mengetahui  nilai  yang  tertinggi  dan  akan  memperlihatkan kualitas kinerja dosen berdasarkan perangkingan yang di dapatkan setelah melakukan perhitungan.

## 3.1 Penentuan Data Alternatif dan Kriteria
Dalam sistem pendukung keputusan data alternatif sangat lah penting untuk melakukan perhitungan dalam penentuan penilaian kinerja dosen. Tabel 1 berikut ini adalah data-data alternatif dosen sebagai berikut:
Tabel 1. Alternatif Kode Alternatif A1 Dr. Adi Bahagia,M.Kom A2 Bambang,S.Si,M,Si A3 Sinta,Ssi,M.Hum A4 Dr. Siska Putri,M.Kom A5 Rey syaputra,SH,M.H A6 Cahaya Putri,S.E,M.M A7 Dr. Muhammad Riski,M.Kom A8 Dr. Alam Syaputra,M.Kom A9 Aldi Aditya,S.E,M.M A10 Dr. Bejo Wahyudi,M.Kom
Dalam menentukan metode Preference Selection Index (PSI) peneliti sangat membutuhkan kriteria-kriteria agar dijadikan  bahan  perhitungan  serta  pertimbangan  agar  mendapat  hasil  rank  tertinggi  dalam  penilaian  kinerja  dosen. Adapun kriteria-kriteria yang akan menjadi bahan perhitungan dan pertimbangan berikut ini dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Kriteria Kriteria Keterangan C1 Disiplin Dosen C2 Penyampaian Materi C3 Pendidikan C4 Loyalitas
Pada tabel 3 merupakan data rating kecocokan dari penelitian yang dilakukan.

## 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.v7i3.6100
Tabel 3. Alternatif untuk Kriteria
Alternatif Kedisiplinan Dosen Penyampaian Materi Pendidikan Loyalitas Dr. Adi Bahagia,M.Kom Disiplin Baik S3 Loyalitas Bambang,S.Si,M.Si Disiplin Cukup Baik S2 Cukup Loyalitas Sinta,Ssi,M.Hum Sangat Disiplin Cukup baik S2 Loyalitas Dr. Siska Putri,M.Kom Tidak Disiplin Baik S3 Tidak Loyalitas Rey Syaputra,SH,M.H Cukup Disiplin Baik S2 Cukup Loyalitas Cahaya Putri,SE,M.M Cukup Disiplin Tidak Baik S2 Tidak Loyalitas Dr. Muhammad Riski,M.Kom Sangat Disiplin Cukup Baik S3 Tidak Loyalitas Dr. Alam Syaputra,M.Kom Disiplin Tidak Baik S3 Cukup Loyalitas Aldi Aditya,SE,M.M Sangat Disiplin Baik S2 Loyalitas Dr. Bejo Wahyudi,M.Kom Disiplin Cukup Baik S3 Cukup Loyalitas
Selanjutnya tabel 4 merupakan rating kecocokan yang sudah ditentukan dibawah ini.
Tabel 4. Rating Kecocokan Alternatif C1 C2 C3 C4 Dr, Adi Bahagia,M.Kom 80 80 100 80 Bambang,S.Si,M.Si 80 60 80 60 Sinta,Ssi,M.Hum 100 60 80 80 Dr. Siska Putri,M.Kom 40 80 100 40 Rey Syaputra,SH,M.H 60 80 80 60 Cahaya Putri,S.E,M.M 60 40 80 40 Dr. Muhammad Riski,M.Kom 100 60 100 40 Dr. Alam Syaputra,M.Kom 80 40 100 60 Aldi Aditya,S.E,M.M 100 80 80 80 Dr. Bejo Wahyudi,M.Kom 80 60 100 60
Berikut ini Matriks keputusan yang sudah ditentukan dan dibentuk dari tabel kecocokan sebagai berikut.:
X =
[ 80 80 100 80 80 60 80 60 100 60 80 80 40 80 100 40 60 80 80 60 60 40 80 40 100 60 100 40 80 40 100 60 100 100 80 80
80 60 100 60]
Dalam menyelesaikan masalah di atas menggunakan metode Preference Selection Index (PSI) akan peneliti lakukan sesuai langkah langkah yang sudah ditentukan sebelumnya. 1. Mentukan masalahnya
Tabel 5. Matriks Keputusan Alternatif C1 C2 C3 C4 A1 80 80 100 80 A2 80 60 80 60 A3 100 60 80 80 A4 40 80 100 40 A5 60 80 80 60 A6 60 40 80 40 A7 100 60 100 40 A8 80 40 100 60 A9 100 80 80 80

## 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.v7i3.6100
Neni Mulyani , Copyright © 2023, MIB , Page 932 Submitted: 15/04/2023 ; Accepted: 02/05/2023 ; Published: 23/07/2023
Alternatif C1 C2 C3 C4 A10 80 60 100 60 Max 100 80 100 80 Min 40 40 80 40
2. Menentukan matriks sebuah keputusan X ij X ij = [ 80 80 100 80 80 60 80 60 100 60 80 80
40 80 100 40 60 80 80 60 60 40 80 40 100 60 100 40 80 40 100 60 100 80 80 80 80 60 100 60]
3. Normalisasikan matriks keputusan dari perhitungan di peroleh matriks N ij
N ij = [ 0,8 1 1 1
0,8 0,75 0,8 0,75 1 0,75 0.8 1 0,4
1 1 0,5 0,6 1 0,8 0,75 0,6 0.5 0,8 0,5 1 0,75
1 0,5
0,8 0,5
1 0,75 1 1 0,8 1 0,8 0,75 1 0,75]
4. Menghitung nilai rata-rata data yang telah dinormalisasi. Pada tahap ini akan melakukan penjumlahan matriks N ij dari setiap atribut
∑ 𝑁𝑗1 𝑛 𝑖=1 = R 11 + R 21 + R 31 + R 41 + R 51 + R 61 + R 71 + R 81 + R 91 + R 101
=0,8 + 0,8 + 1 + 0,4 + 0,6 + 0,6 + 1 + 0,8 + 1 + 0,8 = 7,8
∑ 𝑁𝑗2 𝑛 𝑖=1 = R 12 + R 22 + R 32 + R 42 + R 52 + R 62 + R 72 + R 82 + R 92 + R 102
=1 + 0,75 + 0,75 + 1 + 1 + 0,5 + 0,75 + 0,5 + 1 + 0,75 = 8
∑ 𝑁𝐽3 𝑁 𝐼=1 = R 13 + R 23 + R 33 + R 43 + R 53 + R 63 + R 73 + R 83 + R 93 + R 103
=1 + 0,8 + 0,8 + 1 + 0,8 + 0,8 + 1 + 1 + 0,8 + 1 = 9
∑ 𝑁𝐽4 𝑁
𝐼=1 = R 14 + R 24 + R 34 + R 44 + R 54 + R 64 +R 74 + R 84 + R 94 + R 104
=1 + 0,75 + 1 + 0,5 + 0,75 + 0,5 + 0,5 + 0,75 + 1 + 0,75 = 7,5
Hasil yang diperoleh dari perhitungan di atas adalah sebagai berikut:
∑ = 𝑛 𝑖=1 [7,8     8       9       7,5]
Dari persamaan (4), hasil dari perhitungan di atas mendapatkan nilai mean atau rata-rata sebagai berikut:
N= 1 𝑛 ∑ = 𝑁𝑗₁ 𝑛 1 = 1 10 ×  7,8 =  0,78
N = 1 𝑛 ∑ = 𝑁𝑗₂ 𝑛 1 = 1 10 × 8  = 0,8
N = 1 𝑛 ∑ = 𝑁𝑗₃ 𝑛 1 = 1 10 × 9 = 0,9
N = 1 𝑛 ∑ = 𝑁𝑗₄ 𝑛 1 = 1 10 × 7,5 = 0,75
5. Menghitung nilai variasi preferensi menggunakan persamaan (5), Berikut ini hasil dari perhitungan pangkat pada matriks ∅ j

## 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.v7i3.6100
Neni Mulyani , Copyright © 2023, MIB , Page 933 Submitted: 15/04/2023 ; Accepted: 02/05/2023 ; Published: 23/07/2023
∅𝑗 = [ 0,04 0 0 0 0,04 0,0625 0,04 0,0625 0 0,0625 0,04 0 0,36 0 0 0,25 0,16 0 0,04 0,0625 0,16 0,25 0,0,4 0,25 0 0,0625 0 0,25 0,04 0,25 0 0,0625 0 0 0,04 0 0,04 0,0625 0 0,0625]
Kemudian menjumlahkan hasil dari matriks sebagai berikut:
∅𝑗 =[0,84    0,75    0,2   1]
6. Tentukan nilai penyimpangan preferensi sebagai berikut:
Ω j = 1- ∅𝑗 Ω 1 = 1 – 0,84 = 0,16 Ω 2 = 1 - 0,75 = 0,25 Ω 3 = 1 – 0,2 = 0,8 Ω 4 = 1 – 1 = 0
∑ Ω 𝑗 = 0,16 + 0,25 + 0,8 + 0 = 1,21 7. Menentukan kriteria bobotnya sebagai berikut:
𝑊 𝑗 = Ω 𝑗 ∑ Ω𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑊 𝑗 = Ω 𝑗 ∑ Ω𝑗 𝑛 𝑗−1 = 0,16 1,21 = 0,1322
𝑊 𝑗 = Ω 𝑗 ∑ Ω𝑗 𝑛 𝑗=1 = 0,25 1,21 = 0,2066
𝑊 𝑗 = Ω 𝑗 ∑ Ω𝑗 𝑛 𝑗=1 = 0,8 1,21 = 0,6611
𝑊 𝑗 = Ω 𝑗 ∑ Ω𝑗 𝑛 𝑗−1 = 0 1,21 = 0
𝑊 𝑗 = [0,1322     0,2066      0,6611     0]
8. Menghitung PSI
𝜃𝑖 = ∑ 1. 𝑁𝑖𝑗. 𝜔𝑗
𝑛 𝑖 𝜃𝑖 = [ 0,1057 0,2066 0,6611 0 0,1057 0,1549 0,0529 0 0,1322 0,1549 0,0529 0 0,0528 0,2066 0,6611 0 0,0793 0,2066 0,0529 0 0,0793 0,1033 0,0529 0 0,1322 0,1549 0,6611 0 0,1057 0,1033 0,6611 0 0,1322 0,2066 0,0529 0 0,1057 0,1549 0,6611 0]
Hasil akhir pada matriks ∅𝑖 dan jumlahkan seluruh nilai kriteria pada alternatif yang sesuai dengan persamaan.

## 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.v7i3.6100
Neni Mulyani , Copyright © 2023, MIB , Page 934 Submitted: 15/04/2023 ; Accepted: 02/05/2023 ; Published: 23/07/2023
𝜃𝑖 = [ 0,9734 0,3135
0,34 0,9205 0,3388 0,2355 0,9482 0,8701 0,3917
0,9217]
9. Hasil akhir dari masing-masing alternatif Setelah dilakukan perhitungan dengan metode PSI ∅𝑖 maka akan dilakukan perankingan untuk mendapatkan nilai yang diperlukan dalam penilaian kinerja dosen saat pembelajaran daring dimasa new normal. Tabel 6 merupakan hasil akhir dari proses perangkingan dengan menerapkan metode PSI.
Tabel 6. Perangkingan dari masing-masing alternatif
Alternatif Keterangan Nilai Rank A1 Dr. Adi Bahagia,M.Kom 0,9734 1 A2 Bambang,S.Si,M.Si 0,3135 9 A3 Sinta, S.Si,M.Hum 0,34 7 A4 Dr. Siska Putri,M.Kom 0,9205 4 A5 Rey Syahputra,SH,M.H 0,3388 8 A6 Cahaya Putri,S.E,M.M 0,2355 10 A7 Dr. Muhammad Riski,M.Kom 0,9482 2 A8 Dr. Alam Syahputa,M.Kom 0,8701 5 A9 Aldi Aditya,S.E,M.M 0,3917 6 A10 Dr. Bejo Wahyudi,M.Kom 0,9217 3
Dari  tabel  6  dapat  dilihat  bahwa  alternatif  A1  merupakan  alternatif  terbaik  dengan  nilai  0.9734.  Jadi  dapat disimpulkan bahwa A1 merupakan alternatif yang memiliki kinerja terbaik disbanding dengan alternatif yang lainnya.

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian diatas dapat simpulkan bahwa penerapan metode Preference Selection Index dapat membantu peneliti dalam menentukan bobot dari masing-masing kriteria dengan beberapa tahapan sebagai bahan pertimbangan dalam ppemilihan alternatif yang akan diproses berdasarkan masing-masing nilai. Metode Preference Selection Index sangat mudah  dipahami  karena  setiap  tahapan  membantu  dalam  pengambilan  keputusan.  Dan  metode  ini  juga  sangat membantu dalam penilaian kinerja dosen saat pembelajaran daring dimasa new normal.

## REFERENCES
[1] J.  Media  and  I.  Budidarma,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Kualitas  Kinerja  Dosen  Selama  Kuliah  Online Menggunakan Promethee II,” vol. 5, no. April, pp. 652–658, 2021.
[2] R.  Apriyanti,  K.  Bahrun,  and  M.  Finthariasari,  “PENGARUH  KEPEMIMPINAN  ,  REWARD  DAN  PUNISHMENT TERHADAP KINERJA KARYAWAN ( Studi Kasus Pada PT . K3 / SIL Ketahun Begkulu Utara ),” Entrep. dan Manaj. sains , vol. 1, no. 2, pp. 189–194, 2020.
[3] R. D. Arista, S. Defit, and Y. Yunus, “MOORA sebagai SistemPendukung Keputusan Dalam Mengukur Tingkat  Kinerja Dosen (Universitas Pembangunan Panca Budi Medan),” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 2, no. 2019, pp. 104–110, 2020.
[4] B. Firmansyah and A. M. Wihandar, “Sistem Pendukung Keputusan Monitoring & Evaluasi Kinerja Dosen Program Studi Informatika fakultas Ilmu Komputer IBI Kosgoro 1957 Menggunakan Metode …,” Junif , vol. 1, no. 2, pp. 127–142, 2020.
[5] D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making . Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[6] D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[7] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[8] M.  Rizki  and  G.  Ginting,  “Penerapan  Metode  Preference  Selection  Index  Dalam  Pemilihan  Teller  Terbaik,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 127–134, 2020.
[9] A.  S.  Pranata,  U.  D.  Rosiani,  and  M. Mentari,  “Sistem  Pengambil  Keputusan  Rekomendasi  Lokasi  Wisata  Malang  Raya Dengan Metode MOORA,” POSITIF  J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 10–16, 2021.
[10]  N. K. Daulay, “Penerapan Metode Waspas Untuk Efektifitas Pengambilan Keputusan Pemutusan Hubungan Kerja,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 196–201, 2021.

## 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.v7i3.6100
Neni Mulyani , Copyright © 2023, MIB , Page 935 Submitted: 15/04/2023 ; Accepted: 02/05/2023 ; Published: 23/07/2023
[11]  U.  R.  Siregar  and  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Siswa  Terbaik  Pada  Sekolah  Menengah  Pertama Menggunakan Metode Prfeence Selection Index (PSI),” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , vol. 1, pp. 459–466, 2020.
[12]  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.
[13]  S. Sunarti, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Wisata Kuliner Di Wilayah Kota Depok Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Eksplora Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 105–110, 2020.
[14]  C. L. Freshtiya Beby Larasati, Agil Gilang Pamungkas, Rahma Mardiani, Tania Utami Lubis and W. Syahputra, “Penetapan Metode  SMART  (Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique)  Dalam  Merekomendasikan  Toko  Roti  Terbaik  Kota Pematangsiantar,” Sainteks 2020 , vol. 2, pp. 7–10, 2020.
[15]  S. Manurung, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Dan Pegawai Terbaik Menggunakan Metode Moora,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 701–706, 2018.
[16]  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.
[17]  Yoga Handoko Agustin and H. Kurniawan, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Metode Weighted Product (Studi Kasus : Stmik Pontianak),” Semin. Nas. Inform. 2015 , pp. 177–182, 2015.
[18]  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.
[19]  R.  Attri  and  S.  Grover,  “Application  of  preference  selection  index  method  for  decision  making  over  the  design  stage  of production system life cycle,” J. King Saud Univ. - Eng. Sci. , vol. 27, no. 2, pp. 207–216, 2015.
[20]  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.
[21]  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.
[22]  M.  Kumar  and  A.  Kumar,  “Application  of  preference  selection  index  method  in  performance  based  ranking  of  ceramic particulate (SiO2/SiC) reinforced AA2024 composite materials,” Mater. Today Proc. , vol. 27, no. xxxx, pp. 2667–2672, 2019.
[23]  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.
[24]  W. I. Safitri, M. Mesran, and S. Sarwandi, “Penerapan Metode Preference Selection Index (PSI) Dalam Penerimaan Staff IT,” Bull. Informatics Data … , vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2022.