## Implementasi Metode Promethee Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pengajar
(Studi Kasus: Griya Belajar Pintar Arrava)
Iqbal Faizal Afif*, Anang Andrianto**, Gama Wisnu Fajarianto*** Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Jember *zenphoneiqbal@gmail.com, **anang@mail.unej.ac.id, ***gamawisnuf@unej.ac.id

## ABSTRACT
Tutoring is a process of providing learning assistance to students from elementary school to high school. One of the tutoring institutions in Jember Regency is Griya Belajar Pintar Arrava. Arrava always tries to provide the best services and facilities for its students by providing quality teachers. Qualified teachers can be obtained through a good teacher selection process. However, Arrava's leader, who also serves as a decision maker, always has difficulty in choosing new teachers. Efforts that can be made to overcome these difficulties are by building a decision support system for teacher selection. The decision support system  for  teacher  selection  can  assist  Arrava  leaders  in  selecting  qualified  teachers  by  providing applicant recommendations based on the results of system calculations. One method that can be used in the selection of teachers is the Promethee method. Promethee is a method that is able to solve problems in  determining  the  order  (priority).  Basically  the  Promethee  method  compares  the  scores  between alternatives (applicants) based on each criterion, resulting in a more accurate decision. The results of this study indicate that the applicant who is ranked first is Nur Khotimah with a value of 0.362014, the second is Hendra Setiawan with a value of 0.245347, the third is Miftahul Arifin with a value of 0.000833, the fourth is Novi Ekasari with a value of -0.3025, and the fifth is Nurul Azizah with a value of -0.30569.
Keyword: Griya Belajar Pintar Arrava, Promethee Method, Decision Support System, Teacher Selection

## 1. Pendahuluan
Bimbingan  belajar  atau  bimbel  merupakan  proses  pemberian bantuan  belajar  kepada siswa  mulai  dari tingkat sekolah dasar hingga sekolah menengah atas. Bimbel bertujuan membantu siswa dalam memecahkan masalah  akademik  yang  dihadapi  dengan  cara  mengembangkan  suasana  belajar-mengajar  yang  kondusif (Swara dan Ramadhan, 2017). Pada tahun 2018, jumlah lembaga bimbel di-perkirakan mencapai angka lebih dari 2 ribu lembaga dengan siswa mencapai lebih dari 1 juta orang (Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan, 2018).  Pertumbuhan  yang  signifikan  ini  tidak  lain  disebabkan  oleh  tingginya  minat  siswa  untuk  mengikuti bimbingan belajar agar dapat lolos pada ujian masuk perguruan tinggi.
Salah satu lembaga bimbel yang berada di Kabupaten Jember adalah Griya Belajar Pintar Arrava. Arrava didirikan di Jember pada tahun 2009. Siswa yang menjadi peserta bimbingan hingga saat ini mencapai jumlah 206 siswa. Salah satu keunggulan yang dimiliki Arrava adalah adanya program mengenai pendidikan agama, sehingga siswa tidak hanya difokuskan pada pendidikan akedemik saja. Hal tersebut menjadi daya tarik bagi orang tua dan juga siswa itu sendiri.
Arrava selalu berusaha memberikan pelayanan dan fasilitas terbaik bagi siswa bimbingannya. Salah satu caranya  adalah  dengan  menyediakan  pengajar  yang  berkualitas.  Pengajar  yang  berkualitas  dapat  diperoleh melalui  proses  pemilihan  pengajar  yang  baik.  Namun  proses  pemilihan  pengajar  tidak  semudah  yang dibayangkan. Hal tersebut juga yang menjadi permasalahan di Arrava. Pimpinan Arrava yang juga bertugas sebagai  pengambil  keputusan  selalu  mengalami  kesulitan  dalam  memilih  pengajar  baru.  Kesulitan  tersebut disebabkan oleh hasil penilaian yang hampir sama pada saat proses pemilihan, sehingga dikhawatirkan dapat terjadi  pengambilan  keputusan  yang  bersifat  subjektif.  Pemilihan  pengajar  di  Arrava  juga  masih  dilakukan dengan cara manual. Akibatnya proses pemilihan dapat memakan waktu yang cukup lama dan terasa kurang efektif.
Usaha  yang  dapat  dilakukan  untuk  mengatasi  masalah  tersebut  yaitu  dengan  membangun  sistem pendukung  keputusan  (SPK).  SPK  dapat  membantu  menyediakan  alternatif  pilihan  yang  dapat  digunakan dalam  proses  pengambilan  keputusan  (Novika  dkk.,  2018).  SPK  tidak  berfungsi  untuk  menggantikan  tugas pimpinan,  tetapi  SPK  hanya  berfungsi  sebagai  bahan  pertimbangan  bagi  pimpinan  dalam  mengambil
keputusan.  Terdapat  beberapa  metode  yang  dapat  diterapkan  pada  SPK,  seperti AHP,  SAW,  Smart, dan Promethee .
Metode  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini  dalam  pemilihan  pengajar  yaitu  metode Promethee . Promethee merupakan  metode  yang  mampu  memecahkan  masalah  dalam  penentuan  urutan  (prioritas). Penelitian  sebelumnya  yang  pernah  menggunakan  metode Promethee adalah  penelitian  yang  dilakukan Priyanto dkk (2017) mengenai pemilihan guru berprestasi pada Dinas Pendidikan Kota Malang. Sampel yang digunakan  sebanyak  5  data  guru  sebagai  alternatif  dengan  6  kriteria,  yaitu  dokumen  portofolio,  penilaian kinerja  guru,  rencana  pelaksanaan  pembelajaran,  presentasi  karya  ilmiah,  wawancara,  dan  tes  tulis. Berdasarkan  pengujian  akurasi  menggunakan  10  data  guru  pada  perlombaan  sebelumnya,  sistem  memiliki akurasi 100% dalam proses pemilihan guru berprestasi.
Penelitian terdahulu selanjutnya yang dilakukan oleh Linggarani (2017) mengenai perbandingan metode SAW dan Promethee pada pemilihan pegawai teladan pemerintah Kota Tanjungpinang. Sampel yang digunakan sebanyak 80 data pegawai sebagai alternatif dengan 9 kriteria. Hasil dari penelitian tentang perbandingan kedua metode menunjukkan bahwa metode Promethee lebih baik dari metode SAW. Metode Promethee menunjukkan hasil  perhitungan  6%  mendekati  data  asli,  sedangkan  metode SAW menunjukkan  hasil  perhitungan  5% mendekati data asli.
Berdasarkan  beberapa  penelitian  tersebut,  metode Promethee cocok  diterapkan  dalam  penyelesaian masalah yang terdiri dari banyak alternatif dan banyak kriteria.  Kriteria yang digunakan pada penelitian ini diperoleh berdasarkan hasil wawancara dengan pimpinan Arrava yaitu nilai IPK, pengalaman mengajar, ujian tulis,  ujian  wawancara,  dan  praktek  mengajar.  Metode Promethee dipilih  karena  mempunyai  tingkat  nilai akurasi yang tinggi. Hal tersebut dikarenakan keputusan yang dihasilkan berasal dari hasil perbandingan antar alternatif  berdasarkan  masing-masing  kriteria,  sehingga  menghasilkan  keputusan  yang  lebih  akurat.  Oleh karena itu, penerapan metode Promethee pada sistem ini diharapkan dapat membantu pimpinan Arrava dalam memilih pengajar terbaik yang sesuai dengan kriteria yang dibutuhkan.
2. Tinjauan Pustaka

## 2.1. Kriteria Pemilihan Pengajar di Arrava
Pihak yang melakukan pengambilan keputusan mengenai pelamar yang dinyatakan diterima atau tidak yaitu pimpinan dari Arrava itu sendiri. Supaya dapat diterima menjadi pengajar di Arrava, ada beberapa kriteria pemilihan yang harus dipenuhi oleh pelamar. Pimpinan Arrava telah menentukan kriteria pemilihan tersebut sebagai upaya untuk mendapatkan pengajar yang berkualitas. Adapun kriteria pemilihan yang dimaksud dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Pemilihan Pengajar No Nama Kriteria Keterangan 1  Nilai IPK Untuk mengetahui penguasaan materi pelamar tentang bidang keahliannya selama kuliah. 2  Pengalaman Mengajar Untuk  mengetahui  berapa  lama  pelamar  pernah  mengajar sebelumnya. 3  Ujian Tulis Untuk mengetes kembali pemahaman dari pelamar. 4  Ujian Wawancara Untuk mengetahui sikap dan perilaku dari pelamar. 5  Praktek Mengajar Untuk  mengetahui  kemampuan  pelamar  dalam  mengajar  dan berkomunikasi dengan siswa.

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Istilah sistem pendukung keputusan mengacu pada suatu sistem yang memanfaatkan dukungan dari komputer dalam proses pengambilan suatu keputusan. Hermawan menyatakan bahwa sistem pendukung keputusan merupakan sebuah sistem yang mendukung kerja seorang manajer maupun sekelompok manajer dalam memecahkan masalah semi-terstruktur dengan cara memberikan informasi ataupun usulan menuju pada keputusan tertentu (Agustina, 2017).

## 2.3. Metode Promethee
Metode Promethee merupakan salah satu metode penentuan urutan (prioritas). Brans menyatakan bahwa dugaan  dari  dominasi  kriteria  yang  digunakan  dalam Promethee adalah  penggunaan  nilai  dalam  hubungan outranking (Wibowo dkk., 2015). Outranking adalah metode yang dapat menghitung penilaian kualitatif dan
kuantitatif  secara  bersamaan.  Pada  dasarnya  metode  ini  menghitung  nilai  untuk  setiap  pasangan  alternatif berdasarkan pada kriteria dari alternatif tersebut.
Metode Promethee memerlukan  beberapa  tahap  perhitungan  dalam  penerapannya  (Imandasari  dkk., 2018). Adapun tahap perhitungannya sebagai berikut:
1. Menentukan alternatif, alternatif merupakan objek yang dihitung nilainya.
2. Menentukan kriteria pemilihan, kriteria merupakan ketentuan yang menjadi poin penilaian dalam proses perhitungan.
3. Menentukan  bobot  kriteria,  setiap  kriteria  boleh  memiliki  nilai  bobot  yang sama  maupun  berbeda.  Pada penelitian ini, setiap kriteria dianggap mempunyai bobot yang sama penting.
4. Menentukan  kaidah  penilaian,  kaidah  penilaian  dibedakan  menjadi  minimasi  dan  maksimasi  tergantung pada tujuan pengoptimalan dan kecenderungan data (Mladineo dkk., 2016). Untuk tipe kaidah minimasi, berarti semakin kecil nilai dari kriteria akan lebih diprioritaskan. Sedangkan tipe kaidah maksimasi, berarti semakin tinggi nilai dari kriteria akan lebih baik.
5. Menghitung nilai preferensi kriteria.
Nilai preferensi kriteria dapat diketahui dengan menentukan tipe preferensi dari kriteria tersebut terlebih dahulu.  Metode Promethee mempunyai  5  jenis  tipe  preferensi  kriteria,  yaitu usual,  quasi,  linear,  level, dan linear-quasi (Febistian dkk., 2015). Berikut penjelasan masing-masing tipe preferensi. a. Kriteria Biasa
Tipe preferensi biasa (usual) adalah tipe dasar yang tidak memiliki nilai threshold (kecenderungan) dan jarang digunakan. Tipe usual memiliki rumus seperti pada Persamaan 1.
𝐻(𝑑) = { 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 ≤ 0 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 > 0 Keterangan: 𝐻(𝑑) = Fungsi selisih kriteria antar alternatif 𝑑 = Selisih nilai kriteria {d = f(a) - f(b)}
b. Kriteria Quasi
Tipe preferensi quasi sering digunakan dalam penilaian suatu data dari segi kualitas atau mutu. Tipe  ini mempunyai satu jenis threshold (kecenderungan) yaitu indifference ( q) . Tipe quasi memiliki rumus seperti pada Persamaan 2.
𝐻(𝑑) = { 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 ≤ 𝑞 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 > 𝑞 Keterangan: 𝐻(𝑑) = Fungsi selisih kriteria antar alternatif 𝑑 = Selisih nilai kriteria {d = f(a) - f(b)} 𝑞 = Harus merupakan nilai tetap
c. Kriteria dengan Preferensi Linier
Tipe preferensi linier (linear) sering digunakan dalam penilaian data dari segi kuantitatif atau banyaknya jumlah.  Tipe  ini  juga  mempunyai  satu  jenis threshold (kecenderungan)  yaitu preference ( p) .  Tipe linear memiliki rumus seperti pada Persamaan 3.
𝐻(𝑑) = {
0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 ≤ 0 𝑑 𝑝
⁄ , 𝑗𝑖𝑘𝑎 0 < 𝑑 ≤ 𝑝
1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 > 𝑝
Keterangan: 𝐻(𝑑) = Fungsi selisih kriteria antar alternatif 𝑑 = Selisih nilai kriteria {d = f(a) - f(b)} 𝑝 = Nilai kecenderungan atas
d. Kriteria Level
Tipe preferensi level mirip dengan tipe preferensi quasi yang sering digunakan dalam penilaian suatu data dari segi kualitas atau mutu. Tipe ini mempunyai dua jenis threshold yaitu indifference ( q ) dan preference ( p ). Tipe level memiliki rumus seperti pada Persamaan 4.
𝐻(𝑑) = { 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 ≤ 𝑞
0.5, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑞 < 𝑑 ≤ 𝑝
1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 > 𝑝
Keterangan: 𝐻(𝑑) = Fungsi selisih kriteria antar alternatif 𝑑 = Selisih nilai kriteria {d = f(a) - f(b)} 𝑝 = Nilai kecenderungan atas
𝑞 = Harus merupakan nilai yang tetap
e. Kriteria dengan Preferensi Linier dan Area yang Tidak Berbeda
Tipe  preferensi  linier-quasi (linear-quasi) memiliki  kesamaan  dengan  tipe  preferensi linear yang  sering digunakan dalam penilaian dari segi kuantitatif atau banyaknya jumlah. Tipe ini juga  mempunyai dua jenis threshold yaitu indifference ( q ) dan preference ( p ). Tipe linear quasi memiliki rumus seperti pada Persamaan 5.
𝐻(𝑑) = { 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 ≤ 𝑞 𝑑 − 𝑞 𝑝 − 𝑞 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑞 < 𝑑 ≤ 𝑝 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 > 𝑝
Keterangan: 𝐻(𝑑) = Fungsi selisih kriteria antar alternatif 𝑑 = Selisih nilai kriteria {d = f(a) - f(b)} 𝑝 = Nilai kecenderungan atas 𝑞 = Harus merupakan nilai yang tetap
f. Menentukan nilai kecenderungan
Salah satu cara atau acuan dalam menentukan nilai kecendurangan ( threshold ) dari tipe preferensi suatu kriteria adalah dengan menggunakan rumus Veto (Adila dkk., 2018). Rumus Veto terdapat pada Persamaan 6. 𝑣 = 𝑘1 − 𝑘2 𝑞 =   𝑣  ∑𝑎𝑙𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎𝑡𝑖𝑓 ⁄ 𝑝 = 𝑣 − 𝑞 Keterangan: 𝑣 = Threshold veto 𝑘1 = Nilai maksimal – nilai minimal 𝑘2 = Nilai minimal ke-2 – nilai minimal 𝑞 = Indifference 𝑝 = Preference 6. Menghitung total nilai indeks preferensi
Perhitungan total nilai indeks preferensi dapat dilakukan dengan menggunakan Persamaan 7.
𝜋(𝑎, 𝑏) = 1 𝑘 ∑ 𝑃 ℎ 𝑘 ℎ=1 (𝑎, 𝑏)
Keterangan: 𝜋(𝑎, 𝑏) = Nilai indeks preferensi
𝑘
= Jumlah kriteria
𝑃 ℎ (𝑎, 𝑏) = Nilai preferensi a terhadap b 7. Menghitung leaving flow dan entering flow.
Leaving  flow dan Entering  flow merupakan  tahapan  utama  dalam  pengukuran outranking. Berikut merupakan rumus atau persamaan untuk menghitung nilai leaving flow dan entering flow . a. Menghitung leaving flow
Leaving  flow adalah  penjumlahan  nilai  yang  memiliki  arah  mendekat  ke node a (horizontal).  Rumus perhitungan leaving flow terdapat pada Persamaan 8.
𝜑 + (𝑎) = 1 𝑛−1 ∑ 𝜑(𝑎, 𝑥) 𝑥𝜖𝐴
Keterarangan: 𝜑(𝑎, 𝑥) = Preferensi alternatif a terhadap x 𝜑 + (𝑎) = Nilai leaving flow
𝑛 = Banyak alternatif
b. Menghitung entering flow
Entering  flow adalah  penjumlahan  nilai  yang  memiliki  arah  menjauh  ke node a (vertikal).  Rumus perhitungan entering flow terdapat pada Persamaan 9.
𝜑 − (𝑎) = 1 𝑛−1 ∑ 𝜑(𝑥, 𝑎) 𝑥𝜖𝐴
Keterarangan: 𝜑(𝑥, 𝑎) = Preferensi alternatif x terhadap a 𝜑 − (𝑎) = Nilai entering flow 𝑛 = Banyak alternatif
8. Menghitung net flow
Nilai  akhir  dari  setiap  alternatif  pada  metode Promethee diperoleh  melalui  nilai net  flow .  Nilai net  flow berasal  dari  hasil  pengurangan  nilai leaving  flow dengan entering  flow .  Rumus  untuk  menghitung net  flow dapat dilihat pada Persamaan 10.
𝜑(𝑎) = 𝜑 + (𝑎) − 𝜑 − (𝑎) Keterangan: 𝜑(𝑎) = Nilai net flow 𝜑 + (𝑎) = Nilai leaving flow 𝜑 − (𝑎) = Nilai entering flow
3. Metode Penelitian
3.1. Jenis Penelitian
Penelitian ini termasuk dalam jenis penelitian kuantitatif. Penelitian kuantitatif adalah suatu penelitian untuk menemukan suatu informasi yang menggunakan data berupa angka sebagai alat menganalisis keterangan mengenai apa yang ingin diketahui. Penelitian kuantitatif dilakukan pada tahap perhitungan data menggunakan metode Promethee .

## 3.2. Tempat dan Waktu Penelitian
Tempat dilaksanakannya penelitian yaitu Griya Belajar Pintar Arrava, yang bertempat di Jl. Teuku Umar No.84,  Kelurahan  Kebonsari,  Kecamatan  Sumbersari,  Kabupaten  Jember. Waktu  pelaksanaan  penelitian berlangsung kurang lebih 5 (lima) bulan, terhitung mulai awal bulan Oktober 2021 sampai akhir bulan Februari 2022.

## 3.3. Tahap Penelitian
Tahap penelitian yang digunakan pada penelitian mengadopsi pemodelan Waterfall. Pemodelan Waterfall termasuk dalam model pengembangan sekuensial,  karena pada proses penerapannya harus diselesaikan satu per satu setiap tahap hingga tahapan terakhir (Larasati dan Masripah, 2017). Berikut ini merupakan diagram dari tahap penelitian dari sistem pendukung keputusan pemilihan pengajar yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Pada  Gambar  1  dijelaskan  bahwa  alur  pada  pemodelan Waterfall dimulai  dari  tahapan  analisis kebutuhan  sistem,  kemudian  dilanjutkan  tahapan  desain  sistem,  kemudian  tahapan  implementasi  sistem, setelah  itu  tahapan  pengujian  sistem,  dan  yang  terakhir  tahapan  pemeliharaan  sistem.  Jika  pada  tahap pemeliharaan sistem terjadi masalah atau error pada sistem, maka dapat mengulang kembali ke tahapan yang dirasa  membutuhkan  perbaikan  dan  melanjutkan  ke  tahapan  selanjutnya  hingga  tahap  pemeliharaan  sistem kembali.

## 3.4. Gambaran Sistem
Sistem  yang  dibangun  merupakan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  pengajar  berbasis website dengan menerapkan metode Promethee . Sistem akan mampu membantu pimpinan di Arrava dalam mengambil keputusan dengan memberikan rekomendasi peringkat yang diperoleh dari proses perhitungan nilai pelamar.  Data  yang  dibutuhkan  adalah  data  lowongan,  data  pelamar,  data  nilai,  dan  data  kriteria  pemilihan yaitu nilai IPK, pengalaman mengajar, ujian tulis, ujian wawancara, dan praktek mengajar. Alur dari sistem pendukung keputusan yang dibangun digambarkan dalam bentuk flowchart pada Gambar 2.
Gambar 2. Alur Sistem
Pada  Gambar  2  dijelaskan  bahwa  sistem  yang  dibangun  nantinya  akan  menghasilkan  keluaran  berupa peringkat dari para pelamar. Peringkat dari pelamar akan diperoleh setelah menginputkan nilai dan sistem akan mengolah nilai pelamar tersebut sesuai dengan perhitungan pada metode Promethee.

## 4. Analisis dan Hasil
4.1. Menentukan Tipe Preferensi dan Nilai Alternatif
Penelitian ini menggunakan 5 sampel data pelamar (alternatif) yang mendaftar untuk menjadi pengajar pada jenjang SD dengan mata pelajaran Bahasa Inggris yaitu Novita Sari (A01), Miftahul Arifin (A02), Nur Khotimah (A03), Hendra Setiawan (A04), dan Nurul Azizah (A05). Tipe preferensi Quasi (II) digunakan untuk kriteria berkategori kualitas atau mutu, yaitu pada kriteria nilai IPK (K01) dan pengalaman mengajar (K02). Tipe preferensi Linear (III) digunakan untuk kriteria berkategori penilaian kuantitatif, yaitu pada kriteria ujian tulis (K03), ujian wawancara (K04), dan praktek mengajar (K05). Kaidah yang digunakan untuk semua kriteria adalah  maksimasi,  berarti  semakin  tinggi  nilai  akan  semakin  baik.  Nilai  parameter  P  ( preference )  atau  Q ( indifference ) diperoleh berdasarkan pada tipe preferensi dari kriteria masing-masing.  Berikut penjabarannya pada Tabel 2.

## Tabel 2. Tipe Preferensi
Salah satu penjelasan pada Tabel 2 yaitu kriteria nilai IPK (K01) menggunakan kaidah maksimasi, artinya  semakin  tinggi  nilai  IPK  menunjukkan  bahwa  semakin  bagus  kualitas akademik  dari  pelamar. Tipe preferensi yang digunakan adalah tipe Quasi (II), karena nilai IPK termasuk dalam kualitas akademik yang dimiliki oleh pelamar. Parameter yang digunakan yaitu Q = 0,07, artinya nilai IPK dianggap mempunyai nilai preferensi  nol  (0)  jika  selisih  masing-masing  alternatif  kurang  dari  sama  dengan  0,07  dan  mempunyai  nilai preferensi mutlak (1) jika selisihnya lebih dari 0,07.

## 4.2. Menghitung Nilai Preferensi
Perhitungan  nilai  preferensi  dilakukan  pada  setiap  kriteria  pemilihan  dengan  membandingkan  nilai masing-masing  alternatif  dengan  acuan  parameter  yang  telah  ditentukan.  Berikut  masing-masing perhitungannya.
a. Nilai IPK
Tipe  preferensi  yang  digunakan  adalah  tipe  Quasi  (II)  dan  Kaidah  yang  digunakan  adalah  maksimasi. Rumus yang digunakan terdapat pada Persamaan 11.
𝐻(𝑑) = { 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 ≤ 𝑞 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 > 𝑞
b. Pengalaman Mengajar
Tipe  preferensi  yang  digunakan  adalah  tipe  Quasi  (II)  dan  Kaidah  yang  digunakan  adalah  maksimasi. Rumus yang digunakan terdapat pada Persamaan 12.
𝐻(𝑑) = { 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 ≤ 𝑞
1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 > 𝑞
Setiap alternatif (pelamar) dibandingkan untuk dicari nilai selisihnya. Hasil selisih kemudian akan dijadikan parameter untuk menentukan nilai preferensi. Jika selisih (d) ≤ q, maka nilai preferensinya adalah nol (0). Jika selisih (d) > q, maka nilai preferensinya adalah mutlak (1).
c. Ujian Tulis
Tipe  preferensi  yang  digunakan  adalah  tipe  Linear  (III)  dan  Kaidah  yang  digunakan  adalah  maksimasi. Rumus yang digunakan terdapat pada Persamaan 13.
𝐻(𝑑) = {
0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 ≤ 0 𝑑 𝑝 ⁄ , 𝑗𝑖𝑘𝑎 0 < 𝑑 ≤ 𝑝
Setiap alternatif (pelamar) dibandingkan untuk dicari nilai selisihnya. Hasil selisih kemudian akan dijadikan parameter untuk menentukan nilai preferensi. Jika selisih (d) ≤ 0, maka nilai preferensinya adalah nol (0). Jika selisih (d) > 0 dan ≤ p, maka nilai preferensinya adalah d / p. Jika selisih (d) > p, maka nilai preferensinya adalah mutlak (1) d. Ujian Wawancara
Tipe  preferensi  yang  digunakan  adalah  tipe  Linear  (III)  dan  Kaidah  yang  digunakan  adalah  maksimasi. Rumus yang digunakan terdapat pada Persamaan 14.
𝐻(𝑑) = {
0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 ≤ 0
𝑑 𝑝
⁄ , 𝑗𝑖𝑘𝑎 0 < 𝑑 ≤ 𝑝

## 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 > 𝑝
Setiap alternatif (pelamar) dibandingkan untuk dicari nilai selisihnya. Hasil selisih kemudian akan dijadikan parameter untuk menentukan nilai preferensi. Jika selisih (d) ≤ 0, maka nilai preferensinya adalah nol (0). Jika selisih (d) > 0 dan ≤ p, maka nilai preferensinya adalah d / p. Jika selisih (d) > p, maka nilai preferensinya adalah mutlak (1).
e. Praktek Mengajar
Tipe  preferensi  yang  digunakan  adalah  tipe  Linear  (III)  dan  Kaidah  yang  digunakan  adalah  maksimasi.
Rumus yang digunakan terdapat pada Persamaan 15.
𝐻(𝑑) = {
0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 ≤ 0 𝑑 𝑝 ⁄ , 𝑗𝑖𝑘𝑎 0 < 𝑑 ≤ 𝑝

## 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 > 𝑝
Setiap alternatif (pelamar) dibandingkan untuk dicari nilai selisihnya. Hasil  selisih kemudian akan dijadikan parameter untuk menentukan nilai preferensi. Jika selisih (d) ≤ 0, maka nilai preferensinya adalah nol (0). Jika selisih (d) > 0 dan ≤ p, maka nilai preferensinya adalah d / p. Jika selisih (d) > p, maka nilai preferensinya adalah mutlak (1).

## 4.3. Menghitung Total Nilai Indeks Preferensi
Rumus yang digunakan untuk menghitung total nilai indeks preferensi terdapat pada Persamaan 16.
𝜋(𝑎, 𝑏) = 1 𝑘 ∑ 𝑃 ℎ 𝑘 ℎ=1 (𝑎, 𝑏)
Total  nilai  indeks  preferensi  diperoleh  dari  hasil  penjumlahan  nilai  preferensi  dari  setiap  kriteria berdasarkan perbandingan antar masing-masing alternatif, kemudian dibagi dengan banyaknya jumlah kriteria.

## 4.4. Menghitung Leaving Flow dan Entering Flow
Leaving flow merupakan hasil penjumlahan nilai yang memiliki arah  mendekat ke node a (horizontal), sedangkan entering flow merupakan hasil penjumlahan nilai yang memiliki arah menjauh dari node a (vertikal). Tabel  9  merupakan  total  nilai  indeks  preferensi  yang  diubah  ke  bentuk  matriks  untuk  memudahkan  dalam perhitungan nilai leaving flow dan entering flow. Berikut perhitungan nilai leaving flow.
A01  = 1 5−1 * (0,066667+0,1875+0,2+0,169444
= 0,155903
A02  = 1 5−1 * (0,2825+0,4+0,4+0,3875)
= 0,3675
A03  = 1 5−1 * (0,711111+0,577778+0,3625+0,735556)
= 0,596736 A04  = 1 5−1 * (0,76+0,54+0,288889+0,48) = 0,517222 A05  = 1 5−1 * (0,08+0,282222+0,0625+0,125) = 0,137431 Berikut perhitungan nilai entering flow.
A01  = 1 5−1 * (0,2825+0,711111+0,76+0,08) = 0,458403 A02  = 1 5−1 * (0,066667+0,577778+0,54+0,282222) = 0,366667 A03  = 1 5−1 * (0,1875+0,4+0,288889+0,0625) = 0,234722 A04  = 1 5−1 * (0,2+0,4+0,3625+0,125)
= 0,271875
A05  = 1 5−1 * (0,169444+0,3875+0,735556+0,48) = 0,443125

## 4.5. Menghitung Net Flow
Nilai net flow diperoleh dari hasil pengurangan antara nilai leaving flow dengan nilai entering flow . Berikut perhitungan nilai net flow. A01  = leaving flow - entering flow = 0,155903 - 0,458403 = -0,3025 A02  = leaving flow - entering flow = 0,3675 - 0,366667 = 0,000833 A03  = leaving flow - entering flow = 0,596736 - 0,234722 = 0,362014 A04  = leaving flow - entering flow = 0,517222 - 0,271875 = 0,245347 A05  = leaving flow - entering flow = 0,137431 - 0,443125 = -0,30569 Nilai net flow yang diperoleh kemudian diurutkan dari nilai yang terbesar untuk mengetahui rekomendasi pelamar terbaik yang layak diterima menjadi pengajar di Arrava.
Leaving flow merupakan hasil penjumlahan nilai yang memiliki arah mendekat ke node a (horizontal), sedangkan entering flow merupakan hasil penjumlahan nilai yang memiliki arah menjauh dari node a (vertikal).

## 4.6. Hasil Pembuatan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pengajar
Hasil  pembuatan  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  pengajar  berupa  fitur-fitur  yang  dapat dijalankan oleh pengguna. Sistem dapat membantu pimpinan Arrava dalam mengambil keputusan mengenai pelamar yang layak diterima untuk menjadi pengajar di Arrava.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian  ini yaitu implementasi metode Promethee pada sistem pendukung keputusan pemilihan pengajar di Griya Belajar Pintar  Arrava  dimulai  dengan  menentukan  kriteria  pemilihan,  menentukan  tipe  preferensi  setiap  kriteria, menentukan  nilai  alternatif  pada  setiap  kriteria,  menghitung  nilai  preferensi,  menghitung  total  nilai  indeks preferensi, menghitung nilai leaving flow, menghitung nilai entering flow, dan yang terakhir menghitung nilai net  flow. Nilai net  flow merupakan  nilai  akhir  yang  digunakan  untuk  menentukan  peringkat  dalam merekomendasikan pelamar. Nilai net flow diperoleh dari hasil pengurangan antara nilai leaving flow dengan nilai entering flow . Pada penelitian ini, pelamar yang menjadi peringkat pertama yaitu Nur Khotimah dengan nilai net  flow tertinggi  sebesar  0,362014,  peringkat  kedua  yaitu  Hendra  Setiawan  dengan  nilai net  flow 0,245347, peringkat ketiga yaitu Miftahul Arifin dengan nilai net flow 0,000833, peringkat keempat yaitu Novi Ekasari  dengan  nilai net  flow -0,3025,  peringkat  kelima  yaitu Nurul  Azizah  dengan  nilai net  flow sebesar  - 0,30569.

## Referensi
[1] Adila, W. N., R. Regasari, dan H. Nurwasito. 2018. Sistem pendukung keputusan (spk) pemilihan tanaman pangan pada suatu lahan berdasarkan kondisi tanah dengan metode promethee. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer . 2(5):2118–2126.
[2] Agustina.  2017.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Beasiswa  PPA  dan  BBM  di  Universitas  Jember  dengan Metode Fuzzy Logic. Universitas Jember.
[3] Febistian, H., D. Andreswari, dan A. Erlansari. 2015. Implementasi metode mcdm dalam pemilihan kantor urusan agama (kua) teladan dengan menggunakan promethee (studi kasus: kementerian agama kepahiang). Jurnal Rekrusif . 3(2):196–207.
[4] Imandasari, T., A. Wanto, dan A. P. Windarto. 2018. Analisis pengambilan keputusan dalam menentukan mahasiswa pkl menggunakan metode promethee. Jurnal Riset Komputer (JURIKOM) . 5(3):234–239.
[5] Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan.  2018. Data  dan  Informasi  Kursus  dan  Pelatihan .  Jakarta:  Direktorat Jenderal Pendidikan Anak Usia Dini dan Pendidikan Masyarakat. Direktorat Pembinaan Kursus dan Pelatihan.
[6] Larasati,  H.  dan  S.  Masripah.  2017.  Analisis  dan  perancangan  sistem  informasi  pembelian  grc  dengan  metode waterfall. Jurnal Pilar Nusa Mandiri . 13(2):193–198.
[7] Linggarani,  J.  2017.  Perbandingan  metode  simple  additive  weighting  (saw)  dan  preference  ranking  organization method for enrichment evaluation (promethee) sistem pendukung keputusan pemilihan pegawai teladan pemerintah kota tanjungpinang. Jurusan Teknik Informatika . 1–7.
[8] Mladineo, M., N. Jajac, dan K. Rogulj. 2016. A simplified approach to the promethee method for priority setting in management of mine action projects. Croatian Operational Research Review (CORR) . 7:249–268.
[9] Novika,  T.,  A.  Widiastari,  V.  Miralda,  dan  A.  P.  Windarto.  2018.  SPK:  analisis  rekomendasi  bank  konvensional dengan promethee sebagai solusi cerdas untuk menabung. Jurnal Sistem Informasi . 3(1):38–45.
[10] Priyanto,  F.  S.,  B.  Harijanto,  dan  Y.  Watequlis.  2017.  Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  guru  berprestasi menggunakan  metode  promethee  (studi  kasus:  dinas  pendidikan  kota  malang). Jurnal  Informatika  Polinema . 3(4):23–28.
[11] Swara, G. Y. dan S. J. Ramadhan. 2017. Sistem informasi geografis penyebaran lokasi lembaga bimbingan belajar di kota padang berbasis android. Jurnal Teknoif . 5(2):50–56.
[12] Wibowo, R. M., A. E. Permanasari, dan I. Hidayah. 2015. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Marketing Officer Berprestasi dengan Metode Promethee (Studi Kasus: BRI Kantor Cabang Katamso Yogyakarta). Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia . 2015. STMIK AMIKOM Yogyakarta: 151–156.