## 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.v6i1.3419

## Penerapan Metode PROMETHEE-GAIA Dalam Pemeringkatan Perguruan Tinggi di Indonesia
Ronal Watrianthos 1* , Reti Handayani 2 , Wakhinuddin Simatupang 3 , Dedy Irfan 4 , Mukhlidi Muskhir 4
1 Teknik Informatika, Universitas Al Washliyah, Rantauprapat, Indonesia
2 Manajemen Informatika, AMIK Bukittinggi, Bukittinggi, Indonesia
3 Pendidikan Teknologi dan Kejuruan, Universitas Negeri Padang, Padang, Indonesia
4 Pendidikan Teknik Elektronika, Universitas Negeri Padang, Padang, Indonesia Email: 1* ronal.watrianthos@gmail.com, 2 jeranikasdun@gmail.com, 3 wakhinuddins@gmail.com, 4 dedy_irf@ft.unp.ac.id,
5 muskhir@ft.unp.ac Email Penulis Korespondensi: ronal.watrianthos@gmail.com
Abstrak− Pemeringkatan  perguruan  tinggi  telah  dilakukan  sejak  tahun  2015  oleh  Kementerian  Riset,  Teknologi,  dan Pendidikan  Tinggi.  Tujuannya  adalah  memetakan  atau  mengembangkan  perguruan  tinggi  di  Indonesia.  Pemeringkatan  ini dinamakan  klasterisasi  perguruan  tinggi  yang  dibagi  menjadi  dua  kelompok  perguruan  tinggi  non  vokasi/ak ademik  dan perguruan tinggi vokasi. Penelitian ini bertujuan menghasilkan klasterisasi perguruan tinggi pada empat indikator utama yang ditetapkan.  Metode  yang  digunakan  adalah  Preference  Ranking  Organization  Method  for  Enrichment  Evaluation (PROMETHEE)  II  sebagai  model  keputusan  pada  Pengambilan  Keputusan  Multi  Kriteria  (MCDM)  diintegrasikan  dengan Geometrical Analysis for Interactive Aid (GAIA) sebagai analisis geometris dalam bentuk visualisasi pengambilan keputusan. Penelitian ini menghasilkan alternatif 2 dengan phi 0, 5125 sebagai alternatif dengan nilai meyakinkan diikuti dengan alternatif 3 dan 1. Hasil ini menunjukkan perguruan tinggi kedua pada lima perguruan tinggi yang diuji memiliki kinerja terbaik sesuai empat bobot indikator klasterisasi perguruan tinggi Indonesia
Kata Kunci: PROMETHEE II; MCDM; GAIA; Pemeringkatan; Perguruan Tinggi
Abstract− The Ministry of Research, Technology and Higher Education has been conducting university rankings since 2015. The goal is to map or build Indonesian universities. This ranking is known as university clustering, and it is separated into two categories:  non-vocational/academic  institutions  and  vocational  universities.  The  goal  of  this  research  is  to  create  higher education clusters based on the four key indicators that have been identified. The Preference Ranking Organization Method for Enrichment  Evaluation  (PROMETHEE)  II  decision  model  in  Multi-Criteria  Decision  Making  (MCDM)  was  employed, together  with  Geometrical  Analysis  for  Interactive  Aid  (GAIA)  as  geometric  analysis  in  the  form  of  decision-making visualization. This investigation yields alternative 2 with a phi of 0.5125 as a compelling value, followed by alternatives 3 and 1. According to the data, the second university out of the five evaluated had the best performance based on the four weights of the Indonesian higher education clustering indicator.
Keywords : PROMETHEE II; MCDM; GAIA; Rankings; University

## 1. PENDAHULUAN
Pemeringkatan perguruan tinggi merupakan rangking ataupun urutan bersumber pada kriteria akademik tertentu. Tujuan  pemeringkatan  untuk  menyediakan  data  profesional,  akurat,  multi  dimensi,  serta  bermanfaat  kepada masyarakat  tentang  kinerja  perguruan  tinggi.  Sebaliknya  DIKTI  mendefinisikan  ini  sebagai  capaian  kinerja perguruan  tinggi  di  Indonesia  guna  kenaikan  mutu  sekalian  menjadi  dasar  untuk  Kemenristekdikti  untuk memberikan  kebijakan  sesuai  kapasitas  tiap  klaster  perguruan  tinggi  tersebut[1].  Kemenristekdikti  telah memetakan  perguruan  tinggi  melalui  pemeringkatan  ini  sejak  tahun  2015.  Tujuannya  adalah  memetakan, mengembangkan, dan melihat mutu masing-masing perguruan tinggi sehingga masyarakat bisa melihat kinerjanya. Namun sejak tahun 2020 Kemenristekdikti mengubah istilah pemeringkatan dengan klasterisasi dan membaginya menjadi dua klaster utama perguruan tinggi vokasi dan non vokasi[2].
Beberapa  metode  telah  digunakan  dalam  pemeringkatan  perguruan  tinggi.  Metode  agregasi  peringkat berbasis  grafik  dengan  mendefinisikan  grafik  persaingan  perguruan  tinggi  dengan  setiap  simpul  mewakili universitas dan setiap tepi berarah mewakili hubungan outranking antara dua universitas telah digunakan dengan hasil komprehensif memberikan referensi yang andal dan efisien[3]. Metode lain menggunakan metode CRITIC dengan  mekanisme  pemeringkatan  dilakukan  dengan  menormalkan  data  dari  beberapa  variabel  yang  memiliki satuan dan dimensi yang berbeda, dilanjutkan dengan mencari bobot masing-masing variabel. Hasil pengolahan bobot menunjukkan bahwa variabel tingkat penggunaan kata kunci domain adalah variabel yang paling penting[4].
Beberapa perguruan tinggi  di  dunia juga menerapkan sistem pemeringkatan sendiri. Perguruan tinggi  di Amerika Serikat dan Inggris mengembangkan aplikasi pengambil keputusan pemeringkatan berbasis AHP dengan nama UniversityCompass . Aplikasi ini sudah diterapkan di Universitas Nigeria dan telah dikunjungi oleh 1 juta siswa untuk mendapatkan informasi rangking perguruan tinggi yang sesuai dengan yang diminatinya. Lebih dari 85% responden menilai aplikasi pemeringkatan ini sangat baik dalam menentukan rangking perguruan tinggi[5]. Metode lain diungkapkan menggunakan University Impact  Ranking (UIR) dalam menganalisis dan mengkritisi sistem  pemeringkatan  perguruan  tinggi  dengan  pendekatan  studi  kasus  eksplanatori.  Namun  dari  46  sampel perguruan tinggi yang diteliti. temuan menunjukkan bahwa UIR tidak berkontribusi cukup untuk mengidentifikasi universitas yang memiliki dampak baik pada masyarakat[6].

## 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.v6i1.3419
Pemerintah  Indonesia  melalui  Kemenristekdikti  telah  menetapkan  indikator  klasterisasi  pemeringkatan perguruan  tinggi  melalui  kinerja  masukan  40%  dan  kinerja  luaran  60%.  Pemeringkatan  ini  didasari  atas  lima komponen utama, yaitu kualitas sumber daya manusia, kualitas kelembagaan, kualitas kegiatan kemahasiswaan, kualitas penelitian dan pengabdian masyarakat, dan kualitas inovasi[2][4].
Tabel 1. Bobot Indikator Klasterisasi Perguruan Tinggi Tahun 2020[4]
Input Proses Output Outcome 20% 25% 25% 30% Dosen berkualifikasi doktor 35% Akreditasi Lembaga oleh BAN- PT 25% Jumlah artikel ilmiah yang ter indeks per dosen 30% Kinerja Inovasi 25% Dosen dengan kualifikasi Lektor Kepala dan Guru Besar 30% Akreditasi program studi oleh BAN-PT 40% Kinerja penelitian 40% Kinerja Pengabdian Masyarakat 25% Rasio jumlah mahasiswa terhadap dosen 25% Online Learning 10% Kinerja mahasiswa 20% Jumlah kutipan per dosen 20% Jumlah mahasiswa asing 8% Kerja sama antar universitas 9% Jumlah program studi yang telah memperoleh Akreditasi dan Sertifikasi internasional 10% Jumlah paten per dosen 15% Jumlah dosen yang bekerja sebagai praktisi di industri min 6 bulan 2% Kelengkapan Laporan PDDIKTI 10% Persentase lulusan Mendapatkan pekerjaan Dalam 6 bulan 15% Jumlah Prodi yang bekerja sama dengan DUDI, LSM, atau QS Top 100 WCU 2% Jumlah Prodi yang melaksanakan program Merdeka Belajar 2% Banyaknya siswa yang mengikuti program Merdeka Belajar 2%
Tabel  1  menunjukkan  bobot  indikator  pemeringkatan  versi  tahun  2020.  Terlihat  empat  indikator  yang meliputi indikator input 20%, proses 25%, output 25%, dan outcome 30% dengan masing-masing indikator dibagi menjadi beberapa kriteria lagi. Penelitian ini menggunakan metode Preference Ranking Organization Method for Enrichment  Evaluation  (PROMETHEE)  sebagai  model  keputusan  dalam  Multi  Criteria  Decision  Making (MCDM)  dan  Geometrical  Analysis  for  Interactive  Aid  (GAIA)  sebagai  analisis  geometris  dalam  bentuk visualisasi.  Metode  ini  bekerja  dengan  menentukan  urutan  prioritas  dalam  analisis  multi  kriteria  dengan memberikan preferensi kepada pengambil keputusan. Hasil penelitian diharapkan menghasilkan model keputusan dalam  menentukan  peringkat  perguruan  tinggi  yang  dikombinasikan  dengan  GAIA  (Geometrical  Analysis  for Interactive Aid) dalam mendukung visualisasi keputusan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pengambilan Keputusan Multi Kriteria (MCDM)
Metode  pemeringkatan  di Multi-Criteria  Decision  Making (MCDM)  digunakan  untuk  memberi  peringkat  pada banyak alternatif ketika pengambil keputusan memiliki sejumlah besar data. Pemeringkatan dengan sejumlah besar alternatif dipecahkan dengan mempertimbangkan banyak kriteria yang berbeda membandingkan sejumlah besar alternatif  dengan  mempertimbangkan  beberapa  atribut.  Metode  pemeringkatan  ini  sering  digunakan  dalam pemilihan strategi, kebijakan, dan proyek di bidang ilmu manajemen[7][8].
Tujuan utama dari  MCDM adalah menentukan peringkat alternatif dan memilih  alternatif yang paling tepat dengan menerapkan teknik tertentu dengan mempertimbangkan kriteria tertentu. MCDM dibagi menjadi dua kelas, yaitu Multi-Attribute Decision Making (MADM) dan Multi Objective Decision Making (MODM). Selama beberapa tahun terakhir, beberapa teknik MCDM telah diusulkan oleh para peneliti, yaitu TOPSIS, GDM (Gray Decision  Making),  ELECTRE  (Elimination  and  Choice  Expression  Reality),  SWARA  (Step  Wise  Weight Assessment Ratio Analysis), AHP dan ANP (Analytic Network Process).
Meskipun penggunaan metodologi MCDM dilakukan secara ekstensif melalui beberapa pendekatan utama seperti  AHP,  TOPSIS,  ELECTRE,  PROMETHEE  dan  kombinasinya,  namun  metode  ini  juga  dikritik  terkait masalah  pembalikan  peringkat.  Fenomena  ini  dapat  terjadi  ketika  pengambil  keputusan  mencoba  untuk memperkenalkan alternatif baru dalam proses pemilihan alternatif terbaik[9].

## 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.v6i1.3419

## 2.2 PROMETHEE II
Metode  PROMETHEE  konvensional  menjadi  metode  MCDM  yang  paling  berhasil  digunakan.  Metode PROMETHEE dikembangkan untuk pertama kalinya pada tahun 1982 dan kemudian dikembangkan lebih lanjut pada tahun 1985. Sekarang dianggap sebagai MCDM yang terkenal dan mudah diterapkan. Untuk mempraktikkan PROMETHEE dengan mempertimbangkan situasi MCDM yang berbeda, versi yang berbeda dalam literatur yang sesuai telah dikembangkan, seperti PROMETHEE I dan PROMETHEE II[10][11][12].
Versi PROMETHEE II adalah metode outranking yang paling banyak diteliti dan diterapkan. Metode ini terkenal  dengan kesederhanaannya namun  cukup efisien diterapkan dalam permasalahan multi kriteria. Metode outranking bertujuan  untuk  membangun  hubungan  preferensi,  yang  disebut  hubungan outranking ,  melalui serangkaian  perbandingan  berpasangan  alternatif  untuk  dievaluasi  pada  kriteria[13].  Metode  PROMETHEE  II mencirikan  enam  jenis fungsi  preferensi  untuk membandingkan  alternatif  di  bawah  berbagai  kriteria  biaya  dan manfaat.  Penyediaan  fungsi  preferensi  yang  berbeda  membuat  proses  normalisasi  menjadi  pilihan  dalam PROMETHEE II[14][15]. Penyelesaian dalam metode PROMETHEE II ditunjukkan pada tabel berikut:
Tabel 2. Penyelesaian Metode PROMETHEE II[16] Number Information Formula 1 Creating a Matrix Decision Create  a  matrix  that  has  a  basic  value  as  a material to be counted 2 Creating a Normalization Matrix for benefit ” for cost 3 Preference Function P j(i,i)
and 4 WP Value (Weak Preference) 5 SP j(i,i) Value
6 SP Value (strict Preference)
7 Total Preference Value
8 Entering Flow and Leaving Flow

## 9 Net Flow Value

## 2.3 GAIA (Geometrical Analysis for Interactive Aid)
Metode ini memproyeksikan sumbu keputusan pada PROMETHEE (π). Sumbu ini menunjukkan arah solusi dari bobot yang dialokasikan ke kriteria. Jika bobot terpusat pada satu kriteria, sumbu π akan bertepatan dengan sumbu kriteria tersebut di bidang GAIA. Ketika bobot didistribusikan ke semua kriteria, sumbu π muncul sebagai resultan berbobot dari semua sumbu kriteria. Sumbu π Panjang memiliki kekuatan keputusan yang kuat dengan sebaliknya jika sumbu π pendek tidak memiliki pengambilan keputusan yang kuat karena memiliki kriteria yang bertentangan sehingga pemilihan solusi menjadi sulit[17].
Perubahan  bobot  tidak  menjadikan  posisi  alternatif  dan  kriteria  berubah  di  bidang  GAIA.  Pengambilan keputusan dapat disesuaikan oleh pembuat keputusan berdasarkan vektor bobot dengan memilih preferensi yang mendukung kriteria tertentu. Perubahan bobot  akan membuat  garis keputusan  PROMETHEE (w) dan sumbu  π berubah sehingga konsekuensi pengambilan keputusan mudah diamati secara visual pada bidang GAIA[18][19].
Untuk lebih memahami hasil yang diberikan oleh PROMETHEE II, alat geometris yang dikenal sebagai bidang GAIA dapat digunakan. Ide dasar dari pendekatan GAIA adalah untuk melakukan PCA (analisis komponen utama) pada aliran bersih uni  criterion dihitung untuk  setiap alternatif. Bidang GAIA didefinisikan oleh vektor eigen unit yang sesuai u dan v , yang dihasilkan dari matriks kovarians aliran bersih unicriterion , diperoleh dengan menggunakan analisis komponen utama (PCA). Dengan menggunakan PCA, dimungkinkan untuk  menentukan bidang yang memiliki jumlah minimal informasi yang hilang karena proyeksi[20][21].

## 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.v6i1.3419
Gambar 2 . Bidang GAIA
Dalam bidang GAIA, alternatif diwakili oleh titik, dan kriteria ditunjukkan oleh sumbu. Aliran bersih dari alternatif adalah vektor dari kriteria tunggal aliran bersih  pada bobot w. Orientasi  sumbu  menunjukkan kriteria mana  yang  kompatibel  dan  mana  yang  bertentangan.  Panjang  sumbu  akan  menunjukkan  kriteria  diskriminan. Proyeksi vektor bobot disebut sebagai sumbu keputusan (π). Arah sumbu keputusan memberikan arah alternatif terbaik. Sumbu keputusan yang panjang menandakan kekuatan yang kuat untuk memilih alternatif di sepanjang arah  itu.  Kriteria  yang  menyatakan  preferensi  serupa  pada  alternatif  berorientasi  pada  bagian  yang  sama  dari bidang GAIA, dan kriteria yang bertentangan pada alternatif terletak pada bagian yang berlawanan dari  bidang GAIA[20]. Tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 3 berikut:
Gambar 3. Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode PROMETHEE II digunakan dalam menentukan kinerja perguruan tinggi berdasarkan bukti analitis dan kriteria  tertentu.  Tahap  pertama  adalah  menentukan  alternatif  dan  parameter  yang  akan  digunakan.  Alternatif merupakan perguruan tinggi yang akan dievaluasi untuk menentukan kinerja terbaik seperti yang ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. Alternatif Alternatif Code Alternatif 1 A1 Alternatif 2 A2 Alternatif 3 A3 Alternatif 4 A4 Alternatif 5 A5
Penentuan kriteria ditunjukkan pada Tabel 4 sesuai indikator klasterisasi perguruan tinggi tahun 2020 yang dikeluarkan oleh Kemenristekdikti.
Tabel 4. Kriteria Kriteria Kode Informasi Kriteria 1 C1 Input Kriteria 2 C2 Process Kriteria 3 C3 Output Kriteria 4 C4 Outcome
Setelah  alternatif  dan  kriteria  ditentukan,  langkah  selanjutnya  klasifikasi  berdasarkan  dominasi  setiap kriteria seperti yang ditunjukkan pada tabel 5. Proses ini dikalkulasikan berdasarkan nilai outflow untuk mencapai peringkat  alternatif  yang  lebih  baik.  Pengolahan  data  pada  tahap  ini  menggunakan  Visual  PROMETHEE Multicriteria Decision Aid (MCDA) software[12].

## 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.v6i1.3419
Tabel 5. Data
Bobot Kriteria Rule Alternatif A1  A2 A3 A4  A5 20 25 25 30 C1 C2 C3 C4 Max Max Max Max 1 1 2 2 2 0 3 6 2 3 1 1 20 20 20 20 2 3 1 2
Terdapat  lima  contoh  perguruan  tinggi  yang  diolah  menggunakan  metode  ini  dan  menghasilkan  nilai masing-masing sesuai dengan bobot indikator yang ditentukan. Alternatif 2 atau PT 2 menjadi alternatif dengan peringkat  tertinggi  berdasarkan  kinerja  dari  setiap  bobot  indikator  yang  ditentukan  dalam  klasterisasi  karena memiliki nilai phi , phi+ , dan phi- paling signifikan. Tabel 6 menunjukkan rangking lengkap dari lima alternatif yang diuji.
Tabel 6. Data Rangking Alternatif Phi Phi+ Phi- 1 2 Alternatif 2 Alternatif 5 0,2333 0,1000 0,3667 0,3333 0,1333 0,2333 3 Alternatif 1 -0,0167 0,4000 0,4167 4 Alternatif 4 -0,1333 0,1333 0,2667 5 Alternatif 3 -0,1833 0,1167 0,3000
Gambar 2 menunjukkan visualisasi GAIA PROMETHEE dengan alternatif dua (PT 2) menjadi peringkat tertinggi dalam menghitung kinerja perguruan tinggi vokasi. Alternatif 2 merupakan alternatif terbaik berdasarkan indikator  proses,  output,  dan  input.  Hasil  pemeringkatan  ini  divisualisasikan  agar  pengambil  keputusan  dalam menentukan kinerja perguruan tinggi dapat diketahui dengan baik.
Gambar 4 . Visualisasi Keputusan

## 4. KESIMPULAN
Sistem pendukung keputusan menggunakan PROMETHEE II membantu pengambil keputusan dalam menentukan kinerja  perguruan  tinggi  berdasarkan  kriteria  yang  ditetapkan.  Penelitian  ini  mengintegrasikan  metode PROMETHEE  dan  GAIA  dalam  evaluasi  perguruan  tinggi  vokasi  menggunakan  4  kriteria.  Analisis  ini menghasilkan alternatif 2 dengan phi 0, 5125 sebagai alternatif dengan nilai meyakinkan diikuti dengan alternatif 3 dan 1. Hasil ini menunjukkan perguruan tinggi 2 (alternatif 2) menjadi perguruan tinggi terbaik sesuai empat bobot indikator klasterisasi perguruan tinggi Indonesia.

## REFERENCES
[1] P. A. Kurniawijaya, D. M. Wiharta, and N. P. Sastra, “KORELASI INDIKATOR PENILAIAN PEMERINGKATAN WEBSITE PERGURUAN TINGGI WEBOMETRICS DAN 4ICU,” SINTECH (Science Inf. Technol. J. , vol. 2, no. 1, pp. 47–52, Apr. 2019, doi: 10.31598/sintechjournal.v2i1.325.
[2] M. Rozikin, M. Kurniawati, and K. Aliyyah, “Strategi Peningkatan Peringkat Perguruan Tinggi Versi Kemristekdikti (Studi  pada  Universitas  Brawijaya),” Kelola  J.  Manaj.  Pendidik. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  86–97,  Jul.  2020,  doi: 10.24246/j.jk.2020.v7.i1.p86-97.
[3] Y. Zhang, Y. Xiao, J. Wu, and X. Lu, “Comprehensive world university ranking based on ranking aggregation,” Comput. Stat. , vol. 36, no. 2, pp. 1139–1152, Jun. 2021, doi: 10.1007/s00180-020-01033-8.
[4] M.  Dachyar  and  F.  Dewi,  “Improving  University  Ranking  to  Achieve  University  Competitiveness  by  Management Information System,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , May 2015, vol. 83, p. 012023, doi:

## 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.v6i1.3419
10.1088/1757-899X/83/1/012023.
[5] A. Ezenwoke, O. Oshinowo, S. Misra, and R. Ahuja, “UniversityCompass: An AHP-Based Ranking and Selection App for University Prospecting in Developing Countries,” in Advances in Science, Technology & Innovation , Springer, 2021, pp. 35–42.
[6] M. Derakhshan, M. Hassanzadeh, and M. H. Nekoofar, “A CROSS ANALYSIS OF IMPACT UNIVERSITY RANKING SYSTEM,” Int. J. Inf. Sci. Manag. , vol. 19, no. 1, 2021.
[7] D. Siswanto, Y. Yunefri, B. Febriadi, and S. Sutejo, “Fuzzy Multi Criteria Decision Making To Determine The Best Rice Quality in Riau Island,” IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. , vol. 156, no. 1, p. 12055, 2018.
[8] D. Siregar et al. , “Multi-Attribute Decision Making with VIKOR Method for Any Purpose Decision,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1019, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1742-6596/1019/1/012034.
[9] H. U. Rahman, M. Raza, P. Afsar, A. Alharbi, S. Ahmad, and H. Alyami, “Multi-Criteria Decision Making Model for Application Maintenance Offshoring Using Analytic Hierarchy Process,” Appl. Sci. , vol. 11, no. 18, p. 8550, Sep. 2021, doi: 10.3390/app11188550.
[10]  H. Alidrisi, “DEA-Based PROMETHEE II Distribution-Center Productivity Model: Evaluation and Location Strategies Formulation,” Appl. Sci. , vol. 11, no. 20, p. 9567, Oct. 2021, doi: 10.3390/app11209567.
[11]  E. Murlisah and M. Mesran, “Penerapan Metode Extended Promethee II (EXPROM II) Dalam Penyeleksian Siswa Pada Jurusan Ground Support Equipment (GSE) Operator Nadarya Aviation Center Medan,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 2, no. 3, pp. 260–270, 2021.
[12]  A. P. Nasution, D. A. Harahap, and R. Watrianthos, “Application decision support system using PROMETHEE method,” J. Adv. Res. Dyn. Control Syst. , vol. 11, no. 1, 2019.
[13]  R. Watrianthos, E. F. S. Simanjorang, M. Syaifullah, and I. R. Munthe, “Penerapan Metode Promethee Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Pemeringkatan Siswa,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 3, no. 4, pp. 381–386, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i4.1546.
[14]  M.  Mesran,  E.  Buulolo,  G.  Ginting,  and  A.  Karim,  “Application  of  The  Extended  Promethee  II  (EXPROM  II)  For International Student Exchange Selection.” 2020.
[15]  M. Mesran, S. D. Nasution, S. Syahputra, A. Karim, and E. Purba, “Implementation of the Extended Promethee II in Upgrade Level of Mechanic,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 125–130, 2018.
[16]  R. Watrianthos, W. A. Ritonga, A. Rengganis, and ..., “Implementation of PROMETHEE-GAIA Method for Lecturer Performance  Evaluation,” J.  Phys.  … ,  2021,  [Online].  Available:  https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742- 6596/1933/1/012067/meta.
[17]  R.  Watrianthos,  W.  A.  Ritonga, A.  Rengganis, A.  Wanto,  and  M.  Isa  Indrawan,  “Implementation of  PROMETHEE- GAIA Method for Lecturer Performance Evaluation,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1933, no. 1, p. 012067, Jun. 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012067.
[18]  K.  Lidouh,  Y.  De  Smet,  and  E.  Zimányi,  “GAIA  Map:  A  Tool  for  Visual  Ranking  Analysis  in  Spatial  Multicriteria Problems,”  in 2009  13th  International  Conference  Information  Visualisation ,  Jul.  2009,  pp.  393–402,  doi: 10.1109/IV.2009.59.
[19]  B.  Mareschal  and  Y.  De  Smet,  “Visual  PROMETHEE:  Developments  of  the  PROMETHEE  &  GAIA  multicriteria decision aid methods,” in IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management , 2009, pp. 1646–1649.
[20]  B. Elevli and H. Ozturk, “Multi-criteria Assessment of Heavy Metals contaminations in waters and ranking the sites by using  PROMETHEE/GAIA  method,” J.  Environ.  Heal.  Sci.  Eng. ,  vol.  17,  no.  1,  pp.  75–84,  Jun.  2019,  doi: 10.1007/s40201-018-00328-9.
[21]  J.-P. Brans and B. Mareschal, “The PROMCALC &amp; GAIA decision support system for multicriteria decision aid,” Decis. Support Syst. , vol. 12, no. 4–5, pp. 297–310, Nov. 1994, doi: 10.1016/0167-9236(94)90048-5.