## 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.v5i3.2994
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Merek Smartphone Terbaik Dalam Mendukung Belajar Online Mahasiswa Era Covid-19 Menggunakan Metode PSI (Preference Selection Index)
Wan Mariatul Kifti 1,* , Irene Hasian 2
1 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran, Kisaran, Indonesia
2 Program Studi Desain Komunikasi Visual, Sekolah Tinggi Media Komunikasi Trisakti, Jakarta, Indonesia Email: 1,* kifti.inti@gmail.com, 2 irene.hasian@trisaktimultimedia.ac.id Email Penulis Korespondensi: kifti.inti@gmail.com
Abstrak− Era  pandemi  Covid-19  mengakibatkan  masyarakat  harus  melakukan  aktivitas  dengan  menjaga  jarak  satu  dengan yang  lainnya  demi  tercapainya  pemutusan  tali  penyebaran  virus  Covid-19,  aktivitas  tersebut  mengakibatkan  pemerintah mengeluarkan  surat  keputusan  terutama  kepada  dinas  pendidikan  untuk  melakukan  pembelajaran  secara  online  karena sekolah  maupun  perguruan  tinggi  merupakan  salah  satu  tempat  yang  memiliki  potensi  besar  mudahnya  terjadi  penularan, pembelajaran online membuat semua pelajar wajib memiliki smartphone atau android sehingga mempermudah akses pelajar dalam  melakukan  pembelajaran  online,  perlu  dilakukan  penentuan  merek smartphone terbaik  dengan  kriteria  pembelian terbanyak, harga, kapasitas yang dimiiki smartphone dan tahun keluaran yang nantinya menjadi literature review pelajar dan orang  tua  pelajar  untuk  lebih  selektif  memilih  sesuai  dengan  keinginan  dan  kebutuhan  masing-masing  pengguna  dengan bantuan sistem pendukung keputusan dan penerapan terhadap metode PSI ( Preference Selection Index), dan didapatkan hasil dengan perolehan nilai tertinggi pada smartphone xiaomi dengan nilai tertinggi sebesar 0,327332, proses penilaian lebih adil dan proses pengambilan keputusan yang cepat.
Kata Kunci: SPK; Merek Smartphone; Belajar Online; PSI
Abstract− The era of the Covid-19 pandemic has resulted in people having to carry out activities by keeping their distance from  one  another  in  order  to  achieve  the  termination  of  the  spread  of  the  Covid-19  virus,  this  activity  resulted  in  the government issuing a decree, especially to the education office to conduct online learning because schools and universities is one  of  the  places  that  has  great  potential  for  easy  transmission,  online  learning  makes  all  students  obliged  to  have  a smartphone or android so that it makes it easier for students to access online learning, it is necessary to determine the best smartphone  brand  with  the  most  purchase  criteria,  price,  capacity  owned  by  smartphone  and  year.  output  which  will  later become a literature review of students and parents of students to be more selective in choosing according to the wishes and needs  of  each  user  with  the  help  of  a decision  support  system  and  the  application  of  the  PSI  method  (Preference  Selection Index).  rence  selection  index),  and  the  results  obtained  with  the  highest  score  on  the  xiaomi  smartphone  with  the  highest score of 0,327332, the assessment process is fairer and the decision-making process is fast.
Keywords: SPK; Smartphone Brand; Online Learning; PSI

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi covid-19 membuat masyarakat dunia terutama Negara Indonesia harus beradaptasi dengan kecanggihan teknologi  mulai  dari  pemanfaatan  laptop, smartphone dan  jaringan  koneksi  internet  dikarenakan  harus  terus menjaga jarak dan tetap dirumah demi mencegah terjadinya jumlah pasien yang terkontaminasi covid-19[1]. hal tersebut  menyebabkan  pemerintah  menghimbang  pusat  keramaian  masyarakat  seperti  supermarket,  bioskop tempat wisata instansi pemerintahan, industri maupun perusahaan besar dan sektor pendidikan harus melakukan pekerjaan  dengan  menjaga  jarak  dan  memberikan  himbauan  untuk  lebih  baik  di  rumah  saja  untuk  keamanan masyarakat  diseluruh  negeri.  Salah  satu  kegiatan  yang  mengikuti  himbauan  pemerintah  dan  masih  dijalani hingga  hari  ini  adalah  sekolahan  dan  perguruan  tinggi  yang  membuat  para  pelajar  harus  melakukan  proses pembelajaran dan administrasi harus dijalankan dengan cara daring atau secara online [2].
Pembelajaran  online  tentunya  memerlukan  sebuah  teknologi  seperti smartphone sebagai  media pembelajaran dimana setiap kegiatan dan setiap transaksi yang berhubungan dengan sekolah maupun pendidikan tinggi  tentu  saja  dilakukan  menggunakan  media  online  [3],  tetapi  tidak  semua  masyarakat  mampu  membeli sebuah smartphone dikarenakan  harga smartphone yang  cukup  tinggi  disaat  krisis  ekonomi  yang  disebabkan oleh  masa  pandemi.  Pembelian  smarphone  harus  sesuai  dengan  pemanfaatan  dan  kebutuhan  dan  budget masyarakat  terutama  pada  kalangan  pelajar  yang  duduk  di  perguruan  tinggi  atau  mahasiswa,  sering  terjadi pembelian smartphone dilakukan  hanya  untuk  mendukung  alat  komunikasi  satu  dengan  yang  lainnya,  berbeda dengan  halnya  penggunaan smartphone dalam  mengakses  pembelajaran  mahasiswa  yang  harus  memiliki kapasitas dan kualitas yang cukup tinggi[4].
Perlunya dilakukan pemilihan  terhadap smartphone merupakan  suatu  hal  yang  penting  dikarenakan  jika salah  memilih smartphone akan  terjadi  penyesalan  dikemudian  dan  banyaknya  jenis smartphone membuat sulitnya  seseorang  menentukan  jenis smartphone yang  bagaimana  yang  akan  dibeli,  digunakan  sistem pendukung  keputusan  dalam  menentukan  merek smartphone terbaik  untuk  mempermudah  pembeli  dalam menentukan  barang  yang  ingin  dibeli  sesuai  dengan  budget,  kapasitas  dan  kebutuhan  pembeli,  dilakukan pemilihan  dengan  menggunakan  sistem  yaitu  sistem  pendukung  keputusan  dikarenakan  akan  lebih mempermudah  dalam  menemukan  masalah  dan  menyelesaikan  masalah  yang  ditemukan[5].  Pada  sistem

## 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.v5i3.2994
Submitted: 26/04/2021 ; Accepted: 28/06/2021 ; Published: 31/07/2021
pendukung  keputusan  dibutuhkan  kritetria  sebagai  bahan  pertimbangan  dalam  pemilihan  merek smartphone yang  terbaik  dengan  masing-masing  kriteria  yang  tentunya  memiliki  bobot  sebagai  bahan  pertimbangan  dan penentu  kuantitas  terhadap  masing-masing  kriteria  sehingga  lebih  menguatkan  alasan  dalam  pemilihan  dan penilaian objek tertentu[6].
Sistem  pendukung  keputusan  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  PSI  ( Preference  slection  index) dimana metode ini merupakan metode yang sangat sederhana dalam penyelesaian kasus dalam membantu proses hasil   pengambilan  keputusan,  berdasarkan  penelitian  terdahulu  penggunaan  metode  ini  dianggap  sangat berpengaruh dalam pengambilan keputusan dengan hasil yang sangat maksimal, setiap nilai tertinggi merupakan hasil  dari  rangking  yang  dapat  dipercaya  sebagai  nilai  hasil  keputusan  yang  dapat  diajukan  sebagai  pilihan utama,  Pada  penelitian  terdahulu    metode  PSI  ( Preference  slection  index) digunakan  dalam  membantu  banyak penyelesaian  permasalahan  seperti  dalam  penentukan  siswa  pertukaran  pelajar,  pada  tahapan  tersebut  harus benar-benar  mendapatkan  hasil  terbaik  dengan  nilai  tertinggi  dikarenakan  membawa  nama  baik  sekolah  yang menjadi  simbol  diri  pelajar  yang  terpilih.  Penelitian  lain  menyebutkan  metode  PSI  sangat  membantu  dalam proses menentukan daerah prioritas yang akan dibagun, penelitian lainnya metode ini membantu dalam memilih siswa  penerima  bantuan  dana  boss  dan  membantu  dalam  prose  menentukan  supervisor  terbaik  yang  akan diberikan  reward,  hasil  dari  penelitian  menyatakan  metode  PSI  ( Preference  slection  index) merupakan  metode yang sangat bermanfaat serta sederhana dalam penggunaannya dengan hasil terpat dan terpecaya [7]–[11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  mengkaitkan  kepada  teoristis  dan  tahapan  yang  dilakukan  dalam  menyelesaikan permasalahan dalam sebuah penelitian mulai dari pengambilan data, keseluruhan teoristis pada penelitian hingga metode-metode yang digunakan yang bertujuan agar peneliti mampu menyelesaikan penelitiannya dengan baik dan benar hingga mencapai tujuan penelitian dalam menyelesaikan permasalahan yang ditujukan[12].

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sebuah  sistem  yang  dirancang  untuk  mempermudah  seeorang  atau pimpinan  dalam  mengambil  keputusan  yang  dilakukan  secara  tersistem  agar  mendapatkan  hasil  dari  sistem mampu  mengolah  data  yang  sangat  banyak  dalam  sebuah  sistem  dengan  menerapkan  metode  dalam pengembangan sistem yang bertujuan agar data yang diolah mendapatkan hasil yang tepat [13]–[17].

## 2.2 Belajar Online
Belajar  online  merupakan  cara  belajar  baru  yang  digunakan  dengan  memanfaatkan  teknologi  dan  jaringan, berbagai  jenis  penggunaan  media  dalam  pembelajaran  berupa  sebuah  aplikasi  yang  tersedia  untuk  mendukung pembelajaran,  dan  meningkatkan  pengetahuan  terhadap  penggunanya,  fungsi  dari  pembelajaran  online  salah satunya untuk membuat waktu dan proses belajar tidak mengenal jarak dan tempat, pembelajaran online sangat bermanfaat  dilakukan  ketika  masa  pandemi  covid-19  dikarenakan  adanya  pembelajaran  online  memudahkan mahasiswa dan pelajar seluruh dunia mampu untuk terus menjalankan kegiatan belajar dan mengajar[18].

## 2.3 Metode Preference Selection Index (PSI)
Metode  Preference  Selection  Index  merupakan  salah  satu  dari  metode  sistem  pendukung  keputusan  yang menggunakan tahapan-tahapan sederhana dalam penyelesaian masalahnya dan mengambil nilai tertinggi sebagai nilai  alternatif  rekomendasi  pada  metode  ini  dimana  setiap  langkah-langkah  menggunakan  bobot  tertentu  dan sesuai  dengan  spesifikasi  masing-masing  alternatif.  dan  berikut  merupakan  tahapan  dalam  pengambilan keputusan menggunakan metode PSI ( Preference slection index) [19]–[22]: 1. Tentukan alternatif dan kriteria tujuan
2. Matriks  keputusan  yang  sebelumnya  telah  ditentukan  masing-masing  nilai  awal  dalam  penyeleksian  data yang akan digunakan
Xij = [ 𝑥11 𝑥21 ⋮ 𝑥12 … 𝑥1𝑛 𝑥22 … 𝑥2𝑛 𝑥𝑚1 𝑥𝑚2 … 𝑥𝑚𝑛 ] …………………………………………...(1)
3. Normalisasi matriks keputusan
Jiks atribut benefit maka menggunakan rumus berikut:
𝑁 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑗 𝑚𝑎𝑥 ................................................................................................ (2)
Jika atributnya cost rumus sebagai berikut:

## 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.v5i3.2994
4. Lakukan pecarian rata-rata terhadap nilai
Dalam rumusan pencarian nilai ini dihitung dengan persamaan berikut:
N =
5. Menghitung variasi preferensi
Pada tahapan ini ditemukan sebuah nilai variasi preferensi dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
ϕ =∑ 𝑛𝑖 =1 [ 𝑁 11 − 𝑁 ] 2 ......................................................................(5)
6. Mencari data penyimpangan terhadap nilai preferensi
Ωj = 1 - ∅𝑗 .................................................................................(6)
7. Menentukan pembobotan  terhadap kriteria.
Nilai total keseluruhan kriteria bobot dari semua atribut harus satu, contoh
. ..................................................................................(8)
8. Hitung PSI (θ i ) Menghitung mencari nilai PSI menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑖 = ∑ 𝑚𝑗 =1 𝑋 𝑖𝑗 𝜔 𝑗 ...........................................................................................(8)
9. Pilih  alternatif  yang  sesuai  berdasarkan  nilai  tertinggi  untuk  menjadi  kandidat  pilihan  merek smartphone terbaik

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan masing-masing mahasiswa sebagai data objek untuk mengetahui keinginan terhadap kepemilikan merek smartphone yang diingnkan dengan kriteria harga, ram, kamera, ukuran layar, merek, dengan masing-masing  botot  atau  nilai  terhadap  persentase  keunggulan  yang  dimiliki  oleh  alternatif,  pada  kasus  ini digunakan penerapan sistem pendukung keputusan terhadap pendekatan

## 3.1 Data Alternatif

## Berikut merupakan daftar handphone yang
Tabel 2. Alternatif Kode Nama Alternatif A1 Infinix A2 Xiaomi A3 Samsung A4 Vivo A5 Oppo A6 Realme A7 sonny A8 Iphone

## 3.1 Menentukan Kriteria
Berikut merupakan kriteria pendukung terhadap proses pengambilan keputusan menggunakan metode PSI
Tabel 3. Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C1 Harga cost C2 Ukuran layar benefit C3 RAM benefit C4 Baterai benefit C5 Memori Internal benefit

## 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.v5i3.2994
3.2 Alternatif untuk Kriteria
Tabel 4. Alternatif Terhadap Kriterianu Alternatif Harga Ukuran layar RAM Baterai Memori Internal Infinix Rp   1.600.000 6 inc 3 GB 5200 mAh 32 GB Xiaomi Rp    2.500.000 6.5 inc 6 GB 6000 mAh 128 GB Samsung Rp    3.000.000 5.5 inc 2 GB 5000 mAh 64 GB Vivo Rp    2.700.000 6.5 inc 4 GB 4000 mAh 64 GB Oppo Rp    3.690.000 6.5 inc 3 GB 6000 mAh 64 GB Realme Rp    2.700.000 6 inc 4 GB 4000 mAh 32 GB huwawei Rp    4.000.000 5.5 inc 4 GB 5000 mAh 64 GB Iphone Rp    6.000.000 4 inc 8 GB 4000 mAh 64 GB
Berdasarkan tabel di atas, berikut tabel rating kecocokan dari masing-masing alternatif pada kriteria yang sudah ditentukan.
Tabel 5. Nilai Alternatif pada Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Infinix 1.600.000 6 3 5200 32 Xiaomi 2.200.000 6.5 6 6000 128 Samsung 3.000.000 5.5 2 5000 64 Vivo 2.700.000 6.5 4 4000 64 Oppo 3.690.000 6.5 3 6000 64 Realme 2.700.000 6 4 4000 32 huwawei 4.000.000 5.5 4 5000 64 Iphone 6.000.000 4 8 4000 64
Untuk menyelesaikan masalah diatas menggunakan metode PSI maka harus mengikuti lan gkah-langkah yang sudah di jelaskan sebelumnya.
Tabel 6. Matriks Keputusan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 1.600.000 6 3 5200 32 A2 2.200.000 6.5 6 6000 128 A3 3.000.000 5.5 2 5000 64 A4 2.700.000 6.5 4 4000 64 A5 3.690.000 6.5 3 6000 64 A6 2.700.000 6 4 4000 32 A7 4.000.000 5.5 4 5000 64 A8 6.000.000 4 8 4000 64 Max 6.000.000 6.5 8 6000 128 Min 1.600.000 4 2 4000 32
Setelah  data  rating  kecocokan  di  perolah,  maka  dilakukan  perangkingan  dengan  menggunakan  metode  PSI, seperti pada langkah berikut.
1. Mencari Normalisasi matriks keputusan
N ij = [ 1
0,923077 0,375 0,866667 0,25 0,727273 1 0,75 1 1 0,53333 0,846154 0,25 0,83333 0,5 0,592593 1 0,5 0,66667 0,5 0,433604 1 0,375 1 0,5 0,592593 0,923077 0,5 0,666667 0,25 0,4 0,846154 0,5 0,83333 0,5 0,266667 0,613585 1 0,666667 0,5 ]
Selanjutnya lakukan perhitungan dalam menghitung nilai yang telah dilakukan normalisasi
∑ 𝑁 𝑛 𝑖=1 ij = N 11 + N 21 +… +N nm
Setiap nilai pada kolom dijumlahkan maka akan  diperoleh hasil sebagai berikut :

## 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.v5i3.2994
∑ 𝑁 𝑛 𝑖=1 ij = [4,546062 7,153846 4,25 6,53333 4]
2. Carilah nilai rata-rata dari data yang dinormalisasikan Tahap ini, berarti nilai dari data normal dari setiap atribut dihitung dengan persamaan berikut:
N = 1 𝑛 ∑ 𝑁 𝑛 𝑖=1 ij = [ 1 8 × 3,116 1 8 × 3,6 1 8 × 5,75 1 8 × 4,6 1 8 × 5,75]
N = [0,568258 0,894231 0,53125 0,816667 0,5]

## 3. Carilah nilai variasi preferensi
Pada Tahapan berikut ini dilakukan beberapa tahapan sebagai berikut:
ϕ =∑ 𝑛𝑖 =1 [ 𝑁 11 − 𝑁 ] 2 ϕ 11 =∑ 𝑛𝑖 =1 [1  − 0,568258] 2 = 0,1936 ϕ 21 =∑ 𝑛𝑖 =1 [0,727273 −  0,894231] 2 = 0,1936

## Dengan melakukan perhitungan yang sama seperti diatas maka di peroleh matriks berikut ini
0,186401155  0,000832087 0,024414 0,0025 0,0625 1,637960735  0,011187081 0,047852 0,033611 0,25 0,001219732  0,002311413 0,079102 0,000278 0 ϕ  =  1,087480104  0,011187081  0,000977 0,0225 0 0,018131609  0,011187081 0,024414 0,033611 0 1,087480104  0,000832087 0,000977 0,0225 0,0625 0,028310755  0,002311413 0,000977 0,000278 0 0,220214721  0,077755306 0,219727 0,0225 0
Setelah mendapatkan matriks diatas kemudian dijumlahkan setiap kolomny
ϕ   = 0,351490611  0,11760355  0,3984375  0,13777778 0,375
Menentukan penyimpangan dapat dilakuakan rumus berikut
Ω j = 1 - ϕ
Ω 1 = 1 – 0,351490611  = 0,648509389
Ω 2 = 1 – 0,11760355  = 0,88239645
Ω 3 = 1 – 0,3984375 = 0,6015625
Ω 4 = 1 – 0,13777778  = 0,862222222
Ω 5 = 1 – 0,375 = 0,625 Dengan melakukan perhitungan yang sama maka diperoleh :
∑ Ω 𝑚 𝑛=1 j = (0,648509389 + 0,88239645+ 0,6015625 + 0,862222222 + 0,625)
∑ Ω 𝑚 𝑛=1 j = 3,619690561
4. Menentukan kriteria bobot
Bobot krtiteria digunakan untuk menentukan
W j = ϕ ∑ Ω 𝑚 𝑛=1  j
Maka nilai bobot kriteria
W 1 = 0,351490611 3,619690561 = 0,097105155
W 2 = 0,11760355 3,619690561 = 0,032489946
W 3 = 0,3984375 3,619690561 = 0,110075017
W 4 = 0,13777778 3,619690561 = 0,038063413
W 5 = 0,375 3,619690561 = 0,1036
Dengan melakukan perhitungan yang sama seperti diatas maka di peroleh matriks berikut ini

## 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.v5i3.2994
Submitted: 26/04/2021 ; Accepted: 28/06/2021 ; Published: 31/07/2021
0,097105155  0,029990719  0,041278131  0,032988291 0,0259 0,070621931  0,032489946  0,082556263  0,038063413 0,1036 0,051789416  0,027491493  0,027518754  0,031719511 0,0518 X ij = 0,057543796  0,032489946  0,055037509  0,025375609 0,0518 0,042105216  0,032489946  0,041278131  0,038063413 0,0518 0,057543796  0,029990719  0,055037509  0,025375609 0,0259 0,038842062  0,027491493  0,055037509  0,031719511 0,0518 0,025894708  0,019993813  0,110075017  0,025375609 0,0518
5. Perangkingan
Setelah dilakukan perhitungan keseluruhan data ditotalkan berdasarkan masing-masing baris yang dimiliki alternatif terhadap kriteria, nilai tertinggi menunjukan data merek smartphone terbaik sebagai rekomendasi yang dipilih menggunakan tahapan metode PSI sehingga temukan hasil pada tabel 7 berikut ini.
Tabel 7. Hasil Rangking Kode Nama alternatif Nilai Rangking A1 Infinix 0,227262 3 A2 Xiaomi 0,327332 1 A3 Samsung 0,190319 8 A4 Vivo 0,222247 4 A5 Oppo 0,205737 5 A6 Realme 0,193848 7 A7 huwawei 0,204891 6 A8 Iphone 0,233139 2

## 4. KESIMPULAN
Dari pembahasan di atas memperlihatkan beberapa kesimpulan  diantaranya pada metode PSI sangat membantu peneliti dalam menentukan bobot masing-masing kriteria dengan beberapa tahapan sebagai bahan pertimbangan terhadap pemilihan alternatif yang akan diproses berdasarkan masing-masing nilai. Penerapan metode ini sangat sederhana dan sangat mudah dipahami karena setiap tahapan membantu dalam menghasilkan keputusan. Metode Penerapan Preference Selection Index (PSI) sangat membantu dalam menentukan pemilihan smartphone terbaik untuk kalangan mahasiswa dimasa era Covid-19 dengan alternatif X2 memiliki jenis terbaik pada nilai 0,327332.

## REFERENCES
[1] N. R. Yunus and A. Rezki, “Kebijakan Pemberlakuan Lock Down Sebagai Antisipasi Penyebaran Corona Virus Covid- 19,” SALAM J. Sos. dan Budaya Syar-i , vol. 7, no. 3, 2020.
[2] J.  Kirana,  K.  P.  Rajagukguk,  E. Lailan,  and  S.  Lubis,  “ANALISIS  DAMPAK  COVID-19 PADA  MASYARAKAT,” vol. 1, pp. 64–69, 2020.
[3] J.  Samuel,  G.  G.  M.  N.  Ali,  M.  M.  Rahman,  E.  Esawi,  and  Y.  Samuel,  “COVID-19  public  sentiment  insights  and machine learning for tweets classification,” Inf. , vol. 11, no. 6, pp. 1–22, 2020.
[4] H. Jati, U. N. Cendana, R. F. Makatita, U. Mikro, and E. Kreatif, “Seminar Nasional Manajemen dan Call for Paper ( SENIMA  5  )  Dampak  Covid  19  Terhadap  UMK  dan  Pentingnya  Literasi  Keuangan  dan  Teknologi  dalam Mempertahankan Kelangsungan Bisnis Kuliner di Kota Kupang,” no. January, 2021.
[5] S.  AMILIA,  “Pengaruh  Citra  Merek,  Harga,  dan  Kualitas  Produk  terhadap  Keputusan  Pembelian  Handphone  Merek Xiaomi di Kota Langsa,” J. Manaj. dan Keuang. Unsam , vol. 6, no. 1, pp. 660–669, 2017.
[6] T.  Hasanah,  B.  Aviani,  and  A.  T.  Hidayat,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Pemberian  Uang  Kuliah  Tunggal Menerapkan Metode WASPAS,” vol. 2, no. September, pp. 102–109, 2020.
[7] M.  Mesran,  N.  Huda,  S.  N.  Hutagalung,  K.  Khasanah,  and  A.  Iskandar,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PEMILIHAN SUPERVISOR TERBAIK PADA BAGIAN PERENCANAAN PT. PLN (PERSERO) AREA MEDAN MENERAPKAN PREFERENCE SELECTION INDEX,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, Oct. 2018.
[8] 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.
[9] R.  Panggabean  and  N.  A.  Hasibuan,  “Penerapan  Preference  Selection  Index  (  PSI  )  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Pengangkatan Supervisor Housekeeping,” Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 85–93, 2020.
[10]  N.  P.  Rizanti,  L.  T.  Sianturi,  and  M.  Sianturi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa  Pertukaran  Pelajar Menggunakan Metode PSI (Preference Selection Index),” Semin. Nas. Teknol. Komput. dan Sains , pp. 263–269, 2019.
[11]  M.  K.  Siahaan,  M.  Mesran,  S.  A.  Hutabarat,  and  J.  Afriany,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Prioritas Pembangunan  Daerah  Menerapkan  Metode  Preference  Selection  Index  (Psi),” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 370–375, 2018.
[12]  Albi Anggito and Johan Setiawan, Metodologi Penelitian Kuantitatif . Jawa Barat: CV Jejak, 2018.
[13]  J.  M.  Corchado,  J.  F.  De  Paz,  S.  Rodríguez,  and  J.  Bajo,  “Model  of  experts  for  decision  support  in  the  diagnosis  of leukemia patients,” Artif. Intell. Med. , vol. 46, no. 3, pp. 179–200, 2009.

## 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.v5i3.2994
Submitted: 26/04/2021 ; Accepted: 28/06/2021 ; Published: 31/07/2021
[14]  E. Kılıç Delice, G. F. CAN, and E. KAHYA, “improving the rapid office strain assessment method with an integrated multi-criteria  decision  making  approach,” Gazi  Üniversitesi  Mühendislik-Mimarlık  Fakültesi  Derg. ,  no.  September, 2020.
[15]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[16]  Efraim Turban and Jay E. Aronson, Decision Support System and Intelligent Systems . 2001.
[17]  D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[18]  K. Arizona, Z. Abidin, and R. Rumansyah, “Pembelajaran Online Berbasis Proyek Salah Satu Solusi Kegiatan Belajar Mengajar Di Tengah Pandemi Covid-19,” J. Ilm. Profesi Pendidik. , vol. 5, no. 1, pp. 64–70, 2020.
[19]  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.
[20]  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.
[21]  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.
[22]  Mesran, K. Tampubolon, R. D. Sianturi, F. T. Waruwu, and A. P. U. Siahaan, “Determination of Education Scholarship Recipients Using Preference Selection Index,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 6, pp. 230–234, 2017.