IMPLEMENTASI METODE PROMTHEE DALAM MENDUKUNG KEPUTUSAN REKOMENDASI PEMILIHAN LABORAN DILINGKUNGAN UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH GRESIK - Devi, Putri Aisyiyah Rakhma (JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 2023)
Laboran merupakan tenaga pendidik yang memiliki keahlian dan bekerja di laboratorium untuk membantu dalam hal penelitian dosen serta proses pembelajaran mahasiswa. Asisten laboratorium harus mempunyai soft dan hard skill me-madai.  Rekrutmen dilakukan pihak universitas untuk mencari calon laboran yang dapat mengajar dan menguasai materi perkuliahan. Proses evaluasi pemilihan laboran masih bersifat subyektif, apabila ada calon laboran yang mempunyai kemampuan yang sama, serta tidak jauh berbeda dengan calon laboran lainnya. Karena evaluasi yang bersifat subyektif membuat peluang kecil untuk calon laboran yang tidak memiliki pengalaman tetapi berpotensi menjadi laboran program studi. Penilaian subjektif inilah yang menjadi kendala dalam pemilihan calon asisten laboratorium, karena dianggap tidak objektif. Untuk memudahkan proses penilaian calon asisten laboratorium maka dibuatlah sistem pendukung kepu-tusan. Kriteria yang digunakan adalah IPK, AIK, wawancara, dan praktik langsung. Melihat jumlah kriteria yang digunakan saat memilih calon laboran dan bagaimana satu kriteria berhubungan dengan yang lain. Jadi dalam memilih calon laboran akan memakai metode Preference Ranking Organization for Enrichment Evaluation (PROMETHEE). Metode Promethee dapat membantu memberikan solusi dalam rekomendasi laboran dengan memenuhi kriteria yang telah ditentukan tanpa subyektif dalam pemilihan calon laboran. Dapat dilihat dari hasil uji coba dengan menggunakan data tahun 2019-2020, 10 calon laboran periode ganjil yang diterima sebanyak 4 orang dengan nilai net flow ≥ 0,1110 dari data tersebut dapat dilihat nama yang sangat di rekomendasikan. Sedangkan secara hitungan menggunakan metode promethee hasil rekomendasi akurasi sebesar 90% yang diperoleh dari jumlah data yang diprediksi benar dibagi dengan total keseluruhan data