## Komparasi Metode Simple Additive Weighting dan

## Profile Matching pada Pemilihan Mitra Jasa Pengiriman Barang
Tri Yani Akhirina #1
# Teknik Informatika Fakultas Teknik dan MIPA Universitas Indraprasta PGRI Jalan Nangka no. 58 Tanjung Barat Jagakarsa Jakarta Selatan
Telp : (021)7885283, Fax : (021)8718718
1 azizahputriku@gmail.com
Abstrak — Toko  Bedjo  Auto  Accesoris  merupakan  badan  usaha yang  berkembang  dibidang  retail  accesoris  mobil  baik  secara konvensional  maupun online .  Pengiriman  barang  adalah rutinitas  yang  dilakukan  dalam  bisnis  ini.  Sehingga  pemilihan mitrajasa pengiriman barang selalu dilakukan pihak manajemen secara  berkelanjutan,  agar  kepuasan  pelanggan  terjaga. Penelitian  sebelumnya  telah  di  implementasikan  metode  SAW untuk  mendukung  keputusan  pemilihan  mitra  jasa  transportasi ini.    Dalam  pengembangannya  penulis  melakukan  komparasi dengan  metode Profile  Matching dalam  menentukan  mitra  jasa pengiriman  barang,  menggunakan  data  dan  penilaian  yang sama.  Hasil  komparasi  dari  kedua  metode  diatas  adalah menghasilkan  alternatif  terpilih  yang  sama,  sehingga  kedua metode tersebut dapat diterapkan untuk membantu pengambilan keputusan pihak manajemen.
Kata  kunci — Sistem  Pendukung  Keputusan,  Metode Simple Additive Weighting ,  Metode Profile Matching ,  Komparasi,  Mitra Jasa Pengiriman Barang

## I. P ENDAHULUAN
Toko  Bedjo  Auto  Accesoris  (BAA)  adalah  toko  yang sedang  berkembang  dibidang  retail  accesoris  mobil. Perusahaan  ini  menjual  berbagai  accesoris  mobil  baik  secara grosir maupun eceran.  Selain menjual secara konvensional di tiga  cabang  di  daerah  jabodetabek,  toko  ini  juga  menjajakan produk-produknya  di  dunia  maya.    Pangsa  pasar  toko  BAA tidak  hanya  di  Jakarta  akan  tetapi  sampai  ke  daerah  seperti kalimantan,  papua  dan  sumatera.  Pelayanan  prima  dan kepuasan  pelanggan  adalah  hal  yang  sangat  diutamakan  oleh pihak toko BAA.
Salah  satu  kendala  yang  dihadapi  adalah  jenis-jenis  dari barang  dagangan  toko  ini  memiliki  berbagai  karakteristik seperti, mudah pecah, dimensi dari kecil sampai besar dan lain sebagainya.    Kendala  lain  adalah  toko  BAA  tidak  memiliki kurir  internal  untuk  mengantarkan  barang  pesanan  ke pelanggan  secara  langsung.  Sehingga  untuk  pengiriman barang selalu  mengandalkan jasa pengiriman barang..
Pada  penelitian  ini  penulis  memilih  dua  metode  yaitu metode Simple Additive Weighting dan Profil Matching untuk diimplementasikan  dalam  pemilihan    mitra  jasa  pengiriman barang.    Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) telah diterapkan dalam penelitian sebelumnya dengan judul ―Sistem Pendukung Keputusan dalam Pemilihan Mitra Jasa
Pengiriman Barang Menggunakan Metode Simple
AdditiveWeighting (SAW)‖[1].  Metode  SAW  membutuhkan proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  berdasarkan persamaanyang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R. Hasil akhir diperoleh dariproses perankingan yaitu  penjumlahan  dari  perkalian  matriks  ternormalisasi  R dengan  vektor  bobot  sehingga  diperoleh  nilai  terbesar  yang dipilih  sebagai  alternatif  terbaik  sebagai  solusi.  Metode  ini merupakan salah satu metode MADM  yang  mana merupakan suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengankriteria tertentu.
Untuk  mendapatkan  hasil  yang  maksimal  dalam  pemilihan atlternatif,  peneliti  mengkomparasi  data  yang  sama  dengan metode Profile  Matching .  Metode Profile  Matching merupakan  proses  membandingkan  antara  nilai  data  aktual dari  suatu  profil  yang  akan  dinilai  dengan  nilai  profil  yang diharapkan, sehingga dapat diketahui perbedaan kompetensinya  (disebut  juga gap ),  semakin  kecil gap yang dihasilkan maka bobot nilainya semakin besar.
Penelitian  sejenis  yang  membahas  dari  sisi  Sistem Pendukung  Keputusan adalah Perbandingan Profile Matching dan  Simple  Additive  Weighting  pada  penentuan  Jurusan Siswa  Kelas  X  SMA  N  2  Ngaglik[2].  Pada  penelitian  ini kedua  metode  diterapkan  dengan    tiga  kriteria,  yaitu  bakat, raport  dan  minat.  Dari  ketiga  kriteria  tersebut  dilakukan perhitungan  menggunakan  kedua  metode  dan  hasil  yang diperoleh  adalah  kedua  metode  menghasilkan  alternatif  yang sama yaitu jurusan yang tepat bagi siswa.
Penelitian  ini  memiliki  relevansi  dengan  penelitian sebelumnya  yaitu  menerapkan  metode Simple  Additive Weighting dan Profile Matching . Dimana untuk memperoleh hasil digunakan data alternatif dan kriteria yang sama.  Dalam penelitian  ini  dilakukan  komparasi  antara  kedua  metode tersebut,  yang  bertujuan  membantu  pengambilan  keputusan terbaik  dalam  pemilihan  mitra  jasa  pengiriman  barang  yang sesuai  dengan  kebutuhan  pihak  manajemen,  agar  kepuasan konsumen dapat terjaga.
Kedua  metode ini dipilih oleh penulis karena pada  metode SAW  atribut  terbaik  bisa  menjadi  solusi  alternatif  terbaik sedangkan  pada  metode Profile  matching ,  atribut  yang mendekati ideal yang akan menjadi solusi alternatif terbaik.
Perbandingan  dua  metode  ini  bertujuan  untukmengetahui tingkat  keberhasilan  penerapan  metodepada  penentuan  mitra jasa pengiriman barang dengan menggunakan datadan kriteria yang sama.

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Decision Suport System (DSS)
Sistem  pendukung  keputusan/ Decision  Support  System (DSS) merupakan system informasi interakif yang menyediakan  informasi, pemodelan, dan  pemanipulasian data [3].  Sistem  ini  digunakan  untuk  membantu  pengambilan keputusan dalam situasi yang semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur,  di  mana tidak  seorang pun tahu  secara  pasti bagaimana  keputusan  seharusnnya  dibuat  [4].  Sistem pendukung  keputusan  merupakan  sebuah  sistem  yang menyediakan  kemampuan  untuk  penyelesaian  masalah  dan komunikasi untuk permasalahan yang bersifat semi-terstruktur [5].
Beberapa  keuntungan  penggunaan  SPK  antara  lain  adalah sebagai berikut: [6]
1) Mampu  mendukung  pencarian  solusi  dari  berbagai permasalahan yang kompleks.
2) Dapat  merespon  dengan  cepat  pada  situasi  yang  tidak diharapkan dalam konsisi yang berubah-ubah.
3) Mampu  untuk  menerapkan berbagai  strategi  yang berbeda pada konfigurasi berbeda secara cepat dan tepat.
4) Pandangan dan pembelajaranbaru.
5) Sebagai fasilitator dalam komunikasi.
6) Meningkatkan control manajemen dan kinerja.
7) Menghemat biayadan sumber daya manusia(SDM).
8) Menghemat waktu karena keputusan dapat diambil dengan cepat.
9) Meningkatkan  efektivitas  manajerial,  menjadikan  manajer dapat bekerja lebih singkat dan dengan sedikit usaha.
10) Meningkatkan produktivitas analisis.
Karakteristik  dan  kapabilitas  kunci  dari  DSS  ditunjukkan pada gambar 1. [7]
Gambar 1. Karakteristik dan Kapabilitas Kunci DSS

## B. Metode Simple Additive Weighting
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  sering  juga dikenal  istilah  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar metode SAW adalah mencaripenjumlahan terbobot dari rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut  [8].  Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua rating alternatif yang ada. Metode ini merupakan metode yang paling  terkenal  dan  paling  banyak  digunakan  dalam menghadapi  situasi  Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM)[9].
MADM  itu  sendiri  merupakan  suatu  metode  yang digunakan  untuk  mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah alternatif  dengan  kriteria  tertentu.  Metode  SAW  ini mengharuskan  pembuat  keputusan  menentukan  bobot  bagi setiap  atribut.  Skortotal  untuk  alternatif  diperoleh  dengan menjumlahkan  seluruh  hasil  perkalian  antara  rating  (yang dapat dibandingkan lintas atribut) dan bobot tiap atribut.
Rating tiap atribut haruslah  bebas dimensi dalam  arti telah melewati proses normalisasi matriks sebelumnya.
Langkah Penyelesaian SAW sebagai berikut :
1) Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
2) Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
3) Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria(Ci), kemudian  melakukan  normalisasi  matriks  berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut keuntungan  ataupun  atribut  biaya)  sehingga  diperoleh matriks ternormalisasi R.
4) Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan  yaitu penjumlahan  dari  perkalian  matriks  ternormalisasi  R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai)sebagai solusi.
Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah :
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥  𝑋 𝑖𝑗 Jika j adalah atribut keuntungan
𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 𝑀𝑖𝑛  𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 Jika j adalah atribut biaya (𝑐𝑜𝑠𝑡) (1)
Dimanar ij adalah  rating  kinerja  ternormalisasi(1),  Max  X ij adalah  nilai  maksimum  dari  setiap  baris  (1),  kolom  Min X ij adalah  nilai  minimum  dari  setiap  baris  (1)dan  kolom X ij adalah baris dan kolom dari matriks(1). Dengan  r ij adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari alternatif A i pada atribut C j ; i =1,2,…m dan j = 1,2,…,n. Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi)  diberikan sebagai:
𝑉 𝑖 =   𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 (2) 𝑛 𝑗 =1
DimanaV i adalah  Nilai  akhir  dari  alternative  (2), W j adalah Bobot  yang  telah  ditentukan  (2)  dan  r ij adalah  Normalisa simatriks (2).
Nilai V i yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A i merupakan alternatif terbaik.

## C. Metode Profile Matching
Metode profile  matching atau  pencocokan  profil  adalah metode  yang  seringsebagai  mekanisme  dalam  pengambilan keputusan  dengan  mengasumsikan  bahwa  terdapat  tingkat variabel prediktor yang ideal yang  harus dipenuhi olehsubyek yang  diteliti,  bukannya  tingkat  minimal  yang  harus  dipenuhi atau dilewati [3].
Dalam  proses profile  matching secara  garis  besar merupakan  proses  membandingkan  antara  nilai  data  aktual dari  suatu profile yang  akan  dinilaidengan  nilai  profil  yang diharapkan, sehingga dapat diketahui perbedaan kompetensinya  (disebut  juga gap ),  semakin  kecil  gap  yang dihasilkan  maka  bobot  nilainya  semakin  besar  yang  berarti memiliki  peluang  lebih  besar  untuk  direkomendasikan  untuk terpilih dalam hal ini sebagai mahasiswa berprestasi.
Berikut adalah beberapa tahapan dan perumusan perhitungan dengan metode profile matching [3] :
1) Pembobotan.  Pada  tahap  ini,  akan  ditentukan  bobot nilai  masing-masing  aspek  dengan  menggunakan  bobot  nilai yang telah ditentukan bagi masing-masing aspekitu sendiri;
2) Pengelompokan Core dan Secondary  Factor Setelah menentukan  bobot  nilai gap kriteria  yang  dibutuhkan,  tiap kriteria  dikelompokkan  menjadi  dua  kelompok  yaitu core factor dan secondary  factor . Core  Factor (Faktor  Utama) merupakan aspek (kompetensi) yang menonjol/paling dibutuhkan.  Untuk  menghitung core  factor digunakan  rumus (3):
𝑁𝐶𝐹 = 𝑁𝐶 𝐼𝐶 (3)
Keterangan : NCF = Nilai rata- rata core factor NC= Jumlah total nilai core factor IC = Jumlah item core factor
Secondary  Factor (Faktor  Pendukung)adalah  item  –  item selainaspek  yang  ada  pada core  factor .  Untuk  menghitung secondary factor digunakan rumus (4) :

## 𝑁𝑆𝐹 = 𝑁𝑆 𝐼𝑆 (4)
Keterangan : NFS= Nilai rata- rata Secondary factor
NS    = Jumlah total nilai Secondary factor IS= Jumlah item Secondary factor
3) Perhitungan Nilai Total.Dari perhitungan core factor dan secondary factor dari tiap- tiap aspek, kemudian dihitung nilaitotal dari tiap - tiap aspek yang diperkirakan berpengaruh
pada  kinerja  tiap–tiap profile .  Untuk  menghitung  nilai  total dari masing-masing aspek, digunakan rumus (5) :
N = (X) % NCF + (X) % NSF (5) Keterangan : N = Nilai total tiap aspek NCF = Nilai rata-rata core factor NSF = Nilai rata-rata secondary factor (X)% = Nilai persentase yang diinputkan.

## D. Komparasi
Penelitian  komparasi  adalah  sejenis  penelitian  deskriptif yang  ingin  mencari  jawaban  secara  mendasar  tentang  sebab- akibat, dengan menganalisis faktor-faktor penyebab terjadinya ataupun munculnya suatu fenomena tertentu[10].
Studi  komparasi  adalah  suatu  bentuk  penelitian  yang membandingkan antara variable-variabel yang saling berhubungan  dengan  mengemukakan  perbedaan-perbedaan ataupun  persamaan-persamaan  dalam  sebuah  kebijakan  dan lain-lain.
Penelitian  komparatif    bersifat ex  psot  facto ,  artinya  data dikumpulkan  setelah  semua  kejadian  yang  dipersoalkan berlangsung (lewat). Peneliti mengambil satu atau lebih akibat (sebagai  dependent  variables)  dan  menguji  data  itu  dengan menelusuri  kembali  ke  masa  lampau  untuk  mencari  sebab- sebab, saling hubungan dan maknanya.
Langkah-langkah pokok Penelitian Komparasi:
1) Definisikan masalah.
2) Lakukan penelaahan kepustakaan.
3) Rumuskan hipotesis-hipotesis.
4) Rumuskan  asumsi-asumsi  yang  mendasari  hipotesis- hipotesis itu serta prosedur-prosedur yang akan digunakan.
5) Rancang cara pendekatannya:
 Pilihlah  subjek-subjek  yang  akan  digunakan  serta sumber-sumber yang relevan.
 Pilihlah  atau  susunlah  teknik  yang  akan  digunakan untuk mengumpulkan data.
 Tentukan  kategiri-kategori  untuk  mengklasifikasikan data  yang  jelas, sesuai dengan tujuan studi, dan  dapat menunjukkan kesamaan atau saling hubungan.
6) Validasikan  teknik  untuk  mengumpulkan  data  itu,  dan interpretasikan hasilnya dalam cara yang jelas dan cermat.
7) Kumpulkan dan analisis data.
8) Susun laporannya.[11]

## III. P EMBAHASAN

## A. Analisis Data
Pada  analisis  data  dalam  penggunaan  metode  SAW  dan metode profile  matching dilakukan  klasifikasi  pembobotan disetiap  kriterianya.  Dimana  dalam  pemilihan  mitra  jasa pengiriman  barang  ini,  diperoleh  kriteria-kriteria  dan pembobotannya.  Kriteria  yang  digunakan  sebagai  penilaian adalah sebagai berikut:
TABELI P EMBOBOTAN K RITERIA J ENIS A RMADA (C1) No. Jenis Armada Bobot 1 Darat 1 2 Darat Laut 2 3 Darat Udara 3 4 Udara Laut 4 5 Darat Udara Laut 5
TABELII P EMBOBOTAN K RITERIA C AKUPAN (C2) No. Cakupan Bobot 1 Domestik 1 2 Domestik & International
2 T ABLE III K RITERIA P ENGALAMAN P ERUSAHAAN (C3) No. Pengalaman Bobot 1 < 5 tahun 1 2 5 - 10 tahun 2 3 10 - 15 tahun 3 4 15 – 20 tahun 4 5 >20 tahun
5
TABELIV T ABEL P EMBOBOTAN K RITERIAHARGA (C4)
No. Jenis Armada Bobot 1 Mahal 1 2 Sedang 2 3 Murah 3
TABELV P EMBOBOTAN K RITERIA W AKTU P ENGIRIMAN (C5) No. Waktu Bobot 1 Lambat 1 2 Agak Lambat 2 3 Agak Cepat 3 4 Cepat 4
TABELV P EMBOBOTAN K RITERIA H ASIL P ACKING (C6)
No. Jenis Armada Bobot 1 Sangat Baik 4 2 Baik 3 3 Cukup 2 4 Buruk 1
Sample Altrnatif  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  empat  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  jasa pengiriman barang atau cargo yaitu:
A1 = PT Cakra Buana (CB) A2 = PT Indah Logistik (IL) A3 = PT Dinamika Lintas Buana (DLB) A4 = PT Anugrah Utama Cargo (AUC)

## B. Implementasi Metode Simple Additive Weighting
Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  Menentukan alternatif,  kriteria  dan  pembobotan  kriteria  yang  digunakan sebagai acuan dapat dilihat pada analisis data diatas.  Dimana terdapat  empat  alternatif  yaitu    A1,  A2,  A3  dan  A4.  Dan  6 kriteria  yaitu  yang  digunakan  dalam  penilaian  mitra  jasa transportasi:
C1 = Jenis Armada C2 = Jangkauan C3 = Pengalaman perusahaan C4 = Harga C5 = Waktu pengiriman C6 = Hasil Pacaging
Dan  penilaian  dengan  memberikan  pembobotan  pada  tiap kriteria sebagai berikut:
C1 = 15% C2 = 15%
C3 = 10%
C4 = 10% C5 = 20% C6 = 30%
Setelah  bobot  dari  kriteria  disiapkan,  langkah  kedua adalah  memberikan  rating  kecocokan    untuk  setiap  alternatif pada  setiap  kriteria  dalam  pemilihan  mitra  jasa  pengiriman barang yang telah ditentukan sebagai berikut:

## TABELVI
R ATING K ECOCOKAN DARI SETIAP ALTERNATIF PADA SETIAP KRITERIA
Alter natif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 5 2 4 2 4 3 A2 4 1 3 2 2 4 A3 3 2 5 3 3 2 A4 5 1 4 1 4 1
Langkah  ketiga  adalah  pembentukan  matrik  matriks keputusan, sebagai berikut:
𝑋 = 5 2 4 4 1 3 3 2 5 2 4 3 2 2 4 3 3 2 5 1 41 4 1 Identik dengan
𝑋 = 𝑟 11 𝑟 12 𝑟 13 𝑟 14 𝑟 15 𝑟 16 𝑟 21 𝑟 22 𝑟 23 𝑟 24 𝑟 25 𝑟 26 𝑟 31 𝑟 32 𝑟 33 𝑟 34 𝑟 35 𝑟 36 𝑟 41 𝑟 42 𝑟 43 𝑟 44 𝑟 45 𝑟 46
Langkah selanjutnya adalah mengihtung nilai normalisasi  setiap  kriteria  dengan  Rumus  (1).  Karena  semua alternatif  j  merupakan  atribut  keuntungan  ( benefit )  maka proses normalisasinya adalah:
𝑟 11 = 5 max(5; 4; 3; 5) = 5 5 = 1
𝑟 12 = 2 max(2; 1; 2; 1) = 2 2 = 1
𝑟 13 = 4 max(4; 3; 5; 4) = 4 5 = 0,80
𝑟 14 =
2 max(2; 2; 3; 1) = 2 3 = 0,67
𝑟 15 = 4 max(4; 2; 3; 4) = 4 4 = 1 𝑟 16 = 3 max(3; 4; 2; 1) = 3 4 = 0,75 𝑟 21 = 4 max(5; 4; 3; 5) = 4 5 = 0,80
𝑟 22 = 1 max(2; 1; 2; 1) = 1 2 = 0,50
𝑟 23 = 3 max(4; 3; 5; 4) = 3 5 = 0,60
𝑟 24 = 2 max(2; 2; 3; 1) = 2 3 = 0,67
𝑟 25 = 2 max(4; 2; 3; 4) = 2 4 = 0,50 𝑟 26 = 4 max(3; 4; 2; 1) = 4 4 = 1
𝑟 31 = 3 max(5; 4; 3; 5) = 3 5 = 0,60
𝑟 32 = 2 max(2; 1; 2; 1) = 2 2 = 1 𝑟 33 = 3 max(4; 3; 5; 4) = 3 5 = 0,60
𝑟 34 = 2 max(2; 2; 3; 1) = 2 3 = 0,67
𝑟 15 = 3 max(4; 2; 3; 4) = 3 4 = 0,75 𝑟 36 = 2 max(3; 4; 2; 1) = 2 4 = 0,50
𝑟 41 = 5 max(5; 4; 3; 5) = 5 5 = 1 𝑟 42 = 1 max(2; 1; 2; 1) = 1 2 = 0,5
𝑟 43 = 4 max(4; 3; 5; 4) = 4 5 = 0,80 𝑟 44 = 1 max(2; 2; 3; 1) = 1 3 = 0,30 𝑟 45 = 4 max(4; 2; 3; 4) = 4 4 = 1 𝑟 46 = 1 max(3; 4; 2; 1) = 1 4 = 0,25
Kemudian  hasil  normalisasi  dituangkan  dalam matriks normalisasi sebagai berikut:
𝑟 = 1,00 1,00 0,80 0,80 0,50 0,60 0,60 1,00 0,60 0,67 1,00 0,75 0,67 0,50 1,00 0,67 0,75 0,50 1,00 0,50 0,800,30 1,00 0,50
Setelah matriks normalisasi  terbentuk,  kemudian menentukan  bobot  yang akan digunakan untuk perengkingan, yaitu:
𝑊 = 0,15 0,15 0,100,10 0,20 0,30
Langkah  keenam  pencarian  perankingan  atau  nilai terbaik  dengan  memasukan  setiap  criteria  yang  diberikan dengan menggunakan  rumus  (2).  Maka  perhitungan perengkingannya adalah:
𝑉 1 = (0,15)(1) + (0,15)(1) + (0,10)(0,80) + (0,10)(0,67) + (0,20)(1) + (0,30)(0,75) = 0,65
𝑉 2 = (0,15)(0,80)  +  (0,15)(0,50)  +  (0,10)(0,60)  +  (0,10)  (0,67)  + (0,20)(0,67) + (0,3)(0,75) = 0,42
𝑉 3 = (0,15)(0,60)  +  (0,15)(1)  +  (0,10)(0,60)  +  (0,10)  (0,67)  + (0,20)(0,75) + (0,3)(0,50) = 0,52
𝑉 4 = (0,15)(1)  +  (0,15)(0,50)  +  (0,10)(0,80)  +  (0,10)  (0,30)  + (0,20)(1) + (0,30)(0,25) = 0,54
Maka hasil perengkingan dapat dilihat pada tabel berikut:

## TABELVII
H ASIL P ERENGKINGAN
No. Alternatif Rangking 1 A1 0,65 2 A4 0,54 3 A3 0,52 4 A2 0,42
Diantara  V1,  V2,  V3  dan  V4  yang  mendapatkan  nilai terbesaradalah  V1,  sehinggamitra  jasa  pengiriman  barang (alternatif) yang terpilih yaitu V1= PT. Cakra Buana (CB) .

## C. Implementasi Metode Profile Matching
Langkah pertama yang dilakukan adalah melakukan analisa bobot gap .    Dimana  untuk  bobot  nilai  dari  tiap  sub  kriteria telah  ditentukan  pada  tahap  analisa  data  diatas  (tabel  I  s/d tabel VI).
Langkah  kedua  yaitu  penentuan  nilai profil pencapaian akan  ditentukan  oleh  pihak  manajemen  dengan range nilai antara  1  sampai  5.  Dari  nilai-nilaitersebut  akan  dilakukan proses  perhitungan gap antara  nilai  profil  mitra  dengan  nilai profil  pencapaian.  Adapun  profil  pencapaian  yang  telah ditentukan oleh manajemen dapat dilihat pada tabel VIII:
TABELVIII
N ILAI P ROFIL P ENCAPAIAN
Kriteria Profil Pencapaian Jenis C1 5 Core factor C2 2 Core factor C3 3 Secondary factor C4 2 Secondary factor C5 4 Core factor C6 3 Core factor
Setelah  menentukan  nilai  profil  pencapaian,  maka  dapat dilakukan perhitungan Gap dengan rumus:

## GAP = Profil Mitra –Profil Pencapaian
Maka  hasil  perhitungan  gap  dapat  dilihat  pada  tabel  IX sebagai berikut:
TABEL IX G AP K OMPETENSI
Alternatif
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 5 2 4 2 4 3 ni la i A2 4 1 3 2 2 4 A3 3 2 5 3 3 2 A4 5 1 4 1 4 1 Nilai Pencapaian 5 2 3 2 4 3 A1 0 0 1 0 0 0 Ga p A2 -1 -1 0 0 -2 1 A3 -2 0 2 1 -1 -1 A4 0 -1 1 -1 0 -2
Setelah diperoleh gap dari  masing-masing  alternatif, setiap profil  calon  mitra  di  beri  bobot  nilai  dengan  patokan  table bobot nilai gap . Pembobotan  yang  digunakan  pada penelitian ini dapatdilihat pada tabel X dibawah ini:
TABEL X
B OBOT N ILAI G AP
Selisih Gap Bobot
Nilai Keterangan 0 5 Kompetensi sesuai dengan yang dibutuhkan 1 4,5 Kompetensi kelebihan 1 tingkat/level -1 4 Kompetensi kurang 1 tingkat/level 2 3,5 Kompetensi kelebihan 2 tingkat/level -2 3 Kompetensi kurang 2 tingkat/level 3 2,5 Kompetensi kelebihan 3 tingkat/level -3 2 Kompetensi kurang 3 tingkat/level 4 1,5 Kompetensi kelebihan 4 tingkat/level -4 1 Kompetensi kurang 4 tingkat/level
Dengan  demikian  bobot  nilai  gap  dari  tiap  alternatif  dapat dilihat pada tabel XI berikut:

## TABELXI
P EMBOBOTAN N ILAI G AP
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 5 5 4,5 5 5 5 A2 4 4 5 5 3 4,5 A3 3 4 3,5 4,5 4 4 A4 5 4 4,5 4 5 3
Langkah ketiga adalah melakukan perhitungan berdasarkan pengelompkan core factor dan secondary factor . Berdasarkan tabel VIII, yang merupakan core factor adalah kriteria C1,C2,
C5  dan  C6.  Sedangkan  kriteria secondary  factor adalah  C3 dan C4.
Berdasarkan  tabel  XI  maka  dilakukan  perhitungan  dengan rumus  (3)  dan  (4)  untuk  diperoleh  nilai  rata-rata Core Factor (NCF) dan rata-rata Secondary Factor (NSF). Hasilnya dapat dilihat  pada table XII berikut:
TABEL XII
N ILAI R ATA - RATA C ORE F ACTOR DAN S ECONDARY F ACTOR Kriteria NCF (C1+C2+C5+C6)/4 NSF (C3+C4)/2 A1 5 4,75 A2 3,875 5 A3 4 4 A4 4,25 4,25
Setelah diperoleh nilai NCF dan NSF,  langkah selanjutnya nilai  total  berdasarkan persentase dari core dan secondary yangdiperkirakan berpengaruh terhadap kinerja tiap-tiap profil . Adapun  presentase  yang  diinputkan  adalah  untuk core  factor 80%  dan secondary  factor 20%.  Sihingga  nilai  total  yang diperoleh berdasarkan rumus (5) adalah sebagai berikut (tabel XIII):

## TABELXIII
P ERHITUNGAN N ILAI T OTAL Alternatif NCF NSF Nilai Total (80%*NCF)+(20%*NSF) A1 5 4,75 4,95 A2 3,875 5 4,1 A3 4 4 4 A4 4,25 4,25 4,25
Langkah  terakhir  setelah  diperoleh  nilai  totol,  maka dilakukan proses perangkingan dengan mengurutkan dari nilai paling  besar  sampai  dengan  terkecil.  Dimana  nilai  terbesar merupakan alternatif terpilih.
TABELXIV P ERENGKINGAN A LTERNATIF Alternatif Total Nilai Peringkat A1 4,95 1 A4 4,25 2 A2 4,1 3 A3 4 4
Dari  hasil  perengkingan  pada  tabel  XIV,  hasilnya  adalah A1  =  PT  Cakra  Buana merupakan  alternatif  terpilih berdasarkan  metode Profile  Matching sebagai  mitra  jasa pengiriman barang.

## D. Hasil Komparasi Metode Simple Additive Weighting dan Profil Matching
Berdasarkan  implementasi  metode  SAW  dan Profile Matching maka  diperoleh  hasil  komparasi  perengkingan  dari kedua metode tersebut pada tabel XV berikut:
TABEL XIV H ASIL K OMPARASI M ETODE SAW DAN PM Pering kat Metode SAW Metode PM Alternatif Nilai Akhir Alternatif Nilai Akhir 1 A1 0,65 A1 4,95 2 A4 0,54 A4 4,25 3 A3 0,52 A2 4 4 A2 0,42 A3 4,1
Terdapat perbedaan pada perengkingan alternatif ke  -3 dan ke  -4  yaitu  untuk  metode  SAW  peringkat  ketiga  A3  dan peringkat  ke  empat  A2.  Sedangkan  pada  metode  PM kebalikannya.  Akan  tetapi  tujuan  dari  penelitan  ini  adalah mencari  alternatif  terbaik,  dan  hasil  komparasi  diatas menghasilkan alternatif yang sama yaitu A1= PT Cakra Buana. Sehingga  penilaian  dengan  metode  SAW  muapun Profile Matching dapat  diterapkan  oleh  pihak  manajemen  dalam menentukan mitra jasa pengirmian barang.

## IV. K ESIMPULAN
Kedua  metode  yang  telah  dilakukan  perhitungan  dapat menunjukan hasil akhir yang sama dan diperoleh berdasarkan kriteria  dan  data  yang  sama  pula.    Dalam  metode Simple Additive Weighting alternatif terpilih adalah PT Cakra Buana. Hasil tersebut juga merupakan hasil akhir pada metode Profile Matching . Metode Simple  Additive  Weighting dan Profile  Matching merupakan  metode  yang  hasil  akhirnya  berupa  perengkingan dari  proses  perhitungan  yang  telah  dilakukan.  Jadi,  kedua metode  ini  dapat  diterapkan  dan  diimplementasikan  dalam pemilihan  mitra  jasa  pengiriman  barang  untuk  membantu pengambilan  keputusan  pihak  manajemen,  karena  kedua metode ini menghasilkan alternatif terbaik yang sama.

## R EFERENSI
[1] Akhirina,  Tri  Yani, Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mitra Jasa  Pengiriman  Barang  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW) .  Jurnal  Jupiter  –  Universitas  Borobodur  :  Jakarta, 2016, Vol 2 No. 1.
[2] Sari, Bety Wulan,. Perbandingan Metode Profile Matching dan Simple Additive  Weighting  pada  Penentuan  Jurusan  Siswa  Kelas  X  SMA  N  2 Ngaglik. Jurnal DASI – STMIK AMIKOM: Yogyakarta, 2015, Vol 16 No. 1
[3] Kusrini, Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan, Yogyakarta : Penerbit Andi, 2007.
[4] Alter, Steven., Information System Foundation of e-business, London : Prantice Hall, 2002
[5] Mc  Leod  Jr,  Raymond.., Sistem  Informasi  Manajemen, edisi  V  III, Jakarta : Prenhallindo, 1998.
[6] Surbakti,  Irfan., Sistem  Pendukung  Keputusan, Yogyakarta  :  Graha Ilmu, 2002.
[7] E.  Turban,  Jay  E.  Aronson,  Ting  Peng  Liang., Decision  Support Systeman  and  Itelegant  System, 7th  ed,  New  Jersey  :  Pearson Education, 2005.
[8] Fishburn, P.C., A Problem –Based Selection of Multi Atribute Decision Making Method. London : Blockwell Publishing, 1967.
[9] Mac  Crimmon,  K.R., Decision  Making  Among  Mulitiple  Atribute Alternatives:  A  Source  and  Consolidated  Approach. RAND Memorandum RM 4823 ARPA, 1968
[10] M. Nazir. Metodologi penelitian. Bogor :Ghalia Indonesia. 2005 [11] Sumadi Suryabrata, Metodologi Penelitian , Jakarta:RajawaliPers, 2011.