## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 233-240 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.341

## Implementasi Algoritma Profile Matching Dalam Menentukan Penyakit Menular Pada Hewan Sugar Glider
Pieter Octaviandy 1,* , Leony Hoki 2 , Robby Wijaya 1
1 Sistem Informasi, STMIK TIME, Medan, Indonesia
2 Teknik Informatika, STMIK TIME, Medan, Indonesia Email: 1,* pieter.lecture@gmail.com, 2 leony.hoki@gmail.com, 3 robbyhuang98@gmail.com Email Penulis Korespondensi: pieter.lecture@gmail.com
Abstrak− Di  Indonesia  Sugar  Glider  masih  belum  tergolong  hewan  langka,  namun  sudah  diberlakukan  kuota  untuk  mengatur penangkapan Sugar Glider. Sugar Glider (Petaurus Breviceps) merupakan mamalia berkantong (marsupial) yang aktif pada malam hari (nocturnal). Selain itu, Sugar Glider sangat sering disebut “hewan saku” (pocket pet) karena hewan ini suka diam di dalam kantong baju adopternya. Disebut Sugar Glider karena mamalia ini menyukai makanan yang manis dan bisa melayang seperti tupai terbang. Kemampuan  yang  dapat  melayang  ini  dikarenakan  membran  yang  membentang  diantara  kedua  kakinya  yang  disebut  Patagium. Meskipun  Sugar  Glider  telah  banyak  dipelihara,  sebagian  besar  pecinta  hewan  kurang  memahami  perawatan  yang  tepat  dan  jenis penyakit yang dapat menyerang Sugar Glider. Selain itu, hanya sebagian kecil dokter hewan yang memahami tentang  Sugar Glider secara  menyeluruh,  serta  biaya  pengobatan  yang  cukup  mahal.  Perkembangan  teknologi  komputer  yang  sangat  pesat  memberikan kemudahan dalam mengakses berbagai kehidupan, salah satunya adalah bidang kedokteran. Pada penelitian ini menggunakan metode Profile Matching sebagai metode perhitungan. Metode ini menganut pengambilan keputusan secara multi variabel dengan mengandung unsur tujuan dan obyektif. Peneliti memilih metode tersebut dikarenakan Profile Matching mempertimbangkan konsistensi yang logis dalam penilaian yang di gunakan untuk menentukan prioritas sehingga menghasilkan alternatif yang tidak banyak. Aplikasi Penentuan Penyakit Menular Pada Hewan Sugar Glider ini yang dibuat dengan metode profile matching dalam menentukan penyakit menular pada  hewan  sugar  glider.  Aplikasi  Penentuan  Penyakit  Menular  Pada  Hewan  Sugar  Glider  yang  dibuat  dengan  sistem  yang  dapat diakses secara mobile sehingga penggunaan menjadi efisien dan cepat.
Kata Kunci: Sugar Glider; Profile Matching; Penyakit Menular
Abstract− In  Indonesia, Sugar Gliders are still not  classified as  endangered animals, but quotas have been imposed to regulate the capture of Sugar Gliders. The Sugar Glider (Petaurus Breviceps) is a nocturnal marsupial mammal. In addition, Sugar Gliders are often called "pocket pets" because these animals like to live in the pockets of their adopters' clothes. It's called the Sugar Glider because this mammal likes sweet food and can float like a flying squirrel. This ability to levitate is due to a membrane that stretches between its two legs called the Patagium. Even though Sugar Gliders have been kept a lot, most animal lovers do not understand proper car e and the types  of diseases that  can attack Sugar Gliders.  In  addition,  only a small  number  of veterinarians understand the Sugar Glider thoroughly,  and  the  cost  of  treatment  is  quite  expensive.  The  rapid  development  of  computer  technology  provides  convenience  in accessing various aspects of life, one of which is the medical field. In this study using the Profile Matching method as a calculation method. This method adheres to multi-variable decision-making with elements of objectives and objectives. The researcher chose this method because Profile Matching  considers logical  consistency  in the assessment  used to  determine priorities  so that there ar e  not many alternatives. Application of Determination of Infectious Diseases in Sugar Glider Animals, which was made using the profile matching method in determining infectious diseases in sugar glider animals. Application for Determination of Infectious Diseases in Sugar Glider Animals which is made with a mobile-accessible system so that use is efficient and fast
Keywords : Sugar Glider; Profile Matching; Infectious Diseases

## 1. PENDAHULUAN
Di  Indonesia  Sugar  Glider  masih  belum  tergolong  hewan  langka,  namun  sudah  diberlakukan  kuota  untuk  mengatur penangkapan Sugar Glider [1]. Sugar Glider (Petaurus Breviceps) merupakan mamalia berkantong (marsupial) yang aktif pada malam hari (nocturnal). Selain itu, Sugar Glider sangat sering disebut “hewan saku” (pocket pet) karena hewan ini suka diam di dalam kantong baju adopternya. Disebut Sugar Glider karena mamalia ini menyukai makanan yang manis dan bisa melayang seperti tupai terbang. Kemampuan yang dapat melayang ini dikarenakan membran yang membentang diantara kedua kakinya yang disebut Patagium [2]
Meskipun Sugar Glider telah banyak dipelihara, sebagian besar pecinta hewan kurang memahami perawatan yang tepat  dan  jenis  penyakit  yang  dapat  menyerang  Sugar  Glider.  Selain  itu,  hanya  sebagian  kecil  dokter  hewan  yang memahami tentang Sugar Glider secara menyeluruh, serta biaya pengobatan yang cukup mahal. Perkembangan teknologi komputer yang sangat pesat memberikan kemudahan dalam mengakses berbagai kehidupan, salah satunya adalah bidang kedokteran [3].
Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  Very  Kurniawan  menggunakan  Algorimta  Forward  Chaining  untuk mendiagnosa penyakit melakukan pengujian terhadap 5 kasus, akan tetapi akurasi yang diperoleh oleh Algoritma Forward Chaining sangat rendah yaitu 60%, sehingga dibutuhkan algoritma yang memiliki akurasi yang lebih baik. Metode Profile Matching atau pencocokan profil adalah metode yang sering sebagai mekanisme dalam pengambilan keputusan dengan mengasumsikan  bahwa  terdapat  tingkat  variabel  prediktor  yang  ideal  yang  harus  dipenuhi  oleh  subyek  yang  diteliti, bukannya  tingkat  minimal  yang  harus  dipenuhi  atau  dilewati  [4].  Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  Profile Matching  sebagai  metode  perhitungan.  Metode  ini  menganut  pengambilan  keputusan  secara  multi  variabel  dengan mengandung  unsur  tujuan  dan  obyektif  [5].  Peneliti  memilih  metode  tersebut  dikarenakan  Profile  Matching

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 233-240 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.341
mempertimbangkan  konsistensi  yang  logis  dalam  penilaian  yang  di  gunakan  untuk  menentukan  prioritas  sehingga menghasilkan alternatif yang tidak banyak.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Adapun flowchart Metode Profile Matchining ditampilkan pada gambar 1 antara lain:
Mulai
Penentuan Kriteria Penilaian
Konversi Nilai Awal
Penentuan Nilai Standard Penentuan Nilai GAP Konversi Pembobotan Nilai GAP Penentuan Faktor Hitung Stok Akhir Menampilkan Hasil SELESAI
Gambar 1. Metode Profile Matchining
Langkah-langkah penggunaan algoritma ini adalah 1. Tentukan Kriteria Penilaian
Nilai-nilai tersebut akan dikelompokan ke dalam 36 gejala, kemudian tentukan masing-masing nilai untuk gejala tersebut.
Tabel 1. Nilai Gejala ID_Sub Kriteria Nama_Sub_Kriteria Nilai 1 Leptospirosis Lemah 1 2 Leptospirosis Mata merah 2 3 Leptospirosis Kekuningan pada kulit 3 4 Leptospirosis Demam Mendadak 2 5 Hipokalsemia Kuku rapuh 2 6 Hipokalsemia Kulit kering 2 7 Hipokalsemia Kulit bersisik 3 8 Hipokalsemia Bulu kasar 3 9 Tumor Kejang 2 10 Tumor Hilang nafsu makan 1 11 Tumor Urine Bau 3 12 Tumor Terjadi Pembengkakan 2 13 Obesitas Indeks massa tubuh 30 3 14 Obesitas Berkeringat 1 15 Obesitas Penumpukan Lemak 2 16 Obesitas Lemah 1 17 Lumpy Jaw Benjolan pada Rahang 3 18 Lumpy Jaw Abses kulit 2 19 Lumpy Jaw Terbentuk Lobang 2 20 Lumpy Jaw Demam Mendadak 2 21 Diare Feses cair 2 22 Diare Muntah 2 23 Diare Tidak nafsu makan 1 24 Diare Darah pada Feses 3 25 Penyakit Mata Mata merah 2 26 Penyakit Mata Mata berair 1 27 Penyakit Mata Mata kering 1 28 Penyakit Mata  Sering menggaruk mata 3 29 Kaki Bengkak Kaki pincang 1

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 233-240 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.341
ID_Sub Kriteria Nama_Sub_Kriteria Nilai 30 Kaki Bengkak Jalan Menyeret 2 31 Kaki Bengkak Bengkak pada kaki 3 32 Kaki Bengkak Kejang 2 33 Hairloss Penipisan rambut 2 34 Hairloss Rambut rontok 2 35 Hairloss Pitak 1 36 Hairloss Bulu kasar 3
2. Konversi Nilai awal menjadi Penilaian
Setelah  menentukan kriteria  penilaian,  maka  lakukan konversi skor tersebut. Contoh Leptospirosis dalam kasus  ini gejala  yang  muncul  Lemah,  Kekuningan  pada  kulit  dan  Demam  Mendadak,  maka  nilainya  3.  Contoh  lainnya Hipokalsemia, gejala yang muncul Kulit bersisik dan Bulu kasar. Maka nilainya 2.
3. Tentukan nilai standard untuk masing-masing kolom pada konversi skor
Nilai ini nantinya digunakan untuk perhitungan nilai GAP.
Tabel 2. Skor Standard ID_Kriteria  Nama_Kriteria  Nilai Standard 1 Leptospirosis 8 2 Hipokalsemia 10 3 Tumor 8 4 Obesitas 7 5 Lumpy Jaw 9 6 Diare 8 7 Penyakit Mata 7 8 Kaki Bengkak 8 9 Hairloss 8 4. Tentukan nilai GAP
Nilai GAP adalah selisih dari konversi skor (nomor 2) dengan nilai standar yang telah ditentukan
5. Konversi Pembobotan Nilai GAP
Setelah menentukan nilai GAP (nomor 4), maka konversikan nilai tersebut ke dalam kriteria pembobotan. Nilai ini nantinya yang akan digunakan dalam perhitungan skor akhir.
Tabel 3. Bobot Nilai GAP Selisih  Bobot Nilai Keterangan 0 5 Tak Ada Selisih (kompetensi sesuai yang dibutuhkan) 1 4.5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat/level -1 4 Kompetensi individu kekurangan 1 tingkat/level 2 3.5 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat/level -2 3 Kompetensi individu kekurangan 2 tingkat/level 3 2.5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat/level -3 2 Kompetensi individu kekurangan 3 tingkat/level 4 1.5 Kompetensi individu kelebihan 4 tingkat/level -4 1 Kompetensi individu kekurangan 4 tingkat/level
6. Tentukan Core Factor dan Secondary Factor dari masing-masing kolom
Core Factor adalah faktor yang lebih menenetukan dibandingkan faktor lainnya, sehingga perhitungan nilainya akan lebih  tinggi  dibandingkan  kolom  lain.  Core  Factor  dan  Secondary  Factor  harus  ada  minimal  1,  sisanya  bisa dimasukkan ke dalam faktor manapun Contoh dalam kasus ini, Core Factor adalah kolom 1, 2, 3, 4 dan 5, sedangkan Secondary Factor adalah kolom 6, 7, 8 dan 9.
Tabel 4 . Kriteria Penyakit
ID_Kriteria  Nama_Kriteria Jenis_Kriteria 1 Leptospirosis Core Factor 2 Hipokalsemia Core Factor 3 Tumor Core Factor 4 Obesitas Core Factor 5 Lumpy Jaw Core Factor 6 Diare Secondary Factor 7 Penyakit Mata Secondary Factor 8 Kaki Bengkak Secondary Factor

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 233-240 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.341
ID_Kriteria  Nama_Kriteria Jenis_Kriteria 9 Hairloss Secondary Factor
7. Hitung skor akhir
Untuk masing-masing baris, jumlahkan data untuk kolom-kolom Core Factor, dan jumlahkan data untuk kolom- kolom Secondary Factor Kemudian cari rata-rata untuk masing-masing total tersebut
Skor akhir adalah 0.55 * total Core Factor + 0.45 * total Secondary Factor (1)
8. Pengambilan Nilai Tertingi
Setelah mendapat skor akhir, maka akan ditentukan nilai tertinggi dari skor akhir yang telah dihitung.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap hasil sistem ini akan dibahas mengenai penerapan dan aplikasi dari hasil analisis dan perancangan sistem yang telah dipaparkan dalam bab sebelumnya, serta perangkat yang dibutuhkan untuk menjalankan aplikasi ini. 1. Tampilan Index
Halaman ini menunjukkan halaman index pada saat membuka aplikasi halaman index ditunjukkan pada gambar 1
Gambar 1. Tampilan Index
2. Tampilan Awal
Halaman ini menunjukkan halaman awal pada saat index telah berakhir. halaman home ditunjukkan pada gambar2.
Gambar 2. Tampilan Home
3. Tampilan Register
Halaman ini menunjukkan halaman register pada saat pengguna memilih tombol sign up. halaman register ditunjukkan pada gambar 3.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 233-240 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.341
4. Tampilan Utama
Halaman ini menunjukkan halaman home pada saat berhasil memasukkan user id dan password yang sesuai dengan database pengguna. halaman utama ditunjukkan pada gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Utama
5. Tampilan Ganti Password
Halaman ini menunjukkan halaman profile pengguna. halaman profile ditunjukkan pada gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Ganti Password
6. Tampilan Gejala Halaman ini menunjukkan halaman gejala program. Pada tampilan gejala baru ini, pengguna dapat menambah gejala baru dengan menekan tombol tambah . halaman gejala ditunjukkan pada gambar6.
Gambar 6. Tampilan Gejala
7. Tampilan Tambah Gejala
Halaman ini menunjukkan halaman tambah gejala program. Pada tampilan tambah gejala ini, pengguna dapat mengisi nama gejala dan bobot, halaman tambah gejala ditunjukkan pada gambar 7.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 233-240 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.341
8. Tampilan Penyakit
Halaman  ini  menunjukkan  halaman  penyakit  program.  Pada  tampilan  penyakit  ini,  pengguna  dapat  menambah penyakit baru dengan menekan tombol tambah.  halaman penyakit ditunjukkan pada gambar 8.

## Gambar 8. Tampilan Penyakit
9. Tampilan Tambah Penyakit
Halaman ini menunjukkan halaman tambah penyakit program. Pada tampilan tambah penyakit ini, pengguna dapat mengisi nama penyakit dan penanganan, halaman tambah penyakit ditunjukkan pada gambar 9
Gambar 9. Tampilan Tambah Penyakit
10. Tampilan Aturan Halaman ini menunjukkan halaman aturan program. Pada tampilan aturan ini, pengguna dapat menambah aturan baru dengan menekan tombol tambah, alaman aturan ditunjukkan pada gambar 10.
Gambar 10. Tampilan Aturan
11. Tampilan Tambah Aturan Halaman ini menunjukkan halaman tambah aturan program. Pada tampilan tambah aturan ini, pengguna dapat mengisi nama gejala dan nama penyakit, halaman tambah aturan ditunjukkan pada gambar 11.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 233-240 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.341
12. Tampilan Cek
Halaman ini menunjukkan halaman proses program. Pada tampilan proses ini, pengguna wajib mengisi semua data untuk dapat proses data, halaman tambah dataset ditunjukkan pada gambar 12.
Gambar 12 . Tampilan Cek
13. Tampilan Hasil
Halaman  ini  menunjukkan  halaman  hasil  program.  Pada  tampilan  hasil  ini,  pengguna  diberikan  tampilan  terhadap hasil setelah perhitungan halaman hasil ditunjukkan pada gambar 13.

## Gambar 13. Tampilan Hasil
14. Tampilan Info Halaman ini menunjukkan tampilan tentang kami. Pada tampilan tentang kami ini, pengguna dapat melihat informasi mengenai aplikasi yang dibuat, halaman tentang kami ditunjukkan pada gambar 14.
Gambar 14. Tampilan Tentang Kami

## 4. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan terhadap sistem yang dirancang oleh penulis antara lain sebagai berikut: Aplikasi Penentuan Penyakit Menular Pada Hewan Sugar Glider ini yang dibuat dengan metode profile matching dalam menentukan penyakit menular pada hewan sugar glider.Aplikasi Penentuan Penyakit Menular Pada Hewan Sugar Glider yang dibuat dengan sistem yang dapat diakses secara mobile sehingga penggunaan menjadi efisien dan cepat.

## REFERENCES
[1] M. I. A. RITONGA, “Analisis Kontribusi Usaha Ternak Sugar Glider Terhadap Pendapatan Keluarga Di Kota Medan,” 2021.
[2] A. F. Prayogo, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Sugar Glider Dengan Metode Forward Chaining Berbasis Web,” 2021.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 233-240 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.341
[3] ANGELICA SISWOYO, “Diagnosis Penyakit Pada Sugar Glider Menggunakan Certainty Factor Dan Voting Feature Intervals 5,” 2020.
[4] F. Idam, A. Junaidi, and P. Handayani, “Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Profile Matching Pada PT. Surindo Murni Agung,” J. Infortech, vol. 1, no. 1, pp. 21–27, 2019, doi: 10.31294/infortech.v1i1.6985.
[5] A.  W.  Kurniawan,  B.  Widjajanto,  and  I.  Farida,  “Profile  Matching  Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Driver,” J. Transform., vol. 19, no. 1, p. 74, 2021, doi: 10.26623/transformatika.v19i1.3128.
[6] F. A. Alvenio Farhan Prayogo, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Sugar Glider Dengan Metode Forward Chaining Berbasis Web,” J. Mahajana Inf., 2021, doi: 10.56357/jt.v17i1.258.
[7] K.  Nisa and E. Sutinah, “Profile Matching Untuk Sistem Pendukung  Keputusan Pemilihan  Vendor Maintenance Server dan Jaringan,” J. Inform., vol. 5, no. 2, pp. 262–269, 2018, doi: 10.31311/ji.v5i2.3638.
[8] R.  Y.  F.  Nurul  Samania,  Nirsal,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  E-VOTING  Pemilihan  Ketua  Umum  Himpunan  Mahasiswa Informatika (HMTI) UNIVERSITAS COKROAMINOTO PALOPO Berbasis WEBSITE,”  Eng. Constr. Archit. Manag., vol. 25, no. 1, pp. 1–9, 2020.
[9] A. Patappari, A. M. Syafei, and K. Nasria, “Perancangan Aplikasi Penyewaan Ruang Meeting Berbasis WEB Pada Hotel Grand Aisha Soppeng,” J. Ilm. Sist. Inf. dan Tek. Inform. JISTI, vol. 4, no. 2, pp. 39–49, 2021.
[10]  A. R. Adiguna, M. Saputra Chandra, and F. Pradana, “Analisis dan Perancangan Sistem Informasi Manajemen Gudang pada PT Mitra Pinasthika Mulia Surabaya,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 2, pp. 612–621, 2018.
[11]  F.  Kesumaningtyas and R.  Handayani, “Perancangan Sistem Pakar  Diagnosa Penyakit Rheumatic (Rematik)  Dengan Metode Forward Chaining,” J. TEKNOIF, vol. 8, no. 2, pp. 59–63, 2020.
[12]  M. Ridwan, D. Wiguna, and A. Rusmardiana, “Perancangan Aplikasi Edukasi Pengenalan Lagu Daerah di Indonesia Berbasis Android,” J. Ris. dan Apl. Mhs. Inform., vol. 2, no. 04, 2021.
[13]  A.  Ni  Made,  “Analisa  dan  Perancangan  Aplikasi  Pembelajaran  Bahasa  Inggris  Dasar  Berbasis  Android,”  J.  IKRAITH- INFORMATIKA, vol. 1, no. 3, pp. 107–115, 2020.
[14]  Nirsal, Rusmala, and Syafriadi, “Desain Dan Implementasi Sistem Pembelajaran Berbasis E-Learning Pada Sekolah Menengah Pertama  Negeri  1  Pakue  Tengah,”  J.  Ilm.  d’Computare,  vol.  10,  pp.  30–37,  2020,  [Online].  Available: http://www.elsevier.com/locate/scp
[15]  D.  D. Jantce TJ Sitinjak, . Maman, and J. Suwita, “Analisa  Dan Perancangan Sistem  Informasi  Administrasi Kursus Bahasa Inggris Pada Intensive English Course Di Ciledug Tangerang,” Insa. Pembang. Sist. Inf. dan Komput., vol. 8, no. 1, 2020.
[16]  M. Raharjo, M. Napiah, and R. S. Anwar, “Perancangan Sistem Informasi Dengan PHP Dan MYSQL Untuk Pendaftaran Sekolah Di Masa Pandemi,” Comput. Sci., vol. 2, no. 1, pp. 50–58, 2022, doi: 10.31294/coscience.v2i1.689.
[17]  K. Sidharta and T. Wibowo, “Studi Efisiensi Sumber Daya Terhadap Efektivitas Penggunaan Database : Studi Kasus Sql Server Dan  Mysql,”  Conf.  Business,  Soc.  Sci.  Innov.  Technol.,  vol.  1,  no.  1,  pp.  508–515,  2020,  [Online].  Available: http://journal.uib.ac.id/index.php/cbssit
[18]  Susilo,  A. A. T. (2017). “Penerapan Metode Profile Matching pada Sistem Pendukung  Keputusan Pemilihan  Ketua Program Studi ( STUDI Kasus : Program Studi Teknik Informatika STMIK Musi Rawas ) ( Implementation of Profile Matching Method in Decision Support System of Selection of Stud", Juita, V(2), hal. 87–93.
[19]  Haryani.,  &  Fitriani  D.  (2019).  “Sistem  pendukung  keputusan  penentuan  karyawan  terbaik  pada  collection  pt.  Panin  bank menggunakan metode profile matching". Jurnal Mantik Penusa, vol. 3, no. 1, 2019, pp. 1–8, http://ejurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/mantik/article/view/521/312.
[20]   Husnayain, S., & Hernawati. (2018). "Metode algoritma profile matching studi kasus : universitas nurtanio". Jurnal FIKI Volume, IX, No. 1, Mei 2018.