## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PRIORITAS PERBAIKAN JALAN MENGGUNAKAN METODE GAP
Nurahman 1) , Andry Wardana 2) 1,2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Darwan Ali email: nurrahman.ikhtiar@gmail.com , andrywardana4@gmail.com

## Abstract
Roads are very important infrastructure for economic growth in each region because roads are a means of connecting one place to another. all information related to damaged roads is recorded and collected by the public  works  and  spatial  planning  offices  to  be  managed.  but  from  all  the  damaged  road  data,  the responsible agency is sometimes wrong to determine the priority order of roads that will be repaired first so that it is not on target. Therefore, in this study a decision support system for determining the priority of road repair using the gap method was built which is expected to help the public works and spatial planning offices in determining which road priorities will be repaired first based on the criteria of road condition, daily traffic,  road  surface type, road  length  and  road width.  based  on  the  results  of  the  calculation  that became the first rank or top priority to be repaired was JLM002 (Mt.Haryono Barat) which obtained the highest value of 4.4. Therefore, the road deserves to be a priority to get repairs and handling first.
Keywords : Profile Matching, Roads, Decision Support System, Criteria, Priority

## 1. PENDAHULUAN
Di era sekarang yang disebut sebagai era globalisasi  kini  banyak  ilmu  pengetahuan  dan teknologi  yang  berkembang  begitu  pesatnya sehingga  mampu  menghasilkan  sistem-sistem yang  dapat  mempermudah  berbagai  pekerjaan manusia  dengan  pemanfaatan  teknologi  yang telah  dibuat  [1]–[3],  [4]–[9],  .  Salah  satunya teknologi  yang  berkembang  adalah  infrastruktur dari  segi  pembangunan  jalan.  Jalan  juga  salah satu sarana yang menghubungkan jalur transportasi darat yang sangat vital [10]. Dengan meningkatnya  kebutuhan  ekonomi  masyarakat maka  jalan  dan  jembatan  harus  dipelihara  [11]. Jika  kondisi  jalan  memadai,  maka  masyarakat secara  langsung  merasa  sejahtera  dari  segi berkendara  maupun  ekonomi,  karena  aktivitas mereka  tidak  terganggu  sehingga  merasa  aman dan nyaman dengan kondisi jalan yang baik [12]. Dalam mobilitas sehari-hari di bidang kehidupan jalan merupakan sebuah infrastruktur yang begitu sangat  penting  karena  memiliki  kemampuan sehingga  mampu menunjang  pertumbuhan ekonomi  dan  pembangunan  yang  ada  di indonesia.  Oleh  karena  itu  infrastruktur  ini  di
bangun agar dapat meningkatkan laju pertumbuhan ekonomi yang ada di setiap daerah indonesia  [13].  Dan  jika  terjadi  kerusakan  jalan maka  Dinas  Pekerjaan  Umum  yang  menjadi penanggung jawab untuk melakukan pemeliharaan  serta  perbaikan.  Tetapi  faktanya terdapat jalan yang berlubang yang membahayakan pengguna jalan[14].
Khususnya kabupaten Kotawaringin Timur  Kecamatan  Mentawa  Baru  Ketapang  Km 3.5  Sampit-Pangkalanbun  yang  memiliki  laju pertumbuhan  ekonomi  cukup  baik.  Tetapi nyatanya masih banyak kondisi jalan yang masih rusak  dan  tidak  memadai  untuk  berkendara. Berdasarkan  upaya  perbaikan  ruas  jalan  yang dilakukan  oleh  pemerintah  setempat  kini  masih kurang  tepat  sasaran  walaupun  kriteria  jalan rusak  sudah  memenuhi  standar  kerusakan  untuk di  perbaiki.  Kurang  tepatnya  prioritas  sasaran perbaikan  jalan  ini  dikarenakan  beberapa  faktor yang  mempengaruhi,  yang  pertama  adalah kurangnya  perhatian  dari  anggota-anggota  yang terlibat dalam menentukan jalan mana yang akan menjadi prioritas perbaikan [15]. Kemudian yang kedua  ialah  terbatasnya  segi  pendanaan  dari
pemerintah  pusat  sehingga  tidak  semua  jalan yang rusak mampu di perbaiki dalam waktu yang bersamaan. Maka dari itu penelitian ini dilakukan dan  dibuat  supaya  dapat  memecahkan  masalah diatas  sehingga  mampu  menjadi  sebuah  sistem pendukung  keputusan  dengan  menggunakan metode profile  matching dalam  pembobotan kriteria dari setiap alternatif.
Profile  matching atau  GAP  analisis adalah sebuah metode yang mampu menyelesaikan  sebuah  permasalahan  dengan menjadi  sistem  pendukung  keputusan  karena memiliki banyak kelebihan dari segi perhitungannya. Profile matching dapat menentukan  perankingan  atau  peringkat  pada kriteria-kriteria  yang  di  inputkan  dan  akan menseleksi alternatif mana yang terbaik berdasarkan
proses perbandingan atau kesenjangan  pada  kompetensi  tiap  objek  [16]. Kriteria yang digunakan peneliti adalah Berlobang, Kepadatan aktivitas, Sampah, bergelombang,  dan  banjir.  Sedangkan  alternatif yang di tentukan peneliti adalah jalan Moh. Hatta, Mt Barat, dan Pelita Barat.
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui  ruas  jalan  mana  yang  akan  menjadi prioritas  untuk  perbaikan.  Oleh  karena  itu  maka dibangun  sebuah  sistem  pendukung  keputusan untuk  membantu  menyelesaikan  permasalahan dari  penentuan  prioritas  perbaikan  jalan  yang mengalami  kerusakan  sehingga  dapat  segera  di realisasikan  dan  ditindak  lanjut  penanganannya oleh  dinas  pekerjaan  umum  dan  penataan  ruang bidang  bina  marga  kecamatan  Mentawa  baru Ketapang.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  adalah  sebuah  cara yang  ilmiah  untuk  menemukan  kerangka  dari sebuah  penelitian.  Metode  penelitian  juga memiliki  tahapan  yang  harus  dilakukan  guna mencapai hasil dari sebuah penelitian[17]. Hal ini dilakukan  untuk  membuat  tahapan  yang  benar untuk sebuah penelitian yang sedang dikaji.
2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian adalah sebuah penjabaran  dari  setiap  kegiatan  dalam  setiap
tahapan-tahapan  pada  metode  yang  digunakan serta  implementasi  sistem  yang  dapat  dilakukan sesuai dengan kerangka kerja penelitian. Adapun kerangka kerja tersebut dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.2 Pengumpulan Data
Kemudian  langkah  selanjutnya  peneliti melakukan  pengumpulan  data  dengan  cara observasi, kuesioner serta kepustakaan. Observasi  merupakan  kegiatan  yang  sangat penting karena dengan datang langsung ke objek yang  di  teliti  untuk  mencari  informasi  [18]. Sedangkan kuesioner adalah dengan memberikan pertanyaan  dan  mendapatkan  responden  orang lain  sebagai  informasi  data  [19].  di  tahapan  ini juga  peneliti  melakukan  pengamatan  langsung terhadap  lokasi  jalan  yang  menjadi  sebuah alternatif  di  dalam  penelitian  ini.  Metode  yang digunakan peneliti seperti kepustakaan dilakukan dengan  cara  membaca  banyak  jurnal  serta referensi  dari  berbagai  literatur  buku  yang berkaitan  dengan  SPK  menggunakan  metode GAP dari penelitian terdahulu.
2.3 Sistem Pendukung Keputusan/Decision Support Sistem (DSS)
Decision  support  sistem  (DSS)  adalah sistem  yang  menyediakan  berbagai  informasi, pemodelan serta manipulasi data [20]. SPK juga dapat  dijelaskan  sebagai  proses  terbaik  untuk memilih secara sistematis agar mampu menyelesaikan suatu masalah dengan pemanfaatan teknologi dan sistem  tertentu [21]. Dari penggunaan sistem ini juga dapat membantu mengambil sebuah keputusan dari sebuah situasi semi  terstruktur  dan  tidak  terstruktur,  yang
dimana satu orang pun belum mengetahui dengan pasti bagaimana sebuah keputusan yang sebenarnya  dibuat  [4],  [22]–[28].  SPK  juga disebut  sebagai  penyedia  informasi  yang interaktif  [29].  Dengan  menggunakan  data aplikasi  DSS  maka  sebuah  informasi  dapat diberikan  kepada  pengguna  dengan  mudah, karena DSS ini mampu membantu menggabungkan  pemikiran  dari  kriteria-kriteria yang  kurang  jelas  sehingga  tercapainya  sebuah pengambilan keputusan.
2.4 Metode Profile Matching
Profile matching adalah sebuah
pencocokan  profil  yang  sering  digunakan  untuk mengasumsikan  tingkat  variabel  predictor  yang ideal  untuk  objek  yang  diteliti  [30].  Semakin kecil  nilai  dari  gap  maka  semakin  besar  bobot nilai  yang  dihasilkan  [31].  Setelah  data terkumpulkan maka dilakukan analisa data untuk mengetahui penyesuaian dari kegiatan data yang akan diolah dengan metode profile matching pada penentuan  prioritas  perbaikan  jalan  yang  berada di  kecamatan  mentawa  baru  ketapang  km  3.5 sampit-pangkalanbun.  Adapun  langkah-langkah pada metode profile matching sebagai berikut:
1. Penentuan GAP Kompetensi Tahapan  ini  merupakan  tahap  awal dalam membahas metode gap agar dapat menemukan  nilai  gap  dari  perhitungan yang  telah  dilakukan  pada  masing- masing  kriteria  untuk  setiap  alternatif. Proses  yang  dilakukan  pada  tahap  ini adalah  untuk  menentukan  perbedaan kesenjangan dan selisih dari nilai standar yang sudah ditentukan dan nilai dari hasil observasi  di  lapangan.  Sehingga  dapat menjadi acuan untuk menentukan prioritas dalam lokasi perbaikan jalan.
2. Pembobotan nilai GAP Setelah  penentuan  GAP  tahapan  ini merupakan pemberian nilai bobot sebagai nilai  standar  acuan  pada penelitian  ini.  Pembobotan  dilakukan dengan  cara  mengonversi  nilai  gap  ke nilai bobot sesuai tabel nilai gap.
3. Perhitungan  dan  pengelompokan core factor dan secondary factor
Setelah  ditetapkan  semua  nilai  bobot yang di peroleh, maka tahap selanjutnya perhitungan  nilai core  factor dan secondary factor .
 Core  factor adalah  aspek  dari (kompetensi) yang paling terlihat  menonjol  dan  bahkan sangat dibutuhkan dalam metode profile matching . Adapun rumus perhitungan core factor yaitu:

## 𝑁𝐶𝐹 = ∑ 𝑁𝐶 ∑ 𝐼𝐶
Dimana:
NCF  : Nilai rata-rata pada core
factor
NC    : Jumlah total nilai pada
core factor IC      : Jumlah item pada core factor
 Secondary  factor adalah  aspek pendukung  dari  faktor  inti. Adapun rumus perhitungan secondary factor yaitu :

## 𝑁𝑆𝐹 = ∑ 𝑁𝑆 ∑ 𝐼𝑆
Dimana: NSF  : Nilai rata-rata pada secondary factor NS    : Jumlah total nilai pada secondary factor IS      : Jumlah item pada secondary factor 4. Nilai Total dan perangkingan
Perhitungan  nilai  total  pada  tahap  ini adalah  berdasarkan  dari  persentase core factor dan secondary  factor ,  yang  di perkirakan  akan  berhubungan  pada  tiap bagian-bagian
profile. Sebagai penyelesaian  dengan  rumus  perhitungan nilai  keseluruhan  yaitu  seperti  rumus  di bawah:
NT=(X)%*NCF+(Y)%*NSF NT     : Nilai total NCF   : Nilai rata-rata pada core factor NSF   : Nilai rata-rata pada secondary factor
(X)%  : Nilai persentase pada core factor (Y)%  : Nilai persentase pada secondary factor

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kemudian  pada  bab  ini  peneliti  harus melakukan pembuatan sebuah kode untuk setiap alternatif  dan  kriteria.  Sehingga  kode  tersebut dapat  menjadi  sebuah  penulisan  di  setiap perhitungan  yang  akan  dilakukan.  Untuk  lebih lanjutnya dapat dilihat pada tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Aspek Alternatif
Dari  tabel  1  di  atas  dapat  dilihat  adalah sebuah  pengkodean  dari  setiap  alternatif  yang sudah  di  tentukan.  Langkah  selanjutnya  adalah pemberian  kode  pada  setiap  kriteria  yang  akan digunakan seperti kondisi jalan, lalu lintas harian, Tipe  permukaan  jalan,  panjang  jalan,  dan  lebar jalan.  Untuk  lebih  lanjutnya  dapat  dilihat  pada tabel di bawah ini.
Tabel 2. Aspek Kriteria
Data yang diperoleh dari Tabel 1 sampai dengan Tabel 2 akan disatukan sebagai pengisian nilai  dari  tiap  factor  yang  telah  di  dapat  dari sumber penelitian. Kemudian langkah selanjutnya  adalah  memberikan  nilai  ketentuan untuk  sub  kriteria  sebagai  patokan  untuk mengetahui penilaian terhadap tiap kriteria pada
setiap  objek  jalan.  Untuk  lebih  jelasnya  dapat dilihat di bawah ini.
1. Kondisi jalan
Kondisi  jalan  merupakan  aspek  yang sangat  penting  dalam  menentukan  segi kualitas  ruas  jalan.  Oleh  sebab  itu  jika ruas  jalan  tersebut  tidak  layak  maka termasuk  kategori  tidak  berkualitas,  dan sebaliknya  jika  kondisi  ruas  jalan tersebut  layak  maka  termasuk  kategori berkualitas.  Aspek  penilaian  kondisi jalan dapat di lihat pada tabel 4 berikut.
Tabel 3. Aspek Kondisi Jalan (C1)
2. Lalu lintas harian Setiap ruas jalan pasti memiliki rata-rata aktivitas  harian  yang  dimana  di  akses oleh  siapa  saja  yang  melewati  jalan tersebut. Hal ini karena jalan merupakan akses  dari  suatu  tempat  ke  tempat  yang lain untuk bepergian sebagaimana mestinya.  Aspek  penilaian  lalu  lintas harian dapat dilihat pada tabel 4 berikut.
Tabel 4. Aspek Lalu Lintas Harian (C2)
3. Tipe permukaan jalan
Di  setiap  ruas  jalan  pasti  memiliki  tipe permukaan  jalan  yang  berbeda-beda. Kondisi  ini  sangat  penting  untuk diperhatikan karena bersangkutan dengan  kenyamanan  dan  keamanan pengguna  ruas  jalan  tersebut.  Aspek
No Kode Objek Ruas Jalan Objek Jalan 1 JLH001 Moh. Hatta 2 JLM002 Mt.Haryono Barat 3 JLP003 Pelita Barat No Kode Kriteria 1 C1 Kondisi Jalan 2 C2 Lalu Lintas Harian 3 C3 Tipe Permukaan jalan 4 C4 Panjang Jalan 5 C5 Lebar Jalan
Kondisi Jalan Nilai Sangat rusak 4 Rusak 3 Kurang baik 2 Baik 1 Lalu lintas harian Nilai 150 > 4 100 – 150 3 50 - 100 2 <= 50 1
penilaian  tipe  permukaan  jalan  dapat dilihat pada tabel 5 berikut.
Tabel 5. Aspek Tipe Permukaan Jalan (C3)
4. Panjang jalan Pada aspek ini panjang jalan  merupakan hal yang juga penting untuk  mengetahui sejauh  mana  jalan  yang  mengalami kerusakan.  Semakin  panjang  jalan  yang mengalami  kerusakan  tersebut  maka dapat diperhitungkan
sebagai
pertimbangan  untuk  diperbaiki.  Aspek penilaian  panjang  jalan  dapat  di  lihat pada tabel 6 berikut.
Tabel 6. Aspek Panjang Jalan (C4)
5. Lebar jalan Lebar  jalan  adalah  suatu  yang  memiliki standar  yang  dimana  setiap  sisi  jalan memiliki fungsinya masing-masing. Dengan lebar jalan yang sudah memenuhi  standar  maka  kendaraan bermotor  roda  2  atau  lebih  tidak mengalami gangguan seperti mengurangi tingkat kemacetan. Aspek penilaian lebar jalan dapat dilihat pada tabel 7 berikut.
Tabel 7. Aspek Lebar Jalan (C5)
Lebar jalan Nilai 4 – 5 m 4 3 – 4 m 3 2  – 3 m 2 2 m 1
Kemudian  pada  tahap  selanjutnya  ialah proses  perhitungan  prioritas  perbaikan  jalan menggunakan  metode profile  matching adalah sebagai berikut.
1. Memasukan  nilai  data  pada  tabel alternatif dan kriteria dapat di lihat pada tabel 8 berikut.
Tabel 8. Memasukan Nilai Data
2. Dari data pada tabel 8, maka diperlukan nilai kriteria yang ideal sebagai nilai gap. Kemudian akan dikurangi dengan masing-masing  aspek  nilai  dari  data  di atas.  Peneliti  menggunakan  3  sebagai nilai ideal dari penelitian ini. untuk lebih jelasnya  dapat  di  lihat  pada  tabel  di bawah ini.
Tabel 9. Perhitungan Selisih Nilai Gap Alternatif C1  C2  C3  C4  C5 JLH001 2 2 2 4 4 JLM002 3 2 1 3 3 JLP003 2 2 1 4 3 GAP 3 3 3 3 3 JLH001 -1 -1 -1 1 1 JLM002 0 -1 -2 0 0 JLP003 -1 -1 -2 1 0
3. Kemudian setelah diperolehnya nilai gap dari  tabel  di  atas  pada  masing  masing alternatif  dan  kriteria.  Selanjutnya  ialah mengonversikan  nilai  bobot  dengan memperhatikan tabel pembobotan seperti tabel 10 di bawah berikut. Tipe Permukaan jalan Nilai Tanah 3 Kerikil 2 Aspal 1 Panjang Jalan Nilai 2 – 2,5 km 4 1,5 – 2 km 3 1 – 1,5 km 2 <= 1 km 1 Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 JLH001 2 2 2 4 4 JLM002 3 2 1 3 3 JLP003 2 2 1 4 3

## Tabel 10. Bobot Nilai
4. Dengan  demikian  setiap  alternatif  dan kriteria  sudah  memiliki  nilai  bobotnya masing-masing seperti yang terlihat pada tabel 11 berikut.
Tabel 11. Mengkonversikan Ke Nilai Bobot
5. Kemudian  langkah  selanjutnya  adalah pengelompokan core factor dan secondary  factor .  Yang  menjadi core factor adalah  kondisi  jalan  (C1),  lalu lintas  harian  (C2),  dan  tipe  permukaan jalan  (C3).    Sedangkan  yang  akan menjadi secondary factor adalah panjang jalan  (C4)  dan  lebar  Jalan  (C5). Selanjutnya  dilakukan  perhitungan core factor dan secondary  factor sebagai berikut:
a) JLH001 NCF= 𝐶1+𝐶2 + 𝐶3 3 = 4 + 4 + 4 3 = 4
NSF = 𝐶4+𝐶5 2 = 4.5 + 4.5 2 = 4.5
b) JLM002 NCF= 𝐶1+𝐶2 + 𝐶3 3 = 5 + 4 + 3 3 = 4 NSF = 𝐶4+𝐶5 2 = 5 + 5 2 = 5
c) JLP003 NCF= 𝐶1+𝐶2 + 𝐶3 3 = 4 + 4 + 3 3 =
3.6
6. Jumlah dari input persentase core factor dikali  60%  dan secondary  factor dikali 40%  sehingga  perhitungan  nilai  total adalah sebagai berikut.
a) JLH001 N= (60% * NCF) + (40% * NSF) N= (60% * 4) + (40% * 4.5)
N= 4.2
b) JLM002 N= (60% * NCF) + (40% * NSF)
N= (60% * 4) + (40% * 5)
N= 4.4 c) JLP003 N= (60% * NCF) + (40% * NSF) N= (60% * 3.6) + (40% * 4.75) N= 4.06 Alternatif Nilai total Peringkat JLM002 (Mt.Haryono Barat) 4,4 1 JLH001 (Moh.Hatta) 4,2 2 JLP003 (Pelita Barat) 4,06 3
Berdasarkan  hasil  dari  perhitungan  di atas  maka  yang  menjadi  prioritas  utama  untuk diperbaiki  adalah  JLM002(Mt.  Haryono  Barat) yang memperoleh skor tertinggi dengan nilai 4,4. Hal  ini  sesuai  dengan  apa  yang  diharapkan  oleh peneliti  karena  jalan  Mt.  Haryono  barat merupakan akses yang cepat untuk menuju dalam kota.

## 4. KESIMPULAN
Penggunaan
sistem pendukung
keputusan dengan metode profile matching dapat mengetahui  ruas  jalan  mana  yang  akan  menjadi prioritas  dalam  perbaikannya.  Berdasarkan  hasil dari  penelitian  ini  yang  menjadi  prioritas  utama untuk  di  perbaiki  adalah  alternatif  dengan  kode
No Seilisih Bobot Nilai Keiteirangan 1 0 5 Kompeiteinsi seisuiai keibuituihan 2 1 4,5 Kompenteinsi keileibihan satui tingkat 3 -1 4 Kompeiteinsi keikuirangan satui tingkat 4 2 3,5 Kompeiteinsi keileibihan duia tingkat 5 -2 3 kompeiteinsi keikuirangan duia tingkat 6 3 2,5 Kompenteinsi keileibihan tiga tingkat 7 -3 2 Kompeiteinsi keikuirangan tiga tingkat 8 4 1,5 Kompeiteinsi keileibihan eimpat tingkat 9 -4 1 Kompeiteinsi keikuirangan eimpat tingkat Alternatif C1  C2  C3  C4  C5 JLH001 4 4 4 4.5  4.5 JLM002 5 4 3 5 5 JLP003 4 4 3 4.5 5
JLM002  atau  ruas  jalan  dengan  nama  Mt. Haryono  Barat  memperoleh  nilai  tertinggi  atau peringkat 1 dengan total nilai 4,4. Dengan adanya penelitian ini diharapkan kepada yang bertanggung  jawab  atas  infrastruktur  bidang perbaikan jalan untuk segera memperbaikinya.

## 5. REFERENSI
[1] S.  S.  Sitanggang,  S.  Defit,  and  M. Ramadhan,  “Analisis  Optimasi  Fungsi Pelatihan  Machine  Learning  Neural Network  dalam Peramalan Kemiskinan,”
J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 7, no.
3, p. 359, Dec. 2021, doi:
10.26418/jp.v7i3.50092. [2] S.  Sonang,  A.  T.  Purba,  and  S.  Sirait, “PREDIKSI  PRESTASI  MAHASISWA
DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5, no. 1, p. 67, Jun. 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i1.512. [3] S.  S.  Sitanggang,  Y.  Yuhandri,  and  Adil
Setiawan,  “Image  Transformation  With
Lung Image Thresholding and Segmentation Method,” J. RESTI
(Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 278–285, Mar. 2023, doi: 10.29207/resti.v7i2.4321.
[4] V. M. M. Siregar, M. A. Hanafiah, N. F. Siagian,  K.  Sinaga,  and  M.  Yunus, “Decision  Support  System  For  Selecting The  Best  Practical  Work  Students  Using MOORA Method,” IOTA , vol. 02, no. 4, pp. 270–278, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i4.562.
[5] V.  M.  M.  Siregar,  K.  Sinaga,  and  M.  A. Hanafiah,  “Prototype  of  Water Turbidity Measurement  With  Fuzzy  Method  using Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 2, pp. 76–97, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.593.
[6] V.  M.  M.  Siregar  and  N.  F.  Siagian, “Implementation  of  Fingerprint  Sensors for Fingerprint Reader Prototypes Using a Microcontroller,” IOTA , vol. 02, no. 1, pp. 47–59, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i1.559.
[7]
I.  M.  Siregar,  M.  Yunus,  and  V.  M.  M. Siregar,  “Prototype  of  Garbage  Picker
Ship Robot Using Arduino Nano
Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 3, pp. 150–168, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i3.540. [8] P.  D.  P.  Adi,  V.  M.  M.  Siregar,  and  A.
Kitagawa, “Soil moisture sensor based on Internet  of  Things  LoRa,” IOTA ,  vol.  1, no. 2, pp. 120–132, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i2.495.
[9] I. M. Siregar, N. F. Siagian, and V. M. M. Siregar,  “Design  of  an  Electric  Light Control  Device  Using  Arduino  Uno Microcontroller-Based  Short  Message Service,” IOTA ,  vol.  02,  no.  2,  pp.  98– 110, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.560.
[10] M.  S.  Lauryn  and  M.  Ibrohim,  “Sistem Informasi  Geografis  Tingkat  Kerusakan Ruas  Jalan  Berbasis  Web,” JSiI  (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 6, no. 1, p. 20, 2019, doi: 10.30656/jsii.v6i1.1022.
[11] H.  Yunardhi,  “Analisa  Kerusakan  Jalan Dengan  Metode  Pci  Dan  Alternatif Penyelesaiannya  (Studi  Kasus :  Ruas Jalan  D.I.  Panjaitan),” J.  Teknol.  Sipil , vol. 2, no. 2, pp. 38–47, 2018.
[12] R.  Fauzah,  “Perbaikan  Jalan  dengan Metode Profile Matching Study,” J. Tika , vol. 06, no. 01, pp. 61–68, 2021.
[13] I.  Kurniawan  and  S.  Assegaff,  “Analisis Dan  Perancangan  Sistem  Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Perbaikan
Jalan Pada Pemerintah Daerah Kabupaten
Batang  Hari  Dengan  Metode  AHP (ANALYTICAL HIERARCHY
PROCESS),” J.  Manag.  Sist.  Inf. ,  vol.  4, no. 3, pp. 313–325, 2019.
[14] T. Triyanto, S. Syaiful, and R. Rulhendri, “Evaluasi  Tingkat  Kerusakan  Jalan  Pada Lapis  Permukaan  Ruas  Jalan  Tegar Beriman  Kabupaten  Bogor,” Astonjadro , vol.  8,  no.  2,  p.  70,  2020,  doi: 10.32832/astonjadro.v8i2.2628.
[15] A.  Saputra,  Y.  Vitriani,  N.  Yanti,  E.  P. Cynthia,  and  O.  Hariyadi,  “Riau
Menggunakan Metode Multifactor Evaluation Process,” vol. 8, pp. 125–134, 2022. [16] A.  Chairi,  R.  Regasari,  M.  Putri,  and  L. Fanani,  “Rekomendasi  Tempat  Wisata Kota  Malang  Menggunakan  Metode Profile  Matching  Dan  Saran  Rute Menggunakan  Floyd  Warshall  Berbasis Android,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.  5,  pp.  2060– 2069, 2018.
[17] Annisah, B. Nadeak, R. Syahputra, and D. P. Utomo,
“Penerapan Metode SMARTER  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Merchandise Display  Terbaik  (Studi  Kasus:  PT.  Pasar Swalayan  Maju  Bersama),” KOMIK (Konferensi … , vol. 4, no. 1, pp. 150–161, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2674.
[18] V.  H.  Pranatawijaya,  W.  Widiatry,  R. Priskila, and P. B. A. A. Putra, “Penerapan Skala  Likert  dan  Skala  Dikotomi  Pada Kuesioner Online,” J. Sains dan Inform. , vol.  5,  no.  2,  pp.  128–137,  2019,  doi: 10.34128/jsi.v5i2.185.
[19] I. Ismail and F. P. AlBahri, “Perancangan
E-Kuisioner  menggunakan  CodeIgniter dan  React-Js  sebagai  Tools  Pendukung Penelitian,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, p. 337, 2019, doi: 10.30645/j-sakti.v3i2.152.
[20] I.  G.  T.  Suryawan,  W.  Galang,  and  M.
Negara,  “Rancang  Bangun  Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Dengan Metode Profile Matching,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Komput. , vol. 7, pp. 334–344, 2021.
[21] L. Liesnaningsih, R. Taufiq, R. Destriana, and  A.  P.  Suyitno,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penerima  Beasiswa  Berbasis WEB  Menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting (SAW) pada Pondok Pesantren Daarul Ahsan,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 5, no. 1, p. 54, 2020, doi:
10.32493/informatika.v5i1.4664.
[22] V.  M.  M.  Siregar,  S.  Sonang,  and  E.

## Damanik,  “SISTEM  PENDUKUNG
KEPUTUSAN PENENTUAN PELANGGAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE
WEIGHTED  PRODUCT,” J.  Tek.  Inf. dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  239,  Dec. 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.392.
[23] H.  Sugara,  V.  M.  M. Siregar,  K.  Sinaga, M.  A.  Hanafiah,  and  H.  D.  Pardede, “SAW and Electre Methods Implementation for Scholarship Awardee Decision,” IOTA , vol. 01, no. 4, pp. 209– 220, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.496.
[24] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support system for selection of food aid recipients using SAW  method,” in AIP  Conference Proceedings ,  2022,  p.  030019.  doi: 10.1063/5.0094385.
[25] S.  Sonang,  A.  T.  Purba,  and  V.  M.  M. Siregar, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN  PINJAMAN  KREDIT MENGGUNAKAN  METODE  TOPSIS PADA CUM
CARITAS HKBP
PEMATANGSIANTAR,” J. Tek. Inf. dan Komput. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  25,  Sep.  2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.131.
[26] V.  Marudut  and  M.  Siregar,  “Best Employee  Selection  Using  The  Additive Ratio Assesment Method,” vol. 03, 2023, doi: 10.31763/iota.v3i1.589.
[27] N.  A.  Sinaga et  al. ,  “Decision  support system with MOORA method in selection of  the  best  teachers,”  in AIP  Conference Proceedings ,  2022,  p.  030020.  doi: 10.1063/5.0094437.
[28] V.  M.  M.  Siregar  and  H.  Sugara, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SEPEDA
MOTOR BEKAS  MENGGUNAKAN  METODE WASPAS,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5,  no.  2,  p.  263,  Dec.  2022,  doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.393.
[29] R.  I.  Borman,  D.  A.  Megawaty,  and  A.
Attohiroh, “Implementasi Metode TOPSIS Pada Sistem Pendukung
Keputusan  Pemilihan  Biji  Kopi  Robusta Yang Bernilai Mutu Ekspor (Studi Kasus : PT.  Indo  Cafco  Fajar  Bulan  Lampung),”
Fountain  Informatics  J. ,  vol.  5,  no.  1,  p.
14, 2020, doi: 10.21111/fij.v5i1.3828.
[30] A. Verdian and A. Wantoro, “Komparasi Metode  Profile  Matching  Dengan  Fuzzy Profile  Matching  Pada  Pemilihan  Wakil Kepala Sekolah,” J. Ilm. Media Sisfo , vol.
13,  no.  2,  pp.  97–105,  2019,  doi:
10.33998/mediasisfo.2019.13.2.652.
[31] R. D. Kurniawati and I. Ahmad, “Sistem Pendukung
Keputusan Penentuan Kelayakan Usaha Mikro Kecil Menengah Dengan  Menggunakan  Metode  Profile Matching  Pada  Uptd  Plut  Kumkm
Provinsi  Lampung,” J.  Teknol.  dan  Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 74–79, 2021.