## Penentuan Tenaga Kependidikan Berprestasi Dengan Menggunakan Metode Profile Matching
Adi Panca Saputra Iskandar*, Indra Pratistha** * Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia ** Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia *adipancaiskandar@gmail.com, **pratistha.indra@gmail.com

## ABSTRACT
The quality of an educational staff can be seen from the realization of the employee's work targets (SKP) which  is  supported  by  the  results  of  the  assessment  that  have  been determined  by  colleagues  and  the leadership of the education staff itself. The determining factors are work overload which is calculated from (SKP realization value – SKP target value) + attitude behavior value. In this case, after the behavioral assessment  at  Udayana  University  is  only  accumulated  in  a  simple  mathematical  manner,  where colleagues and leaders fill out a satisfaction questionnaire and each question has an assessment, it will be accumulated and taken on average to be accumulated with excess workload. This of course can lead to inappropriate results because the things given are very subjective which results in perfect scores, but not objective,  so  that  it  is  difficult  for  HR  to  determine  employees  who  have  the  right  attitude.  Profile Matching is the process of comparing the actual data value of a profile to be assessed with the expected profile value, so that differences in competence (also called GAP) can be known. The smaller the resulting GAP, the greater the weight value. Implementation of Profile Matching on data of outstanding education personnel  at  Udayana  University  is  carried  out  by  making  several  aspects  such  as  administration, leadership, and personality as core factors and secondary factors. The results of the implementation at Gambar  8  show  that  the  use  of  the  profile  matching  method  for  this  case  has  been  successfully implemented, in the implementation of this method it does not assume that the highest value is the best value, but demands that the ideal value used is the maximum value so that expectations do not exceed the ideal value, and changes in the weight of the criteria affect the resulting alternative decisions, so it should be noted that the filling percentage of core factor, secondary factor, and the presentage of aspect needs to be adjusted to the data conditions, to get objective results.
Keyword: Decision Support System, Profil Matching

## 1. Pendahuluan
Tenaga kependidikan memiliki tugas dan fungsi menjalankan visi dan misi perguruan tinggi. Salah satu  perguruan  tinggi  yang  memiliki  tenaga  kependidikan  adalah  Universitas  Udayana.  Tingginya  jumlah tenaga  kependidikan  pada  Universitas  Udayana  mengakibatkatkan  Bidang  Sumber  Daya  Manusia  (SDM) mengalami  kesulitan  dalam  menentukan  sikap  dan  perilaku  dari  tenaga  kependidikan  yang  sesuai.  Saat  ini Universitas Udayana memiliki jumlah tenaga kependidikan sebanyak 2.137 pegawai. yang terdiri dari pegawai Aparatur Sipil Negara (ASN) maupun tenaga kontrak. Bidang SDM Universitas Udayana memiliki visi dan misi yaitu peningkatan kualitas pegawai dengan cara memberikan reward/insentif terhadap pegawai pegawai terbaik  yang  diselenggarakan  setiap  dies  natalies.  Adapun  beberapa  kriteria  yang  harus  dijadikan  faktor penilaian  dalam  menentukan  seberapa  besar  seorang  tenaga  kependidikan  mendapatkan  reward  dari perangkingan penilaian. Faktor-faktor penentu adalah kelebihan beban kerja yang dihitung dari (nilai realisasi SKP – nilai target SKP) + nilai sikap perilaku. Dalam hal ini penilaian sikap perilaku pada Universitas Udayana hanya diakumulasi secara perhitungan matematis sederhana, dimana rekan sejawat maupun pimpinan mengisi angket kepuasan dan setiap pertanyaan memiliki bobot penilaian, setelah itu nilai akan diakumulasi dan diambil rata-rata untuk di akumulasi dengan kelebihan beban kerja. Hal ini tentunya dapat menyebabkan adanya hasil yang tidak sesuai karena penilaian yang diberikan sangat subjektif yang menghasilkan nilai selalu sempurna namun tidak objektif, sehingga mengakibatkan bidang SDM sulit dalam menentukan pegawai yang memiliki sikap perilaku yang sesuai. Dalam penerapanya salah satu metode yang dapat membantu bagian SDM dalam menentukan pegawai terbaik adalah metode Profile Matching.
Profile  Matching merupakan  metode  dengan  menentukan  nilai  GAP  yang  merupakan  selisih  nilai tenaga  kependidikan  dengan  standar  yang sudah  ditetapkan  antara  profil  data  dari  tenaga  kependidikan  [1]. Pendefinisian  aspek  penilaian  dan  nilai  bobot  standar  kompetensi  untuk  setiap  variabel-variabel  penilaian,
kemudian  menghitung  GAP  pada  setiap  nilai  data  testing  terhadap  nilai  bobot  standar  kompetensi  masing- masing  variabel  penilaian,  selanjutnya  dari  nilai  GAP  yang  telah  didapatkan  dipetakkan  kedalam  pemetaan GAP  kompetensi  yang  sebelumnya  telah  ditentukan  untuk  mendapatkan  bobot.  Bobot  setiap  variabel  akan dihitung rata-ratanya berdasarkan kelompok variabel Core Factor (CF) dan Secondary Factor (SF) dan pada proses akhir perhitungan nilai akhir (NA) yang diproses akan diakumulasi dari nilai CF dan SF berdasarkan nilai-nilai variabel dengan persentase yang telah ditentukan sebelumnya. Total dari penentuan presentase untuk CF  digabungkan  dengan  SF  sebesar  100%.  Penggunaan  metode  profile  matching  membantu  proses  yang manual  menjadi  otomatisasi  sebuah  rekomendasi,  sebab  penilaian  secara  manual  memiliki  kelemahan khususnya dari segi efisiensi [2], selain itu akan menimbulkan penilaian yang tidak objektif atau bisa disebut penilaian yang hanya berdasarkan subjektif penilai.
Data  hasil  penilaian  kinerja  tenaga  kependidikan  dapat  dilihat  langsung  oleh  pimpinan  tenaga kependidikan Universitas Udayana sehingga pihak Universitas dapat mengambil keputusan menentukan siapa tenaga kependidikan yang memiliki kinerja yang paling baik dari kelebihan beban kerja dan penilaian sikap perilaku yang objektif.
Penelitian  ini  di  harapkan  menjadi  hasil  analisa  penilaian  kinerja  terhadap  tenaga  kependidikan dengan metode profile matching, serta dapat dilakukan pengujian pada metode profile matching agar kedepan nya  metode  ini  dapat  diintegrasikan  pada  sistem  kepegawaian  yang  berjalan,  agar  bidang  SDM  dapat melakukan  pengambilan  keputusan  yang  bersifat  objektif  terhadap  kinerja  tenaga  kependidikan  menjadi mudah, cepat dan akurat.
Data yang mudah diakses akan memudahkan setiap tenaga kependidikan untuk megetahui seberapa besar kinerja yang mereka miliki untuk mempertahankan kinerja yang baik dan meningkatkan kinerja yang rendah [3].

## 2. Metode Penelitian
Objek penelitian adalah data tenaga kependidikan di Universitas Udayana, yang merupakan salah satu perguruan tinggi di Bali. Universitas Udayana memiliki jumlah tenaga kependidikan sebanyak 2.137 pegawai. tahapan penelitian dapat ditunjukan pada gambar 1. Tahapan penelitian.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  yaitu  observasi  dan  wawancara.  Observasi  dilakukan dengan  cara  menghubungi  pihak  SDM  yang  menyediakan  data  tenaga  kependidikan  yang  akan  digunakan dalam penelitian. Wawancara juga dilakukan secara langsung terhadap bagian SDM khususnya pada bidang
Tenaga  Kependidikan.  Observasi  dan  wawancara  dilakukan  untuk  mengetahui  pengumpulan  dan  cara pemrosesan data tenaga kependidikan yang selama ini dilakukan di Universitas Udayana. Jumlah data tenaga kependidikan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  sebanyak  2.137  pegawai.  Data  yang  terkumpul tersebut  berjenis  data  sekunder  yaitu  data  kriteria  penilaian  kinerja  tenaga  kependidikan.  Variabel  yang ditentukan memuat kriteria yang digunakan sebagai penilaian tenaga kependidikan terhadap jabatan. Terdapat 3 variabel yang digunakan yaitu aspek kecerdasan, aspek sikap kerja, dan aspek perilaku. Aspek kecerdasan memiliki  12  bagian,  yaitu common  sense, verbalisasi  ide,  sistematika  berpikir,  penalaran  dan  solusi  real, konsentrasi, logika praktis, fleksibilitas berpikir, imaginasi kreatif, antisipasi, pantang menyerah, inovatif, skill. Aspek  sikap  kerja  memiliki  8  bagian,  yaitu  energi  psikis,  ketelitian  dan  tanggung  jawab,  kehati-hatian, pengendalian perasaan, pengembangan diri, vitalitas dan perencanaan, kerjasama tim, disiplin.Aspek perilaku memiliki  7  bagian,  yaitu  kekuasaan,  pengaruh,  keteguhan  hati,  komunikasi,  kejujuran,  kerajinan, profesionalitas

## 2.2. Studi Literatur
Studi Literatur dilakukan dengan membaca buku-buku literatur yang berkaitan dengan materi yang dipergunakan dalam penelitian. Materi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:

## 2.2.1.Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sebuah  sistem  yang  memiliki  tujuan  untuk  membantu manajemen didalam pengambilan keputusan yang tidak teratur dimana masalahnya tidak jelas dan solusinya belum  ada  [3].  Dalam  sistem  pendukung  keputusan  biasanya dibangun  untuk  mendukung  solusi  atas  suatu masalah  atau  untuk  mengevaluasi  suatu  peluang.  Sistem  pendukung  keputusan  tidak  dimaksudkan  untuk mengotomatisasikan  pengambilan  keputusan,  tetapi  memberikan  perangkat  interaktif  yang  memungkinkan pengambil keputusan untuk melakukan berbagai analisis menggunakan model-model yang tersedia [4]

## 2.2.2.Profile Matching
Metode  Profile  Matching  atau  pencocokan  profil  adalah  metode  yang  sering  digunakan  sebagai mekanisme dalam pengambilan keputusan dengan mengamsusikan bahwa terdapat tingkat variabel prediktor yang  ideal  yang  harus  dipenuhi  oleh  objek  yang  diteliti,  bukan  tingkat  minimal  yang  harus  dipenuhi  atau dilewati. Secara garis besar, 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)  [5].  Semakin  kecil  GAP  yang  dihasilkan  maka  bobot  nilainya  semakin besar
Berikut adalah beberapa tahapan dan perumusan perhitungan dengan metode profile matching:
a. Melakukan pemetaan nilai GAP, GAP yang dimaksud adalah selisih nilai antara nilai atribut dengan nilai target. Untuk mendapat nilai selisih atau GAP dari kedua profil tersebut dapat menggunakan persamaan 1.
GAP = VA – VT…………. (1)
Keterangan:
GAP       : Nilai GAP VA        : Value Atribut VT : Value Target
b. Penentuan bobot nilai dari GAP. Pada tahap ini akan ditentukan bobot nilai dari masing-masing nilai GAP dengan mengacu pada tabel 1 bobot nilai GAP
Tabel 1. Bobot nilai GAP [5] No. Selisih GAP Bobot Nilai Keterangan 1. 0 4 Kompetensi sesuai dengan yang dibutuhkan 2. 1 3,5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat / level 3. -1 3 Kompetensi individu kurang 1 tingkat / level 4. 2 2,5 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat / level 5. -2 2 Kompetensi individu kurang 2 tingkat / level 6. 3 1,5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat / level 7. -3 1 Kompetensi individu kurang 3 tingkat / level
c. Core Factor dan Secondary Factor
Dimana pada tahap ini akan dilakukan penentuan nilai dari masing aspek core factor dan secondary factor [6].
1. Core factor merupakan aspek (kompetensi) yang paling terlihat/paling dibutuhkan oleh suatu lahan sehingga diperkirakan dapat menghasilkan kecocokan tanaman yang tepat.
2. Secondary factor adalah kriteria-kriteria penunjang selain dari yang ada pada core factor .
d. Menghitung nilai total dari semua aspek berdasarkan nilai rata-rata core factor dan secondary factor yang telah dihasilkan dengan presentase dari masing-masing faktor yang diinputkan yaitu core factor diberikan  nilai  sebesar  60%  dan secondary  factor diberikan  nilai  sebesar  40%,  berikut  adalah persamaan 2 yang digunakan untuk menghitung nilai total.
N = (x1)% . NFC + (X2)% . NSF ………….(2)
Keterangan: N : Nilai total xi : Besarnya nilai persen
NCF : Nilai core factor NSF : Nilai secondary factor
e. Penentuan  skor  rangking.  Hasil  akhir  dari  proses  perhitungan  model  Profile  Matching  adalah menghitung skor rangking tanaman-tanaman yang direkomendasikan [7]. Dimana menentukan skor rangking dapat menggunakan persamaan 3.
SR = ((x1).N1) + ((x2).N2)  + … + (xn).Nn) ………….(3) Keterangan:
SR
: Skor Rangking
xi : Bobot yang dimasukkan tiap parameter. N1 : Nilai akhir parameter ke-1
N2
: Nilai akhir parameter ke-2
Nn : Nilai akhir parameter ke-n

## 3. Hasil Dan Analisis
Untuk mengetahui tingkat keberhasilan dari penelitian ini, dapat dilihat dari hasil kerja sistem yang telah  dibuat.  Berikut  ini  merupakan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan,  Adapun  sampel  yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data yang diambil secara acak dari total 2.137 jumlah pegawai yang
telah  tersimpan  dalam  database,  Data  Sample  yang  belum  diolah  dapat  ditunjukan  pada  Tabel  2.  Sebagai berikut.
Tabel 2. Sampel data sebelum diolah Keterangan : 1. realisasi 2. nilai_tes_kompetensi 3. sertifikasi 4. integritas 5. tes_kemampuan_bidang 6. koordinasi 7. penguasaan_diri 8. pengambilan_keputusan 9. sikap 10. interaksi 11. karakter 12. komitmen 13. konsistensi
Data pada Tabel 2 kemudian diolah sehingga cocok untuk proses profile matching , proses pengolahan meliputi seleksi data, data cleansing dan transformasi data [8]. Data disimpan dalam database, selain data pada Table 2, adapun data yang perlu dijadikan data dukung yaitu Aspek dan Kriteria. Berikut ini merupakan contoh data aspek dan kriteria pegawai terbaik pada Universitas Udayana yang dapat ditunjukan pada Tabel 3.
Tabel 3. Contoh data Aspek dan Kriteria
Aspek Kriteria Target Tipe Administrasi Realisasi Kerja 5 Core Factor Orientasi Pelayanan 4 Core Factor Sertifikasi 3 Secondary Factor Integritas 3 Secondary Factor Tes Kompetensi Tes Kemampuan Bidang 4 Core Factor Kepemimpinan Koordinasi 4 Core Factor Penguasaan Diri 3 Secondary Factor Pengambilan Keputusan 3 Secondary Factor Sikap 4 Core Factor Interaksi 5 Core Factor Kepribadian Karakter 3 Secondary Factor Komitmen 5 Core Factor Konsistensi 5 Core Factor
nip nama unit_kerja tmt #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10 #11 #12 #13 1987072620 130622001 Ni Luh Sri Indah Utami, S.Pd. Unit Sumber Daya Informasi (USDI)
2013 3.31 4 3 1 2 4 3 3 3 3 4 3 4 1992051320
150512001 Ir. Adi Panca Saputra Iskandar, S.Kom, M.T Unit Sumber Daya Informasi (USDI)
2015 3.52 4 1 1 1 2 3 3 4 3 3 4 5 1990080920
160512001 I Gede Nyoman Agung Jayarana, S.TI. Unit Sumber Daya Informasi (USDI) 2016 3.4 5 1 1 3 3 3 3 4 3 4 3 4 1991042320
150412001 A.A. Gede Oka Kessawa Adnyana, S.TI. Unit Sumber Daya Informasi (USDI) 2015 3.41 4 1 1 1 4 3 3 3 3 4 4 5
1993040420 150912001 I Gede Wira Darma, S.TI. Unit Sumber Daya Informasi (USDI) 2015 3.51 4 3 1 2 2 4 3 3 3 4 4 3 1994011620
170822001 Putu Ayu Citra Setiawan, S.Kom Unit Sumber Daya Informasi (USDI) 2017 3.4 4 1 1 3 3 3 3 3 3 3 4 4 1994052120
160122001 Komang Sri Utami, S.Kom Unit Sumber Daya Informasi (USDI) 2016 3.78 5 1 1 2 3 4 3 3 2 4 4 5
Dari data aspek dan kriteria pada Tabel 3. Maka seluruh aspek dan kriteria dapat digunakan dalam perhitungan profile matching . Target dan tipe telah ditentukan oleh bagian kepegawaian untuk menentukan bobot serta nilai GAP  yang  akan  menjadi  data  dukung  nantinya.  Proses  selanjutnya  yaitu  melakukan  perhitungan  dengan metode Profile  Matching .  Jika  dilakukan  perhitungan  manual  maka  dapat  ditampilkan  hasil  perhitungan manual seperti yang ditunjukan pada Tabel 4 di bawah ini.
Tabel 4. Contoh Perhitungan Nilai GAP
Kriteria Nilai Atribut Profile Target GAP realisasi 3.31 5 -1.69 nilai_tes_kompetensi 4 4 0 sertifikasi 3 3 0 integritas 1 3 -2 tes_kemampuan_bidang 2 4 -2 koordinasi 4 4 0 penguasaan_diri 3 3 0 pengambilan_keputusan 3 3 0 sikap 3 4 -1 interaksi 3 5 -2 karakter 4 3 1 komitmen 3 5 -2 konsistensi 4 5 -1
Pada Tabel 4 menunjukan hasil perhitungan nilai GAP dari salah satu pegawai yang digunakan sample, dalam perhitungan pada table 4 digunakan data dengan NIP 1987072620130622001. Pada kolom Nilai Atribut profile tersebut diambil pada Tabel 2 dan pada kolom Nilai Target diambil dari Tabel 3, kemudian kolom GAP didapat dari mengimplementasi rumus persamaan 1, dimana untuk mendapatkan nilai GAP hanya perlu mencari selisih dari nilai atribut dan target atau dapat dijelaskan bahwa nilai pada kolom GAP = Nilai Atribut Profile – Target [9].  Selanjutnya  dilakukan  pembobotan  dari  nilai  GAP  Sesuai  dengan  Tabel  1,  dimana  perhitungan pembobotan dapat di lihat pada Tabel 5 dibawah ini.
Tabel 5. Contoh Pembobotan Nilai GAP
Kriteria Nilai Atribut Profile Target GAP Bobot GAP realisasi 3.31 5 -1.69 3.5 nilai_tes_kompetensi 4 4 0 4 sertifikasi 3 3 0 4 integritas 1 3 -2 2 tes_kemampuan_bidang 2 4 -2 2 koordinasi 4 4 0 4 penguasaan_diri 3 3 0 4 pengambilan_keputusan 3 3 0 4 sikap 3 4 -1 3 interaksi 3 5 -2 2 karakter 4 3 1 3.5 komitmen 3 5 -2 2 konsistensi 4 5 -1 3
Pada Tabel 5 Kolom Bobot GAP didapat dari kolom GAP yang dicocokan dengan Tabel 1, sehingga nilai pada kolom Bobot GAP bisa dihasilkan demikian. Kemudian selanjutnya dilakukan perhitungan Core Factor dan
Secondary Factor serta nilai total dengan mengimplementasi rumus persamaan 2, perhitungan manual dapat ditunjukan pada Tabel 6 dibawah ini.
Tabel 6. Contoh Perhitungan Nilai Rata-rata Core Factor dan Secondary Factor Aspek Kriteria Bobot GAP Tipe Core Factor Secondary Factor Nilai total 60% 40% Administrasi realisasi 3.5 Core Factor 3.75 3 3.45 nilai tes kompetensi 4 Core Factor sertifikasi 4 Secondary Factor integritas 2 Secondary Factor Tes Kompetensi tes kemampuan bidang 2 Core Factor 2 2 2 Kepemimpinan koordinasi 4 Core Factor 3 4 3.4 penguasaan diri 4 Secondary Factor pengambilan keputusan 4 Secondary Factor sikap 3 Core Factor interaksi 2 Core Factor Kepribadian karakter 3.5 Secondary Factor 2.5 3.5 2.9 komitmen 2 Core Factor konsistensi 3 Core Factor
Pada Tabel 6 menunjukan hasil dari perhitungan rata rata Core dan Secondary factor , pada kolom core factor diberikan nilai 60% dan secondary factor diberikan nilai 40%, kemudian kolom Aspek dan Tipe di ambil dari Tabel  3,  selanjutnya  nilai  pada  kolom core  factor dan secondari  factor didapat  dari average atau  rata-rata sesuai  tipe  masing-masing  nilai  pada  kolom  tersebut,  kemudian  nilai  total  didapat  dari  hasil  implementasi rumus persamaan 2. Kemudian untuk mendapatkan hasil akhir perlu dilakukan akumulasi nilai total masing masing aspek dengan rumus persamaan 3, perhitungan manual dapat diimplementasi sebagai berikut:
Hasil Akhir = (15% . 3.45)  + (25% . 2) + (30% . 3.4) + (30% . 2.9) Hasil Akhir = 0.51 + 0.5 + 1.02 + 0.87 Hasil Akhir = 2.9
Setelah didapatkan hasil akhir dari perhitungan seluruh tenaga kependidikan, maka selanjutnya Implementasi Profile  Matching  dibuat  berbasis  GUI  berbasis  Website  dengan  menggunakan  Framework.  Berikut  ini merupakan tampilan dari Form input Profile Pegawai, dimana bagian SDM selaku admin dalam Sistem dapat mengisi biodata diri tenaga kependidikan atau pegawai beserta nilai masing-masing aspek dan kriteria, bentuk dari tampilan dapat ditunjukan pada Gambar 2.
Gambar 2. Form Input Profile Pegawai
Pada Gambar 2 menunjukan profile pegawai mulai dari biodata hingga pengisian sertifikasi untuk data administrasi yang masuk dalam aspek Profile Matching , kemudian implementasi dilakukan untuk menampilkan daftar seluruh pegawai yang telah diinputkan pada Gambar 2 dan daftar pegawai bisa kita lakukan edit maupun hapus seperti yang ditunjukan pada Gambar 3.
Gambar 3. Halaman data profile pegawai
Pada Gambar 3 menunjukan list data pegawai universitas udayana dengan list tahun mulai terhitung (TMT), realisasi kinerja pegawai, selanjutnya implementasi dilakukan untuk melakukan pengaturan nilai GAP seperti pada Tabel 2 yang diimplementasikan dalam bentuk sistem, dimana admin dapat menambah, mengubah, menghapus data pengaturan nilai GAP dan dapat ditunjukan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Halaman Bobot Nilai GAP
Pada  Gambar  4  merupakan  halaman  nilai  GAP  ini  merupakan  halaman  untuk  mengatur  bobot  untuk perhitungan Profile Matching , selanjutnya implementasi dilakukan untuk mencari nilai GAP dari Setiap Aspek Administrasi,  Tes  Kompetensi,  Kepemimpinan,  Kepribadian  seperti  perhitungan  manual  pada  Table  4  dan dapat ditampilkan hasil impplementasi seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Halaman Analisis Aspek Administrasi
Pada Gambar 5 merupakan halaman analisis aspek administrasi dimana halaman ini merupakan halaman untuk menampilkan  hasil  realisasi  dari  aspek  administrasi,  selanjutnya  implementasi  dilakukan  untuk  melakukan pembobotan nilai seperti pada Tabel 5 dan dapat ditampilkan hasil implementasi pada gambar 6.
Gambar 6. Halaman Hasil Pemetaan Nilai Gap terhadap Bobot Nilai
Selanjutnya adalah penentuan Core dan Scondary Factor Dimana pada tahap ini akan dilakukan penentuan nilai dari masing aspek Core Factor dan Secondary Factor .
1. Core Factor merupakan aspek (kompetensi) yang paling terlihat/paling dibutuhkan oleh suatu lahan sehingga diperkirakan dapat menghasilkan kecocokan tanaman yang tepat.
2. Secondary Factor adalah kriteria-kriteria penunjang selain dari yang ada pada Core Factor .
Proses penentuan kriteria masuk pada Core Factor mauppun Secondary Factor dapat dilihat pada Tabel 2, maka dari itu perlu dilakukan perhitungan rata-rata dari masing-masing kriteria agar dapat menghasilkan nilai Core Factor dan Secondary Factor , Untuk menghitung nilai total dari semua aspek berdasarkan nilai rata- rata Core Factor dan Secondary Factor yang telah dihasilkan dengan presentase dari masing-masing faktor yang diinputkan yaitu Core Factor diberikan nilai sebesar 60% dan Secondary Factor diberikan nilai sebesar 40%, berikut adalah persamaan 2 yang digunakan untuk menghitung nilai total.
Gambar 7. Halaman Hasil Core Factor dan Secondary Factor
Pada Gambar 7 merupakan halaman untuk akumulasi Core Factor dan Secondary Factor dengan bobot persentase 60% Core Factor dan 40% Secondary Factor .
Gambar 8. Halaman Hasil Core Factor dan Secondary Factor
Pada Gambar 8 merupakan halaman hasil akhir dari implementasi Profile Matching , dimana hasil perhitungan sudah  di  ranking  untuk  dapat  ditentukan  keputusan  akhir  penentuan  pegawai  berprestasi,  dari  hasil implementasi hasil Profile Matching sangat terpengaruh pada persentase Core Factor dan Secondary Factor , dalam penelitian ini, diberikan bobot 60%  untuk Core Factor agar setiap penilaian terbesar dititik beratkan pada faktor-faktor utama seperti realisasi kerja, nilai tes kompetensi, tes kemampuan bidang, koordinasi, sikap, interaksi,  komitmen  dan  konsistensi,  dimana  faktor-faktor  tersebut  sangat  diutamakan  dalam  bekerja, sedangkan pada secondary factor, nilai diberikan 40% agar  faktor-faktor penunjang juga tetap dilaksanakan namun tidak lebih besar daripada faktor utama, selain itu hasil akhir juga ditentukan dari persentase masing
masing  nilai  total,  dimana  aspek  aspek  yang  dianggap  memiliki  dampak  dan  peran  besar  dapat  diberikan persentase yang tinggi agar dapat menghasilkan hasil akhir yang tepat sasaran.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil implementasi maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Penggunaan metode Profile Matching untuk kasus yang mengganggap bahwa nilai tertinggi adalah nilai  terbaik  mengharuskan  nilai  ideal  yang  digunakan  adalah  nilai  maksimum  agar  tidak  terjadi ekspektasi yang melebihi nilai ideal.
2. Dengan  memanfaatkan  metode Profile  Matching ,  maka  penilaian  pegawai  dapat  dilakukan  oleh sistem,  sehingga  membantu  mengatasi  masalah  yang  muncul karena  sebelumnya  proses  ini  hanya dilakukan  secara  manual  sehingga  sistem  ini  mampu  meminimalisisr  terjadinya  keputusan  yang subjektif,  selain  itu  dengan  menggunakan Profile  Matching ,  ketentuan  bobot  pada  masing  masing kriteria dapat ditentukan langsung oleh user, sehingga bobot terbesar belum tentu bobot terbaik dari masing-masing kriteria
3. Perubahan bobot kriteria mempengaruhi alternatif keputusan yang dihasilkan
4. Penentuan bobot Core Factor 60% dan Secondary Factor 40% adalah tingkat persentase yang ideal dimana faktor-faktor utama harus dikemukakan untuk menghasilkan pegawai yang berprestasi secara objektif, karena jika Secondary Factor yang lebih besar maka objektifitas penilaian akan menurun.
5. Persentase masing masing aspek juga perlu diperhatikan untuk menghasilkan hasil akhir yang lebih objektif sehingga peningkatan kualitas tenaga kependidikan semakin lebih baik.
6. Pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan Profile  Matching ini  hanya  untuk  mendukung keputusan, namun keputusan sepenuhnya tetap ada pada pimpinan universitas.
Adapun Saran yang dapat disampaikan penulis dengan banyaknya data hasil penentuan dengan metode profile  matching  dapat  diproses    pencarian    pola-pola    yang    menarik    dan    tersembunyi    dari    suatu kumpulan  data  yang  berukuran  besar  yang  tersimpan  dalam  suatu  basis  data [10] dengan contoh melakukan implemmentasi clustering untuk menentukan prestasi pegawai berdasarkan cluster sehingga tidak hanya ada satu kategori pegawai terbaik.

## Daftar Pustaka
[1] Sri  Rahayu  Astari,  Rusydi  Umar,  Sunardi,  PENERAPAN  PROFILE MATCHING  UNTUK  SELEKSI  ASISTEN LABORATORIUM, TELEMATIKA, Pp. 1 – 10, ISSN 1829-667X, Vol. 16, No. 1, APRIL, 2019
[2] Iskandar, Adi Panca. 2021. Optimasi Penjadwalan Ujian Tugas Akhir Dengan Menggunakan Algoritma Genetika. J- COSINE, E-ISSN:2541-0806, P-ISSN:2540-8895, Vol.5, No. 1, Desember 2021
[3] Aries  Agetia;  Gede  Hendra;  Luciana  Hendrika  L;  Hariyanti.  Penerapansistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Kinerja  Pegawai  Menggunakanmetode  Simple  Additive  Weighting  (Saw)  Pada  Universitas  XYZ.  Jurnal  Ilmu Komputer Indonesia(JIK), ISSN (Print): 2615-2703, ISSN (Online): 2615-2711 Vol : 5, No. 1, Februari 2020
[4] Lusiana  Kristiyanti,  Aris  Sugiharto,  Helmie  Arif  W,  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN PENGAJAR  LES  PRIVAT  UNTUK  SISWA  LEMBAGA  BIMBINGAN  BELAJAR  DENGAN  METODE  AHP (STUDI KASUS LBB SYSTEM CERDAS), Jurnal Masyarakat Informatika, ISSN 2086 – 4930, Volume 4, Nomor 7 Tahun 2021
[5] Kusrini. 2007, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Penerbit Andi, Yogyakarta
[6] Intan  Permata  Sari,  Agus  Junaidi,  Yunita,  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  KARYAWAN  TERBAIK MENGGUNAKAN  METODE  PROFILE  MATCHING  DI  MISTER  DONUT-FX  SUDIRMAN,  Jurnal  Rekayasa Perangkat Lunak, Volume 1 No. 2 November 2020
[7] Apriana Panca Kartikasari dan Veronica Lusiana. Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penilaian Kinerja Pegawai Dengan Metode Gap (Profile Matching) Berbasis Web studi Kasus Batik Benang Ratu, ISBN: 978-602-8557-20-7, Proceeding SINTAK 2019.
[8] Meilina  Popy  2015,  PENERAPAN  DATA  MINING  DENGAN  METODE  KALSIFIKASI  MENGGUNAKAN DECISION TREE DAN REGRESI, Jurnal Teknologi Volume 7 No.1 Januari 2015, ISSN : 2085 – 1669, e-ISSN : 2460 – 0288.
[9] Fran’s Dwi Saputra Atmanagara, Rekyan Regasari Mardi Putri, Sutrisno, Implementasi Metode Profile Matching untuk  Seleksi  Penerimaan  Anggota  Asisten  Praktikum  (Studi  Kasus  :  Laboratorium    embelajaran  Kelompok Praktikum Basis Data FILKOM), Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol. 1, No. 12, Desember 2017, hlm. 1804-1812,  e-ISSN: 2548-964X.
[10] Supartha, I Kadek Dwi Gandika., Iskandar, Adi Panca Saputra., Analisis Kinerja Fuzzy C-Means (FCM) dan Fuzzy Subtractive(FS)  dalam  ClusteringData  Alumni  STMIK  STIKOM  Indonesia.  Informal,  Informatics  Journal  SSN  : 2503 –250X, Vol. 6 No. 1 Tahun 2021.