Submitted 16-08-2018; Revised 11-10-2018; Accepted 18-10-2018
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi dengan Metode Profile Matching (Studi Kasus: Fakultas Teknik UNTAN)
Julia Fitriana #1 , Eva Faja Ripanti #2 , Tursina #3
# Program Studi Informatika Universitas Tanjungpura Jl. Prof.  Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak 78124
1 julia.ftr95@gmail.com
2 evaripanti@untan.ac.id
3 tursina@informatika.untan.ac.id
Abstrak — Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  merupakan sistem  berbasis  komputer  yang  berkemampuan  mendukung analisis  data  dan  pemodelan  keputusan,  dengan  tujuan  untuk meningkatkan  efektivitas  keputusan  yang  diambil.  Pada penelitian  ini  SPK  diperlukan  untuk  proses Pemilihan Mahasiswa  Berprestasi  (Pilmapres).  Mekanisme  dalam pengambilan keputusan yang melibatkan multikriteria memerlukan  suatu  metode  untuk  menghasilkan  alternatif keputusan,  salah  satunya  adalah  metode Profile  Matching . Tujuan  penelitian  ini  adalah  membangun  sebuah  sistem pengambilan keputusan yang dapat digunakan untuk pemilihan mahasiswa  berprestasi  khususnya  Fakultas  Teknik  Universitas Tanjungpura. Metodologi  penelitian  yang  dilakukan yaitu  studi literatur, analisis kebutuhan, perancangan konseptual, perancangan  aplikasi,  pengujian  dan  evaluasi.  Model pengembangan sistem menggunakan konsep System Development Life  Cycle (SDLC)  untuk  melakukan  perancangan.  Pengujian sistem dilakukan dengan dua cara, yaitu pengujian black box dan User  acceptance  Test (UAT).  Hasil  pengujian black  box adalah sistem  dapat  bekerja  dengan  baik  dalam  menangani  suatu kemungkinan kesalahan, dan pada pengujian UAT sistem dinilai sudah  memberikan  hasil  yang  baik,  bahwa  keputusan  yang dihasilkan  sudah  membantu.  Secara  keseluruhan,  SPK  bisa membantu  proses  pengambilan  keputusan  dan  mengatasi permasalahan  pemberkasan,  pengolahan  data,  dan  proses penilaian pada Pilmapres.
Kata  kunci — Sistem  Pendukung  Keputusan,  Mahasiswa Berprestasi, Profile Matching, SDLC .

## I. P ENDAHULUAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  suatu kumpulan  prosedur-prosedur  pemrosesan  data  untuk membantu  para  pengambil  keputusan  dalam  menangani permasalahan  yang  sifatnya  semi  terstruktur.  SPK  ditujukan
untuk  membantu  pembuat  keputusan  dalam  menyelesaikan masalah  dan  bukan  mengganti  posisi  manusia  sebagai pembuat keputusan (Turban, 2005) [18].
SPK telah diterapkan dalam beberapa bidang, diantaranya bidang  pemetaan/geografis,  penerapan  di  dalam  perusahaan seperti  penentuan  karyawan  terbaik  dan  kenaikan  jabatan, bidang pendidikan seperti pemilihan program studi, penentuan beasiswa,  dan  bidang  ekonomi.  SPK  juga  dapat  dikaitkan dalam ranah ilmu komputer lain, seperti artificial intelligence, human-computer  interaction,  simulation, dan software engineering (Muchtar,  2016)  [10].  SPK  yang  dibangun  dari beberapa penelitian dalam pemecahan masalahnya memerlukan  suatu  metode  pendekatan  dalam  pengambilan keputusan, salah satunya adalah metode Profile Matching . Profile  matching atau  pencocokan  profil  adalah  metode yang  sering  dipakai  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  (Kusrini,  2007)  [7].  Metode profile  matching akan menghasilkan rangking yang sesuai dan merekomendasikan.  Beberapa  kasus  yang  telah  ditemukan, metode profile  matching dalam  pengambilan  keputusan digunakan  pada  kasus  diantaranya  pemilihan  mitra  jasa  [1], kenaikan jabatan [4], pemilihan program studi [11], penilaian sertifikasi  guru  [5],  penentuan  potensi  kelayakan  lokasi pendirian tower [13], dan kelayakan penerimaan pengajar [16].
Dukungan  komputerisasi  telah  merambah  ke  segala bidang,  termasuk  dalam  proses  pengambilan  keputusan pemilihan  mahasiswa  berprestasi  sehingga  dapat  mengatasi beberapa persoalan, seperti pemberkasan yang banyak, proses pengolahan  data  pemilihan  yang  memakan  waktu  lama, memungkinkan  terjadinya human  error dalam  proses
pengolahan data-data yang digunakan untuk proses keputusan. Dukungan SPK dapat membantu proses pemilihan mahasiswa berprestasi menjadi penting. Mahasiswa berprestasi merupakan  mahasiswa  terpilih  yang  mempunyai  prestasi akademik maupun non akademik. Ristekdikti mengkoordinasi pemilihan  mahasiswa  berprestasi  yaitu  dengan  beberapa ketentuan. Ketentuan tersebut didasarkan baik terkait prestasi akademik  maupun  non  akademik  (Ristekdikti,  2017)  [15]. Direktorat  Jenderal  Pembelajaran  dan  Kemahasiswaan  setiap tahun  menyelenggarakan  pemilihan  mahasiswa  berprestasi (Pilmapres).  Pilmapres  yang  dilakukan  memiliki  beberapa tahapan  penjaringan  sampai  perangkingan  mahasiswa,  agar objektivitas dapat terjaga.
SPK  yang  terkomputerisasi  dan  bersifat  fleksibel  akan membantu  proses  pemilihan  mahasiswa  berprestasi  yang melibatkan  komponen  atau  kriteria  yang  dinilai.  Standar penilaian  dalam  penentuan  mahasiswa  berprestasi  di  DIKTI itu  sendiri  sudah  ada,  namun  dalam  mekanismenya dikembalikan  lagi  kepada  universitas/perguruan  tinggi masing-masing  dan  bisa  berbeda-beda,  maka  sistem pendukung keputusan yang akan menstandarkannya.
SPK  yang  akan  dibangun  dalam  penelitian  ini  akan diterapkan  pada  Fakultas  Teknik  (FT)  Universitas Tanjungpura  (Untan)  yang  setiap  tahunnya  mengadakan pemilihan  mahasiswa  berprestasi.  Proses  Pilmapres  pada  FT Untan  masih  menggunakan  seleksi  pemberkesan  kemudian dikumpulkan,  dan  belum  ada  bantuan  komputer  dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini menjadi penting karena dapat  mendukung  proses  Pilmapres  dengan  SPK  yang terintegrasi. Berdasarkan latar belakang  yang telah diuraikan, maka  sebuah  SPK  pemilihan  mahasiswa  berprestasi  dengan menerapkan  metode profile  matching akan  dapat  membantu proses pengambilan keputusan di FT Untan terkait pemilihan mahasiswa berprestasi .

## II. U RAIAN P ENELITIAN

## A. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  suatu sistem  yang  dapat  menunjang  pembuatan  keputusan  dalam menangani  masalah  yang  bersifat  semi  terstruktur,  memiliki kemampuan  untuk  melakukan  adaptasi  setiap  saat  dan fleksibel (Turban, 2005) [18].
Menurut  Wibisono  (2003),  SPK  adalah  sistem  berbasis komputer  yang  membantu  para  pengambil  keputusan mengatasi  berbagai  masalah  melalui  interaksi  langsung dengan  sejumlah database dan  perangkat  lunak.  Tujuan  dari sistem  adalah  untuk  menyimpan  data  dan  mengubahnya  ke informasi  terorganisir  yang  dapat  diakses  dengan  mudah, sehingga  keputusan-keputusan  yang  diambil  dapat  dilakukan dengan cepat, akurat, dan mudah [19].
Berdasarkan  definisi  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa SPK  merupakan  sistem  yang  dapat  membantu  proses pengambilan  keputusan  dalam  mengatasi  masalah  semi terstruktur,  SPK  yang  terkomputerisasi  akan  lebih  mudah digunakan  untuk  melakukan  proses  keputusan  namun  tidak menggantikan peran para pengambil keputusan.

## B. Multicriteria Decision Making (MCDM)
Multiple Criteria Decision Making (MCDM) adalah suatu metode  pengambilan  keputusan  untuk  menetapkan  alternatif terbaik  dari  sejumlah  alternatif  berdasarkan  kriteria  tertentu, kriteria  biasanya  berupa  ukuran-ukuran,  aturan-aturan  atau standar  yang  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan (Kusumadewi, 2006) [8].
Menurut  Zimmermann  (1991)  berdasarkan  tujuannya MCDM  dapat  dibagi  menjadi  2  model  yaitu Multi  Attribute Decision  Making (MADM)  dan Multi  Objective  Decision Making (MODM). Seringkali MADM dan MODM digunakan untuk  menerangkan  kelas  atau  kategori  yang  sama.  MADM digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah-masalah  dalam ruang  diskrit,  oleh  karena  itu  pada  MADM  biasanya digunakan  untuk  melakukan  penilaian  atau  seleksi  terhadap beberapa  alternatif  dalam  jumlah  yang  terbatas.  Sedangkan MODM  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah-masalah pada  ruang  kontinyu,  menyangkut  masalah  perancangan (design),  karena  teknik-teknik  matematika  digunakan  untuk jumlah alternatif yang sangat besar dan tak terhingga [20].

## C. Profile Matching
Menurut  Kusrini  (2007)  metode profile  matching atau pencocokan  profil  adalah  metode  yang  sering  digunakan sebagai  mekanisme  dalam  pengambilan  keputusan  dengan mengasumsikan  bahwa  terdapat  tingkat  variabel  prediktor yang  ideal  yang  harus  dipenuhi  oleh  subjek  yang  diteliti, bukannya tingkat minimal  yang harus dipenuhi atau dilewati. Proses profile  matching secara  garis  besar  merupakan  proses membandingkan antara nilai data aktual dari suatu profil yang akan  dinilai  dengan  nilai  profil  yang  diharapkan,  sehingga dapat  diketahui  perbedaan  kompetensinya  (gap/selisih), semakin  kecil  gap  yang  dihasilkan  maka  bobot  nilainya semakin besar [7].

## D. Mahasiswa Berprestasi
Menurut buku Pedoman Pemilihan Mahasiswa Berprestasi yang  diterbitkan  oleh  Ristekdikti  tahun  2017,  mahasiswa berprestasi adalah mahasiswa yang berhasil mencapai prestasi tinggi  baik  kurikuler,  kokurikuler,  maupun  ekstrakurikuler sesuai  dengan  kriteria  yang  ditentukan. Pemilihan  mahasiswa berprestasi (Pilmapres) dilaksanakan secara berjenjang mulai dari tingkat  jurusan/departemen/bagian,  fakultas,  perguruan  tinggi, sampai  tingkat  nasional  dengan  prosedur- prosedur  pemilihan yang sudah ditentukan [15].
Pilampres merujuk pada kinerja individu mahasiswa  yang memenuhi kriteria pemilihan yang terdiri dari beberapa unsur (Ristekdikti, 2017) [15]:
1) Indeks Prestasi Kumulatif
2) Karya Tulis Ilmiah
3) Prestasi yang diunggulkan
4) Bahasa Inggris
5) Kepribadian
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol. 6 , No. 4 , Oktober 2018
E. System Development Life Cycle (SDLC)
Menurut SDLC merupakan salah satu model dalam perancangan piranti lunak oleh pengguna melalui beberapa tahapan agar mendapatkan hasil output yang sesuai (Pressman, 2001) [12].
Menurut  Kendall  dan Kendall  (2003),  SDLC  merupakan pendekatan  bertahap  atau  fase  untuk  melakukan  analisa  dan membangun  rancangan  sistem dengan  menggunakan  siklus yang  spesifik  terhadap  kegiatan  pengguna.  SDLC  juga merupakan  pola  yang  diambil  untuk  mengembangkan  sistem perangkat lunak,  yang terdiri dari tahapan: analisa ( analysis ), desain ( design ), implementasi ( implementation ),  dan  uji  coba ( testing ). Konsep SDLC mendasari berbagai jenis metodologi pengembangan  perangkat  lunak  yang  membentuk  suatu kerangka  kerja  untuk  perencanaan  dan  pengendalian pembuatan  sistem  informasi,  yaitu  proses  pengembangan perangkat lunak [6].

## F. Pengujian Black box
Metode  pengujian black  box merupakan  pengujian  yang dipilih berdasarkan spesifikasi masalah tanpa  memperhatikan detail internal  dari  program,  pengujian  dilakukan  untuk memeriksa  apakah  program  dapat  berjalan  dengan  benar (Sukamto,  2013). Blackbox testing  berusaha  untuk menemukan kesalahan dalam kategori sebagai berikut.
1) Fungsi-fungsi yang tidak benar atau fungsi yang hilang
2) Kesalahan antarmuka ( interface )
3) Kesalahan  dalam  struktur  data  atau  akses database eksternal
4) Kesalahan perilaku ( behavior ) atau kesalahan kinerja 5) Inisialisasi dan pemutusan kesalahan.
Pengujian black  box terdapat  beberapa  teknik  uji  coba, yaitu Equivalence  Partitioning,  Comparison  Testing,  Sample Testing,  Robustness  Testing,  Behavior  Testing,  Performance Testing,  Requirement  Testing,  Cause-Effect  Relationship Testing, Boundary Value Analysis, dan Edurance Testing [17]. Teknik  uji  coba  pada black  box yang  digunakan  adalah Robustness  Testing yang  merupakan  pengujian  dengan  data input dipilih diluar spesifikasi  yang telah didefinisikan  untuk membuktikan  bahwa  tidak  ada  kesalahan  walaupun masukannya  tidak  valid , teknik  ini  dilakukan  pada  uji  coba proses input data.
G. Pengujian User Acceptance Test (UAT)
User  Acceptance  Test (UAT)  merupakan  pengujian  yang dilakukan  oleh end-user ,  pihak  yang  langsung  berinteraksi dengan  sistem  dan  dilakukan  verifikasi  apakah  fungsi  yang ada telah  berjalan sesuai dengan kebutuhan . Pengujian UAT dilakukan  dengan  menggunakan in-depth  interview ,  yang  hal tersebut dilakukan wawancara terhadap responden.
Wawancara  yang  efektif  dapat  dilakukan  dengan instrumen  yang  terencana,  seperti  menggunakan  struktur  dan agenda  yang  mduah  dipahami.  Beberapa  tahapan in-depth interview adalah  menginterpretasikan  hasil  wawancara, mengkodekan  dan  mengkategorikan  atau  mengelompokkan data-data. Interpretasi secara umum menafsirkan maksud dari setiap  jawaban  untuk  setiap  pertanyaan  atau  pernyataan.
Pengkodean dan pengkategorian digunakan untuk mengelompokkan jawaban-jawaban yang diberikan responden dan  dinilai  berdasarkan  kategori  penilaian.  Melalui  cara tersebut,  analisis  akan  dilakukan  untuk  memberikan kesimpulan  dari  hasil  wawancara  (Creswell,  1994;  Kvale, 2007; Ripanti, 2016) [3], [9], [14].

## III. M ETODOLOGI DAN A NALISIS

## A. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  suatu  perencanaan penelitian  yang  akan  dilakukan  secara  sistematis  dan  ilmiah. Metodologi  penelitian  tersebut  diilustrasikan  pada  Gambar  1 berikut:

## Gambar 1. Arsitektur SPK Pilmapres

## B. Arsitektur Sistem
Desain arsitektur sistem ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Arsitektur SPK Pilmapres
Arsitektur  sistem  merupakan  cara  yang  digunakan  untuk menggambarkan  sistem  secara  umum,  gambaran  arsitektur tersebut dibangun berdasarkan informasi yang didapatkan dari wawancara dan sistem yang berjalanan sekarang ini.

## C. Skenario Perhitungan
Skenario perhitungan yang dapat dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Menentukan nilai profile kandidat berdasarkan sub kriteria yang  sudah  ditentukan  nilai  atributnya.  Kriteria kepribadian tidak diikutsertakan dalam perhitungan karena hanya sebagai syarat tambahan dan merupakan secondary factor .  Nilai  Atribut  dari  sub  kriteria  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Admin PILMAPRES Database SPK PILMAPRES Mahasiswa Data Kriteria Juri Data Akademik KETUA Studi Literatur Analisis Kebutuhan Sistem Perancangan Konseptual Perancangan Aplikasi
Pengujian dan Evaluasi
Komponen SPK, penelitian terkait, perhitungan metode profile matching
Kriteria penentuan mahasiswa berprestasi, skenario pelaksanaan sistem
Rancangan awal SPK, relasi antar data Perancangan model pengambilan keputusan berbasis aplikasi komputer SPK yang dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan pilmapres 1 2 3. a
3. b 4

## TABEL I NILAI ATRIBUT SUB KRITERIA
2. Jika  setiap profile kandidat  sudah  diberikan  nilai  atribut, selanjutnya  adalah    membandingkannya  dengan  nilai profile ideal . Membandingkan nilai profile yang dimaksud gunanya  untuk  mencari nilai  gap/sesilih.  Tahapan analisis gap  merupakan  bagian  dari  tahapan  metode profile matching yang skenarionya adalah sebagai berikut:
a. Pembobotan Gap
Menentukan nilai gap dan bobot nilai masing-masing gap. Penentuan gap yang dilakukan dapat dilihat pada Tabel 2.
TABEL II
P ENENTUAN N ILAI G AP
Bobot masing-masing gap dapat dilihat pada Tabel 3 berikut:
TABEL III

## NILAI BOBOT SETIAP GAP
b. Pengelompokkan Core Factor (CF) dan Secondary Factor (SF) Tahapan ini dilakukan setelah diketahui bobot dari masing- masing  alternatif  kandidat,  kemudian  mengelompokkan dan  menghitung core  factor dan secondary  factor . Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4.
c. Menghitung nilai Total Perhitungan  CF  dan  SF  yang  sudah  dilakukan  maka selanjutnya  menghitung  total  nilai  keduanya  dari  CF  dan SF dengan masing-masing prosentase yaitu 60% untuk CF dan  40%  untuk  SF.  Nilai  total  dapat  dilihat  pada  kolom total Tabel 4.
TABEL IV P ENGELOMPOKKAN CF/SF DAN N ILAI T OTAL
d. Perhitungan Ranking
Tahapan  ini  adalah  perhitungan  akhir  dari  semua  nilai total  yang  didapat  pada  Tabel  4.  Nilai  total  tersebut  akan dihitung dengan nilai prosentase yang sudah ditentukan, yaitu 30%  untuk  KTI,  25%  untuk  BI,  20%  untuk  IPK,  dan  25% untuk  PU.  Ranking  yang  telah  dihitung  dapat  dilihat  pada Tabel 5.

## TABEL V PERANKINGAN

## D. Perancangan Antarmuka Sistem
Perancangan  antarmuka  ( interface )  dirancang  sebagai gambaran  awal  sistem  yang  akan  dibangun.  Perancangan antarmuka  sistem  meliputi  beberapa  pengguna  diantaranya mahasiswa,  juri,  ketua  dan  administrator. Struktur antarmuka sistem dapat dilihat pada Gambar 3.
Kriteria Sub Kriteria Nilai Atribut Ideal Jenis KTI 1) Jika skor ≥ 80 6 6 Core Factor 2) Jika skor ≥ 50 3 Core Factor 3) Jika skor < 50 1 Core Factor BI 1) Jika skor ≥ 80 6 6 Core Factor 2) Jika skor ≥ 50 3 Core Factor 3) Jika skor < 50 1 Core Factor IPK 1) 3,51 – 4,00 6 6 Core Factor 2) 3,00 – 3,50 4 Core Factor PU 1) Jumlah prestasi ≥ 6 6 6 Core Factor 2) Jumlah prestasi ≤ 5 4 Core Factor Kandidat KTI
BI IPK PU A 6 3 6 4 B 6 6 4 4 C 3 3 4 6 Profil Ideal 6 6 6 6 A 0 -3 0 -2 B 0 0 -2 -2 C -3 -3 -2 0
Kandidat KTI
BI IPK PU A 6 3 6 4 B 6 6 4 4 C 3 3 4 6
Kriteria Kandidat NCF NSF Total KTI A 6 0 3.6 B 6 0 3.6 C 3 0 1.8 BI A 3 0 1.8 B 6 0 3.6 C 3 0 1.8 IPK A 6 0 3.6 B 4 0 2.4 C 4 0 2.4 PU A 4 0 2.4 B 4 0 2.4 C 6 0 3.6
Kandidat Total KTI (30%) Total BI (25%) Total IPK (20%) Total PU (25%) Rangking A 3.6 1.8 3.6 2.4 2.85 B 3.6 3.6 2.4 2.4 3.06 C 1.8 1.8 2.4 3.6 2.37
Gambar 3. Struktur Antarmuka Sistem

## IV. H ASIL DAN P ERANCANGAN

## A. Hasil Penelitian
Penelitian  yang  telah  dilakukan  berdasarkan  4  tahapan pada  metodologi  penelitian  memberikan  hasil  pada  setiap tahapan tersebut. Hasil Penelitian dapat dilihat pada Gambar 4 berikut :
Gambar 4. Hasil Penelitian
Hasil  dari  studi  literatur  yang  dilakukan  adalah pemahaman  terkait  komponen-komponen  yang  membentuk sistem  pendukung  keputusan  yaitu Database  Management System (DBMS), User  Interface  system, serta  metode pendekatan  yang  diterapkan  yaitu profile  matching. Berikutnya yaitu analisis kebutuhan sistem, menganalisa data- data  yang  diperlukan  untuk kepentingan penelitian  yaitu data kriteria/penilaian  seperti  Karya  Tulis  Ilmiah,  Bahasa  inggris, Prestasi/kemampuan  yang  diunggulkan,  dan  Indeks  Prestasi Kumulatif, serta ketentuan Pilmapres atau syarat-syarat untuk mengikuti  Pilmapres  yang  terkumpul  dari  hasil  wawancara dan  observasi.  Tahapan  perancangan  konseptual  dan perancangan  aplikasi  memberikan  hasil  berupa  konsep rancangan  awal  yang  terdiri  dari  arsitektur  sistem  secara umum, diagram arus data, diagram alir sistem, dan pemodelan basis data. Perancangan konseptual tersebut dijadikan sebagai contoh  pada  saat  mengimplementasikannya,  yaitu  saat melakukan  perancangan  aplikasi  model  pengambilan keputusan  berbasis  aplikasi  komputer  yang  dibuat  melalui kode  program.  Tahapan  akhir  yaitu  pengujian  dan  evaluasi sistem  yang  telah  dibuat  untuk  mengecek  kelayakan  sistem sehingga  dapat  digunakan  dalam  mengatasi  masalah  pada pemilihan  mahasiswa  berprestasi,  pengujian  yang  dilakukan yaitu pengujian black box dan pengujian UAT.

## B. Hasil Perancangan
Perancangan yang telah dilakukan terdiri dari perancangan arsitektur  sistem, diagram  arus  data, diagram alir  sistem, dan basis data. Perancangan tersebut menghasilkan sebuah model pengambilan keputusan yaitu SPK Pilmapres. Antarmuka dari SPK  Pilmapres  diantaranya  adalah  antarmuka  mahasiswa, antarmuka juri, ketua dan antarmuka administrator .
Gambar 5. Halaman Utama Mahasiswa
Home Log In
Berkas
Kontak Mahasiswa Juri Download Menu Aplikasi Admin Pendataan Password
Data Penjurian Data Ranking Panel Admin Panel Akun Data Berita Data Berkas Data Akun Ketua Data Kandidat
Kriteria [Aspek]
Sub Kriteria
Bobot Gap Data Nilai Perhitungan Data Info Metodologi Penelitian Studi Literatur Analisis Kebutuhan Sistem Perancangan Perancangan Aplikasi Pengujian dan Evaluasi Komponen SPK Metode Profile Matching Kriteria  Pilmapres Ketentuan Pilmapres Arsitektur Sistem Diagram Arus  Data / DFD
Diagram Alir Sistem / Flowchart Pemodelan Basis Data  / ERD
Database Pilmapres SPK Pilmapres Hasil Uji  Black  Box Hasil Uji  UAT Perancangan Konseptual Hasil Penelitian
Gambar 6. Halaman Juri – Input nilai penjurian
Gambar 7. Halaman Ketua – Hasil ranking

## C. Hasil Pengujian
Pengujian  pada  SPK  Pilmapres  dilakukan  dengan  2  jenis pengujian,  yaitu  pengujian black  box untuk mengetahui  hasil output sistem  dan  memeriksa  fungsional  dari  sistem,  serta pengujian  UAT  ( User  Acceptance  Test )  untuk  mengetahui kelayakan sistem yang diuji oleh tim juri secara langsung dan berinteraksi dengan sistem untuk melihat fungsi yang ada jika telah berjalan sesuai dengan kebutuhan.
a. Pengujian Black box
Pengujian  ini  berfokus  pada  spesifikasi  fungsional  dari software. Pengujian ini  perlu  dilakukan untuk  melihat respon yang diberikan oleh sistem saat melakukan proses input data.

## TABEL VI
H ASIL U JI I NPUT D ATA K RITERIA
TABEL VII H ASIL U JI I NPUT D ATA S UB K RITERIA TABEL VIII H ASIL U JI I NPUT D ATA L OG I N
Skenario Pengujian Kasus Uji (Simbol “-” = Kosong) Hasil yang diharapkan Hasil Uji 1 Input data kosong Nama Sub Kriteria : - Nama Kriteria : - Jenis : - Nilai : - Sistem akan menolak jika disimpan, dan menampilkan pesan kesalahan: “Silakan isi data sub kriteria” Sesuai 2 Input data salah satu kosong Nama Sub Kriteria : - Nama Kriteria : Prestasi Unggulan Jenis : Core Nilai : 4 Sistem akan menolak jika disimpan dan menampilkan pesan kesalahan: “Silakan isi nama sub kriteria” Sesuai 3 Input data semua diisi Nama Sub Kriteria : Jumlah prestasi ≤ 5 Nama Kriteria : Prestasi Unggulan Jenis : Core Nilai : 4 Sistem akan menyimpan data dan menampilkan pesan: “Tambah data sub kriteria berhasil” Sesuai Skenario Pengujian Kasus Uji (Simbol “-” = Kosong) Hasil yang diharapkan Hasil Uji 1 Input data kosong Nama Kriteria :  - Bobot : - Prosentase : - Nilai Ideal : - Sistem akan menolak jika disimpan, dan menampilkan pesan kesalahan: “Silakan isi data kriteria” Sesuai 2
Input data salah satu kosong Nama Kriteria : Bahasa Inggris Bobot : 25% Prosentase : 60% Nilai Ideal : - Sistem akan menolak jika disimpan dan menampilkan pesan kesalahan: “Silakan isi Nilai Ideal” Sesuai 3 Input data semua diisi Nama Kriteria : Bahasa Inggris Bobot : 25% Prosentase : 60% Nilai Ideal : 6 Sistem akan menyimpan data dan menampilkan pesan: “Tambah data kriteria berhasil” Sesuai Skenario Pengujian Kasus uji (Simbol “-” = Kosong) Hasil yang diharapkan Hasil Uji 1 Input data kosong Username : - Password : - Tidak berhasil log in dan dan menampilkan pesan kesalahan: “ Username dan
Password belum diisi”
Sesuai 2 Input data salah satu kosong Username : D1042131033 Password : - Tidak berhasil log in dan dan menampilkan pesan kesalahan:
“ Password belum diisi” Sesuai 3 Input data semua diisi Username : D1042131033 Password : Admin Sistem akan memvalidasi data yang dimasukkan itu benar dan berpindah ke halaman utama
administrator
Sesuai

## TABEL IX
H ASIL UJI I NPUT D ATA P ENJURIAN
Berdasarkan  pengujian black  box yang  dilakukan  pada  SPK Pilmapres, saat dilakukan input data dengan keseluruhan data kosong, input salah  satu  data  kosong,  dan input data  yang salah,  maka  terjadi  kesalahan pada  program.  Kesalahan  yang terjadi  sudah  ditangani  pada  kode  program  sistem  ini, sehingga  hanya  akan  muncul  pesan  kesalahan  atau  instruksi pengisian  data.  Dengan  demikian,  sistem  dapat  menangani data tersebut sesuai dengan apa yang diharapkan.
b. Pengujian User Acceptance Test (UAT)
Pengujian User Acceptance Test (UAT) dilakukan dengan teknik in-depth  interview yaitu  dengan  memperkenalkan sistem  yang  dibuat,  berdisikusi,  mengajukan  pertanyaan, melakukan uji coba sistem, sehingga dari wawancara tersebut mendapatkan  tanggapan  atau  umpan  balik.  Hal-hal  yang dilakukan  pada  wawancara  dibagi  menjadi  3  bagian  utama, yaitu presentasi; diskusi; dan uji coba.
Wawancara  melibatkan  beberapa  responden  yang kualifikasinya  telah  ditentukan  berdasarkan  kebutuhan pengujian  sistem.  Profil  responden  yaitu  adalah  juri  yang merupakan  dosen  atau  akademia.  Jumlah  responden ditentukan  berdasarkan  populasi  dosen  yang  pernah  terlibat dalam  proses  penjurian  pemilihan  mahasiswa  berprestasi  di lingkungan Fakultas Teknik Untan. Kisaran populasi juri yang dilibatkan secara keseluruhan dalam Pilmapres tidak diketahui, sehingga sebagai sampelnya diambil sebanyak 4 orang.
Hasil  wawancara  yang  dapat  dilanjutkan  ke  tahap penulisan  transkip  wawancara  hanya  3  responden  saja, sedangkan  1  responden  terjadi  kesalahan  rekaman  sehingga dinyatakan gagal.
Gambar 8. Hasil Wawancara Responden 01 (R01)
Gambar 9. Hasil Wawancara Responden 02 (R02)
Skenario Pengujian Kasus uji (Simbol “-” = Kosong) Hasil yang diharapkan Hasil Uji 1 Input data kosong Nilai KTI: - Nilai BI : - Sistem akan menolak jika disimpan dan menampilkan pesan kesalahan: “Data harus diisi” Sesuai 2 Input data salah satu kosong Nilai KTI: - Nilai BI : 70 Tidak berhasil menyimpan dan menampilkan pesan kesalahan: “Silakan isi nilai Karya Tulis Ilmiah” Sesuai 3 Input data semua diisi Nilai KTI: 90 Nilai BI : 70 Sistem akan memvalidasi data yang dimasukkan itu benar dan berpindah ke halaman utama penjurian Sesuai Responden 1 (R01)
Kemudahan
Kegunaan dan lain-lain
Akses
Kepahaman
Kemudahan (juri) Data Kebutuhan Fungsional
Menu
Input Data
Decision
Input/Output Data-data Mudah digunakan Akses sudah benar Data mahasiswa Data penjurian Komponen penilaian Ya Keterangan unggah data Input multi prestasi Ya Informasi data tersimpan Print out / cetak data Bukti KTM/Transkip nilai Membatasi mahasiswa baru Nilai prestasi / jarak nilai Data perhitungan Input data pengguna Masa input data Informasi tahap presentasi Ya Cek kelayakan KTI Input/output sudah sesuai Responden 2 (R02) Kemudahan Kegunaan dan lain-lain Akses Kepahaman Kemudahan (juri) Data
Kebutuhan Fungsional Menu
Input Data Decision Input/Output Data-data Mudah Mudah Ya Pertanyaan yang berulang Bahasa Inggris dan Bahasa asing lainnya Ya Autentifikasi untuk mahasiswa Ktm/Transkip nilai Informasi ukuran file yang diunggah Nama program studi Button sudah sesuai kebutuhan Informasi/kolom penjelasan input data Ya Visualisasi (ukuran, font) Hasil mawapres Mudah, sampai pada bagian akhir Ya Tampilan sudah sangat baik Menu tambahan kriteria kepribadian - ketua Penentu kepribadian Sangat membantu Ya Ya Sudah sesuai Informasi diawal sebelum log in Informasi untuk juri baru Sudah sesuai

## Gambar 10. Hasil Wawancara Responden 03 (R03)
Hasil  wawancara  dari  semua  responden  (R01,  R02,  R03) dirangkum dengan tujuan agar lebih mudah melihat tanggapan yang  diberikan  untuk  proses  analisa.  Masing-masing responden  memberikan  penilaian  yang  berbeda,  namun  ada beberapa  kategori  penilaian  yang  mendapatkan  respon  yang sama.  Berdasarkan  Gambar  8,  Gambar  9,  dan  Gambar  10, pada  gambar  tersebut  setiap  jawaban  yang  diberikan responden ditulis secara umum hanya poin-poin jawaban yang didapat  dari  pertanyaan-pertanyaan  terkait  kemudahan, kegunaan, dan pertanyaan tambahan lainnya.
Hasil  wawancara  dari  responden  (R01,  R02,  R03)  yang berdasarkan  kategori  kemudahan  dan  kegunaan  ,  dapat dijadikan  bukti  untuk  mengkonfirmasi  bahwa SPK Pilmapres yang diujikan sudah membantu, hanya saja perlu peningkatan didalamnya untuk mampu diterapkan di Fakultas.

## V. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  menggunakan  pengujian black  box untuk menguji  saat  melakukan input data,  kemudian  sistem merespon  hasil  dari input data  yang  dilakukan  jika  sudah benar  atau  terjadi  kesalahan.  Pengujian black  box yang dilakukan  memberikan  hasil  bahwa input/output data  sudah sesuai  harapan.  Kesalahan  pada input data  yang  diujikan sudah  ditangani  oleh  sistem  dengan  menampilkan  pesan kesalahan/ error. Saat  responden  (R01,  R02,  R03)  menguji sistemnya, input/output yang  dihasilkan  sudah  berhasil  dan sesuai  perintah  dari  sistem.  Selain  itu,  pengujian  UAT  juga
dilakukan dan memberikan hasil bahwa SPK Pilmapres sudah membantu  dalam  memberikan  keputusan,  hanya  saja  perlu penambahan dan peningkatan agar sistem lebih baik lagi.
Dummy data  digunakan  sebagai  cara  untuk  melakukan skenario  perhitungan  pada profile  matching .  Dari  pengujian black  box dan  UAT,  hasil  keputusan  dari dummy data  dapat menghasilkan  ranking  dan  sudah  sesuai  terhadap  proses Pilmapres.
Melalui  penelitian  ini,  dapat  diketahui  bahwa  SPK  bisa membantu  proses  pengambilan  keputusan  dan  mengatasi permasalahan  pada  Pilmapres.  Proses  Pilmapres  yang terkomputerisasi  dapat  meningkatkan  efektivitas  keputusan yang diambil dan fleksibel dalam penggunaannya.

## R EFERENSI
[1] Akhirina,  TY.  2016.  Komparasi  Metode  Simple  Additive  Weighting dan  Profile  Matching  pada  Pemilihan  Mitra  Jasa  Pengiriman Barang. Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN). Vol. 2, No. 1. Juni 2016: 27-33.
[2] Apriana, C. 2015. Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Calon Ketua OSIS  MTs  Al-Ikhlas  Menggunakan  Metode  Profile  Matching. Semarang: Universitas Negeri Semarang.
[3] Creswell,  JW.  1994.  Research  Design:  Qualitative  &  Quantitative Approaches. London: Sage.
[4] Dwijaya,  IF.  2010.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kenaikan  Jabatan pada PT. SYSMEX Menggunakan Metode Profile Matching. Bandung: Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonesia.
[5] Hasan  MA,  Wawan  LYS,  dan  Sri  S.  2014.  Sistem  Pendukung Keputusan  Penilaian  Sertifikasi  Guru  Dengan  Metode  GAP/Profile Matching.  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi (TIKomSIN), Vol. 2,  No .2
[6] Kendall,  KE  dan  Kendall  JE. 2003.  Analisa  dan  Perancangan  Sistem Edisi Kelima Jilid 1 Edisi Bahasa Indonesia. Jakarta: PT. Prenhallindo.
[7] Kusrini.  2007.  Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Penunjang  Keputusan. Yogyakarta: Andi Offset.
[8] Kusumadewi,  S.  2006.  Fuzzy  Multi  Attribute  Decision  Making. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[9] Kvale, S. 2007. Doing Interviews. Thousand Oaks, CA: Sage.
[10] Muchtar,  M.  2016.  Sistem  Pendukung  Keputusan  German-Indonesia Tsunami Early Warning System (GITEWS). Teknik Informatika UHO Kendari.
[11] Noviana, BA. 2013. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Program Studi  Perguruan  Tinggi Menggunakan  metode  Profile  Matching  pada SMA  Negeri  9  Semarang.  Fakultas  Ilmu  Komputer,  Universitas  Dian Nuswantoro
[12] Pressman, RS. 2001. Software Engineering: a Practitioner’s Approach. Seventh Edition: Graw Hill Companies, Inc.
[13] Rani, NP. 2015. Sistem Penentuan Potensi Kelayakan Lokasi Pendirian Tower  Dengan  Metode  Profile  Matching  (Studi  Kasus:  Kota Pontianak).  Jurnal  Sistem  dan  Teknologi  Informasi  (JustIN).  Vol.  3, 2015: 109-114.
[14] Ripanti,  EF.  2016.  A  Framework  to  Design  Reverse  Logistics Operations Based on Circular Economy Values. PhD Thesis, Cranfield University.
[15] Ristekdikti. 2017. Pedoman Pemilihan Mahasiswa Berprestasi. Jakarta: RISTEKDIKTI.
[16] Sambani  EB,  Mulyana  D,  dan  Maulana  I.    2016.  Sistem  Pendukung Keputusan  Kelayakan  Penerimaan  Pengajar  Menggunakan  Metode Profile  Matching  (Studi  Kasus  pada  ELTI  Gramedia  Tasikmalaya). Journal of Applied Intelligent System, Vol. 1, No. 2. Juni 2016: 103– 112.
[17] Sukamto,  RA  dan  Shalahuddin,  M.  2013.  Rekayasa  Perangkat  Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek. Bandung: Modula
[18] Turban,  E.  2005.  Decision  Support  Systems  and  Intelligent  System. Prentice Hall International, Inc.
[19] Wibisono, D. 2003. Riset Bisnis: Panduan Bagi Praktisi  dan Akademis. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama.
[20] Zimmermann,  HJ.  1991. Fuzzy  set  theory  and  its  applications .  2 nd Edition. Boston, Dordrecht, London: Kluwer Academic Publishers.
Responden 3 (R03) Kemudahan
Kegunaan
dan lain-lain
Akses Kepahaman Kemudahan (juri) Data Kebutuhan Fungsional Menu Input Data
Decision Input/Output Data-data Akses data Mudah Perlu ditingkatkan Input file prestasi satu-persatu Bahasa inggris perlu bukti sertifikat Info nilai IPK lebih awal Print out nilai dari juri Filtrasi tahun angkatan Form input untuk abstrak Button sudah sesuai kebutuhan Informasi rumus dari angka yang dihasilkan Peringatan selisih nilai dari banyak juri Detail bobot diperbaiki Ketua dapat melihat nilai dari semua juri Perlu penambahan Nilai gap antar juri Mengikuti standar Pilmapres Nilai ideal dibatasi Pemisahan nilai per komponen Data prestasi sudah sesuai Peningkatan filter List prestasi ditambahkan - Ketua Karya tulis ilmiah sudah sesuai Data ranking sesuai Mudah dibagian penilaian Akses komparasi nilai semua juri Secara umum sudah sesuai Hak akses sudah sesuai