## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA BERPRESTASI; METODE PROFILE MATCHING
,
Zulfahmi 1) , Faradika 2) .
1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Dharma Andalas email : zulfahmi@unidha.ac.id
2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Dharma Andalas email: faradika@unidha.ac.id

## Abstract
This research was conducted to assist the school in terms of selection of creative students, especially those using Kurikulum 2013 or better known as K-13. We conclude that the subjective application of student achievement with the 2006 curriculum is more commonly referred to as Kurikulum Tingkat Satuan  Pendidikan (KTSP)  has  been  widely  circulated  schools.  The  limits  given  in  the  decision support  system  of  selecting  student  achievement  include  the  determination  of  criteria  and  using Profile Matching method which leads to the determination of GAP value, the smaller the gap value the  greater  the  chance  to  be  selected  as  a  student  achievement.  In  designing  applications researchers use using tools such as UML ( Unified Modeling Language) in order to make it easier to move the concept of a system designed into the form of the program.
Keywords: The Curriculum 2013,UML , Profile Matching method , KTSP

## 1. PENDAHULUAN
Setiap individu siswa memiliki hard skills dan soft  skills yang  berpotensi  dalam menunjang  masa  depannya.  Namun,  tidak semua  individu  tersebut  memiliki  kemauan dan kemampuan dalam mengekplorasi potensi yang dimilikinya.
Proses  pemilihan  siswa  berprestasi  yang dilakukan  selama  ini  oleh  pihak  sekolah masih memiliki beberapa kelemahan sehingga menimbulkan
beberapa
persoalan, diantaranya proses pengolahan data pemilihan siswa berprestasi yang memakan waktu lama serta  kemungkinan  terjadinya human  error dalam proses pengolahan data.
Dukungan  komputerisasi  dalam  hal pengambilan keputusan telah masuk ke segala bidang.  Salah  satunya  adalah  Sistem Pendukung  Keputusan  pemilihan  siswa berprestasi  yang  berbasis komputer.  Didalam proses  pemilihan  siswa  berprestasi  yang melibatkan  banyak  komponen  atau  kriteria yang dinilai ( multicriteria ), diperlukan sebuah sistem  pendukung  keputusan  yang  berbasis komputer  sehingga  dapat  membantu  dalam
menentukan  alternatif  pemilihan  siswa berprestasi.
Salah  satu  komponen  atau  kriteria  yang dinilai  adalah  aspek  pengetahuan  yang  akan diambil  dari  sistem  penilaian  dalam  proses belajar  mengajar  di  kelas.  Ada  2  kurikulum yang  diterapkan  oleh  pihak  sekolah,  yaitu  : Kurikulum  2006  lebih  sering  disebut  dengan Kurikulum  Tingkat  Satuan  Pendidikan (KTSP) dan Kurikulum 2013 (K-13). Masing- masing  kurikulum  ini  memiliki  kekurangan dan  kelebihan,  disini  peneliti  memutuskan untuk  menggunakan  K-13  dimana  secara subyektif  peniliti  sedikit  lebih  kompleks sehingga lebih menantang penilti.
Salah  satu  metode  sistem  pendukung keputusan  adalah  Metode Profile  Matching . Dalam  proses profile  matching secara  garis besar  merupakan  proses  membandingkan antara  kompetensi  siswa  sehingga  dapat diketahui  perbedaan  kompetensinya  (disebut juga  GAP),  semakin  kecil  gap  yang dihasilkan maka bobot nilainya semakin besar yang  berarti  memiliki  peluang  lebih  besar untuk  siswa  masuk  sebagai  siswa  berpretasi. Oleh  karena  itu  metode  ini  cukup  efektif
DOI: https://doi.org/10.47233/jteksis.v1i1.4
dalam  menyederhanakan  dan  mempercepat proses  pengambilan  keputusan  dengan memecahkan  persoalan  tersebut  ke  dalam bagian-bagiannya

## 2. KAJIAN LITERATUR
Decision Support System (DSS)
merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang menyediakan  informasi,  pemodelan  dan pemanipulasian  data.  Sistem  itu  digunakan untuk  membantu  pengambilan  keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang  tidak  terstruktur,  di  mana  tak  seorang pun  tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan seharusnya dibuat.
Menurut  Kusrini  (2007:25)  Suatu  sistem pendukung keputusan memiliki tiga subsistem utama  yang  menentukan  kapabilitas  teknis sistem pendukung keputusan tersebut, yaitu :

## 1. Subsistem Manajemen Basis Data
Sistem pendukung keputusan membutuhkan proses ekstraksi dan Data Base
Management Subsystem (DBMS) yang dalam pengelolaannya  harus  cukup  fleksibel  untuk memungkinkan penambahan dan
pengurangan secara cepat.

## 2. Subsistem Manajemen Basis Model
Salah  satu  keunggulan  dalam  sistem pendukung  keputusan  adalah  kemampuan untuk  mengintegrasikan  akses  data  dan model-model keputusan.
3. Subsistem Perangkat Lunak Penyelenggara Dialog
Fleksibilitas  dan  kekuatan  karakteristaik sistem  pendukung  keputusan  timbul  dari kemampuan  interaksi  antara  sistem  dan pemakai,  yang  dinamakan  subsistem  dialog. Bennet mendefinisikan pemakai, terminal dan sistem  perangkat  lunak  sebagai  komponen- komponen dari sistem dialog
Metoda Profile Matching Menurut  Kusrini  (2007:53)  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  subyek  yang  diteliti,
bukannya  tingkat  minimal  yang  harus dipenuhi atau dilewati.
Berikut  adalah  beberapa  tahapan  dan perumusan  perhitungan  dengan  metode profile matching :
1. Pembobotan
Pada  tahap  ini,  akan  ditentukan  bobot nilai masing-masing aspek dengan menggunakan  bobot  nilai  yang  telah ditentukan  bagi  masing-masing  aspek  itu sendiri.  Adapun  inputan  dari  proses pembobotan  ini  adalah  selisih  dari  profil karyawan dan profil jabatan.
3. Pengelompokan Core  Factor dan Secondary Factor Setelah  menentukan  bobot  nilai gap kriteria  yang  dibutuhkan,  kemudian  tiap kriteria  dikelompokan  lagi  menjadi  dua kelompok  yaitu core  factor dan secondary factor.
2. Perhitungan Nilai Total Dari perhitungan core factor dan secondary factor dari tiap-tiap aspek, kemudian dihitung nilai total dari tiap-tiap aspek yang diperkirakan berpengaruh pada kinerja tiap-tiap profile . Untuk menghitung nila total dari masing- masing aspek, digunakan rumus :
N = (X) % NCI +(X) % NSI Keterangan :
N = Nilai Total Tiap Aspek NCI = Nilai Core Factor NSI = Nilai Secondary Factor (X)% = Nilai Persentase.
3. Perangkingan Hasil akhir dari proses profile matching adalah rangking dari kandidat yang diajukan untuk mengisi suatu jabatan/posisi tertentu. Penentuan mengacu rangking pada hasil perhitungan yang ditujukan pada rumus dibawah ini :
Rangking = 20% NKI + 30% NSK + 50% NP Keterangan :
NKI = Nilai Kapasitas Intelektual NSK = Nilai Sikap Kerja NP = Nilai Perilaku

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi untuk Pengembangan System merupakanproses  standard  yang  digunakan team  pengembang  untuk  menghubungkan
semua  langkah  yang  diperlukan  untuk menganalisa,  merancang,  mengimplementasi, dan memelihara SI. Adapun metodologi yang sampai  saat  ini  masih  sesuai  untuk  menjadi pedoman dalam pengembangan sistem adalah SDLC. System  Development  Life  Cycle (SDLC) adalah  metodologi  yang  digunakan untuk mengembangkan, memelihara, dan/atau mengganti SI.
Gambar  3.1  berikut    adalah  bagan  dari SDLC  yang  umum  dimana  terdiri  atas  7 phase.  Sesuai  gambar  sehigga  SDLC  juga sering disebut metodologi ‘Waterfall ‘ karena lebih menyerupai air terjun

## Gambar.1 SDLC dengan 7 phase
Output atau produk yang dihasilkan ditiap phase SDLC
Project Identification & Selection,
menghasilkan :
Perencanaan  Sistem,  yaitu  menentukan prioritas  sistem  dan  proyek,  arsitektur  dari data, jaringan, hardware, dan manajemen dari sistem  informasi.  Pada  tahap  ini  akan dilakukan indentifikasi terhadap permasalahan  yang  ada  sehubungan  dengan tujuan  pembangunan  perancangan  aplikasi. Untuk kegiatan ini diperlukan waktu 1 bulan.
Project Initiation & Planning,
menghasilkan :
Langkah  terperinci  atau  rencana  kerja untuk  proyek,  spesifikasi  dari  ruang  lingkup penelitian  dan  syarat/bentuk  sistem  (high- level), tugas untuk anggota team dan sumber daya lainnya, sistem perundangan /pertimbangan.  Dalam  tahap  ini  dilakukan akan  ditentukan  ruang  lingkup  dan  batasan penelitian,  perencanaan  sistem  serta  rencana pengalokasian  sumber  daya  yang  dimiliki untuk  melaksanakan  penelitian  ini.  Kegiatan ini akan memakan waktu sekitar 2 bulan dan direncanakan  akan  dimulai  di  bulan  ke  dua penelitian ini.

## Analysis, menghasilkan :
Kegiatan  yang  diprediksi  akan  memakan waktu  kurang  lebih  8  bulan  ini  bertujuan melakukan penjabaran mengenai sistem yang ada termasuk masalah atau peluang yang ada yang direkomendasi untuk di perbaiki/ diatasi, ditingkatkan, atau mengganti sistem yang ada, uraian  mengenai  sistem  pilihan  dan  sistem perundangan  /pertimbangan  untuk  sistem yang  terpilih.  Di  sini  akan  dilakukan  studi evaluasi terhadap sistem yang sedang berjalan saat ini sehubungan dengan upaya yang telah dilakukan  untuk  perancangan  aplikasi  sistem pendukung  keputusan  pemilihan  siswa berprestasi; metode profile matching . Melalui kegiatan  analisis  ini  akan  dihasilkan rekomendasi  perbaikan  demi  tercapainya tujuan penelitian.
Logical Design, menghasilkan :
Berhubungan dengan fungsi-fungsi, spesifikasi  terperinci  dari  semua  element sistem  (data,  proses,  input,  output).  Pada tahap  ini  akan  dilakukan  perancangan terhadap fungsi-fungsi logic dari perancangan aplikasi sistem pendukung keputusan pemilihan  siswa  berprestasi;  metode profile matching .  Perancangan  logic  ini  rencananya akan memakan waktu sekitar 1 bulan.

## Physical design, menghasilkan :
Tahapan  ini  lebih  bersifat  teknis, spesifikasi  terperinci  dari  semua  element sistem  (program,  file-file,  jaringan,  sistem software,  dll),  rencana  untuk  teknologi  baru. Tahap  ini  akan  memberikan  hasil  berupa rancangan  fisik  berupa  jenis  software  yang akan  digunakan,  tools  yang  akan  digunakan untuk  implementasi  sistem  serta  spesifikasi
hardware  yang  dibutuhkan.  Sehingga  sistem yang diinginkan bisa direalisasikan.
Pelaksanaannya diprediksi sekitar 2 bulan. Implementation, menghasilkan :
Code  /listing  program,  dokumentasi, prosedur  pelatihan,  dan  support  /dukungan yang  dapat  diberikan.  Tahap  ini  akan memberikan  output  berupa  sistem  yang diinginkan  yaitu  sebuah  sistem  sistem pendukung  keputusan  pemilihan  siswa berprestasi;  metode profile  matching yang mampu  membantu  dalam  memberikan informasi    yang  tepat  dan  akurat  dan    akan memakan waktu kurang lebih 2 bulan.
Maintenance, menghasilkan :
Software  versi  terbaru  atau  dengan pembaruan  untuk  dokumentasi,  pelatihan, support /dukungan terhadap hasil penelitian.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN Batasan Dalam Sistem Perangkat Lunak
Batasan  yang  diberikan  dalam  sistem pendukung  keputusan  pemilihan  siswa berprestasi diantaranya adalah sebagai berikut
:
 Bagian  aspek  dan  kriteria  penilaian  yang digunakan  dalam  sistem  sengaja  dibuat secara  dinamis  dengan  tujuan  agar  pada saat  kedepannya  apabila  ada  perubahan terhadap  sistem,  maka  tidak  akan  susah dengan  membongkar  program  dan databasenya.  Daftar  aspek  tersebut diantaranya sebagai berikut:
A1 : Pengetahuan A2 : Ketrampilan A3 : Sikap  Alternatif ditentukan dari hasil pendekatan dengan menggunakan metode Profile  Matching ,  penentuan  peringkat atau  rangking  dari  kandidat  didasarkan pada  besaran  nilai  hasil  akhir  yang dimilikinya.  Sehinga  semakin  besar  nilai hasil  akhir  yang  dimiliki  maka  semakin besarpula  kesempatan  bagi  kandidat tersebut  untuk  direkomendasikan  oleh sistem ini sebagai siswa berprestasi.
 Analisa Input Data  masukan  ( input )  yang  dibutuhkan oleh  sistem  untuk  mengolah  dan merangking  setiap  alternatif  adalah  data siswa, data aspek dan kriteria, nilai siswa
untuk  tiap  kriteria,  nilai core dan secondary  factor ,  dan  nilai presentase dari masing-masing aspek.
 Analisa Output
Data  keluaran  ( output )  dari  aplikasi  ini adalah  menentukan  peringkat  atau rangking  dari  kandidat  berdasarkan  pada besaran  nilai  hasil  akhir  yang  dimiliki oleh  setiap  alternatif  sehingga  semakin besar nilai hasil akhir yang dimiliki, maka semakin  besar  pula  kesempatan  bagi siswa  tersebut  untuk  terpilih  sebagai siswa berprestasi, begitu pula sebaliknya. Sehingga  memudahkan  pimpinan  dalam menentukan calon siswa berprestasi.
 Analisis Proses Sistem Pada  analisis  proses  sistem  yang  akan dibangun,  penggunaan  metode profile matching membutuhkan input an  profil siswa  dan  profil  pencapaian  yang merupakan  nilai  acuan  pada  siswa berprestasi.  Setelah  diperoleh  profil pencapaian, kemudian dilakukan pemetaan gap kompetensi yang merupakan  selisih  dari  profil  siswa dengan  profil  pencapaian.  Hasil  yang didapat dari pemetaan gap akan dilakukan proses  pembobotan  nilai gap .  Kemudian mengelompokan  dan  menghitung  nilai core  factor dan secondary  factor . Selanjutnya  akan  dilakukan  proses perhitungan nilai total dan rangking siswa dari  urutan  tertinggi  sampai  terendah yang  layak  untuk  menjadi  siswa berprestasi.
Berikut adalah langkah-langkah proses  penyelesaian  menggunakan  metode profil matching :
1. Pemetaan Gap Kompetensi
Gap adalah selisih antara profil siswa dengan profil pencapaian yang ditentukan oleh  pihak  sekolah.  Pengumpulan gap- gap pada  setiap  kriteria  mempunyai perhitungan yang berbeda-beda. Rumus untuk pencarian Gap kompetensi: Gap = Profil Siswa – Profil Pencapaian
1) Nilai  dari  tiap  aspek  dan  kriteria  yang ditetapkan  oleh  pihak  sekolah  dalam pemilihan siswa berprestasi :
a) Kriteria  Aspek  Pengetahuan  dan Keterampilan
Vol. 1 No. 1 Januari 2019
Agama Bobot Nilai dari 3.67 s/d 4.00 10 Nilai dari 3.34 s/d 3.66 9 Nilai dari 3.01 s/d 3.33 8 Nilai dari 2.67 s/d 3.00 7 Nilai dari 2.34 s/d 2.66 6 Nilai dari 2.01 s/d 2.33 5 Nilai dari 1.67 s/d 2.00 4 Nilai dari 1.34 s/d 1.66 3 Nilai dari 1.01 s/d 1.33 2 Nilai dari 0 s/d 1.00 1 Tabel.  1  Kriteria  Aspek  Penegtahuan  dan Keterampilan a) Kriteria Aspek Sikap Kesopanan Bobot Sangat Baik 9 Baik 8 Cukup 7 Buruk 6 Sangat Buruk 5 Tabel1 Kriteria Kesopanan dan Prilaku
2. Profil Pencapaian/Ideal
Penentuan  nilai  profil  pencapaian  akan ditentukan  oleh  pihak  sekolah  dengan range nilai antara 1 sampai 10. Dari nilai- nilai  tersebut  akan  dilakukan  proses perhitungan gap antara  nilai  profil  siswa dengan  nilai  profil  pencapaian.Untuk lebih  jelasnya  berikut  adalah  nilai pencapaian yang ditetapkan perusahaan di setiap kriteria:
Aspek Pengetahuan Profil Ideal Jenis Nilai Agama (K1) 10 Secondary Factor Nilai Matematika (K2) 10 Core Factor Nilai Kimia (K3) 10 Core Factor Nilai Fisika (K4) 10 Core Factor Nilai Biologi 10 Core Factor
(K5) Nilai Bahasa Inggris (K6) 10 Secondary Factor Nilai Bahasa Indonesia (K7) 10 Secondary Factor Tabel2 Nilai Profil Ideal Aspek Pengetahuan Aspek Pengetahuan Profil Ideal Jenis Agama (K11) 10 Core Factor Matematika (K12) 10 Core Factor Kimia (K13) 10 Secondary Factor Fisika (K14) 10 Secondary Factor Biologi (K15) 10 Secondary Factor Bahasa Inggris (K16) 10 Core Factor Bahasa Indonesia (K17) 10 Core Factor Tabel 3 Nilai Profil Ideal Aspek Ketrampilan Aspek Sikap Profil Ideal Jenis Kesopanan (K21) 10 Core Factor Tingkah Laku (K22) 10 Secondary Factor Tabel4 Nilai Profil Ideal Aspek Sikap
3. Perhitungan Penentuan Rangking
Hasil  akhir  dari  proses Profile Matching adalah rangking dari siswaberprestasi.  Pada  tahap  ini  untuk melakukan perhitungan penentuan
rangkingmaka  nilai  total  aspek  untuk  setiap alternatif dikalikan dengan nilai presentaseuntuk  tiap-tiap  aspek,  misalkan pada  sistem  digunakan  nilai  presentase aspeksebagai berikut :
1. Pengetahuan 40%
2. Ketrampilan  40%
3.Sikap 20%
Nilai  presentase  untuk  masing- masing  aspek  diatas  sengaja  dibuat  dinamis sehingga  dapat  disesuaikan  sewaktu-waktu jika dibutuhkan. Berikut ini adalah
perhitungan  penentuan  rangking  untuk  setiap alternatif.
Rangking = 40% NP +40% NK + 20% NS 1. NISN 9966751650 Ranking = (40% * 7.716)+(40% *
8.4) + (20% * 8) = 3.086 + 3.36 + 1.6
= 8.046
2. NISN 9987510956
Ranking  =  (40%  *  7.3)+(40%  * 7.95) + (20% * 8.4)
= 2.92 + 3.18 + 1.68 = 7.78 3. NISN 9996432147 Ranking = (40% * 7.716)+(40% * 8.25) + (20% * 8) = 3.086 + 3.3 + 1.6 = 7.986 4. NISN 9982884219 Ranking = (40% * 7.583)+(40% * 8.55) + (20% * 8.6) = 3.033 + 3.42 + 1.72 = 8.173 5. NISN 9994250244 Ranking = (40% * 7.716)+(40% * 8.55) + (20% * 8) = 3.086 + 3.42 + 1.6
= 8.106

## 6. NISN 9997859210
Ranking  =  (40%  *  8)+(40%  * 8.4) + (20% * 8.4)
= 3.2 + 3.36 + 1.68
= 8.24
7. NISN 9993953988
Ranking = (40% * 7.583)+(40% * 7.533) + (20% * 8.6) = 3.033 + 3.013 + 1.72
= 7.766
8. NISN 9986517538
Ranking = (40% * 8.883)+(40% *
8.85) + (20% * 9) = 3.553 + 3.54 + 1.8
= 8.893
9. NISN 9996710675
Ranking = (40% * 7.566)+(40% *
7.95) + (20% * 9) = 3.026 + 3.18 + 1.8
= 8.006
10. NISN 9995727429 Ranking = (40% * 8.133)+(40% * 8.25) + (20% * 9)
= 3.253 + 3.3 + 1.8
= 8.353
Dari  hasil  perhitungan  nilai rangking diatas, maka  selanjutnya  nilai rangking dari  setiap alternatif di urutkan dari yang terbesar sampai dengan  yang  terkecil.Sehingga  diperoleh urutan rangking dari  sistem  pendukung keputusan  pemilihansiswa  berprestasi  ini seperti pada tabel 6
No NISN Hasil Akhir ( Ranking ) 1 9986517538 8.893 2 9995727429 8.353 3 9997859210 8.24 4 9982884219 8.173 5 9994250244 8.106 6 9966751650 8.046 7 9996710675 8.006 8 9996432147 7.986 9 9987510956 7.78 10 9993953988 7.766 Tabel 6 Hasil Akhir Proses Profile
Matching

## Perancangan
Perancangan  aplikasi  sistem  pendukung keputusanmenggunakan  alat  bantu  berupa UML  ( Unified    Modelling    Language )  agar mempermudah  memindahkan  konsep  sistem yang  dirancang    ke  dalam  bentuk  program, dimana  perancangannya  digambarkan  dalam bentuk diagram-diagram berikut:
Perancangan  Aplikasi  Menggunakan Use CaseDiagram
Gambar 2 Use Case Diagram
Perancangan Aplikasi Menggunakan ClassDiagram
Gambar 3 Class Diagram

## Desain Tampilan Antar Muka
Tampilan  antar  muka  yang  akan  di  rancang adalah tampilan SPK pemilihansiswa berprestasi yang didesain dengan karakteristik khusus  sesuai  dengankebutuhan input-output sistem.  Desain  tampilan  antar  muka  yang dibuat antara lain :
1. Form Login Halaman login menjelaskan tentang tahap awal dalam mengakses sistem tersebut. User diharuskan untuk login agar dapat mengelola aplikasi tersebut.
Gambar 4 Desain Form Login
2. Menu Utama
Menu utama  merupakan halaman yang dapat diakses oleh semua user. Pada halaman utama ini  dapat  memilih  beberapa  menu  yang  telah disediakan.
Gambar 5  Desain Menu Utama Admin
3. Menu User
Menu ini menjelaskan tentang data user atau pengguna  aplikasi  sistem    pendukung keputusan ini.

## Gambar 6 Desain Menu User
4. Menu Aspek
Menu ini menjelaskan tentang aspek penilaian yang  akan  diedit.  Menu    ini  hanya  dapat diakses apabila user login sebagai superadmin .

## Gambar 7 Desain Menu Aspek
5. Menu User
Menu ini menjelaskan tentang persentase dari tiap-tiap  kriteria  yang  akan  digunakan  untuk mengelola data siswa.

## Gambar 7 Desain Menu User
6. Menu Laporan
Menu laporan berisi tentang laporan akhir dari  data  siswa  yang  sudah  diranking  dari nilai terbesar ke terkecil.
Gambar 8 Desain Menu Lapor an

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang dilaksanakan  dapat  disimpulkan  bahwa sebuah aplikasi sistem pendukung keputusan dengan metode profile matching untuk pemilihan siswa
berprestasi  adalah  salah  satu  metoda pengukur  tingkat  keberhasilan  proses belajar mengajar di sekolah sehingga pihk sekolah  dapat  melakukan  evaluasi  dan memutuskan  tindakan  apa  yang  akan diambil untuk memperbaiki mutu pendidikan

## 6. REFERENSI
Alter, S. (2004). A work system view of DSS in its fourth decade. Decision
Support Systems .
https://doi.org/10.1016/j.dss.2003.04. 001 Indapuri, M. (2014). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU DENGAN MENGGUNAKAN METODE PROFILE MATCHING ( STUDI KASUS : MTs .
ALWASLIYAH TANJUNG MORAWA ). Pelita Informatika Budi Darma , VI (2), 85–91. Retrieved from http://www.pelita- informatika.com/berkas/jurnal/18.
Maulidia.pdf Isaias, P., & Issa, T. (2015). High level models and methodologies for information systems. High Level Models and Methodologies for Information Systems , 1–145.
https://doi.org/10.1007/978-1-4614- 9254-2
Daihani, Dadan Umar. 2001.
Komputerisasi Pengambilan
Keputusan . PT Elex Media Komputindo. Jakarta.
Hermawan, Julius. 2005. Membangun Decision Support System . Andi. Yogyakarta. Imamuddin, Mohammad dan Kadri, Trihono. 2006. Penerapan Algoritma AHP Untuk Prioritas Penanganan Bencana Banjir. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI 2006) . 17 Juni 2006, Yogyakarta, Indonesia  hal. B39-B42. Kusumadewi, Sri. 2003. Artificial Inteligence (Teknik dan Aplikasinya) .
Graha Ilmu. Yogyakarta.
Kusrini. 2007. Konsep Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Andi.
Yogyakarta
.