Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 643-656 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Pemilihan Calon Manager Dari Pegawai Berprestasi Menggunakan Metode Profile Matching Pada CV. Glofacia Oceanic
Dedi Candro Parulian Sinaga 1 , Baringin Sianipar 2 , Preddy Marpaung 3
STMIK Pelita Nusantara
Jl. Iskandar Mudah No 1 Medan, 061-88813414/061-88813415
1 Dedisinaga27@gmail.com, 2 aniparbaringin@gmail.com , 3 preddymarpaung2@gmail.com Abstract
At  this  time  the  company  CV.  Glofacia  Oceanic  in  Medan  City  is  looking  for  employees  to  be appointed as Managers. For the Selection of Candidates for Managers who have difficulties in selecting employees who have good work performance within the company, then based on work goals  and  attendance,  which  are  evaluation  materials  for  employee  appraisals  to  become managers.  For  employees  who  are  elected  will  be  managers  in  CV.  Glofacia  Oceanic.  The number  of  employees  becomes  the  owner  of  difficulties  for  company  owners  in  selecting employees who are appointed to become managers, so it cannot be denied that in the selection of  outstanding  employees  at  CV.  Oceanic  Glofacia  is  often  done  not  objectively.  To  find  out which  internal  employees  of  the  company  are  performing  well,  it  is  necessary  to  assess  the performance of the employees. At the time of an assessment in choosing a prospective manager, including using a decision support system to help solve a problem. The method that will be used to select prospective internal managers is the Profile Matching method. With the application of this method in selecting prospective managers so there are no errors in decision making. So it is hoped that the Profile Matching Method can provide value objectively to employees and assist the company's director in providing employee performance appraisals.
Keywords : DSS, Profile Matching, Best Employee

## Abstrak
Pada Saat ini Perusahan CV. Glofacia Oceanic di Kota Medan sedang mencari Pegawai untuk diangkat Posisi Manager, Untuk Pemilihan Calon Manager terjadi kesulitan dalam Pemilihan siapa  pegawai  yang  memiliki  prestasi  kerja  yang  baik  di  internal  perusahaan,  maka berdasarkan  sasaran  kerja  dan  absensi  yang  merupakan  bahan  evaluasi  untuk  penilaian pegawai untuk diangkat menjadi Manager. Bagi pegawai yang terpilih akan diangkat menjadi Manager  di  Perusahaan  CV.  Glofacia  Oceanic.  Banyaknya  pegawai  menjadi  kesulitan  bagi pemilik perusahaan  dalam Pemilihan pegawai berprestasi untuk  diangkat menjadi  Manager, maka  tidak  dipungkiri  juga  bahwa  dalam  pemilihan  pegawai  berprestasi  di  CV.  Glofacia Oceanic  sering  dilakukan  tidak  objektif.  Untuk  mengetahui  siapa  pegawai  di  internal perusahaan  yang  berprestasi  perlu  diadakan  penilaian  kinerja  terhadap  pegawai.  Pada  saat suatu penilaian dalam memilih calon manager  diantaranya menggunakan sistem pendukung keputusan untuk membantu pemecahan suatu masalah. Adapun metode yang akan digunakan untuk memilih calon manager di internal perusahaan yaitu metode Profile Matching. Dengan adanya  penerapan  metode  ini  dalam  memilih  calon  manager  agar  tidak  terjadi  kesalahan dalam  pengambilan  keputusan.  Jadi  diharapkan  dengan  adanya  Metode  Profile  Matching  ini dapat  memberikan  nilai  secara  objektif  terhadap  pegawai  dan  membantu  Direktur perusahaan dalam memberikan penilaian kinerja pegawainya.
Kata kunci : SPK, Profile Matching, Pegawai Terbaik
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 643-656 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 1. PENDAHULUAN
Pada  Perusahaan  CV.  Glofacia  Oceanic  akan  melakukan  penilaian prestasi  kerja  yang  dilakukan  untuk  memilih  calon  manager,  Penilaian Prestasi  diambil  dari  sasaran  kerja  dan  absensi  yang  merupakan  bahan evaluasi  penilaian  pegawai.  Penilaian  tersebut  dilakukan  oleh  direktur perusahan yaitu Ibu Gloria B.N. Manalu, S.Pi. Bagi pegawai yang terpilih akan diangkat menjadi Manager.  Banyaknya pegawai menjadi kesulitan tersendiri dalam  memilih  pegawai  berprestasi,  tidak  dihindarkan  bahwa  pemilihan calon  manager  ini  sering  dilakukan  tidak  objektif.  Untuk  mengetahui  siapa pegawai  yang  paling  berprestasi  dalam  pemilihan  calon  manager  perlu diadakan penilaian kinerja terhadap pegawai.
Ada  Banyak  cabang  dibidang  ilmu  komputer  yang  mampu menyelesaikan  masalah  yang  kompleks,  hal  ini  terbukti  dari  banyaknya penelitian-penelitian yang sudah pernah dilakukan, seperti penelitian dalam bidang data mining [1]–[8], bidang jaringan saraf tiruan [11]–[20],  maupun bidang  sistem pendukung  keputusan  [22]–[29].  Berdasarkan  penjelasan  ini, peneliti  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  menyelesaikan masalah  di  atas.  Dalam  hal  ini,  peneliti  menggunakan  metode  Profile Matching,  karena  metode  ini  merupakan  salah  satu  metode  sistem pendukung keputusan yang cara kerjanya membandingkan GAP antara nilai Alternatif dan kriteria. Ada beberapa hal yang diketahui tentang Analisis GAP, salah satu diantaranya adalah tabel nilai bobot GAP. Selain itu analysis GAP ini juga harus memahami konsep Skala Prioritas, karena di dalam pembuatan bobot dengan range 0-5 berdasakan prioritas setiap kriteria.
Banyak  penelitian-penelitian  terdahulu  yang  membahas  mengenai metode profil matching, diantaranya penelitian propose a privacy-preserving multi-hop  profile-matching  protocol  for  Proximity-based  mobile  social networks  (PMSNs).  Pada  penelitian  ini  metode  profil  matching  dapat diterapkan  dengan  baik.  Penelitian  selanjutnya  membahas  tentang  metode profil  matching  menyelesaikan  pemilihan  masalah  ke  suatu  keputusan. Penelitian  ini  menggunakan  5  data  sampel,  yang  mana  masing-masing sampel  memiliki  skor  kredit  masing-masing.  Penelitian  ini  membagi  nilai kredit antara 1 dan tiga di mana angka 1 menjadi nilai terendah (terburuk) sedangkan  angka  3  adalah  nilai  tertinggi  (terbaik).  Pada  penelitian  ini metode profil matching juga dapat diterapkan dengan baik [30]. Selanjutnya penelitian  untuk  merekomendasikan  Destinasi  Wisata  Pendakian  dengan Metode  Profile  Matching.  Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  dilakukan dengan  cara  memberikan  kuesioner/angket  kepada  3  kelompok  organisasi pecinta alam, masing-masing organisasi diberikan 10 angket. Pada penelitian ini  Ada  5  Alternatif  yang  digunakan  dengan  6.  Berdasarkan  perhitungan dengan  menggunakan  metode  Profile  Matching,  diperoleh  hasil  bahwa Gunung Rinjani merupakan tujuan wisata pendakian yang direkomendasikan [31].  Penelitian  berikutnya  Using  Profile  Matching  Method  to  Employee Position Movement. Posisi mutasi karyawan yang dibahas pada penelitian ini adalah  di  Kabupaten  Tanggamus.  Penelitian  ini  menghasilkan  urutan peringkat calon karyawan yang memiliki kinerja baik yang telah dipilih, dan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 643-656 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
output  dari  aplikasi  dapat  membantu  pengambil  keputusan  (Decission maker)  untuk  memilih  alternatif  pengalihan  tugas  atau  mutasi  kantor Karyawan  yang  ada  di  Kabupaten  Tanggamus  agar  dapat  meningkatkan lapangan kerja dan kinerja yang lebih baik di tempat kerja baru lagi  [32].
Berdasarkan  referensi  diatas,  untuk  mengurangi  terjadinya  kesalahan yang  ada  perlulah  dibuat  suatu  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat menganalisa  beberapa  pegawai  yang  sesuai  dengan  kinerjanya.  Kinerja pegawai  yang  baik  itu  sangat  penting  untuk  kegiatan  pada  perusahaan  CV. Glofacia  Oceanic  ini  dapat  berjalan  dengan  lancar  sehingga  Direktur  dapat mengetahui  kinerja  pegawai  yang  berprestasi  dan  bisa  diambil  keputuasan dalam menentukan calon manager diperusahaan tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Maksud  dari  penulisan  ini  adalah  Membantu  Direktur  CV.  Glofacia Oceanic  dalam  memilih  Calon  Manager  di  Internal  Perusahaan.  Untuk menerapkan  dan  mempermudah  metode  Profile  Matching  dalam  memilih pegawai  berprestasi  untuk  diangkat  menjadi  Manager.  Membuat pengelolahan  data  kinerja  pegawai  yang  berprestasi  menjadi  pertimbangan data valid dan lebih efisien. Metode penelitian pada CV. Glofacia Oceanic yang dilakukan  untuk  pengumpulan  data  pegawai  di  internal  perusahaan dibutuhkan adalah sebagai berikut:
a) Observasi
Langsung Mengadakan pengamatan dalam menilai kinerja pegawai di CV. Glofacia Oceanic dalam pemilihan Calon Manager.
b) Wawancara Cara pengambilan data dengan cara tanya jawab secara langsung kepada Direktur  perusahaan  yaitu  Ibu  Gloria  B.N  Manalu,  S.Pi,  yang  membantu memberikan data dan informasi yang akan digunakan untuk penelitian ini.
c) Studi Pustaka Metode  yang  akan  digunakan  dalam  mengumpulkan  data  yaitu  dengan mengambil  literature,  selain  menggunakan  data  dari  referensi  jurnal jurnal  yang mendukung.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode  Profile  matching  adalah  suatu  proses  yang  sangat  penting dalam  manajemen  SDM  perusahaan  dimana  terlebih  dahulu  ditentukan kompetensi  (kemampuan)  yang  diperlukan  oleh  suatu  jabatan.  Kompetensi atau  kemampuan  tersebut  haruslah  dapat  dipenuhi  oleh  pemegang  atau calon  pemegang  jabatan.  Dalam  proses  profile  matching  secara  garis  besar merupakan  proses  membandingkan  antara  kompetensi  individu  kedalam kompetensi  jabatan  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 pegawai yang menempati posisi tersebut [33].
Dalam  memecahkan  masalah  penelitian  dan  mencapai  tujuan  akhir penelitian  sangat  dibutuhkan  analisa.  Data  mentah  adalah  data  yang  belum
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 643-656 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dianalisi. Kasus ini dibuat untuk pemilihan calon Manager di perusahaan CV. Glofacia  Oceanic.  Dalam  hal  ini  memiliki  dua  kriteria  yaitu  aspek  sasaran kerja  dan  aspek  perilaku.  Perhitungan  ini  memiliki  aspek-aspek  tertentu untuk  penilaian  pegawai  berprestasi  yang  terjadi  pada  tiap  aspeknya mempunyai  perhitungan  yang  berbeda-beda.  Keterangannya  pada  kasus  ini yaitu pada Tabel 1. Kriteria Aspek:
Tabel 1. Kriteria Aspek No. Kriteria Keterangan Sub Kriteria 1 Aspek Sasaran Kerja Y1 Tugas Jabatan Y2 Tugas Tambahan Y3 Kreatifitas 2 Aspek Perilaku Z1 Pelayanan Z2 Disiplin Z3 Kerjasama Z4 Kepemimpinan
Kemudian untuk menilai aspek dari sub kriterianya yaitu pada Tabel 2. Nilai Aspek:
Tabel 2. Nilai Aspek No Nama Kriteria Nilai 1 Tidak Memenuhi Syarat 1 2 Kurang 2 3 Cukup 3 4 Baik 4 5 Sangat Baik 5
Berikut Penilaian yang sudah dilakukan Direktur CV. Glofacia Oceanic adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Penilaian Pegawai No Nama Pegawai Sasaran Kerja Y1  Y2  Y3  Z1  Z2  Z3  Z4 1 Maria Sinaga 4 2 4 4 5 3 3 2 Rio Manurung 5 3 4 4 5 4 3 3 Rossi Sagala 5 3 4 4 4 5 2 4 Giofani Manalu 5 3 3 4 4 3 4 5 Bona Hutauruk 5 3 4 5 4 4 2

## 3.1. Pemetaan GAP
Pemetaan  pada  GAP  adalah  melihat  perbedaan  antara  profil  jabatan  dan profil karyawan atau bisa ditunjukan dengan rumus:
GAP = Profil Pegawai - Profile Kinerja (1) Keterangan: Profil Pegawai : Nilai Pegawai Profil Kinerja : Nilai Standart
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 643-656 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 4. GAP Aspek Sasaran Kerja
No.  Nama Pegawai Kriteria GAP Y1 GAP Y2 GAP Y3 Y1  Y2  Y3 1 Maria Sinaga 4 2 4 -1 -1 0 2 Rio Manurung 5 3 4 0 0 0 3 Rossi Sagala 5 3 4 0 0 0 4 Giofani Manalu 5 3 3 0 0 -1 5 Bona Hutauruk 5 3 4 0 0 0 Profil Pencapaian 5 3 4 Tabel 5. GAP Aspek Perilaku No.  Nama Pegawai Kriteria GAP Z1 GAP Z2 GAP Z3 GAP Z4 Z1  Z2  Z3  Z4 1 Maria Sinaga 4 5 3 3 0 1 0 0 2 Rio Manurung 4 5 4 3 0 1 1 0 3 Rossi Sagala 4 4 5 2 0 0 1 -1 4 Giofani Manalu 4 4 3 4 0 0 0 1 5 Bona Hutauruk 5 4 4 2 1 0 1 -1 Profil Pencapaian 4 4 3 3
3.2. Pembobotan
Setelah didapatkan tiap gap masingmasing pegawai maka tiap profil nasabah diberi bobot nilai patokan seperti pada tabel-tabel berikut:
Tabel 6. Bobot Nilai Gap No  Selisih  Bobot Nilai Keterangan 1 0 5 Tidak ada Selisih (Kompetensi Sesuai dengan yang dibutuhkan) 2 1 4.5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat level 3 -1 4 Kompetensi individu kekurangan 1 tingkat level 4 2 3.5 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat level 5 -2 3 Kompetensi individu kekurangan 2 tingkat level 6 3 2.5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat level 7 -3 2 Kompetensi individu kekurangan 3 tingkat level 8 4 1.5 Kompetensi individu kelebihan 4 tingkat level 9 -4 1 Kompetensi individu kekurangan 4 tingkat level Tabel 7. Penentuan Nilai Bobot Aspek Sasaran Kerja No. Nama Pegawai Kriteria Nilai Bobot Y1  Y2  Y3 1 Maria Sinaga -1  -1 0  4 4 5 2 Rio Manurung 0 0 0  5 5 5 3 Rossi Sagala 0 0 0  5 5 5 4 Giofani Manalu 0 0  -1  5 5 4 5 Bona Hutauruk 0 0 0  5 5 5
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 643-656 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 8. Penentuan Nilai Bobot Aspek Perilaku
No.  Nama Pegawai Kriteria Nilai Bobot Z1  Z2  Z3  Z4 1 Maria Sinaga 0 1 0 0 5  4,5  5 5 2 Rio Manurung 0 1 1 0 5  4,5  4,5  5 3 Rossi Sagala 0 0 1 -1 5 5  4,5  4 4 Giofani Manalu 0 0 0 1 5 5 5  4,5 5 Bona Hutauruk 1 0 1 -1  4,5  5  4,5  4

## 3.3. Perhitungan dan Pengelompokkan
Berikut  ini  perhitungan  dan  pengelompokkan  Core  dan  Secondary Factor  langkah  selanjutnya  yaitu  menentukan  bobot  pada  nilai  GAP  dan selanjutnya  akan  dilakukan  pengelompokkan  menjadi  dua,  yaitu  kelompok core factor dan secondary factor . Core  factor adalah  aspek  (kompetensi)  yang  paling  menonjol  atau paling dibutuhkan oleh suatu jabatan yang diperkirakan dapat menghasilkan kinerja  optimal.  Untuk  perhitungan core  factor dapat  ditunjukkan  pada rumus di bawah ini: NCF = ∑ NC (S.P)
∑ IS (2) Keterangan: NSF : Nilai rata-rata Secondary factor NS (s,p) : Jumlah total nilai Secondary factor (sasaran kerja, perilaku) IS : Jumlah item Secondary factor
a) Aspek Sasaran Kerja
Dalam  Melakukan  perhitungan core  factor dan  secondary  factor  pada aspek kinerja, Maka akan terlebih dahulu menentukan sub-aspek core factor dari aspek kinerja (sub-aspek yaitu Y1 dan Y3) maka sub-aspek sisanya (Y2) ialah  secondary  factor.  Berikut  cara  pengerjaannya  perhitungan  pada  sub aspek berikut:
1. Maria Sinaga NFC = 4+ 5 = 9 = 4,5 2        2 NSF= 4 = 4 1 2. Rio Manurung NFC = 5 +5 = 10 = 5 2         2 NSF= 5 =5 1 3. Rossi Sagala NFC = 5 + 5 = 10 = 5 2          2 NSF= 5 = 5 1
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 643-656 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
4. Giofani Manalu NFC = 5 + 4 = 9 =4,5 2         2 NSF = 5 =5 1 5. Bona Hutauruk NFC = 5+ 5 = 10 = 5 2        2 NSF= 5 = 5 1
Tabel 9. Bobot Nilai GAP Aspek Sasaran Kerja No Nama Pegawai Kriteria NCF  NSF Y1  Y2  Y3 1 Maria Sinaga 4 4 5  4,5 4 2 Rio Manurung 5 5 5  5 5 3 Rossi Sagala 5 5 5  5 5 4 Giofani Manalu 5 5 4  4,5 5 5 Bona Hutauruk 5 5 5  5 5
b) Aspek Perilaku
Dalam  melakukan  perhitungan  dari core  factor dan  secondary  factor dari setiap aspek sikap kerja, dengan pertama sekali menentukan sub-aspek mana yang menjadi core factor dari aspek sikap kerja (sub-aspek yaitu Z1dan Z2) maka subaspek sisanya (Z3 dan Z4) disebut secondary factor. Berikut cara pengerjaannya perhitungan pada sub aspek berikut: 1. Maria Sinaga NFC = 5 + 4,5 = 9,5 = 4,75 2            2 NSF= 5+5 = 10 = 5 2      2 2. Rio Manurung NFC = 5 + 4,5 = 9,5 = 4,75 2         2 NSF= 4,5+5 = 9,5 = 4,75 2          2 3. Rossi Sagala NFC = 5 + 5 = 10 = 5 2        2 NSF= 4,5+4 =8,5 = 4,25 2         2 4. Giofani Manalu NFC = 5 + 5 = 10 = 5 2         2 NSF= 5+4,5 = 9,5 = 4,75 2          2
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 643-656 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 5. Bona Hutauruk
NFC = 4,5+ 5 = 9,5 =4,75 2            2 NSF= 4,5+4 = 9,5 = 4,75 2             2
Tabel 10. Bobot Nilai GAP Aspek Perilaku No Nama Pegawai Kriteria NCF NSF Z1 Z2 Z3 Z4 1 Maria Sinaga 5 4,5 5 5 4,75 5 2 Rio Manurung 5 4,5 4,5 5 4,75 4,75 3 Rossi Sagala 5 5 4,5 4 5 4,25 4 Giofani Manalu 5 5 5 4,5 5 4,75 5 Bona Hutauruk 4,5 5 4,5 4 4,75 4,75

## 3.4. Perhitungan Nilai Total
Kesimpulan  dari  Tabel  hasil  perhitungan  pada  kriteria  diatas,  maka akan  dihitung  nilai  total core  factor dan  secondary  factor  yang  akan berpengaruh  pada  kinerja  tia  profil.    Adapun  rumus  perhitungan  sebagai berikut :
N(s,p) =  (x)%NCF(s,p) + (x)%NSF(s,p) (3)
Keterangan: N (s,p)   : Nilai total dari aspek NCF (s,p)  : Nilai rata-rata core factor (sasaran kerja, perilaku) NSF (s,p)  : Nilai rata-rata secondary factor
(sasaran kerja, perilaku)
(x)% : Nilai persen yang diinputkan
a) Aspek Sasaran Kerja
Perhitungan nilai total terlebih dahulu menentukan nilai persen yang di inputkan  yaitu core  factor 60%  dan  secondary  factor  40%.  Kemudian  nilai core  factor dan  secondary  factor  ini  dijumlahkan  sesuai  rumus  sebagai berikut:
1. Maria Sinaga = (60% x 4,5) + (40% x 4) = 2,7 + 1,6 = 4 2. Rio Manurung = (60% x 5) + (40% x 5) = 3 + 2 = 5 3. Rossi Sagala = (60% x 5) + (40% x 5) = 3 + 2 = 5 4. Giofani Manalu = (60% x 4,5) + (40% x 5) = 2,7 + 2
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 643-656 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
= 4,7 5. Erma = (60% x5) + (40% x 5)
= 3 + 2
= 5 Tabel 11. Nilai Total GAP Aspek Sasaran Kerja No  Nama Pegawai NCF  NSF  N( a ) 1 Maria Sinaga 4,5 4 4 2 Rio Manurung 5 5 5 3 Rossi Sagala 5 5 5 4 Giofani Manalu 4,5 5 4,75 5 Bona Hutauruk 5 5 5 b) Aspek Perilaku 1. Maria Sinaga = (60% x 4,75)+(40% x 5) = 2,85 + 2 = 4,85 2. Rio Manurung = (60% x 4,75) + (40% x 4,75) = 2,85 + 1,9 = 4,75 3. Rossi Sagala = (60% x 5) + (40% x 4,25) = 3 + 1,7 = 4,7 4. Giofani Manalu = (60% x 5)+(40% x 4,75) = 3 + 1,9 = 4,9 5. Bona Hutauruk = (60% x 4,75) + (40% x 4,75) = 2,85 + 1,9 = 4,75 Tabel 12. Nilai Total GAP Aspek Perilaku No  Nama Pegawai NCF NSF N( b ) 1 Maria Sinaga 4,75 5 4,85 2 Rio Manurung 4,75 4,75 4,75 3 Rossi Sagala 5 4,25 4,7 4 Giofani Manalu 5 4,75 4,9 5 Bona Hutauruk 4,75 4,75 4,75

## 3.5. Penentuan Hasil Akhir
Untuk  menentukan  Hasil  akhir  proses  Profile  Matching  yaitu melakukan  ranking  dari  kandidat  yang  diajukan.  Jadi  dari  setiap kandidat/pegawai  akan  mendapat  hasil  akhir,  maka  bisa  ditentukan peringkat  dari  kandidat/pegawai  berdasarkan  pada  semakin  besarnya  nilai hasil  akhir  maka  hasil  akhirnya  bahwa  pegawai  nilai  tertinggi  akan  dipilih menjadi Manager.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 643-656 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
HA = (x)%Ns + (x)%Np
(4)
Keterangan: Ha    : Hasil Akhir Ns     : Nilai Sasaran Kerja Np    : Nilai Perilaku (x)% : Nilai Persen yang diinputkan Hasil  akhir  (HA)  pada  proses  ini  maka  penilaian  pegawai  yang  akan dinilai  kinerjanya.  menentukan  hasil  dari  perhitungan  ini  untuk mendapatkan  urutan  peringkat  pegawai  berprestasi  berdasarkan  metode GAP.
Contoh  dari  rumus  perhitungan  hasil  akhir  di  atas  maka  hasil  akhir  dari pegawai  dengan  aspek  sasaran  kerja  dengan  nilai  persen  =  70%  dan  aspek perilaku dengan nilai persen = 30%. Perhatikan Proses berikut ini.
1. Maria Sinaga = (70% x 4) + (30% x 4,85) = 2,8 + 1,455 = 4,255 2. Kamiludin = (70% x 5) + (30% x 4,75) = 3,5+ 1,425 = 4,925 3. Rati = (70% x 5) + (30% x 4,7) = 3,5 + 1,425 = 4,925 4. Sudaswan = (70% x 5) + (30% x 4,9) = 3,5 + 1,47 = 4,97 5. Erma = (70% x 5)+(30% x 4,75) = 3,5 + 1,425 = 4,925 Tabel 13. Hasil Akhir Penelitian No Nama Pegawai N(a) N(b) Hasil Akhir 1 Maria Sinaga 4 4,85 4,255 2 Rio Manurung 5 4,75 4,9,25 3 Rossi Sagala 5 4,7 4,925 4 Giofani Manalu 4,75 4,25 4,97 5 Bona Hutauruk 5 4,75 4,925
Setelah melakukan proses Profil Matching maka sudah ditemuan Hasil Akhir, hasil akhir tersebut diurutkan dari yang tertinggi sampai dengan yang terendah.  Untuk  mengetahui  siapa  yang  layak  menjadi  pegawai  berpestasi. Yang  mendapatkan  predikat  sebagai  pegawai  berprestasi  pada  CV.  Glofacia Oceanic  adalah  Giofani  Manalu  mendapatkan  nilai  akhir  4,97  dan  Maria Sinaga  mendapatkan  nilai  akhir 4,255.  Yang  berhak diangkat  menjadi  calon manager  berdasarkan  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode Profil Matching ialah Giofani Manalu.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 643-656 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 14. Ranking dari berdasarkan Hasil Akhir
No  Nama Pegawai N(a)  N(b) Hasil Akhir 1  Giofani Manalu 4,75  4,25 4,97 2  Rio Manurung 5 4,75 4,925 3  Rossi Sagala 5 4,7 4,925 4  Bona Hutauruk 5 4,75 4,925 5  Maria Sinaga 4 4,85 4,255 4.  SIMPULAN
Setelah  melakukan  proses  Profil  Matching  maka  diambil  kesimpulan dari seluruh pembahasan, Kesimpulannya sebagai berikut:
a) Proses  penilaian  kinerja  pegawai  ditentukan  dengan  metode  profile matching  yang  mampu  menyeleksi  pegawai  berprestasi  dengan  aspek- aspek yang ditentukan yaitu aspek sasaran kerja dan aspek perilaku yang masing-masing memiliki beberapa sub aspek
b) Metode  Profile  Matching  yaitu  membandingkan  antara  kompetensi pegawai  maka  dapat  diketahui  apa  yang  menjadi  perbedaan  pada kompetensinya (GAP).
c) Hasil  dari  analisa  pendukung  keputusan  akan  mampu  membantu pihak perusahaan  dalam  menentukan  keputusan  bahwa  Giofani  Manalu  akan diangkat menjadi Manager di perusahaan CV. Glofacia Oceanic,

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Rahim et al. , “C4.5 Classification Data Mining for Inventory Control,” International  Journal  of  Engineering  &  Technology ,  vol.  7,  pp.  68–72, 2018.
[2] I.  Parlina et  al. ,  “Naive  Bayes  Algorithm  Analysis  to  Determine  the Percentage  Level  of  visitors  the  Most  Dominant  Zoo  Visit  by  Age Category,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–5, 2019.
[3] I. S. Damanik, A. P. Windarto, A. Wanto, Poningsih, S. R. Andani, and W. Saputra, “Decision Tree Optimization in C4.5 Algorithm Using Genetic Algorithm,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1– 7, 2019.
[4] H.  Siahaan,  H.  Mawengkang,  S.  Efendi,  A.  Wanto,  and  A.  Perdana Windarto,  “Application  of  Classification  Method  C4.5  on  Selection  of Exemplary  Teachers,” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol.  1235, no. 1, pp. 1–7, Jun. 2019.
[5] D.  Hartama,  A.  Perdana  Windarto,  and  A.  Wanto,  “The  Application  of Data  Mining  in  Determining  Patterns  of  Interest  of  High  School Graduates,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1339, no. 1, pp. 1– 6, 2019.
[6] M. Widyastuti, A. G. Fepdiani Simanjuntak, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Classification Model C.45 on Determining the Quality of
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 643-656 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Custumer  Service  in  Bank  BTN  Pematangsiantar  Branch,” Journal  of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 012002, pp. 1–6, 2019.
[7] W. Katrina, H. J. Damanik, F. Parhusip, D. Hartama, A. P. Windarto, and A.  Wanto,  “C.45  Classification  Rules  Model  for  Determining  Students Level  of  Understanding  of  the  Subject,” Journal  of  Physics:  Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[8] S.  Sudirman,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto,  “Data  Mining  Tools  | RapidMiner : K-Means Method on Clustering of Rice Crops by Province as Efforts to Stabilize Food Crops In Indonesia,” IOP Conference Series:
Materials Science and Engineering , vol. 420, no. 012089, pp. 1–8, 2018.
[9] E. Siregar,  H.  Mawengkang,  E.  B.  Nababan, and  A.  Wanto, “Analysis of Backpropagation Method with Sigmoid Bipolar and Linear Function in Prediction of Population Growth,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[10]  G.  W.  Bhawika et  al. ,  “Implementation  of  ANN  for  Predicting  the Percentage of Illiteracy in Indonesia by Age Group,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[11]  W.  Saputra,  J.  T.  Hardinata,  and  A.  Wanto,  “Resilient  method  in determining  the  best  architectural  model  for  predicting  open unemployment  in  Indonesia,” IOP  Conference Series:  Materials Science and Engineering , vol. 725, no. 1, pp. 1–7, 2020.
[12]  A. Wanto and J. T. Hardinata, “Estimations of Indonesian poor people as poverty  reduction  efforts  facing  industrial  revolution  4.0,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 725, no. 1, pp. 1–8, 2020.
[13]  A. Wanto et al. , “Model of Artificial Neural Networks in Predictions of Corn  Productivity  in  an  Effort  to  Overcome  Imports  in  Indonesia,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1339, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[14]  A.  Wanto et  al. ,  “Analysis  of  the  Accuracy  Batch  Training  Method  in Viewing  Indonesian  Fisheries  Cultivation  Company  Development,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[15]  I.  S.  Purba et  al. ,  “Accuracy  Level  of  Backpropagation  Algorithm  to Predict  Livestock  Population  of  Simalungun  Regency  in  Indonesia Accuracy  Level  of  Backpropagation  Algorithm  to  Predict  Livestock Population  of  Simalungun  Regency  in  Indonesia,” Journal  of  Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[16]  P. Parulian et al. , “Analysis of Sequential Order Incremental Methods in Predicting  the  Number  of  Victims  Affected  by  Disasters,” Journal  of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[17]  A. Wanto et al. , “Analysis of the Backpropagation Algorithm in Viewing Import  Value  Development  Levels  Based  on  Main  Country  of  Origin,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[18]  S. Setti, A. Wanto, M. Syafiq, A. Andriano, and B. K. Sihotang, “Analysis of  Backpropagation  Algorithms  in  Predicting  World  Internet  Users,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[19]  T.  Afriliansyah et  al. ,  “Implementation  of  Bayesian  Regulation
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 643-656 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Algorithm  for  Estimation  of  Production  Index  Level  Micro  and  Small Industry,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6,
2019.
[20]  A.  Wanto et  al. ,  “Forecasting  the  Export  and  Import  Volume  of  Crude Oil  ,  Oil  Products  and  Gas  Using  ANN,” Journal  of  Physics:  Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[21]  M. K. Z. Sormin, P. Sihombing, A. Amalia, A. Wanto, D. Hartama, and D. M.  Chan,  “Predictions  of  World  Population  Life  Expectancy  Using Cyclical Order Weight / Bias,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[22]  P.  P.  P.  A.  N.  .  F.  I.  R.H  Zer,  Masitha,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto, “Analysis of the ELECTRE Method on the Selection of Student Creativity Program Proposals,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[23]  A. P. W. Budiharjo and A. Muhammad, “Comparison of Weighted Sum Model and Multi Attribute Decision Making Weighted Product Methods in  Selecting  the  Best  Elementary  School  in  Indonesia,” International Journal of Software Engineering and Its Applications , vol. 11, no. 4, pp. 69–90, 2017.
[24]  D.  R.  Sari,  N.  Rofiqo,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto, “Analysis  of  the  Factors  Causing  Lazy  Students  to  Study  Using  the ELECTRE II Algorithm,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 012007, pp. 1–6, 2019.
[25]  K. Fatmawati et al. , “Analysis of Promothee II Method in the Selection of the Best Formula for Infants Under Three Years,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[26]  P. Alkhairi, L. P. Purba, A. Eryzha, A. P. Windarto, and A. Wanto, “The Analysis  of  the  ELECTREE  II  Algorithm  in  Determining  the  Doubts  of the Community Doing Business Online,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 012010, pp. 1–7, 2019.
[27]  S.  Sundari,  Karmila,  M.  N.  Fadli,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  A. Wanto,  “Decision  Support  System  on  Selection  of  Lecturer  Research Grant Proposals using Preferences Selection Index,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[28]  S. R. Ningsih, R. Wulansari, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Analysis  of  PROMETHEE  II  Method  on  Selection  of  Lecturer Community  Service  Grant  Proposals,” Journal  of  Physics:  Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[29]  T.  Imandasari,  M.  G.  Sadewo,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto,  H.  O.  Lingga Wijaya,  and  R.  Kurniawan,  “Analysis  of  the  Selection  Factor  of  Online Transportation in the VIKOR Method in Pematangsiantar City,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[30]  Z.  Tharo  and  A.  P.  Utama  Siahaan,  “Profile  Matching  in  Solving  Rank Problem,” IOSR Journal of Electronics and Communication Engineering , vol. 11, no. 05, pp. 73–76, 2016.
[31]  N.  Luh,  W.  Sri,  R.  Ginantra,  G.  W.  Bhawika,  and  A.  Zamsuri,  “Decision
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 643-656 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Support System in Recommending Climbing Tourism Destinations with Profile Matching Method,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 835, no. 1, pp. 1–6, 2020.
[32]  T. Susilowati, E. Y. Anggraeni, Fauzi, W. Andewi, Y. Handayani, and A. Maseleno,  “Using  Profile  Matching  Method  to  Employee  Position Movement,” International Journal of Pure and Applied Mathematics , vol. 118, no. 7, pp. 415–423, 2018.
[33]  F.  A.  Sianturi,  “Implementasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kenaikan Jabatan Guru Dengan Model Profile Matching Pada Sekolah Sma Swasta Raksana Medan,” Mantik Penusa , 2015.