## Penerapan  Metode Profile  Matching pada  Proses  Penerimaan Siswa Baru MTs N Fillial Jeblog
Fera Tri Wulandari a,1,* , Ari Wahyono a,2
a Fakultas Komunikasi dan Teknik Informatika, Universitas Boyolali , Jalan Pandanaran No. 405, Boyolali 57314, Indonesia
1 fera3w@gmail.com *; 2 namaku.ariwahyono@gmail.com * Koresponsendi penulis

## 1. Pendahuluan
Proses penerimaan siswa baru merupakan kegiatan rutin yang dilakukan  MTs Negeri Fillial Jeblog  saat    menjelang  tahun  pelajaran  baru.  Kegiatan  ini  sangatlah  penting  sebagai  proses  awal penyeleksian  siswa  baru  yang  mendaftar  pada  sekolah  menengah  Pertama.  Di  setiap  sekolah memiliki  cara  dalam  penerimaan  siswa  baru  yaitu  penyeleksian  siswa  yang  masuk  pada  sekolah tersebut, bisa dilihat dari prestasi pada tingkat SD maupun hasil tes dari pihak sekolah yang dituju. Nilai-nilai  yang  digunakan untuk  bahan  pertimbangan meliputi  nilai  ujian  nasional,  nilai  prestasi, nilai matematika, nilai bahasa inggris dan nilai bahasa indonesia.
Proses  pendataan  peserta  dan  penyeleksian  peserta  yang  masih  manual  membuat  sistem penerimaan  siswa  baru  menjadi  kurang  efektif  dan  efisien.  Panitia  penerimaan  siswa  baru  harus mendata dan mengecek berkas serta penyeleksian data yang dikumpulkan peserta, itu berarti butuh yang tidak sedikit dalam menangani satu peserta. Sistem yang selama ini dilakukan tentunya masih dikatakan  banyak  pengeluaran  dan  boros  dalam  segi  penggandaan  berkas  dan  arsip  pendaftaran. semua  proses  penerimaan  siswa  baru  dikendalikan  oleh  semua  panitia  penerimaan  siswa  baru, sehingga  proses  penyeleksian  siswa  menjadi  lama  karena  tidak  adanya  sistem  pengendali  atau control dari penerimaan siswa baru tersebut. Proses penerimaan siswa baru yang melalui beberapa proses  penyeleksian  membutuhkan  waktu  yang  lama  seperti  mendaftar,  menyerahkan  berkas persyaratan, mengikuti tes dan penyampaian informasi dari panitia. Semua siswa yang melakukan pendaftaran harus melalui beberapa tahap mulai dari pendaftaran sampai tahap pengumuman hasil seleksi, tentunya hal ini kurang efektif dalam pendaftaran.
Masalah  seperti  itu  muncul  disebabkan  proses  pendataan  siswa  yang  masih  manual  yaitu menulis dan merekap menggunakan Microsoft Excel serta banyaknya calon siswa baru dan kriteria siswa  yang  diterima  menjadikan  proses  penyeleksian  membutuhkan  waktu  yang  lama  dan  dapat
A R T I C L E I N F O

## A B S T R A C T
Article history
Menerima 1 Oktober 2023
Revisi 30 November 20232 Diterima 30 November 2023
MTs  N  Fillial  Jeblog  Klaten  is  a  place  of  education  where supporting the acceptance of new students still takes a long time or is less efficient in determining whether students are declared accepted or rejected.  There  needs  to  be  a  decision  support  system  that  helps schools determine whether students are accepted according to school criteria.  With  a  decision  support  system  designed  using  the  profile matching  method,  this  problem  can  be  resolved  by  using  a  computer system  that  applies  the  profile  matching  method  to  the  process  of admitting  new  students,  which  in  the  process  uses  national  exam scores,  mathematics,  Indonesian,  English  and  achievement  as assessment  criteria.  and  prospective  students  who  register  as  an alternative.
This is an open access article under the CC–BY-SA 4.0 license.
Kata Kunci Sistem Pendukung Keputusan Unggulan Profile Matching
terjadi  kesalahan  dalam  proses  penilaian.  Hal  ini  dirasa  tidak  cukup  untuk  menjadi  bahan pertimbangan  dan  penentuan  oleh  sekolah,  apakah  siswa  diterima  atau  tidak  tentunya  dilihat  dari beberapa aspek serta atas dasar kebijakan sekolah.
Berdasarkan  masalah  tersebut,  maka  perlu  dirancang  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang mengolah data peserta dan nilai peserta  pada proses penerimaan siswa baru yang akan melakukan perbandingan  antara  nilai  profil  peserta  dengan  nilai  kriteria  sekolah  dengan  output  dari  sistem pendukung  keputusan  tersebut  adalah  data  peserta  dan  nilai  peserta  menurut  rangking  peserta. Penerimaan    siswa    baru  pernah  diteliti  Menggunakan Simple    Additive    Weighting pada  proses Perankingan  Calon  Siswa  Baru  Jalur  Undangan  [1]. Kriteria yang digunakan untuk menentukan kelulusan  yaitu  keahlian  ekstrakulikuler,  bahasa  inggris,  tes  buta  warna,  tingkat  pendidikan,  nilai Ijazah,  usia,  dan  prestasi.  Penerimaan  siswa  baru  juga  pernah  dipecahkan  menggunakan    metode AHP  [2].
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  bagian  dari  sistem  informasi  berbasis pengetahuan atau manajemen pengetahuan yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam  suatu  organisasi  atau  perusahaan  [3].  Salah  satu  metode  pengambilan  keputusan  yaitu metode profile  matching .  Profile  matching  adalah  metode  yang  sering  digunakan  sebagai mekanisme  dalam  pengambilan  keputusan  dengan  mengasumsikan  bahwa  terdapat  tingkatan variabel  predictor  yang  ideal  yang  harus  dipenuhi  oleh  subjek  yang  diteliti,  bukan  hanya  tingkat minimal  yang  harus  dipenuhi  atau  dilewatkan  [4].  Metode profile  matching merupakan  proses membandingkan antara kemampuan individu ke dalam kemampuan posisi sehingga dapat diketahui perbedaan kemampuannya ( biasa disebut gap ), sehingga semakin kecil gap yang dihasilkan maka semakin  besar  peluang  mendapatkan  posisi  yang  diinginkan.  [5].  Metode Profile    Matching telah digunakan  pada  proses  seleksi  Anggota    Pengurus    Harian    Pondok    Pesantren  [6],  penerimaan Dosen    Baru    [7],    penerimaan    Staff    Pengajar    Pada    Yayasan    Islamic    Center    Medan  [8], penerimaan  siswa  baru  SMK  NU  2  Ma’arif  Boyolali  [9]  dan  pengujian  Kelayakan  Penerimaan Pengajar  [10].
Dalam  hal  ini  pembuatan  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  siswa  baru  dengan metode profile  matching dipilih  karena  metode  ini  merupakan  sebuah  metode  yang membandingkan  antara  kompetensi  individu  ke  dalam  kompetensi  yang  dibutuhkan  berdasarkan perbedaan  ( gap )  dari  individu  tersebut.  Dengan  profile  matching  diharapkan  memberikan kontribusi positif bagi proses penerimaan siswa baru di MTSN Fillial Jeblog Klaten sehingga dapat memberikan  informasi  nilai  calon  siswa  secara  detail  sebagai  bahan  pertimbangan  pengambilan keputusan penerimaan siswa yang sesuai dengan kriteria sekolah.

## 2. Metodologi Penelitian

## a. Pengumpulan data
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  beberapa  tahapan,  yakni  pengumpulan  data,  analisis  dan perancangan sistem. Peneliti menggunakan beberapa cara dalam pengumpulan data yaitu observasi, wawancara dan studi pustaka. Observasi dilakukan dengan mendatangi langsung tempat penelitian yaitu  bagian  penerimaan  siswa  baru  MTSN  Fillial  Jeblog  Klaten  untuk  mengetahui  kegiatan penerimaan  siswa  baru  di  MTSN  Fillial  Jeblog  Klaten  yang  dimulai  dari  peserta  mendaftar, mengisi  formulir,  menyerahkan  persayaratan  pendaftaran,  proses  penyeleksian  oleh  panitia penerimaan siswa baru dan tahap akhir rangking peserta.
Wawancara  secara  langsung  dilakukan  dengan  mengajukan  pertanyaan  kepada  bagian penerimaan  siswa  baru  dan  data  yang  didapat  berupa  kriteria  dan  nilai  seleksi  penerimaan  siswa baru  yang  meliputi  nilai  ujian  nasional,  prestasi,  nilai  matematika,  nilai  bahasa  inggris  dan  nilai bahasa indonesia.. Studi pustaka juga dilakukan dengan cara membaca dan mempelajari buku-buku literatur dan referensi lainnya yang berkaitan dengan penelitian.

## b. Pengembangan sistem
Kriteria  nilai  yang  diambil  dari  setiap  mata  pelajaran  yaitu  sagat  baik  diberikan  untuk peserta  yang  memiliki  nilai  diatas  85,  nilai  baik  diberikan  untuk  peserta  yang  memiliki  nilai  75
sampai  dengan  84,  nilai  cukup  diberikan  untuk  peserta  yang  memiliki  nilai  65  sampai  74,  nilai kurang  diberikan  untuk  peserta  yang  memiliki  nilai  50  sampai  64,  nilai  sangat  kurang  diberikan untuk peserta yang memiliki nilai dibawah 50, kriteria ini berlaku untuk semua mata pelajaran.
Parameter ukur prestasi non akademik untuk nilai sangat baik diberikan kepada siswa yang memiliki  prestasi  tingkat  daerah.  Untuk  nilai  baik  diberikan  untuk  siswa  yang  memiliki  prestasi tingkat sekolah. Untuk nilai cukup diberikan siswa yang memiliki prestasi I dan II tingkat sekolah. Sedangkan nilai kurang diberikan siswa yang tidak memiliki prestasi.
Fig. 1. Langkah Pelaksanaan Penelitian
Untuk  menganalisa  kebutuhan  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  siswa  baru  yang dibangun  dengan  analisis  PIECES  ( Performance,  Information,  Economic,  Control,  Effiency, Service ). Berikut hasil analisa PIECES pada sistem yang sedang berjalan:
1. Hasil  Analisis  Kinerja (Performance)  menunjukkan Proses  pendataan  peserta  dan penyeleksian  peserta  yang  masih  manual  dan  hanya  menggunakan  excel  yang  membuat proses penerimaan siswa baru menjadi kurang efektif dan efisien.
2. Analisis  Informasi (Information) , Panitia penerimaan siswa baru  membutuhkan waktu  yang tidak  sedikit  dalam  menangani  satu  peserta    karena  harus  mendata  setiap  peserta  yang mendaftar, mengecek berkas, mengolah nilai pendaftaran dan melakukan penyeleksian data.
3. Analisis  Ekonomi (Economy) ,  Sistem  yang  berjalan  saat  ini  tentunya  memerlukan pengeluran yang cukup banyak dalam segi penggandaan berkas dan arsip pendaftaran.
4. Analisis  Pengendalian (Control), semua  proses  penerimaan  siswa  baru  dikendalikan  oleh semua  panitia  penerimaan  siswa  baru,  sehingga  proses  penyeleksian  siswa  menjadi  lama karena  tidak  adanya  sistem  pengendali  yang  mengontrol  proses  penerimaan  siswa  baru tersebut
5. Analisis Efisiensi ( Eficiency ), Proses penerimaan siswa baru saat ini harus melalui beberapa proses  penyeleksian  yang  membutuhkan  waktu  yang  lama  mulai  dari  mendaftar,
Pengumpulan Data Observasi Wawancara Studi Pustaka
Analisis PIECES Analisis kinerja ( performance ) Analisis informasi (information)
Analisis Ekonomi (Economy)
Analisis Pengendali (control)
Analisis Efisien (Eficiency)
Analisis Pelayanan (service)

## Rancangan Basis Data (UML)
Rancangan SPK Desain Interface Perancangan Sistem
menyerahkan berkas persyaratan, mengikuti tes sampai diperoleh informasi hasil seleksi dari panitia.
6. Analisis Pelayanan ( service ), semua siswa yang melakukan pendaftaran harus melalui proses pendaftaran beberapa tahap, hal ini dinilai kurang efektif dan efisien.
Setelah  analisis  dilakukan,  tahap  selanjutnya  yaitu  perancangan  sistem.  Admin  (panitia)  dan user (peserta)  pada  proses  sistem  pendukung  keuputusan  penerimaan  siswa  baru,  panitia  berwenang mengelola  data  peserta  dan  penilaian  dengan  melakukan  login  sistem  terlebih  dahulu  kemudian proses penilaian.
Fig. 2. Use case diagram
Pengujian  sistem  dilakukan  menggunakan  data  uji  berupa  data  masukan  dari  perangkat yang  telah  dibuat  untuk  memastikan  bahwa  sistem  dapat  berjalan  dengan  baik  tanpa  mengalami gangguan dan kesalahan serta semua proses translasi dari kode program ke dalam antarmuka sistem berjalan  sebagai  mana  mestinya.  Jika  sistem  memiliki  kesalahan  dan  terdeteksi,  sehingga kesalahan-kesalahan sistem diperbaiki agar sistem dapat berfungsi dengan baik.

## Fig.3. Desain basis data

## c. Proses Pengambilan Keputusan
Admin akan berhubungan langsung dengan sistem, sistem akan mengelola data inputan yaitu data peserta, data kriteria dan nilai peserta. Kriteria penilaian yang digunakan pada proses seleksi siswa menggunakan  5  kriteria  dan  5  jenis  pembobotan.  Alternatif  pada  proses  seleksi  ini  adalah  siswa baru  yang  mendaftar  di  MTsN  Fillial  Jeblog. Output yang  dihasilkan  berupa  hasil  seleksi  yang diproses menggunakan metode profile matching .
Kriteria yang digunakan antara lain:
A = nilai ujian Nasional ( core factor ) B = Matematika ( core factor ) C = prestasi ( secondary factor ) D = Bahasa Inggris ( secondary factor ) E = Bahasa Indonesia ( secondary factor )
Fera Tri Wulandari et al (Penerapan Metode Profile Matching pada Proses Penerimaan Siswa Baru MTs N Fillial Jeblog)
Fig. 2. SPK menggunakan metode profile matching Dengan kriteria pembobotan adalah 1 = sangat kurang (<50) 2 = kurang (50-60) 3 = cukup(65-74) 4 = Baik (75-84) 5 = Sangat baik (>=85)
Tabel 1. Kriteria nilai dan pembobotan Kriteria Sangat kurang Kurang Cukup Baik Sangat baik <50 50-64 65-74 75-84 ≤ 𝟖𝟓 Ujian nasional 1 2 3 4 5 Matematika 1 2 3 4 5 Prestasi 1 2 3 4 5 Bahasa Inggris 1 2 3 4 5 Bahasa Indonesia 1 2 3 4 5
Tabel  1  merupkan  kriteria  nilai  yang  menentukan  kriteria  pembobotan.  Pada  baris  ujian  nasional kolom  sangat  kurang  menggambarkan  bahwa  jika  ada  peserta  yang  memiliki  nilai  ujian  nasional kurang dari 50 akan diberi nilai 1, angka 2 didapatkan jika peserta memiliki nilai ujian nasional 50 sampai  60,  angka  3  didapatkan  jika  peserta  memiliki  nilai  ujian  nasional  65  sampai  74,  agka  4 didapatkan jika peserta memiliki nilai ujian nasional 75 sampai 84, angka 5 didapatkan jika peserta memiliki nilai ujian nasioal diatas 85. Kriteria ini berlaku untuk kriteria nilai yang lainnya.
Table 2. Tabel bobot nilai gap Selisih (GAP)  Bobot nilai Keterangan 0 5 Kompetensi sesuai dengan yang dibuthkan 1 4.5 Kebutuhan individu kelebihan 1 tingkat/ level -1 4 Kebutuhan individu kurang 1 tingkat/ level 2 3.5 Kebutuhan individu kelebihan 2 tingkat/ level -2 3 Kebutuhan individu kurang 2 tingkat/ level 3 2.5 Kebutuhan individu kelebihan 3 tingkat/ level -3 2 Kebutuhan individu kurang 3 tingkat/ level 4 1.5 Kebutuhan individu kelebihan 4 tingkat/ level -4 1 Kebutuhan individu kurang 4 tingkat/ level
Vol. 7, No. 2, November 2023, pp. 154-165
Algoritma metode profile matching sebagai berikut [9]:
1) Menghitung hasil pemetaan gap kompetensi yang dimaksud dengan gap disini adalah beda antara profil siswa dengan profil ideal yang diharapkan.
𝐺𝑎𝑝 = 𝑝𝑟𝑜𝑓𝑖𝑙 𝑝𝑒𝑠𝑒𝑟𝑡𝑎 − 𝑝𝑟𝑜𝑓𝑖𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑐𝑎𝑝𝑎𝑖𝑎𝑛 (1) 2) Perhitungan dan pengelompokkan core factor dan secondary factor . Kelompok core factor terdiri  dari  ujian  nasional  dan  matematika,  sedangkan  kelompok secondary  factor terdiri dari  prestasi,  bahasa  inggris  dan  bahasa  indonesia.  Selanjutnya  tahapan  ini  dilakukan perhitungan prioritas nilai rata-rata dari core factor dan rata-rata secondary factor .
a) Core  factor (faktor  utama)  merupakan  aspek  paling  menonjol  yang  diperkirakan dapat menghasilkan kinerja optimal.
𝑁𝐶𝐹 = ∑ 𝑁𝐶 ∑ 𝐼𝐶 (2) Keterangan:
NCF : Nilai rata-rata core factor ∑ 𝑁𝐶 : jumlah total nilai core factor
∑ 𝐼𝐶 : jumlah item nilai core factor
b) Secondary  factor merupakan  item-item  selain  aspek  yang  ada  pada core  factor (faktor utama)
𝑁𝑆𝐹 = ∑ 𝑁𝑆 ∑ 𝐼𝑆
(3)
Keterangan:
NSF : Nilai rata-rata core factor
∑ 𝑁𝑆 : jumlah total nilai core factor
∑ 𝐼𝑆 : jumlah item nilai core factor
3) Perhitungan nilai total. Menghitung nilai total berdasarkan dari prosentase dari core factor dan secondary factor yang diperkirakan berpengaruh terhadap kinerja tiap-tiap profil. Nilai persen yang diinputkan untuk core factor adalah 60% sedangkan secondary factor adalah 40%.
𝑁 = (𝑥)%𝑁𝐶𝐹  + (𝑥)%𝑁𝑆𝐹 (4)
Keterangan:
(x)%: nilai persen yang diinputkan
4) Perhitungan  penentuan  rangking.  Perhitungan  rangking  ini  berdasrkan  nilai  presentase yang diinputkan pada core factor maupun secondary factor . 𝑟𝑎𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑔 = (𝑥)%𝑁 1 + (𝑥)%𝑁 2 + (𝑥)%𝑁 3 (5)
N1, N2, N3 : nilai aspek yang sudah dihitung total (x)% : nilai persen yang diinputkan

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Sistem Pendukung keputusan penerimaan siswa baru
Sistem  pendukung  keputusan  ini  berbasis  web  untuk  membantu  proses  pengambilan keputusan  dalam  penerimaan  siswa  baru.  Pada  sistem  ini  terdapat  menu  utama  yang  berisikan aplikasi sistem pendukung keputusan penerimaan siswa baru. Dalam penjelasan alur pembuatan dan  kegunaan  maka  dibuat  tampilan  desain.  Berikut  tampilan  yang  ada  dalam  program  yang telah dibuat :
1. Halaman Login
Halaman login sistem pendukung keputusan adalah halaman bagi admin untuk mengisi username dan password, adapun desain halamannya dapat dilihat pada gambar 4.5 Halaman Login.
Fera Tri Wulandari et al (Penerapan Metode Profile Matching pada Proses Penerimaan Siswa Baru MTs N Fillial Jeblog)
Fig. 3. Halaman Login
2. Halaman menu utama
Halaman  menu  utama  berisikan  data  peserta  menurut  peringkat  atau  rangking,  yang  berisi  nama siswa dan nilai tiap mata pelajaran.
Fig. 4. Halaman menu utama
3. Halaman Menu Presentase
Halaman  ini  berisikan  prosentase  daripada core  factor dan secondary  factor ,  untuk core  factor berisi  60  %  dan secondary  factor berisi  40  %  prosentasi  ini  nantinya  digunakan  dalam penentuan  rangking  dan  nilai  akhir  pada  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  siswa baru.
Fig. 5. Halaman menu presentase
4. Halaman Menu Peserta
Halaman  ini  berisikan  data  peserta  yang  akan  diinputkan  dan  data  siswa  setelah  berhasil diinputkan.  Terdapat  beberapa  menu  yang  berada  didalamnya  yaitu  tambah  peserta  dan delete peserta.
Fig. 6. Halaman menu peserta
Memasukkan Data Peserta yaitu Klik tambah data pada menu utama, isi nama dan alamat peserta. Kemudian submit form jika sudah terisi.
Fig. 7. Menu peserta
Ketika  klik  menu  submit  form  pada  akan  masuk  ke  menu  nilai  peserta,  isi  nilai  peserta tersebut menurut data nilai peserta.
Fig. 8. Nilai peserta
5. Halaman Menu Pencapaian
Halaman  ini  berisi  kriteria  pencapaian  yang  berguna  untuk  menginput  kriteria  yang  terdiri dari  nilai-nilai  akan  diinputkan  antara  lain  ujian  nasional,  prestasi,  matematika,  bahasa inggris, bahasa Indonesia dan akti. Aksi berguna untuk proses edit.
Fig. 9. Halaman menu pencapaian
6. Halaman Hasil
Halaman  ini  berisikan  semua  nilai-nilai  yang  telah  diinputkan  dan  dijumlahkan  sesuai dengan metode profil matching.
Fera Tri Wulandari et al (Penerapan Metode Profile Matching pada Proses Penerimaan Siswa Baru MTs N Fillial Jeblog)
Fig. 10. Tampilan Menu Hasil
Pengujian  SPK  Penerimaan  Siswa  Baru  menggunakan  metode Black  Box  testing .  Sistem diuji berdasarkan pada fungsi dari setiap menu pada sistem. Gambar 12 merupakan Kategori fungsional  dari  SPK  penerimaan  siswa  baru.  Pengujian  menggunakan  metode black  box testing menunjukkan  hasil  bahwa  setiap  tahapan  kerja  fungsi  sistem  pendukung  keputusan penerimaan  siswa  baru  berjalan  sesuai  dengan yang  diharapkan dan  seluruh menu  dan  fitur berfungsi dengan baik. Output yang diberikan memberikan hasil yang sama dengan hitungan secara manual.
Fig.11. Hierarki Fungsi
Hasil  analisa  PIECES  sesudah  adanya  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  siswa  baru menunjukkan  hasil  yang  memuaskan.  Secara  Kinerja,  proses  pendataan  menjadi  lebih  mudah dan  efiesien  dalam  proses  penyeleksian  siswa  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan. Sistem  memberika  informasi  hasil  proses  penyeleksian  dengan  cepat  dapat  diketahui  melalui penerimaan  siswa  baru.Dari  segi  ekonomi, proses  penerimaan  siswa  baru  menjadi  lebih hemat sebab  yang  dibutuhkan  sistem  ini  hanya  data  peserta  dan  nilai  peserta.  Sistem  pendukung keputusan ini hanya dapat diakses dan dikendalikan oleh admin saja.  Proses penyeleksian siswa baru  menjadi  lebih mudah dan  efisien  karena  siswa  hanya  mendaftar  dan  menyerahkan berkas persyaratan saja selanjutnya sistem akan menghasilkan output, baik nama-nama peserta maupun hasil  seleksi  dan  data  rangking  peserta.  Pelayanan  yang  diberikan  MTsN  melalui  sistem  ini menjadi maksimal dan terfokus pada calon siswa, sehingga proses pendaftaran cepat ditangani dan cepat pula hasil dari proses penyeleksian nilai.
Vol. 7, No. 2, November 2023, pp. 154-165

## 3.2. Pengambilan keputusan menggunakan metode Profile Matching
Untuk proses perhitungan secara manual menggunakan metode profile matching sebagai berikut:
a. Pemetaan nilai Gap dan Pembobotan kriteria yang digunakan adalah untuk core factor terdiri dari nilai ujian nasional dan nilai matematika, sedangkan untuk secondary terdiri dari prestasi, nilai bahasa inggris dan nilai bahasa  Indonesia.  Tabel  3  menunjukkan  contoh  data  nilai  dari  5  orang  peserta,  dimana setiap  peserta  memiliki  nilai  masing-masing  kriteria,  kriteria  tersebut  yaitu  nilai  ujian nasional,  matematika,  prestasi,  bahasa  inggris  dan  bahasa  Indonesia.  Masing  –  masing kriteria memiliki nilai pencapaian dan nilai gap diperoleh dari selisih antara nilai peserta dikurangi dengan  nilai  pencapaian.  nilai  pembobotan  diperoleh  selisih  Gap  pada  tabel  4 bobot nilai gap.
Tabel 3. Nilai Gap dan pembobotan No peserta
U ji an N as io n al
Ma te m at ik a P re st a si in g g ri s in d o n es ia K et er an g an
1 Aryasatya 98 (5) 76 (4) 68 (3) 65 (3) 80 (4)
N il ai P ro fi l 2 Denallie 60 (2) 90 (5) 70 (3) 98 (5) 80 (4) 3 Ishana 70 (3) 80 (4) 80 (4) 90 (5) 80 (4) 4 Zaidan 60 (2) 60 (2) 70 (3) 80 (4) 80 (4) 5 Wikasita 70 (3) 80 (4) 80 (4) 80 (4) 80 (4) Nilai Pencapaian 4 3 3 3 4 1 Aryasatya 1 1 0 0 0 G ap
2 Denallie -2 2 0 2 0 3 Ishana -1 1 1 2 0 4 Zaidan -2 -1 0 1 0 5 Wikasita -1 1 1 1 0 Nilai Pembobotan 1 Aryasatya 4,5 4,5 5 5 5 2 Denallie 3 3,5 5 3,5 5 3 Ishana 4 4,5 4,5 3,5 5 4 Zaidan 3 4 5 4,5 5 5 Wikasita 4 4,5 4,5 4,5 5
Setelah diperoleh hasil dari gap pada peserta, maka setiap profil peserta diberi bobot nilai dengan  patokan  pada  tabel  2.  Hasil  dari  pemberian  pembobotan  di  setiap  profil  peserta dengan nilai bobot ditunjukkan pada tabel 4.
b. Perhitungan dan Pengelompokkan core factor dan secondary factor menggunakan rumus 2 dan 3. Untuk perhitungan nilai core factor dan secondary factor sebagai berikut:
5 , 4 2 5 , 4 5 , 4 = + = NCF dan 33 , 4 3 5 , 4 5 5 , 3 = + + = NSF
25 , 3 2 5 , 3 3 = + = NCF dan 67 , 3 3 5 , 4 3 5 , 3 = + + = NSF
Vol. 7, No. 2, November 2023, pp. 154-165
Fera Tri Wulandari et al (Penerapan Metode Profile Matching pada Proses Penerimaan Siswa Baru MTs N Fillial Jeblog)
Tabel 5. Core Factor dan Secondary Factor
No peserta U ji an N as io n al Ma te m at ik a P re st a si in g g ri s
in d o n es ia C o re F ac to r S ec o n d ar y F ac to r 1 Aryasatya 4,5 4,5 5 5 5 4,5 5 2 Denallie 3 3,5 5 3,5 5 3,25 4,5 3 Ishana 4 4,5 4,5 3,5 5 4,25 4,33 4 Zaidan 3 4 5 4,5 5 3,5 4,83 5 Wikasita 4 4,5 4,5 4,5 5 4,25 4,66
c. Penentuan  Ranking.  Untuk  perhitungan  rangking  peserta  menggunakan  rumus  4.  Nilai persen yang diinputkan, untuk core factor 60% dan secondary 40%.
Aryasatya = (60% x 4,5) + (40% x 4,33) = 4,43
Denallie = (60% x 3,25) + (40% x 3,67) = 3,42
Tabel 4. Perangkingan No Peserta Core Secondary Nilai Akhir Rangking 1 Aryasatya 2,70 2,00 4,70 1 2 Denallie 1,95 1,80 3,75 5 3 Ishana 2,55 1,73 4,28 3 4 Zaidan 2,10 1,93 4,03 4 5 Wikasita 2,55 1,86 4,41 2
Dan  hasil  akhir  perhitungan  dari  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode profile matching dan hasil hitungan manual memberikan hasil yang sama.

## 3. Kesimpulan
sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  siswa  baru  berbasis  web  menggunakan  metode Profile  Matching dapat digunakan pihak  sekolah  untuk  mendapatkan data peserta yang  layak pada proses  penerimaan  siswa  baru  menurut  kriteria  sekolah.  Pada  proses  perangkingannya mempertimbangkan  seluruh  kriteria yang  telah ditentukan yaitu  sebanyak  5  kriteria penilaian yang nilainya  digunakan  pada  proses  perhitungan  untuk  mencari  calon  siswa  terbaik  yang  dapat  lolos pada  proses  seleksi  untuk  diterima  sebagai  siswa  MTSN  Fillial  Jeblog  Klaten.  Dari  penelitian tersebut diketahui bahwa sebuah alternatif yang memiliki nilai alternatif terbaik dari alternatif yang lain  dan  calon  siswa  diterima  sesuai  dengan  kriteria  penilaian  sesuai  dengan  kuota  yang  sudah ditentukan.

## Daftar Pustaka
[1] Susanti,  A.  D.,  Muslihudin,  M.,  &  Hartati,  S.  (2017).  Sistem  Pendukung  Keputusan Perankingan Calon   Siswa  Baru  Jalur  Undangan  Menggunakan Simple  Additive Weighting (Studi Kasus :  Smk Bumi Nusantara Wonosobo). Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Multimedia 2017, 5(1), 3-5– 42.
[2] Hasmawati.  (2017).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Siswa  Baru  Menggunakan Metode Ahp Di Sma Negeri 8 Pinrang. Pemanfaatan Tawas Sintetik Dari Kaleng Bekas Sebagai Koagulan Pada Air.
[3] Yulianti, E, Damayanti, R., Informatika, D. T., Informatika, M., Industri, F. T., & Beasiswa, P. (2015). Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Penerimaan Beasiswa dengan Metode AHP, 3(2), 8.Institut Teknologi Padang.
[4] Kusrini, 2007, Konsep Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan, Yogyakarta : Penerbit Andi.
[5] Bintoro,  Fajar.  2015.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Spesialisasi  Pemain  Pada  Olahraga Bola Voli Menggunakan Menggunakan Metode Profile Matching ,Kediri.
[6] Usman,  M.  A.,  Santoso,  E.,  &  Hidayat,  N.  (2017).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Anggota Pengurus  Harian  Pondok  Pesantren  Menggunakan  Metode Profile  Matching (  Studi  Kasus  Pondok Pesantren Putra Sabilurrosyad ). 1(10), 1176–1184.
[7] Wahyudi,    F.,    &    Utama,    S.    (2019).    Sistem    Pendukung    Keputusan    Penerimaan    Dosen    Baru Menggunakan Metode Profile Matching ( Studi Kasus : Universitas Islam Raden Rahmat Malang ). G- Tek Jurnal Teknologi Terapan, 3(1), 1–7.
[8] Khoiri,  M.  S., Tanti,  L.,  &  Safrizal.  (2018). Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Staff  Pengajar Pada    Yayasan    Islamic    Center    Medan    Dengan    Penerapan    Metode  Profile  Matching.  Konfrensi Nasional Sistem Informasi, 8–9.
[9] M.  Prabowo  and  A.  Suprapto,  “Implementasi  Metode Profile  Matching Dalam  Aplikasi  Penerimaan Siswa  Baru  pada  SMK  Ma’arif  NU  2  Boyolali,”  Jusifo,  vol.  5,  no.  2,  pp.  71–80,  2019,  doi: 10.19109/jusifo.v5i2.5189.
[10] Sambani,  E.  B.,  Mulyana,  D.,  &  Maulana,  I.  (2016).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan Penerimaan Pengajar  Menggunakan  Metode Profile  Matching (  Studi  Kasus  Pada  Elti Gramedia Tasikmalaya ). Journal Of Applied Intelligent  System (Jais) Udinus, 1(Sistem Pendukung Keputusan), 103–112.