ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.234 | Hal 225 − 232 https://hostjournals.com/bulletincsr

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Instruktur Komputer Terbaik Menerapkan Metode Profile Matching
Nurmayana Sari * , Mesran, Fadlina
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi,Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: nurmayana77@email.com
Email Penulis Korespondensi: nurmayana77@email.com
Abstrak −Perkembangan teknologi komputer sekarang ini sangat pesat dan sudah tidak asing lagi,  menjadikan kita harus mempelajari juga menggunakan komputer untuk menambah ilmu pengetahuan dan juga skill sehingga dapat membantu dan memudahkan aktivitas sehari-hari.  LKP  IBAY  KOMPUTER  merupakan  sebuah  Lembaga  Kursus  dan  Pelatihan  khususnya  dibidang  teknologi  komputer. Proses pembelajaran dibimbing oleh instruktur yang sudah berpengalaman juga ahli dibidangnya. Sistem pendukung keputusan adalah sistem  yang  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  berdasarkan  kriteria  yang  ada.  Untuk  membantu  dan    memudahkan  instansi dalam  memilih  instruktur  komputer  terbaik,  maka  dibuatlah  suatu  sistem  pendukung  keputusan  yang  mampu  memberikan  solusi alternatif.  Dalam  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  adalah  metode  Profile  Matching.  Proses  perhitungan  pada  metode  Profile Matching  dengan cara pendefinisian nilai minimum untuk setiap variabel-variabel penilaian. Selisih setiap nilai data testing terhadap nilai minimum masing-masing variabel, merupakan gap yang kemudian diberi bobot,semakin kecil gap yang dihasilkan maka bobot nilainya  semakin  besar,sehingga  memiliki  peluang  lebih  besar  untuk  seseorang  terpilih  menjadi  instruktur  terbaik.  Metode  Profile Matching digunakan untuk memberikan penilaian dari suatu pertimbangan alternatif terbaik dari berbagai pilihan yang ada. Pengolahan nilai dengan menggunakan metode profile matching akan menghasilkan perangkingan.
Kata Kunci: LKP Ibay Komputer; Sistem Pendukung Keputusan; Pemilihan Instruktur Terbaik; Metode Profile Matching
Abstract −The development of computer technology is now very rapid and familiar, making us have to learn how to use computers to increase our knowledge and skills so that they can help and facilitate our daily activities. LKP IBAY COMPUTER is a Course and Training Institute especially in the field of computer technology. The learning process is guided by experienced instructors who are also experts in their fields. Decision support systems are systems  used in making decisions based on existing criteria. To help and facilitate  agencies  in  choosing  the  best  computer  instructor,  a decision  support  system  is  created  that  is  able  to provide  alternative solutions. In this study the method used is the Profile Matching method. The calculation process in the Profile Matching method is by defining the minimum value for each assessment variable. The difference between each testing data value to the minimum value of each variable is a gap which is then given a weight, the smaller the resulting gap, the greater the weight of the value, so that there is a greater chance for someone to be selected as the best instructor. The Profile Matching method is used to provide an assessment of the best alternative considerations from the various options available. Processing values using the profile matching method will produce rankings.
Keywords : LKP Ibay Komputer; Decision Support System; Best Instructor Selection; Profile Matching Method

## 1. PENDAHULUAN
Instruktur  berkualitas  dan  kompeten  merupakan  aset  berharga  dan  strategis  dapat  menentukan  bagus  atau  tidak  suatu lembaga kursus apabila dilihat dari sumberdaya manusianya. Dalam lembaga kursus, instruktur adalah faktor pendukung terhadap  keberhasilan  dari  suatu  lembaga  kursus  tersebut  dapat  berkembang  dengan  pesat  dan  terkenal.  Untuk mendapatkan  instruktur  terbaik  maka  dibutuhkan  pemilihan  dan  penilaian  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah ditetapkan. Lembaga kursus melakukan evaluasi terhadap seluruh calon instruktur, pemilihan instruktur terbaik adalah hal  yang  sangat  penting  karena  kualitas  instruktur  yang  baik  berpengaruh  terhadap  hasil  kerja.  Sehingga  target  dari lembaga kursus dapat tercapai dengan maksimal, kelangsungan lembaga kursus dan regenerasi dari instruktur-instruktur dapat terlaksana dengan baik[1].
Pada  Lembaga  Kursus  dan  Pelatihan  (LKP)  Ibay  Komputer,  Instruktur  komputer  terbaik  dan  berkualitas merupakan  aset  yang  sangat  berpengaruh  dapat  menjadikan  lembaga  tersebut  lebih  berkembang  dengan  pesat  serta mampu memberikan keuntungan. Maka dari itu dibutuhkan instruktur komputer yang memiliki kompetensi dan loyalitas yang tinggi. Selain itu juga dibutuhkan usaha yang maksimal untuk meningkatkan kinerja dari instruktur komputer. Salah satunya  yaitu  memilih  instruktur  komputer  terbaik  guna  menstimulus  instruktur  komputer  agar  tetap  meningkatkan kinerjanya.
Namun LKP Ibay Komputer memiliki kendala dalam pemilihan instruktur komputer terbaiknya. Dimana proses pemilihan  dilakukan  secara  manual  yaitu  dengan  mengambil  data  profile  calon  instruktur  kemudian  membandingkan dengan  profile  instruktur  komputer  yang  sudah  ditetapkan.  Hasil  dari  pemilihan  yang  bersifat  subjektif  besar kemungkinan adalah terpilihnya instruktur komputer yang tidak sesuai dengan kompetensi yang sudah ditetapkan. Selain itu tidak adanya sistem dalam pemilihan instruktur komputer dan banyaknya jumlah calon instruktur yang ada membuat perusahaan  memerlukan  waktu  yang  lama      dalam  mempertimbangkan  calon  instruktur  yang  akan  diterima.  Untuk mengatasi permasalahan pada penelitian ini, maka dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan.
Sistem pendukung keputusan merupakan gabungan dari beberapa sumber kecerdasan individu dengan kemampuan komponen  bertujuan    sebagai  solusi  dalam  memperbaiki  kualitas  keputusan.  Sistem  Pendukung  Keputusan  juga didefinisikan sebagai suatu sistem informasi yang berbasis komputer berfungsi dalam manajemen pengambilan keputusan dari  berbagai  permasalahan  yang  bersifat  semi  struktur.  Dapat  disimpulkan  sistem  pendukung  keputusan  bukan  alat
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.234 | Hal 225 − 232 https://hostjournals.com/bulletincsr
pengambilan keputusan melainkan suatu sistem yang dapat membantu pengambilan keputusan dengan melengkapi sebuah informasi dari data yang telah diolah dengan relevan[2].  Terdapat banyak metode yang dapat digunakan sebagai solusi dalam  penyelesaian  masalah  diantaranya  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)[3],  Weighted  Agregated  Sum ProductAssesment (WASPAS)[4], metode Weighted Product (WP)[5], metode Technique For Order Of Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS)[6], metode Analytical Hierarchy Process (AHP)[7].
Dalam  penelitian  sistem  pendukung  keputusan  ini  penulis  memilih  menggunakan  metode  Profile  Matching. Karena metode ini pernah dipelajari pada semester sebelumnya, selain itu menurut peneliti metode ini tidak terlalu rumit untuk proses perhitungannya juga mudah dipahami sehingga sesuai untuk pemilihan instruktur komputer terbaik. Adapun perhitungan  dengan  metode  Profile  Matching    yaitu  melakukan  pendefinisian  nilai  minimum  dari  tiap-tiap  variabel penilaian. Selisih perhitungan dari tiap-tiap nilai data testing terhadap nilai minimum masing-masing variabel merupakan GAP  yang  kemudian  diberi  bobot,  semakin  kecil  gap  yang  dihasilkan  maka  bobot  nilainya  semakin  besar,  sehingga memiliki peluang lebih besar untuk seseorang terpilih menjadi instruktur terbaik[2].
Terdapat beberapa penelitian tentang sistem pendukung keputusan dengan menerapkan metode profile matching yang dijadikan referensi oleh peneliti, yaitu oleh Khoirunnisa, dkk dengan judul penelitian tentang penerapan methode Profile  Matching  dalam  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  karyawan  terbaik  pada  CV.  Karya  Alam.  Dalam pemilihan  dosen  terbaik  ada  beberapa  kriteria  yang  digunakan  yaitu  kriteria  disiplin,  integritas  dan  kecerdasan[8]. Penelitian  lain  dilakukan  oleh  Wijayanti,  dkk  melakukan  penelitian  tentang  penerapan metode  Profile  Matching  pada pemilihan guru terbaik SMK Madani. Dalam penelitian ini dijelaskan bahwa dalam pemilihan guru terbaik ada beberapa kriteria yang digunakan sebagai penilaian yaitu hadir tepat waktu, tanggungjawab, berpakaian dengan rapi dan sopan, berpartisipasih  dan  berkontribusi,  aktif  dan  produktif,  membantu  rekan  guru[9].  Penelitian  tentang  sistem  pendukung keputusan selanjutnya oleh Ermawita dan Fauzi melakukan penelitian tentang penerapan metode Profile Matching pada sistem pendukung keputusan pemilihan dosen terbaik (studi kasus: institut pendidikan tapanuli selatan). Dalam penelitian ini  proses  pemilihan  dosen  terbaik  ditentukan  oleh  beberapa  kriteria  yaitu  kepribadian,  sosial,  pendidikan,  penelitian, pengabdian  kepada  masyarakat[10].  Penelitian  tentang  sistem  pendukung  keputusan  lainnya  oleh  Ummayatul,  dkk melakukan penelitian tentang sistem pendukung keputusan seleksi pemilihan calon kepala desa menggunakan metode Profile  Matching.  Dalam  penelitian  ini  proses  seleksi  calon  kepala  desa  ditentukan  oleh  beberapa  kriteria  yaitu kepribadian,  kecerdasan,  dan  sikap  kerja[11].  Adanya  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  instruktur  komputer terbaik, dengan harapan dapat memberikan keputusan yang terbaik dari berberapa alternatif, dan calon instruktur yang memiliki kemampuan tinggi akan mendapatkan penilaian yang terbaik juga.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Pengertian  sistem  pendukung  keputusan  yang  dikemukan  oleh  McLeod  (1998)  yang  menyatakan  bahwa  sistem pendukung keputusan merupakan sistem penghasil informasi yang ditujukan pada suatu masalah yang harus dibuat oleh manajer, sistem pendukung keputusan merupakan suatu sistem informasi yang ditujukan untuk membantu manajemen dalam memecahkan masalah yang dihadapinya[13]. Sistem pendukung keputusan juga didefinisikan sebagai suatu sistem informasi  yang  berbasis  komputer  menghasilkan  berbagai  alternatif  keputusan  untuk  membantu  manajemen  dalam menangani berbagai permasalahan yang terstruktur ataupun tidak terstruktur dengan menggunakan data atau model.

## 2.2 Instruktur Komputer
Instruktur  adalah  pelaksana  akademik  yang  sangat  utama di  dalam  lembaga  kursus  dan  pelatihan  komputer.  Terdapat beberapa faktor yang dapat mempengaruhi keberhasilan LKP komputer dalam meningkatkan kualitas siswa salah satunya adalah  komitmen  dan  kinerja  para  instruktur.  Adapun  untuk  meningkatkan  kualitas  siswa  dan  keberhasilan  lembaga kursus dan pelatihan komputer yaitu dengan melakukan proses pemilihan instruktur komputer terbaik. Oleh karena itu proses pemilihan instruktur komputer terbaik membutuhkan sebuah pemodelan sistem pendukung keputusan. Pemodelan dalam pengambilan keputusan dipakai sebagai solusi untuk mengatasi permasalahan yang sering muncul serta membantu dalam pengambilan sebuah keputusan yang tepat dan terbaik[3].

## 2.3 Metode Profile Matching
Profile  Matching  adalah  selisih  antara  profil  penilaian  kriteria  dengan  profil  instruktur.  Metode  Profile  Matching digunakan  untuk  menentukan  rekomendasi  pada  pemilihan  calon  instruktur  komputer  terbaik[14].  Proses  perhitungan metode Profile Matching, diawali dengan pendefinisian nilai minimum disetiap variabel-variabel penilaian. Selisih setiap nilai data testing terhadap nilai minimum masing-masing variabel merupakan gap yang kemudian diberi bobot. Bobot setiap  variabel  akan  dihitung  rata-rata  berdasarkan  kelompok  variabel  Core  Factor  (CF)  dan  Secondary  Factor  (SF). Komposisi  Core  Factor  ditambah  Secondary  Factor  adalah  100%,  tergantung  dari  kepentingan  pengguna  metode  ini. Tahap terakhir dari metode ini, adalah proses akumulasi nilai Core Factor dan Secondary Factor  berdasarkan nilai-nilai variabel data testing. Langkah-langkah metode Profile Matching, sebagai berikut:
a. Menentukan variabel data-data yang dibutuhkan.
b. Menentukan kriteria-kriteria yang digunakan untuk penilaian.
c. Menghitung Hasil Pemetaan GAP Kompetensi
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.234 | Hal 225 − 232 https://hostjournals.com/bulletincsr
𝐆𝐀𝐏 = Profil Instruktur Komputer Standart − Profil Instruktur Komputer
(1)
d. Pembobotan
Tabel 1. Tabel Bobot Nilai GAP No Selisih Bobot Nilai Keterangan 1 0 5 Tidak Ada Gap 2 1 4.5 Kompetensi Individu Kelebihan 1Tingkat 3 -1 4 Kompetensi Individu Kurang 1Tingkat 4 2 3.5 Kompetensi Individu Kelebihan 2 Tingkat 5 -2 3 Kompetensi Individu Kurang 2 Tingkat 6 3 2.5 Kompetensi Individu Kelebihan 3 Tingkat 7 -3 2 Kompetensi Individu Kurang 3 Tingkat 8 4 1.5 Kompetensi Individu Kelebihan 4 Tingkat 9 -4 1 Kompetensi Individu Kurang 4 Tingkat 10 5 0 Kompetensi Individu Kelebihan 5 Tingkat
e. Perhitungan dan Pengelompokan Core dan Secondary Factor Setelah menentukan bobot nilai GAP kriteria yang dibutuhkan, kemudian mengelompokkan tiap kriteria menjadi dua kelompok yaitu core factor dan secondary factor. Untuk menghitung core factor menggunakan rumus sebagai berikut:
𝐍𝐂𝐅 = ∑ NC ∑ IC (2)
Keterangan: NCF = Nilai rata-rata core factor NC  = Jumlah total nilai core factor IC = Jumlah item core factor
Secondary  factor  adalah  item-item  selain  aspek  yang  ada  pada  core  factor.  Untuk  menghitung  secondary  factor menggunakan rumus sebagai berikut:
𝐍𝐒𝐅 = ∑ NS ∑ IS (3)
Keterangan: NSF  = Nilai rata-rata secondary factor NS  = Jumlah total nilai secondary factor IS = Jumlah item secondary factor
f. Perhitungan Nilai Total
Dari  hasil  perhitungan  setiap  aspek  diatas,  kemudian  menghitung  nilai  total  berdasarkan  presentase  dari  core  dan secondary factor yang diperkirakan berpengaruh terhadap kinerja tiap-tiap profil. Perhitungan nilai total menggunakan rumus dibawah ini:
𝐍𝐓 =   (x)%  × NCF  +   (x)%  × NSF (4)
Keterangan: NT   = Nilai total dari variabel (x)% = Nilai persen yang diinputkan NCF = Nilai rata-rata core factor NSF  = Nilai rata-rata secondary factor g. Penentuan Rangking
Hasil  akhir  dari  proses  profile  matching  adalah  rangking  dari  calon  instruktur  yang  terpilih  untuk  mengisi  suatu jabatan. Penentuan mengacu pada rangking berdasarkan hasil perhitungan menggunaka rumus dibawah ini:
𝐑𝐚𝐧𝐠𝐤𝐢𝐧𝐠 =   (x)% Ni +   (x)% Ns (5)
Keterangan: Ni = Nilai Pendidikan Ns  = Nilai Kemampuan (x) % = Nilai persen yang di inputkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahapan ini, membahas tentang proses pemilihan instruktur komputer terbaik pada LKP Ibay Komputer. Pemilihan instruktur  komputer  terbaik  dilakukan  dengan  cara  mengambil  data  calon  instruktur,  kemudian  melakukan  penilaian terhadap data yang sudah dikumpulkan, selanjutnya menghitung total keseluruhan dari data penilaian kinerja instruktur.
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.234 | Hal 225 − 232 https://hostjournals.com/bulletincsr

## 3.1 Penetapan Kriteria
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  beberapa  data kriteria  yang  digunakan  dalam  proses  pemilihan  instruktur komputer terbaik sebagai bahan pertimbangan dalam menghasilkan pemilihan yang kompeten dan layak untuk di rekrut menjadi instruktur komputer terbaik. Adapun data kriteria yang digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut:
Tabel 2. Data Aspek dan Kriteria Aspek Kode Kriteria Kriteria Aspek Sikap Kerja C1 Kejujuran C2 Kesopanan C3 Keterampilan Aspek Kemampuan C4 Microsoft Word C5 Microsoft Excel C6 Microsoft Power Point C7 Kehadiran C8 Loyalitas C9 Kedisiplinan
Di mana nilai sub kriterianya adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Nilai Aspek Sub Kriteria Nilai Sub Kriteria 1 = Tidak Memenuhi Syarat 2 = Kurang 3 = Cukup 4 = Baik
5 = Sangat Baik

## 3.2 Penetapan Alternatif
Berikut pada tabel 4 merupakan data alternatif yang digunakan dalam penelitian.
Tabel 4. Nama Alternatif No  Kode Alternatif Nama Jabatan 1 A1 Ira Purnama Sari Instruktur 2 A2 Nabila Syah Fitria Instruktur 3 A3 Farah Sahira Instruktur 4 A4 Muhammad Faisal  Instruktur 5 A5 Akbar Madya Instruktur 6 A6 Salsabila Fahira Instruktur 7 A7 Alya Nabila Instruktur 8 A8 Putriyani Instruktur 9 A9 Fitri Hardiyanti Instruktur 10 A10 Maysarah Instruktur

## 3.3 Penerapan Metode Profile Matching
1.   Menghitung Pemetaan GAP
a. Aspek Sikap Kerja
Tabel 5. Perhitungan Aspek Sikap Kerja Kode Alternatif Nama Aspek Sikap Kerja Ket C1 C2 C3 A1 Ira Purnama Sari 3 4 3 A2 Nabila Syah Fitria 4 3 2 A3 Farah Sahira 3 4 4 A4 Muhammad Faisal 4 3 3 A5 Akbar Madya 3 3 2 A6 Salsabila Fahira 4 4 3 A7 Alya Nabila 4 2 3 A8 Putriyani 3 3 3 A9 Fitri Hardiyanti 2 4 3 A10 Maysarah 3 2 3 Nilai Standart 3 3 4 A1 Ira Purnama Sari 0 1 -1
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.234 | Hal 225 − 232 https://hostjournals.com/bulletincsr
Kode Alternatif Nama Aspek Sikap Kerja Ket C1 C2 C3 A2 Nabila Syah Fitria 1 0 2 GAP A3 Farah Sahira 0 1 0 A4 Muhammad Faisal 1 0 -1 A5 Akbar Madya 0 0 2 A6 Salsabila Fahira 1 1 -1 A7 Alya Nabila 1 -1 -1 A8 Putriyani 0 0 -1 A9 Fitri Hardiyanti -1 1 -1 A10 Maysarah 0 -1 -1 Konversi Nilai Ke Bobot A1 Ira Purnama Sari 5 4,5 4 A2 Nabila Syah Fitria 4,5 5 3,5 A3 Farah Sahira 5 4,5 4 A4 Muhammad Faisal 4,5 5 4 A5 Akbar Madya 5 5 3,5 A6 Salsabila Fahira 4,5 4,5 4 A7 Alya Nabila 4,5 4 4 A8 Putriyani 5 5 4 A9 Fitri Hardiyanti 4 4,5 4 A10 Maysarah 5 4 4
b. Aspek Kemampuan
Tabel 6. Perhitungan Aspek Kemampuan Kode Alternatif Nama Aspek Kemampuan Ket C4 C5 C6 A1 Ira Purnama Sari 3 4 3 A2 Nabila Syah Fitria 4,3 4 3,5 A3 Farah Sahira 3 4 3,5 A4 Muhammad Faisal 4 3,3 3,7 A5 Akbar Madya 3,7 3,5 3 A6 Salsabila Fahira 3 3 3,5 A7 Alya Nabila 4 3 3,7 A8 Putriyani 4 4 3,7 A9 Fitri Hardiyanti 3,7 3,5 3 A10 Maysarah 4 3 3,5 Nilai Standart 4 4 3 A1 Ira Purnama Sari 1 0 0,5
GAP
A2
Nabila Syah Fitria 0,3 0 0,5 A3 Farah Sahira -1 0 0,5 A4 Muhammad Faisal 0 0,7 0,7 A5 Akbar Madya -0,4 -0,5 0 A6 Salsabila Fahira -1 -1 0,5 A7 Alya Nabila 0 -1 0,7 A8 Putriyani 0 0 0,7 A9 Fitri Hardiyanti -0,3 -0,5 0 A10 Maysarah 0 -1 0,5 Konversi Nilai Ke Bobot A1 Ira Purnama Sari 4,5 5 4,5 A2 Nabila Syah Fitria 4,5 5 4,5 A3 Farah Sahira 4 5 4,5 A4 Muhammad Faisal 5 4,5 4,5 A5 Akbar Madya 4 4 5 A6 Salsabila Fahira 4 4 4,5 A7 Alya Nabila 5 4 4,5 A8 Putriyani 5 5 4,5 A9 Fitri Hardiyanti 4 4 5 A10 Maysarah 5 4 4,5
c. Aspek Kinerja
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.234 | Hal 225 − 232 https://hostjournals.com/bulletincsr
Tabel 7. Perhitungan Aspek Kinerja
Kode Alternatif Nama Aspek Kinerja Ket C7 C8 C9 A1 Ira Purnama Sari 3 3 2 A2 Nabila Syah Fitria 3,3 3 2 A3 Farah Sahira 3 3 3,5 A4 Muhammad Faisal 2,7 3 3 A5 Akbar Madya 3,3 3,5 3,7 A6 Salsabila Fahira 2 3 3,5 A7 Alya Nabila 3 2 3,3 A8 Putriyani 2 3,5 3,3 A9 Fitri Hardiyanti 3 3,5 2,7 A10 Maysarah 3 2,7 3,7 Nilai Standart 3 3 4 A1 Ira Purnama Sari 0 0 2 GAP A2
Nabila Syah Fitria 0,3 0 2 A3 Farah Sahira 0 0 0,5 A4 Muhammad Faisal 0,5 0 1 A5 Akbar Madya 0,5 0,5 0,3 A6 Salsabila Fahira 1 0 0,5 A7 Alya Nabila 0 1 0,7 A8 Putriyani -1 0,5 -0,7 A9 Fitri Hardiyanti 0 0,5 -1,5 A10 Maysarah 0 -0,3  -0,3 Konversi Nilai Ke Bobot A1 Ira Purnama Sari 5 5 3,5 A2 Nabila Syah Fitria 4,5 5 3,5 A3 Farah Sahira 5 5 4,5 A4 Muhammad Faisal 4,5 5 4,5 A5 Akbar Madya 4,5 4,5 4,5 A6 Salsabila Fahira 4,5 5 4,5 A7 Alya Nabila 5 4,5 4,5 A8 Putriyani 4 4,5 4 A9 Fitri Hardiyanti 5 4,5 3 A10 Maysarah 5 4 4
2.   Menentukan Core factor dan Secondary factor
Setelah  menentukan  nilai  bobot  gap  terhadap  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Selanjutnya  untuk  setiap  kriteria  di kelompokkan menjadi dua kelompok yaitu core dan secondary factor, maka hasil perhitungan nilai core dan secondary factor sebagai berikut:
Tabel 8. Perhitungan Core dan Secondary Factor No Nama Aspek Sikap Kerja  Aspek Kemampuan  Aspek Kinerja CF SF CF SF CF SF A1 Ira Purnama Sari 4,75 4 4,75 4,5 5 3,5 A2 Nabila Syah Fitria 4,75 3,5 4,75 4,5 4,75 3,5 A3 Farah Sahira 4,75 4 4,5 4,5 5 4,5 A4 Muhammad Faisal 4,75 4 4,75 4,5 4,75 4,5 A5 Akbar Madya 5 3,5 4 5 4,5 4,5 A6 Salsabila Fahira 4,5 4 4 4,5 4,75 4,5 A7 Alya Nabila 4,25 4 4,5 4,5 4,75 4,5 A8 Putriyani 5 4 5 4,5 4,25 4 A9 Fitri Hardiyanti 4,25 4 4 5 4,75 3 A10 Maysarah 4,5 4 4,5 4,5 4,5 4
3.   Perhitungan Nilai Total
Perhitungan hasil dari tiap kriteria di atas kemudian dihitung nilai total berdasarkan presentasi dari core dan secondary factor yang diperkirakan berpengaruh terhadap kinerja tiap-tiap profil. Nilai input persentase core factor adalah 60% dan secondary factor 40%, maka hasil perhitungan nilai total sebagai berikut:
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.234 | Hal 225 − 232 https://hostjournals.com/bulletincsr
Tabel 9. Perhitungan Nilai Total
No Nama N1 N2 N3 N = 60% CF + 40% SF  N = 60% CF + 40% SF  N = 60% CF + 40% SF A1 Ira Purnama Sari 4,45 4,65 4,4 A2 Nabila Syah Fitria 4,25 4,65 4,25 A3 Farah Sahira 4,45 4,5 4,8 A4 Muhammad Faisal 4,45 4,65 4,65 A5 Akbar Madya 4,4 4,4 4,5 A6 Salsabila Fahira 4,3 4,2 4,65 A7 Alya Nabila 4,15 4,5 4,65 A8 Putriyani 4,6 4,8 4,15 A9 Fitri Hardiyanti 4,15 4,4 4,05 A10 Maysarah 4,3 4,5 4,3
4.   Penentuan Rangking
Hasil akhir dari proses profile matching adalah ranking dari calon instruktur komputer terbaik. Perhitungan tersebut dapat ditunjukkan pada rumus berikut:
Tabel 10. Hasil Akhir Metode Profile Matching
No Alternatif N1 N2 N3 N1 N2 N3 Hasil Akhir 30%  45%  25% 1 Ira Purnama Sari 4,45  4,65 4,4 1,34 1,86 1,10 4.53 2 Nabila Syah Fitria 4,25  4,65  4,25 1,28 1,86 1,06 4,43 3 Farah Sahira 4,45 4,5 4,8 1,34 1,80 1,20 4,56 4 Muhammad Faisal  4,45  4,65  4,65 1,34 1,86 1,16 4,59 5 Akbar Madya 4,4 4,4 4,5 1,32 1,76 1,13 4,43 6 Salsabila Fahira 4,3 4,2 4,65 1,29 1,68 1,16 4,34 7 Alya Nabila 4,15 4,5 4,65 1,25 1,80 1,16 4,43 8 Putriyani 4,6 4,8 4,15 1,38 1,92 1,04 4,58 9 Fitri Hardiyanti 4,15 4,4 4,05 1,25 1,76 1,01 4,24 10 Maysarah 4,3 4,5 4,3 1,29 1,80 1,08 4,39
Dari hasil perhitungan diatas, selanjutnya menentukan rangking pada masing-masing calon jika nilai akhir yang diperoleh semakin tinggi maka kesempatan untuk terpilih menjadi instruktur komputer terbaik semakin besar. Berikut adalah ranking dari hasil akhir perhitungan dari pemilihan instruktur komputer terbaik:
Tabel 11. Rangking Dari Hasil Akhir Pemilihan Instruktur Komputer Terbaik
Kode Alternatif Nama Hasil Akhir Rangking A4 Muhammad Faisal 4,59 1 A8 Putriyani 4,58 2 A3 Farah Sahira 4,56 3 A1 Ira Purnama Sari 4,53 4 A2 Nabila Syah Fitria 4,43 5 A5 Akbar Madya 4,425 6 A7 Alya Nabila 4,420 7 A10 Maysarah 4,39 8 A6 Salsabila Fahira 4,34 9 A9 Fitri Hardiyanti 4,24 10
Berdasarkan  tabel  11  dapat  dilihat  bahwa  hasil  dari  perolehan  nilai  perangkingan    tertinggi  untuk  pemilihan instruktur komputer terbaik yaitu Alternatif A4 (Muhammad Faisal) dengan nilai hasil akhir perangkingan 4,59.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian diperoleh untuk menentukan bobot nilai instruktur menggunakan metode Profile Matching yaitu dengan membandingkan antara kompetensi intruktur komputer kedalam kompetensi instruktur komputer standart sehingga dapat diketahui perbedaan kompetensinya atau GAP, semakin kecil nilai GAP maka bobot nilai yang dihasilkan semakin besar, sehingga  memiliki  peluang  lebih  besar  untuk  terpilih  menjadi  instruktur  komputer  terbaik.  Mengatasi  permasalahan penilaian secara subyektif yang dilakukan oleh pengambil keputusan yaitu dengan cara mengisi kuesioner yang sudah disediakan oleh peneliti untuk beberapa responden, lalu dilakukan perhitungan dari hasil kuesioner agar menghasilkan data yang lebih akurat.
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.234 | Hal 225 − 232 https://hostjournals.com/bulletincsr

## REFERENCES
[1] S.  Khoiriyah  and  A.  Junaidi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Crew  Store  Terbaik  Menggunakan  Metode  Profile
Matching di PT Sumber Alfaria Trijaya,” vol. 2, pp. 408–413, 2019, [Online]. Available:
http://jurnal.unprimdn.ac.id/index.php/JUTIKOMP/article/view/668/486.
[2] M.  Angeline  and  F.  Astuti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode  Profile Matching,”  J.  Ilm.  SMART,  vol.  II,  no.  2,  pp.  45–51,  2018,  [Online].  Available:  http://www.stmb- multismart.ac.id/ejournal/index.php/JMBA/article/view/20/20.
[3] S. Safrizal, “Pengembangan Model Sistem Pendukung Keputusan Dengan Kombinasi Metode Fuzzy Tahani Dan Topsis Dalam Penilaian  Kinerja  Instruktur,”  J-SAKTI,  vol.  3,  no.  September,  pp.  227–242,  2019,  [Online].  Available: http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti%0D.
[4] K. A. Chandra and S. Hansun, “Sistem Rekomendasi Pemilihan Laptop dengan Metode WASPAS,” vol. 6, no. 2, pp. 76–81, 2019.
[5] A. T. Purba, V. Marudut, and M. Siregar, “SISTEM PENYELEKSI MAHASISWA BARU BERBASIS WEB,” vol. 3, pp. 1–8, 2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.117.
[6] I. Mutmainah, “Penerapan Metode Topsis Dalam Pemilihan Jasa Ekspedisi,” vol. 10, pp. 86–92, 2021.
[7] R. Umar, A. Fadlil, and U. A. Dahlan, “khazanah informatika Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode AHP untuk Penilaian Kompetensi Soft Skill Karyawan,” pp. 27–34, 2018.
[8] M. Tri Puju Yuliani , Dian Natasha Putri , Khoirunnisa, “PENERAPAN METODE PROFILE MATCHING DALAM SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  KARYAWAN  TERBAIK,”  J.  Ilmu  Komput., vol.  10,  no. 2, pp.  73–77, 2021, [Online]. Available: hps://doi.org/10.33060/JIK/2021/Vol10.Iss2.215.
[9] A. D. Wijayanti, H. Sumarno, H. Priyono, and L. Maulida, “Penerapan Metode Profile Matching pada Pemilihan Guru Terbaik SMK Madani,” J. Sains Komput. Inform., vol. 4, pp. 179–190, 2020, [Online]. Available: http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti.
[10]  Ermawita  and  R.  Fauzi,  “PENERAPAN  METODE  PROFILE  MATCHING  PADA  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PEMILIHAN DOSEN TERBAIK ( STUDI KASUS : INSTITUT PENDIDIKAN TAPANULI SELATAN ),” J. Educ. Dev., vol. 8, no. 4, pp. 17–20, 2020.
[11]  I.  Umayatul  Choerohnur,  Joan  Angelina  Widiands,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Pemilihan  Calon  Kepala  Desa Menggunakan Metode Profile Matching.” pp. 81–89, 2017.
[12]  J. . G. Pribadi, Denny . Saputra, Amegia Rizal . Maulanahuddin, untuk mengambil keputusan yang dipengaruhi oleh berbagai faktor . Buku ini selain menyajikan konsep / teori , juga dilengkapi dengan berbagai contoh kasus yang diharapkan akan mampu mempermudah  pemahaman  pembaca  dalam  memecahkan  suatu  permasalahan  dalam  p,  Edition  Pe.  Yogyakarta:  Graha  Ilmu, 2018.
[13]  H. Pratiwi, “Penjelasan sistem pendukung keputusan,” no. May, 2020.
[14]  R.  .  S. S.  Sitanggang,  “MODEL PENGAMBILAN  KEPUTUSAN  DENGAN  TEKNIK  METODE,”  CESS  (Journal  Comput.
Eng. Syst. Sci., vol. 4, no. 1, pp. 44–50, 2019.