## Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa UMN dengan Profile Matching
Marvin Apriyadi 1 , Seng Hansun 2
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia m.a_vin@hotmail.com hansun@umn.ac.id
Diterima 2 Januari 2018
Disetujui 8 Juni 2018
Abstract —This  paper  describes  about  the  design  and development  of  UMN  scholarship  decision  support system  using  Profile  Matching  method.  At  Universitas Multimedia  Nusantara  (UMN),  there  are  scholarships for  students  in  order  to  ease  the  burden  of  education costs.  There  are  achievement  scholarships,  scholarships for  students  whose  parents  died,  and  non-academic scholarships.  Decision  support  systems  play  an important  role  in  the  termination  of  the  final  decision, and  therefore  this  application  is  built  by  implementing the method of Profile Matching to aid in the selection of the scholarship decisions for students whose parent were died and non-academic scholarship. Profile Matching is a method that aims at taking decisions by assuming that there is an ideal level of predictor variables that must be met by the subjects studied, instead of the minimum rate that  must  be  met  or  passed.  From  the  results,  it  can  be concluded  that  this  method  successfully  implemented into  applications  that  can  help  in  decision  making process.  Result  of  user  satisfaction  level  for  this application is 72%, the result of manual calculation with the  application  calculation  results  is  not  much  different so that this application can assist in supporting the UMN scholarship decision.
Index Terms— decision support system, non-academic scholarship,  Profile  Matching,  scholarships  for  student whose parents died, UMN

## I. I NTRODUCTION
Universitas  Multimedia  Nusantara  (UMN)  adalah sebuah  perguruan  tinggi  swasta  yang  berdiri  pada tahun  2006  dan  berada  di  daerah  Summarecon Serpong,  Tangerang.  Pada  perguruan  tinggi  swasta ini,  terdapat  beasiswa  untuk  mahasiswa  agar  dapat meringankan  beban  biaya  pendidikan.  Di  UMN terdapat  beasiswa  prestasi,  beasiswa  untuk  orang  tua yang meninggal, dan beasiswa non-akademik.
Perguruan  tinggi  akan  memberikan  beasiswa kepada  mahasiswa  yang  kurang  mampu  ataupun berprestasi. Kriteria yang dipakai untuk mendapatkan beasiswa  adalah  sebagai  berikut:  indeks  prestasi kumulatif  (IPK),  penghasilan  orang  tua,  tanggungan orang  tua,  dan  semester.  Pemilihan  beasiswa  bisa dilakukan secara terkomputerisasi maupun tidak. Pada beasiswa  prestasi  di  UMN,  sudah  dilakukan  secara terkomputerisasi. Pada sistem saat ini, data mahasiswa  yang  mengajukan  dan  data  mahasiswa
yang  mendapatkan  beasiswa  masih  disimpan  dalam bentuk  kertas.  Hal  ini  menyebabkan  kekurangan- kekurangan  seperti  keterbatasan  dalam  mengakses data,  dan  juga  sulit  untuk  mencari  data  salah  satu mahasiswa  jika  data  yang  tersimpan  sudah  sangat banyak.
Pada  pemilihan  secara  terkomputerisasi,  dapat menggunakan  metode Profile  Matching untuk membantu  pemilihan  keputusan  beasiswa  di  UMN. Walaupun  pemilihan  tetap  ditentukan  sepenuhnya oleh  pihak  UMN,  namun  sistem  pendukung keputusan  ini  akan  menampilkan  prioritas-prioritas tertinggi hingga terendah, sehingga akan memudahkan  dan  membantu  pihak  UMN  dalam mengambil keputusan.
Setelah  mewawancarai  Ibu  Lindi  sebagai Student Support  officer yang  bertanggung  jawab  dalam mendapatkan  data  mahasiswa  untuk  kepentingan beasiswa  orang  tua  meninggal,  diketahui  bahwa  saat ini  data  masih  dalam  bentuk form yang  diisi  saat konsultasi dengan mahasiswa tersebut. Maka dari itu, dibutuhkan  suatu  sistem  yang  memudahkan  dalam merekap  data  mahasiswa.  Selain  itu,  peneliti mewawancarai
Ibu
Devi sebagai
Student
Development  officer yang  bertanggung  jawab  dalam mendapatkan  data  untuk  kepentingan  beasiswa  non- akademik, dan diketahui bahwa di tahun 2016 semua data baru disimpan dalam bentuk digital.
Pada penelitian sebelumnya dengan judul "Penerapan  Profile  Matching  Untuk  Pencarian  Siswa SMP  Penerima  Beasiswa  Miskin  dan  Berprestasi" oleh Irawan dan Kriestanto [1], diperoleh kesimpulan bahwa  tidak  ada  perbedaan  signifikan  antara  hasil perhitungan secara manual maupun dengan menggunakan  aplikasi  yang  sudah  dibuat  pada penelitian tersebut. Metode tersebut berhasil diterapkan  pada  beasiswa  di  sekolah  SMP  Negeri  1 Toili. Pada penelitian lainnya dengan judul "Penerapan  Metode  Profile  Matching  dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Karyawan (Studi Kasus: PT. Perkebunan Nusantara III Medan)" oleh Puspitasari [2], ditarik kesimpulan bahwa proses penilaian  kinerja  karyawan  pada  perusahaan  tersebut belum  dilakukan  secara  efektif  dan  efisien,  sehingga

## ISSN 2085-4552
perlu  adanya  sistem  yang  baru  untuk  mempermudah dalam  pengambilan  keputusan.  Metode  tersebut  juga berhasil  diterapkan  pada  penilaian  kinerja  karyawan di suatu perusahaan.
Berdasarkan  latar  belakang  permasalahan  akan kebutuhan  atas  suatu  sistem  pendukung  keputusan dalam  menentukan  mahasiswa  penerima  beasiswa UMN,  khususnya  beasiswa  bagi  mahasiswa  yang orang tuanya meninggal dan beasiswa non-akademik, yang  dapat  mempermudah  pihak  kemahasiswaan UMN,  maka  penelitian  tentang  rancang  bangun sistem  pendukung  keputusan  beasiswa  UMN  dengan metode Profile Matching ini dilakukan.

## II. S

## ISTEM P ENDUKUNG K EPUTUSAN
Menurut  Alter  dalam  Kusrini  [3],  sistem pendukung  keputusan  merupakan  sistem  informasi interaktif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan dan  manipulasi  data.  Sistem  itu  digunakan  untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semi  terstruktur  dan  situasi  tidak  terstruktur,  dimana tak  seorang  pun  tahu  secara  pasti  bagaimana keputusan  seharusnya  dibuat.  Menurut  Moore  dan Chang  [4],  sistem  pendukung  keputusan  dapat digambarkan  sebagai  sistem  yang  berkemampuan mendukung  analisis  data,  dan  pemodelan  keputusan, berorientasi  keputusan,  orientasi  perencanaan  masa depan, dan digunakan saat-saat yang tidak biasa.
Dengan pengertian Moore dan Chang [4], diambil suatu kesimpulan bahwa sistem pendukung keputusan bukan  merupakan  alat  pengambilan  keputusan, melainkan  sistem  yang  membantu  pengambilan keputusan untuk melengkapi informasi dari data yang telah  diolah  secara  relevan  dan  diperlukan  untuk membuat  keputusan  tentang  suatu  masalah  dengan lebih  cepat  dan  akurat.  Fungsi  sistem  pendukung keputusan  adalah  untuk  meningkatkan  kemampuan para  pengambil  keputusan  dengan  memberikan alternatif-alternatif  keputusan  yang lebih banyak atau lebih  baik,  sehingga  dapat  membantu  untuk merumuskan  masalah  dan  keadaan  yang  dihadapi. Sistem  pendukung  keputusan  dapat  dikatakan  secara singkat bertujuan untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi dalam pengambilan keputusan.

## III. P ROFILE M ATCHING
Profile  Matching adalah  sebuah  metode  yang bertujuan mengambil 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  [5].  Contoh  yang  dapat diimplementasikan  seperti  evaluasi  kinerja  karyawan untuk  promosi  jabatan,  manajemen  pemain  bola,  dan penerimaan beasiswa yang layak.
Berdasarkan penjelasan yang dibuat oleh
Setiyaningsih [5], terdapat beberapa langkah perhitungan  untuk  mendapatkan  hasil  keputusan, yaitu:
1. Menetapkan  aspek-aspek  yang  akan  digunakan. Aspek-aspek  akan  didapatkan  dari  perusahaan atau  atasan  yang  bertanggung  jawab  dalam memilih  keputusan  (contoh:  Aspek  Kecerdasan, Aspek Perilaku, dan Aspek Sikap Kerja).
2. Menetapkan  penilaian  skala  ordinal.  Skala ordinal  adalah  skala  yang  membedakan  kategori berdasarkan  tingkat  atau  urutan  (contoh:  tinggi, sedang, dan pendek).
3. Menetapkan  nilai  target  pada  setiap  sub-aspek yang  sudah  ditentukan  (contoh  dalam  Aspek Kecerdasan,  1.  Common  Sense  3,  2.  Sistematika Berpikir 4, 3. Konsentrasi 3).
4. Melakukan pemetaan Gap (perbedaan) kompetensi  setelah  memiliki  data  kandidat- kandidat.  Dalam  proses  ini  akan  menentukan kandidat  mana  yang  paling  cocok  menduduki tempat sebagai orang yang memiliki kinerja baik untuk mendapatkan beasiswa. Perhitungan pemetaan gap kompetensi  ditunjukkan  pada rumus di bawah ini:
𝐺𝑎𝑝 = 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝐴𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 − 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑇𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 (1)
5. Setelah  mendapatkan  nilai gap masing-masing kandidat,  setiap  kandidat  akan  diberi  bobot  nilai sesuai ketentuan pada tabel bobot nilai gap .
6. Menghitung  hasil  dari  tabel  bobot  pada  setiap kandidat.
7. Mengelompokkan Core dan Secondary  Factor . Setelah menentukan bobot nilai semua aspek dari setiap  kandidat,  nilai  aspek  kemudian  dibagi menjadi  dua  ke  kelompok Core  Factor dan Secondary  Factor .  Untuk  perhitungan Core Factor dapat  ditunjukkan  pada  rumus  di  bawah ini:
𝑁𝐶𝐹 = ∑ 𝑁𝐶(𝐼,𝑠,𝑝) ∑ 𝐼𝐶 (2)
Keterangan:
𝑁𝐶𝐹 – Nilai rata-rata core factor
𝑁𝐶(𝐼, 𝑠, 𝑝) – Jumlah total nilai core factor
𝐼𝐶 – Jumlah item core factor
Sedangkan  untuk  perhitungan Secondary Factor dapat  ditunjukkan  pada  rumus  di  bawah ini:
𝑁𝑆𝐹 = ∑ 𝑁𝑆(𝐼,𝑠,𝑝) ∑ 𝐼𝑆
(3)

## ISSN 2085-4552
Keterangan:
𝑁𝑆𝐹 – Nilai rata-rata secondary factor
𝑁𝑆(𝐼, 𝑠, 𝑝) –  Jumlah  total  nilai secondary factor
𝐼𝑆 – Jumlah item secondary factor
8. Melakukan  Perhitungan  Nilai  Total  dari  setiap aspek,  lalu  dihitung  nilai  total  berdasarkan persentase  dari core  factor dan secondary  factor yang  diperkirakan  berpengaruh  terhadap  kinerja tiap-tiap  profil.  Rumus  perhitungan  nilai  total dapat ditunjukkan pada rumus di bawah ini:
(𝑥)%. 𝑁𝐶𝐹(𝐼, 𝑠, 𝑝) + (𝑥)%. 𝑁𝑆𝐹(𝐼, 𝑠, 𝑝) = 𝑁(𝐼, 𝑠, 𝑝)
(4)
Keterangan:
𝑁𝐶𝐹(𝐼, 𝑠, 𝑝) – Nilai rata-rata core factor
𝑁𝑆𝐹(𝐼, 𝑠, 𝑝) – Nilai rata-rata secondary factor
𝑁(𝐼, 𝑠, 𝑝) – Nilai total dari aspek
(𝑥)% – Nilai persen yang diinputkan
9. Hasil  akhir  dari  proses Profile  Matching adalah ranking  dari  kandidat  yang  diajukan.  Penentuan ranking mengacu pada hasil perhitungan tertentu. Semakin  besar  nilai  hasil  akhir,  semakin  besar pula  kesempatan  untuk  menduduki  posisi  yang ada. Rumus perhitungan ranking dapat ditunjukkan pada rumus di bawah ini:
𝑅𝑎𝑛𝑘𝑖𝑛𝑔 = (𝑥)%. 𝑁𝑖 + (𝑥)%. 𝑁𝑠 + (𝑥)%. 𝑁𝑝
(5)
Keterangan:
𝑁𝑖 – Nilai kecerdasan
𝑁𝑠 – Nilai sikap kerja
𝑁𝑝 – Nilai perilaku
(𝑥)% – Nilai persen yang diinputkan

## IV. R ANCANGAN A PLIKASI DAN M ETODOLOGI
P ENELITIAN
Penjelasan  dalam  bab  ini  dimulai  dengan rancangan  alur  aplikasi  dan  dilanjutkan  dengan metodologi penelitian yang diterapkan.
A. Rancangan Alur Aplikasi
Dalam  penelitian  ini,  aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan  dibuat  dengan  bahasa  C#  dan  digunakan untuk  mendukung  keputusan  beasiswa  di  UMN dengan mengimplementasikan metode Profile Matching .  Gambar  1  menampilkan  garis  besar  alur aplikasi yang telah dibuat. Dimulai dengan input data mahasiswa,  lalu  mengecek  data  terakhir  atau  bukan.
Jika  sudah  selesai  menambahkan  data,  sistem  akan melakukan pemetaan gap kompetensi. Lalu dilakukan proses  pembobotan  nilai gap berdasarkan  pemetaan gap kompetensi sebelumnya. Sistem akan menghitung tabel bobot berdasarkan hasil nilai gap .
Pengelompokkan core factor dan secondary factor pada  setiap  sub-aspek  seperti  IPK,  tanggungan  orang tua,  dan  lainnya.  Setelah  dikelompokkan,  akan dihitung nilai total untuk setiap aspeknya. Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh,  akan  digunakan untuk  menghitung  ranking.  Ranking  semakin  besar, maka  semakin  besar  mahasiswa  tersebut  mendapat kesempatan untuk memperoleh beasiswa.
Gambar 1. Diagram Alur Aplikasi
B. Metodologi Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  meliputi langkah-langkah berikut:
1. Studi Literatur
Studi literatur  merupakan tahapan dimana peneliti melakukan  pembelajaran  dari  buku,  jurnal,  artikel, maupun  referensi  lain,  yang  tersedia  secara online maupun offline ,  yang  berhubungan  dengan  penelitian yang dilakukan.
2. Analisis Kebutuhan
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  kebutuhan sistem,  meliputi  fitur-fitur  yang  perlu  disediakan, seperti software dan data-data mahasiswa yang sudah dikonsultasikan dengan pihak terkait.
3. Desain Sistem

## ISSN 2085-4552
Pada tahap desain sistem ini dilakukan perancangan user  interface ,  desain  modul-modul aplikasi, dan desain konten.
4. Pemrograman Sistem
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pemrograman  sistem yang  dibutuhkan  sesuai  rancangan,  dan  berjalan sesuai rancangan yang telah dibuat.
5. Testing
Pada  tahap  ini,  dilakukan testing atau  percobaan terhadap  aplikasi  yang  telah  dirancang  untuk memeriksa  apakah  ada error ,  kekurangan,  atau  ada yang tidak sesuai dengan rancangan.
6. Implementasi
Pada  tahap  ini,  dilakukan  implementasi  sistem yang sudah dibuat peneliti kepada pengguna.
7. Evaluasi
Pada  tahap  ini,  dilakukan  evaluasi  terhadap pengguna sistem. Berdasarkan hasil evaluasi dilakukan  analisa  untuk  ditarik  kesimpulan  dari penelitian.
8. Penulisan Laporan dan Dokumentasi
Pada tahap ini, dilakukan penulisan laporan untuk menjabarkan  penelitian  yang  dilakukan  dan  sebagai dokumentasi hasil penelitian.

## V. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Setelah tahap desain dilakukan, maka pemrograman aplikasi dilaksanakan. Gambar 2 dan 3 memperlihatkan  halaman  input  data  untuk  beasiswa orang  tua  meninggal  dan  beasiswa  non-akademik. Proses ubah dan hapus data juga dapat dilakukan pada submenu lainnya.
Gambar 2. Halaman Input Data Beasiswa Orang Tua Meninggal
Gambar 3. Halaman Input Data Beasiswa Non-
Akademik
Gambar  4  adalah  gambar  halaman  untuk menampilkan data yang sudah diproses menggunakan metode Profile Matching . Terdapat tiga tombol, yaitu tombol Beasiswa Non-Akademik untuk menampilkan semua  data  mahasiswa  beserta  ranking  (hasil  dari metode Profile  Matching )  yang  mengikuti  beasiswa non-akademik di listview , tombol Beasiswa Orang tua Meninggal untuk menampilkan semua data mahasiswa  beserta  ranking  yang  mengikuti  beasiswa orang  tua  meninggal  di listview ,  dan  tombol  Print untuk mencetak data yang terdapat di listview saat itu. Terdapat juga fitur search atau pencarian dengan satu field dan  dua radio  button . Field tersebut  digunakan untuk  mencocokkan  dan  mencari  nama  atau  NIM (berdasarkan  pilihan radio  button )  yang  terdapat  di listview .

## ISSN 2085-4552

## Gambar 4. Halaman Tampilkan Data
Ranking  adalah  hasil  akhir  dari  metode Profile Matching yang  ditampilkan  pada  aplikasi  bagian Tampilkan  Data.  Nilai  maksimal  ranking  adalah  3 yang artinya paling diprioritaskan, dan nilai minimum ranking  adalah  0,  yang  paling  tidak  diprioritaskan. Hasil  tersebut  diolah  saat  pengguna  mengisi  atau mengubah  data,  lalu  disimpan  ke  dalam database . Diterima  beasiswa  yang  dimaksud  adalah  mahasiswa yang  mendapatkan  beasiswa.  Berikut  adalah  hasil yang diproses oleh aplikasi.

## Gambar 5. Potongan Kode Perhitungan Core dan Secondary Factor
Gambar  5  memperlihatkan  sistem  menghitung variabel  NCF_E  yaitu  nilai  total  dari core  factor aspek  ekonomi,  NSF_E  yaitu  nilai  total  dari secondary  factor aspek  ekonomi,  NCF_A  yaitu  nilai total  dari core  factor aspek  akademik,  dan  NSF_A yaitu nilai total dari secondary factor aspek akademik. Variabel  yang  digunakan  adalah  variabel  hasil  dari perhitungan  bobot  nilai gap E1,  E2,  E3,  A1,  dan  A2 (yakni nilai kriteria aspek).
Gambar 6. Potongan Kode Perhitungan Total Setiap Aspek
Pada  Gambar  6,  sistem  menghitung  total  variabel total_A  (aspek  akademik)  dan  total_E  (aspek ekonomi)  dari  hasil  perhitungan core  factor dan secondary factor masing-masing aspek, yaitu NCF_A,  NSF_A,  NCF_E,  dan  NSF_E.  Variabel persen_core_A, persen_core_E, persen_secondary_A, dan  persen_secondary_E  ditetapkan  sesuai  dengan permintaan  pengguna,  yaitu  semuanya  50  persen, yang  berarti  semua  aspek  dianggap  memiliki kontribusi yang sama besar.

## Gambar 7. Halaman Tampilkan Data
Pada  Gambar  7,  sistem  menghitung  ranking beasiswa  menggunakan  variabel  total_A  dan  total_E, yang  dikalikan  dengan  persentase  variabel  persen_A dan persen_E yang sudah ditetapkan  yaitu 50 persen. Hasil  perhitungan  ini  akan  disimpan  ke  dalam database .
Tabel 1.  Hasil Ranking Beasiswa Non-Akademik
Nomor Data Ranking Diterima Beasiswa 1 2 Ya 2 2.125 Ya 3 2 Ya 4 1.75 Ya 5 2.25 Ya 6 2 Ya 7 2 Ya 8 2 Ya 9 2 Ya 10 2.25 Ya 11 2 Ya 12 1.75 Ya 13 2 Ya 14 0.375 Tidak 15 0.375 Tidak 16 1.375 Tidak 17 1.625 Tidak
Hasil  ranking  beasiswa  Non-Akademik    pada Tabel  1  menunjukkan  4  dari  17  data  tidak mendapatkan  beasiswa  dan  nilai  ranking  di  bawah 1.625,  artinya  mahasiswa  yang  mendapatkan  nilai ranking  di  bawah  1.625  lebih  cenderung  tidak diterima beasiswa.
Tabel 2. Hasil Ranking Beasiswa Orang Tua Meninggal Nomor Data Ranking Diterima Beasiswa 1 2 Ya 2 1.75 Ya 3 1.75 Ya 4 2 Ya 5 2.375 Ya 6 2.125 Ya 7 1.625 Tidak 8 2.5 Ya 9 1.75 Ya 10 2.25 Ya 11 2.125 Tidak 12 1.875 Ya 13 2 Ya 14 2.125 Ya 15 2.625 Ya 16 2.25 Ya 17 2.125 Ya 18 2.375 Ya 19 2.125 Ya 20 1.75 Ya 21 1.5 Tidak 22 1.875 Ya 23 2.125 Ya 24 2.125 Ya

## ISSN 2085-4552
Nomor Data Ranking Diterima Beasiswa 25 2 Ya 26 1.75 Ya 27 2.25 Ya 28 2.125 Ya 29 1.625 Tidak
Hasil  ranking  beasiswa  orang  tua  meninggal  pada Tabel  2  menunjukkan  4  dari  29  data  tidak mendapatkan  beasiswa  dan  tiga  diantaranya  karena memiliki  nilai  ranking  di  bawah  1.625,  namun terdapat  satu  data  mahasiswa  yang  memiliki  nilai ranking  2.125  dan  tidak  diterima  beasiswa.  Hal  ini disebabkan karena hasil pertimbangan oleh pengambil keputusan  tidak  sesuai  dengan  prioritas  yang diberikan  oleh  aplikasi.  Pada  data  nomor  11,  orang tua  mahasiswa  memiliki  penghasilan  yang  sangat tinggi, memiliki dua tanggungan orang tua, usia orang tua yang masih hidup kurang dari 55 tahun, mengikuti sembilan  kegiatan  akademik,  dan  status  ditolak  dari psikolog.  Hasil  kedua  bagian  beasiswa  dipengaruhi oleh  beberapa  faktor,  yaitu  penetapan  aspek, penetapan  nilai  target  aspek,  pembagian core  factor dan secondary  factor ,  penetapan  tabel  kriteria  aspek, persentase  untuk  nilai  total  dan  nilai  ranking  yang masih belum optimal.

## VI. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Beasiswa UMN  yang  dapat  mendukung  pengguna  untuk memutuskan  mahasiswa  yang  berhak  mendapatkan beasiswa  dengan  menggunakan  metode Profile Matching telah  berhasil  dibangun  oleh  peneliti. Berdasarkan  hasil  penelitian,  tingkat  kepuasan pengguna  terhadap  aplikasi  adalah  72%.  Hasil  ini menunjukkan  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan beasiswa  UMN  yang  dibangun  telah  cukup  baik  dan pengguna  merasa  puas  dengan  hasil  yang  diberikan. Pada  aplikasi  bagian  beasiswa  Non-Akademik    dan
beasiswa  orang  tua  meninggal,  hasil  perhitungan manual  dengan  hasil  perhitungan  aplikasi  tidak  jauh berbeda,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil rekomendasi aplikasi  sesuai dengan  hasil penerimaan beasiswa  selama  ini  dan  dengan  demikian,  aplikasi bisa  digunakan  untuk  membantu  dalam  mendukung pengambilan keputusan beasiswa UMN.
Ada  beberapa  saran  yang  dapat  dijabarkan berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh, yaitu:
1. Kembangkan  dan  bandingkan  metode Profile Matching dengan  metode  lain  seperti simple additive  weighting pada  beasiswa  UMN  agar mengetahui metode yang lebih efektif.
2. Optimalisasi  penetapan  aspek,  penetapan  nilai target  aspek,  pembagian core  factor dan secondary  factor ,  penetapan  tabel  kriteria  aspek, persentase untuk nilai total dan nilai ranking agar lebih efektif.
3. Kembangkan aplikasi ke dalam bentuk situs atau website yang  diminta  oleh  pengguna  untuk memudahkan dalam mengakses.

## D AFTAR P USTAKA
[1] M.  T.  Irawan  dan  D.  Kriestanto,  “Penerapan  Profile Matching  untuk  Pencarian  Siswa  SMP  Penerima  Beasiswa Miskin  dan  Berprestasi”,  Jurnal  Informatika  dan  Komputer (JIKO) - Vol.1, No.1, pp.24-29, 2016..
[2] L.  Puspitasari,  “Penerapan  Metode  Profile  Matching  dalam Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Karyawan (Studi  Kasus:  PT.  Perkebunan  Nusantara  III  Medan)”,  Pelita Informatika Budi Darma, Volume:V, Nomor:3, 2013.
[3] Kusrini,  Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan, Yogyakarta: Andi Offset, 2007.
[4] J.  H.  Moore  dan M.  G.  Chang,  “Design  of  Decision  Support Systems”,  ACM  SIGMIS  Database  -  Selected  papers  on decision  support  systems  from  the  13th  Hawaii  International Conference  on  System Sciences.  Volume  12  Issue  1-2,  pp.8- 14, 1980.
[5] W.  Setiyaningsih. Decision  Support  System  Menggunakan Metode Profile Matching . 2013. URL:
http://staff.budiluhur.ac.id/deni.mahdiana/files/2013/05/Meto de-Profile-Matching.pdf, diakses tanggal 3 Maret 2016.