## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Penerapan Metode TOPSIS dan Profile Matching Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Siswa Peserta LKS
Dita Indah Pratama Putri * , M. Fakhriza, Muhammad Dedi Irawan
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* dita.indah@uinsu.ac.id, 2 fakhriza@uinsu.ac.id, 3 muhammaddediirawan@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: dita.indah@uinsu.ac.id
Abstrak− Dalam  menentukan siswa  yang akan mengikuti Lomba  Kompetensi Siswa (LKS) perlu diperhatikan pada saat penentuan hasil seleksi peserta LKS. Lomba Kompetensi Siswa merupakan kompetensi tahunan antar siswa pada jenjang SMK sesuai dengan keahlian yang sudah diajarkan pada SMK. Selama ini dalam proses penyeleksian siswa yang akan ikut menjadi peserta LKS hanya dilakukan secara manual dengan cara memilih siswa yang cukup aktif di dalam pembelajaran sehingga hanya siswa-siswa itu saja yang akan mengikuti LKS. Tujan dilakukan penelitian ini adalah untuk merancang dan membangun sebuah sistem informasi pendukung keputusan dengan mengunakan metode TOPSIS (Technique For Order Prefrence by Similiarity to Ideal Solution) dan Profile Matching berbasis web yang dapat mempermudah para guru untuk menyeleksi siswa yang akan mengikuti LKS yang berkualitas dan memenuhi standard penilaian  pada bidang  kompetensinya.  Metode pengembangan  sistem  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode Rapid Application Development (RAD). Dengan adanya sistem informasi ini, diharapkan dapat membantu para guru dalam menyeleksi siswa yang akan mengikuti LKS.  Dari nilai preferensi, dapat disimpulkan bahwa alternatif (baris ketiga)  memiliki nilai bobot yang paling optimal dibandingkan dengan nilai alternatif lainnya. Oleh karena itu, dapat diketahui bahwa (baris ketiga) adalah siswa yang berhak atau layak untuk menjadi calon peserta LKS tingkat SMK yang lolos seleksi urutan pertama dengan nilai preferensi (0.881).
Kata Kunci: Lomba Kompetensi Siswa; Profile Matching; Seleksi; Sistem Pendukung Keputusan; TOPSIS
Abstract− In determining which students will take part in the Student Competency Competition (LKS), it is necessary to pay attention when determining the selection results for LKS participants. The Student Competency Competition is an annual competency between students at the vocational school level according to the skills taught at the vocational school. So far, the process of selecting students who will participate in the LKS has only been done manually by selecting students who are active enough in learning so that only those students will take part in the LKS. The aim of this research is to design and build a decision support information system using the TOPSIS (Technique for Order Preference by Similiarity to Ideal Solution) method and web-based Profile Matching which can make it easier for teachers to select students who will take quality and fulfilling LKS. Assessment standards in the field of competence. The system development method used in this research is the Rapid Application Development (RAD) method. With this information system, it is hoped that it can help teachers in selecting students who will take the LKS. From the preference values, it can be concluded that the alternative (third row) has the most optimal weight value compared to the other alternative values. Therefore, it can be seen that (third row) are students who have the right or are eligible to become prospective participants in vocational school level LKS who pass the first selection with a preference value (0.881).
Keywords : Student Competency Competition; Profile Matching; Selection; Decision Support Systems; TOPSIS

## 1. PENDAHULUAN
Tiap  siswa  mempunyai  tingkat  kemampuan  dan  pengetahuan  yang  unik,  mampu  berkembang  menjadi  individu  yang mencapai prestasi. Meraih prestasi bukan hanya menjadi kebanggaan diri sendiri, tetapi juga menjadi kebanggaan bagi orang lain[1]. Untuk mendapatkan siswa yang berprestasi diadakan seleksi dalam ulangan, ujian, kegiatan ekstrakulikuler, berbagai  lomba  dan  kemampuan  berorganisasi  sebagai  parameter  evaluasi  kemampuan  siswa  tersebut.  Pada  saat penyeleksian sangat membutuhkan waktu dan tenaga yang cukup besar. Perkembangan teknologi pada era ini mengalami perkembangan  yang sangat pesat dan  mampu  memberikan dampak terhadap perubahan-perubahan  yang terjadi. Salah satunya  perkembangan  teknologi  informasi  yang  berkaitan  pada  bidang  penyeleksian.  Teknologi  yang  semakin  maju dapat membantu dalam proses penyeleksian tersebut karena akan menjadi jauh lebih mudah, efektif serta efisien[2].
Direktorat  Pembinaan  Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK)  pemerintah  telah  menginisiasi  Lomba  Kompetensi Siswa (LKS) sebagai bagian dari upaya peningkatan kualitas pendidikan. LKS ini merupakan ajang kompetisi tahunan di tingkat SMK, yang diselenggarakan sesuai dengan bidang keahlian yang diajarkan di sekolah tersebut[3]. SMK Negeri 1 Percut Sei Tuan, sebagai lembaga pendidikan kejuruan, secara aktif berkomitmen untuk menyelenggarakan pendidikan dan pelatihan guna mencetak Sumber Daya Manusia (SDM) yang memiliki pengetahuan dan penguasaan terhadap ilmu pengetahuan  dan  teknologi  (IPTEK),  sekaligus  menjunjung  tinggi  nilai-nilai  moral  serta  memiliki  kemampuan  untuk bersaing di pasar kerja global. Maka dari itu SMK Negeri 1 Percut Sei Tuan sangat memprioritaskan pengetahuan dan kemampuan pada setiap siswanya[4].
SMK Negeri 1 Percut Sei Tuan secara rutin mengikutsertakan siswa pada Lomba Kompetensi Siswa (LKS) setiap tahun di tingkat kabupaten/kota. Namun, seleksi siswa yang berpartisipasi dilakukan berdasarkan tingkat keterlibatan dan aktifitas siswa selama proses pembelajaran. Banyak siswa yang memiliki skill di bidang kompetensinya itu sering tidak terlihat oleh para guru  karena siswa tersebut cenderung introvert di kelas, sehingga ia tidak  mendapatkan kesempatan untuk mengembangkan potensi di bidang kompetensinya tersebut[5]. Adapun beberapa poin misi yang diterapkan pada SMK Negeri 1 Percut Sei Tuan yaitu “Melaksanakan kebijakan pemerintah untuk mewujudkan SMK yang mempunyai nilai-nilai karakter bangsa guna menghasilkan tamatan yang memiliki kemampuan: a. Kompetensi sesuai dengan pasar kerja,  b.  Mendapat  setifikat  kompetensi  berstandar  nasional  dan  industri”.  Sementara  selama  ini  proses  penyeleksian

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
siswa yang akan ikut menjadi peserta LKS hanya dilakukan secara manual dengan memilih siswa yang cukup aktif dalam pembelajaran dan hasilnya hanya siswa-siswa itu saja yang berkesempatan untuk menjadi perwakilan dalam mengikuti LKS, maka karena itu dibutuhkanlah sebuah sistem pendukung keputusan dengan tujuan agar meningkatkan kompetensi siswa-siswa sesuai dengan misi SMK Negeri 1 Percut Sei Tuan tersebut dan juga menurut standart penilaian yang sudah ditetapkan[6].
Pada penelitian terlebih dahulu[7] sistem pendukung keputusan pada proses pemilihan peserta LKS yang selama ini masih bersifat subjektif yang hanya mempertimbangkan nilai akademik dan non akademik, sehingga hasilnya kurang memadai  dan  tidak  mencapai  standar  yang  diinginkan.  Pada  Petunjuk  Teknis  (JUKNIS)  Lomba  Kompetensi  Siswa Tingkat Nasional XXIX Tahun 2021 Jenjang SMK terdapat persyaratan pada bidang lomba yang hanya memfokuskan pada bidang keterampilan kompetensi kejuruannya masing-masing. Metode yang penulis gunakan adalah TOPSIS yang memiliki salah satu keunggulan yakni mampu menilai keputusan berdasarkan kinerja relatif pada alternatif-alternatif yang ada  melalui  bentuk  formulasi  matematis  yang  sederhana.  Untuk  mengimplementasikan  Sistem  Pendukung  Keputusan Seleksi Siswa Peserta Lomba Kompetensi Siswa (LKS) Berbasis Web maka digunakanlah metode Profile Matching dan TOPSIS.  Profile  Matching  dan  TOPSIS  dipilih  sebagai  metode  kombinasi  karena  Profile  Matching  efektif  dalam menangani parameter yang tidak berdasarkan nilai maksimum (benefit) dan minimum (cost), melainkan menggunakan nilai  ideal  yang  harus  dipenuhi  dengan  kebutuhan  pengambil  keputusan.  Hasil  dari  proses  Profile  Matching  tersebut kemudian digunakan bersamaan dengan metode TOPSIS untuk menghasilkan ranking dari alternatif yang telah dinilai[8].
Karena itu, melalui penelitian ini maka akan dibangun suatu Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Siswa Peserta Lomba  Kompetensi  Siswa  (LKS)  Menggunakan  Metode  TOPSIS  dan  Profile  Matching  Berbasis  Web  agar  para mempermudah para  guru dalam  menyeleksi siswa  yang akan  mengikuti  LKS  yang berkualitas dan  memenuhi standar penilaian pada bidang kompetensinya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data merupakan cara yang dilakukan untuk mendapatkan terkait dengan hal – hal pendukung dalam penelitian. Adapun metode tersebut dapat dilihat berikut:
Mulai Metode Pengembangan Sistem
Selesai Wawancara Observasi Studi Pustaka Requirement Planning Design Workshop Metode Rapid Application Developmen t (RAD) Implementation Use Case Diagram, Class Diagram, Activity Diagram, Sequence Diagram
Bahasa Pemrograman PHP, Database MySQL. Metode TOPSIS dan Profile Matching
Profile Instansi, Analisis Sistem
Berjalan, Analisis Sistem Usulan, Metode TOPSIS dan Profile Matching
Implementasi Interface , Pengujian Blackbox Testing Metode Penelitian Desain sistem Pembangunan Sistem Kuantitatif Gambar 1. Kerangka Berpikir
Gambar 1 merupakan kerangka berpikir, dimana metode penelitian yang digunakan adalah Metode Research and Development  (R&D)  yang  memiliki  beberapa  kemudahan  dalam  penggunaan  karena  metode  ini  akan  sesuai  dengan penelitian  yang  akan  mengumpulkan  dan  memproses  data  penelitian[9].  Penulis  menggunakan  berbagai  pendekatan seperti, wawancara, observasi dan studi pustaka untuk mengumpulkan informasi dalam penelitian ini. Berikut ini adalah penjelasan sumber data:
a. Wawancara
Data  dan  kriteria  yang  relevan  diperoleh  melalui  proses  wawancara[10].  Penulis  secara  khusus  melakukan wawancara dengan Ibu Dra. Mariana, selaku Ketua Program Keahlian Teknologi Konstruksi dan Properti, untuk mendapatkan informasi terkait kriteria seleksi peserta Lomba Kompetensi Siswa (LKS).
b. Observasi
Lokasi  SMK  Negeri  1  Percut  Sei  Tuan  adalah  di  Jl.  Kolam  No.3,  Kenangan  Baru,  Kecamatan  Percut  Sei  Tuan, Kabupaten  Deli  Serdang,  Sumatera  Utara  20371.  Di  sinilah  observasi  dilakukan.  Tujuan    dilakukan  di  bawah bimbingan  dan  pengawasan  Bapak  Sukirman,  S.Pd.  Tujuan  observasi  adalah  untuk  memahami  proses  yang berlangsung, mengidentifikasi masalah secara langsung, serta mengamati solusi yang diterapkan[11].

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 4, Maret 2024 Hal 417−426 https://djournals.com/resolusi
c. Studi Pustaka
Selain  itu,  penulis  menggunakan  studi  literature  untuk  mengumpulkan  informasi  tambahan  untuk  mendukung penelitian ini[12]. Penulis mencari dan memeriksa informasi dari berbagai sumber termasuk buku, e-book, jurnal dan  penelitian  sebelumnya.  Informasi  yang  dikumpulkan  dari  studi  pustaka  ini  digunakan  sebagai  referensi  dan rujukan untuk melengkapi kerangka penelitian.

## 2.2 Metode Pengembangan Sistem
Penulis memilih metode untuk pengembangan sistem Rapid Application Development, sebab sesuai dengan kebutuhan penelitian dan metode pengembangan sistem ini sesuai untuk melakukan pembangunan sistem dalam interval waktu yang cukup singkat[13].
Gambar 2. Metode Pengembangan Sistem Rapid Application Development (RAD)
Gambar  2  merupakan  metode  pengembangan  sistem  Rapid  Application  Development  (RAD).  Berikut  adalah penjabaran metode Rapid Application Development (RAD), yaitu:
a. Requirements Planning, yaitu pada tahap ini penulis akan melakukan proses penganalisisan data serta kebutuhan lainnya  untuk  pembangunan  sistem[14].  Analisis  yang  akan  dilakukan  yaitu  mencakup  di  dalamnya  profil  SMK Negeri 1 Percut Sei Tuan, analisis sistem berjalan, analisis sistem usulan, serta analisis metode TOPSIS dan Profile Matching untuk penyeleksian siswa peserta LKS.
b. Design Workshop, yaitu tahapan desain atau perancangan yang digunakan untuk menggambarkan sistem yang akan dibangun[15]. Pada tahap design workshop, terdapat 2 (dua) tahap yang akan dilakukan yaitu:
1. Desain  sistem,  pada  tahap  ini  penulis  membuat  rancangan  sistem  dengan  menggunakan  pemodelan  sistem Unified Modelling Language (UML) yang digunakan untuk membuat diagram seperti usecase diagram, activity diagram, sequence diagram, dan class diagram.
2. Membangun  sistem,  pada  tahap  ini  penulis  membangun  sistem  pendukung  keputusan  yang  menggunakan metode TOPSIS dan Profile Matching untuk pemilihan siswa peserta LKS.
c. Implementation, tahap ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem yang telah selesai dibangun dan diberikan kepada  SMK  Negeri  1  Percut  Sei  Tuan  untuk  membantu  menyelesaikan  masalah  yang  ada.  Sebelum diimplementasikan secara langsung, sistem juga akan diuji melalui pengujian black-box untuk memastikan apakah semua fungus dan prosesnya sudah berjalan sesuai harapan[16].

## 2.3 Metode TOPSIS
TOPSIS (Technique For Order Prefrence by Similiarity to Ideal Solution) yang merupakan salah satu strategi dinamis dan dimaksudkan untuk menangani masalah multi-tindakan, pertama kali dikemukakan oleh Yoon dan Hwang pada tahun 1981.  Pedoman  penting  dari  strategi  ini  adalah  memilih  pilihan  terbaik  yang  tidak  hanya  memiliki  pemisahan  paling terbatas dari cita-cita positif. pengaturan, namun juga memiliki jarak terjauh dari pengaturan ideal negatif. Metode ini digunakan secara luas dalam pemecahan masalah keputusan praktis dan telah diimplementasikan dalam berbagai bidang. Keunggulan  metode  ini  terletak  pada  sederhananya  konsep  namun  kompleksitas  dalam  penyelesaian  masalah,  yang mempermudah manajemen pengambilan keputusan dan kontrol, serta memberikan kemampuan analisis yang baik[17].

## 2.4 Metode Profile Matching
Profile matching yakni suatu tahapan perbandingan antara kemampuan individu dan kemampuan kinerja, yang bertujuan untuk  mengidentifikasi  perbedaan  kompetensi  yang  disebut  sebagai  GAP.  Beberapa  aspek  terkait  analisis  GAP  telah diidentifikasi, salah satunya adalah tabel nilai bobot GAP. Penting juga untuk memahami konsep skala prioritas dalam analisis GAP, karena pembobotan dilakukan dengan menggunakan range 0-5 berdasarkan prioritas setiap kriteria[18].

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 4, Maret 2024 Hal 417−426 https://djournals.com/resolusi
2.5 Algoritma  Metode  Profile  Matching  dan  TOPSIS  (Technique  For  Order  Prefrence  by  Similiarity  to  Ideal Solution)
Gambar 3. Algoritma Metode Profile Matching dan TOPSIS (Technique For Order Prefrence by Similiarity to Ideal Solution) seleksi peserta LKS
Gambar 3 merupakan algoritma metode Profile Matching dan TOPSIS (Technique for Order Prefrence by Similiarity to Ideal Solution) seleksi peserta LKS

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Metode Profile Matching
Sebelum dilakukannya perhitungan, profile matching dikelompokkan menjadi dua aspek diantaranya aspek pengetahuan dan aspek keterampilan untuk menentukan bobot kriterianya. Menentukan alternatif yang digunakan dalam pengambilan keputusan untuk menyeleksi siswa peserta LKS (Lomba Kompetensi Siswa) tingkat SMK yang menggunakan metode Profile Matching yang dapat dilihat pada tabel 1. sebagai berikut:
Tabel 1. Nilai Alternatif
No. Nama Total Nilai Keterampilan Pengetahuan Sikap Kehadiran Kerjasama 1. Anisa Dwi Fadila 74,5 73 80 80 70 2. Cici Amelia 76,5 75 83 65 80 3. Delfira Hendriani 86,75 86 81 82 85 4. Faiz Fakhri 91,25 90 85 70 65 5. Fika Gita Cahaya 93 91,5 65 88 81

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Tabel 1 merupakan tabel nilai alternatif dimana yang digunakan ada 5 alternatif. Menentukan Aspek-Aspek Penilaian
Tabel 2. Nilai Aspek Aspek Nilai 0-100 Bobot SB 86-100 5 B 81-85 4 C 66-80 3 K 56-65 2 SK 0-55 1
Tabel 2 merupakan nilai aspek. Dikelompokkan menjadi dua aspek, yaitu: a. Aspek Pengetahuan
Tabel 3. Aspek Pengetahuan No. Aspek Pengetahuan Nilai Atribut 1. Nilai Pengetahuan Kompetensi Kejuruan 4 Benefit 2. Nilai Keterampilan Kompetensi Kejuruan 4 Benefit
Tabel 3. merupakan aspek pengetahuan dimana terdiri nilai pengetahuan kompetensi kejuruan dan nilai keterampilan kompetensi kejuruan.
b. Aspek Keterampilan
Tabel 4. Aspek Keterampilan No. Aspek Keterampilan Nilai Atribut 1. Nilai Sikap 4 Benefit 2. Nilai Kehadiran 4 Benefit 3. Nilai Kerjasama 3 Benefit
Tabel 4. merupakan aspek keterampilan dimana terdiri nilai sikap, kehadiran dan kerjasama. Berikut merupakan hasil perhitungan aspek:
Tabel 5. Hasil Perhitungan Aspek No. Alternatif Aspek Pengetahuan Aspek Keterampilan Pengetahuan Keterampilan Sikap Kehadiran Kerjasama 1. A01 3 3 3 3 3 2. A02 3 3 4 2 3 3. A03 5 5 4 4 4 4. A04 5 5 4 3 2 5. A05 5 5 2 5 4

## Menghitung Pembobotan Pemetaan GAP
Menggunakan rumus GAP = Nilai Kriteria – Nilai Aspek. (1)
Berikut langkah menentukan nilai GAP:
Tabel 6. Perhitungan Nilai GAP No. Alternatif Aspek Pengetahuan Aspek Keterampilan C1 C2 C3 C4 C5 1. A01 2 2 2 2 2 2. A02 2 2 1 3 2 3. A03 0 0 1 1 1 4. A04 0 0 1 2 3 5. A05 0 0 2 0 1
Tabel 6. merupakan hasil perhitungan nilai GAP. Untuk menghasilkan bobot GAP, maka diperlukan bobot nilai dengan patokan tabel bobot nilai GAP sebagai berikut:
Tabel 7. Bobot Nilai GAP
No. Selisih Bobot Keterangan 1. 0 6 Tidak ada selisih (kompetensi sesuai dengan yang dibutuhkan) 2. 1 5,5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat 3. -1 5 Kompetensi individu kekurangan 1 tingkat 4. 2 4,5 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 4, Maret 2024 Hal 417−426 https://djournals.com/resolusi
No. Selisih Bobot Keterangan 5. -2 4 Kompetensi individu kekurangan 2 tingkat 6. 3 3,5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat 7. -3 3 Kompetensi individu kekurangan 3 tingkat 8. 4 2,5 Kompetensi individu kelebihan 4 tingkat 9. -4 2 Kompetensi individu kekurangan 4 tingkat 10. 5 1,5 Kompetensi individu kelebihan 5 tingkat 11. -5 1 Kompetensi individu kekurangan 5 tingkat
Hasil pemetaan GAP untuk tiap aspek berada di tabel dibawah ini:
Tabel 8. Hasil Pemetaan GAP No. Alternatif Aspek Pengetahuan Aspek Keterampilan C1 C2 C3 C4 C5 1. A01 4,5 4,5 4,5 4,5 4,5 2. A02 4,5 4,5 5,5 3,5 4,5 3. A03 6 6 5,5 5,5 5,5 4. A04 6 6 5,5 4,5 3,5 5. A05 6 6 3,5 6 5,5

## 3.2 Perankingan Metode TOPSIS
Setelah  mendapatkan  nilai  pembobotan  GAP,  kemudian  dilanjutkan  dengan  perhitungan  TOPSIS.  Nilai  GAP  yang dihasilkan dari metode Profile Matching merupakan modal awal dalam perhitungan TOPSIS. Berikut merupakan 5 data alternatif dari 30 data yang akan digunakan sebagai sampel untuk menentukan calon peserta LKS (Lomba Kompetensi Siswa)  tingkat  SMK.  Membuat  matriks  keputusan  yang  ternormalisasi  dari  nilai  GAP  yang  telah  di  dapatkan  pada perhitungan Profile Matching.
𝑚 = [ 4,5 4,5 4,5 4,5 4,5
4,5 4,5 5,5 3,5 4,5 6
6 5,5 5,5 5,5 6 6 5,5 4,5 3,5 6 6 3,5 6 5,5]
Dengan menggunakan rumus:
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 √∑ 𝑥𝑖𝑗 2 𝑚 𝑛 (2)
𝑚 1 =   √4,5 2 + 4,5 2 + 6 2 + 6 2 + 6 2 = √148,5 = 12,186 𝑟 11 = 4,5 12,186 = 0,37 𝑟 12 = 4,5 12,186 = 0,37 𝑟 13 = 6 12,186 = 0,49 𝑟 14 = 6 12,186 = 0,49 𝑟 15 = 6 12,186 = 0,49
Tabel 9. Hasil Matriks Ternomalisasi
No. Alternatif Aspek Pengetahuan Aspek Keterampilan C1 C2 C3 C4 C5 1. A01 0,37 0,37 0,41 0,41 0,42 2. A02 0,37 0,37 0,50 0,32 0,42 3. A03 0,49 0,49 0,50 0,50 0,52 4. A04 0,49 0,49 0,50 0,41 0,33 5. A05 0,49 0,49 0,32 0,55 0,52
Tabel  9.  merupakan  hasil  matriks  ternormalisasi.  Kemudian  membuat  matriks  keputusan  yang  ternormalisasai terbobot dengan bobot w j = (w 1 , w 2 , w 3 , , w n ) dimana w j adalah bobot dari kriteria ke-j maka normalisasi bobot matriks V adalah:
v ij = w j r ij
(3)

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 4, Maret 2024 Hal 417−426 https://djournals.com/resolusi
Tabel 10. Hasil Matriks Ternomalisasi Terbobot
No. Alternatif Aspek Pengetahuan Aspek Keterampilan C1 C2 C3 C4 C5 1. A01 1,48 1,48 1,62 1,65 1,27 2. A02 1,48 1,48 1,98 1,28 1,27 3. A03 1,97 1,97 1,98 2,02 1,55 4. A04 1,97 1,97 1,98 1,65 0,99 5. A05 1,97 1,97 1,26 2,20 1,55
Tabel 10. merupakan hasil matriks tenormalisasi terbobot. Setelah itu, dari matriks keputusan yang ternormalisasai terbobot dapat dilanjutkan dengen menentukan matriks solusi ideal positif dan ideal negatif.
Tabel 11. Matriks Solusi Ideal Positif dan Ideal Negatif
Solusi Ideal C1 C2 C3 C4 C5 A+ Max Max Max Max Max 2,0 2,0 2,0 2,2 1,5 A- Min Min Min Min Min 1,5 1,5 1,3 1,3 1,0
Tabel 11. merupakan hasil dari matriks solusi ideal positif dan ideal negatif. Kemudian dapat menghitung nilai separasi dengan rumus:
a. S + adalah jarak alternatif dari solusi ideal positif didefinisikan sebagai :
𝑆 𝑖 − = √∑ (𝑣 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 −   𝑣 𝑗 − ) 2 , dengan i = 1, 2, 3, . . . , m b. S - adalah jarak alternatif dari solusi ideal negatif didefinisikan sebagai :
𝑆 𝑖 + = √∑ (𝑣 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 −   𝑣 𝑗 + ) 2 , dengan i = 1, 2, 3, . . . , m
Tabel 12. Nilai Separasi No. Alternatif Ideal + Ideal - 1. A01 1,0 0,6 2. A02 1,2 0,8 3. A03 0,2 1,4 4. A04 0,8 1,1 5. A05 0,7 1,3
Tabel 12. merupakan nilai separasi. Kemudian menghitung nilai preferensi berdasarkan rumus jarak ideal negatif dibagi dengan jarak ideal negatif ditambah jarak ideal positif. Hal ini berlaku untuk setiap data alternatif seperti berikut ini:
Tabel 13. Nilai Preferensi No. Alternatif Nilai Preferensi 1. A01 0,4 2. A02 0,4 3. A03 0,9 4. A04 0,6 5. A05 0,6
Tabel  13.  merupakan  nilai  preferensi.  Dari  nilai  preferensi,  dapat  disimpulkan  bahwa  alternatif  (baris  ketiga) memiliki nilai bobot yang paling optimal dibandingkan dengan nilai alternatif lainnya. Oleh karena itu, dapat diketahui bahwa  (baris  ketiga)  adalah  siswa  yang  berhak  atau  layak  untuk  menjadi  calon  peserta  LKS  tingkat  SMK  yang  lolos seleksi urutan pertama dengan nilai preferensi (0.881).
Tabel 14. Ranking Alternatif
Peringkat Alternatif Nama Siswa Nilai Preferensi 1 A03 Delfira Hendriani 0,9 2 A05 Fika Gita Cahaya 0,6 3 A04 Faiz Fakhri 0,6 4 A02 Cici Amelia 0,4 5 A01 Anisa Dwi Fadila 0,4

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 4, Maret 2024 Hal 417−426 https://djournals.com/resolusi
3.1 Implementasi Rancangan Interface
a. Halaman Data Kriteria

## Gambar 4. Halaman Data Kriteria
Salah satu bagian dari sistem hanya dapat diakses admin adalah halaman data kriteria. Admin dapat menambahkan data kriteria yang sebelumnya sudah diketahui data kriterianya. Disini admin dapat juga mengubah dan menghapus data kriteria. Berikut merupakan tampilan untuk halaman data kriteria.
b. Halaman Data Subkriteria

## Gambar 5. Halaman Data Subkriteria
Salah satu bagian dari sistem hanya dapat diakses admin adalah halaman data subkriteria. Admin dapat menambahkan data  subkriteria  yang  sebelumnya  sudah  diketahui  data  subkriterianya.  Disini  admin  dapat  juga  mengubah  dan menghapus data subkriteria. Berikut merupakan tampilan untuk halaman data subkriteria.
c. Halaman Data Siswa

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Salah  satu  bagian  dari  sistem  hanya  dapat  diakses  admin  adalah  halaman  data  siswa.  Admin  dapat  menambah, mengedit dan menghapus data siswa yang ada. Berikut merupakan tampilan data siswa.
d. Halaman Data Perhitungan
Gambar 7. Halaman Data Perhitungan
Salah satu bagian dari sistem hanya dapat diakses admin dan guru adalah halaman data perhitungan. Di halaman ini admin dan guru bisa mengetahui hasil nilai perhitungan Profile Matching dan TOPSIS. Disini admin dan guru bisa melihat perangkingan alternatif siswa yang menjadi peserta lomba kompetensi siswa.
e. Halaman Hasil
Gambar 8 . Halaman Hasil
Salah satu bagian dari sistem hanya dapat diakses admin dan guru adalah halaman hasil, dalam halaman ini user bisa mengetahui hasil nilai perangkingan Profile dan TOPSIS. Disini user bisa melihat data alternative siswa yang akan menjadi peserta lomba kompetesi siswa. Berikut merupakan tampilan untuk halaman hasil.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian sistem pendukung keputusan yang penulis lakukan dalam menyeleksi siswa peserta lomba kompetensi siswa (LKS), maka dapat diperoleh kesimpulan sistem ini dapat meminimalisir proses penilaian subjektif karena telah menggunakan perhitungan dengan metode Profile Matching dan TOPSIS sehingga menghasilkan laporan perangkingan alternatif prioritas. Sistem ini dapat menjadi solusi bagi SMK Negeri 1 Percut Sei Tuan dalam menyeleksi siswa peserta lomba kompetensi siswa (LKS) menjadi lebih akurat dan sistematis karena menggunakan metode perhitungan SPK.

## REFERENCES
[1] S. Rahman, “Pentingnya motivasi belajar dalam meningkatkan hasil belajar,” in Prosiding Seminar Nasional Pendidikan Dasar, 2022.
[2] H. R. B. Riyanto, “Pembaruan Hukum Nasional Era 4.0,” J. Rechts Vinding Media Pembin. Huk. Nas., vol. 9, no. 2, p. 161, 2020.
[3] R. Muhammad, “FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA NOVEMBER 2019,” 2019.
[4] R. A. Tumanggor, “Penerapan Manajemen Strategi Dalam Meningkatkan Kinerja Guru Di SMK Karya Bunda Percut Sei Tuan.” Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, 2020.
[5] Q. Qurrota, “Peningkatan Self Development Pada Siswa Introvert KElas IX di SMP Ma’arif NU 1 Purwokerto.” UIN Prof. KH Saifuddin Zuhri, 2023.
[6] M. Hidayat, M. S. Miskadi, and R. P. Murtikusuma, Metode Diskusi Tipe Kokok Meningkatkan Motivasi, Aktivitas dan Prestasi

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 4, Maret 2024 Hal 417−426 https://djournals.com/resolusi
Belajar Siswa. Penerbit P4I, 2022.
[7] M.  Rahman,  J.  Na’am,  and  J.  Santony,  “Pemilihan  Peserta  Lomba  Kompetensi  Siswa  Menggunakan  Metode  TOPSIS,”  J. KomtekInfo, vol. 5, no. 3, pp. 42–52, 2019, doi: 10.35134/komtekinfo.v5i3.30.
[8] R.  Somya  and  R.  Wardoyo,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Asisten  Dosen  Menggunakan  Kombinasi Metode Profile Matching dan TOPSIS Berbasis Web Service,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. Dan Inform., vol. 5, no. 1, pp. 44–50, 2019.
[9] V. H. Saputra and D. Pasha, “Komik Digital Berbasis Scientific Method Sebagai Media Pembelajaran di Masa Pandemi COVID- 19,” J. Ris. Teknol. Dan Inov. Pendidik., vol. 4, no. 1, pp. 89–100, 2021.
[10]  C.  Casro,  Y.  Purwati,  G.  Setyaningsih,  and  A.  P.  Kuncoro,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Pengaduan  Pelanggan  Berbasis  Web Menggunakan Framework Codeigniter Di Indotechno Purwokerto,” J. Sains dan Inform., vol. 6, no. 2, pp. 166–174, 2020, doi: 10.34128/jsi.v6i2.244.
[11]  I. Irwanto, “Perancangan Sistem Informasi Sekolah Kejuruan dengan Menggunakan Metode Waterfall (Studi Kasus SMK PGRI 1 Kota Serang-Banten),” Lect.  J. Pendidik., vol. 12, no. 1, pp. 86–107, 2021, doi: 10.31849/lectura.v12i1.6093.
[12]  M.  R.  Fadli,  “Memahami  desain  metode  penelitian  kualitatif,”  Humanika,  vol.  21,  no.  1,  pp.  33–54,  2021,  doi: 10.21831/hum.v21i1.38075.
[13]  Hafiz Maulana Siagian, M. I. P. Nasution, and Triase, “Implementasi Framework Bootstrap Pada Sistem Kerja Praktek Berbasis Web Responsive,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi), vol. 9, no. 1, pp. 6–11, 2022, doi: 10.30656/jsii.v9i1.3922.
[14]  A. A. Wahid, “Analisis Metode Waterfall Untuk Pengembangan Sistem Informasi,” J. Ilmu-ilmu Inform. dan Manaj. STMIK, no. Novemb., pp. 1–5, 2020.
[15]  D.  D.  J.  T.  J.  Sitinjak  and  J.  Suwita,  “Analisa  Dan  Perancangan  Sistem  Informasi  Administrasi  Kursus  Bahasa  Inggris  Pada Intensive English Course Di Ciledug Tangerang,” Insa. Pembang. Sist. Inf. dan Komput., vol. 8, no. 1, 2020.
[16]  M. A. Risaldi, Anton, and P. Astuti, “Perancangan Sistem Informasi Menggunakan Metode Waterfall Untuk Pengajuan Cuti Dan Perjalanan  Dinas  Pada  Pt.  Igtax  Ekuseru  Indonesia,”  Buffer  Inform.,  vol.  6,  no.  2,  pp.  27–36,  2020,  [Online].  Available: https://www.journal.uniku.ac.id/index.php/buffer/article/view/3531
[17]  F. Sari, Metode dalam pengambilan keputusan. Yogyakarta: Deepublish, 2018.
[18]  D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan. Sleman: Penerbit Deepublish, 2017.