## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4312

## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Profesi Mahasiswa Informatika Menggunakan Metode WP-RIASEC
Raihan Aqila Taufik * , Miftahurrahma Rosyda
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia Email : 1,* raihan1800018093@webmail.uad.ac.id, 2 miftahurrahma.rosyda@tif.uad.ac.id Email Penulis Korespondensi: raihan1800018093@webmail.uad.ac.id
Abstrak− Program Studi Informatika Universitas Ahmad Dahlan merupakan sebuah program studi yang bergerak di bidang keilmuan informatika/ilmu komputer. Pada Program Studi Informatika Universitas Ahmad Dahlan ini sendiri masih banyak mahasiswa yang kebingungan ketika ingin menentukan profesi yang akan ditekuni ketika telah lulus nanti. Hal ini  Berdasarkan kuesioner yang disebar kepada  mahasiswa semester akhir dari Program Studi Informatika Universitas Ahmad Dahlan. Dari kuesioner yang disebarkan tersebut, didapatkanlah hasil kuesionernya yaitu lebih dari 50 persen responden masih kebingungan dalam menentukan bidang profesi yang akan ditekuni ketika telah lulus nanti. Selain itu,  dalam wawancara yang dilakukan dengan seorang ahli psikologi, beliau mengatakan bahwa kepribadian sangat berpengaruh pada pekerjaan seseorang.  Untuk membantu  Mahasiswa  Informatika  Universitas  Ahmad  Dahlan  dalam  menentukan  profesi,  Maka  dibuatlah  sebuah  sistem pendukung keputusan yang dapat membantu mahasiswa  dari program studi tersebut dalam menentukan bidang profesi yang sesuai berdasarkan nilai mata kuliah dan kepribadian yang mereka miliki. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu WP dan RIASEC. Metode WP berperan dalam perhitungan bobot dari masing-masing nilai mata kuliah. Sedangkan metode RIASEC berperan dalam penentuan kepribadian seseorang yang menjadi dasar untuk menentukan alternatif profesi yang sesuai berdasarkan kepribadian yang dimiliki. Hasil pengujian sistem yang telah dilakukan terhadap 10 orang reponden yang terdiri dari 7 mahasiswa dan 3 alumni dari Program Studi Informatika Universitas Ahmad Dahlan telah mendapatkan hasil pengujian dengan nilai sebesar 84.5 yang artinya sistem sudah berjalan dengan baik dan memenuhi standar ketentuan yang ada.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Profesi; Mata Kuliah; Kepribadian; Informatika.
Abstract− Informatic  Program  in  Ahmad  Dahlan  University  engaged  in  the  field  of  informatics/computer  science.  At  the Informatic Program in Ahmad Dahlan University, there are still many students who are confused when they want to decide which profession to pursue when they graduate. This is based on a questionnaire distributed to final semester students from the Informatics Program in Ahmad Dahlan University. From the distributed questionnaires, the results of the questionnaire were obtained, namely more than 50 percent of respondents were still confused in determining the professional field to be occupied when they graduated. In addition, in an interview conducted with a psychologist, he said that personality is very influential on a person's work. To help Ahmad Dahlan University Informatics Students in determining a profession, a decision support system was created that can help students of the department in determining the appropriate professional field based on the value of the course and their personality. The method used in this research is WP and RIASEC. The WP method plays a role in calculating the weight of each course value. While the RIASEC method plays a role in determining a person's personality which is the basis for determining appropriate professional alternatives based on their personality. The results of system testing that have been carried out on 10 respondents consisting of 7 students and 3 alumni from the Informatics Program  in Ahmad Dahlan University  have obtained test results with a value of 84.5, which means the system is running well and meets the existing standards.
Keywords : Decision Support System; Profession; Course; Personality; Informatic

## 1. PENDAHULUAN
Program Studi Informatika Universitas Ahmad Dahlan merupakan sebuah program studi yang bergerak di bidang keilmuan  informatika/ilmu  komputer.  Program  studi  ini  menghasilkan  lulusan  yang  kompeten  di  bidangnya. Mahasiswa  lulusan  Informatika  Universitas  Ahmad  Dahlan  ini  banyak  yang  bekerja  di  berbagai  wilayah  di Indonesia. Program Studi Informatika memiliki berbagai macam profesi yang bisa ditekuni oleh para lulusannya. Untuk profesi yang bisa ditekuni antara lain: Artificial Intelligence (AI), Data Scientist , Mobile Developer , Security Engineer , Software Engineer , dan Web Developer .
Pada  Program  Studi  Informatika  Universitas  Ahmad  Dahlan  ini  sendiri  masih  banyak  mahasiswa  yang kebingungan ketika ingin menentukan profesi  yang akan ditekuni  ketika telah lulus nanti. Hal  ini  berdasarkan kuesioner  yang  disebar  kepada  mahasiswa  semester  akhir  dari  Program  Studi  Informatika  Universitas  Ahmad Dahlan.  Dari  kuesioner  yang  disebarkan  tersebut,  didapatkanlah  hasil  kuesionernya  yaitu  lebih  dari  50  persen responden  masih  kebingungan  dalam  menentukan  bidang  profesi  yang  akan  ditekuni  ketika  telah  lulus  nanti. Kemudian dalam wawancara yang dilakukan dengan seorang ahli psikologi, beliau mengatakan bahwa kepribadian sangat berpengaruh pada pekerjaan seseorang. Hal ini menjadi faktor besar karna apabila suatu profesi tidak sesuai dengan  kepribadian  yang  dimiliki,  maka  hal  ini  dapat  berdampak  pada  hasil  kerja  yang  kurang  maksimal  dari orang tersebut.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK)  adalah suatu  sistem yang mampu menyediakan fungsi  pengelolaan data berdasarkan suatu  model tertentu, sehingga  pengguna dari  sistem tersebut  dapat  memilih   keputusan yang terbaik [1].
Banyak penelitian yang menerapkan SPK dalam mendukung pengambilan suatu keputusan. Seperti yang dilakukan oleh peneliti bernama Muqorobin di tahun 2019 dalam [2]. Peneliti menggunakan metode SAW dalam

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4312
penelitiannya.  Metode  SAW  ini  dipilih  karena  metode  ini  mampu  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut kriteria,  lalu  proses  dilanjutkan  dengan  melakukan  perangkingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif  terbaik berdasarkan nilai dari kriteria dan bobot tertentu. Selain itu, penelitian yang dilakukan oleh Wati di tahun 2021 dalam [3]. Peneliti menggunakan metode SAW untuk membantu para pengusaha atau user dapat dengan mudah mencari  lokasi  usaha  yang  tepat  dengan  metode  SAW  ini  sesuai  dengan  kriteria  yang  diharapkan.  Lalu  pada penelitian  yang  dilakukan oleh Soffan Maulana di  tahun 2022  Dalam  [4].  Peneliti  menggunakan metode SAW untuk  membantu  mahasiswa  menentukan  tempat  tinggal  sementara  berdasarkan  kriteria  fasilitas,  harga,  lokasi, dan  keamanan.  Hal  ini  disebabkan  karena  ada  banyak  mahasiswa  yang  kebingungan  dalam  menentukan  lokasi tempat tinggal sementara terbaik terutama bagi mahasiswa yang merantau.
Pada penelitian yang dilakukan oleh Eliyen di tahun 2019 dalam [5]. Peneliti menggunakan metode WP untuk  membantu  dalam  penentuan  orang-orang  yang  berhak  menerima  zakat  dan  menghindari  adanya  faktor subjektifitas  dalam  penyaluran  zakat.  Berdasarkan  hasil  uji  coba  yang  dilakukan,  metode  WP  berhasil diimplementasikan untuk perhitungan kriteria alternatif penerima zakat. Selain itu, pada penelitian yang dilakukan oleh Sugiarto di tahun 2020 dalam [6]. Metode WP digunakan dalam sistem agar bonus karyawan dapat diberikan secara adil sesuai kinerja pegawai itu sendiri. Karyawan yang akan mendapatkan bonus tersebut harus memenuhi kriteria yang telah ditetapkan. Lalu pada penelitian yang dilakukan oleh Farokhah di tahun 2019 dalam [7]. Metode WP digunakan agar hasil keputusan yang diperoleh lebih tepat sasaran dan sesuai dengan kriteria yang ada dalam proses pemilihan guru terbaik. Lalu pada penelitian yang dilakukan oleh Setiadi di tahun 2019 dalam [8]. Peneliti menggunakan metode AHP dan SAW untuk membantu sales dan pembeli dalam menentukan mobil bekas terbaik sesuai dengan kriteria. Selain itu, pada penelitian yang dilakukan oleh Marbun di tahun 2019 dalam [9]. Peneliti menggunakan metode AHP dan SAW. Hasil penelitian dapat dimanfaatkan untuk melakukan proses rekomendasi program studi yang ada pada Fakultas  dan Informatika dengan menggunakan beberapa kriteria yang ditentukan. Hal  ini  berdasarkan  pada  hasil  pengujian  yang  mendapatkan  skor  sebesar  77,2  %  yang  berarti  sistem  sudah berfungsi dengan baik.
Pada penelitian yang dilakukan oleh Santoso di tahun 2020 dalam [10]. Metode yang digunakan yaitu CPI untuk  membantu  Pemerintah  Kota Lubuk Linggau dalam menentukan penerima bantuan program bedah rumah bagi  keluarga  miskin.  Kemudian,  metode  CPI  juga  digunakan  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  peneliti bernama  Dahlan  di  tahun  2022  dalam  [11].  Tujuan  penelitian  ntuk  penentuan  siapa  yang  berhak mendapatkan beasiswa prestasi  miskin.  Pembuatan sistem  ini didasari  karena  para petugas kantor dinas kabupaten pahuwato mengalami kesulitan pada saat pemeriksaan berkas calon penerima beasiswa. Lalu, pada penelitian yang dilakukan oleh Hidayat di tahun 2019 dalam [12]. Metode RIASEC digunakan dalam mendiagnosa minat remaja khususnya pelajar  SMA.  Metode  RIASEC  ini  menggunakan  sejumlah  pertanyaan  dalam  mendiagnosa  minat  dari  remaja- remaja  tersebut.  Lalu  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Putra  di  tahun  2020  dalam  [13].  Metode  TOPSIS digunakan  untuk  membantu  wisatawan  dalam  menentukan  objek  wisata. User menginputkan  kriteria  sesuai dengan  kebutuhan,  lalu  kemudian  sistem  akan  memberikan  rekomendasi  tempat  wisata  yang  sesuai  dengan kebutuhan user . Lalu, pada penelitian yang dilakukan oleh Jihad di tahun 2019 dalam [14]. Metode yang digunakan yaitu  TOPSIS  untuk  membantu  PT.  Indomarco  Adhi  Prima  dalam  menentukan  pelanggan  terbaik  berdasarkan pada  kontribusi  masing-masing  pelanggan.  Pembuatan  sistem  ini  didasari  pada  persaingan  yang  semakin  ketat dalam  dunia  industri.  Hal  ini  mendorong  perusahaan  untuk  lebih  teliti  dalam  memilih  pelanggan  terbaik  guna untuk meningkatkan loyalitas pelanggan sehingga semua tujuan yang ingin tercapai bisa terlaksana dengan baik.
Berdasarkan  uraian  permasalahan  yang  ada,  maka  perlunya  dibuat  sebuah  sistem  pendukung  keputusan yang  diharapkan  dapat  membantu  Mahasiswa  Program  Studi  Informatika  Universitas  Ahmad  Dahlan  dalam menentukan  bidang  profesi  yang  sesuai  dan  ideal  berdasarkan  nilai  mata  kuliah  dan  kepribadian  yang  mereka miliki.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Metode yang digunakan untuk pengumpulan data yaitu:
a. Studi Pustaka
Buku dan jurnal online yang berkaitan dengan topik penelitian serta artikel di internet yang digunakan sebagai referensi bagi penulis.
b. Survei
Metode pengumpulan data ini digunakan untuk mengumpulkan data berupa keterkaitan mata kuliah dengan profesi  di Program Studi  Informatika. Angket  disebarkan kepada  Dosen Program Studi Informatika sesuai dengan bidang keahliannya masing-masing. Selain itu, metode ini juga digunakan dalam mengumpulkan data dengan  responden Mahasiswa Program Studi Informatika Universitas Ahmad Dahlan.
c. Wawancara
Penelitian  ini  mengumpulkan  data  dari  ahli  psikologi  untuk  mengidentifikasi  kepribadian  manusia  dan keterkaitannya dengan profesi di Program Studi Informatika.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4312

## 2.2 Tahapan Penelitian

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitan  dimulai  dari  identifikasi  masalah,  lalu  dilakukan  pengumpulan  data.  setelah  data terkumpul  maka  di  lakukan  analisis  dengan  menggunakan  metode  WP  dan  RIASEC  untuk  membantu  dalam perhitungan. Kemudian dilakukan desain tampilan sistem yang kemudian diterjemahkan ke dalam sebuah sistem. Setelah  sistem  selesai  dibuat,  maka  dilakukan  pengujian  sistem  dan  pembuatan  laporan  berdasarkan  hasil penelitian yang didapat.

## 2.3 Algoritma Sistem
Adapun algoritma dari sistem yang dibangun bisa dilihat pada flowchart di gambar 2.

## Gambar 2. Algoritma Sistem

## 2.4 Weighted Product (WP)
WP adalah sebuah metode yang digunakan untuk penyelesaian masalah kasus multi-kriteria yang memiliki banyak data dan atribut. Metode ini memiiki konsep berupa memangkatkan setiap kriteria dengan bobot dari masing-masing atribut [5]. Langkah-langkah perhitungan dari WP yaitu [15]:
a. Perbaikan bobot
Langkah ini dilakukan agar hasil dari penjumlahan semua atribut bernilai 1. Caranya dengan menjumlahkan semua bobot kriteria, lalu kemudian masing-masing kriteria dibagi dengan jumlah keseluruhan tersebut.
∑ 𝑊𝑗 = 1 𝑛 𝑗= 1 (1)
Keterangan : W = bobot dari kriteria b. Menentukan Nilai Vektor S Menghitung preferensi alternatif sebagai vektor S. Nilai preferensi dihitung dengan menggunakan persamaan :
𝑠 𝑖 =   ∏ 𝑥 𝑖𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
Keterangan: J   = kriteria W = bobot kriteria I   = alternatif ke-i sampai dengan n

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4312
S  = preferensi alternatif X  = nilai kriteria Vektor S dihitung dengan mengalikan nilai dari kriteria ke-1 hingga ke-n dengan cara memangkatkan w sebagai bobot normalisasi masing-masing kriteria. Bernilai positif jika w termasuk ke dalam kriteria benefit (keuntungan) dan bernilai negatif jika w termasuk kedalam kriteria cost (biaya).
c. Menghitung Nilai Preferensi Relatif Sebagai Vektor V
Vektor V merupakan nilai preferensi relatif yang akan digunakan untuk mencari peringkat dari hasil perhitungan setiap alternatif.
𝑉 𝑖 = ∏ 𝑥 𝑖𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ (𝑥 𝑗 ∗ ) 𝑛 𝑗=1 (3)

## 2.5 Realistis, Investigatif, Artistik, Sosial, Enterpreneur, Convensional (RIASEC)
Menurut teori Holland, karakteristik yang dimiliki oleh seseorang menjadi faktor utama dalam penentuan karier ideal dari orang tersebut. Menurut Holland, faktor lingkungan juga sangat berpengaruh terhadap sikap dan perilaku dari orang tersebut. Jika seseorang sudah memiliki kesesuaian antara profesi dengan kepribadian mereka, maka akan meningkatkan hasil kerja yang lebih memuaskan [16]. Holland juga mengemukakan sebuah gagasan berupa pembagian individu dari manusia. Terdapat 6 kepribadian menurut Holland [12]:
a. Realistis
Individu dengan kepribadian ini cenderung menghindari situasi interpersonal dan konvensional. Mereka lebih suka  mengekspresikan  diri  dengan  ekspresi  artistik.  Individu  ini  suka  berorientasi  sebagai  seniman  dan penulis.
b. Investigatif
Individu  dengan  tipe  ini  lebih  berperan  sebagai  pemikir  ketimbang  pelaksana.  Mereka  sangat  suka  dengan matematika dan ilmu pengetahuan. Mereka juga sering menghindari hubungan interpersonal..
c. Artistik
individu dengan kepribadian artistik ini menyukai hal hal yang indah (estetik). Mereka kreatif, suka dengan hal-hal kompleks, dan intuitif. Kebanyakan dari mereka suka bernyanyi, berakting, menulis, dan juga melukis. Mereka merupakan orang yang tidak dapat diduga dan tidak suka dengan hal-hal yang konvensional.
d. Sosial
Individu  ini  memiliki  kemampuan  verbal  dan  hubungan  interpersonal  yang  baik.  Mereka  lebih  cocok memasuki  dunia  karir  yang  berhubungan  dengan  orang  lain  seperti  pekerja  sosial,  mengajar  sebagai  guru, konseling, dan lainnya.
e. Enterpreneur
Individu ini dibekali dengan kemampuan untuk memimpin orang lain, orang yang mendominasi, memasarkan produk dan hal yang berkaitan lainnya. Individu ini lebih sesuai dalam karir di bidang politik, penjual, maupun di bidang manajemen.
f. Convensional
Individu  ini  menyukai  hal-hal  yang  sudah  terjadwal.  Mereka  lebih  suka  bekerja  sebagai  bawahan  seperti karyawan kantor, petugas bank, maupun sekretaris kantor.

## 2.6  Informatika Universitas Ahmad Dahlan
Program Studi Informatika Universitas Ahmad Dahlan merupakan salah satu jurusan pendidikan tingkat perguruan tinggi  yang  mempelajari  serta  menerapkan  prinsip-prinsip  ilmu  komputer  dan  analisis  matematis  dalam perancangan,  pengujian,  pengembangan,  dan  evaluasi  sistem  operasi,  perangkat  lunak  ( software ),  dan  kinerja komputer.  Program  Studi  ini  memiliki  berbagai  macam  profesi  yang  bisa  ditekuni  oleh  para  lulusannya.  Untuk profesi  yang  bisa  ditekuni  antara  lain: Artificial  Intelligence (AI), Data  Scientist , Mobile  Developer , Security Engineer , Software Engineer , dan Web Developer .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini, Terdapat 2 kriteria utama yaitu mata kuliah dan kepribadian. Untuk masing-masing kriteria, terbagi lagi kedalam beberapa sub kriteria. Pada kriteria mata kuliah terdapat sub kriteria berupa nilai matakuliah- matakuliah  di  Program  Studi  Informatika  yang  memiliki  kaitan  dengan  dunia  profesi.  Lalu,  untuk  kriteria kepribadian  memiliki  sub  kriteria  berupa  jenis-jenis  dari  kepribadian  manusia.  Adapun  alternatif  profesi  yang digunakan  berasal  dari  hasil  telaah  jurnal  dan  artikel  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti  dengan  cara membandingkan  beberapa  website  pencari  kerja, media  pembelajaran,  dan  berita  dalam  menentukan  profesi  di bidang informatika yang paling banyak di cari.

## 3.1 Perhitungan WP
Adapun kriteria utama yang digunakan dapat dilihat pada tabel 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4312
Tabel 1. Kriteria Utama
No Kriteria Nama Kriteria 1  C1 Mata Kuliah 2  C2 Kepribadian
Langkah  pertama  dalam  menghitung  WP  pada  penelitian  ini  yaitu  dengan  menentukan  nilai  bobot  dari masing-masing  mata  kuliah.  Nilai  bobot  didapatkan  dari  penyebaran  angket  yang  dilakukan  kepada  Dosen Informatika  Universitas  Ahmad  Dahlan  yang  memiliki  keahlian  di  bidangnya  masing-masing  sesuai  dengan profesi pada penelitian ini. Untuk pembobotan, jika mata kuliah cukup berkaitan dengan profesi, maka nilai bobot dari mata kuliah tersebut bernilai 1. Jika mata kuliah sangat berkaitan dengan profesi, maka nilai bobot dari mata kuliah tersebut bernilai 3. Berikut merupakan bobot mata kuliah untuk profesi software engineer .
Tabel 2. Nilai Bobot Mata Kuliah Pada Profesi Software Engineer No Mata Kuliah Nilai Bobot 1  Basis Data 3 2  Interaksi Manusia Dan Komputer 3 3  Komunikasi Data Dan Jaringan Komputer 3 4  Pemrograman Web Dinamis 3 5  Rekayasa Perangkat Lunak 3 6  Rekayasa Web 3 7  Sistem Operasi 1 8  Struktur Data 3 9  Teknologi Multimedia 1 10  Penj. Kualitas Perangkat Lunak 1 11  Pemrograman Berorientasi Objek 1 Kemudian hitung nilai bobot ternormalisasi (W).
∑ 𝑤𝑗 = penjumlahan semua nilai bobot mata kuliah
= 19
Menentukan Nilai S dari software engineer 𝑆 𝑠𝑜𝑓𝑡𝑤𝑎𝑟𝑒 𝑒𝑛𝑔𝑖𝑛𝑒𝑒𝑟 = (3 0.053 ) (3 0.158 ) (4 0.053 ) (1 0.158 ) (4 0.053 ) (4 0.053 ) (4 0.053 ) (3 0.053 ) (3 0.053 ) (1 0.158 ) (4 0.158 ) 𝑆 𝑠𝑜𝑓𝑡𝑤𝑎𝑟𝑒 𝑒𝑛𝑔𝑖𝑛𝑒𝑒𝑟 = 2.365972184 𝑆 𝑠𝑜𝑓𝑡𝑤𝑎𝑟𝑒 𝑒𝑛𝑔𝑖𝑛𝑒𝑒𝑟 ternormalisasi   = 2.3659 x 1.0069 = 2.382
Lakukan langkah yang sama terhadap profesi lainnya, sehingga didapatkan nilai S masing-masing profesi sebagai berikut:
𝑆 𝐴𝐼 =  2.254022894 𝑆 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑖𝑒𝑠𝑡 =  3.009646187 𝑆 𝑚𝑜𝑏𝑖𝑙𝑒 𝑑𝑒𝑣𝑒𝑙𝑜𝑝𝑒𝑟 =  3.154689003 𝑆 𝑠𝑒𝑐𝑢𝑟𝑖𝑡𝑦 𝑒𝑛𝑔𝑖𝑛𝑒𝑒𝑟 =  3.047428824 𝑆 𝑤𝑒𝑏 𝑑𝑒𝑣𝑒𝑙𝑜𝑝𝑒𝑟 =  2.803876101
Kemudian ditentukan nilai V dari masing-masing profesi, sehingga jika dijumlahkan hasilnya bernilai 1. Total S = 16.652 𝑉 𝐴𝐼 =2.254 /16.652 = 0.135 𝑉 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑆𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑖𝑒𝑠𝑡 =  3.010/16.652 = 0.181 𝑉 𝑀𝑜𝑏𝑖𝑙𝑒 𝐷𝑒𝑣𝑒𝑙𝑜𝑝𝑒𝑟 =  3.155/16.652 = 0.189 𝑉 𝑆𝑒𝑐𝑢𝑟𝑖𝑡𝑦 𝐸𝑛𝑔𝑖𝑛𝑒𝑒𝑟 =  3.047/16.652 = 0.183 𝑉 𝑆𝑜𝑓𝑡𝑤𝑎𝑟𝑒 𝐸𝑛𝑔𝑖𝑛𝑒𝑒𝑟 =  2.382/16.652 = 0.143 𝑉 𝑊𝑒𝑏 𝐷𝑒𝑣𝑒𝑙𝑜𝑝𝑒𝑟 =  2.804/16.652 = 0.168
Maka didapatkan rangkuman hasil akhir perhitungan yaitu pada tabel berikut:
Tabel 3. Hasil Perhitungan WP No  Profesi Hasil Perhitungan 1  AI 0.135 2 Data Scientiest 0.180 3 Mobile Developer 0.189 4 Security Engineer 0.183 5 Software Engineer 0.143

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4312
No  Profesi Hasil Perhitungan 6 Web Developer 0.168

## 3.2 Perhitungan RIASEC
Berikut merupakan kepribadian dari masing-masing profesi berdasarkan hasil pengumpulan data yang dilakukan dengan seorang pakar psikologi bernama Dian Warni S.Psi yang memiliki keahlian dalam bidang penentuan karier.
Tabel 4. Kepribadian Masing-masing Profesi
No  Profesi Kepribadian 1  AI Realistis, Investigatif, Enterpreneur 2 Data Scientiest Realistis, Investigatif, Enterpreneur 3 Mobile Developer Realistis, Enterpreneur, Investigatif, Sosial 4 Security Engineer Realistis, Investigatif , convensional
5 Software Engineer
Realistis, Investigatif , convensional
6 Web Developer Artistik, Realistis, Enterpreneur, Investigatif
Data jawaban dari pertanyaan kepribadian yang diinputan secara acak bisa dilihat pada tabel berikut.
Tabel 5. Hasil Inputan Kepribadian No Kepribadian Jumlah 1  Realistis 6 2  Investigatif 4 3  Artistik 6 4  Sosial 6 5  Entepreneur 4 6  Convensional 6
Dari  data yang  diinputkan, maka dilakukanlah  perhitungan  untuk  mendapatkan nilai  bobot  dari  masing- masing  kepribadian  dengan  cara  membagi  tiap  jumlah  dari  masing-masing  kepribadian  dengan  nilai  7.  Nilai  7 merupakan total pertanyaan untuk masing-masing kepribadian. sehingga didapatkan nilai bobot pada tabel berikut.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Bobot Kepribadian
No Kepribadian Bobot 1  Realistis 0.857 2  Investigatif 0.571 3  Artistik 0.857 4  Sosial 0.857 5  Entepreneur 0.571 6  Convensional 0.857
Dari hasil perhitungan kepribadian yang didapat, berikutnya kita lakukan normalisasi nilai sehingga total hasil kepribadian = 1. Hal ini dilakukan agar nilai kepribadian memiiki kesetaraan nilai yang sama dengan profesi. Untuk normalisasi nilai kepribadian bisa dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 7. Normalisasi Kesetaraan Nilai Kepribadian
Bobot  normalisasi  yang  didapatkan  merupakan  bobot  nilai  kepribadian  yang  telah  dilakukan  proses normalisasi kesetaraan nilai terhadap bobot profesi. Yang jika di jumlahkan maka hasilnya = 1.

## 3.3 Perhitungan Akhir
Setelah  dilakukan  normalisasi  terhadap  nilai  kepribadian,  maka  berikutnya  dilakukan  penentuan  bobot  dari masing-masing kriteria. Besaran bobot ini didapat dari pengumpulan data dengan orang yang ahli dibidangnya. Adapun bobot untuk profesi memiliki nilai bobot 60% dan kepribadian memiliki bobot 40%. Bobot ini berlaku pada tiap profesi dan tiap kepribadian.
No Kepribadian Bobot Normalisasi 1 Realistis 0.188 2 Investigatif 0.125 3 Artistik 0.188 4 Sosial 0.188 5 Entepreneur 0.125 6 Convensional 0.188

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4312
Tabel 8. Pembobotan Nilai Profesi
Berikutnya dilakukan pembobotan untuk tiap kepribadian dengan nilai bobot 40%.
Tabel 9. Pembobotan Nilai Kepribadian
Setelah di lakukan pembobotan untuk profesi sebesar 60% dan kepribadian sebesar 40%, maka selanjutnya lakukan  perhitungan  nilai  akhir  dengan  cara  menjumlahkan  masing-masing  nilai  akhir  dari  kepribadian  dan profesi.  Untuk  mengetahui  jenis  kepribadian  dari  masing-masing  profesi  bisa  dilihat  pada  tabel  4.  Berikut merupakan hasil akhir dari setiap alternatif profesi.
ℎ1 𝐴𝐼 = 0.075 x 0.081 = 0.006 ℎ2 𝐴𝐼 = 0.05 x 0.081 x 0.9 = 0.004
ℎ3 𝐴𝐼 = 0.05 x 0.081 x 0.8 = 0.003
ℎ1 𝑚𝑜𝑏𝑖𝑙𝑒 𝑑𝑒𝑣𝑒𝑙𝑜𝑝𝑒𝑟 = 0.075 x 0.113 = 0.0085
ℎ2 𝑚𝑜𝑏𝑖𝑙𝑒 𝑑𝑒𝑣𝑒𝑙𝑜𝑝𝑒𝑟 = 0.005 x 0.113 x 0.9 = 0.0051
ℎ3 𝑚𝑜𝑏𝑖𝑙𝑒 𝑑𝑒𝑣𝑒𝑙𝑜𝑝𝑒𝑟 = 0.005 x 0.113 x 0.8 = 0.0045
ℎ4 𝑚𝑜𝑏𝑖𝑙𝑒 𝑑𝑒𝑣𝑒𝑙𝑜𝑝𝑒𝑟 = 0.075 x 0.113  0.7 = 0.0059
ℎ1 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑖𝑒𝑠𝑡 = 0.075 x 0.108 = 0.008 ℎ2 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑖𝑒𝑠𝑡 = 0.05 x 0.108 x 0.9 = 0.005
ℎ3 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑖𝑒𝑠𝑡 = 0.05 x 0.108 x 0.8 = 0.004
ℎ1 𝑠𝑒𝑐𝑢𝑟𝑖𝑡𝑦 𝑒𝑛𝑔𝑖𝑛𝑒𝑒𝑟 = 0.075 x 0.110 = 0.008 ℎ2 𝑠𝑒𝑐𝑢𝑟𝑖𝑡𝑦 𝑒𝑛𝑔𝑖𝑛𝑒𝑒𝑟 = 0.05 x 0.110 x 0.9 = 0.005
ℎ3 𝑠𝑒𝑐𝑢𝑟𝑖𝑡𝑦 𝑒𝑛𝑔𝑖𝑛𝑒𝑒𝑟 = 0.075 x 0.110 x 0.8 = 0.007
ℎ1 𝑠𝑜𝑓𝑡𝑤𝑎𝑟𝑒 𝑒𝑛𝑔𝑖𝑛𝑒𝑒𝑟 = 0.075 x 0.086 = 0.006
ℎ2 𝑠𝑜𝑓𝑡𝑤𝑎𝑟𝑒 𝑒𝑛𝑔𝑖𝑛𝑒𝑒𝑟 = 0.05 x 0.086 x 0.9 = 0.004
ℎ3 𝑠𝑜𝑓𝑡𝑤𝑎𝑟𝑒 𝑒𝑛𝑔𝑖𝑛𝑒𝑒𝑟 = 0.075 x 0.086 x 0.8 = 0.005
ℎ1 𝑤𝑒𝑏 𝑑𝑒𝑣𝑒𝑙𝑜𝑝𝑒𝑟 = 0.075 x 0.101 = 0.008 ℎ2 𝑤𝑒𝑏 𝑑𝑒𝑣𝑒𝑙𝑜𝑝𝑒𝑟 = 0.075 x 0.101 x 0.9 = 0.007 ℎ3 𝑤𝑒𝑏 𝑑𝑒𝑣𝑒𝑙𝑜𝑝𝑒𝑟 = 0.005 x 0.101 x 0.8 = 0.004 ℎ4 𝑤𝑒𝑏 𝑑𝑒𝑣𝑒𝑙𝑜𝑝𝑒𝑟 = 0.005 x 0.101  0.7 = 0.0035 keterangan : h = hasil akhir
Berdasarkan hasil perhitungan, maka didapatkanlah nilai tertinggi yaitu pada hasil akhir ℎ1 𝑚𝑜𝑏𝑖𝑙𝑒 𝑑𝑒𝑣𝑒𝑙𝑜𝑝𝑒𝑟 dengan  nilai  sebesar  0.0085.  Maka  berdasarkan  hasil  tersebut,  didapatkanlah  alternatif  profesi  berupa Mobile Developer dengan tipe kepribadian realistis.

## 3.4 Implementasi Sistem
Berikut  ini  merupakan  tampilan  dari  halaman dashboard sistem.  Pada  halaman  ini  berisi  petunjuk  tentang bagaimana langkah penggunaan sistem.
No Profesi Bobot Akhir 1 AI 0.081 2 Data Scientiest 0.108 3 Mobile Developer 0.114 4 Security Engineer 0.110 5 Software Engineer 0.086 6 Web Developer 0.101 No Kepribadian Bobot Akhir 1 Realistis 0.075 2 Investigatif 0.050 3 Artistik 0.075 4 Sosial 0.075 5 Entepreneur 0.050 6 Convensional 0.075

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4312
Gambar 3. Tampilan Halaman Dashboard
Halaman ini berfungsi untuk memasukkan nilai-nilai mata kuliah dan petanyaan kepribadian. Untuk mata kuliah terdiri dari mata kuliah semeseter ganjil, semester genap, dan mata kuliah pilihan. Serta untuk menjawab soal-soal pertanyaan kepribadian.
Gambar 4. Tampilan Halaman Untuk Memasukkan Nilai Mata Kuliah dan kepribadian
Halaman  ini  berfungsi  untuk  menampilkan  hasil  rekomendasi  profesi  mahasiswa,  serta  menampilkan kepribadian dari mahasiswa yang bersangkutan.

## Gambar 5. Tampilan Halaman Hasil Rekomendasi Profesi

## 3.5 Pengujian Sistem
System Usability Scale (SUS) adalah sebuah metode pengujian yang digunakan sebagai pengukur dan untuk mengevaluasi usability suatu sistem berdasarkan pada standar dunia industri [17]. Pengujian ini dilakukan untuk mendapatkan nilai user usability dari sistem yang telah dibuat. Pengujian pada penelitian ini dilakukan terhadap 10 orang responden yang terdiri dari 7 orang Mahasiswa Semester Akhir Informatika Universitas Ahmad Dahlan dan 3 orang alumni dari lulusan Informatika Universitas Ahmad Dahlan. Berikut adalah pengujian SUS [17].
Tabel 10. Jawaban Responden No  Responden Q1  Q2  Q3  Q4  Q5  Q6  Q7  Q8  Q9  Q10 1  responden 1 5 1 5 4 4 3 3 3 4 3 2  responden 2 4 2 4 1 4 4 5 1 5 3 3  responden 3 5 1 5 2 5 1 5 1 5 1 4  responden 4 5 1 5 1 5 1 5 1 5 1 5  responden 5 5 4 4 5 5 4 5 1 4 1 6  responden 6 5 3 5 1 5 3 5 1 5 1 7  responden 7 5 4 5 2 5 1 5 1 5 1 8  responden 8 5 1 5 1 5 1 5 1 5 1 9  responden 9 4 2 5 1 5 2 4 2 4 2 10  responden 10 4 1 4 3 4 2 4 3 4 3

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4312
Aturan perhitungan :
a. Untuk setiap pertanyaan bernomor ganjil, skor akhir didapat dengan nilai pengguna dikurangi 1.
b. Untuk setiap pertanyaan bernomor genap, skor akhir didapat dengan 5 - skor pengguna.
Tabel 11. Hasil Perhitungan Sus No  Responden Q1  Q2  Q3  Q4  Q5  Q6  Q7  Q8  Q9  Q10 1  responden 1 4 4 4 1 3 2 2 2 3 2 2  responden 2 3 3 3 4 3 1 4 4 4 2 3  responden 3 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4  responden 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5  responden 5 4 1 3 0 4 1 4 4 3 4 6  responden 6 4 2 4 4 4 2 4 4 4 4 7  responden 7 4 1 4 3 4 4 4 4 4 4 8  responden 8 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 9  responden 9 3 3 4 4 4 3 3 3 3 3
10  responden 10 3 4 3 2 3 3 3 2 3 2
sus = 27+31+39+40+28+36+36+40+33+28
10 = 84.5
Berdasarkan hasil perhitungan, maka didapatkanlah skor SUS sebesar 84,5. Dengan skor tersebut, menurut ketentuan [17], maka dapat disimpulkan bahwa sistem sudah bisa berfungsi dengan baik dan layak diterima.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  pembahasan,  maka  didapatkanlah  alternatif  profesi  yaitu mobile  developer dengan  tipe  kepribadian realistis. Berdasarkan hasil ini dapat kita simpulkan bahwa pada sistem yang dibangun dengan berbagai macam tahapan mulai dari identifikasi masalah, pengumpulan data, sampai ke tahapan pembuatan laporan telah berhasil menerapkan metode WP-RIASEC dalam membangun sistem pendukung keputusan untuk membantu Mahasiswa Program Studi Informatika Universitas Ahmad Dahlan dalam menentukan profesi ketika telah lulus nanti. Hasil pengujian sistem yang telah dilakukan terhadap 10 orang reponden yang terdiri dari 7 mahasiswa dan 3 alumni telah mendapatkan hasil pengujian dengan nilai sebesar 84.5 yang artinya sistem sudah berjalan dengan baik dan memenuhi standar ketentuan yang ada.

## REFERENCES
[1] W. Setiyaningsih, KONSEP SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN , vol. 44, no. 8. Yayasan Edelweis, 2015.
[2] Muqorobin, A. Apriliyani, and Kusrini, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Beasiswa Dengan Metode SAW,” J. Teknol. Inf. , vol. 14, no. 1, pp. 76–85, 2019.
[3] E. F. Wati, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) Dalam Menentukan Lokasi Usaha,” J. Sains Komput. Inform. , vol.
5, no. 1, pp. 241–245, 2021, [Online]. Available:
https://www.academia.edu/10694816/PENERAPAN_METODE_SIMPLE_ADDITIVE_WEIGHTING_SAW_DALA M_MENENTUKAN_PENDIRIAN_LOKASI_GRAMEDIA_DI_SUMATERA_UTARA.
[4] “Kost; SPK; SAW; Gresik; Alternatif,” vol. 7, no. 2, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.syntaxliterate.co.id/index.php/syntax-literate/article/view/6358/3641.
[5] I. Print, K. Eliyen, F. S. Efendi, P. Polinema, and K. Kediri, “InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika  dan Teknologi Jaringan Implementasi Metode Weighted Product untuk Penentuan Mustahiq Zakat,” vol. 4, no. 1, pp. 148–150, 2019, [Online]. Available: http://bit.ly/InfoTekJar.
[6] A. Sugiarto, R. Rizky, S. Susilowati, A. M. Yunita, and Z. Hakim, “Metode Weighted Product Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bonus Pegawai Pada CV Bejo Perkasa,” Bianglala Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 100–104, 2020, doi: 10.31294/bi.v8i2.8806.
[7] L. Farokhah and A. Kala’lembang, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik dengan Metode Weighted Product Pada MAN 1 Pariaman,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 11, no. 2, p. 179, 2019, doi: 10.32815/jitika.v11i2.219.
[8] I. Setiadi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Bekas,” J. String , vol. 3, no. 3, pp. 247–257, 2019.
[9] E. Marbun and S. Hansun, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Program Studi Dengan Metode Saw Dan Ahp,” Ilk. J. Ilm. , vol. 11, no. 3, pp. 175–183, 2019, doi: 10.33096/ilkom.v11i3.432.175-183.
[10]  B. Santoso and Armanto, “Penerapan Metode Composite Performance Index ( CPI ) Dalam Proses Penentuan Penerima Bantuan Program Bedah Rumah Bagi Keluarga Miskin Dikota Lubuklinggau,” J. Ilm. BETRIK , no. 02, pp. 74–82, 2020.
[11]  B. Bin Dahlan, B. Betrisandi, and M. Diange, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa Prestasi Miskin Dengan Metode Composite Performance Index (CPI),” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 1–13, 2022, doi: 10.32672/jnkti.v5i1.3849.
[12]  F.  K.  Hidayat  and  S.  N.  Wahyuni,  “Pendeteksian  Minat  Dan  Bakat  Menggunakan  Metode  Riasec,” Indones.  J.  Bus. Intell. , vol. 2, no. 1, p. 32, 2019, doi: 10.21927/ijubi.v2i1.1023.
[13]  D.  W.  Trise  Putra,  S.  N.  Santi,  G.  Y.  Swara,  and  E.  Yulianti,  “Metode  Topsis  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Objek  Wisata,” J.  Teknoif  Tek.  Inform.  Inst.  Teknol.  Padang ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  1–6,  2020,  doi: 10.21063/jtif.2020.v8.1.1-6.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4312
[14]  M. A. Jihad, “Pemanfaatan Metode Technique for Order Preference By Similiarity  To Ideal Solution (Topsis) Untuk Menentukan Pelanggan Terbaik,” J. Inf. dan Komput. , vol. 7, no. 1, pp. 1–6, 2019, doi: 10.35959/jik.v7i1.117.
[15]  C.  R.  Hidayat,  T.  Mufizar,  and  M.  D.  Ramdani,  “Implementasi  Metode  Weighted  Product  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan Seleksi Calon Karyawan Bpjs Kesehatan Tasikmalaya,” Konf. Nas. Sist. Inf. 2018 , no. September, pp. 530– 541, 2018.
[16]  S. G. Rambe, A. M. Yusuf, and Afdal, “Persfektif Teori Holland tentang BK Karir di SMK,” Ristekdik (Jurnal Bimbing. dan Konseling) , vol. 6, no. 1, pp. 142–150, 2021.
[17]  D.  W.  Ramadhan,  “PENGUJIAN  USABILITY  WEBSITE  TIME  EXCELINDO  MENGGUNAKAN  SYSTEM USABILITY  SCALE  (SUS)  (sTUDI  KASUS:  WEBSITE  TIME  EXCELINDO),” JIPI  (Jurnal  Ilm.  Penelit.  dan Pembelajaran Inform. , vol. 4, no. 2, p. 139, 2019, doi: 10.29100/jipi.v4i2.977.