## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 732 − 739 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2075

## Penerapan Metode Profile Matching Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Teknisi Terbaik

## Sawitri, Nelly Astuti Hasibuan*, Dito Putro Utomo
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Param, Medan, Indonesia Email: 1 witrisawitri94242@gmail.com, 2,* Nelly.ahsb@gmail.com, 3 ditoputro12@gmail.com Email Penulis Korespondensi: Nelly.ahsb@gmail.com Submitted: 10/08/2022 ; Accepted: 23/08/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak− PT.  Mitra  Tunggal  Perkasa  merupakan  sebuah  perusahaan  distributor  yang  bergerak  di  bidang  marketing  penjualan barang,  barang  yang  dijual  atau  dipasarkan  adalah  jenis  alat  berat  seperti  mesin  Komprssor Shark .  Perawatan  pada  mesin kompressor biasanya dilakukan oleh seorang teknisi, dimana pada hal ini PT. Mitra Tunggal Perkasa melakukan pemilihan teknisi terbaik  dan  juga  pemberian reward bagi  teknisi  yang  akan  menjadi  alternatif  terbaik.  Pemilihan  teknisi  kompressor  terbaik  ini dilakukan untuk membantu meningkatkan daya kerja teknisi agar menjadi lebih baik lagi dari yang sebelumnya. Untuk membantu penentuan ataupun pemilihan dalam menetapkan seseorang yang layak menjadi seorang teknisi mesin kompressor terbaik maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan, dan banyak sekali kriteria-kriteria yang  harus dimiliki oleh setiap teknisi sebagai syarat  untuk  menjadi  seorang  teknisi  mesin  kompressor  terbaik.  Pada  penelitian  ini  akan  diangkat  suatu  kasus  yaitu  mencari alternatif  terbaik  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan  dengan  menerapkan  metode Profile  Matching .  Metode  ini membandingkan  antara  nilai  data  aktual  dari  suatu  pr ofile yang  akan dinilai  dengan  nilai profile yang  diharapkan,  sehingga dapat  diketahui  perbedaan kompetensinya (GAP), semakin kecil (GAP) yang dihasilkan maka  bobot nilainya semakin besar yang berarti  memiliki  peluang  lebih  besar  untuk  direkomendasikan untuk  menjadi  alternatif  yang terplihi,  sehingga  dapat  digunakan oleh setiap pihak dalam mendukung kemajuan organisasi atau perusahaan dalam mencapai tujuan melalui pengambilan keputusan yang terbaik. Adapun yang menjadi hasil Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Teknisi Mesin Terbaik pada PT.Mitra Tunggal Perkasa adalah alternatif A2 dengan nilai 4,755 atas nama “Satish Kumar” .
Kata Kunci: Profile Matching; Sistem Pendukung Keputusan; Teknisi Terbaik.
Abstract− PT. Mitra Tunggal Perkasa is a distributor company engaged in the marketing of goods sales, the goods sold or marketed are heavy equipment types such as the Shark Komprssor machine. Maintenance on the compressor machine is usually carried out by a technician, in which case PT. Mitra Tunggal Perkasa selects the best technicians and also rewards technicians who will be the best alternative. The selection of the best compressor technician is done to help improve the technician's work power so that it becomes even better than the previous one. To assist the determination or selection in determining someone who deserves to be the best compressor engine technician, a decision support system is needed, and there are lots of criteria that every technician  must have as a condition to become the best compressor engine technician. In this study, a case will be raised, namely looking for the best alternative based on predetermined criteria by applying the Profile Matching method. This method compares the actual data value of a profile to be assessed with the expected profile value, so that the difference in competence (GAP) can be seen. selected alternative, so that it can be used by each party in supporting the progress of the organization or company in achieving its  goals through making the best decisions. The result of the Decision Support System for the Selection of the Best Mechanical Technician at PT. Mitra Tunggal Perkasa is alternative A2 with a value of 4,755 in the name of "Satish Kumar".
Keywords: Profile Matching; Decision Support System; Best Technician.

## 1. PENDAHULUAN
Teknisi  adalah  seseorang  yang  menguasai  dan  memahami  dalam  memperbaiki  peralatan  elektronik,  peralatan komunikasi,  otomotif,  atau  lainnya  sesuai  dengan  bidang  keahliannya.  Profesi  ini  juga  mempunyai  andil  dalam pemeliharaan suatu sistem mekanik. Pekerjaan seorang teknisi bisa dibilang cukup rumit, namun tidak semua seperti itu,  ada  beberapa  bidang  yang  sangat  menyenangkan  untuk  dijalankan  karena  di  dalamnya  terdapat  banyak  sekali tantangan dan pengalaman yang akan didapatkan.
PT.  Mitra  Tunggal  Perkasa  merupakan  sebuah  perusahaan  distributor  yang  bergerak  di  bidang  marketing penjualan  barang,  barang  yang  dijual  atau  dipasarkan  adalah  jenis  alat  berat  seperti  mesin  Kompressor Shark . Perawatan pada mesin kompressor biasanya dilakukan oleh seorang teknisi, dan adanya pemilihan teknisi terbaik ini yaitu agar para teknisi dapat membiasakan dirinya dengan setiap aspek prosedur service yang harus dilakukan dan mampu memahami potensi masalah yang mungkin muncul saat berada dilapangan.
Dalam  pemilihan  teknisi  terbaik  ini  diharapkan dapat  membantu para  teknisi  untuk  mengembangkan  setiap kemampuan dan mengikuti standar kriteria dalam perusahaan, yang diharapkan untuk mendukung serta mengapresiasi bagi teknisi yang mampu untuk mengembangkan kemampuan dirinya, dimana pada hal ini, PT. Mitra Tunggal Perkasa melakukan pemilihan teknisi terbaik dan juga pemberian reward bagi teknisi terbaik.
Adapun masalah dalam pemilihan teknisi terbaik di PT. Mitra Tunggal Perkasa selama ini pihak perusahaan hanya melakukan penilaian yang biasa dengan melihat skill (keahlian) dari teknisi untuk memilih siapa yang layak menjadi  teknisi  terbaik.  Dengan  penentuan  kriteria  tersebut  membuat  perusahaan  membutuhkan  waktu  yang  lama dalam pengambilan keputusan, dikarenakan penilaian tersebut masih bersifat subjektif dan dapat menimbulkan konflik dalam penilaian pada setiap alternatif pemilihan teknisi terbaik. Akibat dari masalah ini dapat terjadi kesalahpahaman bagi teknisi lain yang seharusnya terpilih menjadi tidak terpilih. Untuk mengatasi kesulitan dalam pemilihan teknisi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 732 − 739 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2075
terbaik di PT. Mitra Tunggal Perkasa, maka dibutuhkan sebuah sistem yang terhubung dengan komputer yaitu Sistem Pendukung Keputusan (SPK).
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  sebuah  sistem  yang  mampu  memberikan  kemampuan pengkomunikasian untuk pemecahan masalah dalam pengambilan keputusan pada situasi semi terstruktur dan situasi yang  tidak  terstruktur,  dimana  tak  seorang  pun  tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat[1].  SPK bertujuan untuk menyediakan informasi, membimbing, memberikan prediksi serta mengarahkan.
Proses  pengambilan  keputusan  dalam  memilih  teknisi  terbaik  ini  dibutuhkan  metode  untuk  menghitung pengambilan keputusan dan mampu memberikan nilai yang akurat, salah satunya dengan menerapkan metode Profile Matching. Konsep metode ini yaitu dapat mengasumsikan tingkat variabel predictor ideal yang harus dipenuhi oleh subjek yang diteliti, bukan dari tingkat minimal yang harus dipenuhi atau dilewati. Metode Profile Matching cocok digunakan dalam upaya manajemen SDM (Sumber Daya Manusia), karena secara garis besar metode ini merupakan proses  membandingkan  antara  kemampuan  individu  ke  dalam  kompetensi  yang  harus  dicapai  dalam  suatu penyeleksian, sehingga akan mendapatkan alternatif yang baik. Dengan demikian, metode ini dapat menjadi solusi dan menyelesaikan masalah untuk pihak perusahaan dalam memilih teknisi terbaik.
Beberapa penelitian terdahulu yang telah dilakukan berkaitan dengan metode profile matching seperti yang dilakukan  oleh  Putu  Sugiartawan,  dkk  di  tahun 2018  dengan  hasil  yang  didapatkan.  Hasil  dari  proses  perhitungan dengan  metode profile  matching ini  berupa  nilai  yang  diranking  berdasarkan  nilai  yang  terbesar,  hasil  dari  nilai ranking ini akan digunakan sebagai acuan dalam membantu manajer untuk melakukan pengambilan keputusan[1].
Pada tahun 2019 juga dilakukan penelitian terkait profile matching oleh Anang Aris Widodo dan M Misdram didapatkan hasil penelitian Sistem Pendukung Keputusan dengan menggunakan metode profile matching ini dapat menjadi solusi dalam pengambil keputusan untuk menentukan perhitungan nilai kenaikan jabatan[2]. Ditahun yang sama  juga  dilakukan  penelitian  oleh  Zulfan  Efendi  serta  didapatkan  hasil  penelitian profile  matching merupakan pilihan tepat dalam penentuan keputusan lokasi perumahan[3].
Penelitian  lainnya  yang  dilakukan  oleh  Yesni  Malau  di  tahun  2020  hasil  yang  didapatkan  dari  penelitian pengambilan  keputusan  kategori  promosi  produk  dengan  metode profile  matching dapat  membantu  perusahaan distributor dalam menentukan promo untuk setiap produk yang dimiliki[4].
Dan  penelitian  lainnya  juga  dilakukan  oleh  Elvis  Pawan,  dkk  pada  tahun  2021  didapatkan  hasil  penelitian berupa hasil testing sebanyak 84% menjawab positif terhadap manfaat sistem dan metode profile matching [5].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Dalam melakukan penelitian agar mendapat hasil seperti yang diharapkan, maka diperlukan kerangka kerja penelitian. Dimana kerangka penelitian yang akan dilakukan digambarkan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 732 − 739 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2075

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian  data.  Sistem  itu  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, di mana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat[6].
Sistem  penunjang  keputusan  adalah  pendekatan  berbasis  komputer  atau  metodologi  untuk  mendukung pengambilan  keputusan.  Bagian  paling  penting  dari  SPK  khas  adalah  data  warehouse,  yang  merupakan  subjek berorientasi,  terpadu,  waktu-varian,  non-  normalisasi,  koleksi  non-volatile  data  yang  memungkinkan  menganalisis sejumlah besar data dari berbagai sumber dengan hasil yang cepat[7].
Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  bagian  dari  suatu sistem informasi berbasis komputer, berupa manajemen pengetahuan yang digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan  dalam  suatu  organisasi  atau  perusahaan  guna  menyelesaikan  suatu  permasalahan  dengan  menghasilkan alternatif terbaik.

## 2.3 Metode Profile Matching
Metode Profile  Matching merupakan  suatu  mekanisme  pengambilan  keputusan  dengan  mengasumsikan  bahwa terdapat tingkat variabel prediktor yang ideal yang harus dipenuhi oleh subjek yang diteliti, bukan dari tingkat minimal yang  harus  dipenuhi  atau  dilewati.  Dalam  proses  perhitungan  pada  metode Profile  Matching ,  diawali  dengan pendefinisian nilai minimum untuk setiap variabel-variabel penilaian. Selisih setiap nilai data testing terhadap nilai minimum masing-masing variabel, membandingkan antara nilai data aktual dari suatu profile yang akan dinilai dengan nilai profil yang diharapkan, sehingga dapat diketahui perbedaan kompetensinya (disebut juga GAP), semakin kecil GAP yang dihasilkan maka bobot nilainya semakin besar peluang untuk direkomendasikan menjadi alternatif yang terpilih.  Metode  ini  memiliki  tingkat  objektifitas  yang  lebih  baik  karena  mengukur  nilai  setiap  indikator  variabel. Adapun langkah-langkah dari metode Profile Matching , sebagai berikut[9] : a. Menentukan variabel data-data yang dibutuhkan.
b. Menentukan aspek-aspek yang digunakan untuk penilaian.
c. Pemetaan Gap profil.
Gap = Profil Minimal – Profil data tes
(1)
d. Setelah diperoleh nilai Gap selanjutnya diberikan bobot untuk masing-masing nilai Gap.
e. Perhitungan  dan  pengelompokan Core  Factor dan Secondary  Factor .  Setelah  menentukan  bobot  nilai  gap, kemudian dikelompokkan menjadi 2 kelompok yaitu:
1 . Core Factor (Faktor Utama), yaitu merupakan kriteria (kompetensi)  yang paling penting atau menonjol atau paling  dibutuhkan  oleh  suatu  penilaian  yang  diharapkan  dapat  memperoleh  hasil  yang  optimal.  Rumus menghitung Nilai Core Factor (NCF):
𝑁𝐶𝐹 = ∑𝑁𝐶 ∑𝐼𝐶
(2)
Keterangan: NFC     :  Nilai rata-rata core factor NC       :  Jumlah total nilai core factor IC         :  Jumlah item core factor 2 . Secondary Factor (faktor pendukung), yaitu merupakan item-item selain yang ada pada core factor , atau berupa faktor pendukung yang kurang dibutuhkan oleh suatu penilaian.
𝑁𝐶𝐹 = ∑𝑁𝑆 ∑𝐼𝑆
(3)
Keterangan: NFS   :  Nilai rata-rata secondary factor NS     :  Jumlah total nilai secondary factor IS       :  Jumlah item secondary factor
f. Perhitungan Nilai Total. Nilai Total diperoleh dari prosentase core factor dan secondary factor yang diperkirakan berpengaruh terhadap hasil tiap-tiap profil.
𝑵%𝑵 = (𝑿)%𝑵𝑪𝑭 + (𝑿)𝑺𝑭 (4) Keterangan:
N      :  Nilai Total dari kriteria NFS         :  Nilai rata-rata secondary factor NFC         :  Nilai rata-rata core factor (x) %        :  Nilai persen yang diinputkan
g. Perhitungan  penentuan  ranking.  Hasil  Akhir  dari  proses profile  matching adalah  ranking.  Penentuan  ranking mengacu pada hasil perhitungan tertentu.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 732 − 739 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2075
𝑺𝒌𝒐𝒓 =   ∑(𝐗)%𝐍𝐓 (5) Keterangan: Skor   : Total hasil penjumlahan NT
:  Nilai total kriteria Aspek Utama (x) % :  Nilai persen yang diinputkan
2.4 Penelitian Terkait
Penelitian  terkait  berguna  untuk  megetahui  bagaiamana  metode  penelitian  dan  hasil-hasil  penelitian  yang  telah dilakukan untuk mendukung peneliti menulis dan  menganalisis  suatu penelitian. Berikut penelitian terdahulu yang sejenis dengan penelitian ini:
Penelitian sebelumnya yang telah dilakukan oleh Putu Sugiartawan, Heruzulkifli Rowa, Nurul Hidayat pada tahun 2018 dengan judul  Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan Menggunakan Metode Profile Matching, dengan proses membandingkan antara profil karyawan dengan profil jabatan sehingga diketahui nilai gap. Semakin kecil  nilai  gap  yang  dihasilkan,  maka  bobot  nilai  gap  akan  semakin  besar  sehingga  peluang  karyawan  untuk mendapatkan kenaikan jabatan akan semakin besar. Hasil dari proses perhitungan dengan metode profile matching ini berupa nilai yang diranking berdasarkan nilai yang terbesar[1].
Pada  Tahun  2019  dilakukan  peneltian  terkait Profile  Matching oleh  Anang  Aris  Widodo  dan  M  Misdram membahas tentang Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan Menggunakan Metode Profile Matching ini dapat menjadi solusi dalam pengambil keputusan untuk menentukan perhitungan nilai kenaikan jabatan[2]. Dan pada tahun yang sama pula Zulfan Efendi melakukan penelitian pula dengan menggunakan profile matching dengan judul Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Lokasi  Perumahan,  dan  metode  ini  merupakan  pilihan  tepat  dalam  penentuan keputusan lokasi perumahan[3].
Penelitian  berikutnya  Pada  Tahun  2020  oleh  Yesni  Malau  dengan  judul  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Kategori  Promosi  Produk  Menggunakan  Metode Profile  Matching ,  didapatkan  pengambilan  keputusan dalam  kategori  promosi  produk  dan  metode  ini  dapat  membantu  perusahaan distributor  dalam  menentukan  promo untuk setiap produk yang dimiliki[4].
Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Elvis Pawan, dkk pada tahun 2021 dengan judul Implementasi Metode Profile Matching untuk Menentukan Penerima Beasiswa Bidikmisi, didapatkan hasil peneltian dengan hasil testing 84% menjawab positif terhadap manfaat sistem dan profile matching [5].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Adapun  permasalahan  yang  terjadi  dalam  proses  pemilihan  teknisi  terbaik  hanya  dilakukan  berdasarkan  kriteria- kriteria tertentu dimana pihak perusahaan melakukan proses penilaian secara subjektif berdasarkan pada pandangan pribadi mengenai suatu hal dan adanya rasa tidak percaya bagi teknisi yang belum terpilih dikarenakan tidak adanya penilaian  dengan  sistem  yang  jelas.  Dalam  hal  ini  sistem  yang  digunakan  belum  efektif,  dikarenakan  sistem  yang digunakan masih belum terkomputerisasi, dengan hanya menggunakan alat tulis dan kertas dalam memproses  hasil penilaian.
Agar  proses  pemilihan  teknisi  terbaik  dapat  menghasilkan  sistem  yang  lebih  efektif  dan  efisien,  maka diperlukan sistem pendukung keputusan yang dapat membantu mempermudah dalam melakukan pemilihan teknisi terbaik. Dalam proses pemilihan teknisi terbaik, adanya penilaian bagi seorang teknisi yang mencakup penilaian pada aspek kriteria yaitu aspek kinerja dan aspek kepribadian, dengan masing-masing aspek memiliki sub kriteria. Dengan menerapkan metode Profile Matching , dimana dalam proses Profile Matching secara garis besar merupakan proses membandingkan  antara  kompetensi  individu  ke  dalam  kompetensi  teknisi  sehingga  dapat  diketahui  perbedaan kompetensinya (disebut juga GAP). Semakin kecil GAP yang dihasilkan maka bobot nilainya semakin besar  berarti memiliki peluang lebih besar untuk menjadi teknisi terbaik pada PT. Mitra Tunggal Perkasa.
Pemilihan  teknisi  terbaik  ini  memiliki  tujuan  untuk  mendapatkan  teknisi  yang  berkompeten,  terkhususnya teknisi yang mengetahui tentang service mesin kompressor. Maka dari itu permasalahan tersebut dapat diselesaikan menggunakan  sistem  dengan  menerapkan  Metode Profile  Matching pada  proses  yang  dilakukan.  penyelesaian permasalahan  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  Metode Profile  Matching diharapkan  mampu  menyelesaikan permasalahan yang terjadi pada pemilihan teknisi terbaik dengan mempertimbangkan seluruh aspek kriteria penilaian dan juga tidak ada lagi timbul konflik bagi teknisi lainnya.

## 3.1.1 Penerapan Metode Profile Matching
Metode Profile Matching merupakan proses membandingkan antar nilai dari suatu profile yang akan dinilai dengan nilai profil yang diharapkan, sehingga dapat diketahui perbedaan kompetensinya yang disebut juga gap, semakin kecil gap  yang  dihasilkan  maka  bobot  nilainya  semakin  besar  yang  berarti  memiliki  peluang  lebih  besar  untuk direkomendasikan menjadi alternatif yang terpilih.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 732 − 739 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2075
Adapun pada penerapan metode profile matching yaitu menentukan terlebih dahulu aspek dan sub kriteria yang akan  dikelompokkan  menjadi  2  aspek  penilaian  yaitu  Aspek  Kinerja  dan  Aspek  Kepribadian,  dimana  sub  kriteria terbagi  menjadi  6  yaitu  untuk  Aspek  Kinerja  terdapat  sub  kriteria  Prestasi,  Produktivitas,  dan  Tanggung  Jawab, sedangkan untuk Aspek Kepribadian memiliki sub kriteria yaitu Disiplin, Loyalitas, dan Kejujuran.
Adapun dibawah ini merupakan dari rating kecocokan antara alternatif dengan nilai bobot pada sub kriteria adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Rating Kecocokan. Aspek Kinerja Aspek Kepribadian No. Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 1 A1 5 4 4 4 4 4 2 A2 5 5 4 4 4 4 3 A3 5 4 4 5 5 4 4 A4 3 4 5 4 4 4 5 A5 4 4 4 4 5 3
Pemetaan GAP merupakan selisih dari tiap-tiap profil umum yang akan dinilai dengan nilai profil y.
Tabel 2. Pemetaan GAP No  GAP  Bobot Nilai Keterangan 1 0 5 Kompetensi sesuai kebutuhan 2 1 4,5 Kompetensi kelebihan 1 tingkat/level 3 -1 4 Kompetensi kekurangan 1 tingkat/level 4 2 3,5 Kompetensi kelebihan 2 tingkat/level 5 -2 3 Kompetensi kekurangan 2 tingkat/level 6 3 2,5 Kompetensi kelebihan 3 tingkat/level 7 -3 2 Kompetensi kekurangan 3 tingkat/level 8 4 1,5 Kompetensi kelebihan 4 tingkat/level 9 -4 1 Kompetensi kekurangan 4 tingkat/level
Proses  pembobotan  adalah  perbedaan  atau  selisih  nilai  masing-masing  pada  kriteria  dengan  nilai  target perusahaan. Adapun formula GAP pada proses pembobotan adalah sebagai berikut:
GAP = Profil Minimal – Profil Data Tes
Tabel 3. Bobot Nilai GAP. Aspek Kinerja Aspek Kepribadian No Alternatif Prestasi (C1) Produktivitas (C2) Tanggung Jawab (C3) Disiplin (C4) Loyalitas (C5) Kejujuran (C6) 1 Charles Ginting (A1) 5 4 4 4 4 4 2 Satish Kumar (A2) 5 5 4 4 4 4 3 Silem Beresen (A3) 5 4 4 5 5 4 4 Usman Kurwandi (A4) 3 4 5 4 4 4 5 Zunda Akmal (A5) 4 4 4 4 5 3 Nilai Perusahaan 5 5 3 5 5 4 1 Charles Ginting (A1) 0 -1 1 -1 -1 0 2 Satish Kumar (A2) 0 0 1 -1 -1 0 3 Silem Beresen (A3) 0 -1 1 0 0 0 4 Usman Kurwandi (A4) -2 -1 2 -1 -1 0 5 Zunda Akmal (A5) -1 -1 1 -1 0 -1
Setelah diperoleh nilai Gap selanjutnya diberikan bobot untuk masing-masing nilai Gap.
Tabel 4. Hasil Bobot Nilai GAP. No Alternatf C1  C2  C3  C4  C5  C6 1 Charles Ginting (A1) 0 -1 1 -1 -1 0
2 Satish Kumar (A2)
0 0 1 -1 -1 0
3 Silem Beresen (A3) 0 -1 1
0 0 0
4 Usman Kurwandi (A4) -2 -1 2 -1 -1 0 5 Zunda Akmal (A5) -1 -1 1 -1 0 -1 Hasil Nilai Bobot GAP 1 Charles Ginting (A1) 5 4 4,5 4 4 5

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 732 − 739 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2075
2 Satish Kumar (A2) 5 5 4,5 4 4 5 3 Silem Beresen (A3) 5 4 4,5 5 5 5 4 Usman Kurwandi (A4) 3 4 3,5 4 4 5 5 Zunda Akmal (A5) 4 4 4,5 4 5 4
Untuk mengetahui seorang teknisi yang akan terpilih menjadi teknisi terbaik, maka ditentukanlah aspek kriteria dan sub kriteria sebagai pedoman untuk melakukan penilaian teknisi terbak. Untuk melakukan proses perhitungan, maka pada proses metode profile matching , sebagai berikut:
a.   Pengelompokan Core Factor dan Secondary Factor.
Tabel 5. Pengelompokan CF Dan SF.
Aspek Kriteria Sub Kriteria Keterangan Bobot Aspek Kinerja Prestasi (C1) Core Factor 60% Produktivitas (C2) Core Factor 40% Tanggung Jawab (C3) Secondary Factor 40% Aspek Kepribadian  Disiplin (C4) Core Factor 60% Loyalitas (C5) Core Factor 60% Kejujuran (C6) Secondary Factor 40%
a. Core factor merupakan kriteria yang paling penting atau menonjol atau paling dibutuhkan oleh suatu penilaian yang diharapkan dapat memperoleh hasil yang optimal. Rumus menghitung Nilai Core Factor (NCF):
𝑁𝐶𝐹 = ∑ 𝑁𝐶 ∑ 𝐼𝐶 (2)
Perhitungan Core factor pada Aspek Kinerja untuk sub kriteria C1, dan C2.
1. Charles Ginting (A1) NCF  = 5+4 2 = 9 2 = 4,5
2. Satish Kumar (A2) NCF  = 5+5 2 = 10 2 = 5 3. Silem Beresen (A3) NCF  = 5+4 2 = 9 2 = 4,5
4. Usman Kurwandi (A4) NCF  = 3+4
2 = 7 2 = 3,5
5. Zunda Akmal (A5) NCF  = 4+4 2 = 8 2 = 4
Perhitungan Core factor pada Aspek Kepribadian untuk sub kriteria C4 dan C5.
1. Charles Ginting (A1) NCF  = 4+4 2 = 8 2 = 4
2. Satish Kumar (A2) NCF  = 4+4 2 = 8 2 = 4 ,5
3. Silem Beresen (A3) NCF  = 5+5 2 = 10 2 = 5
4. Usman Kurwandi (A4) NCF  = 4+4 2 = 8 2 = 4
5. Zunda Akmal (A5) NCF  = 4+5 2 = 9 2 = 4,5 b. Secondary Factor (faktor pendukung), yaitu merupakan item-item selain yang ada pada core factor , atau berupa faktor  pendukung  yang  kurang  dibutuhkan  oleh  suatu  penilaian.  Rumus  menghitung  Nilai Secondary  Factor (NSF):
𝑁𝐶𝐹 = ∑ 𝑁𝑆 ∑ 𝐼𝑆
(3)
Perhitungan Secondary Factor pada Aspek Kinerja untuk sub kriteria C3.
1. Charles Ginting (A1) NSF  = 4,5 1 = 4,5
2. Satish Kumar (A2) NSF  = 4,5 1 = 4,5
3. Silem Beresen (A3) NSF  = 4,5 1 = 4,5
4. Usman Kurwandi (A4) NSF  = 3,5 1 = 3,5
5. Zunda Akmal (A5) NSF  = 4,5 1 = 4,5
Perhitungan Secondary Factor pada Aspek Kepribadian untuk sub kriteria C6.
1. Charles Ginting (A1) NSF  = 5 1 = 5 2. Satish Kumar (A2) NSF  = 5 1 = 5
3. Silem Beresen (A3) NSF  = 5 1 = 5

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 732 − 739 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2075
4. Usman Kurwandi (A4) NSF  = 5 1 = 5
5. Zunda Akmal (A5) NSF  = 4 1 = 4 Dibawah ini merupakan hasil pengelompokan dari core factor dan secondary factor pada aspek-aspek terhadap sub kriteria penilaian.
Tabel 6. Hasil Core Factor dan Secondary Factor
No Alternatif Aspek Kinerja Aspek Kepribadian Core Factor  Secondary Factor  Core Factor  Secondary Factor 1 A1 4,5 4,5 4 5 2 A2 5 4,5 4,5 5 3 A3 4,5 4,5 5 5 4 A4 3,5 3,5 4 5 5 A5 4 4,5 4,5 4
b. Perhitungan Nilai Total.
Bila input persentase Core Factor adalah 60% dan Secondary Factor adalah 40%, maka perhitungan nilai total adalah sebagai berikut:
𝑵%𝑵 = (𝑿)%𝑵𝑪𝑭 + (𝑿)𝑵𝑺𝑭
(4)
a. Perhitungan Nilai Total Pada Aspek Kinerja.
1. Charles Ginting (A1)
N = (60% * NCF) + (40% * NSF)
N = (60% * 4,5) + (40% * 4,5)
N = 4,5 2. Satish Kumar (A2) N = (60% * NCF) + (40% * NSF) N = (60% * 5) + (40% * 4,5) N = 4,8 3. Silem Beresen (A3)
N = (60% * NCF) + (40% * NSF) N = (60% * 4,5) + (40% * 4,5) N = 4,5 4. Usman Kurwandi (A4)
N = (60% * NCF) + (40% * NSF) N = (60% * 3,5) + (40% * 3,5) N = 4,4 5. Zunda Akmal (A5) N = (60% * NCF) + (40% * NSF) N = (60% * 4) + (40% *4,5) N = 4,2 b. Perhitungan Nilai Total Pada Aspek Kepribadian.
1. Charles Ginting (A1) N = (60% * NCF) + (40% * NSF) N = (60% * 4) + (40% * 5)
N = 4,4 2. Satish Kumar (A2)
N = (60% * NCF) + (40% * NSF) N = (60% * 4,5) + (40% * 5) N = 4,7 3. Silem Beresen (A3)
N = (60% * NCF) + (40% * NSF) N = (60% * 5) + (40% * 5) N = 5,0 4. Usman Kurwandi (A4) N = (60% * NCF) + (40% * NSF) N = (60% * 4) + (40% * 5) N = 4,4 5. Zunda Akmal (A5) N = (60% * NCF) + (40% * NSF) N = (60% * 4,5) + (40% * 4) N = 4,3

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 732 − 739 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2075
Tabel 7. Perhitungan Nilai Total.
No Alternatif NT1 NT2 1 A1 4,5 4,4 2 A2 4,8 4,7 3 A3 4,5 5,0 4 A4 4,4 4,4 5 A5 4,2 4,3 c. Hasil Akhir
Hasil akhir dari proses profile matching adalah ranking. Penentuan ranking mengacu pada hasil perhitungan tertentu, yaitu hasil dari nilai total pada masing-masing aspek penilaian. Dimana pada 55% dari Aspek Kinerja, dan 45% dari Aspek Kepribadian.
𝑺𝒌𝒐𝒓 =   ∑(𝐗)%𝐍𝐓 (5)
a. Charles Ginting (A1)      = (55% x 4,5) + ( 45% x 4,4) = 4,455 b. Satish Kumar (A2)         = (55% x 4,8) + ( 45% x 4,7) =  4,755 c. Silem Beresen (A3)        = (55% x 4,5) + ( 45% x 5,0) =  4,725 d. Usman Kurwandi (A4)   = (55% x 4,4) + ( 45% x 4,4) =  4,4 e. Zunda Akmal (A5)         = (55% x 4,2) + ( 45% x 4,3) =  4,245 Dengan demikian, pemberian peringkat pada masing-masing teknisi dapat dilihat pada tabel 4.11 berikut ini:
Tabel 8. Hasil Peringkat Teknisi Terbaik.
No.  Nama Teknisi Nilai Akhir  Peringkat 1 Charles Ginting 4,455 3 2 Satish Kumar 4,755 1 3 Silem Beresen 4,725 2 4 Usman Kurwandi 4,4 4 5 Zunda Akmal 4,245 5
Berdasarkan hasil akhir perangkingan yang menjadi teknisi terbaik pada PT. Mitra Tunggal Perkasa, yaitu yang mendapatkan nilai tertinggi Alternatif A2 atas nama Satish Kumar dengan nilai 4,755.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  proses  penelitian  maka  dapat  ditarik  sebuah  kesimpulan  akhir  dari  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan, maka kesimpulan yang didapat bawhasannya sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode profile matching dapat digunakan untuk proses pemilihan teknisi terbaik. Hasil teknisi terbaik yang didapatkan yaitu Satish Kumar (A2) dengan nilai 4,755

## REFERENCES
[1] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Andi Offset, 2007.
[2] Turban E, “Pengertian Sistem Pendukung Keputusan (SPK),” 2005, hal. 5.
[3] S. & D. Turban, “Karakteristik dan Kemampuan SPK,” 2011, hal. 8.
[4] J. Fitriana, E. F. Ripanti, dan T. Tursina, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi dengan Metode Profile Matching,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 6, no. 4, hal. 153, 2018, doi: 10.26418/justin.v6i4.27113.
[5] P. Sugiartawan, H. Rowa, dan N. Hidayat, “Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan Menggunakan Metode Profile Matching,” J. Sist. Inf. dan Komput. Terap. Indones. , vol. 1, no. 2, hal. 97–108, 2018, doi: 10.33173/jsikti.19.
[6] A. A. Widodo dan M. Misdram, “Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan Menggunakan Metode Profile Matching ( Studi Kasus : Pt . Metsuma Anugrah Graha ),” J. Mnemon. , vol. 2, no. 2, hal. 18–23, 2019.
[7] Z.  Efendi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Lokasi  Perumahan  Menggunakan  Metode  Profile  Matching,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 6, no. 1, hal. 79–86, 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v6i1.408.
[8] Y.  Malau,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kategori  Promosi  Produk  Menggunakan  Metode  Profile  Matching (Studi Kasus : Minimarket),” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 19, no. 2, hal. 339–346, 2020, doi: 10.30812/matrik.v19i2.672.
[9] E. Pawan, W. W. Widianto, dan P. Hasan, “Implementasi Metode Profile Matching Untuk Menentukan Penerima Beasiswa Bidikmisi,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 8, no. 1, hal. 54, 2021, doi: 10.24076/citec.2021v8i1.257.