Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 946-960 E- ISSN 2503-2933 946

## Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pemain Sepak Bola Menggunakan Metode Profile Matching
Yoga Handoko Agustin 1 , Asri Mulyani 2 , Rizki Ibrahim *3 1,2,3 Institut Teknologi Garut; Jl. Mayor Syamsu No. 1, (026) 2232773
1,2,3 Jurusan Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Garut e-mail: 1 yoga.handoko@itg.ac.id, 2 asrimulyani@itg.ac.id, * 3 1806004@itg.ac.id

## Abstrak
Salah  satu  cabang  olahraga  paling  populer  di  Indonesia  yaitu  sepak  bola.  Sebuah pertandingan  ditentukan  oleh  strategi  dari  pelatih  dan  digunakan  oleh  pemain  dalam pertandingan.  Pelatih  memilih  pemain  dengan  standar  keterampilan  yang  diinginkan.  Seperti hal  nya  di  Arba  Football  Club  adanya  permasalahan  yang  terjadi  dalam  proses  pemilihan pemain yang masih mengandalkan insting pelatih serta penilaian pemain yang masih dilakukan dengan  cara  mencatat  pada  kertas.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  membangun  sistem  pendukung keputusan  menggunakan  metode  Profile  Matching.  Dalam  metode  ini,  kemampuan  setiap pemain didasarkan pada kecepatan, kekuatan, stamina, pengalaman dan kerjasama. Teknik dan wawasan  menjadi  dua  aspek  untuk  pemilihan  persentase.  Pemilihan  persentase  untuk  core factor  dengan  bobot  60%  sedangkan  secondary  factor  dengan  bobot  40%,  setelah  itu  lanjut dengan  menjumlahkan  total  nilai  dan  rangking.  Metodologi  dalam  membangun  aplikasi  ini menggunakan Rapid Application Development (RAD) serta menggunakan Flowmap, Data Flow Diagram  (DFD),  dan  Entity  Relationship  Diagram  (ERD).  Hasil  pada  penelitian  ini  yaitu sebuah  sistem  untuk  mendukung  keputusan  pada  pemain  sepak  bola  yang  diseleksi  dengan menggunakan metode Profile Matching untuk membantu pelatih dalam pemilihan pemain.
Kata kunci — Profile Matching , Rapid Application Development , Seleksi Pemain Sepak Bola, Sistem Pendukung Keputusan

## Abstract
One  of  the  most  popular  sports  in  Indonesia  is  football.  A  match  is  determined  by  the strategy of the coach and is used by the players in the match. The coach selects players with the desired skill standard. As is the case at Arba Football Club, there are problems that occur in the  process  of  selecting  players  who  still  rely  on  the  coach's instincts  and  player  assessments which  are  still  carried  out  by  recording  on  paper.  The  purpose  of  this  research  is  to  build  a decision support system using the Profile Matching method. In this method, each player's ability is  based  on  speed,  strength,  stamina,  experience  and  cooperation.  Technique  and  insight  are two  aspects  for  percentage  selection.  Selection  of  the  percentage  for  the  core  factor  with  a weight of 60% while the secondary factor with a weight of 40%, after that proceed with adding up  the  total  value  and  ranking.  The  methodology  for  building  this  application  uses  Rapid Application Development (RAD) and uses Flowmaps, Data Flow Diagrams (DFD), and Entity Relationship  Diagrams  (ERD).  The  results  of  this  study  are  a  system  to  support  decisions  on selected  soccer  players  using  the  Profile  Matching  method  to  assist  coaches  in  selecting players.
Keywords — Profile Matching , Rapid Application Development , Football Player Selection , Decision Support System
947 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 946-960 E-ISSN 2503-2933
1. PENDAHULUAN
alah  satu  cabang  olahraga  paling  populer  di  Indonesia  yaitu  sepak  bola.  Banyak penggemar yang  memiliki  pendapat sendiri tentang pertandingan tim sepak bola. Sebuah pertandingan  ditentukan  oleh  strategi  dari  pelatih  dan  digunakan  oleh  pemain  dalam pertandingan.  Pelatih  memilih  pemain  dalam  melakukan  sebuah  pertandingan  tim.  Pelatih memilih pemain dengan standar keterampilan yang diinginkan [1]. Salah satunya tim sepak bola Arba Football Club yang berada di Kabupaten Garut dengan tempat latihan berada di Lapangan Rancabango ingin memaksimalkan komposisi pemain dalam menghadapi sebuah pertandingan. Adanya  permasalahan  yang  biasa  terjadi  dalam  proses  pemilihan  pemain  dalam  pengambilan keputusan  untuk  menentukan  peran  para  pemain  selalu  didasarkan  insting  pelatih  sehingga seorang  pemain  yang  berposisi  sebagai  penyerang  malah  ditempatkan  pada  posisi  yang  lain yang menyebabkan ketidaksesuaian keterampilannya. Sehingga proses pemilihan pemain harus diamati  secara  langsung  oleh  pelatih,  agar  teknik  bermain  setiap  pemain  sesuai  dengan keterampilan yang dibutuhkan. Namun dikarenakan penilaian yang dilakukan masih dilakukan dengan  cara  mencatat  pada  kertas  menyebabkan  pelatih  membutuhkan  waktu  yang  lebih  lama dalam  menentukan  pemain  yang  sesuai  dengan  keterampilannya.  Dalam  menentukan  apakah seseorang  memenuhi  kriteria  maka  dilakukan  sebuah  proses  evaluasi  kinerja  yang  biasa dilakukan oleh sebuah tim sepak bola [2]. Oleh karena itu, untuk menggunakan metode Profile Matching ini  dalam  menguji  kemampuan  tiap  individu  pemain  dalam  menentukan  kriteria secara  tepat  dan  mengurangi  adanya  human  error  [3].  Penelitian  ini  merujuk  kepada  beberapa hasil  penelitian  sebelumnya  dimana  terdapat  keterkaitan  antar  penelitian.  Pada  penelitian pertama  yang  dilakukan  oleh  (Renatalia  et  al.,  2020)  menghasilkan  sebuah  sistem  pendukung keputusan  untuk  membantu  mahasiswa  dalam  memilih  program  studi  yang  diinginkan  dan sesuai dengan kemampuannya sehingga mahasiwa bisa memilih program studi secara tepat [4]. Pada penelitian yang kedua (Nurzahputra et al., 2017) menghasilkan sebuah proses pengambilan keputusan dalam melakukan seleksi, opsi magang, dan objektif dalam melakukan evaluasi [2]. Pada  penelitian  yang  ketiga  (Setiawan  et  al.,  2022) menghasilkan  sistem  untuk  mendukung dalam  memutuskan  pemilihan  pemain  pada  nilai  rating  tertinggi  agar  memudahkan  seorang pelatih dalam menentukan pemainnya [3]. Pada penelitian yang keempat (Agustin et al., 2020) menghasilkan  sistem  untuk  mendukung  dalam  memutuskan  seleksi  pemilihan  dosen pembimbing  agar  diproses  lebih  cepat.  Konsistensi  nilai  perbandingan  kriteria  yang  diberikan menghasilkan  nilai  CR  sebesar  0,07  dalam  menyeleksi  dosen  pembimbing  [5].  Dan  yang terakhir  pada  penelitian  yang  kelima  (Sundari  et  al.,  2019) menghasilkan  sebuah  sistem  yang mendukung dalam memutuskan memberikan rekomendasi kepada penerima bantuan rehabilitasi rumah  agar  lebih  cepat  dalam  penyampaian  dokumen  pendukung  dengan  konsistensi  nilai perbandingan kriteria nilai CR sebesar 0,005 [6]. Dilihat dari jurnal penelitian sebelumnya yang sudah dibahas, maka perbedaan penelitian ini adalah penelitian yang akan dilakukan membahas mengenai seleksi pemain sepak bola, dan menggunakan Rapid Apllication Development sebagai perancangan sistemnya.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1   Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan merupakan sebuah sistem informasi yang terkomputerisasi untuk  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  pihak  tertentu  dalam  memecahkan masalah  dengan  menggunakan  model  dan  data.  Pengambilan  keputusan  adalah  sebuah  hasil

## S
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 946-960 E- ISSN 2503-2933 948
dalam  proses  pemilihan  berbagai  alternatif  tindakan  yang  dipilih  melalui  berbagai  alternatif dalam mengambil keputusan yang terbaik [7].

## 2.2   Metode Profile Matching
Profile  Matching adalah  metode  ideal  untuk  mencocokkan  catatan  dengan  profil  setiap pemain.  Semakin  kecil  nilai  gap  antara  konfigurasi  ideal  dengan  konfigurasi  masing-masing pemain  (gap),  maka  semakin  besar  peluang  seorang  pemain  lolos  seleksi  serta  dapat memberikan sebuah rekomendasi terbaik dalam proses pemilihan pemain sepak bola suatu tim [8]. Adapun nilai bobot dari metode Profile Matching ini pada Tabel 1.
Tabel 1. Nilai Bobot Selisih GAP  Nilai Bobot Keterangan -4 1 Keterampilan kurang 4 tingkat 4 1,5 Keterampilan lebih 4 tingkat -3 2 Keterampilan kurang 3 tingkat 3 2,5 Keterampilan lebih 3 tingkat -2 3 Keterampilan kurang 2 tingkat 2 3,5 Keterampilan lebih 2 tingkat -1 4 Keterampilan kurang 1 tingkat 1 4,5 Keterampilan lebih 1 tingkat 0 5 Keterampilan cocok dengan kebutuhan

## 2.3 Rapid Application Development
Tahap  perancangan  sistem  menggunakan Rapid  Application  Development (RAD) merupakan sebuah pengembangan perangkat lunak yang mengacu pada rencana minimal untuk mempersingkat waktu pengembangan [9]. Jika kebutuhan akan perangkat lunak dapat dipahami dengan baik maka tim dapat melakukan penyelesaian pembuatan software dengan waktu yang lebih  cepat.  Model  RAD  dapat  dibagi  menjadi  beberapa  kelompok  sehingga  pekerjaan  pada setiap komponen dijalankan secara paralel.
949 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 946-960 E-ISSN 2503-2933
Gambar 1. Tahapan Rapid Application Development
Pada Gambar 1 menurut [9] RAD memiliki beberapa tahapan, antara lain:
1.  Pemodelan  Bisnis,  model  bisnis  untuk  pengembangan  sistem  dan  analisis  bisnis  yang komprehensif serta faktor-faktor yang mempengaruhi arus informasi;
2.  Pemodelan  Data,  pemodelan  informasi  diperoleh  dari fase  pemodelan bisnis,  di mana  hasil pemodelan  diubah  menjadi  objek  data  yang  signifikan  dan  hubungan  yang  terjadi  di dalamnya;
3.  Pemodelan  Proses,  proses  pemodelan  setiap  objek  data  yang  dihasilkan  dari  model  data beserta  deskripsi  proses  operasional  yang  terjadi  di  dalam  dan  dibutuhkan  oleh  masing- masing objek data tersebut;
4.  Pembentukan Aplikasi, langkah-langkah yang mengambil desain yang dibuat pada langkah- langkah  sebelumnya  ke  dalam  bahasa  pemrograman  di  mana  prototipe  yang  dibuat  dalam proses dapat digunakan sebagai produk akhir dari proses pengembangan sistem;
5.  Pengujian  dan Turnover ,  langkah  pemeriksaan  prototipe  diperoleh  pada  langkah-langkah sebelumnya,  sehingga  langkah-langkah  sebelumnya  harus  diperiksa  secara  detail  untuk mengurangi risiko kesalahan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pemodelan Bisnis
Tahapan  ini  dilakukan  sebuah  analisis  untuk  mengetahui  proses  bisnis  yang  sedang berjalan maupun proses bisnis yang akan di ajukan yang  kemudian akan di tuangkan kedalam flowmap . Tahapan ini bertujuan untuk menganalisis kebutuhan yang dimana akan menghasilkan kebutuhan apa saja untuk mengembangkan sebuah sistem.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 946-960 E- ISSN 2503-2933 950

## 3.1.1 Analisis Kebutuhan
Dalam  tahapan  ini  dilakukan  pengumpulan  data  dengan  melakukan  oberservasi  di  Arba Football  Club .  Tahapan  ini  untuk  mengetahui  sistem  yang  akan  dibuat,  dari  hasil  observasi didapatkan  sebuah  hasil  bahwa  di  Arba Football  Club belum  memiliki  sebuah  sistem  untuk mendukung  keputusan  seleksi  pemain  sepak  bola.  Pada  proses  membangun  sistem  ini membutuhkan  perancangan  sistem  dan  analisa  yang  diharapkan  dapat  membantu  dalam melakukan  seleksi.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  diperlukan  pembuatan  sistem  untuk mendukung keputusan seleksi pemain sepak bola di Arba Football Club . Tahapan perhitungan Profile Matching pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahapan Perhitungan Profile Matching
951 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 946-960 E-ISSN 2503-2933
Pada  Gambar  2  tahapan  perhitungan Profile  Matching ini  di  mulai  dengan  menginput data  penilaian  pemain  selanjutnya  data  penilaian  pemain  akan  dilakukan  pemetaan  GAP  yang akan diproses pembobotan Nilai GAP. Setelah itu akan dilakukan perhitungan nilai core factor dan secondary  factor lalu  menghitung  nilai  total  dan  melakukan  perangkingan  yang  hasilnya akan ditampilkan berdasarkan rangking .
Berikut tahapan-tahapan  perhitungan Profile Matching yang  akan  diimplementasikan  ke dalam  bahasa  pemrograman.  Tahapan  pertama  yaitu  melakukan  perhitungan  nilai  Gap  dan pembobotan pada Tabel 2.
Tabel 2. Kriteria Code Kriteria Faktor Nilai Ideal C5 Pengalaman Secondary 5 C4 Kerja Sama Secondary 5 C3 Kekuatan Secondary 5 C2 Kecepatan Core 5 C1 Stamina Core 5
Data  kriteria  untuk  penilaian  ada  5  dengan  jenis core ada  stamina,  kecepatan,  dan kekuatan  sedangkan  jenis secondary ada  kerja  sama  dan  pengalaman  dengan  masing-masing kriteria memiliki nilai ideal 5. Data perhitungan selisih nilai GAP pada Tabel 3.
Tabel 3. Selisih GAP Nomor Pemain C5  C4  C3  C2  C1 1 Apip Lesmana 1 5 2 1 5 2 Rifki Filah 3 1 2 3 5 3 Gungun Gunawan 2 4 4 3 4 GAP 5 5 5 5 5 1 Apip Lesmana -4 0 -3 -4 0 2 Rifki Filah -2 -4 -3 -2 0 3 Gungun Gunawan -3 -1 -1 -2 -1
Selisih GAP tidak lebih besar dari 4 dan tidak lebih kecil dari -4. Bobot nilai dari setiap pemain pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Bobot Nomor Pemain B5  B4  B3  B2  B1 1 Apip Lesmana 1 5 2 1 5 2 Rifki Filah 3 1 2 3 5 3 Gungun Gunawan 2 4 4 3 4
Nilai bobot dari masing-masing pemain didapat dari hasil perhitungan selisih nilai GAP. Pada tahap kedua yaitu melakukan perhitungan dari kedua faktor sebagai berikut: 1.  Apip Lesmana
Nilai Secondary Factor = (B5 + B4) / 2 = (1 + 5) / 2
= 3
Nilai Core Factor = (B3 + B2 + B1) / 3 = (2 + 1 + 5) / 3 = 2,6
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 946-960 E- ISSN 2503-2933 952

## 2. Rifki Filah
Nilai Secondary Factor = (B5 + B4) / 2
= (3 + 1) / 2 = 2 Nilai Core Factor = (B3 + B2 + B1) / 3 = (2 + 3 + 5) / 3
= 3,3 3.   Gungun Gunawan Nilai Secondary Factor = (B5 + B4) / 2 = (2 + 4) / 2 = 3 Nilai Core Factor = (B3 + B2 + B1) / 3 = (4 + 3 + 4) / 3 = 3,6
Pada tahapan ketiga menghitung nilai total dengan hasilnya pada Tabel 5. 1. Apip Lesmana
Nilai Total  = (40%* Nilai Secondary Factor ) + (60% * Nilai Core Factor ) = (40% * 3) + (60% * 2,6) = 2,8
2. Rifki Filah
Nilai Total   = (40%* Nilai Secondary Factor ) + (60% * Nilai Core Factor ) = (40% * 2) + (60% * 3,3) = 2,8
3. Gungun Gunawan
Nilai Total   = (40%* Nilai Secondary Factor ) + (60% * Nilai Core Factor ) = (40% * 3) + (60% * 3,6) = 3,4
Tabel 5. Persentase Core Factor dan Secondary Factor Pemain Secondary Factor 40% (C5-C4) Core Factor 60% (C3-C1) ∑ ∑ ∑ ∑ Apip Lesmana 3 2,6 2,8 Rifki Filah 2 3,3 2,8 Gungun Gunawan 3 3,6 3,4
Pada tahapan yang terakhir yaitu perangkingan dengan dimulai dari jumlah nilai terbesar hingga terkecil pada Tabel 6.
Tabel 6. Rangking Nomor Rangking Pemain Nilai Pemain 1 Gungun Gunawan 3,4 2 Rifki Filah 2,8 3 Fajar Wirya 2,8

## 3.1.2 Flowmap Proses Bisnis
Pada tahapan ini dilakukan desain proses bisnis yang diajukan ke dalam bentuk flowmap. Pada Gambar 3 ini adalah proses bisnis yang akan dilakukan.
953 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 946-960 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 3. Flowmap Proses Bisnis
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 946-960 E- ISSN 2503-2933 954

## 3.2 Pemodelan Data
Pada  penelitian  ini,  pemodelan  data  yang  meliputi  perancangan  dengan  menggunakan pendekatan ERD.
Gambar 4. Entity Relationship Diagram
Pada Gambar 4 ini mempunyai 5 entitas yaitu users , pemain, kriteria, penilaian, dan hasil perhitungan.  Penggambaran  atribut  dalam  sebuah  ERD  sistem  pendukung  keputusan  seleksi pemain sepak bola ini membutuhkan pendeklarasian atribut menggunakan kamus data. Kamus data pada ERD terdiri dari tabel users, pemain, kriteria, penilaian, dan hasil perhitungan. Kamus data dari ERD pada Tabel 7.
Tabel 7. Kamus Data Entity Relationship Diagram Entitas Atribut Users id_ users , username , nama_lengkap, password , posisi
Pemain id_pemain, nama_pemain, tanggal_lahir, alamat, tinggi_badan, no_hp Kriteria id_kriteria, kode_kriteria, nama_kriteria, jenis_kriteria, nilai_ideal Penilaian id_pemain, periode_penilaian, nilai_kecepatan, nilai_stamina, nilai_kekuatan, nilai_kerjasama, pengalaman Hasil Perhitungan id_pemain, nama_pemain, rangking , nilai, periode_penilaian
955 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 946-960 E-ISSN 2503-2933

## 3.3 Pemodelan Proses
Pada tahapan ini dibuat Data Flow Diagram berdasarkan ERD.

## 3.3.1 Data Flow Diagram Level 0
Gambar 5. Data Flow Diagram Level 0
Pada  Gambar  5  ini  merupakan  gambaran  interaksi  antara  sistem  dengan  pelatih,  asisten pelatih,  dan  pemain.  Interaksi  dari  sistem  pada  asisten  pelatih  adalah  dapat  mengelola  biodata pemain,  dan  mendapatkan  informasi  hasil  perhitungan  setelah  pelatih  selesai  mengelola  data penilaian.  Sedangkan  interaksi  dari  sistem  pada  pelatih  adalah  dapat  mengelola  data  penilaian dan  data  kriteria  serta  mendapatkan  informasi  hasil  perhitungan rangking pemain  yang  telah dimasukkan  datanya.  Interaksi  dari  pemain  dengan  sistem  adalah  pemain  memberikan  data  ke sistem dan pemain mendapatkan hasil penilaian.

## 3.4 Pembentukan Aplikasi
Dalam  tahapan  ini  melakukan  implementasi  atau  proses  pembuatan  aplikasi  dari  hasil rancangan yang dapat dibaca dan dimengerti oleh komputer dengan bahasa pemrograman.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 946-960 E- ISSN 2503-2933 956

## Gambar 6. Menu Utama
Pada Gambar 6 ini untuk melakukan login baik sebagai pelatih atau asisten pelatih.
Gambar 7. Menu Data Pemain
Pada  Gambar  7  ini  menampilkan  menu  data  pemain  dari  asisten  pelatih  untuk menambahkan data pemain yang akan di seleksi.
957 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 946-960 E-ISSN 2503-2933
Gambar 8. Menu Kriteria
Pada  Gambar  8  ini  menampilkan  menu  kriteria  untuk  menampilkan  data  kriteria  yang dibutuhkan oleh pelatih dalam menyeleksi pemain.
Gambar 9. Menu Seleksi Pemain
Pada  Gambar  9  ini  menampilkan  menu  seleksi  pemain  untuk  menambahkan  nilai terhadap  pemain  yang  sudah  diseleksi  oleh  pelatih  dan  sudah  dimasukkan  biodata  nya  oleh asisten pelatih.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 946-960 E- ISSN 2503-2933 958
Gambar 10. Menu Hasil Perhitungan
Pada Gambar 10 ini menampilkan menu hasil perhitungan dari pelatih untuk melihat hasil nilai dari pemain yang diseleksi, memilih periode masuk dan bisa melakukan update rangking pemain dari nilai yang tertinggi.

## 3.5   Pengujian dan turnover
Dalam  tahap  ini  dilakukan  pengujian  terhadap  seluruh  sistem  pendukung  keputusan seleksi pemain sepak bola yang telah dibangun, dengan menguji komponen secara lengkap dan menyeluruh serta diharapkan dapat mengurangi resiko kecacatan dalam sistem yang dibangun.

## 3.5.1 Pengujian Aplikasi
Pada  pengujian  aplikasi  dilakukan  secara  objektif  dimana  diuji  secara  langsung  kepada pengguna  akhir  dengan  membuat  kuesioner  mengenai  kepuasan  user  dalam  menggunakan system. Hasil pengujian yang dilakukan pada Tabel 8.
Tabel 8. Skala Likert Kode Keterangan Penilaian 5 Sangat setuju 80% - 100% 4 Setuju 60% - 79.99% 3 Ragu-ragu 40% - 59.99% 2 Kurang setuju  20% - 39.99% 1 Tidak setuju 0% - 19.99%
Dari  hasil kuesioner yang  telah  dilakukan  maka  diperoleh  persentase  nilai  sebesar  92% yang tergolong dalam kriteria sangat setuju.
959 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 946-960 E-ISSN 2503-2933

## 3.5.2 Evaluasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  Pengujian  Akurasi  seleksi  pada  sistem  pendukung  keputusan menggunakan  metode Profile Matching dibandingkan dengan data seleksi yang  didapat secara langsung dari pelatih. Berikut ini merupakan pengujian hasil akurasi: Tingkat Akurasi= ∑ Data Uji Benar/ ∑ Total Data Uji x 100% Keterangan: ∑ Data Uji Benar = Jumlah data uji yang benar ∑ Total Data Uji  = Jumlah seluruh data uji Berdasarkan data seleksi yang didapat pada sistem dengan yang didapat secara langsung dari  pelatih.  Maka  peneliti  mendapatkan  perhitungan  akurasi  dengan  jumlah  akurasi  sebesar 86,6%, sebagai berikut:
Tingkat Akurasi   = 26/30 x 100% = 86,6%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan  penerapan Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Pemain  Sepak  Bola  yang  sesuai  dan  layak  dengan meliputi  data  pemain,  kriteria,  seleksi  pemain  dan  hasil  perhitungan,  serta  dapat  mencetak laporan  biodata  pemain,  nilai  pemain  yang  diseleksi,  dan rangking pemain.  Sistem  ini  bisa melakukan pengelolaan data yang dioperasikan oleh asisten pelatih berupa biodata pemain dan oleh pelatih berupa data nilai pemain yang diseleksi. Sistem yang akurat, tepat dan sesuai dapat membantu  pelatih  dalam  menentukan  pemain  sepak  bola  yang  diseleksi  sesuai  kriteria  yang diharapkan pelatih. Akurasi pada sistem ini berdasarkan 30 data uji berbeda yang menghasilkan tingkat  akurasi  yang  cukup  baik  dengan  set  keputusan  sebesar  86,6%.  Dalam mengimplementasikan  metode Profile  Matching ini  dilakukan  proses  membandingkan  antara kemampuan pemain ke dalam kompetensi yang harus dicapai agar lolos seleksi dengan adanya tingkat ideal yang telah dicapai oleh peneliti.

## 5. SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  penelitian  yang  dilakukan,  peneliti  memberikan  saran untuk mencapai tujuan yang ditetapkan sebagai berikut:
1. Menjadikan  aplikasi  ini  untuk  membantu  membuat  keputusan  seleksi  pemain  sepak  bola berdasarkan kinerja latihan pemain sepak bola tergantung pada kondisi fisik pemain.
2. Melakukan  analisis  lebih  dalam,  uji  kemampuan  bertanding  pemain  sepak  bola  untuk mengevaluasi lebih akurat di waktu mendatang dan harus diterapkan juga pada metode lain dalam membandingkan hasilnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Pada penelitian ini peneliti mengucapkan banyak terima kasih kepada Arba Football Club atas izinnya  untuk  melakukan  penelitian serta  sumber  informasi  yang  relevan  yang  membantu penulis untuk melakukan penelitian ini.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 946-960 E- ISSN 2503-2933 960

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Asrianda, K. Rozzi, and H. Rahmat, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pemain Bola Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP),” TECHSI , Vol. 11, No. 2, pp. 1–12, 2019, doi: 10.35143/jkt.v5i2.3336.
[2] A.  Nurzahputra,  A.  R.  Pranata,  and  A.  Puwinarko,  “ Decision  Support  System  for Football Players Lineup Selection using Fuzzy Multiple Attribute Decision Making and K-Means Clustering Methods,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , Vol. 5, No. 3, pp. 106–109, 2017, doi: 10.14710/jtsiskom.5.3.2017.106-109.
[3] H.  Setiawan,  D.  N.  Sholihaningtias,  and  F.  R.  Asma, “Sistem  Pendukung  Keputusan Seleksi  Pemain  Menggunakan  Metode  Profile  Matching  pada  Bahar  Futsal,”  Semnas Ristek  (Seminar  Nas.  Ris.  dan  Inov.  Teknol. ,  Vol.  6,  No.  1,  pp.  535–540,  2022,  doi: 10.30998/semnasristek.v6i1.5768.
[4] Y.  Renatalia,  M.  Asfi,  and  R.  Fahrudin, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Program  Studi  Menggunakan  Metode  Profile  Matching,” J.  Digit ,  Vol.  10,  No.  2,  pp. 148–160, 2020.
[5] Y.  H.  Agustin,  F.  Nuraeni,  and  D.  Kurniadi, “Implementasi  AHP  dan  TOPSIS  Untuk Proses Penentuan Pembimbing Tugas Akhir Mahasiswa,” Nas. Teknol. Inf. Komun. dan Ind. , Vol. 12, No. 7, pp. 70–145, 2020.
[6] S.  S.  Sundari,  Y.  H.  Agustin,  and  L.  Sidiq, “Pengembangan  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Penerima  Bantuan  Rehabilitasi  Rumah  Tidak  Layak  Huni Kabupaten Tasikmalaya,” SENSITif , Vol. 1, No. 1, pp. 1299–1309, 2019.
[7] N. Nurjannah, Z. Arifin, and D. M. Khairina, “Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Sepeda  Motor  Dengan  Metode  Weighted  Product,”  J.  Inform.  Mulawarman ,  Vol.  10, No. 2, pp. 2–6, 2015.
[8] S. Suherman and K. Khairul, “Seleksi Pegawai Kontrak Menjadi Pegawai Tetap Dengan Metode  Profile  Matching,”  It  J.  Res.  Dev. ,  Vol.  2,  No.  2,  pp.  68–77,  2018,  doi: 10.25299/itjrd.2018.vol2(2).1362.
[9] R. S. Pressman and B. R. Maxim, Book Review: Software Engineering: a Practitioner’s Approach. In Software Engineering Journal . 1995.