## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 680-689 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5166

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan pada SMA menggunakan Metode Profile Matching
Yulia Merry Anjani * , Fitriani Muttakin, Zarnelly, Inggih Permana
Fakultas Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* 12050321886@students.uin-suska.ac.id, 2 fitrianimuttakin@uin-suska.ac.id, 3 zarnelly@uin-suska.ac.id,
4 inggihpermana@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 12050321886@students.uin-suska.ac.id Submitted: 10/05/2024; Accepted: 31/05/2024; Published: 31/05/2024
Abstrak −Setiap  tahun,  dalam  proses  pemilihan  jurusan  baru  di  SMA  ABC,  dilakukan  seleksi  jurusan.  Proses  ini mengharuskan  siswa  untuk  mengidentifikasi  minat,  bakat,  dan  kemampuan  mereka  guna  membuat  pilihan  yang  tepat. Namun,  proses  ini  sering  memakan  waktu  yang  cukup  lama  karena  data  siswa  harus  diolah  satu  per  satu  dengan  berbagai kriteria yang berbeda. Selain itu, pemilihan jurusan yang saat ini berdasarkan pada nilai tertinggi dan nilai terendah, dengan nilai  tertinggi  untuk  jurusan  IPA  dan  nilai  terendah  untuk  jurusan  IPS  yang  mana  dinilai  kurang  efisien..  Untuk  mengatasi permasalahan  tersebut,  diusulkan  pengembangan  sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang  mampu  memberikan rekomendasi  pemilihan  jurusan  secara  lebih  objektif.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  SPK  menggunakan metode profile  matching ,  yang  akan  memberikan  rekomendasi  jurusan  berdasarkan  kriteria-kriteria  tertentu  di  SMA  ABC. Kriteria  yang  digunakan  meliputi  nilai  PPDB,  nilai  mata  pelajaran  IPA,  nilai  mata  pelajaran  IPS,  nilai  matematika,  nilai bahasa  Indonesia,  hasil  psikotest,  minat  siswa,  dan  preferensi  orang  tua.  Berdasarkan  uji  coba  sampel,  sistem  ini merekomendasikan  6  siswa  untuk  masuk  jurusan  IPA  dan  4  siswa  untuk  masuk  jurusan  IPS.  Sistem  ini  diharapkan  dapat membantu  siswa  dalam  memperoleh  pendidikan  yang  sesuai  dengan  kemampuan  dan  minat  mereka,  serta  meningkatkan efisiensi proses penjurusan di SMA ABC.
Kata Kunci: Pemilihan Jurusan; Metode Profile Matching ; Sistem Pendukung Keputusan; IPA; IPS
Abstract −Every year, in the process of selecting a new major at ABC High School, a major selection is carried  out. This process  requires  students  to  identify  their  interests,  talents,  and  abilities  in  order  to  make  informed  choices.  However,  this process  often  takes  quite  a  long  time  because  student  data  must  be  processed  one  by  one  using  various  different  criteria. Apart  from  that,  the  selection  of  majors  is  currently  based  on  the  highest  and lowest  scores,  with  the  highest  score  for  the Science  major  and  the  lowest  score  for  the  Social  Sciences  major  which  is  considered  less  efficient.  To  overcome  this problem, the development of a Decision Support System (DSS) is proposed. able to provide recommendations for selecting majors  more objectively.  This research aims to develop SPK using the profile  matching  method, which  will provide major recommendations  based  on  certain  criteria  at  SMA  ABC.  The  criteria  used  include  PPDB  scores,  science  subject  scores, social studies subject scores, mathematics scores, Indonesian language scores, psychological test results, student interests and parental  preferences.  Based  on  sample  trials,  this  system  recommends  6  students  to  enter  the  science  department  and  4 students  to  enter  the  social  studies  department.  This  system  is  expected  to  help  students  obtain  education  that  suits  their abilities and interests, as well as increase the efficiency of the majors process at SMA ABC.
Keywords : Choice of Major; Profile Matching Method; Decision Support System; IPA; IPS

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  aspek  fundamental  dalam  pembangunan  suatu  negara,  di  mana  kualitas  pendidikan berperan sebagai penentu utama bagi kemajuan nasional[1]. Oleh karena itu, peningkatan mutu pendidikan harus terus  diupayakan,  mengingat  pendidikan  merupakan  investasi  jangka  panjang  yang  krusial  untuk  menghadapi berbagai  tantangan  kehidupan  nyata[2].  Sekolah  Menengah  Atas  (SMA)  adalah  tahap  pendidikan  lanjutan setelah  Sekolah  Menengah  Pertama  (SMP).  Berbeda  dengan  Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK)  yang  fokus pada  persiapan  siswa  untuk  memasuki  dunia  kerja,  SMA  bertujuan  untuk  mempersiapkan  siswa  agar  dapat melanjutkan pendidikan ke jenjang perguruan tinggi[3].
Pemilihan  jurusan  di  SMA  menjadi  kegiatan  penting  yang  harus  dijalani  siswa,  dengan  tujuan mengelompokkan  mereka  berdasarkan  bakat,  kemampuan,  minat,  dan  potensi  yang  serupa.  Hal  ini  diharapkan dapat  memastikan  kesesuaian  dan  keberhasilan  siswa  dalam  mencapai  prestasi  di  masa  depan[4].  Namun,  di SMA  ABC,  proses  penjurusan  masih  dilakukan  secara  manual,  dengan  pengolahan  data  siswa  berdasarkan beberapa  kriteria  yang  dilakukan  satu  per  satu,  yang  memerlukan  waktu  yang  cukup  lama  untuk  mencapai keputusan  akhir.  Selain  itu,  pengelolaan  data  yang  masih  menggunakan microsoft  exel meningkatkan  risiko kehilangan  data  jika  file  tersebut  rusak  atau  hilang.  Pemilihan  jurusan  yang  saat  ini  berdasarkan  pada  nilai tertinggi dan nilai terendah, dengan nilai tertinggi untuk jurusan IPA dan nilai terendah untuk jurusan IPS yang mana  dinilai  kurang  efisien.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  tujuan  penelitian  ini  adalah  mengembangkan sistem yang dapat memudahkan pengguna dalam mengevaluasi potensi akademik siswa, khususnya dalam proses pemilihan jurusan di SMA ABC.
Dengan bantuan sistem berbasis komputer, harapannya sistem lama yang beroperasi secara konvensional dapat  diubah  lebih  tepat,  efisien  dan  efektif.  Dengan  kemajuan  teknologi yang  terus  berkembang,  diharapkan lingkungan kerja menjadi lebih produktif dalam pengambilan keputusan[5].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 680-689 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5166
Sistem Pendukung Keputusan (SPK)  merupakan komponen dari sistem informasi  yang dirancang  untuk memproses data dan menghasilkan temuan yang berguna dalam mendukung pengambilan keputusan. Organisasi dan perusahaan biasanya memanfaatkan SPK untuk membantu proses pengambilan keputusan yang dihadapkan pada tantangan dalam fase pemrosesan data semi-terstruktur. SPK melakukan proses dengan menerapkan model tertentu guna mencari solusi terhadap permasalahan yang sedang dihadapi[6].
Metode profile matching adalah pendekatan yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan, yang bertujuan  untuk  mengevaluasi  kesesuaian  antara  profil  individu  dengan  profil  yang  diinginkan  atau  yang  telah ditentukan.  Metode  ini  sering  diterapkan  dalam  berbagai  konteks,  termasuk  penentuan  jurusan  di  pendidikan, rekrutmen  karyawan,  dan  penilaian  kinerja[7].  Dalam  konteks  pendidikan,  seperti  pemilihan  jurusan  di  SMA, metode profile  matching membandingkan  profil  siswa  yang  mencakup  bakat,  minat,  dan  kemampuan  dengan profil  standar  yang  ditetapkan  untuk  masing-masing  jurusan.  Proses  ini  melibatkan  beberapa  langkah,  yaitu pengumpulan data, pembobotan kriteria, penghitungan skor kesesuaian, dan pengambilan keputusan berdasarkan skor  akhir.  Dengan  demikian,  metode  ini  diharapkan  dapat  meningkatkan  objektivitas  dan  akurasi  dalam pengambilan keputusan, serta memaksimalkan potensi siswa dalam mencapai prestasi akademik[8].
Berdasarkan  penelitian  tedahulu  metode profile  matching digunakan  pada  penelitian  (Muhammad  Edi Iswanto  2020)  bertujuan  untuk  mengimplemetasikan  penentuan  jurusan  siswa  Madrasah  Aliyah.  Riset  tersebut menghasilkan poses penjurusan dengan memanfaatkan metode profile matching dapat dilakukan dengan efisien dan  konsisten[9].  Penelitian  berikutnya  oleh  (Wulandari  Yuniar  P  et  al,  2021)  bertujuan  untuk  memberikan bantuan tambahan kepada siswa SMA kelas X yang ingin mendaftar pada jurusan sekolahnya[10].
Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  (Wahid  Hasyim  et  al,  2022)  menentukan  jurusan  di  SMA  Yadika Jambi  berdasarkan  nilai  tes  biologi/ekonomi,  fisika/sejarah,  bahasa  inggris,  bahasan  indonesia,  matematika, praktek  komputer,  dan  peringkat  rapor  menggunakan  metode profile  matching [11].  Penelitian  berikutnya  yaitu (Ester Oktavia Perdede et al, 2023) yang membantu menentukan jurusan sesuai dengan kepribadian siswa SMA kelas  3  memanfaatkan  konsep profile  matching [12].  Kemudian  studi  oleh  (Agus  Umar  Hamdani  et  al,  2023) bertujuan mempermudah bidang kesiswaan untuk menentukan pilihan penjurusan bagi calon siswa baru dengan lebih tepat dan akan merasa cocok antara jurusan dan kemampuan[13].
Pada  penelitian  di  SMA  ABC,  SPK  diusulkan  untuk  memberikan  rekomendasi  pemilihan  jurusan  yang lebih  objektif  dan  efisien.  Dengan  menggunakan  metode profile  matching ,  SPK  akan  mengevaluasi  berbagai kriteria seperti nilai akademik, hasil psikotest, minat siswa, dan preferensi orang tua, untuk menentukan jurusan yang  paling  sesuai  bagi  setiap  siswa.  Implementasi  SPK  ini  diharapkan  dapat  mengatasi  masalah  penjurusan yang  memakan  waktu  lama  dan  bergantung  pada  nilai  tertinggi  dan  terendah,  sehingga  meningkatkan  kualitas dalam proses penjurusan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1  Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  yakni    pendekatan  yang  berguna  mengatasi  dan  menyelidiki  permasalahan  dengan menggunakan  metode  ilmiah  secara  teliti.  Hal  ini  melibatkan  pengelolaan,  analisis  data,  pengumpulan  dan pengambilan kesimpulan secara sistematis dan objektif untuk memecahkan masalah yang ada[14].
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Gambar 1 dijelaskan langkah-langkah studi sebagai berikut:
1. Langkah pertama melakukan identifikasi masalah yang ada pada saat melakukan pemilihan jurusan di SMA ABC dan solusi yang dilakukan untuk mengatasi masalah tersebut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 680-689 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5166
2. Studi  literatur  dilakukan  dengan  memahami  jurnal,  buku,  dan  penelitian  terdahulu  yang  menjadi  referensi untuk  menentukan  topik  penelitian,  mengidentifikasi  masalah,  menetapkan  tujuan  penelitian,  menentukan data yang diperlukan serta alat dan teknik pengumpulan.
3. Observasi  dilakukan  dengan  pengamatan  dan  penelitian  secara  langsung  supaya  peneliti  mengetahui gambaran umum mengenai pemilihan jurusan yang ada di SMA ABC. Observasi dilakukan langsung dengan bagian – bagian yang memiliki peran dalam pemilihan jurusan di SMA ABC dan wawancara juga dilakukan kepada pengambil keputusan.
4. Pengambilan keputusan dilakukan dengan menerapkan Metode profile matching
5. Kesimpulan, setelah menerapkan metode profile matching maka diperoleh sebuah kesimpulan dari pemilihan jurusan di SMA ABC.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sistem informasi yang dirancang untuk memberikan dukungan dalam  pengambilan  keputusan  di  perusahaan  atau  organisasi.  Tujuan  utama  dari  SPK  adalah  menyediakan informasi yang terstruktur dan relevan untuk mempermudah proses pengambilan keputusan yang kompleks[15]. SPK  berfungsi  membantu  pengambil  keputusan  dengan  menyediakan  data,  model,  dan  algoritma  yang  relevan untuk menyelesaikan masalah yang dihadapi[16].
Dalam  SPK,  informasi  dan  data  diproses  menggunakan  metode  statistik  atau  matematika  untuk menghasilkan  opsi  atau  rekomendasi  yang  mendukung  pengambilan  keputusan[17].  SPK  juga  berperan membantu pengambilan keputusan untuk masalah yang kompleks dan tidak terstruktur dengan cara menyediakan informasi terorganisir secara logis[18].
SPK adalah alat yang menggunakan model analitis dan data untuk membantu pengambil keputusan dalam memecahkan  masalah  yang  kompleks  dan  semi  terstruktur.  Sistem  ini  menyediakan  berbagai  teknik  analisis, seperti  simulasi,  optimasi,  dan  pemodelan  statistik,  yang  mendukung  proses  pengambilan  keputusan[19].  SPK adalah  sistem  berbasis  komputer  yang  dirancang  untuk  membantu  pengambil  keputusan  dengan  menyediakan antarmuka  interaktif  yang  memungkinkan  pengguna  mengakses  data,  menjalankan  model  analisis,  dan mendapatkan hasil yang dapat digunakan untuk membuat keputusan yang lebih baik[20].
SPK  diterapkan  dalam  berbagai  bidang  seperti  bisnis,  kesehatan,  pemerintahan,  dan  teknik  untuk mendukung  pengambil  keputusan  dalam  berbagai  tugas,  seperti  perencanaan  strategis,  penjadwalan  produksi, diagnosis  medis,  dan  analisis  kebijakan  publik.  Dengan  menggunakan  SPK,  organisasi  dapat  meningkatkan efisiensi, mengurangi risiko, dan membuat keputusan yang lebih baik dan lebih informatif[21].

## 2.3 Metode Analisis Data
Analisis data  memegang peran  penting dalam  metodologi  karena  memungkinkan evaluasi pengetahuan  dengan menyebarkan informasi yang bermanfaat serta akurat[22]. Analisa data kualitatif dan kuantitatif dilakukan guna mencapai  tujuan  penelitian.  Metode profile  matching digunakan  sebagai  alat  dalam  pengambilan  keputusan, dengan  mengamsumsikan  bahwa  subjek  yang  diteliti  harus  memenuhi  tingkat  variabel  prediktor  yang  ideal, bukan  hanya  mencapai  tingkat  minimal  yang  diperlukan[23].  Umumnya,  proses  ini  mempertimbangkan  nilai aktual  dari  profil  yang  akan  dievaluasi  dengan  nilai  yang  diinginkan.  Dengan  demikian,  perbedaan  dalam kompetensi  (GAP)  di  mana  semakin  kecil  GAP-nya  yang  didapatkan,  semakin  besar  nilai  bobotnya  [24]. Langkah – Langkah untuk menyelesaikan masalah dalam metode profile matching [25]: 1. Menentukan kriteria 2. Pemberian nilai target/ profile ideal
Pemberian  ini  dilakukan  berdasarkan  nilai  maksimum  dari  nilai  rata-rata  atau  data  alternatif  sesuai  dengan peraturan pengambil keputusan
3. Menghitung pemetaan GAP kompetensi
GAP merupakan perbedaan antara profile yang dimiliki oleh setiap alternatif dengan profil standar[26]. GAP tersebut ialah perbedaan antara nilai kompetensi siswa dengan nilai target jurusan. Dapat ditunjukkan dalam persamaan:
GAP = Nilai Kompetensi Siswa – Nilai Target Jurusan
(1)
4. Penjumlahan dan pengelompokkan Faktor Utama serta Faktor Sekunder
a. Faktor Utama (Core Factor)
Kompetensi yang sangat diperlukan diharapkan dapat menciptakan kinerja yang terbaik. Untuk mempertimbangkan faktor utama dipakai persamaan:
(2)
NCF = Rata-rata nilai Faktor Utama, NC = Total nilai Faktor Utama, IC = Jumlah item Faktor Utama b. Faktor Pendukung ( Secondary Factor)
Aspek tambahan selain dari faktor utama untuk menghitung faktor sekunder. Untuk menghitung faktor pendukung digunakan persamaan:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 680-689 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5166
(3)
NSF = Rata-rata nilai Faktor Pendukung, NS = Total nilai Faktor Pendukung, IC = Jumlah item Faktor Pendukung
5. Perhitungan Nilai Total
Perhitungan ini berdasarkan proporsi dari faktor utama serta faktor sekunder yang memperngaruhi. Persamaan yang digunakan untuk menghitung total nilai aspek adalah:
(4)
N = Nilai Total, NCF = Rata-rata nilai Faktor Utama, NSF = Rata-rata nilai Faktor Sekunder, X% = Nilai persen yang diinputkan
6. Perhitungan Rangking
Perhitungan ini merujuk pada hasil perhitungan yang diperoleh melalui persamaan:
( ) (5)
Nk = Nilai Kriteria, (X)% = Nilai persen yang diinputkan

## 2.4 Implementasi Sistem
Sistem  dikembangkan  sesuai  dengan  desain interface yang  lama.  Proses  implementasi  mengikuti  langkah- langkah  perancangan  untuk  menciptakan  sistem  informasi  yang  memenuhi  persyaratan  yang  telah  ditetapkan. Proses implementasi mengikuti proses perancangan dengan tujuan menciptakan sistem informasi sesuai dengan persyaratan yang telah ditetapkan[27].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Studi ini  menggunakan kriteria akademik dan non-akademik. Kriteria akademik memiki sub kriteria yaitu nilai PPDB, nilai IPA, nilai IPS, nilai matematika, dan bahasa indonesia. Kriteria non akademik memiliki sub kriteria yaitu psikotest, minat anak, dan minat orang tua.
Pemilihan  jurusan  tepat  dan  akurat  memerlukan  penerapan  sistem  pendukung  keputusan  menerapkan metode profile  matching .  Tahapan  yang  diambil  dalam  menggunakan  metode profile  matching termasuk menetapkan  kriteria,  menetukan  nilai  target/standar  untuk  setiap  jurusan,  menentukan  bobot  nilai  GAP, menghitung  faktor  utama  dan  faktor  sekunder,  menghitung  nilai  total,  dan  memberikan  rekomendasi  jurusan. Pada tabel 1 dapat dilihat alternatif pada setiap kriteria yang sudah ditentukan.
Tabel 1. Isi Alteratif Terhadap Kriteria Nama Siswa C1 C2  C3  C4  C5 C6 C7 C8 MSA 74.44 92 92 95 92 IPS IPA IPA RIA 74.44 92 90 91 85 IPS/IPA  IPA  TRS RA 45.5 92 80 88 84 IPA IPA  TRS DAP 60 92 90 94 91 IPA/IPS  IPA  TRS RNA 68.89 91 87 97 87 IPA/IPS  IPA  TRS MRS 45.56 82 85 83 88 IPA/IPS IPS IPA NMF 45.56 80 88 77 86 IPS IPS IPS AK 46.67 77 86 78 88 IPS/IPA IPS IPS JAH 60 82 88 80 89 IPS/IPA IPS TRS SS 68.89 90 87 80 87 IPS IPS TRS

## 3.1 Penerapan Metode Profile Matching
Profile  matching adalah  metode  perbandingan  antara  nilai  data  actual  pada  suatu  profil  dengan  nilai  yang diinginkan. Teknik metode profile matching diharapkan bermanfaat untuk pemilihan jurusan. Berikut merupakan tahapan penyelesaian permasalahan dengan pendekatan profile matching:
1. Menentukan kriteria
Tabel 2. Kriteria dan Sub Kriteria Kriteria Sub. Kriteria Factor  Kode Keterangan Akademik
Nilai PPDB NCF C1 Nilai yang dimasukkan
menggunakan skala maksimal 5 Nilai IPA NCF C2 Nilai IPS NCF C3 Nilai Matematika NSF C4 Nilai B.Indo NSF C5

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 680-689 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5166
Non Akademik Psikotest NCF C6 Bernilai 5 jika IPA, bernilai 4 jika IPA/IPS, bernilai 3 jika IPS/IPA, bernilai 2 jika IPS Minat Siswa NCF C7 Jika = Psikotest (5) Jika ≠ Psikotest (2) Minat Orang tua NSF C8 Jika = Siswa (5) Jika ≠ Siswa (2) Jika terserah (1)
Pada  tabel  2.  berisi  kriteria  dan  sub  kriteria  yang  digunakan  sebagai  penilaian  terhadap  pemilihan jurusan pada SMA ABC.
2. Pemberian nilai target/profile ideal
Tabel 3. Nilai Target Setiap Jurusan
Kode  C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8 IPA 5 5
3 4 3 5 3 2 IPS 5
3 5 3 4 5
3 2
Pada  tabel  3.  terdapat  nilai  target  dari  beberapa  kriteria  pada  setiap  jurusan  yang  digunakan  untuk menghitung selisih antara nilai kompetensi siswa dengan target jurusan 3. Menghitung pemetaan GAP kompetensi
Tabel 4. Bobot Nilai GAP No.  Gap  Nilai Bobot Keterangan 1. 0 5 Kualifikasi sesuai dengan yang dibutuhkan 2. 1 4,5 Kualifikasi kelebihan 1 tingkat/level 3. -1 4 Kualifikasi kurang 1 tingkat/level 4. 2 3,5 Kualifikasi kelebihan 2 tingkat/level 5. -2 3 Kualifikasi kurang 2 tingkat/level 6. 3 2,5 Kualifikasi kelebihan 3 tingkat/level 7. -3 2 Kualifikasi kurang 3 tingkat/level 8. 4 1,5 Kualifikasi kelebihan 4 tingkat/level 9. -4 1 Kualifikasi kurang 4 tingkat/level
Pada  tabel  4.  Bobot  nilai  GAP  digunakan  untuk  memberikan  bobot  nilai  GAP  masing-masing  siswa. Misalkan terdapat 10 data siswa yang nilai nya sudah  ternormalisasi seperti ditunjukkan pada tabel dibawah ini.
Tabel 5. Data yang Sudah di Normalisasi Nama Siswa  C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8 MSA 5 4 4 5 4 2 2 5 RIA 5 4 4 4 3 3 2 1 RA 2 4 2 4 3 5 5 1 DAP 4 4 4 5 4 4 5 1 RNA 5 4 3 5 3 4 5 1 MRS 2 3 3 3 4 4 2 2 NMF 2 2 4 2 3 2 5 5 AK 2 2 3 2 4 3 5 5 JAH 4 3 4 2 4 3 5 1 SS 5 4 3 2 3 2 5
1
Tabel  5.  menunjukkan  nilai  yang  sudah  ternormalisasi.  Sedangkan  GAP  nilai  setiap  siswa  adalah perbedaan  antara  nilai  kompetensi  siswa  dengan  nilai  target  yang  ditetapkan  untuk  jurusan.  Dapat  dilihat  pada Tabel 5 dan Tabel 6.
Tabel 6. Nilai GAP Jurusan IPA Nama Siswa  C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8 MSA 0 -1 1 1 1 -3 -1 3 RIA 0 -1 1 0 0 -2 -1 -1 RA -3 -1 -1 0 0 0 2 -1
DAP -1 -1 1 1 1 -1 2 -1 RNA 0 -1 0 1 0 -1 2 -1 MRS -3 -2 0 -1 1 -1 -1 0 NMF -3 -3 1 -2 0 -3 2 3

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 680-689 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5166
Nama Siswa  C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8 AK -3 -3 0 -2 1 -2 2 3 JAH -1 -2 1 -2 1 -2 2 -1 SS 0 -1 0 -2 0 -3 2 -1
Pada tabel 6. menunjukkan nilai kompetensi siswa dikurang dengan nilai target pada jurusan IPA
Tabel 7. Nilai GAP Jurusan IPS Nama Siswa  C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8 MSA 0 1 -1 2 0 -3 -1 3 RIA 0 1 -1 1 -1 -2 -1 -1 RA -3 1 -3 1 -1 0 2 -1 DAP -1 1 -1 2 0 -1 2 -1 RNA 0 1 -2 2 -1 -1 2 -1 MRS -3 0 -2 0 0 -1 -1 0 NMF -3 -1 -1 -1 -1 -3 2 3 AK -3 -1 -2 -1 0 -2 2 3 JAH -1 0 -1 -1 0 -2 2 -1 SS 0 1 -2 -1 -1 -3 2 -1
Pada tabel 7. menunjukkan nilai kompetensi siswa dikurang dengan nilai target pada jurusan IPS Perhitungan Kriteria C1 Jurusan IPA:
Perhitungan Kriteria C4 Jurusan IPS:
MSA: 5 – 5 = 0
MSA: 5 – 3 = 2
RA   : 2 – 5 = -3
RA   : 4 – 3 = 1
JAH : 4 – 5 = -1
JAH : 2 – 3 = -1
Bobot nilai siswa dari setiap jurusan pada Tabel 8 dan Tabel 9.
Tabel 8. Nilai Bobot GAP Jurusan IPA Nama Siswa  C1  C2  C3 C4 C5  C6  C7 C8 MSA 5 4 4.5  4.5  4.5 2 4 2.5 RIA 5 4 4.5 5 5 3 4 4 RA 2 4 4 5 5 5 3.5 4 DAP 4 4 4.5  4.5  4.5 4 3.5 4 RNA 5 4 5 4.5 5 4 3.5 4 MRS 2 3 5 4 4.5 4 4 5 NMF 2 2 4.5 3 5 2 3.5  2.5 AK 2 2 5 3 4.5 3 3.5  2.5 JAH 4 3 4.5 3 4.5 3 3.5 4 SS 5 4 5 3 5 2 3.5 4
Pada tabel 8. menunjukkan nilai bobot GAP siswa pada jurusan IPA.
Tabel 9. Nilai Bobot Gap Jurusan IPS Nama Siswa  C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7 C8 MSA 5 4.5 4 3.5 5 2 4 2.5 RIA 5 4.5 4 4.5 4 3 4 4
RA 2 4.5 2 4.5 4 5 3.5 4 DAP 4 4.5 4 3.5 5 4 3.5 4 RNA 5 4.5 3 3.5 4 4 3.5 4 MRS 2 5 3 5 5 4 4 5 NMF 2 4 4 4 4 2 3.5  2.5 AK 2 4 3 4 5 3 3.5  2.5 JAH 4 5 4 4 5 3 3.5 4 SS 5 4.5 3 4 4 2 3.5 4
Pada tabel 9. Menunjukkan nilai bobot gap siswa pada jurusan IPS. 4. Perhitungan dan Pengelompokkan Faktor Utama dan Faktor Sekunder
Rata-rata  nilai  sub  kriteria  faktor  utama  seperti  nilai  PPDB,  nilai  IPA  dan  nilai  IPS  digunakan  untuk menghitung  nilai faktor utama kriteria akademik. Sementara itu,  rata-rata sub kriteria faktor sekunder  yaitu nilai  bahasa  indonesia  dan  matematika,  digunakan  untuk  menghitung  nilai secondary  factor kriteria akademik. Hal yang sama berlaku untuk kriteria non-akademik, dimana rata-rata nilai subkriteria core factor,

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 680-689 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5166
yaitu  psikotest  dan  minat  siswa,  digunakan  untuk  menghitung  nilai  faktor  utama  kriteria  non-akademik, sementara nilai kriteria akademik faktor sekunder diperoleh dariminat orang tua.
5. Perhitungan Nilai Total
Setelah kriteria penilaian terisi, perhitungan nilai total dilakukan. Selanjutnya mengalokasikan nilai X% dari setiap  kriteria  untuk  masing-masing  jurusan  berdasarkan  faktor  utama  dan  faktor  sekunder , kemudian menjumlahkannya untuk mendapatkan nilai N1 dan N2 tiap jurusan. Proporsi nilai pada faktor utama adalah 60% sementara faktor sekunder adalah 40%. Nilai X ditentukan sepadan dengan peraturan yang berlaku.
Tabel 10. Perhitungan NCF, NSF dan Nilai Total Jurusan IPA
Nama Siswa Akademik N1  Non Akademik N2 N1 + N2 NCF NSF NCF NSF MSA 4.5 4.5 4.5 3 2.5 2.8 7.3 RIA 4.5 5 4.7 3.5 4 3.7 8.4 RA 3.33 5 4 4.25 4 4.15 8.15 DAP 4.167 4.5 4.3 3.75 4 3.85 8.15 RNA 4.67 4.75  4.7 3.75 4 3.85 8.55 MRS 3.33 4.25  3.7 4 5 4.4 7.1 NMF 2.83 4 3.3 2.75 2.5 2.65 5.95 AK 3 3.75  3.3 3.25 2.5 2.95 6.25 JAH 3.83 3.75  3.8 3.25 4 3.55 7.15 SS 4.67 4 4.4 2.75 4 3.25 7.65
Pada tabel 10. Menunjukkan perhitungan core factor, secondary factor, dan nilai total pada masing-masing kriteria di jurusan IPA.
Tabel 11. Perhitungan NCF, NSF dan Nilai Total Jurusan IPS
Nama Siswa Akademik N1  Non Akademik N2 N1 + N2 NCF NSF NCF NSF MSA 4.5 4.25  4.4 3 2.5 2.8 7.2 RIA 4.5 4.25  4.4 3.5 4 3.7 8.1 RA 2.83 4.25  3.4 4.25 4 4.15 7.55 DAP 4.167  4.25  4.2 3.75 4 3.85 8.05 RNA 4.167  3.75 4 3.75 4 3.85 7.85 MRS 3.33 5 4 4 5 4.4 7.40 NMF 3.33 4 3.6 2.75 2.5 2.65 6.25 AK 3 4.5 3.6 3.25 2.5 2.95 6.55 JAH 4.33 4.5 4.4 3.25 4 3.55 6.7 SS 4.167 4 4.1 2.75 4 3.25 7.35
Pada  tabel  11.  Menunjukkan  perhitungan  core  factor,  secondary  factor,  dan  nilai  total  pada  masing- masing kriteria jurusan IPS.
Rumus untuk menghitung NCF, NSF dan Nilai Total:
Jurusan IPA
Jurusan IPS
(Akademik)
(Akademik)
MSA: NCF =
SS: NCF =
NSF = NSF = N1 =
N1 =
(Non Akademik)
(Non Akademik)
MSA: NCF =
SS: NCF =
NSF = 2.5 NSF = 4 N2 = N2 =
6. Perhitungan Rangking/Rekomendasi Jurusan
Tahap  terakhir  dalam  menentukan  peringkat  nilai  pada  setiap  rekomendasi  jurusan  siswa  menggunakan rumus:
R_IPA = (N1_Akademik IPA) + (N2_Non Akademik IPA)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 680-689 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5166
R_IPS = (N1_Akademik IPS) + (N2_Non Akademik IPS)
Tabel 12. Hasil Rekomendasi Jurusan Nama Siswa Nilai IPA Nilai IPS Hasil MSA 7.3 7.2 IPA RIA 8.4 8.1 IPA RA 8.15 7.55 IPA DAP 8.15 8.05 IPA RNA 8.55 7.85 IPA MRS 8.1 8.4 IPS NMF 5.95 6.25 IPS AK 6.25 6.55 IPS JAH 7.35 7.95 IPS SS 7.65 7.35 IPA
Berdasarkan  dari  tabel  12.  maka  siswa  yang  di  rekomendasikan  ke  jurusan  IPA  yakni  MSA,  RIA,  RA, DAP, RNA, JAH, dan SS. Sedangkan rekomendasi ke jurusan IPS yaitu MRS, NMF, dan AK.

## 3.2 Implementasi Sistem
1. Tampilan Halaman Dashboard
Berikut ini merupakan tampilan halaman dashboard pada sistem pemilihan jurusan di SMA ABC yang dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Halaman Dashboard
2. Tampilan Halaman Data Kriteria dan Sub Kriteria
Pada halaman data kriteria dan sub kriteria, admin dapat melihat bobot dari masing – masing kriteria. Berikut tampilan halaman data dari kriteria dan sub kriteria yang dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Halaman Data Kriteria dan Sub Kriteria
3. Tampilan Halaman Data Proses Profile Matching Pada gambar 3 dibawah ini menampilkan tabel yang berisi penilaian terhadap kiteria yang merupakan proses perhitungan dengan metode Profile Matching

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 3. Data Proses Profile Matching
4. Tampilan Hasil Rekomendasi Jurusan
Pada halaman hasil rekomendasi jurusan, akan menampilkan tabel yang berisi rekomendasi jurusan IPA dan IPS yang dapat kita lihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Hasil Rekomendasi Jurusan

## 4. KESIMPULAN
Hasil  pembahasan  dan  analisa  dapat  disimpulkan  bahwa  metode profile  matching cocok  dan  dapat  membantu pengambil  keputusan  dalam  pemilihan  jurusan  pada  SMA  ABC  dengan  kriteria  akademik  yang  berisi  sub kriteria  yaitu  nilai  PPDB,  nilai  IPA,  nilai  IPS,  nilai  matematika,  dan  nilai  bahasa  indonesia.  Dan  kriteria  non akademik berisi sub kriteria yaitu psikotest, minat siswa, dan minat orang tua. Berdasrkan data yang diuji, maka siswa  yang  di  rekomendasi  ke  jurusan  IPA  sebanyak  6  orang  dan  yang  di  rekomendasikan  ke  jurusan  IPS sebanyak 4 orang.

## REFERENCES
[1] F. N. A. Kurniawati, “Meninjau permasalahan rendahnya kualitas pendidikan di indonesia dan solusi,” Acad. Educ. J. , vol. 13, no. 1, pp. 1–13, 2022.
[2] H. Hamka and H. Saleh, “Sistem Pendukung Keputusan Peminatan Jurusan Menggunakan Metode Topsis Pada SMA Negeri 1 Wonosari,” J. Teknol. dan Manaj. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 97–111, 2020.
[3] D. S. Anwar, A. A. Kusnadi, and R. Herdandi, “Aplikasi Monitoring Kegiatan Belajar Mengajar Berbasis Web di SMK Daarul Abroor Tasikmalaya,” in SISITI: Seminar Ilmiah Sistem Informasi dan Teknologi Informasi , 2022, vol. 11, no. 1, pp. 232–239.
[4] F. Seran, Y. P. K. Kelen, and D. Nababan, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jurusan Menggunakan Metode Weighted Product,” J. Tekno Kompak , vol. 17, no. 1, pp. 147–159, 2023.
[5] D.  Setiawan,  R.  Indriati,  and  R.  Firliana,  “Sistem  Recruitment  Karyawan  Berdasarkan  Kualifikasi,”  in Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) , 2020, vol. 4, no. 3, pp. 79–88.
[6] G. S. Mahendra et al. , SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (Teori dan Penerapannya dalam berbagai Metode) . PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
[7] M.  Ariffiani,  I.  S.  Damanik,  I.  O.  Kirana,  and  P.  Sitompul,  “Community  Temporary  Direct  Assistance  (BLSM)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 680-689 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5166
Decision Support System with the Profile Matching Method,” JOMLAI J. Mach. Learn. Artif. Intell. , vol. 2, no. 1, pp. 75–82, 2023.
[8] D. R. Azahri and A. Voutama, “Penerapan Metode Profile Matching Pada Pemilihan Ketua Ekstrakurikuler Badminton SMA Negeri 1 Cilamaya,” J. Teknol. Sist. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 175–187, 2023.
[9] M.  E.  Iswanto,  “Implementasi  Metode  Profile  Matching  Dalam  Penentuan  Jurusan  Siswa  Madrasah  Aliyah,” J. Komput. dan Elektro Sains , vol. 2, no. 1, pp. 1–5, 2024.
[10]  M.  Muljono  and  W.  Y.  Permatasari,  “Implementasi  Metode  Profile  Matching  Pada  Penjurusan  Bidang  Minat  Siswa (Studi kasus di SMA 12 Semarang),” Walisongo J. Inf. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 81–94, 2021.
[11]  W. Hasyim, E. Rasywir, and L. Aryani, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Jurusan Pada Sma Yadika Jambi Dengan Metode Profile Mathcing,” J. Inform. Dan Rekayasa Komput. , vol. 3, no. 1, pp. 443–452, 2023.
[12]  E.  O.  Pardede,  A.  Situmorang,  M.  Yohana,  A.  P.  Silalahi,  and  S.  Manurung,  “Analisa  Penentuan  Jurusan  Sesuai Kepribadian  Untuk  Siswa  SMA  Kelas  3  Menurut  Hippocrates  Dengan  Menggunakan  Metode  Profile  Matching Berbasis Android Di SMA Negeri 1 Habinsaran,” METHOTIKA J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 16–21, 2021.
[13]  A.  U.  Hamdani  and  S.  Aprilya,  “Model  Sistem  Penunjang  Keputusan  Untuk  Menentukan  Jurusan  Calon  Siswa  Baru Menggunakan Metode Profile Matching Pada SMK XYZ,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5, no.  1, pp. 108–123, 2021.
[14]  W. Yuliani and E. Supriatna, Metode Penelitian Bagi Pemula . Penerbit Widina, 2023.
[15]  L. T. S. Sarwandi et al. , Sistem pendukung keputusan . Graha Mitra Edukasi, 2023.
[16]  R. Y. Simanullang and I. Susilawati, “Seleksi Penerimaan Sales Marketing Dengan Menggunakan Pendekatan Metode Weighted Product Dalam Sistem Pendukung Keputusan,” JIKTEKS J. Ilmu Komput. Dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 3, pp. 1–7, 2023.
[17]  A. Wijayanto, “SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN MENENTUKAN PRODUK SUBCONT DENGAN METODE WEIGHTED  PRODUCT  (WP)  DI  PT.  TEBEINDO  SUNSHINE  TECHNICA  MANDIRI  (PT.  TSTM),” J.  Inform. SIMANTIK , vol. 8, no. 2, pp. 55–62, 2023.
[18]  F.  S.  R.  Ginting  and  R.  Akram,  “Sistem  Informasi  Penilaian  Pemberitaan  Hoax  dengan  Metode  Perbandingan  Dan Algoritma AHP,” InfoTekJar J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 3, no. 2, pp. 57–60, 2019.
[19]  C.  Mashuri  and  A.  H.  Mujianto,  “BUKU  AJAR  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  Simulasi  Optimasi  Waktu Produksi Pada Industri,” 2021.
[20]  M.  S.  Ariantini,  R.  Belferik,  O.  H.  Sari,  M.  Munizu,  E.  F.  Ginting,  and  M.  Mardeni, Sistem  Pendukung  Keputusan: Konsep, Metode, dan Implementasi . PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
[21]  I. G. I. Sudipa et al. , Penerapan Decision Support System (Dss) Dalam Berbagai Bidang (Revolusi Industri 4.0 Menuju Era Society 5.0) . PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
[22]  A. F. Pakpahan et al. , “Metodologi penelitian ilmiah.” Yayasan Kita Menulis, 2021.
[23]  S.  A.  Saraski,  A.  N.  Lubis,  and  R.  P.  A.  Parapak,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan  Dosen  Favorit Menggunakan Metode Profile Matching,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 46–53, 2022.
[24]  J. Kuswanto, “Penerimaan Karyawan Baru menggunakan metode profile matching,” J. Process. , vol. 15, no. 2, pp. 85– 97, 2020.
[25]  M. Maulizar, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Wakil Kepala Sekolah Dengan Menggunakan Metode Profile Matching (Study Kasus: Madrasah Aliyah Swasta  Taman Pendidikan Islam),” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf. dan Komputer) , vol. 5, no. 1, 2021.
[26]  A. Y. Ndamayelu, F. Hariadi, and A. C. Talakua, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pendaftaran Siswa Baru Dengan Metode Profile Matching Di Smk Negeri 2 Waingapu,” Proceeding Sustain. Agric. Technol. Innov. , vol. 2, no. 1, pp. 308–316, 2023.
[27]  H.  Susilo,  N.  Abdillah,  M.  Ihksan,  H.  D.  Morika,  and  I.  Y.  Darma,  “ANALISA  DAN  PERANCANGAN  SISTEM INFORMASI BOOKING ANTRIAN PELAYAN PADA KLINIK MEDIKA SAINTIKA BERBASIS WEBSITE,” J. Kesehat. Med. Saintika , vol. 14, no. 1, pp. 344–352, 2023.