## SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMILIHAN TRAINER WORKSHOP PADA LABORATORIUM ICT TERPADU UNIVERSITAS BUDI LUHUR MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DAN PROFILE MATCHING
Humisar Hasugian 1) , Septiya Hiryani 2)
Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260
E-mail : humisar.hasugian@budiluhur.ac.id 1), septiyahiryani8@gmail.com 2)

## Abstrak
Laboratorium ICT Terpadu adalah salah satu organisasi yang bergerak dalam bidang pelayanan kepada mahasiswa dan dosen yang berada dalam lingkungan Universitas Budi Luhur. Salah satu kegiatan atau program kerja yang ada adalah program workshop . Dalam pelaksanaan workshop ini tentunya tidak terlepas dari peran trainer yang memandu berjalannya workshop tersebut. Pada dasarnya keberhasilan suatu workshop dipengaruhi oleh beberapa faktor salah satunya kompetensi trainer . Dalam proses mengambil keputusan pemilihan trainer Kepala Lab ICT masih menggunakan cara manual dengan menunjuk secara langsung kandidat yang pantas sebagai trainer dimana kemungkinan menimbulkan permasalahan kandidat yang dipilih tidak sesuai dengan bidang yang akan diajarkan, yang berdampak peserta workshop merasa tidak puas. Untuk mengatasi permasalahan tersebut maka dirancanglah sistem penunjang keputusan secara terkomputerisasi dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) yang digunakan untuk membantu pengambil keputusan dalam menentukan besar pembobotan tiap kriteria dan metode Profile Matching untuk menentukan perangkingan prioritas  masing-masing kandidat sesuai dengan target  yang  diinginkan,  adapun  sistem  yang  dirancang  menggunakan  pemrograman  PHP  dan  database  Mysql. Sehingga dihasilkan sebuah sistem informasi berbasis web yang akan membantu kepala lab ICT dalam memilih trainer workshop di Lab ICT.
Kata kunci: Trainer Workshop , Profile Matching, Sistem Penunjang Keputusan, Analytical Hierarchy Process

## 1. PENDAHULUAN
Laboratorium  ICT  Terpadu  Universitas  Budi
Luhur  merupakan  organisasi  yang  berada  di lingkungan  Universitas  Budi  Luhur  yang  bergerak dalam bidang pelayanan kepada mahasiswa maupun dosen.  Dalam  satu  tahun  ajaran, workshop adalah salah  satu  kegiatan  atau  program  kerja  yang  pasti terlaksana. [1]
Dalam pelaksanaan workshop tersebut tentunya  tidak  terlepas  dari  peran  mentor  atau trainer. Pada  prakteknya,  keberhasilan  suatu pelatihan atau workshop dipengaruhi oleh beberapa faktor,  salah  satunya  yaitu  kompetensi trainer itu sendiri.  Proses  penentuan trainer ternyata  tidak sesederhana  yang dibayangkan  karena  harus  sesuai dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan  demi terciptanya trainer-trainer yang berkualitas. Dalam mengambil keputusan pemilihan trainer  workshop yang  dilakukan  di  Laboratorium ICT Terpadu terdapat beberapa masalah antara lain (1)  Pemilihan  trainer  workshop  masih  bersifat subjektif, sehingga sering kali trainer yang ditunjuk mengelak karena merasa tidak menguasai materi. (2) Pengambilan  keputusan  tidak  sesuai  dengan  yang diharapkan  karena  belum  terdapat  pembobotan untuk  setiap  kriteria.  (3)  Kepala  Laboratorium merasa kesulitan dalam melakukan proses pengolahan data dan rekap hasil penilaian sehingga mengakibatkan  proses  pemilihan  trainer  workshop menjadi  lama  dan  kurang  maksimal.  (4)  Trainer
mempelajari  materi  yang  tidak  dikuasai  sehingga effort yang dilakukan berkali-kali lipat.
Berdasarkan  kendala  yang  dihadapi  tersebut diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat  memberikan bantuan dalam proses pengambilan keputusan. Oleh karena  itu  penelitian  ini  membuat  suatu  sistem penunjang  keputusan  yang  akan  membantu  dalam pengambilan keputusan pemilihan trainer workshop yang berkualitas  pada  Laboratorium  ICT  Terpadu Universitas Budi Luhur.
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode AHP  ( Analytical  Hierarchy  Process) dan Profile Matching. Adapun  Metode Analytical  Hierarchy Process digunakan  untuk  menentukan  besar pembobotan  tiap  kriteria,  karena  Kepala  Lab  ICT Terpadu Universitas Budi Luhur belum mendefinisikan  bobot  untuk  menentukan  calon trainer yang  diterima  dari  setiap  kriteria  yang  ada dan  metode Profile  Matching digunakan  untuk menentukan perankingan prioritas yang memudahkan user untuk melihat calon trainer yang paling  sesuai  dengan  kriteria  sehingga  diharapkan dapat  mempermudah  pengambil  keputusan  dalam menentukan calon trainer yang cocok.
Penelitian  sebelumnya  yang  berjudul  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Trainer
Menggunakan  Metode  ARAS  ( Additive  Ratio Assesment )  oleh  Dewi  Shinta  Wulandari  dan  Eka Murlisah dengan instansi STIM SUKMA MEDAN dan  STMIK  Budi  Dharma  Medan  tahun  2019 dengan  nomor  ISBN  978-602-52720-1-1.  Tujuan
dari  penelitian  ini  yaitu  untuk  membangun  sebuah sistem  pendukung  keputusan  yang  akan  membantu menentukan  siapa  yang  berhak  untuk  direkrut menjadi  seorang  pengajar  / trainer yang  akan mengajar para siswa. Metode yang digunakan pada penelitian  ini  yaitu  ARAS  ( Additive  Ratio Assesment ).  Kriteria  yang  digunakan  dalam penelitian ini yaitu pendidikan terakhir, nilai indeks prestasi  kumulatif  (IPK),  usia,  status  mengajar  dan ujian  tertulis.  Hasil  dari  penelitian  yang  telah dilakukan  yaitu  proses  pembobotan  kriteria  pada metode  ARAS  akan  sangat berpengaruh  pada  hasil akhir  perankingan  dalam  sistem  pendukung keputusan  pemilihan trainer. Dengan  nilai  bobot uang berbeda, hasil yang didapat juga akan berbeda. Dengan kata lain nilai bobot menjadi penentu hasil akhir yang ingin diperoleh pengambil keputusan. [2] Penelitian  sebelumnya  yang  yang  berjudul
Implementasi Metode AHP dan SAW Pada Aplikasi Sistem Penunjang Keputusan Supplier Terbaik Studi Kasus:  CV.  Sentra  Jamu  Indonesia,  dalam  Jurnal IDEALIS  Volume  2  No.  4.  Tujuan  utama  dari penelitian  ini  yaitu  membuat  sistem  penunjang keputusan  untuk  meningkatkan  kualitas  dan  mutu pelayanan  agar  dapat  tercapai  dengan  baik  sesuai dengan  kriteria  yang  telah  ditetapkan  oleh  CV. Sentra  Jamu  Indonesia.  Metode  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah Analytical  Hierarchy Process (AHP)  dan Simple  Additive  Weighting (SAW).  Kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  yaitu  kualitas,  harga,  pelayanan  dan  waktu pengiriman.  Hasil  dari  penelitian  yang  telah dilakukan yaitu sistem yang dibuat dapat membantu dalam  penentuan supplier terbaik  karena  proses penyajian  laporan  menjadi  lebih  cepat  dan  akurat sehingga  dapat  mengurangi  keterlambatan  dalam pengiriman bahan baku serta meningkatkan kualitas bahan baku. [3]
2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Kerangka Pemikiran
Pada Gambar 1 merupakan kerangka pemikiran yang digunakan berawal dari perumusan masalah  untuk  proses  pemilihan trainer  workshop pada  Laboratorium  ICT  Terpadu  Universitas  Budi Luhur  dengan  melakukan  proses  identifikasi masalah  dengan  cara  survei  lapangan  dan  studi pustaka.  Survei  lapangan  dengan  cara  mendatangi Kepala Laboratorium ICT Terpadu Universitas Budi Luhur, kemudian studi pustaka yang dilakukan yaitu dengan mencari studi kasus pengambilan keputusan yang  mempuyai  masalah  yang  sama  tetapi  dengan berbagai  metodologi.  Proses  pencarian  berasal  dari jurnal-jurnal.  Langkah  selanjutnya  pengumpulan data yang didapat dari Kepala Laboratorium. Setelah tahap  pengumpulan  data,  maka  dilakukan  Analisa terhadap data tersebut, lalu dilanjutkan dengan tahap desain model, pengujian pertama pada penelitian ini yaitu  dengan  model Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  [4]  dengan  cara  membandingkan  nilai  per kriteria untuk mendapatkan nilai bobot per kriteria, kedua yaitu model Profile Matching [5] dengan cara membandingkan nilai dari profil asisten dengan nilai dari  profil  target.  Kemudian  desain system berdasarkan  desain  model  yang  telah  dibuat. Kemudian  desain prototype untuk  menentukan asisten yang terpilih sebagai trainer workshop. Pada tahap  terakhir  dilakukan  pembuatan  laporan  dari hasil penelitian yang dilakukan.

## 2.2 Metode Pengumpulan Data
Adapun  metode  yang  digunakan  untuk mengumpulkan  data,  informasi,  dan  materi  yang sesuai dengan permasalahan pada Lab ICT Terpadu Universitas Budi Luhur, yaitu:
1) Observasi Observasi  ini  dikukan  di  Laboratorium  ICT Terpadu,  Unit  7  Lantai  4,  Universitas  Budi  Luhur. Kegiatan  ini  dilakukan  untuk  mengumpulkan  data sebanyak  mungkin  yang  didapatkan  melalui pengamatan secara langsung hal-hal yang berkaitan dengan  proses  penentuan trainer  workshop pada Laboratorium  ICT  Terpadu  sebagai  masukan penelitian  ini.  Dalam  penelitian  ini,  yang  menjadi target  sebagai trainer  workshop merupakan  asisten Laboratorium ICT Terpadu Universitas Budi Luhur.
2) Wawancara Kegiatan wawancara dilakukan untuk
pengumpulan data secara langsung dengan mengajukan  pertanyaan  yang  berhubungan  dengan penentuan trainer workshop yang dilakukan oleh Ibu Painem,  M.Kom  selaku  Kepala  Laboratorium. Kepala Laboratorium sebagai pihak yang berwenang untuk melakukan pemilihan trainer workshop. Dari wawancara  tersebut,  penulis  juga  mengumpulkan dokumen  yang  berkaitan  dengan  pengembangan sistem  penunjang  keputusan  penentuan trainer workshop.
3) Analisa Dokumen
Analisa  dokumen  berfungsi  untuk  mencari  data dan  informasi  berdasarkan  dokumen-dokumen
berjalan  yang  digunakan  pada  Lab  ICT  Terpadu serta  menganalisa  dokumen  agar  didapatkan informasi  yang  sesuai  dengan  sistem  yang  akan dikembangkan.  Dokumen  yang  digunakan  dalam penelitian ini yaitu terkait data asisten, data absensi kehadiran  asisten,  data  kehadiran  asistensi  asisten, dan form penilaian tes khusus.
4) Studi Pustaka Penulis memperlajari penelitian-penelitian sebelumnya  yang  berhubungan  dengan  metode Analytical Hierarchy Process dan Profile Matching dari  berbagai  sumber-sumber  yang  ada  seperti e- book , jurnal, dan situs-situs internet.

## 2.3 Instrumentasi
Metode penelitian yang digunakan oleh penulis dalam penelitian yaitu dengan cara:
1) Kuesioner,  dalam  instrumen  penelitian  ini dilakukan  dengan  cara  penulis  memberikan pertanyaan  kepada  responden  yang  dibutuhkan dalam laporan penelitian.
2) Wawancara,  instrumen  ini  dilakukan  oleh Kepala  Laboratorium  ICT  Terpadu  Universitas Budi Luhur untuk memperoleh informasi tentang bagaimana  proses  pemilihan trainer  workshop yang dilakukan oleh Laboratorium ICT Terpadu Universitas Budi Luhur.
2.4 Teknik Analisa Data Analisa deskriptif, metode Analytical Hierarchy  Process dan  Metode Profile  Matching merupakan teknik analisa data yang digunakan pada penelitian  ini,  Analisa  deskriptif  dilakukan  dengan menyajikan  rangkuman  yang  didapatkan  dari  hasil pengumpulan data. Sedangkan Analytical Hierarchy Process digunakan  untuk  menentukan  besar pembobotan  kriteria,  karena  Kepala  Laboratorium ICT  Terpadu  Universitas  Budi  Luhur  belum mendefinisikan  bobot  untuk  menentukan  asisten yang tepat dari setiap kriteria yang ada dan Metode Profile  Matching digunakan  untuk  menentukan perankingan.  Kedua  metode  tersebut  digunakan sebagai  instrumen  untuk  menentukan  asisten  yang diprioritaskan  untuk  menjadi trainer  workshop di Laboratorium ICT Terpadu Universitas Budi Luhur.
2.5 Komponen Sistem Penunjang Keputusan Decision Support System terdiri dari beberapa subsistem,  yaitu Data  Management  Subsystem , Model Management Subsystem , dan User Interface Subsystem .  Beberapa subsystem tersebut  dapat dilihat pada Gambar 2.[6]
a. Subsistem Manajemen Data ( Data Management Subsystem ) Data Management Subsystem menyediakan data, baik  dari  data  internal maupun  eksternal . Data internal dalam sistem ini adalah data asisten, kriteria, yang  diperoleh  dari  Kepala  Laboratorium  ICT Terpadu Universitas Budi Luhur. Data-data internal digunakan untuk melakukan kegiatan pembentukan ( create )  dan  pengaksesan.  Data  eksternal  pada sistem ini adalah data penilaian asisten berupa data kehadiran,  kemampuan  menyampaikan  materi, penguasaan materi sesuai bidang. Data eksternal ini menggambarkan faktor-faktor yang dapat mempengaruhi proses pemilihan trainer workshop . b. Subsistem Manajemen Model ( Model Management Subsystem )
Dalam  membuat  Sistem  Penunjang  Keputusan ini  digunakan  bahasa  pemrograman  berbasis  web dengan framework PHP menggunakan tool Notepad++,  dan database MySQL  dengan tool MySQL- Front .
c. Subsistem  Antar  Muka  Pengguna  ( User Interface Subsystem )
Pengguna  ( user )  dapat  berkomunikasi  dan memerintah Sistem Penunjang Keputusan ( Decision Support  System )  melalui  subsistem  ini.  Pengguna ( user )  dianggap  sebagai  bagian  dari  sistem  ini.
Subsistem  Antarmuka  Pengguna  ( User  Interface Subsystem )  ini  yang  interaksi  antara  sistem  dan pembuat  pengguna  ( user ).  Antarmuka  pengguna yang  diberikan  pada  sistem  ini  adalah  input  data bidang workshop, nilai target, kriteria, perbandingan kriteria, perhitungan profile matching, dan penentuan  hasil  keputusan  yang  dihasilkan  dari kriteria  sampai  laporan  asisten  yang  layak  menjadi trainer workshop.

## 2.6 Proses Pengembangan Tahap Desain
Tahap  desain  dilakukan  untuk  mempermudah penulis  dalam  merancang  sistem  pendukung keputusan  yang  akan  dibangun.  Tahap  desain meliputi
a. Desain Model Data
Pada  penulisan  penelitian  ini,  model  data  yang digunakan  untuk  merancang  sistem  yaitu use  case diagram, ERD,  LRS  dan Class  Diagram dengan menggunakan tool draw.io. Draw.io adalah sebuah software yang diakses secara online untuk membuat berbagai macam UML. [1]
b. Desain Rancangan Layar
Pada penulisan penelitian ini penulis menggunakan software Balsamiq  Mockup untuk membuat  rancangan  layar  pada  sistem  yang diusulkan.

## 2.7 Proses Implementasi
Proses  ini  merupakan  tahap  penerapan  sistem yang  sudah  didesain  atau  dirancang,  agar  sistem yang telah dibuat dapat dioperasikan dan digunakan secara  optimal  sesuai  dengan  kebutuhan.  Pada
penulisan penelitian ini, aplikasi ini akan diletakkan pada server sistem  Laboratorium  ICT  Terpadu Universitas Budi Luhur.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Analisa Masalah (Fishbone Diagram)
Dalam menganalisa masalah pada pengambilan keputusan  proses  pemilihan trainer  workshop pada Laboratorium ICT Terpadu Universitas Budi Luhur bisa  dilihat  pada  Gambar  3.  Dimana  penulis menggunakan Fishbone Diagram dalam menganalisa masalah. [7]
Gambar 3. Fishbone Diagram
3.2. Proses Bisnis Proses  pemilihan trainer  workshop pada Laboratorium ICT Terpadu Universitas Budi Luhur dilakukan  setidaknya  satu  kali  dalam  satu  tahun ajaran.  Proses  pemilihan trainer  workshop dimulai dari  Kepala  Laboratorium  membuat  daftar  materi workshop apa  saja  yang  akan  diadakan,  lalu menginformasikan  kepada  tim supervisor .  Tim supervisor menerima  informasi  daftar  materi workshop apa  saja  yang  akan  diadakan  dan meneruskan  informasi  tersebut  kepada  asisten. Setelah  itu  asisten  menginformasikan  materi workshop yang  diminati  kepada  tim  supervisor. Kemudian  asisten  mengikuti  Tes  Khusus  yang diadakan  oleh  tim supervisor .  Pada  tes  ini,  asisten akan  dinilai  langsung  oleh  Kepala  Laboratorium. Apabila asisten dinyatakan lolos saat tes khusus oleh Kepala  Laboratorium,  maka  tim  supervisor  akan membuat  dan  menyerahkan  rekap  daftar  absensi asisten  dan  daftar  hadir  asistensi  asisten  kepada Kepala Laboratorium. Setelah itu Kepala Laboratorium menerima rekap daftar absensi asisten dan  daftar  hadir  asistensi  asisten,  kemudian melakukan  penilaian  dengan  melihat  rekap  daftar absensi kehadiran dan daftar hadir asistensi sebagai bahan  pertimbangan  lainnya.  Apabila  asisten dinyatakan  lolos  pada  proses  penilaian  ini,  Kepala Laboratorium  akan  menyerahkan  nama  asisten tersebut kepada tim supervisor untuk mengkonfirmasi  kepada  asisten  yang  bersangkutan bahwa  asisten  tersebut  terpilih  sebagai trainer workshop , yang terlihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Activity Diagram Pemilihan Trainer Workshop
3.4 Model Analytical Hierarchy Process (AHP) AHP digunakan untuk menurunkan skala rasio dari  beberapa  perbandingan  berpasangan  ( pairwise comparison )  yang  bersifat  diskrit  maupun  kontinu. Perbandingan  berpasangan  dipergunakan  untuk membentuk  hubungan  di  dalam  struktur  [4].  Hasil dari perbandingan berpasangan ini akan membentuk matriks, dimana skala rasio diturunkan dalam bentuk eigenvector utama  atau  fungsi  eigen. Matriks tersebut  berdiri  positif  dan  berbalikan,  yaitu  a ij = 1/a ij .
Struktur hirarki permasalahan untuk pemilihan trainer  workshop pada  Laboratorium  ICT  Terpadu Universitas  Budi  Luhur  dengan  beberapa  kriteria, subkriteria dan alternatif dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Struktur Hierarki Pemilihan Trainer Workshop

## 3.5 Perbandingan Kepentingan Antar Kriteria
Kuesioner  digunakan  untuk  mendapatkan  nilai perbandingan  antar  kriteria  yang  akan  diisi  oleh responden  bertujuan  untuk  mendapatkan  besar pembobotan tiap kriteria, adapun nilai perbandingan antar kriteria seperti tersaji pada Tabel 1, dimana tiap kriteria akan dibandingkan dengan kriteria yang lain:
Tabel 1.Matriks Perbandingan antar Kriteria
Rumus  yang  digunakan  untuk  mendapatkan Consistency Index adalah sebagai berikut [4]: CI = (𝑧−𝑛) 𝑛−1 𝑛 : banyaknya kriteria
𝐶𝐼 = (3,0654 − 3)
3 − 1 𝐶𝐼 = 0,0327
Untuk  menghitung  CI  maka  dibutuhkan  nilai  RI yang diperoleh dari tabel Oarkridge.
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝐶𝑅 untuk n=3, nilai RI adalah 5,8
𝐶𝑅 = 0,0327 5,8 𝐶𝑅 = 0,0056
Perbandingan dianggap konsisten apabila nilai CR  tidak  melebihi  0,10  sehingga  hasil  penilaian perbandingan  kriteria  penentuan trainer  workshop pada  Laboratorium  ICT  Terpadu  Universitas  Budi Luhur Sudah  Konsisten dan  tidak  memerlukan revisi penilaian.
Berdasarkan perbandingan kriteria diatas maka diolah dengan menggunakan metode AHP sehingga didapatkan  nilai  akhir  masing-masing  kriteria  yang disebut  dengan  eigenvector,  nilai  kemudian dikalikan  dengan  100  untuk  mendapatkan  bobot dalam  bentuk  persentasi.  Bobot  masing-masing kriteria yang diperoleh dari penerapan metode AHP seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Persentase Bobot Kriteria

## 3.6 Model  Keputusan  dengan  Metode  Profile

## Matching
Perhitungan  menggunakan  metode profile matching membutuhan kriteria-kriteria beserta nilai pembobotan dari kriteria-kriteria tersebut. Sehingga akan  menghasilkan  keluaran  dalam  bentuk  urutan alternatif  dari  yang  paling  tinggi  sampai  dengan alternatif paling rendah. Dalam penelitian ini, setiap kriteria  mempunyai  subkriteria  dan  nilai  target. Untuk kategori ada 2 (dua) sub yaitu core factor dan secondary  factor. Besar  bobot  untuk core  factor adalah  60%,  sedangkan  besar  bobot secondary factor adalah 40%, nilai bobot ini digunakan untuk menghitung  nilai  dari  masing  masing  kriteria. Berikut  merupakan  subkriteria  beserta  nilai  target serta  penentuan  kriteria core  factor dan secondary factor dari masing-masing aspek kriteria [5] seperti yang terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Target Subkriteria
Studi kasus diambil dari lima asisten sebagai sampel penerapan  metode Profile  Matching pada  pemilihan trainer workshop untuk materi web design yang memiliki data seperti Tabel 4. Nilai A1 s/d A5 sebelum profil adalah nilai  masing-masing  kandidat  sedangkan  Nilai  Profil adalah nilai target yang akan dicari :

## Tabel 4. Tabel Perhitungan Nilai Gap
Nilai A1 s/d A5 setelah profil adalah nilai gap diperoleh  dari  nilai  masing-masing  kandidat dikurangi dengan nilai profil. Setelah diperoleh nilai gap, kemudian  dikonversi  menjadi  nilai  bobot. Berikut  ini  tabel  bobot  yang  dimiliki  tiap  kandidat seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan Nilai Bobot
Selanjutnya perhitungan nilai Core Factor dan Secondary  Factor. Yang  termasuk Core  Factor (Faktor  Utama)  adalah  lama  jadi  asisten,  absensi, dan  penguasaan  materi  sesuai  bidang.  Sedangkan Secondary  Factor (Faktor  Kedua)  adalah  IPK, asistensi,  dan  kemampuan  menyampaikan  materi, seperti  pada  Tabel 6  dan  hasil  perhitungan  CF  dan SF terlihat pada Tabel 7
Tabel 6. Perhitungan Core Factor dan Secondary Factor
Tabel 7. Perhitungan Total Nilai
Selanjutnya adalah perhitungan nilai akhir dari setiap kandidat seperti pada Tabel 8.
Tabel 8. Perhitungan Penentuan Ranking
Berdasarkan nilai akhir tiap kandidat diurutkan dari  nilai  terbesar  ke  terkecil  untuk  mendapatkan rangking seperti pada Tabel 9. Sehingga didapatkan hasil rangking tertinggi adalah kandidat A2 dengan nilai  4,7396  yang  merupakan  kandidat yang  paling sesuai untuk dipilih jadi trainer materi web design
Tabel 9. Hasil Perankingan Asisten pada Materi Web Design
3.7 Model Data
a. Entity Relationship Diagram (ERD)
Diagram  ini  digunakan  untuk  menganalisa kebutuhan  simpanan  data  yang  akan  dibuatkan menjadi sebuah database seperti pada Gambar 6.
b. Logical Record Structure (LRS)
Berdasarkan ERD  dikonversi menjadi Logical Record  Structure untuk  mempermudah  dalam menghubungkan  antara  entitas  yang  satu  dengan entitas yang lainnya, seperti Gambar 7.
Gambar 7. Logical Record Structure
3.8 Use Case Diagram
Use case diagram digunakan untuk memodelkan perilaku sistem informasi yang akan dirancang. Use case  diagram digunakan  untuk  menggambarkan proses apa saja yang terdapat dalam sebuah sistem. [8]

## Gambar 8. Use Case Diagram Input
Pada  Gambar  8.  Terdapat  5  proses  yang  akan dibuat  menjadi  5  modul  dalam  program,  adapun modul  tersebut  digunakan  untuk  input  data  master kedalam sistem.

## Gambar 9. Use Case Diagram Proses
Pada  Gambar  9.  Terdapat  3  proses  yang  akan dibuat  kedalam  3  modul  dalam  program,  adapun modul tersebut digunakan untuk proses perhitungan mencari pembobotan kriteria dan perhitungan profile matching dan proses pengambilan keputusan.

## Gambar 10. Use Case Diagram Output
Pada  Gambar  10.  Terdapat  2  output  yang  akan dibuat  kedalam  2  modul  dalam  program,  adapun
modul  tersebut  digunakan  mencetak  hasil  keluaran program. 3.9 Rancangan Layar
1. Rancangan Layar Data Nilai Target
Berikut adalah interface dalam program untuk entri  data  nilai  target  per  kriteria.  Seperti  pada Gambar 11.
Gambar 11. Rancangan Layar Data Nilai Target
2. Rancangan Layar Perbandingan Kriteria Berikut adalah interface dalam program untuk matriks  perbandingan  kriteria,  merupakan  hasil perhitungan metode AHP. Seperti pada Gambar 12.
Gambar 12. Rancangan Layar Perbandingan Kriteria
3. Rancangan Layar Perhitungan Profile Matching Berikut adalah interface dalam program untuk perhitungan  profile  matching,  merupakan  modul untuk mencari nilai akhir tiap kandidat. Seperti pada Gambar 13.
Gambar 13. Rancangan Layar Perhitungan Profile Matching
4. Rancangan Layar Entry Hasil Keputusan Berikut adalah interface dalam program untuk hasil  keputusan  pemilihan  trainer  workshop, merupakan  modul  untuk  pengambilan  keputusan. Seperti pada Gambar 14.
Gambar 14. Rancangan Layar Entry Hasil Keputusan
3.10 Hasil Penelitian Berdasarkan analisa dan pembahasan penelitian  dengan  menggunakan  metode Analytical Hierarchy  Process dan Profile  Matching maka dihasilkan nilai akhir masing-masing alternatif. Pada contoh  kasus  pemilihan trainer  workshop materi web  design ,  seperti  Tabel  10.  maka  kandidat  yang paling  sesuai  untuk  menjadi  trainer  materi  Web desain adalah A2 karena hasil akhir nya merupakan nilai yang tertinggi dibanding kandidat lainnya.
Tabel 10. Hasil Penelitian

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dan analisa yang telah dilakukan  pada Laboratorium ICT Terpadu
Universitas Budi Luhur maka dapat ditarik beberapa kesimpulan, yaitu:
a. Dengan penggunaan sistem penunjang keputusan  ini  maka  proses  pemilihan trainer workshop dapat  dilakukan dengan  tepat  karena menggunakan  metode Analytical  Hierarchy Process (AHP)  sebagai  penentuan  bobot  dari kriteria  yang  digunakan  untuk  acuan  pemilihan trainer workshop per kriteria dan metode Profile Matching sebagai proses perangkingan.
Sehingga  proses  pemilihan trainer  workshop lebih bersifat obyektif dalam penilaiannya.
b. Berdasarkan  kuesioner  persetujuan  kriteria, bahwa  kriteria  yang  ditetapkan  pada  proses pemilihan trainer  workshop yaitu  Administrasi,
Disiplin, dan Tes Khusus serta untuk mendapatkan besar pembobotan  masing-masing kriteria menggunakan metode Analytical
Hierarchy  Process (AHP).  Bobot  kriteria  yang telah  didapatkan  berdasarkan  kuesioner  yaitu, Administrasi  dengan  nilai eigenvector 0,0790,
Disiplin  dengan  nilai eigenvector 0,1860 , dan Tes  Khusus  dengan  nilai eigenvector 0,7350 . Dan  nilai eigenvector tersebut  sudah  konsisten dengan nilai Consistency Ratio 0,0056.
c. Dengan  adanya  sistem  penunjang  keputusan pemilihan trainer  workshop diharapkan  dapat membantu Kepala Laboratorium dalam melakukan  pengolahan  data,  perhitungan  nilai akhir,  dan  pencetakan  laporan  hasil  keputsan karena semuanya dilakukan di dalam satu sistem, sehingga  dapat  meminimalkan  kesalahan  dan
mempercepat proses penentuan trainer workshop. Dengan adanya sistem penunjang keputusan ini maka  diharapkan  dalam  proses  pemilihan trainer workshop mendapatkan  hasil  yang  sesuai  dengan materi  yang  dikuasai  oleh  masing-masing  asisten sehingga  asisten  yang  terpilih  sebagai trainer workshop dapat lebih mendalami materi yang telah dikuasai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Aji,  Purwo  Setyo,  and  Mahdiana,  Deni, “Penerapan  Metode  SAW  Pada  Sistem Penunjang Keputusan Penilaian Calon Asisten
Lab  ICT  Terpadu  Universitas  Budi  Luhur”, Jurnal IDEALIS ,  vol.  2(4),  pp.  154–158,  Juli 2018.
[2]  Lubis,  Dewi  Shinta  W.,  and  Murlisah,  Eka, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Trainer Menggunakan Metode ARAS
(Additive  Ratio  Assesment),”  in Seminar
Nasional  Teknologi  Komputer  &  Sains (SAINTEKS 2019) , 2019, pp.448-455.
[3]  Heruansyah,  Ananda  and  Juanita,  Safitri, “Implementasi  Metode  AHP  dan  SAW  Pada Aplikasi Sistem Penunjang Keputusan Supplier  Terbaik  Studi  Kasus:  CV.  Sentra Jamu  Indonesia”, Jurnal  IDEALIS ,  vol.  2(4), pp. 198-204, Juli 2019
[4]  Sensuse,  Dana  Indra  and  Sari,  Fitria  Rahma “Penerapan  Metode  Analytic  Hierarchy
Process  Process  Dalam  Sistem  Penunjang Keputusan Untuk Pemilihan Asuransi,” Jurnal Sistem  Informasi ,  vol.  4(2),  pp.  100–109, Oktober 2008. [5]  Liang, Xiaohui, et all, Security and Privacy in Mobile  Social  Networks .  London:  Springer New York Heidelberg Dordrecht, 2013.
[6]  Nofriansyah,  Dicky,  &  Defit,  Sarjon, Multi Criteria  Decision  Making  (MCDM)  pada Sistem  Pendukung  Keputusan .  Yogyakarta:
DeePublish, 2017.
[7]  Tohari,  Hamim, Analisis  Serta  Perancangan Sistem  Informasi  Melalui  Pendekatan  UML .
Yogyakarta: Andi Offset, 2014.
[8]  A.  S.  Rosa  &  Shalahuddin,  M., Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek . Bandung: Informatika, 2013.