p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Aplikasi Pencarian Tutor Private Menggunakan Metode Profile Matching
Sherly Christina 1 , Intan Berliana Putri 2 , Enny Dwi Oktaviyani 3 , Deddy Ronaldo 4
1,2,3,4 Jurusan Teknik Informatika, Universitas Palangka Raya Jl. Hendrik Timang, Kampus UPR, Palangka Raya, Kalimantan Tengah
1 sherlychristina@it.upr.ac.id
2 intanbputri@gmail.com
3 enny.obrien@gmail.com
4 d.ronaldo@it.upr.ac.id

## Abstrak
Proses belajar-mengajar merupakan salah satu aktifitas kehidupan  masyarakat yang mengalami dampak  masif karena pandemi Covid-19. Pembatasan interaksi sosial yang mengakibatkan banyak siswa harus belajar mandiri, menyebabkan  kebutuhan  akan  jasa  Tutor Private meningkat.  Bersamaan  dengan  itu  muncul  juga  kebutuhan akan  teknologi  informasi  yang  dapat  mengatasi  keterbatasan  mobilitas  masyarakat  di  era  Pandemi,  untuk menemukan  jasa  Tutor Private yang  memenuhi  standar  kebutuhan.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan untuk  membangun  sebuah  aplikasi  berbasis  website  bagi  pengelolaan  data-data  Tutor Private yang  didukung oleh  Sistem  Penunjang  Keputusan  untuk  membantu  masyarakat  melakukan  pencarian  jasa  Tutor.  Sistem Penunjang  Keputusan  menerapkan  metode Profile  Matching, untuk  merekomendasikan  profil  Tutor Private berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  diinginkan  oleh  masyarakat,  seperti  mata  pelajaran  yang  ingin  dibimbing, pengalaman mengajar, usia Tutor, biaya mengajar, jadwal belajar dan sarana belajar yang disediakan oleh Tutor. Penelitian  ini  menerapkan  beberapa  tahapan  metode Waterfall yaitu  :  analisis  kebutuhan,  desain,  pembuatan kode program, dan pengujian. Hasil pengujian black box menunjukkan bahwa fitur-fitur pada aplikasi ini telah berfungsi  sesuai  dengan  tujuan.  Website  ini  dapat  merekomendasikan  profil  Tutor  berdasarkan    perankingan yang  mendekati  kriteria  inputan  pengguna  sistem,  dengan  melakukan  pencocokan  dan  penyeleksian  kriteria pada sistem.
Kata kunci: tutor private , sistem penunjang keputusan, profile matching , website

## Private Tutor Search Application Using Profile Matching Method

## Abstract
The educational process is one of the community activities that experienced a massive impact due to the Covid- 19 pandemic. Restrictions on social interaction have resulted in many students having to study independently, causing  the  need  for Private Tutor  services  to  increase.  Simultaneously,  there  is  also  a  need  for  information technology that may overcome the limitations of people's mobility in the pandemic era, in finding Private Tutor services that meet the community requirements. Therefore, this study aims to build a website-based application to manage Private Tutors' data supported by a decision support system to help people search the Tutor services. The Decision Support System will apply the Profile Matching method, to recommend Private Tutor Profiles based on the criteria required by the community, such as the subjects, experience, Tutor's age, teaching fees, schedule, and  learning  facilities  provided  by  Tutors.  This  study  applies  several  stages  of  the  Waterfall  method,  namely: requirement analysis, design, code, and testing. The results of the black box test indicate that the features of this application have functioned according to the purpose. The application is able to recommend the  Tutor profiles based  on  the  rankings  that  are  proximate  to  the  user  input  criteria,  by  matching  and  selecting  criteria  on  the system.
Keywords: Private Tutor, Decision Support System, Profile Matching, Website
I. P ENDAHULUAN
Pendidikan memiliki peranan penting untuk membangun karakter dan kualitas anak bangsa Indonesia. Sehingga  pemerintah  melindungi  hak-hak  warga  negara Indonesia  untuk  memperoleh  pendidikan  yang  layak seperti  tertuang  di  dalam    Undang-Undang  Dasar  Negara Indonesia  tahun  1945  pasal  31.  Oleh  karena  itu,  sistem pendidikan  di  Indonesia  terus  berkembang  demi menciptakan  generasi  penerus  bangsa  yang  kompeten  di bidangnya.
Dalam  dunia  pendidikan  dikenal  adanya  jalur pendidikan  formal,  nonformal,  dan  informal  [1]. Pendidikan  formal  merupakan  pendidikan  yang  diterima melalui  sekolah,  sedangkan  non  formal  merupakan pendidikan  yang  diperoleh  dari  luar  sekolah  sebagai pelengkap  baik  akademik  ataupun  non  akademik  dan informal  merupakan  pendidikan  yang  diberikan  oleh keluarga  dan  lingkungan.  Keluarga  adalah  pondasi pertama  bagi  sistem  pendidikan  anak,  orang  tua  berperan penting  untuk  mendukung  dan  menfasilitasi  pendidikan anak  [2].  Banyak  orangtua  mendaftarkan  anaknya  pada lembaga  bimbingan  belajar  dengan  tujuan  meningkatkan kualitas pendidikan anak baik itu pada bidang pendidikan formal maupun non-formal.
Pencarian lembaga bimbingan belajar biasanya dilakukan  dengan  mendatangi  lokasi  lembaga  bimbingan belajar.  Namun,  aktifitas  tersebut  terhambat  karena terjadinya  pandemi  Covid-19  yang  berbahaya.  Pandemi Covid-19  telah  menyebabkan  disrupsi  secara  global  yang juga  mempengaruhi sistem pendidikan [3][4]. Pemerintah berusaha  mengantisipasi  penularan  virus  Covid-19  di sekolah-sekolah,  pemerintah  mengubah  sistem  belajar menjadi  belajar  dari  rumah  ( School  From  Home )  secara daring dan banyaknya tempat bimbingan belajar tutup.
Proses School  From  Home mengharuskan  siswa  dan orang tua berperan aktif dalam  kegiatan belajar di rumah. Sedangkan  pada  kenyataannya  beberapa  orang  tua  juga sibuk  dengan  rutinitas  harian.  Beberapa  orang  tua  juga memiliki  keterbatasan  pengetahuan  atau  kemampuan untuk  menggantikan  peran  guru  di  rumah,  meskipun sekarang  tersedia  banyak  media  dan  informasi  untuk mendukung  kegiatan  belajar  secara  mandiri.  Selain  itu, sebagian  orang  tua  juga  memiliki  tugas  untuk melaksanakan Work  From  Home demi  memenuhi kebutuhan  keluarga . Oleh  karena  itu,  selama  pandemi Covid-19,  kegiatan School  From  Home telah  menjadi kewajiban tambahan yang kemudian dapat mempengaruhi kesehatan mental orang tua dan anak, yang kemudian juga berdampak pada kualitas pendidikan anak.
Beberapa orang tua mengatasi masalah belajar di rumah tersebut, dengan mencarikan  tutor private guna mengajar dan  membimbing  anaknya.  Peran  tutor private telah terbukti  membantu  anak  memahami  materi  pelajaran selama  kegiatan School  From  Home [5] . Selain  itu, memiliki tutor private sebagai pengajar pribadi yang dapat datang  ke  rumah  merupakan  solusi  yang  tepat  semasa pandemi  untuk  memaksimalkan  pembelajaran  yang diterima dengan tetap mematuhi protokol kesehatan.
Tetapi  tidak  semua  kota  memiliki  informasi  yang memadai  mengenai  ketersediaan  jasa  tutor private .
Kondisi  pembatasan  sosial  juga  membatasi  mobilitas orang  tua  untuk  mencari  dan  memilih  tutor private yang diinginkan. Oleh karena itu penelitian ini  bertujuan untuk mengembangkan  sebuah  aplikasi  yang  menyediakan informasi  ketersediaan  jasa  tutor  private,  serta  fasilitas pencarian  tutor  yang  mendukung  beberapa  kriteria pencarian  seperti  yang  diinginkan  oleh user yaitu  orang tua siswa.
Penelitian  ini  mengembangkan  aplikasi  berbasis website  yang  dilengkapi  dengan  fasilitas  Sistem Penunjang  Keputusan  (SPK).  Fasilitas  SPK  pada penelitian  ini  akan  memberikan  rekomendasi  tutor  sesuai dengan  kriteria-kriteria  yang  diinginkan  oleh user .  SPK merupakan teknologi yang membantu manusia mengambil keputusan  dari  sekian  banyak  pilihan  dan  faktor  yang menentukan  kelayakan  suatu  pilihan.  Beberapa penelitian terdahulu mengembangkan SPK untuk mengatasi masalah pada  objek-objek  penelitian  yang  beragam.  Seperti penelitian  [6]  fasilitas  SPK  pada  Aplikasi  Pemilihan Pemimpin  Organisasi  dapat  berperan  memberikan  hasil seleksi  calon  secara  jujur  dengan  memperhitungkan kriteria-kriteria  kelayakan  calon  sebagai  Pemimpin Organisasi.  Berikutnya  penelitian  [7],  fasilitas  SPK berperan  penting  untuk  mengelola  data  spasial  profil penduduk  miskin  sehingga  dengan  tersedianya  data tersebut  bantuan  Pemerintah  bisa  disampaikan  pada sasaran  yang  tepat.  Dan  penelitian  [8],  fasilitas  SPK membantu stakeholders pada  objek  penelitiannya  untuk menentukan  pengadaan  barang,  sehingga  mencegah kerugian akibat pengambilan keputusan pembelian barang yang tidak tepat.
SPK  pada  penelitian  ini  menerapkan  metode Profile Matching untuk menyeleksi tutor yang diinginkan. Seperti literatur  yang  diacu  oleh  [9],  metode Profile Matching atau  pencocokan  profil  adalah  metode  yang  digunakan sebagai mekanisme dalam pengambilan keputusan dengan mengasumsikan bahwa terdapat tingkat variabel prediktor yang ideal  yang harus dipenuhi oleh subyek  yang diteliti, bukannya  tingkat  minimal  yang  harus  dipenuhi  atau dilewati.
Metode Profile Matching merupakan proses membandingkan  antara  nilai  data  aktual  dengan  suatu profil  yang  akan  dinilai  dengan  nilai  profil  yang diharapkan, sehingga dapat diketahui perbedaan kompetensinya (GAP). Semakin kecil gap yang dihasilkan maka  bobot  nilainya  semakin  besar.  Pembobotan berdasarkan  kriteria  pencarian  tutor private pada penelitian  ini  adalah  pengalaman,  usia,  mata  pelajaran, biaya,  sarana  dan  jadwal  mengajar.  Pada  metode Profile Matching terdapat beberapa langkah, seperti berikut:
1)  Langkah  pertama,  tingkat  kepentingan  dari  setiap kriteria  dinyatakan  dalam range nilai  1-5.  Contohnya seperti ditunjukan oleh Tabel 1.

## TABEL I. NILAI BOBOT KRITERIA
Nilai bobot Keterangan 1 Tidak cocok 2 Kurang cocok 3 Cukup cocok 4 Cocok 5 Sangat cocok
2)  Langkah  kedua,  pemetaan  GAP  kompetensi  dengan mencari  selisih  GAP  dengan  membandingkan  akumulasi nilai kriteria berdasarkan bobot dengan standar kualifikasi yang  ada,  yang  hasilnya  berupa  memenuhi  syarat  atau tidak  memenuhi  syarat,  berikut  adalah  persamaan menghitung GAP :

## (1)
Tabel  II  menunjukkan  contoh  table  nilai  GAP  yang diimplementasikan pada penelitian ini.

## TABEL II. TABEL GAP
No Selisih GAP Bobot Nilai Keterangan 1 0 5 Tidak ada Gap(kompetensi sesuai yang dibutuhkan) 2 -1 4,5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat/level 3 1 4 Kompetensi individu kurang 1 tingkat/level 4 2 3,5 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat/level 5 -2 3 Kompetensi individu kurang 2 tingkat/level 6 3 2,5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat/level 7 -3 2 Kompetensi individu kurang 3 tingkat/level 8 4 1,5 Kompetensi individu kelebihan 4 tingkat/level 9 -4 1 Kompetensi individu kurang 4 tingkat/level

## 3)  Langkah  ketiga,  menghitung  dan  mengelompokkan
Core  Factor dan Secondary  Factor untuk  menentukan bobot  nilai  gap  bagi  semua  aspek,  serta  menghitung  nilai Total dan Ranking.
Core  Factor merupakan  aspek  (kompetensi)  yang  paling menonjol  atau  dibutuhkan  oleh  suatu  peranan  yang diperkirakan dapat menghasilkan kinerja optimal. Persamaan  (2)  menunjukkan  formula  untuk  menghitung core factor .
(2)
Dimana,
NCF : nilai rata-rata core factor ΣNC : jumlah total nilai core factor ΣIC : jumlah item core factor
Sedangkan secondary  factor merupakan  item-item pendukung.  Persamaan  (3)  menunjukkan  formula  untuk menghitung secondary factor .
(3)
Dimana,
NSF : nilai rata-rata secondary factor
NS : jumlah total nilai secondary factor
IS : jumlah item secondary factor
Kemudian berikut ini merupakan proses menghitung Nilai Total  setiap aspek. Jadi, dari hasil perhitungan  tiap aspek tersebut  dapat  dihitung  nilai  total  berdasarkan  presentase dari core  factor dan secondary  factor yang  diperkirakan berpengaruh  terhadap  kinerja  tiap-tiap  profil.  Persamaan (4) menunjukkan formula untuk memperoleh nilai total.
(4)
Dimana, NCF :Nilai rata-rata core factor NSF : Nilai rata-rata secondary factor
Hasil  akhir  dari  proses profile  matching adalah  rangking dari kandidat-kandidat hasil seleksi yang direkomendasikan.  Persamaan  (5)  menunjukkan  formula bagi penentuan rangking.
… (5) Dimana,
NMA : Nilai total kriteria Aspek Utama NSA : Nilai total kriteria Aspek Pendukung (x) % : Nilai persen yang diinputkan
Metode Profile Matching merupakan salah satu metode SPK  dengan  kinerja  yang  baik,  sehingga  beberapa penelitian  terkait  menggunakannya  sebagai  metode  untuk menemukan  solusi  dari  permasalahan  pada  obyek penelitiannya. Seperti, penelitian [10] menerapkan Profile Matching untuk  aplikasi  yang  digunakan  murid-murid pada  Firstudio  guna  mencari  guru  musik  yang  sesuai dengan  kriteria  yang  diinginkan  murid.  Kemudian, penelitian  [11]  menggunakan Profile  Matching bagi sistem pendaftaran pada lembaga bimbingan belajar untuk merekomendasikan  pada  siswa,  profil  guru  yang  sesuai dengan  kriteria  yang  diinginkan  siswa.  Penelitian  terkait lainnya  [12]  mencoba  menyelesaikan  permasalahan ketersediaan informasi jasa les private dengan membangun market place . Market place tersebut menjadi wadah digital penyedia jasa les private, yang juga menjadi media  promosi  bagi  guru  les private. Mekanisme pencarian  pada market  place tersebut  menggunakan  filter pencarian  yang  diterapkan  oleh  program  sebagai  kondisi query pengambilan data dari basis data sistem.
Dengan  mengacu  pada  beberapa  penelitian  terkait tersebut [10]–[12], penelitian ini mengembangkan aplikasi yang  berfungsi  sebagai  wadah  digital  bagi  tutor-tutor private sehingga  dapat  menyampaikan  ketersediaan jasanya  pada  masyarakat.  Fasilitas  pencarian  tutor  pada aplikasi  ini,  difasilitasi  oleh  SPK  dengan  metode Profile Matching. Kemudian  selain  fasilitas  pencarian  dapat memberikan output berdasarkan  kriteria  yang  diinginkan user , output pencarian  pada  aplikasi  ini  juga  dapat dikelompokan berdasarkan tingkat pendidikan (SD/SMP/SMA/Sarjana) dan Jenis Kelamin (Pria/Wanita) dari  tutor  yang  diinginkan.  Pengelompokan output pencarian  pada  fasilitas  ini  bertujuan  untuk  memenuhi kebutuhan personal dari user pengguna jasa tutor private .
Gambar 1. Flowchart Implementasi Metode Profile Matching.
Pengembangan aplikasi pada penelitian ini menerapkan metode  pengembangan  perangkat  lunak Waterfall [13][14].  Tahapan-tahapan Waterfall yang  diterapkan adalah  tahap  menganalisis  kebutuhan  perangkat  lunak, mendesain perangkat lunak, pengkodean untuk mentranslasikan  desain,  dan  menguji  hasil  pengkodean program.
Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  bermanfaat  untuk menjawab  kebutuhan  masyarakat,  sebagai  wadah  digital bagi  tutor-tutor private untuk  terhubung  dengan masyarakat  yang  membutuhkan  jasanya.  Demikian  juga, infrastruktur internet yang merupakan pondasi aplikasi ini dapat  menjadi  jalan  keluar  bagi  keterbatasan  mobilitas masyarakat  khususnya  orang  tua  untuk  menemukan  tutor private yang sesuai dengan keinginannya.

## II. METODOLOGI
Metode Waterfall yang  diterapkan  pada  penelitian  ini terdiri atas beberapa tahapan, yaitu:

## A. Tahap Analisis
Pada  tahap  analisis  dilakukan  analisis  terhadap  Proses Bisnis  dari  sistem  lama,  yaitu  mekanisme  pencarian informasi  tutor  secara  manual,  hasil  analisis  sistem  lama akan  menjadi  acuan  untuk  menganalisis  kebutuhan user untuk  membangun  Proses  Bisnis  pada  aplikasi  ini.    Pada tahap  ini  juga  dianalisis  mekanisme  penerapan Profile Matching pada  penelitian  ini.  Gambar  1,  menunjukkan flowchart langkah-langkah  penerapan Profile  Matching pada penelitian ini.
Dalam  tahapan  menentukan  Kriteria  dan  Sub  Kriteria, penentuan  kriteria  akan  dikelompokkan  menjadi  dua dengan perbandingan bobot, 60% sebagai core factors dan 40%  sebagai secondary  factors. Kemudian  untuk menentukan kriteria-kriteria tutor, dilakukan pengumpulan  data  dengan  menyebarkan  kuisioner  secara online  pada  masyarakat,  sehingga    diperoleh  6  kriteria tutor seperti ditunjukkan pada Tabel III.

## TABEL III. KRITERIA TUTOR PRIVATE
No  Kriteria Jenis 1  Pengalaman Core Factor 2  Usia Core Factor 3  Mata Pelajaran Core Factor 4  Biaya Secondary Factor 5  Jadwal Secondary Factor 6  Sarana Secondary Factor
Langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  pemetaan GAP  kompetensi  dengan  mencari  selisih  GAP.  Selisih GAP  diperoleh  dari  hasil  perbandingan    akumulasi  nilai kriteria  dari  hasil  pencarian user berdasarkan  bobot dengan  standar  kualifikasi,  seperti  ditunjukkan  oleh persamaan 1.
Kemudian  langkah  menghitung  dan  mengelompokkan Core  Factors dan Secondary  Factors untuk  menetukkan bobot  nilai  gap  untuk  semua  aspek. Core  Factors merupakan aspek (kompetensi) yang paling menonjol atau paling  dibutuhkan  dari  seorang  tutor private .    Nilai core factors dihitung  dengan  persamaan  2. Secondary  Factor merupakan  item-item  pendukung  yang  diharapkan
dimiliki  oleh  seorang  tutor private .  Nilai secondary factors dihitung dengan persamaan 3.
Setelah  nilai-nilai core  factors dan secondary  factors diperoleh,  langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  Nilai Total  seluruh  aspek core  factors dan secondary  factors dengan  persamaan  4.  Persentase  yang  diterapkan  untuk menekankan  pengaruh  kriteria-kriteria  pada  kompetensi tutor-tutor private adalah  60% NCF  dan 40 % NSF.
Setelah  Nilai  Total  diperoleh,  maka  dapat  dilakukan langkah  menghitung  Hasil  Akhir  yang  berupa  rangking dari  tutor-tutor private .  Ranking  nomor  1  adalah  tutor private yang  profilnya  paling  sesuai  dengan  kriteria pencarian user. Penentuan  ranking  mengacu  pada  hasil perhitungan seperti ditunjukkan oleh persamaan 5.

## B. Tahap Desain
Pada  tahap  desain,  dilakukan  transformasi  data-data yang diperoleh dari tahap analisis menjadi desain struktur data,  struktur  navigasi  dan  desain user interface aplikasi pencarian tutor private .

## C. Tahap Pembuatan Kode Program
Tahapan  Pembuatan  Kode  Program  ini  merupakan lanjutan  dari  tahapan  desain,  yaitu  mentranslasi  desain menjadi sebuah program.

## D. Tahap Pengujian Program
Tahap  Pengujian  Program  merupakan  tahap  untuk verifikasi  dan  validasi  kualitas  dari  aplikasi  Pencarian Tutor Private. Pengujian dilakukan dengan  metode Black Box Testing    [15]  untuk  memastikan  aplikasi  ini  layak digunakan secara logis dan fungsional.
III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengolahan kuesioner yang disebarkan pada tahap awal penelitian,  menghasilkan  sejumlah  kriteria  berserta  sub kriteria dan bobotnya, seperti ditunjukkan pada Tabel IV.
Kemudian  Tabel  V.  menunjukan  contoh  data  hasil perhitungan  metode Profile  Matching. Data  nilai  profil setiap  Tutor  pada  Tabel  V  diurutkan  berdasarkan  urutan data  dalam  kolom  Kriteria  yang  ditunjukkan  pada  Tabel IV.  Kolom  Nilai  Profil  X  menunjukkan  nilai  profil  yang diperoleh  berdasarkan input pencarian  data  oleh user , sedangkan  Kolom  Nilai  Profil  Standar  adalah  nilai  bobot Tutor  terdaftar  yang  telah  ditentukan    menurut  Sub Kriteria  seperti  pada  Tabel  IV.  Kolom  Nilai  Gap menunjukkan selisih antara Nilai Profil X dan Nilai Profil standar. Kolom Jenis Kriteria menunjukkan pengelompokan  nilai-nilai  dalam core  factors dan secondary  factors .  Kolom  Rata-Rata  menunjukkan  nilai rata-rata  yang  dikalkulasi  berdasarkan  kelompok  Jenis Kriteria core factors dan secondary factors . Kolom Total menunjukkan  total  jumlah  rata-rata  dari  dari core  factors dan secodary  factors .  Kolom  ranking  menunjukkan  hasil perangkingan  terhadap  nilai  Total  dari  keseluruhan  data hasil pencarian.
Penelitian  ini  telah  menghasilkan  sebuah  aplikasi berbasis  website  dengan  banyak  fitur  yang  menfasilitasi kebutuhan  Admin,  Tutor  dan Member (pengguna  atau pencari jasa Tutor)
TABEL IV. KRITERIA, SUB KRITERIA DAN BOBOT No Kriteria Sub Kriteria Bobot 1. Pengalaman < 1 Tahun 1 >=  1  Tahun  dan  <  2 Tahun 2 >=  2  Tahun  dan  <  3 Tahun 3 > 3 Tahun 4 2. Usia >=  20  Tahun  dan  <  24 Tahun 1 >=  24  Tahun  dan  <  27 Tahun 2 >=  27  Tahun  dan  <  30 Tahun 3 >= 30 Tahun 4 3. Mata Pelajaran > 5 Mata Pelajaran 5 4 Mata Pelajaran 4 3 Mata Pelajaran 3 2 Mata Pelajaran 2 1 Mata Pelajaran 1 4. Biaya < Rp 500.000,- 5 >=  Rp  500.000,-  s/d  Rp 1.000.000,- 4 >  Rp  1.000.000,-  s/d  Rp 2.000.000,- 3 >  Rp  2.000.000,-  s/d  Rp 3.000.000,- 2 > Rp 3.000.000,- 1 5. Jadwal 7 Hari 3 1 – 5 Hari 2 < 3 Hari 1 6. Sarana > 3 (Lengkap) 3 2 (Cukup) 2 1 (Kurang Lengkap) 1
Admin  pada  website  ini  dapat  mengelola  seluruh  data tutor dan data-data  kriteria perhitungan Profile Matching . Gambar  2  menunjukkan dashboard Admin  untuk mengelola  konten  aplikasi.  Kemudian  Gambar  3  dan Gambar  4,  menunjukkan  contoh  halaman  pengelolaan data-data  Kriteria  dan  sub  Kriteria  bagi  proses perhitungan Profile Matching . Gambar 5 menunjukkan halaman dashboard bagi Tutor yang  telah  mendaftar  pada  aplikasi.  Ketika  tutor  berhasil Login. Pada  halaman dashboard ,  Tutor  dapat  melihat jumlah member yang  mendaftar  pada  tutor  tersebut  dan grafik  jumlah  pengunjung  profil  tutor  berdasarkan  bulan. Pada  bagian side  bar terdapat  beberapa  menu  yang nantinya dapat dikelola oleh Tutor.
Gambar  6  menunjukkan  halaman  utama  bagi member . Pada  halaman  utama  tersedia  fasilitas  pencarian  tutor, serta member juga dapat melihat tutor yang direkomendasikan  dan event-event yang  berlangsung. Pada  halaman  utama  di  bagian header terdapat  beberapa menu yang dapat dikelola oleh member tersebut.
Gambar  7  menunjukkan  halaman  website  yang memfasilitasi member untuk  mengisi  kriteria  pencarian Tutor  yang  diinginkan,  seperti  materi/pendidikan  yang diajarkan  Tutor,  usia,  biaya,  sarana,  pengalaman,    dan jadwal.

## TABEL V. CONTOH DATA HASIL PERHITUNGAN
Tutor Nilai Profil X Nilai Profil Standar Gap Nilai Gap Jenis Kriteria Rata-Rata Total Ranking Andi 1 4 -3 2 Core (60%) 2,33 3,07 3,07 1 3 -2 3 1 4 -3 2 5 4 1 4,5
Secondary (40%) 4,17 2 3 -1 4 2 3 -1 4 Budi 4 4 0 5 Core (60%) 5 4,73 4,73 3 3 0 5 4
4 0 5 4 4 0 5
Secondary
(40%) 4,33
2 3 -1 4 2 3 -1 4 Citra 2 4 -2 3 Core (60%) 3 3,47 3,47 2 3 -1 4 1
4 -3 2 5 4 1 4,5
Secondary
(40%) 4,17
3 3 0 5 1 3 -3 3 Dita 4 4 0 5 Core (60%) 4 4,07 4,07 3 3 0 5 1
4 -3 2 4 4 0 5
Secondary
(40%) 4,17
2 3 -1 4,5 1 3 -2 3
Gambar 2. Dashboard Admin.
Gambar 3. Halaman Kelola Kriteria Tutor berdasarkan Core Factor (CF) dan Secondary Factor (SF).
Gambar 4. Contoh Halaman Kelola Sub Kriteria Pendidikan.
Gambar 5. Dashboard bagi Tutor terdaftar.
Gambar 6. Halaman utama bagi member .
Gambar 8 menunjukkan hasil pencarian yang diperoleh dari  pemrosesan  kriteria-kriteria  yang  ditentukan  oleh member menggunakan  metode profile  matching. Hasil pencarian  tersebut  telah  dirangking  berdasarkan  kriteria dari  hasil input oleh member .  Jadi  rangking  pertama adalah  profil  Tutor  yang  paling  sesuai  dengan  kriteria- kriteria yang ditentukan oleh user pada halaman Gambar 7.  Pada  Gambar  8,    hasil  pencarian  tersebut  dapat dikelompokan  lagi  berdasarkan  Tingkat  Pendidikan  dan Jenis Kelamin Tutor.
Website  aplikasi  pencarian  Tutor Private ini  telah melalui  proses  pengujian Black  Box [15]  untuk mengetahui  kinerja  sistem.  Pengujian Black  Box dilakukan  oleh  tim  penguji  yang  tidak  terlibat  dalam pengembangan  sistem.  Hasil  pengujian  Black  Box terhadap fungsi-fungsi di dalam website aplikasi ini, telah menunjukkan  bahwa  sistem  telah  bekerja  sesuai  dengan analisis  kebutuhan  dan    desain  proses  bisnis  yang  telah ditentukan.  Sistem  pada  aplikasi  ini  juga  telah memberikan output sesuai dengan yang kebutuhan.
Gambar 7. Halaman untuk mengisi kriteria pencarian Tutor
Gambar 8. Halaman yang menampilkan hasil pencarian Tutor.
Selain  itu,  penelitian  ini  juga  melakukan  pengujian untuk  mengevaluasi output metode profile  matching terkait  dengan  proporsi  nilai core  factor dan  secondary factor .  Tabel  6  menunjukkan  contoh  data  perbandingan nilai  total  hasil  perhitungan  metode Profile  Matching dengan  perbandingan  nilai core  factor dan secondary factor , 65:35, 60:40, dan 70:30.
TABEL  VI.  CONTOH  DATA  NILAI  TOTAL  HASIL  UJI PERBANDINGAN CORE FACTOR DAN SECONDARY FACTOR Tutor Nilai Total dengan Core Factor : Secondary Factor 65:35 60:40 70:30 Andi 2.97 3.07 2.88 Budi 4.76 4.73 4.8 Citra 3.40 3.47 3.35 Dita 4.06 4.06 4.05
Seperti  ditunjukkan  pada  Tabel  VI.  Hasil  pengujian dengan  nilai core  factors dan secondary  factors ,  65:35, 60:40, dan 70:30 menunjukkan perbedaan nilai total yang tidak  signifikan.  Selisih  nilai  total  yang  dihasilkan  tidak mempengaruhi proses perangkingan data yang direkomendasikan  oleh  Sistem.  Oleh  karena  itu  aplikasi ini  menerapkan  secara  absolut  pada  kode  program perbandingan  nilai Core  Factor dan Secondary  Factor sebagai 60:40 .

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  menghasilkan  sebuah  aplikasi pencarian  tutor private berbasis  website  yang  telah berfungsi  sesuai  dengan  tujuannya.  Sehingga  aplikasi ini dapat bermanfaat sebagai fasilitas pengelolaan data tutor private dan member pengguna  jasa  tutor,  serta pencarian  jasa  tutor private .  Hasil  pengujian  kinerja sistem,  juga  menunjukan  SPK  dengan  metode profile matching bekerja  dengan  optimal  pada  perbandingan nilai core  factor dan secondary  factor sebesar  60:40. Jadi,  sistem  pada  aplikasi  ini  dapat  bermanfaat  untuk merekomendasikan  profil-profil  tutor    sesuai  dengan standar kebutuhan pengguna jasa tutor private .

## D AFTAR P USTAKA
[1] H. Haerullah and E. Elihami, “Dimensi Perkembangan Pendidikan Formal dan Non Formal,” J. Edukasi Nonfromal , vol. 1, no. 1, pp. 192–207, 2020, doi: 2715-2634.
[2] A.  Lilawati,  “Peran  Orang  Tua  dalam  Mendukung  Kegiatan Pembelajaran di Rumah pada Masa Pandemi,” J. Obs.  J. Pendidik. Anak  Usia  Dini ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  549–558,  2021,  doi: 10.31004/obsesi.v5i1.630.
[3] M.  J.  Khan  and  J.  Ahmed,  “Child  education  in  the  time  of pandemic:  Learning  loss  and  dropout,” Child.  Youth  Serv.  Rev. , vol.
127,
no.
October 2020,
2021, doi: 10.1016/j.childyouth.2021.106065.
[4] M.  Siahaan,  “Dampak  Pandemi  Covid-19  Terhadap  Dunia Pendidikan,” J.  Kaji.  Ilm. ,  vol.  1,  no.  1,  2020,  doi: 10.31599/jki.v1i1.265.
[5] M.  S.  Pranoto,  Sejayanti,  D.  K.  Sari,  and  M.  Haribowo,  “Peran Guru  Private  dalam  Meningkatkan  Motivasi  Belajar  Siswa  di Masa Pandemi Covid 19 Desa Paya Perupuk Kecamatan Tanjung Pura Kabupaten Langkat,” Maslahah ,  vol.  2,  no.  3, pp. 130–137, 2021, doi: 10.30596/maslahah.v.
[6] I. D. Febrianti, U. D. Rosiani, and R. Arianto, “Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Pemimpin  Organisasi  Menggunakan Metode SAW dan TOPSIS,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 10, no. 1, pp. 128–131, 2022, doi: 10.26418/justin.v10i1.44002.
[7] F.  Imansyah,  “Spatial  Decision  Support  Systems  untuk  Aplikasi Pengelolaan  Database  Penduduk  Miskin  Perkotaan,” J.  Sist.  dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 4, p. 398, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i4.46773.
[8] H.  A.  Madjid,  A.  Ambarwati,  and  L.  Latipah,  “Decision  Support System Peramalan Permintaan Layanan Kecantikan dengan Single Exponential Smoothing dan Simple Moving Average,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 3, p. 372, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i3.45796.
[9] R.  I.  Handayani,  T.  Triningsih,  and  M.  Putri,  “Decision  Support System  for  Achieving  Scholarship  Selection  by  Using  Profile Matching Method,” SinkrOn ,  vol.  4, no. 2, pp. 92–97, 2020, doi: 10.33395/sinkron.v4i2.10530.
[10]  F.  R.  Nugraha,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Pencarian  Pengajar Les  Musik  pada  Startup  Firstudio  dengan  Metode  Matching Profile,” STIKOM Surabaya, 2019.
[11]  E.  D.  Wahyuni,  N.  Tahyudin,  and  M.  Maskur,  “Sistem Pendaftaran  Bimbingan  Belajar  Menggunakan  Metode  Profile Matching,” InfoTekJar  (Jurnal  Nas.  Inform.  dan  Teknol. Jaringan) , vol. 2, no. 2, pp. 152–157, 2018, doi: 10.30743/infotekjar.v2i2.310.
[12]  A.  K.  Putra,  R.  D.  Nyoto,  and  H.  S.  Pratiwi,  “Rancang  Bangun Aplikasi  Penyedia  Jasa  Les  Private  di  Kota  Pontianak  Berbasis Web,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 22–26, 2017.
[13]  S.  Christina,  E.  D.  Oktaviyani,  D.  Ronaldo,  and  R.  M.  Zaini, “Aplikasi Absensi Siswa Berbasiskan Android,” J. ELTIKOM , vol. 3, no. 1, pp. 36–44, 2019, doi: 10.31961/eltikom.v3i1.115.
[14]  S.  Balaji  and  D.  M.  S.  Murugaiyan,  “Waterfall  Vs  V-Model  Vs Agile :  A  comparative  Study  on  SDLC,” WATEERFALL  Vs  V- MODEL Vs Agil.  A Comp. STUDY SDLC , vol. 2, no. 1, pp. 26–30, 2012.
[15]  S.  Nidhra  and  J.  Dondeti,  “Black  Box  and  White  Box  Testing Techniques - A Literature Review,” Int. J. Embed. Syst. Appl. , vol.
2, no. 2, pp. 29–50, 2012, doi: 10.5121/ijesa.2012.2204.