Vol. 16 No. 2 (2019) 35 - 41 ISSN Media Elektronik: 2685-127X
Jurnal BIT (Budi Luhur Information Technology) Vol . 16 No. 2 (2019) 35 – 41

## JURNAL BIT (Budi Luhur Information Technology)

## Penerapan Metode AHP Dan Profile Matching Dalam Penentuan Jurusan SMA
Nidya Kusumawardhany 1) , Nurmansyah 2) , Anni Sarah Wardani 3)
Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur Jl. Ciledug Raya, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan, 12260 e-mail: nidya.kusumawardhany@budiluhur.ac.id 1) , nurmansyah@budiluhur.ac.id 2)

## Abstract
Our  education  world  knows  the  Guidance  and  Counseling  professions  that  formulate  the  nature  of specialization  in  the  implementation  of  the  2013  curriculum.  The  majors  curriculum  at  SMAN  5  South Tangerang currently has 2: Mathematics & Natural Sciences (MIA) and Social Sciences (IIS), the process of  direction  is  aimed  at  candidates  new  student.  Problems  during  majors:  difficult  to  determine specialization  in  student  majors.  Criteria  used:  Score_Raport,  Psychotest,  Interview,  and Questionnaire_Orang_Tua. The purpose of this study is to facilitate the Guidance and Counseling section in determining student majors and simplify the assessment process. So, the school, especially the Guidance and Counseling section requires a decision support system for determining student majors, using the AHP method for weighting the value of each criterion and the Profile Matching method is used to reduce the level of subjectivity so that the results of determining majors are faster, more accurate, and objective. The results of the calculation of the Consistency Ratio (CR) criterion for determining majors obtained CR = 0.09, the results of the calculation ≤0.1 or 10%, so that the comparative assessment criteria for determining majors are consistent and do not require revision of the assessment. Overall testing results indicate the quality of the application of this decision support system has the criteria of "Good" that is 77.57%.
Keyword:  Department  Specialization  Decision  Support  System,  Analytical  Hierarchy  Process,  Profile Matching

## Abstrak
Dunia pendidikan kita mengenal profesi Bimbingan dan Konseling yang merumuskan hakikat peminatan dalam implementasi kurikulum 2013. Kurikulum penjurusan di SMAN 5 Tangerang Selatan saat ini ada 2: Matematika  &  Ilmu  Alam(MIA)  dan  Ilmu-ilmu  Sosial(IIS),  proses  penjurusan  ditujukan  kepada  calon siswa baru. Masalah saat penjurusan: sulit menentukan peminatan jurusan siswa. Kriteria yang digunakan: Nilai_Raport, Psikotes, Wawancara, dan Angket_Orang_Tua. Tujuan penelitian ini untuk mempermudah bagian Bimbingan dan Konseling dalam menentukan jurusan siswa dan mempermudah proses penilaian. Maka, pihak sekolah khususnya bagian Bimbingan dan Konseling membutuhkan suatu sistem penunjang keputusan penentuan jurusan siswa, menggunakan metode AHP untuk pembobotan nilai setiap kriteria dan metode  Profile  Matching  digunakan  untuk  mengurangi  tingkat  subyektifitas  sehingga  hasil  penentuan jurusan  menjadi lebih cepat, akurat, dan obyektif. Hasil perhitungan  uji  Consistency  Ratio(CR) kriteria penentuan  jurusan  didapat  nilai  CR=0,09,  hasil  perhitungan  ≤0,1  atau  10%,  sehingga  penilaian perbandingan kriteria penentuan jurusan sudah konsisten dan tidak memerlukan revisi penilaian.
Kata  Kunci  :    Sistem  Penunjang  Keputusan  Peminatan  Jurusan, Analytical  Hierarchy  Process , Profile Matching
1. Pendahuluan
Dalam  dunia  pendidikan,  khususnya  profesi Bimbingan dan Konseling telah merumuskan hakikat peminatan  dalam  implementasi  kurikulum  2013 bahwa  peminatan  dapat  dipahami  sebagai  upaya advokasi  dan  fasilitasi  perkembangan  peserta  didik agar  peserta  didik  secara  aktif  mengembangkan potensi  dirinya  sehingga  mencapai  perkembangan optimum.  Peminatan  adalah  sebuah  proses  yang  di dalamnya  melibatkan  serangkaian  pengambilan pilihan  dan  keputusan  oleh  peserta  didik  yang didasarkan atas pemahaman potensi diri dan peluang yang ada di lingkungannya. Kurikulum penjurusan di SMA Negeri 5 Tangerang Selatan saat ini ada 2 yaitu Matematika  dan  Ilmu  Alam  (MIA)  dan  Ilmu-ilmu Sosial  (IIS).Proses  penjurusan  di  SMA  ini  akan mengikuti  kurikulum  2013  pada  tahun  ajaran  2017- 2018, di mana proses penjurusannya akan ditujukan kepada calon peserta didik baru. Prosedur operasional yang  dilakukan  adalah  sekolah  memberikan  pilihan jurusan kepada calon peserta didik baru  untuk dapat menentukan  minat  siswa  baik  MIA  atau  IIS  dilihat dari  hasil  kriteria  yang  akan  diperhitungkan  oleh bagian  Bimbingan  dan  Konseling.  Calon  peserta didik  baru  harus  memberikan  data  untuk  diproses bagian  Bimbingan  dan  Konseling  yang  hasil pengambilan keputusannya dapat ditentukan berdasarkan  nilai  akademik,  nilai  psikotes,  nilai wawancara, serta hak angket orang tua siswa.
Permasalahan  yang  sering  muncul  dalam  proses penjurusan  disini  adalah  sulitnya  menentukan peminatan  jurusan  siswa  yang  mengakibatkan ketidak  sesuaian  antara  hasil  penentuan  jurusan dengan  bakat  dan  minat  siswa.  Kondisi  sejauh  ini jelas  akan  mempengaruhi  motivasi  siswa  dalam belajar  di  sekolah.  Selain  itu,  kesulitan  dalam mekanisme  pengumpulan  data  akademik  masih menggunakan sistem manual sehingga membutuhkan waktu yang lama.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  terkait dengan topik peminatan jurusan, diantaranya dengan judul Sistem Pendukung Keputusan Peminatan SMA menggunakan  metode  Weighted  Product  (WP), dalam  penelitian  ini  terdapat  3  kriteria,  yaitu  Nilai Raport  SMP,Nilai  UN  SMP  dan  minat  siswa  [1]. Selanjutnya  dengan  judul  Sistem  Pendukung Keputusan Penjurusan Siswa dengan metode Simple Additive  Weighting  (SAW),  dalam  jurnal  tersebut terdapat  4  kriteria,  yaitu  nilai  IQ,  minat  ortu,  minat Siswa, nilai mapel [2].
Penelitian  sebelumnya  dengan  judul  Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Proposal  Kegiatan PNPM MPd Menggunakan Metode Profile Matching dan Analytic  Hierarchy  Process  (AHP ),  di  mana Metode profile  matching digunakan  untuk  memberikan penilaian,  penentuan  gap,  dan  pembobotan  kriteria. Sedangkan  metode  AHP  digunakan  untuk  menghitung matrik  perbandingan  berpasangan,  eigen,  skala  prioritas, eigen  maksimal, consistency  index (CI)  dan consistency ratio (CR). Nilai CR digunakan untuk menentukan urutan
proposal yang akan didanai oleh BLM. Hasil akhir dalam penelitian  ini  adalah  perangkat  lunak  sistem  pendukung keputusan  untuk  penilaian  proposal  PNPM-MPd  yang dapat menentukan rangking nilai dari yang tertinggi sampai terendah. [3]
Penelitian  sebelumnya  dengan  judul  Kombinasi Metode Profile  Matching Dan  Metode Analytical Hierarchy Proses (AHP) Pada Pengambilan Keputusan (Studi Kasus Aplikasi Pelelangan Jabatan Pemerintah  Daerah),  di  mana  Metode Profile matching dan metode AHP dimulai dari mengkonversi  data  perhitungan,  mengkonversi  nilai gap, membentuk matriks perbandingan berpasangan, mencari  matriks  nilai  prioritas  kriteria,  menghitung nilai  eigen  dan  membuktikan  kelayakan  dari perhitungan  dengan  aturan  nilai consistency  ratio ≤ 0.1.  Penelitian  ini  lebih  difokuskan  pada  tujuan mengetahui pengaruh AHP terhadap bobot nilai yang dihasilkan oleh metode profile matching dalam kasus pelelangan jabatan dengan menggunakan data aspek- aspek  penentuan  suatu  jabatan  pada  pemerintah daerah. [4].
Penelitian  sebelumnya  dengan  judul Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Kualitas Tenun Ikat Troso Khas Jepara Menggunakan Metode Profile  Matching Dan Analytic  Hierarchy  Process (AHP), di mana Metode yang digunakan pada sistem pendukung  keputusan  menentukan  kualitas  kain tenun  adalah  kombinasi  metode  AHP  dan  metode profile  matching .  Metode  AHP  digunakan  dalam pembobotan  kriteria  dan  uji  konsistensi  terhadap matriks  perbandingan  berpasangan,  sedangkan metode profile matching digunakan untuk melakukan perankingan dalam penentuan alternatif terbaik  [5].
Penelitian sebelumnya dengan judul Berdasarkan uraian latar belakang di atas, untuk mengoptimalkan  proses  penjurusan  atau  peminatan yang  dilakukan  pihak  sekolah  khususnya  bagian Bimbingan  dan  Konseling  diperlukan  suatu  sistem penunjang keputusan menggunakan metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dan Profile Matching .
Penelitian  sebelumnya  dengan  judul  pemilihan pegawai  berprestasi  dengan  menggunakan  metode profile  matching pada  Kecamatan  Pinang  Kota Tangerang  yang  memiliki  penilaian  prestasi  kerja yang dilakukan setiap tahun , Dari hasil  perhitungan di  atas,  Hasil  akhir  tersebut  diurutkan  dari  yang tertinggi  sampai  dengan  yang  terendah  untuk mengetahui  siapa  yang  layak  menjadi  pegawai berpestasi [6].
Penelitian  sebelumnya  dengan  judul  sistem pendukung  keputusan  pemilihan  karyawan  terbaik menggunakan  metode profile  matching .  Penelitian dilakukan dengan menentukan aspek dan sub aspek, serta  mencari  nilai  bobot  untuk  setiap  sub  aspek, mencari GAP antara profil dengan keadaan data dari karyawan. [7].
Penelitian  sebelumnya  dengan  judul  Sistem Pendukung
Keputusan Pemilihan Personel
Homeband  Universitas  Brawijaya  Menggunakan Metode Profile  Matching, posisi  yang  dicari  adalah Vokalis Pria, Vokalis Wanita, Gitaris, Pemain Gitar Bass,  Pemain  Keyboard  dan  Drumer.  Setiap  posisi masing-masing memiliki 6 faktor penilaian, 6 faktor tersebut masing-masing terdiri dari 4 core factor dan 2 secondary factor [8].
Penelitian sebelumnya dengan judul penggunaan metode  profile  matching  untuk  sistem  penunjang keputusan kenaikan jabatan pada instansi pemerintah,  wai  untuk  kenaikan  jabatan  dari  semua aspek yang terkait dengan uraian sebagai berikut: dari aspek  sikap  kerja:kesetiaan,  tanggung  jawab, kejujuran,ketaatan  dan  kerjasama.  Dari  aspek kecerdasan : prestasi kerja, prakarsa, dan kepemimpinan. Dari aspek prestasi kerja: kecakapan, ketrampilan,  pengalaman,  dan  kesungguhan.  Dari aspek  pendidikan:  Pendidikan  terakhir,  kemampuan dan lama bekerja [9].
Penerapan Metode Profile Matching pada Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Ketua  Program Studi  (STUDI  Kasus:  Program  Studi  Teknik Informatika  STMIK  Musi  Rawas),  Konsep  metode Profile  Matching adalah  membandingkan  antara kompetensi  individu  kedalam  kompetensi  jabatan sehingga  dapat  diketahui  perbedaankompetensinya (disebut juga gap), semakin kecil gap yang dihasilkan maka  bobot  nilainya  semakin  besar  yang  berarti memiliki  peluang  lebih  besar  untuk  seseorang menempati posisi tersebut. Hasil akhir dari penelitian ini adalah didapatkan informasi peringkat dari setiap calon  ketua  Program  Studi  dengan  didasarkan  pada perhitungan Profile Matching. [10]
2. Metode Penelitian
2.1. Metode Pengumpulan Data Dalam  penelitian  ini  untuk  mengumpulkan data  penulis  melakukan  dengan  cara  observasi, wawancara,  analisa  dokumen,  kuesioner  dan studi pustaka.
2.2. Instrumentasi
Penelitian ini menggunakan teknik wawancara dan kuesioner sebagai instrumentasi. Wawancara dilakukan pada bagian Bimbingan dan Konseling untuk memperoleh informasi tentang bagaimana proses  penentuan  jurusan  yang  diadakan  oleh SMA  Negeri  5  Tangerang  Selatan.  Sedangkan kuesioner  disebarkan  kepada  responden  ahli untuk  mendapatkan  informasi  berupa  jawaban untuk  menjamin  validitas  informasi  yang diperoleh dengan metode lain.
2.3. Teknik Analisa Data
Teknik  analisa  data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  menggunakan  analisis  deskriptif, Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan Metode Profile  Matching .  Analisis  deskriptif dilakukan  dengan  menyajikan  rangkuman  yang diperoleh dari hasil survey. Sedangkan
Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Profile
Matching sebagai  instrumen  untuk  menentukan siswa  yang  diprioritaskan  untuk  diterima  di jurusan  tertentu. Analytical  Hierarchy  Process
(AHP)  untuk  menghitung  pembobotan,  karena belum  adanya  bobot  kriteria  untuk  perhitungan penentuan  jurusan  siswa  dan Profile  Matching untuk menentukan kesesuaian antara minat siswa dengan profil jurusan.
2.4. Teknik Pengujian
Teknik pengujian untuk model SPK menggunakan metode Consistency Ratio (CR).
2.5. Komponen Decision Support System
Aplikasi Decision Support System yang dibuat oleh  penulis  terdiri  dari  beberapa subsystem, yaitu Data  Management  Subsystem , Model management  Subsystem dan User  Interface Subsystem .  Beberapa subsystem tersebut  dapat digambarkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Komponen Decision Support System
a. Subsistem Manajemen Data ( Data Management Subsystem ) Subsistem ini menyediakan data, baik dari data  internal  maupun  eksternal.  Data  internal dalam  aplikasi  ini  adalah  data  siswa  yang diperoleh dari bagian kurikulum SMA Negeri 5 Tangerang  Selatan.  Data  internal  digunakan untuk  melakukan  kegiatan  pembentukan  dan pengaksesan.
b. Subsistem Manajemen Model ( Model Management Subsystem )
Subsistem ini berfungsi menyederhanakan permasalahan  sehingga  masalah  lebih  mudah dipahami.  Subsistem  ini  dapat  menganalisa secara  utuh  dengan  mengembangkan  dan membandingkan  alternative  solusi.  Termasuk juga  bahasa  pemodelan  untuk  membuat  model yang  disesuaikan.  Dalam  membuat  Sistem Penunjang  Keputusan  ini  digunakan  bahasa pemrograman VB  .NET dengan tools  Visual Studio 2008 dan database MySQL dengan tools MySQL-Front.
c. Subsistem Antarmuka Pengguna ( User Interface Subsystem )
Subsistem  ini  adalah  interaksi  antara sistem dengan pengguna ( user). Pengguna dapat berkomunikasi  dan  memerintahkan  Sistem Penunjang  Keputusan  melalui  subsistem  ini. Pengguna  dianggap  sebagai  bagian  dari  sistem ini.  Antarmuka  pengguna  yang  diberikan  pada
sistem  ini  adalah input data  siswa,  penilaian kemampuan  siswa,  kriteria,  target  yang dihasilkan  dari  kriteria  hingga  laporan  siswa yang terpilih masuk ke jurusan tertentu di SMA Negeri 5 Tangerang Selatan

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Hasil Penentuan Kriteria Penentuan Jurusan
Pada  awal  tahun  ajaran  baru  bagian  BP/BK bekerja  sama  dengan  lembaga  psikologi  akan menyelenggarakan  psikotes  yang  dikerjakan  oleh siswa  sebagai  tahap  awal  dalam  penentuan  jurusan. Setelah  hasil  psikotes  didapatkan  bagian  BP/BK merekap  hasil  tersebut  di  buku  arsip  hasil  psikotes siswa  sebagai  data  pendukung  dalam  penentuan jurusan.  Bagian  BP/BK  memberikan  form  angket orang tua kepada siswa untuk memperoleh informasi jurusan  yang  dipilih  dengan  persetujuan  orang  tua. Kemudian  bagian  BP/BK  mengadakan  wawancara kepada  tiap  siswa  untuk  lebih  mendalami  seberapa besar minat jurusan yang dipilih dan berguna sebagai data  pendukung  dalam  penentuan  jurusan.  Dalam penentuan  jurusan  bagian  BP/BK juga  melihat  nilai raport  siswa  sebagai  data  pendukung.  Kemudian penentuan jurusan dilakukan melalui rapat pertemuan yang melibatkan koordinator BP/BK dan wali kelas. Setelah  hasil  siswa  perjurusan  telah  didapatkan  lalu bagian BP/BK akan membuat hasil seleksi penentuan jurusan  yang  kemudian  akan  diumumkan  melalui mading  masing-masing  jurusan  di  sekolah  seperti Gambar 2. .
Gambar 2. Activity Diagram Penentuan Jurusan Siswa
3.2. Perhitungan bobot penentuan jurusan metode AHP
Analytical  Hierarchy  Process  memungkinkan pengguna untuk  memberikan  nilai bobot relatif dari suatu  kriteria  mejemuk  atau  alternatif  majemuk
terhadap  suatu  kriteria.  Dalam  pemberian  bobot dilakukan  perbandingan  berpasangan  (pairwise comparison). Penemu AHP  yaitu Dr. Thomas Saaty kemudian  menentukan  cara  yang  konsisten  untuk mengubah perbandingan berpasangan/pairwise menjadi suatu himpunan bilangan yang merepresentasikan prioritas relatif dari setiap kriteria dan alternatif.
Gambar 3 berikut adalah struktrur permasalahan yang ingin diteliti yaitu penentuan jurusan siswa.

## Gambar 3. Struktur Hirarki Penentuan Jurusan Siswa Pada SMA Negeri 5 Tangerang Selatan

## 3.3 Model Keputusan dengan Profile Matching
Dalam  perhitungan  penempatan  siswa  dengan metode Profile Matching diperlukan kriteria-kriteria dan  bobot.  Keluaran  yang  dihasilkan  adalah  urutan alternatif tertinggi sampai alternatif terendah. Jurusan merupakan  alternatif  yang  dimaksud.  Dalam  kasus ini kriteria mempunyai subkriteria yang dikategorikan menjadi 2 (dua), yaitu core factor dan secondary factor. Core  factor mempunyai  bobot 60%,  sedangkan secondary  factor mempuyai  bobot 40%.  Berikut  akan  dilakukan  perhitungan  untuk jurusan Matematika dan Ilmu Alam (MIA).

## Kriteria  yang  Dibutuhkan  Untuk  Jurusan Matematika dan Ilmu Alam (MIA)
Kriteria  yang  dibutuhkan  untuk  pengambilan keputusan  penentuan  jurusan  siswa  berdasarkan kriteria yang telah ditentukan pada tabel 1.
Tabel 1. Ketentuan Kriteria Kriteria Kode Kriteri a Ketentuan Kriteria Nilai Profi l Statu s Psikotes K1 Intelegensi Umum (IQ) 3 CF
K2
Saran Studi Lanjutan 1 SF Nilai Raport K3 Matematik a 3 SF
K4 IPA 3
CF Wawancar a K5 Wawancar a 1 CF Angket K6 Angket 1 CF
Contoh  Kasus  Pemilihan  Siswa  pada  Jurusan Matematika dan Ilmu Alam (MIA)
Diambil  dari  dua  orang  siswa  sebagai  contoh untuk  penerapan  dengan  metode Profile  Matching dalam  kasus  penentuan  jurusan  siswa  pada  jurusan Matematika  dan  Ilmu  Alam  (MIA).  Dengan
penyelarasan  dalam  pemberian  nilai  aspek  seperti pada tabel 2.
Tabel 2.  Nilai Aspek Kriteria Kriteria Nilai Aspek Kriteria Keterangan
Intelegensi Umum (IQ)
1 <80 2 80-109 3 110-139 4 >=140 Saran Studi Lanjutan 1 MIA 2 IIS Matematika
1 <70 2 71-79 3 80-89
4 90-100 IPA 1 <70 2 71-79 3 80-89 4 90-100 Wawancara 1 MIA 2 IIS Angket 1 MIA 2 IIS
Tiga contoh siswa pada jurusan Matematika dan Ilmu Alam (MIA) memiliki data pada tabel 3.
Tabel 3. Perhitungan Nilai Gap Psikotes Kriteria A1 A2 A3 Profil A1 A2 A3 K1 3 2 3 3 0 -1 0 K2 1 1 1 1
0 0 0
Tabel 4. Perhitungan Nilai Gap Nilai Raport
Kriteria A1 A2 A3 Profil A1 A2 A3 K3 2 2 2 3 -1 -1 -1 K4 1 3 2 1
0 2 1
Tabel 5. Perhitungan Nilai Gap Wawancara
Kriteria A1 A2 A3 Profil A1 A2 A3 K5 1 1 1 1
0 0 0
Tabel 6. Perhitungan Nilai Gap Angket Orang Tua Kriteria A1 A2 A3 Profil A1 A2 A3 K6 1 1 1 1 0 0 0
Setelah  diperoleh gap pada  masing-masing  data siswa,  seperti  tabel  4,  5,    dan  6  setiap  profil  siswa diberi  bobot  nilai  dengan  patokan  tabel  bobot  nilai gap seperti yang terlihat dalam tabel 7.
Tabel 7.  Bobot Nilai Gap Selisih Bobot Nilai Keterangan 0 5 Tidak ada selisih (kompetensi sesuai yang dibutuhkan) 1 4,5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat/ level -1 4 Kompetensi
individu kekurangan 1 tingkat/ level 2 3,5
Kompetensi
individu kelebihan 2 tingkat/ level -2 3
Kompetensi
individu kekurangan 2 tingkat/ level 3 2,5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat/ level -3 2 Kompetensi
individu kekurangan 3 tingkat/ level 4 1,5
Kompetensi
individu kelebihan 4 tingkat/ level -4 1
Kompetensi
individu
kekurangan 4 tingkat/ level
Dengan demikian, setiap siswa akan dicocokkan berdasarkan tabel bobot yang telah ditentukan. Tabel 8, 9, 10,  dan 11 berikut tabel bobot yang dimiliki oleh tiap siswa.
Tabel 8.  Perhitungan Bobot Psikotes Kriteria Nilai Gap Bobot Nilai A1 A2 A3 A1 A2 A3 K1 0 -1 0 5 4 5 K2 0 0 0 5 4 5 Tabel 9. Perhitungan Bobot Nilai Raport Kriteria Nilai Gap Bobot Nilai A1 A2 A3 A1 A2 A3 K3 -1 -1 -1 4 5 4 K4 0 2 1 5 3,5 4,5 Tabel 10. Perhitungan Bobot Wawancara Kriteria Nilai Gap Bobot Nilai A1 A2 A3 A1 A2 A3 K5 0 0 0 5 5 5 Tabel 11. Perhitungan Bobot Angket Orang Tua Kriteria Nilai Gap Bobot Nilai A1 A2 A3 A1 A2 A3 K6 0 0 0 5 5 5
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan core  factor dan secondary  factor ,  yang  termasuk core  factor (faktor  utama)  adalah  intelegensi  umum  (IQ),  nilai IPA,  wawancara  dan  angket.  Sedangkan secondary factor (faktor kedua) adalah saran lanjutan studi dan nilai matematika seperti tabel 12.
Tabel 12. Perhitungan Core Factor dan Secondary Factor
Psikotes Siswa Core Factor Secondary Factor A1 𝐍𝐂𝐅 = 𝟓 𝟏 = 𝟓 𝐍𝐒𝐅 = 𝟓 𝟏 = 𝟓 A2 𝐍𝐂𝐅 = 𝟒 𝟏 = 𝟒 𝐍𝐒𝐅 = 𝟓 𝟏 = 𝟓 A3 𝐍𝐂𝐅 = 𝟓 𝟏 = 𝟓 𝐍𝐒𝐅 = 𝟓 𝟏 = 𝟓
Dari hasil perhitungan core factor dan secondary factor psikotes  sebelumnya  dilakukan  perhitungan nilai total agar dapat menentukan ranking siswa. A1 = (60% x 5) + (40% x 5)
= 3 + 2
= 5
A2 = (60% x 4) + (40% x 5) = 2,4 + 2
= 4,4
A3 = (60% x 5) + (40% x 5) = 3 + 2 = 5
Tabel 13.  Perhitungan Core Factor dan Secondary Factor Nilai Raport Siswa Core Factor Secondary Factor A1 𝐍𝐂𝐅 = 𝟒 𝟏 = 𝟒 𝐍𝐒𝐅 = 𝟓 𝟏 = 𝟓
A2 𝐍𝐂𝐅 = 𝟒 𝟏 = 𝟒 𝐍𝐒𝐅 = 𝟑, 𝟓 𝟏 = 𝟑, 𝟓 A3
𝐍𝐂𝐅 = 𝟒 𝟏 = 𝟒 𝐍𝐒𝐅 = 𝟒, 𝟓 𝟏 = 𝟒, 𝟓
Dari hasil perhitungan core factor dan secondary factor nilai raport sebelumnya dilakukan perhitungan nilai total agar dapat menentukan ranking siswa.
A1 = (60% x 4) + (40% x 5) = 2 + 2 = 4 A2 = (60% x 4) + (40% x 3,5) = 2,4 + 1,4 = 3,8 A3 = (60% x 4) + (40% x 4,5)
= 2,4 + 1,8
= 4,2
Tabel 14. Perhitungan Core Factor dan Secondary Factor Wawancara Siswa Core Factor Secondary Factor A1 𝐍𝐂𝐅 = 𝟓 𝟏 = 𝟓
𝐍𝐒𝐅 = 𝟎
A2
𝐍𝐂𝐅 = 𝟓 𝟏 = 𝟓
𝐍𝐒𝐅 = 𝟎 A3 𝐍𝐂𝐅 = 𝟓 𝟏 = 𝟓
𝐍𝐒𝐅 = 𝟎
Dari hasil perhitungan core factor dan secondary factor wawancara  tabel  14  sebelumnya  dilakukan perhitungan  nilai  total  agar  dapat  menentukan ranking siswa. A1 = (60% x 5) + (40% x 0)
= 3 + 0 = 3 A2 = (60% x 5) + (40% x 0) = 3 + 0 = 3 A3 = (60% x 5) + (40% x 0) = 3 + 0
= 3

## Tabel 15.  Perhitungan Core Factor dan Secondary Factor Angket
Siswa Core Factor Secondary Factor A1 𝐍𝐂𝐅 = 𝟓 𝟏 = 𝟓 𝐍𝐒𝐅 = 𝟎
A2 𝐍𝐂𝐅 = 𝟓 𝟏 = 𝟓 𝐍𝐒𝐅 = 𝟎
A3 𝐍𝐂𝐅 = 𝟓 𝟏 = 𝟓 𝐍𝐒𝐅 = 𝟎
Dari hasil perhitungan core factor dan secondary factor psikotes  sebelumnya  tabel  15  dilakukan perhitungan  nilai  total  agar  dapat  menentukan ranking siswa.
A1
= (60% x 5) + (40% x 0)
= 3 + 0 = 3 A2 = (60% x 5) + (40% x 0) = 3 + 0 = 3 A3 = (60% x 5) + (40% x 0) = 3 + 0

## = 3
Sehingga  didapatkan  urutan  hasil  siswa  yang tertinggi  pada  jurusan  Matematika  dan  Ilmu  Alam seperti pada tabel 16.
Tabel 16. Penentuan Ranking pada Jurusan Matematika dan
Ilmu Alam Alter- natif Kriteria Total Nilai Ranking Psiko- tes Nilai Raport Wawan- cara Angket A1 5 4 3 3 4.4483 II A2 4,4 3,8 3 3 4.0192 III A3 5 4,2 3 3 4.4692 I Bobot 0,5962 0,2307 0,0994 0,0737 Dalam contoh kasus Penentuan Jurusan Matematika  dan  Ilmu  Alam  Pada  SMA  Negeri  5 Tangerang Selatan maka terpilih adalah A3, A1 dan dan A23 dengan nilai tertinggi yaitu 4,4692 .

## 4.  Kesimpulan
Berdasarkan  analisa  yang  telah  dilakukan  pada bab-bab sebelumnya dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut:
Dengan  adanya  sistem  penunjang  keputusan  ini membantu  pihak  Bimbingan  dan  Konseling  pada SMA Negeri 5 Tangerang Selatan dalam menentukan jurusan yang tepat bagi para siswa dengan cepat dan akurat.  Sistem  menggunakan  kriteria,  metode Analytical  Hierarchy  Process dan Profile  Matching sebagai  proses  penentuan  jurusan  yang  mana  akan memperkecil  tingkat  kesubyektifan  yang  ada  dan lebih tepat sasaran. Penggunanaa Metode Analytical Hierarchy Process untuk penentuan bobot dari setiap kriteria  sehingga  hasil  penilaian  menjadi  lebih maksimal. Data tersimpan dalam database sehingga mempermudah  bagian  Bimbingan  dan  Konseling dalam memutuskan jurusan bagi siswa yang memiliki nilai  yang  berbeda-beda.  Dengan  menggunakan sistem  penunjang  keputusan,  pihak  sekolah  dapat menentukan  keputusan  dengan  cepat  dan  tepat sehingga  tidak  memakan  waktu  lama.  Berdasarkan hasil studi kasus dalam peminatan jurusan siswa pada
SMA Negeri 5 Tangerang Selatan untuk jurusan MIA (Matematika  dan  Ilmu  Alam),  didapatkan  hasil bahwa  siswa  atas  nama  Fathhiyyah  Adillah mendapatkan peringkat tertinggi dengan nilai 4,4692 dibandingkan dengan siswa lainnya.
Saran  untuk  penelitian  berikutnya  diharapkan penelitian  ini  dapat  diterapkan  metode-metode  lain seperti Simple  Additive  Weighting (SAW),  Expert Choice dan lainnya untuk pengambilan-pengambilan keputusan.

## Daftar Pustaka
[1] Fartindyyah,  Nurul,  Subiyanto  ,  2014,  Sistem
Pendukung Keputusan Peminatan SMA menggunakan metode Weighted Product (WP), Semarang  :  Jurnal  Pendidikan  UNY.  Vol  44, No.2,  p-issn:  2580-5525,  e-ISSN:  2580-5533, pp. 139-145.
[2] Pratiwi,  Wawan  Laksito  YS,  dan  Sri  Siswanti, 2014,  Sistem Pendukung Keputusan Penjurusan Siswa dengan metode Simple Additive
Weighting (SAW), Jurnal Ilmiah SINUS, Vol 12 No.  1,  ISSN:  1603-1173  (print).  2548-4028
(online), pp. 45-56.
[3] Ahmad  Mufid,  2014,  Sistem  Pendukung Keputusan Penilaian Proposal Kegiatan PNPM MPd  Menggunakan  Metode Profile  Matching
dan Analytic  Hierarchy  Process  (AHP), Jurnal Sistem  Informasi  Bisnis,  01(2014),  On-line  : http://ejournal.undip.ac.id/index.php/jsinbis, pp. 40-47.
[4] Wenefrida T. Ina, Sarlince Manu, Said Abdullah Nahdi,    Kombinasi  Metode Profile  Matching Dan  Metode Analytical  Hierarchy  Proses (AHP) Pada  Pengambilan  Keputusan  (Studi Kasus  Aplikasi  Pelelangan  Jabatan  Pemerintah Daerah Jurnal  Media  Elektro,  Vol.  VII,  No.  1 ISSN: 2252-6692, pp. 1-6.
[5] Muhammad  Nurul  Umam,  2017,  Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan
Kualitas  Tenun  Ikat  Troso  Khas  Jepara Menggunakan  Metode Profile  Matching Dan Analytic  Hierarchy  Process (AHP),  Skripsi. Jurusan  Ilmu  Komputer,  Fakultas  Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Semarang.  pp. 1-76.
[6] Sudrajat,  Budi.  (2018).  Pemilihan  Pegawai Berprestasi  dengan  Menggunakan  Metode Profile Matching, Sinkron, Jurnal  & Penelitian Teknik  Informatika  Volume  3  Nomor  1, Oktober  2018,  Hal.  202-210,  e-ISSN  :  2541- 2019.
[7] Angeline ,  Mervin,  dan  Astuti,  Feriani,  (2018) Sistem Pendukung Keputusan
Pemilihan Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode Profile Matching. Jurnal Ilmiah Smart, Volume II No.2,
Desember
2018
Hal : 45 – 51, p ISSN : 2549-5836.
[8] Sudarmadi,  A.,  Santoso,  E.  dan  Sutrisno. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Personel  Homeband  Universitas Brawijaya Menggunakan Metode
Profile Matching. Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Vol.  1,  No.  12,  Desember  2017,  hlm.  1788- 1796. e-ISSN: 2548-964X http://j-ptiik.ub.ac.id .
[9] Frieyadie.  (2016).  Penggunaan  Metode  Profile Matching  Untuk  Sistem  Penunjang  Keputusan Kenaikan  Jabatan  Pada  Instansi  Pemerintah PARADIGMA  Vol.  XVIII.  No.2  September 2016 PARADIGMA Vol. XVIII. No.2 September 2016. Hal. 75-80.
[10] Anto  Tri  S,  A.  (2017).  Penerapan  Metode
Profile Matching pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Ketua Program  Studi  (STUDI  Kasus:  Program  Studi Teknik  Informatika  STMIK  Musi  Rawas). JUITA  p-ISSN:  2086-9398;  e-ISSN:  2579- 8901;  Volume  V,  Nomor  2,  November  2017. Hal.87-89 .