TRANSFORMTIKA , Vol.19, No.1, July 2021, pp. 74 - 83 ISSN: 1693-3656, journals.usm.ac.id/index.php/transformatika
◼ page 74
Received February 17, 2021; Revised July 26, 2021; Accepted July 31, 2021

## Profile  Matching  Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan Penilaian Kinerja Driver
Achmad Wahid Kurniawan 1 , Budi Widjajanto 2 , Ida Farida 3
1 Teknik Informatika/Universitas Dian Nuswantoro Jl. Nakula I No. 5 – 11 Semarang, e-mail: wahid@dsn.dinus.ac.id
2 Sistem Informasi/Universitas Dian Nuswantoro Jl. Nakula I No. 5 – 11 Semarang, e-mail: budi.widjajanto@dsn.dinus.ac.id
3 Manajemen / Universitas Dian Nuswantoro Jl. Nakula I No. 5 – 11 Semarang, e-mail: ida.farida@dsn.dinus.ac.id

## ARTICLE  INFO
Article history:
Received 17 February 2021
Received in revised form 26 July 2021
Accepted 31 July 2021
Available online 31 July 2021

## ABSTRAK
Periodic  assessments  of  drivers  need  to  be  carried out,  to  evaluate performance.  Evaluation  takes  time so  that  evaluations  are  often  carried  out  when complaints  from  passengers  occur,  giving  the  effect of  temporary  changes  as  well,  after  the  complaints are resolved, the drivers and transportation division leaders assume that there will not be another incident that  happened.  same.  This  study  aims  to  make  a decision  support  system  regarding  a  modeled  and comprehensive performance appraisal of all drivers, which is periodic with the Profile Matching method. The  final  results  obtained  are  really  based  on  the performance value that comes from the performance of each driver.
Keywords:  Decision  Support  System,  performance, driver, profile matching

## 1. Pendahuluan
Sarana  berupa  kendaraan  yang  mampu  memberikan  peran  penting  dalam  pemenuhan kebutuhan  manusia  adalah  transportasi  [1].  Faktor  keselamatan  dari  sebuah  tranfortasi  adalah elemen  utama  yang  harus  diperhatikan  dalam  standar  operasional  pemakaian,  dimana  driver sebagai pemegang utama faktor tersebut.
Penilaian  secara  periodik  terhadap  driver  perlu  dilakukan,  untuk  mengevaluasi  kinerja. Pelaksanaan evaluasi membutuhkan waktu sehingga evaluasi sering dilakukan saat terjadi keluhan dari penumpang saja, memberikan efek perubahan yang sifatnya sementara juga, setelah keluhan teratasi  maka  driver  maupun  pimpinan  divisi  transportasi  menganggap  tidak  akan  terjadi  lagi kejadian yang sama.
Selanjutnya  dikembangkan  sistem    penilaian  kinerja  yang  termodel  dan  menyeluruh terhadap semua driver yang sifatnya periodik, sehingga akan mampu meminimalisir kejadikan yang dikeluhkan penumpang. Penilaian didasarkan pada beberapa variabel yang dapat digali dari setiap driver,  diantaranya  kemampuan  komunikasi,  tingkat  emosional,  gaya  mengemudi,  jumlah kecelakaan,  jumlah  pelanggaran,  ketepatan  waktu,  tanggung  jawab,  umur  dan  kejujuran.Dari
Profile Matching Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Driver  (Achmad Wahid Kurniawan)
beberapa  variabel  tersebut  dapat  dikategorikan  dalam  faktor  kelompok,  seperti  kemampuan komunikasi  dan  faktor  situasi,  berupa  tinggi  datau  rendahnya  tekanan  yang  membawa  pada perubahan di dalam dan di luar lingkungan kerja seeprti jumlah kecelakaan dan jumlah kecelakaan [2] .
Sistem pendukung keputusan akan melakukan penilaian dengan saling mengaitkan semua variabel  yang  ada.    Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode profile  matching sebagai  metode perhitungan.  Metode  ini  menganut  pengambilan  keputusan  secara  multi  variabel  dengan mengandung  unsur  tujuan  dan  obyektif  [3].Sistem  pendukung  keputusan  belum  tentu mengotomatisasi  pengambilan  sebuah  keputusan  namun  memberikan  interface  bagi  pengambil keputusan dalam melakukan proses analisis dengan model yang tersedia  [4] . Tujuan dari sistem oendukung  keputusan    adalah  menjadi  alat  yang mampu  membantu  pihak  pengambil  keputusan dalam  tanpa  meninggalkan  penilaian  [5].  Penelitian  ini  bertujuan  menghasilkan  hasil  penilaian kinerja driver yang sesuai dengan kombinasi variabel penilaian yang telah ditentukan.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  penelitian  ini  meliputi  observasi,dengan pengumpulan  data  melalui  pengambilan  sejumlah  data  kinerja  driver  melalui  kepala  sub  bagian transportasi.

## 2.2 Metode Penilaian
Metode  Pengambilan  keputusan  yang  digunakan  adalah profile  matching . Metode  ini  di mulai dengan penentuan variabel yang digunakan serta menentukakan nilai standar dari tiap-tiap variabel  [6].  Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  dengan core  factor dan secondary  factor yang sebelumnya telah ditentukan prosentase sebelumnya [7]. Berikut adalah tahapan profile matching [8]:
1. Identifikasi variabel penilaian
Variabel  ditentukan  oleh  pihak  pengambil  keputusan,  pada  penelitian  ini  ditentukan oleh kepala transportasi.
2. Penentuan nilai standar setiap variabel Nilai  standar  juga  ditentukan  oleh  pihak  pengambil  keputusan,  pada  penelitian  ini ditentukan oleh kepala transportasi .
3. Memasukkan nilai setiap obyek
Nilai  setiap  obyek  diinputkan  berdasarkan  nilai  yang  kinerja  masing-masing  obyek yang dinilai.
4. Penentuan GAP Gap merupakan selisih nilai dari point 2 dikurangi point 3
Gap = profil obyek – profil nilai standar (1)
5. Pembobotan
Setelah gap diperoleh selanjutnya dilakukan pembobotan berdasarkan tabel bobot. [9]
Tabel 1. Tabel Pembobotan Gap Bobot Nilai Ketrangan 0 5 Kompetensi sesuai yang dibutuhkan 1 4,5 Kompetensi obyek kelebihan 1 tingkat/level
-1 4 Kompetensi obyek kurang 1 tingkat/level 2 3,5 Kompetensi obyek kelebihan 2 tingkat/level -2 3 Kompetensi obyek kurang 2 tingkat/level 3 2,5 Kompetensi obyek kelebihan 3 tingkat/level -3 2 Kompetensi obyek kurang 3 tingkat/level 4 1,5 Kompetensi obyek kelebihan 4 tingkat/level -4 1 Kompetensi obyek kurang 4 tingkat/level
6. Core factor dan Secondary factor Variabel  utama  disebut Core  factor sedangkan  variabel  pendukung  disebut  sebagai secondary  factor. Yang  menentukan  variabel  kedalam  kelompok Core  factor atau secondary factor adalah pihak pengambil keputusan , dalam hal ini kepala transportasi [10].
𝑁𝐶𝐹 = ∑ 𝑁𝐶 ∑ 𝐼𝐶 (2) Keterangan rumus :
NCF = Nilai rata-rata Core Factor NC= Jumlah total nilai core factor IC = jumlah item nilai core factor
𝑁𝑆𝐹 = ∑ 𝑁𝑆 ∑ 𝐼𝑆 (3)

## Keterangan rumus :
NSF = Nilai rata-rata Secondary Factor NS= Jumlah total nilai Secondary factor IS = jumlah item nilai secondary factor

## 7. Nilai Akhir
Masing-masing  nilai  baik core  factor maupun secondary  factor memiliki  bobot persentase. Nilai akhir diperoleh dengan nilai persentase tersebut terhadap NCF dan NSF [11].
Nilai Akhir = a(%) x NCF+b(%) x NSF (4)

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Bobot Capaian Setiap Variabel
Bobot setiap variabel bisa diatur besarnya [12] , tinggal disesuaikan kepentingan penilaian yang sudah ditentukan oleh kepala transportasi, misalkan dalam implementasi diberikan nilai bobot sebagai berikut :
Tabel 2. Nilai  capaian Jenis Variabel Nilai Bobot Keterangan
Profile Matching Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Driver  (Achmad Wahid Kurniawan)
Kemampuan Komunikasi (A 1 ) 3 1:Tidak memenuhi, tidak mampu berkomunikasi terhadap penumpang 2:Kurang, kurang mampu berkomunikasi terhadap penumpang 3.Cukup ,  cukup  mampu  berkomunikasi  dengan penumpang 4.Baik , Mampu berkomunikasi dengan penumpang 5.Sangat  baik ,  Sangat  mampu  berkomunikasi dengan penumpang Tingkat Emosional (A 2 ) 4 1.Tidak memenuhi, tidak mampu mengendalikan emosi
2.Kurang, kurang  mampu  dalam  mengendalikan emosi 3.Cukup, cukup  mampu  dalam  mengendalikan emosi 4.Baik, mampu dalam pengendalian emosi 5.Sangat baik, sangat mampu dalam mengendalikan emosi Gaya Mengemudi (A 3 ) 4 1.Tidak  memenuhi ,  gaya  mengemudi  tidak memberi rasa nyaman penumpang 2.Kurang, gaya mengemudi kurang memberi rasa nyaman penumpang 3.Cukup, gaya  mengemudi  cukup  memberi  rasa nyaman penumpang 4.Baik, gaya  mengemudi  memberi  rasa  nyaman penumpang 5.Sangat  baik, gaya mengemudi sangat memberi rasa nyaman penumpang
Jumlah Kecelakaan(A 4 ) 4 1.Tidak  memenuhi ,  sering  melakukan  tindakan yang menyebabkan kecelakaan 2.Kurang ,  jarang  melakukan  tindakan  yang menyebabkan kecelakaan
3.Cukup ,  pernah  terjadi  kecelakaan  yang  tidak disengaja
4.Baik ,  berhati-hati  dan  tidak  pernah  terjadi kecelakaan
5.Sangat  Baik ,  sangat  berhati-hati  dan  tidak pernah terjadi kecelakaan Jumlah Pelanggaran (A 5 ) 4 1.Tidak memenuhi , sering melakukan pelanggaran lalu lintas 2.Kurang ,  jarang  melakukan  pelanggaran  lalu linas 3.Cukup , pernah melakukan pelanggaran
4.Baik ,  berhati-hati  dan  tidak  pernah  melakukan pelanggaran
5.Sangat  Baik ,  sangat  berhati-hati  dan  tidak pernah melakukan pelanggaran Ketepatan waktu (A 6 ) 4 1.Tidak memenuhi , hampir terlambat setiap hari 2.Kurang , sering terlambat 3.Cukup , pernah terlambat 4.Baik , tidak pernah terlambat 5.Sangat Baik , tepat waktu Tanggung Jawab (A 7 ) 5 1.Tidak  memenuhi ,  tidak  pernah  bertnggung jawab 2.Kurang , kurang mampu bertanggung jawab 3.Cukup , cukup mampu bertanggung jawab 4.Baik , mampu bertanggung jawab 5.Sangat Baik , sangat bertanggung jawab Umur  (A 8 ) 4 1.Tidak memenuhi , 22 sampai 25  tahun 2.Kurang ,  >45 tahun 3.Cukup , 26 sampai 34 tahun 4.Baik ,35 sampai 40 tahun 5.Sangat Baik , 41 sampai 45 tahun Kejujuran (A 9 ) 5 1.Tidak memenuhi , tidak jujur 2.Kurang ,  kurang jujur 3.Cukup , cukup jujur 4.Baik ,jujur 5.Sangat Baik , sangat jujur

## 3.2 Pendataan Kinerja Driver
Berikut disajikan data sample dari kinerja semua driver yang diambil dari dari data penelitian ini
Tabel 3. Nilai kinerja driver No. Driver Variabel Penilaian A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 A 6 A 7 A 8 A 9 1 Agus 5 5 4 3 4 2 5 2 4 2 Ali 5 3 3 4
3 4 4 5 3 3 Amat 3 5 5 5
5 5 5 3 4 4 Didik 4 3 4 4
4 4 4 3 4 5 Rohman 3 4 5 4
4 4 4 2 4 6 Rubby 3 3 3 4
3 4 4 5 3 7 Wahyu 4 5 2 4
4 4 4 4 4 8 Yanto 2 3 4 5
5 5 4 5 4

## 3.3 Perhitungan Profile Matching

## 1. Pemetaan Gap
Profile Matching Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Driver  (Achmad Wahid Kurniawan)
Gap dimaksudkan untuk mencari selisih antara profile nilai kinerja driver (tabel 3) dengan profile nilai capaian (tabel 2), dimana nilai GAP diperoleh dari selisih profile nilai kinerja driver dengan profil nilai capaian
Tabel 4. Pemetaan GAP
No.  Driver Variabel Penilaian A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 A 6 A 7 A 8 A 9 1 Agus 5 5 4 3 4 2 5 2 4 2 Ali 5 3 3 4 3 4 4 5 3 3 Amat 3 5 5 5 5 5 5 3 4 4 Didik 4 3 4 4 4 4 4 3 4 5 Rohman 3 4 5 4 4 4 4 2 4 6 Rubby 3 3 3 4 3 4 4 5 3 7 Wahyu 4 5 2 4 4 4 4 4 4 8 Yanto 2 3 4 5
5 5 4 5 4 3 4 4 4 4 4 5 4 5 1 Agus 2 1 0 -1 0 -2 1 -2 0 2 Ali 2 -1 -1  0 -1 0 0 1 -1 3 Amat 0 1 1 1 1 1 1 -1 0 4 Didik 1 -1 0 0 0 0 0 -1 0 5 Rohman 0 0 1 0 0 0 0 -2 0 6 Rubby 0 -1 -1  0 -1 0 0 1 -1 7 Wahyu 1 1 -2  0 0 0 0 0 0 8 Yanto -1 -1 0 1 1 1 0 1 0

## 2. Pembobotan
Hasil  dari  selisih  nilai  kinerja  driver  dan  nilai  capaian,  selanjutnya  dibobotkan  sesuai dengan tabel 1., sehingga selanjutnya diperoleh hasil pembobotan sebagai berikut
Tabel 5. Tabel hasil pembobotan No.  Driver GAP dari Variabel Penilaian A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 A 6 A 7 A 8 A 9 1 Agus 2 1 0 -1 0 -2 1 -2 0 2 Ali 2 -1 -1 0
-1 0 0 1 -1 3 Amat 0 1 1 1 1 1 1 -1 0 4 Didik 1 -1 0 0 0 0 0 -1 0 5 Rohman 0 0 1 0 0 0 0 -2 0 6 Rubby 0 -1 -1 0 -1 0 0 1 -1 7 Wahyu 1 1 -2 0 0 0 0 0 0 8 Yanto -1 -1 0 1 1 1 0 1 0 Nilai Hasil Pembobotan 1 Agus 3.5 4.5 5 4 5 3 4.5  3 5 2 Ali 3.5 4 4 5 4 5 5 4.5 4 3 Amat 5 4.5 4.5  4.5 4.5  4.5  4.5  4 5 4 Didik 4.5 4 5 5 5 5 5 4 5 5 Rohman 5 5 4.5  5 5 5 5 3 5
6 Rubby 5 4 4 5 4 5 5 4.5 4 7 Wahyu 4.5 4.5 3 5 5 5 5 5 5 8 Yanto 4 4 5 4.5 4.5  4.5  5 4.5 5

## 3. Perhitungan Core Factor dan Secondary Factor
Dari Sembilan variabel yaitu Kemampuan Komunikasi (A 1 ), Tingkat Emosional (A 2 ), Gaya Mengemudi  (A 3 ),  Jumlah  Kecelakaan(A 4 ),  Jumlah  Pelanggaran  (A 5 ),  Ketepatan  waktu  (A 6 ), Tanggung  Jawab  (A 7 ),  Umur    (A 8 ),  Kejujuran  (A 9 ).  Selanjutnya  akan  di  pecah  menjadi  dua kelompok variabel yaitu core factor dan secondary factor . Pengelompokan kelompok pertama adalah core factor , merupakan kelompok variabel yang dominan atau penting dalam proses perhitungan [13], yang masuk dalam kategori core factor adalah Kemampuan  Komunikasi  (A 1 ),  Tingkat  Emosional  (A 2 ),  Gaya  Mengemudi  (A 3 ),  Jumlah Kecelakaan(A 4 ), Jumlah Pelanggaran (A 5 ), Ketepatan waktu (A 6 ). Untuk mencari nilai core factor digunakan rumus sebegai berikut :

## 𝑁𝐶𝐹 = Ʃ NC Ʃ IC
Keterangan : NCF : Nilai core factor, NC  : Jumlah total nilai core factor, IC : jumlah variabel core factor.
Pengelompokan kedua adalah secondary factor, merupakan variabel pendukung dari core factor [14] , yang masuk dalam kategori ini adalah Tanggung Jawab (A 7 ), Umur  (A 8 ), Kejujuran (A 9 )

## 𝑁𝑆𝐹 = Ʃ NS Ʃ IS
Keterangan : NSF : Nilai Secondary factor, NS: Jumlah total  nilai secondary factor, IS : jumlah variabel secondary factor.
Tabel 6. Tabel NCF dan NSF No.  Driver Nilai Hasil Pembobotan NCF NSF A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 A 6 A 7 A 8 A 9 1
Agus
3.5  4.5  5 4 5 3 4.5  3 5 = 3.5 + 4.5 + 5 + 4 + 5 + 3 6 = 4.2
= 4.5 + 3 + 5 3 = 4.2 2 Ali 3.5  4 4 5 4 5 5 4.5  4 4.3 4.5 3 Amat 5 4.5 4.5  4.5  4.5  4.5  4.5  4 5 4.6 4.5 4 Didik 4.5  4 5 5
5 5 5 4 5 4.8 4.7 5 Rohman  5 5 4.5  5 5 5 5 3 5 4.9 4.3 6 Rubby 5 4
4 5 4 5 5 4.5  4 4.5 4.5 7 Wahyu 4.5  4.5 3 5
5 5 5 5 5 4.5 5.0 8 Yanto 4 4 5 4.5  4.5  4.5  5 4.5  5 4.4 4.8

## 4. Perolehan Nilai Total
Perolehan nilai total dapat diperoleh dari rumus [15],
Profile Matching Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Driver  (Achmad Wahid Kurniawan)
N = (x%)NCF + (y%)NSF
x% dan y% dapat diatur persentasenya, tergantung pihak pengambil keputusan selaku user, missal ditetapkan x% = 60% dan y%=40%, maka nilai total akan dihasilkan sebagai berikut :
Tabel 7. Tabel Nilai Total No.  Driver NCF NSF Nilai Total 1 Agus 4.2 4.2 4.2 2 Ali 4.3 4.5 4.4 3 Amat 4.6 4.5 4.6 4 Didik 4.8 4.7 4.7 5 Rohman 4.9 4.3 4.7 6 Rubby 4.5 4.5 4.5 7 Wahyu 4.5 5.0 4.7 8 Yanto 4.4 4.8 4.6

## 5. Hasil akhir adalah dengan perangkingan nilai total
Tabel 8. Tabel Hasil setelah dirangking No.  Driver Nilai Total 1 Didik 4.7 2 Rohman 4.7 3 Wahyu 4.7 4 Amat 4.6 5 Yanto 4.6 6 Rubby 4.5 7 Ali 4.4 8 Agus 4.2
Berdasarkan tabel 8. diatas, penentuan driver dengan kinerja terbaik diambil dari nilai total tertinggi tertinggi, namun jika nilai tertinggi dimiliki oleh beberapa driver, misalkan terdapat 3 driver dengan nilai terbaik  maka pihak pengambil keputusan berhak memilih dari ketiganya.

## 4. Kesimpulan
Penilaian  kinerja  driver  menggunakan  metode profile  matching sangat  membantu memberikan  keputusan  bagi  pihak  pengambil  keputusan  dalam  menghasilkan  keputusan  yang berorientasi objek, sehingga hasil akhir yang didapatkan benar-benar berdasarkan nilai kinerja yang bersumber dari kinerja masing-masing driver.
Dengan  adanya  hasil  penilaian  ini,  maka  driver  dengan  peringkat  dibawah  dapat ditingkatkan kinerjanya melalui peningkatan pada semua unsur atau variabel penilaian.

## Daftar Pustaka
[1]   P. C. Giri, "Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pendapatan Driver Go-Jek  Di  Kota  Denpasar,  Bali," E-Jurnal  EP  Unud, vol.  6,  pp.  948-975, 2017.
[2]   U. W. Lailiyah, "Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kinerja Driver Grab-Bike Kabupaten Banjarnegara," Jurnal Manajemen dan Bisnis MEDIA EKONOMI, vol. 19, Januari 2019.
[3]   A. Sudarmadi, "Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Personel Homeband Universitas  Brawijaya  Menggunakan  Metode  Profile  Matching," Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer, vol.  1,  pp.  1788- 1796, Desember 2017.
[4]   E.  "Rancang  Bangun  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kenaikan  Jabatan Pegawai Dengan Metode Profile Matching," Studia Informatika, pp. 128-134, 2017.
[5]   I. A. Wicaksono, "Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan Struktural Dengan  Metode  Profile  Matching  Pada  Karyawan  Universitas  Negeri Semarang," Jurusan Teknik Elektro Universitas Semarang, 2017.
[6]   F.  Adam,  "Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode  Profile MAtching Pada PT. Surindo Murni Agung," Jurnal Infortech, vol. 1, pp. 21- 27, Juni 2019.
[7]   A.  A.  Tri  Susilo,  "Penerapan  Metode  Profile  Matching  Pada  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Ketua  Program  Studi  (Studi  Kasus  - Program Studi Teknik Informatika STMIK Musi Rawas)," JUITA, vol. 5, pp. 87-93, November 2017.
[8]   H. Purwanto, "Penerapan Metode Profile Matching Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Pada PT. Hyundai Mobil Indonesia Cabang Kalimalang," Jurnal Techno Nusa Mandiri, Maret 2017.
[9]   F. Fitriyani, "Penerapan Metode Profile Matching Dalam Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penentuan Kelayakan Dari Bso Menjadi Ukm (Studi Kasus Senat  Mahasiswa  Universitas  Amikom  Yogyakarta)," Intechno, vol.  1,  pp. 11-14, November 2018.
[10]  J. Banjarnahor, "Penerapan metode profile matching dalam sistem pendukung keputusan penilaian kinerja karyawan(Studi Kasus : PT Jaya Prima Plastik)," Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer, vol. 5, Oktober 2020.
[11]  Y.  Malau,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kategori  Promosi Produk Menggunakan Metode Profile Matching," MATRIK, vol. 19, pp. 339- 346, 2020.
Profile Matching Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Driver  (Achmad Wahid Kurniawan)
[12]  E.  Pawan,  "Implementasi  Metode  Profile  Matching  untuk  Menentukan Penerima  Beasiswa  Bidikmisi," Citec  Journal, vol.  8,  pp.  54-63,  Januari 2021.
[13]  D. P. Sari, "Pemilihan Karyawan Terbaik Dengan Metode Profile Matching," JURNAL J –CLICK, pp. 138-147, Desember 2020.
[14]  D.  N.  Sholihaningtias,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Kenaikan  Jabatan Menggunakan Metode Profile Matching," Jurnal String, vol. 2, pp. 282-288, April 2018.
[15]  E.  Sutinah  ,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  Profile Matching Dalam Pemilihan Salesman Terbaik," Informatics For Educators and Profesionals, vol. 2, pp. 29-42, Desember 2017.