## Institute of Research and Publication Indonesia
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 1 Iss. 2 October 2021, pp: 118-128 P-ISSN: 2797-2313 ISSN(E): 2775-8575

## Decision Support System College in Choosing Elective Courses with The Profile Matching Method

## Sistem Pendukung Keputusan untuk Memilih Mata Kuliah Pilihan Menggunakan Metode Profile matching
Ravi Prayoga 1 , Hartanto Tantriawan 2
1,2 Prodi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Produksi dan Industri Institut Teknologi Sumatera
E-Mail: 1 ravi.14116081@student.itera.ac.id, 2 hartanto.tantriawan@if.itera.ac.id
Received Jun 01st 2021; Revised Jul 18th 2021; Accepted Aug 22th 2021 Corresponding Author: Hartanto Tantriawan

## Abstract
Elective courses are courses provided by the study program to meet the interests and needs of students. The purpose of preparing elective courses is to develop students' abilities and skills in specific fields. Many students found it challenging to  choose  elective  courses  according  to  their  expertise  group.  This  difficulty  arises  because  of  the  lack  of  information obtained by students. Therefore, most students take elective courses at random to meet the minimum credit requirements. One solution to this problem is to consult with the guardian lecturer. However, most students are reluctant to consult for various  reasons.  The  second  solution  is  making  a  decision  support  system.  This  research  builds  a  web-based  decision support system. A system that can help students decide what elective courses to choose. This study used the Profile Matching method (profile matching). Profile Matching utilizes GAP analysis to found student profile scores as close as possible to the available elective courses. The results of the Profile Matching process are the ranking of elective courses. This research has developed a website-based decision support system with the Profile Matching method that helps students decide on a list of elective courses.
Keyword: Decision Support Systems, DSS, GAP, Profile  Matching.

## Abstrak
Mata  kuliah  pilihan  yang  disediakan  program  studi  merupakan  mata  kuliah  untuk  memenuhi  minat  dan  kebutuhan mahasiswa.  Tujuan  penyusunan  mata  kuliah  pilihan  adalah  untuk  mengembangkan  kemampuan  dan  keterampilan mahasiswa di bidang tertentu. Pada pelaksanaanya sering dijumpai mahasiswa mengalami kesulitan dalam memilih mata kuliah pilihan yang sesuai dengan kelompok keahliannya. Kesulitan ini muncul karena minimnya informasi yang diperoleh oleh mahasiswa. Oleh karena itu sebagian besar mahasiswa mengambil mata kuliah pilihan secara acak demi memenuhi kebutuhan minimum SKS. Salah satu solusi permasalahan ini adalah dengan cara melakukan konsultasi kepada dosen wali. Namun demikian sebagian besar  mahasiswa sungkan untuk berkonsultasi dengan berbagai  macam  alasan. Solusi kedua adalah pembuatan alat bantu berwujud Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Penelitian ini membangun SPK berbasis web. Sebuah  sistem  yang  dapat  membantu  mahasiswa  memutuskan  mata  kuliah  pilihan  apa  yang  akan  di  pilih.  SPK  dibuat menggunakan  metode profile  matching . Profile    matching memanfaatkan  analisis  GAP  pada  pencarian  nilai  profil mahasiswa dengan mata kuliah pilihan. Hasil proses Profile  matching merupakan rangking mata kuliah pilihan. Penelitian ini telah mengembangkan SPK  berbasis website yang membantu mahasiswa memutuskan daftar mata _ kuliah pilihan yang harus diambil.
Kata Kunci: GAP, Profile  Matching, Sistem Pendukung Keputusan, Sistem Pendukung Keputusan.

## 1. PENDAHULUAN
Mata  kuliah  pilihan  disusun  untuk  memenuhi  keterampilan  dan  memperkaya  knowledge  mahasiswa disesuaikan dengan kelompok keahlian prodi Teknik Informatika ITERA. Sesuai kurikulum yang ada, mata kuliah pilihan dapat dipilih apabila mahasiswa sudah mengambil seluruh mata kuliah wajib. Dalam menempuh studi selama delapan semester di Teknik Informatika ITERA, mahasiswa harus mengambil minimal 144 sks. Dari 144 sks minimal itu, mahasiswa harus mengambil 15 sks mata kuliah pilihan prodi Teknik Informatika
ITERA. Selain itu ada kewajiban dari ITERA untuk mahasiswa mengambil 6 sks mata kuliah pilihan luar prodi Teknik Informatika ITERA. Keputusan untuk memilih mata kuliah pilihan merupakan salah satu hal tersulit yang  dilakukan  oleh  mahasiswa.  Hal  ini  berdasarkan  hasil  surver  terhadap  44  mahasiswa  prodi  Teknik Informatika ITERA. Hasil surver menyatakan bahwa 18 mahasiswa merasa tidak mengetahui silabus atau isi materi yang akan diajarkan pada mata kuliah pilihan prodi. Sedihnya 29 responden merasa bahwa telah salah pilih  mata  kuliah  pilihan.  Kesalahan  ini  akan  berdampak  buruk  pada  proses  pembelajaran  mahasiswa,  ilmu tidak terlalu di peroleh dengan baik diiringi dengan nilai yang tidak terlalu optimal.
Salah satu solusi masalah ini adalah menerapkan sistem pendukung keputusan. Wijaya dan Azhari telah membuktikan bahwa  SPK berbasis  web  menggunakan  metode profile matching menjadi solusi penempatan PKL  mahasiswa  [1].  SPK  dikembangkan  menggunakan  metode Profile    matching yaitu  metode  yang melakukan perbandingan nilai individu (mahasiswa) dengan nilai kompetensi yang dibutuhkan [2]. Disisi lain penelitian  Anraeni  terhadap  penentuan  mata  kuliah  prodi  Teknik  informatika  dinyatakan  berhasil menggunakan solusi sebuah SPK [3]. Sistem Pendukung Keputusan dalam artian sebuah sistem yang didesain untuk  menghasilkan  suatu  data,  keterangan,  dan  informasi.    SPK  yang  dikembangkan  dapat  membantu mahasiswa  dalam  menentukan  pemilihan  mata  kuliah  pilihan  prodi  disesuakan  kemampuan  individu mahasiswa  dengan  cepat  dan  akurat  [4].  Penelitian  Angeline  dan  Astuti  juga  membuktikan  bahwa profile matching dapat dengan baik digunakan menjadi solusi pada sebuah SPK [5]. Rahman yang memiliki masalah dalam penentuan Guru yang akan mengikuti PPG telah mengajukan SPK berbasis web sebagai solusi dalam peneletian nya [6].
Sebuah SPK harus memiliki basis data terintegrasi yang dikelola untuk memenuhi kebutuhan user[7]. Data  merupakan  fakta  awal  yang  merepresentasikan  sebuah  peristiwa  yang  sudah  terjadi  [8].  Berdasarkan sifatnya  data  dibagi  menjadi  dua  :  Data  Kualitatif  dan  Data  Kualitatif.  Menurut  Irviani  dan  Oktaviana  data kualitatif adalah data yang bentuknya tidak angka, berupa hasil wawancara dan bersifat subjektif. Sedangkan data kuantitatif adalah data yang bentuknya angka hasil pengukuran langsung dan bersifat objektif [9]. Data sangat dibutuhkan dalam membuat sebuah sistem pendukung keputusan (SPK). Menurut Pratiwi,  keputusan terdiri dari tiga jenis: keputusan terstruktur, keputusan tak terstruktur, keputusan semi terstruktur [10]. Sistem pendukung  keputusan  (SPK)  yang  dibuat  oleh    Kristiana  menggunakan  profile  matching  berhasil  untuk memudahkan dalam penilaian kinerja pegawai negeri sipil (PNS) [11]. SPK adalah sistem interaktif komputer untuk  menjadi solusi  masalah terstruktur,  masalah semi terstruktur  maupun  masalah tidak terstruktur dalam rangka mengambil keputusan [12].

## 2. BAHAN DAN METODE
2.1 Tahapan Penelitian Tahapan Penelitian dijalankan dalam beberapa tahap seperti yand di sajikan pada gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Langkah awal dipenelitian ini adalah melakukan survei terhadap responden. Responden survei adalah 44 orang mahasiswa prodi Teknik Informatika ITERA. Setelah mendapatkan hasil survei, Langkah selanjutnya adalah  melakukan  studi  Pustaka  untuk  mencari  solusi  terbaik.  Setelah  melakukanstudi  pustaka  diputuskan untuk  membangun  SPK  (sistem  pendukung  keputusan)  memakai  metode profile  matching. Tahap  ketiga penelitian ini adalah perancangan SPK. Tahap berikutnya adalah pengambilan data mata kuliah pilihan. Data diambil ke bagian adiministrasi program studi Teknik Informatika yang dikonsultasikan juga kepada sekretaris program studi Teknik Informatika (Pejabat Sesprodi saat itu Bapak Amirul Iqbal, S. Kom., M. Eng). Proses selanjutnya adalah implementasi SPK memakai metode profile matching. Tahapan terkahir berupa pengujian sistem menggunakan metode blackbox testing.

## 2.2 Rancangan Sistem
Sistem pendukung keputusan dikembangkan dengan aplikasi website. SPK melakukan proses kalkulasi atas  landasan  nilai-nilai  yang  telah  masukkan  oleh  user.  Kemudian  SPK  mengurutkannya  atas  dasar  nilai tertinggi. Rancangan sistem dipaparkan pada Gambar 2.
Survei Awal Studi Pustaka Perancangan Pengambilan Data Implementasi Pengujian
Gambar 2. Rancangan Sistem

## 2.3 Use Case Diagram
Use  case diagram  mendeskripsikan  alur  proses  interaksi  sistem  dengan  user. Use  case diagram dipaparkan pada gambar 3.
Gambar 3. Use Case Diagram

## 2.4 Flowchart Sistem
Flowchart sistem  menjelaskan  serta  menggambarkan  bagaimana  alur  proses/kerja  sistem  pendukung keputusan ini dibangun. Diagram alir di paparkan pada Gambar 4.
2.5. Profile Matching
Profile matching ialah proses mengambil keputusan dengan asumsi bahwa mahasiswa harus memiliki variable predictor ideal . Secara umum proses profile matching dilakukan dengan cara membandingkan antara kompetensi profile dengan kompetensi individu. Perbandingan ini memperoleh hasil selisih antara kebutuhan kompetensi dengan kompetensi individu. Selisih perbandingan ini dinamakan GAP. Ketika nilai GAP  yang diperoleh semakin kecil maka sebaliknya nilai user akan menjadi tinggi (besar) [2]. Metode profile matching memiliki beberapa tahap serta perumusan. Berikut tahapan proses profile matching :

## a. Proses Penilaian GAP
Tahap pertama adalah proses membandingkan nilai individu dengan nilai kompetensi. Sehingga akan memperoleh  nilai  kompetensi  setiap  individu.  Selisih  perbandingan  nilai  kompetensi  ini  diberi  nama  GAP. Ketika  nilai GAP  yang diperoleh kecil  maka sebaliknya  nilai pengguna akan  menajdi besar [2]. Nilai GAP dihitung menggunakan persamaan (1).
𝐺𝑎𝑝  =  𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐼𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑑𝑢 –  𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐾𝑜𝑚𝑝𝑒𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 (1)
b. Pembobotan Nilai
Setelah memperoleh gap, setiap nilai diberi bobot seperti yang telah di paparkan pada tabel 1 berikut.
Tabel 1 . Bobot Nilai GAP No Gap Nilai Nilai Bobot Keterangan Nilai 1 0 5 Tidak mempunyai selisih, nilai sudah sesuai dengan kebutuhan 2 -0.5 4.5 Kompetensi individu kurang 0,5 tingkat, nilai belum sesuai dengan yang dibutuhkan 3 -1 4 Kompetensi individu kurang 1 tingkat, nilai belum sesuai dengan yang dibutuhkan 4 -1.5 3.5 Kompetensi individu kurang 1,5 tingkat, nilai belum sesuai dengan yang dibutuhkan 5 -2 3 Kompetensi individu kurang 2 tingkat, nilai belum sesuai dengan yang dibutuhkan 6 -3 2 Kompetensi individu kurang 3 tingkat, nilai belum sesuai dengan yang dibutuhkan 7 -4 1 Kompetensi individu kurang 4 tingkat, nilai belum sesuai dengan yang dibutuhkan
c. Perhitungan Kinerja
Perhitungan nilai kriteria memiliki dua kelompok yaitu bagian core factor dan bagian secondary factor. Kelompok  core  factor  ialah  kelompok  yang  paling  berpengaruh  dalam  proses  perhitungan  metode profile matching. Aspek core factor diharapkan dapat menghasilkan kinerja optimal [1]. Core factor dapat di kalkulasi dengan menggunakan persamaan (2).
NCF = ∑𝑁𝐶 ∑𝐼𝐶 (2) Keterangan: NCF = Nilai rata-rata dari Core Factor NC = Jumlah dari total nilai Core Factor
IC = Jumlah aspek Core Factor
Kelompok secondary factor ialah aspek pendukung dalam melakukan penghitungan nilai total aspek [1]. Kelompok Secondary factor dapat dihitung dengan persamaan (3).
NSF = ∑𝑁𝑆 ∑𝐼𝑆 (3) Keterangan: NSF = Nilai rata-rata Secondary factor NS = Jumlah total nilai Secondary factor IS = Jumlah item Secondary factor
d. Proses Perankingan
Proses  perankingan  merupakan  proses  mengurutkan  hasil  perhitungan  nilai  total  berdasarkan  nilai terbesar ke terkecil. Perhitungan nilai total dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (4).
N = NCF(n%)+NSF(n%) 2 (4) Keterangan: N = Nilai total NCF = Nilai rata-rata core factor NSF = Nilai rata-rata secondary factor (n%) = Nilai persen (%) inputan berdasarkan kebutuhan
3. HASIL DAN ANALISIS
3.1 Implementasi

## 3.1.1 Basis Pengetahuan
Penelitian ini berfokus pada mata kuliah pilihan prodi teknik informatika ITERA. Daftar mata kuliah pilihan prodi kami sajikan pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2 . Mata Kuliah Pilihan
No Nama Mata Kuliah Pilihan Prodi IF ITERA No Nama Mata Kuliah Pilihan Program Studi 1 Pengolahan Sinyal Digital 10 Pengolahan Citra Digital 2 Teknologi Game 11 Sistem Informasi Lanjut 3 Information Retieval 12 Pengolahan Bahasa Alami 4 Kriptografi 13 Jaringan Komputer Lanjut 5 Data Mining 14 Keamanan Jaringan 6 Pervasive Computing 15 Sistem / Teknologi Multimedia 7 Representasi Pengetahuan dan Penalaran 16 Pemrograman Web Lanjut 8 Teknologi Basis Data 17 Sistem Informasi Geografis 9 Pembejaran Mesin 18 Visualisasi Data dan Informasi
Proses rekomendasi mata kuliah pilihan prodi membutuhkan data mata kuliah wajib prodi sebagai acuan perhitungan metode profile  matching . Daftar mata kuliah wajib Program Studi Teknik Informatika ITER kami sajikan pada Tabel 3.
Tabel 3 . Mata Kuliah Wajib Prodi No Nama Mata kuliah wajib 1 Probabilitas dan Statiska 2 Organisasi dan Arsiteketur Komputer 3 Matriks dan Ruang Vektor 4 Matematika Diskrit 5 Algoritma dan Struktur Data 6 Teori Bahasa Formal dan Otomata 7 Strategi Algoritma 8 Dasar Rekayasa Perangkat Lunak 9 Pemrograman Berorientasi Objek 10 Sistem Operasi 11 Jaringan Komputer 12 Intelegensi Buatan 13 Pengembangan Aplikasi Berbasis Web 14 Basis Data 15 Interaksi Manusia dan Komputer 16 Sistem Informasi 17 Manajemen Proyek Perangkat Lunak 18 Kewirausahaan 19 Proyek Perangkat Lunak 20 Grafika Komputer 21 Pengembangan Aplikasi Mobile 22 Manajemen Basis Data 23 Pengenalan Lingkungan 24 Embedded System 25
Socio Informatika dan Etika Profesi
Mata  kuliah  penunjang  merupakan  mata  kuliah  wajib  yang  berkaitan  atau  menjadi  prasyarat pengambilan dari suatu mata kuliah pilihan. MK penunjang dibedakan menjadi dua perhitungan, yaitu bagian core  factor (CF)  dan  bagian secondary  factor (SF).  Pengelompokan  mata  kuliah  penunjang  ini  disusun berdasarkan Rencana Pembelajaran Semester (RPS) dan Peta Mata kuliah prodi Teknik Informatika ITERA tahun 2020. Bobot perhitungan yang digunakan pada penelitian ini adalah 60% untuk kelompok core factor ,
dan 40% untuk kelompok secondary factor. Daftar mata kuliah penunjang dari setiap mata kuliah pilihan yang tersedia di paparkan pada tabel 4.
Tabel 4 . Mata Kuliah Penunjang Teknologi Game Keterangan Data Mining Keterangan Pemrograman Berorientasi Obyek CF Basis Data CF Strategi Algoritma CF Intelegensi Buatan CF Algoritma _ dan _ Struktur _ Data SF Matematika Diskrit SF Matematika Diskrit SF Probabilitas dan Statiska SF Kriptografi Keterangan Pervasive Computing Keterangan Matematika Diskrit CF Matematika Diskrit CF Jaringan Komputer CF Sistem Tertanam CF Sistem Operasi SF Pemrograman _ Berorientasi _ Objek SF Algoritma dan Struktur Data CF Algoritma dan Struktur Data SF Pengolahan Sinyal Digital Keterangan Teknologi Basis Data Keterangan Probabilitas dan Statiska CF Manajemen Basis Data CF Matematika Diskrit SF Basis Data CF Organisasi dan Arsitektur Komputer CF Matematika Diskrit SF Information Retieval Keterangan Sistem Informasi Lanjut Keterangan Probabilitas dan Statiska CF Sistem Informasi CF Matematika Diskrit SF Basis Data SF Representasi Pengetahuan dan Penalaran Keterangan Pengolahan Citra Digital Keterangan Intelegensi Buatan CF Intelegensi Buatan CF Probabilitas dan Statiska SF Matriks dan Ruang Vektor CF Strategi Algoritma SF Probabilitas dan Statiska SF Pembelajaran Mesin Keterangan Pemrograman Web Lanjut Keterangan Intelegensi Buatan CF Pemrograman Web CF Probabilitas dan Statiska SF Pemrograman _ Berorientasi _ Obyek SF Strategi Algoritma SF Algoritma dan Struktur Data SF Algoritma _ dan _ Struktur _ Data SF Basis Data CF Pengolahan Bahasa Alami Keterangan Sistem / Teknologi Multimedia Keterangan Intelegensi Buatan CF Jaringan Komputer CF Probabilitas dan Statiska CF Sistem Operasi SF Strategi Algoritma SF Interaksi Manusia dan Komputer CF Matematika Diskrit CF Dasar Rekayasa Perangkat Lunak SF Teori Bahasa Formal dan Otomata CF Algoritma dan Struktur Data CF Keamanan Jaringan Keterangan Jaringan Komputer Lanjut Keterangan Jaringan Komputer CF Jaringan Komputer CF Sistem Operasi SF Sistem Operasi SF Organisasi dan Arsitektur Komputer SF Organisasi dan Arsitektur Komputer SF Visualisasi Data dan Informasi Keterangan Sistem Informasi Geografis Keterangan Interaksi Manusia dan Komputer CF Sistem Informasi CF Dasar Rekayasa Perangkat Lunak SF Basis Data CF Algoritma dan Struktur Data SF Matematika Diskrit SF Probabilitas dan Statistika SF Pemrograman Paralel Keterangan Sistem Operasi CF Algoritma dan Struktur Data CF Strategi Algoritma CF Inteligensi Buatan CF Organisasi dan Arsitektur Komputer SF

## 3.1.2 Implementasi User Interface
Tahap ini mengimplementasikan user interface pada sistem pendukung keputusan. User interface dibuat sederhana  agar  user  dapat  memahami  proses  kerja  sistem  dan  mencegah  terjadinya  human  error.  Tampilan antar muka kami sajikan pada gambar 5 hingga gambar 9.
Gambar 5. Landing page
Landing  page menampilkan  empat  buah  menu  utama  yaitu: home,  about ,  metode  perhitungan,  dan login. Ketika user memilih menu login/signup , maka user akan diarahkan ke laman seperti pada gambar 6.
Gambar 6. SignUp dan Login Page
Gambar 7 . Home Page
Setelah login menggunakan akun mahasiswa a.n Ravi, maka user akan di arahkan ke laman home page yang  sudah  terdapat  menu  baru  yaitu  input  nilai  seperti  pada  Gambar  7.  Langkah  selanjutnya user dapat menginputkan nilai matakuliahnya. Hal ini dideskripsikan pada Gambar 8. Setelah menginputkan nilai, lalu SPK akan memberikan rekomendasi mata kuliah pilihan apa saja yang bisa diambil oleh user a.n Ravi. Hasil rekomendasi dipaparkan pada Gambar 9.
Gambar 8. Halaman Input Nilai
Gambar 9. Halaman Rekomendasi

## 3.2 Pembahasan Metode Profile Matching 3.2.1 Proses Input Data
Pada tahap ini sampel data yang digunakan adalah dari salah satu user. Data yang diinput berupa nilai mata kuliah wajib yang telah diambil selama proses perkuliahan. Selanjutnya data tersebut diproses oleh SPK untuk  mendapatkan  nilai  selisih/gap  dan  nilai  bobot.  Nilai  kompetensi  yang  digunakan  adalah  4,  dan  skala perhitungan nilai mahasiswa adalah E = 0, D = 1, C = 2, BC = 2.5, B = 3, AB = 3.5, A = 4. Data disajikan pada tabel 5.
Tabel 5. Data Nilai User ( username : Daryl) No Nama Matkul Nilai GAP Bobot 1 Teori Bahasa Formal dan Otomata A 0 5 2 Strategi Algoritma A 0 5 3 Sistem Operasi A 0 5 4 Pemrograman Berorientasi Objek A 0 5 5 Dasar Rekayasa Perangkat Lunak B -1 4 6 Interaksi Manusia dan Komputer B -1 4 7 Pemrograman Web B -1 4 8 Intelegensi Buatan B -1 4
No Nama Matkul Nilai GAP Bobot 9 Manajemen Proyek Prangkat Lunak C -2 3 10 Jaringan Komputer C -2 3 11 Sistem Informasi C -2 3 12 Basis Data C -2 3 13 Kewirausahaan AB -0.5 4.5 14 Proyek Perangkat Lunak AB -0.5 4.5 15 Grafika Komputer AB -0.5 4.5 16 Pemrograman Aplikasi Mobile AB -0.5 4.5 17 Manajamen Basis Data BC -1.5 3.5 18 Pengenalan Lingkungan BC -1.5 3.5 19 Sistem Tertanam BC -1.5 3.5 20 Socio Informatika BC -1.5 3.5 21 Organisasi dan Arsitektur Komputer BC -1.5 3.5 22 Algoritma dan Struktur Data AB -0.5 4.5 23 Matematika Diskrit AB -0.5 4.5 24 Probabilitas dan Statitika A 0 5 25 Matriks dan Ruang Vektor A 0 5

## 3.2.2 Hasil Perhitungan
Setelah proses penginputan data, sistem kemudian melakukan proses kalkulasi dengan menggunakan persamaan (1) untuk kalkulasi core factor , persamaan (2) untuk kalkulasi secondary factor , dan persamaan (3) untuk  kalkulasi  nilai  total.  Perhitungan  dilakukan  berdasarkan  data  mata  kuliah  prasyarat  yang  tertera  pada tabel  4.  Hasil  akhir  berupa  perankingan  mk  pilihan  prodi  yang  paling  cocok  dengan  tingkat  pengetahuan mahasiswa  (user).  Data  perankingan  dijasikan  pada  tabel  6.  Tabel  6  hanya  menampilkan  7  besar  hasil perhitungan mata kuliah pilihan.
Tabel 6. Hasil Perankingan No Nama Mata Kuliah Rekomendasi Nilai 1 Teknologi Game 2.4 2 Pengolahan Citra Digital 2.4 3 Pengolahan Bahasa Alami 2.4 4 Information Retieval 2.4 5 Kriptografi 2.2 6 Representasi Pengetahuan dan Penalaran 2.2 7 Pembelajaran Mesin 2.16

## 3.2.3 Pengujian
Pengujian atau testing dilakukan menggunakan metode black-box testing. Tujuan tahap testing adalah untuk menguji sistem secara spesifik, seperti interface , fungsional sistem, dan kesesuaian alur bisnis proses [13]. Hasil sampel pengujian dipaparkan pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Black-Box Testing
No Halaman/page Skenario Langkah Testing Hasil/output Pass/Faill 1 Login Pengguna masuk ke login page dan menginputkan email dan password 1. Pengguna masuk kelaman login 2. Pengguna memasukan email dan password
3. Contoh email yang diinputkan ravi.14116081@student.itera.ac.id dan contoh password yang diinputkan asdasd
4. User menekan/click login button Pengguna dipindahkan dari login page ke home page dan user dapat mengakses home page.
Pass
Pengguna masuk ke login page dan menginputkan email, password yang salah 1. Pengguna masuk kelaman login 2. Pengguna memasukkan random email, password atau email,password yang bukan akun SPK.
3. Pengguna menekan button login Pengguna tidak berpindah laman, dan diminta untuk menginputkan email, password yang sesuai. Pass 2 Home page Pengguna memilih menu About pada landing page 1. Pengguna masuk ke home page 2. Pengguna berhasil pindah halaman Pengguna pindah ke about page Pass
No Halaman/page Skenario Langkah Testing Hasil/output Pass/Faill 3 Input Nilai Pengguna memasukan nilai, berdasarkan mata kuliah wajib yang dipilih 1. Pengguna memilih mata kuliah wajib 3. Pengguna memasukan nilai, berdasarkan mata kuliah wajib yang dipilih Nilai dan mata kuliah berhasil disimpan pada database sesuai user yang login Pass Pengguna menekan button rekomendasi 1. Pengguna masuk ke laman input nilai 2. Berhasil pindah halaman Berhasil pindah ke halaman rekomendasi Pass 4 profile Pengguna meng- click button rekomendasi 1. Pengguna meng- click button rekomendasi yang ada pada laman profile 2. Berhasil menuju halaman yang di inginkan Sukses pindah ke halaman rekomendasi Pass 5 Rekomendasi Pengguna masuk ke laman rekomendasi serta menyaksikan mata kuliah pilihan yang tepat dengan kemampuan user berdasarkan nilai mata kuliah wajib yang telah dimasukan pada halaman input nilai. 1. Pengguna sudah memasukan nilai mata kuliah wajib pada halaman input nilai 2. Pengguna menyaksikan rekomendasi mata kuliah pilihan sesuai nilai inputan. Sukses menampilkan serta merangking mk pilihan yang paling tepat dengan kemampu an pengguna Pass 6 Keterangan Pengguna telah masuk ke laman rekomendasi dan menampilkan seluruh mk pilihan, kemudian pengguna menekan nama mk pilihan yang ada pada tabel 1. Pengguna menekan button Tampilkan Seluruh Mata kuliah
Pilihan pada halaman rekomendasi
2. Pengguna  menekan salah satu mata kuliah pilihan yang ada pada tabel
3. Pengguna menyaksikan keterangan dari mk yang sebelumnya dipilih/ ditekan. Sukses menampilkan keterangan mk pilihan yang isinya nama mk pilihan, semester, sks, silabus dan materi pembelajaran. Pass

## 4. KESIMPULAN
Didasari oleh hasil implementasi SPK serta hasil black-box testing terhadap SPK, maka disimpulkan bahwa SPK pemilihan mata kuliah pilihan Prodi Teknik Informatika memakai metode Profile matching bisa digunakan  dalam  membantu  memberikan  mata  kuliah  pilihan  terbaik  yang  sesuai  dengan  keilmuan, pengetahuan  dan  kemampuan  mahasiswa (user) dengan  membandingkan  nilai  individu  dengan  nilai kompetensi.  Agar  supaya  pengembangan  selanjutnya  menjadi  lebih  baik,  maka  disarankan  untuk  Mencoba menerapkan sistem pada perangkat mobile berbasis aplikasi mobile , Menggunakan Database Institut Teknologi Sumatera (live  database) ,  agar user tidak  perlu  menginputkan  nilai  secara  manual  serta  cakupan user tidak berhenti hanya di prodi Teknik Informatika saja dan Menghostingkan SPK yang telah ada, sehingga sistem ini terkoneksi dengan internet, supaya dapat diakses menggunakan browser oleh seluruh mahasiswa itera, kapan saja ketika dibutuhkan.

## REFERENSI
[1] V.  Wijaya  and  A.  Azhari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Berbasis  Web Penempatan  Praktek  Kerja Lapangan  Mahasiswa  Menggunakan  Metode Profile    matching ,”  Bimipa, vol.  24, no. 1, pp. 51–60, 2014.
[2] N.  Aeni  Hidayah  and  E.  Fetrina,  “RANCANG  BANGUN  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN KENAIKAN  JABATAN  PEGAWAI  DENGAN  METODE PROFILE    MATCHING (Studi  Kasus: Kementerian Agama Kantor Wilayah DKI Jakarta),” Stud. Inform. J. Sist. Inf., vol. 10, no. 2, pp. 127– 134, 2017.
[3] S.  Anraeni,  “Penentuan  Peminatan  Mata  Kuliah  Mahasiswa  Program  Studi  Program  Studi  Teknik Informatika,” no. December 2014, 2017.
[4] P. Soepomo, “Menggunakan Metode Gap Kompetensi,” J. Sarj. Tek. Inform., vol. 1, pp. 574–583, 2013.
[5] M. Angeline and F. Astuti, “Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pramuwisata Menggunakan Metode Profile  matching ,” J. Ilm. SMART, vol. II, no. 2, pp. 45–51, 2018.
[6] D. A. Rahman, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Guru Yang Mengikuti Pendidikan Profesi
Guru (PPG) Jenjang SMA/SMK Provinsi Kalimantan Timur dengan Metode SMART berbasis Web.” STMIK Widya Cipta Dharma, 2020.
[7] N. K. D. A. Jayanti and N. K. Sumiari, Teori Basis Data. Penerbit Andi, 2018.
[8] K. C. Laudon and J. P. Laudon, Management information systems. Pearson Upper Saddle River, 2015.
[9] R. Irviani and R. Oktaviana, “Aplikasi Perpustakaan Pada SMA N1 Kelumbayan Barat Menggunakan Visual Basic,” J. TAM (Technology Accept. Model., vol. 8, no. 1, pp. 63–69, 2017.
[10] H. Pratiwi, “Jenis-jenis Keputusan,” May 2020.
[11] T. Kristiana, “Penerapan Profile  matching untuk penilaian kinerja pegawai negeri sipil (PNS),” J. Pilar Nusa Mandiri, vol. 11, no. 2, pp. 161–170, 2015.
[12] T.  Limbong  et  al.,  Sistem  Pendukung  Keputusan:  Metode  &  Implementasi.  Yayasan  Kita  Menulis, 2020.
[13] M.  A.  Nurdin,  “Analisis  Dan  Pengembangan  Aplikasi  Inhouse  Klinik  Perusahaan  Menggunakan Framework Codeigniter, Studi Kasus Pt Reckitt Benckiser Indonesia,” J. Inform. Terpadu, vol. 3, no. 1, 2017.