Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
164

## PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN MENERAPKAN METODE PROFILE MATCHING SEBAGAI ALTERNATIF PENENTUAN DOSEN FAVORIT PILIHAN MAHASISWA
[1] Himawan Eka Sanjaya, [2] Abdi Pandu Kusuma, [3] Filda Febrinita
[1] Universitas Islam Balitar, [2] Universitas Islam Balitar, [3] Universitas Islam Balitar
Abstrak  : Tenaga  pendidik  atau  kependidikan  pada  perguruan  tinggi  yang  khusus diangkat  dengan  tugas  utama  mengajar  adalah  Dosen  (PP.  No.60  /1999).  Dosen merupakan salah satu faktor penentu dalam keberhasilan proses pendidikan. Menurut UU No.14 Pasal 14 /2005, dosen  wajib memiliki kualifikasi  akademik, kompetensi, sertifikat  pendidik,  sehat  jasmani  dan  rohani,  dan  memenuhi  kualifikasi  lain  yang dipersyaratkan satuan pendidikan tinggi tempat bertugas, serta memiliki kemampuan untuk mewujudkan tujuan pendidikan nasional. Dengan demikian, dosen diharapkan mampu  melaksanakan  kinerjanya  dengan  baik  dan  tepat.  Kinerja  dosen  pada  suatu universitas dapat diketahui salah satunya melalui penilaian angket dosen favorit oleh mahasiswa.Penilaian  angket  ini  dapat  dikemas  dalam  suatu  aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan sebab SPK memiliki kemampuan untuk memecahkan masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur.Pada penelitian ini, SPK dirancang dengan  menggunakan  metode  Profile  Matching.  Pada  aplikasi  SPK  ini,  penilaian dosen  favorit  didasarkan  pada  tiga  aspek  utama  sebagai  acuan  dalam  pengambilan keputusan. Aspek yang digunakan, yaitu aspek interaksi, perilaku, dan pembelajaran. Dari  aplikasi  SPK  yang  telah  dirancang,  dilakukan  pengujian  degan  menggunakan metode  BlackBox.  Hasil  pengujian  black  box  menunjukkan  bahwa  aplikasi  dapat berjalan 96,29% sesuai dengan yang diharapkan. Sedangkan untuk uji kelayakan pada ahli  pemograman  diperoleh  nilai  3,08  (Cukup)  dan  untuk  uji  kelayakan  penguji praktisi  diperoleh  nilai  3,7  (Baik).  Perhitungan  perankingan  dari  penguji  praktisi, didapatkan  dosen  favorit  pilihannya  adalah  M.  Nasichin  Al  Muiz  dengan  nilai ranking 5,652.
Kata Kunci : Penilaian angket, Profile Matching , Dosen Favorit.

## I. P ENDAHULUAN
Tenaga  pendidik  atau  kependidikan  pada  perguruan  tinggi  yang  khusus diangkat  dengan  tugas  utama  mengajar  adalah  Dosen [1] .  Dosen  ikut berperan  dalam menentukan  keberhasilan  proses  pendidikan,  karena  dosen    yang  memberikan  ilmu
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
pada mahasiswa. Dosen merupakan salah satu bagian penting yang ada pada sebuah universitas.  Kehadiran,  pengalaman,  serta  cara  mengajar  dosen  merupakan  faktor yang  mempengaruhi  prestasi  mahasiswa.  Oleh  karena  itu,  dosen  wajib  memiliki kualifikasi akademik, kompetensi, sertifikat pendidik,  sehat  jasmani dan  rohani, dan memenuhi  kualifikasi  lain  yang  dipersyaratkan  satuan  pendidikan  tinggi  tempat bertugas,  serta  memiliki  kemampuan  untuk  mewujudkan  tujuan  pendidikan nasional [2] .  Dengan  demikian,  dosen  diharapkan  mampu  melaksanakan  kinerjanya dengan baik dan tepat.
Kinerja  dosen  pada  suatu  universitas  dapat  diketahui  salah  satunya  melalui penilaian  angket  dosen  favorit  oleh  mahasiswa.  Penilaian  angket  ini  dapat  dikemas dalam  suatu  aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK).  sebab  SPK  memiliki kemampuan  untuk  memecahkan  masalah  dengan  kondisi  semi  terstruktur  dan  tak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat [3] . Selain itu, SPK jugadilengkapidengankemampuan berpikir besertapengembangankeahliandalamlingkuptertentu. Pada penelitian ini,SPK diprioritaskan  sebagai  acuan  penulis  untuk  menjadi  salah  satu  bagian  dari  sistem informasi  berbasis  komputer  yang  akan  diimplementasikan  kedalam  bentuk website .
Untuk  merancang  SPK,  dibutuhkan  suatu  metode  yang  tepat  dan  sesuai dengan  tujuan  yang  ingin  dicapai.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk merancang  SPK  adalah  metode profile  matching.Profile  Matching (PM)  merupakan metodeyangmengasumsikan  bahwa  terdapat  tingkat  variabel  prediktor  yang  ideal yang harus dipenuhi oleh subyek yang diteliti, bukannya tingkat minimal yang harus dipenuhi  atau  dilewati [4] .  Proses Profile  Matching secara  garis  besar  merupakan proses  membandingkan  antara  nilai  data  aktual  dari  suatu  profil  yang  akan  dinilai dengan  nilai  profil  yang  diharapkan  sehingga  dapat  diketahui  perbedaan kompetensinya  (nilai gap ). Semakin kecil gap yang  dihasilkan  maka bobot  nilainya semakin  besar.  Ini  berarti,  dosen  yang  nantinya  memiliki  nilai gap terkecil  adalah dosen yang memiliki peluang besar untuk direkomendasikan sebagai dosen favorit.
Dari  uraian  diatas,  maka  peneliti  merancang  Sistem  Pendukung  Keputusan penilaian  angket  untuk  menentukan  dosen  favorit  dengan  menggunakan  metode Profile Matching . Melalui perancangan sistem ini, diharapkan dapat membantu pihak pengelola  kampus  dalam  menentukan  dosen  favorit  yang  telah  dipilih  oleh mahasiswa, khususnya pada Program Studi Teknik Informatika. Selain itu, hasil dari sistem  ini  juga  diharapkan  dapat  menjadi  bahan  pertimbangan  Kaprodi  maupun pengelola  dari  Program  Studi  Teknik  Informatika  untuk  melakukan  evaluasi  dan refleksi dari kinerja dosen.
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian  dilakukan  di  Universitas  Islam  Balitar,  Fakultas  Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika pada bulan Agustus - September 2017. Peneliti memilih UNISBA sebagai tempat penelitian sebab di UNISBA, khususnya di FTI Prodi Teknik Informatika, untuk proses penilaian kinerja dosen oleh mahasiswa masih menggunakan form di kertas. Oleh karena itu, peneliti akan mengubah sistem penilaian tersebut kedalam sebuah program berbasis web.

## B. Metode Pengumpulan Data
Adapun  metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  pada  penelitian  tugas akhir ini dilakukan dengan melakukan berbagai tahapan, diantaranya sebagai berikut.

## 1. Sumber data primer
Sumber  data  primer  diperoleh  melalui  teknik  pengumpulan  data  secara langsung  (peneliti  melakukan  tanya  jawab  dengan  narasumber).  Berikut  merupakan teknik untuk memperoleh data langsung yang dilakukan peneliti.

## a. Observasi
Observasi  dilakukan  dengan  mengamati  form  penilaian  dosen  untuk  mengetahui permasalahan yang terjadi pada saat pengisian form penilaian dosen (lama).

## b. Wawancara
Wawancara dilakukan pada Bapak Abdi Pandu Kusuma S.kom, M.T selaku Kaprodi Teknik  Informatika,  untuk  memperoleh  data  mengenai  proses  penilaian  dosen  oleh mahasiswa yang selama ini telah dilakukan Prodi TI.

## 2. Sumber data sekunder
Sumber  data  sekunder  dilakukan  melalui  teknik  pengumpulan  data  secara tidak langsung (peneliti tidak langsung melakukan tanya jawab dengan narasumber). Berikut  merupakan  teknik  untuk  memperoleh  data  tidak  langsung  yang  dilakukan peneliti.

## a. Studi dokumentasi
Studi dokumentasi dilakukan dengan melihat dan menganalisis dokumen - dokumen yang  dibuat  oleh  Dikti  sebagai  acuan  sumber  referensi  utama  dalam  pembuatan aplikasi. Pengambilan data penilaian kinerja dosen di kelas tertuang pada halaman 88
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017 p-ISSN:  1978-5232 e-ISSN: 2527-337X
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
- 89, Bahan Pelatihan Sistem Penjaminan Mutu Internal Perguruan Tinggi tahun 2016 yang  disusun  oleh  Kementrian  Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan  Tinggi  Direktorat Jenderal Pembelajaran dan Kemahasiswaan Direktorat Penjaminan Mutu. Selain itu, peneliti  juga  memperoleh  Data  Dosen  aktif  tahun  ajaran  2017/2018  dan  Data Mahasiswa  semester  8  Program  Studi  Teknik  Informatika  Fakultas  Teknologi Informasi dari Sekretaris Kaprodi Teknik Informatika.

## b. Kuisioner (Angket)
Kuisioner dibuat berdasarkan pada data wawancara maupun studi dokumentasi yang dilakukan.  Kuisioner  ditulis  dengan  membuat  daftar  pertanyaan  yang  ditujukan kepada responden untuk melengkapi data yang dibutuhkan.

## C. Perancangan Sistem
Adapun  tahapan  dalam  perancangan  aplikasi  yangdibuat  oleh  peneliti diantaranya  adalah  pembuatan Data  flow  diagram (DFD), Flowchart ,  dan Entity relationship diagram ( ERD).

## 1. Data flow diagram (DFD)
Data flow diagram digunakan untuk memodelkan sistem secara logis. Seperti halnya bagan  alir  dokumen,  diagram  alir  data  pun dapat digunakan baik pada tahap analisis  maupun  tahap  desain.  Namun,  kecenderungan  diagram  ini  lebih  cocok digunakan untuk tahap desain karena dengan diagram tersebut batasan ruang lingkup sistem terlihat sangat jelas sehingga pekerjaan pengembangan sistem yang dilakukan dapat  lebih  fokus.  Berikut  merupakan  DFD  yang  dibuat  oleh  peneliti  untuk pembuatan aplikasi.
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
Berdasarkan Gambar 1, dapat diperoleh informasi sebagai berikut.
a. Admin  memberikan  inputan  berupa  data  dosen,  lalu  admin  menerima  outputan berupa daftar dosen.
b. Admin  memberikan  inputan  berupa  data  kriteria  (aspek),  lalu  admin  menerima outputan berupa daftar kriteria (aspek).
c. Admin  memberikan  inputan  berupa  data  sub  kriteria,  lalu  admin  menerima outputan berupa daftar sub kriteria.
d. Admin  memberikan  inputan  berupa  data  nilai  gap,  lalu  admin  menerima outputan berupa daftar nilai gap.
e. Admin  memberikan  inputan  berupa  data  pengguna,  lalu  admin  menerima outputan berupa daftar pengguna.
f. Mahasiswa  memberikan  inputan  berupa  data  nilai,  lalu  mahasiswa  menerima outputan berupa hasil nilai ranking.
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
Berdasarkan Gambar 2 di atas, dapat diperoleh informasi sebagai berikut.
a. Admin  memberikan  inputan  berupa  data  dosen,  lalu  data  dosen  yang  ada  akan diolah pada database dosen, nantinya database tersebut akan menampilkan daftar dosen dari data yang di inputkan.
b. Admin  memberikan  inputan  berupa  data  kriteria  (aspek),  lalu  data  kriteria (aspek)  yang  ada  akan  diolah pada database  kriteria  (aspek),  nantinya  database tersebut akan menampilkan daftar kriteria (aspek) dari data yang di inputkan.
c. Admin memberikan inputan berupa data sub kriteria, lalu data sub kriteria yang ada  akan  diolah  pada  database  sub  kriteria,  nantinya  database  tersebut  akan menampilkan daftar sub kriteria dari data yang di inputkan.
d. Admin  memberikan  inputan berupa data nilai gap,  lalu data  nilai  gap yang ada akan  diolah  pada  database  nilai  gap,  nantinya  database  tersebut  menampilkan daftar nilai gap dari data yang di inputkan.
e. Admin memberikan inputan berupa data pengguna, lalu data pengguna yang ada akan  diolah  pada  database  pengguna,  nantinya  database  tersebut  akan menampilkan daftar pengguna dari data yang di inputkan.
f. Data pengguna yang terdatar nantinya akan diturunkan pada Mahasiswa, sebagai username.
g. Mahasiswa memberikan inputan berupa data nilai, lalu data nilai yang ada akan diolah  pada  database  nilai  hasil,  nantinya  database  tersebut  akan  menampilkan daftar perankingan dari data nilai hasil.

## 2. Flowchart
Flowchart merupakan  alat  yang  digunakan  untuk  melakukan  perencanaan proses,  analisis  proses  dan  mendokumentasikan  proses  sebagai  standar  pedoman produksi.  Berikut  merupakan Flowchart yang  dibuat oleh  peneliti  untuk pembuatan aplikasi.
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
170
Berdasarkan  Gambar  3  dapat  dilihat  bahwa  proses  dimulai  dari  start  >  lalu direkomendasikan  untuk  login  sebagai  syarat  utama.  Apabila  salah,  maka  akan kembali  lagi  dari  start  dan  apabila  berhasil  maka  terdapat  2  pilihan,  yaitu  login sebagai “admin” atau “mahasiswa”.  Selanjutnya,  apabila login  sebagai  admin, maka hak  aksesnya  adalah  input  data  dosen,  kriteria  (aspek),  sub  kriteria,  nilai  gap,  dan pengguna.  Sedangkan  apabila  login  sebagai  mahasiswa,  maka  hak  aksesnya  adalah input  data  nilai  profil.  Nantinya,  admin  maupun  mahasiswa  akan  mendapat  hasil berupa hasil perankingan serta outputan berupa analisa perankingan.

## 3. Entity relationship diagram (ERD)
Entity  relationship  diagram merupakan  suatu  model  untuk  menjelaskan hubungan  antar  data  dalam  basis  data  berdasarkan  objek-objek  dasar  data  yang mempunyai  hubungan  antar  relasi.  Entitas  adalah  suatu  objek  yang  dapat  di definisikan  dalam  lingkungan  pemakai.  Relasi  menunjukkan  adanya  hubungan  di antara  sejumlah  entitas  yang  berbeda.  Atribut  berfungsi  mendeskripsikan  karakter
Gambar 3 Flowchart sistem
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
entitas  (atribut  yang  berfungsi  sebagai  key  di  beri  garis  bawah).  Garis  sebagai penghubung  antara  relasi  dan  entitas  atau  relasi  dan  entitas  dengan  atribut.  Berikut merupakan DFD yang dibuat peneliti untuk pembuatan aplikasi.
Adapun keterangan dari Gambar 4 adalah sebagai berikut.
a. Entitas  dosen  memiliki  9  atribut,  relasi  dengan  entitas  nilai,  entitas  nilai_hasil, dan entitas nilai_cf_sf.
b. Entitas  kriteria  memiliki  6  atribut,  relasi  dengan  entitas  kriteria_sub  dan  entitas nilai_cf_sf.
c. Entitas kriteria_sub memiliki 6 atribut, relasi dengan entitas kriteria.
d. Entitas kriteria_sub_gap memiliki 5 atribut, relasi dengan entitas kriteria_sub.
e. Entitas nilai memiliki 4 atribut, relasi dengan entitas kriteria_sub.
f. Entitas  nilai_cf_sf  memiliki  6  atribut,  relasi  dengan  entitas  dosen  dan  entitas kriteria.
Gambar 4 Entity relationship diagram (ERD)
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
g. Entitas nilai_gap memiliki 3 atribut, relasi dengan entitas nilai.
h. Entitas nilai_gap_bobot memiliki 3 atribut, relasi dengan entitas nilai_gap.
i. Entitas nilai_hasil memiliki 3 atribut, relasi dengan entitas dosen.
j. Entitas pengguna memiliki 5 atribut.

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Hasil
Adapun  hasil  yang  diperoleh  dari  aplikasi  yang  telah  dibuat,dibagi  menjadi beberapa tampilan, antara lain sebagai berikut.
1. Tampilan halaman data nilai profil
Pada halaman ini mahasiswa dapat mengisi nilai profil dari dosen.Selanjutnya, data nilai profil yang telah di inputkan akan diproses untuk menentukan dosen favorit.
Gambar 5 Tampilan halaman data nilai profil
2. Tampilan halaman hasil perhitungan (selisih gap)
Pada halaman ini mahasiswa / admin dapat melihat perhitungan nilai profil, nilai ideal, dan nilai gap (selisih).
Gambar 6 Tampilan halaman hasil perhitungan (selisih gap)
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017 p-ISSN:  1978-5232 e-ISSN: 2527-337X
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2

## 3. Tampilan halaman hasil perhitungan (pembobotan nilai gap)
Pada halaman ini mahasiswa / admin dapat melihat perhitungan nilai bobot gap dari setiap aspek.

## 4. Tampilan halaman hasil perhitungan (cf, sf, dan nilai total)
Pada halaman ini mahasiswa / admin dapat melihat perhitungan cf, sf, dan nilai total dari setiap aspek.
Gambar 8 Tampilan halaman hasil perhitungan (nilai cf, sf, dan nilai total)

## Gambar 7 Tampilan halaman hasil perhitungan (pembobotan nilai gap)
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2

## 5. Tampilan halaman hasil perhitungan (ranking)
Pada halaman ini mahasiswa / admin dapat melihat hasil perhitungan nilai ranking dosen favorit.

## B. Pembahasan
Berikut akan dipaparkan  perhitungan  manual dari  data  yang diambil  melalui penguji  praktisi  (mahasiswa)  dengan  menggunakan  urutan  rumus  -  rumus  pada metode profile matching .

## 1. Profile Matching
Pada  metode profile  matching, diasumsikan  bahwa  terdapat  tingkat  variabel prediktor yang ideal yang harus dipenuhi oleh subyek yang diteliti, bukannya tingkat minimal yang harus dipenuhi atau dilewati [4] .
Proses profile  matching secaragarisbesarmerupakan  proses  membandingkan antara  nilai data aktual dari suatu profile yang akan dinilai dengan nilai profil yang diharapkan  sehingga  dapat  diketahui  perbedaan  kompetensinya  (disebut  juga  gap). Semakin  kecilgap  yang  dihasilkan,  maka  bobot  nilainya  semakin  besar.  Ini  berarti, dosen  yang  memiliki  nilai  gap  terkecil,  memiliki  peluang  paling  besar  untuk direkomendasikansebagai dosen favorit pilihan mahasiswa.
Gambar 9 Tampilan halaman hasil perhitungan (ranking)
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
175
Adapun  beberapa tahapan dan perumusan perhitungan dengan  metode profile matching sebagai berikut.

## a. Perhitungan Selisih Gap
Pada  tahap  ini,  akan  dihitung  nilai  selisih  dari  nilai  profil  yang  telah  di inputkan  pada  tiap  -  tiap  sub  kriteria  dengan  nilai  ideal.  Berikut  merupakan  rumus yang digunakan untuk menghitung selisih gap [4] : = − .................. (1)
b. Perhitungan Pembobotan Nilai Gap
Setelah  diperoleh  nilai  gap  dari  data  angket,  setiap  nilai  profil  yang  di inputkan akan diberikan bobot nilai sesuai dengan ketentuan pada Tabel 1. Pada tahap ini,  akan  ditentukan  bobot  nilai  masing-masing  aspek  dengan  menggunakan  bobot nilai  yang  telah ditentukan  bagi  masing-masing  aspek  itu  sendiri.  Dalam  penentuan peringkat pada setiap aspek diberikan bobot nilai sesuai dengan Tabel berikut [4] :
T ABEL 1

## B OBOT NILAI GAP
No Selisih Gap Bobot Nilai Keterangan 1 0 6 Kompetensi sesuai dengan yang dibutuhkan 2 1 5.5 Kompetensi individu kelebihan1 tingkat / level 3 -1 5 Kompetensi individu kurang 1Tingkat/level 4 2 4.5 Kompetensi individu Kelebihan 2Tingkat/level 5 -2 4 Kompetensi individu kurang 2Tingkat/level 6 3 3.5 Kompetensi individu kelebihan 3Tingkat/level 7 -3 3 Kompetensi individu kurang 3Tingkat/level 8 4 2.5 Kompetensi individu kelebihan 4Tingkat/level 9 -4 2 Kompetensi individu kurang 4Tingkat/level
c. Perhitungan dan pengelompokan core dan secondary factor
Setelah menentukan bobot nilai gap untuk ketiga aspek yang dibutuhkan,  tiap sub  aspek  dikelompokan  lagi  menjadi 2  kelompok  yaitu core  factor dan secondary factor .
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2

## 1) Core factor
Core  faktor merupakanaspek(kompetensi)yangpaling  menonjol atau  paling dibutuhkan oleh suatu jabatan yang diperkirakan dapat menghasilkan kinerja optimal. Untuk menghitung core factor digunakan rumus [4] :
= ∑ ...................................................................................................... (2)
Keterangan :
NCF  = Nilai rata-rata core factor
NC    = Jumlah total nilai core factor
IC    = Jumlah item core factor
2) Secondary factor
Secondary  factor merupakan  aspek  pendukung  lainyangadapada core  factor .  Untuk menghitung secondary factor digunakan rumus [4] :
= ∑ ..................................................................................................... (3)
Keterangan :
NSF    = Nilai rata-rata secondary factor
NS = Jumlah total nilai secondary factor
IS = Jumlah item secondary factor
d. Perhitungan Nilai Total
Berdasarkan  perhitungan core  factor dan secondary  factor dari  tiap-tiap aspek,  selanjutnya  dihitung  nilai  total  dari  tiap-tiap  aspek  yang  diperkirakan berpengaruh pada kinerja tiap-tiap profile . Untuk menghitung nila total dari masing- masing aspek, digunakan rumus [4] : = ( %) + ( %) ........................................................................ (4)
Keterangan :
N = Nilai Total NCF = Nilai rata-rata Core Factor
NSF = Nilai rata-rata Secondary Factor
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2

## e. Perhitungan ranking
Hasilakhir  dari  proses profile  matching adalah  ranking  dari  kandidat  yang diajukan  untuk  mengisi  suatu  jabatan  /  posisi  tertentu.  Penentuan  ranking  mengacu pada hasil perhitungan yang ditujukan  pada rumus dibawah ini [4] : =   (%) + (%) ............................................................... (5) Keterangan : Rangking = Nilai akhir NCF = Nilai Core Factor
NSF = Nilai Secondary Factor

## 2. Implementasi
Berikut  akan  dipaparkan  implementasi  perhitungan  manual  yang  diperoleh dari data yang diambil melalui penguji praktisi (mahasiswa), mulai dari perhitungan selisih gap, perhitungan pembobotan nilai gap, perhitungan dan pengelompokan core dan secondary factor, perhitungan nilai total, dan perhitungan nilai ranking. Berikut merupakan implementasi dari rumus - rumus yang digunakan.
a. Perhitungan selisih gap
Pada  tahap  ini,  akan  dihitung  nilai  selisih  dari  nilai  profil  yang  telah  di inputkan  pada  tiap  -  tiap  sub  kriteria  dengan  nilai  ideal.  Berikut  adalah  contoh perhitungan selisih gap berdasarkan rumus (1).
a) [1][1] =  4 − 4 = 0
b) [1][1] =  3 − 4 = − 1
c) [1][1] =  4 − 4 = 0
d) [1][1] =  3 − 4 = − 1

## b. Pembobotan nilai gap
Setelah  diperoleh  nilai  gap  pada  tiap  data  dosen,  setiap  nilai  profil  yang  di inputkan akan diberikan bobot nilai sesuai dengan ketentuan pada Tabel 1.
c. Perhitungan dan pengelompokan core dan secondary factor
Setelah  menentukan  bobot  nilai gap untuk  ketiga  kriteria  (aspek)  yang dibutuhkan, kemudian tiap sub kriteria dikelompokan lagi menjadi 2 kelompok yaitu core factor dan secondary factor .
p-ISSN:  1978-5232 e-ISSN: 2527-337X
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
178

## 1) Aspek Interaksi
Pada aspek interaksi terdapat 2 core factor dan 3 secondary factor , berikut adalah perhitungannya berdasarkan rumus (2) dan (3) :
a) Core factor
i. [ 1] = ∑
= 6
ii.
[ 2] = ∑ = 5 b) Secondary factor i. [ 1] = ∑ , , , = 5,16
ii.
[ 2] = ∑ = 6

## 2) Aspek Perilaku
Pada  aspek  perilaku  terdapat  2 core  factor dan  2 secondary  factor ,  berikut adalah perhitungannya berdasarkan rumus (2) dan (3) :
a) Core factor
i. [ 1] = ∑ , = 5,25
ii. [ 2] = ∑ , = 5,25
b) Secondary factor
i. [ 1] = ∑ , , = 5,5
ii. [ 2] = ∑
= 6

## 3) Aspek pembelajaran
Pada  aspek  perilaku  terdapat  5 core  factor dan  9 secondary  factor ,  berikut adalah perhitungannya berdasarkan rumus (2) dan (3) :
a) Core factor
i. [
1] = ∑ , , , = 5,2 ii. [ 2] = ∑ = 5,6 b) Secondary factor
i. [ 1] = ∑ , , , , ,
, , , = 4,77 ii. [ 2] = ∑ , , , = 5,83
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2

## d. Perhitungan Nilai Total
Dari  hasil  perhitungan  setiap  aspek  yang  ada,  selanjutnya  dilakukan perhitungan  nilai  total  berdasarkan persentase dari  nilai core  factor dan secondary factor. Nilai  yang  ditetapkan  adalah  60%  untuk core  factor serta  40%  untuk secondary  factor .  Berikut  adalah  perhitungan  nilai  total  pada  setiap  aspek berdasarkan rumus (4).
1) Aspek interaksi
a) N[Data1] = (60%) 6 + (40%) 5,16 = 3,6 + 2,06 = 5,66
b) N[Data2] = (60%) 5 + (40%) 6 = 3 + 2,4 = 5,4
c) N[Data3] = (60%) 5,5 + (40%) 5,33 = 3,3 + 2,13 = 5,43
d) N[Data4] = (60%) 5 + (40%) 6 = 3 + 2,4 = 5,4
2) Aspek perilaku
a) N[Data1] = (60%) 5,25 + (40%) 5,5 = 3,15 + 2,2 = 5,35
b) N[Data2] = (60%) 5,25 + (40%) 6 = 3,15 + 2,4 = 5,55
c) N[Data3] = (60%) 5,25 + (40%) 6 = 3,15 + 2,4 = 5,55
d) N[Data4] = (60%) 5,25 + (40%) 6 = 3,15 + 2,4 = 5,55
3) Aspek pembelajaran
a) N[Data1] = (60%) 5,2 + (40%) 4,77 = 3,12 + 1,9 = 5,02
b) N[Data2] = (60%) 5,6 + (40%) 5,83 = 3,36 + 2,33 = 5,69
c) N[Data3] = (60%) 5,6 + (40%) 5,83 = 3,36 + 2,33 = 5,69
d) N[Data4] = (60%) 5,6 + (40%) 5,83 = 3,36 + 2,33 = 5,69

## e. Perhitungan Ranking
Penentuan  hasil  akhir  dari  semua  perhitungan  adalah  dengan  menggunakan persentase yang  digunakan  untuk  tiap  aspek.  Aspek  interaksi  25%,  aspek  perilaku 30%,  dan  aspek  pembelajaran  45%.  Berikut  adalah  contoh  perhitungannya berdasarkan rumus (5).
a) Ranking[Data1] =   (25%)5,66  +   (30%)5,35  +  (45%)5,02  =  1,415  + 1,605  +  2,259  =  5,279
b) Ranking[Data2] =   (25%)5,4  +  (30%)5,55  +   (45%)5,69  =  1,35  +
1,665 +  2,56  =  5,575
c) Ranking[Data3] =   (25%)5,43  +   (30%)5,55  +  (45%)5,69  =  1,357  + 1,665 +  2,56  =  5,582
d) Ranking[Data4] =   (25%)5,4  +  (30%)5,55  +   (45%)5,69  =  1,35  + 1,665 +  2,56  =  5,575
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
180
Kesimpulan  yang  didapat  dari  perhitungan  ranking  yang  dilakukan  secara manual menunjukkan bahwa dosen favorit pilihan adalah M. Nasichin Al Muiz . Data yang digunakan adalah  data yang di inputkan oleh penguji praktisi. Selanjutnya, hasil pada  setiap  perhitungan  manual  dibandingkan  dengan  perhitungan  melalui  aplikasi yang  dibuat.  Dari  perbandingan  tersebut  peneliti  menemukan  bahwa  terdapat  data yang berbeda 0,00 maupun 0,001 – 0,007. Perbedaan ini itujukkan pada nama dosen Abdi  Pandu  Kusuma yang  dikarenakan  nilai  total  dari  aspek  interaksi  berbeda  0,01 dan  nilai  total  dari  aspek  pembelajaranberbeda  0,01  dari  aplikasi.  Adapun perankingan pada aplikasi ditunjukkan pada Gambar 10 berikut.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  yang  didapatkan  dari  hasil  dan  pembahasan  dari  proses perancangan  aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  menerapkan  Metode Profile Matching Dalam Proses Penentuan Dosen Favorit adalah sebagai berikut.
a. Sistem Pendukung  Keputusan dirancang untuk  menentukan dosen favorit pilihan mahasiswa  dengan  hasil  akhir  perankingan  yang  bias  dijadikan  alternatif  bagi

## Gambar 10 Hasil perankingan
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
kampus  untuk  membantu  dan  mempermudah  dalam  proses  pengambilan keputusan pemilihan dosen favorit.
b. Aplikasi system pendukung keputusan ini dapat digunakan universitas, khususnya prodi Teknik Informatika, untuk  mengetahui seberapa besar  penilaian mahasiswa terhadap dosen dilihat dari perankingan yang dibuat.
c. Aplikasi  ini  dapat difungsikan sesuai  perancangan  dan desain  yang  telah dibuat, dimana kriteria (aspek) serta sub criteria yang digunakan mengacu pada ketentuan DIKTI.
d. Berdasarkan  hasil  pembahasan  yang  telah  diuraikan  diatas,  maka  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  perangkingan  dengan  mengunakan  metode Profile  Matching mampu menghasilkan keputusan yang proposional sesuai dengan kriteria (aspek), sub kriteria, bobot nilai ideal dan presentase kriteria (aspek) yang ditentukan.

## B. Saran
Adapun  saran  yang  ditujukan  untuk  peneliti  selanjutnya  apabila  ingin mempelajari dan mengembangkan laporan maupun aplikasi yang telah dibuat adalah sebagai berikut.
a. Aplikasi  yang  dibuat  oleh  peneliti  hanya  menghasilkan  perangkingan  dosen favorite  versi  satu user (mahasiswa)  yang  tentunya  bisa  saja  bersifat  subyektif. Oleh  karena  itu,    diharapkan  pada  penelitian  selanjutnya  bisa  mengembangkan dan  memperluas  hasil  perankingan  dari  semua  user  (lebih  dari  1  mahasiswa) sehingga dapat diperoleh lagi perankingan  keseluruhan  yang diambil dari  semua data yang di inputkan oleh semua mahasiswa.
b. Sebaiknya  dilakukan  penelitian  lanjutan  untuk  mengembangkan  aplikasi  yang dibuat peniliti, sehingga dapat bermanfaat juga untuk Fakultas maupun Prodi lain.
c. Perlu adanya penelitian pengembangan yang dapat memunculkan aplikasi serupa tetapi  menggunakan  metode  yang  berbeda  agar  dapat  dilakukan  perbandingan keakuratan hasil aplikasi yang diperoleh.

## V. DAFTAR PUSTAKA
Agustin,  Y.H.,  dan  Kurniawan,  H.  2015.  Sistem  Pendukung  Keputusan  penilaian kinerja  Dosen  menggunakan  metode Weighted  Product (Studi  kasus  :  STMIK Pontianak) . Seminar Nasional Informatika 2015.
Didik,  W.  2016.  Sistem  Pendukung  Keputusan  evaluasi  kinerja  Mahasiswa  dengan metode Profile Matching.Jurnal Informatika Vol.10, No.1, Jan 2016.
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
182
Direktorat Jenderal Peraturan Perundang-undangan. 2014. PERATURAN PEMERINTAH NOMOR 60 TAHUN 1999. (online).
(http://www.peraturan.go.id/pp/nomor-60-tahun-1999-
11e44c4f41d36600993f313232303031.html). diakses 21Maret 2017.
Dore,  L.,  dan  Rajurkar,  J.  2014.  A  Decision  Support  System  for  Predicting  Student Performance. International  Jurnal  of  Innovative  Research  of  Computer  and
Communication Engineering, Vol.2, Issue 12 December 2012 .
Kusrini.  2007. Konsep  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan. Yogyakarta:  Andi Offset.
Lembaran  Negara  Republik  Indonesia.  2005.  UNDANG-UNDANG  REPUBLIK INDONESIA NOMOR 14 TAHUN 2005.(online). (http://www.sjdih.depkeu.go.id/fullText/2005/14TAHUN2005UU.htm).  diakses 24 Maret 2017.
Safitri,  M.Z.,  Adharani,  Y.,  dan  Susilowati,E.  2015.  Penerapan  Metode Simple Additive  Weighting untuk  penilaian  kinerja  dosen. Simposium  Nasional Teknologi Terapan (SNTT)3 2015.
Sari, R.E., dan Saleh,A. 2014. Penilaian kinerja dosen dengan menggunakan metode AHP  (Studi  kasus  :  di  STMIK  Potensi  Utama  Medan). Seminar  Nasional Informatika 2014.
Sumiati,  dan  Nuryadin,  S.  2013.  Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  menentukan penilaian  kinerja  Dosen  dengan  metode FuzzyDatabase  Model Mamdani. Electrans, Vol.12, No.2, September 2013.
Turban,  Efraim  &  Aronson,  Jay  E.  2001. Decision  Support  Systems  and  Intelligent Systems. 6th edition . Prentice Hall: Upper Saddle River, NJ.
Zulita,  L.N.  2013.  Sistem  Pendukung  Keputusan  menggunakan  metode  SAW  untuk penilaian  dosen  berprestasi  (Studi  kasus  di  Universitas  Dehasen  Bengkulu).
Jurnal Media Infotama, Vol.9, No.2, September 2013.