Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 314-322

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode Profile Matching di FMIPA Uncen
Mochammad Fachorrozi 1 , Supiyanto 2 , Mingsep Rante Sampebua 3 , Remuz MB Kmurawak 4* 1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Cenderawasih, Indonesia E-mail: *remuzbertho3@gmail.com

## Abstract
The Faculty of Mathematics and Natural Sciences, University of Cenderawasih, regularly selects  outstanding  students  every  year.  Currently,  the  process  of  selecting  outstanding students is carried out conventionally which results in the emergence of several problems such  as  missing  data,  ineffective  report  management,  and  data  vulnerability.  Decision support systems (DSS) are computer systems that help manage data into information that can help make the right decisions. The profile matching method is a method in SPK that compares  individual  competitions  to  award  competitions  so  that  the  differences  in competition  (also  called  gaps)  can  be  identified.  The  Decision  Support  System  for Selection of Outstanding Students Using the Profile Matching Method is made web-based so that it is more dynamic in interoperability and supports multiplatform ecosystems. This system is created using the PHP programming language with the Codeigniter framework, and  MySQL  database.  Based  on  the  test  results,  it  was  concluded  that  the  system  with these  4  actors  (administrator,  study  program  head,  jury  and  students)  could  run  well, using the black box testing system. The parameters used in analyzing the profile matching of outstanding students are GPA, Scientific Writing, English Language Proficiency, Other Skills,  Student  Semester  and  the  organization  joined.  By  adding  the  weighting,  the appropriate profile matching is obtained.
Keywords: Decision Support System, Profile Matching, FMIPA Uncen, Code Igniter

## Abstrak
Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam  Universitas  Cenderawasih melakukan  pemilihan  mahasiswa  berprestasi  secara  rutin  setiap  tahun.  Saat  ini,  Proses pemilihan  siswa  berprestasi  dilakukan  secara konvensional  yang  berdampak  munculnya beberapa  masalah  seperti  data  hilang,  pengelolaan  laporan  yang  tidak  efektif,  serta kerentanan  data.  Sistem  pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sistem  komputer  yang membantu  mengelola  data  menjadi  suatu  informasi  yang  dapat  membantu  memberikan keputusan yang tepat. Metode profile matching merupakan salah satu metode dalam SPK yang  membandingkan  antara  kompetisi  individu  ke  dalam  kompetisi  penghargaan sehingga dapat diketahui perbedaan kompetisinya (disebut juga gap).  Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Mahasiswa  Berprestasi  Menggunakan  Metode  Profile  Matching dibuat  berbasis  web  agar  lebih  dinamis  dalam  interoperabilitas  serta  mendukung ekosistem  multiplatform.  Sistem  ini  dibuat  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP dengan  framework  Codeigniter,  dan  database  MySQL.  Berdasarkan  hasil  pengujian, disimpulkan  bahwa  sistem  dengan  4  aktor  ini  (administrator,  ketua  prodi,  juri  dan mahasiswa)  dapat  berjalan  dengan  baik,  dengan  menggunakan  sistem  pengujian  black box.    Parameter  yang  digunakan  dalam  menganalisa  profile  matching  mahasiswa berprestasi  adalah    IPK,  Karya  Tulis  Ilmiah,    Kemampuan  Bahasa  Inggris,  Keahlian lainnya,  Semester  Mahasiswa  serta  organisasi  yang  diikuti.  Dengan  menambahkan pembobotan, maka diperoleh profile matching yang sesuai.
Kata  Kunci: Sistem  Pendukung  Keputusan,  Profile  Matching,  FMIPA  Uncen,  Code Igniter

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## 1. Pendahuluan
Mahasiswa diharapkan memiliki kecerdasan komprehensif, yang tidak hanya menekuni ilmu  pada  bidangnya  saja  (hard  skills),  juga  berupa  kemampuan  soft  skills  yaitu  dalam kurikulum pembelajaran, kokurikuler dan ekstrakurikuler [1]. Sehingga, Perguruan Tinggi sebagai  penyedia  lulusan,  dapat  mempunyai  kompetensi  yang  lengkap.  Hal  ini menyebabkan  pentingnya  identifikasi  kemampuan  mahasiswa,  bukan  saja  secara akademik,  namun  juga  mencakup  soft  skill.  Proses  pemilihan  mahasiswa  berprestasi mengacu kepada aspek soft skill dan hard skill. Kegiatan  ini merupakan bentuk apresiasi institusi  pendidikan  kepada  mahasiswa  atas  segala  pencapaian,  bukan  saja  hardskill  tapi juga  softskill.  Perguruan  tinggi  memberikan  apresiasi  kepada  mahasiswa  yang  telah menjaga  prestasi  akademik  yang  baik,  serta  pencapaian  dalam  pengembangan  soft  skill, yang menyebabkan kualitas kompetensi semakin baik.  FMIPA  Uncen sebagai salah satu unit  kerja  di  Universitas  Cenderawasih,  melakukan  pemilihan  siswa  berprestasi  secara rutin  untuk  mencari  mahasiswa  yang  kompeten  dilingkungan,  setiap  perguruan  tinggi harus  melakukan  identifikasi  kepada  mahasiswa  yang  berprestasi  secara  komprehensif serta  memberikan  penghargaan  sebagai  mahasiswa  berprestasi.  Berdasarkan  wawancara dengan  Ibu  PDIII  (bagian  kemahasiswaan)  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan Alam,  Universitas  Cendrawasih  sudah  pernah  menyelenggarakan  pemilihan  mahasiswa berprestasi  namun  masih  menggunakan  cara  manual  yaitu  Kaprodi  memberikan  data calon mahasiswa yang berpotensi sebagai mahasiswa berprestasi kepada Fakultas setelah itu  Fakultas  yang  menentukan  berdasarkan  nilai  tertinggi.  Dengan  menggunakan  cara manual Fakultas mengalami permasalahan yaitu data hilang dan nilai tertinggi mengalami kesamaan.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  menghasilkan  informasi  yang  berdasarkan  data tertentu yang untuk mendukung para pengambil keputusan  dalam memecahkan masalah. [2].  SPK  memberikan  penilaian  berdasarkan  parameter  dan  variabel  yang  ada  [3]  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].
Profile  Matching  merupakan  proses  membandingkan  antara  kompetensi  individu  ke dalam  kompetensi  jabatan  sehingga  dapat  diketahui  perbedaan  kompetensinya  (disebut juga  gap)[4].  Semakin  kecil  gap  yang  dihasilkan  maka  bobot  nilainya  semakin  besar, berarti mempunyai peluang lebih besar bagi karyawan untuk menempati posisi tersebut[5]. Profile  Matching  merupakan  suatu  proses  yang  sangat  penting  dalam  manajemen  SDM dimana terlebih dahulu ditentukan kompetensi (kemampuan) yang diperlukan oleh suatu jabatan.  Kompetensi  kemampuan  tersebut  haruslah  dapat  dipenuhi  oleh  pemegang  atau calon yang akan dinilai kinerjanya [6].
Profile  matching  melakukan  pengambilan  keputusan  dengan  cara  mengasumsikan variabel  prediktor  ideal  yang  harus  dimiliki  oleh  pegawai.  Dalam  pencocokan  profil, dilakukan  identifikasi  terhadap  kelompok  karyawan  yang  baik  maupun  buruk.  Para karyawan dalam kelompok tersebut diukur menggunakan beberapa kriteria penilaian. [7]
Dalam  rangka  pemilihan  siswa  berprestasi  dilingkungan  Fakultas  MIPA,  metode  ini merupakan  metode  yang  paling  simpel,  karena  mencocokan  profile  ideal  dengan  profil yang  sesuai  [8].  “Setelah  membandingkan  antara  kompetensi  individu  mahasiswa,  ke dalam  kompetensi  individu  ke  dalam  kompetensi  jabatan,  dapat  diketahui  perbedaan kompetensinya  (disebut  juga  gap),  semakin  kecil  gap  yang  dihasilkan  maka  bobot nilainya semakin besar yang berarti memiliki peluang lebih besar untuk menempati posisi tersebut [9], [10]. Untuk membantu mengatasi permasalahan yang dialami Fakultas, maka dibutuhkan sistem pendukung keputusan. Dimana Sistem pendukung keputusan  yang ada dapat mempercepat proses yang ingin dicapai dengan metode profile matching [11][12].

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## 2. Metodologi penelitian
Jenis  penelitian  ini  adalah  penelitian  pengembangan  sistem  pendukung  keputusan dengan metode profile matching pada proses siswa berprestasi. Metode pengumpulan data yang  digunakan  penelitian  ini  meliputi  observasi,  dengan  pengumpulan  data  melalui pengambilan  sejumlah  data  mahasiswa  berprestasi  melalui  kepala  sub  bagian  akademik dilingkungan FMIPA Uncen.
Gambar 1. Flowchart Sistem Pendukung Keputusan

## 2.1. Profile Matching
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau  sering  disebut  Decission  Support  System (DSS).  SPK  merupakan  sistem  informasi  yang  mempunyai  tujuan  utama  dalam menghasilkan  keputusan  informasi  dengan  memanfaatkan  data  dalam  menyusun permasalah yang tidak terstruktur dan semi terstruktur [13]. Dalam penyeleksian pegawai terbaik dengan metode profile  matching diperlukan adanya kriteria-kriteria, kategori dan bobot untuk melakukan perhitungan [14].
Terdapat  banyak  metode  yang  digunakan  dalam  sistem  pendukung  keputusan,  salah satunya  yaitu  metode  pencocokan  profil  atau  profile  matching.  Metode  ini  sering digunakan  dalam  manajemen  Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  di  mana  terlebih  dahulu ditentukan  kompetensi  (kemampuan)  yang  diperlukan  oleh  suatu  jabatan  atau penghargaan [15].
Selain  itu,  profile  matching  secara  garis  besar  merupakan  proses  membandingkan antara  kompetisi  individu  ke  dalam  kompetisi  penghargaan  sehingga  dapat  diketahui perbedaan  kompetisinya  (disebut  juga  gap).  Semakin  kecil  gap  yang  dihasilkan  maka bobot nilainya semakin besar yang berarti memiliki peluang lebih besar untuk mahasiswa tersebut memperoleh penghargaan [16].
Pada  Tahun  2012,  Suci  Angraeni  Limbalo  menulis  jurnal  dengan  judul  “Sistem pendukung  keputusan  pemilihan  mahasiswa  berprestasi  menggunakan  metode  profile matching” berbasis desktop dengan lingkup Universitas. Adapun penulis membuat skripsi dengan  judul  “Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  mahasiswa  berprestasi menggunakan  metode  profile  matching”  berbasis  website  dengan  lingkup  Fakultas. Aplikasi  ini  dibuat  berbasis  website  agar  dapat  diakses  melalui  smartphone  dan  tidak memerlukan memori penyimpanan untuk penginstalan pada computer.

## 2.2. Perhitungan Profile Matching
Proses  perhitungan  pada  profile  matching  diawali  dengan  menentukan  nilai  profil kandidat  berdasarkan  sub  kriteria  yang  sudah  ditentukan  nilai  atributnya.  Untuk mahasiswa berprestasi, ditentukan oleh beberapa faktor. Pengisian kuisioner penilaian dan hasil penilaian dimasukan dalam sistem pendukung keputusan, yang akan diolah dengan nilai profil Kandidat sebagai berikut:

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 314-322
Tabel 1. Nilai Profil Kandidat
Kriteria Sub Kriteria Nilai Atribut Nilai Standar Keterangan IPK 3,71 - 4,00 5 5 - 3,41 - 3,70 4 3,00 - 3,40 3 2,75 - 2,99 2 < 2,75 1 KTI Lolos Tingkat Nasional 5 5 KTI (Karya Tulis Ilmiah) berbentuk jurnal atau makalah Lolos Tingkat Provinsi 4 Lolos Tingkat Universitas 3 Membuat Jurnal Tapi Tidak Lolos 2 Tidak Ada 1 B. Inggris 677 ≤ TOEFL ≥ 501 5 5 - 500 ≤ TOEFL ≥ 401 4 400 ≤ TOEFL ≥ 310 3 TOEFL < 310 2 Tidak Ada 1 Keahlian Tingkat Nasional 5 5 Sertifikat keahlian dalam bidang yang sesuai dengan program studi Tingkat Provinsi 4 Tingkat Kota/Kab 3 Tingkat dibawah Kota/Kab 2 Tidak Ada 1 Semester 2 1 3 - 4 2 6 3 8 4 Organisasi BEM Fakultas 5 5 Jabatan yang dinilai adalah ketua, wakil ketua, sekretaris dan bendahara DPM 4 HMJ 3 Komisariat 2 Tidak Ada 1 a) Perhitungan pemetaan gap dengan rumus: GAP = nilai atribut mahasiswa – standart nilai mahasiswa. Nilai atribut mahasiswa = nilai yang diinputkan oleh juri dan kaprodi. Standart nilai mahasiswa = nilai yang ditetapkan sebagai standart penilaian.
b) Pembobotan,  disesuaikan  dengan  nilai  masing-masing  perhitungan  pemetaan  gap  yang diperoleh, kemudian dikonversikan dengan merujuk pada tabel GAP.
c) Pengelompokan Core Factor dan Secondary Factor serta presentasenya.
d) Perhitungan Nilai Total:
(1)
dimana : NCF (i, k1, b)  = Nilai rata-rata core factor (indeks prestasi kumulatif, karya tulis ilmiah dan bahasa inggris)
NSF (k2, s, o)  = Nilai rata-rata secondary factor (keahlian, semester dan organisasi)
N(total) = Nilai total (index prestasi kumulatif, karya tulis ilmiah, bahasa inggris, keahlian, semester dan organisasi) (x)% = Nilai persen yang diinput untuk masing-masing kriteria
e) Perhitungan Rangking berdasarkan nilai total terbesar.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Adapun  pengelolaan  sistem  pendukung  keputusan,  dibuat  dalam  sebuah  sistem informasi,  yang  dapat  menolong  pemangku  kepentingan,  untuk  dapat  memproses  data menjadi informasi yang relevan dengan cepat. Adapun tampilan back end , diawali dengan laman login seperti berikut:
Gambar 2. Halaman login
Jika  berhasil,  user  akan  diarahkan  ke  laman  dashboard.  Di  laman  dashboard  ,  akan muncul informasi mengenai jumlah pengguna yaitu jumlah kaprodi, juri, mahasiswa serta mapres (mahasiswa berprestasi) yang sudah ada. Pada halaman ini juga memuat informasi yaitu  di  kolom  pengumuman  dan  terdapat  link  untuk  menginput  isi  pengumuman  pada icon  titik  tiga.  Serta  terdapat  jumlah  mahasiswa  yang  didaftarkan  sebagai  calon  mapres berdasarkan program studi.
Halaman  data  kaprodi  terdapat  pada  menu  sidebar  di  dalam  tombol  data  pengguna. Halaman  ini  memuat  beberapa  fungsi,  yaitu  tambah,  hapus  dan  edit  kaprodi.  Selain  itu juga,  terdapat  data juri,  Halaman  data juri  memuat  beberapa  fungsi  yaitu tambah,  hapus dan edit.
Gambar 3. Halaman data kaprodi dan Juri
Halaman  data  juri  terdapat  pada  memuat  beberapa  fungsi,  diantaranya  tambah mahasiswa  mengarah  ke  halaman  form  tambah,edit  dan  hapus  mahasiswa.  Sedangkan laman  kriteria  mahasiswa  berisi  informasi  mengenai  kriteria  serta  button  pengisian kriteria mahasiswa. Halaman halaman ini dapat diakses oleh admin dan mahasiswa. Pada halaman  ini  terdapat  beberapa  kolom  yaitu  NIM,  IPK,  KTI,  Bahasa  Inggris,  Keahlian, Semester  dan  Organisasi.  Jika  ada  salah  satu  kolom  ada  yang  tidak  terisi  maka  akan tampil pesan kesalahan, jika kolom terisi semua maka akan mengarah ke halaman kriteria mahasiswa  dan  tampil  pesan  berhasil.  Dalam  pengisian  kriteria  pada  IPK  harus  berisi angka, Semester diisi sesuai semester dan KTI, Bahasa Inggris, Keahlian serta Organisasi diisi berupa link yang  mengarah ke  google drive. Sebelum menyalin link tersebut, maka mahasiswa harus mengupload berkas/file yang terkait dengan persyaratan kriteria tersebut.
Gambar 4. Halaman form mengisi kriteria

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 314-322
Halaman  ini  merupakan  halaman  yang  dapat  diakses  oleh  admin  dan  kaprodi mahasiswa tersebut. Form terdiri dari id, nilai prestasi, nilai semester dan nilai organisasi. Jika  sudah  selesai  mengisi  lalu  memilih  simpan  maka  akan  diarahkan  ke  halaman  nilai calon mapres.
Gambar 5. Halaman form menilai
Halaman nilai calon mapres berisi daftar nilai-nilai dari mahasiswa yang sudah dinilai oleh  kaprodi.  Terdapat  beberapa  tombol  yaitu  detail  nilai,  tombol  menilai  untuk  juri menilai dan tombol jadikan mapres (mahasiswa berprestasi).
Halaman Menilai Mahasiswa berisi form KTI (Karya Tulis Ilmiah) yang dapat diakses oleh juri yang kriterianya KTI. Juri yang lain juga begitu, jika juri memiliki kriteria IPK maka  juri  tersebut  akan  menilai  IPK.  Sedangkan  juri  yang  mempunya  kriteria  Bahasa Inggris  maka  juri  tersebut  akan  menilai  Bahasa  Inggris  saja.  Halaman  Form  Tambah Mapres  berisi  kolom  input  tahun  yang  harus  diisi  agar  dapat  memberi  tanda  jika mahasiswa tersebut mendapat penghargaan mahasiswa berprestasi pada tahun yang telah ditentukan.  Halaman  data  mapres  berisi  data  mahasiswa  yang  menjadi  mahasiswa berprestasi. Terdapat beberapa tombol yaitu tombol hapus, print dan ketika isi dari kolom nilai diklik maka akan mengarah ke halaman detail nilai mahasiswa tersebut.
Gambar 6. Halaman nilai calon mapres
Gambar 7. Halaman detail nilai
Halaman  detail  nilai  berisi  detail  nilai  dari  mahasiswa  yang  menjadi  mapres.  Disini memuat  beberapa  tahapan  dan  nilai  yang  telah  diperoleh  Ketika  menjadi  mahasiswa berprestasi.
Gambar 8. Halaman print
Halaman print mapres memuat data yang berisi NIM, nama, prodi dan tahun mahasiswa tersebut menjadi mapres (mahasiswa berprestasi).
Pengujian  sistem  adalah  tahapan  setelah  implementasi.  Pengujian  ini  berfungsi  untuk menguji  perangkat  lunak  atau  aplikasi  yang  telah  dibuat  apakah  sudah  memenuhi kebutuhan  pengguna  atau  belum.  Serta  digunakan  untuk  melihat  kualitas  dari  perangkat lunak  tersebut  seperti  keamanan,  kegunaan  dan  efisiensinya.  Pada  pengujian  sistem penulis menggunakan pengujian Black Box. Pengujian Black Box digunakan dengan cara melihat hasil keluaran program (output), menerima segala macam  masukan (input) yang diisi oleh pengguna, menguji seluruh tombol dan fasilitas pada program. Pengujian Black Box dikatan berhasil apabila keluaran dari program dan seluruh fasilitas program berjalan dengan  baik  dan  tidak  terjadi  error  pada  program  dijalankan.  Berikut  adalah  pengujian sistem yang telah dilakukan:
Tabel 2. Pengujian sistem No Item pengujian Detail Pengujian 1 Login Verifikasi dilakukan oleh system 2 Pengelolaan data kaprodi Tambah(registrasi), edit dan hapus data 3 Pengelolaan data juri Tambah(registrasi), edit dan hapus data 4 Pengelolaan data mahasiswa Tambah(registrasi), edit dan hapus data 5 Pengelolaan kriteria mahasiswa Tambah, edit dan hapus data 6 Pengelolaan data nilai Tambah, edit dan hapus data 7 Pengelolaan data mapres Tambah, edit dan hapus data

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## 4. Kesimpulan
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode Profile  Matching  Berbasis  Web  memiliki  4  aktor  yaitu  administrator,  kaprodi,  juri  dan mahasiswa.  Sistem  ini  telah  berjalan  dengan  baik  menggunakan  sistem  pengujian  black box  dan  semua  fungsi  berjalan  dengan  baik.  Parameter  yang  digunakan  dalam menganalisa  profile  matching  mahasiswa  berprestasi  adalah  IPK,  Karya  Tulis  Ilmiah, Kemampuan Bahasa Inggris, Keahlian lainnya, Semester Mahasiswa serta organisasi yang diikuti.  Dengan  menambahkan  pembobotan,  maka  diperoleh  profile  matching  yang sesuai.

## Daftar Pustaka
[1] Pusat  Prestasi  Nasional,  “Pedoman  Pemilihan  Mahasiswa  Berprestasi  Tahun 2021,” 2021. [Online]. Available: https://pusatprestasinasional.kemdikbud.go.id/labs/upload s/lampiran/Pedoman-
Pilmapres-Sarjana-1-1.pdf.
[2] S.  Abdulah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pembinaan  Dan  Pengembangan Sekolah  Model  (Studi  Kasus  Kecamatan  Kempas),” Sistemasi ,  vol.  6,  no.  2,  pp. 1689–1699, 2017.
[3] A. W. Kurniawan, B. Widjajanto, and I. Farida, “Profile Matching Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Driver,” J. Transform. , vol. 19, no. 1, p. 74, 2021, doi: 10.26623/transformatika.v19i1.3128.
[4] B.  Sudrajat,  “Pemilihan  Pegawai  Berprestasi  Dengan  Menggunakan  Metode Profile  Matching,” Sink.    J.  dan  Penelit.  Tek.  Inform. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  20–28, 2018.
[5] 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  J. Inform. , vol. 5, no. 2, p. 87, 2018, doi: 10.30595/juita.v5i2.1939.
[6] F.  Idam,  A.  Junaidi,  and  P.  Handayani,  “Pemilihan  Karyawan  Terbaik Menggunakan  Metode  Profile  Matching  Pada  PT.  Surindo  Murni  Agung,” J. Infortech , vol. 1, no. 1, pp. 21–27, 2019, doi: 10.31294/infortech.v1i1.6985.
[7] Ernawati, N. Aeni Hidayah, and E. Fetrina, “Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan  Kenaikan  Jabatan  Pegawai  degan  Metode  Profile  Matching,” Stud. Inform.  J. Sist. Inf. , vol. 10, no. 2, pp. 127–134, 2017, doi:
https://doi.org/10.15408/sijsi.v10i2.7760.
[8] A.  Junaidi  and  F.  Visella,  “Pemilihan  Penerima  Beasiswa  Menggunakan  Metode Profile Matching,” Paradigma , vol. 19, no. 2, 2017.
[9] S.  Retno  and  N.  Hasdyna,  “Profile  Matching  in  Government  Scholarship Acceptance  System  for  Student  in  Aceh  Utara,” JITE  (  J.  Informatics Telecommun.  Eng.  ) ,  vol.  5,  no.  January,  2022,  doi:  10.31289/jite.v5i2.6031 Received:
[10] David and Marfuah, “Profile Matching untuk Menentukan Besaran Kenaikan Gaji Karyawan pada PT. Eka Mandiri Sukses,” JAST  J. Appl. Sci. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 26–33, 2022.
[11] R.  S.  Siburian,  A.  Simangunsong,  I.  Engineering,  S.  Utara,  P.  Media,  and  P. Matching,  “The  Decision  Support  System  Determines  The  Effectiveness  Of  The
Pelita Nusantara STMIK Promotion Media With The Profile Matching Method,”
J. Mandiri IT , vol. 10, no. 2, pp. 45–50, 2022, doi:
https://doi.org/10.35335/mandiri.v10i2.91.
[12] F.  Fasya,  M.  Z.  Arifin,  Z.  Muttaqin,  R.  S.  Sukur,  and  K.  Kusrini,  “Penerapan Metode  Profile  Matching  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Memilih Calon  Penerima  Beasiswa  Bidikmisi,” CAHAYAtech ,  vol.  7,  no.  1,  p.  50,  2019, doi: 10.47047/ct.v7i1.7.
[13] N. Putra, C. Nas, Alwendi, K. Samosir, and D. Aldo, “Identification of Intelligent Participants Using Profile Matching Method (Case Study at Senior High School 1 Sungai  Aur),” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1842,  no.  1,  2021,  doi:  10.1088/1742- 6596/1842/1/012005.
[14] M. J. Budiman, “Metode Profile Matching Dan Simple Additive Weighting Untuk Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pramudi  Terbaik  Perum  Damri Transjakarta,” no. November 2019, 2018.
[15] H.  Purwanto,  “Penerapan  Metode  Profile  Matching  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Pada Pt. Hyundai Mobil Indonesia Cabang Kalimalang,” J. Techno Nusa Mandiri , vol. 14, no. 01, pp. 37–40, 2017.
[16] M.  Turnip,  ;  Desy,  A.  Sitepu,  E.  Indra,  and  Y.  Laia,  “Penerapan  Metode  Profile Matching  Dalam  Penilaian  Kinerja  Guru  (Studi  Kasus :  Yayasan  Perguruan  Era Utama  Pancurbatu),”  in Prosiding  Seminar  Nasional  Inovasi  dan  Teknologi Informasi SNITI-3 , 2016, no. November, pp. 11–12.
[17] Agustin  and  F.  Zoromi,  “Penerapan  Metode  Profile  Matching  Pada  Penilaian Kinerja Penelitian Dan Pengabdian Kepada Masyarakat,” Teknol. Terpadu , vol. 6, no. 2, pp. 128–134, 2018.