## Jurnal TRANSFORMATIKA
Vol.20, No.1, Juli 2022, pp. 107 - 115 P-ISSN: 1693-3656, E-ISSN: 2460-6731 https://journals.usm.ac.id/index.php/transformatika/
■ page 107

## IMPLEMENTASI PROFILE MATCHING PADA  PRIORITAS APPROVAL PENGAJUAN LAYANAN PREMIUM PADA PT. PLN (PERSERO) ULP SEMARANG BARAT
Aries Setiawan 1 , Juli Ratnawati 2 , Adi Prihandono 3 , Ida Farida 4
1 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Dian Nuswantoro Jl. Imam Bonjol No. 207 Semarang (024) 3517261, e-mail: arissetya_005@dsn.dinus.ac.id
2 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Dian Nuswantoro Jl. Imam Bonjol No 207 Semarang, (024) 3517261, e-mail: juli.ratnawati@dsn.dinus.ac.id
3 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Jl. Imam Bonjol No 207, (024) 3517261 Semarang, e-mail: adi.prihandono@dsn.dinus.ac.id
4 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Dian Nuswantoro Jl. Imam Bonjol No 207 Semarang, (024) 3517261, email : ida.farida@dsn.dinus.ac.id

## ARTICLE  INFO
History of the article : Received 22 Juli 2022 Received 2 Agustu 2022 Accepted 2 Agustus 2022 Available online 21 Agustus 2022

## Keywords:
Approval; ajuan; premium; profile matching
* Correspondece:
Telepon: +62 8156597076
E-mail: Arissetya_005@dsn.dinus.ac.id

## ABSTRACT
Premium  services  are  useful  for  overcoming blackout  problems  that  often  occur  in  previous regular services, with this service customers will get energy  services  with  very  adequate  supplies.  The system  for  submitting  regular  service  upgrades  to premium services at PLN. ULP Semarang Barat so far  has  not  been  able  to  provide  the  appropriate decision regarding the customer to be approved for the  right  type  of  premium  service  (bronze,  silver, gold and platinum). The level of accuracy resulting from testing 15 data on the old system assessment is  0.87%,  this  means  that  profile  matching  can  be referenced  as  an  assessment  of  granting  approval for premium service submissions.

## 1. INTRODUCTION
Tenaga  listrik  mempunyai  peranan  yang  penting  dan  menjadi  kebutuhan  primer  bagi masyarakat,  semua  aktivitas  kehidupan  masyarakat  akan  lumpuh  jika  penyaluran  enregi  listrik terputus ataupun mengalami gangguan [1]. Undang-undang nomor 20 tahun 2002, menyebutkan bahwa  energi  listrik  mempunyai  manfaat  memberikan  kesejahteraan  umum,  mencerdaskan kehidupan  bangsa  serta  memberikan  peningkatan  perekonomian  demi  terciptanya  kehidupan msyarakat  yang  adil  dan  makmur  serta  merata  sesuai  pedoman  Pancasila  dan  Undang-Undang Dasar 1945 [2].
Penyediaan  energi  listrik  oleh  PLN  senantiasa  mengalami  peningkatan  dengan  mengikuti berjalannya  pembangunan  pada  berbagai  sektor  dengan  memperhatikan  aspek  pemerataan  dan
mutu.  Salah  satu  produk  layanan  yang  ditawarkan  oleh  PLN  adalah  layanan  premium,  berguna untuk memenuhi berbagai kebutuhan khusus pelanggan dengan kelebihan layanan pada pasokan energi  listrik  yang  lebih  unggul  [3].  Layanan  premium  berguna  untuk  mengatasi  permasalahan pemadaman yang sering terjadi pada layanan reguler sebelumnya, dengan layanan ini pelanggan akan  mendapatkan  layanan  energi  dengan  persediaan  yang  sangat  cukup.dengan  harga  yang selisihnya tidak banyak dari layanan reguler [4].
Dalam  pemberian  layanan  pengajuan  pada  tingkat  premium,  PLN  membuka  akses  dari berbagai  kantor  pelayanan  pelanggan,  mulai  dari  unit  induk  yang  ada  ditiap  propinsi,  unit pelaksanan dan pelayanan pelanggan (UPPP) yang berada pada setiap kabupaten atau kota dan unit layanan pelanggan (UPL) yang berada pada setiap kecamatan [5].
Produk layanan premium terdiri dari beberapa jenis yaitu perunggu dengan tarif Rp 1.474 per  kWh,  Perak  dengan  tarif  Rp  1.499  per  kWh,  Emas  dengan  harga  Rp  1.549  per  kWh  dan Platinum dengan tarif Rp 1.574 per kWh dengan masing-masing  memiliki tingkat layanan yang berbeda  juga.  Pengajuan  layanan  memerlukan  pengesahan  dari  pimpinan  PLN  setempat,  guna memberikan persetujuan atau aproval yang tepat pada setiap pengajuan yang diajukan pelanggan, maka  pimpinan  PLN  setempat  dibantu  para  staf  yang  ada  perlu  menganalisis  berbagai  variabel pengajuan  seperti  bidang  usaha,  lama  berlangganan,  rata-rata  pemakaian  setiap  bulan  untuk selanjutnya  perlu  seleksi  dari  semua  pengajuan  yang  ada  serta  pengelompokan  aproval  dalam kategori layanan premium untuk jenis perunggu, perak, emas dan platinum.
Sistem  pengajuan  upgrade  layananan  reguler  menjadi  layanan  premium  pada  PLN.  ULP Semarang  Barat  selama  ini  masih  belum  mampu  memberikan  keputusan  yang  sesuai  mengenai pelanggan akan disetujui ajuannya pada layanan premium jenis yang tepat (perunggu, perak, emas dan  platinum)  Dibutuhkan  sebuah  metode  yang  mampu  membantu  memberikan  keputusan  bagi pengajuan layanan premium dari para pelanggan. Salah satu motode yang bisa direkomendasikan untuk permasalahan tersebut adalah profile matching [6]. Metode ini bekerja dengan menentukan nilai  bobot  pada  setiap  kriteria,  dengan  memanfaatkan  pula  perangkingan  mulai  dari  alternatif pilihan yang ada mulai dari yang tertinggi sampai dengan terendah yang berdampak pada signifikan hasil [7].

## RESEARCH METHODS (Bold, 11 PT)
1. Analisis
Tahap  analisis  yang  dilakukan  pada  penlitian  ini  adalah  dengan  melakukan  pencarian masalah-masalah yang timbul, beberapa yang didapatkan pada tahap analisis diantaranya :
Tabel 1. Tabel analisis masalah
No. Temuan
1 Banyak aproval yang tidak sesuai antara produk yang diminta dan yang disetujui
2 Belum  adanya  model  yang  mampu  memberikan  prioritas  hasil  berupa  daftar pelanggan yang di setujui
3 Lamanya pemberian aproval pada setiap pengajuan
2. Desain
Tahapan desain berupa rancangan untuk pengembangan sistem yang sedang dibahas, seperti gambar berikut :
Implementasi Profile Matching Pada Prioritas Approval Pengajuan Layanan Premium Pada PT. PLN (PERSERO) ULP Semarang Barat (Aries Setiawan)

## Gambar 1. Tahapan Desain
3. Tahapan Implementasi,
Memasukkan  daftar  ajuan  dari  pelanggan  untuk  diolah  dengan  metode  yang  baru  yaitu profile matching.
4. Tahapan Evaluasi
Tahapan ini berisi pengujian apakah sistem yang baru melalui metode yang dipakai yaitu profile matching memberikan dampak yang lebih cepat dan tepat serta sesuai yang diharapkan

## RESULTS
1. Implementasi Priortitas Approval Pengajuan Layanan Premium
Implementasi diambil dari sejumlah data pengajuan approval yang selanjutnya diuji dalam tahapan metode profile matching.
2. Penentuan nilai target dari variabel yang sudah ditentukan
Nilai target adalah standar minimal nilai yang perlu dipenuhi oleh inputan layanan, dengan contoh nilai yang di blog warna kuning.
Tabel 2. Nilai Target Kode Jenis Variabel Keterangan Tingkat Nilai Nilai Target V1 Jenis Layanan Jenis layanan merupakan produk layanan premium yang akan dipilih pelanggan 1.Layanan Bronze 2.Layanan Silver 3.Layanan Gold 4.Layanan Platinum 1 V2 Status Pelangan Merupakan  status dari setiap pelanggan 1.Perorangan 2.Perusahaan 2
TRANSFORMATIKA , Vol.20, No.1, Juli 2022, pp. 107 -115
V3 StatusAjuan Merupakan jenis ajuan yang diterima dari pelanggan, meliputi 1.Baru 2.Lama 2 V4 Rata rata pemakaian harian Merupakan rata- rata pelanggan dalam mengkonsumsi listrik harian 1.Kurang dari batas minimal 2.Antara batas minimal dan maksimal 3.Diatas atau melebihi batas 2 V5 Besar Tegangan Sebelumnya Merupakan besaran tegangan  listrik  yang dikunsumsi pelanggan 1.1300 2. > 1300 2 V6 Riwayat Pelanggan Merupakan riwayat pembayaran yang dilakukan pelanggan setiapbulan . 1.Kurang Tertib . 2.Cukup Tertib 3.Tertib 3 3. Nilai Pelanggan
Diambil  dari  sejumlah  pelanggan  sesuai  nilai  yang  dimiliki  masing-masing orientasi yang dimiliki
Tabel 3.  Nilai Peserta No. Nama Peserta V1 V2 V3 V4 V5 V6 1 Pelanggan 1 1 3 1 2 1 3 2 Pelanggan 2 2 2 1 2 2 4 3 Pelanggan 3 2 2 1 1 2 4 4 Pelanggan 4 1 2 1 1 2 4 5 Pelanggan 5 1 2 1 3 2 3 6 Pelanggan 6 1 3 1 2 2 4 7 Pelanggan 7 1 3 2 2 2 4 8 Pelanggan 8 1 3 3 2 2 4 9 Pelanggan 9 1 3 1 1 2 4 10 Pelanggan 10 1 2 3 1 1 4 11 Pelanggan 11 2 1 1 1 2 3 12 Pelanggan 12 2 1 1 1 2 3 13 Pelanggan 13 1 2 2 2 2 3 14 Pelanggan 14 1 2 2 1 1 3 15 Pelanggan 15 1 3 3 1 1 4
Implementasi Profile Matching Pada Prioritas Approval Pengajuan Layanan Premium Pada PT. PLN (PERSERO) ULP Semarang Barat (Aries Setiawan)

## 4. Pemetaan GAP Kompetensi
GAP merupakan selisih nilai atau value masing-masing variabel yang dimiliki oleh tiap- tiap pelanggan dengan nilai target, dengan formula seperti berikut [8]:
GAP = Value Peserta – Value Target
(1)
Sehingga hasil perhitungan pemetaan GAP peserta dengan nilai target (1,2,2,2,2,3) :
Tabel 4. Tabel Pemetaan GAP No Nama Peserta V1 V2 V3 V4 V5 V6 1 Pelanggan 1 1-1=0 3-2=1 1-2=-1 2-2=0 1-2=-1 3-3=0 2 Pelanggan 2 2-1=1 2-2=0 1-2=-1 2-2=0 2-2=0 4-3=1 3 Pelanggan 3 2-2=0 2-2=0 1-2=-1 1-2=-1 2-2=0 4-3=1 4 Pelanggan 4 1-2=-1 2-2=0 1-2=-1 1-2=-1 2-2=0 4-3=1 5 Pelanggan 5 1-2=-1 2-2=0 1-2=-1 3-2=1 2-2=0 3-3=0 6 Pelanggan 6 1-2=-1 3-2=1 1-2=-1 2-2=0 2-2=0 4-3=1 7 Pelanggan 7 1-2=-1 3-2=1 2-2=0 2-2=0 2-2=0 4-3=1 8 Pelanggan 8 1-2=-1 3-2=1 3-2=1 2-2=0 2-2=0 4-3=1 9 Pelanggan 9 1-2=-1 3-2=1 1-2=-1 1-2=-1 2-2=0 4-3=1 10 Pelanggan 10 1-2=-1 2-2=0 3-2=1 1-2=-1 1-2=-1 4-3=1 11 Pelanggan 11 2-2=0 1-2=-1 1-2=-1 1-2=-1 2-2=0 3-3=0 12 Pelanggan 12 2-2=0 1-2=-1 1-2=-1 1-2=-1 2-2=0 3-3=0 13 Pelanggan 13 1-2=-1 2-2=0 2-2=0 2-2=0 2-2=0 3-3=0 14 Pelanggan 14 1-2=-1 2-2=0 2-2=0 1-2=-1 1-2=-1 3-3=0 15 Pelanggan 15 1-2=-1 3-2=1 3-2=1 1-2=-1 1-2=-1 4-3=1

## 5. Pembobotan
Setelah dihasilkan GAP masing-masing peserta, selanjutnya adalah tahap pembobotan
sesuai dengan ketentuan tabel berikut [9] Tabel 5. Tabel Pembobotan Selisih Bobot Nilai Keterangan 0 5.0 Tidak ada selisih 1 4.5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat -1 4.0 Kompetensi individu kekurangan 1 tingkat 2 3.5 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat -2 3.0 Kompetensi individu kekurangan 2 tingkat 3 2.5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat -3 2.0 Kompetensi individu kekurangan 3 tingkat 4 1.5 Kompetensi individu kelebihan 4 tingkat -4 1.0 Kompetensi individu kekurangan 4 tingkat
Dari hasil perhitungan GAP pada tabel 4, selanjutnya di konversikan dengan bobot nilai, sehiangga dihasilkan tabel hasil pembobotan sebagai berikut :
TRANSFORMATIKA , Vol.20, No.1, Juli 2022, pp. 107 -115
Tabel 6. Tabel Hasil Pembobotan No Nama Peserta V1 V2 V3 V4 V5 V6 1 Pelanggan 1 5 4.5 4 5 4 5 2 Pelanggan 2 4.5 5 4 5 5 4.5 3 Pelanggan 3 5 5 4 4 5 4.5 4 Pelanggan 4 4 5 4 4 5 4.5 5 Pelanggan 5 4 5 4 4.5 5 5 6 Pelanggan 6 4 4.5 4 5 5 4.5 7 Pelanggan 7 4 4.5 5 5 5 4.5 8 Pelanggan 8 4 4.5 4.5 5 5 4.5 9 Pelanggan 9 4 4.5 4 4 5 4.5 10 Pelanggan 10 4 5 4.5 4 4 4.5 11 Pelanggan 11 5 4 4 4 5 5 12 Pelanggan 12 5 4 4 4 5 5 13 Pelanggan 13 4 5 5 5 5 5 14 Pelanggan 14 4 5 5 4 4 5 15 Pelanggan 15 4 4.5 4.5 4 4 4.5 6. Perhitungan Core dan Secondary Factor
Hasil  pembobotan  selanjutnya  dikelompokkan  menjadi  2  kelompok  yaitu core  factor dan secondary factor . Core factor merupakan variabel yang paling diutamakan yang di harapkan dapat menghasilkanhasil maksimal. Formula dari core factor adalah [10] :
𝑁𝐶𝐹 = ∑NC / ∑ IC
(2)
Dimana  NC adalah akumulasi  nilai  variabel core factor,  sedangkan  IC  merupakan jumlah  item variabel core factor, Sedangkan formula yang digunakan untuk mencari nilai secondary factor adalah  [11]:
𝑁𝑆𝐹 = ∑ 𝑁𝑆 / ∑ IS (3)
Dimana NS adalah akumulasi nilai variabel secondary factor, sedangkan IS merupakan jumlah item variabel secondary factor. Dari 6 variabel yang ada yaitu jenis produk (v1), aspek terbarukan produk (v2), tingkat pengalaman (v3), lama usaha (v4), manfaat (v5) dan tanggung jawab (v6)  dikelompokkan menjadi 2,  yang pertama core factor terdiri dari (v4,v5,  v6)  dan secondary factor (v1,v2,v3). Sehingga jika tabel 5.5, dicari core factor dan secondary factornya, maka dihasilkan tabel berikut :
Tabel 7. Tabel Core dan Secondary Factor No. Nama Pelanggan V1 V2 V3  V4 V5 V6 Core Factor Secondary Factor 1 Pelanggan 1 5 4.5 4 5 4 5 (5+4+5)/3 = 4.67 (5+4.5+4)/ 3=4.5
Implementasi Profile Matching Pada Prioritas Approval Pengajuan Layanan Premium Pada PT. PLN (PERSERO) ULP Semarang Barat (Aries Setiawan)
2 Pelanggan 2 4.5 5 4 5 5 4.5 4.83 4.5 3 Pelanggan 3 5 5 4 4 5 4.5 4.5 4,67 4 Pelanggan 4 4 5 4 4 5 4.5 4.5 4.33 5 Pelanggan 5 4 5 4 4.5 5 5 4.83 4.33 6 Pelanggan 6 4 4.5 4 5 5 4.5 4.83 4.17 7 Pelanggan 7 4 4.5 5 5 5 4.5 4.83 4.5 8 Pelanggan 8 4 4.5 4.5  5 5 4.5 4.83 4.33 9 Pelanggan 9 4 4.5 4 4 5 4.5 4.5 4.17 10 Pelanggan 10 4 5 4.5  4 4 4.5 4.17 4.5 11 Pelanggan 11 5 4 4 4 5 5 4.67 4.33 12 Pelanggan 12 5 4 4 4 5 5 4.67 4.33 13 Pelanggan 13 4 5 5 5 5 5 5 4.67 14 Pelanggan 14 4 5 5 4 4 5 4.33 4.67 15 Pelanggan 15 4 4.5 4.5  4 4 4.5 4.17 4.33

## 7. Perhitungan Nilai Total
Berdasarkan  perhitungan  setiap  variabel  diatas,  selanjutnya  dihitung  nilai  total menggunakan  persentase  dari  core  factor  dan  secondary  factor  yang  akan  mempengaruhi kinerja setiap pelanggan [12].
𝑁 = ( 𝑁𝐶𝐹 𝑘 %) + ( 𝑁𝑆𝐹 𝑘 %) (4)
Dimana k = nilai persen yang diinputkan
Perhitungan  variabel  dengan  nilai  60%  dari  core  factor  dan  40%  dari  secondary  factor, seperti berikut ini.
Tabel 8. Tabel Nilai No Nama Pelanggan Core Factor Secondary Factor Nilai Total (N) 1 Pelanggan 1 4.67 4.5 (4.67 x 60%) + (4.5 x 40%) = 4.6 2 Pelanggan 2 4.83 4.5 4.7 3 Pelanggan 3 4.5 4,67 4.6 4 Pelanggan 4 4.5 4.33 4.4 5 Pelanggan 5 4.83 4.33 4.6 6 Pelanggan 6 4.83 4.17 4.6 7 Pelanggan 7 4.83 4.5 4.7 8 Pelanggan 8 4.83 4.33 4.6 9 Pelanggan 9 4.5 4.17 4.4 10 Pelanggan 10 4.17 4.5 4.3 11 Pelanggan 11 4.67 4.33 4.5 12 Pelanggan 12 4.67 4.33 4.5 13 Pelanggan 13 5 4.67 4.9 14 Pelanggan 14 4.33 4.67 4.5 15 Pelanggan 15 4.17 4.33 4.2

## 8. Perangkingan
Berdasarkan nilai total yang diperoleh pada tabel 5.7 dilakukan perangkingan dengan hasil sebagai berikut :
Tabel 9. Tabel Perangkingan No Nama Pelanggan Core Factor Secondary Factor Nilai Total (N) Approval/Tidak Approval 1 Pelanggan 13 5 4.67 4.9 Approval 2 Pelanggan 2 4.83 4.5 4.7 Approval 3 Pelanggan 7 4.83 4.5 4.7 Approval 4 Pelanggan 5 4.83 4.33 4.6 Approval 5 Pelanggan 8 4.83 4.33 4.6 Approval 6 Pelanggan 1 4.67 4.5 4.6 Approval 7 Pelanggan 3 4.5 4.67 4.6 Approval 8 Pelanggan 6 4.83 4.17 4.6 Approval 9 Pelanggan 11 4.67 4.33 4.5 Approval 10 Pelanggan 12 4.67 4.33 4.5 Approval 11 Pelanggan a 14 4.33 4.67 4.5 Approval 12 Pelanggan 4 4.5 4.33 4.4 Not Approval 13 Pelanggan 9 4,5 4.17 4.4 Not Approval 14 Pelanggan 10 4,17 4.5 4.3 Not Approval 15 Pelanggan 15 4,17 4.33 4.2 Not Approval
Setelah  tahap  akhir  dihasilkan  perangkingan,  maka  akan  terlihat  susunan  pelanggan dengan nilai tertinggi sampai terendah, sehingga akan mampu menentukan siapa saja pelanggan yang diprioritaskan untuk mendapatkan approval. Approval diberikan untuk pelanggan dengan nilai akhir >=4.5, dari hasil diatas, Dari tabel diatas, Nilai tertinggi diperoleh pelanggan Peserta 13.
Jika dibandingkan dengan perangkingan data menggunakan cara manual dihasilkan tingkat akurasi sebesar 87%, dengan perbandingan  hasil sebagai berikut :
Tabel 10. Tabel perbandingan Peringkat  Proses Perangkingan dengan sistem lama Proses perangkingan dengan profile matching Kesesuaian 1 Pelanggan 13 Pelanggan 13 Sesuai 2 Pelanggan 2 Pelanggan 2 Sesuai 3 Pelanggan 7 Pelanggan 7 Sesuai 4 Pelanggan 5 Pelanggan 5 Sesuai 5 Pelanggan 3 Pelanggan 8 Tidak Sesuai 6 Pelanggan 1 Pelanggan 1 Sesuai 7 Pelanggan 8 Pelanggan 3 Tidak Sesuai 8 Pelanggan 6 Pelanggan 6 Sesuai 9 Pelanggan 11 Pelanggan 11 Sesuai 10 Pelanggan 12 Pelanggan 12 Sesuai
Implementasi Profile Matching Pada Prioritas Approval Pengajuan Layanan Premium Pada PT. PLN (PERSERO) ULP Semarang Barat (Aries Setiawan)
11 Pelanggan 14 Pelanggan 14 Sesuai 12 Pelanggan 4 Pelanggan 4 Sesuai 13 Pelanggan 9 Pelanggan 9 Sesuai 14 Pelanggan 10 Pelanggan 10 Sesuai 15 Pelanggan 15 Pelanggan 15 Sesuai

## CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS
Berdasarkan tabel 10 didapatkan bahwa tingkat akurasi dari 15 data pelanggan terhadap penilaian dengan sistem lama yaitu 0.87%, artinya profile matching dapat di referensikan sebagai metode penilaian pada pemberian approval pada pengajuan layanan premium. Perlu ditambahkan variabel penilaian, sehingga penilaian akan semakin variatif dan hasil yang didapatkan akan lebih mendekati pada kondisi objek yang sebenarnya.

## REFERENCES
[1] M.  Ilham  ,  "Analisa  Dan  Evaluasi  Kinerja  ATS  Pada  Pelanggan  Premium  Tegangan Menengah di PT. PLN UP3 Gresik," JASENS, vol. 1, pp. 56-63, 2020.
[2] N.  Ronika  ,  "Stratgi  Komunikasi  Pemasarann  PT.  PLN  (Persero)  Unit  Layanan Pelanggan  Simpang  Tiga  dalam  Meningkatkan  Pendapatan  Melalui  Pendapatan Industri," JOM FISIF, pp. 1-14, 2020.
[3] E. Ernawan , "Evaluasi Kualitas Layanan Pada PT. PLN (Persero) UPJ Pedan," pp. 1-16, 2018.
[4] M. R. Ardiyansyah , "Pengembangan Sistem Informasi Manajemen Layanan Premium Berbasis Web (Studi Kasus : PT. PLN Distribusi Jakarta Raya)," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 5, pp. 2171-2180, 2021.
[5] Y.  Usman  ,  "Analisis  Penerapan  Potongan  Harga  Terhadap  Tingkat  Penjualan  Pada PT.PLN (PERSERO) Unit Layanan Pelanggan (ULP) Manado Selatan," Jurnal EMBA, vol. 7, pp. 4465-4474, 2019.
[6] L. Mardi , "Penerapan Metode Profile Matching pada Perekrutan Karyawan untuk PT. Dinasti Motekar Group," vol. 12, 2021.
[7] C.  Miftilasari  ,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  KPR  Perumahan  Dengan Metode Profile Matching," vol. 3, pp. 1-7, 2020.
[8] E.  Suhartono  ,  "Penerapan  Metode  Profile  Matching  Untuk  Menunjang  Keputusan Seleksi Seleksi Pegawai Baru," urnal PROSISKO, vol. 8, pp. 75-85, 2021.
[9] E.  Pawan  ,  "Implementasi  Metode  Profile  Matching  untuk  Menentukan  Penerima Beasiswa Bidikmisi," Citec Journal, vol. 8, pp. 54-63, 2021.
[10]       J. Fitriana , "Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi dengan Metode Profile Matching (Studi Kasus: Fakultas Teknik UNTAN)," Justin , vol. 6, pp. 157-164, 2018.
[11]      M.Mujito , "Implementasi Algoritme Profile Matching Untuk Perekrutan Karyawan," Jurnal Resti , vol. 3, pp. 190-195, 2019.
[12]      S. Ramzy , "Internship of Niaga Division At PLN (PERSERO) Area Marunda," pp. 1- 14, 2018.