## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN KUALITAS MEREK TEPUNG TERIGU TERBAIK MENGGUNAKAN METODE PROFILE MATCHING
Citra Tri Ulfada * , Irvan, Fachrul Rozi Lubis
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Harapan, Medan, Indonesia Email: citratriulfada123@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol6No1.pp20-28

## ABSTRACT
The method of Profile Matching as a solution to help determine the brand of the best Flour. In the process of Profile Matching in outline is the process of comparing between individual competencies into the competence of the post so that the known differences in their competence (also called gap). The smaller the gap is produced, then the weight value is the greater which means it has a greater opportunity to occupy such a position. Because of the many kinds of brands of wheat flour in the market to complicate the buyers in knowing the quality of different brands of flour. For that buyer can choose the type, nature, and quality brand of wheat flour in accordance with the desired and in accordance with the purchasing power. To recognize the physical characteristics of the Brand quality Wheat Flour such as the shape of the texture, the color, and the price. Brand of Flour that is good usually has a protein content is high. In addition, it can also be judged in terms of color, whether the Flour is clean or not, and of the various physical aspects of the other that will be the criteria in the assessment. With the method of profile matching, the brand of flour that will be the candidates will be calculated based on the criteria of the physical assessment of each brand that gets the highest score as the best.
Keyword: Decision Support System, Profile Matching, Flour.

## ABSTRAK
Metode profile matching sebagai solusi dalam membantu menentukan merek tepung terigu terbaik. Dalam proses profile  matching secara  garis  besar  merupakan  proses  membandingkan  antara  kompetensi  individu  ke  dalam kompetensi  jabatan  sehingga  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.  Karena  banyaknya  jenis  merek  tepung  terigu  yang  beredar  dipasaran  menyulitkan  pembeli  dalam mengetahui kualitas dari berbagai merek tepung terigu. Untuk itu pembeli dapat memilih jenis, sifat dan mutu merek tepung terigu sesuai dengan yang di kehendaki dan juga sesuai dengan daya beli. Dengan mengenali ciri fisik Merek Tepung Terigu berkualitas seperti bentuk tekstur, warna, dan juga harga. Merek tepung terigu yang baik biasanya memiliki kadar protein yang tinggi. Selain itu juga bisa dinilai dari segi warna, apakah tepung terigu bersih atau tidak, dan dari berbagai aspek fisik lainnya yang akan menjadi kriteria dalam penilaian. Dengan adanya metode profile matching ini, merek tepung terigu yang akan menjadi kandidat akan dihitung berdasarkan kriteria penilaian fisik dari setiap merek yang mendapat nilai tertinggi sebagai yang terbaik.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Profile Matching, Tepung Terigu.

## PENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu Negara di Asia Tenggara pengimport gandum yang merupakan bahan pokok dalam pembuatan tepung terigu kemudian diolah dalam  berbagai  macam  makanan  seperti  pembuatan roti,  kue,  dan  snack.  Mayoritas  penduduk  indonesia mengkonsumsi tepung terigu dalam bentuk roti, snack, dan kue sebagai makanan ringan, berbagai import dari beberapa  negara  di  dunia  telah  banyak  menciptakan varian–varian  gandum  yang  nantinya  akan  diolah menjadi tepung terigu. Banyaknya merek tepung terigu yang  beredar  di  pasaran  menyulitkan  untuk  memilih
mana  tepung  yang  baik  untuk  di  konsumsi  baik  dari segi  kuliatas  gandum,  aroma,  maupun  kadar  protein yang  terkadung  di  dalamnya.  Untuk  itu  dibutuhkan sebuah  sistem  yang  dapat  memutuskan  merek  tepung terigu yang berkualitas terbaik yaitu sistem pendukung keputusan.
Tepung  terigu  adalah  tepung  yang  dibuat  dari biji  gandum  melalui  proses  penggilingan,  yang kemudian dikembangkan menjadi berbagai jenis bahan pangan. Produk yang biasa dikonsumsi adalah roti, mie, kue,  biskuit  dan  lainnya  (Maharani,  2018).  Menurut (Damayanti,  Bintoro,  &  Setiani,  2020)  tepung  terigu
merupakan  bahan  terpenting  dalam  pembuatan  suatu produk  pastry.  Tepung  terigu  menghasilkan  sejumlah struktur dan produk dalam produksi kue, termasuk roti, biskuit, dan kue kering. Seorang tukang roti profesional memiliki  pengetahuan  tentang  jenis  tepung  yang memiliki sifat dan karakteristik berbeda, tetapi banyak juru  masak  rumahan  mengandalkan  sepenuhnya  pada tepung  serbaguna.  Tepung  memiliki  ciri  khas  yang bergantung  pada  varian  proses  penggilingan  gandum, tempat  ditumbuhkan  dan  kondisi  pertumbuhan gandum.  Hal  terpenting  yang  harus  diketahui  oleh pembuat roti adalah bahwa ada beberapa gandum yang keras dan beberapa gandum yang lunak.
Sistem pendukung keputusan merupakan sistem informasi  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan, dan  manipulasi  data.  Sistem  ini  bertujuan  untuk membantu  pengambilan keputusan dalam situasi yang semi  terstruktur  dan  situasi  tidak  terstruktur,  dimana tidak  seorang  pun  tahu  secara  pasti  bagaimana keputusan  seharusnya  dibuat  (Hutapea,  Jamaluddin, Silalahi, Nainggolan, & Simanullang, 2019; Margareth, Suharjo,  &  Eng,  2020),  untuk  diperlukanlah  metode Profile Matching untuk mengidentifikasi merek tepung terigu yang kualitas baik.
Profile  Matching diawali  dengan  mengartikan nilai minimum untuk setiap variabel-variabel penilaian. Metode profile  matching dipilih  karena  mampu menyeleksi  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif yang  telah  ditentukan,  dalam  hal  ini  kandidat  tepung terigu  yang  berkualitas  (Alwendi,  2020;  Sari, Windarto, Winanjaya, Hartama, & Damanik, 2020).

## METODE PENELITIAN
Metode profile  matching merupakan  metode yang  sering  digunakan  sebagai  mekanisme  dalam pengambilan keputusan, dengan asumsi bahwa terdapat variabel predictor ideal  yang  harus  dipenuhi  oleh subjek  daripada  level  minimum  yang  harus  dipenuhi atau  dilalui.  Proses profile  matching biasanya  proses membandingkan  setiap  kriteria  dalam  proposal penelitian  yang  diajukan  dengan  masing-masing penilaian  sehingga  diketahui  perbedaan  skornya (disebut juga gap), semakin kecil gap yang dihasilkan maka  semakin  besar  bobot  nilainya,  yang  berarti memiliki  peluang  lebih  besar  untuk  prioritas kelayakan/gradasi (Samsir, Hts, & Harahap, 2020).

## Representasi Data
Data  yang  akan  direpresentasikan  ke  dalam model  adalah  data  yang  di  peroleh  dari  kementerian Perindustrian  Republik  Indonesia  di  representasikan sebagai berikut:
Tabel 1. Data Merek Tepung No. Nama Merek Tepung Asal Perusahaan 1. Tepung Segitiga Biru PT. Bogasari Flour Mils 2. Tepung Cakra Kembar Mas PT. Bogasari Flour Mils 3. Tepung Cakra Kembar PT. Bogasari Flour Mils 4. Tepung Payung PT. Bogasari Flour Mils 5. Tepung Lencana Merah PT. Bogasari Flour Mils 6. Tepung Falcon PT.Cerestar Flour Mils 7. Tepung Armada Merah PT.Bungasari Flour Mils 8. Tepung Jawara PT. Bungasari Flour Mils
Sumber: Kementerian Perindustrian Republik Indonesia

## Representasi Metode Penelitian
Setelah  melihat  data  yang  ada,  maka  dari  itu penulis akan mengimplementasi data tersebut kedalam metode profile matching.
1. Menentukan Kriteria dan Nilai Variabel
Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan  menjadi acuan dalam pengambilan keputusan untuk merek tepung terigu terbaik, yaitu:
Tabel 2. Tabel Kriteria dan Nilai Variabel No.  Kriteria Keterangan Skor 1. Teksture Tepung Bertekstur Lembut 5 Tepung Memiliki Tekstur Padat 4 Tepung Bertekstur Kasat  Atau Licin 3 Tepung Tidak Mudah Menggumpal 2
2. Warna Tepung Warna Putih Bersih 2 Air Tepung Memiliki Warna Air Putih Susu 3 Warna tepung tidak berubah saat waktu yang lama 4 Warna air tepung akan berubah 5
Vol. 6 No. 1 (April 2022)
bening saat didiamkan
3. Protein Protein Tinggi 5 Protein Cukup 4 Protein Rendah 3 4. Harga Harga Relatif Tinggi
3
Harga Relatif Sedang 4 Harga Relatif Murah 5
2. Pembobotan Nilai GAP
Untuk  mencari  nilai  bobot  GAP  maka  akan  di lakukan  pembobotan  Nilai  GAP  yang  tertera dibawah ini:
Tabel 3. Pembobotan Nilai Gap No.  Selisih   Bobot Keterangan 1. 0 5 Tidak ada selisih skor kriteria 2. 1 4,5 Kriteria kelebihan 1 level 3. -1 4 Kriteria kekurangan 1 level 4. 2 3,5 Kriteria kelebihan 2 level 5. -2 3 Kriteria kekurangan 2 level 6. 3 2,5 Kriteria kekurangan 3 level 7. -3 2 Kriteria Kekurangan 3 Level
Setelah  dilakukan  pembobotan  maka  selanjutnya akan diberikan aspek penilaian di setiap kriteria :
Tabel 4. Aspek Penilaian Kriteria Teksture Merek T 1 T 2 T 3 T 4 Tepung Segitiga Biru 4 4 2 5 Tepung Cakra Kembar Emas 5 5 2 5 Tepung Cakra Kembar 5 5 2 5 Tepung Payung 3 3 5 3 Tepung Lencana Merah 2 3 5 2 Tepung Falcon 4 4 4 2 Tepung Armada Merah 3 3 4 2
Tepung Jawara 4 3 2 2 Tabel 5. Aspek Penilaian Kriteria Warna Merek W 1 W 2 W 3 W 4 Tepung Segitiga Biru 4 4 2 5 Tepung Cakra Kembar Emas 4 5 2 5 Tepung Cakra Kembar 3 5 2 5 Tepung Payung 3 5 5 3 Tepung Lencana Merah 2 4 5 2 Tepung Falcon 3 4 4 2 Tepung Armada Merah 3 3 4 2 Tepung Jawara 2 3 2 2 Tabel 6. Aspek Penilaian Kriteria Protein Merek P 1 P 2 P 3 Tepung Segitiga Biru 4 3 4 Tepung Cakra Kembar Emas 5 3 5 Tepung Cakra Kembar 5 3 5 Tepung Payung 3 3 3 Tepung Lencana Merah 3 3 3 Tepung Falcon 3 3 3 Tepung Armada Merah 3 2 3 Tepung Jawara 3 2 3 Tabel 7. Aspek Penilaian Kriteria Harga Merek H 1 H 2 H 3 Tepung Segitiga Biru 4 4 2 Tepung Cakra Kembar Emas 5 5 2 Tepung Cakra Kembar 5 5 2 Tepung Payung 5 5 5 Tepung Lencana Merah 5 5 5 Tepung Falcon 4 4 4 Tepung Armada Merah 5 5 5 Tepung Jawara 4 4 4
Setelah melakukan aspek penilaian di setiap kriteria, maka  selanjutnya  akan  dilakukan  perhitungan  di pemetaan gap kompetensi dengan rumus:
GAP = Profil Merek - profil ideal
Tabel 8 . Hasil Pemetaan Gap Kriteria Teksture Merek T 1 [c] T 2 [c]  T 3 [s]  T 4 [s]
Tepung Segitiga Biru 4 5 4 2,5 Tepung Cakra Kembar Emas 5 5 4 2,5 Tepung Cakra Kembar 5 5 4 2,5 Tepung Payung 3 4 3,5 4,5 Tepung Lencana Merah 2 4 3,5 5 Tepung Falcon 4 5 4,5 5 Tepung Armada Merah 3 4 4,5 5 Tepung Jawara 4 4 4 5 Tabel 9. Hasil Pemetaan Gap Kriteria Warna
Merek W 1 [c] W 2 [c]  W 3 [s]  W 4 [s] Tepung Segitiga Biru 3,5 4,5 3 5 Tepung Cakra Kembar Emas 3,5 3,5 3 5 Tepung Cakra Kembar 4,5 3,5 3 5 Tepung Payung 4,5 3,5 4,5 3 Tepung Lencana Merah 5 4,5 4,5 2 Tepung Falcon 4,5 4,5 5 2 Tepung Armada Merah 4,5 5 5 2 Tepung Jawara 5 5 3 2 Tabel 10. Hasil Pemetaan Gap Kriteria Protein Merek P 1 [c] P 2 [c] P 3 [s] Tepung Segitiga Biru 4 4 4,5 Tepung Cakra Kembar Emas 5 4 3,5 Tepung Cakra Kembar 5 4 3,5 Tepung Payung 3,5 4 5 Tepung Lencana Merah 3 4 5
Merek P 1 [c] P 2 [c] P 3 [s] Tepung Falcon 3 4 5 Tepung Armada Merah 3 3 5 Tepung Jawara 3 3 5 Tabel 11. Hasil Pemetaan Gap Kriteria Harga Merek H 1 [c] H 2 [c] H 3 [s] Tepung Segitiga Biru 4,5 5 2 Tepung Cakra Kembar Emas 3,5 4,5 2 Tepung Cakra Kembar 3,5 4,5 2 Tepung Payung 3,5 4,5 5 Tepung Lencana Merah 3,5 4,5 5 Tepung Falcon 4,5 5 4 Tepung Armada Merah 3,5 4,5 5 Tepung Jawara 4,5 5 4 3. Perhitungan  dan  pengelompokan core  factor dan secondary factor.
Setelah  menentukan  bobot  nilai  gap  untuk  empat kriteria  yaitu  kriteria  warna,  kriteria  teksture, kriteria  protein,  kriteria  harga.  Kemudian  tiap kriteria dikelompokkan menjadi 2 (dua) kelompok yaitu  kelompok Core  Factor  dan  Secondary Factor . Core  Factor  ( faktor  utama)  merupakan aspek kompetensi yang paling menonjol atau paling dibutuhkan  oleh  suatu  jabatan.  Sedangkan Secondary  Factor adalah  item-item  selain  aspek yang ada pada Core Factor . Adapun rumus untuk menentukan core factor yaitu:
𝑁𝐶𝐹 = ∑𝑁𝐶 ∑𝐼𝐶 dimana:
NCF : Nilai rata- rata core factor. ∑ NC : Jumlah total nilai core factor (kriteria protein dan teksture)
∑IC : Julam item core factor
Adapun rumus untuk menentukan secondary factor yaitu:
𝑁𝑆𝐹 = ∑𝑁𝑆 ∑𝐼𝑆
dimana:
NSF : Nilai rata – rata secondary factor. ∑NS : Jumlah total nilai secondary factor
(kriteria warna dan harga) ∑IS : Jumlah item secondary factor
Vol. 6 No. 1 (April 2022)
ISSN: 2620-4339 (media online)
4. Perhitungan  nilai  total core  factor dan secondary factor Setelah  perhitungan Core  factor dan Secondary factor ,  kemudian  menghitung  Nilai  total berdasarkan  dari  persentase  dari core  factor dan secondary  factor yang  diperkirakan  berpengaruh
terhadap Aspek kriteria. Adapun rumusnya sebagai berikut:
𝑁(𝑇𝑜𝑡 !"#$%"#& ) = (𝑋)%𝑁𝐶𝐹 + (𝑋)%𝑁𝑆𝐹 . dimana:
NCT : Nilai rata–rata core factor NST : Nilai rata–rata secondary factor NT : Nilai total kriteria penilaian
Tabel 12 . Nilai total core factor dan secondary factor Kriteria Teksture Merek NCF NSF N total Tepung Segitiga Biru 4,5 3,25 (60% x 4,5) + (40% x 3,25) = 4 Tepung Cakra Kembar Emas 5 3,25 (60% x 5) + (40% x 3,25) = 4,3 Tepung Cakra Kembar 5 3,25 (60% x 5) + (40% x 3,25) = 4,3 Tepung Payung 3,5 4 (60% x 3,5) + (40% x 4) = 3,7 Tepung Lencana Merah 3 4,25 (60% x 3) + (40% x 4,25) = 3,5 Tepung Falcon 4,5 4,75 (60% x 4,5) + (40% x 4,75) = 4,6 Tepung Armada Merah 3,5 4,75 (60% x 3,5) + (40% x 4,75) = 4 Tepung Jawara 4 4,5 (60% x 4) + (40% x 4,5) = 4,2
Tabel 13. Nilai total core factor dan secondary factor Kriteria Warna Merek NCF NSF N total Tepung Segitiga Biru 4 4 (60% x 4) + (40% x 4) = 4 Tepung Cakra Kembar Emas 3,5 4 (60% x 3,5)+ (40% x 4) = 3,7 Tepung Cakra Kembar 4 4 (60% x 4) + (40% x 4) = 4 Tepung Payung 4 3,75 (60% x 4) + (40% x 3,75) = 3,9 Tepung Lencana Merah 4,75 4,5 (60% x 4,75) + (40% x 4,5) = 4,15 Tepung Falcon 4,5 3,5 (60% x 4,5) + (40% x 3,5) = 4,1 Tepung Armada Merah 4,75 3,5 (60% x 4,75) + (40% x 3,5) = 4,25 Tepung Jawara 5 2,5 (60% x 5) + (40% x 2,5) = 4 Tabel 14. Nilai total core factor dan secondary factor Kriteria protein Merek NCF NSF N total Tepung Segitiga Biru 4 4,5 (60% x 4) + (40% x 4,5) = 4,2 Tepung Cakra Kembar Emas 4,5 3,5 (60% x 4,5) + (40% x 3,5) = 4,1 Tepung Cakra Kembar 4,5 3,5 (60% x 4,5) + (40% x 3,5) = 4,1 Tepung Payung 3,75 5 (60% x 3,75) + (40% x 5) = 4,25 Tepung Lencana Merah 3,5 5 (60% x 3,5) + (40% x 5) = 4,1 Tepung Falcon 3,5 5 (60% x 3,5) + (40% x 5) = 4,1 Tepung Armada Merah 3 5 (60% x 3) + (40% x 5) =3,8 Tepung Jawara 3 5 (60% x 3) + (40% x 5) = 3,8 Tabel 15. Nilai total core factor dan secondary factor Kriteria Harga Merek NCF NSF N total Tepung Segitiga Biru 4,75 2 (60% x 4,75) + (40% x 2) = 3.65 Tepung Cakra Kembar Emas 4 2 (60% x 4) + (40% x2) = 3,2 Tepung Cakra Kembar 4 2 (60% x 4) + (40% x 2) = 3,2 Tepung Payung 4 5 (60% x 4) + (40% x 5) = 4,4 Tepung Lencana Merah 4 5 (60% x 4) + (40% x 5) = 4,4 Tepung Falcon 4,75 4 (60% x 4,75) + (40% x 4) = 4,45 Tepung Armada Merah 4 5 (60% x 4) + (40% x 5) =4,4 Tepung Jawara 4,75 4 (60% x 4,75) + (40% x 4) = 4,45
Vol. 6 No. 1 (April 2022)
5. Perankingan Dari Hasil Kriteria Selanjutnya  akan  dilakukan  penghitungan  ranking dari  kriteria  yang  sudah  di  tentukan  .  adapun rumusnya sebagai berikut:
𝑅𝑎𝑛𝑘𝑖𝑛𝑔 = (𝑥)%𝑁1 + (𝑥)%𝑁2 + (𝑥)%𝑁𝑛
dimana: N1, N2, Nn : Nilai total per kriteria (x)% : Persentase nilai kriteria
Dengan nilai persen yang diinputkan sebagai berikut: Tabel 16 . Tabel Persentase inputan Nama Kriteria Persentase Teksture 30% Warna 20% Protein 40% Harga 10% Tabel 17 . Tabel Perhitungan Nilai Ranking Nama Merek N total Ranking Hasil Tepung Segitiga Biru (30% x 4) + (20% x4) +(40% x4,2) + (10% x 3,65) 4,045 Tepung Cakra Kembar Emas (30% x 4,15) + (20% x3,7) +(40% x4,1) + (10% x 3,2) 3,945 Tepung Cakra Kembar (30% x 4,15) + (20% x4) +(40% x4,1) + (10% x 3,2) 4,005 Tepung Payung (30% x 3,7) + (20% x3,9) +(40% x4,1) + (10% x 4,4) 3,97 Tepung Lencana Merah (30% x 3,5) + (20% x4,15) +(40% x4,1) + (10% x 4,4) 3,96 Tepung Falcon (30% x 4,6) + (20% x4,1) +(40% x4,1) + (10% x 4,45) 4,285 Tepung Armada Merah (30% x 4) + (20% x4,25) +(40% x3,8) + (10% x 4,4) 4,01 Tepung Jawara (30% x 4,2) + (20% x4) +(40% x3,8) + (10% x 4,45) 4,025 Tabel 18. Urutan Hasil Ranking Merek Tepung Hasil Akhir Ranking Tepung Falcon 4,285 1 Tepung Segitiga Biru 4.045 2 Tepung Jawara 4,025 3 Tepung Armada Merah 4,01 4 Tepung  Cakra Kembar 4,005 5 Tepung Payung 3,97 6 Tepung Lencana Merah 3,96 7 Tepung  Cakra Kembar Emas 3,945 8

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah penelitian ini dilaksanakan maka tahap selanjutnya  adalah  mengimplementasikan  sistem  dan melakukan pengujian sistem. Sistem yang telah selesai dirancang terdiri dari beberapa halaman yang memiliki fungsi masing-masing. Adapun halaman yang akan di tampilkan sebagai berikut:
1. Halaman Login
Halaman  ini  berguna  untuk  masuk  ke  Halaman selanjutnya,yang  dimana  untuk admin dapat mejalankan sistem yang sudah di rancang. Adapun tampilannya sebagai berikut:
Gambar 1. Halaman Login

## 2. Halaman Dashboard
Halaman ini terdapat beberapa fitur yang dapat di kelola  oleh  admin  seperti  data  tepung,  aspek penilaian,  faktor  penilaian,  bobot  penilaian, penilaian,  hasil  penilaian,  serta management  user . Adapun tampilannya sebagai berikut:
Gambar 2. Halaman Dashboard
ISSN: 2620-4339 (media online)
3. Halaman Tambah Data Tepung
Halaman  ini  berfungsi  untuk  menambah  data tepung  ke  dalam  sistem  untuk  di  teliti.  Adapun tampilannya sebagai berikut:
Gambar 3 . Halaman Tambah Data Tepung
4. Halaman Data Tepung Halaman  ini  berfungsi  untuk  menyimpan  data tepung  ke  dalam  sistem  untuk  di  teliti.  Adapun tampilannya sebagai berikut:
Gambar 4 . Halaman Data Tepung
5. Halaman Tambah Aspek Penilaian Halaman  ini  berfungsi  untuk  memasukkan  data aspek penilaian yang akan di teliti ke dalam sistem yang akan dirancang. Adapun tampilannya sebagai berikut:
Gambar 5 . Halaman Tambah Aspek Penilaian
6. Halaman Aspek Penilaian Halaman ini berfungsi untuk menyimpan data aspek penilaian yang akan di teliti ke dalam sistem yang
akan  dirancang.  Adapun  tampilannya  sebagai berikut:
Gambar 6 . Halaman Aspek Penilaian
7. Halaman Tambah Faktor Penilaian Halaman ini berfungsi untuk menambah faktor apa saja yang jadi penilaian dalam menentukan kualitas tepung terigu terbaik. Adapun tampilannya sebagai berikut :
Gambar 7 . Halaman Tambah Faktor Penilaian
8. Halaman Faktor Penilaian
Halaman ini berfungsi untuk menyimpan faktor apa saja yang jadi penilaian dalam menentukan kualitas tepung terigu terbaik. Adapun tampilannya sebagai berikut:
Gambar 8 . Halaman Faktor Penilaian
9. Halaman Tambah Bobot Penilaian Halaman  ini  berfungsi  untuk  memasukkan ketentuan  bobot  penilaian  kedalam  sistem  yang akan  dirancang.  Adapun  tampilannya  sebagai berikut:
Gambar 9 . Halaman Tambah Bobot Penilaian
10. Halaman Bobot Penilaian Halaman  ini  berfungsi  untuk  memasukkan ketentuan  bobot  penilaian  kedalam  sistem  yang akan  dirancang.  Adapun  tampilannya  sebagai berikut:
Gambar 10 . Halaman Bobot Penilaian
11. Halaman Tambah Penilaian
Halaman  ini  berfungsi  untuk  menambah  data  ke dalam sistem. Adapun tampilannya sebagai berikut:
Gambar 11 . Halaman Tambah Penilaian
12. Halaman Penilaian Halaman  ini  berfungsi  untuk  menguji  beberapa tepung dengan memasukan nilai yang telah diamati dan di tentukan sebelumnnya. Adapun tampilannya sebagai berikut:
Gambar 12 . Halaman Penilaian
13. Halaman Hasil Penilaian Halaman  ini  berfungsi  untuk  melihat  hasil perhitungan data tepung yang telah dimasukkan ke dalam sistem dengan menggunakan metode profile machting. Adapun tampilannya sebagai berikut:

## Gambar 13. Hasil Penilaian

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan yang  telah  penulis  lakukan  maka  dapat  disimpulkan bahwa:
1. Permasalahan  pemilihan  merek  tepung  terigu terbaik  dapat  diselesaikan  dengan  metode Profile Match ing dengan hasil merek tepung terigu terbaik yaitu tepung falcon.
2. Metode Profile  Matching mampu  memberikan rekomendasi merek tepung terigu terbaik untuk jadi bahan  informasi  jika  masyarakat  membutuhkan informasi tersebut.
3. Untuk  memperoleh  hasil  tepung  terigu  terbaik, gunakan  profil  ideal  tertinggi  dari  parameter penilaian tepung terigu.

## DAFTAR PUSTAKA
Alwendi, A. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan menggunakan Metode Profile Matching (Studi Kasus PT. Beyf Bersaudara. Jurnal Informatika Dan Rekayasa Perangkat Lunak , 2 (2), 69. https://doi.org/10.36499/jinrpl.v2i2.3308 Damayanti, S., Bintoro, V. P., & Setiani, B. E. (2020).
Pengaruh Penambahan Tepung Komposit
Terigu, Bekatul Dan Kacang Merah Terhadap Sifat Fisik Cookies. Journal of Nutrition College , 9 (3), 180–186. https://doi.org/10.14710/jnc.v9i3.27046 Hutapea, M. I., Jamaluddin, Silalahi, A. P., Nainggolan, M. L. W., & Simanullang, H. G. (2019). Developing An Expert System Of Palm Oil Plant Disease. 2019 International Conference of Computer Science and Information Technology (ICoSNIKOM) , 1–5. https://doi.org/10.1109/ICoSNIKOM48755.201 9.9111540 Maharani, R. D. (2018). Jurnal Bisnis Dan Manajemen. Jurnal Bisnis Dan Manajemen ,
2 (031), 130. Margareth, S., Suharjo, I., & Eng, M. (2020). SPK Penentuan Penerima Bantuan Stimulan Perumahan Swadaya di Kecamatan Maligano Menggunakan Metode SAW DSS For Determining Recipient Of Stimulant Assistence Of Selft-Help Housing In Maligano District Suing The Saw Method. Smai , 160–167. Samsir, Hts, D. I. G., & Harahap, S. Z. (2020). SPK Untuk Pemilihan Kepala Sekolah Menggunakan Metode Saw dan Profile Matching. U-NET
Jurnal Teknik Informatika , 4 (1), 7–12.
Sari, H. U., Windarto, A. P., Winanjaya, R., Hartama, D., & Damanik, I. S. (2020). Analisa Metode
Profile Matching Pada Pemilihan Susu Rendah
Lemak Berdasarkan Konsumen. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer) , 73–77. https://doi.org/10.30865/komik.v4i1.2590