## Budidaya Tanaman Sayuran Menggunakan Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Profile Matching
Dhella Amelia 1 , Revi Gusriva 2,*
1 Program Studi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen dan Informatika Jayanusa, Padang, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Putra Indonesia YPTK, Padang, Indonesia Email: 1 dhellaamelia30@gmail.com, 2,* revirvg31@gmail.com Email Penulis Korespondensi: revirvg31@gmail.com Submitted: 12/12/2022 ; Accepted: 23/12/2022 ; Published: 31/12/2022
Abstrak- Budidaya tanaman sayuran merupakan hal yang sangat penting bagi petani .Dalam budi daya tanaman sayuran ini terdapat permasalahan yang sering di hadapai oleh petani salah satunya petani kurangnya informasi tentang keadaan alam dan keterbatasan pengetahuan petani. sehingga perlu adanya media bantu berupa sistem yang dapat memberikan informasi solusi kapan saja. Pemilihan tanaman yang tidak sesuai maka mendapatkan hasil yang tidak memuaskan. Petani harus mengetahui bahwa yang perlu diperhatikan dalam  pembudidayaan  tanaman  sayuran  yaitu kesuasian  dengan  keadaan  alam.  Penelitian  ini  membangun sebuah  perangkat  lunak sistem pendukung keputusan berbasis web mengenai budidaya tanaman  sayuran yang sesuai dengan kriteria menggunakan metode profile matching  sebagai tool untuk memudahkan melakukan proses pengambil keputusan dengan beberapa kriteria pembanding, yakni : suhu, sinar matahari, curah hujan dan kelembaban, ketinggian, masa panen, daya jual, kerentanan terhadap penyakit, dan tingkat perawatan.  Aplikasi  ini  dibuat  berbasis  web  dengan  menggunakan  PHP  sebagai  bahasa  pemograman  dan  MySQL  sebagai  tempat penyimpanan  datanya.Tujuan    aplikasi  ini  akan  memberikan  informasi  yang  efektif  dan  efisien  kepada  petani  dalam  mengambil keputusan serta alternatif yang sesuai dengan kondisi alam daerah tersebut. Hasil dari pembuatan system ini adalah petani mengambil keputusan yang tepat saat melakukan budidaya tanaman sayuran.berdasarkan kriterianya.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Budidaya Tanaman Sayuran; MySQL; Profile Matching; Web
Abstract- Cultivating vegetable plants is very important for farmers. In the cultivation of vegetable plants, there are problems that are often faced by farmers, one of which is the lack of information about natural conditions and limited knowledge of farmers. so it is necessary to have an auxiliary media in the form of a system that can provide solution information at any time. Selection of plants that are not suitable will get unsatisfactory results. Farmers must know that what needs to be considered in cultivating vegetable crops is compatibility  with  natural  conditions.  This  research  builds  a  web-based  decision  support  system  software  regarding  vegetable cultivation that meets the criteria using the profile matching method as a tool to facilitate the decision-making process with several comparison criteria, namely: temperature, sunlight, rainfall and humidity, altitude, harvest time, marketability, susceptibility to disease, and level of care. This application is made web-based using PHP as the programming language and MySQL as the data storage. The purpose of this application is to provide effective and efficient information to farmers in making decisions and alternatives that are in accordance with the natural conditions of the area. The result of making  this system is that farmers make the right decisions when cultivating vegetables based on the criteria.
Keywords : Decision Support System; Vegetable Cultivation; MySQL; Profile Matching; Web

## 1. PENDAHULUAN
Berbagai  tanaman  sayuran  yang  dapat  dibudidayakan  oleh  petani  adalah  bayam,  kangkung,  timun,  daun  singkong, brokoli, kacang panjang, dan sebagainya. Namun perlu diperhatikan bahwa dalam pembudidayaan harus sesuai dengan kondisi  lingkungan dan keadaan alam. Serta perlu juga kriteria penunjang seperti perawatan yang mudah, masa panen yang  panjang,    serta  daya  jual  yang  tinggi  dan  bebas  dari  penyakit.  Sayuran  merupakan  sumber  gizi    protein  nabati, vitamin dan mineral yang  diperlukan oleh tubuh manusia [1]. Sayuran    merupakan    salah    satu    hasil    pertanian yang  sangat  dibutuhkan  oleh  manusia  untuk  memenuhi  kebutuhan  gizi  [2].  Di Indonesia,  hasil      produksi      sayuran pertahunnya    tidak    merata, hanya beberapa jenis sayuran saja yang produksinya  stabil . Tanaman sayuran adalah organisme  eukariotik  multiseluler  dengan  kemampuan  untuk  menghasilkan  makanan  mereka  sendiri  dengan  proses fotosintesis,  umumnya  mempunyai  umur  relatif  pendek  (kurang  dari  setahun)  dan  merupakan  tanaman  musiman  [3]. Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sistem informasi  interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data [4]. Sistem Pendukung Keputusan merupakan sistem yang dapat menghasilkan suatu alternatif terbaik yang ditentukan menggunakan beberapa kriteria dalam pengambilan keputusan [5]. Sistem Pendukung Keputusan adalah  suatu  sistem  informasi  berbasis  computer  mengkombinasikan  model  dan  data  untuk  menyediakan  dukungan kepada pengambil keputusan dalam memecahkan masalah semiterstruktur atau masalah ketergantungan yang melibatkan user secara mendalam [6]. Sistem pendukung keputusan dibangun untuk mendukung solusi atas suatu masalah atau untuk mengevaluasi  suatu  peluang  [7]. Sistem  Pendukung  Keputusan  ( Decision  Support  System) DSS (Decision  Support System) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian  data [8]. Konsep  DSS  dikemukakan  pertama  kali  oleh  Scott-Morton  pada  tahun  1971.  Beliau  mendefinisikan  cikal  bakal  DSS tersbut sebagai “Sistem berbasis komputer yang interaktif, yang membantu pengambil keputusan menggunakan data dan model untuk memecahkan persoalan-persoalan tidak terstruktur [9].
Profile  Matching merupakan  proses  membandingkan  antara  kompetensi  individu  ke  dalam  kompetensi  jabatan sehingga dapat diketahui perbedaan kompetensinya (disebut juga gap), Semakin kecil gap yang dihasilkan maka bobot nilainya  semakin  besar  berarti  memiliki  peluang  lebih  besar  untuk  karyawan  menempati  posisi  tersebut[10]. Profil matching adalah  sebuah  mekanisme  pengambilan  keputusan  dengan  mengasumsikan  bahwa  terdapat  tingkat  variabel
prediktor yang ideal yang harus dipenuhi oleh subyek yang diteliti, bukannya tingkat minimal yang harus dipenuhi atau dilewati  [11].  Penelitian  dilakukan  untuk  mengimplementasikan  metode profile  matching untuk  melakukan  penilaian kelayakan  proposal  usulan  penelitian  dengan  akurat,  professional,  dan  proporsional  berdasarkan  kriteria penilaian[12].Penerapan  profile  matching  dalam  budidaya  tanaman  sayuran  berdasarkan  keadaan  alam  dan  kondisi lingkungan pada penelitian ini dipilih karena karakteristik data dan metode profile matching cocok dengan karakteristik data yang digunkan dalam penelitian ini. Karakteristik data dalam penelitian ini ditentukan berdasarkan keadaan alam. Profile matching digunakan untuk melihat peringkat  dari objek yang ditelilti dan sesuai  dengan penelitian ini, dimana penulis ingin meihat keadaan alam yang paling sesuai untuk budidaya tanaman sayuran di daerah kabupaten Agam.
Dengan pemanfaatan teknologi komputer, maka hal ini dapat membantu pengguna/petani dalam memilih tanaman Sayuran  yang  sesuai  dengan  pertimbangan  yang  telah  disebutkan  di  atas  sesuai  dengan  daerahnya.  Istilah  sistem  ini disebutkan  dengan  sistem  pendukung  keputusan (decision  support  system )  yaitu  suatu  sistem  yang  dapat  membantu pengguna  dalam  mengambil  keputusan  terhadap  tanaman  apa  yang  cocok  dibudidayakan.  Cara  penggunaan  sistem dirancang semudah mungkin, yaitu setelah pengguna melakukan pendaftaran maka selanjutnya pengguna dapat masuk ke  akun  nya.  Selanjutnya  pengguna  tinggal  memilih  nama  sayur  yang  dapat  dibandingkan  oleh  pengguna  untuk mendapatkan nilai tertinggi atau yang terbaik dengan menggunakan metode profile matching . hasil dari proses penilaian tersebut disarankan kepada pengguna berdasarkan hasil tertinggi. Sehingga dengan melakukan pengambilan keputusan yang benar melalui pemanfaatan sitem tersebut, diharapkan nantinya petani memperoleh hasil budidaya yang maksimal dan optimal.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metodologi  Penelitian  adalah  tahapan  dalam  mengerjakan  penelitian  yang  tersusun  secara  sistematis.  Metodologi penelitian  merupakan  proses  menjelaskan  langkah-langkah  secara  tersusun  agar  permasalahan  yang  diperolah  dapat selesai . Berikut tahapan penelitian digambarkan di bawah ini.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Metode pengumpulan data yang dilakukan dalam penyusunan laporan tugas akhir ini adalah sebagai berikut : 1) Studi pustaka
Pengumpulan data dilakukan dengan cara mempelajari berbagai literatur yang bersumber dari buku, jurnal ilmiah, dan situs internet yang berkompeten.
2) Studi lapangan
a) Metode wawancara
Pengumpulan  data  dengan  cara  mengadakan  tanya  jawab  langsug  kepada  pihak  yang  terkait,  yang  dapat memberikan penjelasan langsung ataupun data sebagai pelengkap penulisan ini.
b) Observasi
Metode observasi adalah cara mengamati objek penelitian untuk mempelajari tentang kebutuhan objek penelitian tersebut sehingga aplikasi yang dibangun dapat memenuhi kebutuhan pengguna yang bersangkutan.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan system berbasis computer yang yang dapat dijadikan sebagai pembantu dalam  mengambil  keputusan  yang  menggunakan  data  dan  model  sebagai  penyelesaian  masalah-masalah  yang  sesuai urutan. sistem pendukung keputusan sebagai penyedia kemampuan untuk menyelesaikan masalah dan komunikasi untuk permasalahan yang bersifat semi-terstruktur [13].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perhitungan Metode Profile Matching
Profile matching dibagi menjadi beberapa langkah, yaitu Aspect, Scoring, GAP, Core Factor dan Secondary Factor, Total Weight dan Ranking[14].  Langkah pertama yaitu menentukan aspek atau kriteria yang digunakan. Aspek atau kriteria
merupakan variabel yang digunakan dalam metode sistem pendukung keputusan. Aspek-aspek tersebut kemudian dibagi menjadi dua yaitu aspek yang termasuk dalam core factor dan aspek yang masuk anggota secondary factor. Core factor merupakan  kriteria  utama  atau  mempunyai  nilai  pengaruh  lebih  tinggi,  sedangkan  secondary  factor  sebaliknya  yaitu kriteria dengan nilai bobot yang lebih kecil atau memiliki pengaruh yang tidak sebesar core factor.
Langkah  kedua  yaitu  penilaian  masing-masing  aspek  dan  penentuan  nilai  target  atau  nilai  profil  standar. Selanjutnya adalah mencari  nilai GAP. GAP merupakan perbedaan atau selisih  antara nilai aspek dan nilai  target[15]. Setelah memperoleh nilai GAP, maka selanjutnya masing-masing profil alternative diberi bobot. Bobot nilai diperoleh dari selisih atau GAP nilai aspek dengan nilai target. Nilai bobot selanjutnya digunakan untuk memperoleh nilai  Core Factor dan Secondary Factor[16]. Nilai Core Factor dan Secondary Factor diperoleh dengan rumus.
NCF = ∑ NC n i=1 ∑ IC n i=1
(1)
NSF = ∑ NS n i=1 ∑ IS n i=1
(2)
Keterangan : NCF : Core Factor Value NSF : Secondary Factor Value NC : Total Weight Core Factor NS : Total Weight Secondary Factor IC : Total Item Core Factor IS
: Total Item Secondary Factor
Nilai  Core  Factor  dan  Secondary  Factor  kemudian  digunakan  untuk  mencari  Nilai  Total.  Nilai  total  diperoleh dengan rumus
N =   (x)%. NCF +  (x)%. NSF (3) Keterangan :
NCF : Core Factor Value
NSF : Secondary Factor Value N : Nilai Total
x : nilai persentase atau perbandingan Core Factor dan Secondary Factor.
Dari perhitungan setiap aspek yang digunakan, berikutnya dihitung Nilai Total berdasarkan presentase dari core factor dan secondary factor yang diperkirakan berpengaruh terhadap suatu keputusan. Nilai Total selanjutnya digunakan sebagai parameter perangkingan setiap alternative sehingga memperoleh alternative dari yang terbaik hingga alternative yang nilainya paling rendah [17].

## 3.1.1  Hasil Penilaian
Berdasarkan hasil data yang di dapatkan dari Dinas Pertanian Kabupaten Agam maka didapatkan hasil tiap-tiap sayuran yang dipaparkan dalam bentuk tabel di bawah ini :
Tabel 1. Nilai Kriteria Masing- Masing Tanaman
No  Tanaman  Kriteria Jawaban Nilai 1 Wortel Suhu 15-20 3 Sinar matahari  Penuh 3 Curah hujan Tinggi 3 Penyakit Menengah 2 Perawatan Mudah 3 Masa panen Pendek 3 Daya jual Tinggi 3 2 Buncis Suhu 26-30 ℃ 1 Sinar matahari  Terhalang 1 Curah hujan Tinggi 3 Penyakit Mudah 1 Perawatan Mudah 3 Masa panen Pendek 3 Daya jual Tinggi 3 3 Timun Suhu 21-25 ℃ 2 Sinar matahari  Penuh 3 Curah hujan Sedang 2 Penyakit Sulit 3 Perawatan Sulit 1 Masa panen Panjang 1
No  Tanaman  Kriteria Jawaban Nilai Daya jual Tinggi 3 4 Sawi Suhu 15-20 ℃ 3 Sinar matahari  Sedang 2 Curah hujan Sedang 2 Penyakit Sulit 3 Perawatan Mudah 3 Masa panen Panjang 1 Daya jual Tinggi 3

## 3.1.2 Perhitungan Pemetaan GAP
Setelah Proses rekapitulasi nilai tiap-tiap aspek, proses berikutnya adalah menentukan GAP, yang dimaksud dengan GAP adalah perbedaan antara profil dapat di tunjukan dengan rumus dibawah ini :
Tabel 2. Kriteria yang Dipilih Petani Nama Sayuran Kriteria Nilai Profil Sayuran Nilai Profil Yang Dicari Gap Nilai Gap Wortel Suhu (Core Factor) 3 2 1 4.5 Curah Hujan dan Kelembaban (Core Factor) 3 1 2 3.5 Cara Perawatan (Core Factor) 3 3 0 5 Masa Panen (Core Factor) 3 3 0 5 Daya Jual (Core Factor) 3 2 1 4.5 Sinar Matahari (Secondary Factor) 3 2 1 4.5 Penyakit (Secondary Factor) 2 3 -1 4 Buncis Suhu (Core Factor) 1 2 -1 4 Curah Hujan dan Kelembaban (Core Factor) 3 1 2 3.5 Cara Perawatan (Core Factor) 3 3 0 5 Masa Panen (Core Factor) 3 3 0 5 Daya Jual (Core Factor) 3 2 1 4.5 Sinar Matahari (Secondary Factor) 1 2 -1 4 Penyakit (Secondary Factor) 1 3 -2 3 Timun Suhu (Core Factor) 2 2 0 5 Curah Hujan dan Kelembaban (Core Factor) 2 1 1 4.5 Cara Perawatan (Core Factor) 1 3 -2 3 Masa Panen (Core Factor) 1 3 -2 3 Daya Jual (Core Factor) 3 2 1 4.5 Sinar Matahari (Secondary Factor) 3 2 1 4.5 Penyakit (Secondary Factor) 3 3 0 5 Sawi Suhu (Core Factor) 3 2 1 4.5 Curah Hujan dan Kelembaban (Core Factor) 2 1 1 4.5 Cara Perawatan (Core Factor) 3 3 0 5 Masa Panen (Core Factor) 1 3 -2 3 Daya Jual (Core Factor) 3 2 1 4.5 Sinar Matahari (Secondary Factor) 2 2 0 5 Penyakit (Secondary Factor) 3 3 0 5

## 3.1.3  Perhitungan Dan Pengelompokan Core Dan Secondary Factor
Setelah menentukan bobot nilai GAP untuk ketiga aspek, kemudian tiap aspek dikelompokan menjadi 2 (dua) kelompok yaitu  Core  Factor  dan  Secondary  Factor  [19].  Setelah  itu  hasil  dari  tiap  aspek  tersebut  kemudian  dihitung  nilai  total berdasarkan  presentase  dari  core  dan  secondary  factor.  Dari  nilai  bobot  yang  telah  diketahui  dari  tabel  sebelumnya, kemudian dihitung Core Factor dan Secondary Factor dari masing-masing aspek.
A. Perhitungan Sayur Wortel Perhitungan nilai bayam: Core Factor N CF (i) = 4.5 Secondary Factor N SF (i) = 4.25
Niai Total N(i) = (60%*N CF (i) )+(40%*N SF (i)) = (0.6*4.5)+(0.4*4.25) = 4.4 B. Perhitungan Sayur Buncis Perhitungan nilai kangkung: Core Factor N CF (i) = 4.4 Secondary Factor N SF (i) = 3.5 Niai Total N(i) = (60%*N CF (i) )+(40%*N SF (i)) = (0.6*4.4)+(0.4*3.5) = 4.04 C. Perhitungan Sayur Timun Perhitungan nilai timun: Core Factor N CF (i) = 4 Secondary Factor N SF (i) = 475 Niai Total N(i) = (60%*N CF (i) )+(40%*N SF (i)) = (0.6*4)+(0.4*4.75) = 4.3 D. Perhitungan Sayur Sawi Perhitungan nilai kacang panjang: Core Factor N CF (i) = 4.3 Secondary Factor N SF (i) = 5 Niai Total N(i) = (60%*N CF (i) )+(40%*N SF (i)) = (0.6*4.3)+(0.4*5) = 4.58

## 3.2 Implementasi
Dalam perancangan aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Budidaya Tanaman Sayuran Menggunakan Metode Profile Matching ini, terdiri dari beberapa tahapan yang akan dijelaskan pada pembahasan berikut:

## a) Halaman Utama Petani
Halaman Utama merupakan halaman tampilan utama dari sistem. Dengan demikian, maka para petani di Kabupaten Agam datat mengakses halaman ini yang berisikan menu rekomendasi tanaman yang cocok untuk ditanam. Tampilan halaman utama ini dapat dilihat pada Gambar berikut ini:
Gambar 2. Halaman Utama

## b) Halaman Rekomendasi Petani
Halaman  Rekomendasi  Petani  adalah  halaman  yang  digunakan  petani  untuk  mendapatkan  rekomendasi  sayuran berdasarkan kriteria dan nilai profil yang dipilih. Tampilan halaman Perhitungan dapat dilihat pada Gambar  berikut.

## Gambar 3. Halaman Pilihan Kriteria Petani

## c) Halaman Login Admin
Halaman Login merupakan halaman untuk mengelola sistem. Dengan demikian, hanyalah orang-orang yang telah diberi hak akses saja yang dapat masuk selanjutnya. Halaman ini berupa form isian username dan password dan tombol masuk. Tampilan halaman login dapat dilihat pada Gambar berikut ini:
Gambar 4. Halaman Login

## d) Halaman Kriteria
Halaman  Kriteria  merupakan  halaman  yang  menampilkan  data  kriteria  yang  dapat  digunakan  oleh  admin  untuk menambahkan atau mengubah kriteria. Tampilan halaman Kriteria ini terlihat pada Gambar 5 berikut.

## Gambar 5. Halaman Kriteria

## e) Halaman Tambah Nilai Profil Sayuran
Halaman  Tambah  Nilai  Profil  Sayuran  adalah  halaman  untuk  menambahkan  data  nilai  profil  dari  sayuran.  Tampilan halaman Tambah Nilai Profil Sayuran dapat dilihat pada Gambar berikut .
Gambar 6. Halaman Tambah Nilai Profil Sayuran

## f) Halaman Perhitungan
Halaman Perhitungan adalah halaman yang digunakan admin untuk mencoba perhitungan berdasarkan kriteria dan nilai profil yang telah diinput. Tampilan halaman Perhitungan dapat dilihat pada Gambar  berikut.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  dengan  menggunakan  metode profile  matching dapat  dijadikan  alternatif  dalam  membangun sebuah  sistem  penunjang  keputusan  .  Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini,  maka  dapat disimpulkan bahwa sistem pendukung keputusan Penentuan Budidaya Tanaman Sayuran Menggunakan Metode profile matching ini dengan alternative sayuran wortel, buncis, timun dan sawi  dapat diterapkan pada Dinas Pertanian Kabupaten Agam. Perhitungan dalam Metode ini  sangat efisien penggunaanya menunjang pengambilan keputusan untuk pemilihan tanaman  sayuran  yang  baik  untuk  di  budidayakan.Sistem  ini  dapat  membantu  petani  untuk  menentukan  sayuran  yang akan  dibudidayakan  dengan  ketentuan  kriteria  suhu,  sinar  matahari,  curah  hujan  kelembaban,  pennyakit,  perawatann, masa  panen  dan  daya  jual  berdasarkan    kondisi  lingkungan  di  kabupaten  Agam  .Dengan  adanya  sistem  ini,  maka membantu  petani  untuk  menentukan  prioritas  sayuran  sehingga  menghasilkan  alternatif  yang  tidak  banyak.  Dengan menggunakan metode profile matching ini membantu petani untuk menentukan sayuran yang baik untuk di budidayakan. Dengan menggunakan sistem membantu petani lebih cepat dalam mengambil keputusan untuk budidaya sayuran apa yang akan  di  tentukan.  Sebelumnya  petani  menggunakan  cara  manual  membutuhkan  waktu  dan  hasil  yang  tidak  efisien  di bandingkan menggunakan sebuah sistem. Penggunaan metode profile matching dalam penelitian ini dianggap sudah tepat, karena  dengan  menggunakan  ini    sistem  dapat  melakukan  prediksi  berdasarkan  data  data  terdahulu  guna  dilakukan perhitungan  untuk menentukan suatu kesimpulan.Kesimpulan yang dimaksudkan disini  yaitu  penentuan jenis tanaman sayuran yang tepat untuk dibudidayakan  berdasarkan kriteria agar petani terbantu dan dapat meningkatkan hasil panen.

## REFERENCES
[1] H.  Gustia,  Rosdiana,  and  Junaidi,  “Budidaya  Tanaman  Sayuran  pada  Lahan  Pekarangan  dengan  Teknik  Vertikultur  dan Hidroponik,” Pros. Semin. Nas. Pengabdi. Masy. LPPM UMJ , vol. 1, no. September 2019, pp. 1–6, 2019.
[2] R. D. Setiyadi, “Perancangan Sistem Informasi Manajemen Bertanam Sayur Berbasis Web,” Comput. Based Inf. Syst. J. , vol. 7, no. 2, pp. 30–35, 2019, doi: 10.33884/cbis.v7i2.1220.
[3] A. Ardiana and A. EP Yunus, “Berdasarkan Kondisi Musim Dengan Pendekatan,” pp. 1–8, 2017.
[4] R. Anjasmaya and S. Andayani, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Komoditi Sayuran Berdasarkan Karakteristik Lahan Menggunakan Metode PROMETHEE,” JUITA  J. Inform. , vol. 6, no. 2, p. 127, 2018, doi: 10.30595/juita.v6i2.3505.
[5] S.  Rahayu  and  A.  Sindar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Guru  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting,” J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 103–112, 2022, doi: 10.54082/jiki.28.
[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] D. D. APRIYANI, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode Profile Matching,” Fakt. Exacta , vol. 14, no. 1, p. 44, 2021, doi: 10.30998/faktorexacta.v14i1.9057.
[8] A. Rahman, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Tempat Gymnastic Terbaik di Kota Medan Mengunakan Metode TOPSIS,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 2, no. 3, pp. 256–259, 2021.
[9] I. Ibnu, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Kelayakan Pemberian Bantuan Korban Banjir Pada Badan Penanggulangan Bencana Daerah ( Bpbd ) Kota Medan Dengan Menggunakan Metode Multi Objective Optimization  On The Basis Of Ratio Analsysis ( Moora ),” vol. x, no. x, pp. 1–10, 2020, [Online]. Available: http:ojs.trigunadharma.ac.id.
[10]  L.  S.  Rahmawati  and  D.  Wahyuningsih,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Promosi  Jabatan  Pada  Wira  Angkasa  Academy Menggunakan Metode Profile Matching,” J. Ilm. Komputasi , vol. 17, no. 4, 2018, doi: 10.32409/jikstik.17.4.2483.
[11]  E. Faizal, “Implementasi Metode Profile matching untuk Penentuan Penerimaan Usulan Penelitian Internal Dosen STMIK El Rahma  Implementasi  Metode  Profile  matching  untuk  Penentuan  Penerimaan  Usulan  Penelitian  Internal  Dosen  STMIK  El Rahma,” Implementasi Metod. Profile matching untuk Penentuan Penerimaan Usulan Penelit. Intern. Dosen STMIK El Rahma , vol. 6, no. January 2014, pp. 60–65, 2017.
[12]  D. N. Sholihaningtias, “Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan,” Sist. Pendukung Keputusan , vol. 2, no. 3, pp. 282– 288, 2018.
[13]  A.  Wahyuni,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Jurusan  Di  Sekolah  Menengah  Kejuruan  1  Cengkareng  Jakarta,” J. Interkom J. Publ. Ilm. Bid. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 12, no. 3, pp. 4–13, 2017, doi: 10.35969/interkom.v12i3.9.
[14]  E. Widodo, “Implementasi Profile Matching Untuk Pemberian Kredit Kedua,” vol. 8, no. 2, pp. 539–546, 2017.
[15]  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.
[16]  J. Banjarnahor, W. Wenardy, A. Maulana, P. Universitas, and P. Indonesia, “Penerapan metode profile matching dalam sistem pendukung keputusan penilaian kinerja karyawan ( Studi Kasus : PT Jaya Prima Plastik ),” vol. 5, no. 1, pp. 66–74, 2020.
[17]  Y. Malau, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kategori Promosi Produk Menggunakan Metode Profile Matching (Studi Kasus : Minimarket),” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 19, no. 2, pp. 339–346, 2020, doi: 10.30812/matrik.v19i2.672.
[18]  E. Pawan, W. W. Widianto, P. Hasan, and P. I. Surakarta, “Implementasi Metode Profile Matching untuk Menentukan Penerima Beasiswa Bidikmisi,” pp. 54–63.
[19]     G. Revi, " Profile Matching Untuk Pemilihan Kepala Bidang pada Dinas Kominfo Provinsi Sumatera Barat" Jurnal J-CLick,  6 (2). pp. 170-175. ISSN 2541 – 2469