http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Optimalisasi Algoritma
Profile Matching menggunakan Algoritma Analytical Hierarchy Process pada Pemilihan Asisten Praktikum
Optimizing the Profile Matching Algorithm using the Analytical Hierarchy Process in the Selection of Teaching Assistants
Nita Helmawati*, Norhikmah Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta *e-mail: nitahelmawati@students.amikom.ac.id
( received : 23 Juli 2023, revised : 5 Agustus 2023, accepted : 9 Agustus 2023)

## Abstrak
Cara pemilihan asisten praktikum terbaik dilakukan secara konvensional yaitu dengan cara voting yang diisi oleh mahasiswa yang aktif mengikuti perkuliahan di lab, akan tetapi setelah cara tersebut dievaluasi terdapat hasil yang kurang tepat, beberapa kasus asisten yang terpilih adalah yang hanya popular atau dikenal dikalangan mahasiswa bisa berdasarkan fisik atau hanya cakap berbicara di depan kelas, akan tetapi  aspek  yang  lain  tidak  ternilai,    dan  hasil  tersebut  dapat  menimbulkan  kecemburuan  social. Masalah yang terjadi adalah kesulitan dalam menggabungkan kriteria evaluasi dan memutuskan bobot relatif untuk setiap kriteria dalam proses pemilihan asisten praktikum terbaik di perguruan tinggi. Selain itu,  terdapat  juga  masalah  pengambilan  keputusan  yang  belum  obyektif  dalam  pemilihan  asisten praktikum  terbaik.  Hal  ini  mengakibatkan  proses  pemilihan  yang  kurang  terstruktur  dan  didasarkan pada  pertimbangan  yang  kurang  matang.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  akan  meningkatkan  proses pemilihan  asisten  praktikum  di  perguruan  tinggi  dengan  optimalisasi  algoritma profile  matching menggunakan  metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP).  Peran  AHP  mencakup  pengecekan  bobot dan penyusunan perbandingan secara berpasangan dan membantu dalam mengevaluasi setiap kriteria dan menentukan bobot kriteria  dan algoritma AHP juga dilakukan untuk pengecekan konsisten dalam penentuan  bobot.  Sementara  itu,  peran profile  matching terletak  untuk  memberikan  peringkat  atau perbandingan  yang  akurat  berdasarkan  skor  kesesuaian  antara  profil  calon  asisten  dengan  profil referensi. Kombinasi kedua algoritma ini diharapkan dapat menghasilkan pemilihan asisten praktikum yang  lebih  akurat  dalam  mengukur  bobot  kriteria  keputusan.  Dengan  demikian,  kesulitan  dalam menggabungkan  kriteria  evaluasi  dan  memutuskan  bobot  relatif  untuk  setiap  kriteria  dapat diminimalkan.  Selain  itu,  optimasi  algoritma profile  matching akan  memungkinkan  pengambilan keputusan pemilihan asisten praktikum yang lebih objektif melalui peringkat atau perbandingan yang lebih akurat berdasarkan skor kesesuaian dengan profil referensi. Berdasarkan pengoptimalan ini, hasil kolaborasi dua algoritma dapat memberikan hasil perbandingan maka didapatkan nilai akurasi sebesar 90%.
Kata  kunci: Algoritma Profile  Matching ,  Pemilihan  Asisten  Praktikum,  Algoritma Analytical Hierarchy Process (AHP).

## Abstract
The  selection  of  the  best  practicum  assistants  is  traditionally  done  through  a  conventional  method, which involves voting by active students attending lab classes. However, upon evaluation, it was found that the results  were not accurate. Some cases revealed that assistants were chosen based solely on popularity or recognition among the students, possibly influenced by physical appearance or public speaking skills in front of the class, while other important aspects were not considered. This situation could lead to social jealousy. The problem lies in the difficulty of combining evaluation criteria and determining  the  relative  weights  for  each  criterion  in  the  process  of  selecting  the  best  practicum assistants  at  the  college.  Additionally,  there  is  a  lack  of  objectivity  in  decision-making  during  the
selection process, resulting in an unstructured and immature decision-making process. Therefore, this research aims to enhance the process of selecting the best practicum assistants at the college through optimizing the profile matching algorithm using the Analytic Hierarchy Process (AHP) method. AHP's role  involves  checking  the  weights  and  making  paired  comparisons  to  evaluate  each  criterion  and determine the criterion weights. AHP is also utilized to ensure consistency in determining the weights. On the other hand, the role of profile matching is to provide accurate rankings or comparisons based on  the  suitability  scores  between  the  profiles  of  potential  assistants  and  the  reference  profile.  The combination of these two algorithms is expected to result in a more accurate selection of practicum assistants by effectively measuring the decision criteria weights. Therefore, the difficulty of combining evaluation  criteria  and  determining  the  relative  weights  for  each  criterion  can  be  minimized. Furthermore, optimizing the profile matching algorithm will enable a more objective decision-making process  for  selecting  the  best  practicum  assistants  through  more  accurate  rankings  or  comparisons based on the suitability scores with the reference profile. Based on this optimization, the collaboration of the two algorithms can achieve comparison results with an accuracy rate of 90%.
Keywords: Profile Matching Algorithm, Selection of Teaching Assistants, Analytic Hierarchy Process (AHP) Algorithm.

## 1 Pendahuluan
Pemilihan  asisten  praktikum  terbaik  merupakan  salah  satu  tugas  penting  dalam  lingkungan pendidikan,  terkhusus  pada  tingkat  perguruan  tinggi.  Keputusan  ini  mempengaruhi  efektivitas  dan efisiensi  pelaksanaan  praktikum,  serta  pengalaman  belajar  mahasiswa.  Dalam  penelitian  ini, menggunakan  sistem  penunjang  keputusan  dapat  memberikan  bantuan  yang  berharga  dalam pengambilan keputusan yang lebih terinformasi. Kemajuan sistem pendukung keputusan di berbagai bidang  telah  mendorong  pengembangan  metode  yang  efektif  dalam  pengambilan  keputusan  multi- kriteria. Salah satu pendekatan yang digunakan adalah profile matching . Metode ini bertujuan untuk mengevaluasi  dan  mengurutkan  alternatif  asisten  praktikum  terbaik  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditentukan  sebelumnya.  Meskipun  demikian,  diperlukan  upaya  untuk  meningkatkan  akurasi  dan keandalan  dalam  pemilihan  asisten  praktikum  terbaik  melalui  perkembangan  algoritma Profile Matching agar kinerjanya dapat dioptimalkan. Pada penelitian ini memperkenalkan pendekatan untuk meningkatkan  algoritma profile  matching dengan  mengintegrasikannya  dengan  algoritma Analytical Hierarchy Process (AHP). Algoritma AHP dikenal luas sebagai metode untuk menentukan bobot relatif kriteria dan memodelkan hubungan kompleks antara kriteria tersebut[1].
Dengan  mengintegrasikan  AHP  ke  dalam  algoritma profile  matching ,  penelitian  ini  dapat mengatasi keterbatasan pendekatan profile matching dan meningkatkan kemampuan algoritma tersebut dalam menghasilkan hasil yang lebih akurat dan handal dalam pengambilan keputusan multi-kriteria. Selain  itu,  penelitian  ini  memberikan  gambaran  umum  tentang  algoritma profile  matching dan keterbatasannya. Prinsip dan langkah-langkah yang terlibat dalam algoritma AHP juga dijelaskan untuk mengusulkan  kerangka  kerja  yang  menggabungkan  kedua  algoritma  tersebut  agar  dapat mengoptimalkan proses profile matching .
Evaluasi  dilakukan  dengan  melakukan  eksperimen  menggunakan  dataset  nyata  dan membandingkan hasilnya dengan algoritma profile Matching . Metrik kinerja yang digunakan meliputi akurasi, keandalan, dan efisiensi komputasi[3]. Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi pada pengambilan  keputusan  multi-kriteria  dengan  menawarkan  algoritma  yang  ditingkatkan  yang menggabungkan  keunggulan profile  matching dan  AHP[4].  Penelitian  ini  bertujuan  untuk meningkatkan kemampuan algoritma profile matching dalam menghasilkan hasil yang lebih akurat dan handal dalam pengambilan keputusan multi-kriteria. Dalam penelitian ini, algoritma AHP digunakan untuk  mengatasi  keterbatasan  pendekatan profile  matching dan  memberikan  alat  bantu  yang  lebih komprehensif dan dapat diandalkan. Peran algoritma AHP pada optimalisasi algoritma profile matching yang digunakan untuk menentukan bobot relatif kriteria dan memodelkan hubungan kompleks antara kriteria  tersebut.  Algoritma  yang  dioptimalkan  ini  akan  membantu  pengambil  keputusan  membuat keputusan yang lebih terinformasi dan dapat diandalkan, sehingga menghasilkan hasil yang lebih baik. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi pada pengambilan keputusan multi- kriteria  dan  menghasilkan  sebuah  model  algoritma  dalam  sistem  pendukung  keputusan  yang
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
dioptimalkan  untuk  pemilihan  asisten  praktikum  terbaik,  dan  menghasilkan  keputusan  yang  lebih akurat.

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian ini bergantung pada penelitian sebelumnya sebagai referensi dan analisis perbandingan. Penggunaan  metode profile  matching telah  dilaporkan  dalam  tinjauan  literatur  sebagai  bagian  dari berbagai aplikasi sistem pendukung keputusan (SPK). Penelitian [5] berfokus pada sistem pendukung keputusan kenaikan jabatan di PT. Metsuma Anugrah Graha. Permasalahan yang diatasi adalah proses penilaian  kinerja  karyawan  dan  penentuan  kelayakan  untuk  mendapatkan  kenaikan  jabatan.  Metode Profile matching ini digunakan untuk membandingkan profil karyawan dengan kriteria jabatan yang ditentukan. Hasilnya, solusi diberikan berupa rekomendasi karyawan yang layak mendapatkan kenaikan jabatan.  Pada  penelitian[6]  mengkaji  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  siswa  berprestasi. Permasalahan yang diatasi adalah seleksi siswa berprestasi berdasarkan kriteria tertentu, seperti prestasi akademik,  kegiatan  ekstrakurikuler,  dan  kepribadian.  Metode profile  matching digunakan  untuk membandingkan profil siswa dengan kriteria pemilihan. Hasilnya, solusi diberikan berupa rekomendasi siswa  berprestasi  berdasarkan  tingkat  kesesuaian  profil  mereka  dengan  kriteria  yang  ditetapkan. Perbedaan  dalam  perhitungan  metode profile  matching antara  kedua  penelitian  dapat  terletak  pada penggunaan  bobot  kriteria  dan  proses  perbandingan  profil  dengan  bobot  tersebut.  Penelitian[4] memberikan  detail  yang  lebih  spesifik  tentang  bobot  dan  peringkat  siswa  berdasarkan  kriteria, sementara penelitian[1] tidak menambahkan rincian informasi terkait perhitungan berdasarkan bobot yang  digunakan.  Selanjutnya,  penelitian[7]  menerapkan  metode profile  matching dalam  sistem pendukung  keputusan  seleksi  calon  peserta  Paskibraka  Kabupaten  Karo.  Permasalahan  yang  diatasi adalah pemilihan calon peserta Paskibraka berdasarkan aspek fisik, mental, dan pengetahuan umum. Metode profile matching digunakan untuk membandingkan profil calon peserta dengan kriteria yang telah  ditentukan.  Solusi  yang  diberikan  adalah  rekomendasi  calon  peserta  Paskibraka  yang  sesuai dengan kriteria yang diinginkan. Penelitian yang dilakukan[8], [9] mengeksplorasi sistem pendukung keputusan pemilihan guru terbaik. Permasalahan yang diatasi adalah penilaian kualitas dan kecocokan guru dengan kriteria tertentu, seperti pengalaman  mengajar, kualifikasi pendidikan, dan kemampuan komunikasi.  Metode profile  matching digunakan  untuk  membandingkan  profil  guru  dengan  kriteria yang  ditetapkan.  Hasilnya,  solusi  diberikan  berupa  rekomendasi  guru  terbaik  berdasarkan  tingkat kesesuaian profil mereka dengan kriteria yang ditentukan.  Metode dan hasil dari[8], [9] ini sama-sama membantu  dalam  membandingkan  profil  objek  atau  kandidat  dengan  kriteria  yang  ditetapkan  untuk memperoleh  hasil  pemilihan  atau  seleksi  yang  sangat  optimal.  Penelitian[10]  menerapkan  metode Profile  matching dalam  pendukung  keputusan  pemilihan  manajer  di  bidang  Teknologi  Informasi. Permasalahan yang diatasi adalah penilaian kompetensi, pengalaman kerja, dan kemampuan manajerial calon manajer. Metode profile matching digunakan untuk membandingkan profil calon manajer dengan kriteria yang telah ditetapkan. Solusi yang diberikan adalah rekomendasi calon manajer yang paling sesuai dengan kriteria yang diinginkan. Dalam penelitian[9], metode profile matching diterapkan untuk menentukan  calon  karyawan  terbaik.  Permasalahan  yang  diatasi  adalah  seleksi  calon  karyawan berdasarkan  kualifikasi  pendidikan,  pengalaman  kerja,  dan  kemampuan.  Metode profile  matching digunakan untuk membandingkan profil calon karyawan dengan kriteria yang ditentukan. Solusi yang diberikan  adalah  rekomendasi  calon  karyawan  terbaik  berdasarkan  tingkat  kesesuaian  profil  mereka dengan kriteria yang ditentukan. Meskipun[2], [9] sama-sama dalam konteks metode profile matching , perbedaan  muncul  dalam  konteks  penerapannya  ditunjukkan  bahwa  metode profile  matching dapat diterapkan dalam berbagai domain keputusan, baik itu dalam konteks pendidikan maupun seleksi tenaga kerja.  Pada[11]    menjelaskan  penerapan  metode profile  matching dalam  pemilihan  Duta  Generasi Berencana  (GenRe).  Permasalahan  yang  diatasi  adalah  pemilihan  calon  Duta  GenRe  berdasarkan kriteria-kriteria  tertentu,  seperti  kemampuan  berkomunikasi,  pengetahuan  tentang  perencanaan keluarga,  dan  keterampilan  presentasi.  Metode profile  matching digunakan  untuk  membandingkan profil  calon  dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Hasilnya,  sistem  memberikan  rekomendasi  calon Duta GenRe yang paling sesuai dengan profil dan kriteria yang ditetapkan. Penelitian[12] berfokus pada analisis  penentuan  profesi  Infolahta  Prajurit  TNI  Angkatan  Laut  menggunakan  metode profile matching .  Permasalahan  yang  diatasi  adalah  penempatan  prajurit  TNI  Angkatan  Laut  dalam  profesi yang sesuai dengan kualifikasi, keahlian, dan preferensi mereka. Metode profile matching digunakan
untuk membandingkan profil prajurit dengan persyaratan dan karakteristik yang dibutuhkan oleh setiap profesi.  Hasilnya,  sistem  memberikan  rekomendasi profesi  yang  paling  sesuai dengan  profil  prajurit dan  persyaratan  profesi  yang  ditetapkan.  Penelitian[2]  menganalisis  metode  Profile  matching  dalam pemilihan proktor untuk Ujian Nasional Berbasis Komputer di SDN 013863 Silo Bonto. Permasalahan yang diatasi adalah pemilihan proktor yang memenuhi kriteria, seperti pengetahuan teknis, kemampuan menghadapi  situasi  yang  tidak  terduga,  dan  keandalan.  Metode profile  matching digunakan  untuk membandingkan  profil  calon  proktor  dengan  kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Hasilnya,  sistem memberikan rekomendasi calon proktor yang paling sesuai dengan profil dan kriteria yang ditetapkan. Dalam[1], [2], [4], [10], [12] menunjukkan bahwa metode ini dapat diterapkan dalam berbagai konteks keputusan  yang  berbeda. Metode profile  matching memberikan  solusi  yang  efektif  dalam  pemilihan Duta GenRe, penentuan profesi bagi prajurit TNI Angkatan Laut, dan pemilihan proktor untuk ujian nasional berbasis komputer. Dalam setiap kasus, metode ini digunakan untuk membandingkan profil individu  dengan  kriteria  yang  relevan  dan  memberikan  rekomendasi  berdasarkan  tingkat  kesesuaian profil tersebut dengan kriteria yang ditetapkan. Secara keseluruhan metode profile matching ini dapat memberikan  pemahaman  tentang  berbagai  permasalahan  yang  dapat  diselesaikan.  Metode profile matching telah  diimplementasikan  dalam  berbagai  bidang,  termasuk  menentukan  promosi  jabatan, memilih siswa berprestasi, memilih peserta paskibraka, memilih guru terbaik, memilih manajer, dan melakukan  seleksi  calon  karyawan[13].  Dalam  setiap  studi,  metode  ini  digunakan  untuk membandingkan profil individu dengan kriteria yang relevan, dan berdasarkan tingkat kesesuaian profil dengan  kriteria  yang  telah  ditetapkan,  solusi  atau  rekomendasi  dapat  diberikan[14].  Hal  ini membuktikan  bahwa  metode profile  matching memiliki  fleksibilitas  dan  dapat  diterapkan  dalam berbagai konteks keputusan. Adapun perbedaan dari penelitian ini dengan penelitian sebelumnya yaitu terdapat,  pada  penelitian  sebelumnya  dilakukan  perhitungan  hanya  dengan  satu  metode  saja  akan sedangkan pada penelitian ini dilakukan perhitungan dengan mengkombinasikan dua algoritma yaitu AHP  dalam  pengecekan  konsistensi  pembobotan  kriteria  dan    dan  dilanjutkan  algoritma profile matching dalam  penentuan  ranking . Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  proses  pemilihan asisten praktikum terbaik di perguruan tinggi melalui optimalisasi algoritma profile matching dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Dengan mengimplementasikan algoritma AHP, penilaian bobot relatif kriteria akan menjadi lebih matang dan rasional, mengurangi pengambilan keputusan berdasarkan preferensi subjektif. Manfaatnya mencakup hasil seleksi yang lebih terstruktur dan efisien, meningkatkan objektivitas dalam penilaian.

## 3 Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  eksperimental  untuk  mengoptimalkan  algoritma profile matching dengan  mengintegrasikannya  dengan  algoritma  AHP.  Rincian  tentang  langkah  yang diterapkan dalam metode penelitian ini terdapat pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitian
Berikut ini merupakan penjelasan detail dari metode penelitian:

## 3.1 Analisis Masalah
Pada tahapan analisis masalah merupakan tahapan awal yang dilakukan penulis untuk mengidentifikasi masalah yang relevan. Proses ini melibatkan analisis dan pemahaman yang mendalam terhadap situasi yang  tidak  sesuai  dengan  harapan  atau  tujuan  yang  telah  ditetapkan  dalam  konteks  pengambilan keputusan multi-kriteria. Dalam penelitian ini, algoritma Profile Matching dan AHP digunakan untuk mencari  solusi  yang  tepat  dan  efektif  dalam  menentukan  preferensi  terhadap  alternatif  yang  dinilai berdasarkan kriteria yang telah ditentukan sebelumnya.

## 3.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan data bertujuan untuk mendapatkan informasi relevan dan representatif yang digunakan dalam  evaluasi  dan  perbandingan  alternatif  menggunakan  algoritma Profile  Matching yang dioptimalkan  dengan  integrasi  algoritma  AHP.  Metode  wawancara digunakan  untuk  mengumpulkan penilaian terhadap kriteria-kriteria tersebut dengan menggunakan skala penilaian yang telah ditetapkan sebelumnya. Pengumpulan data ini penting untuk memperoleh dataset yang digunakan dalam evaluasi dan  perbandingan  alternatif  menggunakan  algoritma profile  matching yang  dioptimalkan  dengan integrasi  algoritma  AHP.  Keseluruhan  pengumpulan  data  ini  merupakan  langkah  penting  dalam mendukung tujuan penelitian untuk mengoptimalkan  algoritma profile matching dalam pengambilan keputusan.

## 3.3 Penentuan Kriteria
Dalam penentuan kriteria penulis memulai dengan mengidentifikasi kriteria-kriteria yang relevan dalam pengambilan  keputusan  yang  didasarkan  pada  pentingnya  faktor-faktor  dalam  mengevaluasi  asisten praktikum terbaik.

## 3.4 Pengecekan Bobot Menggunakan AHP
Selanjutnya, peneliti melakukan perhitungan bobot akhir untuk setiap kriteria dengan menggabungkan preferensi relatif dari matriks perbandingan berpasangan dan konsistensi matriks. Proses ini melibatkan perhitungan  nilai  konsistensi  dan  perhitungan  vektor  bobot  akhir.  Rumus  AHP  adalah  alat  yang digunakan  untuk  menghitung  prioritas  relatif  antara  kriteria  atau  alternatif  dalam  suatu  studi[1]. Terdapat beberapa langkah dalam metode AHP yaitu menghitung matriks perbandingan berpasangan antara kriteria atau alternatif, kemudian menghitung vektor eigen dengan menjumlahkan setiap kolom dalam  matriks  perbandingan  dan  melakukan  normalisasi.  Dan  selanjutnya  dapat  menghitung  jumlah prioritas dengan menjumlahkan setiap baris pada matriks prioritas yang telah ternormalisasi.
3.5 Penilaian Alternatif dengan Profile Matching
Setelah mendapatkan skor kesesuaian untuk setiap alternatif, penulis dapat melakukan peringkat atau perbandingan berdasarkan skor tersebut. Alternatif dengan skor kesesuaian tertinggi dianggap paling sesuai  dengan  profil  referensi  yang  diinginkan.  Langkah  ini  merupakan  tahap  penting  dalam mengoptimalkan algoritma profile matching . Dengan menggunakan metode yang telah dioptimalkan dan mempertimbangkan bobot kriteria yang diverifikasi, algoritma ini dapat memberikan evaluasi dan perbandingan  alternatif  yang  akurat  dan  relevan[15].  Penilaian  alternatif  dengan profile  matching menjadi landasan kuat dalam pengambilan keputusan berbasis data dan kriteria yang telah ditetapkan sebelumnya[16].  Proses  perhitungan  dengan  metode profile  matching melibatkan  definisi  profil referensi berdasarkan kriteria relevan. Kemudian, setiap alternatif diukur kesesuaiannya dengan profil referensi  menggunakan  metrik  atau  skor  kesesuaian.  Alternatif-alternatif  diberi  peringkat  atau dibandingkan berdasarkan skor kesesuaian, dan alternatif dengan skor tertinggi dianggap paling sesuai dengan profil referensi yang diinginkan.

## 3.6 Pengujian Tingkat Error
Selama proses pengujian, penulis juga melakukan analisis terhadap jenis dan penyebab kesalahan yang terjadi. Hal ini dilakukan untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat error dan mencari solusi atau peningkatan yang dapat diterapkan pada algoritma profile matching . Penulis mencatat dan menganalisis  setiap  kesalahan  yang  terjadi,  baik  dalam  perhitungan  skor  kesesuaian  maupun  dalam peringkat atau perbandingan alternatif. Hasil dari pengujian tingkat error dapat digunakan sebagai acuan untuk  memperbaiki  atau  memperbaiki  algoritma profile  matching yang  telah  dioptimalkan.  Dalam penelitian ini, penulis bertujuan untuk mengurangi tingkat error sekecil mungkin sehingga algoritma ini dapat memberikan hasil yang akurat dan konsisten dalam penilaian alternatif.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, berikut langkah-langkah penulis dalam melakukan penelitian:

## 4.1 Analisis Hasil Penelitian
Dalam  penelitian ini,  kriteria  setiap  asisten dinilai  menggunakan  skala  penilaian pada  setiap  kriteria evaluasi yang telah ditentukan, seperti akademik, terajin, dan sikap. Dari tabel tersebut, dapat dilihat penilaian yang diberikan kepada setiap asisten praktikum terbaik pada setiap kriteria evaluasi. Hal ini membantu  dalam  membandingkan  dan  memilih  asisten  praktikum  terbaik  berdasarkan  kesesuaian dengan preferensi yang diinginkan.

## 4.2 Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, data dikumpulkan melalui dua metode utama, yaitu studi pustaka dan wawancara FA. Kedua metode ini digunakan untuk memperoleh informasi yang komprehensif tentang kriteria dan karakteristik  asisten  praktikum  terbaik.  Berikut  adalah  penjelasan  lebih  lanjut  tentang  metode pengumpulan data yang digunakan:

## 4.2.1 Studi Pustaka
Studi  pustaka  dilakukan  dengan  mengumpulkan  informasi  dari  sumber-sumber  terpercaya,  dan publikasi  terkait.  Dalam  penelitian  ini,  peneliti  mengacu  pada  studi-studi  sebelumnya  yang  telah dilakukan dalam bidang pemilihan asisten praktikum terbaik. Informasi tentang kriteria-kriteria yang relevan,  metode  pemilihan  yang  telah  digunakan  dari  penelitian  sebelumnya  dikumpulkan  untuk membentuk dasar penelitian ini.

## 4.2.2 Wawancara
Selain  studi  pustaka,  penelitian  ini  juga  melibatkan  wawancara  dengan  FA.  Wawancara  dilakukan dengan  menggunakan  panduan  pertanyaan  yang  telah  disiapkan  sebelumnya  untuk  mendapatkan pandangan dan insight dari asisten praktikum terbaik mengenai kriteria penting dan karakteristik asisten praktikum terbaik. Melalui kombinasi studi pustaka dan wawancara dengan FA, data yang diperoleh menjadi  lebih  beragam.  Data  tersebut  digunakan  dalam  tahap  penentuan  kriteria,  penilaian  asisten praktikum terbaik dan pengambilan keputusan menggunakan algoritma profile matching .

## 4.3 Penentuan Kriteria
Penentuan  kriteria  dalam  penelitian  ini  dipilih  berdasarkan  relevansi  dengan tujuan  untuk  mengukur kemampuan  kompetensi  yang  diinginkan  dari  calon  asisten  praktikum  terbaik,  dan  pengamatan terhadap  asisten  praktikum  terbaik  yang  sudah  terpilih,  serta  berdasarkan  hasil  wawancara  kepada forum asisten, maka didapatkan kesimpulan kriteria yang digunakan adalah pada Tabel 1 kriteria  di bawah ini.
Tabel 1. Kriteria No Kriteria 1. Akademik 2. Terajin 3. Sikap

## 4.4 Pengecekan Bobot Menggunakan AHP
Proses  penyusunan  matriks  perbandingan  berpasangan  dilakukan  dengan  membandingkan  tingkat relatif kepentingan antara setiap kriteria. Kemudian, nilai perbandingan tersebut diberi skor berdasarkan tingkat kepentingan yang ditentukan.
𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠: 𝐶𝑅  =  𝐶𝐼/𝐼𝑅 (1) [1] Keterangan persamaan 1:
𝐶𝑅  =  𝐶𝑜𝑛𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑛𝑐𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 𝐶𝐼  =  𝐶𝑜𝑛𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑛𝑐𝑦 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥 𝐼𝑅  =  𝐼𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠 𝑅𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 𝐶𝑜𝑛𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑛𝑐𝑦
Tabel 2 berisi daftar Indeks Random Consistency (IR) yang dapat ditemukan di bawah ini.
Volume 12, Nomor 3, September 2023: 938-952                                                                                                      e-ISSN:2540-9719
Tabel 2. IR Uk. Matriks Nilai IR 1,2 0,00 3 0,58 4 1,90 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1,45 10 1,49 11 1,51 12 1,48 13 1,56 14 1,57 15 1,59
Jika nilai Consistency Ratio (CI/IR) ≤ 0.1, maka hasil perhitungan dapat dianggap benar. Namun, jika nilai Consistency Ratio (CI/IR) melebihi 10%, maka penilaian data judgment perlu diperbaiki.
Studi  kasus  ini  melibatkan  sebuah  perusahaan  yang  ingin  memberikan  beasiswa  kepada  mahasiswa yang berhasil menjadi asisten praktikum terbaik. Perusahaan tersebut memiliki 5 kriteria yang harus dipertimbangkan  oleh  calon  penerima  beasiswa,  yaitu  AA  (pekerjaan  orang  tua),  AB  (jumlah tanggungan), AC (penghasilan orang tua), AD (indeks prestasi), dan AE (daerah asal). Setiap kriteria memiliki  sub  kriteria  "kurang,"  "cukup,"  dan  "baik."  Perusahaan  hanya  akan  memberikan  beasiswa kepada 3 mahasiswa dengan nilai tertinggi. Terdapat 5 mahasiswa yang mengajukan beasiswa dengan penilaian kriteria seperti yang terlihat pada Tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3. Hasil Penilaian Asisten A Asisten B Asisten C Asisten D Asisten E C C B K B B C C B K C B C C B K C B C C B K C B C
Angka  0,33  yang  terdapat  pada  baris  AA  dan  kolom  AB  adalah  hasil  dari  perhitungan  1/nilai  yang terdapat pada AA dan  baris AB, serta berlaku pula untuk perhitungan pada seluruh kolom dan baris yang lain. Berikut ini adalah langkah-langkah untuk  menentukan  matriks perbandingan berpasangan yang dapat ditemukan dalam Tabel 4 di bawah ini.
Tabel 4. Perbandingan Berpasangan Kriteria AA AB AC AD AE AA 1 0,33 0,20 0,17 0,14 AB 3 1 0,60 0,50 0,43 AC 5 3 1 0,83 0,71 AD 6 5 3 1 0,86 AE 7 6 5 3 1 Jumlah 22 15,33 9,80 5,50 3,14

## Selanjutnya yaitu membuat matriks nilai kriteria
Rumus :
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖  =  𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 𝑖𝑡𝑒𝑚 (𝑎) / 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑚𝑎𝑠𝑖𝑛𝑔 − 𝑚𝑎𝑠𝑖𝑛𝑔 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝑖𝑡𝑒𝑚 (𝑎). [6] Nilai 0.05 pada baris AA dan kolom AA didapatkan dengan membagi nilai pada baris AA dan kolom AA dengan jumlah total kolom C1. Total nilai pada tabel merupakan hasil penjumlahan setiap baris. Misalnya, baris pertama memiliki nilai 0.16 yang didapatkan dari penjumlahan 0.05 + 0.02 + 0.02 + 0.03  +  0.05.  Nilai  pada  kolom  Prioritas  diperoleh  dengan  membagi  nilai  Jumlah  pada  baris  dengan jumlah kriteria. Dalam kasus ini, dengan adanya 5 kriteria, nilai 0.16 dibagi 5 akan menghasilkan 0.03. Berdasarkan hal tersebut, berikut merupakan tabel matriks nilai pada Tabel 5.
Tabel 5. Matriks Nilai Kriteria AA AB AC AD AE Jumlah Prioritas AA 0,05 0,02 0,02 0,03 0,05 0,16 0,03 AB 0,14 0,07 0,06 0,09 0,14 0,49 0,10 AC 0,23 0,20 0,10 0,15 0,23 0,90 0,18 AD 0,27 0,33 0,31 0,18 0,27 1,36 0,27 AE 0,32 0,39 0,51 0,55 0,31 2,08 0,42
Matriks dibuat dengan mengkalikan nilai prioritas dengan nilai matriks. Nilai 0.03 pada baris AA dan kolom AA diperoleh dari perkalian nilai AA pada kolom AA dengan nilai Prioritas. Kolom jumlah pada tabel  di  atas  diperoleh  dari  penjumlahan  setiap  barisnya.  Baris  pertama  memiliki  nilai  0.06  yang didapatkan dari penjumlahan 0.03 + 0.01 + 0.01 + 0.01 +  0.00. Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 6 berikut ini.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Kriteria AA AB AC AD AE Jumlah AA 0,03 0,01 0,01 0,01 0,00 0,06 AB 0,29 0,10 0,06 0,05 0,04 0,54
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
AC 0,90 0,54 0,18 0,15 0,13 1,91 AD 1,63 1,36 0,82 0,27 0,23 4,31 AE 2,92 2,50 2,08 1,25 0,42 9,17
Langkah berikutnya adalah menghitung rasio konsistensi. Perhitungan ini bertujuan untuk memastikan apakah  nilai Consistency  Ratio (𝐶𝑅)   ≤  0.1 .  Jika  nilai  CR  lebih  besar  dari  0.1,  maka  matriks perbandingan harus diperbaiki. Nilai pada kolom jumlah per baris diperoleh dari kolom jumlah pada tabel item (c), sementara nilai prioritas diperoleh dari tabel item (b). Tabel 7 berikut ini dibuat untuk menghitung nilai Consistency Ratio.
Tabel 7. Nilai Target Aspek Sikap Kriteria Jumlah Per Baris Prioritas Hasil AA 0,06 0,03 0,09 AB 0,54 0,10 0,64 AC 1,91 0,18 2,09 AD 4,31 0,27 4,58 AE 9,17 0,42 9,58
Berdasarkan tabel di atas, diperoleh persamaan 1:
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ (𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙)   =  16.99 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝑛  =  5 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 (𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ / 𝑛)   =  3.40 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐶𝐼 ((𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠  −  𝑛)/𝑛)   =   −0.32 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐶𝑅 (𝐶𝐼 / 𝐼𝑅)   =   −0.29;  𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐼𝑅 𝑙𝑖ℎ𝑎𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 , karena nilai 𝐶𝑅 (−0.29)   <  0.1 , maka dapat dikatakan bahwa rasio konsistensi dari perhitungan diterima.
4.5 Penelitian Alternatif dengan Profile Matching
Pada tahapan ini dilakukan perhitungan untuk memastikan keakuratan perbandingan yang diberikan. Dalam  penelitian  ini,  penulis  dapat  menentukan  bobot  dari  setiap  aspek  berdasarkan  penilaian  yang telah  diberikan.  Bobot  ini  akan  digunakan  dalam  tahap  evaluasi  dan  perbandingan  alternatif menggunakan algoritma profile matching yang telah dioptimalkan. Dibawah ini merupakan langkah- langkah perhitungan yang dilakukan untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat. Berikut rumus metode yang digunakan dalam profile matching : 𝑁𝐶𝐹  −  𝑁𝐶 ∶  𝐼𝐶 (2) [1] Keterangan: NFC   : Nilai rata-rata CF NC : Jumlah total nilai CF IC : Jumlah item CF
Pada kasus penelitian ini, terdapat 3 aspek penilaian yang digunakan, yaitu:
1. Aspek Akademik (bobot 20%) yang memiliki 10 sub aspek yaitu kemampuan analitis, kualitas pekerjaan, prestasi, kreativitas, kemampuan problem solving, keandalan, inisiatif, pemahaman materi, pemenuhan target dan keahlian teknis.
2. Aspek  Terajin  (bobot  30%)  yang  memiliki  6  sub  aspek  yaitu  kedisiplinan,  produktivitas, ketekunan, tanggung jawab, ketelitian dan efisiensi
3. Aspek Perilaku (bobot 50%) yang memiliki 4 sub aspek yaitu kerjasama, komunikasi, kejujuran dan kehadiran
Tahap selanjutnya yaitu menentukan alternatif yang akan dievaluasi. Pemberian skor atau nilai target untuk setiap kriteria dalam skala 1-5, dan 1 adalah yang terendah dan 5 adalah yang tertinggi, dibawah ini merupakan tabel nilai target untuk aspek akademik yang dapat dilihat pada Tabel 8 di bawah ini.
Tabel 8. Nilai Target Aspek Akademik Aspek Faktor Penilaian Nilai Target Akademik Kemampuan analitis 3 Kualitas pekerjaan 3 Prestasi 4 Kreativitas 4 Kemampuan problem solving 3 Keandalan 4 Inisiatif 4 Pemahaman materi 5 Pemenuhan target 3 Keahlian teknis 4 Dibawah ini merupakan tabel nilai target untuk aspek terajin : Tabel 9. Nilai Target Aspek Terajin Aspek Faktor Penilaian Nilai Target Terajin Kedisiplinan 3 Produktivitas 4 Ketekunan 2 Tanggung jawab 3 Ketelitian 3 Efisiensi 5 Dibawah ini merupakan tabel nilai target untuk aspek sikap: Tabel 10. Nilai Target Aspek Sikap Aspek Faktor Penilaian Nilai Target Sikap Kerjasama 3 Komunikasi 3 Kejujuran 4 Kehadiran 5
Setelah melakukan penentuan nilai  target  dari setiap aspek, selanjutnya penulis menentukan core factor (CF) dan secondary factor (SF) . Nilai tersebut ditentukan oleh para ahli, persentase dari CF dan SF pada kasus ini CF= 60 % dan SF= 40%. Dibawah ini merupakan tabel penentuan CF dan SF yang dapat dilihat pada Tabel 11 di bawah ini.
Tabel 11. Penentuan CF dan SF Aspek Faktor Penilaian Tipe Akademik Kemampuan analitis CF Kualitas pekerjaan CF Prestasi SF Kreativitas SF Kemampuan problem solving CF Keandalan SF Inisiatif SF Pemahaman materi CF Pemenuhan target CF Keahlian teknis SF Terajin Kedisiplinan CF Produktivitas CF Ketekunan SF Tanggung jawab SF Ketelitian CF Efisiensi SF Sikap Kerjasama CF Komunikasi CF Kejujuran SF Kehadiran SF
Setelah  melakukan  penentuan  CF  dan  SF  di  masing-masing  aspek,  selanjutnya  penulis menghitung  pemetaan  GAP  dengan  menentukan  nilai  target  untuk  setiap  faktor.  Dalam penelitian ini terdapat nilai target untuk setiap faktor adalah 5. GAP ditentukan berdasarkan nilai faktor dan nilai target. Nilai GAP dihitung dengan mengurangkan nilai faktor dari nilai target.  Semakin  tinggi  nilai  GAP,  semakin  jauh  faktor  tersebut  dari  nilai  target. Dibawah  ini merupakan tabel nilai GAP untuk aspek akademik pada Tabel 12 di bawah ini.
Tabel 12. Nilai GAP Aspek Akademik Asisten A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 Asisten A -1 1 -1 -1 -1 -2 0 -2 -1 -1 Asisten B 0 1 -1 -1 -1 -1 0 -3 1 0 Asisten C 1 1 -1 -1 1 -1 -2 -2 0 -2 Asisten D 0 2 0 -1 1 0 -1 0 1 -1 Asisten E 0 0 -1 3 -1 1 -1 -3 2 0
Dibawah ini merupakan tabel nilai GAP untuk aspek terajin :
Tabel 13. Nilai GAP Aspek Terajin Asisten A1 A2 A3 A4 A5 A6 Asisten A 0 0 1 -2 0 -4 Asisten B 1 1 3 -2 1 -4 Asisten C 1 -2 0 1 2 -3 Asisten D -2 1 3 2 2 -3 Asisten E 1 1 2 0 2 -2
Dibawah ini merupakan tabel nilai GAP untuk aspek sikap:
Tabel 14. Nilai GAP Aspek Sikap Asisten A1 A2 A3 A4 Asisten A 1 1 0 -1 Asisten B 1 0 0 -1 Asisten C 1 2 1 -3 Asisten D 0 0 0 0 Asisten E 1 0 -1 0

## 4.6 Perhitungan Nilai Total
(𝑥)%. 𝑁𝐶𝐹(𝑖, 𝑠, 𝑝)   +   (𝑥)%. 𝑁𝑆𝐹(𝑖, 𝑠, 𝑝)   =  𝑁(𝑖, 𝑠, 𝑝) (2) [2] Keterangan: NCF(i,s,p)
: Nilai rata-rata CF (akademik/terajin/sikap)
NSF(i,s,p) : Nilai rata-rata SF (akademik/terajin/sikap) N(i,s,p) : Nilai total dari aspek (akademik/terajin/sikap)
(x)%
: Nilai persen yang diinputkan
Dimana, Aspek akademik Asisten A = (60% 𝑥 3.9) + (40% 𝑥 4) = 3.94
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Aspek terajin Asisten A = (60% 𝑥 5) + (40% 𝑥 2.8) = 4.12 Aspek sikap Asisten A = (60% 𝑥 4.5) + (40% 𝑥 4.5) = 4.5
Selanjutnya,  skor  setiap  alternatif  dengan  bobot  kriteria  yang  sesuai  untuk  mendapatkan  nilai  total. Langkah perhitungan setiap alternatif adalah sebagai berikut:
𝑅𝑎𝑛𝑘𝑖𝑛𝑔  =   (𝑥)%. 𝑁𝑖  +   (𝑥)%. 𝑁𝑠  +   (𝑥)%. 𝑁𝑝 [2] Keterangan:
Ni : Nilai total aspek akademik Ns : Nilai total aspek terajin Np : Nilai total aspek sikap (x)% : Nilai Persen yang diinputkan Nilai persen yang diinputkan berasal dari bobot setiap aspek yang telah ditentukan yaitu aspek akademik = 20%, aspek terajin= 30% dan aspek sikap= 50%.
Hasil akhir dari perangkingan dengan nilai 𝑁𝑖 = 3.94, 𝑁𝑠 = 4.12 𝑑𝑎𝑛 𝑁𝑝 = 4.5 , sebagai berikut: 𝑅𝑎𝑛𝑘𝑖𝑛𝑔 = (20% 𝑥 3.94) + (30% 𝑥 4.12) + (50% 𝑥 4.5) = 0.79 + 1.24 + 2.25
= 4.28 Hasil akhir PM dapat diketahui pada Tabel 15 berikut: Tabel 15. Hasil Akhir Asisten Ni Ns Np Hasil Akhir Asisten A 3,94 4,12 4,5 4,286 Asisten B 4,16 3,58 4,68 4,246 Asisten C 4,02 3,74 3,72 3,786 Asisten D 4,46 3,3 5 4,382 Asisten E 3,94 4,6 4,68 4,508
Ranking kandidat ditentukan berdasarkan nilai hasil akhir yang semakin besar, sehingga semakin besar kesempatan untuk menjadi asisten terbaik. Sebaliknya, semakin kecil nilai hasil akhir, semakin rendah peluang menjadi asisten terbaik. Dapat disimpulkan bahwa berdasarkan hasil akhir yang diperoleh maka yang menjadi asisten terbaik adalah Asisten E dengan nilai akhir 4,508.

## 4.7 Pengujian Tingkat Error
Untuk  menghitung  pengujian  tingkat  error,  dapat  dilakukan  menggunakan  metode  MSE  untuk membandingkan hasil akhir perangkingan dengan hasil akhir yang sebenarnya. Dalam penelitian ini, hasil akhir perangkingan adalah 4,508, sedangkan hasil akhir yang sebenarnya diberikan dalam tabel 10. Langkah-langkah untuk menghitung MSE adalah sebagai berikut:
Selisih antara hasil akhir perangkingan dan hasil akhir yang sebenarnya untuk setiap asisten.
1. Selisih untuk Asisten A: 4.286 - 4.286 = 0
2. Selisih untuk Asisten B: 4.246 - 4.246 = 0
3. Selisih untuk Asisten C: 3.786 - 3.786 = 0
4. Selisih untuk Asisten D: 4.382 - 4.382 = 0
5. Selisih untuk Asisten E: 4.508 - 4.508 = 0 Kuadratkan setiap selisih.
1. Selisih kuadrat untuk Asisten A: 0^2 = 0
2. Selisih kuadrat untuk Asisten B: 0^2 = 0
3. Selisih kuadrat untuk Asisten C: 0^2 = 0
4. Selisih kuadrat untuk Asisten D: 0^2 = 0
5. Selisih kuadrat untuk Asisten E: 0^2 = 0
Maka hasil rata-rata dari selisih kuadrat adalah 𝑀𝑆𝐸 = (0 + 0 + 0 + 0 + 0) / 5 = 0 . Hasil MSE yang diperoleh  adalah  0.  Nilai  MSE  yang  mendekati  0  menunjukkan  bahwa  model  atau  algoritma perangkingan sangat akurat dalam memprediksi hasil akhir yang sebenarnya. Dalam hal ini, nilai MSE
yang  sama  dengan  0  menunjukkan  bahwa  perangkingan  yang  dihasilkan  sepenuhnya  sesuai  dengan hasil akhir yang sebenarnya. Selanjutnya yaitu dilakukan perbandingan antara rekomendasi sistem dan rekomendasi pakar yang dapat digunakan untuk menentukan seberapa yakin sistem keputusan dalam memberikan rekomendasi. Untuk hasil perbandingan keputusan dapat dilihat pada Tabel 16 berikut.
Tabel 16. Perbandingan Keputusan Kriteria Yang Dipilih Rekomendasi Sistem Rekomendasi Pakar Hasil Keputusan Keputusan Kedisiplinan, ketekunan, tanggungjawab Terajin Terajin Sesuai Kerjasama, ketelitian, kehadiran Sikap Sikap Sesuai Prestasi, inisiatif, keahlian teknis Akademik Akademik Sesuai Pemahaman materi, prestasi, inisiatif Akademik Akademik Sesuai Kerjasama, komunikasi, kejujuran Sikap Sikap Sesuai Produktivitas, prestasi, kehadiran Akademik Akademik Sesuai Keahlian teknis, prestasi, pemahaman materi Akademik Akademik Sesuai Kejujuran, kehadiran, keandalan Sikap Sikap Sesuai Ketekunan, ketelitian, komunikasi Terajin Terajin Sesuai Kualitas pekerjaan, jujur, ketekunan Sikap Akademik Tidak Sesuai
Hasil perbandingan yang dilakukan, dari 10 perbandingan terdapat 9 data yang mempunyai keputusan yang sesuai dan 1 data yang mempunyai keputusan tidak sesuai, maka didapatkan nilai akurasi sebesar 9/10  ∗  100  =  90%.

## 5 Kesimpulan
Kesimpulan  terkait  dengan  hasil  pengujian  kolaborasi  antara  dua  algoritma  dengan  hasil  dapat memberikan  kontribusi  yang  akurasi.  Uji  tingkat  error  menggunakan Mean  Squared  Error (MSE) menunjukkan hasil yang akurat, dengan nilai MSE 0 dalam memprediksi hasil akhir yang sebenarnya. Kemudian pengujian menggunakan perbandingan keputusan terdapat hasil yang telah dilakukan dari 10 perbandingan  terdapat  9  data  yang  mempunyai  keputusan  yang  sesuai  dan  1  data  yang  mempunyai keputusan  tidak  sesuai.  Dari  hasil  perbandingan  maka  didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  90%. Selanjutnya, dalam pengembangan penelitian ini, peneliti menyarankan untuk meningkatkan  metode AHP  dan profile  matching dalam  pemilihan  asisten  praktikum  terbaik  supaya  dapat  mengeksplorasi penggunaan metode-metode lain yang dapat dikombinasikan dengan AHP dan profile matching untuk meningkatkan akurasi dan efektivitas pemilihan asisten praktikum terbaik. Dengan mengintegrasikan metode-metode ini, pengembang selanjutnya dapat memanfaatkan kekuatan dari setiap pendekatan dan memperoleh hasil yang lebih akurat.

## Referensi
[1] M.  Hafiz,  A.  Faiz,  and  N.  A.  Sya’bana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Calon Mahasiswa Kesehatan dengan Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dan Profile Matching (Studi Kasus : Fakultas Ilmu Kesehatan Universitas Muhammadiyah Tangerang),” Universitas Muhamadiyah Tangerang , Vol. 4, No. 2, Sep. 2019, pp. 18-23.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[2] A. Ramadani and A. Prijuna Lubis, “Analysis of Profile Matching Method for Computer-Based National  Assessment  Proctor  Selection  DSS  at  SDN  013863  Silo  Bonto,” Jurnal  Teknik Informatika (Jutif) , Vol. 3, No. 1, 2022, Doi: 10.20884/1.Jutif.2022.3.1.136.
[3] M. Risaldi And T. Kristiana, “Penerapan Profile Matching untuk Penilaian Siswa Terbaik pada SMK Widya Patria 2 Jakarta,” Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika , Vol. 1, No. 2, Desember 2020, pp. 87-91.
[4] Norhikmah,  "Pemilihan  Mahasiswa  Unggul  dengan  Menerapkan  Sistem  Pendukung Keputusan," Jurnal  Informatika:  Jurnal  pengembangan  IT  (JPIT) ,  Vol.7,  No.3,  September 2022, pp. 141-148.
[5] S. P. Keputusan, K. Jabatan, A. A. Widodo, And M. Misdram, “Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan menggunakan Metode Profile Matching (Studi Kasus: PT. Metsuma Anugrah Graha),” Journal of Information System and Technology , Vol.02 No. 01, Maret 2021, pp. 1-16.
[6] D.  D.  Apriyani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa  Berprestasi  menggunakan Metode  Profile  Matching,” Faktor  Exacta ,  Vol.  14,  No.  1,  P.  44,  Mar.  2021,  Doi: 10.30998/Faktorexacta.V14i1.9057.
[7] N.  Diaz  And  Sulindawaty,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Calon  Peserta  Paskibraka Kabupaten Karo  menggunakan Profile Matching,” Jurnal Teknik Informatika (Jutif) , Vol. 1, No. 2, Pp. 87–91, Dec. 2020, Doi: 10.20884/1.Jutif.2020.1.2.28.
[8] Y.  Bachtiar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Terbaik  menggunakan  Profile Matching,” Vol. 15, No. 4, Pp. 1979–276, 2022, Doi: 10.30998/Faktorexacta.V15i4.11928.
[9] I.  B.  Dewa,  K.  Ramanda,  and  Y.  Yunita,  “Penerapan  Metode  Profile  Matching  dalam Menentukan  Calon Karyawan Terbaik,” Jurnal  Sisfokom  (Sistem Informasi  Dan  Komputer) , Vol. 11, No. 1, Pp. 100–106, Apr. 2022, Doi: 10.32736/Sisfokom.V11i1.1343.
[10] A. Diana, D. Achadiani, and H. Irawan, “Penerapan Metode Profile Matching untuk Pendukung Keputusan  Pemilihan  Manajer  Information  Technology,” Jurnal  Teknik  Informatika  Dan Sistem Informasi , Vol. 7, No. 1, Apr. 2021, Doi: 10.28932/Jutisi.V7i1.3393.
[11] A. Nabila, N. A. Hasibuan, and D. P. Utomo, “Penerapan Metode Profile Matching (PM) dalam Menentukan  Pemilihan  Duta  Generasi  Berencana  (Genre),” Building  Of  Informatics, Technology  And  Science  (Bits) ,  Vol.  4,  No.  2,  Pp.  777–786,  Sep.  2022,  Doi: 10.47065/Bits.V4i2.2074.
[12] A.  Aji  Kusuma,  “Analisis  Penentuan  Profesi  Infolahta  Prajurit  TNI  Angkatan  Laut Menggunakan Metode Profile Matching,” Journal of Industrial Engineering & Management Research , Vol. 4, No. 1, 2023, Doi: 10.7777/Jiemar.
[13] Norhikmah,  and  Kusrini  and  A,  Muhammad  Rudyanto,  "Perancangan  Sistem  Pendukung Keputusan dalam memilih Sekolah Tinggi Ilmu Kesehatan di Yogyakarta," Citec Journal , Vol. 1, No. 2, Februari 2014 – April 2014, pp. 154-170.
[14] Norhikmah,  Rumini,  and  Henderi.  “Metode  Fuzzy  AHP  dan  AHP  dalam  Penerapan  Sistem Pendukung Keputusan,” Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia, Vol. 1, No.2, Januari 2013, pp. 09-33.
[15] Steven.  “Perancangan  dan  Implementasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kenaikan  Jabatan berbasis  Web  dengan  Metode  Profile  Matching  di  PT.  Putra  Indo  Cahaya” Journal  of Information System and Technology , Vol.02 No. 01, Maret 2021, pp. 1-16.
[16] R.  Nuraini,  "Implementasi  Metode  Profile  Matching  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Distributor Alat Kesehatan," Universitas Nasional , Vol. 7, No. 3, 2022.