Walisongo Journal of Information Technology, Vol. 3 No. 2 (2021): 81- 94 DOI : http://dx.doi.org/10.21580/wjit.2021.3.2.9651 Copyright © 2021 WJIT: Walisongo Journal of Information Technology

## IMPLEMENTASI METODE PROFILE MATCHING PADA PENJURUSAN BIDANG MINAT SISWA (Studi kasus di SMA 12  Semarang)
Wulandari Yuniar P 1 , Muljono 2 12 Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro E-mail: 111201508980@mhs.dinus.ac.id, muljono@dsn.dinus.ac.id

## Abstract
Class X high school students have not been able to determine what area of interest they should choose  due  to  lack  of  knowledge.  Although  the  principal  and  teachers  have  provided  direction  to students,  they  have  not  fully  provided  solutions  to  problems  faced  by  class  X  SMA  students.  In addition,  schools  are  also  required  to  continue  to  compete  with  each  other  to  have  good  quality students and advance the quality of schools, so that systems or technologies that support majors must also be established to support school accreditation. The ability to reasoning based on data similarity or  profile  matching  is  one  of  the  main  elements  in  a  knowledge-based  system.  The  ability  in knowledge-based systems is able to define similarity very well. The results of experiments carried out by  calculating  profile  matching  can  provide  comparisons,  in the  science  class  specialization  of  192 students,  only  84%  of  those  who  are  positive  can  enter.  Meanwhile,  if  the  social  studies  class  is interested in all 192 students, all of them can enter. So that the system implemented with the Profile Matching  method  will  be  able  to  help  as  well  as  be  additional  support  for  X  grade  high  school students who want to register for school specialization.
Keywords : Profile Matching Method, Majoring Class X SMA

## Abstrak
Siswa  kelas  X  SMA  belum  dapat  menentukan  bidang  minat  apa  yang  harus  mereka  pilih disebabkan  oleh  pengetahuan  yang  kurang.  Meskipun  kepala  sekolah  serta  guru  telah  memberikan pengarahan  pada  siswa,  namun  tidak  sepenuhnya  memberikan  solusi  masalah  yang  dihadapi  siswa kelas  X  SMA.  Selain  itu  sekolah  juga  dituntut  untuk  terus  saling  bersaing  untuk  memiliki  kualitas siswa  yang  baik  dan  memajukan  kualitas  sekolah,  sehingga  sistem  atau  teknologi  yang  mendukung penjurusan  juga  harus  diadakan  untuk  mendukung  akreditas  sekolahan.  Kemampuan  penalaran berbasis  kemiripan  data  atau  profile  matching  adalah  salah  satu  elemen  utama  pada  sistem  berbasis pengetahuan.  Kemampuan  pada  sistem  berbasis  pengetahuan  mampu  mendefinisikan  kemiripan dengan sangat baik. Hasil percobaan yang dilakukan perhitungan profile matching dapat memberikan perbandingan,  pada  peminatan  kelas  IPA  siswa  sebanyak  192  hanya  84%  saja  yang  positif  bisa masuk.  Sedangkan  jika  peminatan  kelas  IPS  seluruh  siswa  sebanyak  192  semuanya  bisa  masuk. Sehingga  dengan  adanya  sistem  yang  diterapkan  dengan  metode  Profile  Matching    ini  akan  dapat membantu  sekaligus  menjadi  tambahan  dukungan  dalam  siswa  SMA  kelas  X  yang  ingin  mendaftar peminatan sekolah.
Kata Kunci : Metode Profile Matching, Penjurusan siswa kelas X SMA

## 1. PENDAHULUAN
Mengenai pemilihan bidang Siswa kelas X SMA Negeri 12 Semarang, siswa masih belum dapat menentukan bidang minat apa yang harus mereka  pilih  disebabkan  oleh  pengetahuan yang  kurang.  Meskipun  kepala  sekolah  serta guru telah memberikan pengarahan pada siswa, namun  tidak  sepenuhnya  memberikan  solusi masalah  yang  dihadapi  siswa  kelas  X  SMA Negeri  12  Semarang.  Dalam  hal  ini,  peneliti memberi  gagasan  dengan  membangun  sistem yang  dapat  memprediksi  bidang  minat  untuk membantu  menambah  keyakinan  para  siswa kelas  X  sekolah  SMA  Negeri  12  Semarang (Wisnu, 2019). Selain itu sekolah juga dituntut untuk  terus  saling  bersaing  untuk  memiliki kualitas  siswa  yang  baik    dan  memajukan kualitas sekolah, sehingga sistem atau teknologi yang  mendukung  penjurusan  juga  harus diadakan untuk mendukung akreditas sekolahan.
Pihak  sekolah  mempunyai  hak  dalam menentukan  potensi  yang  dimiliki  oleh  siswa- siswinya.  Untuk  memfokuskan  kualitas  siswa- siswinya pihak sekolah perlu mengelompokkan minat kemampuan siswa berdasarkan nilai mata pelajaran.  Sehubungan  dengan  hal  tersebut pihak sekolah berharap dengan adanya pengelompokan minat  kemampuan siswa berdasarkan nilai mata pelajaran dapat mempermudah pihak sekolah dalam meningkatkan  kualitas  siswa-siswinya  dalam memilih  sekolah  setelah  lulus.  Selain  itu, pengelompokan minat  kemampuan siswa tersebut  lebih  efektif  karena  para  guru  tidak berfokus  membimbing  hanya  pada  siswa  yang dirasa mampu untuk mengembangkan kemampuannya. Seperti yang sebelumnya para guru  hanya  berfokus  membimbing  pada  siswa yang  mampu  mengembangkan  kemampuannya sehingga  hal  tersebut  tidak  efisien  dengan situasi yang semestinya.
Dari  penumpukan  nilai  siswa  yang disimpan sekolahan, seharusnya bisa dimanfaatkan untuk pembuatan sistem berbasis informasi.  Seperti  sistem  seleksi,    Pohon Keputusan,  Jaringan  Syaraf    Tiruan,  Naïve Bayes,  K-Nearest  Neighbor  dan  banyak lainnya.  Teknik-teknik  itu  dapat  dimanfaatkan untuk  menemukan  sebuah informasi  baru  yang dapat digunakan, seperti klasifikasi peminatan
jurusan atau prediksi tentang peminatan jurusan dan  sebagainya  (Maghari  &  Alfere,  2018). Kemampuan penalaran berbasis kemiripan data atau profile matching adalah salah satu elemen utama  pada  sistem  berbasis  pengetahuan. Kemampuan pada sistem berbasis pengetahuan mampu  mendefinisikan  kemiripan  dengan sangat baik (Tyas, 2015).
Dalam  hal  ini  Profile  matching  juga  bisa dimanfaatkan  untuk  memprediksi  minat  siswa karena  profile  matching  pengetahuan  mampu mendefinisikan  kemiripan  dengan  sangat  baik. Dengan cara mencocokan nilai-nilai aspek yang digunakan  apakah  cocok  dengan  dataset  yang ditentukan dan akan menghitung jarak nilai dari batas  minimal  dengan  nilai  tersebut  (Farid  & Firliana,  2017).  Dalam  profile  matching terdapat  langkah  penentuan  GAP,  yaitu  selisih perbedaan  antara  kompetensi  siswa  dengan kompetensi  jurusan  yang  akan  ditempatinya nanti. Sangat cocok jika diterapkan pada bidang minat seperti sekolahan
2. METODE PENELITIAN
2.1 Pemilihan Bidang Minat
Pada  SMA  biasanya  terdapat  dua peminatan  untuk  penjurusan  siswa  yaitu IPA dan IPS. Seolah-olah tingkat kecerdasan siswa itu cuma dibagi jadi dua tolak  ukur  saja  yaitu  hitungan  untuk  IPA dan  hafalan  untuk  IPS.  Jika  siswa  jago hitungan  ya  itu  tandanya  cocok  masuk  ke jurusan  IPA,  sebaliknya  jika  suka  hafalan berarti cocok masuk jurusan IPS (Wibowo, 2019).  Pernyataan  tersebut  tidak  benar, tidak  ada  satupun  pelajaran  hitungan  di IPA,  baik  Fisika,  Kimia,  dan  Biologi  itu sama  sekali  bukan  pelajaran  berhitung. Kalaupun  ada  yang  namanya  pelajaran berhitung,  yang  paling  dekat  itu  ya pelajaran  Akuntansi,  itu  pun  malah  dia lebih  pas  masuk  ke  jurusan  IPS.  Begitu juga  sebaliknya,  tidak  ada  satupun pelajaran  di  IPS  yang  menuntut  hafalan, kalo sekarang di jurusan IPS masih banyak menghafal  materi  pelajaran,  berarti  cara belajar yang keliru.
Baik  Sejarah,  Sosiologi,  Ekonomi, maupun  Geografi  itu  pelajaran  yang menuntut  pemahaman  konseptual  yang komprehensif.  Ketika  konsepnya  sudah
mengerti,  maka  dengan  sendirinya  kita akan  hafal  sama  istilah-istilah  yang digunakan. Berdasarkan
Bloom’s Taxonomy,  kemampuan  manusia  dalam domain  kognitif  terbagi  menjadi  tiga aspek, yaitu (Wibowo, 2019): 1. Level  1:  Knowledge,  yang  termasuk dalam  knowledge  adalah  pengetahuan kita mengenai fakta-fakta atau terminologi yang spesifik, pengetahuan mengenai  metode-metode  tertentu,  dan pengetahuan  mengenai  prinsip-prinsip dan teori-teori universal.
2. Level  2:  Comprehension,  Sedangkan comprehension merupakan kemampuan
kognitif  yang  melibatkan  kemampuan untuk memahami konsep, membandingkan konsep, menginterpretasikan  suatu  fenomena atau  abstraksi  tertentu,  dan  dapat menyimpulkan main idea dari pembahasan-pembahasan tertentu.
3. Level  3:  Critical  Thinking,  terdiri  dari beberapa  dimensi,  yaitu:  analysis, evaluation, synthesis.
a. Analysis: menguji dan menguraikan informasi dan/atau pengetahuan
dengan cara mengidentifikasi komponen-komponen dari informasi tersebut  (misalnya:  penyebab,  efek,
dan prevalensi)
b. Evaluation: mengajukan dan mempertahankan  opini  dengan  cara membuat penilaian mengenai informasi  dari  gagasan  berdasarkan dengan kriteria-kriteria tertentu.
c. Synthesis: mengumpulkan informasi-informasi  terkait  suatu gagasan  tertentu  untuk  membuat suatu kesimpulan dan menghasilkan gagasan alternatif.
2.2 Tahapan Preprocessing
Pada  pemrosesan  data  terdapat
preprocessing
yaitu dilakukan dinormalisasi dimana data yang yang akan digunakan  akan  dilakukan  proses  tahap awal dulu. Pada deretan data terdapat 2
penilaian yaitu teori dan praktek, sehingga proses  awal  yang  harus  dilakukan  adalah mencari nilai rata-rata dari kedua penilaian, sehingga didapatkan nilai tunggal yang akan digunakan untuk proses input. Gambaran alur preprocessing seperti gambar berikut ini :

## Gambar 1 Alur preprocessing
Keterangan :
1. Dataset sebelum preprocessing adalah dataset  asli  yang  didapatkan  dari SMA 12 Semarang
2. Dataset  adalah  data  nilai  yang meliputi nilai teori dan nilai praktek
3. Didapatkan  nilai  rata-rata  dari  nilai teori dan nilai praktek
4. Nilai  rata-rata  adalah  dataset  yang telah di preprocessing
2.3 Skenario Penentuan Kriteria Factor
Dalam profile matching terdapat kriteria  yang  disebut  sebagai core factor dan secondary factor .  Pada  penelitian  ini core factor dan secondary factor ditentukan  oleh  pihak  sekolahan,  berikut ini ada rencana pemberian bobot pada core factor dan secondary factor pada  masing- masing  kriteria.  Contoh  pengambilan  tipe untuk  bidang  minat  diambil  berdasarkan decision making  dilihat  dari  kebutuhan sekolah antara IPA dan IPS.
WJIT : Walisongo Journal of Information Technology – Vol. 3, No.2 (2021)

## Tabel 1 Kriteria Factor (Wisnu, 2019)
Kriteria tipe untuk penjurusan IPA ATRIBUT Tipe Nilai Matematika Core Factor Nilai B. Indonesia Core Factor Nilai B. Inggris Secondary Factor Nilai Fisika Core Factor Nilai Kimia Core Factor Nilai Sejarah Secondary Factor Nilai Geografi Secondary Factor Nilai Ekonomi Secondary Factor Nilai Sosiologi Secondary Factor Nilai Biologi Core Factor
Keterangan :
Kriteria  diambil  dari  kesepakatan  Tata  Kesiswaan  yang  memberikan  studi  kasus untuk penelitian, pada penjurusan kelas IPA seperti pada tabel 1 diatas.
Tabel 2 Kriteria Factor (Wisnu, 2019)
Kriteria tipe untuk penjurusan IPS ATRIBUT Tipe Nilai Matematika Secondary Factor Nilai B. Indonesia Core Factor Nilai B. Inggris Secondary Factor Nilai Fisika Secondary Factor Nilai Kimia Secondary Factor Nilai Sejarah Core Factor Nilai Geografi Core Factor Nilai Ekonomi Core Factor Nilai Sosiologi Core Factor Nilai Biologi Secondary Factor
Keterangan :
Kriteria  diambil  dari  kesepakatan  Tata  Kesiswaan  yang  memberikan  studi  kasus untuk  penelitian,  pada  penjurusan  kelas  IPS  seperti  pada  tabel  2  diatas.
Setelah  mendapatkan  nilai  yang  valid  dari preprocessing dan  menetukan factor kriteria, selanjutnya  pemrosesan profile  matching dari  peminatan  siswa,  penggambaran  proses  dengan profile matching sebagai berikut :
Tabel 3 Tabel Contoh 1 Mata Pelajaran Set Profile matching IPA Contoh Set Profile matching IPS Contoh Nilai Pelajaran Siswa Contoh Nilai Matematika 6 8 6 Nilai B. Indonesia 5 8 7 Nilai B. Inggris 7 8 6 Nilai Fisika 8 5 7 Nilai Kimia 9 7 8 Nilai Sejarah 7 6 4 Nilai Geografi 7 4 6 Nilai Ekonomi 8 7 7 Nilai Sosiologi 5 8 8 Nilai Biologi 7 9 7 Tabel 4 Tabel Hasil Contoh 2 Jurusan  IPA Jurusan IPS Hasil  Penilaian  Profile Matching … % …% Berdasarkan  persentase  tersebut  maka siswa  dengan  NIS  dan  Nomor  N direkomendasikan masuk jurusan (IPA/IPS) dengan persentase N persen.
2.4 Metode Profile Matching Profile  matching adalah  mekanisme pengambilan keputusan yang mengasumsikan bahwa terdapat tingkatan variabel  prediktor  ideal  yang  harus terpenuhi  oleh  subyek/data  yang  diteliti, bukan berarti tingkat minimal yang harus terpenuhi atau terlewati (id, 2018). Proses perhitungan  metode Profile  Matching diawali  dengan  pendefinisian  nilai-nilai minimum  untuk  setiap  variabel  yang kemudian dijadikan gap dan diberi bobot.
Setiap variabel akan dihitung berdasarkan rata-rata  variabel Core  Factor (CF)  dan Secondary  Factor (SF)  (Gautama,  2017). Sebelum  menghitung  CF  dan  SF  ada langkah-langkah  yang  harus  dilakukan untuk  menghitung  gap  pada profile
matching . Langkah-langkah metode
Profile Matching :
1. Menentukan data-data yang dibutuhkan  antara  lain  data  nilai UN  Matematika,  Fisika,  Kimia,
Biologi, Bahasa Indonesia, Bahasa
Inggris dan hasil jawaban kuesioner yang telah disediakan  .
2. Menentukan aspek yang digunakan dalam penilaian.
3. Pemetaan Gap Profile. Gap = Profil Minimal – Profile Data
4. Memberikan bobot nilai setiap Gap.
5. Menghitung Core Factor dan
Secondary Factor Core  Factor adalah  kriteria  data yang  paling  dibutuhkan  dalam suatu  penilaian  karena  dengan adanya Core  Factor ini  dapat diperoleh hasil yang optimal.
Core Factor dirumuskan dengan : NFC = ENC / EIC
WJIT : Walisongo Journal of Information Technology – Vol. 3, No.2 (2021)
Keterangan: NFC     :  Nilai rata-rata core
factor NC       :  Jumlah total nilai core factor IC         :  Jumlah item core factor
Secondary  Factor adalah  kriteria data  yang  tidak  termasuk Core Factor atau  bisa  dibilang  faktor pendukung yang dibutuhkan dalam suatu penilaian.
Soft Factor dirumuskan dengan :

## NFS = ENS / EIS
Keterangan:
NFS  :  Nilai rata-rata secondary
factor
NS     :  Jumlah total nilai secondary factor IS       : Jumlah item secondary factor 6. Menghitung nilai total. Nilai total diperoleh dari prosentase Core Factor (CF) dan Secondary Factor (SF). Nilai total dirumuskan : N = (x) % NCF + (x) % NSF Keterangan:
N  :  Nilai Total dari kriteria NFS         :  Nilai rata-rata secondary factor NFC         :  Nilai rata-rata core factor (x) %        :  Nilai persen yang diinputkan
7.   Menghitung penentuan ranking.
Penentuan ranking sendiri merupakan hasil akhir dari Metode Profile Matching .
Ranking = (x) % NMA + (x) % NSA
Keterangan :
NMA        :  Nilai total kriteria Aspek Utama NSA         :  Nilai total kriteria Aspek Pendukung (x) %        :  Nilai persen yang diinputkan 2.5 Kelebihan Metode Profile Matching
Berikut  ini  merupakan  uraian tentang  kelebihan  dan  juga  kekurangan tentang Profile Matching . Kelebihan Profile Matching yaitu,
1. Untuk membandingkan antara kompetensi  individu  masing-masing, metode  ini  sangat  cocok  digunakan, untuk mengetahui suatu profile individu sehingga diketahui perbedaanya. 2. Sangat  cocok  digunakan  sebagai pengambil keputusan yang
berhubungan  dengan  nilai  keputusan yang  memiliki  nilai  prestasi    dan kompetensi,  karena  perhitungannya menggunakan pembobotan dan
perhitungan gap.
3. Profile matching juga memiliki penilaian logis dan konsisten dibanding  dengan  metode  yang  lain, sehingga alternatif yang diberikan juga lebih baik (Cahya, 2018).
Sedangkan  kekurangan Profile  Matching yaitu,
1. Tidak memperhitungkan daya tahan  atau  ketahanan  hasil  output yang  sudah  dianalisis  pengambilan keputusan.
2. Profile  matching tidak  digunakan oleh  multi  objek  dan  multi  kriteria yang
berdasarkan pada perbandingan  tiap  elemen  yang digunakan (Cahya, 2018).
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil Penerapan Profile Matching
Dalam  percobaan  perhitungan manual  ini  akan  mencoba  menghitung dengan  dataset  sebanyak  192  record  data uji.  Kemudian  data  diambil  secara random  20%  atau  sebanyak  38  record sebagai data training. Berikut ini adalah langkah-langkah  hitungan  manual  yang dipakai  untuk  data  menggunakan  metode profile matching. Penjelasan ini dibutuhkan  untuk  mengetahui  alur  dari hitungan  metode  sehingga  mendapatkan output  atau  hasil.  Berikut  ini  adalah rumus  bertahap  metode.  Konversi  nilai
menjadi empat bagian yaitu angka 1, 2, 3, dan  4.  Dengan  ketentuan  nilai  4  adalah pembagian  nilai  tertinggi.  Berikut  ini pembagian range nilainya. Tabel 5 Tabel Range Konversi Nilai asli Konversi Nilai ≥ 85 4 80 – 84 3 76 – 79 2 ≤ 75 1
Berikut ini adalah dataset yang sudah dikonversi :
ID MAT  BIN  ING  FIS  KIM  SEJ  GEO  EKO  SOS  BIO
1 3 4 2 4 2 3 4 3 3 3 2 4 3 4 4 3 4 4 4 4 3 3 3 3 3 4 3 3 4 3 4 3 4 3 3 3 4 2 3 3 3 4 3 5 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 … … … … … … … … … … … 38 3 3 3 4 3 3 3 3 4 3
1. Berikut  ini  adalah  perhitungan  GAP  dari  dataset  untuk  profile  matching  kelas  IPA. Dicontohkan pada data ID 1 dan seterusnya adalah sudah hasil.

## Tabel 6 Nilai Profile Minimal IPA
Nilai Profile Minimal MAT BIN  ING  FIS  KIM  SEJ  GEO  EKO  SOS  BIO 4 3 2 3 3 1
1 1 1 4
Tabel 7 Pemetaan Nilai GAP, Nilai Siswa Dikurangi Nilai Minimal IPA
ID MAT BIN ING FIS KIM SEJ GEO  EKO SOS BIO 1 3-4=- 1 4- 3=1 2- 2=0 4- 3=1 2-3=-1 3- 1=2 4- 1=3 3- 1=2 3- 1=2 3-4=-1 2 0 0 2 1 0 3
3 3 3 -1 3 -1 0 1 1 0 2 3 2 3 -1 4 -1 0 1 1 -1 2 2 2 3 -1 5 -1 0 1 1 0 2 2 2 2 -1 … … … … … … … … … … … 38 -1 0 1 1 0 2 2 2 3 -1
2. Berikut  ini  adalah  perhitungan  GAP  dari  dataset  untuk  profile  matching  kelas  IPA. Dicontohkan pada data ID 1 dan seterusnya adalah sudah hasil.

## Tabel 8 Nilai Profile Minimal IPS
Nilai Profile Minimal MAT BIN  ING  FIS  KIM  SEJ  GEO  EKO  SOS  BIO 3 3 3 1 1 4 4 3 3 2 Tabel 9 Pemetaan Nilai GAP, Nilai Siswa Dikurangi Nilai Minimal IPS ID  MAT BIN ING FIS KIM SEJ GEO  EKO SOS BIO 1 3-3=0 4- 3=1 2-3=-1 4- 1=3 2- 1=1 3-4=-1 4- 4=0 3- 3=0 3- 3=0 3-2=1 2 1 0 1 3 2 0
0 1 1 1 3 0 0 0 3 2 -1
0 0 1 1 4 0 0 0 3 1 -1
-1 0 1 1 5 0 0 0 3 2 -1
-1 0 0 1 … … … … … … … … … … … 38 0 0 0 3 2 -1
-1 0 1 1
3. Menghitung Pemberian Pembobotan Dari Hasil GAP
Setelah diperoleh GAP pada masing-masing individu, kemudian diberikan bobot masing- masing sesuai ketentuan tabel penilaian yang telah dibuat sebelumnya (Cahya, 2018) yaitu,
Tabel 10 Tabel Pembobotan No Selisih gab Bobot nilai Keterangan 1 0 5 Kemampuan seperti yang di butuhkan 2 1 4.5 Kemampuan individu melebihi 1 tingkat 3 -1 4 Kemampuan individu kurang dari 1 tingkat 4 2 3.5 Kemampuan individu melebihi 2 tingkat 5 -2 3 Kemampuan individu kurang dari 2 tingkat 6 3 2.5 Kemampuan individu melebihi 3 tingkat 7 -3 2 Kemampuan individu kurang dari 3 tingkat 8 4 1.5 Kemampuan individu melebihi 4 tingkat 9 -4 1 Kemampuan individu kurang dari 4 tingkat
Dari hasil ID 1 diperoleh nilai GAP matematika yaitu (-1) artinya pada pembobotan hasil GAP, nilai akan dikonversi menjadi bobot nilai 4, seperti ketentuan pada tabel 4.9 diatas.
Tabel 9 Pembobotan Hasil Nilai GAP IPA
ID MAT BIN ING FIS KIM SEJ GEO  EKO SOS BIO 1 4 4,5 5 4,5 4 3,5 2,5 3,5 3,5 4 2 5 5 3,5 4,5 5 2,5 2,5 2,5 2,5 4 3 4 5 4,5 4,5 5 3,5 2,5 3,5 2,5 4 4 4 5 4,5 4,5 4 3,5 3,5 3,5 2,5 4 5 4 5 4,5 4,5 5 3,5 3,5 3,5 3,5 4 … … … … … … … … … … … 38 4 5 4,5 4,5 5 3,5 3,5 3,5 2,5 4

## Tabel 12 Pembobotan Hasil Nilai GAP IPS
ID  MAT BIN ING FIS KIM SEJ GEO  EKO SOS BIO 1 5 4,5 4 2,5 4,5 4 5 5 5 4,5 2 4,5 5 4,5 2,5 3,5 5 5 4,5 4,5 4,5 3 5 5 5 2,5 3,5 4 5 5 4,5 4,5 4 5 5 5 2,5 4,5 4 4 5 4,5 4,5 5 5 5 5 2,5 3,5 4 4 5 5 4,5 … … … … … … … … … … … 38 5 5 5 2,5 3,5 4 4 5 4,5 4,5 4. Menghitung Core Factor dan Secondary Factor dari Hasil Pembobotan GAP
Untuk  penentuan core  factor dan secondary factor ini  dilakukan  oleh administrator,  dalam  penelitian  ini ditentukan  oleh  Tata  Usaha  pihak sekolah (Wisnu, 2019). Setelah penentuan bobot GAP selesai, kemudian nilai  akhir  bobot    dikelompokkan menjadi  2  bagian  yaitu  bagian Core Factor dan secondary factor . Contoh  perhitungan untuk kelas IPA :
Core Factor N CF (A) = (Matematika) + (B. Indonesia) + (Fisika) + (Kimia) + (Biologi)  / 5 Secondary Factor N SF (A) = (B.Inggris)+(Sejarah)+(Geografi)+(Ekonomi)+ (Sosiologi) / 5 Nilai Total IPA
= (N CF (a) ) A (N SF (a))
Contoh  perhitungan untuk kelas IPS : Core Factor N CF (S) = (B.Indonesia) + (Sejarah) + (Geografi) + (Ekonomi) + (Sosiologi)  / 5 Secondary Factor N SF (S) = (Matematika)n + (B.Inggris) + (Fisika) + (Kimia) + (Biologi) / 5
Nilai Total IPS
= (N CF (s) ) + (N SF (s)) Tabel 103 Hasil Akhir Nilai Kelas IPA
ID
Core Factor N CF (A) = (Matematika) + (B. Indonesia) + (Fisika) + (Kimia) + (Biologi)  / 5
Secondary Factor N SF (A) = (B.Inggris) + (Sejarah) + (Geografi) + (Ekonomi) + (Sosiologi) / 5 Nilai Total 1 4,2 3,6 7,8 2 4,7 2,7 7,4 3 4,5 3,3 7,8 4 4,3 3,5 7,8 5 4,5 3,7 8,2 … … … … 38 4,5 3,5 8
WJIT : Walisongo Journal of Information Technology – Vol. 3, No.2 (2021)
Tabel 114 Hasil Akhir Nilai Kelas IPS

## ID
Core Factor N CF (S) = (B.Indonesia) + (Sejarah) + (Geografi) + (Ekonomi) + (Sosiologi)  / 5 Secondary Factor N SF (S) = (Matematika) + (B.Inggris) + (Fisika) + (Kimia) + (Biologi) / 5 Nilai Total 1 4,7 4,1 8,8 2 4,8 3,9 8,7 3 4,7 4,1 8,8 4 4,5 4,3 8,8 5 4,6 4,1 8,7 … … … … 38 4,5 4,1 8,6 5. Membandingkan  Hasil  Akhir  dari IPA dan IPS Setelah  mendapatkan  hasil  nilai  dari masing-masing  kelas,  kemudian  penentuan dengan cara membandingkan hasil persentase yang lebih besar. Jika hasil akhir nilai  persentase  IPA  lebih  besar  maka direkomendasikan  untuk  siswa  masuk  ke kelas  IPA.  Jika  hasil  akhir  nilai  persentase
IPS  lebih  besar  maka  direkomendasikan untuk  siswa  masuk  ke  kelas  IPS.  Tetapi jika  hasil  akhirnya  seimbang,  maka ketentuan  dapat  diambil  oleh  siswa  itu sendiri,  karena  di  dalam  sistem  juga  di tampilkan  hasil  dari  kedua  persentase antara  IPA  dan  IPS  selain  itu  sistem  juga hanya sebatas rekomendasi. Rumus pencarian persentase: Persentase (%) = ( Nilai Total) * 10 ID Nilai Total IPA Nilai Total IPS Persentase IPA Persentase IPS 1 7,8 8,8 78% 88% 2 7,4 8,7 74% 87% 3 7,8 8,8 78% 88% 4 7,8 8,8 78% 88% 5 8,2 8,7 82% 87% … … … … … 38 8 8,6 80% 86%
Dari  percobaan  38  record  data tersebut  kita  bisa  melihat  contoh untuk ID 1 memiliki 78% jika masuk kelas IPA dan 88% jika  masuk kelas IPS.  Itu  artinya  berdasarkan  hitungan profile  matching  bahwa  ID  1  lebih berpeluang untuk masuk ke kelas IPA dengan persentase 88%.
3.2 Pembahasan Hasil
Dari  form  rekomendasi  ini,  admin
akan menginputkan data-data yang
meliputi data profil siswa, dari id data dan nama siswa. Sekaligus menginputkan nilai mata  pelajaran  yang  telah  ditentukan,  di
antaranya nilai matematika, bahasa indonesia,  bahasa  inggris,  fisika,  kimia, sejarah,  geografi,  ekonomi,  sosiologi  dan biologi.  Sistem  akan  diberikan  kondisi, jika  salah  satu  form  belum  terisi  maka tidak  dapat  diproses.  Jika  seluruh  form telah diisi semua maka penilaian baru bisa diproses.  Kondisi  lain  juga  diterapkan untuk  inputan  ID  dan  form  nilai  khusus hanya boleh menginputkan number. Selain itu  inputan  nilai  diberikan  maksimal inputan yaitu angka 100 saja.
Gambar 2 Input  Nilai
Gambar 3 Simpan Hasil
Dari hasil proses inputan sebelumnya akan ditampilkan  pada  form  hasil  proses,  disini admin  dapat  melihat  langkah-langkah perhitungan  profile  matching.  Proses  dari awal input nilai siswa di transformasi dulu sesuai  dengan  ketentuan  yang  telah  di jelaskan seperti di bawah ini :
Tabel 125 Tabel Range Konversi Nilai Konversi ≥ 85 4 80 – 84 3 76 – 79 2 ≤ 75 1
Setelah  melalui  tahap  transformasi  baru nilai diproses sesuai dengan urutan profile matching,  termasuk  pembobotan  nilai GAP. Dan kemudian dihasilkan persentase penjurusan IPA dan IPS.
Evaluasi pada Masing-masing
kelompok  data  akan  diuji  menggunakan metode decision maker . Berikut ini adalah rentang  gap  yang  digunakan  untuk menentukan  kelolosan  hasil  dari  masing- masing data.

## Tabel 136 Nilai Akurasi Evaluasi Gap (Atma, 2017)
Range Penilaian Kategori Penilaian 0 - 49 Sangat Kurang 50 – 59 Kurang 60 – 69 Cukup 70 – 84 Baik 85 - 100 Sangat Baik
Hasil  akhir  akan  ditentukan  dengan menghitung  nilai  akurasi  tiap  kelompok data  uji  dengan  menggunakan  metode decision maker . Data bisa dikatakan akurat jika  hasil  akhir  perbandingan    sistem  dan hasil  decision  maker  memiliki  hasil  yang sama.    Nilai  yang  digunakan  yaitu  nilai dinyatakan  lulus  dengan  nilai  baik  adalah hasil di atas 75%.
Jika  dilihat  dari  penilaian  kelas
IPA,  dari  192  siswa  yang  telah  diuji terdapat    29  siswa  yang  memiliki  nilai  di bawah  75%.  Sedangkan  jika  dilihat  dari penilaian  IPS,  dari  192  siswa  semuanya memiliki nilai di atas 75%. Selanjutnya
hasil  perhitungan  akan  dihitung  nilai akurasinya  menggunakan  metode decision maker seperti  berikut  ini  (Atma,  2017). Data akurasi diambil dari penilaian jumlah dataset  berjumlah  192,  dengan  kriteria penilaian  masing-masing  mata  pelajaran, berikut adalah rumusnya:
% = 84%
% = 100%
Dapat  disimpulkan  dengan  pengujian menggunakan    metode decision maker dengan    perhitungan profile  matching , pada peminatan kelas IPA siswa sebanyak 192  hanya  84%  saja  yang  positif  bisa masuk.  Sedangkan  jika  peminatan  kelas IPS seluruh siswa sebanyak 192 semuanya bisa masuk.
4. KESIMPULAN
sistem rekomendasi peminatan jurusan dapat membantu siswa SMA kelas X  untuk  memberi  informasi  tambahan. Sehingga  siswa  yang  memiliki  minat untuk  sekolah  pada  jurusan  IPA  atau  IPS akan ditambah keyakinannya ketika melakukan  daftar  ulang  di  kelas  2  atau kelas  XI.  Dan  akan  mengurangi  keraguan ketika  persentase  yang  dihasilkan  oleh sistem lebih besar dari 75%. Karena angka 75%  merupakan  hasil  akurasi  dan  tolak ukur  yang  masuk  kedalam  angka  Baik dalam  sebuah  penelitian.  Jika  dilihat  dari hasil percobaan yang dilakukan perhitungan profile matching dapat memberikan perbandingan, pada peminatan  kelas  IPA  siswa  sebanyak  192 hanya  84%  saja  yang  positif  bisa  masuk. Sedangkan  jika  peminatan  kelas  IPS seluruh siswa sebanyak 192 semuanya bisa masuk.  Sehingga  dengan  adanya  sistem yang  diterapkan  dengan  metode Profile Matching ini  akan  dapat  membantu sekaligus  menjadi  tambahan  dukungan dalam  siswa  SMA  kelas  X  yang  ingin mendaftar peminatan sekolah.

## REFERENCE
Atma,  F.  D.  S.,  2017.  Implementasi  Metode  Profile  Matching  untuk  Seleksi  Penerimaan  Anggota. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Volume 1, p. 9.
Cahya,  2018.  DSS  Profile  Matching  Metode. Contoh  Penerapan  DSS  Profile  Matching  Metode ,  5 April, p. 5.
Dhika, H., Isnain, N. & Tofan, M., 2019. Manjemen Villa Menggunakan Java Netbeans dan MysQL. Jurnal IKRA-ITH Informatika, Volume 3, p. 7.
Farida, I. N. & Firliana, R. F., 2016. Implementasi Metode Profile Matching Untuk Evaluasi Potensi Akademik Penjurusan Siswa MAN 2 Kota Kediri. Jurnal Infotel , pp. 156-157.
Farid,  I.  N.  &  Firliana,  R.,  2017.  Perancangan  SIstem  Rekomendasi  Jurusan  Berdasarkan  Potensi Siswa Menggunakan Metode Profile Matching. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia, Volume 2, p. 6.
Gautama, E., 2017. Perbanas Institute. [Online] Available at:
https://dosen.perbanas.id/metode-profile-matching-pencocokan-profil/
[Diakses 2 5 2019].
id, k.
m.,
2018. komang my id. [Online]
Available  at:  http://komang.my.id/2018/05/04/metode-profile-matching-dengan-php-mysql/ [Diakses 2 5 2019].
Kusumawardhany,  N.,  Nurmansyah  &  Wardani,  A.  S.,  2019.  Penerapan  Metode  AHP  Dan  Profile Matching  Dalam  Penentuan  Jurusan  SMA. Terbit  online  pada  laman  web  jurnal, Volume 16, p. 7.
Maghari,  A.  Y.  A.  &  Alfere,  S.,  2018.  Prediction  of  Student's  Performance  Using  Modified  KNN Classifiers. International Conference on Engineering & Future Technology, Volume 1, p. 8.
Monalisa,  A.,  2015.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Jurusan  Dengan  Metode  Profile Matching Berbasis Web Pada Sekolah SMK TI Airlangga Samarinda. p. 6.
Ningtyas, A. & Hasugia, H., 2019. Sistem Penunjang Keputusan Penjurusan Siswa Pada SMA Negeri 10 Kabupaten Tangerang Dengan Metode AHP dan Profile Matching. J u r n a l I D E A L I S, Volume 2, p. 9.
Satoto,  B.  D.,  khotimah,  B.  K.  &  Iswati,  2015.  Pengelompokan  Wilayah  Madura  Berdasarkan Indikator  Pemerataan  Pendidikan  Menggunakan  Partition  Arround. Journal  of  Information Systems Engineering and Business Intelligence, Volume 1, p. 8.
Tyas, R. D. O., 2015. Pengembangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Sapi Potong Dengan Metode Fuzzy  K-Nereast  Neighbor. Journal  of  Environmental  Engineering  &  Sustainable Technology, Volume 2, p. 9.
WJIT : Walisongo Journal of Information Technology – Vol. 3, No.2 (2021) Wibowo, A., 2019. Jurusan Ipa Ips SMA. [Online] Available at: https://www.zenius.net/blog/5483/jurusan-ipa-ips-sma
[Diakses 18 1 2020].
Wisnu, T., 2019. Peminatan SMP [Wawancara] (14 9 2019).
Wongso,  F.,  2015.  Perancangan  SIstem  Informasi  Penjualan  Berbasia  Java. Jurnal  Ilmiah  Ekonomi dan Bisnis, Volume 12, p. 15.