ANALISA DAN DESAIN SISTEM INFORMASI PENUNJANG KEPUTUSAN PEMILIHAN MEKANIK TERBAIK PADA TOYOTA AUTO 2000 CABANG CILEDUG MENGGUNAKAN METODE PROFILE MATCHING
Sidik Abdulah 1) , Lis Suryadi 2)
1 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1,2 Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260
E-mail : Sidikabdulah94@gmail.com 1) , lis.suryadi@budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
Sistem ini membahas tentang keputusan pemilihan mekanik terbaik pada Toyota Auto2000 Cabang Ciledug yang bertujuan untuk menghasilkan keputusan dalam pemilihan mekanik terbaik sesuai dengan kriteria pada Toyota Auto2000  Cabang  Ciledug.  Masalah  yang  terjadi  saat  ini  Kepala  Bengkel  mengalami  kesulitan  dalam  proses rekap hasil penilaian dan pengolahan data penilaian yang hanya dilakukan sendiri yang mengakibatkan proses penilaian  belum  maksimal  dan  membutuhkan  waktu  yang  lama,  dan  belum  adanya  pembobotan  kriteria  dan perankingan dari hasil penilaian akhir. Penggunaan sistem penunjang keputusan ini diharapkan dapat membantu mengurangi  kesalahan  dan  mempercepat  proses  penilaian  karyawan  dan  dalam  pengambilan  keputusan pemilihan  mekanik  terbaik.  Sistem  ini  menggunakan  metode  Profile  Matching  untuk  menentukan  nilai  akhir alternatif(mekanik). Dalam hal menentukan mekanik terbaik, dilakukan dengan cara menjumlahkan bobot  dari kinerja  pada alternatif untuk keseluruhan atribut. Nilai  yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif itu lebih  terpilih.  Sehingga  laporan  yang  dihasilkan  adalah  laporan  ranking  dari  semua  alternatif  yang  sudah diurutkan  dari  nilai  alternatif  terbesar  sampai  terkecil.Metodologi  yang  digunakan  untuk  membuat  sistem  ini adalah bahasa pemrograman VB.Net dan MySQL sebagai database serta Microsoft Visual Studio 2008 sebagai tools.  Sistem  ini  diharapkan  akan  mempermudah  dan  mempercepat  dalam  kegiatan  kegiatan  operasional perusahaan  sehingga  hasil  laporan  data  dapat  diketahui  dengan  mudah,  dan  akurat  untuk  membantu  Kepala Bengkel dalam mengambil keputusan.
Kata kunci: Sistem Penunjang Keputusan, Toyota Auto 2000 Cabang Ciledug,  Metode Profile Matching, Pemilihan mekanik terbaik

## 1. PENDAHULUAN
Auto2000  adalah  jaringan  jasa  perawatan, perbaikan,  dan  penjualan  yang  berdiri  sejak  tahun 1974 dengan nama Astra Motor Sales, dan pada tahun 1990  berubah  nama  menjadi  Auto2000  dengan manajemen  PT.  Astra  International  Tbk.  Dalam bisnisnya,  Auto  2000  berhubungan  dengan  PT. Toyota  Astra  Motor  sebagai  Agen  Tunggal Pemegang Merek (ATPM) Toyota, yang menjadikan Auto2000 adalah salah satu dealer resmi Toyota.Kedepannya  jumlah  jaringan  Auto2000  pun akan  terus  bertambah  seiring  dengan  pertumbuhan bisnis,  serta  untuk  memenuhi  kebutuhan  seluruh pelanggan  Toyota.  Meningkat  dan  menurunnya kepuasan  pelanggan  tergantung  pada  kegiatan  after sales  service.  Salah  satu  upaya  Auto2000  agar Mekanik  tetap  semangat,  termotivasi,  dan  mutu selama  bekerja  baik,  maka  salah  satu  cara  yang dilakukan  oleh  Auto2000  melakukan  pemilihan mekanik  terbaik  untuk  diberikan  apresiasi  berupa penghargaan  bisa  dalam  bentuk,  uang  atau  yang lainnya  bagi  mekanik  terbaik.  Penilaian  Mekanik dilakukan  oleh  tim  penilai,  yaitu  Kepala  Bnegkel. Auto2000  telah  melakukan penilaian  dan  pemilihan mekanik terbaik setiap tahunnya dan rutin dilakukan hingga  sekarang.  Permasalahan  yang  terjadi  pada Auto2000 yaitu Kepala Bengkel mengalami kesulitan pada saat proses rekap hasil penilaian dan pengolahan
data karena pengolahan data tersebut hanya dilakukan dengan  menggunakan Microsoft  Excel dan  Kepala Bengkel  hanya  bekerja  sendiri  yang  menjadikan proses  tersebut  kurang  maksimal  dan  butuh  waktu yang lama. Dan pada proses penilaian terdapat  hasil penilaian  akhir  yang  sama  antar  Mekanik,  maka Kepala  Bengkel  harus  melihat  data history masing- masing Mekanik untuk menjadi bahan pertimbangan dalam memilih Mekanik terbaik. Serta belum adanya perankingan dari hasil penilaian akhir tersebut. Oleh karena  itu,  sangat  penting  dibangun  sistem pengambilan  keputusan  yang  terkomputerisasi  yang dapat  memudahkan  dalam  memilih  Mekanik  yang sesuai  kebutuhan  dan  kriteria  perusahaan  dengan Metode Profile Matching . Penelitian ini menggunakan  Metode  Profile  Matching  karena Metode  Profile  Matching  merupakan  salah  satu metode  yang  praktis  dan  sederhana.  Berdasarkan sistem berjalan ini, masalah yang terjadi  adalah
a. Selama  ini  proses  pemilihan  mekanik  terbaik belum menggunakan sistem yang baik dan belum adanya  pembobotan  untuk  setiap  kriteria,  yang menjadikan hasil penilaian kurang akurat.
b. Belum ada perankingan dari hasil akhir penilaian sehingga Kepala Bengkel kesulitan memutuskan yang berhak menjadi mekanik terbaik.
Adapun tujuan dari penulisan sebagai berikut :
a. Membantu  perusahaan  untuk  memilih  mekanik terbaik sesuai kriteria dan kualifikasi perusahaan dengan  cepat  dan  efisien.  Sebagai  acuan  dan bahan  pertimbangan  untuk  memperbaiki  dan menyempurnakan  sistem  kerja  yang  sudah berjalan.
b. Menerapkan  ilmu  yang  penulis  dapat  selama perkuliahan  sehingga  bermanfaat  dalam  dunia nyata.
Manfaat penulisan dari penulisan sebagai berikut : Sistem ini membantu pihak-pihak yang terlibat dalam proses  pemilihan  mekanik  terbaik  ke  tahap selanjutnya  dan  melakukan  perangkingan  sesuai bobot  yang  diperoleh.  Sistem  ini  membantu meningkatkan  efisiensi  dan  efektifitas  dalam pengambilan keputusan.

## 2. STUDI LITERATUR
a. Penelitian  sebelumnya  dengan  judul  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Personal Homeband Universitas Brawijaya Menggunakan Metode Profile” dengan  nomor  e-ISSN:  2548- 964X Permasalahan yang ditemui dalam seleksi yang  sebelumnya  adalah  mekanisme  penilaian yang  tidak  jelas.  Hal  ini  menyebabkan  waktu yang  dibutuhkan  untuk  menentukan  personel menjadi lama dan hasil seleksi menjadi subjektif. Sistem  seleksi  yang  sebelumnya  juga  sangat tidak  efisien  apabila  jumlah  pendaftar  menjadi banyak, karena sistem seleksi  yang sebelumnya menggunakan  prosedur  manual.  Hasil  dari pengujian  didapatkan  akurasi  sistem  mencapai 83.3%, yaitu 5 dari 6 keluaran sistem merupakan personel  yang  dipilih  oleh  juri  untuk  menjabar sebagai personel Homeband Universitas
Brawijaya.  Dapat  disimpulkan  bahwa  hasil penelitian  ini  dapat  dijadikan  alat  bantu  untuk memilih Personel Homeband Universitas Brawijaya [1]
b. Menurut  penelitian  sebelumnya  dengan  judul “Penerapan  Metode Profile  Matching Pada Proses  Pemilihan  Lokasi  Perumahan”  dengan nomor  ISSN:  2089-3787  Permasalahan  yang ditemui  adalah  pemilihan  lokasi  masih  secara manual.apabila kurang jeli dalam memilih lahan lokasi akan berakibat pada lambatnya penjualan,dan mengakibatkan keuntungan perusahaan  menjadi  kurang  optimal.  Metode profile  matching  ini  dipilih  karena  metode  ini mampu  memberikan  rekomendasi  dengan  nilai terdekat,  jadi  walaupun  tidak  ada  lahan  lokasi yang  sesuai  persis  dengan  yang  di  inginkan developer tapi profile matching akan memberikan rekomendasi pemilihan lahan lokasi dengan  profil  yang  terdekat  dengan  yang diinginkan developer..[2]
c. Penelitian  sebelumnya  dengan  judul  “Sistem Rekomendasi Pemilihan Kandidat Calon Tenaga Kerja  Menggunakan  Model  Profile  Matching”
dengan  nomor  ISSN:  2302-3805  Permasalahan yang ditemui adalah kesulitan dalam mempertemukan perguruan tinggi,
mahasiswa/alumni dan perusahaan (stakeholder) sebagai entitas yang punya peran dalam system. Dari  penelitian  yang  telah  dilaksanakan  terlihat bahwa  metode  profile  matching  sebagai  sebuah model  dalam  sistem  pendukung  keputusan mampu  memberikan  sebuah  solusi  sehingga perusahaan dapat memperoleh profile mahasiswa/alumni yang sesuai dengan kualifikasi untuk menempati lowongan pekerjaan yang telah ditentukan.Aplikasi dibagung  berbasis  web  merupakan  system pendukung  keputusan  dengan  menggunakan metode profile matching,dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi kandidat colon tenaga kerjadalam bentuk rangking.[3]

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  peneliti  ada  tiga,  metode pengumpulan data, metode analisa sistem dan metode pengembangan  sistem,  untuk  metode  pengumpulan data  yang  dilakukan    yaitu  dengan  cara  Observasi, dilakukan  dengan  mengamati  secara  langsung tentang  hal-hal  yang  berkaitan  dengan  proses pemilihan  mekanik  terbaik  pada  Auto2000  Cabang Ciledug. Selanjutnya wawancara, wawancara dilakukan untuk mengetahui masalah dalam pemilihan  mekanik  terbaik  pada  Auto2000  Cabang Ciledug, selain  itu wawancara  juga dilakukan untuk mengetahui kebutuhan informasi dan hambatan atau kendala dalam pemilihan mekanik terbaik. Selanjutnya  Analisa  Dokumen,  analisa  dokumen yang  dilakukan  adalah  menganalisa  dokumen  yang ada  sehingga  diperolehlah  informasi  yang  sesuai dengan  sistem  yang  akan  dirancang.  Lalu  yang terakhir Studi Pustaka, Studi pustaka dilakukan untuk mendapatkan  gambaran  yang  menyeluruh  tentang apa yang sudah dikerjakan orang lain dan bagaimana orang  mengerjakannya.  Materi  yang  valid  untuk melakukan sebuah studi pustaka adalah buku, jurnal, paper, bahkan artikel blog dari para akademis. Untuk metode  analisa  sistem  yang  peneliti  gunakan adalah…..
Untuk  metode  pengembangan  sistem  peneliti menggunakan  model  waterfall.  Metode  waterfall pertama kali diperkenalkan oleh Windows W. Royce pada  tahun  1970.  Menurut  Pressman  (2015:42), “waterfall  merupakan  model  klasik  yang  bersifat sistematis,  berurutan  dalam  membangun software . Output dari setiap tahap merupakan input bagi tahap berikutnya”.[4]

## Gambar 1 Tahapan Model Waterfall
Gambar diatas menjelaskan tahapan model Waterfall dari  Perancangan  Sistem,  Analisis  Sistem,  Desain Sistem,  Pengkodean  Program,  Uji  Coba  Program, Implementasi  Program,  dan  sampai  Pemeliharaan Sistem.[4]

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Analisa Masalah fishbone diagram bisa mengidentifikasi beberapa sebab  potensial  dari  satu  efek    masalah  dan menganalisa masalah itu melalui sesi brainstorming.  [5].  Berikut  gambar  2  terdapat fishbone diagram :

## Gambar 2 Analisa Fisfbone
Masalah utama pada penelitian  yang dilakukan di  Toyota  Auto2000  Cabang  Ciledug.adalah  sulit menentukan  mekanik  terbaik  yang  dipengaruhi  oleh beberapa factor method, material, process dan people . Faktor method mengakibatkan pengambilan keputusan  yang  kurang  akurat  karena  belum  ada metode.  Faktor material mengakibatkan waktu  yang cukup  lama  dalam  membandingkan  antar  Mekanik karena  manajemen  dokumen  yang  kurang  baik. Faktor process mengakibatkan  proses  rekap  dan pengolahan  data  yang  lama  dan  sering  terjadi kesalahan karena belum ada sistem penilaian mekanik terbaik  dan  masih  menggunakan Microsoft  excel . Faktor peopple mengakibatkan  kecemburuan  sosial karena masih ada ketertarikan terhadap seseorang.
4.2 Analisa Proses Bisnis
a. Absensi Mekanik yang hadir harus mencatat kedatangan dan  kepulangannya  pada  mesin  amino.  Setiap akhir bulan technical leader merekap absensi dari
tiap  Mekanik  kemudian  membuatkan  laporan absensi untuk diserahkan kepada kepala bengkel.
Gambar  3 Activity Diagram Pengambilan Data Absensi Mekanik
b. Produktivitas
Setiap mengerjakan pekerjaan Mekanik mencatat  data  pekerjaannya  sesuai  Perintah Kerja  Bengkel  (PKB)  pada  aplikasi  TDMS. Setiap  bulanya  kepala  bengkel  mendownload data  dari  TDMS  kemudian  mengolah  data tersebut  pada  microsoft  axcle  untuk  dibuatkan laporan produktivitas Mekanik.

## Gambar 4  Activity Diagram Pengambilan Data Produktivitas Mekanik
4.3 Simulasi Perhitungan Profile Matching 1. “profile  matching  merupakan  keadaan  dimana client akan mendapatkan hasil yang diharapkan ”.[6]
Dalam  proses  profile  matching,  akan  dilakukan proses    pembandingan    antara  kompetensi individu    ke    dalam    kompetensi    standar, sehingga dapat diketahui perbedaan kompetensinya  (disebut  juga gap ).  Semakin kecil  gap  yang  dihasilkan,  maka  bobot  nilainya semakin  besar.  Mekanik  yang  memiliki  bobot nilai yang besar berarti  memiliki  peluang  lebih besar  untuk  dapat  diterima diperusahaan
2. Prosedur Profile Matching
a. Menentukan Variabel Langkah pertama dalam menggunakan  Profile Matching adalah menentukan variabel-variabel yang akan digunakan sebagai poin-poin untuk penilaian para Mekanik.[6]
b. Pemetaan GAP
Gap  yang  dimaksud  adalah  perbedaan  value masing-masing  aspek  dengan  value  target. Contohnya adalah value profil Mekanik dengan value profil ideal.[6]
Gap = Value Atribut – Value Target.  (1)
c. Pembobotan GAP
Setelah memperoleh gap masing-masing Mekanik,  maka  setiap  profil  Mekanik  diberi bobot atau nilai sesuai ketentuan pada tabel bobot atau nilai gap sebagai berikut:

## Table 1. Pembobotan GAP
Pada  tabel  1  berisi  mengenai  nilai  yang digunakan  sesuai  dengan  selisih  dan  bobot nilai.  Tabel  ini  berguna  untuk  panduan pengisian  nilai  GAP  jika  selisih  0  maka  nilai selisihnya 5. Begitu seterusnya.[6]
d. Pengelompokan  Core  Factor  dan  Secondary Factor :
Setelah menentukan bobot atau nilai gap untuk semua  kriteria  dengan  cara  yang  sama,  maka setiap  kriteria  dibagi  menjadi  dua  kelompok yaitu kelompok core factor (faktor utama) dan secondary factor (faktor pendukung). Hitungan core  factor dan secondary  factor dapat  ditunjukkan  pada  persamaan  sebagai berikut: [6]
Perhitungan Core Factor (2)
NCF - Nilai rata-rata core factor NC - Total nilai core factor IC - Total item core factor
Perhitungan Secondary Factor
(3)
NSF - Nilai rata-rata secondary factor NS - Total nilai secondary factor IS - Total item secondary factor
e. Presentase Core Factor dan Secondary Factor.
Sebagai  persentase  untuk  menentukan Core Factor dan Secondary Factor ditentukan melalui kepentingan organisasi. Persentase yang digunakan  untuk  menghitung  nilai Core  Factor lebih besar daripada persentase untuk menghitung  nilai Secondary  Factor .  Hal  ini dikarenakan Core  Factor merupakan  faktor utama  dibandingkan  dengan Secondary  Factor .
Persentase yang dipakai adalah 60 : 40, sehingga dalam kasus ini, nilai persentase yang digunakan adalah  60%  untuk Core  Factor dan  40%  untuk Secondary Factor . [6]
f. Perhitungan Nilai Total
Dari  perhitungan  kriteria  di  atas,  selanjutnya dihitung nilai total berdasarkan persentase dari core  factor dan secondary  factor yang berpengaruh terhadap kinerja tiap-tiap profil. Perhitungan  nilai  total  dapat  dilihat  pada contoh dibawah ini :[6]
N = (x)%. NCF + (x)%. NSF  (4) N - Total dari aspek NCF - Rata-rata core factor
NSF - Rata-rata secondary factor (x) % - Persen yang diinputkan
g. Penentuan Ranking Hasil  akhir dari proses Profile Matching adalah ranking  yang  diajukan  untuk  kandidat  yang berfungsi  mengisi  suatu  posisi  tertentu  di perusahaan.  Penentuan  ranking  mengacu  pada hasil perhitungan tertentu.
Perhitungan  nilai  rangking  dapat  dilihat  pada contoh dibawah ini : [6]
Rangking
= (x)%.nk+(x)%.na+(x)%.ni+(x)%.ns  (5)
Nk - Nilai Kompetensi Na - Administrasi Ni -  Interview Ns -  Konsistensi
(X)% - Persen yang diinputkan
h. Kriteria yang di butuhkan Kriteria  dan  subkriteria  dalam  penilaian  seperti
dijelaskan pada tabel 3. Tabel 2  Ketentuan Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria KRT-1 Performance KRT-2 SOP KRT-3 KPI KRT-4 Absensi i. Bobot Kriteria Bobot kriteria yang dibutuhkan untuk pengambilan  keputusan  mekanik  terbaik  pada Toyota Auto200 Cabang Ciledug. Berikut adalah kriteria yang telah ditentukan :
Tabel 3  Presentase Bobot Kriteria Nama Kriteria Bobot Performance 40% SOP 30% KPI 15% Absensi 15%
j. Target  Subkriteria
Berdasarkan  hasil  wawancara  ,  dibawah  ini merupakan subkriteria, nilai target dan ketentuan core
factor dan secondary  factor untuk  menentukan mekanik  pada  Toyota  Auto200  Cabang  Ciledug. Seperti dijelaskan pada tabel berikut :

## Tabel 4  Nilai Target Subkriteria
Kriteria Kode Sub Kriteria Nama  Sub Kriteria Nilai Target Status Performace (40%) SKRT-1 Productivity 5 CF SKRT-2 Unit Entry 5 CF
SOP (30%)
SKRT-3 Proses Kerja 5 SF SKRT-4 Keselamatan Kerja
4 SF
KPI (15%) SKRT-5 Tanggung Jawab 5 CF
SKRT-6 Kejujuran 5 CF
SKRT-7 Kerja Sama 5 CF
Absensi (15%)
SKRT-9 Disiplin Diri 5 SF
SKRT- 10
Kepribadian
4 CF
SKRT- 11 Kerapihan
5 SF Status
CF = Core Factor
SC = Secondary Factor
k. Nilai Aspek Berikut  adalah  nilai  aspek  dari  kriteria Performance, SOP, KPI dan Absensi pada table berikut:
Tabel 5  Nilai Aspek Subkriteria Nilai Aspek Keterangan 1 Sangat Kurang 2 Kurang 3 Cukup 4 Baik 5 Sangat baik
l. Hasil Perhitungan Berikut adalah nilai Mekanik yang telah diinput dan dijelaskan melalui tabel 4 berikut:

## Tabel 6  Perhitungan Nilai Gap Performance
Kode
Mekanik Kode Subkriteria Nilai SKRT- 1(Productivity) Nilai Target Gap Nilai SKRT- 2(Unit Entry)
Nilai
Target Gap P001
5 5 0
3 5 -2
P002 4 5 -1 5 5 0
P003 4 5 -1 4 5 -1
P004 5 5 0 5 5 0 P005 3 5 -2 4 5 -1
P006
4 5
-1 4 5 -1
Setelah  hasil  didapat,  kemudian  penjelasan  tabel  6 merupakan hasil hitungan CF & SF
Tabel 7 Perhitungan dan Pengelompokan Aspek Performance Kode Mekanik Core Faktor(60%) Secondary Factor(40%) Total P001 4,00 2,40 0,00 0,00 2,40 P002 4,50 2,70 0,00 0,00 2,70 P003 4,00 2,40 0,00 0,00 2,40 P004 5,00 3,00 0,00 0,00 3,00 P005 3,50 2,10 0,00 0,00 2,10 P006 4,00 2,40 0,00 0,00 2,40

## Tabel 8 1 Penentuan Rangking pada Mekanik
Kod e Mek anik Kriteria To tal Ran king Performa nce(40) SOP (30) KPI (15) Absen si(30) P001 0,96 0,3 0,45 1,35 3,0 6 4 4 P002 1,08 0,3 0,39 1,35 3,1 2 3 3 P003 0,96 0,3 0,45 1,5 3,2 1 2 2 P004 1,2 0,24 0,36 1,5 3,3 1 1 P005 0,84 0,27 0,42 1,35 2,8 8 5 5 P006 0,96 0,27 0,39 1,41 3,0 3 6 6
4.4 Use Case use case diagram adalah pemodelan bebagai kelakuan (behavior) sistem  yang  akan  dibuat. Use  case merupakan sebuah interaksi antara satu atau dua actor dengan sistem informasi yang akan dibuat” [7] Berikut  gambar 5  bentuk dari Use Case Diagram di mulai dari input data kriteria, subkriteria, Mekanik.
Kepala Bengkel Entry Data Kriteria Entry Data Mekanik Entry Data Sub Kriteria Gambar 5 Use Case Diagram Input Pada  gambar  5  diatas  menjelaskan  :  Kepala Bengkel melakukan Entry Data Kriteria, Entry Data Sub Kriteria , Entry Data Mekanik.
4.5 Class Diagram “ Diagram class merupakan struktur sistem informasi dari segi pendefinisian kelas-kelas yang dibuat untuk membangun sistem informasi”. [7]
Bentukan  dari  Class  Diagram  yang  di  hasilkan  di jelaskan dalam gambar 5
Karyawan *NIK NmKaryawan AlmtKaryawan Usia jenkel agama telp email Pengalaman StatusKawin KelasAjar Hasil total rangking Keterangan tglkeputusan IkutSeleksi NIK Tahun NilaiKaryawan Nilai Kriteria *KdKriteria Nmkriteria Bobot 1 .. * 1 .. * 1 .. * 1 1 1 .. * Gambar 6  Class Diagram 4.6 User Interface
“Desain  User  Interface  adalah  sesuatu  yang menciptakan  sebuah  media  komunikasi  yang  efektif antara manusia dengan computer.[8] Berikut  contoh  rancangan  sistem  aplikasi Penentuan  Mekanik  Terbaik  Pada  Toyota  Auto 2000.

## Gambar 7  Menu utama
Pada  gambar  layar  Menu  Utama  ini  akan menampilkan  semua  proses  yang  terjadi  pada pemilihan Mekanik terbaik, masing-masing fungsi akan  dikelompokan  sesuai  kebutuhan,  jika  file input data dipilih maka akan muncul kebutuhan file input  data,  seperti  Mekanik,  Subkriteria  dan Kriteria.
Pada  gambar  Data  Kriteria  ini  akan  muncul  data yang  telah  masuk  kedalam  database  bila  di  pilih tombol  Cari.  Terdapat  juga  tombol  hapus  untuk menghapus  data  Kriteria,  tombol  simpan  untuk menambah data kriteria.
Gambar 9 Entry Data  SubKriteria
Pada gambar menu input pilih entry data sub kriteria untuk  menampilkan form  entry data  sub  kriteria, dimana  terdapat  kode  sub  kriteria  yang  akan  terisi secara otomatis ketika membuka form dan klik button cari kriteria untuk mencari kriteria.

## Gambar 10  Proses Algoritma Profile Matching
Pada  proses  perhitungan  ini  akan  tampil  semua proses  yang  telah  diinput  tadi  dan  akan  muncul perangkingan.
Gambar 12  Laporan Mekanik Terpiih
4.7 Sequence Diagram
“ Sequence  Diagram adalah  objek  pada use  case dideskripsikan  waktu  objek  dan  massage  yang diterima dan dikirim antar objek ”[4]

## Gambar 13  Sequence Diagram Entry Data Kriteria
Gambar  13  diatas  merupakan sequence  Entry  Data Kriteria yang menjelaskan input data kriteria.
Gambar 14 Sequence Diagram Entry Data Mekanik
Gambar  14  diatas  merupakan sequence  Entry  Data Mekanik yang  menjelaskan tentang  input data Entry Mekanik

## 4.8 Korelasi Masalah dan Solusi
Tabel 9 Tabel Korelasi Masalah No Masalah Pendekatan Penyelesaian Solusi 1 Proses pengambilan keputusan penentuan mekanik  terbaik kurang akurat, yang  disebabkan belum terdapat perangkingan. Fishbone, Identifikasi Kebutuhan, Use Case Diagram. Penggunaan metode profile matching akan menghasilkan laporan  ranking yang sudah diurutkan nilai tertinggi sehingga  dapat membantu dalam pengambilan keptusan. 2 Membutuhkan waktu yang cukup lama dalam membandingkan antara  mekanik terbaik, dikarenakan manajemen waktu yang kurang baik, yang  disebabkan banyaknya mekanik  terbaik yang ingin bekerja sama. Fishbone, Identifikasi Kebutuhan, Use Case Diagram. Dibuatkan sistem yang dapat mempercepat proses penentuan mekanik terbaik, karena proses pendataan, perhitungan serta  pencetakan nilai  dilakukan dalam satu sistem, dalam fitur  penunjang keputusan  pilih Mekanik  terbaik dimana  terdapat nilai  akhir  dari setiap  Mekanik terbaik  sehingga user dapat
menentukan pilihan  dengan cepat. 3 Proses penentuan mekanik  terbaik pada Toyota Fishbone, Identifikasi Kebutuhan, Penggunaan metode profile matching akan
Auto 2000 Cabang  Ciledug. belum menggunakan metode. Use Case
Diagram. membantu dalam pengambilan keputusan. 4 Masih menggunakan Microsoft  excel dikarenakan belum ada fungsi sistem yang dapat mempermudah proses tersebut.
Fishbone, Identifikasi Kebutuhan, Use Case Diagram. Dibuatkan sistem yang dapat mempermudah penentuan mekanik  terbaik dan dapat mencetak laporan secara detail.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  pada Toyota  Auto200  Cabang    Ciledug  .  maka  dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut : a. Penyimpanan data sekarang sudah terkomputerisasi,  maka  data  akan  selalu  ada bila  dibutuhkan  kapanpun  serta  sudah  adanya pembobotan  untuk  setiap  kriteria  sehingga penilaian  menjadi  akurat.  Serta  adanya kemudahan dalam pencarian data.
b. Dengan adanya system pengambilan keputusan ini  maka  dapat  mempermudah  pengambilan keputusan  sesuai  perangkingan  yang  telah ditentukan  serta  adanya  laporan  mekanik  dan laporan  hasil  perangkingan  mekanik  sehingga lebih efektif, cepat, dan efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Nofriansyah,  Dicky, Konsep  Data  Mining  vs  Sistem
Penunjang Keputusan , Yogyakarta, Penerbit
Deepublish, 2014
[2]. Budi  Sudrajat,  Pemilihan  Pegawai  Berprestasi  dengan Menggunakan  Metode  Profile  Matching, Jurnal  & Penelitian  Teknik  Informatika, Volume  3  Nomor  1, Oktober 2018. [3]. Hutahaean,  Jeperson, Konsep  Sistem  Informasi , Yogyakarta, Penerbit Deepublish, 2014 [4]. Pressman, R.S, Rekayasa Perangkat Lunak:
Pendekatan Praktisi Buku I , Yogyakarta, Andi, 2015
[5]. 2008,  Hardipurna  website.  [Online].  Available: http://hardipurba.com/2008/09/25/diagram-fishbone- dari-ishikawa.html.
[6]. Liang, Xiaohui., et. AL. Security and Privacy in Mobile Social Network , London, Heidelberg Dordrecht, 2013 [7]. Sukamto,  &  Shalahuddin, Analisa  dan  Desain  Sistem Informasi, Yogyakarta, Andi, 2013 [8]. Pressman, R.S, Software Engineering: a practitioner’s approach , McGraw-Hill, New York, 2010, 68