## METODE PROFILE  MATCHING MENENTUKAN  PENERIMA  BANTUAN PERBAIKAN RUMAH PADA KECAMATAN SIANTAR MARTOBA
Yurri Widya Paranthi a , Muhammad Zarlis b , Sumarno c , Saifullah d , Ika Okta Kirana e
A,b,c,d,e Stikom TUNAS BANGSA Pematangsiantar, Jln. Sudirman Blok A No. 1,2,3 Pematangsiantar, 21111- Indonesia, Telp : (0622) 22431

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T

## Sejarah Artikel
Diterima Redaksi: 27 Februari 2020
Revisi Akhir: 11Maret 2020 Diterbitkan Online : 25 Maret 2020 Home  Improvement  Assistance  in  Siantar  Martoba  District  is  one  of  the  government programs.  The  assessment  process  and  decision  making  in  this  program  is  still subjective. The middle class people who have permanent jobs and have valuables thing such  as  motorbikes  and  television  are  still  listed  as  a  recipient  of  the  Home Improvement  Assistance.  The  application  made  in  this  research  is  a  decision  support system for recipients of home improvement assistance in Siantar Martoba district using the Profile Matching method.This application is used to help assess the competency of prospective recipients of home improvement assistance in Siantar Martoba and provide recommendations  in  decision  making.  The  assessment  criteria  used  include  aspects  of the state of the house and economic aspects. This profile matching method will compare the  profiles  of  participants  with  ideal  profiles  of  recipients  of  home  improvement assistance.  The  smaller  gap  will  make  the  opportunity  to  pass  the  assessment  even greater.  It  is  expected  that  the  decision  support  system  for  recipients  of  home improvement assistance can help the government in determining prospective recipients entitled  to  help  with  housing  repairs  in  Siantar  Martoba  with  a  faster,  more  accurate and effective assessment.
K ATA K UNCI
Bantuan Perbaikan Rumah,

## Profile Matching
K ORESPONDENSI
E-mail: Yuri.widya2015@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Masyarakat  Penerima  Bantuan  Perbaikan  Rumah  merupakan salah  satu  program  pemerintah  yang  dirancang  untuk memberikan bantuan dalam menentukan siapa masyarakat yang berhak  menerima  bantuan  perbaikan  rumah  yang  layak  huni. Pemerintah  saat  ini  masih  saja  mengambil  keputusan  dengan cara  subyektif.  Sehingga  yang  seharusnya  bisa  usaha  sendiri untuk  memperbaiki  rumah,  mempunyai  pekerjaan  menetap  dan memiliki  barang  berharga  seperti  memiliki  penghasilan  tetap atau  lebih,  televisi,  masih  saja  tercantum  dalam  menerima bantuan perbaikan rumah yang layak huni. Bantuan ini diberikan sebagai bentuk tanggung jawab pemerintah sebagai usaha untuk mengurangi  rumah  yang  tadinya  tidak  layak  untuk  dihuni menjadikannya  layak  untuk  di  huni.Bantuan  ini  diberikan kepada masyarakat tidak mampu yang telah memenuhi beberapa penilaian yang telah ditetapkan oleh pemerintah.
Kesulitan dalam penilaian penerimaan bantuan perbaikan rumah dikarenakan banyaknya masyarakat yang dinilai.Hal ini menjadi kekurangan  untuk  menentukan  tepat  atau  tidaknya  seseorang terpilih sebagai calon penerima bantuan perbaikan rumah.Dalam menentukan  masyarakat  yang  layak  menerima  bantuan perbaikan  rumah  yang  layak  huni  ini  memang  perlu  dilakukan untuk  pengelolahan  data  yang  tepat  agar  para  masyarakat  yang
membutuhkan  bantuan  perbaikan  rumah  layak  huni  ini  dapat tercapai.Selain  itu  penentuan  penilaian  kriteria    masih  belum bisa mengacu pada yang telah ditentukan pemerintah.
Metode profile  matching merupakan  proses  membandingkan antara  kompetensi  individu  dengan  kompetensi  suatu  jabatan sehingga  dapat  diketahui  perbedaan  kompetensinya  (disebut juga gap ), semakin kecil nilai kompetensi yang dihasilkan maka bobot  nilainya  semakin  besar  yang  berarti  memiliki  peluang lebih besar untuk seseorang menempati posisi tersebut.[1]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## Sistem Pendukung Keputusan
Menurut  [2]  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  salah satu  cara  mengorganisir  informasi  yang  dimaksudkan  untuk digunakan dalam membuat keputusan. Ada yang mendefinisikan bahwa sistem pendukung keputusan merupakan suatu pendekatan  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan.  Sistem pendukung keputusan menggunakan data, memberikan antarmuka  pengguna  yang  mudah  dan  dapat  menggabungkan pemikiran  pengambil  keputusan.  SPK  biasanya  menggunakan berbagai  model  dan  dibangun  oleh  suatu  proses  interaktif  dan iterative.  Ia  mendukung  semua  bagian  dalam  pengambilan keputusan  dan  dapat  memasukkan  suatu  pengetahuan.  SPK dapat  digunakan  pengguna  tunggal  pada  satu PC atau  menjadi
berbasis Web untuk digunakan oleh banyak orang pada beberapa lokasi. [3]
Menurut  [4]  tujuan  DSS  ( Decision  Support  System )  dalam proses pengambilan keputusan adalah :
1. Membantu menjawab masalah semi-terstruktur.
2. Membantu  seorang  manajer  untuk  mengambil  keputusan, bukan malah   menggantikannya.
3. Meningkatkan  sebuah  pencapaian  dalam  mengambil keputusan seorang manajer.

## Algoritma Profile Matching
Profile  Matching adalah  suatu  jalan  sebuah  penelitian  yang digunakan  untuk sistem pendukung keputusan, proses penilaian dalam  memutuskan  yang  dilakukan  dengan  membandingkan antara  satu  profil  sebuah  nilai  dengan  beberapa  profil  nilai keputusn  lainnya,  sehingga  untuk  mengetahui  hasil  dari  selisih kebutuhan dalam menentukan  sebuah  keputusan  yang dibutuhkan, selisih dari kompetensi tersebut disebut gap , dimana kompetensi  yang  semakin  kecil  memiliki  nilai  yang  semakin tinggi [5]
Metode profile  matching merupakan  sebuah  cara  kerja  dalam pengambilan  sebuah  keputusan  dengan  mengkonsumsi  bahwa terdapat  sebuah  akibat  yang  ideal  yang  harus  dipenuhi  oleh subjek  yang  diteliti,  bukannya  sebuah  tingkat  minimal  yang harus  dipenuhi  atau  dilewati.  Secara  garis  besarnya  dalam menentukan  proses profile  matching merupakan  suatu  proses yang  membandingkan  antara  nilai  sebenarnya  dari  suatu  profil yang akan dinilai dengan nilai profil  yang diinginkan, sehingga dapat mengetahui perbedaan kompetensinya (disebut juga gap ), semakin  kecil  kompetensi  yang  dihasilkan  maka  bobot  nilainya semakin besar. [6]

## 1. Pembobotan
Pada  pembobotan  ini,  ditentukan  bobot  penilaian  yang  masing- masing  aspek  dengan  menggunakan  bobot  nilai  yang  telah ditentukan  bagi  masing-masing  aspek  itu  sendiri.  Adapun  hasil dari  proses  pembobotan  ini  adalah  selisih  dari  profil  calon penerima  Bantuan  Perbaikan  Rumah.  Dalam  penetuan peringkatan pada aspek keadaan rumah, dan aspek ekonomi.

## 2. Pengelompokkan Core dan Secoundary Factor
Setelah  menentukan  pembobotan  nilai Gap kriteria  yang dihasilkan, kemudian tiap penilaian dikelompokkan lagi menjadi dua kelompok yaitu core factor dan secondary factor .
a. Core Factor (Faktor Utama)
Core  Faktor merupakan  aspek  yang  paling  dibutuhkan  oleh suatu  jabatan  yang  diperkirakan  dapat  menghasilkan  kinerja optimal Untuk menghitung core factor digunakan rumus: ∑ ∑ …………………………………… (1)
Keterangan :
N CF :   Nilai rata-rata dari core factor
N C (i,s,p) :Jumlah  total  nila  dari core  factor (kecerdasan,sikap kerja, perilaku)
I C : Jumlah Item dari nilai core factor
b .  Secondary Factor (Faktor Pendukung)
Secondary  Factor adalah  item-item  selain  aspek  yang  ada  pada core  factor .  Untuk  menghitung Secondary  Factor digunakan
rumus ∑ ∑ ……………………………………(2) Keterangan :
NSF :   Nilai rata-rata secondary factor NS(i,s,p) : Jumlah total nilai secondary factor (kecerdasan,sikap kerja, perilaku)
I S :  Jumlah  Item secondary  factor Rumus  diatas  adalah  rumus untuk  menghitung core  factor dan secondary  factor dari  aspek kriteria.

## 3. Perhitungan Nilai Total
Dari  perhitungan  sebuah  nilai core  factor dan  nilai secondary factor dari  tiap-tiap  kandidat  sebuah  aspek,  kemudian  dihitung nilai  total  tiap-tiap  aspek  yang  diperkirakan  berpengaruh  pada kinerja tiap-tiap profile .
Untuk  menghitung  nilai  total  dari  masing-masing  aspek, digunakan rumus :
Nilai Total (Ada SubKreteria) = 60% NCF + 40% NSF . . . . . . .
(3)
Nilai  Total  (Tidak  Ada  SubKriteria)  =  Bobot  Nilai Gap .  .  .  .  .
(4)

## 4. Perangkingan
Hasil akhir dari proses profile matching yang dihasilkan adalah sebuah  rangking  dari  kandidat  yang  diajukan  untuk  mengisi suatu jabatan/posisi tertentu.[7]
5. Masyarakat Penerimah Bantuan Perbaikan Rumah
“Bantuan  perbaikan  rumah  yang  layak  huni  adalah  program pemerintah  yang  merupakan  sebuah  bentuk  bantuan  dana  dan sebuah  bantuan  dalam  bentuk    properti  untuk  perbaikan  rumah yang  tidak  layak  huni  tersebut”[8].  Bantuan  perbaikan  rumah adalah  bentuk  bantuan  bagi  keluarga  yang  memiliki  tempat tinggal tidak layak huni berupa bahan bangunan. Keluarga yang memiliki  tempat  tiggal  yang  tidak  layak  huni  merupakan keluarga yang rumah dan lingkungannya tidak memenuhi syarat dari  segi  teknis  dan  kesehatan  ,  dikarenakan  kondisi  ekonomi tidak  mampu  untuk  memperbaiki  tempat  tinggalnya.  Bantuan dana  dan  properti  untuk  masyarakat    ini  harus  tepat  sasaran kepada msyarakat tidak mampu yang memenuhi kriteria-kriteria sebagai  syarat  penerima  bantuan  dana  dan  properti  bantuan perbaikan  rumah,  sehingga  penduduk  yang  tidak  mampu penerimah  bantuan  dana  dan  properti  tersebut  dapat  menerima bantuan  tersebut.  Dalam  pelaksanaannya,  masyarakat  tidak mampu atau tinggal di kawasan  kumuh  yang  memiliki  keadaan tempat  tinggal  yang  tidak  layak  di  huni  itulah  yang  berhak menerima bantuan perbaikan rumah yang ditentukan oleh BKM (Badan Keswadayaan Masyarakat).

## 3. METODOLOGI
Tahapan ini merupakan tahapan bagaimana proses penelitian ini dilakukan  yang  dibuat  dalam  bentuk  langkah  –  langkah  kerja untuk  mencapai  tujuan  dan  menentukan  jawaban  atas  masalah yang diajukan secara sistematis.

## Identifikasi Masalah
Tahapan  ini  merupakan  proses  untuk  menentukan    data  yang diolah dalam sistem sebuah rancangan untuk merubah data hasil dari  penelitian  menjadi  informasi  yang  nantinya  dapat dipergunakan untuk mengambil kesimpulan.

## Studi Literatur
Tahapan ini merupakan tahapan untuk mengumpulkan toeri teori terkait  dengan  topik  penelitian  agar  penelitian  menjadi  lebih terarah.  Setelah  informasi  diperoleh  dari  masing  –  masing literatur  lalu  dilakukan  analisa  –  analisa  untuk  mengetahui kelemahan  yang  ada  yang  kemudian  dilakukan  perbaikan dengan  pengembangan  terhadap  metode  yang  ada,  untuk mendapatkan hasil yang lebih baik.

## Rancangan Penelitian
Metode  yang  akan  dilakukan  dalam  penelitian  ini  melalui beberapa  tahapan  yaitu  studi  literature,  pengumpulan  data, analisa  data,    perancangan  sistem,  implementasi  sistem, pengujian dan pengambilan kesimpulan.
Gambar 3.1. Diagram Blok Metode Penelitian
Berdasarkan  gambar  3.1.  langkah  yang  dilakukan  dalam penelitian ini yaitu:
1.  Melakukan  studi  literature  yang  berkaitan  dengan implementasi  metode Profile  Matching pada  penerimaan Bantuan Perbaikan Rumah di Kecamatan Siantar Martoba.
2.      Melakukan  pengumpulan  data  dari  hasil  studi  kasus  pada
Kantor Dinas Perumahan Rakyat dan Kawasan Permukiman.
3.   Melakukan  analisa  data  untuk  membantu  dan  memudahkan pihak  yang  bersangkutan  dalam  menentukan  penerimaan Bantuan Perbaikan Rumah di Kecamatan Siantar Martoba.
4.  Melakukan  perancangan  perangkat  lunak  proses  perhitungan dengan metode Profile Matching .
5.   Mengimplementasikan  perangkat  lunak  dari  hasil  analisis dan perancangan yang telah dilakukan.
6.   Mengajukan pengujian terhadap perangkat lunak.
7.  Melakukan  evaluasi  pada Output yang  dihasilkan  perangkat lunak.

## Analisis dan Perancangan Sistem
Analisis  sistem  dapat  diartikan  sebagai  memahami  dan menspesifikasi  dengan  detail  apa  yang  harus  dilakukan  oleh sebuah  sistem.  Sedangkan  perancangan  sistem  didefenisikan sebagai  detail  bagaimana  bagian-bagian  dari  sistem  informasi diimplementasikan.  Perancangan  yang  dilakukan  meliputi  tiga tahap,  yaitu  perancangan database, perancangan algoritma dan perancangan  antarmuka  pengguna.  Pada  perancangan database terdapat  analisa  kebutuhan  data  dan Entity  Relationship Diagram (ERD).  Pada  perancangan algoritma terdapat  basis pengetahuan, flowchart serta  perhitungan  manual.  Pohon perancangan dapat dilihat pada gambar 3.2.
Gambar 3.2. Diagram Pohon Perancangan

## 1. Algoritma Profile Matching
Dalam  penggunaan  metode profile  matching terdapat  beberapa aturan yang harus dibuat. Aturan-aturan tersebut dibuat seorang yang  ahli  di  bidangnya,  dalam  penelitian  ini  adalah decision maker dari  penerimaan  Bantuan  Perbaikan  Rumah.  Beberapa aturan  tersebut  adalah  profil  ideal,  bobot  profil,  bobot  gap, pengelompokkan core  factor dan secondary  factor serta  bobot persentase masing-masing kriteria untuk perhitungan hasil akhir. Tabel penentuan bobot profil dapat dilihat pada tabel 3.2.
Tabel 3.2.Penentuan Bobot Profil No Kriteria Subkriteria Keterangan Bobot Kriteria 1 Aspek Keadaan Rumah 1. Pondasi Ada 1 Tidak Ada 2 2.Kolom dan Balok Rusak ringan 1 Rusak sedang 2 Rusak Berat 3 3.Kontruksi Rusak ringan 1
Atap Rusak sedang 2 Rusak Berat 3 4.Kepemilikan Kamar Mandi sendiri 1 Bersama/MCK 2 Tidak Ada 3 5.Sumber Air Minum PDAM 1 Sumur 2 Mata Air 3 6. Luas Rumah (M2) >100 1 75-100 2 50-75 3 25 - 50 4 0 - 25 5 7.Material Dinding Terluas Plesteran 1 Kayu 2 Anyaman Bambu 3 8. Material Lantai Terluas Plesteran 1 Tanah 2 2 Aspek Ekonomi 1.Besar Penghasilan > 2,5 juta 1 1,5 - 2,5 juta 2 0 - 1,5 3 2.Status Kepemilikan Tanah Milik Orang Lain 1 Milik Sendiri 2 3. Pernah mendapatkan bantuan perumahan Pernah 1 belum pernah 2
Tabel Penentuan Bobot Profil Ideal dapat dilihat pada tabel 3.3
Tabel 3.3.Tabel Bobot Profil Ideal No Kriteria Subkriteria Bobot Kriteria 1 Aspek Keadaan Rumah 1. Pondasi 1 2.Kolom dan Balok 3 3.Kontruksi Atap 2 4.Kepemilikan Kamar Mandi 1 5.Sumber Air Minum 1 6. Luas Rumah (M2) 3 7.Material Dinding Terluas 2 8. Material Lantai Terluas 2 2 Aspek Ekonomi 1.Besar Penghasilan 2 2.Status Kepemilikan Tanah 3 3.Pernah mendapatkan bantuan perumahan 3
Tabel Penentuan Bobot Nilai Gap dapat dilihat pada tabel 3.4
Tabel 3.4.Penentuan Bobot Nilai Gap
Selisi h Bobo t Keterangan 0 5 Tidak ada selisih (kompetensi sesuai dengan yang dibutuhkan) 1 4,5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat -1 4 Kompetensi individu kekurangan 1 tingkat 2 3,5 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat -2 3 Kompetensi individu kekurangan 2 tingkat 3 2,5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat -3 2 Kompetensi individu kekurangan 3 tingkat 4 1,5 Kompetensi individu kelebihan 4 tingkat -4 1 Kompetensi individu kekurangan 4 tingkat
Tabel  penentuan  Kelompok  Core  Factor  dan  Secondary  Factor dapat dilihat pada tabel 3.5.
Tabel 3.5. Penentuan Kelompok Core Factor dan Secondary Factor Kriteria Subkriteria Core Factor Secondary Factor Aspek Keadaan Rumah & Aspek Ekonomi Pondasi Besar Penghasilan Kolom dan Balok Status Kepemilikan Tanah Kontruksi Atap Pernah mendapatkan bantuan perumahan
Kepemilikan Kamar
Mandi
Sumber Air Minum Luas Rumah (M2) Material Dinding Terluas
Material Lantai Terluas
Tabel Penentuan Bobot Persentase dapat dilihat pada tabel 3.6
Tabel 3.6. Penentuan Bobot Persentase Kriteria Persentase Aspek Keadaan Rumah 60% Aspek Ekonomi 40%
Perhitungan  manual  dilakukan  pada  data  sample  yang  diambil acak sebanyak 12 data dari data yang telah ada. Table 3.7 adalah contoh data yang akan digunakan untuk melakukan perhitungan manual.
Tabel 3.7.Data Calon Penerima Bantuan Perbaikan Rumah
N o Nama Aspek Keadaan Rumah Aspek Ekono mi C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 S 1 S 2 S 3 1 Abdul Mahda n Simanu ngkalit 2  3  3  1  1  4  3  1  3  2  2 2 Muji 2  3  1  1  1  5  3  1  3  2  2
3 Raidi 2  2  2  3  1  5  2  2  2  2  2 4 Nasrum Robet Manuru ng 1  1  1  1  1  4  3  1  3  2  1 5 Elfrida Pasarib u 2  1  1  1  2  5  2  2  3  2  2

## Proses Pemetaan Gap
Proses  pemetaan  yang  terjadi  sebenarnya  memiliki  satu  rumus umum  yang  berlaku  untuk  menghitung  bobot  dari  masing- masing kriteria, yaitu :
Gap = Profil Individu -Profil Ideal. . . . . . . . . . . . . . . . . . .  (1)
Gap adalah  selisih  antara  profil  Ideal  dengan  profil  individu untukCalonPenerima  Bantuan  Perbaikan  Rumah.  Data  pada kolom  angka  adalah  bobot  profil  hasil  normalisasi  dari  data kandidat  Penerima  Bantuan  Perbaikan  Rumah  yang  di  input berdasarkan  aturan  tabel  bobot  profil.  Profil  selanjutnya dilakukan  perhitungan  nilai gap antara  bobot  profil  masing- masing calonPenerima Bantuan Perbaikan Rumah dengan profil ideal,  sehingga  didapatkan  nilai gap. Di  bawah  ini  akan ditunjukkan hasil proses pemetaan gap pada tiap kriteria. Hasil proses pemetaan Aspek Keadaan Rumah yaitu( Pondasi, Kolom dan  Balok,  Kontribusi  Atap,  Lantai  Rumah,  Atap  Rumah, Dinding  Rumah,  Luas  Rumah,  Sumber  Air  Untuk  Mandi  & Masak,  Memasak)    dan  hasil  proses  pemetaan  Aspek  Ekonomi yaitu  (Besar  Penghasilan,  Status  Kepemilikan  Tanah,  Pernah Mendapatkan Bantuan) dapat dilihat pada tabel 3.8.
Tabel 3.8.Tabel Hasil PemetaanGap Kriteria Aspek Keadaan
Rumah dan Aspek Ekonomi Nama C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 S 1 S 2 S 3 Abdul Mahdan Simanungkalit 2  3  3  1  1  4  3  1  3  2  2 Muji 2  3  1  1  1  5  3  1  3  2  2 Raidi 2  2  2  3  1  5  2  2  2  2  2 Nasrum Robet Manurung 1  1  1  1  1  4  3  1  3  2  1 Elfrida Pasaribu 2  1  1  1  2  5  2  2  3  2  2 Profil Ideal 1  3  2  1  1  3  2  2  2  3  3 Abdul Mahdan Simanungkalit 1  0  1  0  0  1  1  - 1 1  - 1 - 1 G A P Muji 1  0  - 1 0  0  2  1  - 1
1  -
1 - 1 Raidi 1  - 1 0  2  0  2  0  0  0  - 1 - 1 Nasrum Robet Manurung 0  - 2 - 1 0  0  1  1  - 1 1  - 1 - 2 Elfrida Pasaribu 1  - 2 - 1
0  1  2  0  0  1  - 1
- 1
2. Penentuan Bobot Gap
Nilai bobot Gap diperoleh dari tabel aturan bobot nilai Gap dari masing-masing  subkriteria  dari  kriteria  yang  dapat  dilihat  pada tabel 3.8. nilai pada kolom gap diisi berdasarkan nilai gap yang didapat  dari  proses  sebelumnya  yaitu  proses  perhitungan pemetaan  gap.  Hasil  dari  proses  penentuan  bobot  gap  kriteria Aspek Keadaan Rumah & kriteria Aspek Ekonomi dapat dilihat pada tabel 3.9
Tabel 3.9.Tabel Hasil PenentuanBobot Gap Kriteria Aspek
Keadaan Rumah dan Aspek Ekonomi Nama C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 S 1 S 2 S 3 Abdul Mahdan Simanun gkalit 1 0 1 0 0 1 1 - 1 1 - 1 - 1 Muji 1 0 - 1 0 0 2 1 - 1 1 - 1 - 1 Raidi 1 - 1 0 2 0 2 0 0 0 - 1 - 1 Nasrum Robet Manurun g 0 - 2 - 1 0 0 1 1 - 1 1 - 1 - 2 Elfrida Pasaribu 1 - 2 - 1 0 1 2 0 0 1 - 1 - 1

## KONFERSI NILAI BOBOT
Abdul Mahdan Simanun gkalit 4, 5 5, 0 4, 5 5, 0 5, 0 4, 5 4, 5 4, 0 4, 5 4, 0 4, 0 Muji 4, 5 5, 0 4, 0 5, 0 5, 0 3, 5 4, 5 4, 0 4, 5 4, 0 4, 0 Raidi 4, 5 4, 0 5, 0 3, 5 5, 0 3, 5 5, 0 5, 0 5, 0 4, 0 4, 0 Nasrum Robet Manurun g 5, 0 3, 0 4, 0 5, 0 5, 0 4, 5 4, 5 4, 0 4, 5 4, 0 3, 0 Elfrida Pasaribu 4, 5 3, 0 4, 0 5, 0 4, 5 3, 5 5, 0 5, 0 4, 5 4, 0 4, 0
3.   Perhitungan  dan  Pengelompokan  pada Core  Factory dan

## Secondary Factor
Setelah  proses  menentukan  bobot gap dari  setiap  kriteria, kemudian  dari  setiap  kriteria  dikelompokkan  lagi  menjadi  dua kelompok yaitu core factor dan secondary factor.
Maka perhitungan core factor dapat dilihat pada persamaan (2) : NCF =
Keterangan : NCF = Nilai rata-rata core factor NC   = Jumlah total core factor IC     = Jumlah subkriteria core factor Dan  pada  perhitungan secondary  factor dapat  dilihat  pada persamaan (3) :
Keterangan :
NSF = Nilai rata-rata secondary factor NS   = Jumlah total nilai secondary factor IS    = Jumlah subkriteria secondary factor
Nilai  dokumen core  factor dan secondary  factor diperoleh dengan  mencari  nilai  rata-rata  dari  subkriteria  berdasarkan pengelompokan yang sudah dilakukan sebelumnya. Hasil proses perhitungan core  factor dan secondary  factor kriteria  Aspek Keadaan Rumah dapat dilihat pada tabel 3.10.
Tabel 3.10. Tabel Hasil Konversi Perhitungan dan Pengelompokkan Core Factor dan Secondary Factor Aspek Keadaan Rumah Nama C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 NC F Abdul Mahdan Simanungk alit 4, 5 5, 0 4, 5 5, 0 5, 0 4, 5 4, 5 4, 0 4,63 Muji 4, 5 5, 0 4, 0 5, 0 5, 0 3, 5 4, 5 4, 0 4,44 Raidi 4, 5 4, 0 5, 0 3, 5 5, 0 3, 5
5, 0 5, 0 4,44 Nasrum Robet Manurung 5, 0 3, 0 4, 0 5, 0 5, 0 4, 5 4, 5 4, 0 4,38 Elfrida Pasaribu 4, 5 3, 0 4, 0 5, 0 4, 5 3, 5 5, 0 5, 0 4,31 Dengan Rumus : NCF =

## Abdul Mahdan Simanungkalit
∑
∑

## Muji
∑ ∑

## Raidi
∑ ∑ Nasrum Robet Manurung ∑
∑

## Elfrida Pasaribu
∑ ∑
Tabel 3.11.Tabel Hasil Konversi Perhitungan dan
Pengelompokan Core Factor dan Secondary Factor Kriteria Aspek Ekonomi Nama S1 S2 S3 NSF Abdul Mahdan Simanungkalit 4,5 4,0 4,0 4,17 Muji 4,5 4,0 4,0 4,17 Raidi 5,0 4,0 4,0 4,33 Nasrum Robet Manurung 4,5 4,0 3,0 3,83
Elfrida Pasaribu 4,5 4,0 4,0 4,17 Dengan Rumus : NSF =

## Abdul Mahdan Simanungkalit
∑ ∑
Muji ∑
∑

## Raidi
∑
∑

## Nasrum Robet Manurung
∑ ∑
Elfrida Pasaribu ∑ ∑

## 4. Perhitungan Nilai Total
Dari  hasil  perhitungan  NCF  dan  NSF  pada  setiap  kriteria, kemudian dihitung nilai total berdasarkan dari presentase bobot core factor dan secondary factor yang diperkirakan berpengaruh terhadap  tiap-tiap  nilai  target  calon  BLSM.  Perhitungan  nilai total  dilakukan  dengan  menggunakan  persamaan  (4)  dan  (5) seperti dibawah ini:
Nilai  Total  (Ada  SubKreteria)=  60%NCF  +  40%NSF  .  .  .  .  .  . (4)
Nilai Total (Tidak Ada SubKriteria) = Bobot Nilai Gap . . . . .(5)
Hasil  proses  perhitungan  nilai  total  kriteria  Aspek  Keadaan Rumahdan  Aspek  Ekonomi  dapat  dilihat  pada  tabel  3.12
Perhitungan Nilai Total Tabel 3.12.Tabel Perhitungan Nilai total Nama NCF NSF Ntotal Abdul Mahdan Simanungkalit 4,63 4,17 4,442 Muji 4,44 4,17 4,329 Raidi 4,44 4,33 4,396 Nasrum Robet Manurung 4,38 3,83 4,158 Elfrida Pasaribu 4,31 4,17 4,254 Dengan Rumus : 60%NCF + 40%NSF
Abdul  Mahdan  Simanungkalit  =  60%(4,63)  +  40%(4,17)  = 4,442
Muji = 60%(4,44) + 40%(4,17) = 4,329
Raidi = 60%(4,44) + 40%(4,33) = 4,396
Elfrida Pasaribu = 60%(4,31) + 40%(4,17) = 4,254

## 5. Perhitungan Hasil Akhir
Nilai  dari  perhitungan  hasil  akhir  akan  dijadikan  sebagai penentuan  dalam  proses  perankingan.  Setelah  melakukan perhitungan  dengan  menggunakan  rumus  diatas  maka  hasil masing-masing calonPenerima Bantuan Perbaikan Rumah dapat dilihat pada tabel 3.13
Tabel 3.13. Tabel Perhitungan Hasil Akhir
Nama NCF NSF Ntotal Abdul Mahdan Simanungkalit 4,63 4,17 4,442 Muji 4,44 4,17 4,329 Raidi 4,44 4,33 4,396 Nasrum Robet Manurung 4,38 3,83 4,158 Elfrida Pasaribu 4,31 4,17 4,254

## 6. Proses Perankingan
Ini  adalah  tahap  akhir  dari  proses  perhitungan  dengan  metode Profile  Matching. Dengan  menggunakan  nilai  dari  hasil  akhir, kemudian  diurutkan  mulai  dari  calonPenerima  Bantuan Perbaikan Rumah yang memiliki hasil akhir paling tinggi. Hasil ranking dapat dilihat pada tabel 3.14.
Tabel 3.14.Tabel Hasil Perankingan
No Nama Nilai 1 Abdul Mahdan Simanungkalit 4,442 2 Muji 4,396 3 Raidi 4,329 4 Nasrum Robet Manurung 4,254 5 Elfrida Pasaribu 4,158
Keluaran  yang  dihasilkan  dari  sistem  setelah  melalaui  berbagai tahap  perhitungan  adalah  berupa  ranking  calon  Penerima Bantuan  Perbaikan  Rumah.  Berdasarkan  dari  hasil  perankingan tersebut akan didapatkan Penerima Penerima Bantuan Perbaikan Rumah  mana  yang  lolos  untuk  kemudian  direkomendasikan kepada decision maker sebagai bahan pertimbangan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Dalam  implementasi  sistem  akan  dibahas  mengenai  tampilan akhir  antarmuka  sistemyang  disesuaikan  dengan  perancangan sistem yang sudah dibuat pada bab sebelumnya.
1. Tampilan Form Login .
Tampilan  ini  muncul  pada  saat  pertama  sekali  program dijalankan.  Halaman  ini  menampilkan Form  login .  Tampilan login dapat dilihat pada Gambar 4.1.
Gambar 4.1. Form Login
Untuk  bisa  menjalankan  aplikasi,  terlebih  dahulu  user  harus memasukkan username dan password kedalam sistem. username dan password harus  sesuai  dengan  data  yang  ada  di  dalam database  sistem.  Jika  pengguna  salah  memasukkan username dan password ,  maka  akan  muncul  pesan  kesalahan error pada sistem.

## 2. Tampilan Form Utama
Form ini menampilkan sebuah menu-menu yang sudah ada pada Form utama admin.Tampilan Form ini dapat dilihat seperti pada Gambar 4.2. dibawah ini :
Gambar 4.2. Form Menu Utama
3. Tampilan Form Data Alternatif
Form ini ditujukan untuk menyimpan data Alternatif.  Tampilan Form Alternatif dapat dilihat seperti pada gambar 4.3. dibawah ini :
Gambar 4.3. Tampilan Form Alternatif
Untuk  melakukan  pengisian  data  Nilai  Alternatif,  pengguna menekan  tombol + dan  melakukan  isian  sesuai  dengan Form yang  telah  ditentukan.  Jika  pengisian  sudah  selesai,  pengguna
menekan  tombol simpan untuk  melakukan  penyimpanan  data kembali . Setelah  data  diubah,  klik  tombol  simpan  untuk melakukan  pembaharuan  data.  Untuk  melakukan  penghapusan data,  pengguna  memilih  data  yang  ingin  dihapus,  kemudia menekan  tombol  icon  X.  Data  akan  terhapus  sesuai  keinginan pengguna  sistem.  Adapun  tampilan  tambah  dan  ubah  dapat dilihat pada gambar 4.4.dibawah ini :
Gambar 4.4. Tampilan Tambah Form Alternatif
4. Tampilan Form Data Kriteria
Form ini  ditujukan  untuk  menyimpan  data  kriteria.  Tampilan Form data  kriteria  dapat  dilihat  seperti  pada  gambar  4.5. dibawah ini :
Gambar 4.5. Tampilan Form Kriteria
Untuk  melakukan  pengisian  data  kriteria,  pengguna  menekan tombol + dan  melakukan  isian  sesuai  dengan Form yang  telah ditentukan.  Jika  pengisian  sudah  selesai,  pengguna  menekan tombol simpan untuk melakukan penyimpanan data kembali. . Setelah  data  diubah,  klik  tombol  simpan  untuk melakukan  pembaharuan  data.  Untuk  melakukan  penghapusan data,  pengguna  memilih  data  yang  ingin  dihapus,  kemudia menekan  tombol  icon  X.  Data  akan  terhapus  sesuai  keinginan pengguna  sistem.  Adapun  tampilan  tambah  dan  ubah  dapat dilihat pada gambar 4.6.dibawah ini :
Gambar 4.6. Tampilan Tambah Form Kriteria

## 5. Tampilan Sub Kriteria
Form ini  ditujukan  untuk  menyimpan  data  Sub  Kriteria. Tampilan Form data  Sub  Kriteria  dapat  dilihat  seperti  pada gambar 4.7. berikut ini :
Gambar 4.7. Tampilan Form Sub Kriteria
Untuk  melakukan  pengisian  data  Sub  Kriteria,  pengguna menekan  tombol + dan  melakukan  isian  sesuai  dengan Form yang  telah  ditentukan.  Jika  pengisian  sudah  selesai,  pengguna menekan  tombol simpan untuk  melakukan  penyimpanan  data kembali.  Untuk  melakukan  pengubahan  data,  pengguna menekan  tombol  icon  pencil,  kemudian  mengubah  data  yang ingin  diubah,  data  yang  bisa  diubah  adalah  data  selain primary key. Setelah  data  dapat  diubah,  klik  tombol  simpan  untuk melakukan  pembaharuan  data.  Untuk  melakukan  penghapusan data,  pengguna  memilih  data  yang  ingin  dihapus,  kemudia menekan  tombol  icon  X.  Data  akan  terhapus  sesuai  keinginan pengguna  sistem.  Adapun  tampilan  tambah  dan  ubah  dapat dilihat pada gambar 4.8.dibawah ini :
Gambar 4.8. Tampilan Tambah Form Sub Kriteria
6. Tampilan Form Nilai Bobot GAP
Form ini  ditujukan  untuk  menyimpan  data  Nilai  Bobot GAP .
Tampilan Form data Nilai Bobot GAP dapat dilihat seperti pada gambar 4.9. dibawah ini

## Gambar 4.9. Tampilan Form Nilai Bobot GAP
Untuk  melakukan  pengisian  data  Nilai  Bobot GAP ,  pengguna menekan  tombol + dan  melakukan  isian  sesuai  dengan Form yang  telah  ditentukan.  Jika  pengisian  sudah  selesai,  pengguna menekan  tombol simpan untuk  melakukan  penyimpanan  data kembali.Setelah  data  diubah,  klik  tombol  simpan  untuk melakukan  pembaharuan  data.  Untuk  melakukan  penghapusan data,  pengguna  memilih  data  yang  ingin  dihapus,  kemudia menekan  tombol  icon  X.  Data  akan  terhapus  sesuai  keinginan pengguna  sistem.  Adapun  tampilan  tambah  dan  ubah  dapat dilihat pada gambar 4.10 berikut:
Gambar 4.10. Tampilan Tambah Form Nilai Bobot GAP
7. Tampilan Form Nilai Alternatif dari setiap kriteria
Form ini  ditujukan  untuk  menyimpan  data  Nilai  Alternatif  dari setiap  kriteria.  Tampilan Form data  Nilai  Alternatif  dari  setiap kriteria dapat dilihat seperti pada gambar 4.11. dibawah ini :
Gambar 4.11. Tampilan Tambah Form Nilai Bobot GAP

## 8. Tampilan Nilai Awal dan Nilai GAP
Tampilan Form ini  menampilkan  hasil  keseluruhan  dari  Nilai Awal  dan  Nilai GAP .  Pada Form ini  tidak  ada  proses penginputan  data.  Proses  ini  akan  melakukan  perhitungan otomatis  sesuai  dengan  nilai kriteria dan  bobot  yang dimasukkan  oleh  pengguna. Form ini  menampilkan  beberapa perhitungan  otomatis  seperti  perhitungan  nilai Ideal ,    nilai GAP (selisih),  dan  nilai  bobot GAP (selisih).  Tampilan Form Nilai Awal dan Nilai GAP dapat dilihat pada gambar 4.12 .
Gambar 4.12. Tampilan Form Nilai Awal dan Nilai Gap Beserta Nilai Bobot GAP
9. Tampilan Perhitungan nilai core & secondary
factor dan nilai total
Tampilan Form ini  menampilkan  hasil  keseluruhan  dari  Nilai core & secondary factor , dan nilai total. Pada Form ini tidak ada proses penginputan data. Proses ini akan melakukan perhitungan otomatis sesuai dengan nilai kriteria , nilai Ideal, dan nilai bobot GAP yang  dimasukkan  oleh  pengguna. Form ini  menampilkan beberapa  perhitungan  otomatis  seperti  perhitungan  nilai core  & secondary  factor ,  dan  nilai  total.  Tampilan Form  core  & secondary factor , dan nilai total dapat dilihat pada gambar 4.14 :
Gambar 4.13. Tampilan Form Nilai Core dan Secondary Factor
Dari hasil perhitungan yang dilakukan oleh sistem, didapat pada gambar  4.15 . dibawah  ini,  dimana  dari  hasil  perhitungan  nilai awal dan nilai gap, nilai bobot gap, serta nilai cf dan sf yang ada pada  tabel  4.12,  4.13,  bahwa  nilai  Alternatif  Abdul  Mahdan
Simanungkalit  menujukkan  nilai  terbesar  sehingga  dengan  kata lain  Abdul  Mahdan Simanungkalit  merupakan  pilihan  alternatif yang  terbaik  dan  layak  menjadi  pilihan  dalam  penerimaan bantuan  perbaikan  rumah  yang  layak  huni  sesuai  dengan pembobotan yang diberikan oleh pengambil keputusan.

## Gambar 4.14. Tampilan Hasil Penilaian Sistem

## Pembahasan
Pembahasan  bab  ini  disajikan  keterkaitan  hasil  dan  kebenaran landasan  teoritis  dari  perhitungan  Algoritma  Profile  Matching dengan  hasil  yang  diberikan  Aplikasi  Website  menggunakan Algoritma  Profile  Matching,  menjelaskan  perbedaan  atau persamaan  pengujian  hasil  dan  memperoleh  solusi  pemecahan yang dilakukan peneliti di Kantor Dinas Perumahan Rakyat dan Kawasan Permukiman Kota Pematangsiantar.

## 1. Validasi Data
Hasil  yang  dilakukan  peneliti  dalam  perhitungan  Algoritma Profile  Matching  menghasilkan  masyarakat  yang  bernama Abdul  Mahdan  Simanungkalit  sebagai  rekomendasi  masyarakat penerima  bantuan  perbaikan  rumah  pertama.  Dengan  nilai alternatif  4.442  memiliki  spesifikasi  keadaan  rumah  yang  tidak memiliki  pondasi,  keadaan  kolom  dan  balok  yang  rusak  berat, konstruksi  atap  rusak  berat,  memiliki  kamar  mandi  sendiri, sumber  air  minum  dari  PDAM,  luas  rumah  38  m 2 ,  material dinding  dengan  kategori  lainnya,  material  lantai  terluas  terbuat dari  plesteran,  besar  penghasilan  dibawah  1,2  juta,  dan  status kepemilikan  rumah  milik  sendiri,  serta  belum  pernah mendapatkan  bantuan  perbaikan  rumah.  Artinya  Hasil  dari proses  yang  dilakukan  peneliti  dan  Aplikasi Website Algoritma Profile  Matching adalah  sesuai  dan  sama  dari  proses  yang dilakukan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat disimpulkan dalam penulisan ini dengan adanya  sistem  ini  Kantor  Dinas  Perumahan  Rakyat  Dan Kawasan  Permukiman  (Tarukim)  dapat  terbantu  dalam mengolah data Penerima Bantuan Perbaikan Rumah lebih akurat lagi.  Permasalahan  dalam  menentukan  siapa  masyarakat  dalam penerimaan  Bantuan  Perbaikan  Rumah  pada  Kantor  Dinas Perumahan Rakyat dan Kawasan Permukiman dapat diselesaikan  dengan  menggunakan  metode Profile  Matching. Sistem yang dibangun hanya sebagai alat bantu untuk meberikan informasi  kepada  pimpinan  sebagai  bahan  pertimbangan  dalam mengambil keputusan.

## Saran
1. Setelah  menggunakan  sistem  pendukung  pengambil keputusan dalam menentukan penerimaan bantuan perbaikan  rumah,  ketelitian  dalam  menginput  data  juga sangat  diperlukan  agar  data  yang  direkam  merupakan salinan data dokumen atau sumber.
2. Mengingat  sangat  banyak  dan  pentingnya  dari  data  yang tersimpan  dalam  sebuah  database,  demi  untuk  keamanan data, maka perlu dibuatnya File duplikat ( File back up )
3. Dalam  memaksimalkan  pemakaian  dan  kelancaran  dari pengguna  aplikasi  tersebut,  diharapkan  user  dapat memahami kegunaan aplikasi tersebut.
4. Untuk penelitian berikutnya diharapkan lebih mengembangkan lagi penelitian ini agar lebih sempurna.
Demikianlah  saran-saran  dari  penulis  agar  sistem  pendukung keputusan  Masyarakat  Penerima  Bantuan  Perbaikan  Rumah Pada  Kecamatan  Siantar  Martoba  dapat  maksimal  dalam penggunaanya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Setiawan, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Asisten  Pelatih  Sepak  Bola  Menggunakan  Metode Profile Matching,” Pp. 251–257, 2015.
[2] M. Fauzi, “Implmentasi Metode Profile Matching Pada Sistem Kelas Pada Mahasiswa,” Vol. 3, No. 1, Pp. 11– 17, 2019.
[3] T.  Widodo  Nuri  Guntur  Perdana,  “Sistem  Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa  Menggunakan Metode Saw,” Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  Dan Komunikasi , No. November, Pp. 266–272, 2013.
[4] D. C. Hartini, E. L. Ruskan, And A. Ibrahim, “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Hotel  Di  Kota Palembang Dengan Metode Simple Additive Weighting (Saw),” Vol. 5, No. 1, Pp. 546–565, 2013.
[5] Kusnadi,  D.  Martha,  And  A.  Saputra,  “Penerapan Metode  Profile  Matching  Untuk  Penilaian  Kenaikan Jabatan  Karyawan  (  Studi  Kasus :  Pt  .  Ilham  Bangun Mandiri ),” vol. 5, no. 2, pp. 146–158, 2015.
[6] A.  Setiyowati,  L.  A.  Ramadhani,  and  M.  K.  Amin, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Penerima Beasiswa  Kurang  Mampu  Menggunakan  Metode Profile Matching,” vol. 5, no. 1, pp. 1–5, 2019.
[7] H.  Musa,  “Sistem  pendukung  keputusan  seleksi bantuan  ternak  sapi  menggunakan  metode  profile matching pada desa buntulia utara,” no. 17, 2018.
[8] W.  Hermawati,  N.  S.  I,  and  M.  Nadiasa,  “Evaluasi Pelaksanaan Program Bantuan Perbaikan Rumah Untuk Rumah  Tangga  Miskin  (RTM)  Di  Kota  Denpasar,” Jurnal Spektran , vol. 3, no. 2, pp. 75–83, 2015.

## BIODATA PENULIS

## Yurri Widya Paranthi
Mahasiswa  Sarjana  di  Jurusan  Teknik Informatika STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar.

## Muhammad Zarlis
Dosen  Program  Studi  Teknik  Informatika, STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar.

## Sumarno
Dosen  Program  Studi  Teknik  Informatika, STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar.

## Saifullah
Dosen  Program  Studi  Teknik  Informatika, STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar.

## Ika Okta Kirana
Dosen  Program  Studi  Teknik  Informatika, STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar.