## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2023 Vol. 5 N o .   2 Hal:  61-66 e-ISSN: 2686-3154

## Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode Profile Matching dalam Mengidentifikasi Gejala Awal Penderita COVID-19
Jelviana Risa 1 
1 Sekolah Dasar Negeri 26 Kinali

## risajelviana@gmail.com

## Abstract
The  COVID-19  pandemic  has  not  yet  subsided,  this  outbreak  has  spread  to  almost  all  countries  in  the  world,  the  initial symptoms of sufferers caused by acute respiratory distress coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Symptoms of COVID-19 that can be  transmitted  from  human  to  human,  when  one  person  is  exposed  to  signs  of  a  contagious  COVID-19  occurring  in  the community  is  not  the  right  attitude  and  action  but  panic  and  worry.  The  initial  symptoms  of  COVID-19  have  criteria  that identify  the  initial  symptoms  of  COVID-19,  which  are  10  (ten)  criteria  consisting  of  fever,  cough  and  sore  throat,  fatigue, loss  of  smell  and  taste,  joint  and  muscle  pain,  headache,  diarrhea,  shortness  of  breath.  breath,  nausea,  vomiting,  and  nasal congestion.  The  purpose  of  this  study  was  to  identify  the  early  symptoms  of  COVID-19  sufferers.  This  research  was conducted through processing data on COVID-19 patients sourced from UPT Puskemas VI Koto Selatan, based on the results of the identification of symptoms of COVID-19 in patients carried out by health workers on duty at UPT Puskesmas VI Koto Selatan, then the data was processed using Support System Software. The decision to know the early symptoms of COVID- 19. Furthermore, mathematical calculation techniques are also used to see the accuracy results. The method used to determine the  initial  symptoms  in  patients  with  COVID-19  is  the  Profile  Matching  method.  The  results  of  this  study  there  were  6 patients from 8 test data that had the same decisions generated by the system, therefore the conclusion from this study was the results of the Decision Support System testing that had been carried out in identifying the initial symptoms of COVID-19 sufferers at UPT Puskemas VI South Koto overall there are 75% of patient data indicated by COVID-19 and 25% of patient data not indicated by COVID-19.
Keywords: DSS, Identify, Symptom, COVID-19, Profile Matching Method.

## Abstrak
Pendemi  COVID-19  sampai  saat  ini belum  mereda,  Wabah  ini  telah  meluas  hampir  di  seluruh negara  didunia,  gejala  awal penderita  yang  disebabkan  oleh  gangguan  pernapasan  akut  coronavirus  2  (SARS-CoV-2).  Gejala  COVID-19  yang  dapat ditularkan  dari  manusia  ke  manusia,  ketika  salah  satu  orang  terkena  tanda-tanda  dari  COVID-19  yang  menular  terjadi  di masyarakat  bukanlah  sikap  dan  tindakan  yang  tepat  melainkan  kepanikan  dan  kekhawatiran.  Gejala  awal  COVID-19 mempunyai Kriteria yang dalam mengidentifikasi gejala awal COVID-19 yaitu  berjumlah 10 (sepuluh) kriteria yang terdiri dari demam, batuk dan nyeri tenggorokan, kelelahan, kehilangan penciuman dan rasa, nyeri persendian dan otot, sakit kepala, diare, sesak nafas, mual muntah, dan hidung tersumbat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk dapat mengidentifikasi gejala awal dari penderita COVID-19. Penelitian ini dilakukan melalui pengolahan data penderita COVID-19 yang bersumber dari UPT  Puskemas  VI  Koto  Selatan,  berdasarkan  dari  hasil  identifikasi  gejala  COVID-19  pada  pasien  yang  dilakukan  oleh petugas  kesehatan  yang  bertugas  pada  UPT  Puskesmas  VI  Koto  Selatan,  selajutnya  data  diolah  menggunakan  Software Sistem  Pendukung  Keputusan    untuk  mengetahui  gejala  awal  COVID-19.  Selanjutnya  digunakan  juga  teknik  perhitungan secara  matematika  untuk  melihat  hasil  akurasinya.  Metode  yang  digunakan  untuk  menentukan  gejala  awal  pada  penderita COVID-19  adalah  metode  Profile  Matching.  Hasil  dari  penelitian  ini  terdapat  6  pasien  dari  8  data  uji  yang  memiliki kesamaan  keputusan  yang  dihasilkan  oleh  sistem,  Maka  dari  itu  didapatkan  kesimpulan  dari  penelitian  ini  yaitu  hasil  dari pengujian  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  telah  dilakukan  dalam  mengidentifikasi  gejala  awal  penderita  COVID-19  di UPT Puskemas VI Koto Selatan keseluruhan terdapat 75% data pasien yang terindikasi COVID-19 dan 25% data pasien yang tidak terindikasi COVID-19.
Kata kunci: SPK, Mengidentifikasi, Gejala, COVID-19, Metode Profile Matching.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau Decision Support  Systems (DSS)  adalah  pendukung  dalam pengambilan  keputusan  [1],  [2].  SPK  banyak digunakan oleh organisasi atau perusahaan, penggunaan  sistem  pendukung  keputusan  dapat membantu  dalam  proses  pengambilan  keputusan  [3].
Sistem pendukung keputusan yang fleksibel, interaktif, dan  mudah  beradaptasi  yang  dirancang  khusus  untuk mendukung  proses  pengambilan  keputusan  alternatif yang  baik  tentang  masalah  administratif  yang  tidak terstruktur. Peran DSS diharapkan dapat meningkatkan kualitas  pengambilan  keputusan  [4].  Sebuah  sistem pendukung  keputusan  dapat  digambarkan  sebagai proses  sistematis  memilih  alternatif  terbaik  di  antara
beberapa alternatif untuk memecahkan masalah dengan menggunakan  teknologi  atau  sistem  tertentu  [5]. Perhitungan  menggunakan  metode  profil  matching memberikan  bobot  yang  berbeda  untuk  setiap  kriteria, sehingga  bobot  kriteria  sesuai  dengan  spesies  atau kriteria  yang  diminati  [6].    pemanfaatkan  metode profile  matching  dalam  merancang  sistem  pendukung keputusan  memiliki  keunggulan  dengan  adanya core factor dan secondary  factor sehingga  memungkinkan pengguna dapat menentukan secara mandiri mana yang termasuk  kriteria  utama  dan  mana  yang  termasuk kriteria  tambahan  [7].  Pada  penelitian  tentang Penerapan  metode  profile  matching  dalam  Sistem Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik pada  Lembaga  Penyiaran  Publik  Televisi  Republik Indonesia,  didapatkan  hasil  pencapaian  akurasi  sistem 100%  serta  hasil  perhitungan  fungsional  melalui serangkaian  pengujian  blackbox  didapat  nilai  sebesar 100%  yang berarti sistem dapat berjalan sesuai dengan kebutuhan  fungsionalnya  [8].  Pada  penelitian  tentang Sistem
Pemilihan Konsentrasi Utama Siswa Menggunakan Web-Based
Profile
Matching didapatkan  hasil  evaluasi  dari  10  mahasiswa, kesesuaian  bidang  konsentrasi  jurusan  yang  dipilih mahasiswa  dengan  hasil  rekomendasi  dari      sistem pendukung keputusan adalah 70% [9]. Pada penelitian tentang  komparasi  metode  profile  matching  dengan fuzzy  profile  matching  pada  pemilihan  wakil  kepala sekolah didapatkan hasil memberikan nilai perangkingan    yang    sama    dengan    perhitungan metode  perkalian  pembobotan  standar  dibandingkan dengan  perhitungan  menggunakan  metode profile matching [10].
UPT  Puskesmas  Kinali  memerlukan  sebuah software pendukung  keputusan  agar  memermudah  dalam mengidentifikasi  gejala  awal  COVID-19  dengan mengelompokkan  kriteria  dan  sub  kriteria  agar mempermudah  dalam  pengolahan  data  serta  bisa melihat hasil keputusan yang didapat.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi    penelitian  adalah  ilmu  tentang  cara  yang digunakan  dalam  menyelesaikan  permasalahan  yang terdapat  pada  penelitian.  Pada  bab  ini  dijelaskan mengenai  beberapa  tahapan  yang  terdapat  pada kerangka  kerja penelitian  yang  merupakan bagian dari metodologi  penelitian,  mulai  dari  pengumpulan  data dan  bahan-bahan  pendukung  artikel  yang  sesuai dengan masalah yang diteliti. Dengan tujuan hasil yang didapat  tidak  keluar  dari  acuan,  supaya  tujuan  yang diharapkan  dapat  berjalan  dengan  tujuan  awal  yang telah ditentukan.
Metodologi  penelitian  digambarkan  kedalam sebuah    bentuk  kerangka  kerja.  Dalam  hal  ini, diuraikan tahapan-tahapan dari kerangka kerja penelitian yang terdapat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Berdasarkan kerangka  kerja penelitian pada Gambar 1 di  atas,  maka  peneliti  menguraikan  masing-masing langkah dari kerangka kerja penelitian sebagai berikut:

## 2.1. Mengidentifikasi Masalah
Proses  mengidentifikasi  masalah  ini,  terlebih  dahulu kita  menentukan ruang lingkup dari masalahnya,  guna untuk  memperoleh  solusi  yang  terbaik  dari  masalah yang  diteliti.  Dalam  kasus  ini  penelti  mendapatkan permasalahan  mengenai  mengidentifikasi  gejala  awal pada  penderita  COVID-19  di  UPT  Puskesmas  Kinali. Dengan adanya identifikasi masalah, diharapkan dapat menentukan permasalahan yang terdapat pada penelitian ini, dan memberikan pemahamannya.
2.2. Menentukan Tujuan dari Penelitian
Pada  tahapan  ini,  telah  didapat  pemahaman  mengenai masalah yang ada, untuk mengatasi permasalahan yang terdapat didalamnya maka kemudian ditentukan tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini.
2.3. Mempelajari  Literatur  yang  berhubungan  dengan Penelitian
Studi  literatur  ini  bertujuan  untuk  mempelajari beberapa  Literatur  yang  digunakan  untuk  mendukung pembuatan  suatu  tulisan  dalam  konsep  dan  teori  yang
ada, seperti buku, jurnal, dan lainnya. Dengan mencari dan  menyesuaikan  literatur  yang  dibutuhkan  pada penelitian  ini,  maka  diharapkan  dapat  melengkapi landasan teori untuk memperkuatnya.
2.4. Pengumpulan Data
Pengumpulan data yang dilakukan sebagai acuan untuk mengumpulkan  sejumlah  data.  Adapun  beberapa metode  dalam  pengumpulan  data  yang  dilakukan adalah: observasi, wawancara dan studi pustaka.
2.5. Mengolah  Data  menggunakan  Metode  Profile Matching.
Data  yang  di  peroleh  pada  tahap  pengumpulan  data diproses  dan  diolah  menggunakan  Profile  Matching sesuai  dengan  data  yang  telah  didapatkan.  Adapun langkah-langkah  yang  dilakukan  dengan  metode profile matching adalah:
a. Menentukan Kriteria dan Sub Kriteria
b. Pemetaan Gap
c. Perhitungan  Nilai  Gap.  Gap  adalah  perbedaan selisih  antara  profil  pasien  dengan  profile  standar yang dimana dapat dilihat pada Persamaan (1).
(1)
Dimana:  Profil  pasien  adalah  nilai  pasien,  Profil standar adalah nilai standar.
d. Pembobotan
Setelah  didapatkan  tiap  gap  masing-masing  kriteria, maka  tiap  kriteria  tersebut  diberi  bobot  seperti  pada Tabel 1.
Tabel  1. Tabel  Pembobotan No Selisih  Bobot   Keterangan 1 0 5 Tidak ada selisih 2 1 4.5 Kriteria individu kelebihan 1 tingkat/level 3 -1 4 Kriteria kekurangan 1 tingkat/level 4 2 3.5 Kriteria individu kelebihan 2 tingkat/level 5 -2 3 Kriteria individu kekurangan 2 tingkat/level 6 3 2.5 Kriteria individu kekurangan 3 tingkat/level 7 -3 2 Kriteria individu kekurangan 3 tingkat/level 8 4 1.5 Kriteria individu kekurangan 4 tingkat/level 9 -4 1 Kriteria individu kekurangan 4 tingkat/level
e. Perhitungan Core Factor dan Secondary Factor
Setelah  menentukan  bobot  nilai  dari  gap,  maka selanjutnya  dilakukan  perhitungan core  factor dan secondary  factor menggunakan  rumus  Persamaan  (2) dan Persamaan (3).
(2)
Dimana:  APQ  adalah  nilai  rata-rata  dari core  factor , AP  adalah  jumlah  total      nilai core  factor ,  dan  IP adalah jumlah dari item core factor . Dimana IPaadalah Jumlah item core factor.
(3)
Dimana  AYZ  adalah  nilai  rata-rata secondary  factor , AY adalah jumlah total nilai secondary factor , dan IY adalah jumlah item secondary factor.
f. Perhitungan Nilai Total
Setelah perhitungan nilai tahap sebelumnya, kemudian melakukan perhitungan  nilai total dari presentase core factor  dan  secondary  factor  yang  dapat  dilihat  pada Persamaan (4).
( )         ( )
(4)
Dimana:  APQ  adalah  nilai  rata-rata  dari  core  factor, AYZ adalah nilai rata-rata secondary factor , A adalah nilai total, dan (x)% adalah nilai presentase pada core factor dan secondary factor .
2.6. Perancangan Aplikasi
Perancangan
sistem menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Sistem yang dirancang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  gejala awal  penderita  COVID-19  dengan  metode profile matching
2.7. Implementasi Sistem
Sistem  keputusan  yang  dibangun  akan  diterapakan dengan  bahasa  pemrograman  PHP.  Oleh  sebab  itu, untuk  membangun  sistem  keputusan  dibutuhkan beberapa komponen yang dapat mendukung SPK yang akan  dibangun.  Dalam  sebuah  sistem  yang  dibangun berbasiskan  komputerisasi,  terdapat  dua  komponen yang harus dipenuhi, adapun komponen-komponennya adalah: hardware dan software .

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil  dan  pembahasan  Melakukan  analisa  hasil  yang telah  diperolah  dari  data  yang  telah  diolah  dengan profile  matching berdasarkan  identifikasi  gejala  awal penderita  COVID-19  di  UPT  Puskesmas  Kinali. Sehingga  dapat  melakukan  penarikan  kesimpulan  dari hasil analisa penelitian. analisa dan perancangan sistem maka dibuat bagan alir dan perancangan pada Gambar 2.

## Gambar 2.Bagan Alir Perancangan
3.1. Menentukan Kriteria dan Sub Kriteria
Pengambilan  keputusan  oleh  pengambil  keputusan harus  menentukan  aspek-aspek  penilaian  untuk mencapai  tujuannya,  aspek  penilaian  disebut  juga sebagai  kriteria  penilaian.  Setiap  penilaian  memiliki
bagian-bagian kriteria atau subkriteria. Kriteria dan sub kriteria dapat dilihat pada  Tabel 2.
Tabel  2. Kriteria Sub Kriteria Kode Nama Sub Kriteria Nilai P01 Demam Tidak ada 1 Ringan 2 Sedang 3 Tinggi 4 P02 Batuk dan nyeri tenggorokkan Tidak ada 1 kadang-kadang 2 Sering 3 P03 Kelelahan Tidak ada 1 Ringan 2 Sedang 3 Berat 4 P04 kehilangan penciuman dan rasa Tidak ada Ringan Sedang Berat 1 2 3 4 P05 Nyeri persendian dan otot Tidak ada 1 Ringan 2 Sedang 3 Berat 4 P06 Sakit kepala Tidak ada 1 Ringan 2 Sedang 3
Berat
4 P07 Diare Tidak ada 1
Ringan
2 Sedang 3 Berat 4 P08 Sesak nafas Tidak ada 1 Ada 2 P09 Mual muntah Tidak ada 1 Ada 2 P10 Hidung tersumbat Tidak ada 1 Ada 2

## 3.2. Pemetaan Gap
Pemetaan  gap  ini  adalah  menghitung  perbedaan  nilai gap  untuk  masing-masing  kriteria  yang  dimiliki  oleh setiap  gejala.  Proses  yang  dilakukan  pada  penilaian gap adalah dengan  menentukan perbedaan atau selisih antara profile pasien dengan profile standar.
3.3. Perhitungan Nilai Gap
Berdasarkan  uraian  pada  Persamaan  (1)  hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel  3. Perhitungan Nilai Gap
Kode Kriteria Nama Core Factor Secondary Fctor P01 P02 P03 P04 P05 P06 P07 P08 P09 P10 P01 Pasien1 4 3 4 4 4 4 2 2 4 2 P02 Pasien2 4 3 4 4 4 4 2 2 4 2 P03 Pasien3 4 2 4 4 4 4 2 2 2 2 P04 Pasien4 4 3 4 4 4 4 2 2 4 2 P05 Pasien5 4 2 2 3 3 4 1 1 3 1 P06 Pasien6 4 3 3 4 4 4 2 2 4 2 P07 Pasien7 4 3 4 4 4 4 2 2 4 2 P08 Pasien8 3 2 3 3 3 4 1 1 1 1
Setelah  didapatkan  tiap  gap  masing-masing  kriteria, maka  tiap  kriteria  tersebut  diberi  bobot  nilai  patokan yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Setelah itu untuk menentukan nilai target standar yang dipilih dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Perhitungan Nilai Gap Nama_Kriteria Sub Kriteria Profil Standar Demam Tinggi 4 Batuk dan nyeri tenggorokan Berat 3 Kelelahan Berat 4 Kehilangan penciuman dan rasa Berat 4 Nyeri persendian dan otot Berat 4 Sakit kepala Berat 4 Diare Ada 2 Sesak nafas Ada 2 Mual muntah Berat 4 Hidung tersumbat Ada 2
Setelah  itu  baru  dilakukan  penentuan  bobot  nillai  tiap kriteria yang dimana dapat dilhat pada Tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan Nilai Gap No Nama Core Factor Secondary Fctor
P01 P02 P03 P04 P05 P06 P07 P08 P09 P10 1 Pasien1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 Pasien2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 Pasien3 0 -1 0 0 0 0 0 0 -2 0 4 Pasien4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 Pasien5 0 -1 -2 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 6 Pasien6 0 0 -1 0 0 0 0 0 0 0 7 Pasien7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 Pasien8 0 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -3 -1 Nilai Bobot 1 Pasien1 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 2 Pasien2 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3 Pasien3 5 4 5 5 5 5 5 5 3 5 4 Pasien4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 Pasien5 5 4 3 4 4 5 4 4 4 4 6 Pasien6 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 7 Pasien7 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 8 Pasien8 5 4 4 4 4 5 4 4 2 4
Setelah rumus yang digunakan dengan data pada Tabel 6  dimana  data  untuk  untuk  identifikasi  gejala  dapat ditampilkan pada Tabel 6.
Tabel  63. Perhitungan Nilai Gap No Nama Core Factor Secondary Fctor
Perhitungan P01 P02 P03 P04 P05 P06 P07 P08 P09 P10 PQ YZ 1 Pasien1 4 3 4 4 4 4 2 2 4 2 5 5
2 Pasien2 4 3 4 4 4 4 2 2 4 2 5 5
3 Pasien3 4 2 4 4 4 4 2 2 2 2 4,83 4,5 4 Pasien4 4 3 4 4 4 4 2 2 4 2 5 5 5 Pasien5 4 2 2 3 3 4 1 1 3 1 4,166 4 6 Pasien6 4 3 3 4 4 4 2 2 4 2 4,83 5 7 Pasien7 4 3 4 4 4 4 2 2 4 2 5 5 8 Pasien8 3 2 3 3 3 4 1 1 1 1 4,166 3,5
Setelah  perhitungan  nilai  gap  didapatkan  kemudian melakukan perhitungan nilai total dari presentase core factor dan secondary  factor yang  dapat  dilihat  pada Tabel 7.
Tabel  7. Nilai Total Gap Identifikasi Gejala
No Nama Perhitungan Nilai PQ YZ 1 Pasien1 5 5 5 2 Pasien2 5 5 5 3 Pasien3 4,83 4,5 4,731 4 Pasien4 5 5 5 5 Pasien5 4,166 4 4,116 6 Pasien6 4,83 5 4,881 7 Pasien7 5 5 5 8 Pasien8 4,166 3,5 3,96
Hasil  akhir  yang  didapatkan  dari  proses profile matching adalah  keputusan  alternatif  yang  diajukan. Hasil akhir dari perhitungan rumus mendapatkan hasil keputusan yang ditampilkan pada Tabel 8.
Tabel  8. Perhitungan Nilai Gap No Nama Hasil Akhir 1 Pasien1 5 2 Pasien2 5 3 Pasien3 4,731 4 Pasien4 5 5 Pasien5 4,116 6 Pasien6 4,881 7 Pasien7 5 8 Pasien8 3,96
Proses  perhitungan yang telah dilakukan pada Tabel 9 didapatkan  nilai  hasil  akhir  dengan  nilai  tertinggi terkena  COVID-19  adalah  Pasien  1,  Pasien2,  Pasien3, Pasien4,  Pasien6,  Pasien7  dan  Pasien8  dengan  nilai akhir  5,  5,  4,731,  5,  4,881,  5  dan  5  sedangkan  nilai terendah  yang  tidak  terkena  COVID-29  adalah Pasien5,  dan  Pasien8  dengan  nilai  4,116  dan  3,96. Setelah  didapatkan  hasil  nilai  tertinggi  gejala  awal COVID-19 selanjutnya pengambilan keputusan berdasarkan nilai tertinggi yang terkena COVID-19.
Hasil  akhir  dari  identifikasi  gejala  awal  COVID-19 dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel  4. Perhitungan Nilai Gap
No Nama Alamat Hasil Akhir Keputusan 1 Pasien1 Kinali 5 COVID-19 2 Pasien2 Kinali 5 COVID-19 3 Pasien3 Kinali 4,731 COVID-19 4 Pasien4 Kinali 5 COVID-19 5 Pasien5 Kinali 4,116 Tidak COVID-19 6 Pasien6 Kinali 4,881 COVID-19 7 Pasien7 Kinali 5 COVID-19 8 Pasien8 Kinali 3,96 Tidak COVID-19
Hasil  keputusan  diatas  terdapat  6  orang  pasien  yang dinyatakan  COVID-19  menurut  data  yang  ada  dan dianalisa  menggunakan  metode profile  matching , sedangkan  untuk  2  orang  pasien  dinyatakan  tidak COVID-19 pada UPT Puskesmas Kinali.

## 4. Kesimpulan
Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  menerapkan metode profile  matching dapat  digunakan  dalam mengidentifikasi  gejala  awal  penderita  COVID-19, dengan melengkapi setiap kriteria dan sub kriteria yang ada,  sehingga  sistem  dapat  melakukan  proses perhitungan dengan baik, dan mendapatkan hasil yang diinginkan.

## Daftar Rujukan
[1] Muhaimin,  A.  M.  A.  (2022).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Mahasiswa  Penerima  Beasiswa  di  Stikes  Hang  Tuah Menggunakan  Metode  Analitycal  Hierarchy  Process  (AHP): Sistem Pendukung Keputusan. Jurnal Ilmu Komputer, 11 (1), 39- 42. https://doi.org/10.33060/JIK/2022/Vol11.Iss1.238
[2] Mboli, J. S., Thakker, D., & Mishra, J. L. (2022). An Internet of Things‐enabled  decision  support  system  for  circular  economy business model. Software: Practice and Experience, 52(3), 772- 787. https://doi.org/10.1002/spe.2825
[3] Tanjung, D. Y. H., & Adawiyah, R. (2018, August). Optimizing Selection  of  Decision  Support  System  with  Fuzzy  Simple Additive  Weighting.  In  2018  6th  International  Conference  on Cyber  and  IT  Service  Management  (CITSM)  (pp.  1-4). IEEE . https://doi.org/10.1109/CITSM.2018.8674360
[4] Hasugian, A. H., & Cipta, H. (2018). Analisa Dan Perancangan Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pasangan  Hidup Menurut  Budaya  Karo  Dengan  Menggunakan  Metode Analitycal  Hierarchy  Process  (AHP).  Algoritma: Jurnal  Ilmu Komputer Dan Informatika, 2 (1).
http://dx.doi.org/10.30829/algoritma.v2i1.1612
[5] Kurniawati,  R.  D.,  &  Ahmad,  I.  (2021).  Sistem  Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Usaha Mikro Kecil Menengah Dengan Menggunakan Metode Profile Matching Pada Uptd Plut Kumkm  Provinsi  Lampung. Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem Informasi, 2 (1), 74-79. https://doi.org/10.33365/jtsi.v2i1.610
[6] Astari, S. R., Umar, R., & Sunardi, S. (2019). Penerapan profile matching untuk seleksi asisten laboratorium. Telematika: Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi, 16 (1), 1-10. https://doi.org/10.31315/telematika.v16i1.2987
[7] Pawan, E., Widianto, W. W., & Hasan, P. (2021). Implementasi Metode  Profile  Matching  Untuk  Menentukan  Penerima Beasiswa  Bidikmisi.  Creative  Information  Technology  Journal, 8(1), 54-63. https://doi.org/10.24076/citec.2021v8i1.257
[8] Matching  Dalam  Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan Karyawan  Terbaik  Pada  Lembaga  Penyiaran  Publik  Televisi Republik  Indonesia. INOVTEK  Polbeng  -  Seri  Informatika,  1 ,
68. https://doi.org/10.35314/isi.v5i1.1311
[9] Taufiq Ismail, Sri Winiarti, & Rifki Pambudi. (2021). Student’s Major  Concentration  Selection  System  Using  Web-Based Profile  Matching. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi, 1 , 12–16. https://doi.org/10.51903/jtikp.v12i1.222
[10] Verdian, A., & Wantoro, A. (2019). Komparasi Metode  Profile Matching  Dengan  Fuzzy  Profile  Matching    Pada  Pemilihan Wakil  Kepala  Sekolah.  Jurnal  Ilmiah  Media  Sisfo,  2,  97. https://doi.org/10.33998/mediasisfo.2019.13.2.652