Volume 13, Nomor 1, Januari 2024: 83-95                                                                                                                 e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Penerapan Metode

## Profile Matching Analysis pada Sistem Pendukung Keputusan untuk Rekomendasi Program Studi
Application of the Profile Matching Analysis Method in Decision Support Systems for Study Program Recommendations
1 Reza Dian Rasyada, 2 Nurdin*, 3 Fajriana
1 Mahasiswa Program Studi Magister Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Malikussaleh
2,3 Program Studi Magister Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Malikussaleh Jalan Batam, Bukit Indah - Lhokseumawe, Aceh, Indonesia *e-mail: nurdin@unimal.ac.id
( received : 21 Juli 2023, revised : 4 Agustus 2023, accepted : 19 November 2023)

## Abstrak
Pada  saat  sekarang  ini  banyak  calon  mahasiswa  yang  masih  bingung  dalam  menentukan  pilihan program  studi  yang  akan  di  pilih,  salah  satu  faktor  yang  menjadi  permasalahan  adalah  kurangnya referensi dari calon mahasiswa tentang isi dari tiap program studi tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk membangun  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  untuk  rekomendasi  program  studi  dengan menggunakan metode Profile Matching Analysis . Manfaat penelitian ini dapat memberikan hasil akhir berupa  nilai  rekomendasi  program  studi  yang  paling  cocok  bagi  calon  mahasiswa.  Ada  5  kriteria penilaian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  Nilai  Bahasa,  Nilai  Logika/TI,  Nilai  Sains,  Nilai Praktek, dan Nilai Sosial. Metode atau tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu: pengumpulan data,  perancangan  flowchart  sistem,  penerapan  metode  Profile  Matching  Analysis  dan  implementasi sistem.  Pada  penelitian  ini  didapatkan  hasil  rekomendasi  untuk  siswa  dengan  nama  Afni  Ruhmini berdasarkan hasil dari perhitungan sistem dengan metode Profile Matching Analysis mendapatkan hasil rekomendasi program studi Administrasi Publik dengan nilai = 5,3, prodi Ilmu Kelautan dengan nilai = 5,9, prodi Agribisnis dengan nilai = 5,6, prodi Pendidikan Fisika dengan nilai = 5,7 dan prodi Hukum dengan  nilai=  4,8.  Metode  Profile  Matching  Analysis  sangat  cocok  diterapkan  untuk  menyelesaikan masalah pada penelitian sistem pendukung keputusan untuk rekomendasi program studi.
Kata kunci: Rekomendasi, Program Studi, Profile Matching Analysis, Sistem Pendukung Keputusan.

## Abstract
Currently, many prospective students are still confused about which study program to choose. One of the problematic factors is the lack of references from prospective students about the contents of each study  program.  This  research  aims  to  build  a  decision  support  system  for  study  program recommendations using the Profile Matching Analysis method. The benefits of this research can provide final results in the form of recommended study program scores that are most suitable for prospective students.  There  are  5  assessment  criteria  used  in  this  research,  namely  Language  Values,  Logic/IT Values, Science Values, Practice Values, and Social Values. The methods or stages carried out in this research are: data collection, system flowchart design, application of the Profile Matching Analysis method and system implementation. In this research, the recommendation results were obtained for a student  with  the  name  Afni  Ruhmini  based  on  the  results  of  system  calculations  using  the  Profile Matching  Analysis  method,  obtaining  recommendation  results  for  the  Public  Administration  study program with a score = 5.3, the Marine Science study program with a score = 5.9, and the Agribusiness study program with a score = 5.6, the Physics Education study program with a score = 5.7 and the Law study program with a score = 4.8. The Profile Matching Analysis method is very suitable to be applied to solve problems in decision support system research for study program recommendations.
Keywords: Recommendations, Study Programs, Profile Matching Analysis, Decision Support Systems.

## 1 Pendahuluan
Hadirnya  teknologi  informasi  mengharuskan  setiap  individu,  organisasi  atau  perusahaan mengikuti perkembangannya, karena setiap waktu kebutuhan akan informasi semakin meningkat dan berkembang [1]. Pemanfaatan teknologi informasi yang tepat akan menghasilkan informasi yang cepat, tepat dan akurat. Di masa sekarang dimana perkembangan teknologi berkembang dengan sangat pesat maka teknologi ini juga dapat di terapkan di dalam pemilihan Program Studi terbaik. Sehingga dapat meningkatkan keakuratan dan kepastian hasil serta efisiensi waktu yang digunakan. Untuk memperoleh informasi yang cepat dan akurat maka dibutuhkan suatu proses otomisasi dengan menggunakan Sistem pendukung  keputusan [2]. Menurut  [3]  pemanfaatan data  yang  ada  di  dalam  sistem  informasi untuk menunjang kegiatan pengambilan keputusan, tidak cukup hanya mengandalkan data operasional saja, diperlukan suatu analisis data untuk menggali potensi-potensi informasi yang ada.
Sistem pendukung keputusan merupakan bagian dari sistem informasi berbasis komputer yang digunakan  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan.  Sistem  ini  dapat  mengambil  suatu  keputusan sesuai dengan pertimbangan dari kriteria-kriteria yang telah di tentukan. Sistem pendukung keputusan telah banyak diterapkan dalam berbagai bidang untuk menyelesaikan berbagai macam permasalahan seperti, sistem pendukung keputusan untuk pemilihan jenis tanah untuk tanamaman pangan [4], sistem pendukung keputusan penentuan penyakit pada tanaman [5], sistem pendukung keputusan penentuan penerimaan  PKH  Menggunakan  metode  naïve  bayes  [6]  dan  masih  banyak  lagi  bidang  yang  dapat menggunakan sistem pendukung keputusan untuk membantu dalam proses pengambilan keputusan.
Pada  penelitian  sistem  pendukung  keputusan  untuk  rekomendasi  program  studi  ini,  peneliti menggunakan metode Profile Matching Analysis . Metode Profile Matching Analysis merupakan sebuah mekanisme pengambilan keputusan dengan mengasusmsikan bahwa terdapat tingkat variabel prediktor yang ideal yang harus dipenuhi oleh subyek-subyek yang di teliti, bukannya tingkat minimal yang harus di penuhi [7]. Profile Matching Analysis salah satu metode pendukung pengambilan keputusan yang digunakan  untuk  memberikan  informasi  terkait  penilaian  kandidat  dengan  merangking  kandidat  dan memberikan  keluaran  berupa  nilai  dengan  bobot  yang  sudah  ditentukan  sebelumnya,  dalam memberikan  penilaian  terdapat  beberapa  kriteria  penilaian  yang  akan  di  kelompokkan  menjadi secondary factor (faktor pendukung) dan core factor (faktor utama) [8].
Ada  fenomena  yang  cukup  menarik  yang  terjadi  di  Indonesia  khususnya  pada  calon-calon mahasiswa. Pada umumnya para calon mahasiswa memiliki keinginan yang cukup besar untuk dapat terus melanjutkan pendidikannya ke jenjang perguruan tinggi. Adapun hal ini dapat dibuktikan dengan relatif cukup banyaknya siswa lulusan SMA dan SMK yang mengadu nasib dengan mengikuti Ujian Masuk  Perguruan  Tinggi  Negeri  [9].  Namun  pengenalan  program  studi  pada  perguruan  tinggi  pada siswa kelas XII Sekolah Menengah Atas dan Sekolah Menengah Kejuruan [10] saat ini dirasa masih sangat kurang. Sedangkan proses penentuan program studi yang akan ditempuh pada saat melanjutkan pendidikan  di  perguruan  tinggi  merupakan  sebuah  keputusan  besar,  karena  merupakan  sebuah keputusan yang berpengaruh jangka panjang yang akan menentukan kehidupan siswa tersebut dimasa yang akan datang.
Akibatnya, sering terdengar cukup banyak  mahasiswa yang  gagal di tengah jalan atau drop out ketika mereka sudah diterima di perguruan tinggi. Banyak pula kasus mahasiswa yang  merasa tidak cocok  dengan  minatnya  ketika  mahasiswa  mengikuti proses  pembelajaran  [11]  dan  menyusun  karya ilmiah atau skripsi [12], [13] di perguruan tinggi, dan akhirnya ia pindah program studi atau mencari program studi lain di fakultas atau universitas yang sama atau bahkan mungkin juga berbeda sama sekali dengan  apa  yang  telah  dipilihnya.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu sistem  rekomendasi  yang  dapat menjadi  referensi  bagi  calon  mahasiswa  dalam  menentukan  pilihan  program  studi  kuliah  yang  akan dipilih berdasarkan bakat dan minat yang dimilikinya sehingga diharapkan nantinya sistem ini dapat mengatasi beberapa kasus seperti salah dalam memilih program studi, drop out, ataupun pindah program studi  karena  program  studi  yang  dipilih  tidak  sesuai  dengan  minat  dan  bakat  yang  dimiliki  calon mahasiswa tersebut.
Penelitian  ini  bertujuan  membangun  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  untuk  rekomendasi program studi dengan menggunakan metode Profile Matching Analysis yang dapat memberikan hasil akhir  berupa  nilai rekomendasi  program  studi  yang  paling  cocok  bagi  calon  mahasiswa.  Pentingnya penelitian ini dilakukan karena pada saat sekarang sering terdapat kasus calon mahasiswa yang salah dalam memilih program studi, terkadang program studi yang dipilih tidak sesuai dengan minat serta
bakat  dari  calon  mahasiswa  tersebut,  sehingga  nantinya  mereka  akan  sulit  untuk  mengikuti pembelajaran,  dan  banyak  juga  dari  mereka  yang  memilih  untuk  pindah  program  studi  karena  tidak mampu  untuk  mengikuti  pembelajaran.  Adanya  penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  solusi  serta referensi  bagi  calon  mahasiswa  dalam  memilih  program  studi  yang  sesuai  dengan  minat  serta  bakat masing-masing serta diharapkan kasus-kasus seperti yang disebutkan diatas dapat berkurang.

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian  terkait  atau  penelitian  terdahulu  menjadi  salah  satu  acuan  penulis  dalam  melakukan penelitian  ini  untuk  mendapatkan  gambaran  atau  perbandingan  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti sebelumnya,  sehingga  akan  terlihat  perbedaan  dengan  penelitian  ini.  Ada  beberapa  penelitian  yang menjadi studi literatur, diantaranya penelitian yang dilakukan oleh [14] Penelitiannya bertujuan untuk menentukan  kinerja  dosen  terbaik  pada  Fakultas  Teknologi  Informasi  pada  Universitas  Budi  Luhur dengan  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process dan Simple  Multi-Attribute  Rating Technique pada  penelitian  ini  para peneliti  menggunakan  beberapa  kriteria  yaitu    Level  pendidikan, Posisi  Akademik,  Sertifikat  akademik,  Index  prestasi  dosen,  jumlah  responden,  rata-rata  jumlah seminar, jumlah penelitian, jumlah publikasi serta disiplin kerja. Adapun hasil dari penelitian ini adalah pada peringkat 1 diberikan alternatif pada Dosen 2 dengan total nilai sebesar 0.347, selanjutnya pada alternatif 2 diperoleh oleh dosen 5 dengan total nilai 0.249, pada peringkat ke-3 diberikan kepada dosen 4 dengan total nilai sebesar 0.242, selanjutnya dosen 1 dengan total nilai 0.133, dan dosen 3 dengan total nilai 0.106.
Teknik Fuzzy  Multi  Attribute  Decision  Making dan  Metode Simple  Additive  Weighting dapat digunakan dalam proses pemilihan jurusan di SMA, pada penelitian ini peneliti menggunakan 5 kriteria dalam proses perhitungannya antara lain C1 : Nilai PBB, C2 : Nilai Tes Penempatan, C3 : Nilai AS, C4 : Nilai Laporan, dan C5 : Minat Siswa. Meskipun dengan menggunakan perhitungan yang sederhana, metode  ini  dapat  memberikan  hasil  yang  baik  dalam  proses  perhitungannya.  Kemudian  hasil  dari penelitian  ini  memiliki  nilai  akurasi  dengan  minat  siswa  sebesae  60%  sedangkan  akurasi  realita mencapai 90%. Untuk hasil individu siswa sendiri adalah sebagai berikut: Siswa 1 mendapatkan skor 100, siswa 2 mendapatkan skor 90.83, siswa 3 mendapatkan hasil 82.5, dan siswa 4 mendapatkan hasil 82.5. Pada penelitian ini object yang diteliti adalah pemilihan program studi di SMA yaitu IPA dan IPS [15].
Penelitian  lainya  yang  dilakukan  oleh  [16]  Penentuan  kriteria  yang  dapat  menerima  beasiswa prestasi  bagi  mahasiswa  ditentukan  dari  C1  :  pendapatan  orang  tua,  C2  :  semester,  C3  :  jumlah tangggungan  orang  tua,  C4  :  Jumlah  Saudara  dan  C5  :  Indeks  Prestasi  Kumulatidf  (IPK).  Metode pengambilan keputusan Fuzzy Multiple Attribute (FMADM) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW)  dapat  diterapkan  untuk  menentukan  penerima  beasiswa.  Adapun  urutan  prioritas  penerima beasiswa secara berurutan adalah sebagai berikut : Syafrizal dengan nilai 2.3525, Chandra dengan nilai 2.3525, Riska dengan total nilai 2.1475, Rommy dengan nilai 2.125, dan Larasati dengan nilai 1.0225.
Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [17]  Penelitiannya  bertujuan  untuk  membuat  suatu system yang dapat menjadi referensi bagi konsumen dalam memilih sepeda motor bekas yang paling layak dibeli antara 4 produsen sepeda motor menggunakan metode Fuzzy Simple Additive Weighting . Hasil  penelitiannya  dapat  disimpulkan  bahwa  Metode Fuzzy  Simple  Additive  Weighting dapat memberikan hasil yang baik dan juga konsisten, Adapun yang menjadi alternatif didalam penelitian ini adalah 4 perusahaan sepeda motor yaitu Suzuki (A1), Yamaha (A2), Honda (A3), dan Kawasaki (A4). Serta kriteria yang digunakan pada penelitian ini adalah C1 : Harga Psaar, C2 : Teknik, C3 : Bahan Bakar, C4 : Tampilan, serta C5 : Tahun pembuatan. Adapun hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah sebagai berikut: (A3) Honda dengan total nilai 0.6, (A2) Yamaha dengan total nilai 0.8, (A4) Kawasaki dengan total nilai 0.7, dan, A1) Suzuki dengan total nilai 0.6.
Penelitian lainya yang dilakukan oleh [18] Penelitiannya bertujuan untuk menentukan guru atau tenaga  pengajar  yang  terbaik  bagi  TPQ  Anbata  dengan  sampel  utama  adalah  10  kandidat.  Melalui penelitian ini diketahui bahwa metode profile matching analysis dan juga simple addative weighting sesuai  jika  di  gunakan  di  dalam  studi  kasus  serupa  karena  dapat  memberikan  hasil  yang  akurat  dan konsisten sesuai dengan kriteria-kriteria yang ditetapkan oleh peneliti, sehinga masing-masing metode dapat memberikan hasil perhitungan yang baik. Namun didalam perhitungan kedua metode ini memiliki perbedaan  hasil  yang  menyebabkan  perbedaan  peringkat  untuk  kedua  metodenya.  Adapun  yang
menjadi kriteria pada penelitian ini adlah C1: Akurasi Nilai Tajwid, C2 : Nilai Kefasihan Membaca, C3 : Nilai Menghafal Al-Quran, C4 : Nilai Sikap, dan C5 : Nilai Ibadah. Adapun hasil dari penelitian ini adalah sebagai berikut: untuk peringkat pertama adalah Ahmad Riza yang memiliki nilai 4.40 untuk metode Profile Matching Analysis dan 8.556 untuk metode Simple Additive Weight , kemudian Solihin Nst  dengan  total  nilai Profile  Matching  Analysis yaitu  4.50  dan  nilai  untuk  metode Simple  Additive Weight adalah  8.445,  selanjutnya  adalah  Khaidir  Rizki  dengan  total  nilai Profile  Matching  Analysis adalah 4.30 dan nilai Simple Additive Weight adalah 8.778.
Selain  dari  beberapa  penelitian  diatas  penulis  juga  mengambil  beberapa  referensi  lainnya  yang berkaitan  dengan  penelitian  peneliti  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  referensi  yang  lebih  baik. Beberapa penelitian lainnya yang penulis jadikan referensi antara lain Penggunaan adaptive neuro fuzzy inference  system dalam  menentukan  jurusan  yang  cocok  pada  siswa  SMA  [19],  Sistem  pendukung keputusan penentuan jurusan di SMA berbasis web menggunakan metode fuzzy tsukamoto di Provinsi Banten  [20],  Pengaruh  jumlah  atribut  terhadap  pemilihan  program  studi  menggunakan  algoritma klasifikasi dan algoritma regresi [21], Prediksi prestasi akademik siswa dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor dan C4.5 [22].
Dari  beberapa  penelitian  terdahulu  terdapat  perbedaan  dengan  penelitian  ini.  Penelitian  yang peneliti  lakukan  sekarang  ini  berfokus  penerapan  metode Profile  Matching  Analysis pada  sistem pendukung  keputusan  untuk  rekomendasi  program  studi  terbaik.  Hasil  keluaran  atau  output  dari penelitian  ini  berupa  nilai  rekomendasi  program  studi  yang  dihasilkan  untuk  tiap-tiap  siswa  yang didasarkan pada nilai siswa dan juga nilai kebutuhan minimal dari masing-masing program studi.

## 3 Metode Penelitian
Metode atau tahapan yang dilakukan pada penelitian ini pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metode atau Tahapan Penelitian
Pada  Gambar  1  terlihat  metode  atau tahapan  yang  dilakukan  pada  penelitian  sistem  pendukung keputusan untuk rekomendasi program studi menggunakan metode profile matching analysis sebagai berikut:
a. Pengumpulan data
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  diperoleh  melalui  hasil  wawancara  yang  dilakukan  ke beberapa sekolah yang terdapat pada wilayah kerja Cabang Dinas Pendidikan Wilayah Kabupaten Aceh Tengah. Adapun data yang dikumpulkan adalah data nilai siswa kelas XII pada tahun 2023 dan jumlah data yang digunakan sebagai data sampel sebanyak 250 data nilai siswa yang dihasilkan dari 3 sekolah yaitu SMAN 1 Takengon, SMAN 4 Takengon, SMAN 8 Takengon.
b. Perancangan Flowchart Sistem
Tahap  perancangan  flowchart  sistem  ini  bertujuan  untuk  menggambarkan  mengenai  proses perancangan keseluruhan sistem dari tahap awal input data hingga selesai dengan menampilkan hasil rekomendasi dari metode Profile Matching Analysis.
c. Penerapan metode Profile Matching Analysis
Pada tahap ini melakukan penerapan dengan melakukan perhitungan manual dengan mengunakan metode Profile Matching Analysis berdasarkan data parameter/variabel yang sudah ditentukan.
d. Implementasi sistem
Pada  tahap  implementasi  sistem  rancangan  yang  telah  dibuat  pada  tahap  sebelumnya diimplementasikan dalam bahasa pemrograman.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Hasil dari penelitian ini meliputi pembahasan tentang hasil pengumpulan data, hasil perancangan flowchart  sistem,  hasil  penerapan  metode Profile  Matching  Analysis dan  hasil  implementasi  sistem (output sistem).

## 4.1 Hasil Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  Dinas  Pendidikan  dan  Kebudayaan Kabupaten  Aceh  Tengah  yang  terdiri  dari  10  Sekolah  Menegah  Atas  dan  data  dari  Universitas Malikussaleh yang meliputi 31 program studi. Variabel atau atribut penelitian yang digunakan sebagai dasar kebutuhan dari metode yang digunakan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Variabel/Atribut Penelitian
Variabel Keterangan Penjelasan N1 Nilai Bahasa Nilai Bahasa merupakan rata rata dari nilai siswa pada mata pelajaran:  Bahasa  Indonesia,  Bahasa  Inggris,  dan  Bahasa Arab. N2 Nilai Logika/TI Nilai  Logika/TI  merupakan  nilai  rata  rata  yang  diperoleh siswa pada mata pelajaran:  Matematika Wajib / Peminatan dan juga Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) N3 Nilai Sains Nilai  Sains  adalah  nilai  rata  rata  yang  diperoleh  siswa didalam  mata  pelajaran  Biologi  Wajib /  Peminatan, Fisika Wajib / Peminatan, Kimia Wajib / Peminatan. N4 Nilai Praktek Nilai Praktek adalah nilai rata rata siswa yang diperoleh dari mata pelajaran Seni Budaya, PJOK, Prakarya, dan Agama. N5 Nilai Sosial Nilai Sosial merupakan nilai rata rata siswa yang diperoleh dari  mata  peajaran  Geografi,  Pendidikan  Pancasila  dan Kewarganegaraan,  Sejarah  Indonesia,  Sosiologi,  dan Ekonomi.
Sedangkan  data  program  studi  diperoleh  dari  Univesitas  Malikussaleh  sebanyak  31  Program studi. Berikut ini nama program studi yang digunakan pada penelitian ini pada Tabel 2.
Tabel 2. Nama Program Studi No Program Studi 1 Teknik Informatika (S1) 2 Manajemen (S1)
Volume 13, Nomor 1, Januari 2024: 83-95                                                                                                                 e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
3 Pendidikan Profesi Dokter (Profesi) 4 Administrasi Publik (S1) 5 Agroekoteknologi (S1) 6 Kedokteran (S1) 7 Ilmu Komunikasi (S1) 8 Ilmu Kelautan (S1) 9 Agribisnis (S1) 10 Psikologi (S1) 11 Teknik Mesin (S1) 12 Pendidikan Kimia (S1) 13 Pendidikan Bahasa Indonesia (S1) 14 Teknik Sipil (S1) 15 Akuntansi (S1) 16 Pendidikan Fisika (S1) 17 Hukum (S1) … ………………………………. 31 Ilmu Politik (S1)

## 4.2 Hasil Perancangan Flowchart Sistem
Berikut  ini  flowchart  sistem  sistem  pendukung  keputusan  untuk  rekomendasi  program  studi menggunakan metode Profile Matching Analysis pada Gambar 2.
Start
Input Data Perhitungan Proses Penentuan GAP Proses Pembobotan Pengelompokan Core Factor dan Secondary Factor Perhitungan Nilai Total Spek Perhitungan Peringkat Akhir / Perangkingan Hasil / Output End
Gambar 2. Flowchart Sistem Metode Profile Matching Analysis

## 4.3 Hasil Penerapan Metode Profile Matching Analysis
Berikut  ini  langkah-langkah  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Profile  Matching Analysis sebagai berikut:
1. Menentukan Batas Minimum Kriteria Akademik seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Batas Minimum Kriteria Akademik
Program Studi N1 N2 N3 N4 N5 Teknik Informatika (S1) 80 86 75 60 72 Manajemen (S1) 60 65 85 65 80 Pendidikan Profesi Dokter (Profesi) 86 75 88 60 72 ………………………………………….. … … … … … Ilmu Politik (S1) 66 61 72 68 74
2. Selanjutnya harus memiliki data nilai kemampuan siswa yang diperoleh dari nilai hasil raport siswa tersebut, Kita misalkan dengan Siswa A pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Kemampuan Siswa No Nama Siswa N1 N2 N3 N4 N5 PD001 Siswa A 83 93 86 83 90

## 3. Proses Perhitungan GAP
Setelah memiliki data data yang diperlukan, maka langkah selanjutnya adalah mencari nilai gap untuk masing-masing kebutuhan program studi. Nilai GAP akan diperoleh dari pengurangan Nilai Kemampuan Siswa dengan profil program studi, data siswa yang digunakan pada peritungan ini adalah data dari satu orang siswa dengan kode siswa PD001 seperti yang terdapat pada table diatas, adapun rumus dari perhitungan Nilai GAP adalah sebagai berikut:

## 𝐺𝐴𝑃 = (𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐾𝑒𝑚𝑎𝑚𝑝𝑢𝑎𝑛 𝑆𝑖𝑠𝑤𝑎 − 𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑀𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑚 𝐾𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝐴𝑘𝑎𝑑𝑒𝑚𝑖𝑘)
10
𝐺𝐴𝑃 𝑁1𝑃𝑆001 = 83 − 80 10 = 3 10 = 0,3 = 0
𝐺𝐴𝑃 𝑁2𝑃𝑆001 = 93 − 86 10 = 7 10 = 0,7 = 1
𝐺𝐴𝑃 𝑁3𝑃𝑆001 = 86 − 75 10 = 11 10 = 1,1 = 1 𝐺𝐴𝑃 𝑁4𝑃𝑆001 = 83 − 60
10 = 23 10 = 2,3 = 2 𝐺𝐴𝑃 𝑁5𝑃𝑆001 = 90 − 72 10 = 18 10 = 1,8 = 2
Perhitungan di atas merupakan perhitungan nilai GAP dari satu program studi yaitu Program Studi Teknik Informatika, adapun hasil dari perhitungan nilai GAP untuk semua program studi terdapat pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai GAP Prodi Program Studi N1 N2 N3 N4 N5 Teknik Informatika (S1) 0 1 1 2 2 Manajemen (S1) 2 3 0 2 1 Pendidikan Profesi Dokter (Profesi) 0 2 0 2 2 ………………………………………….. … … … … … Ilmu Politik (S1) 2 3 1 2 2
Kemudian nilai GAP yang sudah di dapat seperti yang ada pada Tabel 5 diatas, selanjutnya diubah kedalam  bentuk  bobot  GAP  menggunakan  ketentuan pada  Tabel  4,  sehingga  dihasilkan  nilai  seperti pada Tabel 6.
Tabel 6. Bobot GAP Prodi Program Studi N1 N2 N3 N4 N5 Teknik Informatika (S1) 6 5,5 5,5 4,5 4,5
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Manajemen (S1) 4,5 3,5 6 4,5 5,5 Pendidikan Profesi Dokter (Profesi) 6 4,5 6 4,5 4,5 ………………………………………….. … … … … … Ilmu Politik (S1) 4,5 3,5 5,5 4,5 4,5

## 4. Perhitungan dan Pengelompokan Core Factor dan Secondary Factor
Langkah selanjutnya yang dilakukan adalah mencari nilai core factor dan secondary factor untuk masing-masing program studi. Untuk core factor diambil dari nilai logika/TI (N2), nilai sains (N3), dan nilai social (N5) dari masing-masing program studi, sedangkan untuk Secondary Factor terdiri dari nilai Bahasa (N1), dan nilai praktek (N4) dari masing-masing program studi. Berikut ini hasil Core  Factor  (CF)  dan  Secondary  Factor  (SF)  untuk  untuk  Program  Studi  Teknik  Informatika, Program Studi Manajemen dan seterusnya.
CF dan SF untuk Program Studi Teknik Informatika
𝐶𝐹_𝑆𝑖𝑠𝑤𝑎 𝐴 𝑃𝑆001 = (5,5 + 5,5 + 4,5) 3 = 15,5 3 = 5,16 𝑆𝐹_𝑆𝑖𝑠𝑤𝑎 𝐴 𝑃𝑆001 = (6 + 4,5) 2 = 10,5 2 = 5,25
CF dan SF untuk Program Studi Manajemen
𝐶𝐹_𝑆𝑖𝑠𝑤𝑎 𝐴 𝑃𝑆002 = (3,5 + 6 + 5,5) 3 = 15 3 = 5,00 𝑆𝐹 𝑆𝑖𝑠𝑤𝑎 𝐴 𝑃𝑆002 = (4,5 + 4,5) 2 = = 9,00 2 = 4,50
Sehingga diperoleh hasil dari Core Factor dan Secondary Factor pada Tabel 7.
Tabel 7. Nilai CF dan SF Program Studi CF SF Teknik Informatika (S1) 5,17 5,25 Manajemen (S1) 5,00 4,5 Pendidikan Profesi Dokter (Profesi) 5,00 5,25 ………………………………………….. … … Ilmu Politik (S1) 4,50 4,5

## 5. Perhitungan Nilai Total Tiap Aspek
𝑁𝑇𝐴 = 60% 𝑁𝐶𝐼 + 40% 𝑁𝑆𝐼                                                                                                 (6)
𝑁𝑇𝐴 𝑃𝑆001 =  60 % ∗ 5,17 + 40% ∗ 5,25 = 5,20 𝑁𝑇𝐴 𝑃𝑆002 =  60 % ∗ 5,00 + 40% ∗ 4,50 = 4,80 𝑁𝑇𝐴 𝑃𝑆003 =  60 % ∗ 5,00 + 40% ∗ 5,25 = 5,10 …………      …………………………….   …… 𝑁𝑇𝐴 𝑃𝑆0018 =  60 % ∗ 4,50 + 40% ∗ 4,50 = 4,50
Sehingga diperoleh hasil nilai total akhir pada Tabel 8.
Tabel 8. Tabel Rekomendasi Program Studi Nilai Akhir Peringkat Teknik Informatika (S1) 5,20 I Manajemen (S1) 4,80 III Pendidikan Profesi Dokter (Profesi) 5,10 II
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
………………………………………….. … … Ilmu Politik (S1) 4,50 IV
Nilai kemampuan siswa tersebut adalah Nilai Bahasa  (N1) = 83, Nilai Logika (N2) = 93, Nilai Sains (N3) = 86, Nilai Praktek (N4) = 83, dan Nilai Sosial (N5) = 90. Sehingga dapat di simpulkan bahwa siswa dengan nilai seperti diatas, maka sistem akan menampilkan rekomendasi program studi sebagai berikut: Prodi Administrasi Publik = 5,3. Prodi Ilmu Kelautan = 5,9. Prodi Agribisnis = 5,6. Prodi  Pendidikan  Fisika  =  5,7  dan  Prodi  Hukum  =  4,8.  Adapun  hasil  perhitungan  metode Profile Matching  Analysis untuk  siswa  bernama  Afni  Ruhmini  yang  berasal  dari  SMA  Negeri  1  Takengon dengan nilai kemampuan dari data sampel siswa adalah Nilai Bahasa (N1) = 93, Nilai Logika/TI (N2) = 92, Nilai Sains (N3) = 81, Nilai Praktek (N4) = 90, Nilai Sosial (N5) = 84 pada Gambar 3.

## Gambar 3. Hasil Rekomendasi Program Studi

## 4.4 Hasil Implementasi sistem (Output Sistem)
Berdasarkan perancangan sistem yang telah dibuat, hasil output dari sistem pendukung keputusan untuk rekomendasi program studi menggunakan metode Profile Matching Analysis sebagai berikut: Gambar  4  merupakan  halaman  dashboard  utama  sistem,  pada  halaman  ini  user  akan  diperlihatkan semua rangkuman dari sistem, salah satunya adalah data jumlah siswa, data jumlah admin, data jumlah prodi dan juga beberapa grafik terkait data data sistem

## Gambar 4. Halaman Dashboard Utama Sistem
Gambar  5  merupakan  halaman  data  siswa  yang  ada  di  dalam  database.  Pada  menu  ini  user memiliki  beberapa  akses  yang  dapat  dilakukan  atntara  lain  adalah  tambah  siswa,  edit  siswa,  hapus siswa, serta melakukan perhitungan menggunakan metode Profile Matching Analysis .
5.798 5.700 5.698 5.600 5.400 5.298 5.298 5.002 4.800 4.798
0 1.000 2.000 3.000 4.000 5.000 6.000 7.000 Hasil Rekomendasi Program Studi
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 5. Halaman Data Siswa
Gambar 6 merupakan halaman program studi yang sudah di input kedalam sistem. Pada menu ini user diberikan beberapa akses antara lain penambahan data prodi, perubahan data prodi dan menghapus data prodi

## Gambar 6. Halaman Program Studi
Gambar  7  merupakan  halaman  output  yang  menunjukkan  penentuan  nilai  rekomendasi  akhir  pada sistem,  yang  mana  proses  perhitungannya  mengunakan  metode Profile  Matching  Anaysis .  Pada halaman tersebut juga ditampilkan grafik yang ditujukan untuk mempermudah user untuk melihat data, namun data hasil perhitungan tetap dimunculkan dengan tujuan memperkuat data hasil perhitungan.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 7. Halaman Nilai Rekomendasi Akhir Metode Profile Matching Analysis

## 5 Kesimpulan
Hasil  penelitian  metode Profile  Matching  Analysis pada  sistem  pendukung  keputusan  untuk rekomendasi  program  studi  terbaik  ini  menunjukkan  bahwa  didalam  menentukan  nilai  rekomendasi akhir bagi calon mahasiswa sangat tergantung dengan inputan data nilai minimal dari masing-masing program studi. Metode Profile Matching Analysis dapat diterapkan pada sistem pendukung keputusan untuk mementukan rekomendasi program studi terbaik, hal ini disimpulkan karena proses perhitungan dari  metode Profile  Matching  Analysis langsung  mencari  nilai  gap  antara  nilai  siswa  dengan  nilai kebutuhan prodi, sehingga nilai siswa yang terdapat didalam kelompok yang sama dominan memiliki hasil rekomendasi yang sama. Pada penelitian ini didapatkan hasil akhir yaitu nilai rekomendasi untuk tiap program studi untuk masing-masing siswa. Adapun siswa dengan nama Afni Ruhmini berdasarkan hasil  dari  perhitungan  sistem  mendapatkan  hasil  rekomendasi  program  studi  sebagai  berikut:  Prodi Administrasi Publik nilai akhir = 5,3. Prodi Ilmu Kelautan nilai akhir = 5,9. Prodi Agribisnis nilai akhir = 5,6. Prodi Pendidikan Fisika nilai akhir = 5,7 dan Prodi Hukum nilai akhir = 4,8.

## Referensi
[1] M.  Ikhlas,  “Penerapan  Metode  Mfep  (Multifactor  Evaluation  Process)  Dalam  Pengambilan Keputusan Pemilihan Bibit Kelapa Sawit Terbaik,” J. Sains dan Teknol. J. Keilmuan dan Apl. Teknol. Ind. , vol. 19, no. 1, p. 16, 2019, doi: 10.36275/stsp.v19i1.128.
[2] Nurdin  and  Miranda,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  PTS  di  Lhokseumawe Menggunakan Metode Fuzzy AHP berbasis Web,” Jurnal Informatika , vol. 9, no. 2, pp. 1048– 1056, 2015.
[3] Nurdin and D. Astika, “Penerapan Data Mining Untuk Menganalisis Penjualan Barang dengan Menggunakan Metode Apriori pada Supermarket Sejahtera Lhoksumawe,” Jurnal Techsi , vol.
4, pp. 77–80, 2018.
[4] Nurdin, M. Ula, F. Fahrozi and Muthmainah, “Decision Support System for Appropriate Soil Type for Food Plant Using SMARTER and SAW Method,” Informatika Pertanian , vol. 29, no. 2, pp.83-94, 2020.
[5] I. Naufal and Nurdin, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penyakit pada Tanaman Terong Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” Jurnal Techsi , vol. 12, no. 1, pp.  123-139, 2020.
[6] M.  Qamal,  I.  Sahputra,  Nurdin,  Maryana  and  Mukarramah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Penerimaan PKH Menggunakan Metode Naïve Bayes . ” Jurnal Techsi , vol.14, no.1, pp. 21-32, 2023.
[7] E.  Sutinah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  Profile  Matching  dalam Pemilihan Salesman Terbaik,” Informatics Educ. Prof. , vol. 2, no. 1, p. 234409, 2017.
[8] Z.  Abidin,  I.  G.  Anugrah,  and  R.  P.  Setyono,  “Maksimalisasi  Penggunaan  Metode  Profile Matching dalam Menentukan Kandidat Terbaik,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 4, no. 3, p. 95, 2019, doi: 10.32493/informatika.v4i3.3249
[9] Yusfrizal, M. Sovina, and F. A. Harahap, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan Di Perguruan Tinggi,” J. Inform. Kaputama , vol. 5, no. 2, pp. 219–227, 2021.
[10] M. Faisal, N. Nurdin, F. Fajriana, and Z. Fitri, “Information and Communication Technology Competencies Clustering For Students For Vocational High School Students Using K-Means Clustering  Algorithm,” Int.  J.  Eng.  Sci.  Inf.  Technol. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  111–120,  2022,  doi: 10.52088/ijesty.v2i3.318.
[11] Nurdin, N. Putri, M. Uci, Al-Kautsar, H. Aidilof, and Bustami, “Implementation of Fuzzy C- Means  to  Determine  Student  Satisfaction  Levels  in  Online  Learning,” SISTEMASI:  Jurnal Sistem Informasi , vol. 11, no. 1, p. 121, 2022, doi: 10.32520/stmsi.v11i1.1638.
[12] Nurdin,  M.  Suhendri,  Y.  Afrilia,  and  R.  Rizal,  “Klasifikasi  Karya  Ilmiah  Mahasiswa Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier (Nbc),” SISTEMASI:  Jurnal  Sistem  Informasi, vol. 10, no. 2, 268-279, 2021.
[13] Nurdin and A. Munthoha, “Sistem Pendeteksi Kemiripan Judul Skripsi Menggunakan Algoritma Winnowing,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 2, no. 1, pp. 90–97, 2017.
[14] D. Mahdiana and N. Kusumawardhany, “The Combination of Analytical Hierarchy Process and Simple Multi-Attribute Rating Technique for the Selection of the Best Lecturer,” Proceeding - ICoSTA 2020 2020 Int. Conf. Smart Technol. Appl. Empower. Ind. IoT by Implement. Green Technol. Sustain. Dev. , 2020, doi: 10.1109/ICoSTA48221.2020.1570615695.
[15] F.  N.  Khasanah,  A.  E.  Permanasari  and  S.  S.  Kusumawardhany,  “Fuzzy  MADM  for  major selection  at  senior  high  school,” Proceeding  - International  Conference  on  Information Technology, Computer and Electrical Engineering (ICITACEE), 2016, doi: 10.1109/ICITACEE.2015.7437767 .
[16] H. Kurniawan, A. P. Swondo, E. P. Sari, K. Ummi, Yufrizal, and F. Agustin, “Decision Support System to Determine the Student Achievement Scholarship Recipients Using Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) with SAW,” 2019 7th Int. Conf. Cyber IT Serv. Manag. CITSM 2019 , pp. 3–8, 2019, doi: 10.1109/CITSM47753.2019.8965326.
[17] D. Y. H. Tanjung and R. Adawiyah, “Optimizing Selection of Decision Support System with Fuzzy Simple Additive Weighting,” 2018 6th Int. Conf. Cyber IT Serv. Manag. CITSM 2018 , no. Citsm, pp. 1–4, 2019, doi: 10.1109/CITSM.2018.8674360.
[18] H.  Kurniawan,  A.  P  Swondo,  E.  Purnama  Sari, K.  Ummi,  M.  Rusdi Tanjung,  and  Yusfrizal, “Analysis and Comparative between Profile Matching and SAW Method in Decision Support,” 2020 8th Int. Conf. Cyber IT Serv. Manag. CITSM 2020 , 2020, doi: 10.1109/CITSM50537.2020.9268857.
[19] A. S. Damayanti, A. P. Wibawa, U. Pujianto, and A. Nafalski, “The Use of Adaptive Neuro Fuzzy Inference System in Determining Students’ Suitable High School Major,” 2018 4th Int. Conf. Educ. Technol. ICET 2018 , pp. 1–4, 2018, doi: 10.1109/ICEAT.2018.8693933.
[20] A. Rusmardiana, T. Y. Akhirina, D. Yulistyanti, and U. Pauziah, “A Web-Based High School Major Decision Support System in Banten Using Tsukamoto’s Fuzzy Method,” Proceeding - 2018  Int.  Semin.  Intell.  Technol.  Its  Appl.  ISITIA  2018 ,  pp.  233–238,  2018,  doi:
Volume 13, Nomor 1, Januari 2024: 83-95                                                                                                                 e-ISSN:2540-9719
10.1109/ISITIA.2018.8711337.
[21] P.  Subarkah,  A.  N.  Ikhsan,  and  A.  Setyanto,  “The  effect  of  the  number  of  attributes  on  the selection of study program using classification and regression trees algorithms,” Proc. - 2018 3rd  Int.  Conf.  Inf.  Technol.  Inf.  Syst.  Electr.  Eng.  ICITISEE  2018 ,  pp.  1–5,  2018,  doi: 10.1109/ICITISEE.2018.8721030.
[22] U. Pujianto, W. Agung Prasetyo, and A. Rakhmat Taufani, “Students Academic Performance Prediction with k-Nearest Neighbor and C4.5 on SMOTE-balanced data,” 2020 3rd Int. Semin. Res. Inf. Technol. Intell. Syst. ISRITI 2020 , pp. 348–353, 2020, doi: 10.1109/ISRITI51436.2020.9315439.