## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN ANGGOTA PASKIBRAKA KABUPATEN BIAK NUMFOR MENGGUNAKAN METODE PROFILE MATCHING
Silva Anjelina Tambunan, Sentot Achmadi, Ahmad Faisol Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia silvaanjelina07@gmail.com

## ABSTRAK
Paskibraka  atau  Pasukan  Pengibar  Bendera  Pusaka  adalah  suatu  pasukan  yang  mengibarkan  duplikat Bendera  Pusaka  dalam  upacara  Proklamasi  Kemerdekaan  RI.  Setiap  tahun  PPI  (Purna  Paskibraka  Indonesia) Kabupaten Biak Numfor akan membuka pendaftaran bagi siswa-siswi SMA sederajat untuk mengikuti pelatihan calon paskibraka. Calon paskibraka yang terbaik akan dipilih menjadi anggota paskibraka melalui tahapan seleksi. Adapun  seleksi  yang  dilakukan  yaitu  seleksi  Akademik,  PBB,  Jasmani  dan  Fisik.  Dari  banyaknya  calon paskibraka dan proses seleksi yang dilakukan, penginputan dan perhitungan nilai masih dilakukan secara manual dengan kertas hal ini menyebabkan panitia seleksi membutuhkan lebih banyak waktu dan tenaga untuk menyeleksi anggota paskibraka. Oleh karena itu penelitan ini mengembangan sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat membantu  panitia  seleksi  dalam  proses  penyeleksian  anggota  paskibraka  dengan  tepat  dan  cepat  dengan menggunakan metode Profile Matching. Profile Matching adalah salah satu metode pendukung keputusan yang sesuai untuk digunakan pada seleksi penerimaan anggota paskibraka karena pada Profile Matching terdapat proses membandingkan  atau  mencocokan  profil  target  dan  profil  individu  sehingga  akan  didapatkan  selisih kompetensinya. Nilai akurasi yang diperoleh dari hasil implementasi metode Profile Matching pada penelitian ini sebesar  100%,  menyatakan  bahwa  metode  Profile  Matching  dapat  digunakan  dalam  membantu  pengambilan keputusan seleksi penerimaan anggota paskibraka di Kabupaten Biak Numfor.
Kata kunci : Paskibraka, Seleksi, Profile Matching, Sistem Pendukung Keputusan, Penilaian, Pelatihan

## 1. PENDAHULUAN
17  Agustus  1945  diperingati  sebagai  Hari Kemerdekaan  Indonesia.  Saat  itu,  Presiden  Soekarno mendeklarasikan  kemerdekaan dan peristiwa tersebut menjadi  titik  awal  pembebasan  Indonesia  dari penjajah.  Setiap  tanggal  17  Agustus  masyarakat Indonesia mengadakan upacara untuk merayakan Hari Kemerdekaan  Indonesia.  Dalam  upacara  tersebut bendera  Merah  Putih  selalu  dikibarkan  oleh sekelompok orang  yang  disebut  Paskibraka.  Pasukan Pengibar  Bendera  Pusaka  atau  lebih  sering  dikenal sebagai  Paskibraka  adalah  sekelompok  orang  yang bertugas  untuk  mengibarkan  replika  bendera  Pusaka pada  upacara  Proklamasi  Kemerdekaan  RI.  Upacara diselenggarakan  di  tiga  lokasi,  Kabupaten/Kota (Kantor Bupati/Walikota), Provinsi (Kantor Gubernur) dan tingkat Nasional (Istana Negara).
Setiap  tahun  PPI  (Purna  Paskibraka  Indonesia) kabupaten  Biak  Numfor  akan  membuka  pendaftaran bagi  siswa-siswi  SMA  sederajat  untuk  mengikuti pelatihan  calon  paskibra  atau  yang  biasa  disebut dengan capas .  Calon  paskibra  akan  menjalani  masa latihan  selama  10 bulan  sebelum  akhirnya  diseleksi untuk  menjadi  Pasukan  Pengibar  Bendera  Pusaka (Paskibraka).  Latihan  yang  dilakukan  berupa  latihan PBB,  Jasmani,  dan  beberapa  latihan  tambahan  untuk membentuk jiwa korsa setiap calon paskibra ( capas ). Setiap anggota  Paskibraka harus  mempunyai  jasmani dan  kesehatan  yang  prima,  selain  itu  anggota Paskibraka harus mempunyai nasionalisme, wawasan,
pengetahuan,  keterampilan  dan  disiplin  yang  tinggi. Oleh  karena  itu,  proses  pelatihan  penting  dilakukan untuk  mempersiapkan  dan  mengamati  kemampuan setiap calon paskibra ( capas ).
Setelah menjalani latihan selama 10 bulan, setiap calon  paskibra  akan  menjalani  beberapa  tes  dalam proses seleksi yaitu tes akademik, tes jasmani, tes fisik dan  tes  pbb.  Proses  seleksi  dilakukan  untuk menentukan  calon  paskibraka  yang  paling  terbaik untuk  menjadi  anggota  paskibraka  sesuai  dengan kriteria  dan  kemampuan  yang  telah  ditetapkan.  Dari sekian  banyaknya  calon  paskibra  dan  beberapa  tes yang dilakukan, ternyata proses penginputan nilai dan perhitungannya  masih dilakukan  secara  manual  yaitu dengan menggunakan kertas dan belum terdigitalisasi, akibatnya data proses seleksi tidak tersimpan dengan baik dan rentan rusak ataupun hilang.
Oleh  karena  itu,  penulis  melakukan  penelitian dengan  judul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Penerimaan  Anggota  Paskibraka  Kabupaten  Biak Numfor  Menggunakan  Metode Profile  Matching ”. Metode Profile  Matching juga  dikenal  sebagai Pencocokan Profil, sering digunakan sebagai mekanisme pengambilan keputusan dengan mengasumsikan bahwa terdapat nilai ideal yang harus dimiliki  oleh  individu  [1].  Secara  garis  besar Profile Matching merupakan  proses  membandingkan  nilai individu  ke  dalam  nilai  jabatan  sehingga  dapat diketahui  perbedaan  nilainya  (disebut  juga gap ), semakin  kecil gap yang  dihasilkan  maka  semakin
besar peluang untuk menempati suatu posisi di dalam organisasi [2].
Dengan  adanya  penelitian  ini,  penulis  berharap dapat  mempermudah  panitia  seleksi  dalam  proses penyeleksian  anggota  paskibraka  dengan  tepat  dan cepat,  juga  dapat  mengelola  dan  menyimpan  data calon paskibraka dengan aman dalam sebuah website .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Dalam  penelitian  yang  berjudul  “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Calon Peserta Paskibraka Kab. Karo Menggunakan Profile Matching ” yang bertujuan untuk menyeleksi anggota paskibraka  agar  memperoleh  hasil  yang  berkualitas dan sukses membawa misi sebagai anggota Paskibraka dan  dapat  mengharumkan  nama  sekolah,  daerah  dan bangsa.  Metode Profile  Matching memudahkan panitia dalam mengambil keputusan anggota paskibraka yang akan diterima berdasarkan nilai total yang paling tinggi [3].
Dalam  penelitian  yang  berjudul  “Analisa Perbandingan  Metode Profile Matching dan  TOPSIS Dalam  Pemilihan  Ketua  Osis”  yang  bertujuan  untuk membandingkan kedua metode agar dapat mengetahui calon ketua osis  yang  lebih  memenuhi kriteria. Hasil perhitungan accuracy pada Confucion  Matrix diperoleh nilai akurasi untuk metode Profile Matching sebesar  92,5%,  sedangkan  untuk  metode  TOPSIS sebesar  80,96%.  Dengan  perolehan  nilai  akurasi  dari kedua  metode,  menyatakan  bahwa  metode Profile Matching adalah  metode  yang  terbaik  dalam merekomendasikan ketua osis [4].
“Komparasi Metode Simple Additive Weighting dan Profile  Matching dalam  Penentuan  Pemberian Beasiswa di SMA Negeri 1 Abiansemal”. Merupakan penelitian  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  metode yang  paling  efektif  digunakan  dalam  penentuan pemberian  beasiswa  di  SMA  Negeri  1  Abiansemal. Setelah  dilakukan  uji  sensitivitas,  diperoleh  hasil presentase  sensitivitas  dari  metode  SAW  adalah 5,9166% atau dibulatkan menjadi 6% sedangkan pada metode Profile  Matching adalah  27%  yang  artinya bahwa metode Profile Matching cocok dalam kasus ini [5].

## 2.2. Paskibraka
Paskibraka  atau  Pasukan  Pengibar  Bendera Pusaka lahir bersamaan dengan Proklamasi Kemerdekaan Republik
Indonesia yang dikumandangkan pada Jumat, 17 Agustus 1945 pukul 10.00 WIB di Jalan Pegangsaan Timur No.56. Setelah Proklamasi Kemerdekaan RI, dua orang pemuda yang dipimpin  oleh  Latief  Hendradiningrat  mengibarkan bendera  merah  putih.  Bendera  yang  dijahit  oleh Fatmawati  Soekarno  inilah  yang  kemudian  dijuluki “Bendera Pusaka”.
Pada  tahun  1968,  petugas  Penggerek  Bendera Pusaka  adalah  sepasang  remaja  (pelajar)  yang mewakili seluruh provinsi di Indonesia. Namun karena
keadaan  yang  belum  memungkinkan,  maka  tidak semua  provinsi  dapat  mengirimkan  wakilnya.  Pada tahun 1969, Presiden Soeharto mengeluarkan Duplikat Bendera Merah Putih dan Naskah Proklamasi kepada Gubernur  dan  Kepala  Daerah  Tingkat  I  dan  II  untuk pertama kalinya. Hal inilah yang menjadi dasar bahwa Paskibraka  hanya  ada  di  3  tingkat  yakni  tingkat nasional, provinsi dan kabupaten/kota.
Rekrutmen  anggota  Paskibraka  dilakukan  dari tingkat  sekolah,  Kabupaten/Kota,  Provinsi  dan Nasional.  Paskibraka  tingkat  kabupaten/kota  direkrut dari  Paskibraka  SMA  sederajat.  Paskibraka  tingkat provinsi direkrut dari Paskibraka tingkat kabupaten/kota.  Paskibraka  tingkat  nasional  direktur dari Paskibraka tingkat provinsi. Pada saat penyeleksian peserta harus melalui beberapa rangkaian  tes  seperti  tes  PBB,  tes  Jasmani,  tes  Fisik dan tes Akademik [6].

## 2.3. Sistem Pendukung Keputusan
SPK  merupakan  bagian  dari  sistem  informasi terkomputerisasi  yang  digunakan  untuk  mendukung pegambilan  keputusan  dalam  suatu  organisasi  atau perusahaan. Dapat juga dikatakan sebagai suatu sistem komputer  yang  mengelola  data  menjadi  informasi untuk  mengambil  keputusan  dari  masalah  semi terstruktur yang spesifik [7]. Michael S.Scott Morton pertama kali mendeskripsikan konsep SPK pada awal tahun  1970an  oleh  dengan  istilah  Management Decision System. Sistem tersebut  adalah sistem  yang berbasis komputer yang dirancang untuk memudahkan pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan  data dan  model  tertentu  untuk  menyelesaikan  berbagai persoalan yang tidak terstruktur [8].

## 2.4. Metode Profile Matching
Metode Profile Matching atau pencocokan profil adalah  metode  yang  sering  digunakan  sebagai mekanisme  dalam  pengambilan  keputusan  dengan mengasumsikan  bahwa  terdapat  tingkat  variabel prediktor yang ideal yang harus dimiliki oleh individu, bukannya  tingkat  minimal  yang  harus  dipenuhi  atau dilewati  [9].  Secara  garis  besar Profile  Matching merupakan  proses  membandingkan  nilai  individu  ke dalam  nilai  jabatan  sehingga  dapat  diketahui perbedaan  nilainya  (disebut  juga gap ),  semakin  kecil gap yang  dihasilkan  maka  semakin  besar  peluang untuk menempati suatu posisi di dalam organisasi [2]. Berikut  adalah  tahapan-tahapan  perhitungan  dengan metode profile matching :
1. Menentukan  data  yang  dibutuhkan  didalam perhitungan.
2. Menentukan  aspek  dan  kriteria  yang  digunakan untuk penelitian.
3. Perhitungan Gap Profile .
Perhitungan Gap  Profile bertujuan  untuk mendapatkan selisih atau perbedaan yang terdapat antara  profil  target  dengan  profil  calon  paskibra. Perhitungan Gap  Profile menggunakan  rumus pada Persamaan 1.
Gap = Value Attribute – Value Target (1) Keterangan :
Gap : selisih Value Attribute : Nilai calon paskibraka Value Target
: Nilai target kriteria
4. Pembobotan nilai gap Langkah  ini  merupakan  proses  untuk mengganti  nilai gap dengan  bobot  nilai  yang merujuk pada Tabel 1.
Tabel 1 . Bobot nilai gap Selisih Bobot Nilai Keterangan 0 5 Tidak ada selisih (Kompetensi sesuai dengan yang dibutuhkan) 1 4,5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat/level -1 4 Kompetensi individu kekurangan 1 tingkat/level 2 3,5 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat/level -2 3 Kompetensi individu kekurangan 2 tingkat/level 3 2,5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat/level -3 2 Kompetensi individu kekurangan 3 tingkat/level 4 1,5 Kompetensi individu kelebihan 4 tingkat/level -4 1 Kompetensi individu kekurangan 4 tingkat/level 5 0,5 Kompetensi individu kelebihan 5 tingkat/level -5 0 Kompetensi individu kekurangan 5 tingkat/level
5. Perhitungan Core Factor dan Secondary Factor . Core factor adalah  faktor utama  yang paling diperlukan  dan  diperkirakan  dapat  menghasilkan kinerja yang optimal. Sedangkan secondary factor adalah faktor pendukung dari core factor . Persamaan  2  merupakan  rumus  untuk menghitung core factor :
NFC = ∑𝑵𝑪 ∑𝑰𝑪 (2)
Keterangan : NCF : Nilai rata-rata untuk core factor NC : Jumlah total core factor
IC : Jumlah item core factor
Persamaan  3  merupakan  rumus  untuk menghitung secondary factor :
NSF = ∑𝑵𝑺 ∑𝑰𝑺 (3)
Keterangan : NSF : Nilai rata-rata untuk secondary factor NS : Jumlah total secondary factor
IS : Jumlah item secondary factor
6. Perhitungan nilai total
Nilai  total  diperoleh  dari  presentase Core Factor dan Secondary  Factor .  Perhitungan  nilai total menggunakan rumus pada Persamaan 4.
Nilai total :
N = (x)% NCF + (x)% NSF (4) Keterangan :
N : Nilai total
NCF : Nilai rata-rata core factor NSF : Nilai rata-rata secondary factor (x)% :  Nilai  persen  yang  diinputkan  berdasarkan persen dari core factor (60%) dan secondary factor (40%)
7. Perangkingan Langkah  ini  merupakan  proses  terakhir  dari metode Profile Matching. Rangking diperoleh dari nilai total yang diurutkan dari yang terbesar hingga yang terkecil.

## 2.5. Laravel
Laravel  merupakan  salah  satu framework PHP terbaik  yang  dikembangkan  oleh  Taylor  Otwell, proyek  Laravel  dimulai  bulan  April  2011.  Awalnya, proyek  ini  dibuat  karena  Otwell  sendiri  tidak  dapat menemukan framework yang up-to-date dengan versi PHP.  Mengembangkan framework yang  sudah  ada juga  bukan  merupakan  ide  yang  bagus  karena keterbatasan sumber daya. Karena beberapa keterbatasan tersebut, Otwell membuat framework nya sendiri yang disebut Laravel [10].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Tabel Kriteria dan Skala Penilaian
Berdasarkan hasil diskusi bersama pihak panitia seleksi penerimaan anggota paskibraka di  Kabupaten Biak  Numfor,  maka  diperoleh  data  kriteria  penilaian dan skala penilaian yang akan digunakan dalam proses pengembangan  sistem.  Data-data  tersebut  akan digunakan sebagai acuan penilaian pada penelitian ini.
Tabel 2. Kriteria penilaian Aspek S Kriteria NT Kelas Akademik K1 Sejarah Paskibra 4 SF PBB K2
Jalan ditempat 5 CF K3 Langkah tegap 5 CF K4 Penghormatan 5 CF K5 Belok kanan / kiri 5 CF K6 Hadap kanan / kiri 4 SF Jasmani K7 Lari 5 CF K8 Pushup 5 CF K9 Situp 4 SF K10 Pullup 4 SF Fisik K11 Tinggi badan 5 CF K12 Berat badan 4 SF K13 Bentuk kaki 4 SF
Keterangan : S : simbol NT : Nilai Target SF : Secondary Factor CF : Core Factor
Tabel 2 merupakan data aspek dan kriteria  yang akan  digunakan  didalam  perhitungan , setiap  kriteria mempunyai  nilai  target  dan  kategori  yang  sudah ditentukan, dimana nilai target tersebut  akan  menjadi variabel  ideal  yang  harus  dipenuhi  oleh  setiap  calon paskibraka.
Tabel 3. Skala penilaian PBB dan akademik Range Bobot 0-60 1 61-70 2 71-80 3 81-90 4 91-100 5
Tabel  3  merupakan  skala  penilaian  yang digunakan pada aspek PBB dan Akademik. Setiap nilai dari seleksi PBB dan Akademik akan diberikan bobot sesuai dengan range nilai yang telah ditentukan. Bobot yang  telah  diperoleh  akan  digunakan  didalam perhitungan metode Profile Matching selanjutnya.
Tabel 4. Skala penilaian jasmani
Kriteria Nilai Bobot Laki-laki  Perempuan Lari 0-1 1 2-3 2 4-5 3 6-7 4 >=8 5 Push up dan Situp 0-10 1 11-20 2 21-30 3 31-39 4 >= 40 5 Pull up 0-4 0-15 1 5-8 16-30 2 9-12 31-45 3 13-17 46-59 4 >= 18 >= 60 5
Tabel  4  merupakan  skala  penilaian  yang digunakan  pada  aspek  Jasmani,  setiap  kriteria  pada aspek  Jasmani  memiliki  skala  penilaiannya  masing- masing. Untuk kriteria pullup dibagi berdasarkan jenis kelamin.  Setiap  bobot  yang  diberikan  pada  masing- masing  nilai  akan  digunakan  didalam  perhitungan Profile Matching.

## Tabel 5. Skala penilaian fisik
Kriteria Nilai Bobot Laki-laki Perempuan TB 0-162 0-154 1 163-170 155-160 3 171-180 161-175 5 BB (TB - 110) kelebihan lebih dari 10kg atau (TB – 110) kekurangan lebih dari 10kg 1 (TB - 110) kelebihan 10kg atau (TB – 110) kekurangan 10kg 3 (TB - 110) kelebihan 5kg atau (TB – 110) kekurangan 5kg atau (TB – 110) 5 Bentuk kaki X > 5 cm OR O > 5 cm 1 (X >= 1 cm AND X <= 5 cm) OR (O >= 1 cm AND O <= 5cm) 3 Normal 5
Tabel  5  merupakan  skala  penilaian  yang digunakan pada aspek Fisik. Setiap kriteria pada aspek Fisik  memiliki  skala  penilaiannya  sendiri  sebagai ketentuan yang digunakan didalam proses perhitungan Profile Matching.

## 3.2. Usecase Diagram
Berdasarkan  penelitian  ini, usecase diagram digambarkan seperti Gambar 1.
Gambar 1. Usecase diagram
Pada  Gambar  1  menunjukkan  bahwa  hanya  ada satu  pengguna  yaitu  administrator.  Administrator bertanggung jawab dalam mengelola setiap data yang dibutuhkan sistem dalam menghasilkan perangkingan menggunakan
metode Profile Matching . Administrator dapat
menambah, mengedit,
menghapus  data  yang  dibutuhkan  didalam  sistem,
seperti data aspek, data kriteria, data calon paskibraka dan data nilai.

## 3.3. Flowchart Metode
Gambar 2. Flowchart metode
Pada  Gambar  2  merupakan flowchart proses perhitungan  dari  metode Profile  Matching .  Langkah pertama  inputkan  data  aspek,  kriteria,  calon  paskibra dan data nilai yang akan digunakan pada perhitungan. Kemudian  dari  data  nilai  yang  diinputkan  akan diberikan  bobot  seuai  dengan  kriteria  penilaian masing-masing,  untuk  skala  penilaiannya  merujuk pada  Tabel  3,  Tabel  4  dan  Tabel  5.  Kemudian  akan dilanjutkan dengan perhitungan nilai gap yaitu selisih antara  profil  calon  paskibra  dan  profil  target,  setelah nilai gap diperoleh  maka  nilai gap tersebut  akan diberikan  bobot  sesuai  dengan  tabel  bobot  nilai  gap yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Setelah  itu  akan masuk  ke  perhitungan core  factor dan secondary factor, kriteria yang masuk kedalam kelas core factor akan  dihitung  berdasarkan  Persamaan  2,  sedangkan kriteria  yang  masuk  kedalam  kelas secondary  factor akan  dihitung  berdasarkan  Persamaan  3.  Nilai core factor dan secondary  factor yang  diperoleh  akan digunakan  untuk  menghitung  nilai  total  berdasarkan Persamaan  4.  Nilai  total  yang  diperoleh  setiap  calon
paskibraka  kemudian  diurutkan  dari  yang  terbesar hingga yang terkecil untuk menentukan perangkingan.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Menu Penilaian
Gambar 3. Halaman kriteria penilaian
Halaman  pada  menu  penilaian  digunakan  untuk menyimpan  data-data  aspek  dan  kriteria  penilaian yang  digunakan  didalam  perhitungan.  Salah  satu halaman pada menu penilaian adalah halaman kriteria penilaian yang ditampilkan pada Gambar 3.

## 4.2. Menu Paskibraka

## Gambar 4. Halaman nilai
Halaman pada menu paskibraka digunakan untuk menyimpan  data-data  calon  paskibraka  yang  akan digunakan  didalam  perhitungan.  Salah  satu  halaman pada  menu  paskibraka  adalah  halaman  nilai  yang ditampilkan  pada  Gambar  4.  Halaman  nilai  ini  dapat mengelola  nilai dari calon paskibraka  yang diperoleh dari hasil seleksi.

## 4.3. Menu Perhitungan
Gambar 5. Halaman hasil perangkingan
Halaman pada menu perhitungan digunakan untuk menampilkan hasil perhitungan menggunakan metode Profile Matching . Salah satu halaman pada
menu perhitungan adalah halaman hasil perangkingan yang ditampilkan pada Gambar 5.

## 4.4. Pengujian Metode Profile Matching
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  membandingkan rangking  antara  data  aktual  dan  rangking  yang dihasilkan  pada  sistem.  Pengujian  ini  menggunakan data  penerimaan  calon  paskibraka  tahun  2023 sebanyak 42 data.
Tabel 6. Perbandingan rangking tahun 2023
No Nama Rangking Data Aktual Hasil Sistem 1 Shifwa Khalisah 3 1 2 Lidia Hana 2 2 3 Mesmus Bedes 1 3 4 Fredy Ruben Bisay 4 4 5 Clara Ronsumbre 11 5 6 Amirullah Abuqori 5 6 7 Nikolas Fernando 6 7 8 Angel Krar 14 8 9 Arua Charles 10 9 10 Deslin Morin 8 10 11 Sonya Marisan 7 11 12 Lidia Kartini 16 12 13 Meisye Huwae 22 13 14 Arnold Simbiak 12 14 15 Hana Maria Mauwa 13 15 16 Muhammad Fariq 18 16 17 Audrey Rumbarar 28 17 18 Delvian Nahumury 9 18 19 Fike Fatunlibit 26 19 20 Muhammad Djiebriel 23 20 21 Immanuel Mansnandifu 27 21 22 Piter Isak Simbiak 21 22 23 Asyer Mangampa 31 23 24 Jahen Ramba 20 24 25 Muhammad Al-Adiyat 15 25 26 Suci Nur Azizah 25 26 27 Muhammad Amin 17 27 28 Alex Djan 29 28 29 Excel Effendi 30 29 30 Anggita Putri 19 30 31 Rahma Yani 32 31 32 Michael Poli 24 32 33 Melan Dimara 38 33 34 Rehuela Sitaniapessy 34 34 35 Here Lokoba 39 35 36 Yorgen Rumbino 33 36 37 Josse Silalai 41 37 38 Tidora Ronsumbre 35 38 39 Clarissa Kyansen 37 39 40 Muh.Agung 36 40 41 Manando Yawan 40 41 42 Insoraki Mirya R 42 42
Tabel  6  menunjukkan  perbandingan  rangking antara  data  aktual  hasil  perhitungan  manual  dengan data  yang  diproses  menggunakan  sistem.  Terdapat perbedaan  rangking  antara  data  aktual  dengan  hasil sistem,  hal  ini  disebabkan  karena  terdapat  perbedaan
antara proses perhitungan manual yang digunakan oleh pihak  panitia  dengan  proses  perhitungan  sistem dengan menggunakan metode Profile Matching . Pada  tahun  2023  kuota  penerimaan  anggota paskibraka  yang  dibutuhkan  adalah  32  orang, sementara banyaknya calon paskibraka yang mendaftar  adalah  42  orang.  Dari  hasil  perangkingan yang  ditunjukkan  pada  Tabel  6,  dari  42  calon paskibraka, yang layak diterima adalah 32 orang yaitu yang  berhasil  mendapatkan  rangking  32  besar. Berdasarkan  hasil  perangkingan  dari  data  aktual maupun  hasil  perangkingan  dari  sistem  maka diperoleh  32  calon  paskibraka  yang  layak  diterima sebagai anggota paskibraka pada tahun 2023.
Dari  hasil  pengujian  ini,  maka  akan  dihitung persentase akurasi dengan menggunakan rumus sesuai dengan Persamaan 5.
Akurasi = 𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝑷𝒓𝒐𝒇𝒊𝒍 𝒀𝒂𝒏𝒈 𝑺𝒆𝒔𝒖𝒂𝒊 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝑷𝒓𝒐𝒇𝒊𝒍 x 100% (5)
Berdasarkan  Tabel  6  hasil  perangkingan  data aktual  dan  hasil  perangkingan  sistem  memperoleh  32 calon  paskibraka  yang  sama  yang  layak  diterima sebagai  anggota  paskibraka  dan  10  calon  paskibraka yang sama yang belum layak diterima sebagai anggota paskibraka. Oleh karena itu, dapat dihitung nilai akurasi dari sistem sesuai dengan Persamaan 6.
Akurasi = 𝟒𝟐 𝟒𝟐 x 100  =  100 % (6) Dapat disimpulkan bahwa perolehan nilai akurasi dari  sistem  menggunakan  metode Profile  Matching dengan  42  data  pengujian  pada  tahun  2023 memberikan  akurasi  yang  sangat  baik  yaitu  100%. Berdasarkan perolehan nilai akurasi tersebut menyatakan  bahwa  metode Profile  Matching dapat digunakan  dalam  membantu  pengambilan  keputusan seleksi penerimaan anggota paskibraka yang diangkat pada penelitian ini.

## 4.5. Pengujian Pengguna
Pengujian pengguna dilakukan dengan memberikan  kuesioner  kepada  20  panitia  seleksi penerimaan  anggota  paskibraka  di  kabupaten  Biak Numfor.  Pengujian  dilakukan  untuk  memberikan informasi  bahwa  sistem  berfungsi  dengan  normal. Pengujian pengguna ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Pengujian pengguna No Pertanyaan S N TS 1 Apakah tampilan sistem menarik dan mudah untuk dipahami? 15 4 1 2 Apakah mudah untuk menambah, mengubah dan menghapus data? 17 3 0 3 Apakah proses mencetak data dengan pdf mudah untuk dilakukan dan membantu pengguna untuk memperoleh informasi ? 17 3 0
No Pertanyaan S N TS 4 Apakah informasi pada menu penilaian dapat ditampilkan dengan jelas dan apakah dapat membantu panita seleksi dalam merekap data? 16 4 0
5 Apakah informasi pada menu paskibraka dapat ditampilkan dengan jelas dan apakah dapat membantu panitia seleksi untuk mengelola data calon paskibraka ? 17 3 0 6 Apakah informasi pada menu perhitungan dapat ditampilkan dengan dan membantu panitia seleksi untuk membuat keputusan ? 17 3 0 7 Apakah informasi yang ditampilkan pada sistem sudah jelas dan mudah dimengerti ? 16 4 0 Total 115 24 1 Persentase Total 82% 17% 1%
Berdasarkan  hasil  uji  pengguna  pada  Tabel  7 diperoleh total sebanyak 115 suara menyatakan setuju dengan  persentase  82%,  24  suara  netral  dengan persentase  17%  dan  1  suara  menyatakan  tidak  setuju dengan persentase 1%. Jadi dapat disimpulkan bahwa sistem telah bekerja dengan baik dan pengguna dapat menerimanya.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa sistem dapat  bekerja  dengan  baik  dan  semua  fitur  yang disediakan  oleh  sistem  dapat  berjalan  sesuai  dengan hasil  yang  diharapkan.  Sistem  dapat  membantu mengelola  dan  menyimpan  data  anggota  paskibraka Kabupaten  Biak  Numfor  secara  aman  dalam  sebuah website.  Sistem  berhasil  menghasilkan  keluaran berupa  perangkingan  hasil  seleksi  calon  paskibraka yang  dapat  membantu  panitia  seleksi  dalam memutuskan anggota paskibraka  yang akan diterima. Berdasarkan  Tabel  6  perbandingan  rangking  antara data aktual dan hasil sistem memperoleh nilai akurasi yang sangat baik yaitu sebesar 100%. Oleh karena itu, dapat  disimpulkan  bahwa  metode  Profile  Matching dapat  digunakan  dalam  membantu  pengambilan keputusan  seleksi  penerimaan  anggota  paskibraka yang  diangkat  pada  penelitian  ini.  Seluruh  hasil pengujian  telah  sesuai,  terutama  hasil  pengujian pengguna  memperoleh  115  suara  setuju  dengan persentase  sebesar  82%  yang  menunjukkan  bahwa sistem  telah  bekerja  dengan  baik  dan  dapat  diterima oleh  pengguna.  Adapun  saran  untuk  penelitian
selanjutnya  diharapkan  dapat  menambah  fitur  lain seperti setting periode  penerimaan  dan  membuat kolom  input  yang  dinamis  berdasarkan  kriteria  dan diharapkan  dapat  menggunakan  metode  pendukung keputusan lainnya sebagai bahan perbandingan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T. Rachmadi, Sistem Basis Data . TIGA Ebook, 2020.
[2] I.  Putu  and  D.  Suarnatha,  “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI KETUA  BEM  MENGGUNAKAN  METODE PROFILE MATCHING,” 2023.
[3] N.  Diaz  and  Sulindawaty,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Seleksi  Calon  Peserta  Paskibraka Kab.  Karo  Menggunakan  Profile  Matching,” Jurnal  Teknik  Informatika  (JUTIF) ,  vol.  1,  pp. 87–91, 2020.
[4] V. Apriana, “PENERAPAN PROFILE MATCHING
UNTUK
MENENTUKAN PEMBERIAN  BEASISWA  PADA  SISWA SEKOLAH  MENENGAH  ATAS,” Jurnal Mantik Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 15–21, 2019.
[5] C.  P.  Yanti,  P.  P.  S.  Awantari,  I.  G. I.  Sudipa, and  N.  L.  W.  S.  R.  Ginantra,  “Komparasi Metode Simple Additive Weighting dan Profile
Matching dalam Penentuan Pemberian Beasiswa  di  SMA  Negeri  1  Abiansemal,”
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 8, no.
6, p. 300, Dec. 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3684.
[6] D.  Yanosma,  A.  Johar  T,  and  K.  Anggriani, “IMPLEMENTASI  METODE  K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)
DAN SIMPLE ADDITTIVE  WEIGHTING  (SAW)  DALAM PENGAMBILAN  KEPUTUSAN  SELEKSI PENERIMAAN  ANGGOTA  PASKIBRAKA (STUDI  KASUS:  DINAS  PEMUDA  DAN OLAHRAGA  PROVINSI  BENGKULU),”
2016.
[7] P.  Wolo  and  I.  Dua  Reja,  “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI

## PENERIMAAN
CALON PASKIBRAKA DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW).”
[8] A.  Munawar  and  C.  Sitasi,  “Profile  Matching Untuk Perangkingan Pengemudi Taksi Terbaik Pada PT Blue Bird Group,” vol. 21, no. 1, pp. 133–136, 2019, doi: 10.31294/p.v20i2.
[9] M.  Husein  Lubis,  M.  Amin,  and  J.  Rosyidi Lubis, Sistem Pendukung Keputusan . 2022.
[10]  Y.  Yudhanto  and  H.  Adi  Prasetyo, Panduan Mudah  Belajar  Framework  Laravel .  PT  Elex Media Komputindo, 2018.