Abstrak—Fakta  permasalahan  ketidaksesuaian  profesi  dan latar bela-kang pendidikan seseorang menjadi salah satu faktor permasa-lahan  pendidikan  di  Indonesia.  Hal  ini  menjadi perhatian khu-sus bagi piskolog. Langkah yang banyak diambil oleh  psikolog  adalah  pengadaan  layanan  tes  minat  dan  bakat untuk mengeta-hui kecenderungan minat dan bakat seseorang. Namun,  tes  tersebut  sebagian  besar  masih  dilakukan  secara manual  berda-sarkan  hasil  minat  dan  bakat  klien.  Sehingga, permasalahan  yang  timbul  dari  internal  psikolog  dalam melakukan  pemetaan  profesi  klien  adalah  kurangnya  efisiensi waktu dan keakuratan rekomendasi yang harus dibuat karena proses  pemetaan  reko-mendasi  profesi  dilakukan  secara manual.  Tugas  akhir ini  bertujuan  untuk membangun  sebuah sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  membantu  psikolog da-lam  mela-kukan  rekomendasi  profesi  pada  klien.  Selain melakukan  rekomendasi  profesi  pada  klien,  sistem  ini  juga mampu memberikan urutan rekomendasi profesi berdasarkan profesi  yang  paling  disarankan.  Urutan  rekomendasi  ini disediakan  agar  rekomendasi  yang  diberikan  oleh  psikolog cukup sesuai dengan latar belakang atau persyaratan minimal masing-masing  profesi  yang  direkomendasikan.  Sistem pendukung  keputusan  yang  dibangun  berbasis  web  ini dirancang  menggu-nakan  model  berbasis  aturan  dan pencocokan  profil  klien  dan  dapat  digunakan  secara  pribadi oleh psikolog. Hasil yang diperoleh dari pengerjaan tugas akhir ini  adalah  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  web yang  mampu  memberikan  rekomendasi  bidang  profesi  dan urutan profesi klien berdasarkan hasil tes Holland, kategori IQ, jenjang  pendidikan,  dan  lima  subkomponen  dari  kemampuan intelek-tual  klien.  Hasil  uji  coba  sistem  menunjukkan  bahwa tingkat kebenaran sebesar 100% diperoleh untuk implementasi sub-sistem  berbasis  aturan.    Hasil  pengurutan  rekomendasi profesi  menggunakan  pencocokan  profil  secara  rata-rata dianggap sesuai oleh psikolog yang berperan sebagai pengguna dalam  pembuatan  sistem.  Hasil  pengujian  menggunakan System Usability Scale (SUS) menunjukkan tingkat kenyamanan yang baik pada saat digunakan oleh pengguna.

## Kata Kunci—Sistem Pendukung Keputusan, Rule-Based System,
Rekomendasi Profesi, Profile Matching.

## I. PENDAHULUAN
UALITAS  pendidikan  Indonesia  saat  ini  masih tergolong  rendah  jika  dibandingkan  dengan  negara- negara  berkembang  lain  di  ASEAN.  Hal  ini  terlihat  dari angka  Human  Development  Index  (HDI)  Indonesia  yang berada di peringkat ke-  111 dari 185 negara di dunia. HDI mengukur  kemampuan  sebuah  negara  dalam  melakukan pengembangan  manusianya.  Diantara  tiga  indikator  yang mempengaruhi  angka  HDI  suatu  negara,  faktor  pendidikan berkontribusi  cukup  besar  dalam  menentukan  nilai  HDI  di Indonesia.  Sehingga,  dengan  hipotesa  sederhana  bisa disimpulkan  bahwa  pendidikan  berkontribusi  cukup  besar dalam  peningkatan  produktivitas  manusia  di  Indonesia. Rendahnya  indeks  pendidikan  turut  tercermin  dari penyimpangan-penyimpangan yang terjadi pada peserta didik di  Indonesia.  Diantaranya,    4,3  juta  siswa  Indonesia
mengalami putus sekolah di berbagai jenjang, 3% mahasiswa Indonesia  mengalami  drop-out,  87%  mahasiswa  Indonesia mengakui  salah  jurusan,  dan  50%  lulusan  pendidikan Indonesia  mengalami mismatch antara  latar  belakang pendidikan dan kebutuhan dunia kerja [1].
Permasalahan  yang  terkait  dengan mismatch ,  khususnya terkait  ketidaksesuaian  antara  potensi  atau  minat  dan  bakat seseorang  dengan  pendidikan  atau  profesi  yang  dipilih, dewasa  ini  kerap  terjadi  di  Indonesia.  Hal  ini  menjadi  hal penting  yang  mulai  mendapat  perhatian  banyak  orang, khususnya pada dunia psikologi. Tercermin dari banyaknya jenis tes yang berfungsi menjaring berbagai macam minat dan bakat pada banyak subjek, diantaranya Differential Aptitudes Test  (DAT),  General  Aptitude  Test  Battery  (GATB), Falanagan Aptitude Clasification Test (FACT), dan jenis tes lainnya  [2-3].  Faktanya  memang  benar,  relevansi  antara bidang  keahlian  yang  dimiliki  peserta  didik  sesuai  dengan tuntutan  dunia  kerja  juga  menjadi  hal  penting  yang  harus diperhatikan oleh semua orang  [4]. Dengan hadirnya entitas- entitas  yang  membantu  penanganan  angka  mismatch  pada bidang  pendidikan  di  Indonesia,  ditemukan  permasalahan selanjutnya  pada  proses  pengimplementasian.  Salah  satu Psikolog  dan  Konsultan  Pendidikan  di  Surabaya,  mengaku bahwa  masih  ditemukan  permasalahan  dalam  implementasi pemetaan kecenderungan profesi seseorang berdasarkan hasil minat dan bakat yang didapatkan. Permasalahan ini merujuk pada  interpretasi  profesi  yang  dilakukan  masih  manual  dan kerap  terjadi  ketidakkonsistenan  dalam  proses  pemetaan rekomendasi  profesi.  Belum  lagi  jika  jumlah  klien  yang mengikuti  tes  minat  dan  bakat  cukup  banyak,  maka  klien butuh waktu lebih lama untuk mendapatkan hasil interpretasi profesinya. Disamping itu, akurasi mapping atau interpretasi yang dilakukan tidak tervalidasi secara optimal karena masih adanya  kemungkinan  human  error  oleh  psikolog  yang melakukan interpretasi. Sehingga permasalahan yang timbul dari  internal  psikolog  dalam  melakukan  pemetaan  minat bakat, turut mendorong terciptanya ketidakkonsistenan dalam merekomendasikan  profesi  pada  klien,  serta  mendukung proses yang kurang efisien bagi psikolog itu sendiri.
Maka  dari  itu,  untuk  mendukung  efisiensi  proses  dalam pemetaan  profesi  berdasarkan  minat  dan  bakat,  diperlukan adanya  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  bagi  psikolog untuk membantu dalam pemetaan rekomendasi profesi pada masing-masing klien. Sistem pendukung keputusan tersebut akan  dikembangkan  untuk  mampu  mengotomasi  seluruh aturan perekomendasi profesi yang biasanya dilakukan oleh psikolog yang menjadi  pakar dalam pembuatan sistem. Sis- tem  ini  dirancang  dengan  menggunakan  sistem  berbasis aturan  dan  pencocokan  profil sebagai  model  aturan  dalam perekomendasian  profesi.  Sistem  berbasis  aturan bekerja dengan meniru penalaran seorang pakar dalam memecahkan suatu permasalahan. Model ini akan berjalan dengan kondisi

## Sistem Pendukung Keputusan untuk Psikolog dalam Penentuan Rekomendasi Profesi Klien
Dewi Septina Br Pelawi, Arif Djunaidy, dan Retno Aulia Vinarti Departemen Sistem Informasi , Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : adjunaidy@its.ac.id
K
IF-THEN.  Sedangkan profile  matching digunakan  untuk memanajemen alternatif profesi dengan melakukan kompar- asi antara kompetensi masing-masing alternatif dan kompe- tensi target. Semakin kecil gap yang dihasilkan maka alter- natif semakin diprioritaskan karena dianggap lebih mendekati ke kompetensi yang dibutuhkan.
Dengan adanya si stem pendukung keputusan rekomendasi profesi  yang  dapat  membantu  psikolog  dalam  mengambil keputusan, diharapkan tugas akhir ini mampu meningkatkan keakuratan, kekonsistensian, dan efisiensi waktu yang diper- lukan  oleh  psikolog  dalam  melakukan  rekomendasi  profesi klien.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Teori Holland
Teori  Holland  dibangun  dengan  asumsi  bahwa  setiap individu  memiliki  orientasi  yang  berbeda  dalam  hidupnya. Pembagian itu dibagi ke dalam 6 tipe, yaitu Realistic (R), tipe kepribadian yang  cenderung senang terlibat dalam aktivitas yang melibatkan fisik, kecenderungan akan sosial sedikit, dan agresif  ;  Intellectual  (I),  tipe  kepribadian  yang  lebih cenderung untuk memikirkan daripada melakukan tindakan ; Social  (S),  tipe  individu  yang  cukup  mudah  bergaul  dan memberi  cukup  banyak  perhat  ian  pada  sekitarnya,  serta memiliki kemampuan komunikasi yang baik ; Conventional (C),  cenderung  pada  kemampuan  numerik  dan  kemampuan verbal  ;  Enterprising  (E),  tipe  kepribadian  yang  memiliki kemampuan komunikasi paling baik dan mampu memasarkan atau mempersuasi orang lain; dan Artistic (A), tipe  kepribadian  yang  cenderung  menghindari  aktivitas terstruktur dan membutuhkan aktivitas lebih, serta memiliki daya  imajinasi  yang  tinggi.  Kecenderungan  tersebut  akan memberi rekomendasi keputusan bagi setiap individu dalam melakukan  pemilihan  profesi  atau  jurusan  perguruan  tinggi
sesuai kecenderungan bidang yang dimiliki  [5].

## B. Teori IST
Intelligenz  Struktur  Test  (IST) merupakan  salah  satu  alat tes yang dikembangkan untuk mengukur tingkat intelegensi atau kemampuan intelektual seseorang. IST memuat 9 subtes, diantaranya Satzerganzung  (SE )  yaitu  melengkapi  kalimat; Wortauswahl  (WA) yaitu  melengkapi  kata-kata; Analogien (AN) yaitu  persamaan  kata; Gemeinsamkeiten  (GE) yaitu sifat  yang  dimiliki  bersama; Rechhenaufgaben  (RA) yaitu kemampuan berhitung; Zahlenreihen (SR ) yaitu deret angka; Figurenauswahl (FA) yaitu memilih bentuk; Wurfelaufgaben (WU )  yaitu  latihan  balok;  dan Merkaufgaben  (ME) yaitu latihan simbol.
Hasil tes yang diperoleh mampu dijadikan landasan untuk memberi skor Intelligence Quotient (IQ) total seseorang  [6]. IST mampu dijadikan sebagai alat tes untuk melihat indikasi tingkat IQ seseorang dengan norma standard yang berlaku.

## C. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan atau Decision Support Sys- tems  merupakan  sistem  berbasis  komputer  yang  me- manfaatkan data atau knowledge tertentu berserta modelnya untuk  menyelesaikan  permasalahan  tidak  terstruktur  atau semi terstruktur. Sistem pendukung keputusah memanfaatkan simbiosis  antara  user  dan  sistem.  Interaksi  antara  user  dan sistem  menjadikan  hasil  yang  diperoleh  lebih  optimal daripada keputusan yang dihasilkan oleh user dan komputer secara  mandiri  [7].  Sistem  pendukung  keputusan  akan  ber- peran  bukan  sebagai  pengambil  keputusan,  namun  sebuah sistem  yang  dapat  membantu  seseorang  dalam  menentukan keputusan yang akan diambil.

## D. Rule-Based System
Rule-Based System atau sistem berbasis aturan merupakan
Tabel 2. Daftar kondisi model sistem berbasis aturan Kode Kondisi Kondisi Kategori Kondisi K1 Realistic Hasil Holland K2 Investigative Hasil Holland K3 Artistic Hasil Holland K4 Social Hasil Holland K5 Entreprise Hasil Holland K6 Conventional Hasil Holland K7 Rata-rata Kategori IQ K8 Diatas Rata-rata Kategori IQ K9 Superior s/d Jenius Kategori IQ K10 Diploma Jenjang Pendidikan K11 Sarjana Jenjang Pendidikan Tabel 3. Daftar rekomendasi model sistem berbasis aturan Rekomendasi Kode  Rek- omendasi Anggota TNI dan Kepolisian Negara RI R1 Pejabat  Lembaga  Legislatif,  Pejabat  Tinggi,  dan Manajer R2 Peneliti Fisika dan Kimia (Tenaga Profesional) R3 Ahli Matematika dan Statistika (Tenaga Profesional) R4 Ahli Komputer (Tenaga Profesional) R5 Arsitek dan Ahli Teknik (Tenaga Profesional) R6 Ahli Kesehatan (Tenaga Profesional) R7 Ahli Ilmu Sosial (Tenaga Profesional) R8 Pengajar (Tenaga Profesional) R9 Ahli Hukum (Tenaga Profesional) R10 Ahli Usaha (Tenaga Profesional) R11 Penulis/Seniman/Bidang Keagamaan R12
Gambar  1.  Contoh  implementasi  pemodelan  menggunakan rule-based system.
Tabel 1.
Konversi nilai gap berdasarkan ketentuan penggunaan profile matching
No Selisih Gap Bobot Nilai Keterangan 1 0 5 Tidak ada selisih (Kemampuan sesuai yang dibutuhkan) 2 1 4,5 Kategori kemampuan alternatif kelebihan 1 tingkat/level 3 -1 4 Kategori kemampuan alternatif kelebihan 1 tingkat/level 4 2 3,5 Kategori kemampuan alternatif kelebihan 2 tingkat/level 5 -2 3 Kategori kemampuan alternatif kelebihan 2 tingkat/level 6 3 2,5 Kategori kemampuan alternatif kelebihan 3 tingkat/level 7 -3 2 Kategori kemampuan alternatif kelebihan 3 tingkat/level 8 4 1,5 Kategori kemampuan alternatif kelebihan 4 tingkat/level 9 -4 1 Kategori kemampuan alternatif kelebihan 4 tingkat/level
sistem  berbasis  aturan  yang  menjadikan  sekumpulan  aturan sebagai representasi pengetahuan yang akan dimasukkan ke dalam  sistem.  Seperangkat  aturan  yang  ada  dalam  sistem dikodekan  sehingga  mampu  memberi  tahu  apa  yang  harus dilakukan atau apa yang disimpulkan dalam berbagai situasi. Sistem  berbasis  aturan  merupakan  sistem  yang  berjalan dengan kondisi IF-THEN (sering disebut IF-Then rules atau production rules atau metode kaidah produksi). IF P THEN Q  akan  ekuivalen  dengan  P ⇒ Q.  Syarat  aturan-aturan  yang bisa  diterapkan  pada  sistem  berbasis  aturan  adalah  aturan yang bisa diterjemahkan dalam kondisi IF-THEN. Cakupan aturan  atau  rules  juga  disarankan  untuk  tidak  terlalu  luas untuk  meminimalisir  bias  dalam  melakukan  rekomendasi keputusan  [8].  Contoh  penggunaan  dari sistem  berbasis aturan  dapat  diformulasikan  atau  dimodelkan  seperti  pada Gambar 1.

## E. Profile Matching
Profile matching merupakan salah satu metode yang cukup relevan untuk digunakan dalam proses manajemen alternatif yang  membutuhkan  komparasi  antara  kompetensi  kriteria yang dimiliki oleh alternatif, dengan kompetensi kriteria yang menjadi  target.  Pada  metode  profile  matching  proses penentuan prioritas alternatif dilakukan dengan menggunakan nilai celah atau gap atau perbedaan kompetensi antara kompetensi alternatif dan kompetensi target. Semakin kecil  gap  yang  dihasilkan  maka  alternatif  semakin diprioritaskan  karena  dianggap  lebih  mendekati  ke  kompe- tensi yang dibutuhkan [9]. Penggunaan profile matching tepat
digunakan  untuk  menyelesaikan  proses  pencarian  alternatif yang  mengutamakan  kesesuaian  antara  data  alternatif  dan data  target.  Tahapan  dalam  implementasi  profile  matching adalah sebagai berikut [9].
1. Pendefinisian data target dan data alternatif
2. Perhitungan gap antara data target dan data alternatif 3. Konversi gap menjadi gap value Konversi  nilai gap dilakukan  mengikuti  ketetapan gap value yang  ditentukan  dalam  penggunaan profile  matching yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Core factors dan secondary factors ditentukan berdasarkan tingkat  kepentingan  aspek  kriteria  terhadap  keputusan. Pengelompokan core factors dan secondary factors diperoleh dari  pakar  yang  terlibat  dalam  proses  pemecahan  masalah. Setelah core dan secondary  factors ditentukan,  maka dilakukan  proses  perhitungan core  factors dan secondary factors menggunakan  persamaan  yang  terdapat  pada persamaan  3.1  dan  persamaan  3.2.  NCF  merepresentasikan nilai  rata-rata  core  factors  yang  akan  dicari.  Sigma  CF merepresentasikan  penjumlahan  seluruh  nilai  dari  core  fac- tors,  serta  sigma  IC  merepresentasikan  total  core  atau  sec- ondary factors. Sedangkan NSF merepresentasikan nilai rata- rata  secondary  factors  yang  akan  dicari.  Sigma  SF merepresentasikan penjumlahan seluruh nilai dari secondary factors.
𝑁𝐶𝐹 = ∑ 𝐶𝐹 ∑ 𝐼𝐶

## 𝑁𝑆𝐹 = ∑ 𝑆𝐹 ∑ 𝐼𝐶
Dari  masing-masing  nilai  NCF  dan  NSF  akan  dikalikan dengan  masing-masing  bobot  persen core  factors dan sec- ondary  factors .  Penentuan  bobot  juga  diperoleh  dari  pakar atau  secara  default  berdasarkan  beberapa  referensi  rujukan, bobot  yang  digunakan  adalah  60%  untuk core  factors dan 40% untuk secondary factors .
Tabel 4. Daftar aturan model sistem berbasis aturan No Kondisi Rekomendasi 1 K1, K7, K10 R6 2 K1, K7, K11 R6 3 K1, K8, K10 R1 4 K1, K8, K11 R1 5 K1, K9, K10 R5 6 K1, K9, K11 R10 7 K2, K7, K10 R3 8 K2, K7, K11 R4 9 K2, K8, K10 R9 10 K2, K8, K11 R3 11 K2, K9, K10 R11 12 K2, K9, K11 R7 13 K3, K7, K10 R12 14 K3, K7, K11 R12 15 K3, K8, K10 R8 16 K3, K8, K11 R12 17 K3, K9, K10 R12 18 K3, K9, K11 R12 19 K4, K7, K10 R9 20 K4, K7, K11 R9 21 K4, K8, K10 R7 22 K4, K8, K11 R9 23 K4, K9, K10 R9 24 K4, K9, K11 R7 25 K5, K7, K10 R11 26 K5, K7, K11 R2 27 K5, K8, K10 R11 28 K5, K8, K11 R11 29 K5, K9, K10 R11 30 K5, K9, K11 R10 31 K6, K7, K10 R11 32 K6, K7, K11 R11 33 K6, K8, K10 R11 34 K6, K8, K11 R6 35 K6, K9, K10 R9 36 K6, K9, K11 R4
Tabel 5. Daftar profesi dan kemampuan intelektual profesi Profesi SE WA AN GE RA TNI C+ C C C C Polisi C+ C C C C Pejabat Pemerintah/Legislatif T T C+ C+ C+ Pengurus Organisasi Politik, Ekonomi, dan Sosial C+ C+ C+ C+ C Direktur/Pimpinan Eksekutif T C C C+ T Ahli Fisika dan Astronomi C+ C+ C C T Ahli Kimia (Ahli Biokimia, Apoteker, dll) C+ C C C T Ahli Matematika, Aktuaris T C C C T Analis Sistem Komputer C+ C C+ C C Teknik Komputer C+ C C+ C C
Tabel 6. Data masukan pengujian model profile matching
Variabel Profile Matching Data Klien Nama Yunis Femilia Hasil Bidang Profesi Bidang  Ahli  Kesehatan  (Tenaga Profesional) (R7) Kemampuan Intelektual SE Tinggi Kemampuan Intelektual WA Tinggi Kemampuan Intelektual AN Tinggi Kemampuan Intelektual GE Cukup
Kemampuan Intelektual RA Sangat Cukup
Masing-masing  kriteria  pada  u  mumnya  memiliki  sub kriteria,  sehingga  proses  sebelumnya  dilakukan  untuk menghitung nilai masing-masing sub kriteria, sehingga nilai kriteria diperoleh sebelum memasuki proses ini. Pada proses terakhir ini, jika kriteria yang menjadi aspek penentu kepu- tusan terdiri lebih dari satu, maka dilakukan kembali perkal- ian masing-masing bobot persen terhadap kriteria. Hasil akhir dari perkalian tersebut akan disebut sebagai nilai akhir. Jika kriteria yang dilibatkan hanya satu kriteria dengan beberapa sub  kriteria,  maka  pada  proses  ini  nilai  sebelumnya  akan dikalikan dengan 100%.
Nilai hasil akhir yang diperoleh pada tahapan diatas, akan diurutkan dimulai dari yang tertinggi. Urutan alternatif akan menentukan  ranking  alternatif.  Urutan  teratas  akan  menjadi ranking pertama dan seterusnya.

## III. METODOLOGI

## A. Identifikasi Masalah
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemahaman  studi  kasus penelitian  terkait  rekomendasi  profesi  klien  oleh  psikolog.
Pada  kasus  ini  yang  menjadi  pakar  atau  psikolog  dalam proses penemuan masalah, pengetahuan, dan informasi ada- lah salah satu psikolog dan konsultan pendidikan di Suraba- ya. Dari proses identifikasi masalah dan kebutuhan psikolog, ditemukan bahwa masih ada kendala dalam proses pemetaan rekomendasi  profesi  klien  dari  sisi  akurasi  dan  efisiensi. Dalam  melakukan  rekomendasi  profesi  pada  5-10  klien, dibutuhkan waktu 3 hari unt uk melakukan analisis dan iden- tifikasi. Sehingga, dibutuhkan sistem yang dapat membantu psikolog  untuk  memiliki  landasan  atau  acuan  daftar  profesi yang  sesuai  dengan  karakteristik  klien,  sehingga  psikolog dapat  menggunakannya  sebagai  alat  pendukung  keputusan dalam penentuan rekomendasi profesi klien.

## B. Pengumpulan Aturan dan Informasi
Setelah  permasalahan  berhasil  diidentifikasi,  dilakukan pengumpulan  aturan  terkait  pemetaan  rekomendasi  profesi klien dan informasi yang terkait lainnya. Calon atribut yang akan  digunakan  pada  proses  pembentukan  model  aturan sistem  pendukung  keputusan  dalam  penentuan  alternatif rekomendasi pro fesi adalah Hasil Potensi Minat Bakat, Hasil
Tabel 7. Proses pemodelan profile matching dengan data pengujian
Tahap 1: Pendefinisian Kriteria (hanya dilakukan pada awal pembuatan sistem)
Kriteria SE (Kemampuan Intelektual Satzerganzung (SE)) WA (Kemampuan Intelektual Wortauswahl (WA)) AN (Kemampuan Intelektual Analogien (AN)) GE (Kemampuan Intelektual Gemeinsamkeiten (GE)) RA (Kemampuan Intelektual Rechhenaufgaben (RA)) Tahap 2: Pengambilan Data Target dan Data Alternatif
Data Target (Data Klien) Data Alternatif Profesi (Bidang Ahli Kesehatan (Tenaga Profesional) (R7))
SE = T atau 3 Dokter: SE = 3; WA = 3; AN = 3; GE = 3; RA = 3 WA = T atau 3 Perawat: SE = 1; WA; = 3; AN = 1; GE = 2; RA = 1 AN = T atau 3 Bidan Ahli:
SE = 2; WA; = 2; AN = 1; GE = 1; RA = 1
GE = C atau 1 RA = C+ atau 2
Tahap 3: Perhitungan Gap Data Target dan Data Alternatif
Alternatif Profesi Gap Dokter SE = 0; WA = 0; AN = 0; GE = 2; RA = 1 Perawat SE = -2; WA = 0; AN = -2; GE = 1; RA = -1 Bidan Ahli SE = -1; WA = -1; AN = -2; GE = 0; RA = -1 Tahap 4: Konversi Gap Menjadi Gap Value Profile Matching Alternatif Profesi Value Gap Dokter SE = 5; WA = 5; AN = 5; GE = 3.5; RA = 4.5 Perawat SE = 3; WA = 5; AN = 3; GE = 4.5; RA = 4 Bidan Ahli SE = 4; WA = 4; AN = 3; GE = 5; RA = 4 Tahap 5: Menentukan Core Factor dan Secondary Factor Data Target Tipe SE = T atau 3 Core Factor (CF) WA = T atau 3 Core Factor (CF) AN = T atau 3 Core Factor (CF) GE = C atau 1 Secondary Factor (SF) RA = C+ atau 2 Secondary Factor (SF) Tahap 6: Menghitung NCF dan NSF Alternatif Profesi NCF NSF Dokter NCF (AVERAGE CF) = (5+5+5)/3 = 5 NSF (AVERAGE SF) = (3.5+4.5)/2 = 4 Perawat NCF (AVERAGE CF) = (3+5+3)/3 = 3.67 NSF (AVERAGE SF) = (4.5+4)/2 = 4.25 Bidan Ahli NCF (AVERAGE CF) = (4+4+3)/3 = 3.67 NSF (AVERAGE SF) = (5+4)/2 = 4.5 Tahap 7: Pembobotan NCF dan NSF (Hasil Akhir) Alternatif Profesi Hasil Akhir Dokter Ha1 = 60% NCF + 40% NSF = (60% x 5) + (40% x 4) = 4.6 Perawat Ha2 = 60% NCF + 40% NSF = (60% x 3.67) + (40% x 4.25) = 3.9 Bidan Ahli Ha3 = 60% NCF + 40% NSF = (60% x 3.67) + (40% x 4.5) = 4 Tahap 8: Perankingan Alternatif Profesi Hasil Akhir (Diurutkan Dimulai Dari Ranking Pertama dst) Dokter Ha 1 Bidan Ahli Ha 2 Perawat Ha 3
Total  Skor  IQ,  dan  Jenjang  Pendi  dikan.  Lalu,  atribut  lain yang akan terlibat adalah masing-masing sub-komponen dari skor  IQ  atau  disebut  sebagai  sub  komponen  kemampuan intelektual,  yaitu  Satzerganzung  (SE),  Wortauswahl  (WA), Analogien  (AN),  Gemeinsamkeiten  (GE),  dan  Rech- henaufgaben (RA).

## C. Perancangan Model Sistem Berbasis Aturan
Pada tahap ini dilakukan perancangan pada model-model yang  diimplementasikan  dalam  pembangunan  aplikasi. Perancangan  model  sistem  berbasis  aturan  dimulai  dari perancangan  basis  pengetahun  dan  dilanjutkan  dengan  rep- resentasi  pengetahuan.  Dalam  proses  perancangan  basis pengetahuan  pada  model  sistem  berbasis  aturan,  hasil  Tes
Holland, sko r IQ, dan jenjang pendidikan menjadi variabel yang akan dimodelkan, sedangkan untuk skor sub komponen kemampuan  intelektual  akan  dilibatkan  dalam  proses penentuan  rekomendasi  profesi  tahap  2.  Pengetahuan  atau aturan  yang  diterapkan  diperoleh  dari  hasil  wawancara dengan  psikolog  yang  menjadi  pakar  sekaligus  pengguna dalam pengadaan sistem.
Selanjutnya,  proses  representasi  pengetahuan  dilakukan untuk  mengode kan  pengetahuan  yang  telah  dimodelkan kedalam  sebuah  sistem  yang  berbasis  pengetahuan.  Dalam memodelkan  sistem  berbasis  aturan,  representasi  penge- tahuan  yang  digunakan  ditulis  dalam  bentuk  jika-maka (if- then) atau disebut sebagai kaidah produksi. Kaidah tersebut menghubungkan  kondisi  klien  saat  ini  dengan  konsekuensi
Tabel 8.

## Sampel data hasil pengujian model sistem berbasis aturan
No Data Masukan Sistem Data Masukan Model Hasil yang Diharapkan Hasil Aktual 1 Holland = Realistic Kategori IQ = Rata-rata Jenjang Pendidikan = Diploma Holland = Realistic Kategori IQ = Rata-rata Jenjang Pendidikan = Diploma R6 R6 2 Holland = Realistic Kategori IQ = Rata-rata Jenjang Pendidikan = Sarjana Holland = Realistic Kategori IQ = Rata-rata Jenjang Pendidikan = Sarjana R6 R6 3 Holland = Realistic Kategori IQ = Diatas Rata-rata Jenjang Pendidikan = Diploma Holland = Realistic Kategori IQ = Diatas Rata-rata Jenjang Pendidikan = Diploma R1 R1 4 Holland = Realistic Kategori IQ = Diatas Rata-rata Jenjang Pendidikan = Sarjana Holland = Realistic Kategori IQ = Diatas Rata-rata Jenjang Pendidikan = Sarjana R1 R1 5 Holland = Realistic Kategori IQ = Superior s/d Jenius Jenjang Pendidikan = Diploma Holland = Realistic Kategori IQ = Superior s/d Jenius Jenjang Pendidikan = Diploma R5 R5 Tabel 9. Hasil pengujian model pencocokan profil Bidang Profesi SE WA AN GE RA Hasil Rekomendasi Pejabat Lembaga Legislatif, Pejabat Tinggi, dan Manajer T T T T T 1 - Pejabat Pemerintah/Legislatif 2 - Direktur/Pimpinan Eksekutif 3  -  Pengurus  Organisasi  Politik,  Ekonomi,  dan Sosial Pejabat Lembaga Legislatif, Pejabat Tinggi, dan Manajer T T C+ C+ C+ 1 - Pejabat Pemerintah/Legislatif 2  -  Pengurus  Organisasi  Politik,  Ekonomi,  dan Sosial 3 - Direktur/Pimpinan Eksekutif Pejabat Lembaga Legislatif, Pejabat Tinggi, dan Manajer C+ C+ C+ C+ C 1  -  Pengurus  Organisasi  Politik,  Ekonomi,  dan Sosial 2 - Pejabat Pemerintah/Legislatif 3 - Direktur/Pimpinan Eksekutif Pejabat Lembaga Legislatif, Pejabat Tinggi, dan Manajer T C C C+ T 1 - Direktur/Pimpinan Eksekutif 2 - Pejabat Pemerintah/Legislatif 3  -  Pengurus  Organisasi  Politik,  Ekonomi,  dan Sosial Pejabat Lembaga Legislatif, Pejabat Tinggi, dan Manajer C C C C C 1  -  Pengurus  Organisasi  Politik,  Ekonomi,  dan Sosial 2 - Direktur/Pimpinan Eksekutif 3 - Pejabat Pemerintah/Legislatif Tabel 10. Daftar fitur yang diuji coba dalam pengujian fungsional aplikasi No Fitur F01 Lihat dashboard F02 Cek rekomendasi F03 Lihat data master variabel penentu rekomendasi profesi F04 Ubah, tambah, dan hapus data master variabel penentu rekomendasi profesi F05 Lihat daftar profesi F06 Ubah, tambah, dan hapus daftar profesi F07 Lihat tabel aturan rekomendasi profesi F08 Ubah, tambah, dan hapus data pada tabel aturan rekomendasi profesi F09 Lihat dan hapus history hasil pemeriksaan klien F10
Ubah, tambah, dan hapus pengguna
yang diakibatkan dalam bentuk rekomendasi bidang profesi. Kondisi  klien  saat  ini  direpresentasikan  dalam  3  variabel penentu rekomendasi profesi klien, yaitu hasil Tes Holland, skor IQ, dan jenjang pendidikan.

## D. Perancangan Model Pencocokan Profil
Pada tahap ini yang menjadi data masukan adalah hasil dari sistem berbasis aturan  pada tahap 1. Tahap 1 menghasilkan luaran  berup  a  bidang  profesi.  Bidang  profesi  tersebut selanjutnya digunakan untuk mengambil daftar profesi yang akan  diurutkan  pada  metode profile  matching atau  tahap  2. Sebelum metode profile matching diimplementasikan, sistem terlebih  dahulu  mengambil  daftar  profesi  yang  termasuk dalam  bidang  profesi  terpilih  beserta  nilai  kemampuan
intelektual  masing-m asing  profesi.  Alur  penerapan  model profile  matching dilakukan  berdasarkan  tahapan  yang  telah diuraikan pada bagian sebelumnya.

## E. Pembuatan Aplikasi Sistem Pendukung Kebutuhan
Proses  selanjutnya  adalah  pembuatan  sistem  dengan menggunakan variabel dan model yang telah dirancang pada proses perancangan model. Tahapan dalam membuat aplikasi sistem  pendukung  keputusan  ini  dibagi  menjadi  4  langkah, yaitu  Analisis  Kebutuhan,  Perancangan,  Konstruksi  Sistem, dan  Pengujian.  Proses  analisis  kebutuhan  dilakukan  untuk menentukan kebutuhan dari pen gguna, tujuan aplikasi, fitur- fitur  aplikasi,  dan  hal  terkait  lainnya  yang  perlu  untuk ditentukan.  Selanjutnya,  proses  perancangan  dilakukan berdasarkan  hasil  analisis  kebutuhan  yang  akan  dijadikan sebagai spesifikasi dalam pembangunan aplikasi. Selanjutnya,  model  antarmuka  dilakukan  untuk  merancang tampilan yang akan diimplementasikan pada aplikasi. Basis data  dan  basis  model  dirancang  sebagai  database  dan  lan- dasan  alur  berpikir  sistem  yang  akan  diimplementasikan. Setelah  seluruh  proses  perancangan  dilakukan,  dilakukan proses konstruksi sistem menggunakan bahasa pemrograman PHP  dan  kerangka  kerja Laravel .  Setelah  seluruh  sistem
Gambar 2. Tampilan halaman dashboard.
Gambar 3. Tampilan halaman cek rekomendasi.
Gambar 4. Tampilan salah satu halaman kelola data master.
Gambar 5. Tampilan halaman kelola daftar profesi.
Gambar 6. Tampilan halaman kelolan aturan sistem berbasis aturan.
Gambar 7. Tampilan halaman kelola data pengguna.
Gambar 8. Tampilan halaman hasil rekomendasi.
berhasil  dikonstruksi,  dilakukan  pengujian  sistem  untuk memvalidasi  jalan  berjalan  dengan  baik  sesuai  dengan kebutuhan pengguna.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  dijabarkan  hasil  implementasi  sistem pendukung  keputusan  melalui  tahap-tahapan  yang  telah dijelaskan  pada  bab-bab  sebelumnya.  Pada  bagian  ini  juga dijelaskan hasil pengujian dan validasi implementasi model yang diimplementasikan pada sistem.

## A. Hasil Pemodelan Sistem Berbasis Aturan
Implementasi  model  sistem  berbasis  aturan  dilakukan dengan menjadikan data kondisi yang terdapat pada Tabel 2 sebagai kondisi dan data bidang profesi pada Tabel 3 sebagai rekomendasi. Dari daftar kondisi dan rekomendasi, terbentuk daftar  aturan  dari  pemodelan  sistem  berbasis  aturan menggunakan kaidah produksi ( if-then rules). Daftar aturan pemodelan sistem berbasis aturan dapat dilihat pada Tabel 4.
B. Hasil Pemodelan Pencocokan Profil
Implementasi  model profile  matching dilakukan  dengan mengacu  pada  proses  perancangan profile  matching pada bagian  sebelumnya.  Pengetahuan  atau  data  masukan  yang digunakan dalam profile matching adalah data daftar profesi yang  berasal  dari  hasil  rekomendasi  bidang  profesi  pada pemodelan sistem berbasis aturan. Daftar profesi dan masing- masing kemampuan intelektualnya dapat dilihat pada Tabel 5. Data tersebut menjadi data masukan yang akan diolah oleh perhitungan profile matching. Data pada Tabel 5 merupakan beberapa  daftar  profesi  yang  ditampilkan  yang  berasal  dari total 34 profesi.
Hasil  implementasi profile  matching dapat  dilihat  pada Tabel  7  dengan  menggunakan  sebuah  data  pengujian  yang terdapat  pada  Tabel  6.  Hasil  akhir  yang  diperoleh  dari pemodelan  tersebut  adalah  hasil  rekomendasi  urutan  daftar profesi dimulai dari yang paling direkomendasikan.

## C. Hasil Implementasi Aplikasi
Implementasi  aplikasi  dilakukan  menggunakan  bahasa pemrograman dan kerangka kerja Laravel. Aplikasi dibangun dengan  fungsionalitas  CRUD  ( create,  read,  update, dan Delete) pada  masing-masing  data  variabel.  Aplikasi  terdiri dari 7 fungsi utama, yaitu lihat tampilan dashboard , lakukan cek  rekomendasi,  kelola  data  master  yang  terdiri  dari  hasil Tes  Holland,  kategori  IQ,  jenjang  pendidikan,  dan  bidang profesi,  kelola  data  profesi,  kelola  aturan,  kelola  data pengguna,  dan  kelola  data  histori  klien.  Masing-masing tampilan  halaman  tersebut  dapat  dilihat  pada  Gambar  2, Gambar 3, Gambar 4, Gambar 5, Gambar 6, Gambar 7, dan Gambar 8.
Dari  seluruh  hasil  implementasi,  dilakukan  3  pengujian untuk  memvalidasi  apakah  hasil  implementasi  telah  me- nyelesaikan  permasalahan  dengan  baik.  Bentuk  pengujian tersebut diantaranya pengujian model sistem berbasis aturan, pengujian model profile-matching , dan pengujian fungsional aplikasi.
D. Hasil Pengujian Model Sistem Berbasis Aturan
Pengujian model sistem berbasis aturan dilakukan dengan mengujikan  seluruh  populasi  kombinasi  kondisi  atau  data
pada sistem dan membandingkan hasil yang dikeluarkan oleh sistem  dan  hasil  yang  sebenarnya.  Implementasi  model dikatakan baik jika seluruh hasil pengujian oleh sistem sesuai dengan  hasil  model  yang  sebenarnya  yang  diperoleh  dari pakar.  Hasil  pengujian  tersebut  dapat  dilihat  pada  Tabel  8. Pengujian dilakukan terhadap 36 data pengujian yang terdiri dari  kombinasi  6  hasil  Tes  Holland,  3  kategori  IQ,  dan  2 jenjang  pendidikan.  Pada  Tabel  8  hasil  pengujian  yang ditampilkan  berupa  sampel  atau  perwakilan  dari  36  data pengujian.  Dari  hasil  pengujian  pada  36  data  pengujian, ditemukan seluruhnya memiliki hasil yang sesuai antara hasil yang  diharapkan  dan  hasil  aktual  yang  dikeluarkan  oleh sistem.  Sehingga  implementasi  sistem  berbasis  aturan dikatakan  100%  akurat  terhadap  aturan yang diperoleh  dari pakar.
Selanjutnya dilakukan pengujian model profile matching . Pengujian  ini  juga  dilakukan  dengan  menggunakan  kom- binasi data pengujian. Total populasi data pengujian diambil dari kombinasi nilai 10 nilai bidang profesi, 4 nilai kemam- puan  intelektual  SE,  4  nilai  kemampuan  intelektual  WA,  4 nilai  kemampuan  intelektual  AN,  4  nilai  kemampuan  intel- ektual GE, dan 4 nilai kemampuan intelektual RA. Total data populasi yang didapatkan sebanyak 10,204 data.
Pengambilan sampel data dilakukan dengan menggunakan rumus  slovin  dengan  tingkat  kepercayaan  90%.  Dari  perhi- tungan tersebut diperoleh hasil data sampel yang akan diuji sebanyak  99,02  atau  dibulatkan  menjadi  99  data  sampel. Hasil  dari  pengujian  model profile  matching dapat  dilihat pada  Tabel  9.  Dari  99  pengujian  yang  dilakukan,  validasi dilakukan  kepada  pengguna  dengan  melakukan  2  metode. Pertama,  pengguna  dijelaskan  secara  deskriptif  terkait  alur penerapan metode perhitungan dalam menemukan hasil rek- omendasi  urutan  daftar  profesi.  Kedua,  simulasi  penerapan profile  matching pada  sistem  dilakukan  kepada  psikolog dengan menggunakan 2-3 data pengujian. Dari kedua metode pengguna  atau  psikolog  yang  berperan  sebagai  pakar mengkonfirmasi  bahwa  alur  penerapan  dan  hasil  rekomen- dasi  yang  dihasilkan  sesuai  merepresentasikan  proses pemetaan profesi yang dilakukan oleh psikolog dalam prak- tek kesehariannya. Sehingga dapat disimpulkan implementasi model profile matching juga sudah baik dan sesuai (Tabel 9). Pengujian  fungsional  dilakukan  untuk  melihat  apakah seluruh implementasi fungsional aplikasi telah terimplementasi  dengan baik.  Dari  9  fitur  utama  yang  telah diuji  coba,  seluruh  fitur  dapat  berjalan  dengan  baik.  Daftar fitur yang diuji coba dapat dilihat pada Tabel 10.
Selain  pengujian  fungsional,  dilakukan  juga  pengujian untuk  melihat  kualitas  dari  implementasi  sistem.  Metode yang  digunakan  untuk  melakukan  pengujian  kualitas terhadap  pengguna  tersebut  adalah System  Usability  Scale (SUS) .  Dari  hasil  pengujian  tersebut  diperoleh  sistem memiliki total skor 85 atau setara dengan Grade A .

## V. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  didapatkan  dari  penelitian  ini  adalah sebagai  berikut:  (1)  Sistem  Pendukung  Keputusan  psikolog yang  dihasilkan  mampu  menjadi  alat  pendukung  keputusan psikolog untuk menentukan rekomendasi profesi klien secara lebih efisien dan akurat terhadap aturan-aturan yang terdapat pada  sistem.  (2)  Diperoleh  36  aturan  pada  model  sistem
berbasis aturan dan total 10,240 kombinasi data pada model profile  matching .  (3)  Hasil  validasi  model  sistem  berbasis aturan  menunjukkan  bahwa  hasil  dari  pemodelan  yang diperoleh memiliki akurasi 100% terhadap basis pengetahuan.  (4)  Hasil  penggunaan profile  matching dapat berjalan  dengan  baik  pada  seluruh  data  kombinasi  variabel dan dianggap sesuai dalam merepresentasikan alur pemetaan profesi  oleh  pengguna  atau  psikolog  yang  menjadi  pakar sistem. (5) Aplikasi sistem pendukung keputusan dibuat ber- basis  website  dan  dapat  dijalankan  secara online .  Seluruh fungsional  aplikasi  yang  dihasilkan  telah  memenuhi kebutuhan pengguna dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Kemenristekdikti, Statistik  Pendidikan  Tinggi  Tahun  2018 ,  1st  ed. Jakarta: Kementrian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi, 2018.
[2]  F. A. Setiawati, “Aptitude test’s predictive ability for academic success in psychology student,” Psychol. Res. Interv. , vol. 3, no. 1, pp. 1–12, 2020.
[3]  J. C. Flanagan, “The flanagan aptitude classification tests,” Pers. Guid. J. , vol. 35, no. 8, pp. 495–503, 1957.
[4]  M. Samani, Pendidikan Kejuruan Menyongsong Millenium III , 1st ed. Surabaya: Universitas Negeri Surabaya, 1998.
[5]  S.  H.  Osipow,  J.  D.  Ashby,  and  H.  W.  Wall,  “Personality  types  and vocational choice: A test of Holland’s theory,” Pers. Guid. J. , vol. 45, no. 1, pp. 37–42, 1966.
[6]  R.  Kumolohadi,  M.  Niâ,  and  others,  “Intelligenz  struktur  test  dan standard  progressive  matrices:(dari  konsep  inteligensi  yang  berbeda menghasilkan tingkat inteligensi yang sama),” Asian J. Innov. Entrep. , vol. 1, no. 02, pp. 79–85, 2012.
[7]  F.  N.  Ford,  “Decision  support  systems  and  expert  systems:  A comparison,” Inf. Manag. , vol. 8, no. 1, pp. 21–26, 1985.
[8]  C. Grosan and R. O. Duda, “Principles of Rule-Based Expert Systems,” in Intelligent systems , 1st ed., New York: Academic Press, 1982, p. 62.
[9]  T.  Susilowati,  E.  Y.  Anggraeni,  W.  Andewi,  Y.  Handayani,  A. Maseleno,  and  others,  “Using  profile  matching  method  to  employee position movement,” Int. J. Pure Appl. Math , vol. 118, no. 7, pp. 415– 423, 2018.