## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REKOMENDASI TEMPAT KOST UNTUK MAHASISWA DI KOTA SAMPIT
Lukman Bachtiar 1) , Fendy 2) 1,2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Darwan Ali email: lukman.bachtiar@gmail.com , fendyendy353@gmail.com

## Abstract
The number of students who want to continue their education makes students even leave their hometowns just to get a better education. This can make students look for a temporary place to live while studying or lecturing. There are several factors that make them prefer boarding houses as a temporary residence. A boarding house is a residence that is rented out to other parties with certain facilities at a more affordable price compared to hotels/inns. The number of boarding houses that offer different prices, facilities and have different locations will certainly make students confused in terms of determining the temporary residence they occupy. So, the decision support system by applying the profile matching DSS method is expected to help solve alternative housing problems for students or the general public. And also, with the results of research conducted can show that the profile matching method has good accuracy in providing boarding options for students. From the results of calculations using 5 alternatives, the highest total value or final value is obtained in alternative boarding house 2 with a total value of 9.398.

## Keywords: DSS, Profile Matching, Alternatives, Residence, Students

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  menghadapi  jumlah  mahasiswa yang  semakin  banyak  yang  berasal  dari  daerah dan  kota  lain,  mereka  mempertimbangkan beberapa  faktor  dalam  memilih  tempat  tinggal sementara.  Tempat  tinggal  merupakan  Tempat tinggal atau  hunian  merupakan  suatu  kebutuhan esensial  dalam  kehidupan.  Umumnya,  tempat tinggal  berupa  rumah  atau  tempat  perlindungan lain yang digunakan untuk menyediakan tempat bagi  orang-orang[1] . Menurut  Kamus  Besar Bahasa Indonesia (KBBI), yang diterbitkan oleh Kementerian Pendidikan, Kebudayaan,
Pendidikan  Tinggi,  Riset,  dan  Teknologi  adalah kamus  resmi  yang  disusun  dan  diterbitkan  oleh lembaga  tersebut.,  Kebudayaan,  Riset,  dan Teknologi, istilah indekos (baku) atau kost (tidak baku)  merujuk  pada  kediaman  di  rumah  orang lain  dengan  tanpa  fasilitas  makan  (dengan membayar  sejumlah  uang  setiap  bulannya)[2]. Tempat kost adalah salah satu jenis tempat yang menyediakan  penginapan  atau  tempat  tinggal sementara  yang  Terdiri  dari  beberapa  fasilitas
yang  diberikan  oleh  pemilik  kost,  merupakan karakteristik  dari  tempat  kost  tersebut  [3]. Beberapa mahasiswa memilih untuk menggunakan tempat kos sebagai tempat tinggal utama  mereka  karena  pertimbangan  keuangan. Mereka  memilih  untuk  menyewa  tempat  kos yang  sederhana  dan  lebih  terjangkau  daripada tempat kos yang mewah dengan berbagai fasilitas tambahan[4]. Di samping itu, istilah "kost" secara khusus terkait erat dengan mahasiswa karena kost umumnya  disewakan  kepada  mereka,  meskipun terkadang juga tersedia untuk masyarakat umum. Mahasiswa  sering  kali  menghadapi  kesulitan dalam memilih tempat tinggal sementara karena ada banyak pilihan yang berbeda dalam hal harga, fasilitas, dan lokasi. Setiap tempat kost memiliki kelebihan  dan  penawaran  yang  berbeda-beda, yang  membuat  mahasiswa  sering  kali  kesulitan dalam  menentukan  tempat  tinggal  yang  tepat untuk mereka[5].
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh Rita  Novita  Sari,  dkk.,  dipelajari  penggunaan metode  MAUT  untuk  memilih  rumah  kost.
Penelitian ini menemukan bahwa metode MAUT memberikan hasil yang objektif dalam pencarian rumah kost [6]. Selanjutnya, Jarot Budiasto, dkk. melakukan penelitian tentang sistem pendukung keputusan untuk memilih tempat kost menggunakan  metode  AHP.  Penelitian  ini menyimpulkan  bahwa  sistem  tersebut  dapat digunakan sebagai salah satu cara untuk memilih tempat kost [7]. Selain itu, dalam penelitian yang dilakukan  oleh  Ardin  Natalius  Harefa,  dkk., dibahas  tentang  Pemilihan  bibit  tanaman  karet menggunakan  Sistem  Pendukung  Keputusan metode  Profile  Matching.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  sistem  tersebut  dapat membantu  PT.  Asri  Jaya,  seorang  vendor  atau kontraktor,  dalam  memilih  bibit  tanaman  karet untuk  ditanam  atau  dijual  di  perkebunan karet.[6].
Salah satu solusi yang digunakan adalah metode  profile  matching.  Tujuan  penggunaan metode ini adalah metode profile matching sangat sesuai  dalam  merancang  sistem  pendukung keputusan  untuk  memberikan  rekomendasi tempat  kost[7] . Ketika  menggunakan  metode profil matching, kriteria harus menjadi komponen pendukung  utama  dalam  memecahkan  masalah yang  ada[8] . Dengan  menggunakan  sistem  ini, pengunjung  atau  mahasiswa  akan  merasa terbantu  karena  sistem  akan  memberikan  saran atau  rekomendasi  tempat  kost  yang  memenuhi kriteria  mereka.  Dalam  sistem  ini,  pengguna memasukkan  kriteria  mereka  ke  dalam  sistem, dan  sebagai  hasilnya,  mereka  akan  menerima daftar,  Penelitian  ini  menemukan  bahwa  sistem pencarian  kost  dapat  membantu  calon  penyewa kost  menemukan  berbagai  tempat  kost  yang sesuai dengan kebutuhan mereka. Salah satu jenis sistem  adalah  sistem  pendukung  keputusan (SPK),  yang  memiliki  kemampuan  untuk mengatasi  masalah  dan  berkomunikasi  solusi dalam situasi yang memiliki tingkat struktur yang beragam,  baik  itu  semi  terstruktur  maupun  tak terstruktur.[9].  Pada  era  1960-an,  sudah  ada sistem yang mendukung pengambilan keputusan (SPK),  Namun,  baru  pada  tahun  1971  istilah "sistem  pendukung  keputusan"  pertama  kali
digunakan oleh G. Anthony Gorry dan Micheal S. Scott Morton. [10].
Dengan  adanya  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  Pemilihan  Tempat  Kost, diharapkan  bisa  membantu  dalam  menentukan pemilihan  alternatif.  Kost  merupakan  bisnis individu  yang  menggunakan  sebagian  atau seluruh rumah mereka sebagai tempat penginapan bagi orang-orang dengan pembayaran  bulanan.  Oleh  karena  itu,  metode profile  matching  dan  program  aplikasi  SPK diharapkan  dapat  digunakan  Untuk  membantu dalam  proses  pengambilan  keputusan,  adalah sistem berbasis komputer yang digunakan untuk membantu  orang  menemukan  kost  atau  tempat tinggal  sementara,  metode  profile  matching digunakan dengan menggunakan model dan data untuk  menyelesaikan  masalah  tidak  terstruktur. Penelitian sebelumnya seringkali kurang memperhatikan  partisipasi  atau  keterlibatan penghuni  kost  dalam  proses  penelitian.  Namun, penelitian tentang kost saat ini lebih memperhatikan  keterlibatan  penghuni  kost sebagai  bagian  dari  proses  penelitian,  seperti melalui wawancara atau observasi.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  merupakan  suatu pendekatan  ilmiah  yang  digunakan  untuk memperoleh data yang diperlukan guna mencapai tujuan dan kegunaan tertentu. Metode penelitian melibatkan  serangkaian  langkah-langkah  yang diikuti  dalam  penelitian,  mulai  dari  tahap identifikasi  masalah  hingga  proses  pengambilan keputusan[11].  Metode  yang  digunakan  untuk mencari  kebenaran  melibatkan  penggunaan teknik  atau  ilmu-ilmu tertentu  untuk  melakukan penelusuran dengan cara yang terstruktur dalam rangka  mencapai  kebenaran.  Pilihan  alternatif yang  tersedia  adalah  lima  tempat  kost  yang berbeda yang terletak di kota Sampit.
2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK) seringkali dikembangkan untuk memberikan dukungan  dalam  mencari  solusi  untuk masalah  atau  peluang  tertentu  [12]–[19]. Aplikasi  SPK  digunakan  dalam  proses
menentukan keputusan[20]. Sistem pendukung  keputusan  memanfaatkan  data, menyediakan  antarmuka  pengguna  yang user-friendly,  dan  dapat  mengintegrasikan sudut pandang pengambil keputusan. [21]. 2.2 Profil matching merupakan teknik pengambilan  keputusan  yang  berbasis  pada gagasan bahwa calon harus memiliki variabel prediktor  ideal,  bukan  hanya  mencapai tingkat  minimal  yang  harus  dipenuhi  atau dilewati. Penggabungan profil dapat
membantu dalam proses menghitung kriteria pengambilan keputusan untuk suatu objek.[22]. 2.3 Tahapan me i tode i profile i matching
Gambar 1. Tahapan me i tode i profile i matching
2.4 Pengumpulan data
1. Observasi
Observasi  merupakan  metode  ilmiah yang didasarkan pada pengamatan fakta- fakta  yang  diperoleh  dari  lapangan  atau teks, melalui penggunaan indera manusia tanpa  melakukan  manipulasi  apa  pun. [23]. Observasi digunakan untuk
mendapatkan informasi tentang perilaku yang sebenarnya dari objek yang diamati.
Dengan melakukan observasi, kita dapat memperoleh  pemahaman  yang  jelas
tentang penelitian yang sedang dilakukan.  Dalam  konteks  ini,  peneliti mengamati  secara  langsung  beberapa tempat kost di Kotawaringin Timur.
2. Wawancara Wawancara  adalah  metode  komunikasi langsung  antara  peneliti  dan  objek penelitian, di mana peneliti mengajukan pertanyaan  dan  objek  memberikan jawaban secara langsung[24]. Pada tahap ini, dilakukan wawancara dengan pemilik kost mengenai beberapa kriteria yang telah ditentukan untuk mengumpulkan data yang diperlukan. 3. Studi pustaka Pada penelitian dan metode ini, dilakukan review literatur atau pencarian referensi dari buku, jurnal, atau literatur terkait[25].  Studi  pustaka  adalah  proses mengumpulkan dan mempelajari berbagai  sumber  pustaka  atau  referensi yang relevan dengan topik atau masalah yang  sedang  dibahas.  Sumber  pustaka tersebut  dapat  berupa  buku,  jurnal, artikel, tesis, disertasi, dan lain sebagainya.  Studi  pustaka  umumnya dilakukan  sebagai  langkah  awal  dalam penelitian untuk memperoleh pemahaman  yang  lebih  mendalam tentang topik yang akan diteliti.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dibawah ini merupakan hasil dari perhitungan yang dilakukan dengan menggunakan metode profil matching. Perhitungan  ini  melibatkan  5  alternatif  atau  5 tempat kost yang tersedia di kota Sampit.
Untuk  menentukan  alternatif,  dilakukan observasi  dan  wawancara  kepada  mahasiswa untuk  mengidentifikasi  kriteria  apa  saja  yang sering mereka cari saat mencari tempat kost.
a. Menentukan kriteria
Peneliti  dalam  penelitian  ini  menetapkan beberapa kriteria untuk digunakan sebagai faktor perhitungan, yaitu:
1. Harga (A1)
2. Keamanan(A2)
3. Kebersihan(A3)
4. Fasilitas(A4)
5. Lingkungan(A5)
b. Aspek penilaian
Dalam aspek penilaian, peneliti memberikan rentang  penilaian  untuk  memahami  nilai  yang diberikan  oleh  subjek  penelitian.  Rentang penilaian  ini  mencakup  pengertian  tentang kriteria penilaian seperti apa yang digunakan.
Tabel 1. Aspek penilaian No Kategori Nilai 1 Tidak rekomendasi 0 2 Cukup 1 3 Rekomendasi 2 4 Sangat rekomendasi 3 5 Memenuhi harapan 4
c. Perhitungan pemetaan gap Tahap  pemetaan  gap  adalah  langkah  untuk memasukkan nilai yang telah diperoleh ke dalam beberapa  kriteria  yang  telah  digunakan.  Setelah penilaian  dilakukan,  tahap  berikutnya  adalah mencocokkan  nilai  standar  yang  diharapkan. Pencocokan  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan selisih  antara  nilai  kriteria  dan  nilai  standar. Semakin  kecil  nilai  gap,  maka  bobot  nilai  akan semakin  besar,  sedangkan  semakin  besar  gap, bobot nilai akan semakin kecil[26].
Untuk mendapatkan hasil gap, perhitungannya menggunakan rumus berikut ini: Gap = nilai kriteria – nilai standar Tabel 2. Pemetaan gap Alternatif Kriteria A1 A2 A3 A4 A5 kost 1 2 2 3 1 2 kost 2 3 3 2 4 2 kost 3 2 2 2 4 2 kost 4 4 2 2 4 2
kost 5 1 2 2 1 2 nilai standar 3 3 3 3 3 kost 1 -1 -1 0 -2 -1 kost 2 0 0 -1 1 -1 kost 3 -1 -1 -1 1 -1 kost 4 1 -1 -1 1 -1 kost 5 -2 1 -1 -2 -1
d. Melakukan pembobotan
Setelah  pemetaan  gap  selesai,  langkah selanjutnya  adalah  pembobotan.  Nilai  yang dibobot  ditentukan  seperti  yang  ditunjukkan dalam tabel berikut:
Tabel 3. Pembobotan
No Selisih Bobot nilai Keterangan 1 0 5 Kompetensi sesuai kebutuhan 2 1 4,5 Kompetensi kelebihan satu tingkat 3 -1 4 Kompetensi kekurangan satu tingkat 4 2 3,5 Kompetensi kelebihan dua tingkat 5 -2 3 kompetensi kekurangan dua tingkat 6 3 2,5 Kompetensi kelebihan tiga tingkat 7 -3 2 Kompetensi kekurangan tiga tingkat 8 4 1,5 Kompetensi kelebihan empat tingkat 9 -4 1 Kompetensi kekurangan empat tingkat
selanjutnya  langkah  ini,  nilai  kesenjangan  yang diperoleh  akan  dikonversi  menjadi  bobot  nilai kesenjangan sesuai dengan yang telah ditentukan.
Tabel 4. Konversi nilai ke bobot Alternatif
Kriteria
A1 A2 A3 A4 A5 kost 1 -1 -1 0 -2 -1 kost 2 0 0 -1 1 -1 kost 3 -1 -1 -1 1 -1 kost 4 1 -1 -1 1 -1 kost 5 -2 1 -1 -2 -1 konversi nilai ke bobot kost 1 4 4 5 3 4 kost 2 5 5 4 4,5 4 kost 3 4 5 4 4,5 4,5 kost 4 4,5 4 4 4,5 4 kost 5 3 4,5 4 3 4,5
e. Perhitungan core factor dan secondary Untuk  melakukan  perhitungan  core  factor, langkah  pertama  adalah  memilih  beberapa kriteria  yang  paling  penting  dari  setiap  aspek, yang  kemudian  akan  digunakan  sebagai  core factor,  sementara  kriteria  lainnya  akan  menjadi secondary factor. Dalam hal ini, core factor terdiri dari  kriteria  harga  (A1),  keamanan  (A2),  dan kebersihan  (A3),  sementara  secondary  factor terdiri dari kriteria fasilitas (A4) dan lingkungan (A5).  Informasi  tersebut  terdapat  dalam  tabel berikut:
Tabel 5. Kriteria core factor dan secondary factor No Kriteria Core factor  secondary factor 1 harga …........ 2 Keamanan …....... 3 Kebersihan …....... 4 …....... Fasilitas 5 …....... Lingkungan
Setelah  menentukan  core  factor,  langkah selanjutnya  adalah  mengoperasikan  nilai  yang telah  diperoleh  untuk  melakukan  perhitungan pada  tahap  berikutnya.  Nilai-nilai  tersebut  akan disusun  dalam  tabel  agar  memudahkan  dalam melihat nilai yang akan digunakan.
Tabel 6. Data core factor dan secondary
factor
No  Alte i rnatif Kriteria Core factor (60%) Secondary factor (40%) A1 A2 A3 A4 A5 1 kost 1 4 4 5 3 4 2 kost 2 5 5 4 4,5 4 3 kost 3 4 5 4 4,5 4,5 4 kost 4 4,5 4 4 4,5 4 5 kost 5 3 4,5 4 3 4,5 • Core factor Rumus berikut akan digunakan untuk menghitung  kriteria  yang  termasuk  dalam  core factor:
NCF =
Keterangan: NCF = nilai rata-rata core factor NC = jumlah total nilai core factor IC = jumlah item core factor alternatif Core factor Kost 1 NCF = Kost 2 NCF = Kost 3 NCF = Kost 4 NCF = Kost 5 NCF = • Secondary factor
NSF =
Σ NC Σ IC 4 + 4 + 5 3 = 9,66 5 + 5 + 4
3 = 11,33 4 + 5 + 4 3 = 10,33 4,5 + 4 + 4 3 3 + 4,5 + 4 3 = 8,83
Σ NS Σ IS
= 9,83
Keterangan:
NSF = nilai rata-rata secondary factor NS = jumlah total nilai secondary factor IS = jumlah item secondary factor alternatif secondary factor Kost 1 NSF = Kost 2 NSF = Kost 3 NSF = Kost 4 NSF = kost 5 NSF =
Setelah  melakukan  proses  perhitungan nilai  berdasarkan  rumus  core  factor  dan secondary  factor,  diperoleh  nilai  rata-rata  core factor  dan  secondary  factor  sesuai  dengan  yang diharapkan.  Hasil  tersebut  akan  dimasukkan  ke dalam  tabel  perhitungan  untuk  memperjelas perhitungan  dua  aspek.  Informasi  tersebut terdapat dalam tabel berikut:
:
Tabel 7. nilai total NCF dan NSF
N o Altern atif kriteria Core factor (60%) Second ary factor (40%) A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 NC F NS F 1 kost 1 4 4 5 3 4 9,6 6 5
2 kost 2 5 5 4 4,
5 4 11, 33 6, 5 3 kost 3 4 5 4 4, 5 4, 5 10, 33 6, 75
4 kost 4 4, 5 4 4 4, 5 4 9,8 3 6, 5 5 kost 5 3 4, 5 4 3 4, 5 8,8 3 5, 25
f. Perhitungan nilai total
Untuk menghitung nilai total untuk faktor inti dan faktor sekunder, rumus berikut dapat digunakan: persentase  untuk  faktor  inti  adalah  60%  dan persentase untuk faktor sekunder adalah 40%: NT = (x)% * NCF + (x)% * NSF Keterangan:
NT = Nilai total X% = nilai persen yang di inputkan NCF   = nilai rata-rata core factor
NSF = nilai rata-rata secondary factor Tabel 8. Nilai total Kost 1 NT=  60% * 9,66 + 40% * 5 = 7,796 Kost 2 NT = 60% * 11,33 + 40% * 6,5 = 9,398 Kost 3 NT = 60% * 10,33 + 40% * 6,75 = 8,898 Kost 4 NT = 60% * 9,83 + 40% * 6,5 = 8,498 Kost 5 NT = 60% * 8,83 + 40% * 5,25 = 7,398
Dari  hasil  perhitungan  di  dapat  nilai  total  atau nilai akhir yang paling tinggi yaitu pada alternatif KOST 2 dengan nilai total 9,398.

## 4. KESIMPULAN
Pemanfaatan sistem pendukung keputusan  dengan  metode  profile  matching memberikan manfaat signifikan bagi mahasiswa dalam  menentukan  rekomendasi  tempat  kost. Dari hasil perhitungan yang dilakukan menggunakan metode profile matching, teridentifikasi bahwa alternatif kost dengan nilai tertinggi  adalah  kost  nomor  2,  dengan  skor sebesar 9,398. Dengan demikian, hasil penelitian ini  diharapkan  dapat  memberikan  bantuan  bagi banyak orang, tidak hanya mahasiswa tetapi juga
3 + 4 2 = 5 4,5 + 4
2 = 6,5 4,5 + 4,5 2 = 6,75
4,5 + 4
2
3 + 4,5 2 = 5,25
masyarakat  umum.  Penerapan  metode  profile matching telah terbukti cocok dan relevan untuk mendukung penelitian ini.

## 5. REFERENSI
[1] T.  Adriantama  and  Y.  Brianorman, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam Seleksi Tempat Tinggal (Kost)
Mahasiswa  Dengan  Metode  Simple
Additive  Weighting  (Saw),” J.  Digit. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, p. 1, 2021, doi: 10.32502/digital.v4i1.2645.
[2] P. M. Kusumantara, F. H. Kirana, and A. Fahmi,  “Implementasi  Metode  Profile Matching  Untuk  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Indekos  Mahasiswa,” SCAN  - J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 15, no. 2, pp. 34–39, 2020, doi: 10.33005/scan.v15i2.2042.
[3] I.  G.  A.  Soffan  Maulana  Akbar,  “Kost; SPK;  SAW;  Gresik;  Alternatif,” Sist. Pendukung Kepustusan Pemilihan Tempat  Kos  Untuk  Mhs.  Di  Gresik Dengan  Metod.  Saw  (Simple  Addit. Weight. , vol. 7, no. 2, 2022.
[4] D. Y. Rizki Saputra, S. Andryana, and I. D.  Sholihati,  “Analisis  Perbandingan
Algoritma Bubble Sort Dan Selection Sort Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Tempat  Kost  Berbasis  Ios (Iphone Operating System),” JIPI (Jurnal Ilm.  Penelit.  dan  Pembelajaran  Inform. , vol.  6,  no.  2,  pp.  318–324,  2021,  doi: 10.29100/jipi.v6i2.2015.
[5] R. Wijaya,
“Sistem Pendukung
Keputusan  Pemilihan  Indekos  Terbaik Bagi  Mahasiswa  Menggunakan  Metode Topsis,” J. Ilm. Core IT  Community Res. Inf.  Technol. ,  vol.  10,  no.  4,  pp.  1978– 1520, 2022.
[6] A. N. Harefa and F. A. Sianturi, “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bibit Tanaman  Karet  Dengan  Metode  Profile Matching,” J.  Nas.  Komputasi  dan
Teknol.  Inf. ,  vol.  4,  no.  6,  pp.  450–459,
2021, doi: 10.32672/jnkti.v4i6.3531.
[7] E. Pawan, W. W. Widianto, and P. Hasan, “Implementasi  Metode  Profile  Matching Untuk  Menentukan  Penerima  Beasiswa
Bidikmisi,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 8, no. 1, p. 54, 2021, doi: 10.24076/citec.2021v8i1.257.
[8] D.  D.  APRIYANI,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Siswa  Berprestasi Menggunakan Metode Profile Matching,” Fakt. Exacta , vol. 14, no. 1, p. 44, 2021, doi: 10.30998/faktorexacta.v14i1.9057.
[9] D.  O.  Wibowo  and  A.  Thyo  Priandika, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Gedung Pernikahan Pada Wilayah Bandar Lampung Menggunakan Metode Topsis,” J.  Inform.  dan  Rekayasa  Perangkat Lunak , vol. 2, no. 1, p. page-page. xx~xx, 2021.
[10] T. A. Masangin, T. Widiastuti, and B. S. Djahi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan
Pemilihan  Tempat  Kos  Dengan  Metode Weighted Agregated Sum Product Assesment  (Waspas)  (Studi  Kasus  Kota Kupang Nusa Tenggara Timur),”
Transformasi ,  vol.  17,  no.  2,  pp.  13–23, 2021, doi: 10.56357/jt.v17i2.287.
[11] Annisah, B. Nadeak, R. Syahputra, and D.
P. Utomo, “Penerapan Metode SMARTER  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Merchandise
Display  Terbaik  (Studi  Kasus:  PT.  Pasar Swalayan  Maju  Bersama),” KOMIK (Konferensi … , vol. 4, no. 1, pp. 150–161, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2674.
[12] H. Sugara, V. M. M. Siregar, K. Sinaga,
M.  A.  Hanafiah,  and  H.  D.  Pardede, “SAW and Electre Methods Implementation for Scholarship Awardee Decision,” IOTA , vol. 01, no. 4, pp. 209– 220, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.496.
[13] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support system for selection of food aid recipients using SAW method,” in AIP Conference Proceedings ,  2022,  p.  030019.  doi:
10.1063/5.0094385.
[14] V. M. M. Siregar, M. A. Hanafiah, N. F.
Siagian,  K.  Sinaga,  and  M.  Yunus, “Decision  Support  System  For  Selecting The  Best  Practical  Work  Students  Using MOORA Method,” IOTA , vol. 02, no. 4,
pp. 270–278, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i4.562. [15] V.  M.  M.  Siregar,  S.  Sonang,  and  E. Damanik,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PELANGGAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED  PRODUCT,” J.  Tek.  Inf.
dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  239,  Dec. 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.392.
[16] V.  Marudut  and  M.  Siregar,  “Best Employee  Selection  Using  The  Additive Ratio Assesment Method,” vol. 03, 2023, doi: 10.31763/iota.v3i1.589.
[17] N.  A.  Sinaga et  al. ,  “Decision  support system with MOORA method in selection of the best teachers,” in AIP  Conference Proceedings ,  2022,  p.  030020.  doi: 10.1063/5.0094437.
[18] S.  Sonang,  A.  T.  Purba,  and  V.  M.  M. Siregar, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN  PINJAMAN  KREDIT MENGGUNAKAN  METODE  TOPSIS PADA CUM CARITAS HKBP
PEMATANGSIANTAR,” J. Tek. Inf. dan Komput. ,  vol.  3, no.  1,  p. 25,  Sep.  2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.131.
[19] V.  M.  M.  Siregar  and  H.  Sugara, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SEPEDA MOTOR BEKAS  MENGGUNAKAN  METODE
WASPAS,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol.
5,  no.  2,  p.  263,  Dec.  2022,  doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.393.
[20] A.  Daini  Udda  Siregar  and  N.  Astuti Hasibuan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sales Marketing Terbaik di PT.
Alfa  Scorph  Menggunakan  Metode COPRAS,” J.  Sist.  Komput.  dan  Inform. Hal ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  62–68,  2020,  doi:
10.30865/json.v2i1.2455.
[21] S. Sundari, S. M. Sinaga, I. S. Damanik, and  A.  Wanto,  “Sistem  Pendukung
Keputusan  Pemilihan  Peserta  Olimpiade Matematika SMA Swasta Teladan Pematangsiantar Dengan Metode Electre,” Semin.  Nas.  Teknol.  Komput.
Sains , pp. 793–799, 2019.
[22] S.  Sumanto,  “Profile  Matching  Untuk Pemilihan Produk Asuransi Terbaik,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 5,  no.  1,  pp.  10–14,  2020,  doi: 10.37438/jimp.v5i1.243.
[23] Sukardi, “Analisa Minat Membaca Antara E-Book Dengan Buku Cetak Mengunakan Metode  Observasi  Pada  Politeknik  Tri Mitra Karya Mandiri,” Ikra-Ith Ekon. , vol.
4, no. 2, pp. 158–163, 2021.
[24] K.  Nisa,  T.  P.  Y.  TPY,  and  D.  Natasha Putri, “Penerapan Metode Profile Matching  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik Pada CV. Karya Alam,” J. Ilmu Komput. , vol.  10,  no.  2,  pp.  73–77,  2021,  doi: 10.33060/jik/2021/vol10.iss2.215.
[25] V.  Maarif,  H.  M.  Nur,  and  T.  A. Septianisa, “Sistem Pendukung
Keputusan  Pemilihan  Skincare  Yang Sesuai  Dengan  Jenis  Kulit  Wajah Menggunakan Logika Fuzzy,” EVOLUSI J. Sains dan Manaj. , vol. 7, no. 2, pp. 73– 80, 2019, doi: 10.31294/evolusi.v7i2.6755.
[26] S.  A.  Saraski et  al. ,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Dalam  Menentukan  Dosen Favorit  Menggunakan  Metode  Profile Matching,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 46–53, 2022.