## PENERAPAN METODE PROFILE MATCHING DALAM PENENTUAN PESERTA PELATIHAN TERBAIK
(STUDI KASUS: LPK Prima Buana Indonesia Cabang Purwakarta)
Sri Wahyunin 1 , Fariz Rizal Mubarok 2
Universitas Panca Sakti Bekasi 1,2
Jalan Raya Hankam No 54 Jati Rahayu Pondok Melati Bekasi 17414 E-mail : sriyuni82.sw@gmail.com 1 , farizrizal29@gmail.com 2

## ABSTRAK
Dalam  upaya  memenuhi  permintaan  Sumber  Daya Manusia  (SDM)  dari  perusahaan.  LPK  Prima  Buana Indonesia  berusaha  mempersiapkannya  dengan  melaksanakan  program  pelatihan.  Pelatihan  yang dilakukan  tentunya  berdasarkan  ketentuan  dan  standar  perusahaan.  Akan  tetapi  tidak  pastinya  jumlah permintaan  dan  jumlah  peserta  pelatihan  yang  ada,  perlu  dilakukan  pemilihan  peserta  pelatihan berdasarkan  jumlah  permintaan  perusahaan.  Biasanya  proses  pemilihan  hanya  berdasarkan  dari  peserta pelatihan  yang  terlebih  dahulu  mendaftar.  Tetapi  hal  tersebut  tidak  menjamin  peserta  pelatihan  telah memenuhi standar perusahaan dan pemilihan cenderung dilakukan  secara  subjektif,  karena  tidak  adanya komponen penilaian sebagai tolak ukur hasil pelatihan. Sehingga sering terjadinya kostumer klaim. Solusi dari  permasalahan  tersebut  maka dibuatlah  sistem  penilaian  untuk  menentukan  peserta  pelatihan  terbaik dengan menggunakan metode Profile Matching . Penggunaan metode ini karena dapat memilih  alternatif terbaik  berdasarakan  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Berdasarkan  hasil  dari  pengujian  dan  pengolahan data,  penggunaan  metode Profile  Matching terbukti  cukup  efektif  dan  memberikan  hasil  yang  akurat. Sistem  penilaian  yang  dibuat  dapat  mempermudah  proses  pengambilan  keputusan  dalam  menentukan peserta  pelatihan  terbaik.  Disamping  itu  penilaian  dapat  dilakukan  dengan  cepat  dan  akurat.  Sehingga peserta pelatihan yang dipilih benar-benar sudah sesuai dengan ketentuan dan standar perusahaan.
Kata Kunci : Sistem Penunjang Keputusan, Pelatihan, Profile Matching.

## ABSTRACTS
In  an  effort  to  meet  the  demand  for  Human  Resources  (HR)  from  the  company.  LPK  Prima  Buana Indonesia is trying to prepare it by implementing a training program. The training carried out is of course based  on  company  regulations  and  standards.  However,  it  is  uncertain  the  number  of  requests  and  the number  of  training  participants,  it  is  necessary  to  select  training  participants  based  on  the  number  of requests by the company. Usually  the  selection  process  is  based  only  on  the trainees  who  register  first. However,  this  does  not  guarantee  that  the  training  participants  have  met  company  standards  and  the selection tends to be done subjectively, because  there  is  no  assessment  component  as  a  benchmark  for training  results.  So  that  often  the  occurrence  of  customer  claims.  The  solution  to  these  problems  is  an assessment system is made to determine the best training participants using the Profile Matching method. This method is used because it can choose the best alternative based on predetermined criteria. Based on the results of testing and data processing, the use of the Profile Matching method has proven  to  be  quite effective  and  provides  accurate  results.  The  assessment  system  created  is  expected  to  facilitate  the decision-making  process  in  determining  the  best  training  participants.  Besides,  the  assessment  can  be done  quickly  and  accurately.  So  that  the  selected  training  participants  are  in  accordance  with  the company's provisions and standards . Key word: Decission Supprt System, Training, Profile Matching

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan    perusahaan    tidak  lepas  dari peranan  sumber  daya  manusianya.  Dengan sumber  daya  manusia  yang  berkualitas  tidak menutup kemungkinan akan berpengaruh terhadap kemajuan perusahaan.
Dalam  menciptakan  sumber  daya  manusia  yang berkualitas  dan  kompeten,  biasanya  calon pekerja  terlebih  dahulu  diberikan  pelatihan sesuai  dengan  bidang  pekerjaan  yang  akan ditempati  nantinya.  Pelatihan  tersebut  dapat dilakukan  secara  intern  di  perusahaan  yang memang  memiliki  unit  pelatihan  sendiri,  atau bekerjasama  dengan  Lembaga  pelatihan  di  luar perusahaan  jika  memang  perusahaan  tersebut tidak memiliki unit pelatihan.
Lembaga  Pelatihan  Kerja  (LPK)  Prima  Buana Indonesia adalah unit pelatihan kerja swasta yang telah  berdiri  sejak  tahun  2009.  Sampai  saat  ini terdapat beberapa perusahaan yang telah bekerjasama  dan  mempercayai    LPK    Prima Buana    Indonesia    sebagai  unit    pelatihannya. Proses  pelatihan  yang  dilakukan  tentunya berdasarkan  ketentuan  dari  setiap  perusahaan, karena setiap perusahaan memiliki ketentuan dan standar  yang  berbeda.  Hal  tersebut  bukan merupakan  sebuah  masalah.  Sebagai  Lembaga yang  bergerak  di  bidang  jasa  tentunya  harus selalu memberikan pelayanan yang terbaik. Akan tetapi,  tidak  pastinya  jumlah  permintaan  dari perusahaan  dengan  jumlah  peserta  pelatihan yang  ada,  maka  perlu  dilakukan  pemilihan peserta pelatihan sesuai dengan jumlah permintaan perusahaan. Pemilihan yang dilakukan saat ini hanya berdasarkan dari peserta yang  terlebih  dahulu  mendaftar,  tetapi  hal tersebut  tidak  menjamin  peserta  yang  dipilih sudah  sesuai  dengan  standar  perusahaan. Sehingga  kadang  terjadi  kostumer  klaim  yang bisa  saja  berdampak  pada  keberlangsungan kerjasama.
Dalam      hasil      penelitian      “Pemilihan Karyawan Terbaik  Menggunakan  Metode  Profile  Matching Pada  PT.  Surindo  Murni  Agung”  berdasarkan kepribadian, sikap  kerja  dan  tanggung  jawab, pengambilan  keputusan  menjadi  lebih  cepat  dan akurat  serta  dapat  dipertanggungjawabkan[1]. Penelitian  lain  yang  terkait  seperti  yang dilakukan  Entin  Sutinah  tentang  “Sistem Pendukung    Keputusan    Menggunakan    Metode Profile  Matching  Dalam  Menentukan  Salesman
Terbaik” berdasarkan kecerdasan target kerja dan sikap kerja[2].
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah metode  Profile  Matching.  Metode  Profile Matching  merupakan  metode  penelitian  yang dapat  digunakan  dalam  sistem  pendukung keputusan,  karena  mampu  menyeleksi  alternatif terbaik  berdasarkan  kriteria-  kriteria  yang ditentukan.

## 2. Referensi Pustaka

## 2.1 Definisi Sumber Daya Manusia
Sumber   Daya   Manusia   dapat   didefinisikan sebagai  semua  manusia  yang  terlibat  di  dalam suatu organisasi  dalam  mengupayakan  terwujudnya tujuan organisasi tersebut. [1].

## 2.1.1 Metode Pengembangan Sistem
Menurut  Jeffrey  L.  Whitten  (2004)  kebanyakan organisasi memiliki proses pengembangan sistem (system development process) resmi yang terdiri dari satu set standar proses atau langkah-langkah yang  mereka  harapkan  akan  diikuti  oleh  semua proyek pengembangan sistem. Proses pengembangan  sistem  di  kebanyakan  organisasi mengikuti pendekatan pemecahan masalah (problem  solving).  Pendekatan  tersebut  biasanya terdiri dari beberapa langkah pemecahan masalah yang umum, yaitu:
1. Mengidentifikasi masalah.
2. Manganalisis dan memahami masalah.
3. Mengidentifikasi persyaratan dan solusi yang diharapkan.
4. Mengidentifikasi solusi alternatif dan memilih tindakan yang terbaik.
5. Mendesain solusi yang dipilih.
6. Mengimplementasikan solusi yang dipilih.
7. Mengevaluasi  hasilnya.  (Jika  masalah  tidak terpecahkan,  kembalilah  ke  langkah  1  atau  2 seperlunya).
Langkah-langkah  pemecahan  masalah  tersebut sesungguhnya  merupakan  bagian  dari  tahapan- tahapan  proses  pengembangan  sistem  dalam strategi  waterfall seperti yang dikemukakan oleh Jeffery  L. Whitten (2004) bahwa pengembangan sistem  terbagi  menjadi  empat  tahapan  metode yaitu  Permulaan  sistem  (system  initiation), Analisis  sistem  (system  analysis),  Desain  sistem
(system  design),  dan  Implementasi  sistem (system implementation). [2]
2.2 Definisi Sistem Penunjang Keputusan (SPK)
Sistem pendukung keputusan diperkenalkan oleh G. Anthony Gorry dan Michael S. Scott Morton. Keduanya  adalah  professor  dari  MIT  menulis artikel  dalam  jurnal  yang  berjudul  “framework for  Management  Information  System".  Mereka mengembangkan  kerangka  pemikiran  tentang pemanfaatan  aplikasi  komputer  pada  proses pengambilan  keputusan  bagi  level  manajemen. Berdasarkan  kerangka  ini  dapat  didefinisikan bahwa sistem pendukung keputusan ini berkaitan erat dengan sistem informasi atau model analisis yang dirancang untuk membantu para pengambil keputusan dan para professional agar mendapatkan  informasi  yang  akurat.  (Rahman, A.,dkk,  2008),  DSS  sebenarnya  merupakan implementasi  teori-teori  pengambilan  keputusan yang  telah  diperkenalkan  oleh  ilmu-ilmu  seperti operation  research  dan  management  science. Hanya  bedanya  adalah  bahwa  jika  dahulu  untuk mencari  penyelesaian  masalah  yang  dihadapi harus  dilakukan  perhitungan  iterasi  secara manual (biasanya untuk  mencari nilai  minimum, maksimum, atau optimum), saat ini komputer PC telah menawarkan kemampuannya untuk menyelesaikan  persoalan  yang  sama  dalam waktu relatif singkat. Sistem pendukung keputusan memberikan dukungan kepada seorang  manajer  atau  kepada  sekelompok manajer  dalam  memecahkan  masalah  semi terstruktur  dengan  memberikan  informasi  atau saran  mengenai  keputusan  tertentu,  informasi tersebut  dapat  diberikan  dalam  bentuk  laporan berkala, laporan khusus maupun model matematis.  Model  tersebut  juga  mempunyai kemampuan  untuk  memberikan  saran  dalam tingkat  yang  bervariasi.  Sistem  pendukung keputusan  ini  merupakan  pengembangan  dari sistem informasi manajemen dalam pengambilan keputusan  yang  difokuskan  pada  dukungan kepada manajemen.
Keberadaan sistem pendukung keputusan ini bukan untuk menggantikan  tugas-tugas  manajer,  tetapi  untuk menjadi  sarana  pendukung  bagi  mereka.  Sistem ini  merepresentasikan  permasalahan  manajemen yang  dihadapi  sehari-hari  ke  dalam  bentuk kuantitatif,  misalnya  dalam  bentuk  model matematika.
Pada  awalnya,  sistem  pendukung  keputusan dibangun  untuk  mendukung  manajemen  dalam pengambilan  keputusan.  Berbagai  kebutuhan dalam pengembangan sistem pendukung keputusan adalah :
Data,  informasi,  basis  data  dan  analisa  model- model  keputusan. Data  dan  informasi  yang akurat  merupakan  kebutuhan  mendasar  untuk mengambil  keputusan,  untuk  hal  ini,  tahapan pengumpulan  data  dan  informasi,  pemrosesan data dan informasi lalu menggunakannya sebagai bahan pertimbangan dalam mengambil keputusan merupakan tahapan yang penting.

## a. Antar muka sistem
Antar  muka  sistem  haruslah  mudah  digunakan. Sistem  pendukung  keputusan  harus  dibangun dengan sederhana, memiliki daya tahan terhadap gangguan,  mudah  dikontrol,  lengkap  dan  mudah digunakan  agar  sistem  dapat  benar-benar membantu manajer dalam mengambil keputusan. Hal  ini  sangat  penting  sekali  karena  kesalahan dalam pengambilan keputusan akan sangat besar pengaruhnya terhadap organisasi atau perusahaan.
b. Dibangun  untuk  membantu  pengambil keputusan.
Penting  untuk  diingat  bahwa  sistem  ini dibangun  bukan  untuk  mengantikan  posisi manusia  sebagai  pengambil  keputusan.  Sistem ini  hanya  membantu  pengambil  keputusan dengan  menyediakan  informasi  yang  lengkap dan akurat.
c. Sistem  ini  dapat  memberikan  beberapa alternative solusi.
Sistem  pendukung  keputusan  diharapkan  dapat memberikan berbagai alternative solusi. Penerapan  suatu  model  diharpakan  dapat memberikan perangkingan alternative dari yang terbaik sampai yang terburuk.
d. Sistem  ini  menyediakan  akses  informasi dari  berbagai  sumber  data  dan  berbagai format.
Format informasi bisa dalam bentuk rekapitulasi, laporan  perperiode  waktu  tertentu,  grafik, histogram, ogive dan sebagainya. [3].
2.2.1 Tujuan implementasi SPK
Tujuan implementasi sistem pendukung keputusan antara lain:
1. Sistem  pendukung    keputusan    berbasis komputer  dapat  memungkinkan  mengambil keputusn  dengan  waktu  yang  cepat  karena dengan dukungan sistem yang dapat memproses  data  secara  cepat  dengan  jumlah banyak.
2. Sistem pendukung keputusan ditujukan untuk membantu dalam
mengambil keputusan,bukan  untuk  manggantikan  tugas seorang  pengambil  keputusan.  Se  hingga dengan  data  dan  informasi  yang  akurat diharapkan dapat membantu membuat keputusan yang berkualitas.
3. Mampu menghasilkan keputusan yang efektif (sesuai tujuan) dan efisien.
4. Meningkatkan kemampuan untuk mendeteksi adanya kesalahan pada suatu sistem sehingga dapat dilakukan antisipasi [4].

## 2.2.2 Tahapan Pengambilan keputusan
Untuk    menghasilkan    keputusan     yang   baik ada  beberapa    tahapan    proses    yang    harus dilalui  dalam pengambilan keputusan.
Menurut  Julius  Hermawan  (2002:3),  proses pengambilan  keputusan  melalui  beberapa  tahap berikut

## a. Tahap Penelusuran(intelligence)
Tahap  ini  pengambil  keputusan  mempelajari kenyataan  yang  terjadi,  sehingga  kita        bisa mengidentifikasi  masalah  yang  terjadi  biasanya dilakukan  analisis  dari  sistem  ke  subsistem pembentuknya  sehingga  didapatkan  keluaran berupa dokumen  pernyataan masalah.
b. Tahap Desain
Dalam tahap ini pengambil keputusan menemukan,  mengembangkan  dan  menganalisis semua  pemecahan  yang  mungkin  yaitu  melalui pembuatan  model  yang  bisa  mewakili  kondisi nyata  masalah.  Dari  tahapan  ini  didapatkan keluaran berupa dokumen alternatif solusi.
c. Tahap Choice
Dalam  tahap  ini  pengambil  keputusan  memilih salah satu alternatif pemecahan yang dibuat pada tahap  desain    yang    dipandang    sebagai    aksi yang  paling tepat untuk mengatasi masalah yang sedang  dihadapi.  Dari  tahap  ini  didapatkan dokumen solusi dan rencana implementasinya.

## d. Tahap Implementasi
Pengambil  keputusan  menjalankan  rangkaian aksi  pemecahan  yang  dipilih  di  tahap  choice. Implementasi  yang  sukses  ditandai  dengan terjawabnya  masalah  yang  dihadapi,  sementara kegagalan  ditandai  masih  adanya  masalah  yang sedang  dicoba  untuk  diatasi.  Dari  tahap  ini didapatkan  laporan  pelaksanaan  solusi  dan hasilnya [5].

## 2.3 Definisi Basis Data
Basis  data  (database)  dalam  dunia  komputer, terutama  oleh  pemrogram  (programmer)  sudah tidak asing lagi karena seringkali disinggung dan berhubungan langsung.
Namun untuk memudahkan  memahami  apa  yang  dimaksud dengan  basis  data,  ada  baiknya  dibahas  terlebih dahulu apa yang dimaksud dengan basis data. Basis  data  merupakan  gabungan  file  data  yang dibentuk  dengan  hubungan/relasi  yang  logis  dan dapat  diungkapkan  dengan  catatan  serta  bersifat independen. Adapun basis data adalah:
“Tempat  berkumpulnya  data  yang  saling berhubungan
dalam suatu wadah
(organisasi/perusahaan)  bertujuan  agar  dapat mempermudah dan mempercepat untuk pemanggilan  atau  pemanfaatan  kembali  data tersebut.”
Arti lain dari sistem basis data adalah : “Suatu  sistem  penyusunan  dan  pengelolaan record-record  dengan  menggunakan  komputer, dengan  tujuan  untuk  menyimpan  atau  merekam serta  memelihara  data  secara  lengkap  pada sebuah  organisasi  /perusahaan,  sehingga  mampu menyediakan  informasi  yang  optimal  yang diperlukan  pemakai  untuk  kepentingan  proses pengambilan keputusan.” [6]

## 2.5. MySQL dan XAMPP

## MySQL
MySQL    adalah      sebuah      implementasi      dari sistem manajemen basisdata relasional
(RDBMS)  yang    didistribusikan    secara    gratis dibawah    lisensi  GPL  (General  Public  License).
Setiap pengguna dapat secara bebas menggunakan  MySQL,  namun  dengan  batasan perangkat  lunak  tersebut  tidak  boleh  dijadikan produk turunan yang bersifat komersial. MySQL sebenarnya merupakan turunan salah satu konsep utama dalam basisdata yang telah ada sebelumnya;  SQL  (Structured  Query  Language). SQL  adalah  sebuah  konsep  pengoperasian basisdata,  terutama  untuk    pemilihan    atau seleksi    dan    pemasukan    data,  yang memungkinkan  pengoperasian  data  dikerjakan dengan mudah secara otomatis.

## XAMPP
XAMPP  adalah  sebuah  software  web  server apache yang didalamnya sudah tersedia database server MySQL dan dapat mendukung pemrograman PHP. XAMPP merupakan software  yang  mudah  digunakan,  gratis  dan mendukung  instalasi  di  Linux  dan    Windows. Keuntungan  lainnya  adalah  cuma  menginstal satu  kali  sudah  tersedia  Apache  Web  Server, MySQL  Database  Server,  PHP  Support  (PHP  4 dan PHP 5) dan beberapa module lainnya [8].

## 2.6 Definisi Profile Matching
Profile Matching
merupakan proses membandingkan  antara  kompetensi  individu  ke dalam  kompetensi  jabatan  sehingga  dapat diketahui perbedaan kompetensinya (disebut juga gap),  Semakin  kecil  gap  yang  dihasilkan  maka bobot  nilainya  semakin  besar  berarti  memiliki peluang  lebih  besar  untuk  karyawan  menempati posisi  tersebut.  Profile  Matching  merupakan suatu  proses  yang  sangat  penting  dalam manajemen  SDM  di  mana  terlebih  dahulu ditentukan kompetensi (kemampuan) yang diperlukan  oleh  suatu  jabatan.  Kompetensi kemampuan  tersebut  haruslah  dapat  dipenuhi oleh  pemegang  atau  calon  yang  akan  dinilai kinerjanya [9]
Dalam  menentukan  peserta  pelatihan  terbaik dengan  menggunakan  metode  Profile  Matching diperlukan  kriteria,  kategori  dan  bobot  untuk melakukan  perhitungan.  Pada  penelitian  ini terdapat  dua  kriteria,  yaitu  pengetahuan  dan kepribadian.  Masing-masing    kriteria    dibagi menjadi    dua  kategori,  kriteria  yang  paling dipriotitaskan  masuk  kedalam  kategori  Core
Factor  sedangkan  yang  tidak  masuk      dalam kriteria      Core    Factor      merupakan  bagian  dari kriteria  Secondary  Factor.  Untuk  Core  Factor memiliki  bobot  60%  sedangkan  Secondary Factor memiliki bobot 40%.
Adapun  tahapan-tahapan  dalam  menggunakan metode Profil Matching sebagai berikut:

## 1. Pemetaan Gap Profil
Gap merupakan perbedaan/selisih nilai masing- masing  aspek  dengan  nilai  target.  Berikut  ini rumus pemetaan Gap profil Gap = Profil Peserta – Nilai Target Kehandalan  suatu  sistem  basisdata  (DBMS) dapat  diketahui  dari  cara  kerja  pengoptimasinya dalam  melakukan  proses  perintah-perintah  SQL yang  dibuat  oleh  pengguna  maupun  program- program aplikasi yang memanfaatkannya. Sebagai peladen basis data, MySQL mendukung operasi  basisdata  transaksional  maupun  operasi basisdata  nontransaksional.  Pada  modus  operasi nontransaksional, MySQL dapat dikatakan unggul    dalam    hal    unjuk    kerja    dibandingkan perangkat  lunak  peladen  basisdata  kompetitor lainnya.

## 2. Pembototan
Setelah  melakukan  perhitungan  gap  pada masing- masing  peserta  pelatihan,  selanjutnya  setiap profil  peserta  pelatihan  diberi  bobot  nilai berdasarkan patokan pada tabel berikut
Tabel 2.1 Pembobotan
No Selisih Bobot nilai Keterngan 1 0 4 Tidak        ada selisih (kompetesnsi sesuai) 2 1 3,5 Kompetensi  kelebihan 1 tingkat 3 -1 3 Kompetensi kekurangan 1 tingkat 4 2 2,5 Kompetensi  kelebihan 2 tingkat 5 -2 2 Kompetensi kekurangan 2 tingkat 6 3 1,5 Kompetensi  kelebihan 3 tingkat 7 -3 1 Kompetensi kekurangan 3 tingkat
3. Perhitungan dan pengelompokan Core Factor  dan Secondary Factor.
Setelah  mendapatkan  nilai  bobot,  kemudian setiap aspek  kriteria  dibagi  menjadi  dua  kategori yaitu Core Factor dan Secondary Factor.
a. Core Factor (Faktor Utama)
Core  Factor  adalah  aspek  kriteria  paling  penting atau  paling  dibutuhkan  dalam  suatu penilaian.  Perhitungan  Core  Factor dapat dilihat pada persamaan  di bawah ini:
NCF=∑NC∑IC Keterangan : NCF     : Nilai Rata-rata Core Factor NC
: Jumlah Nilai Core Factor
IC
: Jumlah Item Core Factor
b.  Secondary Factor (Faktor Pendukung) Secondary  Factor  adalah  aspek  kriteria selain  yang      ada      pada      Core      Factor. Perhitungan  Secondary  Factor  dapat  dilihat pada persamaan di bawah ini:
NSF=∑NS∑IS Keterangan : NSF : Nilai Rata-rata Secondary Factor NS   : Jumlah Nilai Secondary Factor IS   : Jumlah Item Secondary Factor
c.     Perhitungan Nilai Total Nilai  yang  didapatkan  dari  perhitungan  Core Factor  dan  Secondary  Factor,  kemudian dihitung  nilai  total  dari  setiap  kriteria.
Perhitungan nilai total dapat dilihat dibawah ini :
N = (X)%NCF + (X)%NSF
Keterangan :
N            : Nilai total tiap aspek NCF       : Nilai rata-rata Core Factor NSF    :Nilai rata-tata Secondary Factor X(%)    : Nilai presentase yang diinputkan
e. Perhitungan Penentuan Rangking
Pada tahap ini hasil dari perhitungan Profile Matching  akan  memberikan  rekomendasi peserta  pelatihan  terbaik  dalam  bentuk ranking. Adapun perhitungan nilai akhir bisa dilihat pada persamaan di bawah ini : Ranking = (X)%Np + (X)Nk Keterangan : Rangking             : Hasil Akhir Np                        : Nilai Aspek Pengetahuan Nk    : Nilai Aspek
Kepribadian (X)% :  Nilai  Presntase yang diinputkan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Metode pengumpulan Data
Adalah  suatu  kegiatan  untuk  mendapatkan informasi  dan  data  yang  diperlukan  dalam pengumpulan  data  yang  berhubungan  dengan penelitian dan pembuatan sistem yang berfungsi untuk  mendukung  penelitian  di  antaranya adalah sebagai berikut :

## 3.1.1 Observasi /Pengamatan
Pada   tahap   ini   peneliti    meninjau    secara langsung dengan mendatangi LPK Prima Buana Indonesia  Cabang  Purwakarta  .  Observasi dilakukan  pada  hari  Senin  23  Mei  2022,  untuk melihat  situasi  dan  kondisi  lingkungan  LPK Prima  Buana  Indonesia  serta  melakukan pengamatan  langsung  terhadap  subjek  atau objek penelitian.

## 3.1.2 Wawancara /Interview
Wawancara  dilakukan  dengan  menggunakan metode  wawancara  terstruktur,  peneliti  sudah menyiapkan  pertanyaan-pertanyaan  mengenai hal-hal  yang  diperlukan  dalam  penelitian. Wawancara  dilakukan  pada  23  Mei  2022  di LPK Prima Buana Indonesia Cabang Purwakata
Wawancara  dilakukan  bersama  Bapak  Yusup Amrulloh  selaku  Kepala  Divisi  Pelatihan  untuk dapat  mengetahui  kondisi  proses  seleksi pemilihan  peserta  pelatihan  terbaik,  kriteria dalam  pemilihan  dan  tata  cara  pemilihan. Tujuannya adalah sebagai rekomendasi pengiriman  peserta  pelatihan  ke  perusahaan penerima jasa pelatihan tenaga kerja.

## 3.2 Kerangka Pemikiran
Dari  latar  belakang  dan  rumusan  masalah  yang telah dijelaskan sebelumnya, kerangka pemikiran dalam    penelitian    ini    dapat    dilihat    pada gambar  di bawah ini:

## Gambar 1.  Kerangka Pemikiran

## 3.2 Kerangka penelitian
Berdasarkan aturan pemodelan Profile Matching kerangaka  penelitan  dalam  pengolahan  data dapat dilihat pada gambar dibawah ini
Gambar 2. Kerangka penelitian

## 3.4 Hasil Penelitian

## 3.4.1 Menentukan Alternatif
Terdapat  alternatif  peserta  pelatihan  seperti pada tabel berikut ini:
Tabel 1. Data Alternatif
No Nama 1 Ryan Irawan
2 Sulistiyono 3 Ine Syntia Meida
4 Yulinigsih
5 Fitri Handayani
6 Serly Novianti
7 Dini Angraeni Putri

## 3.4.2 Penentuan  Kriteria dan Bobot
Dalam      menentukan      peserta      pelatihan terbaik  dibutuhkan  aspek-aspek  tertentu sebagai  komponen  penilaian,  seperti  yang dapat  dilihat  pada  tabel  di bawah.
Tabel 2. Data Kriteria No  Kriteria Keterangan Sub Kriteria 1 Aspek Pengetahuan A1 Hasil Tes-1 A2 Hasil Tes-2 A3 Hasil Evaluasi 2 Aspek Kepribadian B1 Kedisiplinan B2 Keaktifan B3 Ketelitian
Tabel 3. Nilai Sub Kriteria Nilai Kriteria
1 : Kurang 2 : Cukup 3 : Baik 4 : Sangat Baik

## 3.4.3 Pemetaan Gap Profile
Hasil  penilaian  yang  telah  dilakukan  kepada peserta pelatihan dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4. P rofil Peserta Pelatihan
No Nama Peserta Pelatiha n Aspe k Pengetahua n Asp ek Kepribadi an A1  A2  A3  B1  B2  B 3 1 Ryan Irawan 2 2 2 3 2 3 2 Sulistyono 4 3 4 3 2 3
3 Ine Syntia Meida 3 3 4 3 3 3 4 Yuliningsih 2 3 4 3 2 3
5 Fitri Handayani 3 3 3 3 1 3
6 Serly Novianti 3 2 4 3 4 3 7
Dini Angraeni Putri 3 2 4 3 1 3
Adapun  hasil  pemetaan  gap  seperti  pada  table  di bawah ini.
Tabel 5. Gap Aspek Pengetahuan No Nama Peserta Pelatihan Aspek Pengetahuan A1  A2  A3 1 Ryan Irawan 2 2 2 2 Sulistyono 4 3 4
3 Ine Syntia M 3 3 4
4 Yuliningsih 2 3 4
5 Fitri Handayani 3 3 3
6 Serly Novianti 3 2 4
7 Dini Angraeni P 3 2 4 Nilai Target 3 2 4 1 Ryan Irawan -1 0 -1
2 Sulistyono 1 1 0
3 Ine Syntia M 0 1 0
4 Yuliningsih -1 1 0
5 Fitri Handayani 0 1 -1
6 Serly Novianti 0 0 0
7 Dini Angraeni P 0 0 0 Tabel 6. Gap Aspek Kepribadian No Nama Peserta Pelatihan Aspek Kepribadian B1 B2 B3 1 Ryan Irawan 3 2 3 2 Sulistyono 3 2 3
3 Ine Syntia M 3 3 3 4 Yuliningsih 3 2 3 5 Fitri Handayani 3 1 3 6 Serly Novianti 3 4 3 7 Dini Angraeni P 3 1 3
Nilai Target 3 3 3
1 Ryan Irawan 0
-1
0
2 Sulistyono 0 -1 0 3 Ine Syntia M 0 0 0 4 Yuliningsih
0
-1 0
5 Fitri Handayani 0 -2 0 6 Serly Novianti 0 1 0 7 Dini Angraeni P 0 -2 0

## 3.4.4 Pembobotan
Setelah  dilakukan  pemetaan  Gap  pada  masing- masing    aspek,    selanjutnya    dilakukan pembobotan  berdasarkan  patokan  nilai  yang dapat dilihat di tabel berikut ini
Tabel 7. Nilai Bobot Aspek Pengetahuan No Nama Peserta Pelatihan Aspek Pengetahuan A1 A2 A3 1 Ryan Irawan -1 0 -1 2 Sulistyono 1 1 0 3 Ine Syntia M 0 1 0 4 Yuliningsih -1 1 0 5 Fitri Handayani 0 1 -1 6 Serly Novianti 0 0 0 7 Dini Angraeni P 0 0 0 Nilai Bobot 1 Ryan Irawan 3 4 3 2 Sulistyono 3,5 3,5 4 3 Ine Syntia M 4 3,5 4 4 Yuliningsih 3 3,5 4 5 Fitri Handayani 4 3,5 3 6 Serly Novianti 4 4 4 7 Dini Angraeni P 4 4 4

## 3.4.5 Menghitung Core dan Secondary Factor

## 3.4.5.1 Aspek Pengetahuan
Pada aspek pengetahuan sub aspek menjadi Core  Factor  adalah  sub  aspek  (A3).  Dengan demikian  sub  aspek  yang  tersisa  akan  menjadi Secondary  Factor.  Berikut  cara  pengerjaan perhitungannya :
1) Ryan Irawan
2) Sulistyono
3) Ine Syntia Meida
4) Yuliningsih
5) Fitri Handayani
6) Serly Novanty
7) Dini Anggraeni Putri
Tabel 8. Nilai Core Factor dan Secondary
Factor Aspek Pengetahuan
No Nama Peserta Pelatiha n Aspek Pengetahuan NCF NSF A1  A2  A3 1 Ryan Irawan 3 4 3 3 3,5 2 Sulistyono 3,5  3,5 4
4 3,5 3 Ine Syntia M 4 3,5 4 4 3,75
4 Yuliningsih 3 3,5 4 4 3,25
5 Fitri Handayani 4 3,5 3 3 3,75 6 Serly Novianti 4 4 4 4 4
7 Dini Angraeni P 4 4 4
4 4

## 3.4.5.2 Aspek Kepribadian
Pada  aspek  kepribadian,  sub  aspek  (B1  dan  B2) merupakan Core  Factor .  Selain  sub  aspek
tersebut merupakan kelompok Secondary Factor. Berikut pengerjaan perhitungannya
1) Ryan Irawan 2) Sulistyono 3) Ine Syntia Meida 4) Yuliningsih
5) Fitri Handayani
6) Serly Novanty

## 7) Dini Anggraeni Putri
Tabel 9. Nilai Core Factor dan Secondary Factor
Aspek Kepribadian No Nama Pesert a Pelatih an Aspek Kepribadian NCF NSF B1  B2  B3 1 Ryan Irawan 4 3 4 4 3 2 Sulistyon o 4 3 4 4 3 3 Ine Syntia M 4 4 4 4 4
4 Yulinings ih 4 3 4 4 3 Fitri
5 4 2 4 4 2 6 Serly 4 3,5 4 4 3,5 7 Dini 4 2 4 4 2

## 3.4.6 Menghitung Nilai Total
Setelah  mendapatkan  nilai  Core  Factor  dan Secondary  Factor  pada  masing-masing  aspek, kemudian dihitung nilai total keseluruhan.

## 3.4.6.1 Aspek Pengetahuan
Pada  aspek    ini    nilai    persentase  untuk    Core Factor    sebesar    60%    dan    untuk    Secondary Factor sebesar 40%. Proses perhitungannya dapat dilihat di bawah ini.
1. Ryan Irawan
Rank      = (60% x 3,2) + (40% x 3,5)
= 1,8 + 1,4
= 3,2
2. Sulistiyono Rank      = (60% x 4) + (40% x 3,5) = 2,4 + 1,4
= 3,8 3. Ine Syntia Rank         = (60% x 4) + (40% x 3,75) = 2,4 + 1,5 = 3,9
4. Yuliningsih
Rank         = (60% x 4) + (40% x 3,25) = 2,4 + 1,3 = 3,7 5. Fitri Handayani
Rank         = (60% x 3) + (40% x 3,75) = 1,8 + 1,5 = 3,3 6. Serly Novianty
Rank         = (60% x 4) + (40% x 4) = 2,4 + 1,6 = 4
7. Dini Anggraeni
Rank         = ((60% x 4) + (40% x 4) = 2,4 + 1,6
= 4
Tabel 10. Ranking Peserta Pengetahuan
N o Nama Peserta Pelatihan NCF NSF N
1 Ryan Irawan
3 3, 5 3,2
2 Sulistyono 4 3,
3,8
5 3 Ine Syntia M 4 3 , 7 5
3,9
4 Yuliningsih 4 3, 25 3,7 5 Fitri Handayani 3 3, 75 3,3 6 Serly Novianti 4 4 4 7 Dini Angraeni P 4 4 4

## 3.4.6.2 Aspek Kepribadian
Pada  aspek  kepribadian  nilai  persentase  untuk Core  Factor sebesar  60%  dan  untuk Secondary Factor sebesar  40% . Perhitungannya  dapat dilihat dibawah ini.
1. Ryan Irawan N  = (60% x 4) + (40% x 3) = 2,4 + 1,2 = 3,6
2. Sulistyono N  = (60% x 4) + (40% x 3) = 2,4 + 1,2 = 3,6 3. Ine Syntia Meida
N  = (60% x 4) + (40% x 4)
= 2,4 + 1,6 = 4
4. Yuliningsih N  = (60% x 4) + (40% x 3)
= 2,4 + 1,2 = 3,6
5. Fitri Handayani N  = (60% x 4) + (40% x 2)
= 2,4 + 0,8 = 3,2
6. Serly Novianti
N  = (60% x 4) + (40% x 3,5)
= 2,4 + 1,4 = 3,8
7. Dini Angraeni P N  = (60% x 4) + (40% x 2)
= 2,4 + 0,8 = 3,2
Tabel 11. Nilai Akhir Aspek Kepribadian
No Nama Peserta
NCF NSF N
Pelatihan 1 Ryan Irawan 4 3 3,6 2 Sulistyono 4 3 3,6 3 Ine Syntia M 4 4 4 4 Yuliningsih 4 3 3,6 5 Fitri Handayani 4 2 3,2 6 Serly Novianti 4 3,5 2,8 7 Dini Angraeni P 4 2 3.2

## 3.4.7 Perankingan
Dalam  perhitungan  ini  nilai  persentase  yang diinputkan  untuk  aspek  pengetahuan  yaitu sebesar 60% dan aspek kepribadian sebesar 40%. Proses perhitungannya dapat dilihat di bawah ini.
1. Ryan Irawan Rank = (60% x 3,2) + (40% x 3,6) = 1,92 + 1,44 = 3,36 2. Sulistyono Rank = (60% x 3,8) + (40% x 3,6) = 2,28 + 1,44 = 3,72 3. Ine Syntia M Rank = (60% x 3,9) + (40% x 4) = 3,34 + 1,6 = 3,94 4. Yuliningsih Rank = (60% x 3,7) + (40% x 3,6) = 2,22 + 1,44 = 3,66 5. Fitri Handayani Rank = (60% x 3,3) + (40% x 3,2) = 1,98 + 1,28 = 3,26 6. Serly Novianty Rank = (60% x 4) + (40% x 3,8) = 2,4 + 1,52 = 3,92 7. Dini Angraeni P Rank = (60% x 4) + (40% x 3,2) = 2,4 + 1,28 = 3,68
Tabel 12. Ranking Peserta Pelatihan
No Nama Pesert a Pelati Aspek Pengetahu an Aspek Kepri badian
Tota l Ran king
han 1
Ryan Irawa n 3,2 3,6 3,36 6 2 Sulist yono 3,8 3,6 3,72 3
3 Ine Syntia M 3,9 4 3,94 1 4 Yulini ngsih 3,7 3,6 3,66 5
5 Fitri Handa yani 3,3 3,2 3,26 7
6 Serly Novia nti 4 2,8 3,92 2
7 Dini Angra eni P 4 3.2 3,68 4

## 3.5 Implementasi

## 3.5.1 Tampilan Halaman Login
Pada  saat  user/pengguna  mengakses  aplikasi, maka  akan  muncul  halaman  login.  Di  sini user/pengguna diminta untuk mengisikan username  dan  password  sebagai  hak  akses penggunaan  aplikasi.  Di  samping  itu  adanya validasi  ini  merupakan  upaya  untuk  menjaga kerahasian  data  agar  tidak  bisa  diakses  siapapun kecuali  user/penguna  yang  berwenang.  Halaman login dapat dilihat pada gambar di bawah ini.

## Gambar 3. Halaman Login

## 3.5.2 Tampilan Halaman Dashboard
Halaman  ini  merupakan  tampilan  awal  setelah user/pengguna berhasil melewati sesi login. Pada halaman  ini  juga  semua  proses  penilaian dilakukan.  Halaman  dashboard    dapat    dilihat pada  gambar  di bawah
Gambar 4. Halaman Dashboard

## 3.5.3 Tampilan Halaman Data Peserta
Pada    halaman    ini     akan      ditampilkan     data peserta  pelatihan  seperti  pada  gambar  di  bawah ini.

## Gambar 5 Halaman Data Peserta

## 3.5.4 Halaman Aspek Penilaian
Halaman  ini  berfungsi  untuk  menampilkan aspek-aspek yang akan menjadi komponen dalam penilaian.
Gambar 6. Halaman Aspek Penilaian

## 3.5.5 Halaman Kriteria Penilaian
Pada  halaman  ini  menampilkan  kriteria-  kriteria penilaian pada setiap aspek yang telah ditentukan.
Gambar 7. Halaman Kriteria Penilaian

## 3.5.6 Tampilan Halaman Penilaian
Pada  halaman  ini  proses  penilaian  di  lakukan, dengan menginputkan profil setiap peserta pelat
Gambar 8. Halaman Penilaian

## 3.5.7 Halaman Perhitungan
Pada  halaman  ini  akan  ditampilkan  hasil penilaian    keseluruhan,    sehingga  didapatkan rangking peserta pelatihan
Gambar 9. Perhitungan Aspek Pengetahuan
Gambar 10. Perhitungan Aspek Kepribadian
Gambar 11. Hasil Akhir Perankingan

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  proses  penelitian  yang  dilakukan, maka penulis dapat menarik beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1.    Hasil  dari  penelitian  menunjukan  bahwa sistem  penilaian  peserta  pelatihan  yang dibangun  memberikan  kemudahan  dalam pengambilan  keputusan.  Dengan  demikian proses  penilaian  dapat  dilakukan  secara cepat dan memberikan hasil yang akurat.
2. Adanya   komponen    penilaian   serta   bobot yang ditentukan menunjukan bahwa penilaian  dilakukan  secara  objektivitas. Sehingga  para  peserta  harus  mengikuti pelatihan  dengan  sungguh-sungguh  untuk memperoleh  nilai  terbaik.  Dengan  demikian penilaian  dilakukan  secara  fair  tanpa  ada unsur subjektivitas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Idam,    Firdaus,    Junaidi    Agus    dan Handayani, Popon. Pemilihan Karyawan  Terbaik  Menggunakan
Metode  Profile  Matching  Pada  PT. Surindo  Murni  Agung.  ISSN  2715- 8160, Jurnal Infortech, Vol. 1 No. 1, Juni 2019
[2] Sutinah, Entin. Sistem Pendukung Keputusan
Menggunakan    Metode    Profile Matching dalam Pemilihan Salesman  Terbaik,  Informatics  For Educators And Professionals,
ISSN:2548-3412,  Vol.  2  No  1, Desember 2017
[3]  Sayuti  Hasibuan,  Manajemen  Sumber  Daya Manusia  :  pendekatan  non  sekuler, Muhammadiyah  University  Press, Surakarta, 2000
[4]  Jayanti,  L.D.  2014.  Implementasi  Metode
Weighted  Product  Pada  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemberian Kredit Pada BPR BKK KARANGANYAR Kab. Pekalongan. Semarang: Jurnal Teknik Informatika Universitas Dian Nuswantoro [5] Diana,   S.Si.,   M.Kom.   (2018). Metode dan aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan.Yogyakarta: CV BUDI UTAMA [6]  M.    Harry    K    Saputra,    &    Lusia    Violita Aprilian.  (2020).  Belajar  Cepat Metode SAW.Bandung: Kreatif
Industri Nusantara.
[7]  Sri          Eniyati.          (2011).          Perancangan Sistem  Pendukung          Pengambilan
Keputusan untuk Penerimaan
Beasiswa        dengan  Metode  SAW (Simple Additive Weighting). Jurnal Teknologi  Informasi    DINAMIK Volume    16,    No.2,  Juli  2011    :
171176  ISSN :  08549524, 173.
[8]  Herny    Februariyanti,    &    Eri    Zuliarso.
(2012).Rancang      Bangun  Sistem Perpustakaan untuk Jurnal Elektronik. Jurnal Teknologi Informasi  DINAMIK  Volume  17, No.2,  Juli  2012  :  124-132    ISSN  :
0854-9524, 128-129
[9]  Hadari  Nawawi.  Perencanaan  Sumber  Daya Manusia,  Gajah  Mada  University Press, Yogyakarta, 2003
[10] Nashrullah, M.I., Abdilah, G., & Renaldi, F. Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk
Rekomendasi Promosi Jabatan, 2015, 196-201