## Analisis Perbandingan Sistem Pendukung Keputusan
Menggunakan Metode Smart Dan Profile matching Pemilihan

## Supplier Vapor
Zandra Nur Arif 1 , Lukman Bachtiar 2
1 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Darwan Ali, Sampit, Indonesia Email: zan648099@gmail.com 1 , lukman.bachtiar@gmail.com 2
Abstrak− Toko  garage  vapor  sampit  merupakan  toko  yang  berjualan  vapor  dan  segala  peralatan  vapor  di  sampit, Kotawaringin Timur, Kalimantan Tengah. Dalam pemilihan supplier , toko ini masih memilih supplier dengan perkiraan saja dan perkiraan ini kurang efektif. Di toko garage vapor perlu dilakukan pengambilan keputusan untuk menentukan supplier terbaik. Proses pengambilan keputusan supplier ini dilakukan ketika setiap stok barang tersisa sedikit atau sudah mencapai batas minimum. Oleh karena itu pengambilan keputusan harus selalu dilakukan pada saat ingin menambah stok barang dari supplier .  Adapun  beberapa  kriteria-kriteria  yang  dinilai  yaitu  harga,  diskon,  ongkir,  waktu  pengiriman,  pengemasan.  Oleh sebab itu toko garage ini membutuhkan sistem pendukung keputusan agar dalam memilih supplier menjadi lebih akurat dan bisa menguntungkan toko  ini.  Dari permasalahan tersebut dibuatlah sebuah analisis perbandingan,  metode  yang digunakan pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  ( Decision  support  system )  yaitu  Metode Profile  matching dan Smart ( Simple  Multi Attribute Rating Technique ). Kedua metode tersebut sama-sama bisa digunakan dalam pemilihan Supplier . Kedua metode ini dibandingkan untuk menentukan metode mana yang tepat dan lebih akurat dan dapat diterapkan dalam pemilihan supplier . Ketika  sudah  menemukan  hasil  perbandingan  metode  mna  yang  terbaik  diharpkan  metode  tersebut  bisa  membantu menyelesaikan  masalah  dalam  pemilihan supplier .  Berdasarkan  hasil  dari  perhitungan  menggunakan  metode Smart menghasilkan ururan perangkingan yaitu Alternatif TKL 7 dan TKL 8 mendapatkan nilai paling tertinggi dengan nilai yang sama 0,6. Tertinggi kedua yaitu TKL 2 dengan nilai 0,5666666667. Tertinggi ketiga yaitu TKL 3 dengan nilai 0,558333333. Tertinggi keempat yaitu TKL 4 dengan nilai 0,508333333. Tertinggi kelima yaitu TKL 5 dengan nilai 0,383333333. Dan nilai terendah yaitu TKL 6 dengan nilai 0,333333333. Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan metode Profile matching yaitu peringkat 1 Grandline Vapor dengan nilai 4,49, peringkat 2 Gudang Vaporrizer dengan nilai 4,37, peringkat 3 JVS dan Hero57 dengan nilai yang sama yaitu 4,11, peringkat 4 Majelis Vaping dengan nilai 4,09, peringkat 5 Twentyone Vape dengan nilai 3,88, peringkat 6 Angkasa Vapor dengan nilai 8,855, dan peringkat terakhir yaitu Jem Vape Store dengan nilai 3,6. Berdasarkan hasil dari perbandingan menggunakan metode MSE, metode Smart mendapatkan nilai deviasi paling tinggi yaitu 2568.345972 dibandingkan metode Profile matching dengan nilai 1646.774725.  Dari hasil perbandingan tersebut metode Smart memiliki keakuratan yang lebih baik dibandingkan metode Profile matching karena diperbandingan metode MSE nilai dengan deviasi tertinggi adalah metode terbaik. Jadi metode Smart lebih layak (direkomendasikan) dalam pemilihan Supplier di Toko Garage Vapor Sampit.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Smart , Profile matching , Vapor, Garage Vapor
Abstract− Garage  vapor sampit shop is a shop that sells vapor and all  vapor  equipment in sampit, East  Kotawaringin, Central Kalimantan. In the selection of supplier s, this store still chooses supplier s with estimates only and this estimate is less effective. In the garage vapor shop, it is necessary to make decisions to determine the best supplier . This supplier decision- making process is carried out when each stock of goods remains small or has reached the minimum limit. Therefore, decision making must always be done when you want to increase the stock of goods from supplier s. There are several criteria that are assessed, namely price, discount, shipping cost, delivery time, packaging. So this garage shop needs a decision support system so that choosing a supplier becomes more accurate and can benefit this store. From these problems, a comparative analysis was made, the methods used in the Decision Support System (Decision support system) namely the Profile matching method and Smart (Simple Multi Attribute Rating Technique). Both methods can be used in choosing a Supplier . These two methods are compared to determine which method is appropriate and more accurate and can be applied in the selection of supplier s. When you have found the results of the comparison of the best mna methods, the method can help solve problems in choosing supplier s. Based on the results of calculations using the Smart method, it produces a sequence of rankings, namely Alternative TKL 7 and TKL 8 get the highest value with the same value of 0.6. The second highest is TKL 2 with a value of 0.56666666667. The third highest is TKL 3 with a value of 0.558333333. The fourth highest is TKL 4 with a value of 0.508333333. The fifth highest is TKL 5 with a value of 0.383333333. And the lowest value is TKL 6 with a value of 0.3333333333. Based on the calculation results using the Profile matching method, namely rank 1 Grandline Vapor with a value of 4.49, rank 2 Vaporrizer Warehouse with a value of 4.37, rank 3 JVS and Hero57 with the same value, namely 4.11, rank 4 Vaping Assembly with a value of 4.09, rank 5 Twentyone Vape with a value of 3.88, rank 6 Angkasa Vapor with a value of 8.855, and the last rank is Jem Vape Store with a value of 3.6. Based on the results of comparison using the MSE method, the Smart method gets the highest deviation value  of 2568.345972 compared to the Profile matching method  with a  value  of 1646.774725. From the results of this comparison, the Smart method has better accuracy than the Profile matching method because the comparison of the MSE method of values with the highest deviation is the best method. So the Smart method is more feasible (recommended) in the selection of Supplier s at the Garage Vapor Sampit Store.
Keywords : Decision Support System , Smart , Profile matching , Vapor, Garage Vapor

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  suatu  usaha/perusahaan  seorang  pemimpin  akan  membuat  sebuah  keputusan  salah  satunya  yaitu pengambilan  keputusan  dalam  pemilihan Supplier [1].  Keputusan  harus  dipikirkan  matang-matang  agar  tidak menimbulkan resiko yang besar, maka dari itu dalam mengambil suatu keputusan memerlukan Sistem Pendukung keputusan.  SPK  adalah  sebuah  sistem  yang  mendukung  kerja  seorang  manajer  maupun  sekelompok  manajer dalam  memecahkan  masalah  semi-terstruktur dengan cara  memberikan  informasi ataupun usulan  menuju pada keputusan tertentu[2]. SPK juga bisa digunakan untuk menentukan alternatif terbaik.
Garage  Vapor  Sampit  merupakan  salah  satu  Toko  yang  berjualan  vapor  sejak  2016,  Toko  ini  menjual berbagai perlengkapan vapor seperti kapas, coil , liquid , pod , dan banyak lagi lainnya. Toko ini membeli barang dari beberapa Supplier dengan tujuan untuk mendapatkan barang dengan harga lebih murah, diskon, biaya ongkir yang  murah, waktu pengiriman  yang cepat, dan pengemasan  barang  yang  baik. Toko ini  membutuhkan sistem pendukung keputusan dalam membantu pemilihan Supplier . Dari permasalahan yang ada dapat dilakukan pengambilan keputusan untuk menentukan Supplier terbaik pada Garage Vapor. Proses pengambilan keputusan Supplier ini dilakukan setiap stok barang tersisa sedikit atau sudah mencapai batas minimum. Pada saat stok mencapai batas minimun atau stok tinggal sedikit harus dilakukan pengambilan keputusan. Oleh karena itu pengambilan keputusan harus selalu dilakukan pada saat ingin menambah stok  barang  dari Supplier .  Adapun  beberapa  kriteria-kriteria  yang  dinilai  yaitu  harga,  diskon,  ongkir,  waktu pengiriman, pengemasan. Dalam pemilihan Supplier , Toko ini  masih  memilih Supplier dengan  perkiraan saja dan perkiraan  ini kurang efektif. Jadi Toko Garage  ini  membutuhkan sistem pendukung keputusan  agar dalam memilih Supplier menjadi lebih akurat dan bisa menguntungkan Toko ini. Berdasarkan permasalahan di atas digunakan metode yang digunakan dalam menentukan Supplier terbaik) yaitu  Metode Profile  matching dan Smart ( Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique ).  Kedua  metode  ini dibandingkan untuk menentukan metode mana yang tepat dan lebih akurat dan dapat diterapkan dalam pemilihan Supplier .  Metode Smart dan Profile  matching memiliki  kelebihan  masing  masing.  Metode Profile  matching membantu pemilik Toko dalam memberikan penilaian pada Supplier dengan penilaian dari beberapa aspek dan kriteria yang sudah terlebih dahulu dan penilaiannya bisa menjadi lebih obyektif dan lebih akurat sehingga bisa menjadi bahan untuk pertimbangan pemilik Toko dalam menentukan Supplier terbaik[3]. Metode Smart mampu menyelesaikan permasalahan  multikriteria, pada alternatif terdiri dari  beberapa kriteria  yang  mempunyai  nilai- nilai  dan  pada  setiap  kriteria  mempunyai  bobot  yang  menggambarkan  seberapa  pentingnya  kriteria  tersebut dengan kriteria lain[4].
Pada perbandingan ini metode yang digunakan untuk membandingan metode Smart dan Profile matching yaitu metode Mean Squared Error (MSE) adalah metode lain untuk mengevaluasi metode peramalan[5]. Jumlah tersebut kemudian ditambahkan ke jumlah total pengamatan. Kesalahan peramalan besar diatur oleh metode ini karena menjadi kuadrat[6]. Metode ini menghasilkan kesalahan sederhana yang kemungkinan lebih unggul untuk kesalahan kecil, tetapi kadang-kadang membuat perbedaan substansial[7].
Hasil  perbandingan  metode  MSE  ini  untuk  merekomendasikan  metode  mana  yang  lebih  akurat menggunakan Metode Smart dan Metode Profile matching [8]. Diharapkan dapat membantu pemilik Toko dalam proses  menentukan Supplier terbaik  menggunakan  metode  yang  tepat  diantara  kedua  metode  tersebut  yaitu Metode Smart Dan Profile matching pada Toko Garage Vapor Sampit.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Desain Penelitian
Pada penelitian ini prosedur yang digunakan dalam pengumpulan data yaitu teknik wawancara dan observasi.
1. Wawancara
Pada Penelitian ini data yang didapatkan menggunakan teknik wawancara tanya jawab dengan pemilik Toko Garage Vapor Sampit yang berkaitan dengan topik penelitian agar mendapatkan data yang dapat dipertanggung jawabkan.
2. Observasi
Melakukan  observasi  ke  tempat  penelitian  secara  langsung  mengumpulkan  data-data  di  lokasi  yang diteliti  terkait  permasalahan-permasalahan.  Observasi  ini  dilakukan  agar  mendapatkan  data  dan informasi mengenai pemilihan Supplier .
3. Dokumentasi
Pada  tahap  ini  dokumentasi  yang  didapatkan  berupa  struk  pembelian/nota  pembelian  suplier  Toko Garage Vapor Sampit, kemudian foto, dan catatan-catatan yang berkaitan dengan penelitian ini sehingga data-data yang diperoleh bisa dipertanggung jawabkan.
4. Studi Literatur
Mempelajari teori-teori yang berkaitan penelitian ini yaitu sistem pendukung keputusan, metode Smart, metode Profile matching, supplier . Sudi Literatur bersumber dari website, buku, jurnal, dan artikel.

## 2.2 Desain Penelitian
Berikut ini adalah penjelasan mengenai tahapan-tahapan yang dilakukan pada desain penelitian :
1. Identifikasi masalah
Melakukan  pengidentifikasian  terhadap  masalah  adalah  tahap  awal  dalam  melakukan  penelitian. Identifikasi masalah dilakukan supaya peneliti benar benar bisa menemukan permasalahannya.
2. Studi literatur Untuk mencari, memahami, dan mempelajari teori yang digunakan pada penelitian ini diantaranya sistem pendukung keputusan, metode smart , metode profile matching , mempelajari pemilihan supplier melalui jurnal, artikel, dan browsing internet.
3. Pengumpulan data
Dalam penelitian ini pengumpulan data dilakukan dengan 2 cara yaitu wawancara dan observasi dengan pemilik toko garage vapor sampit
4. Analisis Data
Melakukan analisis data untuk menentukan pemilihan supplier di toko garage vapor sampit dari kriteria kriteria yang telah sudah ditentukan oleh pemilik toko garage vapor sampit dengan menggunakan metode smart dan profile matching .
5. Hasil analisis
Setelah melakukan analisis data menggunakan metode smart dan profile matching , didapatkan hasil dari analisis suatu proses penelitian yang dilakukan
6. Kesimpulan
Kesimpulan adalah tahap terakhir dari hasil penelitian dengan menyimpulkan permasalahan yang ada.

## 2.3 Analisis Metode Smart
Smart ( Simple Multi – Attribut Rating Technique ) merupakan metode pengambilan keputusan multi kriteria yang dikembangkan  oleh  Edward  pada  tahun  1997[9]. Metode  pengambilan  keputusan  multi-kriteria  ini  didasarkan pada premis bahwa setiap alternatif terdiri dari sejumlah kriteria dengan nilai, dan bahwa setiap kriteria memiliki bobot  yang  mewakili  kepentingan  relatifnya  dibandingkan  dengan  kriteria  lainnya.  Pembobotan  ini  digunakan untuk mengevaluasi setiap alternatif untuk menentukan opsi yang optimal[10]. Berikut Langkah langkah metode Smart :
1. Menentukan beberapa kriteria yang cocok.
2. Menentukan bobot dari kriteria-kriteria.
3. Menghitung bobot normalisasi kriteria.
4. Memberikan penilaian parameter setiap kriteria.
5. Menentukan penilaian dari untity.
𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) = 100 (𝐶𝑜𝑢𝑡−𝐶𝑚𝑖𝑛) (𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑚𝑖𝑛) % (1)
Ket: 𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) = Nilai utility kriteria ke-i untuk alternatif ke-i 𝐶𝑚𝑎𝑥 = Nilai maksimal kriteria 𝐶𝑚𝑖𝑛 = Nilai minimal kriteria 𝑐𝑜𝑢𝑡𝑖 = Nilai kriteria ke-i 6. Menentukan nilai akhir
𝑢 (𝑎 𝑖 ) =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ), 𝑚 𝑗=1 𝑖 = 1,2, … . 𝑚 (2)
Ket:
𝑢 (𝑎 𝑖 ) = Nilai total dari alternatif ke-i
𝑤 𝑗 = Nilai bobot dari kriteria ke-j yang sudah ternormalisasi
𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) = Nilai utility dari kriteria ke-j untuk alternatif ke-i
Hasil nilai akhir dari perhitungan akan diurutkan (perangkingan) dari nilai terbesar hingga terkecil

## 2.4 Metode Profile matching
Kusrini  berpendapat  bahwa  “Maksud  dari  pencocokan  profil  ( Profile  matching )  adalah  sebuah  mekanisme pengambilan keputusan dengan mengasumsikan bahwa terdapat tingkat variabel prediktor yang ideal yang harus dimiliki oleh pelamar, bukannya tingkat    minimal    yang    harus    dipenuhi     atau dilewati”[11].Langkah- langkah metode Profile matching :
1. Menentukan aspek kriteria
2. Menentukan sub kriteria
3. Menentukan nilai bobot kriteria
4. Menentukan Aspek nilai
5. Pemetaan gap
Rumus: GAP = Profil Kriteria – Profil kriteria target (3)
6. Pembagian kelompok kriteria menjadi 2, Core Factor dan secoundary factor. Rumus:
Core factor: 𝑁𝐶𝐹 = ∑ 𝑁𝐶 ∑ 𝐼𝐶 (4)
Keterangan: NCF: Nilai rata – rata dari Core Factor NC: Jumlah total nilai dari Core Factor IC: Jumlah item dari Core Factor [12] .
Secondary Factor : 𝑁𝑆𝐹 = ∑ 𝑁𝑆 ∑ 𝐼𝑆 (5)
Keterangan: NSF: Nilai rata – rata dari Secondary Factor NS: Jumlah total nilai dari Secondary Factor IS: Jumlah item dari Secondary Factor
7. Rumus perhitungan dari nilai total
𝑁𝑇 = 60%. 𝑁𝐶𝐹 + 40%𝑁𝑆𝐹 (6) Keterangan:
NCF: Nilai dari rata – rata Core Factor NSF: Nilai dari rata-rata Secondary Factor
NT: Nilai total dari variabel
(x)%: Nilai dari persen yang dimasukkan
8.  menghitung nilai hasil akhir perangkingan
Ranking = (x)%.Np + (x)%.Nk (7)
Ket:  Np  merupakan nilai  aspek paling  menonjol, Nk adalah  nilai  aspek kedua serta (x)% adalah nilai persentase.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Perhitungan menggunakan Metode Smart
Sample yang diambil untuk penelitian ini terdiri dari 7 supplier Toko Garage Vapor Sampit yang akan dinilai secara langsung untuk diterapkan kedalam tahapan-tahapan metode Smart .
1. Menentukan kriteria dan bobot
Tahap ini adalah tahap penentuan bobot kriteria, bobot kriteria didapatkan daripemilik toko yang menentukan bobot kriterianya seperti tabel berikut.
Tabel 1. Bobot Kriteria Kriteria Bobot Harga 25 Ongkos Kirim 25 Diskon 15 Pengemasan 20 Waktu Pengiriman 15 total 100
2. Normalisasi Bobot dan Kriteria
Tahap kedua menormalisasikan bobot kriteriadengan cara nilai bobot kriteria dibagi total semua kriteria seperti tabel berikut.
Tabel 2. Normalisasi Bobot dan Kriteria Kriteria Bobot Kriteria Normalisasi Bobot Kriteria Harga 25/100 0.25 Ongkos Kirim 25/100 0.25 Diskon 10/100 0.15 Pengemasan 20/100 0.2 Waktu Pengiriman 15/100 0.15 Kriteria Bobot Kriteria Normalisasi Bobot Kriteria
3. Menentukan Parameter nilai kriteria
Tahap ketiga menentukan parameter nilai kriteria, parameter nilai ini ditentukan oleh pemilik toko garage vapor seperti tabel berikut.
Tabel 3. Parameter Nilai Harga No Parameter Nilai 1 Sangat Murah 5 2 Murah 4 3 Cukup Murah 3 4 Mahal 2 Tabel 4. Parameter Nilai Ongkir No Parameter Nilai 1 0 - 10.000/kg 5 2 11.000 - 20.000/kg 4 3 21.000 - 50.000/kg 3 4 >50.000/kg 2 Tabel 5. Parameter Nilai Diskon No Parameter Nilai 1 Diskon Besar 5 2 Diskon Kecil 4 3 tidak ada diskon 3 Tabel 6. Parameter Nilai Pengemasan No Parameter Nilai 1 Baik 5 2 cukup baik 4 3 kurang baik 3
Tabel 7. Parameter Nilai Waktu Pengiriman
No Parameter Nilai 1 cepat 5 2 cukup cepat 4 3 lambat 3
4. Menentukan Alternatif
Langkah ke-4 menetukan aternatif dan kode alternatif.
Tabel 8. Alternatif Alternatif Angkasa Vapor tkl1 Grandline Vapor tkl2 Gudang Vaporixer tkl3 Majelis Vaping tkl4 Twentyone Vape tkl5 Jem Vape Store tkl6 Jvs tkl7 Hero57 tkl8
5. Penilaian Kriteria Alternatif
Langkah ke-4 memberi penilaian kiteria pada setiap alternatif, penilaian ini juga ditentukan oleh pemilik toko berdasakan penilaiannya.
Tabel 9. Pemberian Nilai Alternatif alternatif harga ongkir diskon pengemasan waktu pengiriman tkl1 3 5 2 4 5 tkl2 3 4 4 5 4 tkl3 4 3 4 5 3 tkl4 4 3 3 5 3 tkl5 3 3 3 5 3 tkl6 3 3 2 5 3 tkl7 5 2 5 5 2 tkl8 5 2 5 5 2
6. Penilaian Untity Benefit
Mencari hasil untity benefit dengan memasukan nilai kriteria setiap alternatif menggunakan rumus persamaan (1)
Tabel 10. Matriks Perhitungan Nilai Untity Alternatif alternatif Kriteria harga ongkir diskon pengemasan waktu pengiriman tkl1 0 1 0 0 1 tkl2 0 0,666666667 0,6666667 1 0,666666667 tkl3 0,5 0,333333333 0,6666667 1 0,333333333 tkl4 0,5 0,333333333 0,3333333 1 0,333333333 tkl5 0 0,333333333 0,3333333 1 0,333333333
tkl6 0 0,333333333 0 1 0,333333333 tkl7 1 0 1 1 0 tkl8 1 0 1 1 0

## 7. Perhitungan Nilai Utility Alternatif
Hasil perhitungan dari untity benefit setiap keriteria alternatif menggunakan rumus persamaan (2)
Tabel 11. Perhitungan Nilai Utility Alternatif
alternatif Kriteria harga ongkir diskon pengemasan waktu pengiriman tkl1 0 0.25 0 0 0.15 tkl2 0 0.166666667 0.1 0.2 0.1 tkl3 0.125 0.083333333 0.1 0.2 0.05 tkl4 0.125 0.083333333 0.05 0.2 0.05 tkl5 0 0.083333333 0.05 0.2 0.05 tkl6 0 0.083333333 0 0.2 0.05 tkl7 0.25 0 0.15 0.2 0 tkl8 0.25 0 0.15 0.2 0
8. Menentukan Nilai Akhir
Menghitung hasil akhir dengan menjumlahkan kriteria pada setiap alternatif
Tabel 12. Perhitungan Nilai Akhir
Alternatif Kriteria Nilai Akhir harga ongkir diskon pengemasan waktu pengiriman tkl1 0 0.25 0 0 0.15 0.4 tkl2 0 0.166666667 0.1 0.2 0.1 0.566666667 tkl3 0.125 0.083333333 0.1 0.2 0.05 0.558333333 tkl4 0.125 0.083333333 0.05 0.2 0.05 0.508333333 tkl5 0 0.083333333 0.05 0.2 0.05 0.383333333 tkl6 0 0.083333333 0 0.2 0.05 0.333333333 tkl7 0.25 0 0.15 0.2 0 0.6 tkl8 0.25 0 0.15 0.2 0 0.6

## 3.2 Perhitungan menggunakan Metode Profile matching
Sample yang diambil untuk penelitian ini terdiri dari 7 supplier Toko Garage Vapor Sampit yang akan dinilai secara langsung untuk diterapkan kedalam tahapan-tahapan metode Profile matching .
1. Menentukan kriteria, sub kriteria, dan bobot
Pada tahap pertama menentukan kriteria, sub kriteria, dan bobot pada kriteria
Tabel 13. Kriteria, Sub Kriteria, Dan Nilai Bobot
kriteria Keterangan Sub Kriteria Nilai Bobot 1A HARGA 70% 1B ONGKIR

## ASPEK PALING
MENONJOL 1C PENGEMASAN ASPEK KEDUA 2A WAKTU PENGIRIMAN 30% 2B DISKON

## 2. Pemetaan GAP
Pada tahap ini memberikan nilai kriteria pada setiap alternatif dan menentukan nilai kriteria target, kemudian menghitung nilai kriteria menggunakan rumus persamaan (3).
Tabel 14. Pemetaan GAP Sub Kriteria 1A 1B 1C 2A 2B profil paling menonjol dan aspek kedua angkasa vapor 3 5 2 4 5 grandline vapor 3 4 4 5 4 gudang vaporixer 4 3 4 5 3 majelis vaping 4 3 3 5 3 twentyone vape 3 3 3 5 3 jem vape store 3 3 2 5 3 jvs 5 2 5 5 2 her057 5 2 5 5 2 Profil Kriteria target 5 4 4 4 4
GAP
angkasa vapor -2 1 -2 0 1 grandline vapor -2 0 0 1 0 gudang vaporixer -1 -1 0 1 -1 majelis vaping -1 -1 -1 1 -1 twentyone vape -2 -1 -1 1 -1 jem vape store -2 -1 -2 1 -1 jvs 0 -2 1 1 -2 her057 0 -2 1 1 -2
3. Bobot Penilaian GAP
Tabel dibawah ini adalah tabel bobot penilaian GAP. Nilai kriteria hasil dari perhitungan dengan menggunakan rumus persamaan (3) kemudian dilakukan penilaian bobot.
Tabel 15. Bobot penilaian GAP Selisih Nilai 0 5 1 4.5 -1 4 2 3.5
-2 3 3 2.5 -3 2 4 1.5 -4 1
4. Hasil perhitungan nilai bobot
Setelah dilakukan penilaian bobot maka hasilnya seperti tabel dibawah ini.
Tabel 16. Perhitungan bobot GAP Alternatif 1A 1B 1C 2A 2B Angkasa Vapor 3 4.5 3 5 4.5 Grandline Vapor 3 5 5 4.5 5 Gudang Vaporixer 4 4 5 4.5 4 Majelis Vaping 4 4 4 4.5 4 Twentyon e Vape 3 4 4 4.5 4 Jem Vape Store 3 4 3 4.5 4 Jvs 5 3 4.5 4.5 3 Her057 5 3 4.5 4.5 3
5. Perhitungan nilai core factor dan secoundary factor aspek paling menonjol langkah selanjutnya menghitung core factor dan secoundary factor nilai bobot dari aspek paling menonjol menggunakan rumus persamaan (4) dan (5)
Tabel 17. Perhitungan core factor dan secoundary factor aspek paling menonjol
Alternatif KRITERIA NCF NSF 1A 2A 3A Angkasa Vapor 3 4.5 3 3.75 3 Grandline Vapor 3 5 5 4 5 Gudang Vaporixer 4 4 5 4 5 Majelis Vaping 4 4 4 4 4 Twentyone Vape 3 4 4 3.5 4 Jem Vape Store 3 4 3 3.5 3 Jvs 5 3 4.5 4 4.5 Her057 5 3 4.5 4 4.5
6. P erhitungan nilai core factor dan secoundary factor aspek kedua
langkah selanjutnya menghitung core factor dan secoundary factor nilai bobot dari aspek kedua menggunakan rumus persamaan (4) dan (5)
Tabel 18. Perhitungan core factor dan secoundary factor aspek kedua
Alternatif Kriteria Ncf Nsf 2A 2B Angkasa Vapor 5 4.5 5 4.5 Grandline Vapor 4.5 5 4.5 5 Gudang Vaporixer 4.5 4 4.5 4 Majelis Vaping 4.5 4 4.5 4 Twentyone Vape 4.5 4 4.5 4 Jem Vape Store 4.5 4 4.5 4 Jvs 4.5 3 4.5 3 Her057 4.5 3 4.5 3
7. Menghitung Nilai Total
Setelah mendapatkan nilai Core Factor dan Secondary Factor kemudian menghitung nilai total menggunakan rumus persamaan (6)
Tabel 19. Perhitungan nilai total core factor dan secoundary factor
Kriteria Aspek paling menonjol Aspek kedua Angkasa Vapor 3.45 4.8 Grandline Vapor 4.4 4.7 Gudang Vaporixer 4.4 4.3 Majelis Vaping 4 4.3 Twentyone Vape 3.7 4.3 Jem Vape Store 3.3 4.3 Jvs 4.2 3.9 Her057 4.2 3.9

## 8. Menghitung nilai akhir
setelah  mendapatkan  nilai  total  dari  perhitungan  persamaan  (6),  kemudian  menghitung  nilai  akhir menggunakan rumus persamaan (7).
Tabel 20. Perhitungan nilai akhir dan perangkingan Alternatif Nilai Total Rangking Angkasa Vapor 3.855 6
Grandline Vapor 4.49 1 Gudang Vaporizer 4.37 2 Majelis Vaping 4.09 4 Twentyone Vape 3.88 5 Jem Vape Store 3.6 7 Jvs 4.11 3 Her057 4.11 3 3.3 Perbandingan Hasil Analisis Metode Smart dan Profile matching Menggunakan Metode MSE Setelah mendapatkan hasil dari perhitungan menggunakan metode smart dan profile matching kemudian hasil kedua metode tersebut dibandingkan menggunakan metode Mean Squared Error (MSE). Metode MSE adalah rata-rata kesalahan kuadrat diantara nilai aktual dan nilai peramalan[13].
𝑀𝑆𝐸 = ∑ (𝐴 𝑡 −𝐹 𝑡 ) 2 𝑛 𝑡=1 n (1)
Keterangan:
At = Nilai Aktual permintaan
Ft = Nilai Peramalan
n = Jumlah
berdasarkan hasil perbandingan antara metode smart dan profile matching menggunakan metode mse, hasil yang diperoleh seperti tabel dibawah ini:
Tabel 21. Tabel hasil akhir deviasi
Metode Deviasi Smart 2568.345972 Profile matching 1646.774725 Max Deviasi 2568.345972
Dapat  dilihat  dari  tabel  diatas,  metode smart mendapatkan  nilai  2568.345972  lebih  tinggi  dibandingkan metode profile  matching yang  mendapatkan  nilai  1646.774725.  bisa  disimpulkan  bahwa  metode  dengan  nilai deviasi tertinggi menjadi metode terbaik dan sangat direkomendaskan untuk menentukan supplier terbaik di toko garage vapor sampit yaitu metode smart .

## 3. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari analisis perbandingan dengan menggunakan metode Smart dan Profile matching untuk pemilihan Supplier Vapor  di  Toko  Garage  Vapor  Sampit  diperoleh  kesimpulan  Metode Smart dan Profile matching bisa diterapkan untuk pemilihan Supplier di Toko Garage Vapor Sampit. Hasil nilai akhir menggunakan metode Smart dari yang tertinggi ke yang terendah yaitu Alternatif TKL 7 dan TKL 8 mendapatkan nilai paling tertinggi dengan nilai yang sama 0,6. Tertinggi kedua yaitu TKL 2 dengan nilai 0,566. Tertinggi ketiga yaitu TKL 3 dengan nilai 0,558. Tertinggi keempat yaitu TKL 4 dengan nilai 0,508. Tertinggi kelima yaitu TKL 5 dengan nilai 0,383. Dan nilai terendah yaitu TKL 6 dengan nilai 0,333. Hasil nilai akhir dari metode Profile matching dari yang tertinggi ke yang terendah yaitu peringkat 1 Grandline Vapor dengan nilai 4,49, peringkat 2 Gudang Vaporrizer dengan nilai 4,37, peringkat 3 JVS dan Hero57 dengan nilai yang sama yaitu 4,11, peringkat 4 Majelis Vaping dengan nilai 4,09, peringkat 5 TwentyOne Vape dengan nilai 3,88, peringkat 6 Angkasa Vapor dengan
nilai 8,855, dan peringkat terakhir yaitu Jem Vape Store dengan nilai 3,6. Berdasarkan hasil dari perbandingan menggunakan  metode  MSE,  metode Smart mendapatkan  nilai  deviasi  paling  tinggi  yaitu  2568.345972 dibandingkan metode Profile matching dengan nilai 1646.774725.  Dari hasil perbandingan tersebut metode Smart memiliki keakuratan yang lebih baik dibandingkan metode Profile matching karena diperbandingan metode MSE nilai dengan deviasi tertinggi adalah metode terbaik. Jadi metode Smart lebih layak (direkomendasikan) dalam pemilihan Supplier di Toko Garage Vapor Sampit.

## REFERENCES
[1] F. M. U. Hasiani, T. Haryanti, R. Rinawati, and L. Kurniawati, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Produk Ritel dengan Metode Analytical Hierarchy Process,” Sistemasi , vol. 10, no. 1, p. 139, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i1.1125.
[2] L. Situmorang and J. R. Sagala, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tentor Terbaik Dengan Metode Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (Topsis),” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 3, pp. 209–214, 2020, doi: 10.32672/jnkti.v3i3.2418.
[3] I. Ermis and E. Oktariza, “Aplikasi Pemilihan Supplier Menggunakan Metode Profile matching (Studi Kasus: Toko Maju Jaya),” Multinetics , vol. 5, no. 1, pp. 9–15, 2019, doi: 10.32722/multinetics.vol5.no.1.2019.pp.9-15.
[4] S. R. Andani, “Penerapan Metode SMART dalam Pengambilan Keputusan Penerima Beasiswa Yayasan AMIK Tunas Bangsa,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 3, p. 166, 2019, doi: 10.26418/justin.v7i3.30112.
[5] M. Latif and R. Herdiansyah, “Peramalan Persediaan Barang Menggunakan Metode Weighted Moving Average dan Metode Double Exponential Smoothing,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 3, no. 2, pp. 137–142, 2022, doi: 10.47065/josh.v3i2.1232.
[6] S. Fachrurrazi, “Peramalan Penjualan Obat Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing Pada Toko Obat Bintang Geurugok,” J. Techsi , vol. 7, no. 1, pp. 19–30, 2015.
[7] A. Prasetio, “Implementasi Metode RELU, SIGMOID, MSE, Dan SGD Dalam Memprediksi Tingkat Pemahaman Siswa/I Pada Mata Pelajaran Pemrograman Di SMKS Mustafa Perbaungan,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 3, pp. 185–193, 2021, doi: 10.32672/jnkti.v4i3.2963.
[8] Darussalam and G. Arief, “Perbandingan Metode Profile matching Dengan Metode SMART Untuk Seleksi Asisten Laboratorium,” Resti , vol. 1, no. 1, pp. 19–25, 2017.
[9] C. L. Freshtiya Beby Larasati, Agil Gilang Pamungkas, Rahma Mardiani, Tania Utami Lubis and W. Syahputra, “Penetapan Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) Dalam Merekomendasikan Toko Roti Terbaik Kota Pematangsiantar,” Sainteks 2020 , vol. 2, pp. 7–10, 2020.
[10] S. Syahrian and D. Mahendra, “Penerapan Metode SMART Dalam Pemilihan Kelayakan Ayam Potong Bagi Peternak Ayam,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan … , vol. 1, no. 3, pp. 109–112, 2020, [Online]. Available: http://www.djournals.com/klik/article/view/126.
[11] T. Kristiana, “PENERAPAN PROFILE MATCHING UNTUK PENILAIAN KINERJA PEGAWAI NEGERI SIPIL ( PNS ),” vol. XI, no. 2, pp. 161–170, 2015.
[12] S. Informasi, F. I. Komputer, and U. D. Ali, “Sistem pendukung keputusan kenaikan jabatan pegawai indomaret menggunakan metode gap kompetensi 1,2,” vol. 13, no. 1, pp. 18–22, 2021.
[13] R. Ramadania, “Peramalan Harga Beras Bulanan di Tingkat Penggilingan dengan Metode Weighted Moving Average,” Bimaster , vol. 7, no. 4, pp. 329–334, 2018, [Online]. Available: http://jurnal.untan.ac.id/index.php/jbmstr/article/view/28402/75676578415.