1413 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1413-1429 E- ISSN 2503-2933

## Penerapan Profile Matching Untuk Efektifitas Kompetensi Kandidat Dosen Pembimbing Di Perguruan Tinggi
Erick Sorongan 1 , Danar Retno Sari* 2 , Eva Dinar 3 1,2,3 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Balikpapan, Jl. Soekarno Hatta Km.8, Balikpapan e-mail: 1 erick.sorongan@poltekba.ac.id, * 2 danar.retno@poltekba.ac.id

## Abstrak
Ketepatan  dalam  pemilihan  atau  penentuan  sumber  daya  manusia  disebuah  organisasi sangat  mempengaruhi  terhadap  ketercapaian  tujuan  akhir  perusahaan.  Banyak  studi  yang membuktikan  bahwa  kualitas  SDM  berpengaruh  terhadap  ketercapaian  visi  organisasi,  namun sedikit  yang  membahas  hubungan  yang  melibatkan  awal  proses  pemilihan  atau  penentuan dengan  menggunakan  keunggulan  sistem  dan  teknologi  informasi.  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah  membuat  sebuah  sistem  berbasis  elektronik  yang  dapat  digunakan  oleh  sebuah perusahaan untuk menentukan calon kandidat yang sesuai dengan kriteria atau persyaratan yang diinginkan  perusahaan  atau  organisasi.  Metode  yang  digunakan  untuk  mengambil  keputusan pemilihan  calon  kandidat  menyesuaikan  dengan  algoritma  yang  terdapat  pada  metode  Porfile Matching  dengan  menentukan  nilai  persentase  aspek  kriteria.  Metode  ini  mengasumsikan tingkat  variabel  predictor  yang  ideal  harus  dipenuhi  oleh  subjek  kandidat  dengan  memberikan bobot  pada  masing-masing  variabel.  Hasil  percobaan  sistem  pendukung  keputusan menggunakan algoritma profile matching yang dikodekan ke dalam program untuk menentukan atau  memilih  dosen  pembimbing  yang  sesuai  dengan  judul  tugas  akhir  mahasiswa  di  sebuah perguruan  tinggi  menunjukkan  kesesuaiannya  antara  aspek  Pendidikan,  Penelitian  dan Pendukung yang dipersyaratkan oleh pihak Perguruan Tinggi. Hasil studi ini dapat memberikan implikasi  bagi  praktisi  manajemen  SDM  dalam  menentukan  kesesuaian  antara  SDM  dengan peta  posisi  jabatan.  Bagi  akademisi  ini  dapat  meningkatkan  pemahaman  tentang  pengaruh sistem  pendukung  keputusan  berbasis  algoritma  profile  matching  terhadap  efektifitas  dan objektivitas penentuan kandidat di sebuah organisasi.
Kata kunci —Sistem Pendukung Keputusan, Profile Matching, Sumber Daya Manusia, Sistem Informasi.

## Abstract
Accuracy  in  the  selection  or  determination  of  human  resources  in  an  organization greatly affects the achievement of the company's final goals. Currently, it is not uncommon to determine a candidate for a leader or a position not based on the abilities or skills of the selected candidate, but because of the closeness or compatibility between policy makers. Although there have  been  many  studies  that  have  proven  that  the  quality  of  Human  Resources  affects  the achievement of the organization's vision, few have discussed this relationship by involving the initial  selection  or  determination  process  using  the  advantages  of  systems  and  information technology. The purpose of this research is to create an electronic-based system that can be used by a company to determine prospective candidates who meet the criteria or requirements desired by  the  company  or  organization.  The  method  used  to  make  a  decision  on  the  selection  of candidates adjusts to the algorithm contained in the Porfile Matching method by determining the percentage value criteria aspect. This method assumes that the ideal level of predictor variables must be met by candidate subjects by giving weight to each variable. The experimental results
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1413-1429 E-ISSN 2503-2933 1414
IJCCS Vol. x, No. xend_page
of a decision support system using a profile matching algorithm that is coded into the program to determine or select a supervisor who is in accordance with the title of a student's final project at  a  university  shows  the  compatibility  between  the  Education,  Research  and  Support  aspects required  by  the  university.  The  results  of  this  study  can  provide  implications  for  HR management  practitioners  in  determining  the  suitability  between  HR  and  position  maps.  For academics, this can increase understanding of the effect of a profile matching algorithm-based decision  support  system  on  the  effectiveness  and  objectivity  of  determining  candidates  in  an organization.
Keywords — Decision Support Systems, Profile Matching, Human Resources, Information Systems.

## 1. PENDAHULUAN
Pengembangan  Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  merupakan  komponen  penting  yang memiliki  pengaruh  terhadap  kinerja  karyawan  dari  waktu  ke  waktu.  Oleh  karena  itu,  sangat perlu  bagi  organisasi  atau  institusi  mengadopsi  sebuah  praktik  tertentu  yang  berfokus  pada peningkatan  kemampuan  kemampuan  dan  keterampilan  karyawan.  Hal  tersebut  akan menghasilkan keuntungan dan memberikan keunggulan kompetitif bagi perusahaan. Hasil studi empiris  menunjukkan  bahwa  kapasitas  penyerapan  individu  merupakan  bentuk  tingkat kesuksesan  pengembangan  sumberdaya  manusia  yang  dapat  diukur  [1].  Pengembangan  SDM dapat  menghasilkan  kemampuan  untuk  mengubah  pengetahuan  baru  menjadi  ide-ide  yang berguna dalam memberikan keunggulan kompetitif perusahaan karena kapasitas serap individu akan  memungkinkan  seorang  karyawan  menjadi  fleksibel  dan  mereka  memiliki  kemampuan untuk beradaptasi dengan perubahan situasi di lingkungan kerja. Manajemen harus menemukan cara  untuk  meningkatkan  kualitas  daya  serap  karyawan  sehingga  dapat  meningkatkan  kinerja mereka dan sebuah hasil penelitian merekomendasikan bahwa manajemen harus fokus terhadap peningkatan kapasitas daya serap karyawan melalui pelatihan dan program pengembangan karir. Efektifitas pengembangan  SDM dapat berpengaruh secara positif dalam pencapaian organisasi [2], kedua penelitian tersebut menunjukkan adanya keterkaitan secara langsung antara kapasitas seorang  karyawan  dalam  berkontribusi  mencapai  tujuan  akhir  yang  ingin  dicapai  oleh organisasi.  Oleh  karena  itu  dalam  menentukkan  karyawan  untuk  menjadi  seorang  pengambil keputusan  ditingkat  manajemen  harus  dilakukan  secara  selektif  dan  mempertimbangkan beberapa aspek atau variabel penentu SDM.
Performa  seorang  karyawan  setidaknya  dapat  dipengaruhi  dari  beberapa  variabel  pada pengembangan  SDM,  diantaranya  (i)  pelatihan  dan  pengembangan,  (ii)  pengembangan organisasi  dan  (iii)  pengembangan  karir.  Sektor  Pendidikan  Tinggi  berbeda  dari  sektor  lain, dalam  dua  pengertian  yaitu  semakin  tinggi  organisasi  Pendidikan  memberikan  layanan  dan kegiatan  inti  berupa  Pendidikan.  Keberhasilan  ini  bergantung  pada  kualitas  karyawannya (tenaga pendidik atau dosen dan tenaga kependidikan). Penerapan praktik pengembangan SDM yang  efektif  untuk  karyawan  akan  meningkatkan  eksistensi  sebuah  universitas,  namun  dalam sebuah  studi  empiris  menunjukkan  ada  kesenjangan  besar  tentang  pengembangan  SDM  di perguruan tinggi dalam konteks pendidikan. Dimana ada hubungan positif dan signifikan antara tiga  variabel  yang  disebutkan  sebelumnya  dengan  kinerja  karyawan  [3],[4]  sekaligus menegaskan  bahwa  kinerja  karyawan  berpengaruh  positif  dan  berdampak  signifikan  terhadap efektifitas organisasi. Studi ini merekomendasikan kepada pengambil keputusan di Universitas dan  Institusi  harus  berupaya  mengembangkan  strategi  pengembangan  SDM  untuk
1415 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1413-1429 E-ISSN 2503-2933
memungkinkan  mereka  meningkatkan  kinerja  karyawan  dan  kemampuan  karyawan  untuk mencapai visi dan misi yang diinginkan organisasi. Sebuah penelitian dilakukan bertujuan untuk mengeksplorasi keterampilan kerja seperti yang dirasakan oleh pengusaha pengguna lulusan dan pengembangan SDM di fakultas universitas dan manajemen untuk lulusan tingkat pemula. Hasil menunjukkan  bahwa  pengembangan  SDM  fakultas  bagi  dosen,  mahasiswa  dan  program akademik  sebagian  besar  telah  memenuhi  kebutuhan pengusaha  pengguna  lulusan,  namun  ada dua  keterampilan  yaitu  komunikasi  dan  penggunaan  teknologi  yang  masih  perlu  mendapat perhatian  serta  peningkatan[5].  Secara  teknis  dalam  menentukan  atau  mengambil  sebuah keputusan  dapat  dilakukan  menggunakan  dua  cara  yakni  dengan  menggunakan  Teknologi Informasi  atau  tanpa  Teknologi  Informasi.  Pemanfaatan  TI  bisa  dengan  mengusulkan  sistem pendukung  keputusan  yang  dilengkapi  dengan  model  berbasis  pengetahuan  yang  memiliki kelebihan yaitu memberi tahu pembuat keputusan akan keuntungan yang akan diperoleh. Akan tetapi  jika  tidak  menerapkan  sistem  pendukung  keputusan  maka  pembuat  keputusan  harus mendasarkan  keputusan  pada  penilaian  subjektif  dari  manajerial.  Setidaknya  dengan menggunakan  TI  yakni Decission  Support  Systems (DSS)  menambah  kemampuan  untuk mencegah  kerugian  dari  dampak  pengambilan  sebuah  keputusan  yang  tanpa  didasari  dengan perhitungan  nilai  dan  bukti  rekomendasi  manajerial  [6].  Sebuah  sistem  pendukung  keputusan pernah dirancang dan dibangun untuk pengambilan keputusan terkait perilaku yang askeptabel hukum,  peringatan  atau  pelanggaran  yang  harus  diambil  dalam  kasus  pelanggaran  dispilin mahasiswa  [7].  Sistem  ini  didesain  lebih  kepada  kepatuhan  prosedur  disiplin  yang  telah diterapkan  Universitas  dengan  menggunakan  algoritma  K- nearest  neighbor ,  hasilnya  terbukti bahwa  proses  pengambilan  keputusan  lebih  ringan,  lebih  cepat  dan  lebih  hemat  biaya  tentang hal-hal  yang  berkaitan  dugaan  pelanggaran  displin  mahasiswa.  Sehingga  bisa  ditarik  sebuah kesimpulan  bahwa  penggunaan  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  elektronik  seperti  ini dapat menjadi alternatif yang layak untuk pendekatan cara tradisional.
Penerapan  sebuah  metodologi  rekomendasi  keputusan  sebagai  suatu  alat  pendukung keputusan  pernah  dilakukan  pada  penelitian  sebelumnya,  dimana  studi  ini  menggunakan Analytical Hierarchy Process untuk memprioritaskan sistem sebagai driver yang mempengaruhi skema  saran  karyawan  ( Employee  Suggestion  Schemes )  di  tiga  negara  GCC.  Dengan menggunakan teori kreativitas organisasi, dikembangkan kedalam AHP dengan 5 kriteria dan 24 sub  kriteria  hasil  studi  menunjukkan  bahwa  pentingnya  faktor  organisasi  dan  pribadi  dalam meningkatkan kreativitas organisasi sehingga bisa menjadi penggerak strategi mempromosikan karyawan  secara  tepat  [8].  Tidak  sedikit  permasalahan  tentang  rekrutmen  karyawan  bisa berdampak  kepada  proses  bisnis  di  perusahaan,  salah  satu  contoh  dari  pengaruh  praktik rekrutmen  di  sebuah  maskapai  penerbangan  di  India.  Perusahaan  maskapai  harus  bergantung kepada  pilot  asing  untuk  menerbangkan  pesawat  disebabkan  pilot  yang  baru  diangkat  harus dilatih  karena  kurangnya  pengalaman  [9],  hal  tersebut  menjadi  investasi  besar  bagi  maskapai. Ini  menunjukkan  bahwa  proses  rekrutmen  berdampak  terhadap  pertumbuhan  organisasi, individu dan peluang karir atau pencapaian diri.
Profile Matching mengacu pada pemilihan berdasarkan kesamaan kandidat atau pelamar dengan  standar  yang  dibuat  sebelumnya  menggunakan  beberapa  dimensi  kepribadian  yang saling berkaitan untuk menjadi bahan pertimbangan. Meskipun banyak studi yang  mendukung bahwa  kualitas  SDM  berpengaruh  terhadap  ketercapaian  visi  organisasi  namun  masih  sedikit yang  membahas  hubungan  ini  dengan  awal  proses  pemilihan  kandidat  menggunakan  sistem pendukung  keputusan  berbasis  elektronik.  Dalam  penggunaan  DSS  kriteria  meruapakan komponen penting yang perlu didefinisikan terlebih dahulu, seperti contoh pada pengembangan produk dan strategi pemasaran perangkat ponsel dibeberapa belahan benua Eropa, Asia-Pasifik, Afrika  dan  Timur  Tengah.  Sepuluh  atribut  yang  digunakan  untuk  membandingkan  kepuasan konsumen  antar  negara  diklasifikasikan  menjadi  sub  kelompok  berdasarkan  funsionalitasnya
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1413-1429 E-ISSN 2503-2933 1416
IJCCS Vol. x, No. xend_page
dengan  menggunakan  model  kano[10].  Penelitian  selanjutnya  juga  mengembangkan  sebuah DSS  menggunakan Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  yang  digunakan  untuk  mendukung pemilihan  produk  secara  kualitatif  berdasarkan  hasil  evaluasi  bobot  alternatif  yang  sudah dinormalisasi sehingga mampu memberikan rekomendasi kepada pelanggan mirip seperti yang dilakukan  oleh  asisten/karyawan  toko[11].  Sebuah  studi  empiris  yang  dilakukan  untuk merekomendasikan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  terpadu  untuk  pemilihan  portofolio dengan konten perilaku yang ditingkatkan akan tetapi kekurangannya adalah tidak sampai pada pembuatan sistem teknis terintegrasi model perhitungannya[12].
Penggunaan  metode profile  matching untuk  menentukan  setiap  pegawai  yang  akan dimutasi atau pemindahan tugas kerja disebuah instansi pernah dilakukan sebelumnya, dimana hasil  dari  penelitian  ini  adalah  mengurutkan  urutan  peringkat  calon  pegawai  yang  memiliki kinerja  baik    hasil  dari  seleksi  kriteria[13].  Kriteria  yang  digunakan  untuk  merekomendasikan posisi  lowongan  jabatan  adalah  kapasitas  intelektual  pegawai  dan  aspek  pekerjaan.  Penelitian berikutnya  menggunakan profile  matching untuk  menentukkan  promosi  jabatan  karyawan disebuah  perusahaan  melalui  cara  yang  lebih  cepat  dan  berdasarkan  data  valid  menggunakan sebuah sistem. Kriteria yang digunakan sama dengan studi yang dilakukan oleh Susilowati et al dengan  melakukan  pembobotan  kriteria  yang  telah  dipersyaratkan  [14].  Meskipun  beberapa penelitian  telah  melakukan  pengembangan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat membantu dalam  menentukan karyawan yang cocok  dalam  menempati sebuah posisi  jabatan, akan  tetapi  penelitian  yang  akan  dilakukan  oleh  peneliti  kali  ini  berbeda  dengan  peneliti terdahulu.  Tujuan  penelitian  kali  ini  adalah  ingin  membuktikan  ketepatan  metode profile matching yang  dikodekan  kedalam  sistem  elektronik,  dimana  sistem  ini  didesain  lebih  kepada penentuan  seorang  pembimbing  akademik  secara  efektif  bagi  mahasiswa.  Salah  satu  alasan penulis mengembangkan sistem pendukung keputusan kedalam penelitian kali ini adalah untuk meningkatkan  keterampilan  penggunaan  teknologi  di  dunia  Pendidikan  yang  masih  perlu mendapatkan perhatian[5]. Pelayanan yang diberikan oleh Instansi Pendidikan saat ini semakin beragam  dan  menuntut  kompleksitas  yang  cukup  tinggi,  adapun  keberhasilan  dan  kepuasan pengguna  lulusan  menjadi  sebuah  prioritas  yang  pelu  dikelola  dengan  baik.  Masih  jarang penelitian yang dilakukan terkait dengan penggunaan DSS di sektor Pendidikan, oleh karena itu penulis  berharap  penelitian  ini  dapat  menambah  pemahaman  tentang  pengaruh  penggunaan sistem DSS untuk mewujudkan good governance .

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1   Proses Profile Matching
Profile matching merupakan metode yang sering digunakan sebagai mekanisme dalam pengambilan  keputusan  dengan  asumsi  bahwa  ada  tingkat  ideal  variabel  prediktor  yang  harus dipenuhi oleh subjek yang dipelajari, bukan tingkat minimal yang harus dipenuhi atau dilewati [15].  Tahapan  perhitungan  pada profile  matching dimulai  dengan  penentuan  nilai  minimum untuk setiap variabel-variabel penilaian. Selanjutnya adalah menentukan gap atau kesenjangan yaitu selisih setiap nilai data testing terhadap nilai minimum tiap variabelnya yang selanjutnya diberi  bobot.  Gap  yang  dimaksud  adalah  perbedaan  antara  profil  dosen  dengan  profil pembimbing  tugas  akhir.  Rumus  yang  digunakan  untuk  perhitungan  kesenjangan  bisa  dilihat Gambar 1 di bawah  ini:
1417 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1413-1429 E-ISSN 2503-2933
Gambar 1. Rumus Gap
Secara umum proses penentuan rekomendasi menggunakan algoritma profile matching melalui beberapa tahapan seperti yang ditunjukkan pada diagram alur proses pada Gambar 2 ini:
Gambar 2. Diagram Proses Algoritma Profile Matching
Tahap  pertama  sebelum  menentukan  nilai  gap  atau  kesenjangan  adalah  menentukan variabel  yang  diperlukan  untuk  merekomendasikan  keputusan.  Dalam  penelitian  ini  variabel yang digunakan antara lain : (i) profil dosen, (ii) profil pembimbing tugas akhir, (iii) mahasiswa beserta dengan komponen atau indikator pada judul tugas akhir yang diajukan.
Tahap  kedua  adalah  menentukan  aspek-aspek  yang  akan  digunakan  untuk  penilaian. Nilai yang diberikan kepada tiap kriteria menyesuaikan dengan kecocokan antara keahlian yang dimiliki  Dosen  seperti  terdapat  pada  tabel  1.  Penelitian  ini  menggunakan  3  (tiga)  aspek kompetensi inti diantaranya Pendidikan (P1 dan P2), Penelitian (P3) dan kompetensi sekunder (P4).
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1413-1429 E-ISSN 2503-2933 1418
IJCCS Vol. x, No. xend_page
Tabel 1. Nilai Tiap Kriteria No Kriteria Nilai 1 Pengajaran (P1) 5 2 Konsentrasi (P2) 4 3 Area Fokus Riset (P3) 4 4 Keterampilan Kompetensi(P4) 2
Tahap  ketiga  adalah  menentukan  gap  atau  kesenjangan  dengan  terlebih  dahulu memetakan gap pada profil. Rentang penilaian dapat disesuaikan dengan kebutuhan organisasi atau  institusi,  tabel  2  menjelaskan  masing-masing  aspek  gap  atau  kesenjangan  sesuai  dengan rumus gap. Setelah didapatkan masing – masing gap calon dosen pembimbing diberi bobot nilai sesuai dengan patokan pada tabel 2 bobot nilai gap.
Tabel 2. Bobot Nilai Gap
Tahap keempat setelah menentukan bobot dari nilai gap untuk semua aspek dengan cara yang  sama,  berikutnya  masing  –  masing  aspek  dibagi  menjadi  dua  kelompok  yakni  faktor inti ( core factor) dan fakor sekunder ( secondary factor ).
a. Core Factor
Faktor  inti  merupakan  kompetensi  yang  paling  dibutuhkan,  dimana  rumus  penentuan core factor melalui persamaan (1) [16]:
Ν∁Ι = ∑∁ ∑∁ (1) Keterangan: Ν∁Ι = Nilai rata – rata faktor inti Ν∁ = Jumlah total faktor inti Ι∁ = Jumlah faktor inti

## b. Secondary Factor
Faktor  sekunder  merupakan  kompetensi  penunjang  lainnya,  dimana  rumus  penentuan secondary factor melalui persamaan (2) [16]:
ΝΙ = ∑ ∑ (2)
Keterangan: ΝΙ = Nilai rata – rata faktor sekunder Ν = Jumlah total faktor sekunder
No Gap Point Deskripsi 1 0 6 Tidak ada gap 2 1 5.5 Kompetensi individu lebih dari satu level / tingkat 3 -1 5 Kompetensi individu kurang dari 1 level / tingkat 4 2 4.5 Kompetensi individu lebih dari 2 level / tingkat 5 -2 4 Kompetensi individu kurang dari 2 level / tingkat 6 3 3.5 Kompetensi individu lebih dari 3 level / tingkat 7 -3 3 Kompetensi individu kurang dari 3 level / tingkat 8 4 2.5 Kompetensi individu lebih dari 4 level / tingkat 9 -4 2 Kompetensi individu kurang dari 4 level / tingkat 10 5 1.5 Kompetensi individu lebih dari 5 level / tingkat 11 -5 1 Kompetensi individu kurang dari 5 level / tingkat
1419 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1413-1429 E-ISSN 2503-2933
Ι = Jumlah faktor sekunder
Tahap  kelima  adalah  menghitung  skor  akhir  dengan  cara  melakukan  pemeringkatan yang mengacu kepada hasil perhitungan yang ditunjukkan melalui persamaan (3) [16] :
45% ΝΙ  35% ΝΡ  20% ΝΒ (3) Keterangan: NI  = Skor Kompetensi Inti / Pendidikan NP = Skor Kompetensi Teknis / Penelitian NB = Skor Kompetensi Pendukung / Keterampilan Kompetensi

## 2. 2   Proses Pengembangan Sistem
Sistem  pendukung  keputusan  (DSS)  adalah  sistem  berbasis  komputer  yang  digunakan untuk  membantu  pengambil  keputusan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  oleh  pemangku kebijakan.  Karena  jumlah  yang  terus  bertambah  dari  berbagai  jenis  sistem  berbasis  komputer, penting untuk membedakannya dan memposisikan DSS dalam keluarga sistem informasi yang digunakan oleh pengambil keputusan. Tahapan atau proses pengembahan DSS pada penelitian kali ini setidaknya mengikuti beberapa tahapan seperti yang ditunjukkan pada gambar 3 berikut ini.
Gambar 3. Metode Prototyping Pengembangan Sistem
Pengembangan  sistem  yang  dilakukan  menggunakan  metodologi  berbasis Prototyping , dimana  metode  ini  melakukan  fase  analisis,  desain,  dan  implementasi  secara  bersamaan,  dan ketiga  fase  dilakukan  berulang  kali  dalam  satu  siklus  sampai  sistem  selesai[17].  Adapun penjelasan detil tiap tahapan adalah sebagai berikut:
- Perencanaan. Fase ini adalah proses mendasar untuk memahami alasan sistem harus dibagun, mengumpulkan secara lengkap kebutuhan pengguna sistem dengan baik.
- Analisis,  Desain  dan  Implementasi  dilakukan  dan  projek  segera  dimulai  pada  prototipe sistem  yang  masih  dalam  versi  demo  dengan  sejumlah  fitur  minimal  untuk  selanjutnya dipresentasikan  kepada  pengguna.  Penelitian  ini  menggunakan framework  PHP  Bootsrap sebagai  platform  desain  tampilan user  interface .  Sedangkan  untuk engine  database yang digunakan adalah MySQL.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1413-1429 E-ISSN 2503-2933 1420
IJCCS Vol. x, No. xend_page
- Prototipe  pertama  biasanya  merupakan  bagian  pertama  sistem  yang  digunakan.  Prototipe ditunjukkan  kepada  pengguna  dan stakeholder terkait  yang  memiliki  kompetensi  dan kapasitas  memberikan  komentar.  Komentar  ini  digunakan  untuk  menganalisis  ulang, mendesain  ulang  dan  mengimplementasikan  Kembali  prototipe  kedua  yang  menyediakan beberapa fitur tambahan. Proses ini berlanjut dalam satu siklus sampai analisis dan pengguna setuju bahwa prototipe menyediakan fungsionalitas yang cukup untuk diinstal dan digunakan dalam organisasi.
- Implementasi.  Setelah  prototipe  fase  ini  sekarang  disebut  “sistem”  diinstall  dan  telah dilakukan penyempurnaan hingga diterima sebagai sebuah sistem baru
Alur  sistem  yang  akan  dibuat  dimulai  sejak  pengguna  masuk  kedalam  sistem dilanjutkan  dengan  melakukan  pengelolaan  data  profil  dosen.  Selanjutnya  pengguna  wajib melakukan  pengelolaan  kriteria  masing  –  masing  dosen  sesuai  dengan  data  yang  diinputkan kedalam  DBMS.  Nantinya  pengguna  yang  berperan  sebagai  aktor  mahasiswa  harus menginputkan data usulan penelitian atau projek dan kandidat dosen pembimbing kedalam fitur kelola tema penelitian. Sistem akan melakukan pencocokan antara usulan tema penelitian aktor mahasiswa  dengan  salah  satu  kriteria  profil  dosen  menggunakan  algoritma profile  matching yang  dikodekan  kedalam  Bahasa  pemrograman.  Apabila  sistem  telah  selesai  dan  berhasil memberikan  rekomendasi  seorang  dosen  sebagai  promotor  penelitian  maka  akan  secara otomatis  tampil  pada  fitur  Dosen  Pembimbing.  Aktor  mahasiswa  akan  mendapatkan pemberitahuan melalui halaman sistem dan selanjutnya bisa melakukan pembimbingan dengan dosen  pembimbing  yang  telah  direkomendasikan  atau  ditentukan  tersebut.  Seluruh  hasil rekomendasi  atau  pencocokan  antara  usulan  tema  penelitian  dan  profil  kompetensi  calon pembimbing  akan  disimpan  kedalam database .  Adapun  alur  sistem  secara  keseluruhan  dapat dilihat pada gambar 4.
1421 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1413-1429 E-ISSN 2503-2933
Gambar 4. Proses Pengambilan Keputusan Sistem Menggunakan Profile Matching

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  penerapan  dan  perhitungan profile  matching dalam  memberikan  rekomendasi keputusan agar lebih jelas akan dipaparkan melalui sebuah contoh. Proses penelitian dilakukan dengan  melakukan  penentuan  calon  dosen  pembimbing  di  perguruan  tinggi.  Sebelum melakukan  perhitungan  dengan  menggunakan  algoritma profile  matching telebih  dahulu mengambil 3 sampel calon dosen pembimbing. Pengujian dilakukan terhadap variabel (kriteria) masing  –  masing  calon  dosen  pembimbing  kedalam  proses  perhitungan profile  matching dan setiap  variabel  memiliki  aspek  (sub  kriteria).  Dalam  penelitian  ini  ditetapkan  persentase perhitungan Core Factor sebesar 75% dan Secondary Factor sebesar 25%. Kemudian mengatur persentase  untuk  menghitung  skor  total  Pendidikan  45%,  skor  total  penelitian  35%  dan  skor total kompetensi pendukung 20%.
A. Perhitungan Profile Matching pada Penentuan Dosen Pembimbing Pada  tabel  3  merupakan  bentuk  penentuan  manual  kriteria  dan  sub  kriteria  beserta dengan  standar  nilai  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  untuk  menentukan  calon  dosen pembimbing.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1413-1429 E-ISSN 2503-2933 1422
IJCCS Vol. x, No. xend_page Tabel 3. Kriteria dan Sub Kriteria Kriteria Sub Kriteria Jenis Standar Nilai Pendidikan Matakuliah yang diampu (S001) Core Factor 5 Bidang Keahlian (S002) Core Factor 4 Penelitian Topik Riset (S003) Core Factor 5 Tesis (S004) Core Factor 3 Kompetensi Pendukung Workshop Pendukung (S005) Secondary Factor 3
Setiap  kandidat  calon  dosen  pembimbing  akan  diuji  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah ditentukan.  Nilai  yang  diperoleh  akan  diproses  dan  dibandingkan  dengan  nilai  kandidat  dosen pembimbing  lainnya.  Nilai gap yang  dimaksud  adalah  selisih  antara  profil  dosen  dan  profil pembimbing tugas akhir, dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Gap Dosen Pembimbing No Nama Dosen S001  S002  S003  S004 S005 1 Dosen A 5 4 5 4 3 2 Dosen B 4 5 5 2 3 3 Dosen C 5 5 4 3 4 Profil Pembimbing Tugas Akhir 5 4 5 3 3 1 Gap Dosen A 0 0 0 1 0 2 Gap Dosen B -1 1 0 -1 0 3 Gap Dosen C 0 1 -1 0 1
Setelah mendapatkan nilai gap atau kesenjangan selanjutnya adalah memberikan bobot pada  masing  –  masing  nilai  gap  dosen  pembimbing.  Berikut  ini  adalah  uraian  nilai  bobot gap yang disajikan pada tabel 5.
Tabel 5. Bobot Gap Dosen Pembimbing
Perhitungan  bobot  nilai gap dibagi  menjadi  dua  kelompok  yakni core  factor dan secondary factor . CF merupakan kriteria (kompetensi) yang paling penting atau signifikan yang dibutuhkan  dengan  harapan  bisa  memperoleh  hasil  yang  efektif.  Sedangkan  SF  adalah  kriteria
No Gap Point Deskripsi 1 0 6 Tidak ada gap 2 1 5.5 Kompetensi individu lebih dari satu level / tingkat 3 -1 5 Kompetensi individu kurang dari 1 level / tingkat 4 2 4.5 Kompetensi individu lebih dari 2 level / tingkat 5 -2 4 Kompetensi individu kurang dari 2 level / tingkat 6 3 3.5 Kompetensi individu lebih dari 3 level / tingkat 7 -3 3 Kompetensi individu kurang dari 3 level / tingkat 8 4 2.5 Kompetensi individu lebih dari 4 level / tingkat 9 -4 2 Kompetensi individu kurang dari 4 level / tingkat 10 5 1.5 Kompetensi individu lebih dari 5 level / tingkat 11 -5 1 Kompetensi individu kurang dari 5 level / tingkat
1423 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1413-1429 E-ISSN 2503-2933
yang  tidak  begitu  signifikan  mempengaruhi  hasil  penentuan  dosen  pembimbing.  Berikut  ini adalah  hasil  perhitungan  pada  CF  menggunakan  rumus  persamaan  (1)  dan  SF  menggunakan rumus persamaan (2) :
I. Aspek Pendidikan NCF (Dosen A) = = 6
NCF (Dosen B) = !!.! = #.! 5.25
NCF (Dosen C) = !.! = .! 5.75
II. Aspek Penelitian
NCF (Dosen A) = !.! = .! 5.75
NCF (Dosen B) = ! = 5.5
NCF (Dosen C) = ! = 5.5 III. Aspek Kompetensi Pendukung
NSF (Dosen A) = 6 NSF (Dosen B) = 6
NSF (Dosen C) = !.! 5.5
Tabel 6. Bobot Gap Pendidikan No Dosen Pembimbing Kriteria S001 Kriteria S002 NCF 1 Dosen A 5 4 6 2 Dosen B 4 5 5.5 3 Dosen C 5 5 5.75 Tabel 7. Bobot Gap Penelitian No Dosen Pembimbing Kriteria S003 Kriteria S004 NCF 1 Dosen A 5 4 5.75 2 Dosen B 5 2 5.5 3 Dosen C 4 3 5.5 Tabel 8. Bobot Gap Kompetensi Pendukung No Dosen Pembimbing Kriteria S005 NSF 1 Dosen A 3 6 2 Dosen B 3 6 3 Dosen C 4 5.5
Hasil  perhitungan  tiap  variabel  pada  tabel.6,  tabel.7  dan  tabel.8  diatas  kemudian dihitung  skor  total  berdasarkan  persentase  dari core  factor dan secondary  factor yang diperkirakan berpengaruh terhadap kompetensi setiap profil menggunakan rumus persamaan (3) dimana hasilnya disajikan pada tabel.9 dibawah ini.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1413-1429 E-ISSN 2503-2933 1424
IJCCS Vol. x, No. xend_page
Tabel 9. Rangking Setiap Dosen Pembimbing # Nama Dosen NI NP NB Total Rangking Persentase 45% 35% 20% 1 Dosen A 2.7 2.013  1.2 5.913 1 2 Dosen B 2.363  1.925  1.2 5.488 3 3 Dosen C 2.588  1.925  1.1 5.613 2
Perhitungan  akhir  merupakan  perhitungan  pemeringkatan  atau  rangking  sesuai  dengan nilai bobot kelompok kriteria. Profile matching akan menghasilkan urutan ranking dari alternatif kandidat yang dihitung yang dapat dijadikan dosen pembimbing.

## B. Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Profile Matching
Setelah  dilakukan  perhitungan  manual  menggunakan profile  matching langkah selanjutnya  adalah  mengimplementasikan  ke  dalam  sistem.  Gambar  5  merupakan  hasil implementasi  ke  sistem  menggunakan framework PHP  dimana  proses  diawali  dengan melakukan penginputan data Dosen.
Gambar 5. Kelola Data Dosen
Sistem  pendukung  keputusan  dosen  pembimbing  memiliki  beberapa  fitur  atau  menu utama diantaranya (i) kelola data dosen, (ii) kelola data mahasiswa, (iii) kelola data tugas akhir, (iv)  kelola  data  kriteria  dan  (v)  kelola  data  dosen  pembimbing.  Menu  kriteria  berisi  tabel kriteria, tabel sub kriteria dan tabel bobot, seperti tampak pada gambar 6.
1425 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1413-1429 E-ISSN 2503-2933
Gambar 6. Halaman Kelola Kriteria
Data pada ketiga tabel ini akan digunakan pada proses pencocokan dosen pembimbing nantinya. Menu hitung kecocokan terdapat form yang digunakan untuk menghitung kecocokan antara  tema  penelitian  yang  diambil  mahasiswa  dengan  bidang  keahlian  calon  dosen pembimbing. Berikut ini gambar 7 adalah tampilan pada halaman hitung kecocokan.
Gambar 7. Halaman Menghitung Kecocokan
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1413-1429 E-ISSN 2503-2933 1426
IJCCS Vol. x, No. xend_page
Sebelum  melakukan  perhitungan  perlu  menginputkan  data  tahun  akademik,  program studi, dan nama mahasiswa yang akan dicocokan dengan dosen pembimbing yang telah dipilih. Setelah nama mahasiswa dipilih pada halaman hitung kecocokan akan muncul profil dari dosen yang  dipilih  oleh  mahasiswa  serta  form  penilaian  yang  akan  diisi  sesuai  dengan  tingkat kecocokan antara profil dosen dan tema yang diambil oleh mahasiswa.
Gambar 8. Halaman Form Penilaian
Proses  selanjutnya,  adalah  perhitungan  selisih  ( gap ).  Selisih  didapatkan  setelah melakukan  pengurangan  antara  profil  dosen  dengan  profil  dosen  pembimbing.  Gambar  9 menunjukkan kode program yang digunakan untuk melakukan pengurangan.
Gambar 9. Kode Program Selisih Profil Dosen dan Profil Dosen Pembimbing
Variabel  nilai didapatkan  dari  tabel  nilai  yang  berada  di database .  Sedangkan nilai_ideal  merupakan  nilai  ideal  dari  profil  dosen  pembimbing  yang  dibutuhkan  yang  berasal dari  tabel  sub  kriteria.  Setelah  nilai  selisih  (gap)  didapatkan  data  tersebut  akan  disimpan  ke dalam  Table  gap.  Hal  selanjutnya  adalah  pembobotan,  setelah  nilai  selisih  didapatkan  akan diberikan nilai bobot yang diambil dari Table bobot. Setelah nilai bobot ditentukan nilai tersebut akan disimpan pada tabel gap_bobot. Langkah selanjutnya adalah menghitung jumlah core dan secondary factor pada tabel sub_kriteria dengan menggunakan kode program atau script . Pada gambar  10  menunjukkan  hasil  perhitungan  pemeringkatan  atau  ranking  dengan  menginputkan nilai yang sama persis dengan kriteria pada perhitungan manual.
1427 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1413-1429 E-ISSN 2503-2933
Gambar 10. Hasil Perhitungan Nilai Akhir Pemeringkatan Sampel
Terlihat  jelas  pada  gambar  10  hasil  perhitungan  menggunakan  sistem  memiliki  nilai yang sama dengan perhitungan manual untuk selanjutnya akan menjadi rekomendasi keputusan dosen  pembimbing  bagi  mahasiswa  yang  mengusulkan  tema  penelitian  yang  sesuai  atau  tepat dengan kriteria kompetensi dosen.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  membuat  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan metode profile  matching yang  diperuntukkan  menentukan  kandidat  dosen  pembimbing  secara efektif  dengan  menggunakan  kriteria  atau  aspek  pendidikan,  penelitian  dan  kompetensi pendukung.  Dari  hasil  uji  coba  perhitungan  manual  yang  dilakukan  menggunakan  nilai  sub kriteria  :  (a)  matakuliah  yang  diampu,  (b)  bidang  keahlian,  (c)  topik  riset,  (d)  tesis  dan  (e) workshop didapatkan kandidat dengan pemeringkatan atau rangking teratas yang paling sesuai antara judul riset yang diajukan dengan kriteria dosen pembimbing. Hal ini telah dibandingkan dengan  menggunakan  nilai  sub  kriteria  yang  sama  persis  pada  perhitungan  manual,  dimana sistem  secara  otomatis  menganalisa  dan  memberikan  rekomendasi  dosen  pembimbing  dengan nilai total 5,913 untuk dosen dengan peringkat 1 (satu). Sehingga dapat disimpulkan penelitian ini  menghasilkan  sebuah  sistem  yang  dapat  membantu  sebuah  perusahaan  untuk  menentukan calon  kandidat  yang  sesuai  dengan  kriteria  atau  persyaratan  yang  diinginkan  perusahaan  atau organisasi menggunakan metode profile matching .

## 5. SARAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan perlu diadakan pengembangan sistem pada  penelitian  selanjutnya  dengan  menambahkan  kriteria  lain  yang  berkaitan  atau  relevan sesuai  kebutuhan  organisasi.  Perlu  dilakukan  ujicoba  berikutnya  dengan  membandingkan
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1413-1429 E-ISSN 2503-2933 1428
IJCCS Vol. x, No. xend_page
minimal  dua  metode  berbeda  selain profile  matching saat  ini  sehingga  bisa  dianalisa  lebih komperhensif efektifitas kedua metode tersebut.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih Politeknik Negeri Balikpapan terutama kepada Pusat Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat yang telah mendukung dan memberikan bantuan pendanaan dalam publikasi penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. O. Arubayi, E. D. Eromafuru, and A. C. S. Egbule, “Human Resource Development and  Employee  Performance:  The  Role  of  Individual  Absorptive  Capacity  In  The Nigerian Oil Sector,” J. Manag. Inf. Decis. Sci. , Vol. 23, No. 2, pp. 1–15, 2020.
[2] A. M. Asfaw, M. D. Argaw, and L. Bayissa, “The Impact of Training and Development on  Employee  Performance  and  Effectiveness:  A  Case  Study  of  District  Five Administration Office, Bole Sub-City, Addis Ababa, Ethiopia,” J. Hum. Resour. Sustain. Stud. , Vol. 03, No. 04, pp. 188–202, 2015, doi: 10.4236/jhrss.2015.34025.
[3] M. A. KAREEM and I. J. HUSSEIN, “The Impact of Human Resource Development on Employee Performance and Organizational Effectiveness,” Manag. Dyn. Knowl. Econ. , Vol. 7, No. 3, pp. 307–322, 2013, doi: 10.25019/mdke/7.3.02.
[4] R. K. G. Potnuru and C. K. Sahoo, “HRD Interventions, Employee Competencies And Organizational Effectiveness: An Empirical Study,” Eur. J. Train. Dev. , Vol. 40, No. 5, pp. 345–365, 2016, doi: 10.1108/EJTD-02-2016-0008.
[5] B.  El  Mansour  and  J.  C.  Dean, “Employability  Skills  as  Perceived  by  Employers  and University  Faculty  in  The  Fields  of  Human  Resource  Development  (HRD)  for  Entry Level Graduate Jobs,” J. Hum. Resour. Sustain. Stud. , Vol. 04, No. 01, pp. 39–49, 2016, doi: 10.4236/jhrss.2016.41005.
[6] B. G. Raggad, “Decision Support System: Use IT or Skip IT,” Ind. Manag. Data Syst. , Vol. 97, No. 2, pp. 43–50, 1997, doi: 10.1108/02635579710161331.
[7] B.  F.  Oladejo  and  A.  G.  Arinola, “University  Knowledge  Management  System  For Decision  Support  For  Disciplinary  Procedures  Using  A  Case-Based  Reasoning Technique,”  Int.  J.  Technol.  Knowl.  Soc. ,  Vol.  15,  No.  2,  pp.  31–41,  2019,  doi: 10.18848/1832-3669/CGP/v15i02/31-41.
[8] F. Jabeen, K. Mehmood, and M. Mehrajunnisa, “Strategic Drivers to Promote Employee Suggestion Schemes in GCC Organizations,” Evidence-Based HRM , Vol. 8, No. 3, pp. 273–294, 2020, doi: 10.1108/EBHRM-07-2019-0066.
1429 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1413-1429 E-ISSN 2503-2933
[9] M. Shanker, “Recruitment process and its Impact On Retention of Commercial Pilots In Indian Aviation Industry,” Bus. Process Manag. J. , Vol. 26, No. 3, pp. 736–751, 2020, doi: 10.1108/BPMJ-12-2018-0376.
[10] J. S. Kim, “Measuring Willingness-to-Pay For Mobile Phone Features: A Multi-Region Study,” J. Res. Mark. Entrep. , Vol. 20, No. 2, pp. 189–213, 2018, doi: 10.1108/JRME- 02-2016-0003.
[11] M. Yumoto, “Development of Decision Support System For Product Selection Based On AHP,  Using  The  Decision  Rule  of  Rough  Set  For  Qualitative  Evaluation,” Electron. Commun. Japan , Vol. 102, No. 12, pp. 15–29, 2019, doi: 10.1002/ecj.12217.
[12] C. Fulga, “Professor Cristinca FULGA , PhD Department of Applied Mathematics The Bucharest  University  of  Economic  Studies  Integrated  Decision  Support  System  For Portfolio,” Econ. Comput. Econ. Cybern. Stud. Res. , Vol. 51, No. 3, pp. 127–142, 2017.
[13] T.  Susilowati,  E.  Y.  Anggraeni,  Fauzi,  W.  Andewi,  Y.  Handayani,  and  A.  Maseleno, “Using Profile Matching Method To Employee Position Movement,” Int. J. Pure Appl. Math. , Vol. 118, No. 7 Special Issue, 2018.
[14] D.  Adhar, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pengangkatan  Jabatan  Karyawan  pada  PT  . Ayn Dengan Metode Profile Matching,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , Vol. 1, No. 1, pp. 16–29, 2014, [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jatisi/article/view/18.
[15] Hardianto,  N.  Silitonga,  B.  S.  Riza,  and  E.  H.  S.  Victor, “Application  of  Fuzzy  Multi Criteria Decision Making for Determining Best Cooking Oil,” 2018 6th Int. Conf. Cyber IT Serv. Manag. CITSM 2018 , No. August 2018, 2019, doi:
10.1109/CITSM.2018.8674300.
[16] J.  Dalle  and  D.  Hastuti, “Prototype  Decision  Support  System  Selecting  Employee  for Certain  Position  Using  Profile  Matching,”  Journal  of  Engineering  and  Applied Sciences , Vol. 12, No. 2. pp. 183–185, 2017, doi: 10.3923/jeasci.2017.171.175.
[17] A. Dennis, B. Wixom, and D. Tegarden, System Analysis & Design With UML Version 2.0  An  Object-Oriented  Approach ,  4th  ed.  United  States  of  America:  John  Wiley  & Sons, Inc, 2012.