## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 496-505 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4889

## Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Lokasi Pembangunan Jaringan Internet Menggunakan Metode Profile Matching
Safira Agustina 1,* , Hetty Rohayani 1 , Noneng Marthiawati H 2 , Muhammad Nabil Azzamy 3
1 Fakultas Sains dan Teknologi, Informatika, Universitas Muhammadiyah Jambi, Jambi, Indonesia
2 Fakultas Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Muhammadiyah Jambi, Jambi, Indonesia
3 Fakultas Informatika, Informatika, Universitas Telkom, Bandung, Indonesia Email: 1,* safiraagustina12345@gmail.com, 2 hettyrohayani@gmail, 3 marthiawati93@gmail.com, 4 azzamynabil@gmail.com Email Penulis Korespondensi: safiraagustina12345@gmail.com Submitted: 30/01/2024; Accepted: 29/02/2024; Published: 29/02/2024
Abstrak− Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi,  permodelan  dan permanipulasian  data.  Sistem  ini  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  yang  semistruktur  dan situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  tidak  ada  yang  tahu  pasti  bagaimana  keputusan  itu  seharusnya  dibuat.  Permasalahan pada penelitian ini ialah, penentuan lokasi pemasangan jaringan internet oleh BeeBeeNet, dilakukan berdasarkan keputusan perusahaan  dalam  menentukan  lokasi  baru  untuk  membangun  jaringan  internet  diwilayah  baru,  yaitu  dengan  cara  survey wilayah, serta melihat angka kepadatan penduduk di suatu wilayah dan minat dari masyarakat tersebut saat ini. Tujuan dari pembuatan  Sistem  Pendukung  Keputusan  penentuan  lokasi  membangun  jaringan  internet  yaitu  dengan  menentukan  lokasi yang  tepat.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  ialah  menggunakan  metode  Profile  Matching,  yaitu  sistem Pendukung  Keputusan  yang  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  kriteria-kriteria  lokasi  yang  ditentukan  oleh  PT. Batanghari  Vision,  sehingga  dapat  diketahui  perbedaan  kompetensinya  (GAP).  Hasil  yang  diperoleh  ialah  hasil  dari perangkingan  menggunakan  metode  profile  matching,  dengan  menggunakan  beberapa  kandidat  untuk  mendapatkan  hasil dalam  menentukan  lokasi  baru  untuk  membangun  jaringan  internet,  dari  perhitungan  yang  dilakukan  diperoleh  nilai  yang paling  tinggi  yaitu  2,9555,  nilai  tersebut  merupakan  nilai  yang  paling  tinggi  dari  kriteria  lokasi  yang  ada.  Dan  hasil  yang diperoleh dapat menjadi hasil yang tepat bagi perusahaan untuk memilih lokasi pembangunan jaringan internet di lokasi baru.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan; Penentuan Lokasi; Profile Matching; Jaringan Internet; Kriteria
Abstract− Decision  Support  Systems  are  interactive  information  systems  that  provide  information,  modeling,  and  data manipulation. This system is used to assist decision-making in semi-structured s and unstructured situations, where no one knows for sure how the decision should be made. The problem in this study is, determining the location of Internet network installation  by  BeeBeeNet,  carried  out  based  on  the  company's  decision  to  determine  a  new  location  to  build  an  Internet network in a new area, namely by surveying the area, as well as looking at the population density in an area and the current interest  of  the  community.  The  purpose  of  making  a  Decision  Support  System  for  determining  the  location  of  building  an internet network is to determine the right location. The method used in this research is the Profile Matching method, which is a Decision Support system in the location criteria determined by PT Batanghari Vision so that the difference in competence (GAP)  can  be  known.  The  results  obtained  are  the  results  of  ranking  using  the  profile  matching  method,  using  several candidates to get results in determining the new location for building an internet network, from the calculations carried out the  highest  value  is 2.9555,  this value  is  the  highest  value of  the existing  location  criteria.    the  results  obtained  can be  the right result for the company to choose the location of the internet network construction in the new location.
Keywords : Decision Support System; Location Determination; Profile Matching; Internet Network; Criteria

## 1. PENDAHULUAN
PT. Batanghari Vision yang saat ini dikenal dengan BeeBeeNet merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dibidang  layanan  telekomunikasi  dan  jaringan  yang  sedang  berkembang  di  Kota  Jambi. BeebeeNet telah melayani  pelanggan  dengan  rangkaian  layanan  internet  atau Internet  Service  Provider dan  Interkoneksi  serta Komunikasi Data. Dengan penawaran inilah BeeBeeNet memberi label sebagai layanan satu paket yang disebut dengan layanan paket 3in1, karena selain jaringan Internet, pelanggan juga mendapatkan layanan TV berbayar. Dalam hal layanan jaringan internet, saat ini BeeBeeNet telah berinovasi dalam kecepatan internet dengan menyediakan layanan internet dengan kecepatan tinggi hingga 100 Mbps. Maka dari itu, dengan adanya layanan tersebut,  selain  dapat  memenuhi  kebutuhan  pelanggan,  hal  ini  juga  diharapkan  untuk  dapat  meningkatkan pendapatan bagi PT. Batanghari Vision. Sebab dalam menentukan lokasi pemasangan sebuah jaringan internet, tentu diperlukannya sebuah pertimbangan yang sangat matang. Dengan tujuan jaringan internet yang terpasang dapat memberikan manfaat yang maksimal.
Saat ini penentuan lokasi pemasangan jaringan internet oleh BeeBeeNet, dilakukan berdasarkan keputusan perusahaan dalam menentukan lokasi baru untuk membangun jaringan internet diwilayah baru, yaitu dengan cara survey wilayah, serta melihat angka kepadatan penduduk di suatu wilayah dan minat dari masyarakat tersebut[1]. Maka  dari  itu,  dalam  hal  ini  perusahaan  seringkali  mengalami  kesulitan  dalam  menentukan  lokasi  yang  tepat untuk  membangun  jaringan  internet  di  wilayah  baru.  Sebab  sering  menimbulkan  kesulitan  dalam  menentukan lokasi alternatif yang menjadi prioritas dalam membangun sebuah jaringan internet[2]. Dengan adanya masalah dalam  menentukan  sebuah  lokasi  untuk  membangun  jaringan  internet  di  wilayah  atau  lokasi  baru,  maka diperlukan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  dalam  menentukan  wilayah  baru  untuk  membangun  jaringan internet dari BeeBeeNet. Dengan adanya sebuah sistem pendukung keputusan, tentu diharapkan dapat membantu

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 496-505 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4889
pihak PT. Batanghari Vision dalam menentukan wilayah baru serta memberi layanan cepat agar dapat dinikmati oleh pelanggan dari BeeBeeNet diwilayah mereka. Hal ini akan dapat meningkatkan layanan dan pendapatan dari PT. Batang hari Vision tersebut.
Dalam  permasalahan  yang  telah  diuraikan  diatas,  penulis  dapat  membantu  perusahaan  dalam  membuat sebuah  Sistem  Pendukung  keputusan  dalam  menentukan  lokasi  untuk  membangun  jaringan  internet  diwilayah baru. Dimana dalam membangun sistem ini, penulis membutuhkan sebuah metode yang dapat membantu sebuah keputusan  dalam  menentukan  lokasi  yang  tepat  untuk  membangun  sebuah  jaringan  agar  lebih  efektif  dan efisien[3].  Dari  beberapa  metode  yang  dipelajari  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan,  penulis  memilih menerapkan  metode Profile  Matching sebagai  metode  dalam  penelitian  ini[4].  Sebab  dalam  penelitian  ini, penulis mengandalkan kriteria-kriteria lokasi yang dipilh sebagai lokasi baru untuk membangun sebuah jaringan internet.  Karena  dengan  metode Profile  Matching, penulis  yakin  dan  dapat  membantu  untuk  menentukan keputusan  berdasarkan  dengan  asumsi  bahwa  terdapat  sebuah  tingkat  variabel  prediktor  yang  ideal  untuk dipenuhi  oleh  subjek  yang  diteliti[5],  tetapi  bukan  tingkat  minimal  yang  harus  dipenuhi.  Maka  dari  itu  tujuan dari  penelitian  ini  adalah  membangun  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode Profile  Matching yang dapat menetukan pemilihan wilayah baru dalam membangun sebuah jaringan internet berdasarkan kriteria lokasi yang dipilih sebagai lokasi baru.
Adapun  teori  mengenai Profile  Matching dari  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  penulis  jadikan sebagai  pendukung  dalam  penelitian  ini  salah  satunya  dari  Anri  Qashtari  Adyan  (2020),  tentang  Sistem Pendukung  Keputusan  Penempatan  PKL  berdasarkan  Nilai  Kompetensi  Dasar  dan  Nilai  Sikap  Siswa Menggunakan  Metode Profile  Matching. Tujuan  dari  penelitian  ini  ialah  untuk  memperoleh  hasil  yang memuaskan untuk menentukan hasil lokasi PKL sesuai keahlian dan kemampuan siswa. Hasil dari penelitian ini adalah pengguna dapat memberikan Lokasi PKL sesuai yang ditentukan[6].
Penelitian  selanjutnya  oleh  Endah  Yuliasih  dkk(2019),  tentang  Penerapan  Metode  Profile  Matching dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Mustahiq  (Penerima  Zakat).  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah, untuk  menentukan  siapa  yang  layak  dalam  menerima  zakat  dalam  pendataan  setiap  calon  penerima.  Dan  hasil dari penelitian ini ialah Sistem Pendukung Keputusan ini menghasilkan output berupa laporan hasil rekomendasi penerima zakat[7].
Selanjutnya  Penelitian  Ahmad  Wahid  Kurniawan  dkk.  (2021),  tentang  Profile  Matching  untuk  Sistem Pendukung  Keputusan  Penilain  Kinerja  Driver.  Tujuan  dari  penelitian  ini  ialah  untuk  menghasilkan  penilaian kinerja driver sesuai dengan kondisi variabel penilaian yang telah ditentukan. Hasil yang diperoleh yaitu Sistem telah menghasilkan hasil nilai kinerja yang bersumber dari kinerja masing-masing driver[8].
Penelitian  Arry  Verdian  dan  Agus  Wantoro  (2019),  tentang  Komparasi  Metode Profile  Matching Pada Pemilihan  Wakil  Kepala  Sekolah.  Tujuan  dari  penelitian  ini  ialah  untuk  menentukan  siapa  yang  akan  menjadi wakil  kepala  sekolah  dengan  system  menggunakan  metode  profile  matching.  Hasil  dari  penelitian  ini  ialah penggunaan metode Profile Matching dapat menghitung nilai GAP yang mampu memberikan nilai perangkingan terhadap calon wakil kepala sekolah[9].
Yang  terakhir  Penelitian  oleh  Arantika  Dwi  Fibriana  (2021),  tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Lokasi  Objek  Wisata  di  Kabupaten  Tulungagung  menggunakan  Metode  Profile  Matching.  Tujuan penelitian  ini  ialah  untuk  membantu  pemilihan  lokasi  objek  wisata  di  kabupaten  Tulungagung  menggunakan metode Profile Matching [10] .
Dari beberapa uraian teori penelitian diatas, semuanya berkonsentrasi dalam membuat Sistem Pendukung Keputusan  dengan Metode  Profile  Matching dalam  memberikan  rekomendasi  berdasarkan  masalah  masing- masing.  Sedangkan  daalam  penelitian  yang  penulis  buat  mengenai  Sistem  pendukung  Keputusan  menentukan lokasi pembangunan jaringan internet menggunakan metode Profile Matching , pendekatan yang digunakan lebih menitikberatkan  pada  kesuaian  karakteristik  dan  preferensi  pengguna  dengan  lokasi  yang  dipilih  dengan memanfaatkan kriteria yang digunakan untuk mendapatkan hasil dari keputusan. Dengan demikian, penelitian ini diharapkan  dapat  memberi  kontribusi  yang  inovatif  serta  suatu  yang  berbeda  dalam  pengembangan  sistem pendukung keputusan di bidang penentuan lokasi pembangunan jaringan internet
Adapun  yang  dimaksud  dengan  Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  sistem  informasi  interaktif  yang menyediakan  informasi,  permodelan  dan  permanipulasian  data[11].  Sistem  ini  digunakan  untuk  membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semistruktur dan situasi yang tidak terstruktur[12], dimana tidak ada yang tahu pasti bagaimana keputusan itu seharusnya dibuat.
Sistem Pendukung Keputusan juga merupakan sistem yang berbasis komputer yang interaktif serta dapat mebantu  dalam  pengambilan  keputusan  dengan  memanfaatkan  data  model  dalam  mnyelesaikan  masalah  yang terstruktur[13].  Maka  dari  itu,  Sistem  Pendukung  Keputusan  dibangun  untuk  mendukung  solusi  atau  suatu masalah  untuk  menevaluasi  sebuah  peluang[14].  Sebab,  Sistem  Pendukung  Keputusan  tidak  dimaksud  untuk mengotomatisasikan  pengambilan  sebuah  keputusan,  tetapi  memberi  perangkat  interaktif  yang  memungkinkan sebuah keputusan dapat melakukan berbagai analisis dengan menggunakan model-model yang tersedia[15].
Dalam  membangun sistem pengambilan  keputusan ada beberapa tahapan  yang  harus dilakukan pertama Identifikasi  masalah  yang  terjadi,  kedua  Pemilihan  metode  apa  yang  akan  digunakan  pada  saat  pengambilan keputusan,  ketiga  Pengumpulan  data  yang  dibutuhkan  untuk  melaksanakan  model  keputusan  tersebut  dari berbagai  cara  yaitu  wawancara,  observasi  maupun  data  lainnya  keempat  mengimplementasikan  model  tersebut

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 496-505 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4889
kedalam sistem agar kita bisa mengevaluasi sisi positif dari setiap alternatif yang ada sampai dapatlah solusi dari permasalahan  yang  ada  melaksanakan  solusi  terpilih[16].  Dari  tahapan  tersebut  dibutuhkan  komponen- kompunen  yang harus dimiliki dalam membangun sistem pengambilan keputusan adalah Subsistem Manajemen Data  yang  dikenal  sebagai  database  management  system  (DBMS),  Subsistem  Manajemen  Model  merupakan analisis  sistem  dan  management  software  yang  terkait,  Subsistem  antarmuka  Pengguna  merupakan User interface atau  tempat  komunikasi  antara  pengguna  dan  sistem,  Subsistem  Manajemen  Pengetahuan  merupakan sistem  yang  mampu  mendukung  subsistem  yang  lain  atau  berlaku  sebagai  sebuah  komponen  yang  berdiri sendiri[17].
Dari  beberapa  penelitian  yang  telah  tertera  pada  penjelasan  sebelumnya,  semua  dari  penelitian  tersebut menggunakan metode Profile Matching sebagai metode inferensinya. Begitu juga sebaliknya dengan penelitian ini,  yaitu  juga  menggunakan  metode Profile  Matching sebagai  metode  inferensi.  Dimana Profile  matching adalah  sebuah  mekanisme  pengambilan  keputusan  dengan  asumsi  yang  terdapat  variabel  prediktor  ideal  yang harus  dimiliki  oleh  pelamar,  bukannya  tingkat  minimal  yang  harus  dipenuhi  atau  dilewati[18].  Dalam  proses Profile  Matching, merupakan  proses  yang  membandingkan  antara  nilai  dan  actual  dari  suatu  profil  yang  akan dinilai dengan nilai profil yang diinginkan, supaya dapat diketahui perbedaan kompetensinya (GAP)[19]. Maka dari  itu,  semakin  kecil  GAP  yang  dihasilkan,  maka  semakin  besar  bobot  nilai  yang  memiliki  peluang  untuk sebagai rekomendasi yang terpilih. Dalam Penelitian ini, penulis menggunakan Metode Profile Matching dalam membuat  sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan  lokasi  dalam  pembangunan  sebuah  jaringan  internet dilokasi  baru.  Penetapan  metode Profile  Matching, dalam  sistem  ini  secara  garis  besar  akan  dilakukan perbandingan  antara  kandidat  sebuah  lokasi  dengan  profil  kriteria  lokasi.  Sehingga  dapat  diketahui  perbedaan GAP. Semakin kecil GAP yang dihasilkan semakin besar peluang untuk kandidat lokasi yang dipilih.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Kegiatan  yang  dilakukan  melalui  tahapan  penelitian  ini,  dengan  mengikuti  kerangka  pikir  untuk  pengumpulan data yang dibutuhkan, adalah sebagai berikut :
Gambar 2. Alur Perencanaan Penelitian
Berdasarkan Gambar 2 mengenai Alur perencanaan penelitian maka dapat diuraikan sebagai berikut : a. Observasi (Pengumpulan Data)
Observasi  merupakan  metode  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  mengamati  langsung,  melihat  dan mengambil  suatu  data  yang  dibutuhkan  ditempat  penelitian  itu  dilakukan.  Dalam  penelitian  ini,  penulis melakukan pengumpilan data  yang dilakukan di PT. BatangHari Vision dengan  mengandalkan pengamatan secara  langsung  mengenai  penilaian  kebutuhan  pihak  perusahaan  dalam  menentukan  lokasi  baru  untuk membangun jaringan internet.
b. Wawancara
Wawancara adalah salah satu teknik yang dapat digunakan untuk mengumpulkan data penelitian. Wawancara juga  merupakan  proses  memperoleh  keterangan  untuk  tujuan  penelitian  dengan  cara  Tanya  jawab  sambal tatap muka antara pewawancara dengan orang yang diwawancarai. Maka dari itu, dalam penelitian ini penulis melakukan  interaksi  langsung  dengan  pihak  atasan  perusahaan  PT.  BatangHari  Visiom  secara  komunikasi langsung untuk mendapatkan sumber informasi dalam penelitian ini.
c. Studi Pustaka
Studi Pustaka merupakan salah satu langkah dalam pengumpulan data yang diarahkan kepada pencarian data dan  informasi  melalui  dokumen-dokumen,  baik  dokumen  tertulis,  foto-foto  gambar  maupun  dokumen
Lokasi 1 Lokasi 2 Lokasi 3 Lokasi 4 Lokasi 5
Kandidat Lokasi Lokasi 3 Lokasi 5 Lokasi 2 Lokasi 4
Lokasi 1
START OBSERVASI WAWANCARA
STUDI PUSTAKA PENETAPAN METODE ( PROFILE MATCHING )
IMPLEMENTASI

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 496-505 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4889
elektronik  yang  dapat  mendukung  dalam  proses  penulisan.  Dalam  metode  ini,  penulis  mengumpulkan refernsi-referensi  atau  liteartur  ilmiah  hasil  dari  pencarian  di  internet.  Dan  data  yang  didapatkan  dijadikan sebagai  basis  pengetahuan  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  menentukan  lokasi  pembangunan jaringan internet.
d. Penetapan Metode (Profile Matching)
Dalam Metode ini, penulis menggunakan empat kriteria dalam penentuan lokasi untuk membangun jaringan internet  dari BeeBeeNet. Dalam  hal  ini  kriteria  yang  harus  dipenihi  yaitu  Kriteria  potensi Netter (peminat), Kriteria  jarak  yang  ditentukan,  Kriteria  tingkat  kesulitan Maintenance, dan  Kriteria  jenis  lokasi.  Untuk gambaran tingkat profil kriteria lokasi ditentukan menggunakan skala dari 1 sampai 6. Karena semakin tinggi tingkatannya  dan  semakin  baik  prioritas  profil  nya,  maka  hasil  yang  diperoleh  akan  semakin direkomendasikan.
Menurut  Wantoro  Agus  (2021)  [20]  Dalam  menentukan  perhitungan  dengan  metode Profile Matching, tentu ada tahapan yang harus dimiliki. Yaitu sebagai berikut :
1. Menentukan  variabel  langkah  ppertama  dalam  metode profile  Matching yaitu  menetukan  variabel  atau kriteria yang akan digunakan sebagai poin dalam penentuan lokasi.
2. Menghitung pemetaan GAP antara kandidat lokasi dikurangi dengan profil kriteria lokasi. Adapun rumus yang dihasilkan yaitu :
Rumus : –
(1)
Setelah didapatkan tiap GAP masing-masing kandidat lokasi, maka tiap profile lokasi akan diberi bobot nilai sesuai dengan acuan nilai seperti pada table 1 Bobot nilai GAP dibawah ini.
Tabel 1. Bobot Nilai GAP No  Selisih  Bobot Nilai Keterangan 1 0 5 Tidak ada selisih (Kompertensi sesuai dengan yang dibutuhkan) 2 1 4,5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat/level 3 1 4 Kompetensi individu kekurangan 1 tingkat/level 4 2 3,5 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat/level 5 2 3 Kompetensi individu kekurangan 2 tingkat/level 6 3 2,5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat/level 7 3 2 Kompetensi individu kekurangan 3 tingkat/level 8 4 1,5 Kompetensi individu kelebihan 4 tingkat/level 9 4 1 Kompetensi individu kekurangan 4 tingkat/level
3. Pengelompokkan Core Factor (Faktor utama)
Rumus : (2)
Keterangan : NCF = Nilai rata-rata Core Factor NC = Jumlah total nilai Core Factor IC = Jumlah Item Core Factor 4. Pengelompokkan Sacondary Factor (Faktor Pendukung)
Rumus : (3)
Keterangan : NSF = Nilai rata-rata Sacondary Factor NS = Jumlah total nilai Sacondary Factor IC = Jumlah Item Sacondary Factor 5. Perhitungan Nilai Total
Rumus : (4)
Keterangan : N = Nilai total aspek /kriteria NCF = Nilai rata-rata core factor NSF = Nilai rata-rata Sacondary factor (x)% = Nilai presentase yang diinputkan 6. Perangkingan
Rumus : (5)
Keterangan :

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 496-505 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4889
Rangking = Nilai Rangking %NCF = Nilai rata-rata core factor %NSF = Nilai rata-rata Sacondary factor
e. Implementasi
Dalam Metode ini,  tahap implementasi  merupakan tahapan  penerapan sekaligus pengujian bagi sistem baru serta  merupakan  tahap  dimana  aplikasi  siap  dioperasikan  pada  keadaan  yang  sebenarnya,  efektifitas  sistem baru akan diketahui secara pasti, juga untuk semua kelebihan dan kekurangan sistem dan aplikasi program.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Perhitungan Penentuan Lokasi Pembangunan Jaringan Beebee Net dengan Metode Profile Matching
1. Dalam Penelitian ini, Sistem Pendukung Keputusan untuk menentukan lokasi pembangunan jaringan internet Beebee Net terdapat empat kriteria yang digunakan untuk mendapatkan hasil dari keputusan. Kriteria-kriteria tersebut ialah sebagai berikut :
a. Kriteria Potensi Netter
Dalam  hal  pembangunan  sebuah  jaringan,  potensi Netter sangat  lah  penting.  Karena Netter selalu membutuhkan  segala  akses  jenis  informasi  menggunakan  internet.  Adapun  kriteria  potensi Netter yang dibutuhkan  oleh  perusahaan  yaitu  jika  lebih  dari  100  orang  maka  nilai  yang  diberikan  yaitu  3,  jika  sub kriterianya antara 50-100 0rang,  maka  nilai  yang diberikan  yaitu 2, dan jika sub kriteria kurang dari 50 orang  maka  nilai  yang  diberikan  ialah  1.  Pada  tabel  2  dibawah  ini  tentang  kriteria  potensi netter dalam membangun jaringan internet di lokasi baru adalah sebagai berikut :
Tabel 2 . Kriteria Potensi Netter Sub Kriteria Nilai Lebih dari 100 Orang 3 Antara 50 – 100 Orang 2 Kurang dari 50 Orang 1
b. Kriteria Jarak dengan Server lain
Dalam hal ini sangatlah penting untuk mengukur jarak antara server Beebee Net dengan server lain. Sebab jika  jarak  yang  fisik  antar  pengguna  dapat  mempengaruhi  keterlambatan  jaringan  yang  dialami  oleh pengguna. Hal ini juga dapat mempengaruhi kualitas kecepatan dan koneksi internet. Adapun sub kriteria jarak  dengan  server  lain  yang  telah  ditentukan  oleh  perusahaan  PT.  Batanghari Vision ,  yaitu  Jika  sub kriteria  lebih  dari  5  km,  nilai  yang  diberikan  ialah  3,  jika  antaran  1m  sampai  1km,  maka  nilai  yang diberikan ialah 2, dan jika sub kriteria kurang dari 1km nilai yang diberikan ialah 1.  Pada tabel 3 dibawah ini  tentang  kriteria  jarak  dengan  server  lain  dalam  membangun  jaringan  internet  di  lokasi  baru  adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Kriteria Jarak Dengan Server Lain Sub Kriteria Nilai Lebih dari 5 Km 3 Antara 1 M – 1 Km 2 Kurang dari 1 Km 1
c. Kriteria Kesulitan Maintenance
Dalam  hal  ini  pekerjaan Maintenance jaringan  internet  sangat  membutuhkan  banyak  waktu  untuk memonitor,  memperbaiki,  dan  mengatasi  masalah  jaringan  yang  mungkin  muncul.  Sub  kriteria  yang digunakan  dalam  kriteria  ini  ialah  Mudah,  Sulit  dan  Sangan  Sulit.  Oleh  karena  itu,  kesulitan  yang  akan muncul  adalah  kesulitan  dalam  mengatur  waktu  dan  menyediakan  waktu  yang  cukup  untuk  melakukan Maintenance secara  rutin.  Pada  tabel 4  nilai  kriteria  kesulitan Maintenance dalam  membangun  jaringan internet di lokasi baru adalah sebagai berikut :
Tabel 4. Kriteria Kesulitan Maintenance Sub Kriteria Nilai Mudah 3 Sulit 2 Sangat Sulit 1
d. Kriteria Jenis Lokasi
Dalam  kebutuhan  pengguna  jaringan  internet,  memilih  kriteria  jenis  lokasi  sangatlah  penting  untuk membantu jumlah pengguna yang berpotensi dalam menggunakan jaringan internet dilokasi baru. Lokasi yang ditentukan dalam kriteria ini meliputi lokasi perumahan, lokasi sarana pendidikan, dan lokasi kantor

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 496-505 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4889
pelayanan. Sebab, jika lokasi tersebut merupakan area padat penduduk atau area bisnis yang sibuk, maka akan ada banyak pengguna potensial yang membutuhkan akses internet yang cepat dan stabil. Pada tabel 5  dibawah  ini,  kriteria  jenis  lokasi  yang  sering  jadi  tujuan  pemasangan  internet  oleh  PT.  Batanghari Vision :
Tabel 5. Kriteria Jenis Lokasi Sub Kriteria Nilai Perumahan 3 Sarana Pendidikan 2 Kantor Pelayanan 1
2. Untuk  melakukan  penentuan  nilai  dari  profil  kriteria  lokasi  yang  diinginkan,  hal  ini  telah  ditentukan  oleh manajer  pihak  perusahaan  selaku  pengambil  sebuah  keputusan.  Diamana  alternative  yang  digunakan meeliputi Lokasi 1, Lokasi 2, Lokasi 3 dan Lokasi 4 sebagai alternative untuk mencari profil kriteria lokasi. Pada tabel 6  dibawah ini, tentang  nilai profil lokasi dari setiap kriteria-kriteria  yang telah dibuat  yaitu lihat pada tabel 2, tabel 3, tabel 4 dan tabel 5.
Tabel 6. Nilai Profil Kriteria Lokasi Alternatif Potensi Netter Jarak dengan Server Lain Kesulitan Maintance Jenis Lokasi K1  K2  K3 A1 A2 A3 M S SS PR  SP  KP Lokasi 1 3 2 2 3 3 3 2 3 2 1 2 2 Lokasi 2 2 1 3 3 2 3 1 1 3 3 1 3 Lokasi 3 3 1 1 1 3 3 3 2 3 2 2 1 Lokasi 4 2 3 3 2 2 3 3 1 1 1 1 3
3. Setelah  didapatkan  nilai  profil  dari  setiap  kandidat  lokasi  yang  dipilih,  maka  langkah  selanjutnya  yaitu melakukan  perhitungan  pemetaan  GAP  Kompetensi  berdasakan  nilai  alternative  dari  kriteria  yang  telah ditentukan.  Pada tabel 7  dibawah ini tentang  pemetaan  nilai GAP dari nilai profil  kriteria  lokasi  yang telah ditentukan terlihat pada tabel 6 :
Tabel 7. Pemetaan Nilai GAP Alternatif Potensi Netter Jarak dengan Server Lain Kesulitan Maintance Jenis Lokasi K1  K2  K3 A1 A2 A3 M S SS PR  SP  KP Lokasi 1 3 2 2 3 3 3 2 3 2 1 2 2 Nilai Lokasi 2 2 1 3 3 2 3 1 1 3 3 1 3 Lokasi 3 3 1 1 1 3 3 3 2 3 2 2 1 Lokasi 4 2 3 3 2 2 3 3 1 1 1 1 3 Profit Kriteria 5 4 3 4 2 1 5 3 3 5 4 3 Lokasi 1 -2 -2 -1 -1 1 2 -3 0 -1 -4 -2 -1 GAP Lokasi 2 -2 -3 0 -1 0 2 -4 -2 0 -2 -3 0 Lokasi 3 -2 -3 -2 -3 1 2 -2 -1 0 -3 -2 -2 Lokasi 4 -3 -1 0 -2 0 2 -2 -2 -2 -4 -3 0
4. Setelah didapatkan nilai GAP, maka didapatkanlah hasil nilai bobot dari masing-masing kriteria lokasi. Pada tabel 8 dari nilai bobot setiap lokasi seperti dibawah ini:
Tabel 8. Nilai Bobot Setiap Lokasi Alternatif Potensi Netter Jarak dengan Server Lain Kesulitan Maintance Jenis Lokasi K1  K2  K3 A1 A2 A3 M S SS PR  SP  KP Lokasi 1 3 3 4 4 4,5 3,5 2 5 4 1 3 4 Lokasi 2 2 2 5 4 5 3,5 1 3 5 3 2 5 Lokasi 3 3 2 3 2 4,5 3,5 3 4 5 2 3 3 Lokasi 4 2 4 5 3 5 3,5 3 3 3 1 2 5
5. Untuk  tahapan  selanjutnya,  setelah  menentukan  nilai  bobot  lokasi,  maka  tahap  selanjutnya  yaitu,  memberi nilai  persentase Core  Factor dan Sacondery  Factor dari  empat  kriteria  yang  telah  dibuat , yaitu  sebagai berikut : a. Kriteria Potensi Netter

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 496-505 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4889
Pada  kriteria  Potensi  Netter,  terdapat  tiga  sub  kriteria  yaitu  K1,K2,  dan  K3  yang  disetiap  masing  sub kriteria  yang  dipilih  memiliki  nilai  bobot(%),  untuk  K1  50%,  K2  30%,  dan  K3  20%.  Pada  tabel  9 persentase Kriteria potensi netter berdasarkan nilai bobot yang dilihat pada tabel 8 diatas :
Tabel 9. Persentase Kriteria Potensi Netter Sub Kriteria Bobot Keterangan Lebih dari 100 Orang (K1) 50 CF Antara 50 – 100 Orang (K2) 30 CF Kurang dari 50 Orang (K3) 20 SF
b. Kriteria Jarak  dengan Server lain.
Pada kriteria Jarak dengan Server lain, juga terdapat tiga sub kriteria yang dipilih, yaitu sub kriteria A1, A2 dan A3. Dimana disetiap sub kriteria juga memiliki nilai bobo(%), A1 50%, A2 25%. Dan A3 25 %. Pada tabel 10 persentase Kriteria jarak dengan server lain berdasarkan nilai bobot yang dilihat pada tabel 8 diatas :
Tabel 10. Persentase Kriteria Jarak dengan Server Lain Sub Kriteria Bobot Keterangan Lebih dari 5 Km (A1) 50 CF Antara 1 M – 1 Km (A2) 25 CF Kurang dari 1 Km (A3) 25 SF
c. Kriteria Kesulitan Maintenance
Pada kriteria ini, terdapat tiga sub kriteria yang dipilih yaitu sub kriteria Mudah (M) 60%, Sulit (S) 20%, dan  Sangat  Sulit  (SS)  10%.  Ketiga  sub  kriteria  ini  juga.  Pada  tabel  11  persentase  Kriteria  kesulitan Maintenance berdasarkan nilai yang dilihat pada tabel 8 diatas:
Tabel 11. Persentase Kriteria Kesulitan Maintenance Sub Kriteria Bobot Keterangan Mudah (M) 60 CF Sulit (S) 20 CF Sangat Sulit (SS) 20 SF
d. Kriteria Jenis Lokasi
Pada kriteria  jenis lokasi, juga terdapat 3 sub kriteria lokasi yang telah ditentukan oleh perusahaan. Sub kriteria  yang  dipilih  atau  yang  telah  ditentukan  yaitu  Perumahan  (PR)  dengan  bobot  50%,  Sarana Pendidikan  (SP)  25%,  dan  Kantor  Pelayanan  (KP)25%.  Pada  tabel  3  persentase  Kriteria  jenis  lokasi berdasarkan nilai yang dilihat pada tabel 8 diatas:
Tabel 12. Persentase Kriteria Jenis Lokasi Sub Kriteria Bobot Keterangan Perumahan (PR) 50 CF Sarana Pendidikan (SP) 25 CF Kantor Pelayanan (KP) 25 SF 6. Setelah memberi nilai persentase Core Factor dan Secondary Factor , tahapan selanjutnya ialah menghitung nilai Core Factor dan Secondary Factor yang dikalikan dengan nilai persentase dari setiap sub kriteria, yaitu kriteria  potensi  netter,  kriteria  jarak  dengan server lain,  kriteria  kesulitan maintenance dan  kriteria  jenis lokasi. Misal, Menghitung Lokasi 1 : a. Potensi Netter K1 =  50% * 3 = 1,5 K2 = 30% * 3 = 0,9 K3 = 20% * 4 = 0,8
b. Jarak dengan Server Lain
A1 = 50% * 4 = 2 A2 = 25% * 4,5 = 1,125 A3 = 25% * 3,5 = 0,875 c. Kesulitan Maintenance
M = 60% * 2 = 1,2 S = 20% * 5 = 1 SS = 20% * 4 = 0,8 d. Jenis Lokasi PR = 50% * 1 = 0,5

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 496-505 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4889
SP = 25% * 3 = 0,75 KP = 25% * 4 = 1 e. Dst
Pada  tabel  13  dibawah  ini  merupakan  hasil  perhitungan Core  Factor dan Secondary  Factor berdasarkan perhitungan setiap kriteria diatas diatas :
Tabel 13. Hasil Perhitungan Core Factor dan Secondary Factor
Alternatif Potensi Netter Jarak dengan Server Lain  Kesulitan Maintance Jenis Lokasi K1  K2  K3 A1 A2 A3 M S SS PR SP KP Lokasi 1 1,5  0,9  0,8 2 1,125 0,875 1,2 1 0,8 0,5  0,75 1 Lokasi 2 1 0,6 1 2 1,25 0,875 0,6 0,6 1 1,5 0,5 1,25 Lokasi 3 1,5  0,6  0,6 1 1,125 0,875 1,8 0,8 1 1 0,75  0,75 Lokasi 4 1 1,2 1 1,5 1,25 0,875 1,8 0,6 0,6 0,5 0,5 1,25
7. Setelah  melakukan  perhitungan  untuk  mencari  nilai Core  Factor dan Secondary  Factor dari  empat  kriteria diatas,  maka  langkah  selanjutnya  yaitu  menghitung  jumlah  nilai  total  dari  setiap  sub  kriteria  diatas  dengan rumus :
Berikut  tabel  14  merupakan  hasil  perhitungan  Nilai  total  berdasarkan  perhitungan  pada  tabel  13  dengan menggunakan rumus perhitungan nilai total :
Tabel 14. Perhitungan Nilai Total Alternatif Potensi Netter Jarak dengan Server Lain  Kesulitan Maintance Jenis Lokasi K1  K2  K3 A1 A2 A3 M S SS PR  SP  KP Lokasi 1 3,2 4 3 2,25 Lokasi 2 2,6 4,125 2,2 3,25 Lokasi 3 2,7 3 3,6 2,5 Lokasi 4 3,2 3,625 3 2,25
8. Selanjutnya,  dalam  tahap  akhir  yaitu  menentukan  perhitungan  nilai  hasil  akhir  atau  disebut  dengan perangkingan  yang  diperoleh  dari  proses  perbandingan  data  dari  empat  kriteria  diatas  yang  berbeda  dilihat dari  tabel  14.  Tujuan  dari  proses  ini  adalah  untuk  menemukan  kecocokan  nilai  tertinggi  antara  profil  yang dibandingkan.  Persentase  Nilai  Kriteria,  nilai  persentase  ini  diperoleh  dari  keputusan  dari  pihak  manajer perusahaan  untuk  memberi  nilai  persentase  dalam  penelitian  Sistem  Pendukung  Keputusan  menentukan lokasi  jaringan  di  wilayah  baru.  Pada  tabel  15  merupakan  persentase  nilai  kriteria  berdasarkan  penilaian pihak manajer perusahaan dibawah ini:
Tabel 15. Persentase Nilai Kriteria Nama Kriteria Bobot (%) Potensi Netter 40 Jarak dengan Server lain 10 Kesulitan Maintance 20 Jenis Lokasi 30
a. Perhitungan nilai akhir/Perangkingan
1. Lokasi 1 : (40% x 3,2) + (10% x 4) + (20% x 3) + (30% x 2,25) = 2,955
2. Lokasi 2 : (40% x 2,6) + (10% x 4,125) + (20% x 2,2) + (30% x 3,25) = 2,8675
3. Lokasi 3 : (40% x 2,7) + (10% x 3) + (20% x 3,6) + (30% x 2,5) = 2,85
4. Lokasi 4 : (40% x 3,2) + (10% x 3,625) (20% x 3) + (30% x 2,25) = 2,9175
Pada  hasil  perangkingan  menggunakan  metode Profile  Matching ,  terdapat  beberapa  kandidat  lokasi  yang telah  ditentukan  untuk  mendapatkan  hasil  dalam  menentukan  lokasi  baru  untuk  membangun  jaringan internet. Dari perhitungan Nilai akhir atau perangkingan diatas, dapat kita lihat nilai tertinggi yang diperoleh yaitu pada lokasi pertama dengan total nilai 2,955 . Dari hasil tertinggi inilah perusahaan dapat menentukan pilihan lokasi dengan tepat menggunakan metode Profile Matching. Berikut tabel 16 dibawah ini merupakan Hasil Perangkingan berdasarkan penilaian dari setiap kandidat lokasi yang ditentukan :
Tabel 16. Hasil Perangkingan Alternatif  Potensi Netter  Jarak dengan Server lain  Kesulitan Maintance  Jenis Lokasi Hasil Lokasi 1 1,28 0,4 0,6 0,675 2,955

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 496-505 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4889
Alternatif  Potensi Netter  Jarak dengan Server lain  Kesulitan Maintance  Jenis Lokasi Hasil Lokasi 2 1,04 0,4125 0,44 0,975 2,8675 Lokasi 3 1,08 0,3 0,72 0,75 2,85 Lokasi 4 1,28 0,3625 0,6 0,675 2,9175
Dengan  menggunakan  metode Profile  Matching perusahaan  dapat  dengan  lebih  efektif  dalam mengevaluasi  dan  memilih  kandidat  lokasi  yang  dibutuhkan  untuk  membangun  jaringan  internet.  Hasil perangkingan  ini  memberikan  panduan  yang  jelas  dan  terukur  dalam  memilih  kandidat  yang  paling  sesuai dengan  profil  yang  diinginkan.  Sehingga,  hal  ini  dapat  membantu  meningkatkan  efisiensi  proses  penentuan lokasi baru untuk membangun jaringan internet yang tepat.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  pengujian  terhadap  sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan  lokasi  pembangunan jaringan  internet  oleh Beebee  Net (PT.  Batanghari Vision ),  dapat  disimpulkan  bahwa,  sistem  pendukung keputusan ini menggunakan metode Profile Matching , yang melakukan perhitungan dengan skala empat kriteria yaitu,  kriteria    Potensi Netter ,  kriteria  jarak  dengan server lain,  kriteria  tingkat  kesulitan Maintenance ,  dan kriteria  jenis  lokasi.  Metode Profile  Matching juga  dapat  digunakan  untuk  penentuan  pemilihan  lokasi pembangunan  jaringan  internet  oleh Beebee  Net . Dalam  sistem  pendukung  keputusan  yang  dibuat  dengan menggunakan  metode Profile  Matching mampu  menampilkan  pengurutan  lokasi  dari  nilai  tertinggi  hingga  ke nilai  yang  terendah.  Hal  ini  lah  yang  menjadi  berguna  bagi  pihak  perusahaan  PT.  Batanghari Vision mudah dalam  memilih  lokasi  untuk  pembangunan  jaringan  internet  di  lokasi  terbaru.  Berikut  ini  Hasil  yang  diperoleh dari  perangkingan  menggunakan  metode profile  matching dalam  menentukan  lokasi  untuk  pembangunan jaringan  internet  dengan  menggunakan  beberapa  kandidat  dalam  menentukan  lokasi  baru  untuk  membangun jaringan internet, dari perhitungan yang dilakukan diperoleh nilai yang paling tinggi yaitu 2,9555 pada lokasi 1 sedangkan nilai yang paling rendah yaitu pada lokasi 4 dengan nilai 2,9175.

## REFERENCES
[1] H.  Rohayani  and  M.  C.  Umam,  “Prediksi  Penentuan  Program  Studi  Berdasarkan  Nilai  Siswa  dengan  Algoritma Backpropagation,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 3, no. 4, pp. 651–657, 2022, doi: 10.47065/josh.v3i4.1935.
[2] S. Suherman and K. Khairul, “Seleksi Pegawai Kontrak Menjadi Pegawai Tetap Dengan Metode Profile Matching,” IT J. Res. Dev. , vol. 2, no. 2, pp. 68–77, Mar. 2018, doi: 10.25299/ITJRD.2018.VOL2(2).1362.
[3] J. Kuswanto, P. Informatika, U. Baturaja, J. K. Ratu, P. Karang, and S. No, “PENERIMAAN KARYAWAN BARU MENGGUNAKAN  METODE  PROFILE  MATCHING,” J.  Process. ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  85–97,  Oct.  2020,  doi: 10.33998/PROCESSOR.2020.15.2.831.
[4] A.  Alwendi,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  KENAIKAN  JABATAN  MENGGUNAKAN  METODE PROFILE MATCHING (Studi Kasus PT. Beyf Bersaudara),” Smart Comp Jurnalnya Orang Pint. Komput. , vol. 9, no. 2, pp. 99–104, Jun. 2020, doi: 10.30591/SMARTCOMP.V9I2.1941.
[5] Y. Malau, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kategori Promosi Produk Menggunakan Metode Profile Matching (Studi Kasus : Minimarket),” MATRIK    J.  Manajemen,  Tek.  Inform.  dan  Rekayasa  Komput. ,  vol.  19, no. 2,  pp.  339– 346, May 2020, doi: 10.30812/MATRIK.V19I2.672.
[6] D.  A.  Anri  Qasthari  Adyan,  Boko  Susilo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penempatan  Praktik  Kerja  Lapangan Berdasarkan Nilai Kompetensi Dasar Dan Nilai Sikap Siswa Menggunakan Metode Pembobotan Rank Order Centroid Dan Metode Profile Matching (Studi Kasus : Smkn 1 Kota Bengkulu),” J. Rekursif , vol. 8, no. 1, pp. 11–22, 2020.
[7] E.  Yuliasih,  “PENERAPAN  METODE  PROFILE  MATCHING  DALAM  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN KELAYAKAN  MUSTAHIQ  (PENERIMA  ZAKAT)  PADA  LEMBAGA  ZAKAT,  INFAQ,  DAN  SHODAQOH (LAZIS) RUMAH SAKIT MUHAMMADIYAH PALEMBANG,” 2019.
[8] A.  W.  Kurniawan,  B.  Widjajanto,  and  I.  Farida,  “Profile  Matching  Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Kinerja Driver,” J. Transform. , vol. 19, no. 1, p. 74, 2021, doi: 10.26623/transformatika.v19i1.3128.
[9] A. Verdian and A. Wantoro, “Komparasi Metode  Profile Matching Dengan Fuzzy Profile Matching  Pada Pemilihan Wakil  Kepala  Sekolah,” J.  Ilm.  Media  Sisfo ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  97–105,  Oct.  2019,  doi: 10.33998/MEDIASISFO.2019.13.2.652.
[10]  A.  D.  Fibriana,  “TA:  Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  Pemilihan  Objek  Wisata  di  Kabupaten  Tulungagung menggunakan Metode Profile Matching,” 2021.
[11]  S. Aisyah and W. Purba, “APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE PROFILE MATCHING,” J. MAHAJANA Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 16–20, Dec. 2019, doi: 10.51544/JURNALMI.V4I2.944.
[12]  A. Anto Tri Susilo, J. H. Jend Besar Soeharto Km, and K. Lubukkupang Kecamatan Lubuklinggau Selatan, “Penerapan Metode Profile Matching Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Ketua Program Studi (STUDI Kasus : Program Studi  Teknik  Informatika  STMIK  Musi  Rawas),” JUITA    J.  Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  87–93,  Jan.  2018,  doi: 10.30595/JUITA.V5I2.1939.
[13]  A.  Setiyowati,  L.  A.  Ramadhani,  and  M.  K.  Amin,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  MENENTUKAN PENERIMA  BEASISWA  KURANG  MAMPU  MENGGUNAKAN  METODE  PROFILE  MATCHING,” J.  Inform. Upgris , vol. 6, no. 1, Jul. 2020, doi: 10.26877/JIU.V6I1.4896.
[14]  E.  Suhartono  and  M.  Badrul,  “Penerapan  Metode  Profile  Matching  Untuk  Menunjang  Keputusan  Seleksi  Pegawai

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Baru,” PROSISKO  J.  Pengemb.  Ris.  dan  Obs.  Sist.  Komput. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  75–82,  Mar.  2021,  doi: 10.30656/PROSISKO.V8I1.2815.
[15]  M. Saputra et al. , “Implementation of Profile Matching Method to Determine the Performance Evaluation of the Best Information  Systems  Lecturer  at  Prima  Indonesia  University,” J.  Mantik ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  283–288,  May  2020, Accessed: Feb. 29, 2024. [Online]. Available: https://iocscience.org/ejournal/index.php/mantik/article/view/742
[16]  E.  Pawan,  W.  W.  Widianto,  and  P.  Hasan,  “Implementasi  Metode  Profile  Matching  Untuk  Menentukan  Penerima Beasiswa Bidikmisi,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 8, no. 1, pp. 54–63, Mar. 2021, doi: 10.24076/CITEC.2021V8I1.257.
[17]  N. Putra, K. Imtihan, P. Simanjuntak, M. Mesran, and H. Rohayani, “Decision Support System for Choosing the Best General  Practitioner  with  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  Method,” IJICS  (International  J.  Informatics  Comput. Sci. , vol. 7, no. 1, p. 11, 2023, doi: 10.30865/ijics.v7i1.6165.
[18]  R.  D.  Kurniawati  and  I.  Ahmad,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  KELAYAKAN  USAHA MIKRO  KECIL  MENENGAH  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE  PROFILE  MATCHING  PADA  UPTD PLUT  KUMKM  PROVINSI  LAMPUNG,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  74–79,  May  2021,  doi: 10.33365/JTSI.V2I1.610.
[19]  W. Nugroho Gultom, F. Prima  Aditiawan, R. Mumpuni Informatika, U. Pembangunan Nasional Veteran Jawa  Timur Jalan Raya Rungkut Madya, and G. Anyar, “IMPLEMENTASI METODE PROFILE MATCHING PADA APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 6, pp. 3334–3340, Jan. 2023, doi: 10.36040/JATI.V7I6.8194.
[20]  A.  Wantoro,  A.  Syarif,  K.  N.  Berawi,  K.  Muludi,  S.  R.  Sulistiyanti,  and  S.  Sutyarso,  “IMPLEMENTASI  METODE PEMBOBOTAN  BERBASIS  ATURAN  DAN  METODE  PROFILE  MATCHING  PADA  SISTEM  PAKAR  MEDIS UNTUK  PREDIKSI  RISIKO  HIPERTENSI,” J.  Teknoinfo ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  134–145,  Jul.  2021,  doi: 10.33365/JTI.V15I2.1523.