## Jurnal TRANSFORMATIKA
Vol.21, No.2, Januari 2024, pp. 35 - 45 P-ISSN: 1693-3656, E-ISSN: 2460-6731 https://journals.usm.ac.id/index.php/transformatika/
■page 35

## Decision Support System  Pembukaan Lokasi Baru Jasa
Servis Motor Berbasis Profile Matching
Imam  Nuryanto 1 ,  Aries  Setiawan 2* ,  Ida  Farida 3 ,  Sasono  Wibowo 4 ,  Budi  Widjajanto 5 ,  Adi Prihandono 6 1 Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis,  Universitas  Dian  Nuswantoro,  Jl.  Imam  Bonjol  No.  207,  (024) 3517261, e-mail: imam.nuryanto@dsn.dinus.ac.id 2 Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis,  Universitas  Dian  Nuswantoro,  Jl.  Imam  Bonjol  No.  207,  (024) 3517261, e-mail: arissetya_005@dsn.dinus.ac.id
3 Fakultas Ekonomi Bisnis, Universitas Dian Nuswantoro, Jl. Imam Bonjol No. 207, (024) 3517261 e-mail: ida.farida@dsn.dinus.ac.id
4 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro, Jl. Imam Bonjol No. 207, (024) 3517261 e-mail: sasono.wibowo@dsn.dinus.ac.id
5 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro, Jl. Imam Bonjol No. 207, (024) 3517261 e-mail: budi.widjajanto@dsn.dinus.ac.id
6 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro, Jl. Imam Bonjol No. 207, (024) 3517261 e-mail: adi.prihandono@dsn.dinus.ac.id

## ARTICLE  INFO
History of the article : Received 6 Desember 2023 Received 10 Desember  2023 Accepted 11 Desember 2023 Available online 31 Januari 2023

## Keywords:
Deccision  support  system,  lokasi,  servis,  profile matching
* Correspondece:
Telepon: +62 8156597076
E-mail: arissetya_005@dsn.dinus.ac.id

## ABSTRACT
The increasing volume of motorbikes has an impact on  improving  service  delivery.  Not  all  service outlets  get  customers  equally,  from  the  customer side  various  variables  really  determine  visits  such as location, level of spare parts availability, level of service to consumers and price. For service owners, when opening a new service location, they need to pay attention to various variables such as proximity to  residential  areas,  number  of  competitors, capacity of passing vehicles, and proximity to spare parts  suppliers.  To  collaborate  several  influential variables to produce a decision regarding the right place,  a  method  is  needed  that  is  able  to  provide appropriate alternative locations. The profile match method  is  an  alternative  method  by  finding  the difference between the weight values determined at the beginning and the input values for each location. The  results  of  ranking  all  location  objects  can  be used  as  alternative  locations  for  suitable  service locations.

## 1. INTRODUCTION
Sepeda motor merupakan salah satu sarana transportasi yang banyak dimiliki oleh masyarakat, selain simple tidak membutuhkan space yang besar ketika melaju di jalan raya,
juga harganya dalam kapasitas yang terjangkau. Menurut badan pusat statistik dari tahun 2018 sampai 2020 mengalami kenaikan.
Tabel 1. Tabel Jumlah Kendaraan Jenis Kendaraan Bermotor Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenis (Unit) 2018 2019 2020 Mobil Penumpang 14 830 698 15 592 419 15 797 746 Mobil Bis 222 872 231 569 233 261 Mobil Barang 4 797 254 5 021 888 5 083 405 Sepeda Motor 106 657 952 112 771 136 115 023 039 Jumlah 126 508 776 133 617 012 136 137 451
Sumber : (Badan Pusat Statistik, 2022) [1]
Kenaikan jumlah  sepeda motor  dari tahun  2018  sampai  2019 sebesar  5  persen, dan  dari tahun 2019 sampai 2020 sebesar 3 persen. Kenaikan ini dipicu oleh keinginan masyarakat untuk  memiliki  alat  transportasi  sendiri  dan  sepeda  motor  relatif  lebih  mampu menyesuaikan dengan kondisi jalan yang semakin padat.
Seiring meningkatnya volume sepeda motor, maka semakin meningkat pula jumlah outlet jasa servis sepeda motor. Namun tidak semua tempat jasa servis mendapatkan pelanggan yang  merata, dari  sisi  pelanggan  berbagai  variabel  sangat  menentukan  kunjungan  seperti lokasi, tingkat  kesediaan sparepart, tingkat layanan  kepada  konsumen  dan harga.  Begitu pula  dari  sisi  pemilik  jasa  servis  dalam  membuka  tempat  jasa  servis  baru  perlu memperhatikan  berbagai  variabel  seperti kedekatan  dengan  pemukiman,  jumlah  pesaing, kapasitas  kendaraan  yang  melintas,  kedekatan  dengan  supplier  suku  cadang.  Kedekatan dengan pemukiman akan mampu memberikan dampak penghuni pemukiman mengunjungi tempat  jasa  servis  per  periode  servis,  jumlah  pesaing  berpengaruh  juga  pada  jumlah kunjungan  pelanggan  namun  tidak  mesti  demikian  tergantung  juga  tingkat  layanan, semakin baik tingkat layanan akan mempertinggi  kepercayaan  pelanggan. Jumlah pesaing berpengaruh terhadap besarnya persaingan terhadap usaha jasa servis, hal ini akan perpeluang memperkecil jumlah pelanggan yang akan datang. Kapasitas kendaraan yang melintas di sekitar tempat jasa servis, dapat dijadikan pertimbangan yang akan mendukung dibukanya tempat jasa servis baru. Kedekatan dengan supplier suku cadang berpengaruh pada kelengkapan layanan didalamnya.
Beberapa variabel diatas saling mempengaruhi, lokasi tidak menjadi satu-satunya penentu berhasilnya usaha jasa servis, namun semua variabel saling memeliki nilai pengaruh  yang berbeda, sehingga perlu dikombinasi satu dengan yang lainnya.
Untuk melakukan kolaborasi dari beberapa variabel yang berpengaruh sehingga dihasilkan keputusan mengenai tempat yang tepat maka dibutuhkan metode yang mampu melakukan perhitungan untuk menghasilkan rangkingisasi lokasi yang bakal berpengaruh. Salah satu metode  yang  dapat  ditawarkan  adalah  profile  matching.  Metode  ini  mempunyai  kinerja dengan  cara  mencari  selisih  nilai  bobot  yang  ditentukan  diawal  dengan  nilai  inputan masing-masing objek lokasi. Hasil rangkingisasi dari semua obyek lokasi dapat dijadikan alternatif lokasi tempat jasa servis yang tepat [2]

## RESEARCH METHODS
Metode  decision  support  system  yang  dipakai  adalah  profile  matching.  Metode  ini merupakan  aturan  penentuan  keputusan  dengan  berpandangan  bahwa  terdapat  sebuah  tingkat variabel  prediksi  yang  ideal  atau  nilai  standar  yang  perlu  dimiliki.  Setelah  variabel  penilaian ditentukan maka variabel tersebut memiliki nilai standar yang nantinya dijadikan pencarian selisih dengannilai  masing-masing  peserta  yang  akan  [3].  Alur  penilaian  pada  profile  matching  adalah sebagai berikut  : [4]

## Gambar 2. Tahapan Profile Matching
Keterangan :
1. Identifikasivariabel penilaian [5]
Variabel penilaian ditentukan oleh pemilik tempat jasa servis
2. Penentuan nilaistandar [6]
Nilai standar merupakan nilai yang dijadikan pengurang terhadap nilai lokasi, nilai ini dijadikan batas minimal variabel tersebut terpenuhi
3. Memasukkan nilai setiap obyek [7] Nilai setiap objek ini berupa nilai variabel yang dimiliki oleh setiap lokasi
4. Penentuan GAP [8]
GAP diambil dari selisih nilai objek atau nilai lokasi dengan nilai Standar
5. Pembobotan [9] Tahap pembobotan didasarkan pada tabel 2.1
6. Penentuan  CoreFaktor [10]
Core  factor  merupakan  Variabel  utama  sedangkan  secondary  factor  disebut  sebagai  variabel pendukung [11]
Penentuan variabel ke dalam core dan secondary ditentukan dariawal [12], dalam hal ini pemilik bengkel
𝑁𝐶𝐹 = ∑ NC
∑ ∑ IC ------------------------------------------------------(1) Keterangan rumus [13]: NCF = Average Core Factor
NC= Sum nilai core factor IC = Sum nilai core factor
𝑁𝑆𝐹 ∑ NS
∑ ∑ IS -------------------------------------------------------------(2) Keterangan rumus  [14]:
NSF = Average Secondary Factor NS= Sum nilai Secondary factor IS = Sum nilai  secondary factor
7. Nilai Akhir
Hasil dari coure factor dan secondary faktior [15] .
Nilai Akhir = a(%) x NCF+b(%) x NSF -------------------------------------------------------------(3)

## RESULTS
Terdapat 16 data sample, selanjutnya akan dibandingkan hasil perangkingan menggunakan metode profile matching dengan data perangkingan secara nyata.
Tabel 10. Tabel Perangkingan No. Nilai Perangkingan nyata Nilai Perangkingan dengan Profile Matching Nama Lokasi Nilai Nama Lokasi Nilai 1 Pedurungan 18 Pedurungan 10
Decision Support System  Pembukaan Lokasi Baru Jasa Servis Motor Berbasis Profile Matching (Aries Setiawan)
2 Semarang Timur 17 Semarang Timur 9.75 3 Semarang Tengah 17.5 Semarang Tengah 9.75 4 Semarang Utara 16.5 Semarang Selatan 9.5 5 Semarang Selatan 15.5 Semarang Utara 9.25 6 Semarang Barat 15 Semarang Barat 9 7 Tugu 14.75 Tugu 9 8 Tembalang 14 Tembalang 9 9 Banyumanik 13.75 Banyumanik 9 10 Mijen 13.5 Mijen 9 11 Ngaliyan 13.25 Ngaliyan 8.75 12 Gayamsari 13 Gayamsari 8.75 13 Gunung Pati 12.4 Gunung Pati 8.75 14 Genuk 12.2 Genuk 8.5 15 Candisari 12 Candisari 8.25 16 Gajah Mungkur 11.5 Gajah Mungkur 8
Terdapat  perbedaan  rangking  pada  data  real  dikarenakan  pada  profile  matching  terdpat nilai  target  yang  harus  dipenuhi  pada  setiap  variabelnya.  Data  perangkingan  profile  matching dengan data real selisih sedikit  yaitu semarang utara dan semarang selatan, dengan demikian nilai akurasi  yang  dihasilkan  yaitu  0.94%,  ini  memiliki  arti  bahwa  metode  ini  mampu  memberikan rujukan pemilihan lokasi servis yang sesuai.

## DISCUSSION
Tahapan analisa data melalui beberapa tahapan yang perlu dipenuhi sebagai berikut :
1.Tahap I - Penentuan nilai target
nilai target yang di blog merah merupakan standart nilai pemenuhan yang perlu dicapai.
Tabel 11. Variabel Dan Keterangan No.  Nama Variabel Keterangan Tingkat Nilai Nilai Target 1 Kedekatan dengan Pemukiman Merupakan jarak pemukiman dengan jasa servis 1Jauh 2.Sedang 3.Dekat 2
TRANSFORMATIKA , Vol.21, No.2, Januari 2024
2 Jumlah Pesaing Merupakan  jumlah jasa servis yang berdiri disekitar lokasi 1. >3 2. 3 – 5 3. <3 2 3 Kepasita s Kendara an yang melintas Kapasitas sepeda motor yang melitas di sekitar lokasi 1.< 50 2.50- 100 3.> 100 3 4 Kedekatan Dengan Supplier Sparepart Jarak antara lokasi dengan toko sparepart 1.>5 km 2.3-5km 3.< 3 km 2

## 2. Tahap II – Penentuan Nilai Lokasi
Sample dari penelitian Ini diambil dari salah satu pemilik usaha jasa servis motor.
Tabel 12.  Nilai Lokasi No. Nama Lokasi R1 R2 R 3 R4 1 Semarang Barat 3 2 2 3 2 Semarang Utara 2 2 2 3 3 Semarang Timur 2 2 3 3 4 Semarang Selatan 2 2 3 1 5 Semarang Tengah 2 3 3 2 6 Tugu 2 3 4 1 7 Ngaliyan 2 3 2 1 8 Gajah Mungkur 2 1 5 4 9 Gayamsari 2 1 2 3 10 Genuk 2 1 1 2 11 Gunung Pati 4 2 2 2 12 Candisari 2 2 1 4 13 Pedurungan 2 2 3 2 14 Tembalang 1 2 4 3 15 Banyumanik 2 3 5 2 16 Mijen 2 3 3 4

## 3. Tahap III - Pemetaan GAP Kompetensi
Pemetaan  GAP  merupakan  selisih  nilai  dari  isian  variabel  pada  tabel  5.2  dengan  nilai target, nilai target ditentukan guru dalam menilai, dalam pembahasan ini nilai target seperti pada tabel 3:
Tabel 13. Nilai Target No.  Nama Variabel Nilai Target 1 Kedekatan dengan Pemukiman (R1) 2 2 Jumlah Pesaing (R2) 2 3 Kepasitas Kendaraan yang melintas (R3) 3
Decision Support System  Pembukaan Lokasi Baru Jasa Servis Motor Berbasis Profile Matching (Aries Setiawan)
4 Kedekatan Dengan Supplier Sparepart (R4) 2
Adapun GAP diperoleh dari selisih nilai peserta dikurangi nilai target
Tabel 14. Tabel Pemetaan GAP No Nama Lokasi R 1 R 2 R 3 R 4 1 Semarang Barat 3-2=1 2-2=0 2-3=-1 3-2=1 2 Semarang Utara 2-2=0 2-2=0 2-3=-1 3-2=1 3 Semarang Timur 2-2=0 2-2=0 3-3=0 3-2=1 4 Semarang Selatan 2-2=0 2-2=0 3-3=0 1-2=-1 5 Semarang Tengah 2-2=0 3-2=1 3-3=0 2-2=0 6 Tugu 2-2=0 3-2=1 4-3=1 1-2=-1 7 Ngaliyan 2-2=0 3-2=1 2-3=-1 1-2=-1 8 Gajah Mungkur 2-2=0 1-2=-1 5-3=2 4-2=2 9 Gayamsari 2-2=0 1-2=-1 2-3=-1 3-2=1 10 Genuk 2-2=0 1-2=-1 1-3=-2 2-2=0 11 Gunung Pati 4-2=2 2-2=0 2-3=-1 2-2=0 12 Candisari 2-2=0 2-2=0 1-3=-2 4-2=2 13 Pedurungan 2-2=0 2-2=0 3-3=0 2-2=0 14 Tembalang 1-2=-1 2-2=0 4-3=1 3-2=1 15 Banyumanik 2-2=0 3-2=1 5-3=2 2-2=0 16 Mijen 2-2=0 3-2=1 3-3=0 4-2=2

## 4. Tahap IV-Pembobotan
Tahap selanjutnya setelah pemetaan GAP dilakukan, maka dilakukan pembobotan. Tabel bobot yang perlu diperhatikan adalah sebagai berikut :
Tabel 15. Tabel Pembobotan Selisih Bobot Nilai Keterangan 0 5.0 Tidak ada selisih 1 4.5 Kompetensi lokasi kelebihan 1 tingkat -1 4.0 Kompetensi lokasi kekurangan 1 tingkat 2 3.5 Kompetensi lokasi kelebihan 2 tingkat -2 3.0 Kompetensi lokasi kekurangan 2 tingkat 3 2.5 Kompetensi lokasi kelebihan 3 tingkat -3 2.0 Kompetensi lokasi kekurangan 3 tingkat 4 1.5 Kompetensi lokasi kelebihan 4 tingkat -4 1.0 Kompetensi lokasi kekurangan 4 tingkat
Jika hasil tabel 5 dikonversikan dengan tabel 6 maka diperoleh hasil sebagai berikut :
Tabel 16. Tabel Konversi Bobot No Nama Lokasi R 1 R 2 R 3 R 4
TRANSFORMATIKA , Vol.21, No.2, Januari 2024
1 Semarang Barat 4.5 5 4 4.5 2 Semarang Utara 5 5 4 4.5 3 Semarang Timur 5 5 5 4.5 4 Semarang Selatan 5 5 5 4 5 Semarang Tengah 5 4.5 5 5 6 Tugu 5 4.5 4.5 4 7 Ngaliyan 5 4.5 4 4 8 Gajah Mungkur 5 4 3.5 3.5 9 Gayamsari 5 4 4 4.5 10 Genuk 5 4 3 5 11 Gunung Pati 3.5 5 4 5 12 Candisari 5 5 3 3.5 13 Pedurungan 5 5 5 5 14 Tembalang 4 5 4.5 4.5 15 Banyumanik 5 4.5 3.5 5 16 Mijen 5 4.5 5 3.5

## 5. Tahap V - Perhitungan Core dan Secondary Factor
Berdasarkan rumus (1) dan (2) maka dihasilkan  core  factor  dan  secondary factornya sebagai berikut
Tabel 17. Tabel Core dan  Secondary Factor No Nama Lokasi R 1 R 2 R 3 R 4 Core Factor  Secondary Factor 1 Semarang Barat 4.5 5 4 4.5 (4.5+5)/2=4. 75 (4+4.5)/2=4 .25 2 Semarang Utara 5 5 4 4.5 5 4.25 3 Semarang Timur 5 5 5 4.5 5 4.75 4 Semarang Selatan 5 5 5 4 5 4.5 5 Semarang Tengah 5 4.5 5 5 4.75 5 6 Tugu 5 4.5 4.5 4 4.75 4.25 7 Ngaliyan 5 4.5 4 4 4.75 4 8 Gajah Mungkur 5 4 3.5 3.5 4.5 3.5 9 Gayamsari 5 4 4 4.5 4.5 4.25 10 Genuk 5 4 3 5 4.5 4
11 Gunung Pati 3.5 5 4 5 4.25 4.5 12 Candisari 5 5 3 3.5 5 3.25 13 Pedurungan 5 5 5 5 5 5 14 Tembalang 4 5 4.5 4.5 4.5 4.5 15 Banyumanik 5 4.5 3.5 5 4.75 4.25 16 Mijen 5 4.5 5 3.5 4.75 4.25

## 6. Tahap VI -Perhitungan Nilai Total
Berdasarkan  perhitungan  setiap  variabel  diatas,  selanjutnya  dihitung  nilai  total menggunakan  persentase  dari  core  factor  dan  secondary  factor  [11]  yang  akan  mempengaruhi kinerja setiap pelanggan
𝑁 = ( 𝑁𝐶𝐹 𝑘 %) + ( 𝑁𝑆𝐹 𝑘 %) -------------------------(4)
Dimana k = nilai persen yang diinputkan Perhitungan  variabel  dengan  nilai  60%  dari  core  factor  dan  40%  dari  secondary  factor, sepertiberikut ini.
Tabel 9. Tabel Nilai No Nama lokasi Core Factor Secondary Factor Nilai Total (N) 1 Semarang Barat (4.5+5)/2=4.75 (4+4.5)/2=4.25 9 2 Semarang Utara 5 4.25 9.25 3 Semarang Timur 5 4.75 9.75 4 Semarang Selatan 5 4.5 9.5 5 Semarang Tengah 4.75 5 9.75 6 Tugu 4.75 4.25 9 7 Ngaliyan 4.75 4 8.75 8 Gajah Mungkur 4.5 3.5 8 9 Gayamsari 4.5 4.25 8.75 10 Genuk 4.5 4 8.5 11 Gunung Pati 4.25 4.5 8.75 12 Candisari 5 3.25 8.25 13 Pedurungan 5 5 10 14 Tembalang 4.5 4.5 9 15 Banyumanik 4.75 4.25 9 16 Mijen 4.75 4.25 9
7. Tahap VII - Perangkingan
Berdasarkan nilai total yang diperoleh pada tabel 5.6 dilakukan perangkingan dengan hasil sebagai berikut :
Tabel 10. Perangkingan No Nama lokasi Core Factor Seco ndar y Fact or Nilai Total (N) 1 Pedurungan 5 5 10 2 Semarang Timur 5 4.75 9.75 3 Semarang Tengah 4.75 5 9.75 4 Semarang Selatan 5 4.5 9.5 5 Semarang Utara 5 4.25 9.25 6 Semarang Barat 4.75 4.25 9 7 Tugu 4.75 4.25 9 8 Tembalang 4.5 4.5 9 9 Banyumanik 4.75 4.25 9 10 Mijen 4.75 4.25 9 11 Ngaliyan 4.75 4 8.75 12 Gayamsari 4.5 4.25 8.75 13 Gunung Pati 4.25 4.5 8.75 14 Genuk 4.5 4 8.5 15 Candisari 5 3.25 8.25 16 Gajah Mungkur 4.5 3.5 8
Setelah tahap perangkingan, diketahui lokasi dengan nilai prioritas tertinggi sampai terendah, sehingga pengambil keputusan dapat memberikan catatan pada tiap-tiap lokasi yang akan dipilih

## CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS
Metode  profile  matching  mampu  memberikan  penilaian  yang  sesuai  dengan  nilai obyektifvitas yang dimiliki setiap lokasi yang akan dipilih, sehingga pemilik usaha atau pengambil keputusan akan mudah dalam memberikan laporan tingkat prioritas lokasi dan menghadirkannya dalam perangkingan nilai perkembangan tertinggi sampai dengan yang terendah

## THANK YOU NOTE
Dalam kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  Masyarakat  Universitas  Dian  Nuswantoro  yang  telah memberikan pendanaan dalam Penelitian Dasar Perguruan Tinggi.
[1] REFERENCES
[1]   "Badan Pusat Statistik2022https://www.bps.go.id/indicator/17/57/1/jumlah-kendaraan- bermotor.html," [Online].
[2]   Z.  Efendi,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Lokasi  Perumahan  Menggunakan Metode Profile Matching," Jurteksi, vol. 6, pp. 79-86, 2019.
[3]   B.  Sudrajat,  "Pemilihan  Pegawai  Berprestasi  dengan  Menggunakan  Metode  Profile Matching," Jurnal & Penelitian Teknik Informatika, 2018.
[4]   M.  Badrul,  "Penerapan  Metode  Profile  Matching  Untuk  Menunjang  Keputusan  Seleksi Pegawai Baru," Prosisko, 2021.
[5]   N.  Afifah,  "Penerapan  Metode  Profile  Matching  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik di PT. Karya Anugrah Teknologi," Inti Nusa Mandiri, pp. 75- 82, 2022.
[6]   A.  D.  W.  "SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  SELEKSI  PENERIMAAN  STAFF ADMINISTRASI  MENGGUNAKAN  METODE  PROFILE  MATCHING," Teknoinfo, 2016.
[7]   F.  Al  Muhaimin,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Obyek  Wisata  Di  Kota Balikpapan Menggunakan Metode Profile Matching," JURTI, 2018.
[8]   T.  Haryanti,  "Penerapan  Metode  Profile  MatchingUntuk  Sistem  Pendukung  Keputusan Kandidat Karyawan Terbaik," Sinkron, vol. 3, pp. 75-81, 2018.
[9]   F.  Hasbullah,  "Analisis  Metode  Profile  Matching  Penentuan  Skala  Bisnis  Retail," Jurnal Informasi dan Teknologi, vol. 5, p. 2023, 2023.
[10]  "Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode  Profile  Matching  Pada  PT.  Surindo Murni Agung," Jurnal Infortech, vol. 1, pp. 21-27, 2019.
[11]  E.  I.  Rati,  "Implementasi  Metode  Profile  Matching  Pada  SistemPendukungKeputusan Pemilihan  Penerima  Bantuan  LangsungTunai  DiDesa  Pondo  Kec.  Lembor  Nusa  Tenggara Timur," SMATIKA, pp. 123-134, 2022.
[12]  A. Setiawan, "Implementasi Profile Matching Pada Prioritas Approval Pengajuan Layanan Premium Pada PT. Pln (Persero) Ulp Semarang Barat," Transformatika, vol. 20, pp. 107-115, 2022.
[13]  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  Profile  Matching  Dalam  Pemilihan Salesman Terbaik," Entin Sutinah, vol. 2, pp. 29-42, 2017.
[14]  E.  Suhartono,  "Penerapan  Metode  Profile  Matching  Untuk  Menunjang  Keputusan  Seleksi Pegawai Baru," PROSISKO, vol. 8, pp. 75-82, 2021.
[15]  S.  Wibowo  and  A.  Setiawan,  "Penerapan  Metode  Profile  Matching  Untuk  Manajemen Evaluasi Tumbuh Kembang Anak," Transformatika, vol. 21, pp. 18-27, 2023.