JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v5i1.58

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN “BEST AGENT”
DENGAN METODE PROFILE MATCHING (GAP)
Brian Arif Maulana 1 , Agus Budiyantara 2
1,2 Pogram Studi Teknik Informatika, STMIK Widuri, Jakarta Indonesia E-mail : 1 brian.arif@gmail.com, 2 agusbudiyantara@yahoo.co.id
Submission Date : 2020-02-27 Accepted date: 2020-03-25

## ABSTRACT
The  problem  of  selecting  the  "Best  Agent"  is  still  done  manually,  by  giving  a  value  to  the  form  that  contains  the assessment criteria and the sum of the values of each criterion that is averaged so that the final result is obtained. The purpose of this study is to discuss and build systems and models for making decisions to determine the "Best Agent" using the Profile Matching method. Application Decision Support System Selection "Best Agent" Profile Matching method an application designed to provide accurate decisions based on current data and can be accounted for, this is expected to improve the quality of staff and the expectations it builds to improve the quality of Human Resources.
Keywords : Staff , Change Agent, Best Agent,  Profile Matching

## ABSTRAK
Permasalah Pemilihan “ Best Agent ” masih dilakukan secara manual, dengan memberikan nilai pada form yang berisi kriteria penialain dan hasilnya adalah penjumlahan nilai dari tiap kriteria yang dirata-rata sehingga memperoleh hasil akhir. Tujuan penelitian ini adalah untuk m erancang dan membangun sebuah sistem dan model dalam pengambilan keputusan  untuk  menentukan ”Best  Agent” menggunakan  metode Profile  Matching .  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  “ Best  Agent” metode Profile  Matching merupakan  sebuah  aplikasi  yang  dirancang  untuk memberikan sebuah alternatif keputusan yang akurat didasarkan pada data terkini dan dapat dipertanggungjawabkan, hal ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas kinerja staff dan harapan besarnya adalah terbangunnya peningkatan kinerja yang baik sehingga meningkatkan kualitas Sumber Daya Manusia.
Kata kunci : Staff , Change Agent, Best Agent,  Profile Matching.

## PENDAHULUAN
Departemen  Statistik  Bank  Indonesia  setiap tahun  melakukan  evaluasi  kinerja  dengan  menggelar sebuah acara  yang  diberi nama “Change Agent” dan untuk  karyawan  yang  berprestasi  diberi  nama “Best Agent” dan  dalam  proses  ini  dilakukan  oleh  Divisi Satuan  Layanan  Administrasi  (SLA)  dan  dengan bantuan data dari Departemen Sumber Daya Manusia (Yudi Agusta, 2007). Dalam penentuan “Best Agent” ini  berdasarkan  penilaian  kinerja,  yaitu  persentase absen,  keahlian,  komunikasi  dan  kerjasama,  dan fleksibilitas.  Agenda  rutin  khusus  Departemen Statistik  yang  dilakukan  setiap  akhir  tahun  terlepas dari  agenda  tahunan  Bank  Indonesia  mengenai penilaian  karyawan.  Maksud  “ Best  Agent” disini adalah level  staff  kebawah,  dilihat  dari  grade  jabatan
adalah  grade  1  sampai  dengan  grade  3  yaitu  dari asisten  pelaksana  hingga  asisten  manager.  Dalam mengambil  keputusan  terhadap  pemilihan “Best Agent” masih  diproses  secara  manual  yaitu  dengan memberikan nilai pada form tiap kriteria dan hasilnya adalah rata-rata dari penjumlahan nilai dari tiap kriteria tersebut. Dengan adanya sistem tersebut pemberi nilai ( manager )  sulit  menentukan  dan  memakan  waktu proses yang lama sehingga kurang efisien.
Profile  Matching adalah  sebuah  mekanisme pengambilan  keputusan  dengan  mengansumsikan bahwa  terdapat  tingkat  variabel  prediktor  yang  ideal yang  harus  dimiliki  oleh  pelamar,  bukannya  tingkat minimal yang  harus dipenuhi atau  dilewati (Sitanggang & Sibagariang, 2019).
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  merancang dan  membangun  sebuah  sistem  dan  model  dalam
JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v5i1.58
pengambilan  keputusan  untuk  menentukan ”Best Agent” menggunakan  metode Profile  Matching (Sani,  2016) . Untuk  mengatasi  permasalahan  di atas, maka  perlu  dibangun  suatu  sistem  pendukung keputusan dengan menerapkan suatu metode perangkingan  yaitu  dengan  menggunakan  metode Profile  Matching (Setiawan  et  al.,  2017).  Dengan metode  tersebut  diharapkan  kedepannya  dapat memberikan  kemudahan  dalam  sebuah  sistem  yang berjalan dan lebih memberikan manfaat serta efisiensi waktu  bagi  manager  dalam  mengolah  data  yang  ada dalam  pemilihan “Best  Agent” dalam  acara  rutin tahunan  yang  diberi  nama “Change  Agent” di Departemen Statistik Bank Indonesia (Apriana, 2019).

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  merupakan  cara  ilmiah untuk mendapatkan data dengan tujuan dan kegunaan tertentu.  Sedangkan  teknik  pengumpulan  data menurut  (Sugiyono,  2013)  teknik  pengumpulan  data merupakan  langkah  yang  paling  strategis  dalam penelitian,  karena  tujuan  utama  penelitian  dalah mengumpulkan data. Metode yang digunakan penulis adalah sebagai berikut :
Metode pengumpulan data meliputi:
1. Studi Literatur Dilakukan dengan cara mencari dan mempelajari referensi  yang  behubungan  dengan  kegiatan penelitian yang dilakukan.
2. Pengamatan  /  Observasi  Melakukan  kegiatan pengamatan dan analisa terhadap alat penunjang yang digunakan pada kegiatan penelitian.
3. Wawancara  Mengadakan  konsultasi  dengan narasumber di kantor yang berhubungan dengan permasalahan yang dihadapi selama penelitian.
Metode  perancangan  yang  digunakan  penulis adalah  SDLC (Systems  Development  Life  Cycle) model Waterfall, dimana konsep awal adalah mencari kebutuhan  user,  kemudian  penulis  analisa  system terebut,  selanjutnya  adalah  mendesain  kebutuhan kedalam  sebuah software, lalu  diimplementasikan  ke sebuah model ( koding ), kemudian testing, diimplementasikan terhadap system yang berjalan, dan yang terakhir evaluasi dan pemeliharaan kedepannya. (A. Budiyantara et al., 2019).
Berikut  adalah  penjelasan  dari  SDLC  dengan metode waterfall yang penulis jabarkan  pada gambar 1. sebagai berikut.
(Sumber : www.bagyatech.com) Gambar 1. SDLC Waterfall Model
Metode ini digunakan untuk melihat hasil akhir kesesuaian  antara software yang  penulis  rancang dengan  desain  rancangan.  Dan  untuk  metode  yang penulis gunakan adalah metode  “ Black Box  Testing”. Dimana metode “Black Box Testing” adalah pengujian yang  dilakukan  hanya  mengamati  hasil  eksekusi melalui data uji dan memeriksa fungsional dari software yang penulis rancang (Alfaris et al., 2013).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  yang  akan  dibangun  memanfaatkan sistem pendukung keputusan dalam menentukan suatu hasil  akhir  dan  keputusan  dalam  menentukan pemilihan “Best  Agent” ,  karena  sistem  pendukung keputusan  dapat  menyelesaikan  masalah  dengan kriteria-kriteria  yang  ada.  Dalam  sistem  dilakukan proses  perhitungan  dengan  metode Profile  Matching yang meliputi :
1. Analisa subsistem manajemen data. Tahapan  ini  digunakan  untuk  mengidentifikasi variabel dan pembuatan ERD.
2. Analisa subsistem model (Profile Matching)
Membuat  analisa  terhadap  model profile matching yang diterapkan dalam kasus penentuan “Best  Agent” . Berisi  tentang perumusan dan penjabaran hasil dengan metode tersebut.
3. Analisa subsitem dialog Menganalisa  struktur  menu  sistem  dengan bantuan use case diagaram dengan menggunakan software StarUml.

## JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v5i1.58

## Perhitungan Nilai GAP
Nilai GAP dapat dirumuskan sebagai berikut :
GAP = Nilai Pegawai – Nilai Standar (Minimum ).....(1)
Keterangan :
Nilai Pegawai : Nilai perolehan pegawai berdasrkan
penilaian atasan
Nilai  Standar  :  Nilai  standar  yang  diterapkan  oleh perusahaan
Perhitungan  Nilai  Faktor  Utama Core  Factor (NCF) dan  Faktor  Tambahan  / Secondary  Factor (NSF)
Untuk  rumus  perhitungan  NCF  dan  NSF  adalah sebagai berikut :
𝑵𝑪𝑭 = ∑ 𝑵𝑪 ∑ 𝑰𝑪 … … … … … … … … … … … . … (2) 𝑵𝑪𝑭 = ∑ 𝑵𝑺
∑ 𝑰𝑺 … … … … … … … … … … … . … (3)
Keterangan :
NCF  : Nilai rata-rata Core Factor .
∑NC  : Jumlah total nilai Core Factor .
∑IC  : Jumlah item Core Factor .
NSF  : Nilai rata-rata Secondary Factor.
∑NS  :  Jumlah  total  nilai Secondary
Factor.
∑IS  : Jumlah item Secondary Factor . Tabel 1. Perhitungan Bobot No. Selisih Bobot Keterangan 1. 0 5 Tidak ada selisih (kompetensi 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
Sumber : (B. A. M. A. Budiyantara, 2019)

## Perhitungan Nilai Total
Untuk menghitung nilai total rumusnya adalah sebagai berikut :
N = (a)% NCF + (b)% NSF …………(4)
Aspek Kapasitas Intelektual
N1 = (60% x NCF) + (40% x NSF) ……(5)
Tabel 2. Perhitungan Nilai Total Aspek Kapasitas Intelektual No. Nama Core Factor (NCF) Secondary Factor (NSF) N1 1. Adhy 4,83 4,25 4,60 2. Agus 4,17 4,50 4,30 3. Brian 4,67 4,25 4,50 4. Heny 4,00 4,75 4,30 5. Ismail 4,67 4,25 4,50 6. Novi 5,00 4,00 4,60
Sumber : (B. A. M. A. Budiyantara, 2019)

## Aspek Sikap Kerja
N2 = (60% x NCF) + (40% x NSF )…...(6)

## Tabel  3. Perhitungan Nilai Total Aspek Sikap Kerja
No. Nama Core Factor (NCF) Secondary Factor (NSF) N2 1. Adhy 4,17 4,00 4,10 2. Agus 4,50 4,50 4,50 3. Brian 3,00 3,25 3,10 4. Heny 4,33 4,50 4,40 5. Ismail 4,33 3,75 4,10 6. Novi 4,83 3,75 4,40
Sumber : (B. A. M. A. Budiyantara, 2019)

## Aspek Perilaku
N3 = (60% x NCF) + (40% x NSF) ….(7)

## Tabel 4. Perhitungan Nilai Total Aspek Perilaku
No. Nama Core Factor (NCF) Secondary Factor (NSF) N3 1. Adhy 4,17 5,00 4,50 2. Agus 3,67 3,50 3,60
JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v5i1.58
3. Brian 3,00 3,25 3,10 4. Heny 4,00 4,25 4,10 5. Ismail 4,33 4,50 4,40 6. Novi 4,17 3,00 3,70 Sumber : (B. A. M. A. Budiyantara, 2019)

## Aspek Kedisiplinan
N4 = (60% x NCF) + (40% x NSF) ….(8)

## Tabel 5. Perhitungan Nilai Total Aspek Kedisiplinan
No. Nama Core Factor (NCF) Secondary Factor (NSF) N4 1. Adhy 4,00 5,00 4,40 2. Agus 3,50 5,00 4,10 3. Brian 3,00 3,00 3,00 4. Heny 5,00 5,00 5,00 5. Ismail 3,00 4,00 3,40 6. Novi 4,75 3,00 4,05
Sumber : (B. A. M. A. Budiyantara, 2019)

## Perhitungan Penentuan Rangking
Untuk menentukan rangking digunakan rumus sebagai berikut :
Rangking = (a)%N1 + (b)%N2 + (c)%N3 + (d)%N4 ...(9) Tabel 6. Tabel Perhitungan Rangking No. Nama N1 (30% x N1) N2 (30% x N2) N3 (20% x N3) N4 (20% x N4) Hasil Akhir (N1+N2+N3+N4) 1. Adhy 1,38 1,23 0,90 0,88 4,39 2. Agus 1,29 1,35 0,72 0,82 4,18 3. Brian 1,35 0,93 0,62 0,60 3,50 4. Heny 1,29 1,32 0,82 1,00 4,43 5. Ismail 1,35 1,23 0,88 0,68 4,14 6. Novi 1,38 1,32 0,74 0,81 4,25
Sumber : (B. A. M. A. Budiyantara, 2019)
Tabel 7. Rangking dan Penentuan “Best Agent” No. Nama N1 N2 N3 N4 Hasil Akhir (N1+N2+N3+N4) Rangking 1. Heny 1,29 1,32 0,82 1,00 4,43 1 2. Adhy 1,38 1,23 0,90 0,88 4,39 2 3. Novi 1,38 1,32 0,74 0,81 4,25 3 4. Agus 1,29 1,35 0,72 0,82 4,18 4 5. Ismail 1,35 1,23 0,88 0,68 4,14 5 6. Brian 1,35 0,93 0,62 0,60 3,50 6
Sumber : (B. A. M. A. Budiyantara, 2019)

## JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v5i1.58

## Perancangan Sistem
Tahap perancangan SPK penentuan
karyawan  berprestasi  merupakan  tahapan  dalam membuat  rincian  SPK  dari  ketiga  subsistem  (basis
data,  model,  dan  komunikasi  atau  dialog)  agar dimengerti oleh pengguna (user).

## Use Case Diagram
Sumber : (B. A. M. A. Budiyantara, 2019) Gambar 2. Use case rancangan sistem
Untuk Use Case sistem yang akan dibuat akan melibatkan  4  aktor  yaitu  Manajer,  Asisten  Direktur, Staff, dan SLA.
ERD (Entity Relationship Diagram)
ERD  digunakan  untuk  menggambarkan struktur  basis  data  dan  mengidentifikasikan  seluruh himpunan  entity  yang  akan  terlibat.  Didalam  system yang  dibuat  penulis,  berikut  adalah  gambaran rancangan ERD dalam system :
Sumber : (B. A. M. A. Budiyantara, 2019) Gambar 3. Gambar ERD Sistem
1 M M M 1 M M M M M M 1 M M 1 1 users username *Id nama_lengkap jabatan status login_date passworrd gap_kadidat *Id_kandidat nip nama_kandidat satuan_kerja tempat_lhr tanggal_lhr alamat no_telp jenkel mendapatkan nilai id_kandidat *id_nilai nama_kandidat memiliki id_faktor gap_faktor faktor id_aspek target type *id_faktor memiliki gap_aspek *id_aspek nama_aspek prosentase bobot_core bobot_secondary gap_nilai_selisih *id_selisih id_kandidat id_faktor nilai memiliki gap_nilai bobot Memberikan gap_bobot *id_bobot id_kandidat id_faktor nilai *selisih bobot keterangan gap_nilai_total *id_total id_aspek id_kandidat total gap_nilai_akhir *id_rangking id_kandidat nilai nama_kandidat nama_kandidat nama_kandidat nama_aspek nama_kandidat memiliki gap_nilai *id_gap_nilai id_kandidat nama_kandidat id_faktor target nama_aspek
JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v5i1.58

## Tampilan Menu Hasil Penilaian
Setelah semua terisi, user dapat meilhat langsung hasil penilaian sebagai berikut :
Sumber : (B. A. M. A. Budiyantara, 2019) Gambar 4. Tampilan Menu Hasil Penilaian Nilai
Sumber : (B. A. M. A. Budiyantara, 2019) Gambar 5. Tampilan Menu Hasil Penilaian Rangking
VOL. 5 No. 1 Juni 2019 P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN :2620-5181

## JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v5i1.58

## KESIMPULAN
Mempermudah manager dalam pendataan dan penilaian terhadap kinerja staff karena efisiensi waktu dan  bisa  diakses  dimana  saja.  Dengan  sistem  ini pengumpulan  data  penilaian  staff  oleh  manager kemudian bisa langsung diolah oleh Admin (manajer SLA)  sehingga  mempermudah  dan  mempercepat pengambilan  keputusan  akhir.  Penyajian  sistem pendukung  keputusan  pemilihan “Best  Agent” menggunakan  sebuah  sistem  komputerisasi  yang mudah  sehingga  dapat  dilihat  oleh  penilai  (manager) dan juga yang dinilai (staff).

## DAFTAR PUSTAKA
Alfaris,  H.  B.  I.,  Anam,  C.,  &  Masy’an,  A.  (2013).
Pendaftaran  Santri  Berbasis  Web  dengan menggunakan PHP dan MYSQL. SAINTEKBU : Jurnal  Sains  Dan  Teknologi , 6 (1),  23–38. http://ejournal.unwaha.ac.id/index.php/saintek/ article/download/64/64/
Apriana,  V.  (2019).  Penerapan  Profile  Matching Untuk  Menentukan. Jurnal  Mantik  Penusa , 3 (1), 15–21.
Budiyantara, A., Studi, P., Informatika, T., Tinggi, S., Informatika, M., & Mining, D. (2019). Prediksi mahasiswa  lulus  tepat  waktu  menggunakan
algoritma decision tree (c4.5) pada stmik widuri jakarta . 5 (2), 7–13.
Budiyantara,  B.  A.  M.  A.  (2019). SISTEM
PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN “BEST AGENT” DENGAN METODE
PROFILE MATCHING (GAP) . Sani,  A.  (2016). Analisa  Penjualan  Retail  Dengan Metode  Association  Rule  Untuk  Association Rule  Untuk  Pengambilan  Keputusan  Strategis Perusahaan : 2 (June 2016), 34–50.
Setiawan,  A.,  Andreswari,  D.,  &  Coestera,  F.  F. (2017). GAP  DAN  PROFILE  MATCHING UNTUK  SELEKSI  PENERIMAAN  PENYIAR RADIO ( Studi Kasus PT Radio Swaraunib FM ) . 5 (3), 249–259.
Sitanggang,  R.,  &  Sibagariang,  S.  (2019).  Model Pengambilan Keputusan Dengan Teknik Metode Profile Matching. Computer Engineering, Science and System Journal , 4 (1), 44. https://doi.org/10.24114/cess.v4i1.11460 Sugiyono.  (2013). Metode  Penelitian  Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D . Alfabeta.
Yudi  Agusta,  P.  (2007). K-Means  –  Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait . Vol. 3 , 47– 60.