## REKOMENDASI PENEMPATAN PRAKTIK KERJA LAPANGAN MENGGUNAKAN METODE PROFILE MATCHING DI SMK PGRI WLINGI

## Nurul Fitrah Rahmadani, Haris Yuana, Mukh Taofik Chulkamdi
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknik Informasi, Universitas Islam Balitar Jalan Majapahit No.2- 4, Sananwetan, Kec. Sananwetan, Kota Blitar, Jawa Timur
nurulfitrah741@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  memberikan  rekomendasi  tempat  PKL  merupakan  kegiatan  yang  memerlukan  kejelian  dalam menentukan  penilaian  calon  peserta  PKL  dengan  mempertimbangkan  berbagai  aspek  dengan  menggunakan metode  yang  sesuai.  Perlu  adanya  pengujian  untuk  mengetahui  bagaimana  tingkat  akurasi  dan  performa  dari penerapan metode yang digunakan. Penelitian ini menggunakan metode profile matching terhadap rekomendasi penempatan jenis PKL di SMK PGRI Wlingi dengan menggunakan sampel data 220 siswa kelas X pada program keahlian Teknik Komputer dan Informatika. Hasil penelitian ini berupa perangkingan jenis PKL pada tiap siswa dengan  kriteria  nilai  yang  telah  ditentukan  yang  selanjutnya  dihitung  menggunakan  metode profile  matching . Nilai tertinggi dari jenis PKL tersebut akan menjadi rekomendasi jenis tempat PKL bagi siswa tersebut. Dari hasil rekomendasi akan diuji  menggunakan confusion matrix yang didapatkan hasil  hasil akurasi sebesar 90%. Nilai akurasi  yang  didapatkan  mendekati  nilai  100%  sehingga  metode profile  matching ini  dapat  digunakan  untuk memberikan rekomendasi tempat PKL di SMK PGRI Wlingi.
Kata kunci: profile matching, PKL (Praktik Kerja Lapangan), confusion matrix.

## 1. PENDAHULUAN
SMK  PGRI  Wlingi  merupakan  salah  satu instansi pendidikan yang terletak di kabupaten Blitar yang  setiap  tahunnya  menyelenggarakan  Praktik Kerja Lapangan (PKL) untuk kelas XI dilaksanakan pada semester 3 untuk gelombang 1 dan semester 4 untuk  gelombang  2.  Kegiatan  PKL  ini  bertujuan untuk memberikan pengalaman kerja kepada siswa mengenai  dunia  kerja  dan  merupakan  salah  satu syarat naik ke kelas XII. Kurangnya referensi siswa dalam  memilih  tempat  PKL  menjadi  salah  satu kesulitan  siswa.  Belum  adanya  referensi  data terpusat sehingga siswa perlu berulang kali ke bapak ibu guru untuk menanyakan tempat PKL yang sesuai untuk siswa tersebut. Selain itu, rekomendasi bapak ibu  guru  berdasarkan  observasi  pada  saat pembelajaran berangsung dengan pencatatan manual [1].
Dalam memberikan rekomendasi tempat PKL yang  sesuai  merupakan  salah  satu  kegiatan  yang memerlukan  kejelian  dalam  menentukan  penilaian calon  peserta  PKL  dengan  membandingkan  nilai yang  diharapkan  agar  sesuai  dengan  jenis  tempat PKL yang diinginkan. Perhitungan dalam membandingkan penilaian tersebut diperlukan agar mendapatkan  hasil  rekomendasi  tempat  PKL  [2] yang  sesuai.  Melalui  pendekatan  analisis  GAP dimana pencocokan profil dengan proses membandingkan  antara  kompetensi  individu  ke dalam  kompetensi  standar  yang  diharapkan sehingga dapat diketahui perbedaan kompetensinya. Dalam  menentukan  metode  yang  sesuai,  perlu adanya  pengujian-pengujian  untuk  mengetahui bagaimana  tingkat  akurasi  dan  performa  dari penerapan  metode  yang  dipilih  sebagai  alat
pengukur.  Sehingga  hasil  dari  pengukuran  dapat memberikan hasil yang diharapkan [3].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Praktik Kerja Lapangan (PKL) Praktik  Kerja  Lapangan  atau  yang  sering disebut  PKL  merupakan  bagian  dari  Pendidikan Sistem Ganda (PSG) dengan memberikan pengetahuan  kerja  di  dalam  dunia  kerja  yang sebenarnya  dengan  dibekali  ilmu  yang  telah dipelajari  selama  sekolah  formal  khususnya  SMK [4].

## 2.2. Metode Profil Matching
Analisa  pencocokan  profil  ( profile  matching analiysis )  di  beberapa  tulisan  dikenal  sebagai pendekatan  analisis  GAP.  Dalam profile  matching dapat  diketahui  proses  perbandingan  antara kemampuan  personal  dan  kemampuan  posisi, sehingga untuk mengidentifikasi perbedaan kemampuan  yang  disebut  juga  dengan  GAP, semakin kecil GAP  yang dihasilkan  maka semakin besar  bobot  nilai  tersebut,  artinya  ada  seseorang yang memiliki peluang lebih baik untuk memegang posisi besar [5]. Dalam mengguanan metode Profile Matching terdapat beberapa langkah analisis sebagai berikut:
a. Proses perhitungan GAP GAP = Nilai Siswa- Nilai Standar Jenis PKL (1)
b. Ketika  hasil  GAP  didapatkan,  selanjutnya menentukan  pembobotan  pada  tiap-tiap  profil sesuai dengan patokan tabel bobot nilai GAP.
c. Perhitungan  dan  pengelompokkan core  factor dan second  factor.  Core  factor merupakan aspek  kompetensi  yang  paling  dibutuhkan
untuk  menghasilkan  kinerja  yang  optimal. Sedangkan second factor merupakan item-item selain aspek yang ada pada core factor . Untuk menghitung core  factor dapat  menggunakan rumus berikut:
𝑁𝐶𝐼 = ∑ 𝑁𝐶 𝐼𝐶 (2) Keterangan: NCI : Nilai rata-rata core factor NC : Jumlah total nilai core factor IC : Jumlah item core factor Sedangkan  untuk  perhitungan second  factor menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑁𝑆𝐼 = ∑ 𝑁𝑆 𝐼𝑆 (3) Keterangan:
NSI : Nilai rata-rata second factor NS : Jumlah total nilai second factor IS :
Jumlah item second factor
d. Perhitungan  nilai  total  tiap  aspek.  Dari  hasil perhitungan  dari  tiap  aspek  diatas  kemudian hitung  nilai  total  berdasarkan  prosentasi  dari core factor dan second factor yang diperkirakan berpengaruh terhadap kinerja tiap profil.
NI = 60% NCI + 40% NSI (4)
e. Perhitungan  peringkat.  Hasil  akhir  dari  proses pencocokan  profil  adalah  peringkat  kandidat yang  diajukan  untuk  mengisi  suatu  jabatan tertentu.  Penentuan  peringkat  mengacu  pada hasil perhitungan tertentu.

## 2.3. Confusion Matrix
Dalam  mengevaluasi  performa  algoritma  dari Machine Learning (ML) dapat menggunakan acuan Confusion Matrix dengan mempresentasikan prediksi  dan  kondisi  sebenarnya  dari  data  yang dihasilkan machine learning [6].
Tabel 1. Confusion matrix
Ground Truth TRUE FALSE
P redi ks i
TRUE True Positif (TP) False Positif (FP) FALSE False Negatif (FN) True Negatif (TN)
Pada  model confusion  matrix terdapat  empat istilah  sebagai  representasi  hasil  proses  klasifikasi diantaranya true  positif (TP)  adalah  berada  di kondisi  sebenarnya positif dan  prediksi  jawaban benar atau true . True Negatif (TN) adalah berada di kondisi  sebenarnya negatif dan  prediksi  jawaban benar atau true . False Positif (FP) adalah berada di kondisi  sebenarnya positif dan  prediksi  jawaban salah  atau false .  Pada  posisi  nilai  FP  ini  dapat menjadi  indikator error type 1. False Negatif (FN) adalah  berada  di  kondisi  sebenarnya negatif dan prediksi  jawaban salah atau false . Pada posisi  nilai FN  ini  dapat  menjadi  indikator error  type 2. Menghitung nilai performa matrix dengan confusion
matrix yaitu,  nilai  akurasi,    nilai presicion ,  nilai recall dan nilai error berikut cara menghitungnya :
a. Perhitungan nilai akurasi Nilai  akurasi  merupakan  perbandingan  antara data yang telah dijawab benar dari keseluruhan hasil  data.  Rumus  dalam  perhitungan  nilai akurasi sebagai berikut:
Nilai Akurasi = 𝑇𝑁+𝑇𝑃 𝐹𝑁+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝑇𝑃 x 100%    (5)
b. Perhitungan nilai presicion Nilai  presicion  merupakan  tingkat  ketepatan antara  request  pengguna  dengan  hasil  yang diberikan  sistem.  Berkut  rumus  perhitungan dari nilai presicion :
Nilai Presicion = 𝑇𝑃 𝐹𝑃+𝑇𝑃 x 100% (6)
c. Perhitungan nilai recall Nilai recall merupakan  ukuran  ketetapa  atara informasi  yang  sama  dengan  informasi  yang sudah  dipanggil  sebelumnya.  Berikut  rumus perhitungan dari recall:
Nilai Recall = 𝑇𝑃 𝐹𝑁+𝑇𝑁 x 100% (7)
2.4. Python Python merupakan  bahasa  pemrograman interpretatif  yang  dipercaya  gampang  dipelajari  & serius dalam keterbacaan kode. Python dikembangkan  Guido  Van  Rossum  (seseorang programmer kelahiran  Belanda)  pada  CWI, Amsterdam  pada  tahun  1990  menjadi  kelanjutan berdasarkan  bahasa  pemrograman  ABC.  Nama Python dipilih oleh Guido menjadi nama ciptaannya lantaran kecintaan Guido dalam program TV Monty Python's Flying Circus . Python berbentuk pemrograman  berorientasi  objek,  pemrograman imperatif, & pemrograman  fungsional. Python bisa dipakai  buat  aneka  macam  tujuan  pengembangan software & dijalankan pada aneka macam platform sistem  operasi. Python mempunyai  beberapa keunggulan, antara lain [7]:
a. Memiliki  koleksi  library  yang  banyak.  Modul yang  tersedia  dapat  digunakan  untuk  berbagai tujuan.
b. Struktur  bahasa  yang  jelas,  sederhana  dan mudah dipelajari.
c. Berorientasi objek.
d. Memiliki  sistem  manajemen  memori  otomatis (pengumpulan sampah) seperti Java.
e. Bersifat modular, sehingga mudah dikembangkan menggunakan menciptakan modul baru, baik pada Python & C/C++.

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  bagian  ini  peneliti  menggunakan  jenis penelitian  kuantitatif  deskriptif  yang  bertujuan untuk menjelaskan berbagai kondisi dan situasi, atau berbagai  variabel  yang  timbul  di  tempat  penelitian yang  menjadi obyek  penelitian  itu berdasarkan apa yang  terjadi.  Metode  pengumpulan  data  yang peneliti  lakukan  sebagai  bahan  penelitian  ini  yaitu
dengan  menggunkan  beberapa  metode  seperti observasi,  wawancara  dan  teknik  dokumentasi. Pengumpulan  data  pada  proses profile  matching seperti data kriteria penilaian, data range nilai, data bobot nilai GAP data siswa, data jenis tempat PKL data  nilai  siswa  dan  data  nilai  standar  jenis  PKL sebagai berikut.
Pengembangan  instrumen  pada  penelitian  ini melalui nilai  rapot  siswa bertujuan  untuk mengetahui  hasil  belajar  siswa  selama  kelas  X. Instrumen  yang  digunakan  adalah  nilai  rapot  pada tiap mata pelajaran produktif, daftar mata pelajaran produktif  kelas  X  Program  Keahlian  Rekayasa Perangkat  Lunak  pada  tabel  2  dan  range  nilai  di SMK PGRI  Wlingi tahun pembelajaran 2020/2021 pada tabel 3.2.
Tabel 2. Daftar mata pelajaran produktif kelas 10

## RPL
No Mata Pelajaran
1 Sistem Komputer
2 Komputer dan Jaringan Dasar
3 Pemrograman dasar
4 Desain Grafis
5 Simulasi dan Komunikasi Digital
6 Mulok Produktif

## Tabel 3. Range bobot nilai
No Range Nilai Predikat Bobot Nilai 1 95 - 100 A+ 8 2 90 - 94 A 7 3 85 - 89 A- 6 4 80 - 84 B+ 5 5 75 - 79 B 4 6 70 - 74 B- 3 7 65 - 69 C 2 8 0 - 64 D 1
Dari data yang telah didapat selanjutnya akan dijadikan  sebagai  kriteria  penilaian  GAP  yaitu kriteria keahlian pada tabel 4 dan kriteria sikap pada tabel  5.  Dari  data  yang  telah  diperoleh  selanjutnya menentukan core  factor dan second  factor . Core factor merupakan  aspek  kompetensi  yang  paling dibutuhkan  untuk  menghasilkan  kinerja  yang optimal. Sedangkan second factor merupakan item- item selain aspek yang ada pada core factor .
Tabel 4. Kriteria penilaian GAP aspek keahlian
No Nama Sub Aspek Kode Aspek Faktor Subkriteria 1 Sistem Komputer A1 Core Factor 2 Komputer dan Informatika Dasar A2 Core Factor 3 Pemrograman dasar A3 Core Factor 4 Desain Grafis A4 Second Factor 5 Simulasi dan Komunikasi Digital A5 Core Factor 6 Mulok Produktif A6 Core Factor
Tabel 5. Kriteria Penilaian GAP Aspek Sikap No Nama Sub Aspek Kode Aspek Faktor Subkriteria 1 Disiplin A7 Core Factor 2 Kerjasama A8 Core Factor 3 Inisiatif A9 Second Factor 4 Tanggung Jawab A10 Core Factor 5 Kebersihan A11 Second Factor
Terdapat  berbagai  jenis  tempat  PKL,  sebagai contoh  data  penulis  menampilan  3  data  jenis  PKL pada tabel.6 dan nilai standar jenis PKL pada tabel 7  dan  8  yang  selanjutnya  dikonversi  sesuai  range bobot nilai pada tabel 2.
Tabel 6. Jenis tempat PKL No Jenis PKL Keahlian 1 Software House RPL 2 Instansi Pemerintah RPL 3 Data Center RPL Tabel 7. Nilai standar jenis pkl aspek keahlian No Jenis PKL A1  A2  A3  A4  A5  A6 1 Software House 75 75 80 80 85 85 2 Instansi Pemerintah 75 70 75 75 80 75 3 Data Center 70 70 70 70 80 70 Konversi Bobot Nilai 1 Software House 4 4 5 5 6 6 2 Instansi Pemerintah 4 3 4 4 5 4 3 Data Center 3 3 3 3 5 3 Tabel 8. Nilai standar jenis PKL aspek sikap No Jenis PKL A7 A8 A9  A10  A11 1 Software House 85 80 80 80 75 2 Instansi Pemerintah 85 75 80 80 75 3 Data Center 85 75 80 80 75 Konversi Bobot Nilai 1 Software House 6 5 5 5 4 2 Instansi Pemerintah 6 4 5 5 4 3 Data Center 6 4 5 5 4
Sampel data untuk siswa penulis menggunakan contoh  5  data  siswa  beserta  nilai  aspek  keahlian pada tabel 9 dan nilai aspek sikap pada tabel 10 yang selanjutnya  dikonvesikan  sesuai  range  bobot  nilai seperti tabel 2, sebagai berikut.
Tabel 9.Nilai siswa aspek keahlian No  NAMA A1 A2 A3 A4 A5 A6 1 ADHI 84.5 85 90 77 91.5  84.5 2 AFLAH  85.5 84 90 82 92.5  85.5 3 ALFI 85.5 87 90.5  87.5 92 85.5 4 ALVIN 85 84.5 90 83.5 92 85
No  NAMA A1 A2 A3 A4 A5 A6 5 ANA 86 86 90.5  85.5  89.5 86 Konversi Bobot Nilai 1 ADHI 6 6 7 4 7 4 2 AFLAH 6 5 7 5 7 5 3 ALFI 6 6 7 6 7 6 4 ALVIN 6 6 7 5 7 6 5 ANA 6 6 7 6 7 6 Tabel 10. Nilai siswa aspek sikap No NAMA A7 A8 A9 A10 A11 A7 1 ADHI 85 80 78 78 92 85 2 AFLAH 82 85 82 84 82 82 3 ALFI 91 91 88 92 92 91 4 ALVIN 85 85 84 86 92 85 5 ANA 86 86 88 85 90 86 Konversi Bobot Nilai 1 ADHI 6 5 4 4 7 6 2 AFLAH 5 6 5 5 5 5 3 ALFI 7 7 6 7 7 7 4 ALVIN 6 6 5 6 7 6 5 ANA 6 6 6 6 7 6 Tabel 11. Nilai bobot GAP No  Selisih Bobot Keterangan 1 0 9 Tidak ada selisih (Kriteria sesuai yang dibutuhkan) 2 1 8.5 Kriteria individu kelebihan 1 tingkat/level 3 -1 8 Kriteria individu kekurangan -1 tingkat/level 4 2 7.5 Kriteria individu kelebihan 2 tingkat/level 5 -2 7 Kriteria individu kekurangan -2 tingkat/level 6 3 6.5 Kriteria individu kelebihan 3 tingkat/level 7 -3 6 Kriteria individu kekurangan -3 tingkat/level 8 4 5.5 Kompetensi individu kelebihan 4 tingkat/level 9 -4 5 Kriteria individu kekurangan -4 tingkat/level 10 5 4.5 Kriteria individu kelebihan 5 tingkat/level 11 -5 4 Kriteria individu kekurangan -5 tingkat/level 12 6 3.5 Kriteria individu kelebihan 6 tingkat/level 13 -6 3 Kriteria individu kekurangan -6 tingkat/level 14 7 2.5 Kriteria individu kelebihan 7 tingkat/level 15 -7 2 Kompetensi individu kekurangan -7 tingkat/level 16 8 1.5 Kriteria individu kelebihan 8 tingkat/level 17 -8 1 Kriteria individu kekurangan -8 tingkat/level
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan  metode profile  matching pada rekomendasi  penempatan  praktik  kerja  lapangan
terdapat  dua  tahapan,  yaitu  tahapan  penerapan model dan pengujian model.

## 4.1. Penerapan Model
Penerapan model merupakan penerapan perhitungan menggunakan metode profile matching dari  data  yang  telah  diperoleh.  Berikut  merupakan tahapan dalam perhitungan profile matching.
Gambar 1. Flowchart tahapan metode profile matching bagian 1
Gambar 2. Flowchart tahapan metode profile matching bagian 2
Pada flowchart di atas terdapat 8 tahapan untuk menggunakan  metode profile  matching. Berikut proses perhitungannya.
a. Menentukan kriteria GAP Pada  tahapan  ini,  data  kriteria  GAP  telah didapatkan  pada  pengumpulan  data  kriteria  aspek keahlian  pada  tabel  4  dan  kriteria  aspek  keahlian pada tabel 5.
b. Memasukkan Nilai Siswa dan Nilai Standar Data  nilai  siswa  dan  nilai  standar  didapatkan dari pengumpulan data yang telah dikonversi sesuai range bobot nilai.
c. Hitung GAP Perhitungan pada GAP yaitu dengan menghitung  manual  selisih  dari  nilai  siswa dikurangi  nilai  standar  jenis  PKL.  Berikut  hasil pengolahan data setelah data diperoleh menggunakan rumus 2.1. Setiap siswa akan dihitung selesih GAP sesuai jumlah jenis tempat PKL.
Tabel 12. Perhitungan GAP aspek keahlian
No NAMA A1  A2  A3  A4  A5  A6 1 ADHI 6 6 7 4 7 4 2 AFLAH 6 5 7 5 7 5 3 ALFI 6 6 7 6 7 6 4 ALVIN 6 6 7 5 7 6 5 ANA 6 6 7 6 7 6 Nilai Standar 1 Software House 4 4 5 5 6 6 2 Instansi Pemerintah 4 3 4 4 5 4 3 Data Center 3 3 3 3 5 3 GAP Software House 1 ADHI 2 2 2 -1 1 -2 2 AFLAH 2 1 2 0 1 -1 3 ALFI 2 2 2 1 1 0 4 ALVIN 2 2 2 0 1 0 5 ANA 2 2 2 1 1 0
GAP Instansi Pemerintah 1 ADHI 2 3 3 0 2 0 2 AFLAH 2 2 3 1 2 1 3 ALFI 2 3 3 2 2 2 4 ALVIN 2 3 3 1 2 2 5 ANA 2 3 3 2 2 2 GAP Data Center 1 ADHI 3 3 4 1 2 1 2 AFLAH 3 2 4 2 2 2 3 ALFI 3 3 4 3 2 3 4 ALVIN 3 3 4 2 2 3 5 ANA 3 3 4 3 2 3

## Tabel 13. Perhitungan GAP aspek sikap
No NAMA A7 A8 A9  A10  A11 1 ADHI 6 5 4 4 7 2 AFLAH 5 6 5 5 5 3 ALFI 7 7 6 7 7 4 ALVIN 6 6 5 6 7 5 ANA 6 6 6 6 7 Nilai Standar 1 Software House 6 5 5 5 4 2 Instansi Pemerintah 6 4 5 5 4 3 Data Center 6 4 5 5 4 GAP Software House 1 ADHI 0 0 -1 -1 3 2 AFLAH -1 1 0 0 1 3 ALFI 1 2 1 2 3 4 ALVIN 0 1 0 1 3
5 ANA 0 1 1 1 3 GAP Instansi Pemerintah 1 ADHI 0 1 -1 -1 3 2 AFLAH -1 2 0 0 1 3 ALFI 1 3 1 2 3 4 ALVIN 0 2 0 1 3
No NAMA A7 A8 A9  A10  A11 5 ANA 0 2 1 1 3 GAP Data Center 1 ADHI 0 1 -1 -1 3 2 AFLAH -1 2 0 0 1 3 ALFI 1 3 1 2 3 4 ALVIN 0 2 0 1 3 5 ANA 0 2 1 1 3
d. Pembobotan GAP Ketika hasil nilai GAP didapatkan, selanjutnya menentukan pembobotan pada tiap-tiap profil sesuai dengan  patokan  tabel  11  bobot  nilai  GAP.  Berikut hasil perhitungan nilai dalam pembobotan GAP.
Tabel 14. Perhitungan bobot GAP aspek keahlian
No Nama Jenis PKL A1  A2  A3 A4 A5 A6
SF  CF  CF SF CF CF 1 ADHI Software House 7,5  8,5 8, 5 8, 0 8, 5 7, 0 2 ADHI Instansi Pemerintah 7,5  7,5  7,5 9,0 7,5 9,0 3 ADHI Data Center 6,5  7,5  6,5 8,5 7,5 8,5 4 AFLAH Software House 7,5  7,5  7,5 8,0 8,5 7,0 5 AFLAH Instansi Pemerintah 7,5  6,5  6,5 9,0 7,5 9,0 6 AFLAH Data Center 6,5  6,5  5,5 8,5 7,5 8,5 7 ALFI Software House 7,5  8,5  7,5 9,0 8,5 8,0 8 ALFI Instansi Pemerintah 7,5  7,5  6,5 8,5 7,5 8,5 9 ALFI Data Center 6,5  7,5  5,5 7,5 7,5 7,5 10  ALVIN Software House 7,5  7,5  7,5 8,5 8,5 9,0 11  ALVIN Instansi Pemerintah 7,5  6,5  6,5 7,5 7,5 7,5 12  ALVIN Data Center 6,5  6,5  5,5 6,5 7,5 6,5 13  ANA Software House 7,5  7,5  7,5 9,0 8,5 9,0 14  ANA Instansi Pemerintah 7,5  6,5  6,5 8,5 7,5 7,5 15  ANA Data Center 6,5  6,5  5,5 7,5 7,5 6,5

## Tabel 15.Perhitungan bobot GAP aspek sikap
No Nama Jenis PKL A7 A8 A9 A10 A11 CF CF SF CF SF 1  ADHI Software House 8 8 8,5 8 8,5 2  ADHI Instansi Pemerintah 8 9 8,5 8 8,5 3  ADHI Data Center 8 9 8,5 8 8,5 4  AFLAH Software House 9 9 8 8 6,5 5  AFLAH Instansi Pemerintah 9 8,5 8 8 6,5 6  AFLAH Data Center 9 8,5 8 8 6,5 7  ALFI Software House 8 8,5 9 9 8,5 8  ALFI Instansi Pemerintah 8 7,5 9 9 8,5
No Nama Jenis PKL A7 A8 A9 A10 A11 CF CF SF CF SF
9 ALFI Data Center 8 7,5 9 9 8,5 10  ALVIN Software House 8,5 7,5 8,5 7,5 6,5 11  ALVIN Instansi Pemerintah 8,5 6,5 8,5 7,5 6,5 12  ALVIN Data Center 8,5 6,5 8,5 7,5 6,5 13  ANA Software House 9 8,5 9 8,5 6,5 14  ANA Instansi Pemerintah 9 7,5 9 8,5 6,5 15  ANA Data Center 9 7,5 9 8,5 6,5
e. Hitung core factor dan second factor . Core factor merupakan aspek kompetensi yang paling dibutuhkan untuk menghasilkan kinerja yang optimal. Sedangkan second factor merupakan item- item selain aspek yang ada pada core factor . Untuk menghitung core factor dapat menggunakan rumus 2.  Berikut  merupakan  perwakilan  data  yang  sama seperti tahapan sebelumnya untuk menentukan core factor dan second factor.
Tabel 16. Hasil perhitungan core factor dan second factor No Nama Jenis PKL Aspek Keahlian Aspek Sikap CF SF CF SF 1 ADHI Software House 7,625  7,750  8,667  7,250 2 ADHI Instansi Pemerintah 7,375  8,250  8,500  7,250 3 ADHI Data Center 7,000  7,500  8,500  7,250 4 AFLAH Software House 8,125  8,250  8,500  8,750 5 AFLAH Instansi Pemerintah 7,500  8,000  8,167  8,750 6 AFLAH  Data Center 7,000  7,000  8,167  8,750 7 ALFI Software House 8,125  8,000  7,833  7,500 8 ALFI Instansi Pemerintah 7,000  7,500  7,500  7,500 9 ALFI Data Center 6,500  6,500  7,500  7,500 10  ALVIN Software House 8,125  8,250  8,667  7,750 11  ALVIN Instansi Pemerintah 7,000  8,000  8,333  7,750 12  ALVIN  Data Center 6,500  7,000  8,333  7,750 13  ANA Software House 8,125  8,000  8,667  7,500 14  ANA Instansi Pemerintah 7,000  7,500  8,333  7,500 15  ANA Data Center 6,500  6,500  8,333  7,500
f. Hitung Nilai Total.
Hasil  perhitungan  dari  tiap  aspek  diatas kemudian  hitung  nilai  total  berdasarkan  prosentasi dari core factor dan second factor yang diperkirakan berpengaruh  terhadap  kinerja  tiap  profil.  Untuk menghitung core factor dapat menggunakan rumus 3.  Berikut  merupakan  hasil  dari  perhitungan  untuk menentukan  nilai  total  dari  perwakilan  data  siswa yang sama seperti sebelumnya.
Tabel 17. Hasil perhitungan nilai total No  Nama Jenis PKL NI Aspek Keahlian NI Aspek Sikap 1 Adhi Software House 7,67500 8,10002 2 Adhi Instansi Pemerintah 7,72500 8,00000 3 Adhi Data Center 7,20000 8,00000 4 Aflah  Software House 8,17500 8,60000 5 Aflah Instansi Pemerintah 7,70000 8,40002 6 Aflah  Data Center 7,00000 8,40002 7 Alfi Software House 8,07500 7,69998 8 Alfi Instansi Pemerintah 7,20000 7,50000 9 Alfi Data Center 6,50000 7,50000 10  Alvin  Software House 8,17500 8,30002 11  Alvin Instansi Pemerintah 7,40000 8,09998 12  Alvin  Data Center 6,70000 8,09998 13  Ana Software House 8,07500 8,20002 14  Ana Instansi Pemerintah 7,20000 7,99998 15  Ana Data Center 6,50000 7,99998
g. Hitung Nilai Total.
Hasil  akhir  dari  proses  pencocokan  profil adalah  peringkat  kandidat  yang  diajukan  untuk mengisi  suatu  posisi  tertentu.  Penentuan  peringkat mengacu  pada  hasil  perhitungan  tertentu.  Pada proses  ini  untuk  menentukan  peringkat  dengan membagi  menjadi  dua  prosentase  dari  hasil  nilai total,  pembagian  tersebut  80%  aspek  keahlian  dan 20%  untuk  aspek  sikap.  Untuk  menghitung perangkingan  menggunakan  rumus  4.  Berikut merupakan hasil dari perhitungan untuk menentukan perangkingan dari perwakilan data siswa yang sama seperti sebelumnya.
Tabel 18.Hasil perhitungan nilai rangking jenis

## PKL
No Nama Jenis PKL Total Nilai Rangkin g 1 Adhi Software House 7,760 2 2 Adhi Instansi Pemerintah 7,780 1 3 Adhi Data Center 7,360 3 4 Aflah Software House 8,260 1 5 Aflah Instansi Pemerintah 7,840 2 6 Aflah Data Center 7,280 3 7 Alfi Software House 8,000 1 8 Alfi Instansi Pemerintah 7,260 2 9 Alfi Data Center 6,700 3 10 Alvin Software House 8,200 1 11 Alvin Instansi Pemerintah 7,540 2 12 Alvin Data Center 6,980 3 13 Ana Software House 8,100 1 14 Ana Instansi Pemerintah 7,360 2 15 Ana Data Center 6,800 3
Dari  perhitungan  data  di  atas,  untuk rekomendasi tempat PKL dapat ditentukan dari hasil total nilai paling tinggi.  Sebagai contoh siswa atas nama  Adhi  jenis  PKL  Data  Center  mendapatkan nilai  7,36  mendapatkan  rangking  3,  jenis  PKL Software House mendapatkan nilai 7,76 mendapatkan  rangking  2,  sedangkan  jenis  PKL  di instansi Pemerintah mendapat nilai 7,78
mendapatkan  rangking  1.  Dari  ketiga  jenis  tempat PKL tersebut rangking pertama berada pada instansi pemerintah. Sehingga siswa tersebut di rekomendasikan  untuk  memilih  jenis  PKL  instansi Pemerintah.  Berikut  merupakan  hasil  rekomedasi jenis PKL dari perhitungan yang telah dilakukan.
Tabel 19. Hasil rekomendasi jenis tempat PKL
No Nama Jenis PKL Total Nilai 1 ADHI Instansi Pemerintah 7,780 2 AFLAH Software House 8,260 3 ALFI Software House 8,000 4 ALVIN Software House 8,200 5 ANA Software House 8,100

## 4.2. Pengujian Model
Uji  akurasi  diperlukan  untuk  mengetahui tingkat  kecocokan  hasil  rekomendasi  dengan perhitungan menggunakan metode profile matching dengan  hasil  pembuat  keputusan  atau decision maker  yang  direkomendasikan  bapak  ibu  guru produktif.  Pada  penggunjian  model  ini  peneliti menggunakan confusion matrix . Pengujian confusion  matrix dipilih  karena  dapat  menentukan akurasi, presicion , recall dan error .  Berikut langkah-langkah pengujian menggunakan confusion matrix : a. Membuat tabel perbandingan hasil rekomendasi  menggunakan  aplikasi  dengan decision  maker atau  hasil  rekomendasi  dari bapak  ibu  guru  produktif . Berikut  merupakan hasil perhitungan profile matching dan decision maker sejumlah  lima  siswa  dari  220  siswa dengan contoh sampel 5 siswa.
Tabel 20. Hasil rekomendasi jenis tempat PKL
No Nama Aplikasi Decision 1 Adhi Instansi Pemerintah Instansi Pemerintah 2 Aflah Software House Instansi Pemerintah 3 Alfi Software House Software House 4 Alvin Software House Data Center 5 Ana Software House
Software House
b. Dari data telah didapatkan, selajutnya disimpan dalam  bentuk  file  excel  dengan  nama  file perbandingan-rekom-pkl.xlsx  yang  digunakan sebagai data pengujian confusion matrix dengan menggunakan  bahasa  perograman python . Dalam  bahasa  perograman python terdapat beberapa fungsi yang  digunakan  untuk pengujian confusion matrix seperti sklearn dan matplotlib .    Model  yang  dihasilkan  pada pengujian ini berisi data kondisi sebenarnya dan prediksi  dari  tiap  jenis  tempat  PKL  berikut hasilnya.
Gambar 3. Model confusion matrix
c. Perhitungan  tabel confusion  matrix ini  berasal dari  model  gambar  2  selanjutnya  dapat ditentukah  hasil  proses  klasifikasi  dari  tiap labelnya. Sebagai contoh tabel confusion matrix sampel peneliti menggunakan jenis tempat PKL software  house dengan  warna-warna  tertentu untuk menujukan proses klasifikasi nilai seperti gambar  3.  Warna  coklat  digunakan  untuk menetukan  nilai dari TP ( True Positif ). Warna kuning  digunakan  untuk  menetukan  nilai  dari FP ( False Positif ). Warna biru digunakan untuk menetukan nilai dari TN ( True Negatif ). Warna merah  digunakan  untuk  menetukan  nilai  dari FN ( False Negatif ). Nilai yang memiliki warna yang  sama  dijumlahkan  dan  selanjutnya  di masukkan pada tabel confusion matrix.
Gambar 4.  Cara membaca model confusion matrix software house
Dari  model  di  atas,  dapat  diketahui  tabel Confusion Matrix jenis tempat PKL Software House sebagai berikut.
Tabel 21. Confusion matrix pada jenis pkl software house
P redi ks i
Kondisi Sebenarnya
Software House Bukan Software House Software House TP=34 FP=7 Bukan Software House FN =0 TN=179
Dari  tabel  di  atas  dapat  digunakan  untuk menghitung  nilai performa  matrix dari confusion matrix yaitu  nilai  akurasi  menggunakan  rumus.4, nilai  presicion  menggunakan  rumus  5,  nilai recall menggunakan rumus 6 dan nilai error menggunakan rumus  7.  Berikut  hasil  keseluruhan  dari  pengujian confusion  matrix menggunakan  pemrograman python .
Gambar 5. Hasil confusion matrix menggunakan python
Dari  hasil  pengujian confusion  matrix menggunakan pemrograman python dapat diketahui bahwa  nilai  akurasi  antara  data  rekomendasi  yang dihasilkan  menggunakan  metode profile  matching dengan  data  rekomendasi  dari  guru  produktif sebesar 0,90 atau 90% sekitar 198 siswa yang sesuai. Sehingga hasil weighted avg dari keseluruhan class pada nilai precision yaitu 0,92 atau 92%, nilai recall yaitu  0,90  atau  90%  dan  nilai F1-score yaitu  0,90 atau 90%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penerapan  dari  metode profile  matching terhadap  rekomendasi  tempat  PKL  di  SMK  PGRI Wlingi berupa hasil perangkingan jenis PKL paling tinggi  dari  jenis  tempat  PKL  setiap  siswa  menjadi rekomendasi PKL bagi siswa tersebut dengan hasil pengujian 90%. sehingga model ini dapat digunakan untuk  rekomendasi  tempat  PKL.  Pada  penelitian
selajutnya  dapat  dikembangkan  kriteria  penilaian yang semakin  bervariasi dapat agar mendapat nilai yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Wicaksana,  K.A.  and  Aris  Rakhmadi,  S.T., 2018. Implementasi  Sistem  Informasi  Tempat Praktek  Kerja  Nyata  Mahasiswa  Informatika UMS  Berbasis  Web (Doctoral  dissertation,
Universitas Muhammadiyah Surakarta). [2] Adyan,  A.Q.,  2020.  Sistem  Pendukung Keputusan Penempatan Praktik Kerja Lapangan Berdasarkan Nilai Komptensi Dasar Dan Nilai Sikap Siswa Menggunakan Metode Pembobotan Rank Order Centroid dan Metode Profile Matching. Rekursif: Jurnal Informatika , 8 (1).
[3] Ilham,  D.N.  and  Mulyana,  S.,  2017.  Sistem Pendukung  Keputusan  Kelompok  Pemilihan Tempat
PKL
mahasiswa dengan Menggunakan Metode AHP dan Borda. IJCCS (Indonesian  Journal  of  Computing  and Cybernetics Systems) , 11 (1), pp.55-66.
[4] Amelia  Haryanti,  S.  H.  (2022).  Kiat  Sukses Melaksanakan  Praktek  Kerja  Lapangan  di Masa Pandemi COVID-19. Pascal Books.
[5] Diana.  (2018).  Metode  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan.  Yogyakarta:  CV Budiman Utama.
[6] Viantika,  A.,  Chaerul,  S.  F.,  &  Riansyah,  A. (2020). Sistem pendukung keputusan penerimaan tenaga pengajar pada sekolah luar biasa  wantu  wirawan  salatiga  dengan  metode naïve bayes. KONFERENSI ILMIAH MAHASISWA UNISSULA (KIMU) 3 , 42–50.
[7] Sanner ,  M.F.,  1999.  Python:  a  programming language for software integration and development. J  Mol  Graph  Model , 17 (1), pp.57-61.