## Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru Berbasis Web Menggunakan Metode Matching Profile
Fitri Nuraeni 1 , Asep Deddy Supriatna 2 , Rizky febriana 3
Jurnal Algoritma Institut Teknologi Garut Jl. Mayor Syamsu No. 1 Jayaraga Garut 44151 Indonesia Email : jurnal@itg.ac.id
1 fitri.nuraeni@itg.ac.id
2 asepdeddy@itg.ac.id 3 1706022@itg.ac.id
Abstrak – Penerimaan siswa baru merupakan gerbang awal yang harus dilalui peserta didik dan sekolah didalam penyaringan obyek-obyek pendidikan. Peristiwa penting bagi suatu sekolah, karena  peristiwa  ini merupakan titik  awal yang  menentukan  kelancaran tugas suatu sekolah. SPK  merupakan  sistem  berbasis  komputer  interaktif  yang  membantu  pengambil  keputusan (manajer) memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan permasalahan yangsemi/ tidak terstruktur, Maka dibuatlah Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru Berbasis  Web  Menggunakan  Metode Matching  Profile ,  dimana  dalam  perancangan  Sistem informasi  penerimaan  peserta  didik  baru  ini  menggunakan  metodologi Rapid  application development (RAD) dengan memiliki 5 tahapan perancangan seperti Bussiness Modelling, Data modelling,  process  modelling,  application  generation  dan  testing  &  turnover dengan menggunakan  Bahasa  pemrograman PHP serta Mysql untuk  databasenya.  Dimana  proses penyeleksian penerimaan siswa baru harus di dukung dengan pemanfaatan teknologi informasi yang akan mempermudah petugas dalam menyeleksi calon siswa baru, serta membantu dalam penentuan penerimaan siswa baru sesuai kriteria, mengurangi human error dan keamanan data lebih terjamin karena disimpan dalam database.
Kata Kunci – Profile Matching ; Penerimaan Siswa Baru; RAD; Sistem Pendukung Keputusan.

## I. PENDAHULUAN
Dalam suatu instansi Pendidikan setiap tahunnya melakukan proses penerimaan siswa baru, dimana secara umum penerimaan siswa baru (PSB) dapat diartikan sebagai suatu proses administrasi yang terjadi setiap tahun untuk seleksi calon siswa berdasarkan nilai akademik agar dapat melanjutkan pendidikan pada jenjang yang lebih tinggi[1]. Penyeleksian siswa baru merupakan suatu hal yang harus diputuskan dengan cepat dan tepat. Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK)  merupakan  salah  satu  lembaga  pendidikan  yang  bertanggungjawab menciptakan  sumber  daya  manusia  yang  memiliki  kemampuan,  keterampilan,  dan  keahlian  sehingga lulusannya  dapat  mengembangkan  kinerja  apabila  terjun  dalam  dunia  kerja.[2]  Dijabarkan  secara  spesifik dalam Peraturan Pemerintah Nomor 29 tahun 1990 tentang Pendidikan Menengah, yaitu pendidikan menengah kejuruan adalah pendidikan menengah yang mengutamakan pengembangan kemampuan peserta didik untuk pelaksanaan jenis pekerjaan tertentu[2]. Dalam hal penerimaan siswa baru diperlukan beberapa pertimbangan mulai dari standarisasi nilai, persyaratan masuk sekolah, dan kebijakan-kebijakan dari pemerintah dan lembaga pendidikan. Proses penerimaan siswa baru masih menggunakan proses secara manual dengan melihat satu persatu nilai SKHU (Surat Keterangan Hasil Ujian), nilai UAS (Nilai Ujian Akhir Sekolah), dan nilai UAN (Ujian Akhir Nasional), lalu dihitung menggunakan kalkulator untuk mendapatkan rata-rata nilai calon siswa
memenuhi atau tidaknya sebagai persyaratan. karena itu sering terjadi kesalahan perhitungan dan lambat dalam pengolahan data calon siswa. Oleh sebab itu perlu dibuat sebuah sistem pendukung keputusan (SPK), SPK ini sangatlah dibutuhkan untuk memaksimalkan proses pengambilan keputusan karena dengan sistem berbasis komputer ini, memungkinkan para pengambil keputusan untuk melakukan komputasi secara tepat dan waktu yang cepat dengan menggunakan metode Matching Profile [3].
Berdasarkan penelitian sebelumnya yang berjudul “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru Di Sma  Negeri  2  Pemalang  Dengan  Metode Simple  Additive  Weighting ”  [4]  meneliti  Sistem  pendukung keputusan  dalam  proses    Penerimaan  Siswa  baru  di  Sma  Negri  2  Pemalang  dengan  mengimplementasikan metode Simple Additive Weighting. Kemudian pada penelitian yang berjudul “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan  Siswa  Baru  dengan  Metode Simple  Additive Weighting di SMK Kusuma Bangsa” [5] meneliti Sistem  pendukung  keputusan  dalam  proses  penyeleksian  siswa  baru  di  Smk  Kusuma  Bangsa  dengan menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting, tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membantu  pihak sekolah dalam pengambilan keputusan penerimaan siswa baru dengan tepat dan akurat sesuai dengan kriteria yang diinginkan pihak sekolah. Selanjutnya penelitian yang berjudul “Sistem Penunjang Keputusan Penetapan Aparat Perangkat Desa Dengan Metode Matching Profile ” [3] meneliti tentang Sistem pendukung keputusan proses penjaringan dan pengangkatan calon perangkat desa dengan menggunakan metode Matching Profile dimana dengan adanya sistem penunjang keputusan tersebut dapat memberikan rekomendasi pada pimpinan desa untuk memberikan keputusan yang tepat dalam waktu yang singkat. Kemudian penelitian yang berjudul “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Seleksi Penerimaan Siswa Baru Online Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute  Decission  Making ”[6]  meneliti  tentang  sistem  pendukung  keputusan  dalam  Proses  seleksi penerimaan  siswa  baru online dengan  menggunakan  metode Fuzzy  Multiple  Attribute  Decission  Making, dimana penelitian ini  bertujuan untuk membuat  aplikasi sistem pendukung  keputusan  dengan metode  yang baru, tidak lupa untuk menyeleksi calon siswa ini dapat menghemat waktu dan memudahkan panitia dalam penyeleksian  siswa  baru  serta  memberikan  informasi  tentang  sekolah  kepada  siswa.  Selanjutnya  penelitian yang  berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Siswa  Baru  dengan  Metode Simple  Additive Weighting (SAW) pada SMP Islam Al-Azhar 6 Jakapermai Bekasi.” [7] meneliti sistem pendukung keputusan dalam  proses  penyeleksian  siswa  baru  di  Smp  Islam Al-Azhar 6  Jakapermai  Bekasi  dengan mengimplementasikan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW),  dimana  penelitian  ini  bertujuan  untuk mempermudah panitia dalam menyeleksi calon siswa baru, Dimana sistem ini nantinya akan digunakan oleh staff tata usaha dalam pengolahan data dan penyajian laporan penerimaan siswa baru.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  dimana  dalam  proses  penyeleksian  penerimaan  siswa  baru  harus  di dukung dengan pemanfaatan teknologi informasi dimana akan mempermudah petugas dalam menyeleksi calon siswa baru, serta membantu dalam penentuan penerimaan siswa baru sesuai kriteria, mengurangi human error dan keamanan data lebih terjamin karena disimpan dalam database. Maka penelitian ini akan diarahkan dengan judul  Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Siswa  Baru  Berbasis  Web  Menggunakan Metode Matching Profile .

## II. URAIAN PENELITIAN
Dalam  proses  perancangan  sistem  pendukung  keputusan  ini mengunakan  metode profile  matching dimana merupakan  sebuah  mekanisme  pengambilan  keputusan  dengan  mengasumsikan  bahwa  terdapat  tingkat variabel  prediktor yang ideal[8] serta dalam pengembangan sistem menggunakan metodologi RAD adalah Model  proses  pengembangan  perangkat  lunak  yang  bersifat  inkremental  terutama  untuk  waktu  pengerjaan yang pendek [9], untuk Bahasa pemrograman menggunakan PHP bahasa program yang berjalan pada sebuah webserver ,  atau  sering  disebut server-side [10]  dan mysql sebagai  databasenya.Penelitian  ini  dilaksanakan dengan beberapa fase aktifitas dimana fase tersebut yaitu pencapaian dari tujuan yang direncanakan. Kerangka penilitian dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 1: Kerangka Pemikiran
Proses  yang  akan  dilakukan  selama  penelitian  digambarkan  dengan Work  Breakdown  Structure dimana menjelaskan  tujuan  penelitian  serta  tahapan-tahapan  penelitian  yang  disesuaikan  dengan  metodologi pengembangan  sistem  serta  aktivitas  yang  akan  dilakukan  pada  setiap  tahapan-tahapan  tersebut.  Berikut merupakan gambar Work Breakdown Structure pada penelitian ini:
Gambar 2: Work Breakdown Structure (WBS)

## III. HASIL DAN DISKUSI

## A. Proses Profile Matching
1. Perhitungan Pemetaan GAP Kompetensi
Dalam kasus penerimaan siswa baru  ini digunakan perhitungan pemetaan gap kompetensi dimana yang dimaksud dengan gap disini adalah beda antara profil ideal dengan profil calon siswa dapat ditunjukkan pada rumus:
Vol. 19; No. 1; 2022; Hal 54-65
Gap = Profile Calon Siswa – Profile Ideal (1)
2. Perhitungan Pemetaan GAP Kompetensi Berdasarkan Aspek-Aspek
Aspek-Aspek  untuk  perhitungan  seleksi  penerimaan  siswa  baru  pengumpulan  gap-gap  yang  terjadi  itu sendiri pada tiap aspeknya mempunyai perhitungan yang berbeda-beda. Untuk keterangannya bisa dilihat pada tabel:
Table 1: Aspek Kriteria
Kriteria Keterangan Sub Kriteria Aspek Nilai Ijazah PA = Pendidikan Agama PK = Pendidikan Kewarganegaraan BI  = Bahasa Indonesia MTK = Matematika IPA = Ilmu Pengetahuan Alam IPS = Ilmu Pengetahuan Sosialk
BE = Bahasa Inggris SE = Seni Budaya OL = Pendidikan Jasmani, Olahraga dan kesehatan
Dimana nilai aspek sub kriterianya adalah sebagai berikut:

## Table 2: Nilai Aspek Sub Kriteria
Nilai Sub Kriteria 1 = Tidak Memenuhi syarat (<50) 2 = Kurang (50 - 60) 3  = Cukup (65 – 74) 4 = Baik (75 – 84)
5 = Sangat Baik (> 85)
Untuk lebih jelasnya perhitungan pemetaan gap kompetensi dapat di paparkan untuk aspek yang telah ditentukan sebelumnya. Aspek ijazah Merupakan aspek yang menjadi prasyarat untuk masuk ke jenjang selanjutnya, berikut cara perhitungan gap kompetensi dalam aspek nilai Ijazah dapat di tampilkan pada tabel 4.3 di bawah ini:

## Table 3: Perhitungan Gap Kompetensi
Setelah didapat Gap masing masing calon siswa maka tiap profil calon diberi bobot nilai dengan patokan pada bobot tabel nilai gap yang dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Table 4: Bobot Nilai
NO Calon Siswa MTK IPA IPS BI PK PA BE SE OL 1 Calon 1 4 4 3 4 3 5 3 5 5 2 Calon 2 3 3 3 4 3 4 3 4 5 3 Calon 3 4 4 5 3 5 4 4 5 5 Profile Ideal 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 Calon 1 1 1 0 1 0 2 0 2 2 2 Calon 2 0 0 0 1 0 1 0 1 2 3 Calon 3 1 1 2 0 2 1 1 2 2 No Selisih Bobot Nilai Keterangan 1 0 5 Tidak ada selisih (kompetensi sesuai dengan yang dibutuhkan) 2 1 4,5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat/level
Tiap  calon  siswa  akan  memiliki  tabel  bobot  nilai  seperti  contoh-contoh  tabel  yang  ada  di  bawah  ini. Dengan contoh tabel bobot nilai calon dan dengan acuan pada tabel 5 bobot nilai gap, maka calon dengan sub-sub aspek kuantitatif dan nilai kualitatif akan memiliki hasil dengan bobot nilai gap seperti terlihat pada tabel 4.5 dibawah ini:
Table 5: Perhitungan Bobot Nilai
NO  Calon Siswa  MTK  IPA IPS BI PK PA BE SE OL 1 Calon 1 1 1 0 1 0
2 0 2 2 2 Calon 2 0 0 0 1 0
1 0 1 2 3 Calon 3 1 1 2 0 2
1 1 2 2 Keterangan Bobot Nilai Gap 1 Calon 1 4.5 4.5 5 4.5 5 3.5 5 3.5 3.5 2 Calon 2 5 5 5 4.5 5 4.5 5 4.5 3.5 3 Calon 3 4.5 4.5 3.5 5 3.5 4.5 4.5 3.5 3.5 3. Pengelompokan dan perhitungan Core dan Secondary factor
Setelah  menentukan  bobot  nilai  gap  untuk  tiap  aspek,  kemudian  tiap  aspek  dikelompokan  menjadi  2 kelompok  yaitu  kelompok Core  Factor dan Secondary  Factor .  Untuk  perhitungan core  factor dapat ditunjukkan pada rumus di bawah ini:
Keterangan: NCF : Nilai rata-rata core factor NC( i, s, p ) : Jumlah total nilai core factor IC : Jumlah item core factor
Sedangkan untuk perhitungan secondary factor dapat ditunjukan pada rumus di bawah ini:
Keterangan: NSF : Nilai rata-rata secondary factor NS( i, s, p ) : Jumlah total nilai secondary factor ( akademik, non akademik) IS : Jumlah item secondary factor Untuk  perhitungan core  factor dan  secondary  factor,  terlebih  dahulu  harus  Menentukan Subkriteria yang menjadi Core factor dan Secondary factor Pembagian Core factor dan Secondary factor akan di jelaskan pada tabel 6 berikut:
No Selisih Bobot Nilai Keterangan 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

## Table 6: Pengelompokan Core dan Secondary Factor
Kriteria Nilai Ijazah Keterangan Sub Kriteria Core Factor MTK = Matematika IPA = Ilmu Pengetahuan Alam IPS = Ilmu Pengetahuan Sosial BI  = Bahasa Indonesia PK = Pendidikan Kewarganegaraan Secondary factor PA = Pendidikan Agama BE = Bahasa Inggris SE = Seni Budaya OL = Pendidikan Jasmani, Olahraga dan kesehatan
Setelah ditentukan kemudian nilai core factor dan secondary factor ini dijumlahkan sesuai rumus yang telah di berikan sebelumnya, berikut cara pengerjaannya misal dengan mengambil contoh perhitungan pada sub aspek Calon 1, Calon 2 dan Calon 3 berikut:
Calon 1 NCF = 4.5 + 4.5 + 5 + 4.5 + 5 = 23.5 = 4.7
5 5 NSF = 3.5 + 5 + 3.5 + 3.5 = 15.5 = 3.875 4                4 Calon 2 NCF = 5 + 5 + 5 + 4.5 + 5 = 24.5 = 4.9 5 5
NSF = 4.5 + 5 + 4.5 + 3.5 = 17.5 = 4.375
4                  4 Calon 3 NCF = 4.5 + 4.5 + 3.5 + 5 + 3.5 = 21 = 4.2 5 5
NSF = 4.5 + 4.5 + 3.5 + 3.5 = 16 = 4 4                 4
Table 7: Hasil Perhitungan Core dan Secondary Factor
NO  Calon Siswa  MTK IPA
IPS BI PK PA BE SE OL NCF NSF 1 Calon 1 4.5 4.5 5 4.5 5 3.5 5 3.5 3.5 4.7 3.875 2 Calon 2 5 5 5 4.5 5 4.5 5 4.5 3.5 4.9 4.375 3 Calon 3 4.5 4.5 3.5 5 3.5 4.5 4.5 3.5 3.5 4.2 4

## 4. Perhitungan Nilai Total
Dari hasil perhitungan dari tiap aspek di atas kemudian dihitung nilai total berdasar presentasi dari core dan secondary factor yang diperkirakan berpengaruh terhadap kinerja tiap-tiap profil. Contoh perhitungan dapat dilihat pada rumus di bawah ini:
Keterangan: N(i,s) : Nilai total dari aspek NCF(i,s) : Nilai rata-rata core factor NSF(i,s) : Nilai rata-rata secondary factor (x)% : Nilai persen yang diinputkan
Lebih jelasnya penghitungan nilai total terlebih dahulu menentukan nilai persen yang di input kan yaitu core  factor 60%  dan secondary factor 40%.  Kemudian  nilai core  factor dan secondary  factor dan secondary factor ini dijumlahkan sesuai rumus di atas, perhitungan nilai akhir bisa di lihat di bawah ini:
Calon 1 = (60% x 4.7) (40% x 3.875) = 2.82 + 1.55 = 4.37 Calon 2 = (60% x 4.9) (40% x 4.375) = 2.94 + 1.75 = 4.69 Calon 3 = (60% x 4.2) (40% x 4) = 2.52 + 1.6 = 4.12
Table 8: Hasil Perhitungan Nilai Total
NO Calon Siswa MTK IPA IPS BI
PK PA BE SE OL NCF NSF Ni 1 Calon 1 4.5 4.5 5 4.5 5 3.5 5 3.5 3.5 4.7 3.875 4.37 2 Calon 2 5 5 5 4.5 5 4.5 5 4.5 3.5 4.9 4.375 4.69 3 Calon 3 4.5 4.5 3.5 5 3.5 4.5 4.5 3.5 3.5 4.2 4 4.12

## 5. Perhitungan Penentuan Hasil Akhir atau Ranking
Hasil akhir dari proses ini adalah ranking dari calon siswa yang mendaptar. Penentuan ranking mengacu pada hasil perhitungan tertentu. Perhitungan tersebut dapat ditunjukkan pada rumus di bawah ini:
Ranking = 70 % NCF + 30% NSF
Keterangan : NCF = Nilai Core Factor NSF = Nilai Secondary Factor
Calon 1 = Rangking = 70% (4.7) + 30% (3.875) = 3.29 + 1.1625 = 4.4525 Calon 2 = Rangking = 70% (4.9) + 30% (4.375) = 3.43 + 1.3125 = 4.7425 Calon 3 = Rangking = 70% (4.2) + 30% (4) = 2.94 + 1.2 = 4.14
Table 9: Hasil Perhitungan Hasil Akhir atau Rangking
NO Calon Siswa MTK  IPA IPS BI
PK PA BE SE OL NCF NSF Ni Ha 1 Calon 1 4.5 4.5 5 4.5 5 3.5 5 3.5 3.5 4.7 3.875 4.37 4.4525 2 Calon 2 5 5 5 4.5 5 4.5 5 4.5 3.5 4.9 4.375 4.69 4.7425 3 Calon 3 4.5 4.5 3.5 5 3.5 4.5 4.5 3.5 3.5 4.2 4 4.12 4.14
Dari hasil analisi metode Matching Profile ini, Calon 1, Calon 2 dan Calon 3 Memenuhi Kriteria profil ideal Setelah  memodelkan  perhitungan  menggunakan profile  matching selanjutnya  mengimplementasikan perhitungan tersebut menjadi sebuah aplikasi Sistem pendukung Keputusan berbasis website, dimana dalam perancangan  sistem  ini  menggunakan  metode  Rapid  application  development  (RAD),  dimana  metode  ini memiliki  beberapa  tahapan  seperti Bussines  modeling,  Data  modeling,  Proces  modeling,  Aplication generation, dan Testing and turnover [11]. Berikut merupakan tahapan perancangan sistem untuk SPK berbasis web menggunakan Rapid application development (RAD):

## B. Perancangan Sistem Pendukung Keputusan
1. Bussines modeling (Pemodelan Bisnis)
a. Analisis kebutuhan
Untuk  memudahkan  Proses  penerimaan  siswa  baru  maka  dibangun  sebuah  aplikasi  berbasis  web, nantinya diharapkan dapat membantu memutuskan alternatif terbaik dalam pemilihan siswa, Berikut merupakan proses bisnis Sistem Pendukung keputusan dalam Penerimaan siswa baru:
b. Proses Bisnis Pendaftaran Siswa Baru
Gambar 3: Proses Bisnis Pendaftaran Siswa
c. Proses Bisnis input data siswa oleh admin dan proses profile matching

## Gambar 4: Proses bisnis Admin
d. Proses bisnis kepala sekolah menentukan kelulusan pendaftaran siswa baru

## 2. Data Modeling
Pada tahapan ini aliran pemodelan data dari sistem yang di bangun ini di implementasikan kedalam bentuk ERD  ( Entity  Relationship  Diagram ),  ERD  merupakan  suatu  pemodelan  awal  basis  data  yang  paling banyak digunakan[12].berikut merupakan ERD nya:

## Gambar 6: ERD (Entity Relationship Diagram)
3. Proces Modeling
Tahapan ini menggambarkan alur atau proses sitem yang akan dibangun, dimana alur proses modeling ini menggunakan pemodelan DFD ( Data Flow Diagram) merupakan representasi dari tahapan atau arus data yang terjadi pada sistem yang sedang dikembangkan atau dibuat[13], seperti pada gambar dibawah ini:
a. DFD Level 0
Vol. 19; No. 1; 2022; Hal 54-65

## b. DFD Level 1

## Gambar 8: DFD SPK Level 1
4. Aplication Generation
Pada tahapan ini merupakan implementasi dari tahapan tahapan sebelumnya yang telah di rancang kedalam bahasa pemrograman, dimana tersajikan pada gambar di bawah ini:
a. Struktur Menu
Gambar 9: Rancangan Struktur Menu
b. Perancangan user interface
Berikut  merupakan  bentuk  perancangan user-interface yang  telah  dibuat  berdasarkan  struktur menu.
Gambar 10: Rancangan User Interface Dashboard admin
c. Pengkodingan
Gambar di bawah merupakan implementasi kedalam bahasa pemrograman dari beberapa tahapan perancangan sebelumnya.

## Gambar 11: Halaman Dashboard Admin

## C. Pengujian Sistem
Dalam tahap ini, seluruh sistem dan komponen yang telah dibangun dilakukan pengujian dengan harapan dapat mengurangi resiko kecacatan sistem yang telah dibangun. Dalam tahap ini pengujian sistem dilakukan secara blackbox di  mana  semua  fitur  dan  fungsi  dicoba  satu  per  satu  dan  divalidasi  secara  menyeluruh.  Dengan pengujian yang lengkap dapat mengurangi resiko cacatnya sistem.

## Tabel 10: Hasil Pengujian Sistem
No  Tahapan Pengujian Hasil yang Diharapkan Hasil Keterangan 1 Login Masuk ke aplikasi Berhasil Sesuai 2 Input data siswa Data siswa berhasil ditambahkan Berhasil Sesuai 3 Input data Kriteria Data Kriteria Berhasil Di Tambahkan Berhasil Sesuai 4 Input data Core Factor Data Core Factore Berhasil Di Tambahkan  Berhasil Sesuai 5 Proses Profile Matching Menampilkan  Hasil  Perhitungan  Profile Matching Berhasil Sesuai 6 Logout Keluar dari aplikasi Berhasil Sesuai

## IV.  KESIMPULAN
Berdasarkan hasil implementasi dan penjelasan yang telah di lakukan sebelumnya oleh penulis, dapat diambil kesimpulan Sistem Pendukung Keputusan berbasis web ini, dapat membantu panitia penerimaan siswa baru dan kepala sekolah untuk menentukan calon siswa yang memiliki profile sesuai profile ideal yang di inginkan, SPK  ini  dapat  mengolahan  data  hasil  seleksi  calon  siswa  baru  sehingga  memberikan  rekomendasi  dan penunjang dalam mengambil keputusan, dibuat untuk menyelesaikan permasalahan penerimaan siswa baru yang masih dilakukan secara manual dalam tahap pendaftaran dan penyeleksian siswa dimana diperbaharui menjadi  sistem  yang  terkomputerisas  dan  dengan  menerapkan  metode Profile  Matching pada  sistem pendukung keputusan mempermudah perankingan terhadap proses seleksi calon siswa baru.
Selanjutnya sistem pendukung keputusan ini diharapkan ada pengembangan dimana supaya lebih baik sistem informasi ini harus memiliki maintenance (perbaikan) berkala agar kualitas dari aplikasi dapat ditingkatkan, serta  memiliki upgrade seperti  pernambahan  fitur  yang  mendukung  sistem  pendukung  keputusan  dengan metode profile matching .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  Metode, P.  Matching,  D. Aplikasi,  and  P.  Siswa,  “Implementasi  Metode  Profile Matching  Dalam Aplikasi Penerimaan Siswa Baru pada SMK Ma’arif NU 2 Boyolali,” vol. 5, pp. 71–80, 2019.
[2] S. Edi et al. , “Jurnal Ilmiah Pendidikan Teknik Kejuruan ( JIPTEK ),” vol. X, no. 1, pp. 22–30, 2017.
[3] F.  Nuraeni,  E.  B.  Sambani,  and  A.  Nursahati,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Penetapan  Aparat Perangkat Desa Dengan Metode Matching Profile,” pp. 428–433, 2018.
[4] D.  Pambudi,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENERIMAAN  SISWA  BARU  DI  SMA NEGERI 2 PEMALANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING,” 2009.
[5] M.  I.  Dzulhaq  and  S.  Wulandari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Siswa  Baru  dengan Metode Simple Additive Weighting di SMK Kusuma Bangsa,” vol. 7, no. 2, 2017.
[6] E. Fahmi, I. S. Ritonga, and I. Y. Sari, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Seleksi Penerimaan Siswa Baru Online Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decission Making,” vol. IV, no. 1, pp. 34–46, 2020.
[7] A.  Weighting,  S.  M.  P.  Islam,  and A.  J.  Bekasi,  “SATIN  –  Sains  dan  Teknologi  Informasi  Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru dengan Metode Simple,” vol. 6, no. 1, 2020.
[8] P. Studi and M. Informatika, “PENGGUNAAN METODE PROFILE MATCHING UNTUK SISTEM,” vol. XVIII, no. 2, pp. 75–80, 2016.
[9] Y. Latifah and H. Amalia, “Rancang Bangun Sistem Informasi Penerimaan Siswa Baru Dengan Model RAD,” vol. XVI, no. 2, pp. 136–141, 2018.
[10]  C.  Tristianto,  “PENGGUNAAN  METODE  WATERFALL  UNTUK  PENGEMBANGAN  SISTEM MONITORING DAN,” vol. XII, no. 01, pp. 8–22, 2018.
[11]  I. C. Ishak et al. , “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Sertifikasi Guru Menggunakan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ),” vol. 10, no. 1, 2017.
[12]  N.  A.  Irsali,  P.  Studi,  M.  Informatika,  F.  I.  Terapan,  U.  Telkom,  and  P.  Matching,  “SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  DENGAN  METODE  PROFILE  MATCHING  UNTUK MENENTUKAN  STARTING  FIVE TIM  FUTSAL  (  STUDI  KASUS : TIM  FUTSAL  FC  GRAPS FUTSAL  )  DECISION  SUPPORT  SYSTEM  WITH  MATCHING  PROFILE  METHOD  FOR DETERMINING THE STARTING FIVE FUTSAL TEAM ( CASE STUDY :  FUTSAL TEAM FC GRAPS FUTSAL ),” vol. 3, no. 3, pp. 1206–1215, 2017.
[13]  E. Pawan, W. W. Widianto, P. Hasan, and P. I. Surakarta, “Implementasi Metode Profile Matching untuk Menentukan Penerima Beasiswa Bidikmisi,” pp. 54–63.