## PROTOTYPE MENTORING PENGEMBANGAN KARAKTER MAHASISWA DENGAN METODE PROFILE MATCHING

## Abstract
[Prototype Mentoring of Student Character Development Using Profile Matching Method] Character is an important  aspect  that  students  must  have  to  face  challenges  in  the  global  era.  However,  each  student  has  a different character, not all have the same potential due to different interests, desires, and abilities. Therefore, a program is needed that can help students develop their character according to their potential and interests. One program that can be used is mentoring, which is a guidance and development process carried out by Academic Supervising Lecturers to their students. Mentoring can improve academic quality, skills, and student character through  intensive,  personal,  and  ongoing  interaction.  This  research  focuses  on  the  development  of  student character through mentoring carried out by Academic Supervising Lecturers  to their  students. This research was conducted by having students fill in data to carry out self-evaluation with parameters of 16 skills that must be mastered in the 21st century based on the World Economic Forum Report in 2015. Each skill chooses the lowest value of 1 and the highest of 7. The evaluation value can be known by the students themselves with the output of three skills with the highest potential and 3 lowest that need to be developed. The profile matching method is used to calculate the total value that will be used for ranking. This highest value can be seen by each academic supervising lecturer for their students. The result of this research is a Prototype that can help students develop their character according to their potential and interests. This prototype can also improve the quality of education in colleges by creating a harmonious, effective, and productive mentoring relationship.
Keywords: Prototype Mentoring; Student Character Development; Profile Matching.

## Abstrak
Karakter merupakan salah satu aspek penting yang harus dimiliki oleh mahasiswa untuk menghadapi tantangan di  era  global.  Namun,  setiap  mahasiswa  memiliki  karakter  yang  berbeda  tidak  semua  memiliki  potensi  yang sama dikarenakan minat dan keinginan serta kemampuan yang berbeda-beda. Oleh karena itu, diperlukan suatu program yang dapat membantu mahasiswa dalam mengembangkan karakter mereka sesuai dengan potensi dan minat  mereka.  Salah  satu  program  yang  dapat  digunakan  adalah  mentoring,  yaitu  proses  bimbingan  dan pembinaan  yang  dilakukan oleh  Dosen  Pembimbing  Akademik  kepada  mahasiswa  bimbingannya.  Mentoring dapat meningkatkan kualitas akademik, keterampilan, dan karakter mahasiswa melalui interaksi yang intensif, personal, dan berkelanjutan. Penelitian ini berfokus pada perkembangan karakter mahasiswa melalui mentoring yang dilakukan oleh Dosen Pembimbing Akademik kepada mahasiswanya. Penelitian ini dilakukan dengan cara mahasiswa  mengisi  data  melakukan  evaluasi  mandiri dengan  parameter  16 keterampilan yang harus dikuasai pada abad 21 berdasarkan World Economic Forum Report pada tahun 2015. Setiap keterampilan memilih nilai terendah  1  dan  tertinggi  7.  Nilai  evaluasi  dapat  diketahui  oleh  mahasiswa  itu  sendiri  dengan  output  tiga keterampilan  dengan  potensi  tertinggi  dan  3  terendah  yang  perlu  dikembangkan.  Metode profile  matching digunakan untuk menghitung nilai total yang akan digunakan untuk perangkingan. Nilai tertinggi ini dapat dilihat oleh  setiap  dosen  pembimbing  akademik  untuk  mahasiswa  bimbingannya.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah Prototype yang dapat membantu mahasiswa dalam mengembangkan karakter mereka sesuai dengan potensi dan minat  mereka. Prototype ini  juga  dapat  meningkatkan  kualitas  pendidikan  di  perguruan  tinggi  dengan menciptakan hubungan mentoring yang harmonis, efektif, dan produktif.
Kata Kunci: Prototype Mentoring; Pengembangan Karakter Mahasiswa; Profile Matching.
Mustakim 1) * , Imam Suharjo 2)
1) Jurusan Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta Jl. Jembatan Merah No. 84C Gejayan, Kota Yogyakarta, Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta e-mail : 201120123@student.mercubuana-yogya.ac.id

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  dan  kebutuhan  akan  informasi  yang  semakin  cepat  membutuhkan  otomatisasi sistem yang berbasis digital. Begitu pun dalam sektor pendidikan khususnya di perguruan tinggi. Pada penelitian ini bimbingan akademik yang harusnya terbantu dengan teknologi yang ada. Pada prosesnya terdapat masalah yang ditemukan yaitu tidak berjalannya proses bimbingan yang semestinya perlu dilakukan setiap semesternya. Mahasiswa  tidak  terlalu  memperhatikan  bagian  ini  padahal  perlu.  Di  samping  itu  juga  Dosen  Pembimbing Akademik  merasa  bahwa  mahasiswa  telah  cukup  paham  sehingga  tidak  melakukan  bimbingan  lagi.  Padahal selain  bimbingan  dosen  juga  seharusnya  dapat  memantau  perkembangan  mahasiswa  bimbingannya  setiap semester. Sehingga Dosen Pembimbing Akademik dapat mengetahui peningkatan mahasiswa setiap semesternya atau malah terjadi penurunan, begitu pun mahasiswa itu sendiri.
Proses  yang  manual  menjadi  salah  satu  penghambatnya  yaitu  dimana  mahasiswa  harus  mempunyai  buku pegangan Bimbingan Akademik setiap orangnya yang akan dibuka kembali pada semester berikutnya. Potensi lupa,  rusak  atau  bahkan kehilangan  merupakan  alasan  yang  menyebabkan untuk  tidak melakukan bimbingan lagi.  Penelitian  ini  menerapkan  metode profile  matching ,  yaitu  suatu  teknik  pengambilan  keputusan  yang mengandaikan adanya tingkat optimal variabel prediktor yang harus dimiliki subjek yang diteliti (Fitriana et al., 2018).  Pada  rancangan  sistem  ini  akan  menampilkan fitur yang  akan  menjawab masalah  yang  diangkat pada penelitian  ini  seperti  bimbingan  mahasiswa,  evaluasi  mahasiswa  setiap  semester  dan  informasi  peningkatan ataupun penurunan dari mahasiswa itu sendiri setiap semesternya.

## 2. Metode
Penelitian Prototype Mentoring Pengembangan Karakter Mahasiswa Metode Profile Matching melalui beberapa tahapan yang dapat dilihat pada gambar 1 di bawah ini :
Gambar 1 . Tahapan Penelitian
Berikut ini merupakan penjelasan dari gambar diatas : 1. Riset
Pada tahapan awal saat mulai penelitian dilakukan riset yaitu mencari  sumber-sumber yang sesuai dengan tujuan penelitian yaitu mengumpulkan jurnal-jurnal, buku, artikel yang sesuai dengan arah penelitian
2. Identifikasi Masalah
Mengidentifikasi masalah dengan cara observasi yang dilakukan secara langsung pada tempat penelitian juga melakukan wawancara kepada pihak yang sekiranya menjadi sumber data utama yang akan dijadikan sebagai data acuan pada saat penelitian
3. Desain Sistem
Pada tahapan desain ini ini berisi Flowchart , Diagram Alir Data dan Tampilan Antarmuka 4. Pembuatan Prototype
Prototype juga berguna untuk mengumpulkan masukan pengguna, menemukan dan memperbaiki masalah, serta memperkirakan biaya dan waktu pengujian
5. Evaluasi
Evaluasi bertujuan untuk mengukur sejauh mana capaian dari sistem. Mendeteksi kekurangan dari penyajian informasi, metode dan standar yang telah ditetapkan
6. Pengujian
Pengujian kembali prototype dilakukan setelah evaluasi untuk memastikan hasil kesesuaian sistem 7. Pembuatan Sistem Pada tahap ini lebih berfokus pada teknis dan bahasa pemrograman dalam pembuatan sistem
8. Pengujian Sistem Pengujian perangkat lunak adalah proses untuk memastikan bahwa perangkat lunak dikembangkan dengan benar, efisien, dan sesuai dengan spesifikasi, serta bebas dari kesalahan, bug , dan kerentanan.

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Pada tahun 1970-an Michael S.Scott memperkenalkan istilah Management Decision System (Samudro, et al., 2022). DSS merupakan suatu sistem yang menyediakan fasilitas untuk melakukan suatu analisis sehingga setiap proses pengambilan keputusan yang dilakukan oleh para pelaku bisnis akan lebih berkualitas dengan melihat keadaan bisnis yang sedang berjalan dan data-data dari luar perusahaan serta data-data privat dari pengambil keputusan (Palupi, et al., 2021). Konsep SPK merupakan aplikasi yang digunakan untuk pengambilan keputusan. Pengetahuan  ( knowledge )  adalah  kombinasi  dari  naluri,  gagasan,  aturan,  dan  prosedur  yang  mengarahkan tindakan atau Keputusan (Wendi & Dores, 2018). Penggunaan SPK yang biasanya berbentuk Computer Base Information System (CBIS) yang fleksibel, interaktif dan diperuntukan untuk menyelesaikan masalah manajemen yang tidak terstruktur untuk perbaikan pembuatan keputusan (Reswan & Prabowo, 2018).

## B. Keterampilan abad ke-21 World Economic Forum
Buku laporan World Economic Forum (WEF) terdapat 16 skill yang harus dikuasai di abad 21 yaitu : Literasi Membaca (K1), Numerasi (K2), Literasi IPA (K3), Literasi TIK (K4), Literasi finansial (K5), Literasi Budaya &  Bermasyarakat  (K6),  Berpikir  Kritis  (K7),  Kreatif  (K8),  Komunikasi  (K9),  Kolaborasi  (K10),  Ingin  Tahu (K11),  Inisiatif  (K12),  Gigih  (K13),  Adaptif  (K14),  Kepemimpinan  (K15)  dan  Kepekaan  Sosial  dan  Budaya (K16)  (WEF,  2015).  Peningkatan  skill  pada  prosesnya  perlu  pendampingan  bimbingan  dan  konseling  yang menjadi media bagi individu itu sendiri dalam pengembangan potensi diri dan pemenuhan setiap tahapan dalam tugas perkembangannya (Hadi, et al., 2020).

## C. Metode Profile Matching
Metode Profile Matching yang dikenal dengan Pencocokan Profil adalah proses membandingkan nilai aspek standar kompetensi awal dengan kompetensi masukan. Sehingga dapat terlihat perbedaan kompetisinya (Gap) (Palupi & Suhada). Algoritma pada profile matching berguna dalam pengambilan keputusan. (Fadilah, et al., 2021). Dalam proses penyelesaian metode profile matching akan melalui 5 tahapan (Setiawan, et al., 2022):
1. Menentukan aspek penilaian dan nilai bobot standar kompetensi
2. Menghitung nilai masukan dengan nilai ketetapan awal seperti pada persamaan 1
Gap = Nilai masukan – Nilai ketetapan awal (1)
Gap merupakan selisih dari nilai masukan dan nilai pada ketetapan awal
3. Pemetaan Gap Kompetensi. Dimulai dari nilai kompetensi sesuai dengan kebutuhan yaitu nilai Gap 0 dengan bobot tertinggi kemudian nilai Gap diurutkan sampai terendah begitupun bobotnya dan diberikan keterangan untuk setiap kelebihan maupun kekurangan dari setiap tingkat atau levelnya. Seperti tabel 1 dibawah ini :
Tabel 1 . Bobot Nilai GAP Bobot Nilai Keterangan 0 5 Sesuai 1 4.5 Kelebihan 1 Tingkat/Level -1 4 Kekurangan 1 Tingkat/Level 2 3.5 Kelebihan 2 Tingkat/Level -2 3 Kekurangan 2 Tingkat/Level 3 2.5 Kelebihan 3 Tingkat/Level -3 2 Kekurangan 3 Tingkat/Level 4 1.5 Kelebihan 4 Tingkat/Level -4 1 Kekurangan 4 Tingkat/Level
4. Pengelompokkan Core Factor (CF) dan Secondary Factor (SF) Perhitungan Core Factor seperti pada persamaan 2.
NCF = ∑ 𝐍𝐂 ∑ 𝐈𝐂 (2)
NCF  merupakan  nilai  rata-rata  dari  CF.  Menghitung  NC  yang  merupakan  jumlah  total nilai  CF  dan dibagi dengan IC yang merupakan jumlah item CF.
Perhitungan Secondary Factor seperti pada persamaan 3.
NSF = ∑ 𝐍𝐒 ∑ 𝐈𝐒 (3)
NSF  merupakan  nilai  rata-rata  dari  SF.  Menghitung  NS  yang  merupakan  jumlah  total  nilai  SF  dan dibagi dengan IS yang merupakan jumlah item SF.
5. Menghitung Nilai Tertinggi (NT).
Perangkingan dengan dengan persamaan 4.
NT = (x)%*NCF + (y)%*NSF (4)
Nilai total (NT) dihitung dengan (x)% yang merupakan nilai persen Core Factor dikalikan dengan NCF dan ditambahkan dengan (y)% nilai Secondary Factor dikalikan dengan NSF.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Persiapan  sebelum  penelitian  dilakukan  melalui  beberapa  proses  seperti  Perancangan  Sistem,  pembuatan Diagram Alir Data, Use Case Diagram .
A. Perancangan Sistem Berikut merupakan rancangan flowchart yang dapat dilihat pada gambar 2 dibawah ini :

## Gambar 2. Flowchart

## B. Diagram Alir Data (DAD)
Diagram Alir Data merupakan gambaran interaksi antara pengguna dengan sistem (Agustin, et al., 2019). Dapat dilihat data masukan dan diproses sehingga akan mendapatkan output seperti pada gambar 3 dibawah ini:
Gambar 3. Diagnosa Alir Data Level 0
Seperti pada gambar 3 DAD level 0 memberikan penjelasan terkait entitas luar yang memberikan masukan ke dalam sistem. Dapat dilihat pada gambar 3 terdapat tiga user yaitu Super Admin, Dosen Pembimbing Akademik dan Mahasiswa yang dapat memberikan masukan kemudian sistem akan memproses yang akan mendapatkan keluarannya masing-masing.
Kemudian Diagram Alir Data akan dikembangkan lagi menjadi DAD level 1 yang dapat dilihat pada gambar 4 dibawah ini:

## Gambar 4. Diagram Alir Data Level 1

## C. Use Case Diagram
Pada Use  Case  Diagram ini menjelaskan  proses  interaksi antara  aktor dan  sistem  (Kurniawati  &  Ahmad, 2021) seperti yang dapat dilihat pada gambar 5 dibawah ini :
Gambar 5. Use Case Diagram

## D. Tampilan Aplikasi
Halaman paling awal adalah halaman ini yang memuat fungsi login untuk masuk bagi penggunanya yaitu Super Admin, Dosen Pembimbing Akademik dan Mahasiswa. Yang dapat dilihat pada gambar 6 dibawah ini.
Gambar 6. Tampilan Logi
Pada halaman ini mahasiswa dapat melakukan evaluasi mandiri dengan memilih semester terlebih dahulu dan
melakukan  pengisian  dari  form  evaluasi  mandiri berdasarkan  keterampilan yang  harus  dimiliki  pada  abad  21 menurut World Economic Forum (WEF, 2015). Tampilan evaluasi mandiri dapat dilihat pada gambar 7 dibawah ini :
Gambar 7. Tampilan Evaluasi Mandiri
Setelah evaluasi mandiri dilakukan maka akan tampil hasil evaluasi seperti pada gambar 8 dibawah ini :
Gambar 8. Tampilan Hasil
Rangking tertinggi hasil evaluasi pada halaman ini Dosen Pembimbing Akademik dapat melihat hasil evaluasi mandiri dari mahasiswa bimbingannya yang diurut dari rangking tertinggi berdasarkan hasil perhitungan dengan metode profil matching . List evaluasi mahasiswa dapat dilihat pada gambar 9 dibawah ini :
Gambar 9. Tampilan List Evaluasi Mahasiswa
A. Skenario Perhitungan
Berdasarkan hasil evaluasi mandiri dari 30 mahasiswa dengan hasil nilai pada tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2 . Data Hasil Evaluasi Mandiri User K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13 K14 K15 K16 Mhs1 6 4 5 5 6 7 6 5 7 7 7 6 6 6 6 7 Mhs2 5 5 6 6 5 6 5 6 7 6 7 5 6 6 5 5 Mhs3 5 5 5 5 5 5 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 Mhs4 4 6 2 2 6 7 7 7 6 6 7 6 5 5 6 6 Mhs5 4 3 6 6 5 6 3 6 4 6 7 5 5 5 4 5 Mhs6 4 5 5 6 6 5 5 5 5 4 6 3 4 5 5 4 Mhs7 4 4 5 4 5 6 5 5 7 6 4 4 5 5 6 6 Mhs8 5 5 7 5 4 5 5 4 5 5 6 6 6 6 6 6 Mhs9 5 4 4 3 6 6 5 6 5 5 5 5 4 5 5 6 Mhs10 7 6 7 5 6 6 6 6 6 7 6 6 7 6 5 7 Mhs11 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 7 5 5 3 3 3 Mhs12 4 4 4 4 4 4 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 Mhs13 3 4 4 5 4 4 5 5 6 5 5 5 5 5 5 4 Mhs14 7 5 7 5 6 6 5 5 7 6 7 5 7 7 7 6 Mhs15 4 5 2 5 3 4 3 5 4 6 7 5 7 7 5 6 Mhs16 6 4 7 5 7 7 6 6 7 7 7 7 6 6 6 5 Mhs17 4 3 3 6 4 5 2 4 4 6 6 5 5 6 5 5 Mhs18 5 4 6 5 6 5 7 6 6 6 7 5 5 6 7 6 Mhs19 4 4 4 5 5 5 3 4 5 5 4 4 4 3 4 4 Mhs20 6 7 7 6 7 5 6 5 5 5 6 6 6 5 5 6 Mhs21 1 3 4 2 2 2 5 3 3 5 2 5 5 6 3 4 Mhs22 6 5 4 5 6 6 5 5 7 7 7 6 5 4 5 7 Mhs23 6 6 5 5 5 6 5 5 6 4 7 6 5 7 6 6 Mhs24 5 5 4 5 6 6 6 6 6 5 7 6 6 5 5 6 Mhs25 5 4 4 6 4 4 5 5 4 5 4 5 6 5 4 5 Mhs26 7 6 6 5 5 7 7 7 7 5 5 7 5 7 6 7 Mhs27 5 3 4 4 5 5 4 4 6 5 7 6 5 5 5 6 Mhs28 5 4 3 4 4 5 5 5 5 5 5 4 4 4 5 5 Mhs29 6 5 6 5 6 6 6 6 6 5 6 7 6 6 6 7 Mhs30 5 5 5 7 5 7 6 6 6 7 7 7 7 7 7 7
Perangkingan  menggunakan  metode profil  matching adalah  proses  membandingkan  nilai  aspek  standar kompetensi  awal  dengan  kompetensi  masukan  yang  nantinya  akan  dirangking  berdasarkan  nilai  tertinggi (Simbolon & Sinaga, 2021).
Tahap I Menentukan aspek penilaian dan nilai bobot standar kompetensi seperti pada tabel 3 dibawah ini.
Tabel 3 . Standar Kompetensi
Keterampilan Kode Nilai Standar Core Factor/ Secondary Factor Literasi Dasar
K1
5 CF K2 5 CF K3 5 CF K4 5
CF
K5 5 SC K6 5 SC Kompetensi K7 5 CF K8 5 CF
K9 5 CF K10 5 SC Karakter K11 5 CF K12 5 CF K13 5 CF K14 5 CF K15 5 SC K16 5 SC
Nilai kategori yang dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4 . Nilai Kategori No. Kategori Nilai 1 Sangat Tidak Setuju 1 2 Tidak Setuju 2 3 Cukup Tidak Setuju 3 4 Netral 4 5 Cukup Setuju 5 6 Setuju 6 7 Sangat  Setuju 7 Tahap II Menghitung Gap Gap = Nilai masukan – Nilai ketetapan awal (4)
Keseluruhan  30  Mahasiswa  pada  tabel  2  dilakukan  perhitungan  menggunakan  10  data mahasiswa  yang  hasil perhitungan pada tabel 5.
Tabel 5 . Perhitungan Gap User Literasi Dasar Kompetensi Karakter Gap K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12
K13 K14 K15 K16 (-) (+) Mhs1 1 -1 0 0 1 2 0 0 2 2 2 1 1 1 1 2 1 16 Mhs2 0 0 1 1 0 1 -1 1 2 1 2 0 1 1 0 0 1 11 Mhs3 0 0 0 0 0 0 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 0 20 Mhs4 -1 1 -3 -3 1 2 2 2 1 1 2 1 0 0 1 1 7 15 Mhs5 -1 -2 1 1 0 1 -2 1 -1 1 2 0 0 0 -1 0 7 7 Mhs6 -1 0 0 1 1 0 0 0 0 -1 1 -2 -1 0 0 -1 6 3 Mhs7 -1 -1 0 -1 0 1 0 0 2
1 -1 -1 0 0 1 1 5 6 Mhs8 0 0 2 0 -1 0 0 -1 0 0 1 1 1 1 1 1 2 8 Mhs9 0 -1 -1 -2 1 1 0 1 0 0 0 0 -1 0 0 1 5 4 Mhs10 2 1 2 0 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 0 2 0 19
Tahap III Pemetaan Gap Kompetensi. Seperti yang dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6 . Gap Kompetensi GAP  Bobot Nilai Keterangan 0 7 Sesuai 1 6.5 Kelebihan 1 Tingkat/Level -1 6 Kekurangan 1 Tingkat/Level 2 5.5 Kelebihan 2 Tingkat/Level -2 5 Kekurangan 2 Tingkat/Level 3 4.5 Kelebihan 3 Tingkat/Level -3 4 Kekurangan 3 Tingkat/Level 4 3.5 Kelebihan 4 Tingkat/Level -4 3 Kekurangan 4 Tingkat/Level 5 2.5 Kelebihan 5 Tingkat/Level -5 2 Kekurangan 5 Tingkat/Level 6 1.5 Kelebihan 6 Tingkat/Level -6 1 Kekurangan 6 Tingkat/Level 7 0.5 Kelebihan 7 Tingkat/Level
-7 0 Kekurangan 7 Tingkat/Level
Kemudian mengkonversi nilai Gap pada tabel 5 menjadi nilai Gap pada pemetaan berdasarkan bobot nilai seperti pada tabel 7.
Tabel 7 . Bobot Nilai Pada Pemetaaan User Literasi Dasar Kompetensi Karakter K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13 K14 K15 K16 Mhs1 6.5 6 7 7 6.5 5.5 7 7 5.5 5.5 5.5 6.5 6.5 6.5 6.5 5.5 Mhs2 7 7 6.5 6.5 7 6.5 6 6.5 5.5 6.5 5.5 7 6.5 6.5 7 7 Mhs3 7 7 7 7 7 7 5.5 5.5 5.5 5.5 5.5 5.5 5.5 5.5 5.5 5.5 Mhs4 6 6.5 4 4 6.5 5.5 5.5 5.5 6.5 6.5 5.5 6.5 7 7 6.5 6.5 Mhs5 6 5 6.5 6.5 7 6.5 5 6.5 6 6.5 5.5 7 7 7 6 7 Mhs6 6 7 7 6.5 6.5 7 7 7 7 6 6.5 5 6 7 7 6 Mhs7 6 6 7 6 7 6.5 7 7 5.5 6.5 6 6 7 7 6.5 6.5 Mhs8 7 7 5.5 7 6 7 7 6 7 7 6.5 6.5 6.5 6.5 6.5 6.5 Mhs9 7 6 6 5 6.5 6.5 7 6.5 7 7 7 7 6 7 7 6.5 Mhs10 5.5 6.5 5.5 7 6.5 6.5 6.5 6.5 6.5 5.5 6.5 6.5 5.5 6.5 7 5.5
Tahap  IV  Pengelompokkan Core  Factor (CF)  dan Secondary  Factor (SF)  dengan  menentukan  inputan  nilai persen core factor dan secondary factor (Idam et., al 2019). Pada penelitian ini terdapat tiga kriteria yaitu Literasi Dasar (S1), Kompetensi (S2) dan Kategori (S3). Core Factor S1 adalah K1, K2, K3, K4, Core Factor S2 adalah K7, K8, K9, Core Factor S3 adalah K11, K12, K13, K14 dan Secondary Factor S1 adalah K5, K6, Secondary Factor S2 adalah K10, Secondary Factor S3 adalah K15 dan K16 seperti yang dapat dilihat di atas pada tabel 3. Berdasarkan tabel 7 dihitung NCF dengan persamaan (2) dan SCF dengan persamaan (3) yang hasilnya dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8 . Hasil Perhitungan NCF dan NSF User NCF NSF S1 S2 S3 S1 S2 S3 Mhs1 6.6 6.5 6.3 6 5.5 6 Mhs2 6.8 6 6.4 6.8 6.5 7 Mhs3 7 5.5 5.5 7 5.5 5.5 Mhs4 5.1 5.8 6.5 6 6.5 6.5 Mhs5 6 5.8 6.6 6.8 6.5 6.5 Mhs6 6.6 7 6.1 6.8 6 6.5 Mhs7 6.3 6.5 6.5 6.8 6.5 6.5 Mhs8 6.6 6.7 6.5 6.5 7 6.5 Mhs9 6 6.8 6.8 6.5 7 6.8 Mhs10 6.1 6.5 6.3 6.5 5.5 6.3
Tahap V Perhitungan Nilai Total dan Perangkingan berdasarkan nilai tertinggi. Perhitungan yang dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 9 . Nilai Total S1 User NCF (S1) NSF (S1)  Nilai Total Mhs1 6.6 6 6.3 Mhs2 6.8 6.75 6.8 Mhs3 7 7 7 Mhs4 5.1 6 5.6 Mhs5 6.0 6.75 6.4 Mhs6 6.6 6.75 6.7 Mhs7 6.3 6.75 6.5 Mhs8 6.6 6.5 6.6 Mhs9 6 6.5 6.3 Mhs10 6.1 6.5 6.3
Tabel 10 . Nilai Total S2 User NCF (S2) NSF (S2)  Nilai Total Mhs1 6.5 5.5 6 Mhs2 6 6.5 6.3 Mhs3 5.5 5.5 5.5 Mhs4 5.8 6.5 6.2 Mhs5 5.8 6.5 6.2 Mhs6 7 6 6.5 Mhs7 6.5 6.5 6.5 Mhs8 6.7 7 6.8 Mhs9 6.8 7 6.9 Mhs10 6.5 5.5 6 Tabel 10 . Nilai Total S3 User NCF (S3) NSF (S3)  Nilai Total Mhs1 6.3 6 6.1 Mhs2 6.4 6.3 6.3 Mhs3 5.5 5.5 5.5 Mhs4 6.5 6.2 6.3 Mhs5 6.6 6.2 6.4 Mhs6 6.1 6.5 6.3 Mhs7 6.5 6.5 6.5 Mhs8 6.5 6.8 6.7 Mhs9 6.8 6.9 6.8 Mhs10 6.3 6 6.1
Perangkingan berdasarkan nilai tertinggi yang dihitung menggunakan rumus pada persamaan 5.
Rangking = (x)%NS1 + (x)%NS2 + (x)%NS3 (5)
Hasil  akhir  yang  merupakan  perangkingan  dengan  (x)%  adalah  nilai  persen  yang  dimasukkan  dan  NS1 merupakan  Nilai  Literasi  Dasar,  NS2  Nilai  Kompetensi  dan  NS3  Nilai  Karakter.  Hasil  perhitungannya  dapat dilihat pada tabel 12 di bawah ini.
Tabel 3 . Hasil Akhir User NS1(40%)  NS2(20%)  NS3(40%) Hasil Akhir Mhs1 6.3 6 6.1 6.2 Mhs2 6.8 6.3 6.3 6.5 Mhs3 7 5.5 5.5 6.1 Mhs4 5.6 6.2 6.3 6.0 Mhs5 6.4 6.2 6.4 6.3 Mhs6 6.7 6.5 6.3 6.5 Mhs7 6.5 6.5 6.5 6.5 Mhs8 6.6 6.8 6.7 6.7 Mhs9 6.3 6.9 6.8 6.6 Mhs10 6.3 6 6.1 6.2
Berdasarkan 10 data mahasiswa yang telah dilakukan perhitungan menggunakan metode profile matching telah dapat diketahui nilai tertinggi dengan melakukan perangkingan seperti pada tabel 13.
Tabel 3 . Rangking Rangking User Skor 1 Mhs8 6.7
2 Mhs9 6.6 3 Mhs6 6.50 4 Mhs7 6.5 5 Mhs2 6.48 6 Mhs5 6.3 7 Mhs1 6.2 8 Mhs10 6.18 9 Mhs3 6.1 10 Mhs4 6

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dari prototype monitoring  perkembangan  karakter  mahasiswa  dengan metode profile matching merupakan solusi yang dapat meningkatkan efektivitas dan produktivitas bimbingan akademik, perkembangan nilai karakter mahasiswa dari setiap semester cukup memberikan informasi dan mudah diakses dan dapat dijadikan bahan acuan bagi dosen pembimbing untuk pengambilan keputusan dalam proses bimbingan akademik dan non akademik.

## Daftar Pustaka
Agustin, Y. H., Mulyani, A., & Ibrahim, R. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pemain Sepak Bola Menggunakan  Metode  Profile  Matching.  Jurnal  Sistem  dan  Teknologi  Informasi  (JUSTIN),  7(1),  1-10 https://doi.org/10.35957/jatisi.v10i1.3574
Fadilah, L. R., Rianto, R., & Shofa, R. N. (2021). Penerapan Algoritma Profile Matching pada Aplikasi Computer Based Test (CBT) dalam Proses Seleksi Mahasiswa Baru. Jurnal Informatika Universitas Pamulang, 6(1), 43. https://doi.org/10.32493/informatika.v6i1.8079
Fitriana, J., Ripanti, E. F., & Tursina, T. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi dengan Metode Profile Matching.
Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi, 6(4), 153. https://doi.org/10.26418/justin.v6i4.27113
Hadi, A., Laras, P. B., & Aryani, E. (2020). Peran Layanan Bimbingan Dan Konseling Islam Dalam Pendidikan Karakter. KoPeN: Konferensi Pendidikan Nasional, 2(1), 316–321. http://ejurnal.mercubuana- yogya.ac.id/index.php/Prosiding_KoPeN/article/download/1124/696
Idam,  F.,  Junaidi,  A.,  &  Handayani,  P.  (2019).  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode  Profile Matching
Pada PT. Surindo Murni Agung. Jurnal Infortech, 1(1), 21–27. https://doi.org/10.31294/infortech.v1i1.6985
Kurniawati, R. D., & Ahmad, I. (2021). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Usaha Mikro Kecil Menengah  Dengan  Menggunakan  Metode  Profile  Matching  Pada  Uptd  Plut  Kelayakan  Usaha  Mikro  Kecil Menengah Provinsi Lampung.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi, 2(1), 74–79. https://doi.org/10.33365/jtsi.v2i1.610
Palupi, S. S., & Suhada, S. (2021). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Profile Matching Pada Alia Citra Dekorasi (ACD). Jurnal Larik Ladang Artikel Ilmu Komputer, 1(2), 41–49. https://doi.org/10.31294/larik.v1i2.705
Reswan,  Y.,  &  Prabowo,  D.  A.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Evaluasi  Kinerja  Pegawai  pada  Dinas Pekerjaan Umum Bengkulu Selatan Menggunakan Simple Additive Weighting Method. Media Infotama, 14(2). https://doi.org/10.37676/jmi.v14i2.665
Samudro, A. T., Wijaya, M. A., Hasbullah, Y. F., Florentin, S. F., & Setyaningsih, A. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Jurusan Siswa SMKN 2 Kota Tangerang Selatan Menggunakan Algoritma Analytical Hierarchy Process Dan Profile Matching. Sebatik, 26(1), 356–362. https://doi.org/10.46984/sebatik.v26i1.1819
Setiawan, R., Putra, G. M., & Azmi, S. R. M. (2022). Seleksi Siswa Baru Di MAS Bahrul Uluum Al Kamal Dengan  Profile  Matching.  JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi),  9(4),  3023-3037 https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i4.2332
Simbolon,  D.  S.,  &  Sinaga, B.  (2021).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kesesuaian  Lahan  Tanaman Cengkeh Dengan Metode Profile Matching. Jurnal Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi, 4(5), 370– 379. https://doi.org/10.32672/jnkti.v4i5.3427
Wendi, A., & Dores, A. (2018). Perancangan Sistem Informasi Monitoring Installer Pada PT. Graha Sumber Prima  Elektronik  Jakarta.  Jurnal  Sistem  Informasi,  Teknologi  Informasi  Dan  Komputer,  8(2),  105–118. https://doi.org/10.24853/justit.8.2.105-118
WEF,  World  Economic  Forum.  (2015).  New  vision  for  education:  Unlocking  the  potential  of  technology. http://www3.weforum.org/docs/WEFUSA_NewVisionforEducation_Report2015.pdf