Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 1 No. 2 (2020) 67 – 73 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)

## Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penyiaran Berita Menggunakan
Metode Profile Matching
Ira Puspita Sari 1 , Al Amin 2 1 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Abdurrab
2 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Abdurrab
1 ira.puspita.sari@univrab.ac.id , 2 al.amin@univrab.ac.id

## Abstract
TVRI Riau-Kepri has difficulty in selecting beita that will be given to the people of Riau-Kepri. Based on observations, TVRI Riau-Kepri  has  not  fully  utilized  the  sophistication  of  technology  well  in  selecting  news.  Therefore,  researcher  will  use alternative  actions  that  can be  selected  to  produce  a  decision  that  is  best  to  select  the  news  by using  the  profile  matching method which is a process of comparing between the actual data value of a profile to be assessed with the expected profile value, so that it can be known the difference in competency the smaller the gap generated then the greater the weight of the value in the news selection. The method will produce a selection of news that will be broadcast with the highest ranking based on the criteria of the news. Which has been determined, and has 3 decisions namely good, enough, less.
Keywords: weights, values, system method, profile matching, news

## Abstrak
TVRI  Riau-Kepri  mengalami  kesulitan  dalam  menyeleksi  berita  yang  akan  diberikan  kepada  masyarakat  Riau-Kepri. Berdasarkan  pengamatan,  TVRI  Riau-Kepri  belum  sepenuhnya  memanfaatkan  kecanggihan  teknologi  dengan  baik  dalam menyleksi  berita.  Untuk  itu,  peneliti  akan  menggunakan  alternatif  tindakan  yang  dapat  dipilih  agar  menghasilkan  suatu keputusan yang terbaik untuk menyeleksi berita dengan menggunakan Metode profile matching yang merupakan suatu proses membandingkan antara nilai data aktual dari suatu profil yang akan dinilai dengan nilai profil yang diharapkan, sehingga dapat diketahui perbedaan kompetensinya semakin kecil gap yang dihasilkan maka bobot nilainya semakin besar dalam penyeleksian berita.  Metode  akan  menghasilkan  seleksi  berita  yang  akan  disiarkan  dengan  perangkingan  tertinggi  berdasarkan  kriteria- kriteria berita. Yang telah ditetapkan, dan memiliki 3 keputusan yaitu baik, cukup, kurang.
Kata kunci: bobot, nilai, metode sistem, pencocokan profil, berita.

## 1. Pendahuluan
Kecanggihan  teknologi  saat  ini  berkembang  sangat pesat,  keadaan  ini  semakin  mendorong  manusia  untuk terus  melakukan  berbagai  macam  percobaan  dan penelitian  untuk  pengembangan  maupun  penemuan cara-cara  baru  guna  memberikan  manfaat  lebih  untuk mempermudah manusia dalam menjalankan aktifitasnya.  Dalam  bidang  teknologi  informasi,  di  era yang  super  cepat  ini  kecepatan  akses  informasi  telah menjadi  popularitas  dalam  dunia  pembelajaran  ilmu teknologi  sehingga  dalam  dunia  pembelajaran  selalu dikaitkan  dengan  kecanggihan  dan  pemanfaatan teknologi yang semakin berkembang pesat. Sehubungan dengan  semakin  berkembangnya  teknologi  dalam bidang informasi tersebut, maka hal itu akan memaksa masyarakat  dalam  memanfaatkan  teknologi  tersebut dengan  semaksimal  mungkin  sehingga  informasi  yang diinginkan dapat diperoleh dengan mudah dan cepat.
Berdasarkan pengamatan yang peneliti lakukan di TVRI Riau-Kepri  terlihat  bahwa  kecanggihan  teknologi tersebut  belum  bisa  dimanfaatkan  dengan  baik  oleh pihak  TVRI  Riau-Kepri,  dimana  pihak  ini  mengalami kesulitan  dalam  proses  penyeleksian  berita  yang  akan diberikan kepada masyarakat Riau-Kepri, dimana proses ini akan menggunakan berbagai alternatif tindakan yang mungkin  dipilih  dengan  harapan  akan  menghasilkan suatu  keputusan  yang  terbaik.  Untuk  mengoptimalkan proses  penyeleksian  berita  ini  dibangun  sebuah  Sistem Pendukung  Keputusan.  Untuk  mengoptimalkan  proses penilaian  yang  dilakukan  dalam  penyeleksian  50-100 berita  dan  yang  akan  disiarkan  menjadi  25-30  berita maka  akan  digunakan  sistem  berbasis  komputer  yang dinamakan  Sistem  Pendukung  Keputusan  atau  disebut juga Decission Support System (DSS). [1]
Penelitian  ini  membuat  Sistem  Pendukung  Keputusan untuk  menyeleksi  berita  yang  akan  ditampilkan  oleh

## Ira Puspita Sari, Al Amin
pihak TVRI Riau-Kepri. Kriteria berita yang digunakan dalam  penyeleksian  ini  adalah timeliness (waktu), prominence (penting), conflik (konflik),  dan proximity (kedekatan).  Metode  pengambilan  keputusan  yang digunakan  untuk  menentukan  kelayakan  dalam  seleksi berita ini adalah Profile Matching . Maksud dari metode Profile Matching adalah sebuah pengambilan keputusan dengan mengasumsikan bahwa terdapat tingkat variabel prediktor  yang  ideal  yang  harus  dimiliki,  bukannya tingkat  minimal  yang  harus  dipenuhi  atau  dilewati. Metode  ini  dilakukan  dengan  cara  membandingkan antara  kompetensi  masing-masing  berita  ke  dalam kompetensi  standar,  berita  yang  memiliki  bobot  nilai yang  besar  berarti  memiliki  peluang  lebih  besar  untuk dapat  menempati  posisi  sebagai  berita  yang  akan disiarkan.[2]

## 2. Metode Penelitian
2.1 Kajian Terdahulu
Sebelum  penelitian  ini,  penelitian  tentang  sistem pendukung  keputusan  berkaitan  dengan  seleksi pemilihan  telah  banyak  dilakukan,  seperti  Penerapan Metode Profile  Matching Dalam  Sistem  Penunjang Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Pada Lembaga Penyiaran  Publik  Televisi  Republik  Indonesia  [3], dengan permasalahan yaitu pemilihan karyawan terbaik yang masih dilakukan secara subyektif dan manual, serta kurangnya  sistem  proses  pengambil  keputusan  formal yang  dapat  menjadi  masalah.  Metode  yang  digunakan adalah profile matching, dalam pengembangan perangkat  lunaknya  menggunakan  alat  bantu  UML (Unified  Modelling  Language)  dan  menghasilkan sebuah  prototype  sistem  pendukung  keputusan  dalam pemilihan karyawan terbaik yang dapat diimplementasikan  dalam  pemilihan  karyawan  terbaik, sehingga proses pemilihan berlangsung obkektif sesuai kriteria dan profil target yang ditentukan HRD.
Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan Terbaik  Dengan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process [4],  dengan  permasalahan  penentuan  karyawan  terbaik untuk  memberikan reward ,  metode  yang  digunakan adalah Analitical Hierarchy Process (AHP). Hasil dari penelitian  tersebut  adalah  bahwa  hasil  perhitungan metode  AHP  untuk  menentukan  urutan  tingkat kepentingan dalam kriteria pemilihan karyawan terbaik. Hasil  pengujian  UAT  ( User  Acceptance  Test )  yang didapat  adalah  sebagian  besar  responden  (penyeleksi) bisa  menerima  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan seleksi  penerimaan  asisten  praktikum  untuk  proses penilaian potensi dan seleksi calon asisten praktikum.
Implementasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Penerimaan  Karyawan  Baru  Dengan  Metode Profile Matching [5], permasalahan adalah bagaimana mengisi jabatan dengan SDM yang cocok dan berkualitas untuk pekerjaan  itu  melalui  proses  rekrutmen,  metode  yang digunakan adalah Profile Matching . Hasil dari penelitian
ini adalah bahwa sistem yang dibuat dapat menghasilkan urutan calon pelamar yang mengikuti seleksi.
Perbedaan  dengan  penelitian  ini  adalah  metode  yang digunakan  dengan  kriteria  dan  ruang  lingkup  yang berbeda.
2.2 Penyiaran
Menurut Anton Mabruri (2010), penyiaran ( broadcasting ) secara harfiah adalah proses pengiriman sinyal/pesan  ke  berbagai  lokasi  secara  bersamaan  baik melalui  satelit,  radio,  televisi,  komunikasi  data  pada jaringan dan lain sebagainya.
2.3 Berita
Berita  ( news )  adalah  laporan  tercepat  dari  suatu peristiwa  atau  kejadian  yang  faktual,  penting,  dan menarik bagisebagian besar pembaca, serta menyangkut kepentingan  mereka.  Berita  merupakan  sajian  utama sebuah  media  masa  di  samping views (opini).  Mencari bahan berita lalu menyusunnya merupakan tugas pokok wartawan  dan  bagian  redaksi  sebuah  penerbitan  pers (media massa). [6]
2.4 Kriteria Umum Nilai Berita
Kriteria  umum  nilai  berita  ( News  Value )  merupakan acuan  yang  dapat  digunakan  oleh  para  jurnalis,  yakni para  reporter  dan  editor untuk  memusatkan  fakta  yang pantas  dijadikan  berita  dan  memilih  mana  yang  lebih baik. Kriteria umum nilai tersebut adalah: keluarbiasaan, kebaruan, akibat, actual, kedekatan, informasi, konflik, orang penting, kejutan, keterarikan manusiawi, dan seks [7].
2.5 Unsur-Unsur Berita
Dalam  menulis  berita  seorang  wartawan  harus mengetahui  unsur-unsur  berita  yang  merupakan  rumus umum dalam penulisan berita agar tercipta sebuah berita yang lengkap. Unsur-unsur berita itu dikenal dengan 5W + 1 H, yaitu;
What : Peristiwa apa yang terjadi (unsur peristiwa) When : Kapan peristiwa terjadi (unsur waktu) Where : Dimana peristiwa terjadi (unsur tempat) Who :  Siapa  yang  terlibat  dalam  kejadian  (unsur  orang atau manusia)
Why :  Mengapa  peristiwa  terjadi  (unsur  latar  belakang atau sebab)
How :  Bagaimana  peristiwa  terjadi  (unsur  kronologis peristiwa)[8]
2.6 Konsep Perhitungan dengan Profile Matching
Profile Matching adalah metode yang sering digunakan sebagai mekanisma untuk pengambil keputusan dengan mengasumsikan  bahwa  ada  tingkat  ideal variable predictor yang harus dipenuhi oleh subjek yang diteliti bukan  tingkat  minimum  yang  harus  dipenuhi  atau dilewati.  Garis  besar  dalam  prose Profile  Matching

## Ira Puspita Sari, Al Amin
membandingkan nilai data actual dari suatu profil yang akan dinilai oleh nilai profil yang diharapkan [9]. Metode Profile Matching terdiri dari beberapa tahapan dan perumusan perhitungan yaitu [10]:
a. Aspek Penilaian. Langkah  pertama  yang  harus  dilakukan  yaitu menentukan  aspek-aspek  penilaian  pada core factor (factor utama) dan secondary factor (factor kedua).
b. Pemetaan GAP Kompetensi GAP kompetensi adalag perbedaan antara kriteria yang  dimiliki  seseorang  dengan  kriteria  yang diinginkan.  Rumus  GAP  =  Nilai  Kriteria  –  Nilai Minimal
c. Pembobotan Apabila  pemetaan  GAP  sudah  selesai  dilakukan, maka  hasil  dari  pemetaan  tersebut  diberi  bobot nilai sesuai dengan patokan tabel nilai GAP.
2.7 Pembobotan
Pada  tahap  ini,  akan  ditentukan  bobot  nilai  masing- masing  aspek  dengan  menggunakan  bobot  nilai  yang telah  ditentukan  oleh  pihak  TVRI  yang  diberi  untuk masing-masing  aspek  itu  sendiri.  Adapun  inputan  dari proses  pembobotan  ini  adalah  selisih  dari  profil karyawan dan profil jabatan.
Gap = Value Atribut – Value Target (1)
Dalam  penentuan  peringkat  pada  aspek  kapasitas intelektual, sikap kerja dan perilaku untuk jabatan yang sama pada setiap gap.[2]
2.8 Pengelompokan Core dan Secondary Factor Setelah  menentukan  bobot  nilai  gap  kriteria  yang dibutuhkan,  kemudian  tiapkriteria  dikelompokan  lagi menjadi dua kelompok yaitu core factor dan secondary factor . a. Core Factor (Faktor Utama) Core factor merupakan aspek (kompetensi) yang paling menonjol/paling  dibutuhkan  yang  diperkirakan  dapat menghasilkan  kinerja  optimal.  Untuk  menghitung  core factor digunakan rumus:[11]
𝑁𝐶𝐹 = ∑ 𝑁𝐶 ∑ 𝐼𝐶
(2)
Keterangan: NCF = Nilai rata-rata core factor NC = Jumlah total nilai core factor IC = Jumlah item core factor
b. Secondary factor (Faktor Pendukung)
Secondary factor adalah item-item selain aspek yang ada pada core factor .  Untuk  menghitung secondary factor digunakan rumus:
𝑁𝑆𝐹 = ∑ 𝑁𝑆 ∑ 𝐼𝑆 (3)
Keterangan: NSF = Nilai rata-rata secondary factor NS = Jumlah total nilai secondary factor IS = Jumlah item secondary factor
c. Perhitungan Nilai Total Dari perhitungan core factor dan secondary factor dari tiap-tiap  aspek  atau  kriteria,  kemudian  dihitung  nilai total dari tiap-tiap aspek atau kriteria yang diperkirakan berpengaruh  pada  kinerja  tiap-tiap profile .  Untuk menghitung  nilai  total  dari  masing-masing  aspek  atau kriteria digunakan rumus:[12]
𝑁 =   (𝑋)% 𝑁𝐶𝐹 +   (𝑋)% 𝑁𝑆𝐹 (4)
Nilai (%) akan di tentukan TVRI Keterangan:
N = Nilai Total Tiap Aspek atau Kriteria NCF = Nilai Core Factor NSF = Nilai Secondary Factor (X)% = Nilai Persentase
d. Perangkingan
Hasil  akhir  dari  proses profile  matching adalah perangkingan.  Untuk  aspek  atau  kriteria  yang  akan  di rangking  lebih  dari  satu  nilai  total  maka  digunakan rumus berikut ini:
Rangking = X% N1 + X% N2 + X% N3 + X% N4 ( 5) Nilai (%) yang di x alternatif, maka nilai (%) di tentukan TVRI
Keterangan: N1 = Nilai Total Aspek atau Kriteria 1 N2 = Nilai Total Aspek atau Kriteria 2 N3 = Nilai Total Aspek atau Kriteria 3 N4 = Nilai Total Aspek atau Kriteria 4
Apabila  aspek  atau  kriteria  yang  akan  kita  rangking hanya mempunyai satu nilai total, maka perangkingannya  diurutkan  dari  yang  terbesar  sampai dengan yang terkecil.

## 3.   Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Analisa Profile Matching
Membuat  Analisa  terhadap  metode Profile  Matching , menetukan  langkah-langkah Profile  Matching yang diterapkan dalam kasus penyeleksian siaran berita pada TVRI Riau-Kepri.
3.2 Kerangka Pengembangan Aplikasi
Kerangka  pengembangan  aplikasi  yang  digunakan adalah sequential llinier (waterfall). Penjelasan tahapan yang dilakukan adalah:
a. Analysis ,  merupakan  tahap  menganalisis  hal-hal yang  diperlukan  dalam  pelaksanaan  proyek pembuatan perangkat lunak.
b. Design ,  tahap  penerjemahan  dari  data  yang dianalisis kedalam bentuk yang mudah dimengerti oleh user.
c. Coding , tahap penerjemahan data atau pemecahan masalah  yang  telah  dirancang  kedalam  bahasa pemrograman PHP dan HTML.
d. Testing ,  merupakan  tahap  pengujian  terhadap perangkat lunak yang dibangun.

## Ira Puspita Sari, Al Amin
e. Maintenance , tahap akhir dimana suatu perangkat lunak  yang  sudah  selesai  dapat  mengalami perubahan-perubahan  atau  penambahan  sesuai dengan permintaaan user. [13]
3.3 Implementasi
Implementasi  yaitu  proses  penerapan  dan  pengujian aplikasi  penerapan  metode Profile  Matching untuk menentukan  penyiaran  berita  di  TVRI  Riau-Kepri. Berikut  adalah  langkah-langkah  proses  penyelesaian menggunakan metode profile matching :
Tahap 1: Menentukan nilai kriteria. Tahap  pencarian  nilai  selisih  antara value atribut  dan value target  yang  ditentukan  oleh  pihak  TVRI  Riau- Kepri. Pengumpulan gap pada setiap kriteria mempunyai perhitungan yang berbeda-beda. Rumus untuk pencarian Gap:

## Gap = value atribut - value target
Tabel 1. Kriteria Timelines Kriteria Timeliness Value Target Keterangan Baru Terjadi 4 Core Faktor Pengulangan 2 Secondary Factor Sudah Lama 1 Secondary Factor Tabel 2. Kriteria Prominence Kriteria Prominence Value Target Keterangan Orang Penting 3 Core Factor Orang Biasa 1 Secondary Factor Tabel 3. Kriteria Conflic Kriteria Conflic Value Target Keterangan Adanya Kontroversi 3 Core Factor Biasa Saja 2 Secondary Factor Tabel 4. Kriteria Proximility Kriteria Proximility Value Target Keterangan Lokal 2 Core Factor Non Lokal 1 Secondary Factor
Tahap 2: Menentukan nilai Gap. Pencarian  nilai  Gap  peroses  peritungan  Alternatif dengan Value Target untuk menentukan nilai Gap.
Tahap 3: Menentukan nilai bobot. Pembobotan setelah diperoleh gap pada masing-masing nilai,  setiap  pembobot  nilai  Gap  dengan  patokan  tabel bobot nilai gap yang di dapat di TVRI Riau-Kepri seperti berikut:
Tabel 5. Bobot Gap No Selisih GAP Bobot Nilai Keterangan 1 0 9 Kompetensi sesuai dengan yang dibutuhkan 2 1 8 Kompetensi individu
kelebihan 1 tingkat/level
3 -1 7 Kompetensi individu kurang 1 tingkat/level 4 2 6 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat/level 5 -2 5 Kompetensi individu kurang 2 tingkat/level 6 3 4 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat/level 7 -3 3 Kompetensi individu kurang 3 tingkat/level 8 4 2 Kompetensi individu kelebihan 4 tingkat/level 9 -4 1 Kompetensi individu kurang 4 tingkat/level
Dengan  demikian  bobot  nilai  dari  masing-masing alternatif adalah sebagai berikut:
Hasil  pembobotan  nilai  telah  didapat  maka  diketahui nilai yang akan dihitung.
Tabel 6. Pembobotan Nilai Gap Kriteria Sub Kriteria Alternatif A1 A2 A3 K1 Sub1.1 9 9 1 Sub1.2 5 5 9 Sub1.3 7 7 7 K2 Sub2.1 9 3 9 Sub2.2 7 9 7 K3 Sub3.1 3 9 3 Sub3.2 9 5 9 K4 Sub4.1 9 9 9 Sub4.2 7 7 7
Tahap 4:  Menentukan  nilai Core  factor dan secondary factor.
Perhitungan Core Factor dan Secondary Factor. Rumus yang digunakan untuk mencari nilai Core Factor adalah sebagai berikut:
𝑁𝐶𝐹 = ∑ 𝑁𝐶 ∑ 𝐼𝐶 (6)
Tahap  5:  Menentukan  hasil  alternative  menjadi  nilai total.
Perhitungan  Nilai  Total  berdasarkan  hasil  perhitungan setiap  kriteria  diatas,  selanjutnya  dihitung  nilai  total berdasarkan  persentase  dari core  factor dan secondary factor yang  diperkirakan  berpengaruh  terhadap  kinerja tiap-tiap  profil.  Contoh  perhitungan  bisa  dilihat  pada rumus berikut:
𝑁 =   (𝑋)% 𝑁𝐶𝐹 +   (𝑋)% 𝑁𝑆𝐹 (7) Nilai (%) ditentukan pihak TVRI.
Tahap 6: Menentukan nilai rangking.
Perangkingan  dari  hasil  perhitungan  nilai  total  di  atas, maka selanjutnya nilai dari setiap alternatif di x dengan (%)  yang di  dapat  dari  TVRI  untuk  mendapatkan  nilai rangking sebagai berikut:
Rangking = (40%xN1) + (30%xN2) + (20%xN3) + (10%xN4)                                                   (8)

## Ira Puspita Sari, Al Amin

## 3.4 Perancangan Interface Sistem

## Gambar 1. Tampilan Menu
Perancangan  menu  sistem  berupa  tampilan  yang menghadirkan menu-menu baru, sehingga user memahami sistem yang di telah di rancang. Pada menu utama  terdapat  4  menu  yang  perancang  hadirkan  pada user.
Gambar 2. Tampilan Berita Masuk
Perancangan berita masuk yang dimaksudkan perancang di sini adalah agar berita langsung dapat di nilai tampa harus menunggu wartawan mengantar ke kantor.

## Gambar 3. Tampilan Penilaian Berita
Perancangan  penilaian  berita  digunakan  agar  user langsung  menilai  secara  cepat  dalam  mengambil keputuan yang tepat.

## Gambar 4. Tampilan Nilai Data Gap
Perancangan nilai gap adalah data untuk penilaian secara langsung penilaian yang maksimal.

## Gambar 5. Tampilan Penilaian Kriteria
Penilaian  kriteria  mempermudah  user  langsung  dapat mengetahui nilai suatu kriteria yang telah ditentukan.
Gambar 6. Tampilan Nilai Subkriteria
Perancangan  subkriteria  disini  hampir  menyerupai penilaian data kriteria
Gambar 7. Perangkingan
Hasil  yang  telah  dijumlah  kemudian  masuk  ke  folder rating untuk penetuan peringkat.
3.5 Pengujian Sistem Dari hasil pengujian program yang diperoleh adalah:
a. Proses login.
Prekondisi: Pengujian sistem dari layer menu utama.
Tabel 7.Pengujian Login Deskripsi Pengujian Login Pengujian Tampilan menu utama sistem Prosedur pengujian 1. Masuk username dan password 2. Klik tombol login 3. Tampil  menu  utama  dari penilaian berita Masuk Data Berhasil masuk dan tidak ada instruksi error Hasil yang di dapat Data  Berhasil  masuk  seperti  yang di harapkan Kesimpulan Data Berhasil masuk

## Ira Puspita Sari, Al Amin
b. Pengujian Penilaian Berita.
Dapat  dibuka  setelah  layar  login  berhasil  dibuka  dan masuk ke penilaian berita.
Tabel 8. Pengujian Berita Deskripsi Pengujian Penilaian Berita Pengujian Tampilan Menu penilaian berita Prosedur Pengujian 1. Klik  menu  penilaian,  ambil penilaian berita, Akan tampil menu penilaian berita 2. Lalu masukkan jenis berita 3. Masukkan id kriteria 4. Pilih subkriteria 5. Lalu  klik  hasil,  maka  akan keluar  hasil  perhutungan bobot Masuk Data Penilaian Berhasil Hasil yang di harapkan Data berhasil di tampilkan Kesimpulan Berhasil
c. Pengujian Data Kriteria Dalam  pengujian  data  kriteria  dilakukan  dengan menyebarkan  angket  kepada  50  responden  karyawan TVRI Riau-Kepri. Pengujian kriteria dapat dibuka dari menu  tampilan  beranda,  klik  input  data,  kriteria  dari menu utama mencoba hasil kriteria
Tabel 9. Pengujian Data Kriteria Tampilan M Baik Cukup Kurang Komposisi warna 4,54 30 17 3 Kejelasan teks yang ada 4,42 23 25 2 Variasi tampilan 4,38 22 25 3 Kualitas tampilan 4,48 24 26 0 Interaktif 4,3 27 31 2 Jumlah frekuensi jawaban 116 124 10 Persentase rata-rata 46,4% 49,6% 4% Total rata- rata kategori 4,424 Kategori Berhasil
d. Pengujian Subkriteria
Pengujian  subkriteria  dapat  mencoba  tabel  subkriteria dari  menu  utama,  masuk  melalui  input  data  dan  dapat mencoba hasil subkriteria.
Tabel 10. Pengujian Subkriteria Kemudahan Penggunaan M Baik Cukup Kurang Kemudahan pengoperasian 4,54 30 17 3 Kemudahan memahami informasi 4,42 24 23 3 Jumlah frekuensi jawaban 4,52 27 22 1 Jumlah frekuensi jawaban 51 45 4
Persentase rata-rata 51% 45% 4% Total rata-rata kategori 4,47 Kategori Berhasil
e. Pengujian Hasil Rating Hasil perhitungan berita muncul di menu utama setelah penghitungan dilakukan selesai.
Tabel 11. Pengujian Hasil Rating Kinerja Sistem M Baik Cukup Kurang Tujuan sistem 4,7 35 15 0 Fitur atau fasilitas 4,4 22 26 2 Kecepatan sistem 4 13 28 9 Kesesuaian hasil rangking 4,5 25 25 0 Jumlah frekuensi jawaban 95 94 11 Persentase rata-rata 47,5% 47% 5,5% Total rata-rata kategori 4,4 Kategori Berhasil

## 4. Kesimpulan
Dari hasil pengujian program dapat disimpulkan bahwa proses-proses  (proses  login,  proses  penilaian,  proses kriteria,  proses  subkriteria,  dan  proses  perangkingan) yang  ada  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  seleksi penyiaran  berita  di  TVRI  Riau-Kepri  telah  sesuai dengan prosedur yang diharapkan.
Secara  umum,  Sistem  Pendukung  Keputusan  seleksi penyiaran  berita  memudahkan  pihak TVRI  Riau-Kepri dalam  menghitung  dan  mencar  kriteria  beria  dalam mencari nilai tertinggi yang akan menjadi rangking dan akan  disiarkan.  Sehingga  membutuhkan  aplikasi  yang mampu menangani permasalahan tersebut secara efektif dan efisien.
Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  menampilkan rangking  dari  beberapa  berita  yang  di  dapat  sebagai bahan  pertimbangan  dan  dan  alat  bantu  dalam pengambilan. Proses dari penentuan rangking pemilihan berita  yangdilakukan  dengan  menggunakan  metode profile  matching ,  dimulai  denganpembobotan  kriteria kemudian  perhitungan  dan  pengelompokan core dan secondary  factor ,  perhitungan  nilai  total  dan selanjutnya perhitungan penentuan rangking.
Proses  aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan menerapkan  aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan menggunakan metode profile matching untuk memudahkan sipengangambil keputusan dalam menyeleksi  berita  serta  dapat  memilih  berita  yang berkualitas  sesuai  dengan  waktu  yang  ditentukan. Sistem  ini  hanya  menjadi  alat  bantu  bagi  pengambil keputusan,  keputusanakhir  tetap  berada  ditangan pengambil keputusan.

## Ira Puspita Sari, Al Amin
Saran  yang  dapat  penulis  berikan  adalah  perlunya dilakukan  penilitian  atau  pengembangan  selanjutnya untuk  pengembangan  sistem  pendukung  keputusan. Pengembangan sistem pendukung keputusan selanjutnya  dapat  di  kembangan  di  stasiun-stasiun televisi  yang  ada  pada  televisi  yang  ada  di  riau.dan selanjutnya pada televisi nasional.

## Daftar Rujukan
[1] D. N. Utama, Sistem Penunjang Keputusan: Filosofi Teori dan Implementasi . Penerbit Garudhawaca, 2017.
[2] M. Irfan, M. Mesran, D. Siregar, and S. Suginam, “Rancangan Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Televisi  Berlangganan Menerapkan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP),” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 1, no. 2, 2017.
[3] R.  R.  Santika,  A.  Kamila,  M.  I.  Abdillah,  and  S.  Hansen, “Penerapan Metode Profile Matching Dalam Sistem Penunjang Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Pada  Lembaga Penyiaran  Publik  Televisi  Republik  Indonesia,” INOVTEK Polbeng-Seri Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 68–82, 2020.
[4] I. D. A. E. Yuliani, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan  Terbaik  dengan  Metode  Analytical  Hierarchy Process,” Sisfotenika , vol. 3, no. 2, pp. 105–114, 2013.
[5] M.  Sulistiyono  and  B.  Bernadhed,  “Implementasi  Sistem Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerimaan  Karyawan  Baru Dengan  Metode  Profile  Matching,” Respati ,  vol.  13,  no.  3, 2018.
[6] A. Mabruri, “Manajemen Produksi Acara Televisi,” Mind , vol. 8, 2010.
[7] P.  Andayani,  “Analisis  produksi  program  pemberitaan  dunia dalam berita di Televisi Republik Indonesia (TVRI),” 2009.
[8] S. Sos, J. MSi, S. Zuhri, and S. MSi, “Berita Utama Di Surat Kabar,” J. Ilmu Komun. , vol. 1, no. 1, 2012.
[9] K.  Kusrini,  “Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan,” Yogyakarta Andi , 2007.
[10]  R. M. Wibowo, A. E. Permanasari, and I. Hidayah, “Decision Support Systems With Profile Matching Method in Selection of Achievement Marketing Officer at BRI Katamso Yogyakarta,” 2015.
[11]  B.  Sudrajat,  “Pemilihan  Pegawai  Berprestasi  dengan Menggunakan  Metode  Profile  Matching,” J.  Penelit.  Tek. Inform. , vol. 3, pp. 2019–2541, 2018.
[12]  A.  Muqtadir  and  I.  Purdianto,  “Sistem  pendukung  keputusan kenaikan jabatan menggunakan metode profile matching (studi kasus  di  PT.  Industri  Kemasan  Semen  Gresik),”  in Seminar Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi  (SNATI) ,  2013,  vol.  1, no. 1.
[13]  T.  Kristiana,  C.  Sitasi,  and  T.  Kristiana,  “Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Koordinator LPP TVRI Dengan Metode Profile Matching,” Paradigma , vol. 20, no. 2, 2018.