## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2274

## Model Sistem Penunjang Keputusan Untuk Menentukan Jurusan Calon Siswa Baru Menggunakan Metode Profile Matching Pada SMK XYZ
Agus Umar Hamdani * , Savira Aprilya
Fakultas Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia Email : 1,* agus.umarhamdani@budiluhur.ac.id, 2 svraprilya@gmail.com Email Penulis Korespondensi: agus.umarhamdani@budiluhur.ac.id
Abstrak− SMK XYZ adalah salah satu SMK yang berbasis teknologi yang berada di Jakarta Selatan. SMK tersebut memiliki beberapa jurusan yaitu Rekayasa Perangkat Lunak (RPL), Teknik Komputer Jaringan (TKJ) dan Multimedia (MM). Setiap tahun  ajaran  baru,  calon  peserta  didik  baru  yang  mendaftar  semakin  bertambah.  Akan  tetapi  ada  masalah  yang  dihadapi dalam  proses  pemilihan  jurusan  siswa,  yaiu  pengambilan  keputusan  yang  kurang  akurat,  belum  terdapatnya  perankingan, pengambilan keputusan belum menggunakan metode dan masih menggunakan Microsoft excel sehingga membutuhkan waktu yang  cukup  lama  dalam  menentukan  jurusan  calon  siswa.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  membuat  sistem  penunjang keputusan yang diharapkan dapat membantu dalam menentukan jurusan yang tepat untuk siswa peserta didik baru di SMK XYZ  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang  sudah  ditetapkan  oleh  SMK  XYZ.  Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  sistem penunjang  keputusan  dengan  menggunakan  Metode Profile  Matching sebagai  metode  untuk  menentukan  nilai  akhir alternatif. Laporan yang dihasilkan oleh sistem ini adalah laporan nilai yang berisi  nilai hasil perhitungan nilai-nilai siswa. Sistem  penunjang  keputusan  ini  dibuat  dengan  menggunakan MySQL sebagai database dan Microsoft  Visual  Studio 2008 sebagai tool pembuatan  sistem.  Dengan  adanya  sistem  penunjang  tersebut,  maka  dapat  membantu  staf  kesiswaan  dalam mengolah data dan pengambilan keputusan dalam rangka menentukan jurusan calon siswa baru
Kata Kunci: S istem Penunjang Keputusan; Metode Profile Matching; Penentuan Penjurusan.
Abstract− SMK  XYZ  is  a  Vocational  School  based  on  technology  and  located  in  South  Jakarta.  This  school  has  several majors,  namely  Software  Engineering  (RPL),  Network  Computer  Engineering  (TKJ)  and  Multimedia  (MM).  Every  new school year, new students of new students who register increases. However, there are problems encountered in the process of selecting student majors, namely inaccurate decision making, there is no ranking, decision making has not used the method and is still using Microsoft Excel, so it requires quite a long time in determining student majors. The purpose of this study is to create a decision support system that is expected to help in determining the right majors for new students in SMK XYZ in accordance with the criteria set by SMK XYZ. This research resulted in a decision support system using the Profile Matching Method as a method for determining alternative final values. Reports produced by this system are value reports that contain the  values  calculated  by  students'  grades.  This  decision  support  system  was  created  using  MySQL  as  a  database  and Microsoft Visual Studio 2008 as a system creation tool. With this support system, it can help the student in processing data and decision making in order to determine student majors.
Keywords: Decision Support System; Profile Matching Method; Determination of Majors

## 1. PENDAHULUAN
Pengambilan  keputusan  adalah  suatu  pendekatan  sistematis  pada  hakikat  suatu  masalah,  pengumpulan  fakta- fakta,  penentuan  yang  matang  dari  alternatif  yang  dihadapi,  dan  pengambilan  tindakan  yang  menurut perhitungan  merupakan  tindakan  yang  paling  tepat  [1].  Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  informasi yang membantu untuk mengidentifikasi kesempatan pengambilan keputusan atau menyediakan informasi untuk membantu pengambilan keputusan [2]. SMK XYZ adalah lembaga pendidikan swasta yang berlokasi di Jakarta dan memiliki beberapa jurusan / program. Pemilihan jurusan adalah serangkaian kegiatan yang dilakukan untuk membantu calon siswa dalam menyalurkan dirinya ke dalam berbagai kegiatan sekolah sesuai dengan bakat dan kompetensi yang dimilikinya [3].
Penjurusan  siswa  ditentukan  oleh  bagian  kesiswaan  berdasarkan  dari  pilihan  siswa  saat  melakukan pendaftaran  dengan  memberikan  nilai  hasil  ujian  nasional,  tes  potensi  akademik  dan  mengisi  angket  jurusan yang  diminati.  Terdapat  beberapa  tahapan  untuk  menentukan  jurusan  seperti  penginputan  nilai  ujian  nasional yang  sudah  diberikan  oleh  calon  siswa  baru,  lalu  setelah  itu  diadakan  tes  penjurusan  yang  hasilnya  akan ditambahkan  dengan  nilai  ujian  nasional  untuk  nantinya  dilihat  jurusan  apakah  yang  sesuai  untuk  calon  siswa baru tersebut. Namun saat ini perhitungan tersebut belum digunakan secara maksimal oleh staf kesiswaan dalam menentukan jurusan calon  siswa baru. Staf  kesiswaan masih  menentukan jurusan  calon  siswa baru berdasarkan persepsinya  pribadi.  Dan  juga  semakin  hari  calon  siswa  baru  yang  mendaftar  di  SMK  XYZ  semakin  banyak, data  yang  diolah  juga  lebih  banyak  dari  tahun  sebelumnya  sehingga  bisa  terjadi human  error pada  bagian kesiswaan yang salah menentukan jurusan siswa. Oleh karena itu dibutuhkan sistem pendukung keputusan yang dapat  melakukan  perhitungan  nilai,  kemampuan  serta  minat  yang  dimiliki  siswa  untuk  membantu  menentukan jurusan yang tepat.
Sistem  penunjang  keputusan  yang  akan  digunakan  oleh  bagian  kesiswaan  menggunakan  metode Profile Matching .  Metode profile  matching atau  pencocokan  profil  adalah  metode  yang  sering  digunakan  sebagai mekanisme  dalam  pengambilan  keputusan  dengan  mengasumsikan  bahwa  terdapat  tingkat  variabel  prediktor

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2274
yang  ideal  yang  harus  dipenuhi  oleh  subyek  yang  diteliti  agar  hasil  ideal  dapat  ditentukan.  Beberapa  studi literatur yang menjadi rujukan penulis, antara lain : penelitian pertama yang membahas tentang sistem penunjang keputusan  menggunakan  metode Profil  Matching untuk  menyeleksi  calon  siswa  baru  di  SMA  Negeri  3  Garut [4],  kemudian  penelitian  kedua  yang  membahas  sistem  penunjang  keputusan  menggunakan Profil  Matching untuk  menentukan  pemilihan  lokasi  perumahan  [5],  dan  penelitian  ketiga  yang  membahas  sistem  penunjang keputusan menggunakan metode Profil Matching untuk memilih kandidat calon tenaga kerja [6]. Berdasarkan  kondisi  yang  terjadi  pada  SMK  XYZ  dan  hasil  studi  literature  diatas,  maka  penulis melakukan  penelitian  untuk  membantu  SMK  XYZ  dalam  menentukan  jurusan  calon  siswa  baru  menggunakan metode Profil Matching .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Profile Matching
Metode Profile  Matching atau  sering  disebut  juga  dengan  metode  gap,  yaitu  sebuah  mekanisme  pengambilan keputusan dengan mengasumsikan bahwa terdapat tingkat variabel prediktor yang ideal yang harus dimiliki oleh subyek  yang  dinilai  [7].  Dalam  proses profile  matching ,  akan  dilakukan  proses    pembandingan    antara kompetensi  individu  ke  dalam  kompetensi  standar,  sehingga dapat diketahui perbedaan kompetensinya atau gap- nya. Semakin  kecil  gap  yang  dihasilkan,  maka  bobot  nilainya  semakin  besar.  Prosedur  perhitungan  dalam metode profile matching [8] dijelaskan sebagai berikut  :
a) Menentukan Variabel / kriteria penilaian
Langkah    pertama    dalam    menggunakan    metode  profile    matching  adalah  menentukan  variabel-variabel yang nantinya akan digunakan sebagai point untuk penilaian para calon peserta didik baru.
b) Pemetaan Gap Kompetensi
Gap  yang    dimaksud    di    sini    adalah    perbedaan/selisih  value  masing-masing  aspek/atribut  dengan  value target. Contoh Perbedaan value profil siswa dengan value profil jurusan.
c) Pembobotan
Setelah    diperoleh  gap    pada    masing-masing    siswa,    setiap    profil    siswa  diberi    bobot    nilai    sesuai ketentuan  pada  tabel  bobot nilai gap  yang disajikan pada tabel berikut:
Tabel 1 . Bobot Nilai Gap Selisih Bobot Nilai Keterangan 0 5 Tidak ada selisih (sesuai dengan yang dibutuhkan. 1 4.5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat / level. -1 4 Kompetensi individu kekurangan 1 tingkat  / level. 2 3.5 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat  / level. -2 3 Kompetensi individu kekurangan 2 tingkat  / level. 3 2.5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat  / level. -3 2 Kompetensi individu kekurangan 3 tingkat  / level. 4 1.5 Kompetensi individu kelebihan 4 tingkat  / level. -4 1 Kompetensi individu kekurangan 4 tingkat  / level.
d) Perhitungan dan Pengelompokan Core Factor dan Secondary Factor
Setelah  menentukan  bobot  nilai gap untuk  semua  aspek  dengan  cara  yang  sama,  setiap  aspek  dibagi  lagi menjadi dua kelompok yaitu kelompok core factor (faktor utama) dan secondary factor (faktor pendukung). Perhitungan core factor dan secondary factor dapat ditunjukkan pada persamaan:
1) Perhitungan Core Factor
𝑁𝐶𝐹 = ∑𝑁𝐶 ∑𝐼𝐶 (1) Keterangan :
NCF   :  Nilai rata-rata core factor NC
: Jumlah  total  nilai core factor IC :  Jumlah item core factor 2) Perhitungan Secondary Factor
𝑁𝑆𝐹 = ∑𝑁𝑆 ∑𝐼𝑆 (2) Keterangan :
NSF  :  Nilai rata-rata secondary factor
NS :  Jumlah  total  nilai secondary factor

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2274
IS :  Jumlah item secondary factor
3) Penentuan Presentase Core Factor dan Secondary Factor
Presentase untuk menentukan Core Factor dan Secondary Factor ditentukan berdasarkan organisasi. Biasanya presentase yang digunakan untuk menghitung nilai Core Factor lebih besar dari pada presentase yang digunakan untuk menghitung Secondary Factor. Hal ini disebabkan karena Core Factor adalah faktor yang lebih utama dibandingkan dengan Secondary Factor. Pada umumnya presentase yang dipakai adalah 60 : 40, sehingga dalam kasus ini nilai presentase yang digunakan untuk Core Factor adalah 60% dan untuk Secondary Factor 40%.
e) Perhitungan Nilai Total
Dari  perhitungan  setiap  aspek  di  atas,  berikutnya  dihitung  nilai  total berdasarkan  persentase  dari core factor dan secondary  factor yang diperkirakan  berpengaruh  terhadap  kinerja  tiap-tiap  profil.  Contoh perhitungan dapat dilihat dibawah ini:
N = (x)%. NCF + (x)%. NSF (3)
Keterangan  : NCF :  Nilai  rata-rata core NSF :  Nilai rata-rata secondary factor
N :  Nilai  total  dari  aspek (X)%  :  Nilai persentase pada core factor dan secondary factor
f) Perhitungan Penentuan Ranking
Hasil akhir dari proses profile matching adalah ranking dari  jurusan yang terbaik untuk calon peserta didik baru. Penentuan ranking mengacu pada hasil perhitungan tertentu. Contoh  perhitungan dapat dilihat pada contoh dibawah ini:
Rangking = (x)%.nk+(x)%.na+(x).ni Keterangan : Nk :  Nilai Kompetensi Na :  Nilai UN Ni :  Nilai Minat X)%
:  Nilai persen yang diinputkan

## 2.2 Konfigurasi Komponen Sistem Penunjang Keputusan
Sistem  penunjang  keputusan  untuk  menentukan  jurusan  calon  siswa  ini  memiliki  4  (empat)  komponen  utama, yaitu : sistem manajemen basis data, sistem manajemen basis model, sistem manajemen dialog (user interface) dan sistam manajemen basis pengetahuan [9]. Selengkapnya dapat dilihat pada gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2274

## 2.3 Tahapan Penelitian
Selengkapnya langkah-langkah penelitian tersebut dapa dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Langkah-langkah Penelitian
Adapun langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini dijelaskan sebagai berikut : Tahap  1 :  Penelitian  ini  diawali  dengan  melakukan  identifikasi  masalah  yang  terjadi  pada  SMK  XYZ  dengan menggunakan pendekatan Fishbone Diagram . Tahap  2 :  Mengidentifikasi  solusi  masalah  dan  merumuskan  masalah  berdasarkan  hasil  kajian  teori  dan  studi literature.
Tahap 3 : Menentukan aspek penilaian dan persentase setiap kriteria penilaian. Tahap 4 : Merekap hasil penilaian menggunakan aplikasi Ms. Excel. Tahap 5 : Melakukan perhitungan manual menggunakan metode Profile Matching . Tahap  6 :  Melakukan  analisa  dan  perancangan  sistem  usulan.  Pendekatan  yang  digunakan  untuk  menganalisa sistem  pada  penelitian  ini  menggunakan Object-Oriented  Analysis  and  Design  (OOAD). Pendekatan  tersebut merupakan  salah  satu  teknik  dalam  pengembangan  sistem  menggunakan  teknologi  object  untuk  membangun sistem  dan  perangkat  lunaknya  [10].  Alat  bantu  yang  digunakan  adalah Unified  Modeling  Language  (UML) , yaitu  bahasa yang terstandarisasi  secara internasional untuk  notasi  berbentuk  diagram  grafik yang menjelaskan tentang  analisis  dan  ].perancangan  perangkat  lunak  dengan  pendekatan Object-Oriented [11].  Diagram  UML yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  antara  lain: Activity  Diagram dan Use  Case  Diagram ,  dan  untuk implementasi  sistem  usulan  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  dan database  management  system (DBMS). Tahap 7 : Penentuan hasil dan melakukan analisis hasil penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Proses Bisnis
Saat awal tahun ajaran baru bagian kesiswaan akan mengadakan tes potensi akademik yang akan dikerjakan oleh calon siswa peserta didik baru sebagai acuan penentuan penjurusan. Setelah tes potensi akademik selesai, siswa calon peserta didik baru akan diberikan form peminatan untuk memperoleh informasi jurusan yang ingin dipilih. Lalu  bagian  kesiswaan  akan  menilai  hasil  tes  potensi  akademik  calon  peserta  didik  baru  dan  melakukan penjurusan  berdasarkan  hasil  pengisian  form  peminatan.  Hasil  penjurusan  dari  bagian  kesiswaan  ini  lalu

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2274
diberikan  kepada  bagian  kurikulum  untuk  dirapatkan  dengan  kepala  sekolah.  Setelah  hasil  rapat  selesai penentuan penjurusan siswa peserta didik baru akan diumumkan melalui mading sekolah oleh bagian kurikulum. Proses bisnis berjalan saat ini tertera pada gambar 3.

## Proses penjurusan calon peserta didik baru
Calon peserta didik baru
Bagian kurikulum
Bagian kesiswaan Mengadakan Tes Potensi Akademik Mengerjakan Tes Potensi Akademik Memberikan hasil Tes Potensi Akademik yang telah diisi Menerima hasil Tes Potensi Akademik yang sudah diisi Memberikan form peminatan jurusan Menerima form peminatan jurusan Mengisi form peminatan jurusan Memberikan form peminatan jurusan yan telah diisi Menerima form peminatan jurusan yang telah diisi Melakukan penilaian berdasarkan hasil TPA Melakukan penjurusan berdasarkan form peminatan jurusan Memberikan hasil penilaian TPA dan penjurusan Menerima hasil penilaian TPA dan penjurusan Mengumumkan hasil penjurusan siswa
Gambar 3.  Activity Diagram Penjurusan Calon Siswa

## 3.2 Analisa Masalah
Dalam penelitian ini, penulis menggunakan alat bantu Fishbone Diagram untuk melakukan identifikasi masalah yang  terjadi  di  intansi  riset. Fishbone  Diagram adalah  tools  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  dampak  / akibat  dan  penyebab  dari  suatu  kejadian  [12].  Masalah  utama  pada  penelitian  yang  dilakukan  di  SMK  XYZ adalah ketidakcocokan antara profil calon siswa terhadap jurusan yang pilih, pengambilan keputusan calon siswa kurang tepat karena hanya berdasarkan persepsi staf kesiswaan, membutuhkan waktu yang lama untuk mengolah data penilaian calon siswa dan belum ada kriteria khusus dan pembobotan nilai untuk menentukan jurusan calon siswa. Adapun hasil analisa masalah terkait penjurusan calon peserta didik baru dapat dilihat pada gambar 4.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2274
Berdasarkan hasil analisa masalah diatas, maka peneliti menawarkan solusi alternatif untuk sistem usulan dijelaskan pada tabel 1.
Tabel 1. Definisi Masalah Dan Solusi Alternatif Kategori Masalah Definisi Masalah Penyebab Solusi yang ditawarkan Process (Proses) - Kesulitan dalam menentukan jurusan calon peserta didik baru - Penentuan jurusan berdasarkan persepsi bagian kesiswaaan - Sistem baru harus bisa menentukan jurusan peserta didik baru berdasarkan kriteria yang ada. Process (Proses) - Banyak siswa yang meminta pindah jurusan. - Ketidakcocokan profil siswa terhadap jurusan yang dipilih. - Sistem baru harus bisa memastikan kecocokan profil siswa dengan jurusan yang dipilih. Process (Proses) - Pengolahan data penentuan jurusan calon peserta didik baru membutuhkan waktu yang lama - Masih dilakukan menggunakan aplikasi Excel. - Sistem baru harus bisa mengolah data penentuan jurusan calon peserta didik baru dengan cepat. Promotion (Promosi) - Kesulitan dalam penilaian penentuan jurusan tiap calon peserta didik baru. - Belum ada kriteria untuk menentukan penjurusan calon peserta didik baru. - Sistem usulan harus bisa merekam kriteria untuk menentukan penjurusan calon peserta didik baru.

## 3.3 Model Keputusan Profile Matching
Metode Profile Matching digunakan untuk melakukan perhitungan penjurusan yang paling cocok untuk peserta didik baru.
a. Nilai Target
Tabel 2,3,4 merupakan nilai target per kriteria dan subkriteria dari masing-masing jurusan yang sudah ditentukan oleh pihak sekolah.
Tabel 2. Nilai Target Jurusan MM No. Kriteria Subkriteria Nilai Target Factor 1. Tes Potensi Akademik Pengetahuan 3 Core 2. Nilai Ujian Nasional IPA 2 Secondary Bahasa Indonesia 4 Core Bahasa Inggris 4 Core Matematika 3 Secondary 3. Angket Minat Minat Siswa 3 Core Tabel 3. Nilai Target Nilai Target Jurusan TKJ No. Kriteria Subkriteria Nilai Target Factor 1. Tes Potensi Akademik Pengetahuan 4 Core 2. Nilai Ujian Nasional IPA 2 Secondary Bahasa Indonesia 3 Secondary Bahasa Inggris 4 Core Matematika 4 Core 3. Angket Minat Minat Siswa 4 Core Tabel 4. Nilai Target Jurusan RPL No. Kriteria Subkriteria Nilai Target Factor 1. Tes Potensi Akademik Pengetahuan 5 Core 2. Nilai Ujian Nasional IPA 2 Secondary Bahasa Indonesia 4 Secondary Bahasa Inggris 4 Core Matematika 5 Core 3. Angket Minat Minat Siswa 5 Core
b. Range Nilai
Setelah menentukan nilai target per kriteria untuk masing-masing jurusan, lalu menentukan range nilai yang akan digunakan dalam proses konversi nilai awal menjadi nilai target seperti pada tabel 5.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2274
Tabel 5. Range Nilai Data Range Nilai 1 Nilai =0 s/d =20 2 Nilai =21 s/d =40 3 Nilai =41 s/d =60 4 Nilai =61 s/d =80 5 Nilai =81 s/d =100
c. Perhitungan Hasil Konversi Nilai Awal
Nilai awal  calon  peserta didik naru yang sudah dimasukkan ke sistem  selanjutnya akan dikonversikan menjadi nilai target kriteria yang sudah ditentukan di awal. Berikut adalah contoh hasil konversi nilai awal untuk setiap jurusan seperti pada tabel 6,7,8.
Tabel 7. Hasil Konversi Nilai MM No. NIS Tes Potensi Akademik Nilai Ujian Nasional Angket Minat Pengetahuan IPA Bahasa Indonesia Bahasa Inggris Matematika Minat Siswa 1. S001 4 3 4 3 3 5 2. S002 2 3 4 4 3 5 3. S003 5 4 3 1 2 4 4. S004 4 2 5 3 5 3 5. S005 3 3 4 2 4 2 6. S006 3 4 5 4 3 5 Tabel 8. Hasil Konversi Nilai TKJ No. NIS Tes Potensi Akademik Nilai Ujian Nasional Angket Minat Pengetahuan IPA Bahasa Indonesia Bahasa Inggris Matematika Minat Siswa 1. S001 4 3 4 3 3 5 2. S002 2 3 4 4 3 5 3. S003 5 3 4 2 4 2 4. S004 4 2 5 3 5 3 5. S005 3 3 4 2 4 2 6. S006 3 4 5 4 3 5 Tabel 9. Hasil Konversi Nilai RPL No. NIS Tes Potensi Akademik Nilai Ujian Nasional Angket Minat Pengetahuan IPA Bahasa Indonesia Bahasa Inggris Matematika Minat Siswa 1. S001 4 3 4 3 3 5 2. S002 2 3 4 4 3 5 3. S003 5 4 3 1 2 4 4. S004 4 2 5 3 5 3 5. S005 3 3 4 2 4 2 6. S006 3 4 5 4 3 5
d. Perhitungan Pemetaan GAP Kompetensi
Berikutnya adalah melakukan penghitungan gap kompetensi yaitu selisih antara nilai target per kriteria masing- masing jurusan dan nilai hasil konversi dari masing-masing calon peserta didik baru seperti pada tabel 10,11,12.
Tabel 10. Pemetaan Gap Jurusan MM GAP (Nilai Per Kriteria – Nilai Target) NIS Pengetahuan IPA Bahasa Indonesia Bahasa Inggris Matematika Minat Siswa 1. S001 1 1 0 -1 0 2 2. S002 -1 1 0 0 0 2 3. S003 2 2 -1 -3 -1 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2274
4. S004 1 0 1 -1 2 0 5. S005 0 1 0 -2 1 -1 6. S006 0 2 1 0 0 2 Tabel 11. Pemetaan Gap Jurusan TKJ GAP (Nilai Per Kriteria – Nilai Target) NIS Pengetahuan IPA Bahasa Indonesia Bahasa Inggris Matematika Minat Siswa 1. S001 0 1 1 -1 -1 1 2. S002 -2 1 1 0 -1 1 3. S003 1 2 0 -3 -2 0 4. S004 0 0 2 -1 1 -1 5. S005 -1 1 1 -2 0 -2 6. S006 -1 2 2 0 -1 1 Tabel 12. Pemetaan Gap Jurusan RPL GAP (Nilai Per Kriteria – Nilai Target) NIS Pengetahuan IPA Bahasa Indonesia Bahasa Inggris Matematika Minat Siswa 1. S001 -1 1 0 -1 -2 0 2. S002 -3 1 0 0 -2 0 3. S003 0 2 -1 -3 -3 -1 4. S004 -1 0 1 -1 0 -2 5. S005 -2 1 0 -2 -1 -3 6. S006 -2 2 1 0 -2 0

## e. Pembobotan
Setelah diperoleh Gap pada masing-masing jurusan, setiap jurusan diberi bobot sesuai ketentuan pada tabel 10, 11 dan 12. Dan hasil dari konversi gap menjadi bobot ada pada tabel 13,14,15 dan 16.
Tabel 13. Bobot Profile Matching Selisih Bobot Nilai Keterangan 0 5 Tidak ada selisih (sesuai dengan yang dibutuhkan. 1 4.5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat -1 4 Kompetensi individu kekurangan 1 tingkat 2 3.5 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat -2 3 Kompetensi individu kekurangan 2 tingkat 3 2.5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat -3 2 Kompetensi individu kekurangan 3 tingkat 4 1.5 Kompetensi individu kelebihan 4 tingkat -4 1 Kompetensi individu kekurangan 4 tingkat Tabel 14. Pembobotan Nilai Jurusan MM GAP (Nilai Per Kriteria – Nilai Target) NIS Pengetahuan IPA Bahasa Indonesia Bahasa Inggris Matematika Minat Siswa 1. S001 -1 1 0 -1 -2 0 2. S002 -3 1 0 0 -2 0 3. S003 0 2 -1 -3 -3 -1 4. S004 -1 0 1 -1 0 -2 5. S005 -2 1 0 -2 -1 -3 6. S006 -2 2 1 0 -2 0 Tabel 15. Pembobotan Nilai Jurusan TKJ GAP (Nilai Per Kriteria – Nilai Target) NIS Pengetahuan IPA Bahasa Indonesia Bahasa Inggris Matematika Minat Siswa 1. S001 4.5 4.5 5.0 4.0 5.0 3.5 2. S002 4.0 4.5 5.0 5.0 5.0 3.5 3. S003 3.5 3.5 4.0 2.0 4.0 4.5

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2274
4. S004 4.5 5.0 4.5 4.0 3.5 5.0 5. S005 5.0 4.5 5.0 3.0 4.5 4.0 6. S006 5.0 3.5 4.5 5.0 5.0 3.5 Tabel 16. Pembobotan Nilai Jurusan RPL GAP (Nilai Per Kriteria – Nilai Target) NIS Pengetahuan IPA Bahasa Indonesia Bahasa Inggris Matematika Minat Siswa 1. S001 4.0 4.5 5.0 4.0 3.0 5.0 2. S002 2.0 4.5 5.0 5.0 3.0 5.0 3. S003 5.0 3.5 4.0 2.0 2.0 4.0 4. S004 4.0 5.0 4.5 4.0 5.0 3.0 5. S005 3.0 4.5 5.0 3.0 4.0 2.0 6. S006 3.0 3.5 4.5 5.0 3.0 5.0
f. Perhitungan dan pengelompokan Core Factor dan Secondary Factor
Setelah  bobot  nilai  gap  ditentukan  untuk  tiap  subkriteria  maka  kemudian    subkriteria  dibagi  menjadi  2  (dua) bagian yaitu core factor dan secondary factor . Berikut merupakan salah satu perhitungan untuk core factor dan secondary factor per masing-masing jurusan dapat dilihat pada tabel 17, 18, 19.
Tabel 17. Perhitungan CFSF Jurusan MM
No. NIS Tes Potensi Akademik Nilai Ujian Nasional Angket Minat Pengetahuan Total CF (60%) Total SF (40%) IPA Bahasa Indonesia Bahasa Inggris Matematika Total CF (60%) Total SF (40%) Minat Siswa Total CF (60%) Total SF (40%) 1. S001 4.5 2.70 - 4.5 5.0 4.0 5.0 2.70 1.90 3.5 - 1.40 2. S002 4.0 2.40 - 4.5 5.0 5.0 5.0 3.00 1.90 3.5 - 1.40 3. S003 3.5 2.10 - 3.5 4.0 2.0 4.0 1.80 1.50 4.5 - 1.80 4. S004 4.5 2.70 - 5.0 4.5 4.0 3.5 2.55 1.70 5.0 - 2.00 5. S005 5.0 3.00 - 4.5 5.0 3.0 4.5 2.40 1.80 4.0 - 1.60 6. S006 5.0 3.00 - 3.5 4.5 5.0 5.0 2.85 1.70 3.5 - 1.40 Tabel 18. Perhitungan CFSF Jurusan TKJ No. NIS Tes Potensi Akademik Nilai Ujian Nasional Angket Minat Pengetahuan Total CF (60%) Total SF (40%) IPA Bahasa Indonesia Bahasa Inggris Matematika Total CF (60%) Total SF (40%) Minat Siswa Total CF (60%) Total SF (40%) 1. S001 5.0
3.00 - 4.5 4.5 4.0 4.0 2.50 1.80 4.5 - 1.80 2. S002 3.0 1.80 - 4.5 4.5 5.0 4.0 2.70 1.80 4.5 - 1.80 3. S003 4.5 2.70 - 3.5 5.0 2.0 3.0 2.00 1.40 5.0 - 2.00 4. S004 5.0 3.00 - 5.0 3.5 4.0 4.5 2.40 2.00 4.0 - 1.60 5. S005 4.0 2.40 - 4.5 4.5 3.0 5.0 2.50 1.80 3.0 - 1.20 6. S006 4.0 2.40 - 3.5 3.5 5.0 4.0 2.50 1.40 4.5 - 1.80 Tabel 19. Perhitungan CFSF Jurusan RPL No. NIS Tes Potensi Akademik Nilai Ujian Nasional Angket Minat Pengetahuan Total CF (60%) Total SF (40%) IPA Bahasa Indonesia Bahasa Inggris Matematika Total CF (60%) Total SF (40%) Minat Siswa Total CF (60%) Total SF (40%) 1. S001 4.0 2.40 - 4.5 5.0 4.0 3.0 2.40 1.80 5.0 - 2.00 2. S002 2.0 1.20 - 4.5 5.0 5.0 3.0 2.60 1.80 5.0 - 2.00 3. S003 5.0 3.00 - 3.5 4.0 2.0 2.0 1.60 1.40 4.0 - 1.60 4. S004 4.0 2.40 - 5.0 4.5 4.0 5.0 2.70 2.00 3.0 - 1.20 5. S005 3.0 1.80 - 4.5 5.0 3.0 4.0 2.40 1.80 2.0 - 0.80 6. S006 3.0 1.80 - 3.5 4.5 5.0 3.0 2.50
1.40 5.0 - 2.00
g. Perhitungan Penentuan Hasil Akhir Setelah dilakukan perhitungan core factor dan secondary factor , maka dilakukan penjumlahan nilai-nilai per kriteria masing-masing jurusan yang hasil akhirnya nanti akan digunakan untuk penentuan jurusan calon peserta didik baru. Berikut ini contoh hasil perhitungan nilai akhir yang terdapat pada tabel 20,21,22.
Tabel 20. Hasil Akhir Nilai Jurusan MM No. NIS Tes Potensi Akademik Nilai Ujian Nasional Angket Minat Nilai Akhir 1. S001 2.70 4.60 1.40 8.70 2. S002 2.40 4.90 1.40 8.70

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2274
3. S003 2.10 3.30 1.80 7.20 4. S004 2.70 4.25 2.00 8.95 5. S005 3.00 4.20 1.60 8.80 6. S006 3.00 4.55 1.40 8.95
Tabel 21. Hasil Akhir Nilai Jurusan TKJ No. NIS Tes Potensi Akademik Nilai Ujian Nasional Angket Minat Nilai Akhir 1. S001 3.00 4.30 1.80 9.10 2. S002 1.80 4.50 1.80 8.10 3. S003 2.70 3.40 2.00 8.10 4. S004 3.00 4.40 1.60 9.00 5. S005 2.40 4.30 1.20 7.90 6. S006 2.40 3.90 1.80 8.10
Tabel 22. Hasil Akhir Nilai Jurusan RPL No. NIS Tes Potensi Akademik Nilai Ujian Nasional Angket Minat Nilai Akhir 1. S001 2.40 4.20 2.00 8.60 2. S002 1.20 4.40 2.00 7.60 3. S003 3.00 3.00 1.60 7.60 4. S004 2.40 4.70 1.20 8.30 5. S005 1.80 4.20 0.80 6.80 6. S006 1.80 3.90 2.00 7.70

## 3.4 Perancangan Sistem
Adapun  identifikasi  kebutuhan  fungsionalitas  sistem  penunjang  keputusan  untuk  menentukan  jurusan  calon siswa  dibuat  menggunakan  model  UML use  case  diagram .    Terdapat use  case  diagram yang  terbagi  dalam  3 bagian yaitu input, proses, dan laporan yang ditampilkan pada gambar 5, 6 dan 7. Pada gambar 5 yaitu use case diagram master yang terdiri atas : entry data siswa, entry data jurusan, entry data kriteria dan entry data profile jurusan. Pada gambar  6  yaitu use case  diagram proses, yang terdiri  atas : entry nilai siswa, proses perhitungan profile matching dan penetapan jurusan. Sedangkan pada gambar 7, yaitu use case diagram laporan, terdiri atas : cetak laporan hasil nilai siswa dan cetak laporan hasil pemilihan jurusan.
Bagian Kesiswaan Entry Data Siswa Entry Data Kriteria Entry Data Jurusan Entry Profile Jurusan Gambar 5. Use Case Diagram Master Bagian Kesiswaan Entry Nilai Siswa Penetapan Jurusan Proses perhitungan profile Matching Gambar 6. Use Case Diagram Proses Gambar 7. Use Case Diagram Laporan

## 3.5 Perancangan Basis Data
Berdasarkan hasil identifikasi kebutuhan fungsionalitas diatas, maka berikut ini adalah model domain data yang dibutuhkan untuk mendukung sistem penunjang keputusan pemilihan jurusan calon siswa. Adapun pemodelan basis  data  digambarkan  menggunakan  model Entity  Relationship  Diagram. Perancangan  model  basis  data

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2274
dengan Entity Relationship Diagram (ERD). ERD adalah teknik yang digunakan untuk memodelkan kebutuhan data dari suatu organisasi [13]. Adapun model kebutuhan data pada penelitian ini dijelaskan pada gambar 8.
SubKriteria Jurusan KdJurusan KdSubKriteria ThAjar NIlaiTarget Status KdJurusan NmJurusan hasil NISN ThAjar KdJurusan dapat TglHasil HasilAkhir Keterangan Rangking M M 1 profile kriteria KdKriteria NmKriteria ada KdSubKriteria NmSubKriteria 1 M KdKriteria KdSubKriteria banding NISN KdSUbKriteria KdJurusan ThAjar NIlaiGap NilaiBobot M M 1 M Siswa Nilai NISN NmSiswa AlmtSiswa Telp Email ThAjar NISN KdSubKriteria ThAjar NilaiSiswa M M
Gambar 8. Model Basis Data Dengan Entity Relationship Diagram
Terdapat  8  (delapan)  entitas  yang  dibutuhkan,  yaitu  :  entitas  siswa,  entitas  kriteria,  entitas  subkriteria, entitas jurusan, entitas profile, entitas nilai, entitas banding dan entitas hasil.

## 3.6 Rancangan Tampilan Antar Muka Pengguna (User Interface)
Pada  menu  utama  tersedia  pilihan  Input  Proses,  dan  Laporan.  Pada  menu  Input  terdapat  submenu  entry  data siswa, entry data jurusan, entry data kriteria, entry data subkriteria, dan entry profile jurusan. Pada menu Proses terdapat  submenu  entry  nilai  siswa,  proses  perhitungan  Profile  Matching  dan  Penentuan  Jurusan.  Pada  menu Laporan  terdapat  submenu  cetak  laporan  hasil  nilai  dan  cetak  laporan  hasil  pemilihan  jurusan  seperti  pada gambar 9.
Form Title Form Title
Gambar 9. Rancangan Layar Menu Utama

## 3.7 Implementasi Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Jurusan
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  bahasa  pemrograman  Microsoft  Visual  Basic  2008  dan  database MySQL.  Microsoft  Visual  Basic  2008  adalah  bahasa  pemrograman  dengan  konsep Integrated  Development Environmet (IDE) visual untuk membangun aplikasi perangkat lunak berbasis operasi Windows menggunakan pemrograman COM [14]. MySQL adalah perangkat lunak database berbasis Relational Database Management System (RDBMS) untuk  mengelola database dengan cepat,  menampung  dalam jumlah sangat  besar dan dapat diakses oleh banyak pengguna [15].

## 3.7.1 Antar Muka Pengguna Form Entry Data Nilai Calon Siswa
Pada menu Input pilih submenu entry data calon siswa yang dapat digunakan untuk memasukan identitas calon siswa peserta didik baru seperti pada gambar 10.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2274
Gambar 10. Form Data Calon Siswa

## 3.7.2 Rancangan Layar Entry Data Nilai Calon Siswa
Pada menu Proses, terdapat pilihan submenu data nilai untuk menginput nilai sub kriteria dari setiap calon siswa yang ada dari masing-masing jurusan seperti pada gambar 11.
Gambar 11. Form Entry Nilai Calon Siswa
3.7.3 Proses Perhitungan Nilai dengan Metode Profile Matching
Pada  form  ini  memberikan  informasi  perhitungan  matematis  menggunakan  metode profile  matching ,  yang memiliki empat tabular yaitu tab perhitungan penetapan gap , pembobotan nilai gap , perhitungan factor dan nilai akhir/total.  Tab  perhitungan  gap  digunakan  untuk  menghitung  selisih  antara  nilai  target  per  kriteria  masing- masing  jurusan  dan  nilai  hasil  konversi  dari  masing-masing  calon  peserta  didik  baru.  Adapun  tab  perhitungan penetapan gap seperti yang ditampilkan pada gambar 12.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2274
Gambar 12. Form Perhitungan Penetapan Gap
Berikutnya  adalah  menghitung  pembobotan  nilai  gap  per  alternatif  untuk  setiap  jurusan.  Adapun  tab pembobotan nilai gap seperti yang ditampilkan pada gambar 13.
Gambar 13. Form Perhitungan Pembobotan Nilai Gap
Berikutnya adalah menghitung nilai Core Factor (CF) dan Secondary Factor (SF) untuk setiap alternatif per  jurusan.  Adapun  tab  perhitungan Core Factor  (CF)  dan  Secondary  Factor  (SF) seperti  yang  ditampilkan pada gambar 14.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2274
Gambar 14. Form Perhitungan Core Factor (CF) dan Secondary Factor (SF)
Dalam  gambar  14  diatas,  kolom  Total  SF  (40%)  pada  sub  kriteria  Pengetahuan  dan  total  SF  pada  sub kriteria  Minat  Siswa  tidak  digunakan  sesuai  dengan  tabel  2,3,4  sehingga  nilai  Total  SF  pada  kedua  atribut tersebut  bernilai 0.  Berikutnya adalah menghitung nilai  akhir atau total nilai  untuk setiap alternatif per jurusan. Adapun tab perhitungan nilai akhir / total nilai seperti yang ditampilkan pada gambar 15.
Gambar 15. Form Perhitungan Nilai Akhir Per Jurusan
Pada gambar 15 diatas, nilai akhir setiap alternatif untuk setiap jurusan diperoleh dengan menambahkan nilai Tes Potensial Akademik dengan nilai Ujian Nasional dan nilai Angket Minat Siswa.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2274

## 3.7.4 Antar Muka Pengguna Form Rekomendasi Pemilihan Jurusan
Pada  menu  Form  Penetapan  Jurusan  untuk  membuat  cetakan  hasil rekomendasi  pemilihan  jurusan  calon  siswa seperti yang ditampilkan pada gambar 16.
Gambar 16. Form Rekomendasi Pemilihan Jurusan
Pada  gambar  16  diatas,  pengguna  sistem  dapat  melihat  informasi  nilai  MM,  nilai  TKJ  dan  Nilai  RPL, kemudian  dibandingkan  manakah  nilai  yang  terbesar  dari  ketiga  nilai  tersebut  untuk  menentukan rekomendasi jurusan  pada  calon  siswa.  Adapun  hasil  keluaran  laporan  rekomendasi  pemilihan  jurusan  calon  siswa  seperti yang ditampilkan pada gambar 17.
Gambar 17. Keluaran Laporan Hasil Rekomendasi Pemilihan Jurusan Calon Siswa
Gambar  17  diatas  merupakan  contoh  keluaran  hasil  rekomendasi  pemilihan  jurusan  untuk  setiap  calon siswa.  Hasil  tersebut  belum  bersifat  final,  karena masih  harus  didiskusikan  dengan  calon  siswa  terkait,  apakah akan menerima atau tidak hasil rekomendasi jurusan yang diberikan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisa dan perancangan sistem penunjang keputusan untuk menentukan jurusan calon peserta didik baru  pada  SMK  XYZ,  maka  dari  itu  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai  berikut  :  aplikasi  sistem  penunjang keputusan  ini  dapat  membantu  bagian  kesiswaan  dalam  menentukan  keputusan  penjurusan  kepada calon  siswa baru dengan lebih akurat, staf kesiswaan dapat mencocokkan profil siswa dengan profil jurusan sehingga siswa akan merasa cocok antara jurusan dan kemampuannya, dengan adaya fitur proses perhitungan profile matching dan  pembobotan  kriteria  penilaian,  maka  pengolahan  data  penilaian  menjadi  lebih  cepat  sehingga  hasil rekomendasi  jurusan  dengan  cepat  diberikan  kepada  calon  siswa,  dan  dengan  adanya  rekomendasi  pemilihan jurusan calon siswa yang tepat, maka dapat meminimalkan terjadinya pindah jurusan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2274

## REFERENCES
[1] E.  Faizal,  “Implementasi  Metode  Profile  matching  untuk  Penentuan  Penerimaan  Usulan  Penelitian  Internal  Dosen STMIK El Rahma,” Speed-Sentra Penelit. Eng. dan Edukasi , vol. 6, no. 1, pp. 60–65, 2014.
[2] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Penunjang Keputusan . Yogyakarta: Andi Press, 2007.
[3] Andi Mappiare, Psikologi Remaja , Usaha Nasi. Surabaya, 1982.
[4] A.  Rustiawan,  Asep  Hendar,  Destiani,  Dini  dan  Ikhwana,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Penyeleksian  Calon  Siswa Baru di SMA Negeri 3 Garut,” J. Algoritm. , vol. 09(20), 2012.
[5] M.  Raihan,  F.  Fitriyadi,  and  S.  Abidah,  “Penerapan  Metode  Profile  Matching  Pada  Proses  Pemilihan  Lokasi Perumahan,” Jutisi J. Ilm. … , pp. 827–836, 2016, [Online]. Available: http://ojs.stmik- banjarbaru.ac.id/index.php/jutisi/article/view/103.
[6] M. M. Amin and E. Cofriyanti, “Sistem Rekomendasi Pemilihan Kandidat Calon Tenaga Kerja Menggunakan Model Profile Matching,” Pros. SINTAK , pp. 108–115, 2017.
[7] L. Tanti, “Analisis Promosi Kenaikan Jabatan Berdasarkan Evaluasi Kinerja Pegawai,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 3, no. 4, p. 331, 2016, doi: 10.24076/citec.2016v3i4.88.
[8] P.  Yw  and  A.  Muhajirien,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Promosi  Jabatan  Karyawan  Menggunakan  Metode SimpleAdditive Weighting ( SAW ),” vol. 1, no. 1, pp. 94–108, 2016.
[9] D. Turban, Efram, Decision Support System and Intelligent System . Yogyakarta: Andi Press, 2005.
[10]  L. D. Whitten, Jeffrey L and Bentley, System Analysis and Design for the Global Enterprise . McGraw Hill, 2004.
[11]  I. P. A. E. Pratama, Sistem Informasi dan Implementasinya. , Ist Editio. Bandung: Informatika, 2014.
[12]  C. N. Ciocoiu, “Application of Fishbone Diagram To Determine the Risk of an Event With Multiple Causes,” Manag. Res. Pract. , vol. 2, no. 1, pp. 1–20, 2010.
[13]  J.  Brady,  M  and  Loonam, Exploring the use of  entity-relationship diagramming  as  a technique to  support grounded theory inquery . Bradford: Emerald Group, 2010.
[14]  Stefano, Cara  Membangun  Sistem  Informasi  Menggunakan  VB.Net  dan  Komponen  Dxperience .  Yogyakarta:  Andi Press, 2014.
[15]  B. Raharjo, Belajar Otodidak Membuat Database Menggunakan MySQL . Bandung: Informatika, 2011.