Abstrak  :  Dosen  menurut  (Permenristek  DIKTI,  2015)  merupakan  pendidik  profesional  dan  ilmuwan  dengan  tugas  utama mentransformasikan, mengembangkan, dan menyebarluaskan Ilmu Pengetahuan dan Teknologi melalui Pendidikan, Penelitian, dan Pengabdian kepada Masyarakat. Penilaian kinerja mengacu pada suatu sistem formal dan terstruktur yang digunakan untuk mengukur, menilai dan mempengaruhi sifat-sifat yang berkaitan dengan pekerjaan, perilaku dan hasil. Penilaian kinerja dosen dapat  diimplementasikan  menggunakan  metode  pemecahan  masalah,  yakni  menggunakan  metode  Profile  Matching.  Untuk melakkan pengujian sistem penulis menggunakan pengujian Alpha dimana dalam pengujian tersebut diterapkan pengujian White Box untuk menentukan tingkat kompleksitas terhadap sistem penentuan kinerja dosen. Penentuan hasil akhir dalam perhitungan rangking  menggunakan  profile  matching  dengan  bobot  aspek  interaksi  sebesar  25%,  aspek  perilaku  sebesar  30%,  dan  aspek pembelajaran sebesar 45% diperoleh nilai tertinggi sebesar 5,582. Hasil pada pengujian Alpha dengan menggunakan White Box testing diperoleh nilai kompleksitas sebesar 4, sehingga sistem dapat disebut Simple Procedure dengan risk yang bersifat Low.
Kata Kunci— Dosen, Profile Matching, Alpha Testing, White Box Testing, Kinerja Dosen.
Abstract  :  Lecturers  according  to  (Permenristek  DIKTI,  2015)  are  professional  educators  and  scientists  with  the  main  task  of transforming,  developing,  and  disseminating  Science  and  Technology  through  Education,  Research  and  Community  Service. Performance appraisal refers to a formal and structured system that is used to measure, assess and influence job-related traits, behaviors and outcomes. Lecturer performance appraisal can be implemented using problem-solving methods, namely using the Profile  Matching  method.  To  carry  out  system  testing,  the  author  uses  Alpha  testing  where  the  White  Box  test  is  applied  to determine the complexity level of the lecturer performance determination system. Determination of the final result in the ranking calculation using profile matching with a weight of 25% for interaction aspects, 30% for behavioral aspects, and 45% for learning aspects, the highest score is 5.582. The results on Alpha testing using the White Box testing obtained a complexity value of 4, so the system can be called a Simple Procedure with Low risk..
Keywords— Lecturers, Profile Matching, Alpha Testing, White Box Testing, Lecturer Performance.

## I. P ENDAHULUAN
OSEN  didalam  lingkup  kegiatan  belajar  mengajar  memiliki  tugas  yakni  melakukan  pengajaran terhadap mahasiswa. Dosen tidak hanya melakukan tugas mengajar sebatas dengan mahasiswa saja, tetapi perlu penilaian terhadap atas kinerja mereka dalam melakukan pengajaran tersebut. Penilaian dosen menurut UPI tahun 2019 dapat dilakukan oleh mahasiswa ataupun teman sejawat. Penilaian kinerja mengacu  pada  suatu  sistem  formal  dan  terstruktur  yang  digunakan  untuk  mengukur,  menilai  dan mempengaruhi sifat-sifat yang berkaitan dengan pekerjaan, perilaku dan hasil. Kinerja seorang dosen adalah bentuk  tingkah  laku  nyata  yang  ditunjukkan  dosen  sebagai  suatu  prestasi  kerja  yang  dicapai  oleh  dosen tersebut  sesuai  peranannya.  Kinerja  meliputi  beberapa  aspek,  diantaranya:  aspek  kualitas  pekerjaan, ketepatan  waktu,  prakarsa,  kemampuan  dan  komunikasi.  Penilaian  kinerja  dosen  dilakukan  untuk mengevaluasi  kinerja  dosen  atau  hasil  pekerjaan  dosen.  Penilaian  yang  dilakukan  terhadap  dosen  di Universitas  Islam  Balitar  Blitar  dilaksanakan  dengan  cara  pengawasan,  yakni  penilaian  yang  dilakukan terhadap dosen untuk mengawasi dosen dalam melaksanakan tugas pokoknya dalam melakukan pengajaran terhadap mahasiswa.
Penilaian  kinerja  dosen  dapat  diimplementasikan  menggunakan  metode  pemecahan  masalah,  yakni menggunakan  metode  Profile  Matching.  Metode  ini  mengasumsikan  bahwa  terdapat  tingkat  variabel

## PROFILE MATCHING DALAM MENENTUKAN SISTEM PENILAIAN KINERJA DOSEN
Abdi Pandu Kusuma 1)
1) Teknik Informatika, Universitas Islam Balitar e-mail: pans.uib1blitar@gmail.com 1)
D
prediktor yang ideal  yang harus dipenuhi oleh subyek  yang diteliti, bukannya tingkat minimal  yang harus dipenuhi atau dilewati [1] Proses Profile Matching yakni melalui proses yang membandingkan antara nilai data aktual dari suatu profil yang akan dinilai dengan nilai profil yang diharapkan, sehingga dapat diketahui perbedaan  kompetensinya.  Menurut  Himawan  [2],  penilaian  dosen  favorit  menggunakan  metode  Profile Matching  dapat  diolah  berdasarkan  tiga  aspek  utama  sebagai  acuan  dalam  pengambilan  keputusan diantaranya aspek interaksi, perilaku, dan pembelajaran.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan merupakan sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah  maupun  kemampuan  pengkomunikasian  untuk  masalah  dengan  kondisi  semi  terstruktur  dan  tak terstruktur. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi semi terstruktur dan situasi  yang  tidak  terstruktur.  Dimana  tak  seorangpun  tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya dibuat, menurut Turban [3]

## B. Profile Matching
Metode profile matching mengasumsikan bahwa terdapat tingkat variabel prediktor yang ideal yang harus dipenuhi  oleh  subyek  yang  diteliti,  bukannya  tingkat  minimal  yang  harus  dipenuhi  atau  dilewati  menurut Kusrini. Dalam proses profile matching secara garis besar merupakan proses membandingkan  antara  nilai data aktual dari suatu profile yang akan dinilai dengan nilai profil yang diharapkan, sehingga dapat diketahui perbedaan  kompetensinya  (disebut  juga  gap),  semakin  kecil  gap  yang  dihasilkan  maka  bobot  nilainya semakin besar yang berarti memiliki peluang lebih besar untuk direkomendasikan untuk terpilih dalam hal ini  sebagai  mahasiswa  berprestasi.  Adapun  beberapa  tahapan  menggunakan  metode profile  matching diantaranya menentukan gap, menentukan bobot nilai gap, menenentukan dan mengelompokkan nilai core dan secondary factor , menentukan nilai total, serta menentukan rangking. Gunakan tanda koma sebagai pemisah desimal: “0,25” dan bukan “0.25”. Gunakan “cm 3 ,” bukan “cc.” Indikasikan dimensi contoh sebagai “0,1 cm × 0,2 cm,” bukan “0.1 × 0,2 cm 2 .” Ketika menuliskan jangkauan nilai, tuliskan “7 sampai dengan 9” atau “7-9,” bukan “7~9.
Pernyataan  yang  berada  dalam  tanda  kurung  diberi  tanda  titik  di  luar  kurung  penutupnya  (seperti  ini). (Sebuah  tanda  titik  ).  Hindari  penggunaan  singkatan,  seperti  contoh,  tuliskan  “yang”,  bukan  “yg”.  Tanda koma serial lebih disarankan: “A, B, dan C” dan bukan “A, B and C.”

## III. METODE PENELITIAN

## A. Flowchart
Flowchart pada sistem penilaian kinerja dosen menggunakan metode Profile Matching dapat ditampilan pada gambar 1.
Pada gambar 1 dijelaskan bahwa sistem dapat dijalankan oleh dua pengguna, yakni admin dan mahasiswa. Admin dapat melakukan input data dosen, data kriteria, data nilai gap, dan data pengguna yang dalam hal ini dilakukan  oleh  mahasiswa,  sedangkan  mahasiswa  sendiri  hanya  dapat  menginputkan  nilai  profil  dosen, melihat hasil perangkingan dosen, dan menganalisa perangkingan dari kinerja dosen.
Mulai Login Mahasiswa Admin Input Login Input nilai profil Analisa perangkingan Input data dosen, kriteria, nilai gap, pengguna Hasil perangkingan Selesai Ya tidak tidak Ya tidak Ya
Gambar. 1. Flowchart Sistem Penentuan kinerja dosen

## B. Data Flow Diagram (DFD)
DFD digunakan untuk memodelkan sistem secara logis. Seperti halnya bagan alir dokumen, diagram alir data pun dapat digunakan baik pada tahap analisis maupun tahap desain, namun kecenderungan diagram ini lebih  cocok  digunakan  untuk  tahap  desain  karena  dengan  diagram  tersebut  batasan  ruang  lingkup  sistem terlihat  sangat  jelas  sehingga  pekerjaan  pengembangan  sistem  yang  dilakukan  dapat  lebih  fokus.  Adapun DFD pada sistem penilaian kinerja dosen dapat ditampilkan seperti gambar 2.
Pada  gambar  2  dapat  dijelaskan  bahwa  admin  mendaftar  data  dosen,  criteria,  nilai  gap,  dan  pengguna sehingga data tersebut akan ditampilkan pada sistem penilaian kinerja dosen. Pada gambar 2 juga dijelaskan
bahwa mahasiswa mendata nilai mahasiswa untuk mengetahui informasi nilai rangking terhadap dosen ke pada mahasiswa.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Tampilan Sistem
1. Tampilan awal penilaian kinerja dosen
Pada  gambar  3  ditunjukkan  halaman  persiapan  mahasiswa  yang  akan  melakukan  penilaian  terhadap beberapa  dosen.  Sebelum  menampilkan  gambar  3,  mahasiswa  diharuskan  untuk  melakukan  autentifikasi login terlebih dahulu seperti tampilan gambar 4.
Gambar. 2. Data Flow Diagram Level 0
Sistem Penilaian Kinerja Dosen Admin Mahasiswa Nilai rangking Data nilai Daftar nilai gap Daftar kriteria Daftar dosen Daftar pengguna Data nilai gap Data kriteria Data dosen Data pengguna
Gambar. 3.  Tampilan awal penilaian oleh mahasiswa
Gambar. 4.  Tampilan Login

## 2. Tampilan kriteria penilaian dosen.
Tampilan  ini  menampilkan  beberapa  kriteria  penilaian  dosen  yang  harus  ditentukan  mahasiswa  dalam menilai dosen. Jumlah total kriteria penilaian dosen dapat terbagi menjadi 2 faktor, diantaranya core factor dan secondary  factor . Core  factor merupakan  faktor  utama  yang  dijadikan  penilaian  dosen  dari  beberapa kriteria yang ditentukan. Pada tampilan ini dapat ditunjukkan seperti gambar 5.

## 3. Tampilan Penilaian Dosen
Mahasiswa melakukan penilaian terhadap masing-masing dosen seperti pengisian angket penilaian pada gambar 6.
Gambar. 5.  Tampilan kriteria penilaian dosen
Gambar. 6.  Tampilan penilaian dosen

## 4. Tampilan Report Penilaian Dosen.
Hasil akhir dari penilaian kinerja dosen yakni dapat menampilkan laporan tentang informasi peringkat dosen dari  nilai  tertinggi  menggunakan  metode Profile  Matching .  Adapun  tampilan  tersebut  dapat  ditunjukkan seperti pada gambar 7.

## B. Metode Profile Matching.
1. Perhitungan Gap.
Langkah awal dalam memproses sistem menggunakan metode profile matching yakni dengan menentukan nilai gap terlebih dulu. Pada tahap ini, dilakukan perhitungan nilai selisih  antara nilai profil  yang telah di inputkan pada setiap sub kriteria dengan nilai ideal yang telah ditentukan. Berikut ditampilkan seperti pada tabel I untuk perhitungan nilai gap:

## 2. Pembobotan Nilai Gap.
Nilai gap yang sudah ada, selanjutnya dilakukan penentuan nilai bobot untuk mengolah hasil menggunakan metode Profile Matching selanjutnya. Adapun penentuan bobot berdasarkan nilai gap dapat ditampilkan pada tabel II berikut:
TABEL II PEMBOBOTAN NILAI GAP No Selisih Gap Bobot Nilai Keterangan 1 0 6 Kompetensi sesuai dengan yang dibutuhkan 2 1 5.5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat / level 3 -1 5 Kompetensi individu kurang 1 Tingkat/level 4 2 4.5 Kompetensi individu Kelebihan 2 Tingkat/level 5 -2 4 Kompetensi individu kurang 2 Tingkat/level 6 3 3.5 Kompetensi individu kelebihan 3 Tingkat/level
Gambar. 7.  Tampilan report penilaian kinerja dosen
TABEL I
PERHITUNGAN NILAI GAP
No Selisih Gap Bobot Nilai Keterangan 7 -3 3 Kompetensi individu kurang 3 Tingkat/level 8 4 2.5 Kompetensi individu kelebihan 4 Tingkat/level 9 -4 2 Kompetensi individu kurang 4 Tingkat/level
Pada tabel III ditampilkan hasil pembobotan berdasarkan nilai gap yang sudah ada, seperti pada tabel berikut:

## 3. Perhitungan Nilai Core & Secondary Factor .
Langkah selanjutnya yakni dengan menentukan nilai core factor da n secondary factor berdasarkan 3 aspek. a) Aspek Interaksi .
Berikut ditampilkan perhitungan core factor dan secondary factor berdasarkan persamaan :
1) Core Factor.
a) 𝑁𝐶𝐹[𝐷𝑎𝑡𝑎1] =   ∑ 6+6 2 = 6
(1)
b)
𝑁𝐶𝐹[𝐷𝑎𝑡𝑎2] =   ∑ 5+5 2 = 5 (2) 2) Secondary Factor.
a) 𝑁𝑆𝐹[𝐷𝑎𝑡𝑎1] =   ∑ 5,5+4,5+5,5 3 = 5,16
(3) b) 𝑁𝑆𝐹[𝐷𝑎𝑡𝑎2] =   ∑ 6+6+6 3 = 6 (4)
Dari perhitungan core dan secondary factor maka dapat dibuatkan alternatif sehingga diperoleh Tabel IV.

## TABEL IV PERHITUNGAN CORE & SECONDARY PADA ASPEK INTERAKSI
No Nama Dosen Aspek Interaksi NCF NSF AI 01 AI 02 AI 03 AI 04 AI 05 1 Abdi Pandu Kusuma 6 6 5.5 4.5 5.5 6 5,16 2 Indyah Hartami Santi 5 5 6 6 6 5 6 3 M. Taufik Chulkamdi 6 5 5 5.5 5.5 5,5 5,33 4 Sri Lestanti 5 5 6 6 6 5 6 5 Zunita Wulansari 5 5 6 6 6 5 6
b) Aspek Perilaku.
Berikut ditampilkan perhitungan core factor dan secondary factor berdasarkan persamaan :
1) Core Factor.
TABEL III

## HASIL PEMBOBOTAN NILAI GAP
a) 𝑁𝐶𝐹[𝐷𝑎𝑡𝑎1] =   ∑ 5,5+5 2 = 5,25 (5) b) 𝑁𝐶𝐹[𝐷𝑎𝑡𝑎2] =   ∑ 5,5+5 2 = 5,25 (6) 2) Secondary Factor.
a) 𝑁𝑆𝐹[𝐷𝑎𝑡𝑎1] =   ∑ 5,5+5,5 2 = 5,5
(7) b) 𝑁𝑆𝐹[𝐷𝑎𝑡𝑎2] =   ∑ 6+6 2 = 6 (8)
Dari perhitungan core dan secondary factor maka dapat dibuatkan alternatif sehingga diperoleh Tabel V.

## TABEL V PERHITUNGAN CORE & SECONDARY PADA ASPEK PERILAKU
No Nama Dosen Aspek Interaksi NCF NSF AP 01
AP 02 AP 03 AP 04 1 Abdi Pandu Kusuma 5.5 5 5.5 5.5 5,25 5,5 2 Indyah Hartami Santi 5.5 5 6 6 5,25 6 3 M. Taufik Chulkamdi 5.5 5 6 6 5,25 6 4 Sri Lestanti 5.5 5 6 6 5,25 6 5 Zunita Wulansari 5.5 5 6 6 5,25 6
c) Aspek Perilaku.
Berikut ditampilkan perhitungan core factor dan secondary factor berdasarkan persamaan :
1) Core Factor.
a) 𝑁𝐶𝐹[𝐷𝑎𝑡𝑎1] =   ∑ 4,5+5+5,5+5+5,5 5 = 5,2 (9) b) 𝑁𝐶𝐹[𝐷𝑎𝑡𝑎2] =   ∑ 6+5+6+6+5 5 = 5,6 (10) 2) Secondary Factor.
a) 𝑁𝑆𝐹[𝐷𝑎𝑡𝑎1] =   ∑ 4,5+4,5+5,5+4,5+4,5+6+4,5+4,5+4,5 9 = 4,77 (11) b) 𝑁𝑆𝐹[𝐷𝑎𝑡𝑎2] =   ∑ 6+5,5+5,5+6+6+6+5,5+6+6 9 = 5,83 (12)

## 4. Perhitungan Nilai Total.
Berikutnya dilakukan perhitungan nilai total berdasarkan prosentase dari nilai core factor dan secondary factor yang telah ditetapkan 60% untuk core factor serta 40% untuk secondary factor .
a) Aspek Interaksi.
1) N[Data1] = (60%) 6 + (40%) 5,16 = 3,6 + 2,06 = 5,66
2) N[Data2] = (60%) 5 + (40%) 6 = 3 + 2,4 = 5,4
3) N[Data3] = (60%) 5,5 + (40%) 5,33 = 3,3 + 2,13 = 5,43
4) N[Data4] = (60%) 5 + (40%) 6 = 3 + 2,4 = 5,4
Dari perhitungan diatas, dibuatkan alternatif sehingga didapatkan Tabel VI.
TABEL VI

## PERHITUNGAN NILAI TOTAL ASPEK INTERAKSI
No Nama Dosen NCF NSF Ni 1 Abdi Pandu Kusuma 6 5,16 5,66 2 Indyah Hartami Santi 5 6 5,4
No Nama Dosen NCF NSF Ni 3 M. Taufik Chulkamdi 5,5 5,33 5,43 4 Sri Lestanti 5 6 5,4 5 Zunita Wulansari 5 6 5,4
b) Aspek Perilaku.
1) N[Data1] = (60%)  5,25 + (40%)  5,5 = 3,15 + 2,2 = 5,35
2) N[Data2] = (60%)  5,25 + (40%)  6 = 3,15 + 2,4 = 5,55
3) N[Data3] = (60%)  5,25 + (40%)  6 = 3,15 + 2,4 = 5,55
4) N[Data4] = (60%)  5,25 + (40%)  6 = 3,15 + 2,4 = 5,55
Dari perhitungan diatas, dibuatkan alternatif sehingga didapatkan Tabel VII.
TABEL VII

## PERHITUNGAN NILAI TOTAL ASPEK INTERAKSI
No Nama Dosen NCF NSF Ni 1 Abdi Pandu Kusuma 5,25 5,5 5,35 2 Indyah Hartami Santi 5,25 6 5,55 3 M. Taufik Chulkamdi 5,25 6 5,55 4 Sri Lestanti 5,25 6 5,55 5 Zunita Wulansari 5,25 6 5,55
c) Aspek Pembelajaran
1) N[Data1] = (60%)  5,2 + (40%)  4,77 = 3,12 + 1,9 = 5,02
2) N[Data2] = (60%)  5,6 + (40%)  5,83 = 3,36 + 2,33 = 5,69
3) N[Data3] = (60%) 5,6 + (40%) 5,83 = 3,36 + 2,33 = 5,69
4) N[Data4] = (60%) 5,6 + (40%) 5,83 = 3,36 + 2,33 = 5,69
Dari perhitungan diatas, dibuatkan alternatif sehingga didapatkan Tabel VIII.
TABEL VIII

## PERHITUNGAN NILAI TOTAL ASPEK PEMBELAJARAN
No Nama Dosen NCF NSF Ni 1 Abdi Pandu Kusuma 5,2 4,77 5,02 2 Indyah Hartami Santi 5,6 5,83 5,69 3 M. Taufik Chulkamdi 5,6 5,83 5,69 4 Sri Lestanti 5,6 5,83 5,69 5 Zunita Wulansari 5,6 5,83 5,69

## 5. Perhitungan Rangking.
Penentuan  hasil  akhir  dari  semua  perhitungan,  prosentase  yang  digunakan  untuk  aspek  interaksi  25%, aspek perilaku 30%, dan aspek pembelajaran 45%.
a) Ranking[Data1] =   (25%)5,66  +   (30%)5,35  +   (45%)5,02  =  1,415  + 1,605  +  2,259  =
5,279
b) Ranking[Data2] =   (25%)5,4  +   (30%)5,55  +   (45%)5,69  =  1,35  +  1,665 +  2,56  =  5,575
c) Ranking[Data3] =   (25%)5,43  +   (30%)5,55  +   (45%)5,69  =  1,357  + 1,665 +  2,56  =  5,582
d) Ranking[Data4] =   (25%)5,4  +   (30%)5,55  +   (45%)5,69  =  1,35  + 1,665 +  2,56  =  5,575
Dari perhitungan diatas, maka dapat diperoleh alternatif seperti pada Tabel IX.

## TABEL IX PERHITUNGAN RANGKING
No Nama Dosen Ni Np Nr Nranking 1 Abdi Pandu Kusuma 5,66 5,35 5,02 5,279 2 Indyah Hartami Santi 5,4 5,55 5,69 5,575 3 M. Taufik Chulkamdi 5,43 5,55 5,69 5,582 4 Sri Lestanti 5,4 5,55 5,69 5,575 5 Zunita Wulansari 5,4 5,55 5,69 5,575 C. Pengujian Sistem. 1. Alpha Testing.
Pada Alpha Testing , digunakan pengujian White Box untuk menguji alur logika dari aplikasi sistem penelaian kinerja dosen. Berdasarkan gambar 1 dapat ditentukan bentuk flowgraph pada gambar 8 berikut.
Pada gambar 8 diperoleh 4 path, diantaranya:
a) Path 1 = 1-2-1
b) Path 2 = 1-2-3-4-6-7-8
c) Path 3 = 1-2-3-5-3
d) Path 4 = 1-2-3-5-6-7-8
Path  dari  gambar  8  merupakan  alur  yang  digunakan  agar  sistem  dapat  dijalankan  sesuai  dengan  logika program pada sistem penilaian kinerja dosen.
1 2 3 4 5 6,7,8
Gambar. 8. Flowgraf Sistem Penilaian Kinerja Dosen
Gambar 8 diperoleh sebanyak 4 region dengan nilai cyclomatic complexity sebesar 4. Adapun penentuan cyclometic complexity dapat dihitung menggunakan persamaan berikut.
V (G)   = E – N + 2 ………………………………………………………………………. (1) = 8 – 6 + 2 = 4
Dimana V(G) merupakan nilai cyclometic complexity , E merupakan jumlah edge dari flowgraph , dan N merupakan jumlah edge pada flowgraph . Hasil nilai cyclometic complecity sebesar 4 merupakan tipe prosedur yang termasuk simple procedure dengan tingkat risk yang bersifat low (Pressman, 2010).

## 2. SPSS (Statistical Product and Servicce Solutions)
Tabel  X  menunjukkan  hasil  pengujian  aplikasi  menggunakan  aplikasi  SPSS  (Statistical  Product  and Servicce Solutions) 16.0 berikut.
TABEL X HASIL PERHITUNGAN ANALISIS SPSS ` Metode Statistic Std. Error SkorTotal Forward Chaining Mean 59,3286 92688 95% Confidence interval for Mean Lower bound 57,4795 Upper bound 61,1776 5% Trimmed Mean 59,9286 Median 60,0000 Variance 60,1370 Std. Deviation 7,75480 Minimum 30,0000 Maximum 72,0000 Range 42,0000 Interquartie Range 8,00000 Skewness -1,4550 287 Kurtosis 3,3410 566 Backward Chaining Mean 55,3857 84277 95% Confidence interval for Mean Lower bound 53,7044 Upper bound 57,0670 5% Trimmed Mean 55,5317 Median 58,0000 Variance 49,7190 Std. Deviation 7,05114 Minimum 31,0000 Maximum 69,0000 Range 38,0000 Interquartie Range 10,2500 Skewness -725 287 Kurtosis 644 566
Berdasarkan  tabel  X  dapat  dijelaskan  bahwa  hasil  mean  (rata-rata)  menggunakan  metode Forward Chaining dan Backward Chaining diperoleh hasil nilai masing-masing sebesar 59.328 dan 55.385. Sehingga diperoleh nilai mean pada metode Forward Chaining lebih tinggi daripada metode Backward Chaining .

## V. K ESIMPULAN
Hasil pengujian Alpha menggunakan White Box Testing diperoleh nilai cyclometic complexity sebesar 4 dengan  kategori  sistem  yang  termasuk simple  procedure dengan risk yang  bersifat Low .  Sedangkan  pada
analisis  menggunakan  aplikasi  SPSS  yang  menunjukkan  hasil  Metode Forward  Chaining dan  metode backward chaining masing-masing sebesar 59.328 dan 55.385.

## VI. D AFTAR P USTAKA
[1]  Warasto,  D.  2016.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Evaluasi  Kinerja  Mahasiswa  Dengan  Metode Profile. Jurnal Informatika . 10(1): 1180-1188.
[2]    Sanjaya,  H.  E.  2017. Penerapan  Metode  Profile  Matching  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Untuk  Menentukan  Dosen  Favorit  Berdasarkan  Penilaian  Angket .  Skripsi.  Fakultas  Teknologi Informasi. Teknik Informatika. UNISBA Blitar. Kota Blitar.
[3]   Turban,  Efraim  &  Aronson,  Jay  E.  2001. Decision  Support  Systems  and  Intelligent  Systems .  6th edition. Prentice Hall: Upper Saddle River, NJ.
[4]  Ani, A. 2017. Pemrograman sistem pakar . Yogyakarta: Mediakom.
[5]  Akil, I. 2017. Analisa Efektifitas Metode Forward Chaining Dan Backward Chaining Pada Sistem Pakar . Jurnal Pilar Nusa Mandiri . 13(1). 35-42.
[6]  Gunawan, S. 2017. Kupas tuntas budi daya bisnis lele . Jakarta: Penebar Swadaya.
[7]  Kementrian  Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan  Tinggi  Direktorat  Jenderal  Pembelajaran  dan Kemahasiswaan  Direktorat  Penjaminan  Mutu.  2016.  Bahan  Pelatihan  Sistem  Penjaminan  Mutu Internal  Perguruan  Tinggi.  Edisi  Kedua.  Jakarta:  Direktorat  Penjaminan  Mutu  dan  Direktorat Jenderal Pembelajaran dan Kemahasiswaan Kementrian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi.
[8]  Kusrini. 2007. Konsep Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Andi Offset.
[9]    Muslihudin,  Oktafianto  M.  (2016). Analisis  dan  Perancangan  Sistem  Informasi  Menggunakan Model Terstruktur dan UML . Yogyakarta: Andi.
[10]  Pressman, R.S. 2010. Software Engineering – A Practitionary Approach . Seventh Edition. USA: Raghotaman Srinivasan.