## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2024 Vol. 6 N o .   3 Hal: 555-561 e-ISSN: 2714-8491

## Penerapan Metode Profile Matching untuk Menentukan Program Pemberdayaan Masyarakat pada Desa S1 Jati Baru
Yuda Perwira 1  , Wira Apriani 2 , Nuraisana Nuraisana 3 , Egi Affandi 4 , Suandi Daulay 5
1,2,3 STMIK Pelita Nusantara
4 Universitas Satya Terra Bhinneka
5 Sekolah Tinggi Teknologi Pekan Baru
yudaperwira25@gmail.com

## Abstract
This research aims to test the effectiveness of applying the Profile Matching method in determining community empowerment programs in Desa S1 Jati Baru. Desa S1 Jati Baru, a village in the Pagar Merbau sub-district of Deli Serdang Regency, North Sumatra Province, faces several development challenges. In this context, this research considers the Profile Matching method as a potential approach to formulate more relevant and sustainable empowerment programs. The study employs a qualitative approach  involving  in-depth  interviews  and  focus  group  discussions  with  various  stakeholders  in  Desa  S1  Jati  Baru.  The collected data is then analyzed using content analysis methods to identify the community's needs, aspirations, and potential. The research findings indicate that the Profile Matching method provides a deeper understanding of the needs and aspirations of the Desa S1 Jati Baru community. Based on the generated profile, various empowerment programs that better match the community's  characteristics  and  needs  were  identified,  with  the  development  of  agricultural  MSMEs  emerging  as  the  best option with the highest total score of 2.36. This program received high scores on core factors, indicating that it is highly suitable for  the  community's  educational  background,  with  most  residents  being  vocational  high  school  graduates,  and  has  great potential to increase the village's income.
Keywords: Profile Matching, Community Empowerment, Decision Support Systems, Village, Village Program.

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  efektivitas  penerapan  metode Profile  Matching dalam  menentukan  program pemberdayaan masyarakat di Desa S1 Jati Baru. Desa S1 Jati Baru, sebuah desa di kecamatan pagar merbau kabupaten deli serdang  provinsi  Sumatera  Utara  dihadapkan  pada  sejumlah  tantangan  pembangunan.  Dalam  konteks  ini,  penelitian  ini mempertimbangkan metode Profile Matching sebagai pendekatan yang potensial untuk merumuskan program pemberdayaan yang  lebih  relevan  dan  berkelanjutan.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kualitatif  dengan  melibatkan  wawancara mendalam  dan  diskusi  kelompok  terarah  dengan  berbagai  pemangku  kepentingan  di  Desa  S1  Jati  Baru.  Data-data  yang terkumpul  kemudian  dianalisis  menggunakan  metode  analisis  isi  untuk  mengidentifikasi  kebutuhan,  aspirasi,  dan  potensi masyarakat.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode Profile  Matching mampu  memberikan  pemahaman  yang  lebih mendalam tentang kebutuhan dan aspirasi masyarakat Desa S1 Jati Baru. Berdasarkan profil yang dihasilkan, berbagai program pemberdayaan yang lebih sesuai dengan karakteristik dan kebutuhan masyarakat dan alternatif yang terpilih dengan metode Profile Matching adalah Pengembangan UMKM Pertanian merupakan pilihan terbaik dengan nilai total tertinggi, yaitu 2.36. Program ini mendapatkan nilai tinggi pada faktor inti, menunjukkan bahwa program ini sangat  sesuai dengan latar belakang pendidikan  masyarakat  desa  yang  mayoritas  tamatan  SMK  dan  memiliki  potensi  besar  untuk  meningkatkan  pendapatan masyarakat desa .
Kata kunci: Profile Matching , Pemberdayaan Masyarakat Desa, Sistem Pendukung Keputusan, Desa, Program Desa.
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Desa  S1  Jati  Baru  adalah  sebuah  desa  yang  berada  di Kecamatan  Pagar  Merbau,  Kabupaten  Deli  Serdang, Sumatera  Utara.  Saat  ini  pemerintahan  desa  sangat gencar untuk melakukan pembangunan dan pemberdayaan  masyarakat  desa  guna  mencapai  desa yang  maju  dan  sejahtera.  Adapun  kendala    dalam menentukan program pemberdayaan masyarakat sering kali  kurang  efektif  karena  kurangnya  pemahaman mendalam  tentang  kebutuhan,  preferensi,  dan  potensi masyarakat.  Pendekatan  yang  kurang  tepat  cenderung
menghasilkan  program-program  yang  kurang  relevan dan  kurang  mampu  memicu  partisipasi  aktif  dari masyarakat yang bersangkutan.
Metode Profile  Matching adalah  pendekatan  inovatif yang bertujuan untuk mencocokkan profil individu atau kelompok dengan berbagai program atau layanan yang tersedia [ 1 ]. Dalam konteks pemberdayaan masyarakat, metode  ini  memungkinkan  untuk  mengidentifikasi secara  lebih  akurat  kebutuhan,  preferensi,  dan  potensi masyarakat  serta  merancang  program-program  yang sesuai  dengan  karakteristik  mereka.  Salah  satu keunggulan utama dari metode Profile Matching adalah
kemampuannya  untuk  memahami  kebutuhan  dari sistem  yang  nantinya  akan  dibangun  dalam  hal  ini adalah  aspirasi  masyarakat  secara  holistik,  serta memastikan keterlibatan aktif masyarakat dalam proses pengambilan  keputusan  [ 2 ].  Dengan  memanfaatkan data dan informasi yang diperoleh dari masyarakat itu sendiri,  metode  ini  dapat  menghasilkan  program- program pemberdayaan yang lebih relevan, berkelanjutan, dan berdampak positif.
Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menguji efektivitas  metode Profile  Matching dalam  konteks Desa S1 Jati Baru. Penelitian ini akan mengeksplorasi bagaimana  metode  ini  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi  kebutuhan  dan  aspirasi  masyarakat serta bagaimana hasilnya dapat diterjemahkan ke dalam program-program  yang  berdampak  positif  bagi masyarakat  desa.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan dapat  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  bagi pengembangan metodologi dalam bidang pemberdayaan  masyarakat.  Selain  itu,  penelitian  ini juga  diharapkan  dapat  memberikan  masukan  yang berharga  bagi  pemerintah  lokal  dan  lembaga  terkait dalam  merancang  kebijakan  pembangunan  yang  lebih inklusif, berkelanjutan, dan berorientasi pada kebutuhan masyarakat.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  memiliki potensi untuk menjadi langkah awal yang penting dalam upaya meningkatkan efektivitas program pemberdayaan masyarakat  di  Desa  S1  Jati  Baru  dan  mendorong pertumbuhan ekonomi yang inklusif dan berkelanjutan.

## 2. Metode Penelitian
Adapun  metode  untuk  mencapai goal atau  tujuan  dari penelitian ini adalah sebagai berikut:

## 2.1 State of The Art
Beberapa  penelitian  tentang  Sistem  Pendukung Keputusan  menggunakan  metode Profile  Matching yang  dijadikan  sebagai  Referensi  dalam  penelitian ini. Penelitian oleh peneliti sebelumnya akan digunakan pada  penelitian  ini  sebagai  penentu  kriteria  penilaian [ 3 ]. Alternatif Vendor yang akan dinilai terdiri dari tiga perusahaan,  dimana  masing-masing  alternatif  akan dinilai oleh stakeholder .
Untuk  menentukan  kriteria  penilaian  dalam  memilih vendor  terbaik  terdapat  4  kriteria  yaitu  harga,  jumlah teknisi  profesional,  metodologi  pelaksanaan  pekerjaan dan pengalaman perusahaan. Kemudian, dari penelitian yang  berbeda akan  digunakan dalam  penelitian  ini, yaitu  mengambil  2  kandidat  ketua  Organisasi  Siswa Intra  Sekolah  (OSIS).  Dalam  pengambilan  keputusan ini  digunakan  3  kriteria  penilaian.  Pemilihan  kandidat calon ketua OSIS melibatkan profil-profil kriteria ideal yang  akan  dicocokkan  dengan  kriteria  dari  yang  ada pada kandidat.
Dalam  penelitian  ini  penentuan  ketua  ekstrakurikuler penulis menentukan populasinya yang diambil sebanyak 30 anggota ekstrakurikuler sebagai penerapan didalam  metode Profile  Matching [ 4 ].  Anggota  yang mendapatkan peringkat tertinggilah yang dipilih untuk menjadi  ketua ekstrakurikuler .  Penilaian  dilakukan secara  objektif  yaitu  dengan  menentukan  beberapa aspek  yaitu  aspek  perilaku,  aspek  tanggung  jawab, aspek komunikasi.
2.2 Peta Jalan Penelitian Road Map
Berikut adalah road map penelitian pada penelitian ini yang dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Road Map Penelitian
2.3 Diagram Fishbone
Langkah  pertama  adalah  pembuatan fishbone untuk mengetahui  akar  penyebab  permasalahan.  Berikut
adalah diagram fishbone untuk penelitian ini yang dapat dilihat pada Gambar 2.
(Fase 1) Eksplorasi algoritma dan aplikasi
(Fase 2)
Implementasi metode profile matching pada data pemberdayaan masyarakat (Fase 3) Pengembangan aplikasi kecerdasan buatan metode profil matching
untuk menentukan program pemberdayaan masyarakat pada desa
Gambar 2. Diagram Fishbone
2.4 Tahapan Penelitian
Tahapan-tahapan  kerangka  kerja  penelitian  dari  mulai analisis masalah, pengumpulan desain sistem, pembangunan sistem, pengujian sistem dan implementasi sistem. Mulai  tahap ini adalah awal dari penelitian mulai dari merancang dan membuat proposal penelitian dan melaporkan ke LPPM Pelita Nusantara, hingga  menunggu  hasil  pengumuman  dan  persetujuan penelitian. Untuk penjelasan lebih lengkap, dapat dilihat pada diagram alur pada Gambar 3.
Gambar 3. Diagram Alir Tahapan Kerangka Kerja Penelitian
2.5 Analisis Masalah
Analisis  masalah  dilakukan  dengan  langsung  datang lapangan  dan  wawancara  dengan Stakeholder atau pemangku  kepentingan  yang  mengatur  tentang penentuan produksi pancake . Kemudian, masalah yang ditemukan  kemudian  akan  dianalisis  dan  dirumuskan
penyebab  serta  solusi  yang  memungkinkan  untuk dikembangkan.
2.6 Pengumpulan Data
Tahap ini merupakan tahap mengumpulkan semua data yang  dibutuhkan  untuk  memecahkan  masalah  pada penelitian ini. Contohnya seperti data dosen mahasiswa dan  kuesioner  tentang  kepuasan  mahasiswa  terhadap layanan  kemahasiswaan.  Data-data  yang  diperlukan diperoleh dengan menggunakan tiga metode, yaitu studi pustaka,  observasi  secara  langsung  dan  wawancara dengan  Pemangku  Kepentingan  dan  bagian  terkait kemahasiswaan.
Studi  Pustaka  dilakukan  untuk  memperluas  wawasan dan pengetahuan mengenai permasalahan yang di teliti dan menentukan metode yang cocok untuk memecahkan  masalah.  Studi  pustaka  dapat  ditelusuri melalui  literatur  berupa  buku  panduan,  jurnal,  hasil penelitian orang lain, serta Pencarian informasi melalui internet.  Observasi  dilakukan  dengan  melakukan  riset ke lapangan dan melakukan pengamatan langsung pada sistem belajar mengajar pada STMIK Pelita Nusantara. Wawancara  bertujuan  untuk  mengumpulkan  informasi dengan  cara  menanyakan  langsung  kepada  Pemangku kepentingan dan pihak terkait lainnya. Setelah analisis masalah  selesai  dan  data  sudah  terkumpul  selanjutnya menerapkan metode Profile Matching .
2.7 Profile Matching
Metode Profile Matching merupakan salah satu metode yang  sederhana  dalam  sistem  pendukung  keputusan dengan membandingkan gap antara nilai alternatif dan kriteria.  Tahapan  dan  perumusan  perhitungan  dengan metode Profile  Matching yaitu  pembobotan  dan pengelompokan core  factor dan secondary  factor [ 2 ], [ 5 ], [ 6 ]. Pada tahap pembobotan, akan ditentukan bobot nilai masing-masing aspek dengan menggunakan bobot gap . Keterangan bobot gap dapat dilihat pada Tabel 1.
Measrument (belum ada pengukuran tentang penentuan program pemberdayaan masyarakat) System ( Belum ada sytem berbais kecerdasan buatan untu menentukan program pemberdayaan masyarakat di desa) Metode (Belum ada metode untuk menyelesaikan permasalahan penentuan program pemberdayaan pada desa
Man (Belum ada SDM untuk menganalisis Penentuan Program Pemberdayaan
Masayarakat pada Desa
Tabel 1. Bobot Gap [ 2 ], [ 7 ], [ 8 ] No Gap BN Keterangan
1 0 9 Tidak ada selisih 2 1 8 Kompetensi kelebihan 1 tingkat/level 3 -1 7 Kompetensi kekurangan 1 tingkat/level 4 2 6 Kompetensi kelebihan 2 tingkat/level 5 -2 5 Kompetensi kekurangan 2 tingkat/level 6 3 4 Kompetensi kelebihan 3 tingkat/level 7 -3 3 Kompetensi kekurangan 3 tingkat/level 8 4 2 Kompetensi kelebihan 4 tingkat/level 9
-4 1 Kompetensi kekurangan 4 tingkat/level
Dimana  BN  adalah  bobot  nilai.  Keterangan  tidak  ada selisis  berarti  kompetensi  sesuai  dengan  yang dibutuhkan. Setelah menentukan bobot nilai gap kriteria yang dibutuhkan, tiap kriteria dikelompokkan menjadi dua kelompok yaitu core factor dan secondary factor .
Core  factor (faktor  utama)  merupakan  aspek (kompetensi)  yang  menonjol  atau  paling  dibutuhkan [ 9 ],  [ 10 ],  [ 11 ].  Untuk  menghitung core  factor dapat menggunakan Persamaan 1.
NCF = ƩNC/ƩIC
(1)
Dimana  NCF  adalah  nilai  rata-rata core  factor ,  NC adalah  jumlah  total  nilai core  factor dan  IC  adalah jumlah  item core  factor [ 12 ],  [ 13 ]. Secondary  Factor (faktor pendukung) adalah item-item selain aspek yang ada  pada core  factor .  Untuk  menghitung secondary factor digunakan Persamaan 2.
NSF = ƩNS/ƩIS (2)
Dimana NSF adalah nilai rata-rata secondary factor , NS adalah jumlah total nilai secondary factor dan IS adalah jumlah  item secondary  factor [ 14 ],  [ 15 ].  Dari perhitungan core factor dan secondary factor dari tiap- tiap  aspek,  kemudian dihitung  nilai  total  dari  tiap-tiap aspek yang diperkirakan berpengaruh pada kinerja tiap- tiap profil [ 16 ], [ 17 ]. Untuk menghitung nilai total dari masing-masing aspek, digunakan Persamaan 3.
𝑁  =   (𝑋)%𝑁𝐶𝐹  +   (𝑌)%𝑁𝑆𝐹
(3)
Dimana N adalah nilai total tiap aspek, NCF adalah nilai rata-rata core  factor ,  NSF  adalah  nilai  rata-rata secondary factor , (X)% adalah nilai persentasi dari core factor dan (Y)% adalah nilai persentase dari secondary factor [ 18 ],  [ 19 ],  [ 20 ].  Hasil  akhir  dari  proses Profile Matching adalah ranking yang diurutkan dari nilai total terbesar ke yang terkecil.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Hasil
Adapun data yang menjadi kriteria dan alternatif pada penelitian ini adalah data yang didapatkan berdasarkan observasi  dan  wawancara  dengan  perangkat  desa  dan pihak  terkait.  Selanjutnya,  dilakukan  analisis  terhadap data  tersebut  dan  menentukan  bobot  yang  ideal  serta faktor  utama  dan  faktor  sekunder  dari  kriteria  yang nantinya  akan  di  proses  dengan  analisis Profile Matching . Berikut kriteria untuk data penelitian ini:
a) Tingkat  pendidikan  (tamatan  SMK).  Pendidikan yang ditempuh oleh sebagian besar penduduk desa, yaitu tamatan SMK, yang memiliki latar belakang teknis  dan  kejuruan.  Indikatornya  yaitu  proporsi penduduk  dengan  pendidikan  SMK,  relevansi program dengan keterampilan yang sudah dimiliki.
b) Pendapatan dari pertanian dan pekerjaan buruh. Hal tersebut berupa tingkat pendapatan yang diperoleh dari  aktivitas  bertani  dan  pekerjaan  buruh. Indikatornya  yaitu  rata-rata  pendapatan  bulanan, jumlah penduduk yang bekerja sebagai petani dan buruh.
c) Akses  ke  teknologi  pertanian.  Ketersediaan  dan penggunaan  teknologi  modern  dalam  praktik pertanian sehari-hari. Indikatornya yaitu persentase petani yang menggunakan teknologi modern, jenis teknologi yang digunakan.
d) Ketersediaan pelatihan dan penyuluhan pertanian. Adanya  program  pelatihan  dan  penyuluhan  yang ditawarkan  kepada  petani  untuk  meningkatkan pengetahuan dan keterampilan. Indikatornya yaitu jumlah program pelatihan yang tersedia, frekuensi pelatihan, jumlah peserta yang mengikuti pelatihan.
Berikut  adalah  data  yang  menjadi  alternatif  program pemberdayaan masyarakat desa:
a) Program  pelatihan  keterampilan  teknis  untuk pertanian  modern.  Program  ini  bertujuan  untuk meningkatkan  keterampilan  teknis  para  petani dalam menggunakan teknologi modern dan metode pertanian  yang  lebih  efisien.  Kegiatannya  berupa pelatihan  penggunaan  alat  pertanian  modern, teknik  irigasi  efisien,  pemupukan  yang  tepat,  dan pengendalian  hama  berbasis  teknologi.  Indikator keberhasilannya yaitu jumlah petani yang mengikuti  pelatihan,  peningkatan  produktivitas pertanian, adopsi teknologi baru oleh petani.
b) Pengembangan  UMKM  pertanian.  Program  ini bertujuan  untuk  mendorong  pengembangan  usaha mikro,  kecil,  dan  menengah  (UMKM)  berbasis pertanian  yang  dapat  meningkatkan  pendapatan masyarakat. Kegiatannya berupa pelatihan kewirausahaan,  pendampingan  usaha,  akses  ke modal, dan pemasaran produk pertanian. Indikator keberhasilannya  yaitu  jumlah  UMKM  baru  yang didirikan,  peningkatan  pendapatan  dari  UMKM, keberlanjutan usaha.
c) Peningkatan  akses  terhadap  teknologi  pertanian. Program  ini  bertujuan  untuk  memperluas  akses petani  terhadap  teknologi  pertanian  yang  dapat meningkatkan  efisiensi  dan  hasil  produksi. Kegiatannya  berupa  distribusi  alat  pertanian modern,  penyediaan  informasi  teknologi  melalui pusat  teknologi  desa,  dan workshop penggunaan teknologi. Indikator keberhasilannya adalah persentase  petani  yang  menggunakan  teknologi
modern, peningkatan hasil panen, penurunan biaya produksi.
d) Program  penyuluhan  dan  pelatihan  berkelanjutan. Program  ini  berfokus  pada  penyuluhan  dan pelatihan  berkelanjutan  untuk  petani  dalam berbagai  aspek  pertanian  dan  manajemen  usaha tani.  Kegiatannya  yaitu  sesi  penyuluhan  reguler, pelatihan intensif tentang teknik pertanian terbaru, dan  konsultasi  dengan  ahli  pertanian.  Indikator keberhasilannya  yaitu  jumlah  penyuluhan  yang diadakan,  tingkat  partisipasi  petani,  peningkatan pengetahuan dan keterampilan petani.
e) Diversifikasi sumber pendapatan melalui program kewirausahaan.  Program  ini  bertujuan  untuk membantu  masyarakat  desa  mengembangkan sumber pendapatan alternatif melalui kewirausahaan.  Kegiatannya  berupa  pelatihan kewirausahaan, pendampingan
dalam pengembangan  produk  baru,  akses  ke  pasar,  dan fasilitasi pembiayaan
usaha. Indikator keberhasilannya  yaitu  jumlah  usaha  baru  yang didirikan, diversifikasi produk, peningkatan pendapatan rumah tangga.
f) Pengembangan pasar lokal untuk produk pertanian. Program  ini  bertujuan  untuk  memperkuat  pasar
lokal  dan  memastikan  produk  pertanian  desa memiliki  akses  pasar  yang  lebih  luas  dan  stabil. Kegiatannya  berupa  mendirikan  pasar  desa, promosi  produk  lokal,  kerja  sama  dengan  pasar regional,  dan  pengembangan  jaringan  distribusi. Indikator  keberhasilannya  yaitu  peningkatan volume  penjualan  produk  pertanian,  jumlah pedagang  dan  pembeli  di  pasar  desa,  stabilitas harga produk pertanian.
3.2 Penerapan Metode Profile Matching
Berikut  adalah  tahapan  penerapan  metode Profile Matching yang  dimulai  dari  bobot  kriteria  yang  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Bobot Kriteria Kriteria KK B(%) Core Factors Tingkat Pendidikan (Tamatan SMK) K1 30 Pendapatan dari Pertanian dan Pekerjaan Buruh K2 30 Secondary Factors Akses ke Teknologi Pertanian K3 20 Ketersediaan Pelatihan dan Penyuluhan Pertanian K4 20
Dimana  KK  adalah  kode  kriteria  dan  B  adalah  bobot. Selanjutnya  akan  diterapkan  pada  penilaian  alternatif yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Penilaian Alternatif Alternatif Program Kode K1 (30%) K2 (30%) K3 (20%) K4 (20%) Program Pelatihan Keterampilan Teknis untuk Pertanian Modern A1 4 4 5 5 Pengembangan UMKM Pertanian A2 5 5 3 4 Peningkatan Akses terhadap Teknologi Pertanian A3 3 4 5 4 Program Penyuluhan dan Pelatihan Berkelanjutan A4 4 3 4 5 Diversifikasi Sumber Pendapatan melalui Program Kewirausahaan A5 5 5 3 3 Pengembangan Pasar Lokal untuk Produk Pertanian A6 4 5 4 3
Selanjutnya  akan  dilakukan  perhitungan Profile Matching .  Langkah-langkah Profile  Matching yaitu dimulai dari menentukan nilai target (ideal) untuk setiap kriteria. Hal tersebut dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Target (Ideal) Kriteria KK NT Tingkat Pendidikan (Tamatan SMA/SMK Sederajat) K1 5 Pendapatan dari Pertanian dan Pekerjaan Buruh K2 5 Akses ke Teknologi Pertanian K3 5 Ketersediaan Pelatihan dan Penyuluhan Pertanian K4 5
Dimana  KK  adalah  kode  kriteria  dan  NT  adalah  nilai target  (ideal).  Selanjutnya,  akan  dihitung gap antara nilai  target  dan  nilai  aktual.  Konversi gap ke  nilai
menggunakan skala penilaian gap dimana semakin kecil gap semakin baik. Berikut skala penilaian gap ke nilai pada Tabel 5.
Table 5. Skala Penilaian Gap ke Nilai
Gap Nilai 0 5 1 4 2 3 3 2 4 1
Pengolahan  penilaian  alternatif  dan gap berdasarkan skala pada Tabel 5 dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Penilaian Alternatif Hasil Konversi dan Gap
Alternatif Program Nilai K1 Gap K1 Nilai K2 Gap K2 Nilai K3 Gap K3 Nilai K4 Gap K4
A1 4 1 4 1 5
0 5 0 A2 5 0 5 0 3
2 4 1 A3 3 2 4 1 5
0 4
1 A4 4 1 3 2 4
1 5
0 A5 5 0 5 0
3 2 3 2 A6 4 1 5 0 4 1
3 2
Dengan  mengambil  nilai  konversi  dari  Tabel  6,  maka dapat terlihat hasil konversi alternatif pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Konversi Nilai Alternatif
Alternatif   Nilai K1 Nilai K2 Nilai K3 Nilai K4 A1 4 4 5 5 A2 5 5 3 4 A3 3 4 5 4 A4 4 3 4 5 A5 5 5 3 3
A6 4 5 4 3
Selanjutnya  akan  menghitung  total  nilai  berdasarkan bobot core factor yang dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Perhitungan Core Factor (60%) Alternatif   NP (30%) NPn (30%) CFS A1 4 * 0,30 = 1.2 4 * 0,30 = 1.2 1,2 + 1,2 = 2,4 A2 5 * 0,30 = 1.5 5 * 0,30 = 1.5 1,5 + 1,5 = 3,0 A3 3 * 0,30 = 0.9 4 * 0,30 = 1.2 0,9 + 1,2 = 2,1 A4 4 * 0,30 = 1.2 3 * 0,30 = 0.9 1,2 + 0,9 = 2,1 A5 5 * 0,30 = 1.5 5 * 0,30 = 1.5 1,5 + 1,5 = 3,0 A6 4 * 0,30 = 1.2 5 * 0,30 = 1.5 1,2 + 1,5 = 2,7
Dimana  NP  adalah  nilai  Pendidikan,  Pn  adalah  nilai pendapatan  dan  CFS  adalah core  factor  score . Selanjutnya  akan  menghitung  total  nilai  berdasarkan bobot secondary factor yang dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Perhitungan Secondary Factor (40%) Alternatif   NT (20%) NPh (20%) SFS A1 5 * 0,20 = 1.0 5 * 0,20 = 1.0 1,0 + 1,0 = 2,0 A2 3 * 0,20 = 0.6 4 * 0,20 = 0.8 0,6 + 0,8 = 1,4 A3 5 * 0,20 = 1.0 4 * 0,20 = 0.8 1,0 + 0,8 = 1,8 A4 4 * 0,20 = 0.8 5 * 0,20 = 1.0 0,8 + 1,0 = 1,8 A5 3 * 0,20 = 0.6 3 * 0,20 = 0.6 0,6 + 0,6 = 1,2 A6 4 * 0,20 = 0.8 3 * 0,20 = 0.6 0,8 + 0,6 = 1,4
Dimana  NT  adalah  nilai  teknologi,  NPh  adalah  nilai pelatihan  dan  SFS  adalah secondary  factor  score . Selanjutnya  akan  menghitung  nilai  total  berdasarkan core factor dan secondary factor yang dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Nilai Total Alternatif Alternatif Perhitungan Nilai Total A1 (2,4×0,60)+(2,0×0,40) 2,24 A2 (3,0×0,60)+(1,4×0,40) 2,36 A3 (2,1×0,60)+(1,8×0,40) 1,98 A4 (2,1×0,60)+(1,8×0,40) 1,98 A5 (3,0×0,60)+(1,2×0,40) 2,28 A6 (2,7×0,60)+(1,4×0,40) 2,18
Berdasarkan  perhitungan Profile  Matching dengan bobot core  factors 60%  dan secondary  factors 40% pada Tabel 10, nilai total dari masing-masing alternatif adalah:
a) Pengembangan UMKM Pertanian: 2,36
b) Diversifikasi Sumber Pendapatan melalui Program Kewirausahaan: 2,28
c) Program  Pelatihan  Keterampilan  Teknis  untuk Pertanian Modern: 2,24
d) Pengembangan Pasar Lokal untuk Produk
Pertanian: 2,18
e) Peningkatan  Akses  terhadap Teknologi  Pertanian: 1,98
f) Program Penyuluhan dan Pelatihan Berkelanjutan: 1,98
Program dengan nilai total tertinggi adalah pengembangan  UMKM  pertanian  dengan  nilai  2.36, sehingga  ini  adalah  alternatif  terbaik  untuk  program pemberdayaan  masyarakat  di  Desa  S1  Jati  Baru berdasarkan kriteria yang telah ditentukan.

## 3.3 Pembahasan
Berdasarkan  analisis  ini,  rekomendasi  utama  adalah untuk memprioritaskan program Pengembangan
UMKM Pertanian dan Diversifikasi Sumber Pendapatan  melalui  Program  Kewirausahaan  sebagai langkah awal untuk pemberdayaan masyarakat Desa S1 Jati  Baru.  Kedua  program  ini  memiliki  potensi  besar untuk  meningkatkan  pendapatan  masyarakat  dan memanfaatkan keterampilan pendidikan mereka. Selanjutnya,  Program  Pelatihan  Keterampilan  Teknis untuk Pertanian Modern juga harus diimplementasikan untuk meningkatkan keterampilan teknis dan produktivitas  pertanian.  Penelitian  ini  menunjukkan bahwa  pemilihan  program  pemberdayaan  masyarakat yang tepat dapat memiliki dampak signifikan terhadap kesejahteraan  masyarakat  Desa  S1  Jati  Baru.  Dengan mempertimbangkan  kriteria  dan  alternatif  yang  telah dianalisis,  diharapkan  program  yang  dipilih  dapat memberikan manfaat maksimal dan berkelanjutan bagi masyarakat desa.

## 4. Kesimpulan
Metode profile matching digunakan untuk mencocokkan  profil  kriteria  yang  dibutuhkan  dengan alternatif program pemberdayaan yang tersedia. Proses ini  melibatkan  penentuan  nilai  target  (ideal), pengukuran gap antara  nilai  aktual  dan  nilai  ideal, konversi gap ke  dalam  nilai  sesuai  skala,  dan penghitungan nilai total berdasarkan bobot core factor (60%) dan secondary factor (40%). Dengan mempertimbangkan kriteria inti (tingkat pendidikan dan pendapatan) serta kriteria sekunder (akses ke teknologi dan ketersediaan pelatihan, hasil analisis menunjukkan bahwa  Pengembangan  UMKM  Pertanian  merupakan pilihan  terbaik  dengan  nilai  total  tertinggi,  yaitu  2.36. Program  ini  mendapatkan nilai  tinggi pada  faktor  inti, menunjukkan bahwa program ini sangat sesuai dengan latar belakang pendidikan masyarakat.

## Daftar Rujukan
[1] Damuri,  A.,  Wahyono,  H.,  &  Chusna,  N.  L.  (2022). Implementasi Metode Profile Matching Pada Sistem Pendukung Keputusan  Seleksi  Calon  Ketua  OSIS. Journal  of  Information System Research (JOSH) , 4 (1), 227-235. https://doi.org/10.47065/josh.v4i1.2337
[2] Badrul, M. (2021). Penerapan Metode Profile Matching Untuk Menunjang  Keputusan  Seleksi  Pegawai  Baru. PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem
Komputer , 8 (1), 75-82. https://doi.org/10.30656/prosisko.v8i1.2815
[3] Nisa, K., & Sutinah, E. (2018). Profile Matching Untuk Sistem
Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Vendor  Maintenance  Server dan Jaringan. Jurnal Informatika , 5 (2), 262-269. https://doi.org/10.31294/ji.v5i2.3638
[4] Uliah,  N.,  Rifai,  B.,  &  Dalis,  S.  (2021).  Sistem  Penunjang Keputusan Untuk Penentuan Ketua Ekstrakurikuler
Menggunakan  Metode  Profile  Matching. Jurnal  Khatulistiwa Informatika , 7 (2), 194-199. https://doi.org/10.31294/jtk.v4i2
[5] Amin, M., Nurcahyo, G. W., & Yunus, Y. (2024). Application Of  The  Profile  Matching  Method  In  Recommending  Doctoral
Candidates For Lecturer (Case Study At Stmik RoyaL). JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) , 10 (3),
559-566.
https://doi.org/10.33330/jurteksi.v10i3.3055
[6] Setiawan,  D.  (2022).  Analisis  Sistem  Penunjang  Keputusan Penentuan Penerimaan Beasiswa Menggunakan Metode Profile Matching. Syntax Literate; Jurnal Ilmiah Indonesia , 7 (2), 619- 632. https://doi.org/10.36418/syntax-literate.v7i2.6309
[7] Bachtiar,  Y.  (2023).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Guru Terbaik Menggunakan Profile Matching. Faktor
Exacta , 15 (4),
283-289.
https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v15i4.11928
[8] Iskandar,  A.  P.  S.,  &  Pratistha,  I.  (2023).  Penentuan  Tenaga Kependidikan  Berprestasi  Dengan  Menggunakan  Metode Profile Matching. INFORMAL: Informatics Journal , 8 (1), 1-11. https://doi.org/10.19184/isj.v8i1.32869
[9] Alsaif,  S.  A.,  Sassi  Hidri,  M.,  Eleraky,  H.  A.,  Ferjani,  I.,  & Amami,  R.  (2022).  Learning-based  matched  representation system  for  job  recommendation. Computers , 11 (11),  161. https://doi.org/10.3390/computers11110161
[10] Histori,  M.  R.  (2023).  Application  of  Profile  Matching  in Determining  the  Feasibility  of  Micro,  Small  and  Medium Enterprises. Journal  of  Computer  Scine  and  Information Technology , 18-23. https://doi.org/10.35134/jcsitech.v9i1.57
[11] Prabowo,  D.  (2022).  Implementation  of  Profile  Matching Method  for  The Best  Employee  Selection  System  PT.  Jendela Digital  Indonesia. Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri , 18 (2),  101-106.
https://doi.org/10.33480/pilar.v18i2.2464
[12] Gobi,  M.,  &  Arunapriya,  B.  Solitude  Adaptable  User  Profile Matching for Mobile Social Cloud Networks.
https://doi.org/10.22247/ijcna/2022/214506
[13] Fajri,  A.,  &  Fahmi,  M.  (2022).  Implementasi  Pemilihan Pengajar Terbaik Pada TK/TPA Amanah dengan Metode Profile Matching. Buletin Poltanesa , 23 (2), 816–823.
https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i2.1878
[14] Mustakim,  M.,  &  Suharjo,  I.  (2023).  Prototype  Mentoring Pengembangan  Karakter  Mahasiswa  Dengan  Metode  Profile Matching. Jurnal Tika , 8 (3), 216-227. https://doi.org/10.51179/tika.v8i3.2456
[15] Sumanto, S. (2020). Profile Matching Untuk Pemilihan Produk Asuransi Terbaik. JIMP-Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan , 5 (1). https://doi.org/10.37438/jimp.v5i1.243
[16] Helmawati, N., & Norhikmah, N. (2023). Optimizing the Profile Matching Algorithm using the Analytical Hierarchy Process in the  Selection  of  Teaching  Assistants. Sistemasi:  Jurnal  Sistem Informasi , 12 (3),
938-952. https://doi.org/10.32520/stmsi.v12i3.3172
[17] Nasri,  M.  H.,  Hammad,  R.,  &  Irfan,  P.  (2024).  Selection  of
Outstanding Students Using AHP and Profile
Matching. Paradigma-Jurnal Komputer dan Informatika , 26 (1),
38-43. https://doi.org/10.31294/p.v26i1.3189
[18] Kusuma,  A.  P.  (2019).  Profile  Matching  Dalam  Menentukan Sistem  Penilaian  Kinerja  Dosen. Antivirus:  Jurnal  Ilmiah
Teknik
Informatika , 13 (2), 129-140.
https://doi.org/10.35457/antivirus.v13i2.1034
[19] Frieyadie,  F.  (2016).  Penggunaan  Metode  Profile  Matching Untuk  Sistem  Penunjang  Keputusan  Kenaikan  Jabatan  Pada
Instansi Pemerintah. Paradigma , 18 (2), 75-80.
https://doi.org/10.31294/p.v18i2.1228
[20] Majalista,  R.,  Herdiansyah,  M.  I.,  &  Amin,  Z.  (2023). Combination  of  Profile  Matching  and  SAW  Methods  for College  KIP  Admission. Jurnal  Riset  Informatika , 5 (4),  471- 480. https://doi.org/10.34288/jri.v5i4.243