Sourcecode Profile Matching Berbasis Web

17

Profile matching merupakan salah satu metode yang sederhana dalam sistem pendukung keputusan dengan membandingkan perbedaan/selisih kompetensi antara nilai alternatif dan kriteria (gap). Ada beberapa hal yang diketahui tentang analisis gap, salah satu diantaranya adalah tabel nilai bobot gap. Selain itu analysis gap ini juga harus memahami konsep skala prioritas, karena di dalam pembuatan bobot dengan range 0-5 berdasarkan prioritas setiap kriteria (Nofriansyah, 2017).

 

 

Metode Profile Matching (Pencocokan Profil)

Proses perhitungan pada metode Profile Matching, diawali dengan pendefinisian nilai minimum untuk setiap variabel-variabel penilaian. Selisih setiap nilai data testing terhadap nilai minimum masing-masing variabel, merupakan gap yang kemudian diberi bobot. Bobot setiap variabel akan dihitung rata-rata berdasarkan kelompok variabel Core Factor (CF) dan Secondary Factor (SF). Komposisi CF ditambah SF adalah 100%, tergantung dari kepentingan pengguna metode ini. Tahap terakhir dari metode ini, adalah proses akumulasi nilai CF dan SF berdasarkan nilai-nilai variabel data testing.

Pembobotan pada metode Profile Matching, merupakan nilai pasti yang tegas pada nilai tertentu karena nilai-nilai yang ada merupakan anggota himpunan tegas (crisp set). Di dalam himpunan tegas, keanggotaan suatu unsur di dalam himpunan dinyatakan secara tegas, apakah objek tersebut anggota himpunan atau bukan dengan menggunakan fungsi karakteristik.

Langkah-langkah metode profile matching adalah:

  1. Menentukan variabel data-data yang dibutuhkan.
  2. Menentukan aspek-aspek yang digunakan untuk penilaian.
  3. Pemetaan Gap profil.

Gap = Profil Minimal – Profil data tes

  1. Setelah diperoleh nilai Gap selanjutnya diberikan bobot untuk masing-masing nilai Gap.
  2. Perhitungan dan pengelompokan Core Factor dan Secondary Factor. Setelah menentukan bobot nilai gap, kemudian dikelompokan menjadi 2 kelompok yaitu:
    1. Core Factor (Faktor Utama), yaitu merupakan kriteria (kompetensi) yang paling penting atau menonjol atau paling dibutuhkan oleh suatu penilaian yang diharapkan dapat memperoleh hasil yang optimal.

NFC = ENC / EIC

Keterangan:

NFC     :  Nilai rata-rata core factor

NC       :  Jumlah total nilai core factor

IC         :  Jumlah item core factor

            2. Secondary Factor (faktor pendukung), yaitu merupakan item-item selain yang ada pada core factor.

Atau  dengan kata lain merupakan faktor pendukung yang kurang dibutuhkan oleh suatu penilaian.

NFS = ENS / EIS

Keterangan:

NFS   :  Nilai rata-rata secondary factor

NS     :  Jumlah total nilai secondary factor

IS       :  Jumlah item secondary factor

  1. Perhitungan Nilai Total. Nilai Total diperoleh dari prosentase core factor dan secondary factor yang diperkirakan berpengaruh terhadap hasil tiap-tiap profil.

                       N = (x) % NCF + (x) % NSF                      

Keterangan:

N  :  Nilai Total dari kriteria

NFS         :  Nilai rata-rata secondary factor

NFC         :  Nilai rata-rata core factor

(x) %        :  Nilai persen yang diinputkan

 

  1. Perhitungan penentuan ranking. Hasil Akhir dari proses profile matching adalah ranking. Penentuan ranking mengacu pada hasil perhitungan tertentu.

                             Ranking = (x) % NMA + (x) % NSA     

Keterangan :

NMA        :  Nilai total kriteria Aspek Utama

NSA           :  Nilai total kriteria Aspek Pendukung

(x) %        :  Nilai persen yang diinputkan

 

Referensi:

Jumadi, Cecep Nurul Alam, Ichsan Taufik (2015). “Pendekatan Logika Fuzzy untuk Perhitungan Gap pada Metode Profile Matching dalam Menentukan Kelayakan Proposal Penelitian”, Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi, Bandung.

Turban, E. (1988). Decision Support and Expert System. MacMillan Publishing Company, New York.

Marimin (2005). Teori Dan Aplikasi Sistem Pakar Dalam Tehnologi Manajerial. IPB – Press, Bogor

 

 

 

 

Sourcecode Aplikasi Profile Matching Berbasis Web

Project Awal : Pemilihan warga miskin penerima bantuan metode profile matching

Fitur Aplikasi :

  • Kelola pengguna
  • Kelola master warga
  • Kelola master kriteria
  • Kelola project
  • Kelola Arsip Hasil

Kelola project aktif

  • Kelola profile pencarian
  • Kelola prosentase faktor
  • Kelola alternatif
  • kelola nilai alternatif

 

Printscreen Aplikasi Profile Matching Berbasis Web

dashboard aplikasi profile matching

 

kelola profil aplikasi profile matching

kelola kriteria aplikasi profile matching

 

download sourcecode profile matching

Hubungi 085 640 5656 99 jasa skripsi semarang

 

 

 

80%
Good
  • Design
  • Kelengkapan Fitur

Anda mungkin ingin membaca ini