PROCESSOR AeVOL.
No.
Oktober 2025 Laman web jurnal: https://ejournal.
id/index.
php/processor Jurnal Processor
P-ISSN: 1907-6738 | E-ISSN: 2528-0082
Penerapan Metode Profile Matching pada Penilaian Kinerja Dosen Geraldo Revanska Effendy1*.
Yuhandri2.
Rini Sovia3 Fakultas Ilmu Komputer.
Universitas Putra Indonesia.
Jalan Raya Lubeg.
Padang , 2251.
Indonesia.
*Geraldo Revanska Effendy.
Email: geraldo02022020@email.
AbstrakOe Evaluasi kinerja dosen di Universitas Adzkia menghadapi kendala dalam hal pengolahan data yang kurang efisien.
Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan metode Profile Matching untuk mengoptimalkan sistem penilaian kinerja dosen, mengevaluasi efektivitasnya, serta mengembangkan aplikasi berbasis metode tersebut.
Penelitian dilaksanakan dengan metode kuantitatif menggunakan Profile Matching yang mencakup beberapa tahap: perhitungan GAP, pemetaan GAP, analisis core factor dan secondary factor, kalkulasi nilai total, serta penentuan peringkat.
Evaluasi dilakukan terhadap 38 dosen dengan mempertimbangkan lima kriteria pokok: Keadzkiaan.
Pendidikan.
Penelitian.
Pengabdian Masyarakat, dan Penunjang yang dijabarkan dalam 28 sub-kriteria.
Penerapan metode Profile Matching terbukti menghasilkan penilaian yang objektif dengan menempatkan Dosen 31 sebagai dosen dengan nilai tertinggi .
, disusul Dosen 3 dan Dosen 30 .
Aplikasi berbasis web yang dikembangkan berhasil mengintegrasikan metode ini dan meningkatkan efisiensi proses penilaian.
Studi ini membuktikan keefektifan metode Profile Matching dalam evaluasi kinerja dosen dengan hasil yang lebih objektif.
Penelitian ini membuktikan bahwa penerapan metode Profile Matching dapat menghasilkan penilaian yang lebih objektif dan meningkatkan efisiensi dalam proses penilaian kinerja dosen.
Kata Kunci: Evaluasi Kinerja.
Profile Matching.
Penilaian Kinerja Dosen.
Sistem Pendukung Keputusan.
Pendidikan Tinggi.
AbstractOe The evaluation of lecturer performance at Adzkia University faces challenges in terms of inefficient data processing.
This research aims to implement the Profile Matching method to optimize the lecturer performance assessment system, evaluate its effectiveness, and develop an application based on this method.
The research was conducted using a quantitative method employing Profile Matching, which includes several stages: GAP calculation.
GAP mapping, core factor and secondary factor analysis, total value calculation, and ranking determination.
The evaluation was conducted on 38 lecturers considering five main criteria: Adzkian Values.
Education.
Research.
Community Service, and Supporting Activities, which are detailed in 28 sub-criteria.
The implementation of the Profile Matching method proved to produce objective assessments by placing Lecturer 31 as the lecturer with the highest score .
, followed by Lecturer 3 and Lecturer 30 .
The developed web-based application successfully integrated this method and improved the efficiency of the assessment process.
This study demonstrates the effectiveness of the Profile Matching method in evaluating lecturer performance with more objective results.
The implemented system helps BPSDM conduct assessments more efficiently and generate more structured reports.
Keywords: Performance Evaluation.
Profile Matching.
Lecturer Performance Assessment.
Decision Support System ,Higher Education.
PENDAHULUAN
Di era globalisasi dan revolusi industri 4.
0, teknologi memainkan peran penting di hampir semua sektor, termasuk pendidikan, yang semakin esensial dalam mengubah pendekatan pembelajaran dan pengajaran .
Dosen merupakan salah satu elemen krusial dalam sistem pendidikan tinggi, dengan tugas utama mentransfer, mengembangkan, dan menyebarkan ilmu pengetahuan, teknologi, dan seni melalui tri dharma perguruan tinggi:
pendidikan, penelitian, dan pengabdian kepada masyarakat .
Kinerja dosen merupakan perilaku nyata yang ditunjukkan dalam pencapaian prestasi kerja, dan penilaiannya adalah proses evaluasi terhadap hasil kerja tersebut .
Meskipun demikian, penilaian kinerja dosen di banyak institusi pendidikan tinggi masih menghadapi kendala, terutama terkait pengolahan data yang kurang efisien.
Sistem yang digunakan saat ini memiliki keterbatasan, membuat proses penilaian menjadi lambat dan kurang efisien.
Oleh karena itu, diperlukan pengembangan sistem pendukung keputusan yang user-friendly, efisien, dan dapat diandalkan untuk mempermudah serta meningkatkan akurasi penilaian.
Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan perhitungan multikriteria ini adalah metode Profile Matching.
Metode ini relatif sederhana dalam aspek matematis dan fleksibel untuk mendukung pengambilan keputusan yang kompleks dengan berbagai kriteria.
https://doi.
org/10.
33998/processor.
Submitted: 07 Agustus 2025.
Reviewed Round-1: 21 Agustus 2025.
Reviewed Round-2: 02 September 2025.
Reviewed Round-2: 17 September 2025.
Accepted.
27 September 2025.
Published: 31 Oktober 2025 Beberapa penelitian sejenis telah dilakukan oleh beberapa peneliti terdahulu, yaitu .
Penelitian yang dilakukan oleh Ermawati dan Rahmad dengan judul Judul Metode Profile Matching Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen menggunakan kriteria penilaian mencakup aspek kepribadian, sosial, pendidikan, penelitian, pengabdian kepada masyarakat.
Berdasarkan perhitungan menggunakan metode profile matching terhadap 20 dosen yang dijadikan sampel penelitian, diperoleh hasil perangkingan untuk setiap dosen.
Dari hasil tersebut, dosen dengan kode DOS 14 menempati peringkat tertinggi dengan nilai akhir sebesar 4,94 .
Penelitian yang dilakukan oleh Padillah dengan judul system pendukung keputusan penilaian kinerja guru menggunakan metode profile matching berbasis web dengan hasil empat kriteria penilaian, yaitu pedagogik .
%), kepribadian .
%), sosial .
%), dan profesional .
%).
D ata sampel terdiri dari tiga peserta, yaitu Arif Munandar.
Ending Kurniawan, dan Erina.
Berdasarkan hasil analisis.
Erina menempati peringkat pertama dengan skor akhir sebesar 4,184.
Penelitian yang dilakukan oleh Zoromi dengan Model Aplikasi Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Metode Profile Matching.
Model ini dikembangkan sebagai dasar pembuatan aplikasi penilaian kinerja dosen.
Aplikasi membantu LPPM, dosen, dan pimpinan dalam menilai kinerja penelitian serta pengabdian masyarakat.
LPPM dapat mengelola dan mengolah data dengan metode profile matching, sedangkan pimpinan dapat memantau dan mengevaluasi hasil penilaian sebagai acuan pengembangan kualitas dosen ke depan .
Penelitian yang dilakukan oleh Huda Berdasarkan hasil penelitiannya Berdasarkan penelitian yang dilakukan, disimpulkan bahwa dosen yang memiliki kinerja terbaik adalah D2 dengan hasil 4,58 Hasil dari Profile Matching sangat dipengaruhi oleh nilai yang diinputkan pada subkriteria serta nilai standar yang digunakan dalam perhitungan GAP .
Penelitian yang dilakukan oleh Abdi Pandu Kusuma judul Profile Matching Dalam Menentukan Sistem Penilaian Kinerja Dosen.
Dalam pengujian sistem menggunakan metode Alpha Test, penulis menerapkan White Box Testing untuk mengukur tingkat kompleksitas pada sistem penentuan kinerja dosen.
Proses perangkingan dilakukan dengan metode Profile Matching, menggunakan bobot aspek interaksi 25%, aspek perilaku 30%, dan aspek pembelajaran 45%.
Dari perhitungan tersebut, diperoleh nilai tertinggi sebesar 5,582.
Hasil pengujian Alpha menunjukkan kompleksitas sistem sebesar 4, sehingga sistem termasuk kategori Simple Procedure dengan tingkat risiko low .
Profile Matching secara terintegrasi dalam sebuah aplikasi untuk penilaian kinerja dosen, khususnya dalam konteks penelitian dan pengabdian kepada masyarakat.
Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengatasi gap tersebut dengan mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis Profile Matching yang dirancang secara user-friendly dan efisien.
Sistem ini bertujuan untuk membantu Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (LPPM) serta pimpinan dalam memonitor, mengevaluasi, dan meningkatkan kualitas penilaian kinerja dosen melalui pengolahan data yang terstruktur.
Hasilnya diharapkan dapat menjadi acuan strategis untuk pengembangan kualitas sumber daya dosen di masa mendatang METODOLOGI PENELITIAN 1 Tahapan Penelitian Kerangka penelitian adalah sistem terstruktur yang mengatur alur kerja penelitian secara metodis, memastikan setiap tahap berlangsung secara terorganisir.
Kerangka ini menjelaskan proses utama yang memengaruhi hasil penelitian, sehingga meningkatkan kejelasan dan ketepatan.
Gambar 1 menyajikan representasi visual dari langkah-langkah berurutan dari awal hingga akhir, dengan tujuan mencapai hasil yang optimal dan terpercaya.
https://doi.
org/10.
33998/processor.
Submitted: 07 Agustus 2025.
Reviewed Round-1: 21 Agustus 2025.
Reviewed Round-2: 02 September 2025.
Reviewed Round-2: 17 September 2025.
Accepted.
27 September 2025.
Published: 31 Oktober 2025 Gambar 1.
Kerangka Penelitian Gambar 1.
menunjukkan alur sistematis dalam menerapkan metode Profile Matching,mulai dari identifikasi masalah hingga penerapan sistem untuk menghasilkan evaluasi kinerja yang lebih objektif dan terstruktur.
Berikut penjelasan setiap tahapan nya:
2 Identifikasi Masalah Pada tahap ini, analisis permasalahan dilakukan melalui observasi lapangan, diskusi, dan wawancara dengan BPSDM untuk mengumpulkan isu-isu yang relevan.
Universitas Adzkia mengalami kesulitan dalam menilai kinerja dosen akibat keterbatasan sistem dalam mengolah data secara efektif.
Diperlukan sistem evaluasi yang lebih efisien untuk membantu BPSDM dalam menyederhanakan proses penilaian kinerja dosen.
3 Studi Literatur Tahap ini mencakup tinjauan literatur tentang metode Profile Matching, dengan memanfaatkan sumber seperti buku, jurnal SINTA 1Ae4, dan referensi relevan lainnya.
Tujuannya adalah memperdalam pemahaman sebelum melanjutkan ke tahap berikutnya.
4 Pengumpulan Data Setelah tinjauan literatur, langkah berikutnya adalah mengumpulkan data variabel dan kriteria untuk metode Profile Matching.
Proses ini bertujuan untuk menyusun informasi secara sistematis sebelum memasuki tahap Dataset yang digunakan mencakup evaluasi kinerja 38 dosen di Universitas Adzkia, dengan variabel meliputi pendidikan, pengajaran, pengabdian kepada masyarakat, dan faktor pendukung .
5 Analisi Data Melakukan analisis terhadap data yang telah diproses menggunakan metode Profile Matching serta mengembangkan rekomendasi untuk meningkatkan optimalisasi kinerja dosen.
6 Analisa Sistem Menggunakan Profile Matching Metode Profile Matching adalah teknik pengambilan keputusan yang berasumsi bahwa subjek yang dianalisis harus memenuhi tingkat optimal dari variabel prediktor, bukan sekadar memenuhi atau melampaui ambang batas Berikut tahapan metode profile matching:
Penentuan bobot nilai GAP https://doi.
org/10.
33998/processor.
Submitted: 07 Agustus 2025.
Reviewed Round-1: 21 Agustus 2025.
Reviewed Round-2: 02 September 2025.
Reviewed Round-2: 17 September 2025.
Accepted.
27 September 2025.
Published: 31 Oktober 2025 b.
Dalam menetapkan bobot nilai gap, setiap aspek diberikan bobot tertentu berdasarkan nilai yang telah Proses ini bergantung pada perbedaan antara profil individu dan profil jabatan sebagai input Pemetaan GAP Setelah menghitung nilai GAP untuk setiap subkriteri, langkah selanjutnya adalah pemetaan GAP untuk melihat sejauh mana perbedaan antara kinerja aktual dosen dengan standart yang telah ditetapkan.
GAP = Value Atribut Oe Value Target Perhitungan Core dan Secondary Factor Core Factor merupakan kompetensi utama yang paling penting atau paling diperlukan dalam suatu jabatan untuk mencapai kinerja yang optimal.
Berikut rumus Core Factor:
Oc ycAya NCF = Oc Keterangan:
NCF: Nilai rata-rata core factor tiap kriteria NC: Jumlah total nilai core factor tiap kriteria FC: Jumlah item core factor tiap kriteria Secondary Factor merupakan faktor pendukung yang diperhitungkan dalam penilaian, tetapi memiliki bobot atau tingkat prioritas yang lebih rendah dibandingkan dengan core factor.
Berikut rumus Secondary Factor:
Oc ycAycI ycAyaya = Oc ycIya Keterangan:
NSF: Nilai rata-rata secondary factor NS: Jumlah total nilai secondary factor SF: Jumlah item secondary factor Perhitungan Nilai Total Nilai hasil perhitungan dari setiap aspek kemudian dikalkulasi secara total berdasarkan persentase core factor dan secondary factor, yang diperkirakan berkontribusi terhadap kinerja masing-masing profil.
Berikut rumus perhitungan nilai total:
Nilai Total = 60%NCF 40%SF .
Perhitungan Nilai Perengkingan Hasil akhir dari proses Profile Matching berupa peringkat setiap kandidat yang dapat dijadikan anggota sesuai dengan klasifikasi suara yang dibutuhkan.
Berikut rumus nilai perengkingan:
Hasil Akhir = Oc ycn = 0.
Keterangan:
Ni: Nilai total aspek .
%: Nilai persen hasil akhir 7 Merancang Sistem Tahap berikutnya berfokus pada pengembangan sistem yang membantu pengguna dalam menerapkan metode profile matching untuk menilai kinerja dosen berdasarkan data yang telah dikumpulkan.
Perancangan ini bertujuan untuk memastikan bahwa penelitian bermanfaat dan dapat digunakan secara efisien oleh pengguna yang 8 Implementasi Sistem Tahap implementasi berfokus pada verifikasi bahwa sistem beroperasi sesuai dengan yang diharapkan dan mengikuti rencana awal.
Fase ini melibatkan penggunaan perangkat keras dan perangkat lunak untuk membangun serta menjalankan sistem yang telah dikembangkan secara efisien.
9 Hasil Tahap akhir dalam penelitian ini adalah perankingan hasil yang diperoleh melalui metode Profile Matching.
Evaluasi kinerja dosen dilakukan untuk mengukur efisiensi dan keakuratan dalam proses penilaian, sehingga hasil https://doi.
org/10.
33998/processor.
Submitted: 07 Agustus 2025.
Reviewed Round-1: 21 Agustus 2025.
Reviewed Round-2: 02 September 2025.
Reviewed Round-2: 17 September 2025.
Accepted.
27 September 2025.
Published: 31 Oktober 2025 yang diperoleh dapat dijadikan dasar dalam monitoring, evaluasi, serta pengambilan keputusan untuk pengembangan kualitas sumber daya dosen di masa mendatang HASIL DAN PEMBAHASAN 1 Analisa dan Perancangan Analisa dilakukan sesuai dengan kebutuhan system berdasarkan masalah yang ditemukan di Universitas yaitu menentukan penilaian kinerja dosen.
2 Data Penelitian Data pada penelitian ini digunakan sebagai pedoman untuk menentukan kriteria dan sub kriteria pada penilaian kinerja dosen.
Berikut data kriteria yang ditampilkan pada Tabel 1:
Kriteria Keadzkiaan Pendidikan Penelitian Pengabdian Masyarakat Penunjang Tabel 1.
Kriteria Subkriteria Nilai Target Tatsqif Amalan Yaumi Melaksanakan Perkuliahan Menjadi PA Menghasilkan Karya Ilmiah Jurnal sinta 1 Menghasilkan Karya Ilmiah sinta 5 dan 6 Melaksanakan dalam bentuk Hasil Kegiatan masyarkaat di jurnal berkala Terlibat Kepanitiaan Menjadi Aggota Profesi Tipe Core Secondary Core Secondary Core Secondary Secondary Core Core Secondary Tabel 1.
Tabel di atas mengklasifikasikan beberapa aspek kinerja ke dalam kriteria utama dan subkriteria.
Setiap subkriteria memiliki nilai target serta kategori core atau secondary, yang menunjukkan tingkat kepentingannya.
Core menunjukkan aspek yang memiliki bobot lebih besar dalam evaluasi, sementara secondary tetap dinilai tetapi dengan pengaruh yang lebih kecil.
Skala yang digunakan dalam metode Profile Matching adalah nilai aktual dosen dibandingkan dengan nilai target pada setiap sub-kriteria.
Perbedaan antara keduanya disebut sebagai nilai GAP, yang kemudian dikonversi menjadi bobot sesuai dengan tingkat deviasi dari nilai ideal.
Berikut tabel nilai sub kriteria:
Tabel 2.
Sub Kriteria Nilai Keterangan https://doi.
org/10.
33998/processor.
Submitted: 07 Agustus 2025.
Reviewed Round-1: 21 Agustus 2025.
Reviewed Round-2: 02 September 2025.
Reviewed Round-2: 17 September 2025.
Accepted.
27 September 2025.
Published: 31 Oktober 2025 Sangat Baik Baik Cukup Sedang Buruk Data Dosen Data yang digunakan sebanyak 38 dosen di Universitad Adzkia.
Berikut tabel data dosen:
Tabel 3.
Data Dosen Nama Dosen 1 Dosen 2 A.
AA.
Dosen 37 Dosen 38 3 Analisa Sistem Profile Matching 1 Penentuan Nila GAP Pada tahap penentuan nilai GAP ini dilakukan untuk perbandingan antara nilai atribut dan nilai target yang akan dilihat pada tabel 4.
No.
Nama Dosen 1 Dosen 2 a.
Dosen 37 Dosen 38 Tabel 4.
Perhitungan Hasil GAP
K2 K3 K4 K5 A K24 K25
-1 0
-3 A
-3 A
A A A A A
-1 0
-3 A
-4 -3 -3 -3 A
K26
K27
K28
Tabel 4.
menunjukkan analisis GAP Profile Matching dalam penilaian kinerja dosen berdasarkan 28 kriteria, di mana nilai GAP dihitung sebagai selisih antara nilai aktual dan nilai target.
Nilai negatif menunjukkan bahwa kinerja dosen masih di bawah standar, sedangkan nilai 0 berarti sudah sesuai dengan target.
Beberapa dosen memiliki nilai GAP yang lebih kecil, menandakan bahwa mereka hampir memenuhi ekspektasi, sementara yang memiliki nilai GAP besar (-3 atau -.
memerlukan peningkatan dalam aspek tertentu seperti penelitian atau pengabdian masyarakat.
Sebaliknya, ada beberapa kriteria dengan nilai positif, yang menunjukkan performa melebihi harapan.
Analisis ini membantu mengidentifikasi kelebihan dan kekurangan setiap dosen serta memberikan dasar untuk rekomendasi peningkatan, seperti pelatihan atau pendampingan di area yang masih 2 Pemetaan GAP Pemetaan GAP dilakukan dengan mencocokkan nilai selisih (GAP) antara nilai aktual dan nilai target untuk setiap sub-kriteria, kemudian dikonversi ke dalam bobot yang telah ditetapkan sebelumnya.
Berikut ini dapat dilihat bobot nilai GAP ditunjukkan dengan tabel dibawah ini:
Selisih Bobot Tabel 5.
Bobot Nilai GAP Interpretasi Sama persis dengan nilai target Sedikit di atas nilai target https://doi.
org/10.
33998/processor.
Submitted: 07 Agustus 2025.
Reviewed Round-1: 21 Agustus 2025.
Reviewed Round-2: 02 September 2025.
Reviewed Round-2: 17 September 2025.
Accepted.
27 September 2025.
Published: 31 Oktober 2025 Selisih Bobot Interpretasi Sedikit di bawah nilai target Jauh di atas nilai target Jauh di bawah nilai target Sangat jauh di atas nilai target Sangat jauh di bawah nilai target Ekstrem di atas nilai target Ekstrem di bawah nilai target Tabel 5.
menjelaskan pemetaan GAP dalam metode Profile Matching, setiap selisih (GAP) antara nilai aktual dan nilai target dikonversi menjadi bobot penilaian yang mencerminkan tingkat kesesuaian kinerja.
Jika GAP = 0, berarti kinerja sesuai dengan standar dan diberi bobot tertinggi .
Nilai GAP positif menunjukkan kinerja melebihi target, dengan semakin besar nilai GAP, semakin tinggi pencapaiannya, tetapi dengan bobot yang semakin kecil .
GAP 4 hanya berbobot 1.
5 karena terlalu jauh dari standar yang ditetapka.
Sebaliknya.
GAP negatif menunjukkan kinerja di bawah target, dengan bobot yang semakin kecil seiring meningkatnya selisih negatif .
GAP -4 berbobot 1, menunjukkan performa yang sangat jauh dari harapa.
Dengan sistem ini, bobot penilaian lebih objektif, memungkinkan identifikasi aspek yang perlu diperbaiki dan memastikan evaluasi yang lebih adil dalam menentukan kinerja individu.
Dengan penilaian GAP seperti terlihat pada tabel 5, maka akan memiliki nilai bobot pada sub kriterianya seperti tabel dibawah ini:
No.
Nama Dosen 1 Dosen 2 a.
Dosen 37 Dosen 38 A.
Tabel 6.
Hasil Perhitungan GAP
K2 K3 K4 K5 A K24 K25
A A A A A
K26
K27
K28
Tabel 6.
menunjukkan hasil perhitungan GAP Profile Matching untuk menilai kinerja dosen berdasarkan 28 kriteria, di mana setiap nilai merupakan selisih antara nilai aktual dan nilai target.
Nilai GAP negatif menunjukkan bahwa performa dosen masih di bawah standar, dengan semakin besar selisih negatifnya, semakin jauh kinerjanya dari target yang diharapkan.
Sebaliknya, nilai GAP positif menunjukkan bahwa kinerja dosen berada di atas standar, dengan semakin tinggi nilainya, semakin jauh pencapaiannya dari target.
Sebagai contoh.
Dosen 1 memiliki nilai GAP -3 pada K5, yang berarti sangat jauh di bawah ekspektasi dan perlu peningkatan signifikan, sedangkan pada K24, nilai GAP = 1, yang menunjukkan sedikit di atas target.
Dosen 38, di sisi lain, memiliki GAP -4 pada K1 dan K2, menunjukkan performa yang sangat rendah dalam aspek tersebut, tetapi memiliki GAP 4.
5 pada K27, yang berarti melampaui ekspektasi secara ekstrem.
Dosen 37 menunjukkan keseimbangan dengan GAP -1 hingga 3, yang menunjukkan performa cukup stabil dengan beberapa keunggulan 3 Perhitungan Nilai Core dan Secondary Factor Dalam metode Profile Matching, perhitungan dilakukan dengan membagi kriteria penilaian menjadi Core Factor (CF) dan Secondary Factor (SF).
Berikut perhitungan core dan secondary factor dapat dilihat pada tabel 7:
Tabel 7.
Hasil Perhitungan Core dan Secondar Factor https://doi.
org/10.
33998/processor.
Submitted: 07 Agustus 2025.
Reviewed Round-1: 21 Agustus 2025.
Reviewed Round-2: 02 September 2025.
Reviewed Round-2: 17 September 2025.
Accepted.
27 September 2025.
Published: 31 Oktober 2025 No Nama Keadzkiaan Core Secondary Dosen 1 Dosen 2 Dosen 37 Dosen 38 Core Penunjang Secondary Tabel 7.
Menunjukkan bahwa dosen dengan nilai Core Factor yang tinggi memiliki performa lebih baik dalam aspek utama, sementara yang memiliki nilai rendah memerlukan peningkatan 4 Perhitungan Nilai Total Perhitungan nilai total ini bertujuan untuk menentukan tingkat kecocokan kinerja dosen dengan standar yang telah Berikut perhitungan nilai total dapat dilihat pada tabel 8:
No.
Nama Dosen 1 Dosen 2 Dosen 37 Dosen 38 Tabel 8.
Hasil Perhitungan Nilai Total Keadzkiaan Pendidikan Penelitian Pengabdian Masyarakat Penunjang Tabel 8.
menunjukkan hasil akhir perhitungan Profile Matching untuk menilai kinerja dosen berdasarkan lima aspek utama: Keadzkiaan.
Pendidikan.
Penelitian.
Pengabdian Masyarakat, dan Penunjang.
Beberapa dosen sudah memenuhi atau melampaui standar di beberapa aspek, sementara yang lain masih perlu peningkatan di bidang 5 Hasil Perengkingan Setelah memperoleh nilai total, langkah selanjutnya adalah menghitung perengkingan menggunakan metode Profile Matching.
Perhitungan perengkingan ini bertujuan untuk menilai kinerja dosen yang terbaik.
Berikut hasil perengkingan yang akan dilihat di tabel 9:
Tabel 9.
Hasil Perengkingan Nama Nilai Rangking Dosen 31 Dosen 3 Dosen 30 Dosen 22 Dosen 7 Pada Tabel 9.
Menunjukkan hasil perengkingan untuk mengevaluasi kinerja 38 dosen di Universitas Adzkia, dengan menilai lima kriteria utama yaitu Keadzkiaan.
Pendidikan.
Penelitian.
Pengabdian Masyarakat, dan Penunjang yang dijabarkan dalam 28 sub-kriteria.
Berdasarkan hasil analisis menggunakan metode Profile Matching dengan pembobotan Core Factor 60% dan Secondary Factor 40%, diperoleh peringkat kinerja dosen dengan Dosen 31 menduduki peringkat pertama dengan nilai tertinggi 4,251, diikuti oleh Dosen 3 dan Dosen 30 yang berbagi nilai yang sama yaitu 4,092 di peringkat kedua dan ketiga, kemudian Dosen 22 di peringkat keempat dengan nilai 4,059, dan Dosen 7 di peringkat kelima dengan nilai 4,007.
Berdasarkan hasil perankingan.
Dosen 31 meraih nilai tertinggi karena metode Profile Matching mengidentifikasi kinerjanya sebagai yang paling seimbang dan konsisten, ideal dengan standar yang ditetapkan.
Sebaliknya, dosen dengan peringkat lebih rendah cenderung memiliki nilai GAP yang besar, menandakan adanya ketidakseimbangan kinerja yang signifikan di berbagai Secara praktis, hasil ini memberikan landasan bagi universitas untuk mengambil keputusan strategis, seperti mengalokasikan sumber daya secara lebih efektif untuk pengembangan dosen di area yang memerlukan perbaikan, serta menjadi acuan objektif untuk pemberian penghargaan.
Namun, objektivitas sistem ini sangat https://doi.
org/10.
33998/processor.
Submitted: 07 Agustus 2025.
Reviewed Round-1: 21 Agustus 2025.
Reviewed Round-2: 02 September 2025.
Reviewed Round-2: 17 September 2025.
Accepted.
27 September 2025.
Published: 31 Oktober 2025 bergantung pada kualitas data masukan dan bobot kriteria yang digunakan, sehingga tinjauan berkala diperlukan untuk meminimalkan potensi bias data.
KESIMPULAN
Penelitian ini berhasil menunjukkan keefektifan penerapan metode Profile Matching sebagai solusi untuk sistem penilaian kinerja dosen yang objektif dan efisien.
Aplikasi berbasis web yang dikembangkan berhasil mengintegrasikan metode ini, membuktikan bahwa proses evaluasi yang sebelumnya manual dan memakan waktu dapat diubah menjadi lebih terstruktur dan akurat.
Hasil perankingan yang menempatkan Dosen 31 di peringkat teratas secara objektif menunjukkan bahwa metode ini unggul dalam mengidentifikasi individu dengan kinerja yang paling seimbang dan sesuai dengan standar yang ditetapkan.
Meskipun demikian, ada beberapa keterbatasan yang menjadi peluang untuk penelitian lanjutan.
Keakuratan sistem ini sangat bergantung pada kualitas data yang diinput serta bobot kriteria yang bersifat subyektif.
Oleh karena itu, studi di masa depan dapat mengeksplorasi kombinasi metode lain, seperti Analytic Hierarchy Process (AHP) atau Fuzzy Logic, untuk menentukan bobot kriteria secara lebih komprehensif.
Selain itu, pengembangan sistem ini dapat diperluas untuk mengintegrasikan data dari platform lain, seperti sistem informasi akademik (SIA), guna menciptakan sistem evaluasi kinerja yang lebih komprehensif.
Diharapkan, temuan ini dapat menjadi acuan strategis bagi pimpinan Universitas dan institusi pendidikan tinggi lainnya dalam mengoptimalkan manajemen sumber daya manusia di era digital.
UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada pihak-pihak yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini.
REFERENCES