SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PENERIMA BEASISWA MAHASISWA KURANG MAMPU PADA STMIK BUDIDARMA MEDAN MENERAPKAN METODE PROFILE MATCHING

Pelita Informatika Budi Darma, Volume : V, Nomor: 1, November 2013

ISSN : 2301-9425

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PENERIMA BEASISWA MAHASISWA KURANG MAMPU PADA STMIK BUDIDARMA MEDAN MENERAPKAN METODE PROFILE MATCHING T.M Syahru Ichsan (1111667 ) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Sp. Limun Medan http : // www.stmik-budidarma.ac.id // Email : [email protected]

ABSTRAK Beasiswa merupakan suatu bentuk pemberian materi, selain itu mampu memberi semangat kepada mahasiswa untuk semakin giat, mendukung kemajuan dunia pendidikan, mengasah diri untuk menjadi seorang mahasiswa yang bermutu, dan juga memberi keringanan dalam membayar biaya perkuliahan bagi mahasiswa yang kurang mampu. Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Budidarma Medan mengadakan program pemberian beasiswa bagi mahasiswa yang kurang mampu dengan memenuhi persyaratan yang harus dipenuhi. Disinilah pihak kampus melakukan penyeleksian untuk nantinya menentukan siapa yang berhak menerima beasiswa. Dalam proses pemilihan penerima beasiswa ini dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk sistem pendukung keputusan adalah dengan menerapkan metode Profile Matching. Pada penelitian ini akan diangkat suatu kasus yaitu mencari alternatif terbaik yang berdasarkan kompetensi mahasiswa pada STMIK Budidarma Medan dengan menerapkan metode Profile Matching. Metode ini dipilih karena mampu menyeleksi alternatif terbaik dari aspek - aspek kriteria yang ada. Riset dilakukan dengan mencari nilai bobot untuk setiap aspek, seperti contoh aspek ekonomi, aspek akademik, dan aspek karakter yang dimiliki mahasiswa, kemudian dilakukan proses perangkingan yang akan merekomendasikan alternatif terbaik dalam pemilihan penerima beasiswa. Kata Kunci : Profile Matching, Sistem Pendukung Keputusan. 1. Pendahuluan 1.1. Latar Belakang Masalah Beasiswa merupakan suatu bentuk pemberian materi yang salah satu tujuannya adalah untuk memberi keringanan dalam membayar biaya perkuliahan bagi mahasiswa yang kurang mampu. Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Budidarma Medan adalah sebuah perguruan tinggi yang memiliki bidang pengajaran informatika yang berdiri sejak tahun 1996, untuk meringankan biaya perkuliahan sekolah tinggi ini memiliki kebijakan yaitu mengadakan program pemberian beasiswa bagi mahasiswa yang kurang mampu dan beasiswa bagi mahasiswa yang berprestasi, dengan memenuhi persyaratan yang harus dipenuhi. Dalam seleksi pemilihan penerima beasiswa, diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan yang nantinya akan membantu pihak yang bersangkutan dalam menentukan penerima beasiswa tersebut, sehingga memperoleh hasil yang efektif dan efisien. Dalam perancangan sistem pendukung keputusan dibutuhkan sebuah metode yang digunakan untuk melakukan perhitungan nilai - nilai kriteria yang dimiliki oleh mahasiswa.

Salah satu metode yang dapat diterapkan dalam perhitungan sistem pendukung keputusan yaitu metode Profile Matching. Metode Profile Matching adalah sebuah mekanisme pengambilan keputusan dengan mengasumsikan bahwa terdapat tingkat variabel predictor yang ideal yang harus dimiliki oleh suatu objek, bukannya tingkat minimal yang harus dipenuhi atau dilewati. 1.2. Perumusan Masalah Berdasarkan latar belakang masalah maka yang menjadi ruang lingkup masalahnya adalah sebagai berikut: 1. Bagaimana mengetahui prosedur pemilihan penerima beasiswa mahasiswa kurang mampu? 2. Bagaimana menerapkan metode Profile Matching untuk membantu menghasilkan keputusan mahasiswa penerima beasiswa kurang mampu? 3. Bagaimana merancang sistem pendukung keputusan dengan menggunakan bahasa pemrograman? 1.3. Tujuan dan Manfaat 1.3.1 Tujuan Penelitian

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Penerima Beasiswa Mahasiswa Kurang Mampu Pada STMIK Budidarma Medan Menerapkan Metode Profile Matching. Oleh : T.M Syahru Ichsan

1

ISSN : 2301-9425


Adapun yang menjadi tujuan penelitian dalam penyusunan skripsi ini adalah: 1. Untuk mengetahui prosedur pemilihan penerima beasiswa mahasiswa kurang mampu. 2. Untuk menerapkan metode Profile Matching untuk membantu menghasilkan keputusan mahasiswa penerima beasiswa kurang mampu. 3. Untuk merancang sistem pendukung keputusan dengan menggunakan bahasa pemrograman. 1.3.2 Manfaat Penelitian Sedangkan yang menjadi manfaat di dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Untuk mendapatkan hasil yang efektif dan efisien dalam pemilihan mahasiswa penerima beasiswa kurang mampu. 2. Untuk membantu bagian yang berperan dalam memahami bagaimana memilih penerima beasiswa mahasiswa dengan menerapkan metode ini. 3. Memahami penulis untuk membuat sebuah sistem pendukung keputusan. 2. Landasan Teori 2.1. Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan atau yang disebut dengan DSS (Decision Support System) adalah sistem berbasis komputer yang ditujukan untuk membantu pengambil keputusan dengan memanfaatkan data dan model untuk mengidentifikasi, memecahkan masalah dan membuat keputusan (Sumber : Fathul Wahid, 2005, 93-94). 2.2. Metode Profile Matching Metode profile matching sering juga disebut dengan metode GAP, yaitu sebuah mekanisme pengambilan keputusan dengan mengasumsikan bahwa terdapat tingkat variabel prediktor yang ideal yang harus dimiliki oleh pelamar (http://journal.usm.ac.id/jurnal/transit/383/detail/, 3 Mei 2013). 2.2.1 Algoritma Metode Profile Matching Berikut ini adalah langkah – langkah dalam penyelesaian perhitungan dengan menggunakan metode profile matching: 1. Aspek - aspek penilaian. 2. Pemetaan GAP kompetensi. 3. Pembobotan GAP kompetensi. 4. Perhitungan dan pengelompokan Core dan Secondary Factor. Perhitungan core factor ditunjukkan menggunakan rumus dibawah ini:

NCF Keterangan : NCF : Nilai rata-rata core factor

NC(aspek) : Jumlah total nilai core factor IC : Jumlah item core factor Sementara itu, perhitungan secondary factor bisa ditunjukkan dengan rumus berikut: NSF Keterangan : NSF : Nilai rata-rata core factor NS (aspek) : jumlah total nilai core factor IS : Jumlah item core factor 5. Perhitungan nilai total Rumus perhitungan nilai total adalah sebagai berikut : (x)%NCF(aspek)+(x)%NSF(aspek) = N(aspek) Keterangan : NCF (aspek) : nilai rata-rata core factor (aspek) NSF (aspek) : nilai rata-rata secondary factor (aspek) N(aspek) : nilai total dari aspek (aspek) (x)% : nilai persen yang diinputkan. 6. Perhitungan penentuan rangking mengacu pada hasil perhitungan. Perhitungan tersebut bisa ditunjukkan dengan rumus dibawah ini : Σ(x)%Nk Keterangan : Nk : nilai kriteria (x)% : nilai persen yang diinputkan (Sumber : http://journal.usm.ac.id/ jurnal/transit/383/detail/, 3 Mei 2013). 3. Analisa Dan Perancangan 3.1. Analisa Penilaian Beasiswa Adapun yang menjadi sasaran untuk penilaian mahasiswa yang nantinya akan menerima beasiswa adalah sebagai berikut: 1. Mahasiswa yang pendapatan orang tuanya paling rendah. 2. Mahasiswa yang sudah mendekati kelulusan. 3. Mahasiswa yang memiliki IPK paling tinggi. (Sumber : SK KOPERTIS No.049/K.1.3.2/KM/2013, 2013) 3.2. Analisa Aspek - Aspek Kriteria Aspek - aspek kriteria yang terdapat dalam pemilihan penerima beasiswa kurang mampu adalah sebagai berikut: 1. Aspek Ekonomi, yaitu terdiri dari kriteria pendapatan orang tua yang disimbolkan dengan C1, dan kriteria jumlah tanggungan orang tua yang disimbolkan dengan C2.


2


2. Aspek Akademik, yaitu terdiri dari kriteria Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) yang disimbolkan dengan C1, dan kriteria tingkat semester yang disimbolkan dengan C2. 3. Aspek Karakter, yaitu terdiri dari kriteria tingkah laku mahasiswa yang disimbolkan dengan C1, dan kriteria keaktifan di dalam berorganisasi yang disimbolkan dengan C2. 3.3. Analisa Metode Profile Matching Dalam Pemberian Beasiswa 3.3.1 Menentukan Alternatif dan Aspek - Aspek Kriteria Pada tahap awal SPK selalu dimulai dengan tahap penentuan alternatif dan aspek kriteria, yaitu data mahasiswa yang akan dimasukkan ke dalam daftar (list) SPK pemilihan penerima beasiswa tersebut. Jumlah dari data yang akan dimasukkan sesuai dengan jumlah yang telah ditentukan pihak yang bersangkutan. Berikut ini contoh data – data mahasiswa yang akan dimasukkan dalam daftar pemilihan penerima beasiswa beserta dengan nilai nilai kriterianya: Tabel 1 : Contoh data mahasiswa Aspek Aspek Aspek Karakte Akade Ekonomi NP r mik Nama M C C C C1 C1 C2 2 1 2 0911 Dedi 700.00 3, VI Ba Bai 3 524 F.S 0 26 II ik k Sgt 3, VI Ba 0911 Denni 1.000. Bai 4 53 II ik 411 M.R 000 k Fernan 0911 500.00 3, VI Ba Bai 2 do 544 0 18 II ik k E.M 3.3.2 Pembobotan Kriteria Berikut ini adalah pembobotan nilai dari kriteria yang telah ditentukan: 1. Aspek Ekonomi a. Besar pendapatan orang tua mahasiswa. Berikut ini tabel dari penentuan bobot nilai pada kriteria pendapatan orang tua mahasiswa: Tabel 2: Kriteria pendapatan orang tua Jarak (range) Nilai >800.000 - 1.000.000 1 >700.000 - 800.000 2 >600.000 - 700.000 3 >500.000 - 600.000 4 <=500.000 5 b. Jumlah tanggungan orang tua. Berikut ini tabel dari penentuan bobot nilai pada kriteria jumlah tanggungan orang tua mahasiswa:

ISSN : 2301-9425

Tabel 3 : Jumlah tanggungan orang tua Jarak (range) Nilai 1 Anak 1 2 Anak 2 3 Anak 3 4 Anak 4 >4 Anak 5 2. Aspek Akademik a. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) mahasiswa. Berikut ini tabel dari penentuan bobot nilai pada kriteria IPK mahasiswa: Tabel 4 : Kriteria IPK mahasiswa Jarak (range) Nilai 2.50 1 >2.50 - 3.20 2 >3.20 - 3.40 3 >3.40 - 3.60 4 >3.60 5 b. Tingkat semester. Berikut ini tabel dari penentuan bobot nilai pada kriteria tingkat semester: Tabel 5 : Kriteria tingkat semester Jarak (range) Nilai III 1 IV 2 V 3 VI 4 VII atau VIII 5 3. Aspek Karakter a. Tingkah laku. Berikut ini tabel dari penentuan bobot nilai pada kriteria tingkah laku mahasiswa: Tabel 6 : Kriteria tingkah laku Jarak (range) Nilai Kurang Baik 1 Baik 3 Sangat Baik 5 b. Keaktifan dalam kegiatan kampus. Berikut ini tabel dari penentuan bobot nilai pada kriteria keaktifan mahasiswa dalam berorganisasi: Tabel 7 :Kriteria keaktifan kegiatan kampus Jarak (range) Nilai Kurang 1 Baik 3 Sangat Baik 5 3.3.3 Pemetaan Gap Berikut ini adalah pemetaan gap pada tiap tiap aspek kriteria:


3

ISSN : 2301-9425


Tabel 8 : Pemetaan gap aspek ekonomi NPM Nama C1 C2 0911524 Dedi F.S 3 3 0911411 Denni M.R 1 4 0911544 Fernando E.M 4 2 Nilai Target 5 4 0911524 Dedi F.S -2 -1 0911411 Denni M.R -4 0 0911544 Fernando E.M -1 -2 Berikut ini pemetaan gap untuk perhitungan aspek akademik yang terdiri dari kriteria Indeks Prestasi Kumulatif dan tingkat semester: Tabel 9 :Perhitungan gap aspek akademik NPM Nama C1 C2 0911524 Dedi F.S 3 5 0911411 Denni M.R 4 5 0911544 Fernando E.M 2 5 Nilai Target 1 3 0911524 0911411 0911544

Dedi F.S Denni M.R Fernando E.M

2 3 1

2 2 2

Berikut ini pemetaan gap untuk perhitungan aspek karakter yang terdiri dari kriteria tingkah laku dan keaktifan mahasiswa dalam organisasi: Table 10 : Perhitungan gap aspek karakter NPM Nama C1 C2 0911524 Dedi F.S 3 3 0911411 Denni M.R 3 5 0911544 Fernando E.M 3 3 Nilai Target 4 3 0911524 Dedi F.S -1 0 0911411 0911544

Denni M.R Fernando E.M

-1 -1

2 0

3.3.4 Pembobotan Gap Kompetensi Setelah selisih nilai pada pemetaan gap diperoleh, maka langkah selanjutnya yaitu membobotkan selisih gap tersebut. Penentuan pembobotan nilai selisih gap yakni sesuai dari ketentuan nilai yang telah ditetapkan. Berikut ini ketentuan dari pembobotannya: Tabel 11 : Ketentuan bobot nilai gap Bobot Selisih Keterangan Nilai gap Kompetensi individu 4 9 kelebihan 4 tingkat / level Kompetensi individu 3 8 kelebihan 3 tingkat / level

2

7

1

6

0

5

-1

4

-2

3

-3

2

-4

1

Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat / level Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat / level Kompetensi individu sesuai dengan kebutuhan Kompetensi individu kekurangan 1 tingkat / level Kompetensi individu kekurangan 2 tingkat / level Kompetensi individu kekurangan 3 tingkat / level Kompetensi individu kekurangan 4 tingkat / level

Dengan kriteria mahasiswa seperti yang terlihat pada tabel di atas, akan diubah bobotnya sesuai dengan nilai bobot gap yang telah ditentukan. Berikut pembobotan nilainya: Tabel 12 : Aspek ekonomi hasil pembobotan gap NPM Nama C1 C2 0911524 Dedi F.S 3 4 0911411 Denni M.R 1 5 0911544 Fernando E.M 4 3 Berikut ini pembobotan nilai gap untuk perhitungan aspek akademik yang terdiri dari kriteria Indeks Prestasi Kumulatif dan tingkat semester: Tabel 13 : Aspek akademik hasil pembobotan gap NPM Nama C1 C2 0911524 Dedi F.S 7 7 0911411 Denni M.R 8 7 0911544 Fernando E.M 6 7 Berikut ini pembobotan nilai gap untuk perhitungan aspek akademik yang terdiri dari kriteria Indeks Prestasi Kumulatif dan tingkat semester: Tabel 14 : Aspek karakter hasil pembobotan gap NPM

Nama

C1

C2

0911524 0911411 0911544

Dedi F.S Denni M.R Fernando E.M

4 4 4

5 7 5

3.3.5 Perhitungan dan Pengelompokan Core Factor dan Secondary Factor Berikut ini perhitungan nilai Core Factor dan Secondary Factor pada tiap - tiap aspek:


4

ISSN : 2301-9425


Tabel 15 : Pengelompokan nilai core factor secondary factor aspek ekonomi Core Secondary C C Facto NPM Nama Factor 1 2 r 0911 Dedi F.S 3 4 3 4 524 0911 Denni 1 5 1 5 411 M.R 0911 Fernand 4 3 4 3 544 o E.M

Denni 1 5 2,6 M.R Fernand 4 3 3,6 o E.M Berikut total nilai nilai core factor dan secondary factor dari aspek akademik yang terdiri dari kriteria Indeks Prestasi Kumulatif dan tingkat semester:

Berikut pengelompokan nilai core factor secondary factor aspek akademik yang terdiri dari kriteria Indeks Pretasi Kumulatif dan tingkat semester:

0911 524 0911 411 0911 544

Tabel 16 : Pengelompokan nilai core factor secondary factor aspek akademik Core Secondary C C Facto NPM Nama Factor 1 2 r 0911 Dedi F.S 7 7 7 7 524 0911 Denni 8 7 8 7 411 M.R 0911 Fernand 6 7 6 7 544 o E.M Berikut pengelompokan nilai core factor secondary factor aspek karakter yang terdiri dari kriteria tingkah laku dan keaktifan mahasiswa dalam organisasi: Tabel 17 : Pengelompokan nilai core factor secondary factor aspek karakter Core C C Secondary NPM Nama Facto 1 2 Factor r 0911 Dedi F.S 4 5 4 5 524 0911 Denni 4 7 4 7 411 M.R 0911 Fernand 4 5 4 5 544 o E.M 3.3.6 Perhitungan Nilai Total Aspek Dari Kriteria Setelah mendapatkan nilai core factor dan secondary factor, selanjutnya yang perlu dilakukan ialah menjumlahkan nilai core factor dan secondary factornya.

NPM 0911 524

Tabel 18 : Nilai total aspek ekonomi Core Secondary Nama N Factor Factor Dedi F.S

3

4

3,4

0911 411 0911 544

NPM

Tabel 19 : Nilai total aspek akademik Core Secondary Nama N Factor Factor Dedi F.S Denni M.R Fernand o E.M

7

7

7

8

7

7,6

6

7

6,4

Berikut total nilai nilai core factor dan secondary factor dari aspek akademik yang terdiri dari kriteria Indeks Prestasi Kumulatif dan tingkat semester:

NPM 0911 524 0911 411 0911 544

Tabel 20 : Nilai total aspek karakter Core Secondary Nama N Factor Factor Dedi F.S Denni M.R Fernand o E.M

4

5

4,4

4

7

5,2

4

5

4,4

3.3.7 Perhitungan Rangking Langkah yang terakhir dalam metode profile matching yaitu perhitungan rangking atau pengurutan nilai dari setiap alternatif. Nilainya adalah sebagai berikut: Tabel 21 : Perhitungan nilai total NPM 0911 524 0911 411 0911 544

Nama

NE

NA

NK

Nilai Total

Dedi F.S

3,4

7

4,4

4,68

2,6

7,6

5,2

4,62

3,6

6,4

4,4

4,60

Denni M.R Fernando E.M

Dengan hasil akhir yang telah diperoleh, akan disimpulkan hasil pengurutan dengan nilai tertinggi, nilai yang tertinggi sesuai dengan langkah perhitungan metode profile matching yaitu sebagai berikut: Tabel 22 : Rangking alternatif


5


Peringkat 1 2 3

NPM 0911524 0911411 0911544

Nama Dedi F.S Denni M.R Fernando E.M

ISSN : 2301-9425

Nilai 4,68 4,62 4,60

4. Implementasi Dan Evaluasi 4.1. Implementasi Pada bab ini akan membahas tentang implementasi perancangan yang telah dilakukan, dan kemudian akan dilakukan uji coba terhadap aplikasi sekaligus melakukan evaluasi terhadap kelebihan dan kekurangan yang ada pada aplikasi sistem pendukung keputusan.

4.1.1 Hasil Output Berikut ini beberapa data mahasiswa STMIK Budidarma Medan yang menjadi hasil (output) dari data yang telah dimasukkan pada aplikasi sistem pendukung keputusan adalah sebagai berikut:

Gambar 1 : Tampilan output data peserta beasiswa 4.1.2 Hasil Input Adapun Program simulasi yang akan digunakan menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic .Net 2008, dimana cara kerjanya dijelaskan pada proses-proses berikut : 1. Menjalankan Aplikasi melalui login Login digunakan sebagai syarat untuk masuk ke aplikasi sistem pendukung keputusan.

Gambar 3 : Form menu utama 3. Tampilan menu input data mahasiswa Untuk membuka menu input data mahasiswa, pilih menu bar mahasiswa kemudian pilih input data mahasiswa. Tampilannya sebagai berikut:

Gambar 4 : Tampilan form input data mahasiswa 4. Tampilan ketentuan bobot kriteria Untuk menampilkan menu ini, pilih proses kemudian pilih ketentuan bobot kriteria. Berikut ini tampilan ketentuan bobot kriteria yang digunakan untuk menentukan pembobotan dalam aplikasi ini:

Gambar 5 : Tampilan ketentuan bobot kriteria Gambar 2 : Tampilan login 2. Tampilan Form Utama Setelah berhasil melakukan login, maka program akan menampilkan Form Utama, berikut adalah tampilan dari Form Utama.

5. Tampilan ketentuan bobot gap Untuk menampilkan menu ini, pilih proses kemudian pilih ketentuan bobot gap. Tampilannya adalah sebagai berikut:


6


Gambar 6: Tampilan ketentuan bobot gap 6. Tampilan perhitungan metode Profile Matching Untuk menampilkan menu ini, pilih proses kemudian pilih perhitungan metode profile matching. Berikut tampilannya:

Gambar 7 : Tampilan menu perhitungan metode Profile Matching 7. Tampilan tentang penulis Form tampilan tentang penulis merupakan tampilan form untuk menampilkan data penulis. Berikut tampilannya:

ISSN : 2301-9425

telah diselesaikan ini dapatlah diambil beberapa kesimpulan diantaranya adalah sebagai berikut: 1. Dengan adanya penelitian ini, penulis memahami bagaimana prosedur - prosedur dalam memenuhi persyaratan pemilihan beasiswa mahasiswa kurang mampu. 2. Dengan penerapan metode Profile Matching menghasilkan keputusan yang baik dalam penyeleksian dan perhitungan nilai - nilai kriteria yang dimiliki mahasiswa, sehingga diketahui hasil yang akurat dalam proses pemilihan penerima beasiswa mahasiswa kurang mampu. 3. Dengan adanya penelitian ini, penulis telah merancang suatu aplikasi sistem pendukung keputusan dengan menggunakan bahasa pemrograman, sehingga dapat membantu pihak yang bersangkutan dalam mengolah data mahasiswa dengan efektif dan efisien. 5.2. Saran Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, ada beberapa saran yang akan penulis sampaikan kepada pihak STMIK Budidarma Medan, antara lain: 1. Dilihat dari sistem yang selama ini digunakan sudah bisa diperbaharui dengan sistem terkomputerisasi, agar dalam melaksanakan penyeleksian penerima beasiswa memperoleh kemudahan, selain itu dengan menggunakan suatu aplikasi sistem pendukung keputusan akan dapat diketahui dengan akurat siapa yang berhak dan tidak berhak dalam menerima beasiswa kurang mampu. 2. Diharapkan adanya pengembangan terhadap sistem pendukung keputusan, misalnya dikembangkan menjadi aplikasi berbasis web. DAFTAR PUSTAKA 1. Fathul Wahid. 2005. Kamus Istilah Teknologi Informasi. Yogyakarta. Penerbit Andi. 2. Syarifatun Ni’mah. Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Menggunakan Metode Profile Matching Berbasis Web Dengan Framework Codeigniter. (2013). 3. http://journal.usm.ac.id/jurnal/transit/383/detail/ Waktu Akses: 3 Mei 2013, 16:14 WIB

Gambar 8 : Tampilan tentang penulis 5. Kesimpulan Dan Saran 5.1. Kesimpulan Dari hasil perancangan aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Penerima Beasiswa Mahasiswa Kurang Mampu Pada STMIK Budidarma Medan Menerapkan Metode Profile Matching yang Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Penerima Beasiswa Mahasiswa Kurang Mampu Pada STMIK Budidarma Medan Menerapkan Metode Profile Matching. Oleh : T.M Syahru Ichsan

7

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PENERIMA BEASISWA MAHASISWA KURANG MAMPU PADA STMIK BUDIDARMA MEDAN MENERAPKAN METODE PROFILE MATCHING

Recommend Documents