SlideShare a Scribd company logo
1 of 28
Teknik Informatika STIKI Indonesia
.:: Profile Matching ::.
adalah sebuah mekanisme pengambilan keputusan
dengan mengasumsikan bahwa terdapat tingkat variabel
prediktor yang ideal yang harus dipenuhi oleh subyek
yang diteliti, bukannya tingkat minimal yang harus
dipenuhi atau dilewati.
Contoh penerapannya :
Evaluasi kinerja karyawan untuk promosi jabatan
Manajemen football player
Penerima beasiswa yang layak
dan lain-lain…..
Profile Matching = Pencocokan Profil dengan
menghitung nilai GAP
GAP = perbandingan/perbedaan/selisih
value/kinerja masing-masing
aspek/attribut dengan value target
Teknik Informatika STIKI Indonesia
LANGKAH – LANGKAH METODE PROFILE
MATCHING
Menentukan variabel data-data
Menentukan aspek-aspek yang
digunakan untuk penilaian
Pemetaan GAP Profil
• EVALUASI KINERJA KARYAWAN UNTUK PROMOSI
JABATAN
MISAL TERDAPAT 5 KARYAWAN YANG AKAN
DIPROMOSIKAN
KONSEP:
MENCARI ORANG YANG MEMILIKI PROFIL SEDEKAT
MUNGKIN DENGAN JABATAN YANG SEDANG KOSONG
Teknik Informatika STIKI Indonesia
CONTOH KASUS
ASPEK-ASPEK PENILAIAN
Dalam kasus ini, dicontohkan 3 aspek penilaian yang
digunakan, yaitu:
1. Aspek Kecerdasan, yang memiliki 10 faktor:
- Common Sense
- Verbalisasi Ide
- Sistematika berpikir
- Penalaran dan Solusi Real
- Konsentrasi
- Logika Praktis
- Fleksibilitas Berpikir
- Imajinasi Kreatif
- Antisipasi
- Potensi Kecerdasan
Teknik Informatika STIKI Indonesia
2. Aspek Sikap Kerja, yang memiliki 6 faktor penilaian:
– Energi Psikis
– Ketelitian dan Tanggung jawab
– Kehati-hatian
– Pengendalian Perasaan
– Dorongan berprestasi
– Vitalitas Perencanaan
3. Aspek Perilaku, yang memiliki 4 faktor penilaian:
– Kekuasaan (Dominance)
– Pengaruh (Influence)
– Keteguhan Hati (Steadiness)
– Pemenuhan (Compliance)
Teknik Informatika STIKI Indonesia
PEMETAAN GAP KOMPETENSI
Gap : perbandingan/perbedaan/selisih value masing-
masing aspek/attribut dengan value target
Gap = Value Attribut – Value Target
Teknik Informatika STIKI Indonesia
1. Tabel Perhitungan Gap untuk Aspek Kecerdasan
No Id_Kary 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 K1001 2 4 3 3 2 2 4 3 2 3
2 K1002 3 4 3 3 2 3 4 2 4 4
3 K1003 4 4 3 3 4 3 2 3 3 2
4 K1004 3 5 4 3 4 4 3 5 4 3
5 K1005 3 3 3 1 2 5 3 2 5 4
Profil Jabatan 3 3 4 4 3 4 4 5 3 4
1 K1001 -1 1 -1 -1 -1 -2 0 -2 -1 -1
Gap
2 K1002 0 1 -1 -1 -1 -1 0 -3 1 0
3 K1003 1 1 -1 -1 1 -1 -2 -2 0 -2
4 K1004 0 2 0 -1 1 0 -1 - 1 -1
5 K1005 0 0 -1 -3 -1 1 -1 -3 2 0
Teknik Informatika STIKI Indonesia
Keterangan:
1 : Common Sense
2 : Verbalisasi Ide
3 : Sistematika Berpikir
4 : Penalaran dan Solusi Real
5 : Konsentrasi
6 : Logika Praktis
7 : Fleksibilitas Berpikir
8 : Imajinasi Kreatif
9 : Antisipasi
10 : Potensi Kecerdasan
Teknik Informatika STIKI Indonesia
2. Tabel Perhitungan Gap untuk Aspek Sikap Kerja
No Id_Kary 1 2 3 4 5 6
1 K1001 3 4 3 1 3 1
2 K1002 4 5 5 1 4 1
3 K1003 4 2 2 4 5 2
4 K1004 1 5 5 5 5 2
5 K1005 4 5 4 3 5 3
Profil Jabatan 3 4 2 3 3 5
1 K1001 0 0 1 -2 0 -4
Gap
2 K1002 1 1 3 -2 1 -4
3 K1003 1 -2 0 1 2 -3
4 K1004 -2 1 3 2 2 -3
5 K1005 1 1 2 0 2 -2
Teknik Informatika STIKI Indonesia
Keterangan:
1 : Energi Psikis
2 : Ketelitian dan Tanggung Jawab
3 : Kehati-hatian
4 : Pengendalian Perasaan
5 : Dorongan Berprestasi
6 : Vitalitas dan Perencanaan
Teknik Informatika STIKI Indonesia
3. Tabel Perhitungan Gap untuk Aspek Perilaku
No Id_Kary 1 2 3 4
1 K1001 4 4 4 4
2 K1002 4 3 4 4
3 K1003 4 5 5 2
4 K1004 3 3 4 5
5 K1005 4 3 3 5
Profil Jabatan 3 3 4 5
1 K1001 1 1 0 -1
Gap
2 K1002 1 0 0 -1
3 K1003 1 2 1 -3
4 K1004 0 0 0 0
5 K1005 1 0 -1 0
Teknik Informatika STIKI Indonesia
Keterangan:
1 : Dominance (Kekuasaan)
2 : Influences (Pengaruh)
3 : Steadiness (Keteguhan Hati)
4 : Compliance (Pemenuhan)
Teknik Informatika STIKI Indonesia
Selisih Bobot Nilai Keterangan
0 5 Tidak ada selisih (kompetensi sesuai dg yg dibutuhkan)
1 4,5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat
-1 4 Kompetensi individu kekurangan 1 tingkat
2 3,5 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat
-2 3 Kompetensi individu kekurangan 2 tingkat
3 2,5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat
-3 2 Kompetensi individu kekurangan 3 tingkat
4 1,5 Kompetensi individu kelebihan 4 tingkat
-4 1 Kompetensi individu kekurangan 4 tingkat
Pembobotan
Setelah diperoleh Gap pada masing-masing karyawan, setiap profil
karyawan diberi bobot nilai sesuai ketentuan pada Tabel Bobot Nilai Gap
Tabel Bobot Nilai Gap
Teknik Informatika STIKI Indonesia
Setiap karyawan akan memiliki tabel bobot seperti contoh-contoh
tabel yang berada di bawah ini (contoh : untuk K1001)
Tabel 1. Kecerdasan hasil pemetaan gap kompetensi dan hasil bobot nilai gap
Tabel 2. Sikap kerja hasil pemetaan gap dan hasil bobot nilai gap
Tabel 3. Perilaku hasil pemetaan gap dan hasil bobot nilai gap
No Sub Aspek 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Keterangan
1 K1001 -1 1 -1 -1 -1 -2 0 -2 -1 -1 Nilai Gap
K1001 4 4,5 4 4 4 3 5 3 4 4 Hasil Bobot Nilai
No Sub Aspek 1 2 3 4 5 6 Keterangan
1 K1001 0 0 1 -2 0 -4 Nilai Gap
K1001 5 5 4,5 3 5 1 Hasil Bobot Nilai
No Sub Aspek 1 2 3 4 Keterangan
1 K1001 1 1 0 -1 Nilai Gap
K1001 4,5 4,5 5 4 Hasil Bobot Nilai
Teknik Informatika STIKI Indonesia
PERHITUNGAN DAN PENGELOMPOKAN CORE DAN SECONDARY
FACTOR
Setelah menentukan bobot nilai gap untuk ketiga aspek, yaitu aspek
kecerdasan, sikap kerja, dan perilaku dengan cara yang sama, setiap aspek
dikelompokkan menjadi 2 kelompok yaitu:
“Core Factor “ dan “Secondary Factor “
Perhitungan CORE FACTOR :
NCF =
Keterangan :
NCF : Nilai rata-rata core factor
NC (i,s,p) : Jumlah total nilai core factor (kecerdasan, sikap kerja, perilaku)
IC : Jumlah item core factor
Teknik Informatika STIKI Indonesia
Perhitungan SECONDARY FACTOR :
NSF =
Keterangan :
NSF : Nilai rata-rata secondary factor
NS (i,s,p) : Jumlah nilai total secondary factor (kecerdasan, sikap kerja,
perilaku)
IS : Jumlah item secondary factor
Teknik Informatika STIKI Indonesia
1. Aspek Kecerdasan (Contoh: untuk K1001)
Perhitungan core factor dan secondary factor untuk aspek kecerdasan dilakukan
dengan terlebih dahulu menentukan subaspek mana yang menjadi core factor
dari aspek kecerdasan misalnya sub aspek 1, 2, 5, 8 dan 9, dan sub aspek
sisanya akan menjadi secondary factor. Kemudian nilai core factor dan
secondary factor tersebut dijumlahkan dan hasilnya bisa dilihat pada tabel berikut.
Berikut cara pengerjaannya:
NCF = NCF = = 3,9
NSF = NSF = = 4
Tabel Pengelompokan Bobot Nilai Gap Aspek Kecerdasan
No Sub Aspek 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Core Factor Secondary
Factor
1 K1001 4 4,5 4 4 4 3 5 3 4 4 3,9 4
Teknik Informatika STIKI Indonesia
2. Aspek Sikap Kerja (Contoh: untuk K1001)
Cara perhitungannya sama dengan yang diatas, dan sub aspek yang dipilih
untuk jadi core factor bagi aspek sikap kerja misalnya 1, 2 dan 5, sedangkan
sub aspek sisanya akan menjadi secondary factor. Perhitungannya adalah
sbb:
NCF = NCF = = 5
NSF = NSF = = 2,8
Tabel Pengelompokan Bobot Nilai Gap Aspek Sikap Kerja
No Sub Aspek 1 2 3 4 5 6 Core factor Secondary Factor
1 K1001 5 5 4,5 3 5 1 5 2,8
Teknik Informatika STIKI Indonesia
3. Aspek Perilaku (Contoh: untuk K1001)
Core factor untuk aspek perilaku dimisalkan sub aspek yang dipilihnya
adalah 1 dan 2, sedangkan sisanya akan menjadi secondary factor. Berikut
cara pengerjaannya:
NCF = NCF = = 4,5
NSF = NSF = = 4,5
Tabel Pengelompokan Bobot Nilai Gap Aspek Perilaku
No Sub Aspek 1 2 3 4 Core factor Secondary Factor
1 K1001 4,5 4,5 5 4 4,5 4,5
Teknik Informatika STIKI Indonesia
PERHITUNGAN NILAI TOTAL
Dari perhitungan setiap aspek yang diatas, berikutnya dihitung nilai total
berdasarkan presentase dari core factor dan secondary factor yang
diperkirakan berpengaruh terhadap kinerja tiap-tiap karyawan.
(x)%.NCF(i,s,p) + (x)%.NSF(i,s,p) = N(i,s,p)
Keterangan:
NCF(i,s,p) : Nilai rata-rata core factor (kecerdasan, sikap, perilaku)
NSF(i,s,p) : Nilai rata-rata secondary factor (kecerdasan, sikap, perilaku)
N(i,s,p) : Nilai total dari aspek (kecerdasan, sikap, perilaku)
(x)% : Nilai persen yang diinputkan
Teknik Informatika STIKI Indonesia
Perhitungan aspek kecerdasan, aspek sikap kerja dan aspek perilaku dengan
nilai 60% dan 40% seperti berikut ini:
1. Aspek Kecerdasan (Contoh: untuk K1001)
Ni = (60% x 3,9) + (40% x 4) = 3,94
Tabel Nilai Total Aspek Kecerdasan
2. Aspek Sikap Kerja (Contoh: untuk K1001)
Ns = (60% x 5) + (40% x 2,8) = 4,12
Tabel Nilai Total Aspek Sikap Kerja
No Sub Aspek Core Factor Secondary
Factor
Ni
1 K1001 3,9 4 3,94
No Sub Aspek Core Factor Secondary
factor
Ns
1 K1001 5 2,8 4,12
Teknik Informatika STIKI Indonesia
3. Aspek Perilaku (Contoh : untuk K1001)
Np = (60% x 4,5) + (40% x 4,5) = 4,5
Tabel Nilai Total Aspek Perilaku
No Sub Aspek Core Factor Secondary Factor Np
1 K1001 4,5 4,5 4,5
Teknik Informatika STIKI Indonesia
PERHITUNGAN PENENTUAN RANKING
Hasil akhir dari proses profile matching adalah ranking dari kandidat yang
diajukan untuk mengisi suatu jabatan tertentu.
Penentuan ranking mengacu pada hasil perhitungan tertentu.
Ranking = (x)%.Ni + (x)%.Ns + (x)%.Np
Keterangan:
Ni : Nilai kecerdasan
Ns : Nilai Sikap Kerja
Np : Nilai Perilaku
(x)% : Nilai Persen yang diinputkan
Teknik Informatika STIKI Indonesia
Sebagai contoh dari rumus untuk perhitungan ranking di atas, perhatikan
hasil akhir dari karyawan dengan Id_kary K1001 dengan nilai persen =
20%, 30% dan 50% sebagai berikut:
Ranking = (20% x 3,94) + (30% x 4,12) + (50% x 4,5)
= 0,78 + 1,24 + 2,25
= 4,274
Tabel Hasil akhir proses Profile Matching (Contoh: untuk K1001)
Setelah setiap kandidat mendapatkan hasil akhir seperti contoh pada
tabel diatas, maka bisa ditentukan peringkat atau ranking dari kandidat
berdasarkan pada semakin besarnya nilai hasil akhir sehingga
semakin besar pula kesempatan untuk menduduki jabatan yang
ada, begitu pula sebaliknya.
No Id_Kary Ni Ns Np Hasil AKhir
1 K1001 3,94 4,12 4,50 4,274
Teknik Informatika STIKI Indonesia
TERIMAKASIH

More Related Content

What's hot

Metodologi Penelitian pada Bidang Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Metodologi Penelitian pada Bidang Ilmu Komputer dan Teknologi InformasiMetodologi Penelitian pada Bidang Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Metodologi Penelitian pada Bidang Ilmu Komputer dan Teknologi InformasiAlbaar Rubhasy
 
Matematika Diskrit - 11 kompleksitas algoritma - 03
Matematika Diskrit - 11 kompleksitas algoritma - 03Matematika Diskrit - 11 kompleksitas algoritma - 03
Matematika Diskrit - 11 kompleksitas algoritma - 03KuliahKita
 
5 Macam Metode Dasar Kriptografi
5 Macam Metode Dasar Kriptografi5 Macam Metode Dasar Kriptografi
5 Macam Metode Dasar KriptografiRoziq Bahtiar
 
Menentukan sistem persamaan linier dalam bentuk sistem konsisten dan inkonsisten
Menentukan sistem persamaan linier dalam bentuk sistem konsisten dan inkonsistenMenentukan sistem persamaan linier dalam bentuk sistem konsisten dan inkonsisten
Menentukan sistem persamaan linier dalam bentuk sistem konsisten dan inkonsistenBAIDILAH Baidilah
 
Pengantar Sistem Berkas (Lanjutan)
Pengantar Sistem Berkas (Lanjutan)Pengantar Sistem Berkas (Lanjutan)
Pengantar Sistem Berkas (Lanjutan)formatik
 
ITP UNS SEMESTER 2 Integer programming
ITP UNS SEMESTER 2 Integer programmingITP UNS SEMESTER 2 Integer programming
ITP UNS SEMESTER 2 Integer programmingFransiska Puteri
 
proposisi majemuk & Tautologi
 proposisi majemuk & Tautologi proposisi majemuk & Tautologi
proposisi majemuk & TautologiHuzairi Zairi
 
Analisis Algoritma - Strategi Algoritma Divide and Conquer
Analisis Algoritma - Strategi Algoritma Divide and ConquerAnalisis Algoritma - Strategi Algoritma Divide and Conquer
Analisis Algoritma - Strategi Algoritma Divide and ConquerAdam Mukharil Bachtiar
 
Proses Data Mining
Proses Data MiningProses Data Mining
Proses Data Miningdedidarwis
 
Bab ii peluang dan distribusi peluang
Bab ii peluang dan distribusi peluangBab ii peluang dan distribusi peluang
Bab ii peluang dan distribusi peluangIr. Zakaria, M.M
 
ERD Sistem Informasi Pemesanan Tiket Bioskop Online
ERD Sistem Informasi Pemesanan Tiket Bioskop OnlineERD Sistem Informasi Pemesanan Tiket Bioskop Online
ERD Sistem Informasi Pemesanan Tiket Bioskop OnlineLucha Kamala Putri
 
Metode Simpleks - Riset Operasional
Metode Simpleks - Riset OperasionalMetode Simpleks - Riset Operasional
Metode Simpleks - Riset OperasionalLelys x'Trezz
 
Pengembangan Perangkat Lunak
Pengembangan Perangkat LunakPengembangan Perangkat Lunak
Pengembangan Perangkat Lunaksoleh saputra
 

What's hot (20)

Metodologi Penelitian pada Bidang Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Metodologi Penelitian pada Bidang Ilmu Komputer dan Teknologi InformasiMetodologi Penelitian pada Bidang Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Metodologi Penelitian pada Bidang Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
 
Matematika Diskrit - 11 kompleksitas algoritma - 03
Matematika Diskrit - 11 kompleksitas algoritma - 03Matematika Diskrit - 11 kompleksitas algoritma - 03
Matematika Diskrit - 11 kompleksitas algoritma - 03
 
5 Macam Metode Dasar Kriptografi
5 Macam Metode Dasar Kriptografi5 Macam Metode Dasar Kriptografi
5 Macam Metode Dasar Kriptografi
 
Deadlock
DeadlockDeadlock
Deadlock
 
Menentukan sistem persamaan linier dalam bentuk sistem konsisten dan inkonsisten
Menentukan sistem persamaan linier dalam bentuk sistem konsisten dan inkonsistenMenentukan sistem persamaan linier dalam bentuk sistem konsisten dan inkonsisten
Menentukan sistem persamaan linier dalam bentuk sistem konsisten dan inkonsisten
 
Pengantar Sistem Berkas (Lanjutan)
Pengantar Sistem Berkas (Lanjutan)Pengantar Sistem Berkas (Lanjutan)
Pengantar Sistem Berkas (Lanjutan)
 
ITP UNS SEMESTER 2 Integer programming
ITP UNS SEMESTER 2 Integer programmingITP UNS SEMESTER 2 Integer programming
ITP UNS SEMESTER 2 Integer programming
 
proposisi majemuk & Tautologi
 proposisi majemuk & Tautologi proposisi majemuk & Tautologi
proposisi majemuk & Tautologi
 
Analisis Algoritma - Strategi Algoritma Divide and Conquer
Analisis Algoritma - Strategi Algoritma Divide and ConquerAnalisis Algoritma - Strategi Algoritma Divide and Conquer
Analisis Algoritma - Strategi Algoritma Divide and Conquer
 
Feasibility analysis
Feasibility analysisFeasibility analysis
Feasibility analysis
 
Proses Data Mining
Proses Data MiningProses Data Mining
Proses Data Mining
 
Bab ii peluang dan distribusi peluang
Bab ii peluang dan distribusi peluangBab ii peluang dan distribusi peluang
Bab ii peluang dan distribusi peluang
 
ERD Sistem Informasi Pemesanan Tiket Bioskop Online
ERD Sistem Informasi Pemesanan Tiket Bioskop OnlineERD Sistem Informasi Pemesanan Tiket Bioskop Online
ERD Sistem Informasi Pemesanan Tiket Bioskop Online
 
Probabilitas 2
Probabilitas 2Probabilitas 2
Probabilitas 2
 
Critical path method (cpm)
Critical path method (cpm)Critical path method (cpm)
Critical path method (cpm)
 
Sistem Penunjang Keputusan [Teori Pengambilan Keputusan]
Sistem Penunjang Keputusan [Teori Pengambilan Keputusan]Sistem Penunjang Keputusan [Teori Pengambilan Keputusan]
Sistem Penunjang Keputusan [Teori Pengambilan Keputusan]
 
Metode Simpleks - Riset Operasional
Metode Simpleks - Riset OperasionalMetode Simpleks - Riset Operasional
Metode Simpleks - Riset Operasional
 
Statistika inferensial 1
Statistika inferensial 1Statistika inferensial 1
Statistika inferensial 1
 
Pengembangan Perangkat Lunak
Pengembangan Perangkat LunakPengembangan Perangkat Lunak
Pengembangan Perangkat Lunak
 
Insertion sort
Insertion sortInsertion sort
Insertion sort
 

Similar to OPTIMASI PROFIL

Profile Matching New.pptx
Profile Matching New.pptxProfile Matching New.pptx
Profile Matching New.pptxShary Armonitha
 
Jpu dan pembinaan item
Jpu dan pembinaan itemJpu dan pembinaan item
Jpu dan pembinaan itemJerry St
 
Agus supriyono, hapzi ali, sistem pendukung keputusan, ut, 2017
Agus supriyono, hapzi ali, sistem pendukung keputusan, ut, 2017Agus supriyono, hapzi ali, sistem pendukung keputusan, ut, 2017
Agus supriyono, hapzi ali, sistem pendukung keputusan, ut, 2017Agus Supriyono
 
Artikel Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Karyawan Berprestasi dengan Met...
Artikel Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Karyawan Berprestasi dengan Met...Artikel Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Karyawan Berprestasi dengan Met...
Artikel Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Karyawan Berprestasi dengan Met...Ary Darma
 
Rancangan perbaikan display berdasarkan analisa conjoint pada sebuah jam din...
Rancangan perbaikan display  berdasarkan analisa conjoint pada sebuah jam din...Rancangan perbaikan display  berdasarkan analisa conjoint pada sebuah jam din...
Rancangan perbaikan display berdasarkan analisa conjoint pada sebuah jam din...Nuhman Nuhman
 
Agus supriyono, hapzi ali, sistem penunjang keputusan, ut, 2017
Agus supriyono, hapzi ali, sistem penunjang keputusan, ut, 2017Agus supriyono, hapzi ali, sistem penunjang keputusan, ut, 2017
Agus supriyono, hapzi ali, sistem penunjang keputusan, ut, 2017Agus Supriyono
 
Teknik Analisis Data Ekstan
Teknik Analisis Data EkstanTeknik Analisis Data Ekstan
Teknik Analisis Data EkstanHEVILORIS
 
Financial modeling corporate finance perspective (18 11-2015)
Financial modeling  corporate finance perspective (18 11-2015)Financial modeling  corporate finance perspective (18 11-2015)
Financial modeling corporate finance perspective (18 11-2015)mputrawal
 
431 748-1-sm
431 748-1-sm431 748-1-sm
431 748-1-smhilman31
 
Enterprise Architecture Planning (EAP) untuk EHMS Kementrian Kesehatan RI
Enterprise Architecture Planning (EAP) untuk EHMS Kementrian Kesehatan RIEnterprise Architecture Planning (EAP) untuk EHMS Kementrian Kesehatan RI
Enterprise Architecture Planning (EAP) untuk EHMS Kementrian Kesehatan RIWisnu Arimurti
 
Diagnosa Organisasi,.....................
Diagnosa Organisasi,.....................Diagnosa Organisasi,.....................
Diagnosa Organisasi,.....................lisa hidayati
 
Teknik penyusunan kisi kisi (praktek)
Teknik penyusunan kisi   kisi (praktek)Teknik penyusunan kisi   kisi (praktek)
Teknik penyusunan kisi kisi (praktek)Aprian Hidayat
 
Silabus simdig smk
Silabus simdig smkSilabus simdig smk
Silabus simdig smkariskaintan
 
Materi evaluasi
Materi evaluasiMateri evaluasi
Materi evaluasiPenulis
 
Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung KeputusanSistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung KeputusanAfdan Rojabi
 
Makalah tugaas rangkuman manajemen sdm dan stratejik
Makalah tugaas rangkuman manajemen sdm dan stratejikMakalah tugaas rangkuman manajemen sdm dan stratejik
Makalah tugaas rangkuman manajemen sdm dan stratejikkiki guskha
 

Similar to OPTIMASI PROFIL (20)

Profile Matching New.pptx
Profile Matching New.pptxProfile Matching New.pptx
Profile Matching New.pptx
 
6018 p1-p psp-akuntansi
6018 p1-p psp-akuntansi6018 p1-p psp-akuntansi
6018 p1-p psp-akuntansi
 
Jpu dan pembinaan item
Jpu dan pembinaan itemJpu dan pembinaan item
Jpu dan pembinaan item
 
Agus supriyono, hapzi ali, sistem pendukung keputusan, ut, 2017
Agus supriyono, hapzi ali, sistem pendukung keputusan, ut, 2017Agus supriyono, hapzi ali, sistem pendukung keputusan, ut, 2017
Agus supriyono, hapzi ali, sistem pendukung keputusan, ut, 2017
 
Artikel Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Karyawan Berprestasi dengan Met...
Artikel Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Karyawan Berprestasi dengan Met...Artikel Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Karyawan Berprestasi dengan Met...
Artikel Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Karyawan Berprestasi dengan Met...
 
Rancangan perbaikan display berdasarkan analisa conjoint pada sebuah jam din...
Rancangan perbaikan display  berdasarkan analisa conjoint pada sebuah jam din...Rancangan perbaikan display  berdasarkan analisa conjoint pada sebuah jam din...
Rancangan perbaikan display berdasarkan analisa conjoint pada sebuah jam din...
 
Ahp
AhpAhp
Ahp
 
Agus supriyono, hapzi ali, sistem penunjang keputusan, ut, 2017
Agus supriyono, hapzi ali, sistem penunjang keputusan, ut, 2017Agus supriyono, hapzi ali, sistem penunjang keputusan, ut, 2017
Agus supriyono, hapzi ali, sistem penunjang keputusan, ut, 2017
 
Teknik Analisis Data Ekstan
Teknik Analisis Data EkstanTeknik Analisis Data Ekstan
Teknik Analisis Data Ekstan
 
Financial modeling corporate finance perspective (18 11-2015)
Financial modeling  corporate finance perspective (18 11-2015)Financial modeling  corporate finance perspective (18 11-2015)
Financial modeling corporate finance perspective (18 11-2015)
 
431 748-1-sm
431 748-1-sm431 748-1-sm
431 748-1-sm
 
Enterprise Architecture Planning (EAP) untuk EHMS Kementrian Kesehatan RI
Enterprise Architecture Planning (EAP) untuk EHMS Kementrian Kesehatan RIEnterprise Architecture Planning (EAP) untuk EHMS Kementrian Kesehatan RI
Enterprise Architecture Planning (EAP) untuk EHMS Kementrian Kesehatan RI
 
Logam mesin core 8
Logam mesin core 8Logam mesin core 8
Logam mesin core 8
 
Struktur & Skala Upah.pptx
Struktur & Skala Upah.pptxStruktur & Skala Upah.pptx
Struktur & Skala Upah.pptx
 
Diagnosa Organisasi,.....................
Diagnosa Organisasi,.....................Diagnosa Organisasi,.....................
Diagnosa Organisasi,.....................
 
Teknik penyusunan kisi kisi (praktek)
Teknik penyusunan kisi   kisi (praktek)Teknik penyusunan kisi   kisi (praktek)
Teknik penyusunan kisi kisi (praktek)
 
Silabus simdig smk
Silabus simdig smkSilabus simdig smk
Silabus simdig smk
 
Materi evaluasi
Materi evaluasiMateri evaluasi
Materi evaluasi
 
Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung KeputusanSistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan
 
Makalah tugaas rangkuman manajemen sdm dan stratejik
Makalah tugaas rangkuman manajemen sdm dan stratejikMakalah tugaas rangkuman manajemen sdm dan stratejik
Makalah tugaas rangkuman manajemen sdm dan stratejik
 

More from I Gede Iwan Sudipa

Diktat Pemrograman Web dengan laravel 5.4
Diktat Pemrograman Web dengan laravel 5.4Diktat Pemrograman Web dengan laravel 5.4
Diktat Pemrograman Web dengan laravel 5.4I Gede Iwan Sudipa
 
Kondisi Perulangan dalam pemrograman
Kondisi Perulangan dalam pemrogramanKondisi Perulangan dalam pemrograman
Kondisi Perulangan dalam pemrogramanI Gede Iwan Sudipa
 
Pengantar Algoritma dan Pemrograman
Pengantar Algoritma dan PemrogramanPengantar Algoritma dan Pemrograman
Pengantar Algoritma dan PemrogramanI Gede Iwan Sudipa
 
Controller dalam Laravel (Pemrograman Web II)
Controller dalam Laravel (Pemrograman Web II)Controller dalam Laravel (Pemrograman Web II)
Controller dalam Laravel (Pemrograman Web II)I Gede Iwan Sudipa
 
Konsep View dan Blade dalam Laravel (Pemrograman Web II)
Konsep View dan Blade dalam Laravel (Pemrograman Web II)Konsep View dan Blade dalam Laravel (Pemrograman Web II)
Konsep View dan Blade dalam Laravel (Pemrograman Web II)I Gede Iwan Sudipa
 
Konsep Routing dalam Laravel (Pemrograman Web II)
Konsep Routing dalam Laravel (Pemrograman Web II)Konsep Routing dalam Laravel (Pemrograman Web II)
Konsep Routing dalam Laravel (Pemrograman Web II)I Gede Iwan Sudipa
 
Cara membuat koneksi PHP dan database MySQL
Cara membuat koneksi PHP dan database MySQLCara membuat koneksi PHP dan database MySQL
Cara membuat koneksi PHP dan database MySQLI Gede Iwan Sudipa
 
Penggunaan FORM dalam pemrograman web
Penggunaan FORM dalam pemrograman webPenggunaan FORM dalam pemrograman web
Penggunaan FORM dalam pemrograman webI Gede Iwan Sudipa
 
Perulangan dan Array dalam PHP
Perulangan dan Array dalam PHPPerulangan dan Array dalam PHP
Perulangan dan Array dalam PHPI Gede Iwan Sudipa
 
Pernyataan Kondisi dalam Pemrograman PHP
Pernyataan  Kondisi dalam Pemrograman PHPPernyataan  Kondisi dalam Pemrograman PHP
Pernyataan Kondisi dalam Pemrograman PHPI Gede Iwan Sudipa
 
Pernyataan Perulangan dalam Pemrograman PHP
Pernyataan  Perulangan dalam Pemrograman PHPPernyataan  Perulangan dalam Pemrograman PHP
Pernyataan Perulangan dalam Pemrograman PHPI Gede Iwan Sudipa
 
Pengantar pemrograman web HTML
Pengantar pemrograman web HTMLPengantar pemrograman web HTML
Pengantar pemrograman web HTMLI Gede Iwan Sudipa
 

More from I Gede Iwan Sudipa (20)

Diktat Pemrograman Web dengan laravel 5.4
Diktat Pemrograman Web dengan laravel 5.4Diktat Pemrograman Web dengan laravel 5.4
Diktat Pemrograman Web dengan laravel 5.4
 
Function dalam pemrograman
Function dalam pemrogramanFunction dalam pemrograman
Function dalam pemrograman
 
Procedure dalam pemrograman
Procedure dalam pemrograman Procedure dalam pemrograman
Procedure dalam pemrograman
 
Struct
StructStruct
Struct
 
Array dalam pemrograman
Array dalam pemrogramanArray dalam pemrograman
Array dalam pemrograman
 
Kondisi Perulangan dalam pemrograman
Kondisi Perulangan dalam pemrogramanKondisi Perulangan dalam pemrograman
Kondisi Perulangan dalam pemrograman
 
Kondisi Percabangan
Kondisi PercabanganKondisi Percabangan
Kondisi Percabangan
 
Operator dalam Pemrograman
Operator dalam PemrogramanOperator dalam Pemrograman
Operator dalam Pemrograman
 
Pengertian Pseudocode
Pengertian PseudocodePengertian Pseudocode
Pengertian Pseudocode
 
Pengantar Algoritma dan Pemrograman
Pengantar Algoritma dan PemrogramanPengantar Algoritma dan Pemrograman
Pengantar Algoritma dan Pemrograman
 
Controller dalam Laravel (Pemrograman Web II)
Controller dalam Laravel (Pemrograman Web II)Controller dalam Laravel (Pemrograman Web II)
Controller dalam Laravel (Pemrograman Web II)
 
Konsep View dan Blade dalam Laravel (Pemrograman Web II)
Konsep View dan Blade dalam Laravel (Pemrograman Web II)Konsep View dan Blade dalam Laravel (Pemrograman Web II)
Konsep View dan Blade dalam Laravel (Pemrograman Web II)
 
Konsep Routing dalam Laravel (Pemrograman Web II)
Konsep Routing dalam Laravel (Pemrograman Web II)Konsep Routing dalam Laravel (Pemrograman Web II)
Konsep Routing dalam Laravel (Pemrograman Web II)
 
Cara membuat koneksi PHP dan database MySQL
Cara membuat koneksi PHP dan database MySQLCara membuat koneksi PHP dan database MySQL
Cara membuat koneksi PHP dan database MySQL
 
Penggunaan FORM dalam pemrograman web
Penggunaan FORM dalam pemrograman webPenggunaan FORM dalam pemrograman web
Penggunaan FORM dalam pemrograman web
 
Function dalam PHP
Function dalam PHPFunction dalam PHP
Function dalam PHP
 
Perulangan dan Array dalam PHP
Perulangan dan Array dalam PHPPerulangan dan Array dalam PHP
Perulangan dan Array dalam PHP
 
Pernyataan Kondisi dalam Pemrograman PHP
Pernyataan  Kondisi dalam Pemrograman PHPPernyataan  Kondisi dalam Pemrograman PHP
Pernyataan Kondisi dalam Pemrograman PHP
 
Pernyataan Perulangan dalam Pemrograman PHP
Pernyataan  Perulangan dalam Pemrograman PHPPernyataan  Perulangan dalam Pemrograman PHP
Pernyataan Perulangan dalam Pemrograman PHP
 
Pengantar pemrograman web HTML
Pengantar pemrograman web HTMLPengantar pemrograman web HTML
Pengantar pemrograman web HTML
 

Recently uploaded

Contoh Algoritma Asosiasi pada data mining
Contoh Algoritma Asosiasi pada data miningContoh Algoritma Asosiasi pada data mining
Contoh Algoritma Asosiasi pada data miningSamFChaerul
 
KISI KISI PSAJ IPS KLS IX 2324.docskskkks
KISI KISI PSAJ IPS KLS IX 2324.docskskkksKISI KISI PSAJ IPS KLS IX 2324.docskskkks
KISI KISI PSAJ IPS KLS IX 2324.docskskkksdanzztzy405
 
PPT ANEMIA pada remaja maupun dewasapptx
PPT ANEMIA pada remaja maupun dewasapptxPPT ANEMIA pada remaja maupun dewasapptx
PPT ANEMIA pada remaja maupun dewasapptxsitifaiza3
 
Instrumen Penelitian dalam pengukuran fenomena .pptx
Instrumen Penelitian dalam pengukuran fenomena .pptxInstrumen Penelitian dalam pengukuran fenomena .pptx
Instrumen Penelitian dalam pengukuran fenomena .pptxZhardestiny
 
UKURAN PENTYEBARAN DATA PPT KELOMPOK 2.pptx
UKURAN PENTYEBARAN DATA PPT KELOMPOK 2.pptxUKURAN PENTYEBARAN DATA PPT KELOMPOK 2.pptx
UKURAN PENTYEBARAN DATA PPT KELOMPOK 2.pptxzidanlbs25
 
393479010-POWER-POINT-MODUL-6-ppt.pdf. tugas
393479010-POWER-POINT-MODUL-6-ppt.pdf. tugas393479010-POWER-POINT-MODUL-6-ppt.pdf. tugas
393479010-POWER-POINT-MODUL-6-ppt.pdf. tugaslisapalena
 
Sistem operasi adalah program yang bertindak sebagai perantara antara user de...
Sistem operasi adalah program yang bertindak sebagai perantara antara user de...Sistem operasi adalah program yang bertindak sebagai perantara antara user de...
Sistem operasi adalah program yang bertindak sebagai perantara antara user de...Shary Armonitha
 
Menggunakan Data matematika kelas 7.pptx
Menggunakan Data matematika kelas 7.pptxMenggunakan Data matematika kelas 7.pptx
Menggunakan Data matematika kelas 7.pptxImahMagwa
 
Geologi Jawa Timur-Madura Kelompok 6.pdf
Geologi Jawa Timur-Madura Kelompok 6.pdfGeologi Jawa Timur-Madura Kelompok 6.pdf
Geologi Jawa Timur-Madura Kelompok 6.pdfAuliaAulia63
 

Recently uploaded (9)

Contoh Algoritma Asosiasi pada data mining
Contoh Algoritma Asosiasi pada data miningContoh Algoritma Asosiasi pada data mining
Contoh Algoritma Asosiasi pada data mining
 
KISI KISI PSAJ IPS KLS IX 2324.docskskkks
KISI KISI PSAJ IPS KLS IX 2324.docskskkksKISI KISI PSAJ IPS KLS IX 2324.docskskkks
KISI KISI PSAJ IPS KLS IX 2324.docskskkks
 
PPT ANEMIA pada remaja maupun dewasapptx
PPT ANEMIA pada remaja maupun dewasapptxPPT ANEMIA pada remaja maupun dewasapptx
PPT ANEMIA pada remaja maupun dewasapptx
 
Instrumen Penelitian dalam pengukuran fenomena .pptx
Instrumen Penelitian dalam pengukuran fenomena .pptxInstrumen Penelitian dalam pengukuran fenomena .pptx
Instrumen Penelitian dalam pengukuran fenomena .pptx
 
UKURAN PENTYEBARAN DATA PPT KELOMPOK 2.pptx
UKURAN PENTYEBARAN DATA PPT KELOMPOK 2.pptxUKURAN PENTYEBARAN DATA PPT KELOMPOK 2.pptx
UKURAN PENTYEBARAN DATA PPT KELOMPOK 2.pptx
 
393479010-POWER-POINT-MODUL-6-ppt.pdf. tugas
393479010-POWER-POINT-MODUL-6-ppt.pdf. tugas393479010-POWER-POINT-MODUL-6-ppt.pdf. tugas
393479010-POWER-POINT-MODUL-6-ppt.pdf. tugas
 
Sistem operasi adalah program yang bertindak sebagai perantara antara user de...
Sistem operasi adalah program yang bertindak sebagai perantara antara user de...Sistem operasi adalah program yang bertindak sebagai perantara antara user de...
Sistem operasi adalah program yang bertindak sebagai perantara antara user de...
 
Menggunakan Data matematika kelas 7.pptx
Menggunakan Data matematika kelas 7.pptxMenggunakan Data matematika kelas 7.pptx
Menggunakan Data matematika kelas 7.pptx
 
Geologi Jawa Timur-Madura Kelompok 6.pdf
Geologi Jawa Timur-Madura Kelompok 6.pdfGeologi Jawa Timur-Madura Kelompok 6.pdf
Geologi Jawa Timur-Madura Kelompok 6.pdf
 

OPTIMASI PROFIL

  • 2. .:: Profile Matching ::. adalah sebuah mekanisme pengambilan keputusan dengan mengasumsikan bahwa terdapat tingkat variabel prediktor yang ideal yang harus dipenuhi oleh subyek yang diteliti, bukannya tingkat minimal yang harus dipenuhi atau dilewati. Contoh penerapannya : Evaluasi kinerja karyawan untuk promosi jabatan Manajemen football player Penerima beasiswa yang layak dan lain-lain…..
  • 3. Profile Matching = Pencocokan Profil dengan menghitung nilai GAP
  • 4. GAP = perbandingan/perbedaan/selisih value/kinerja masing-masing aspek/attribut dengan value target Teknik Informatika STIKI Indonesia
  • 5. LANGKAH – LANGKAH METODE PROFILE MATCHING Menentukan variabel data-data Menentukan aspek-aspek yang digunakan untuk penilaian Pemetaan GAP Profil
  • 6. • EVALUASI KINERJA KARYAWAN UNTUK PROMOSI JABATAN MISAL TERDAPAT 5 KARYAWAN YANG AKAN DIPROMOSIKAN KONSEP: MENCARI ORANG YANG MEMILIKI PROFIL SEDEKAT MUNGKIN DENGAN JABATAN YANG SEDANG KOSONG Teknik Informatika STIKI Indonesia CONTOH KASUS
  • 7. ASPEK-ASPEK PENILAIAN Dalam kasus ini, dicontohkan 3 aspek penilaian yang digunakan, yaitu: 1. Aspek Kecerdasan, yang memiliki 10 faktor: - Common Sense - Verbalisasi Ide - Sistematika berpikir - Penalaran dan Solusi Real - Konsentrasi - Logika Praktis - Fleksibilitas Berpikir - Imajinasi Kreatif - Antisipasi - Potensi Kecerdasan Teknik Informatika STIKI Indonesia
  • 8. 2. Aspek Sikap Kerja, yang memiliki 6 faktor penilaian: – Energi Psikis – Ketelitian dan Tanggung jawab – Kehati-hatian – Pengendalian Perasaan – Dorongan berprestasi – Vitalitas Perencanaan 3. Aspek Perilaku, yang memiliki 4 faktor penilaian: – Kekuasaan (Dominance) – Pengaruh (Influence) – Keteguhan Hati (Steadiness) – Pemenuhan (Compliance) Teknik Informatika STIKI Indonesia
  • 9. PEMETAAN GAP KOMPETENSI Gap : perbandingan/perbedaan/selisih value masing- masing aspek/attribut dengan value target Gap = Value Attribut – Value Target Teknik Informatika STIKI Indonesia
  • 10. 1. Tabel Perhitungan Gap untuk Aspek Kecerdasan No Id_Kary 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 K1001 2 4 3 3 2 2 4 3 2 3 2 K1002 3 4 3 3 2 3 4 2 4 4 3 K1003 4 4 3 3 4 3 2 3 3 2 4 K1004 3 5 4 3 4 4 3 5 4 3 5 K1005 3 3 3 1 2 5 3 2 5 4 Profil Jabatan 3 3 4 4 3 4 4 5 3 4 1 K1001 -1 1 -1 -1 -1 -2 0 -2 -1 -1 Gap 2 K1002 0 1 -1 -1 -1 -1 0 -3 1 0 3 K1003 1 1 -1 -1 1 -1 -2 -2 0 -2 4 K1004 0 2 0 -1 1 0 -1 - 1 -1 5 K1005 0 0 -1 -3 -1 1 -1 -3 2 0 Teknik Informatika STIKI Indonesia
  • 11. Keterangan: 1 : Common Sense 2 : Verbalisasi Ide 3 : Sistematika Berpikir 4 : Penalaran dan Solusi Real 5 : Konsentrasi 6 : Logika Praktis 7 : Fleksibilitas Berpikir 8 : Imajinasi Kreatif 9 : Antisipasi 10 : Potensi Kecerdasan Teknik Informatika STIKI Indonesia
  • 12. 2. Tabel Perhitungan Gap untuk Aspek Sikap Kerja No Id_Kary 1 2 3 4 5 6 1 K1001 3 4 3 1 3 1 2 K1002 4 5 5 1 4 1 3 K1003 4 2 2 4 5 2 4 K1004 1 5 5 5 5 2 5 K1005 4 5 4 3 5 3 Profil Jabatan 3 4 2 3 3 5 1 K1001 0 0 1 -2 0 -4 Gap 2 K1002 1 1 3 -2 1 -4 3 K1003 1 -2 0 1 2 -3 4 K1004 -2 1 3 2 2 -3 5 K1005 1 1 2 0 2 -2 Teknik Informatika STIKI Indonesia
  • 13. Keterangan: 1 : Energi Psikis 2 : Ketelitian dan Tanggung Jawab 3 : Kehati-hatian 4 : Pengendalian Perasaan 5 : Dorongan Berprestasi 6 : Vitalitas dan Perencanaan Teknik Informatika STIKI Indonesia
  • 14. 3. Tabel Perhitungan Gap untuk Aspek Perilaku No Id_Kary 1 2 3 4 1 K1001 4 4 4 4 2 K1002 4 3 4 4 3 K1003 4 5 5 2 4 K1004 3 3 4 5 5 K1005 4 3 3 5 Profil Jabatan 3 3 4 5 1 K1001 1 1 0 -1 Gap 2 K1002 1 0 0 -1 3 K1003 1 2 1 -3 4 K1004 0 0 0 0 5 K1005 1 0 -1 0 Teknik Informatika STIKI Indonesia
  • 15. Keterangan: 1 : Dominance (Kekuasaan) 2 : Influences (Pengaruh) 3 : Steadiness (Keteguhan Hati) 4 : Compliance (Pemenuhan) Teknik Informatika STIKI Indonesia
  • 16. Selisih Bobot Nilai Keterangan 0 5 Tidak ada selisih (kompetensi sesuai dg yg dibutuhkan) 1 4,5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat -1 4 Kompetensi individu kekurangan 1 tingkat 2 3,5 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat -2 3 Kompetensi individu kekurangan 2 tingkat 3 2,5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat -3 2 Kompetensi individu kekurangan 3 tingkat 4 1,5 Kompetensi individu kelebihan 4 tingkat -4 1 Kompetensi individu kekurangan 4 tingkat Pembobotan Setelah diperoleh Gap pada masing-masing karyawan, setiap profil karyawan diberi bobot nilai sesuai ketentuan pada Tabel Bobot Nilai Gap Tabel Bobot Nilai Gap Teknik Informatika STIKI Indonesia
  • 17. Setiap karyawan akan memiliki tabel bobot seperti contoh-contoh tabel yang berada di bawah ini (contoh : untuk K1001) Tabel 1. Kecerdasan hasil pemetaan gap kompetensi dan hasil bobot nilai gap Tabel 2. Sikap kerja hasil pemetaan gap dan hasil bobot nilai gap Tabel 3. Perilaku hasil pemetaan gap dan hasil bobot nilai gap No Sub Aspek 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Keterangan 1 K1001 -1 1 -1 -1 -1 -2 0 -2 -1 -1 Nilai Gap K1001 4 4,5 4 4 4 3 5 3 4 4 Hasil Bobot Nilai No Sub Aspek 1 2 3 4 5 6 Keterangan 1 K1001 0 0 1 -2 0 -4 Nilai Gap K1001 5 5 4,5 3 5 1 Hasil Bobot Nilai No Sub Aspek 1 2 3 4 Keterangan 1 K1001 1 1 0 -1 Nilai Gap K1001 4,5 4,5 5 4 Hasil Bobot Nilai Teknik Informatika STIKI Indonesia
  • 18. PERHITUNGAN DAN PENGELOMPOKAN CORE DAN SECONDARY FACTOR Setelah menentukan bobot nilai gap untuk ketiga aspek, yaitu aspek kecerdasan, sikap kerja, dan perilaku dengan cara yang sama, setiap aspek dikelompokkan menjadi 2 kelompok yaitu: “Core Factor “ dan “Secondary Factor “ Perhitungan CORE FACTOR : NCF = Keterangan : NCF : Nilai rata-rata core factor NC (i,s,p) : Jumlah total nilai core factor (kecerdasan, sikap kerja, perilaku) IC : Jumlah item core factor Teknik Informatika STIKI Indonesia
  • 19. Perhitungan SECONDARY FACTOR : NSF = Keterangan : NSF : Nilai rata-rata secondary factor NS (i,s,p) : Jumlah nilai total secondary factor (kecerdasan, sikap kerja, perilaku) IS : Jumlah item secondary factor Teknik Informatika STIKI Indonesia
  • 20. 1. Aspek Kecerdasan (Contoh: untuk K1001) Perhitungan core factor dan secondary factor untuk aspek kecerdasan dilakukan dengan terlebih dahulu menentukan subaspek mana yang menjadi core factor dari aspek kecerdasan misalnya sub aspek 1, 2, 5, 8 dan 9, dan sub aspek sisanya akan menjadi secondary factor. Kemudian nilai core factor dan secondary factor tersebut dijumlahkan dan hasilnya bisa dilihat pada tabel berikut. Berikut cara pengerjaannya: NCF = NCF = = 3,9 NSF = NSF = = 4 Tabel Pengelompokan Bobot Nilai Gap Aspek Kecerdasan No Sub Aspek 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Core Factor Secondary Factor 1 K1001 4 4,5 4 4 4 3 5 3 4 4 3,9 4 Teknik Informatika STIKI Indonesia
  • 21. 2. Aspek Sikap Kerja (Contoh: untuk K1001) Cara perhitungannya sama dengan yang diatas, dan sub aspek yang dipilih untuk jadi core factor bagi aspek sikap kerja misalnya 1, 2 dan 5, sedangkan sub aspek sisanya akan menjadi secondary factor. Perhitungannya adalah sbb: NCF = NCF = = 5 NSF = NSF = = 2,8 Tabel Pengelompokan Bobot Nilai Gap Aspek Sikap Kerja No Sub Aspek 1 2 3 4 5 6 Core factor Secondary Factor 1 K1001 5 5 4,5 3 5 1 5 2,8 Teknik Informatika STIKI Indonesia
  • 22. 3. Aspek Perilaku (Contoh: untuk K1001) Core factor untuk aspek perilaku dimisalkan sub aspek yang dipilihnya adalah 1 dan 2, sedangkan sisanya akan menjadi secondary factor. Berikut cara pengerjaannya: NCF = NCF = = 4,5 NSF = NSF = = 4,5 Tabel Pengelompokan Bobot Nilai Gap Aspek Perilaku No Sub Aspek 1 2 3 4 Core factor Secondary Factor 1 K1001 4,5 4,5 5 4 4,5 4,5 Teknik Informatika STIKI Indonesia
  • 23. PERHITUNGAN NILAI TOTAL Dari perhitungan setiap aspek yang diatas, berikutnya dihitung nilai total berdasarkan presentase dari core factor dan secondary factor yang diperkirakan berpengaruh terhadap kinerja tiap-tiap karyawan. (x)%.NCF(i,s,p) + (x)%.NSF(i,s,p) = N(i,s,p) Keterangan: NCF(i,s,p) : Nilai rata-rata core factor (kecerdasan, sikap, perilaku) NSF(i,s,p) : Nilai rata-rata secondary factor (kecerdasan, sikap, perilaku) N(i,s,p) : Nilai total dari aspek (kecerdasan, sikap, perilaku) (x)% : Nilai persen yang diinputkan Teknik Informatika STIKI Indonesia
  • 24. Perhitungan aspek kecerdasan, aspek sikap kerja dan aspek perilaku dengan nilai 60% dan 40% seperti berikut ini: 1. Aspek Kecerdasan (Contoh: untuk K1001) Ni = (60% x 3,9) + (40% x 4) = 3,94 Tabel Nilai Total Aspek Kecerdasan 2. Aspek Sikap Kerja (Contoh: untuk K1001) Ns = (60% x 5) + (40% x 2,8) = 4,12 Tabel Nilai Total Aspek Sikap Kerja No Sub Aspek Core Factor Secondary Factor Ni 1 K1001 3,9 4 3,94 No Sub Aspek Core Factor Secondary factor Ns 1 K1001 5 2,8 4,12 Teknik Informatika STIKI Indonesia
  • 25. 3. Aspek Perilaku (Contoh : untuk K1001) Np = (60% x 4,5) + (40% x 4,5) = 4,5 Tabel Nilai Total Aspek Perilaku No Sub Aspek Core Factor Secondary Factor Np 1 K1001 4,5 4,5 4,5 Teknik Informatika STIKI Indonesia
  • 26. PERHITUNGAN PENENTUAN RANKING Hasil akhir dari proses profile matching adalah ranking dari kandidat yang diajukan untuk mengisi suatu jabatan tertentu. Penentuan ranking mengacu pada hasil perhitungan tertentu. Ranking = (x)%.Ni + (x)%.Ns + (x)%.Np Keterangan: Ni : Nilai kecerdasan Ns : Nilai Sikap Kerja Np : Nilai Perilaku (x)% : Nilai Persen yang diinputkan Teknik Informatika STIKI Indonesia
  • 27. Sebagai contoh dari rumus untuk perhitungan ranking di atas, perhatikan hasil akhir dari karyawan dengan Id_kary K1001 dengan nilai persen = 20%, 30% dan 50% sebagai berikut: Ranking = (20% x 3,94) + (30% x 4,12) + (50% x 4,5) = 0,78 + 1,24 + 2,25 = 4,274 Tabel Hasil akhir proses Profile Matching (Contoh: untuk K1001) Setelah setiap kandidat mendapatkan hasil akhir seperti contoh pada tabel diatas, maka bisa ditentukan peringkat atau ranking dari kandidat berdasarkan pada semakin besarnya nilai hasil akhir sehingga semakin besar pula kesempatan untuk menduduki jabatan yang ada, begitu pula sebaliknya. No Id_Kary Ni Ns Np Hasil AKhir 1 K1001 3,94 4,12 4,50 4,274 Teknik Informatika STIKI Indonesia