ABSTRAKSertifikasi kompetensi merupakan salah satu upaya yang telah dilakukan oleh pemerintah untuk mengatasi masalah kesenjangan antara demand dan supply terkait tenaga kerja di Indonesia. Namun proses sertifikasi kompetensi yang saat ini telah berjalan memiliki beberapa permasalahan seperti inkonsistensi hasil penilaian yang disebabkan SDM asesor yang terbatas, perbedaan sudut pandang terkait bukti, reliability asesor, bahkan minimnya aturan penilaian sertifikasi secara detail dari BNSP (Badan Nasional Sertifikasi Profesi). Penelitian ini mengembangkan decision support guna membantu menyelesaikan permasalahan inkonsistensi yang terjadi pada proses penilaian sertifikasi kompetensi. Decision support yang dikembangakan mengintegrasikan data model ontologi karena mempertimbangkan keragaman data yang diolah pada proses penilaian sertifikasi. Hasil dari penelitian ini adalah metode pengembangan ontologi yang berdasarkan pada penggabungan metode TOVE, Methontologi dan YAMO dengan langkah preparation phase, conceptual phase, dan formalization phase. Hasil evaluasi kecocokan antara ontologi yang dihasilkan dan pertanyaan kompetensi yang digunakan oleh validator memiliki kesesuaian sebesar 74%. Selanjutnya, untuk hasil konsistensi penerapan ontologi pada decision support untuk penilaian sertifikasi kompetensi sebesar 75% dari 35 jumlah asesi yang diuji.

---

ABSTRACT

Competency certification is government effort to solve demand and supply problem regarding labor in Indonesia. However, the certification processes that occur have problems such as inconsistency in the assessment results. These inconsistencies due to limited assessor, difference in the assessor perspective about the competency, assessor reliability, and limited policy from BNSP (National Certification Agency). This research developed decision support in order to solve inconsistencies occurred in the competency certification assessment. The Decision support developed using ontology data model. Ontology data model used because the data diversity in the assessment process. The results of this research are ontology development method based on TOVE, Methontology, and YAMO merger. The merger steps are preparation phase, conceptual phase, and the last is formalization phase. The results of the evaluation of the match between the ontology produced and the questions of competence used by the validator have a suitability of 74%. The consistency of the assessment result is 75% from 35 assessments.