How to cite: Muhammad Rizki Nugraha (2024) Implementasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Simple Multi-Attribute Rating Technique (Smart) Untuk Penentuan Kelompok Penerima Bantuan Benih Ikan, (06) 05, https://doi.org/10.36418/syntax-idea.v3i6.1227
E-ISSN: 2684-883X
Published by: Ridwan Institute

## IMPLEMENTASI METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DAN SIMPLE MULTI-ATTRIBUTE  RATING  TECHNIQUE  (SMART)  UNTUK  PENENTUAN KELOMPOK PENERIMA BANTUAN BENIH IKAN

## Muhammad Rizki Nugraha
Universitas Pendidikan Indonesia, Indonesia Email:  murinu@upi.edu

## Abstrak
Pemberian bantuan benih ikan merupakan program rutin pemerintah kabupaten Ciamis yang dilaksanakan  oleh  Dinas  Peternakan  dan  Perikanan  Kabupaten  Ciamis,  melalui  Balai  Benih Ikan (BBI). Pemberian bantuan mempertimbangkan beberapa kriteria yang dimiliki kelompok pembudidaya  ikan  (Pokdakan)  yaitu:  luas  kolam,  jumlah  anggota,  Surat  Keterangan  Usaha (SKU),  kondisi  kolam,  usia  kelompok,  dan  domisili.  Adanya  keterbatasan  dalam  jumlah bantuan  benih  yang  dapat  diberikan,  banyaknya  jumlah  kriteria  penilaian,  banyaknya  ajuan bantuan  dari  pokdakan  dan  proses  penilaian  yang  masih  subjektif  menghambat  proses pemberian bantuan dan mengurangi objektivitas dalam penentuan penerima bantuan benih ikan. Oleh  karena  itu,  diperlukan  sistem  penunjang  keputusan  untuk  mendukung  proses  tersebut. Pada penelitian ini, akan dibandingkan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan metode Simple  Multi-Attribute  Rating  Technique (SMART)  dengan  6  kriteria  penilaian.  Hasil pengujian dengan metode black box menunjukkan sistem berjalan dengan optimal. Berdasarkan uji  coba  lapangan,  sistem  dapat  memberikan  rekomendasi/pokdakan  yang  menjadi  prioritas penerima bantuan.
. Kata kunci : Sistem Penunjang Keputusan, Simple Additive Weighting, Simple Multi- Attribute Rating Technique

## Abstract
The provision of fish seed assistance is a routine program of the Ciamis district government implemented  by  the  Ciamis  Regency  Livestock  and  Fisheries  Office,  through  the  Fish  Seed Center (BBI). The provision of assistance considers several criteria owned by the fish farming group (Pokdakan), namely: pond area, number of members, Business Certificate (SKU), pond condition, age of the group, and domicile. The existence of limitations in the amount of seed assistance  that  can  be  provided,  the  large  number  of  assessment  criteria,  the  number  of applications for assistance from pokdakan and the assessment process that is still subjective hinder the process of providing assistance and reduce objectivity in determining recipients of fish seed assistance. Therefore, a decision support system is needed to support this process. In this  research,  the  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method  and  the  Simple  Multi-Attribute Rating Technique (SMART) method will be compared with 6 assessment criteria. Test results using the black box method show that the system runs optimally. Based on field trials, the system can provide recommendations/pokdakan that are priorities for beneficiaries.
JOURNAL SYNTAX IDEA p–ISSN: 2723-4339 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 6, No. 05, Mei 2024
Keywords: Decision Support System, Simple Additive Weighting, Simple Multi-Attribute Rating Technique

## PENDAHULUAN
Ikan  merupakan  makanan  yang  memiliki  nilai  gizi  tinggi  dan  pasokannya  melimpah (Prastiyani  &  Nuryanto,  2019).  Selaras  dengan  hal  tersebut,  Dinas  Pangan  dan  Perikanan Kabupaten Mojokerto juga menyatakan bahwa ikan mengandung protein dengan asam lemak omega 3 yang dibutuhkan tubuh (Amanda, Wulandari, Nadira, Ilyas, & Risnawati, 2023). Oleh karena  itu,  ikan  menjadi  makanan  yang  diminati  di  kalangan  masyarakat.  Minat  masyarakat terhadap  ikan,  melahirkan  kelompok  yang  dinamakan  Kelompok  Pembudidaya  Ikan (Pokdakan). Berdasarkan Keputusan Menteri Kelautan dan Perikanan Republik Indonesia No. 14  Tahun  2012,  Pokdakan    merupakan  kelompok  atau  kumpulan  yang  memiliki  mata pencaharian sebagai pembudidaya ikan yang terorganisir (Kementerian Kelautan dan Perikanan Republik Indonesia, 2012).
Pada  tingkat  kabupaten/kota,  terdapat  unit  pelaksana  teknis  yang  menaungi  pokdakan yaitu  Balai  Benih  Ikan  (BBI).  Salah  satu  tugas  dari  BBI  adalah  menyediakan  dan mendistribusikan benih ikan unggul, dan ada pula pemberian benih ikan. Salah satu BBI yang menjalankan program pemberian bantuan benih ikan adalah BBI di Kabupaten Ciamis. Bantuan benih  ikan  dapat  diberikan  selama  pokdakan  memenuhi  6  kriteria  yaitu:  luas  kolam,  jumlah anggota, Surat Keterangan Usaha (SKU), kondisi kolam, usia kelompok, dan domisili. Meski demikian,  benih  ikan  yang  dapat  diberikan  sebagai  bantuan  jumlahnya  terbatas  dan  tidak sebanding  dengan  jumlah  proposal  pengajuan  bantuan  dari  pokdakan.  Selain  itu,  proses penentuan penerima bantuan dilakukan dengan penilaian dan pertimbangan penilai, sehingga masih bersifat subjektif, memerlukan waktu yang lama, sehingga penerimaan bantuan menjadi terhambat.
Saat  ini,  proses  penentuan  kelompok  penerima  benih  ikan  dilakukan  melalui  beberapa tahapan yang ditunjukkan pada gambar 1 berikut.
Berdasarkan gambar 1, penentuan penerima bantuan benih ikan dimulai dari pengauan proposal pada kepala dinas. Apabila proposal diterima, proposal diteruskan pada kepala BBI dan penilaian kriteria akan dilakukan berdasarkan data dari proposal. Apabila sesuai, pokdakan akan menerima bantuan benih ikan. Proses tersebut menyebabkan pemberian bantuan menjadi terhambat. Akibatnya, pokdakan penerima bantuan lebih sedikit dibandingkan pokdakan yang tidak menerima bantuan, terutama pada bulan April seperti yang diperlihatkan pada gambar 2 .

## Gambar 2 Graik Kelompok Penerima Bantuan Benih Ikan
Seyogyanya, proses penentuan penerima bantuan dapat lebih objektif dan cepat, sehingga pemberian bantuan dapat lebih maksimal dan jumlah penerima bantuan dapat lebih banyak.
Untuk mengatasi permasalahan tersebut, diperlukan sebuah sistem penunjang keputusan yang mampu mempercepat proses penilaian dan mampu memberikan hasil penilaian yang lebih objektif. Sistem  sendiri  merupakan kumpulan  elemen  Sitinjak &  Suwita,  (2020) yang saling berhubungan dan berinteraksi untuk mencapai suatu tujuan tertentu . Adapun sistem penunjang keputusan  merupakan  alat/ tools berupa  perangkat  lunak  yang  memberikan  bantuan  berupa luaran Kusrini, (2007), di mana luaran tersebut dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan untuk membantu individu dalam mengambil keputusan, berdasarkan hasil penilaian terhadap beberapa  kriteria  (Senen,  Papuas,  &  Kamal,  2018).  Sistem  penunjang  keputusan  dapat menghasilkan  informasi  yang  diperlukan  untuk  membantu  mencapai  suatu  tujuan  dalam pengambilan keputusan (Jurnal, 2018).
Ramadhanti (Ramadhanti, 2019) dan (Adi & Windarto, 2019) menjelaskan bahwa sistem penunjang keputusan memiliki beberapa karakteristik yaitu:
1. Mendukung proses pengabilan keputusan dari suatu organisasi
2. Memberikan  alternatif  solusi  untuk  masalah  yang  terstruktur,  semi  terstuktur  dan  tidak terstruktur
3. Bersifat fleksibel, adaptif, efektif, interaktif, antara pengguna dan sistem yang digunakan
4. Memiliki kemampuan untuk memperoleh informasi sesuai dengan kebutuhan
5. Memiliki dua komponen utama yaitu data dan analisa model keputusan sebagai pendukung dalam penyedia informasi
Berdasarkan penelitian sebelumnya oleh Limbong Limbong & Limbong, (2018), sistem penunjang  keputusan  dapat  digunakan  untuk  penentuan  penerima  bantuan.  Untuk mengakomodasi  kriteria  yang banyak, metode yang dapat  diimplementasikan adalah metode
Simple  Additive  Weighting  (SAW)  sebagaimana  pada  penelitian  Fitriani  (Rianto,  2019). Metode SAW dapat melakukan penilaian lebih cepat dan mampu mengakomodasi kriteria yang banyak.  Metode  SAW  juga  melakukan  pembobotan  pada  kriteria  yang  sudah  ditentukan (Kusrini,  2007).  Selain  metode  SAW,  metode  lain  yang  dapat  diterapkan  pada  sistem pendukung keputusan adalah metode Elimination Et Choix Tradusaint La Realite (ELECTRE), seperti  yang  ditunjukkan  oleh  studi  (Oktapria,  Astuti,  &  Wibowo,  2017).  Namun,  terapat kelemahan pada metode yaitu hanya sedikit kriteria yang digunakan (Kalandy, 2019). Selain itu,  ada  metode  lain  yaitu Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS),  yang  digunakan  oleh  Ramadani,  Ekojono,  dan  Santoso  (Ramadani,  Ekojono,  & Santoso,  2017).  Namun,  metode  ini  memiliki  kekurangan,  yaitu  tidak  ada  penentuan pembobotan  untuk  prioritas  penghitungan.  Di  sisi  lain,  Edward  (Edwards  &  Barron,  1994) mengembangkan metode Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART) pada tahun 1977 untuk  menganalisis  pengambilan  keputusan  multi-kriteria.  SMART  juga  mampu  melakukan perhitungan dengan berbagai kriteria. Andri dan Candra berpendapat bahwa metode SMART memiliki  keunggulan  dalam  pengambilan  keputusan  berdasarkan  berbagai  parameter.  Setiap alternatif memiliki nilai dan bobot berdasarkan prioritas kriteria (Prayoga et al., 2020). Metode SMART  juga  dapat  digunakan  salah  satunya  adalah  untuk  pemilihan  kelompok  penerima bantuan (Pratama & Nulhakim, 2019).

## METODE PENELITIAN

## Metode Pengembangan Perangkat Lunak
Metode pembuatan perangkat lunak untuk sistem penunjang keputusan yang digunakan adalah model waterfall yang diadaptasi dari Royce (Angeles-Agdeppa et al., 2019) seperti pada gambar 3 berikut.

## Gambar 3 Metode Waterfall
1) Analisa kebutuhan perangkat lunak
Proses  pengumpulan  kebutuhan  dilakukan  secara  intensif  untuk  menspesifikasikan kebutuhan perangkat lunak agar dapat dipahami perangkat lunak seperti apa yang dbutuhkan oleh pengguna.
2) Desain
Desain  perangkat  lunak  adalah  proses  multi  langkah  yang  fokus  pada  desain pembuatan  program  perangkat  lunak  termasuk  struktur  data,  arsitektur  perangkat  lunak, sepresentasi  antarmuka,  dan  prosedur  pengkodean.  Tahap  ini  mentranslasi  kebutuhan
perangkat  lunak  dari  tahap  analisa  kebutuhan  ke  representasi  desain  agar  dapat diimplementasikan menjadi program pada tahap selanjutnya
3) Pembuatan kode program
Desain yang sudah dibuat di tahap sebelumnya ditranslasikan menjadi kode program perangkat lunak
4) Pengujian
Pengujian  fokus  pada  perangkat  lunak  secara  dari  segi  logika  dan  fungsional  dan memastikan bahwa semua bagian sudah diuji.

## Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Konsep  dasar  metode  SAW  ( Simple  Additive  Weighting )  adalah  mencari  penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  dan  semua  atribut.  Metode  SAW  dapat membantu  dalam  pengambilan  keputusan  suatu  masalah  dengan  perhitungan  yang menghasilkan nilai terbesar sebagai alternatif yang terbaik  (Senen et al., 2018).
Secara umum prosedur yang harus dilakukan dalam menggunakan metode SAW untuk pemecahan  suatu  masalah  adalah  sebagai  berikut  (Sembiring,  Fauzi,  Khalifah,  Khotimah,  & Rubiati, 2020) :
1. Menentukan kriteria untuk dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan
2. Menentukan tingkat penerapan setiap alternatif menurut standar masing-masing
3. Membuat matriks keputusan dan melakukan normalisasi matriks sesuai dengan jenis atribut cost/benefit sehingga menghasilkan nilai matriks yang ternormalisasi r
4. Hasil akhir dari proses sortasi dengan menghitung perkalian matriks r ternormalisasi dan vektor bobot untuk memilih maksimum sebagai alternatif solusi terbaik
5. Dari hasil akhir normalisasi kemudian diurutkan dari nilai maksimum ke minimum

## Langkah – langkah prosedur Metode SAW
Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah :
Persamaan pada atribut benefit:
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 Persamaan pada atribut cost :
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑀𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 Di mana:
r ij = rating kerja ternormalisasi Max X ij = nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Min X ij = nilai minimum dari setiap baris dan kolom
X ij = baris dan kolom dari matriks
Dengan  rij  adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari  alternatif  Ai  pada  atribut  Cj;  i  = 1,2,...m dan j = 1,2,...,n.
Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai:
𝑉𝑖 = ∑ = 1 𝑛 𝑗 𝑊 𝐽 𝑟 𝑖𝑗
Di mana:
Vi = Nilai akhir dari alternatif
w j = Bobot yang telah ditentukan r ij = Normalisasi matriks
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.

## Metode SMART
Metode Simple  Multi-Attribute  Rating  Technique (SMART)  merupakan  metode  yang dikembangkan  oleh  Edward  (Edwards  &  Barron,  1994)  yang  digunakan  untuk  menganalisis dan  mengambil  keputusan,  di  mana  di  dalamnya  terdapat  kriteria  yang  banyak.  Metode  ini dikembangkan  berdasarkan  teori  bahwa  setiap  alternatif  terdiri  atas  sejumlah  kriteria  yang memiliki nilai dan bobot, yang menggambarkan prioritas (Prayoga et al., 2020). Menurut Cholil (Cholil, Pinem, & Vydia, 2018) Secara umum, metode SMART memiliki tahap-tahap berikut:
1. Menentukan  alternatif  dan  kriteria  yang  akan  digunakan  dalam  pengambilan keputusan
2. Memberikan bobot pada setiap kriteria dalam skala 1-100, dengan total bobot 100
3. Melakukan normalisasi bobot kriteria dengan persamaan
𝑁 = 𝑊 𝑗 ∑ 𝑊 𝑗
Di mana:
𝑊 𝑗 : skor bobot kriteria
∑ 𝑊 𝑗 : total bobot semua kriteria
4. Memberikan skor kriteria untuk masing-masing alternatif
5. Menghitung nilai utilitas dengan mengubah skor kriteria untuk setiap kriteria menjadi skor kriteria data standar. Untuk kategori cost , menggunakan persamaan:
𝑢 𝑗 ( 𝑎 𝑖 ) = (𝐶 𝑚𝑎𝑥 − 𝐶 𝑜𝑢𝑡 ) (𝐶 𝑚𝑎𝑥 − 𝐶 𝑚𝑖𝑛 )
Sedangkan untuk kategori benefit menggunakan persamaan berikut:
𝑢 𝑗 ( 𝑎 𝑖 ) = (𝐶 𝑜𝑢𝑡 − 𝐶 𝑚𝑖𝑛 ) (𝐶 𝑚𝑎𝑥 − 𝐶 𝑚𝑖𝑛 )
Di mana:
𝑢 𝑗 ( 𝑎 𝑖 ) : skor utilitas kriteria ke-j dari alternatif ke-i 𝐶 𝑜𝑢𝑡 : skor kriteria ke-j 𝐶 𝑚𝑎𝑥 : skor kriteria maksimum
𝐶 𝑚𝑖𝑛 : skor kriteria minimum
6. Menghitung  nilai  akhir  dengan  menjumlahkan  total  hasil  perkalian  dari  hasil normalisasi bobot kriteria dengan persamaan:
𝑢(𝑎 𝑖 ) = ∑ 𝑊 𝑗 × 𝑚 𝑗=1 𝑢 𝑗 (𝑎 𝑖 )
Di mana:
𝑢(𝑎 𝑖 ) : nilai akhir alternatif ke-i 𝑊 𝑗 : hasil normalisasi pembobotan kriteria
𝑢 𝑗 (𝑎 𝑖 ) : hasil nilai dari utilitas
7. Perankingan

## HASIL DAN PEMBAHASAN Penilaian Kriteria
Dalam  penentuan  pemberian  bantuan  benih  ikan  di  BBI  menggunakan  metode  SAW terdapat beberapa kriteria yang digunakan untuk penilaian adalah: luas kolam, jumlah anggota, SKU,  kondisi  kolam,  usia  kelompok  dan  domisili  anggota.  Dari  masing-masing  kriteria mempunyai sub kriteria seperti tabel 1
Tabel 1. Bobot Kriteria No  Kriteria Kode   Atribut   Bobot   Bobot (100) 1 Luas Kolam (M2) C1 Benefit 5 24 2 Jumlah Anggota C2 Benefit 4 19 3 Surat Keterangan Usaha (SKU) C3 Benefit 5 24 4 Kondisi Kolam C4 Benefit 3 14 5 Usia Kelompok C5 Cost 2 10 6 Domisili Anggota C6 Benefit 2 10 Jumlah 21 100 Tabel 2. Kriteria Luas Kolam Sub kriteria Keterangan Rating < 500 Kurang 1 501 – 2000 Cukup 3 2001 - 5000 Baik 4 > 5001 Sangat Baik 5 Tabel 3. Kriteria Jumlah Anggota Sub kriteria  Keterangan  Rating 1-5 Kurang 1 6-10 Cukup 3 11-20 Baik 5 Tabel 4. Surat Keterangan Usaha (SKU) Sub kriteria Keterangan Rating Tidak Kurang 1 Ada Baik 5 Tabel 5. Kondisi Kolam Sub kriteria  Keterangan  Rating Kolam Terpal Kurang 1 Kolam Semen Cukup 3 Kolam Tanah Baik 5 Tabel 6. Usia Kelompok Sub kriteria  Keterangan  Rating >= 16 tahun Kurang 1
10 – 15 tahun Cukup 3 1 – 9 tahun Baik 5 Tabel 7. Domisili Anggota Sub kriteria Keterangan  Rating Jauh dengan kolam Kurang 1 Berbeda tempat tapi tidak jauh dengan kolam Cukup 3 Dekat dengan kolam Baik 5

## Penilaian Alternatif
Pada tahap ini, diberikan penilaian untuk setiap alternatif sesuai dengan kondisi sesungguhnya seperti yang diperlihatkan pada tabel 8. Selanjutnya, nilai pada setiap kriteria diubah menjadi rating sesuai dengan subkriteria pada tabel 2-7. Rating kriteria diperlihatkan pada tabel 9.
Tabel 8. Penilaian Alternatif No  Alternatif  Luas Kolam (C1) Jumlah Anggota (C2) SKU (C3) Kondisi Kolam (C4) Usia Kelompok (C5) Domisili (C6) 1 A1 1400 12 Ada Kolam tanah 1 tahun Dekat dengan kolam 2 A2 838 10 Ada Kolam semen 2 tahun Dekat dengan kolam 3 A3 1750 15 Ada Kolam tanah 11 tahun Berbeda tempat tapi tidak jauh dengan kolam 4 A4 7270 10 Ada Kolam terpal 1 tahun Dekat dengan kolam 5 A5 2105 10 Ada Kolam terpal 1 tahun Jauh  dengan kolam 6 A6 536 7 Tidak Kolam semen 2 tahun Dekat dengan kolam 7 A7 2100 9 Ada Kolam semen 15 tahun Berbeda tempat tapi tidak jauh dengan kolam 8 A8 2112 10 Ada Kolam tanah 5 tahun Dekat dengan kolam 9 A9 404 10 Ada Kolam tanah 3 tahun Berbeda tempat tapi tidak jauh dengan kolam 10  A10 12000 11 Tidak Kolam semen 10 tahun Jauh  dengan kolam
Tabel 9. Rating Kecocokan Alternatif  C1  C2  C3  C4  C5  C6 A1 3 5 5 5 5 5 A2 3 3 5 3 5 5 A3 3 5 5 5 3 3 A4 5 3 5 1 5 5 A5 4 3 5 1 5 1 A6 3 3 1 3 5 5 A7 4 3 5 3 3 3 A8 4 3 5 5 5 5 A9 1 3 5 5 5 3 A10 5 5 1 3 3 1
Setelah didapatkan rating kecocokan, pada tahap selanjutnya data diproses baik dengan metode SAW dan metode SMART.

## Pemrosesan dengan metode SAW
Rating kecocokan pada tabel 9 kemudian dibuat menjadi  matriks  keputusan X sebagai berikut .
[ 3 5 3 3 5 5 5 3 5 5 5 5 3 5 5 3 5 5 5 1 3 3 5 5 4 3 3 3 5 1 1 3 5 1 5 5 4 3 4 3 5 3 5 5 3 3 5 5 1 3 5 5 5 5 1 3 5 3 3 1]
Langkah  selanjutnya  melakukan  normalisasi  pada  matriks  X  untuk  menghitung  nilai masing-masing  kriteria  berdasarkan  yang  disebut  sebagai  kriteria  keuntungan  ( benefit )  atau biaya ( cost ). Hasil dari rating kinerja ternormalisasi ( 𝑟 𝑖𝑗 ) membentuk matriks ternormalisasi (R).
[ 0,6 1 0,6 0,6 1 1 1 0,6 1,67 1 1,67 1 0,6 1 1 0,6 1 1 1 0,2
1 0,6
1,67 1
0,8 0,6 0,6 0,6 1 0,2 0,2 0,6 1,67 0,2 1,67 1 0,8 0,6 0,8 0,6 1 0,6
1 1 1 0,6 1,67 1 0,2 0,6
1 1 1 1 0,2 0,6 1,67 0,6 1 0,2]
Setelah melakukan normalisasi pada matriks, tahap selanjutnya adalah melakukan proses perangkingan  dengan  cara  mengalihkan  matriks  ternormalisasi  (R)  dengan  nilai  bobot preferensi  (W)  dan  menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternative  dengan  cara menjumlakan hasil kali antara matriks ternormalisasi dengan nilai bobot preferensi (W). Untuk
nilai bobot preferensi oleh pengambil keputusan untuk masing-masing kriteria yang sudah di tentukan yaitu :
W = [5 4 5 3 2 2]
Sehingga nilai yang diperoleh dari setiap alternatif adalah sebagai berikut:
V1 = (5)(0,6)+(4)(1)+(5)(1)+(3)(1)+(2)(1,67)+(2)(1) = 20,33 V2 = (5)(0,6)+(4)(0,6)+(5)(1)+(3)(0,6)+(2)(1,67)+(2)(1) =17,53 V3 = (5)(0,6)+(4)(1)+(5)(1)+(3)(1)+(2)(1)+(2)(0,6) = 18,20 V4 = (5)(1)+(4)(0,6)+(5)(1)+(3)(0,2)+(2)(1,67)+(2)(1) = 18,33 V5 = (5)(0,8)+(4)(0,6)+(5)(1)+(3)(0,2)+(2)(1,67)+(2)(0,2) = 15,73 V6 = (5)(0,6)+(4)(0,6)+(5)(0,2)+(3)(0,6)+(2)(1,67)+(2)(1) = 13,53 V7 = (5)(0,8)+(4)(0,6)+(5)(1)+(3)(0,6)+(2)(1)+(2)(0,6) = 16,40 V8 = (5)(0,8)+(4)(0,6)+(5)(1)+(3)(1)+(2)(1,67)+(2)(1) = 19,73 V9 = (5)(0,2)+(4)(0,6)+(5)(1)+(3)(1)+(2)(1,67)+(2)(0,6) = 15.93 V10 = (5)(1)+(4)(1)+(5)( 0,2)+(3)(0,6)+(2)(1)+(2)(0,2) = 14,20
Berdasarkan  perhitungan  tersebut  didapat  hasil  perangkingan  yang  diperlihatkan  pada tabel 10
Tabel 10. Perangkingan Alternatif  Hasil  Perangkingan A1 20,33  1 A2 17,53  5 A3 18,20  4 A4 18,33  3 A5 15,73  8 A6 13,53  10 A7 16,40  6 A8 19,73  2 A9 15,93  7 A10 14,20  9
Berdasarkan hasil perangkingan tersebut, maka nilai alternatif tertinggi untuk pemilihan Kelompok Penerima Bantuan Benih Ikan di BBI Sukamaju adalah alternatif A1.

## Pemrosesan dengan metode SMART
Tahap pertama pada metode SMART adalah normalisasi bobot yang diperlihatkan pada tabel 11 sebagai berikut.

## Tabel 11. Normalisasi Bobot Metode SMART
Kriteria  Bobot  Normalisasi Bobot C1 24 0,24 C2 19 0,19 C3 24 0,24 C4 14 0,14 C5 10 0,10 C6 10 0,10
Tahap selanjutnya adalah penilaian alternatif dan penentuan rating kecocokan. Adapun penilaian alternatif sudah dilakukan dan ditunjukkan pada tabel 8, sedangkan penentuan rating kecocokan ditunjukkan pada tabel 9. Setelah itu, dilakukan penghitungan nilai utility dengan hasil sebagaimana pada tabel 12 berikut.
Tabel 12. Nilai Utility Alternatif  C1 C2 C3 C4  C5 C6 A1 50 100  100  80 0 100 A2 50 0 100  40 0 100 A3 50 100  100  80  100  50 A4 100 0 100 0 0 100 A5 75 0 100 0 0 0 A6 50 0 0 40 0 100 A7 75 0 100  40  100  50 A8 75 0 100  80 0 100 A9 0 0 100  80 0 50 A10 100  100 0 40  100 0
Setelah  melakukan  penghitungan  nilai  utility,  dilakukan  penghitungan  nilai  akhir  dan perangkingan yang ditunjukkan pada tabel 13 sebagai berikut.
Tabel 13. Nilai Akhir Alternatif  C1 C2 C3 C4 C5 C6 Jumlah  Ranking A1 11,90  19,05  23,81  11,43  0,00  9,52 75,71 2 A2 11,90  0,00 23,81 5,71 0,00  9,52 50,95 7 A3 11,90  19,05  23,81  11,43  9,52  4,76 80,48 1 A4 23,81  0,00 23,81 0,00 0,00  9,52 57,14 6 A5 17,86  0,00 23,81 0,00 0,00  0,00 41,67 8 A6 11,90  0,00 0,00 5,71 0,00  9,52 27,14 10 A7 17,86  0,00 23,81 5,71 9,52  4,76 61,67 4 A8 17,86  0,00 23,81  11,43  0,00  9,52 62,62 3 A9 0,00 0,00 23,81  11,43  0,00  4,76 40,00 9 A10 23,81  19,05  0,00 5,71  9,52  0,00 58,10 5
Berdasarkan  tabel  13,  alternatif  yang  mendapatkan  nilai  tertinggi  sehingga  berhak mendapatkan bantuan benih ikan adalah alternatif 3 (A3).
Antarmuka Sistem
Gambar 5 Input Data Gambar 5 Seluruh Data Pokdakan Gambar 6
Perangkingan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan implementasi dan hasil pengujian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa ada perbedaan hasil akhir/rekomendasi yang diberikan berdasarkan metode SAW dan metode  SMART.  Penerima  bantuan  berdasarkan  metode  SAW  adalah  alternatif  1  (A1),
sedangkan  menurut  metode  SMART  adalah  alternatif  3  (A3).  Hasil  tersebut  berbeda  karena pada  metode  SAW  dilakukan  normalisasi  skor  sebelum  dikalikan  dengan  bobot,  sedangkan pada SMART skor langsung diberikan pada kriteria tanpa normalisasi. Meski demikian, ketua metode memiliki unsur subjektivitas pada penilaian skor dan penentuan bobot. Meski demikian, sistem berjalan dengan baik sesuai fungsinya serta dapat membantu pihak BBI dalam dalam pemberian bantuan beni ikan tanpa menghitung secara manual. Pemilihan Kelompok Penerima Bantuan Benih Ikan mampu memberikan informasi yang lebih objektif dengan cepat dan efisien serta lebih terorganisir.

## BIBLIOGRAPHY
adi, Jerry Prabu Setya, & Windarto, Windarto. (2019). Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Terbaik  Pada  Sma  Cenderawasih  2  Dengan  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting Berbasis Web. Sebatik, 23(2), 534–540.
Amanda, Windy Amanda, Wulandari, Wina Wulandari, Nadira, Nadira, Ilyas, Imran Ilyas, & Risnawati, Risnawati. (2023). Implementasi Strategi Sumber Daya Manusia Pada Dinas Pertanian, Pangan Dan Perikanan Kota Tanjungpinang. Seminalu, 1(1), 581–588.
Angeles-Agdeppa, Imelda, Sun, Ye, Denney, Liya, Tanda, Keith V, Octavio, Royce Ann D., Carriquiry, Alicia, & Capanzana, Mario V. (2019). Food Sources, Energy And Nutrient Intakes Of Adults: 2013 Philippines National Nutrition Survey. Nutrition Journal, 18, 1– 12.
Cholil, Saifur Rohman, Pinem, Agusta Praba Ristadi, & Vydia, Vensy. (2018). Implementasi Metode Simple Multi Attribute Rating Technique Untuk Penentuan Prioritas Rehabilitasi Dan Rekonstruksi Pascabencana Alam. Register, 4(1), 1–6.
Jurnal,  Redaksi  Tim.  (2018).  Sistem  Pengambilan  Keputusan  Dalam  Pemilihan  Jurusan Menggunakan Metode Eksponensial (Mpe) Di Perguruan Tinggi Negeri Dan Swasta Di Jawa Barat: Andri Sahata Sitanggang.
Kusrini, M. (2007). Kom. Konsep Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Penerbit Andi, Yogyakarta, Ed, 1.
Limbong,  Tonni,  &  Limbong,  Riswan.  (2018).  Implementasi  Metode  Simple  Additive Weighting  Dalam  Pemilihan  Bibit  Untuk  Budidaya  Ikan  Mas.  Jtik  (Jurnal  Teknik Informatika Kaputama), 2(1), 115–122.
Oktapria,  Yoshi  Lotussan,  Astuti,  Ely  Setyo,  &  Wibowo,  Dimas  Wahyu.  (2017).  Sistem Pendukung Keputusan Tumbuh Kembang Anak Usia Dini Menggunakan Metode Electre. Seminar Informatika Aplikatif Polinema.
Prastiyani,  Lien  Meilya  Muriasti,  &  Nuryanto,  Nuryanto.  (2019).  Hubungan  Antara  Asupan Protein Dan Kadar Protein Air Susu Ibu. Journal Of Nutrition College, 8(4), 246–253. Pratama,  Riqie,  &  Nulhakim,  Lukman.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Kelompok Penerima Bantuan Budidaya Ikan Dengan Metode Smart.
Ramadani,  Sandi  Fajri,  Ekojono,  Ekojono,  &  Santoso,  Nurudi.  (2017).  Sistem  Pendukung Keputusan Seleksi Siswa Kelas Ungulan Di Smp Negeri 7 Malang.  Jurnal Informatika Polinema, 3(3), 27–31.
Ramadhanti,  Amelia  Budi.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Sekolah Menengah Kejuruan Negeri Di Balikpapan Menggunakan Analisis Hirarki Proses. J-Sim: Jurnal Sistem Informasi, 2(2), 61–67.
Rianto,  Bayu.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Bantuan  Hibah  Kepada Kelompok Nelayan Oleh Dinas Kelautan Dan Perikanan. Jurnal Perangkat Lunak, 1(1), 1–10.
Sembiring,  Falentino,  Fauzi,  Mohamad  Tegar,  Khalifah,  Siti,  Khotimah,  Ana  Khusnul,  & Rubiati, Yayatillah. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Covid 19 Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (Saw)(Studi  Kasus:  Desa Sundawenang).  Explore:  Jurnal  Sistem  Informasi  Dan  Telematika  (Telekomunikasi, Multimedia Dan Informatika), 11(2), 97–101.
Senen,  Oxila  Afriani,  Papuas,  Alfrianus,  &  Kamal,  Abraham.  (2018).  Sistem  Pendukung Keputusan  Kelayakan  Lokasi  Budidaya  Ikan  Kuwe  Di  Kabupaten  Kepulauan  Sangihe Menggunakan Metode Simple Additive Weighting. Jurnal Ilmiah Behongang, 1(1), 11– 15.
Sitinjak, Daniel Dido Jantce T. J., & Suwita, Jaka. (2020). Analisa Dan Perancangan Sistem Informasi Administrasi Kursus Bahasa Inggris Pada Intensive English Course Di Ciledug Tangerang. Insan Pembangunan Sistem Informasi Dan Komputer (Ipsikom), 8(1).

## Copyright holder:
Muhammad Rizki Nugraha (2024)
First publication right:

## Syntax Idea
This article is licensed under: