DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.549 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA BIDIKMISI MENGGUNAKAN METODE SMART
Sukamto 1* , Yanti Andriyani 1 , Ayu Lestari 1
1 Sistem Informasi, FMIPA Universitas Riau email: * sukamto@lecturer.unri.ac.id
Abstract: Scholarships  are  provided  selectively  according  to  the  type  of  learning  held.  There are so many scholarships offered to students who are outstanding and poor, one of which is the scholarship  provided  by  the  University  of  Riau,  named  Bidikmisi  scholarship.  The  evaluation process of prospective scholarship recipients is carried out by the committee directly and is still done  manually.  So  that  it  allows  the  creation  of  a  support  system  for  the  decision  to  accept Bidikmisi scholarships using the smart web-based method. The system created, designed using UML diagrams, the system has made using the PHP programming language and database. The resulting  system  can  process  using  ten  experimental  data  obtained  a  sequence  of  values  from highest to smallest, with the highest amount of 0.75.
Keywords: Bidikmisi; Decision Support System; Scholarship; Smart Method.
Abstrak: Pemberian  beasiswa  dilakukan  secara  selekif  sesuai  dengan  jenis  beasiswa  yang diadakan.  Banyak  sekali  beasiswa  yang  ditawarkan  kepada  mahasiswa  yang  berprestasi  dan kurang  mampu,  salah  satunya  beasiswa  yang  ditawarkan  universitas  riau  yaitu  beasiswa bidikmisi. Proses Penilaian calon penerima beasiswa dilakukan oleh panitia secara langsung dan masih  dilakukan  secara  manual.  Sehingga  memungkinkan  dibuatnya  suatu  sistem  pendukung keputusan  penerimaan  beasiswa  bidikmisi  menggunakan  metode  smart  berbasis web .  Sistem yang  dibuat,  dirancang  menggunakan  UML  diagram,  pembuatan  sistem  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP  dan database .  Sistem  yang  dihasilkan  mampu  mengolah  data  mahasiswa, mengolah data calon penerima untuk dihitung dan laporan jumlah calon penerima yang diterima dan  ditolak.  Hasil  akhir  dengan  menggunakan  10  data  percobaan  diperoleh  urutan  nilai  dari yang tertinggi sampai terkecil, dengan nilai tertinggi 0,75.
Kata kunci: Beasiwa; Bidikmisi; Sistem Pendukung Keputusan; Smart.

## PENDAHULUAN
Program beasiswa bidikmisi merupakan  bantuan  biaya  pendidikan yang  hanya  ditujukan  untuk  calon mahasiswa tidak mampu (miskin),
berfokus  kepada  yang  memiliki  keter- batasan kemampuan ekonomi. Meskipun demikian,  syarat  prestasi  pada  bidikmisi
ditujukan untuk menjamin bahwa penerima bidikmisi terseleksi, dan benar- benar  mempunyai  potensi  dan  kemam- puan  untuk  menyelesaikan  pendidikan tinggi.
Beasiswa  bidikmisi  ada  pada setiap  tahun  dan  diperuntukkan  bagi mahasiswa baru, sesuai dengan peraturan yang  telah  ditentukan  oleh  bidikmisi
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.549 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Universitas  Riau,  antara  lain  kriteria- kriteria  untuk  menentukan  siapa  yang terpilih  dan  layak  untuk  menerima beasiswa  sesuai  dengan  syarat-syarat yang  telah  ditentukan.  Oleh  sebab  itu tidak  semua  peserta  yang  mendaftarkan diri  sebagai  calon  penerima  beasiswa bidikmisi diterima, hanya yang memenuhi  kriteria  saja  yang  akan memperolehnya.  Jumlah  peserta  yang mengajukan cukup banyak, dan indikator untuk  seleksi  berkas  pengajuan  masih menggunakan  cara  manual.  Sehingga pengolahan data kurang efektif, dan juga membutuhkan  waktu  yang  relatif  lama. Untuk  itu  diperlukan  sistem  pendukung keputusan.
Adapun  tujuan  penelitian  ini adalah  membangun  sistem  pendukung keputusan  (SPK)  yang  dapat  menen- tukan  penerima  beasiswa  bidikmisi khususnya  di  FMIPA  Universitas  Riau menggunakan metode SMART.
Sistem pendukung keputusan adalah sistem informasi yang menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan manipulasi  data  [1]. Beberapa penelitian
SPK  antara  lain,  penentuan  mitra  jasa pengiriman barang terbaik metode TOPSIS [2], menggunakan metode AHP [3], pemilihan matakuliah pilihan dengan metode  AHP  [4],  pemilihan  pelanggan terbaik  dengan  metode  SAW  [5], pemilihan  guru  dan  pegawai  terbaik dengan metode MOORA [6],  pemberian kredit  rumah  sejahtera  dengan  metode TOPSIS  [7],  penerimaan  calon  guru honor  dengan  metode  TOPSIS  [8]  ,  dan penentuan mahasiswa berprestasi dengan metode WP [9].
Selanjutnya  penelitian  tentang metode SMART  dapat digunakan  antara lain, untuk pemilihan sekolah Paud [10], pemilihan kegiatan ekstra-kurikuler [11], penentuan  prioritas  rehabilitasi  dan rekonstruksi  pasca-bencana  alam  [12],
penentuan penem-patan karyawa baru di PDAM  Kisaran  [13],  dan  penentuan kualitas  pema-sukan  pangan  segar  [14] . Penelitian  tentang  beasiswa  bidik  misi sudah  dilakukan  menggu-nakan  metode SAW [15].

## METODE
Proses  pengumpulan  data  di bagian  Kemahasiswaan  dan  Panitia penerimaan  beasiswa  bidikmisi  FMIPA Universitas Riau tahun 2018.
Metode SMART merupakan suatu  model  pengambilan  keputusan dengan  memperhatikan  hal-hal  bersifat kualitatif  dan  kuantitatif.  Parameter menjadi penentu keputusan dan memiliki range  nilai  dan  bobot  yang  berbeda- beda.
Adapun langkah-langkahnya sebagai berikut [16]  : 1) Menghitung normalisasi kriteria dengan  membandingkan  nilai  bobot kriteria  dengan  jumlah  bobot  kriteria, dengan persamaan :
∑ (1)
dimana :
= normalisasi bobot kriteria ke j
= nilai bobot kriteria ke j
=  jumlah kriteria
2) Menentukan nilai utility setiap
kriteria.  Nilai utiliti ini  tergantung pada sifat kriteria itu sendiri, yaitu :
a) Kriteria  yang  bersifat  “lebih diinginkan  nilai  yang  lebih  kecil”, dengan persamaan :
( )   ( ) (2)
b) Kriteria  yang  bersifat  “lebih diinginkan nilai  yang lebih  besar”,
dengan persamaan : ( )   ( ) (3)
dimana :
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.549 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
( ) =  nilai utility kriteria  ke i untuk ke i
= nilai kriteria maksimal = nilai kriteria minimum = nilai kriteria ke i
3) Menghitung nilai akhir, dengan persa- maan:
( ) ∑ ( ) (4)
dimana : ( ) = nilai total alternatif
= hasil normalisasi bobot kriteria
( ) = hasil penentuan nilai utility

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Jumlah  data  sebanyak  10  orang, sebagaimana tabel 1.
Tabel 1. Data Mahasiswa No NIM Nama Mahasiswa 1  1603115225  Anisa Rahmalia 2  1503114632  Sesri Jumiatul Erda 3  1503113000  Fisky Amelia T.
4  1503117345  Destry Natasya G.
5  1503114835  Aria Shabry
6  1403110831  Muh. Hidayat
7  1403113611  Muhammad Yasir 8  1503121139  Selly Mitra M.
9  1503117235  Martiti Silfia
10 1503113119  Femi Melinda
Kriteria  yang  digunakan  untuk menentukan mahasiswa penerima beasiswa, sebagaimana pada tabel 2 . Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Nama Kriteria K1 Nilai IPK K2 Total Penghasilan Orangtua (juta) K3 Pekerjaan Ayah
K4 Pekerjaan Ibu
K5 Jumlah Tanggungan
Alternatif untuk menentukan mahasiswa penerima beasiswa bidikmisi,
sebagaimana pada tabel 3.
Tabel 3. Data Alternatif Alter- natif Nama Alternatif A1 1603115225 A2 1503114632 A3 1503113000 A4 1503117345 A5 1503114835 A6 1403110831 A7 1403113611 A8 1503121139 A9 1503117235 A10 1503113119
Bobot  kriteria  yang  diberikan adalah  dari  nilai  1-100,  sebagaimana pada tabel 4.
Tabel 4. Bobot Kriteria Kriteria  Bobot ( w j ) K1 80 K2 70 K3 50 K4 40 K5 30
Nilai  sub  kriteria  untuk  setiap alternatif, adalah sebagaimana pada tabel 5.  Sedangkan  nilai  kriteria  untuk masing-masing  alternatif  sebagaimana pada tabel 6. Langkah perhitungan metode SMART adalah sebagai berikut : 1) Menghitung normalisasi kriteria menggunakan persamaan (1), yaitu
=
Dengan  cara  yang  sama  diperoleh normalisasi kriteria, pada tabel 7.
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.549 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## Tabel 7. Normalisasi Bobot Kriteria
Kriteria Bobot Kriteria Normalisasi Bobot kriteria K1 80 0,30 K2 70 0,26 K3 50 0,19 K4 40 0,15 K5 30 0,11 2) Menentukan nilai utility setiap
kriteria.
Sifat  untuk  masing-masing  kriteria adalah sebagaimana pada tabel 8.
Tabel 8. Sifat-sifat Kriteria Kriteria Sifat Kriteria K1 lebih besar lebih baik K2 lebih kecil lebih baik K3 lebih kecil lebih baik K4 lebih kecil lebih baik K5 lebih besar lebih baik
Berdasarkan  tabel  6  dan  tabel  5, A1  dengan  nilai-nilai  (K1)  3,39  bernilai 2,  (K2)  1,5  bernilai  3,  (K3)  Pedagang bernilai 2, (K4) Pedagang bernilai 2, dan (K5)  ialah  2  bernilai  1.  Dengan  cara yang  sama  untuk  A2,  A3,  sampai  A10 diperoleh  nilai-nilai  sebagaimana  pada tabel 9.
Tabel 9. Nilai Alternatif dan Kriteria Alter- natif Kriteria K1  K2  K3  K4  K5 A1 2 3 2 2 1 A2 3 3 2 3 1 A3 2 3 3 3 2 A4 2 3 2 1 2 A5 3 3 3 3 2 A6 3 3 3 3 2 A7 3 4 3 2 2 A8 2 3 2 2 2 A9 2 4 3 2 2 A10 3 4 3 2 1
Berdasarkan  Tabel  9,  untuk  K1
diperoleh C max = max (2,3,2,2,3,3,3,2,2,3) = 3
C min = min (2,3,2,2,3,3,3,2,2,3)  = 2 Sehingga  dengan  tabel  5  nilai utility diperoleh dengan menggunakan persamaan (3), yaitu ( ) (     ) (     )
Dengan cara yang sama diperoleh u 1 ( a 2 ) = 1,0 u 1 ( a 3 ) = 1,0 u 1 ( a 4 ) = 0,0 u 1 ( a 5 ) = 0,0 u 1 ( a 6 ) = 1,0 u 1 ( a 7 ) = 1,0 u 1 ( a 8 ) = 0,0 u 1 ( a 9 ) = 0,0 u 1 ( a 10 ) = 1,0
Untuk K2, nilai utility diperoleh menggunakan persamaan (2), yaitu C max = max (3,3,3,3,3,3,4,3,4,4)  = 4
C min = min (3,3,3,3,3,3,4,3,4,4)  = 3 Sehingga diperoleh
( ) (     ) (     )
Dengan cara yang sama diperoleh u 2 ( a 2 ) = 1,0 u 2 ( a 3 ) = 1,0 u 2 ( a 4 ) = 1,0 u 2 ( a 5 ) = 1,0 u 2 ( a 7 ) = 0,0 u 2 ( a 8 ) = 1,0 u 2 ( a 9 ) = 0,0 u 2 ( a 10 ) = 0,0
Untuk  K3,  K4,  dan  K5  nilai utility diperoleh  dengan  persamaan  (3), sebagaimana pada tabel 10.
Tabel 10. Hasil Nilai Utility Alter- natif Kriteria K1  K2  K3  K4  K5 A1 0,0  1,0  1,0  0,5  0,0 A2 1,0  1,0  1,0  0,0  0,0 A3 0,0  1,0  0,0  0,0  1,0 A4 0,0  1,0  1,0  1,0  1,0 A5 1,0  1,0  0,0  0,0  1,0 A6 1,0  1,0  0,0  0,0  1,0 A7 1,0  0,0  0,0  0,5  1,0 A8 0,0  1,0  1,0  0,5  1,0 A9 0,0  0,0  0,0  0,5  1,0 A10 1,0  0,0  0,0  0,5  0,0
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.549 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
3) Menghitung nilai akhir.
Berdasarkan  tabel  7  dan  tabel  10, dengan  menggunakan  persamaan  (4),
diperoleh ( )     (        )   (        ) (        )   (        ) (        )
( )
Dengan  cara  yang  sama  diperoleh  nilai akhir  untuk  masing-masing  alternatif. pada tabel 11.
Tabel 11. Nilai Akhir Normalisasi Alter- natif Kriteria Nilai K1  K2  K3  K4  K5 A1  0,00  0,26 0,19 0,08 0,00  0,53 A2  0,30  0,26 0,19 0,00 0,00  0,75 A3  0,00  0,26 0,00 0,00 0,11  0,37
A4  0,00  0,26 0,19 0,15 0,11  0,71
A5  0,29  0,26 0,00 0,00 0,11  0,66 A6  0,30  0,26 0,00 0,00 0,11  0,67
A7  0,30  0,00 0,00 0,08 0,11  0,49 A8  0,00  0,26 0,19 0,08 0,11  0,64 A9  0,00  0,00 0,00 0,08 0,11  0,19 A10  0,30  0,00 0,00 0,08 0,00  0,38
Berdasarkan  tabel  11,  bahwa alternatif yang direkomendasikan sebagai  penerima  beasiswa  bidikmisi adalah  alternatif  A2  dimana  A2  adalah mahasiswa  dengan  NIM  1503114632 atas  nama  Sesri  Jumiatul  Erda  dengan nilai akhir 0,75.
Gambar 3. Halaman Menu Utama
1) Tampilan  Halaman  Mengelola  Data
Mahasiswa pada gambar 4.
Gambar 4. Halaman Mengelola Data Mahasiswa 2) Tampilan Halaman Mengelola Kriteria pada gambar 5. Gambar 5. Halaman Mengelola Kriteria 3) Tampilan  Halaman  Mengelola  Sub Kriteria, lihat pada gambar 6. Gambar 6. Halaman Mengelola Sub Kriteria 4) Tampilan Halaman Mengelola Alternatif,  dapat  dilihat  pada  gambar 7.
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.549 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Gambar 7. Halaman Mengelola

## Alternatif
5) Tampilan Halaman Hasil Akhir, dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Halaman Hasil Akhir

## SIMPULAN
Proses perhitungan dengan menggunakan metode SMART berdasarkan kriteria (Nilai IPK, Penghasilan Orang Tua, Pekerjaan Ayah, Pekerjaan  Ibu, dan Jumlah Tanggungan) dengan  10  data  percobaan  diperoleh urutan  nilai  dari  yang  tertinggi  sampai terendah.  Adapun  prioritas  urutan  3 orang  mahasiswa    penerima  beasiswa adalah  A2  (Sesri  Jumiatul  Erda)  A4 (Destry  Natasya  G.),  dan  A6  (Muh. Hidayat).
Tabel 5. Nilai Sub Kriteria
Kriteria Sub Kriteria Nilai Kriteria Bobot Kriteria K1 > 3.82
4
80 3.56 – 3.82 3 3.00 – 3.55 2 < 3.00 1 K2 < 1,5 Juta 4
70 1,5 – 4 Juta 3 > 4 – 7 Juta 2 > 7 Juta 1
K3 Almarhum 4
50 Pensiunan PNS Gol I-III, Tidak Bekerja, Buruh Harian, Supir, Petani, Honorer 3 Wiraswasta, PNS, TNI-POLRI, Pedagang 2 Pegawai Swasta, Pegawai BUMN 1 K4 Almarhum
4
40 Ibu Rumah Tangga 3 Wiraswasta, Petani, Pedagang 2 PNS, Pegawai Swasta 1 K5 > 6 4 30 5-6 3 3-4 2
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.549 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## Tabel 6. Data Kriteria dan Alternatif
Alternatif Kriteria K1  K2 K3 K4 K5 A1 3,39  1,5   Pedagang Pedagang 2 A2 3,61 4   Guru (PNS) Ibu Rumah Tangga 2 A3 3,46  1,8   Buruh Toko Bangunan Ibu Rumah Tangga 3 A4 3,41  3,5   PNS (Pegawai Negeri Sipil)  Almarhum 4 A5 3,81  1,6   Tukang (Buruh Bangunan) Ibu Rumah Tangga 3 A6 3,60  1,5   Buruh Ibu Rumah Tangga 3 A7 3,57  1,2   Nyadap Karet Nyadap Karet 3 A8 3,39 2   Wiraswasta Wiraswasta 3 A9 3,18  1,3   Petani Petani 3 A10 3,66  1,2   Petani Petani 1

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  G.  Permana,  A.  Rahmatulloh,  and Rianto “Sistem Pendukung Keputusan Layanan Verifikator Pengadaan  dengan  Metode  Simple Multi  Attribute  Rating  Technique (SMART) ” Juita, Vol. 6, No. 2, pp. 99–111, 2018. [2]  Risnawati and N. Manurung,
“Sistem Pendukung Keputusan dalam Penentuan Mitra Jasa Pengiriman  Barang  Terbaik  di  Kota Kisaran Menggunakan Metode Topsis ” Jurteksi, Vol. V, No. 2, pp. 133–138, 2019. [3]  Fitriyani “Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Mahasiswa Berprestasi  di  STMIK  Atma  Luhur Pangkalpinang dengan Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP) ”  Jurnal
Nasional  Teknologi  dan  Sistem Informasi, Vol. 02, No. 02, pp. 109– 118, 2016.
[4]  A. M. Z. Wahyu, N. Safriadi, and H. S.  Pratiwi   “Sistem  Pendukung
Keputusan  Pemilihan  Mata  Kuliah
Pilihan Menggunakan Metode Analytic  Hierarchy  Process ”  Jurnal Sistem  dan  Teknologi  Informasi, Vol.  5,  No.  2,  pp.  160–163,  2017.
http://jurnal.untan.ac.id/index.php/ju stin/article/view/18770/15805. [5]  F.  Sholikhah,  D.  H.  Satyareni,  and C.  S.  Anugerah   “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pelanggan Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive  Weighting  (SAW)  pada Bravo Supermarket Jombang ” Register,  Vol.  2,  No.  1,  pp.  40-50, 2016. [6]  S.  Manurung   “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Guru  Dan Pegawai Terbaik Menggunakan
Metode  Moora ”  Simetris,  Vol.  9, No. 1, pp. 701–706, 2018. [7]  A.  Jumadi,  Z.  Arifin,  and  D.  M. Khairina “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Rumah Sejahtera Pada Nasabah Bank Pembangunan  Daerah  Kalimantan Timur  dengan  Metode  TOPSIS ” Jurnal Sistem Informasi Bisnis, Vol. 4, No. 3, pp. 156–163, 2014. [8]  Afrisawati “Sistem  Pendukung Keputusan  Penerimaan  Pegawai  di STMIK Royal Menggunakan Metode Simple Additive Weighting ” Jurteksi, Vol. 4, Vo. 1, pp. 43–50, 2017.
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.636 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
DOI: 10.33330/jurteksi.v4i1.23, https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index. php/jurteksi/article/view/23/22
[9]  H.  Mustafidah  and  H.  N.  Hadyan, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Mahasiswa Berprestasi di Universitas Muhammadiyah Purwokerto  Menggunakan  Metode Weighted  Product  (WP)  (Decision Support System of Excellent Student Determination in Universitas Muhammadiyah Purwokerto Using Weighted ” Juita, vol. 5, no. 1, pp. 51–61, 2017.DOI:10.30595/juita.v5i1.1846, http://jurnalnasional.ump.ac.id/index
.php/JUITA/article/view/1846/1539 [10]  I.  M.  A.  Santosa   “Implementasi Metode  Smart  Pada  Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Sekolah  Paud ”  Jurnal Sistem  dan  Informatika,  Vol.  12, Vo. 1, pp. 157–167, 2017. https://jsi.stikom- bali.ac.id/index.php/jsi/article/view /136/80.
[11]  T.  Magrisa,  K.  D.  K.  Wardhani, and  M.  R.  A.  Saf   “Implementasi
Metode  SMART  pada  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan Kegiatan  Ekstrakurikuler  untuk Siswa SMA ” Informatika Mulawarman    Jurnal  Ilmiah  Ilmu Komputer, Vol. 13, No. 1, pp. 49– 55, 2018. DOI: 10.30872/jim.v13i1.648, http://e- journals.unmul.ac.id/index.php/JI
M/article/view/648/pdf
[12]  S.  R.  Cholil,  A.  P.  R.  Pinem,  and
V.  Vydia   “Implementasi  metode
Simple  Multi  Attribute  Rating Technique untuk penentuan prioritas rehabilitasi dan
rekonstruksi  pascabencana  alam ” Register,  Vol.  4,  No.  1,  pp.  1–6,
2018.
DOI: 10.26594/register.v4i1.1133, http://journal.unipdu.ac.id:8080/in dex.php/register/article/view/1133/
pdf. [13]  Z.  Azhar   “Penentuan  Penempatan Karyawan Baru di  PDAM Kisaran dengan Metode SMART ” Jurteksi,  Vol.  IV  No.  2,  pp.  179– 184, 2018. DOI: 10.33330/jurteksi.v4i2.46, https://jurnal.stmikroyal.ac.id/inde x.php/jurteksi/article/view/46/43
[14]  T.  Syahputra,  M.  Yetri,  and  S.  D.
Armaya   “Sistem  Pengambilan Keputusan  Dalam  Menentukan
Kualitas  Pemasukan  Pangan  Segar Metode  Smart ”  Jurteksi,  Vol.  IV, No. 1, pp. 7–12, 2017. DOI: 10.33330/jurteksi.v4i1.19, https://jurnal.stmikroyal.ac.id/inde x.php/jurteksi/article/view/19/18 [15]  R.  Fauzan,  Y.  Indrasary,  and  N. Muthia “Sistem Pendukung Keputusan  Penerimaan  Beasiswa Bidik  Misi  di  POLIBAN  dengan Metode  SAW  Berbasis  Web ” Jurnal  Online  Informatika,  Vol.  2, Vo. 2, pp. 79–83, 2018.
DOI: 10.15575/join.v2i2.101,
https://join.if.uinsgd.ac.id/index.ph p/join/article/view/v2i23/70.
[16]  E.  G.  Sihombing,  E.  Arisawati,  L.
S.  Dewi,  F.  Handayanna,  and  R. Rinawati “Penerapan Sistem Pendukung  Keputusan  Dengan Metode  Simple  Multi  Attribute
Rating  Technique  Pada  Pemilihan Toko  Roti ”  InfoTekJar,  Vol.  3, No. 2, pp. 159–163, 2019. DOI   10.30743/infotekjar.v3i2.998 https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/i nfotekjar/article/view/998/pdf