## Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru Menggunakan Metode SMART
( Studi Kasus: SD Luqman Al-Hakim, Surabaya )
Nurut Thoyibah [1] , Latipah [2] , Achmad Muchayan [3]
Fakultas Ilmu Komputer [1], [2], [3]
Universitas Narotama, Surabaya, Indonesia nurutthoyibah23@gmail.com [1] , latifahrifani@gmail.com [2] , muchayan.dosen.narotama.ac.id [3]
Abstract — The  standard  requirements  for  registering  new students  involve  many  documents,  namely,  biodata  of  prospective new  students,  birth  certificates,  family  cards  (family  identification document  in  Indonesia),  age,  intelligence,  and  kindergarten graduates. These documents should be integrated automatically  by the digital system, yet the Luqman Al-Hakim Elementary School in Surabaya  still  uses  the  traditional  and  manual  new  student admission system. Besides, one of the new student admission stages is  the  observation  of  parents  and  prospective  students,  which  adds the  scheduling  function  that  the  current  new  student  admission system  does  not  have.  The  scheduling  for  these  observations requires  a  long  time,  and manual  scheduling  is  less  effective  than automatic  scheduling  by  the  digital  system.  We  are  interested  in making  an  application  that  can  help  the  school  and  the  students facilitate  the  registration  process  to  select  new  students.  An observation  test  requires  a  decision  support  system  for  multi- criteria.  The  decision  support  system  methods  include  the  Simple Multi-Attribute  Rating  Technique  (SMART)  method.  This  multi- attribute  decision-making  technique  is  used  to  support  decision- makers in choosing several alternatives. The SMART method used in making  the  decision  support system  for new  student  admissions has  helped  in  admitting  new  students  at  Luqman  Al-Hakim Elementary School, especially in terms of awarding points for each criterion used. From the system testing, we concluded that the rapid assessment of prospective new students could shorten the admission process time. If prospective students fail in the admission selection process, they can immediately register for another school.
Keywords— Decision Support System, New Students, SMART.
Abstrak — Persyaratan  standar  pendaftaran  mahasiswa  baru melibatkan banyak dokumen, yakni biodata calon mahasiswa baru, akta  kelahiran,  kartu  keluarga  (dokumen  identitas  keluarga  di Indonesia),  usia,  kecerdasan,  dan  lulusan  taman  kanak-kanak. Dokumen-dokumen  tersebut  harus  terintegrasi  secara  otomatis dengan  sistem  digital,  namun  SD  Luqman  Al-Hakim  di  Surabaya masih  menggunakan  sistem  penerimaan  siswa  baru  secara tradisional dan manual. Selain itu, salah satu tahapan penerimaan mahasiswa baru adalah observasi orang tua dan calon mahasiswa, yang  menambah  fungsi  penjadwalan  yang  tidak  dimiliki  oleh sistem  penerimaan  mahasiswa  baru  saat  ini.  Penjadwalan  untuk observasi  ini  membutuhkan  waktu  yang  lama,  dan  penjadwalan manual  kurang  efektif  dibandingkan  penjadwalan  otomatis  oleh sistem  digital.  Kami  tertarik  untuk  membuat  aplikasi  yang  dapat membantu  pihak  sekolah  dan  para  siswa  dalam  mempermudah proses  pendaftaran  untuk  menyeleksi  siswa  baru.  Tes  observasi membutuhkan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  multi  kriteria.
Metode  sistem  pendukung  keputusan  meliputi  metode  Simple Multi-Attribute  Rating  Technique  (SMART).  Teknik  pengambilan keputusan  multi  atribut  ini  digunakan  untuk  mendukung pengambil  keputusan  dalam  memilih  beberapa  alternatif.  Metode SMART  yang  digunakan  dalam  pembuatan  sistem  pendukung keputusan  penerimaan  siswa  baru  telah  membantu  dalam penerimaan siswa baru di SD Luqman Al-Hakim, terutama dalam hal  pemberian  poin  untuk  setiap  kriteria  yang  digunakan.  Dari pengujian  sistem,  kami  menyimpulkan  bahwa  penilaian  cepat calon  mahasiswa  baru  dapat  mempersingkat  waktu  proses penerimaan mahasiswa baru. Jika calon siswa gagal dalam proses seleksi masuk, mereka dapat langsung mendaftar ke sekolah lain.
Kata  Kunci—  Sistem  Pendukung  Keputusan,  Siswa  Baru, SMART.

## I. PENDAHULUAN
Penerimaan  Siswa  Baru  adalah  (PSB)  kegiatan  rutin  yang dilaksanakan di seluruh sekolah  menjelang tahun ajaran baru. SD  Luqman  Al  Hakim  Surabaya  setiap  tahun  mengadakan program  kerja  PSB  dengan  kuota  sekitar  120  pendaftar  baru. Namun SD Luqman Al Hakim Surabaya masih menggunakan sistem  PSB  tradisional,  yaitu  dengan  pengisian  formulir menggunakan  lembar  formulir  yang  disediakan  oleh  panitia. Data  pada  formulir  tersebut  kemudian  direkap  ke  dalam perangkat lunak pengolah sederhana berbasis Microsoft Office oleh  tim  PSB.  Data  yang  direkap  dalam  aplikasi  perkantoran ini  tidak  lantas  dapat  dikatakan  sebagai  data  digital,  namun sekedar  pencatatan  menggunakan  komputer.  Sehingga, pekerjaan yang dilakukan tidak efektif karena melalui dua kali proses  perpindahan  data  (mengisi  formular  manual  lalu merekap  ke  aplikasi  perkantoran).  Hal  itu  justru  akan memperlambat  proses  PSB  serta  memperkuat  kemungkinan human  error [1].  Diperlukannya  sistem  aplikasi  untuk meningkatkan  efektifitas  dalam  proses  PMB,  sehingga redudancy pemrosesan  data  tidak  terjadi  dan  mempermudah stakeholder  mengambil  keputusan  berdasarkan  data  ditigal yang lebih akurat.
Panitia  pemilihan  siswa  baru  akan  melibatkan  beberapa kriteria yang digunakan sebagai pedoman untuk proses seleksi calon  siswa  baru,  diantaranya  dengan  melakukan  observasi pada  calon  siswa  baru  [2].  Pada  tes  observasi,  diperlukan
sebuah  sistem  pendukung  keputusan  untuk  multi  kriteria. Adapun  metode  sistem  pendukung  keputusan  pada  penulisan ini  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Simple  Multi- Attribute  Rating  Technique (SMART)  ,  yaitu  sebuah  teknik keputusan multi atribut [3].
Teknik pengambilan keputusan multi atribut ini digunakan untuk  mendukung  pembuat  keputusan  dalam  memilih beberapa  alternatif  [4].  Setiap  pembuat  keputusan  harus memiliki  sebuah  alternatif  yang  sesuai  dengan  tujuan  yang dirumuskan. Sistem penunjang keputusan sebagai sistem yang digunakan untuk mendukung dan membantu pihak manajemen melakukan  pengambilan  keputusan  pada  kondisi  semi terstruktur dan tidak terstruktur [5].
SMART lebih banyak digunakan karena kesederhanaannya dalam  merespon  kebutuhan  pembuat  keputusan  dan  caranya menganalisa  respon  [6].  Analisa  yang  terlibat  adalah transparan  sehingga  metode  ini  memberikan  pemahaman masalah  yang  rumit  dan  dapat  diterima  oleh  pembuat keputusan [7].
Karena  hal  tersebut,  penulis  tertarik  merancang  Sistem Informasi  Penerimaan  Siswa  Baru  dengan  metode  SMART yang  mampu  melakukan  klasifikasi  kemampuan  setiap  calon siswa  baru  pada  saat  observasi  calon  siswa  baru  dan mengelola  pelaksanaan  penerimaan  siswa  baru  dengan penyampaian  informasi  pelaksanaan  penerimaan  calon  siswa baru.
Sistem  Pendukung  Keputusan  sebuah  aplikasi  berupa Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau Decision  Support System mulai  dikembangkan  pada  tahun  1970. Decision Support  System (DSS)  dengan  didukung  oleh  sebuah  sistem informasi  berbasis  komputer  dapat  membantu  seseorang dalam meningkatkan kinerjanya dalam pengambilan keputusan  [8],  [9].  SPK  merupakan  suatu  sistem  yang interaktif,  yang  membantu  mengambil  keputusan  melalui penggunaan  data  dan  model-model  keputusan  untuk memecahkan  masalah  yang  sifatnya  semi  terstruktur  maupun yang tidak terstruktur [10].
Contreras dkk menggunakan SPK serta menggabungkannya  dengan Artificial  Intelligence (AI)  untuk manajemen  penyakit  diabetes  [11].  Peiffer-Smadja  dkk  juga menggunakan  kasus medical  and  clinical  decision  support system untuk penyakit menular, serta pula menggabungkannya dengan  AI  [12].  Pada  bidang  ilmu  kimia,  Rawson  dkk menggunakan  SPK  berbasis  klinis  untuk  manajemen  anti- mikrobial  [13].  untuk  Dengan  cara  yang  sama  namun  pada kasus  yang  berbeda,  Wakiru  dkk  menggunakan  SPK  untuk menentukan waktu penggantian lubricant pada mesin [14].
SMART (Simple  Multi-Attribute  Rating  Technique) merupakan metode pengambilan keputusan multi kriteria yang dikembangkan  oleh  Edward  pada  tahun  1997  [15].  Teknik pengambilan keputusan multi kriteria ini didasarkan pada teori bahwa  setiap  alternatif  terdiri  dari  sejumlah  kriteria  yang memiliki  nilai-nilai  dan  setiap  kriteria  memiliki  bobot  yang menggambarkan  seberapa  penting  dibandingkan  dengan kriteria lain.
Terlebih,  menurut  Siregar  dkk,  pengambilan  keputusan
selalu berkorelasi dengan ketidakpastian hasil keputusan yang diambil,  untuk  mengurangi  faktor  risiko  tersebut,  maka diciptakan  pembobotan  [16].  Borissova  dkk  menggunakan SMART  untuk  mengembangkan tools  E-Learning dalam sistem  pengambilan  keputusan,  yang  menurutnya,  sangat dinamis  sehingga  memerlukan  metode  kuantitatif  berbasis analisa  regresi one-factor [17].  SMART  yang  dapat diaplikasikan  untuk  banyak  kasus  sistem  pengambilan keputusan  ini  lantas  digunakan  oleh  Wahana  dkk  untuk menentukan  pertumbuhan  balita  [18],  digunakan  oleh Sihombing  dkk  dan  Setiawan  dkk  untuk  menentukan  tingkat Key  Performance  Index karyawan  [19],  [20],  digunakan  oleh Mahdiana  dkk  dan  Putra  dkk  untuk  menentukan  pengajar terbaik berdasarkan prestasi [21], [22], bahkan digunakan oleh Tangkesalu  untuk  menentukan  perankingan  antar  bisnis startup terbaik [23].
Penulis  merancang  metode  penulisan  ini  dengan membangun sistem informasi pengambilan keputusan menggunakan metode SMART untuk menentukan calon siswa baru  tersebut  apakah  sesuai  dengan  kriterian  yang  diminta oleh  SD  Luqman  Al  Hakim  Surabaya  dan  membaginya kedalam  beberapa  kelas  berdasarkan  penilaian  pada  saat observasi.  Perhitungan  parameter  pada  penulisan  ini  ada empat, yang diantaranya adalah:
i. Rata-rata tes IQ
ii. Penghasilan Orang Tua
iii. Relasi Keluarga
iv.
Prestasi Anak
Parameter  pada  penulisan  ini  memiliki  nilai  pada  setiap kategori. Detail dari nilai parameter pada penulisan ini tampak pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Parameter
No Parameter Nilai Parameter 1 Rata-rata tes IQ 40% 2 Penghasilan Orang Tua 30% 3 Relasi Keluarga 20% 4 Prestasi Anak 10%

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  pengembangan  sistem  yang  digunakan  pada penulisan ini adalah dengan menggunakan metode pendekatan waterfall ,  dan  ditunjukkan  pada  Gambar  1. Prototyping merupakan salah satu metode pengembangan perangkat lunak yang  cocok  digunakan  pada  aplikasi  berbasis  web. Prototype dibangun  untuk  mendefinisikan  kebutuhan. Prototyping merupakan  salah  satu  metode  pengembangan  perangat  lunak yang  banyak  digunakan.  Dengan  metode prototyping ini pengembang  dan  pengguna  dapat  saling  berinteraksi  selama proses pembuatan sistem.
Gambar 1. Prototyping pada penulisan ini
Berikut  adalah  langkah-langkah  dalam  merancang  sistem yang  penulis  gunakan  dalam  mekanisme  pengembangan sistem dengan prototype , langkah-langkah tersebut adalah :
i. Mengidentifikasikan kebutuhan pemakai. Analisis sistem  mewarnai  pemakai  untuk  mendapatkan gagasan  dan  apa  yang  diinginkan  pemakai  terhadap sistem.
ii. Membangun prototype . Analisis  sistem  mungkin bekerja  sama  dengan  spesialis  informasi  lainnya, menggunakan  satu  atau  lebih  peralatan prototype untuk mengembangkan
sebuah
prototype .
Membangun prototyping
dengan membuat perancangan sementara yang berfokus pada penyajian pada user (misalnya  dengan  membuat  format  input dan output).
iii. Evaluasi Prototyping . Evaluasi  ini  dilakukan  oleh user  apakah prototyping yang  sudah  dibangun  sudah sesuai dengan keinginan pelanggan. Jika sudah sesuai maka  langkah  (iv)  akan  diambil.  Jika  tidak prototyping direvisi  dengan  mengulang  langkah  (i),
(ii), dan (iii).
iv. Pengkodean. Dalam  tahap  ini prototyping yang sudah  di  sepakati  diterjemahkan  ke  dalam  bahasa pemrograman yang sesuai.
v. Menguji sistem. Setelah sistem sudah menjadi suatu perangkat lunak  yang siap pakai, harus di tes dahulu sebelum  digunakan.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan Black Box.
vi. Evaluasi  Sistem. Pelanggan  mengevaluasi  apakah sistem  yang  sudah  jadi  sudah  sesuai  dengan  yang diharapkan.  Jika  ya,  langkah  (vii)  dilakukan;  jika tidak, ulangi langkah (iv) dan (v).
vii. Menggunakan sistem
Pembobotan  yang  dimaksud  pada  paparan  sebelumnya digunakan  untuk  menilai  setiap  alternatif  agar  diperoleh alternatif  terbaik.  Urutan  dalam  penggunaan  metode  SMART adalah sebagai berikut [5]:
1. Menentukan banyaknya kriteria digunakan.
2. Menentukan  bobot  kriteria  pada  masing-  masing  kriteria dengan menggunakan interval 1-100 untuk masing-masing kriteria dengan prioritas terpenting.
3. Menghitung  normalisasi  dari  setiap  kriteria  dengan membandingkan  nilai  bobot  kriteria  dengan  jumlah  bobot kriteria.  Tahap  ini  dilakukan  sesuai  dengan  perhitungan pada  Persamaan  (1),  dimana adalah  nilai  bobot  dari suatu  kriteria.  Sedangkan, ∑ adalah  total  jumlah  bobot dari semua kriteria.
Normalisasi = ∑ (1)
4. Memberikan  nilai  parameter  kriteria  pada  setiap  kriteria untuk setiap alternatif.
5. Menentukan  nilai utility dengan  mengonversikan  nilai kriteria  pada  masing-masing  kriteria  menjadi  nilai  kriteria data baku[24]. Nilai utility diperoleh dengan menggunakan Persamaan  (2),  dimana ( ) adalah  nilai utility kriteria pertama  untuk  kriteria  ke- i , adalah  nilai  kriteria maksimal, adalah  nilai  kriteria  minimal  dan adalah nilai kriteria ke- i .
( ) (2)
Dari Persamaan (2), didapat nilai pada Persamaan (3).
( ) (3)
Menentukan nilai akhir dari masing-masing kriteria dengan mengalikan  nilai  yang  didapat  dari  normalisasi  nilai kriteria  data  baku  dengan  nilai  normalisasi  bobot  kriteria. Hasil  pengalian  tersebut  kemudian  dijumlahkan,  seperti tampak  pada  Persamaan  (4),  dimana ( ) adalah  nilai total  alternatif, adalah  hasil  dari  normalisasi  bobot kriteria dan ( ) adalah hasil penentuan nilai utility .
( )   ∑ ( ) (4)
III.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisis Perhitungan SMART
Adapun  langkah-langkah  yang  dilakukan  menggunakan rumus  metode  SMART  pada  studi  kasus  penerimaan  siswa baru ini adalah sebagai berikut:
1. Penulis  menentukan  kriteria  apa  yang  sesuai  untuk dipakai  pada  studi  kasus  yang  digunakan.  Setelah berdikusi  dengan  Tim  Humas,  maka  didapatlah  bahwa kriteria  yang  terpilih  adalah  nilai  rata-rata  test  IQ,
penghasilan  orang  tua,  kerabat  yang  ada  di  SD  Luqman Al Hakim, dan prestasi anak.
2. Penulis  menentukan  bobot  kriteria  pada  masing-masing kriteria.  Detil  pembobotan  dari  masing-masing  kriteria ditunjukkan  pada  Tabel  2  untuk  Tes  IQ,  Tabel  3  untuk penghasilan orang tua, Tabel 4 untuk kerabat dekat, dan Tabel 5 untuk prestasi calon siswa.
Tabel 2. Tabel Nilai Rata-Rata Tes IQ
Nilai rata-rata tes IQ Nilai Bobot (Wj) >=140 100 (1) 40% 130-139 80 (3) 120-129 60 (5) 110-119 40 (7) 110-109 20 (9) Tabel 3. Tabel Penghasilan Orang Tua Penghasilan orang tua Nilai Bobot (Wj) >=Rp.4.000.000 100 30% Rp.3.000.000-Rp.3.900.000 80 Rp.2.000.000-Rp.2.900.000 60 <=Rp.1.900.000 40
Tabel 4. Tabel kerabat yang ada di SD Luqman Al Hakim
Ada Saudara yang bersekolah atau bekerja di SD Luqman Al Hakim Nilai Bobot (Wj) Ada 100 20% Tidak 50 Tabel 5. Tabel Prestasi Anak Prestasi anak Nilai Bobot (Wj) Nasional 100 10% Antar kecamatan 80 Antar sekolah 60 Tidak mempunyai prestasi 40
3. Penulis melakukan pengujian dataset menggunakan data penerimaan  siswa  baru  tahun  2020  sebanyak  108  siswa pendaftar  dengan  berbagai  macam  nilai  yang  dimiliki calon  siswa  baru.  Dari  hasil  pengujian  dataset  pada penelitian  ini,  siswa  yang  memliki  tes  IQ  rata-rata  nilai 130 sampai 140 keatas dan penghasilan orang tua di rata- rata  Rp.3.000.000  sampai  Rp.3.900.000  paling  banyak diterima.  Dalam  pengujian  dataset,  terdapat  siswa  yang memiliki  relasi  keluarga  yang  bekerja  /  kakak  yang bersekolah  disana.  Dari  hasil  pengujian,  relasi  orang  tua tidak  menjamin  siswa  diterima,  adapun  siswa  yang
diterima  dalam  pengujian  pada  penelitian  ini  rata-rata siswa yang memiliki tes IQ tinggi. PPada aplikasi sistem penunjang  keputusan  ini,  ditampilkan ranking calon siswa  baru  dengan  kriteria  dan  pembobotan  yang  telah ditentukan  oleh  SD  Luqman  Al  Hakim  Surabaya,  serta mengelompokkan  kelas  A-D  dari  hasil  akhir  yang diperoleh.
4. Penulis  memasukkan  nama  siswa,  rata-rata  tes  IQ, penghasilan  orang  tua,  relasi  keluarga  dan  prestasi  anak dan  dapat  dikatakan  berhasil  apabila  setelah  selesai memasukkan  kriteria  tersebut  muncul  nama  siswa  dan nilai dari hasil ranking pada halaman list siswa. Kriteria yang  telah  dimasukkan  akan  dikonversi  menjadi  angka untuk kemudian diproses.
5. Selanjutnya akan dilakukan tahap pembobotan.
i. Calon  siswa  1:  kriteria  1  dengan  nilai  40,  kriteria  2 dengan nilai 80, kriteria 3 dengan nilai  100, kriteria 4 dengan nilai 40.
ii. Calon siswa 2: kriteria 1 dengan nilai 100, kriteria 2 dengan nilai 100, kriteria 3 dengan nilai 50, kriteria 4 dengan nilai 100.
iii. Calon siswa 3: kriteria 1 dengan nilai 100, kriteria 2 dengan nilai 100, kriteria 3 dengan nilai  50, kriteria 4 dengan nilai 60.
iv. Calon  siswa  4:  kriteria  1  dengan  nilai  20,  kriteria  2 dengan nilai  100, kriteria 3 dengan nilai  50, kriteria 4 dengan nilai 100.
Hasil  akhir  yang  didapat  untuk  semua  kriteria  tampil pada Tabel 6.
Tabel 6. Bobot dari semua Kriteria per Calon Siswa
Siswa Bobot Bobot Bobot Bobot Calon Siswa 1 40 30 20 10 Calon Siswa 2 40 30 10 10 Calon Siswa 3 40 30 10 6 Calon Siswa 4 8 30 10 10
6. Langkah  selanjutnya  adalah  mencari  nilai  normalisasi dari masing-masing kriteria.
i. Calon siswa 1: Kriteria 1 = 40/100 = 0.4; Kriteria 2 = 30/100 = 0.3; Kriteria 3 = 20/100 = 0.2; Kriteria 4 = 10/100 = 0.1
ii. Calon siswa 2: Kriteria 1 = 40/100 = 0.4; Kriteria 2 = 30/100 = 0.3; Kriteria 3 = 10/100 = 0.1; Kriteria 4 = 10/100 = 0.1
iii. Calon siswa 3: Kriteria 1 =  40/100 = 0.4; Kriteria 2 = 30/100 = 0.3; Kriteria 3 = 10/100 = 0.1; Kriteria 4 = 6/100 = 0.06
iv. Calon siswa 4: Kriteria 1 = 8/100 = 0.08; Kriteria 2 = 30/100 = 0.3; Kriteria 3 = 10/100 = 0.1; Kriteria 4 = 4/100 = 0.04
Sehingga  hasil  dari  tahap  normalisasi  dapat  ditampilkan seperti pada Tabel 7.

## Tabel 7. Nilai Normalisasi
Siswa Normalisasi 1 Normalisasi 2 Normalisasi 3 Normalisasi 4 Calon Siswa 1 0,4 0,3 0,2 0,1
Calon Siswa 2 0,4 0,3 0,1 0,1
Calon Siswa 3 0,32 0,3 0,1 0,06 Calon Siswa 4 0,08 0,3 0,1 0,04
7. Selanjutnya  adalah  pencarian  nilai utility dengan  cara mengalikan nilai kriteria dengan nilai normalisasi.
a. Calon siswa 1: Kriteria 1 = 40 x 0.4 = 16; Kriteria 2 = 80 x 0.3 = 24; Kriteria 3 = 100 x 0.2 = 20; Kriteria 4 = 40 x 0.1 = 4
b. Calon siswa 2: Kriteria 1 = 100 x 0.4 = 40; Kriteria 2 = 100 x 0.3 = 30; Kriteria 3 = 50 x 0.1 = 5; Kriteria 4 = 100 x 0.1 = 10
c. Calon siswa 3: Kriteria 1 = 100 x 0.32 = 32; Kriteria 2  =  100  x  0.3  =  30;  Kriteria  3  =  50  x  0.1  =  5; Kriteria 4 = 60 x 0.06 = 3.6
d. Calon siswa 4: Kriteria 1 = 20 x 0.08 = 1.6; Kriteria 2  =  100  x  0.3  =  30;  Kriteria  3  =  50  x  0.1  =  5; Kriteria 4 = 100 x 0.04 = 4
Sehingga hasil dapat ditampilkan seperti pada Tabel 8.
Tabel 8. Nilai Utility Siswa Hasil 1 Hasil 2 Hasil 3 Hasil 4 Nilai Calon Siswa 1 16 24 20 4 64 Calon Siswa 2 40 30 5 10 85 Calon Siswa 3 32 30 5 3.6 70.6 Calon Siswa 4 1.6 30 5 4 58
8. Langkah selanjutnya adalah lakukan perankingan, seperti pada Tabel 9.
Tabel 9. Perankingan
Siswa Nilai Ranking Calon siswa 2 85 1 Calon siswa 3 70.6 2 Calon siswa 1 64 3 Calon siswa 4 58 4
9. Langkah  terakhir  adalah  menentukan  kelas  berdasarkan nilai  akhir.  Tabel  10  menunjukkan  pembagian  kelas
berdasarkan nilai akhir yang diperoleh.
Tabel 10. Pembagian Kelas Pembagian kelas Kelas 90-100 A 70-89 B 60-69 C 50-59 D
Sehingga  hasil  penentuan  kelas  yang  diperoleh  dapat ditunjukkan pada Tabel 11.
Tabel 11. Penentuan Kelas Siswa Nilai Kelas Calon siswa 2 85 B Calon siswa 3 70.6 B Calon siswa 1 64 C Calon siswa 4 58 D
B. Hasil dan Pembahasan
1. Antar Muka Sistem
Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Siswa  Baru dengan  Metode  SMART  Berbasis  Web  (Studi  Kasus:  SD Luqman  Al  Hakim)  telah  dibangun  dengan  menggunakan bahasa pemrograman PHP 7 dan MariaDB.
i. Tampilan Awal Aplikasi Penunjang Keputusan
Gambar 2. Tampilan Awal Aplikasi Penunjang Keputusan
ii. Tampilan Dashboard
Gambar 3. Tampilan Dashboard
Adapun  pengguna  sistem  ini  dibagi  menjadi  dua,  yaitu administrator yang memegang keseluruhan sistem. Administrator memiliki  hak  istimewa  lebih  terhadap  aplikasi dan  staff input untuk  memasukkan  data  siswa.  Gambar  2 menunjukkan  tampilan  login,  Gambar  3  menunjukkan tampilan  dashboard,  Gambar  4  menunjukkan  formulir  calon siswa, Gambar 5 menunjukkan formulir data siswa, Gambar 6 menunjukkan formulir rata-rata tes IQ, Gambar 7 menunjukkan  formulir  penghasilan  orang  tua,  Gambar  8 menunjukkan formulir relasi, Gambar 9 menunjukkan formulir prestasi  anak,  Gambar  10  menunjukkan  hasil  sepuluh  besar siswa.
iii. Formulir Pengisian Calon Siswa
Gambar 4. Formulir pengisian calon siswa
iv. Master Data Pada Aplikasi
Gambar 5. Master Data pada aplikasi
v. Formulir Rata-Rata Tes IQ
Gambar 6. Formulir rata-rata tes IQ
vi. Formulir Penghasilan Orang Tua
Gambar 7. Formulir penghasilan orang tua
vii. Form Relasi
Gambar 8. Formulir relasi
viii. Formulir Prestasi Anak Gambar 9. Formulir prestasi anak
ix. Sepuluh Besar Ranking Siswa
Gambar 10. Sepuluh besar ranking siswa

## 2. Pengujian Sistem
Pengujian pada sistem ini dilakukan dengan menggunakan Black  Box  Testing untuk  melihat  secara  fungsional  apakah
aplikasi berjalan sesuai dengan expected outcome .
Adapun  hasil  pengujian  yang  diperoleh  dapat  dilihat  pada Tabel  12  untuk  keseluruhan  sistem,  Tabel  13  untuk  Master Data,  Tabel  14  untuk  Master  Data  formulir,  dan  Tabel  15 untuk testing hasil akhir.
Tabel 12. Hasil Pengujian Black Box No Skenario Pengujian Expected Outcome Kesimpulan 1. Mengosongkan User dan
password , lalu langsung klik tombol Login . Sistem akan menolak akses login dan mengulang dengan kursor pada username .
Valid
2. Hanya mengisi username dan mengosongkan
password , lalu langsung klik tombol login . Sistem akan menolak akses login dan menampilkan kursor ke kolom password
Valid
3. Hanya mengisi password dan
mengosongkan username , lalu langsung klik tombol login . Sistem akan menolak akses login dan mengulang dengan kursor pada username . Valid
4. Mengisi username dan
password dengan benar lalu klik login
Sistem menerima akses login dan
menampilkan halaman beranda. Valid
Tabel 14. Blackbox Testing Master Data No Skenario Pengujian Expected Outcome Kesimpulan 1. Mengosongkan nama siswa pada master data . Sistem akan menolak dan muncul error “ Please check the form below for errors”
Valid
2. Mengisi nama siswa pada master data . Sistem menerima dan muncul pada daftar siswa.
Valid 3. Edit daftar nama siswa pada master data. Sistem menerima dan tampil halaman perubahan Valid 4. Menghapus daftar pada master data. Sistem menerima dan langsung diberi peringatan data akan dihapus Valid
Tabel 15. Blackbox Testing Formulir No Skenario Pengujian Expected Outcome Kesimpulan 1. Mengosongkan nama deskripsi, pilih, pembagi, tipe periode dan total. Sistem akan menolak dan muncul error “ Please fill out this field” pada halaman nama deskripsi. Valid 2. Mengisi nama deskripsi saja tanpa mengisi pilih , pembagi, tipe periode dan total. Sistem akan menolak dan muncul error Please fill out this field pada halaman pilih . Valid 3. Mengisi nama saja tanpa mengisi nama deskripsi, pembagi, tipe periode dan total.
Sistem akan menolak dan muncul error Please fill out this field pada halaman pilih . Valid
4. Mengisi nama deskripsi, mengisi pilih, pembagi, tipe periode tanpa mengisi total.
Sistem akan menolak dan muncul error
dengan mengarahkan kursor pada halaman total per bulan Valid
Tabel 16. Blackbox Testing Hasil Akhir No Skenario Pengujian Expected Outcome Kesimpulan 1. Menghapus hasil perhitungan. Sistem menerima dan memberi peringatan apakah yakin untuk dihapus. Valid 2. Melihat grafik dan tabel perhitungan pada aplikasi Sistem menerima dengan memberikan tampilan kebawah dengan rincian detail bulan, dan perkiraan prediksi pada aplikasi. Valid 3. Meminimalkan tampilan grafik dan tabel perhitungan. Sistem menerima dan menghilangkan halaman tambahan tampilan grafik, tabel pada aplikasi. Valid
Setelah  dilakukan  tahap  uji  coba  sistem  pendukung keputusan  menggunakan  metode  SMART, terbukti  mampu
mempermudah  untuk  menentukan  siswa  diterima  atau  tidak. Dari hasil pengujian dataset pada penulisan ini, hampir siswa yang memliki tes IQ rata-rata nilai 130 sampai 140 keatas dan penghasilan  orang  tua  di  rata-rata  Rp3.000.000  sampai Rp3.900.000  paling  banyak  diterima.  Dalam  pengujian dataset, terdapat  siswa  yang  memiliki  relasi  keluarga  yang bekerja/kakak  yang  bersekolah  disana.  Dari  hasil  pengujian, relasi orang tua tidak menjamin siswa diterima, adapun siswa yang  diterima  dalam  pengujian  pada  penulisan  ini  rata-rata siswa yang memiliki tes IQ tinggi. Penghasilan orang tua pada penulisan  ini  mempengaruhi  diterima  atau  tidaknya  siswa. Dari  hasil  pengujian,  siswa  dengan  orang  tua  dengan  gaji Rp2.000.000  kebawah,  memiliki  tes  IQ  dan  prestasi  dapat diterima.
Adapun  beberapa  kelebihan  sistem  yang  dimiliki  oleh sistem  pendukung  keputusan  yang  penulis  rancang  yaitu sistem  ini  cukup  mudah  dioperasikan  karena  memiliki user interface yang  sederhana,  serta  sesuai  dengan  kebutuhan  dan meminimalisir  tingkat  kesalahan  dalam  pengolahan  data  SPK penerimaan siswa baru pada SD Luqman Al Hakim Surabaya. Data-data yang ada pada sistem seperti data sekolah, data nilai bobot, data nilai kriteria, serta variabel-variabel lainnya dapat di- update sesuai  dengan  kebutuhan  dan  ketentuan  sekolah, sehingga  dapat  dengan  mudah  untuk  diubah  sesuai  dengan keperluan  yang  dibutuhkan.  Simpulan  dari  penulisan  ini dengan dataset yang telah ditentukan adalah calon siswa yang diterima  dengan  perolehan ranking 10  besar  adalah  dengan memiliki  nilai  tes  IQ  tinggi,  rata-rata  gaji  orang  tua  diangka Rp3.000.000  keatas,  yang  memiliki  relasi  keluarga,  pada penulisan  ini  ada  satu  siswa  yang  memiliki  kakak  yang bersekolah dan  memiliki prestasi  minimal antar sekolah. Dari hasil pengujian siswa tersebut menempati halaman pertama 10 besar.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan  penulis, dapat diambil kesimpulan bahwa proses pendukung keputusan penerimaan siswa baru pada SD Luqman Al Hakim Surabaya telah  sesuai  dengan  teori.    Metode  SMART  juga  sangat membantu  dalam  proses  penerimaan  siswa  baru  SD  Luqman Al  Hakim  Surabaya  terutama  dalam  hal  pemberian  poin (penilaian) untuk masing-masing kriteria yang digunakan.
Lalu,  dari  pengujian  sistem  dapat  ditampilkan  cepatnya penilaian  calon  siswa  baru  yang  dapat  menyingkat  waktu untuk  proses  penerimaan  sehingga  jika  calon  siswa  gagal dalam proses seleksi penerimaan dapat segera mencari sekolah lain. Secara garis besar, sistem informasi yang penulis rancang dan  penulis  bangun  telah  memenuhi  kebutuhan  SD  Luqman Al-Hakim berdasarkan uji black box testing . Namun beberapa kriteria dalam parameter yang calon siswa tidak dapat penuhi, menyebabkan ketidakmaksimalan perhitungan dengan metode SMAR. Nilai yang berhasil dihitung tidak sesuai dengan nilai standar  yang  telah  ditentukan  oleh  SD  Luqman  Al-Hakim Surabaya.
Saran  dalam  penelitian  ini  yaitu  untuk  mendapatkan  hasil yang  maksimal,  perlu  adanya  pengembangan  sistem  yang
lebih  lanjut.  Maka  dari  itu  Penulis  memberikan  menyarankan untuk  dilakukan  analisis  lebih  lanjut  terhadap  penentuan batasan  setiap  metode  SMART  yang  digunakan.  Juga sebaiknya  perlu  dikembangkan  cara  yang  tepat  untuk menampilkan hasil rekomendasi agar lebih  mudah dimengerti oleh user .
Untuk  menjaga  dan  memelihara  keakuratan  data  maka perlu  dilakukan  proses  update  informasi  dalam  hal  kriteria calon  siswa  baru  secara  berkelanjutan.  Serta,  dikarenakan sistem  ini  belum  maksimal  dalam  membantu  proses pendaftaran  siswa  baru,  maka  diperlukan  audit  sistem informasi  untuk  melengkapi  kekurangan  dari  sistem  sehingga penulisan dapat diturunkan dan dikembangkan.

## V. DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  K.  Ugale,  S.  J.  Patil,  and  V.  B.  Musande, “Document  management  system:  A  notion  towards paperless  office,”  in 2017 1st International Conference  on  Intelligent  Systems  and  Information Management (ICISIM) , 2017, pp. 217–224.
[2] A.  Efferi,  “Strategi  Rekrutmen  Peserta  Didik  Baru Untuk  Meningkatkan  Keunggulan  Kompetitif  di  MA Nahdlotul  Muslimin  Undaan  Kudus  A  .  Pendahuluan Pendidikan  merupakan  kebutuhan  yang  sangat mendasar bagi manusia , dalam upaya mengembangkan  dan  melanjutkan  kehidupannya,” Edukasia  J.  Penelit.  Pendidik.  Islam ,  vol.  14,  no.  1, pp. 25–48, 2019.
[3] Y.  Sulviyana,  A.  Tejawati,  and  U.  Hairah,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerimaan  Calon Asisten  Praktikum  Menggunakan  Metode  Smart,” Pros.  SAKTI  (Seminar  Ilmu  Komput.  dan  Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 2, pp. 47–51, 2017.
[4] H.  R.  Hatta,  B.  Gunawan,  and  D.  M.  Khairina, “Pemilihan  Pemain  Terbaik  Futsal  Dengan  Metode Simple Multi Attribute Rating Tecnique, Studi Kasus: Turnamen  Futsal  Di  Samarinda,” J.  Inform. ,  vol.  11, no. 1, p. 1, 2017, doi: 10.26555/jifo.v11i1.a4679.
[5] N.  Sesnika,  D.  Andreswari,  and  R.  Efendi,  “Aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Gedung Serba Guna Di Kota Bengkulu Dengan Menggunakan Metode  Smart Berbasis  Android,” J.  Rekursif ,  vol.  4, no. 1, pp. 30–44, 2016.
[6] R.  Fahlepi,  “Decision  Support  Systems  Employee Discipline  Identification  Using  The  Simple  Multi Attribute  Rating  Technique  (SMART)  Method,” J. Appl.  Eng.  Technol.  Sci. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  103–112, 2020.
[7] D. Haryanti, H. Nasution, and A. S. Sukamto, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Mahasiswa Pengganti  Beasiswa  Penuh  Bidikmisi,” J.  Sist.  dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2016.
[8] D.  Novianti,  I.  Fitri  Astuti,  and  D.  M.  Khairina, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Berbasis  Web  Untuk
Pemilihan  Café  Menggunakan  Metode  Smart  (Simple Multi-Attribute  Rating  Technique)    (Studi  Kasus : Kota  Samarinda),” Pros.  Semin.  Sains  dan  Teknol.
FMIPA Unmul , vol. 1, no. 3, pp. 461–465, 2016.
[9] L.  Tombilayuk,  B.  T.  Wuriandhika,  P.  Studi,  T. Informatika,  S.  Tinggi,  and  T.  Bontang,  “SISTEM
PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENDAFTARAN  VENDOR,”  vol.  3,  no.  2,  pp.  22– 29, 2019.
[10] S.  R.  Andani,  “Penerapan  Metode  SMART  dalam Pengambilan  Keputusan  Penerima  Beasiswa  Yayasan AMIK Tunas Bangsa,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 3, p. 166, 2019, doi: 10.26418/justin.v7i3.30112.
[11] I.  Contreras  and  J.  Vehi,  “Artificial  intelligence  for diabetes  management  and  decision  support:  literature review,” J.  Med.  Internet  Res. ,  vol.  20,  no.  5,  p. e10775, 2018.
[12] N.  Peiffer-Smadja et  al. ,  “Machine  learning  for clinical  decision  support  in  infectious  diseases:  a narrative  review  of  current  applications,” Clin. Microbiol. Infect. , 2019.
[13] T. M. Rawson et al. , “A systematic review of clinical decision support systems for antimicrobial management:  are  we  failing  to  investigate  these interventions appropriately?,” Clin. Microbiol. Infect. , vol. 23, no. 8, pp. 524–532, 2017.
[14] J.  M.  Wakiru,  L.  Pintelon,  P.  N.  Muchiri,  and  P.  K. Chemweno,  “A  review  on  lubricant  condition monitoring  information  analysis  for  maintenance decision  support,” Mech.  Syst.  Signal  Process. ,  vol. 118, pp. 108–132, 2019.
[15] Y.  Irawan  and  R.  Wahyuni,  “Sistem  Pendukung
Keputusan  Penerimaan  Siswa  Baru  di  SMK  Negeri  1 Tapung  Hulu  Menggunakan  Metode  Simple  Multi Attribut  Rating  Technique  (SMART),” JOISIE (Journal  Inf.  Syst.  Informatics  Eng. ,  vol.  3,  no.  1,  p. 25, 2019, doi: 10.35145/joisie.v3i1.405.
[16] D.  Siregar,  D.  Arisandi,  A.  Usman,  D.  Irwan,  and  R. Rahim,  “Research  of  simple  multi-attribute  rating technique for decision support,” in Journal of Physics: Conference Series , 2017, vol. 930, no. 1, p. 12015.
[17] D.  Borissova  and  D.  Keremedchiev,  “Group  decision making  in  evaluation  and  ranking  of  students  by extended  simple  multi-attribute  rating  technique,”
Cybern. Inf. Technol. , vol. 19, no. 3, pp. 45–56, 2019.
[18] A.  Wahana,  C.  N.  Alam,  and  S.  N.  Rohmah,
“Implementation of the Simple Multi Attribute Rating Technique Method (SMART) in Determining Toddler Growth,” J. Online Inform. , vol. 5, no. 2, 2020.
[19] O.  Sihombing et  al. ,  “Determining  Outstanding
Employee  Using  Simple  Multi-Attribute  Rating Technique  Method,”  in Journal of Physics: Conference Series , 2019, vol. 1230, no. 1, p. 12076.
[20] W.  Setiawan,  N.  Pranoto,  K.  Huda,  and  others,
“Employee Performance Evaluation Decision Support System  with  the  SMART  (Simple  Multi-Attribute Rating Technique) Method,” J. RESTI (Rekayasa Sist.
Dan Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 1, pp. 50–55, 2020. [21] D.  Mahdiana  and  N.  Kusumawardhany,  “The Combination  of  Analytical  Hierarchy  Process  and Simple  Multi-Attribute  Rating  Technique  for  The Selection of The Best Lecturer,” in 2020 International Conference  on  Smart  Technology  and  Applications (ICoSTA) , 2020, pp. 1–5.
[22] R. E. Putra and S. Djasmayena, “Metode Simple Multi Attribute  Rating  Technique  Dalam  Keputusan Pemilihan Dosen Berprestasi yang Tepat,” J.  Inf.  dan Teknol. , pp. 1–6, 2020.
[23] A.  A.  Tangkesalu  and  J.  E.  Suseno,  “Information System  of  Performance  Assesment  on  Startup Business using Simple Multi-Attribute Rating Technique  Exploiting  Ranks  (SMARTER),”  in E3S Web of Conferences , 2018, vol. 73, p. 13002.
[24] I.  M.  A.  Sentosa,  “Perancangan  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Sekolah  PAUD  Menggunakan Metode  Smart,” Konf.  Nas.  Sist.  Inform.  2017 ,  pp. 446–451, 2017.