## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4095

## Analisis Kinerja SMARTER Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tukang Las Terbaik Untuk Menerima Penghargaan
Nasib Marbun 1 , Muhammad Zarlis 1,* , Rahmad Widya Sembiring 2
1 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Magister Teknik Informatika, Universitas Sumatera Utara, Medan, Indonesia
2 Program Studi Manajemen Informatika, Politeknik Negeri Medan, Medan, Indonesia Email: 1 marbunnasib93@gmail.com, 2,* m.zarlis@usu.ac.id, 3 rahmatws@polmed.ac.id Email Penulis Korespondensi: m.zarlis@usu.ac.id
Abstrak− Salah satu kebijakan yang dapat dilakukan oleh pengusaha bengkel las untuk mempertahankan tukang las terbaik yakni dengan memberikan perhargaan di setiap awal bulannya kepada alternatif yang terpilih dari hasil pengambilan keputusan yang  dilakukan  pihak  pimpinan.  Pemilihan  tukang  las  terbaik  yang  berhak  menerima  perhargaan  dapat  dilakukan  dengan beberapa kriteria penilaian, diantaranya yaitu keterampilan berkomunikasi, pengetahuan tentang las, teknik pengelasan, dan kerja sama  tim.  Agar pengambilan keputusan  yang dilakukan  membuahkan  hasil  yang baik  tentunya  diperlukan  alat  bantu berupa sistem pendukung keputusan. Pada penelitian ini metode SMARTER diterapkan dalam menyelesaikan pemilihan tukang las terbaik untuk menerima penghargaan. Hasil analisis kinerja SMARTER dalam menyelesaikan masalah pemilihan tukang las terbaik berdasarkan Relative Standard Deviation (RSD) diketahui tingkat akurasinya sebesar 24%.
Kata Kunci: Analisis Kinerja; SMARTER ; SPK; Tukang Las Terbaik; RSD
Abstract −One of the policies that can be carried out by welding workshop entrepreneurs to maintain the best welders is by giving awards at the beginning of each month to the chosen alternative from the results of decision making by the leadership. The selection of the best welder who is entitled to receive the award can be done with several assessment criteria, including communication skills, knowledge of welding, welding techniques, and teamwork. In order for the decision making to produce good results, of course, a tool is needed in the form of a decision support system. In this study, the SMARTER method was applied  in  completing  the  selection  of  the  best  welder  to  receive  the  award.  The  results  of  the  analysis  of  SMARTER's performance in solving the problem of selecting the best welder based on the relative standard deviation, it is known that the accuracy rate is 24%.
Keywords: Performance Analysis; SMARTER; DSS; Best Welder; RSD

## 1. PENDAHULUAN
Pada dewasa ini, perkembangan usaha Bengkel  Las cukup pesat,  dikarenakan kebutuhan terhadap jasa las besi maupun logam semakin meningkat [1]–[3]. Hal tersebut membuat banyak pengusaha Bengkel Las yang baru hadir untuk ikut mendapatkan keuntungan dari bidang tersebut. Seiring bertambahnya tingkat persaingan maka setiap pengusaha yang bergerak di bidang Bengkel Las harus meningkatkan kualitas produk yang dihasilkan agar mampu bersaing  dengan  kompetitornya.  Oleh  karena  itu,  tukang  las  terbaik  sangat  perlu  dipertahankan  demi keberlangsungan dari usaha Bengkel Las.
Salah satu kebijakan yang dapat dilakukan oleh pengusaha bengkel las untuk mempertahankan tukang las terbaik  yakni  dengan memberikan perhargaan di setiap awal  bulannya kepada alternatif yang terpilih  dari  hasil pengambilan  keputusan  yang  dilakukan  pihak  pimpinan.  Pemilihan  tukang  las  terbaik  yang  berhak  menerima perhargaan dapat dilakukan dengan beberapa kriteria penilaian, diantaranya yaitu keterampilan berkomu-nikasi, pengetahuan  tentang  las,  teknik  pengelasan,  dan  kerja  sama  tim.  Agar  pengambilan  keputusan  yang  dilakukan membuahkan hasil yang baik tentunya diperlukan alat bantu berupa sistem pendukung keputusan.
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sebuah  sistem  yang  berbasis  komputer  untuk  mempermudah pihak manajemen  dalam  memecahkan  permasalahan  yang  dihadapi  [4]–[6].  Beberapa  metode  sistem  pendukung keputusan  yang  pernah  diterapkan  oleh  peneliti  terdahulu  dalam  penyelesaian  pengambilan  keputusan.  Pada penelitian yang dilakukan oleh Fransiskus Panca Juniawan, Dkk. tahun 2021 tentang penilaian kinerja karyawan menerapkan metode SMART . Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa pengambilan keputusan dengan metode SMART dan cara manual sesuai tetapi mengalami proses pengolahan data yang lebih cepat sehingga menjadi lebih baik [7]. Pada penelitian yang dilakukan oleh Wulan Ramadhani, Dkk. tahun 2021 tentang pemilihan mitra jasa pengiriman  barang  menerapkan metode ARAS .  Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dengan dilakukkannya penerapan metode ARAS dapat memberikan output dari pemilihan mitra jasa pengiriman barang secara akurat [8]. Miranda  Magdalena  dan  Fransiska  Prihatini  S  dalam  penelitiannya  melakukan  penerapan  metode Weighted Product untuk  menentukan  pemberian   bonus  karyawan.  Hasil  penelitian  yang  dilakukan  menunjukkan  bahwa metode Weighted  Product mampu  memberikan  solusi  yang  cepat  untuk  mengatasi  masalah  yang  diteliti  [9]. Natalia  Silalahi  pada  penelitiannya  tahun  2020  tentang  pemilihan  dosen  berprestasi  menerapkan  metode SMARTER ( Simple Multi-Attribute  Rating  Technique  Exploiting Ranks )  disimpulkan  bahwa  hasil  pengambilan keputusan yang diperoleh akurat dan dapat dijadikan sebagai tolak ukur yang relevan pada perguruan tinggi [10]. Pada  penelitian  ini  dilakukan  penerapan  metode SMARTER ( Simple  Multi-Attribute  Rating  Technique Exploiting Ranks )  dalam menyelesaikan pemilihan tukang las terbaik  untuk  menerima penghargaan.  Pemilihan metode SMARTER dalam penelitian merujuk  kepada pola pembobotan atributnya. Metode SMARTER memiliki

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4095
kapasitas  terhadap  pembobotan  secara  objektif  menggunakan  rumus Rank  Order  Centroid  (ROC) [11]–[13], sementara metode SMART, ARAS, dan Weighted Product melakukan prmbobotan atribut masih secara subjektif [7]–[9].  Alat  yang  digunakan  untuk  menganalisis  akurasi  metode SMARTER ( Simple  Multi-Attribute  Rating Technique  Exploiting  Ranks )  dalam  menyelesaikan  masalah  pemilihan  tukang  las  terbaik  yang  diteliti  adalah relative standard deviation .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Beberapa tahapan yang dilakukan oleh penulis dalam penelitian ini dapat ditunjukkan pada gambar di bawah ini:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Adapun keterangan dari Gambar 1. Tahapan Penelitian yang ditunjukkan di atas dapat dijelaskan dengan uraian berikut ini: a. Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang digunakan oleh penulis untuk mendapatkan data penelitian yang diperlukan dalam proses pemilihan tukang las terbaik untuk menerima penghargaan yaitu wawancara dan observasi.
b. Analisis Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  analisis  data  untuk  mendapatkan  informasi  yang  relevan  sebagai  bahan penelitian dalam menyelesaikan masalah pemilihan tukang las terbaik untuk menerima penghargaan.
c. Penerapan SMARTER
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  penyelesaian  masalah  pemilihan  tukang  las  terbaik  untuk  menerima penghargaan  dengan menggunakan metode SMARTER ( Simple Multi-Attribute Rating Technique Exploiting Ranks ).
d. Hasil Pengambilan Keputusan
Pada  tahap  ini  ditunjukkan  hasil  pengambilan  keputusan  yang  telah  dilakukan  dengan  menerapkan  metode SMARTER ( Simple Multi-Attribute Rating Technique Exploiting Ranks ). Adapun hasil pengambilan keputusan menggunakan SMARTER ( Simple Multi-Attribute Rating Technique Exploiting Ranks ) dalam penelitian adalah berupa hasil perangkingan alternatif terbaik hingga yang terburuk.
e. Analisis Akurasi SMARTER Menggunakan Relative Standard Deviation
Pada tahap ini dilakukan analisis perhitungan akurasi dari metode SMARTER ( Simple Multi-Attribute Rating Technique Exploiting Ranks ) dalam menyelesaikan masalah yang diteliti dengan menggunakan rumus Relative Standard Deviation .
f. Hasil Analilisis Akurasi SMARTER
Hasil keluaran dengan menggunakan Relative Standard Deviation yang dilakukan dalam mengukur akurasi SMARTER ( Simple Multi-Attribute Rating Technique Exploiting Ranks ) ditunjukkan dalam bentuk persentase antara 0 sampai dengan 100.
2.2 SMARTER (Simple Multi-Attribute Rating Technique Exploiting Ranks)
SMARTER ( Simple Multi-Attribute Rating Technique Exploiting Ranks ) pertama kali dikemukakan oleh Edwards dan Baron pada tahun 1994. SMARTER ( Simple Multi-Attribute Rating Technique Exploiting Ranks )   memiliki kemampuan  untuk  memecahkan  permasalahan  dalam  pengambilan  keputusan  yang  bersifat  multi  kriteria  [10]. Teknik  pengambilan  keputusan  multi  kriteria  dalam SMARTER ( Simple  Multi-Attribute  Rating  Technique

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4095
Submitted: 26/04/2022 ; Accepted: 28/04/2022 ; Published: 25/07/2022
Exploiting  Ranks )  didasarkan  pada  teoriitis  bahwa  setiap  alternatif  terdiri  dari  beberapa  kriteria  dengan  bobot berbeda-beda  untuk  menunjukkan  perbedaan  tingkat  kepentingannya  masing-masing  [14].  Proses  pembobotan kriteria pada SMARTER ( Simple Multi-Attribute Rating Technique Exploiting Ranks ) dihitung secara matematis dengan  menggunakan  rumus Rank-Order  Centroid  (ROC) merujuk  kepada range  nilai  antara  0  sampai  1  yang ditetapkan untuk menentukan tingkat kepentingan bobot kriteria yang dimiliki oleh setiap alternatif [13]. Adapun  tahap-tahap  penyelesaian  masalah  menggunakan SMARTER ( Simple  Multi-Attribute  Rating Technique Exploiting Ranks ) adalah sebagai berikut ini [15][16]: 1. Mengindentifikasi masalah
2. Menentukan kriteria dan sub kriteria
3. Menentukan peringkat masing-masing kriteria dan sub kriteria berdasarkan tingkat kepentingan
4. Menghitung nilai bobot kriteria dan bobot sub kriteria menggunakan rumus Rank Order Centroid (ROC)
w = ( 1 𝑘 ) ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑘 𝑖=𝑘 (1)
Keterangan : a. w adalah nilai dari hasil pembobotan kriteria b. k adalah jumlah kriteria
c. i adalah nilai alternatif
5. Menghitung nilai utility pada masing-masing kriteria, yaitu dengan menggunakan rumus berikut ini :
𝑢 𝑖 (𝑎) = 100%  ×  ( 𝑐 𝑖 −𝑐 𝑚𝑖𝑛 𝑐 𝑚𝑎𝑥 −𝑐 𝑚𝑖𝑛 ) (2)
Keterangan : a. 𝑢 𝑖 (𝑎) adalah  nilai utility kriteria ke-i pada kriteria ke-i
b. 𝑐 𝑖 adalah nilai kriteria ke-i
c. 𝑐 𝑚𝑖𝑛 adalah nilai kriteria terkecil
d. 𝑐 𝑚𝑎𝑥 adalah nilai kriteria terbesar
6. Menghitung nilai akhir setiap kriteria, yaitu dengan menggunakan rumus berikut ini :
𝑢 𝑛 = ∑ 𝑤 𝑘 𝑢 𝑛 (𝑥 𝑛 ) 𝐾 𝑘−1 (3)
Keterangan : a. 𝑢 𝑛 adalah nilai akhir masing-masing kriteria b. 𝑤 𝑘 adalah nilai bobot dari kriteria ke-k c. 𝑢 𝑛 (𝑥 𝑛 ) adalah nilai utility dari kriteria ke-k untuk alternatif ke-h

## 2.3 Relative Standard Deviation
Relative Standard Deviation merupakan sebuah algoritma yang dilkukan untuk menguji dan menganalisis sebesar besar  akurasi  suatu  metode  dalam  menyelesaikan  masalah.  Hasil  analisis dari Relative  Standard  Deviation dinyatakan  dalam  bentuk  persentase,  yang  diperoleh  dengan  mengalikan Standard  Deviation dengan  100  dan membaginya dengan rata-rata nilai  x yang diukur  [17]. Adapun tahapan untuk  perhitungan Standard Deviation dan Relative Standard Deviation, yaitu sebagai berikut: 1. Menghitung Nilai Standard Deviation
S = √ ∑ 𝑥 𝑖 2 − (∑ 𝑥𝑖) 2 𝑛 𝑛−1 (4)
Keterangan: a. S adalah Standard Deviation
b. ∑ 𝑥 𝑖 2 adalah nilai kuadrat dari pengukuran individu c. ∑ 𝑥 𝑖 adalah jumlah pengukuran individu
d. n adalah banyaknya data yang sedang dianalisis
2. Menghitung Nilai Relative Standard Deviation
RSD = 𝑠 𝑥 × 100 (5)
Keterangan: a. RSD adalah Relative Standard Deviation
b. S adalah Standard Deviation c. x adalah Mean dari data

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Penelitian
Pada bagian ini penulis menjelaskan hasil penelitian terkait analisis data penelitian, penerapan SMARTER ( Simple Multi-Attribute  Rating  Technique  Exploiting  Ranks ),  dan  akurasi SMARTER ( Simple  Multi-Attribute  Rating Technique Exploiting Ranks ) yang dihitung menggunakan Relative Standard Deviation .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4095

## 3.1.1 Data Penelitian
Data penelitian yang dihasilkan dalam penelitian ini yaitu berupa data kriteria pemilihan tukang las terbaik untuk menerima penghargaan dan data alternatif kandidat yang akan dipilih menjadi tukang las terbaik untuk menerima penghargaan. Adapun penjelasan hasil analisis dari data kriteria dan data alternatif dapat ditunjukkan pada uraian di bawah ini:
a. Data Kriteria
Data kriteria pada penelitian ini digunakan sebagai tolak ukur untuk mendapatkan hasil pengambilan keputusan dalam menentukan alternatif terbaik yang akan terpilih menjadi menjadi  tukang las terbaik untuk menerima penghargaan.  Adapun  data  kriteria  pemilihan  tukang  las  terbaik  untuk  menerima  penghargaan  dapat ditunjukkan pada tabel berikut ini:

## Tabel 1. Data Kriteria
Tabel 1 di atas menunjukkan bahwa jumlah kriteria yang digunakan untuk pemilihan tukang las terbaik untuk menerima penghargaan yaitu sebanyak 4 kriteria, yaitu keterampilan (K1), pengetahuan tentang las (K2), teknik  pengelasan  (K3),  dan  kerja  sama  tim  (K4).  Setiap  kriteria  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  1  memiliki besaran  bobot  subjektif  yang  diperoleh  dari  pihak  pengambil  keputusan  dengan  besaran  nilai  berbeda-beda berdasarkan tingakat kepentingannya. Kriteria yang memiliki bobot terbesar yaitu keterampilan berkomunikasi dengan nilai bobot subjektif 90 dan kriteria dengan nilai bobot terkecil adalah kriteria kerja sama tim dengan nilai 30.
b. Data Alternatif
Data alternatif pada penelitian ini digunakan sebagai  kandidat yang akan dipilih menjadi  tukang las terbaik untuk  menerima  penghargaan.  Adapun   data  alternatif  sebagai  kandidat  dalam  proses  pemilihan  tukang  las terbaik untuk menerima penghargaan dalam penelitian ini dapat ditunjukkan pada tabel berikut ini:
Tabel 2. Data Alternatif

## 3.1.2 Penerapan SMARTER
Pada tahap ini dilakukan proses penerapan SMARTER untuk mendapatkan hasil pengambilan keputusan dalam pemilihan tukang las terbaik untuk menerima penghargaan.
a. Mengindentifikasi masalah
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  berhasil  teridentifikasi  masalah  yang  terjadi  yaitu  pengambilan keputusan bersifat multi kriteria kesulitan bagi pihak manajemen dalam pembuatan hasil akhir untuk penentuan Tukang Las Terbaik yang berhak menerima penghargaan.
b. Menentukan Kriteria dan Sub Kriteria
Pada tahap ini dilakukan proses penentuan kriteria dan sub kriteria yang dapat ditunjukan pada tabel di bawah ini:
Tabel 3. Data Kriteria dan Sub Kriteria Kode Kriteria Sub Kriteria K1 Keterampilan Berkomunikasi Baik Cukup Buruk K2 Pengetahuan Tentang Las 80-100 61-79 0-60 Kode Kriteria Bobot Subjektif K1 Keterampilan Berkomunikasi 90 K2 Pengetahuan Tentang Las 70 K3 Teknik Pengelasan 50 K4 Kerja Sama Tim 30 Kode Alternatif K1 K2 K3 K4 A1 Lamhot Baik 75 Cukup Baik A2 R. Lindung Buruk 80 Baik Cukup A3 Bernas Baik 60 Buruk Baik A4 Gunawan Cukup 90 Cukup Buruk A5 Laba M Baik 60 Baik Cukup

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4095
Kode Kriteria Sub Kriteria K3 Teknik Pengelasan Baik Cukup Buruk K4 Kerja Sama Tim Baik Cukup Buruk
c. Menentukan peringkat masing-masing kriteria dan sub kriteria berdasarkan tingkat kepentingan Peringkat dari masing-masing kriteria dan sub kriteria dapat ditunjukkan pada tabel di bawah ini:
Tabel 4. Peringkat Setiap Kriteria dan Sub Kriteria
d. Menghitung nilai bobot kriteria dan bobot sub kriteria menggunakan rumus Rank Order Centroid (ROC) Pada  tahap  ini  dihitung  nilai  bobot  dari  masing-masing  kriteria  dan  sub  kriteria  yang  telah  dihasilkan  pada Tabel 4 menggunakan permasamaan (1).
Tabel 5. Pembobotan Kriteria
Tabel 6. Pembobotan Sub Kriteria
Kode
Kriteria Peringkat Sub Kriteria Peringkat K1 Keterampilan Berkomunikasi 1 Baik 1 Cukup 2 Buruk 3 K2 Pengetahuan Tentang Las 2 80-100 1 61-79 2 0-60 3 K3 Teknik Pengelasan 3 Baik 1 Cukup 2 Buruk 3 K4 Kerja Sama Tim 4 Baik 1 Cukup 2 Buruk 3 Kode Kriteria Peringkat Rumus Rank Order Centroid (ROC) w = ( 1 𝑘 ) ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑘 𝑖=𝑘 Bobot K1 Keterampilan Berkomunikasi 1 w = (1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 )
4 0,52 K2 Pengetahuan Tentang Las 2 w = (0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 )
4 0,27
K3 Teknik Pengelasan 3
w = (0+0+ 1 3 + 1 4 ) 4 0,15
K4 Kerja Sama Tim
3
w = (0+0+0+ 1 4 )
4 0,06 Kode Kriteria Sub Kriteria Peringkat Rumus Rank Order Centroid (ROC)
w = ( 1 𝑘 ) ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑘 𝑖=𝑘
Bobot K1 Keterampilan Berkomunikasi Baik 1 w = (1+ 1 2 + 1 3 ) 3 0,61 Cukup 2 w = (0+ 1 2 + 1 3 ) 3 0,28 Buruk 3 w = (0+0+ 1 3 )
3 0,11 K2 Pengetahuan Tentang Las 80-100 1 w = (1+ 1 2 + 1 3 ) 3 0,61 61-79 2
w = (0+ 1 2 + 1 3 ) 3 0,28 0-60 3
w = (0+0+ 1 3 ) 3 0,11 K3 Baik 1 w = (1+ 1 2 + 1 3 ) 3 0,61

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4095
Setelah  memperoleh  hasil  pembobotan  kriteria  dan  sub  kriteria  di  atas  maka  dilakukan  normalisasi terhadap nilai kriteria setiap alternatif yang terdapat pada tabel 2.
Tabel 7. Hasil Normalisasi Nilai Kriteria Setiap Alternatif
e. Menghitung nilai utility pada masing-masing kriteria
Pada tahap ini dihitung nilai utility dari masing-masing kriteria menggunakan permasamaan (2)
1) Nilai kriteria keterampilan berkomunikasi
A1,1 = 100% × ( 0,61−0,11 0,61−0,11 ) = 1
A2,2 = 100% × ( 0,11−0,11 0,61−0,11 ) = 0
A3,3 = 100% × ( 0,61−0,11 0,61−0,11 ) = 1
A4,4 = 100% × ( 0.28−0.11 0.61−0.11 ) = 0,34
A5,5 = 100% × ( 0,61−0,11 0,61−0,11 ) = 1
Pada tahap perhitungan nilai utility kriteria yang selanjutnya dilakukan proses yang sama seperti di atas. Sehingga hasil akhir untuk nilai utility pada masing-maing kriteria dapat ditampilkan seperti tabel berikut ini:
Tabel 8. Nilai Utility Masing-Masing Kriteria
f. Menghitung nilai akhir setiap kriteria
Pada tahap ini dihitung nilai akhir setiap kriteria yang  dimiliki  oleh masing-masing  alternatif menggunakan permasamaan (3).
1) Nilai akhir kriteria keterampilan berkomunikasi
A1,1 = 0,52 × 1= 0,52 A2,2 = 0,52 × 0 = 0 A3,3 = 0,52 × 1 = 0,52 A4,4 = 0,52 × 0,34 = 0,18 A5,5 = 0,52 × 1=  0,52
Pada tahap perhitungan nilai  akhir kriteria yang selanjutnya dilakukan proses yang sama seperti di  atas. Sehingga hasil akhir untuk nilai akhir pada masing-maing kriteria dapat ditampilkan seperti tabel berikut ini:
Kode Kriteria Sub Kriteria Peringkat Rumus Rank Order Centroid (ROC) w = ( 1 𝑘 ) ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑘 𝑖=𝑘
Bobot Teknik Pengelasan Cukup 2 w = (0+ 1 2 + 1 3 ) 3 0,28 Buruk 3 w = (0+0+ 1 3 ) 3 0,11 K4 Kerja Sama Tim Baik 1 w = (1+ 1 2 + 1 3 ) 3 0,61 Cukup 2 w = (0+ 1 2 + 1 3 ) 3 0,28 Buruk 3 w = (0+0+ 1 3 )
3 0,11 Kode Alternatif K1 K2 K3 K4 A1 Lamhot 0,61 0,28 0,28 0,61 A2 R. Lindung 0,11 0,61 0,61 0,28 A3 Bernas 0,61 0,11 0,11 0,61 A4 Gunawan 0,28 0,61 0,28 0,11 A5 Laba M 0,61 0,11 0,61 0,28 Kode Alternatif K1 K2 K3 K4 A1 Lamhot 1 0,34 0,34 1 A2 R. Lindung 0 1 1 0,34 A3 Bernas 1 0 0 1 A4 Gunawan 0,34 1 0,34 0 A5 Laba M 1 0 1 0,34

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4095
Submitted: 26/04/2022 ; Accepted: 28/04/2022 ; Published: 25/07/2022
Tabel 9. Nilai Akhir Masing-Masing Kriteria
Berdasarkan  nilai  akhir  kriteria  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  9,  dilakukan  proses  perangkingan sebagai hasil keputusan akhir pada proses pengambilan keputusan dalam pemilihan tukang las terbaik untuk menerima penghargaan seperti yang terlihat pada tabel berikut ini:
Tabel 10. Hasil Perangkingan Kode Alternatif Nilai Akhir Rangking A1 Lamhot 0,72 1 A2 R. Lindung 0,44 5 A3 Bernas 0,58 3 A4 Gunawan 0,5 4 A5 Laba M 0,69 2
Berdasarkan hasil perangkingan yang ditunjukkan pada Tabel 10 di atas maka dapat diketahui bahwa Alternatif Lamhot (A1) berada pada posisi rangking pertama dengan nilai 0,72 sebagaimana nilai tersebut adalah yang tertinggi dibandingkan pencapaian nilai pada alternatif lainnya.

## 3.1.2 Analisis Akurasi SMARTER
Pada tahap ini dilakukan proses analisis terhadap tingkat akurasi yang dihasilkan SMARTER dalam menyelesaikan masalah pemilihan tukang las terbaik untuk menerima penghargaan berdasarkan hasil nilai akhir yang ditunjukkan pada  Tabel    10.  Perhitungan  akurasi SMARTER dilakukan  dengan  relative  standard  deviation  menggunakan permasamaan (4) dan persasmaan (5).
𝑆 = √ 1,7745− 8,5849 5 5−1 = 0,01438
𝑋 = 2,93 5 = 0,586
RSD = 𝑠 𝑥 x 100
RSD = 0,01438 0,586 x 100 = 2,4
Berdasarkan  perhitungan Relative  Standard  Deviation (RSD) di  atas  diketahui  hasil  analisis  akurasi SMARTER dalam menyelesaikan masalah pemilihan tukang las terbaik untuk menerima penghargaan yaitu sebesar 24%.

## 3.2 Pembahasan
Berdasarkan  hasil  pengambilan  keputusan  yang  dilakukan  dengan  menerapkan  metode SMARTER untuk penyelesaian masalah masalah pemilihan tukang las terbaik untuk menerima penghargaan pada contoh kasus yang diteliti,  diambil  keputusan  akhir    dengan  memilih  Alternatif  Lamhot  (A1)  dengan  nilai  0,72  sebagai  alternatif terbaik.
Kemudian untuk  mengukur akurasi  dari  hasil pengambilan keputusan  pemilihan tukang las terbaik yang dilakukan  dengan  menggunakan  metode SMARTER ,  maka  dianalisis  dengan  perhitungan Relative  Standard Deviation  (RSD) .  Berdasarkan  perhitungan  analisis  kinerja  metode SMARTER dengan  perhiungan Relative Standard  Deviation  (RSD) di  atas  diketahui  bahwa  metode SMARTER dapat  memberikan  hasil  pengmabilan keputusan untuk pemilihan tukang las terbaik dengan tingkat akurasi sebesar 24%.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  metode SMARTER diterapkan  dalam  menyelesaikan  pemilihan  tukang  las  terbaik  untuk menerima penghargaan.  Pada proses penerapan metode SMARTER pembobotan atribut kriteria yang digunakan dihitung  dengan  rumus ROC sehingga  nilai  bobot  yang  diperoleh  bersifat  objektif.  Hasil  penerapan  metode SMARTER yang  dilakukan  memberikan output pengambilan  keputusan  bahwa  Alternatif  Lamhot  (A1)  dengan nilai 0,72 sebagai alternatif terbaik untuk mendapatkan penghargaan. Merujuk kepada hasil analisis kinerja metode SMARTER dengan  menggunakan  perhitungan Relative  Standard  Deviation  (RSD) disimpulkan  bahwa  metode
Kode Alternatif K1 K2 K3 K4 Nilai Akhir A1 Lamhot 0,52 0,09 0,05 0,06 0,52+0,09+0,05+0,06 = 0,72 A2 R. Lindung 0 0,27 0,15 0,02 0+0,27+0,15+0.02 = 0,44 A3 Bernas 0,52 0 0 0,06 0,52+0+0+0,06 = 0,58 A4 Gunawan 0,18 0,27 0,05 0 0,18+0,27+0,05+0 = 0,5 A5 Laba M 0,52 0 0,15 0,02 0,52+0+0,15+0,02 = 0,69

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4095
SMARTER mampu menghasilkan output pengambilan keputusan untuk untuk pemilihan tukang las terbaik dengan tingkat akurasi sebesar 24%.

## REFERENCES
[1] K. C. D. I Gde Agus Jaya Sadguna, I Made Anom Adiaksa, “Pemberdayaan Usaha Bengkel Las Untuk Meningkatkan Produktifitas dan Inovasi Produk di Kelurahan Jimbaran,” vol. 2, no. November, 2021.
[2] A. Azwinur, Z. Zulkifli, U. Usman, Z. Zuhaimi, and I. Yusuf, “Pelatihan Pengelasan Fabrikasi Produk Moveable Hand Washer Untuk Pemuda Putus Sekolah Desa Mesjid Punteut Kecamatan Blang Mangat Kota Lhokseumawe,” J. Vokasi , vol. 5, no. 1, p. 57, 2021, doi: 10.30811/vokasi.v5i1.2038.
[3] A. Reza Putra, Muhammad, T. Hafli, “Penerapan Teknik Pengelasan Logam Sebagai Peluang Wirausaha Masyarakat Mandiri Di Desa Paloh Punti, Kota Lhoksumawe,” vol. 01, no. 05, pp. 30–34, 2021.
[4] P. Thakur, N. Gandotra, A. Shekhovtsov, N. Saini, and A. B. Saeid, “A New Entropy Measurement for the Analysis of Uncertain Data in MCDA Problems Using Intuitionistic Fuzzy Sets and COPRAS Method,” Axioms , 2021.
[5] Mesran, E. P. Sumantri, Supriyanto, S. H. Sahir, and N. K. Daulay, “Implementation of Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) in Recommendations for New Position in Companies,” Int. J. Inf. Syst. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 661–669, 2021.
[6] V. Sihombing, V. M. M. Siregar, W. S. Tampubolon, M. Jannah, Risdalina, and A. Hakim, “Implementation of simple additive weighting algorithm in decision support system,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 1088, no. 1, p. 012014, 2021, doi: 10.1088/1757-899x/1088/1/012014.
[7] R. R. Fransiskus Panca Juniawan, Dwi Yuny Sylfania, “Aplikasi Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Smart (Simple Multi-Attribute Rating Technique),” SISFOTEK , vol. 5, 2021.
[8] R. K. H. Wulan Ramadhani, Nelly Astuti Hasibuan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mitra Jasa Pengiriman Barang Menggunakan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS) PT Raya Utama Travel,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 2, no. Sistem Pendukung Keputusan, pp. 1–10, 2021.
[9] M. M. & F. Prihatini, “Implementasi Metode Weighted Product (WP) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bonus Karyawan,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 8, no. March, pp. 530–541, 2021.
[10]  N.  Silalahi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Dosen  Berprestasi  Menggunakan  Metode  SMARTER  Pada Universitas Budi Darma,” Bull. Inf. Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 50–57, 2020.
[11]  A. A. Tangkesalu and J. E. Suseno, “Information System of Performance Assesment on Startup Business using Simple Multi-Attribute  Rating  Technique  Exploiting  Ranks  (SMARTER),” E3S  Web  Conf. ,  vol.  73,  pp.  2–6,  2018,  doi: 10.1051/e3sconf/20187313002.
[12]  I.  Mubarik  and  D.  P.  Utomo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Site  Manager  Proyek  Dengan  Menggunakan Metode Smarter,” KOMIK (Konferensi Nas. … , vol. 5, pp. 56–66, 2021, doi: 10.30865/komik.v5i1.3648.
[13]  A. W. Siti Monalisa, “Implementasi Metode Smarter Untuk Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lahan Kelapa Sawit Pada Pt. Eka Dura Indonesia,” vol. 7, no. 2, pp. 133–138, 2021.
[14]  D. P. Utomo and B. Purba, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Tenaga Kependidikan (TENDIK) Dengan Menggunakan  Metode  SMARTER,” J.  Komtika  (Komputasi  dan  Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  140–152,  2021,  doi: 10.31603/komtika.v5i2.5619.
[15]  J. Rahmad, V. Sihombing, and M. Masrizal, “Implementasi Metode SMARTER Untuk Rekomendasi Penerima Bantuan Raskin Masa Covid 19,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 2, p. 549, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2914.
[16]  A.  Y.  C.  Wiranwan  Galeh  Pradhana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Diskon  Asuransi  Dengan  Metode  Smarter,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 3, no. 2, pp. 431–441, 2021, doi: 10.47233/jteksis.v3i2.299.
[17]  A. W. Mahendra Wahyu Prihantoro, “Sistem Penunjang Keputusan Penilaian Teknisi Wan Pt. Telkom Akses Yogyakarta Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting,” J.  Fasilkom ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  43–51,  2021,  doi: 10.37859/jf.v11i1.2452.