Vol.  17,  No. 2, June 2024,  pp. 199~211 eISSN:  2502-339X,  pISSN:  1979-276X, DOI: 10.30998/fa ktore xacta.v17i2.22760  199
Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima Bantuan Renovasi Ru- mah Pasca Gempa Cianjur  menggunakan Multi Attribute Deci- sion Making dengan Metode SAW
Moch  Riyadi  Maskur  A 1 , Gandung  Triyono 2 1 Program M agister Ilmu Komputer, 2 Program Studi Sistem Informasi
1,2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur, Indonesia
Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received Mar 16,  2024 Revised Jun 24,  2024
Accepted Jul 15,  2024
In disaster emergency situations, effectiveness and efficiency  in decision-mak- ing are crucial.  This study focuses on the decision-making process for deter- mining recipients of post-earthquake house renovation aid. Currently, one of the issues is the inconsistency  in decision-making, which can lead  to inaccu- racies in aid distribution. To address this problem, a decision support system is needed  to  identify  recipients  for  post-earthquake renovation aid.  This re- search proposes a model for the best decision support system using the MADM approach with the SAW method. The model developed uses 8 criteria: founda- tion condition, tie beam condition,  roof cover condition, roof frame condition, floor condition,  wall  condition,  ring beam condition,  and column condition. The  study involves  20  aid  recipient  candidates,  comprising 5  with  severely damaged houses, 9 with moderately damaged houses, 4 with lightly  damaged houses, and 2 deemed ineligible  for renovation aid. Testing the model resulted in 98% accuracy for value accuracy and 95% accuracy for eligibility  accuracy compared to actual data obtained.

## Keywords:
Penerima  Bantuan Renovasi Rumah Sistem  Pendukung Keputusan Multi Attribute Decision Making Simple Additive Weighting
Copyright © 2024 Universitas Indraprasta PGRI.
All rights reserved.

## Corresponding Author:
Moch Riyadi  Maskur A, Fakultas Ilmu  Komputer, Universitas Budi Luhur,
Jl.  Ciledug Raya, RT.10/RW.2,  Petukangan Utara,  Kec. Pesanggrahan, Kota Jakarta Selatan. Email: 2211600347@student.budiluhur.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Hampir  setiap tahun gempa bumi  melanda Indonesia, hal ini dikarenakan letak  Indonesia yang me m- buat gunung berapi terus terbentuk di beberapa daerah  [1]. Seperti  yang terjadi  pada bulan November  tahun 2022  lalu  di  kabupaten  Cianjur,  gempa  sebesar 5,6  skala  ritcher  mengguncang beberapa  kecamatan  yang mengakibatkan  53  ribu rumah  rusak, dan korban yang meninggal  akibat gempa  tersebut berjumlah  334  jiwa . Jumlah  pengungsi pada saat itu sekitar 114.683  jiwa  [2].
Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB)  adalah lembaga  negara yang menangani bencana alam  yang terjadi  dalam  skala  nasional, sedangkan bila  masih dalam  skala daerah akan ditangani oleh Badan Penanggulangan  Bencana  Daerah  (BPBD).  Badan-badan  ini  berkaitan  dengan  pelaksanaan  kegiatan rehabilitasi  dan rekontruksi pasca bencana gempa,  hal ini diatur dalam  Instruksi Presiden (Inpres) No 5 tahun 2018  tentang bagaimana metode pemberian atau penyaluran bantuan pada korban bencana gempa.  Berdasarkan instruksi  tersebut,  tingkat  kerusakan  bangunan  rumah  korban  menjadi  faktor  penentunya . Ada  beberapa variabel  tolak  ukur untuk menentukan  tingkat kerusahakan banguanan, yaitu kondisi pondasi, sloof, penutup atap, rangka atap, lantai,  dinding, ring  balok,  dan kolom.  Untuk  menentukan tingkat kerusakan,  maka  bobot untuk masing-masing  variabel memiliki  nilai  tersendiri [1].
Maka daripada itu, diperlukan sistem pendukung keputusan untuk menghitung dan menentukan kepu- tusan penerima  bantuan sesuai dengan variabel yang ada. Pada penelitian [3],  terdapat penduduk miskin  yang
200
belum terverifikasi  dan belum  divalidasi kelayakannya sebagai penerima  Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT), untuk menyelesaikan  permasalah  tersebut maka  digunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam menentukan penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT).
Metode SAW juga digunakan dalam  memberikan  keputusaan saat penerima  bantuan sosial yang dil- akukan tidak dan belum  tepat sasaran pada kasus covid -19. Perhitungan pada metode SAW dalam menentukan keputusan penerima  bantuan saat covid-19  menggunakan kriteria  tertentu yang relevan  dan masing -masing memiliki  bobot, hingga menjadi  nilai akhir  dan dilakukan  perangkingan. Setelah dinormalisasi,  1,525  merupa- kan penerima  yang berhak dengan nilai  tertinggi sebanyak 5%, sedangkan kurang dari 1,375  merupakan pen- erima  yang tidak berhak karena mendapatkan nilai  terendah [4].
Pada  penelitian  lain  metode  SAW  diaplikasikan  pada  sebuah sistem  pendukung keputusan yang digunakan untuk pemberian  bantuan logistik.  Karena beberapa kendala dimana  pengajuan bantuan logistik  di beberapa daerah dilakukan  dengan sederhana menggunakan microsoft  excel  tanpa memperhatikan  beberapa aspek lainnya.  Sehingga bantuan yang didistribusikan  ke  setiap daerah belum  tepat sasaran. Dengan imple - mentasi metode SAW pada sebuah sistem pendukung keputusan diharapkan dapat memberikan  keputusan pen- erima  bantuan yang tepat sasaran[5]
Sebelumnya  telah  dilakukan  juga  penelitian  di  salah satu perusahaan untuk  menentukan  penilaian karyawan  dengan metode  SAW. Penelitian  ini  dilakukan  untuk mengetahui pencapaian setiap karyawan  ter- hadap  target  yang  sudah ditentukan.  Namun,  perusahaan tersebut  masih  belum  maksimal  dalam  proses penilaian  karyawan.  Sehingga diharapkan  penerapan metode SAW dapat membantu  memberikan  keputusan yang tepat sesuai dengan kriteria  yang ada [6].
Pada penelitian  di bidang pendidikan,  metode SAW digunakan untuk menentukan kelulusan  maha- siswa berprestasi yang memiliki  kriteria  yang kompeten dalam mendapatkan kualitas mahasiswa pascasarjan a. Karena  adanya persaingan, maka  sangat sulit  menentukan  lulusan  mahasiswa  berprestasi  .  Oleh  karena  itu metode SAW ini  dipilih  karena dinilai  lebih  efektif  dalam  proses penjumlahan dari bobot nilai  masing-masing atribut pendukung keputusan. Sehingga pemilihan  mahasiswa pascasarjana terbaik menjadi  lebih banyak aku- rat  dan  efisien.  Selain  itu,  digunakan  juga  model Fuzzy  Multiple  Attribute  Decission (FMADM)  yang digunakan  untuk  menjumlahkan  nilai  bobot dan  mendapatkan  nilai  kinerja  tertinggi  pada setiap  alternatif atribut [7]
Metode FMADM  digunakan dalam  beberapa penelitian  sebelumnya,  dikarenakan  pada metode  ini setiap  atribut  dapat  ditentukan  nilai  bobotnya  untuk  kemudian  dilakukan  proses  perangkingan.  Proses perangkingan ini untuk memilih  alternatif terbaik dari beberapa alternatif yang ada. Pada penelitian[8],  metode FMADM  diimplementasikan  untuk penyeleksian  calon  penerima  manfaat  yang tentunya sangat membantu staff  rehabilitasi  dalam  proses penyeleksiaan  yang  awalnya  masih  dikerjakan  secara  manual  at au  belum terkomputerisasi. Selain itu, metode tersebut juga membantu kepala seksi dalam menentukan penerima manfaat pelayananan rehabilitasi.
Dari  penelitian-penelitian  terdahulu,  penerapan  FMADM  dipilih  karena  dapat memilih  alternatif terbaik dari beberapa kriteria  yang ada dengan masing-masing alternatif  yang diberikan bobot. Kemudian akan dilakukan  proses perhitungan dengan metode  FMADM  [9].  Untuk  menjumlahkan  perhitungan bobot, maka metode SAW mencari  nilai  tertinggi dalam  setiap alternatif dalam  semua atribut untuk melakukan  penjumala - han terbobot[10].
Perbedaan dengan penelitian-penelitian  sebelumnya adalah pada kriteria  yang digunakan dan proses pengujian model  yang dilakukan.  Maka  digunakan 8  kriteria  dalam  penelitian  ini  untuk pembobotan dengan menggunakan model Multi Attribute Decission (MADM)  dengan metode  SAW. Dalam  penelitian  yang dil- akukan pengujian model  dilakukan  dengan cara membandingkal  hasil dari model  dengan data a ktual.  Dengan model sistem pendukung keputusan yang dikembangkan dapat membantu proses pengambilan keputusan, teru- tama ketepatan dalam  pemberian bantuan.

## 2. METODE
Penelitian  ini  dilakukan  di daerah terdampak  gempa, yaitu di  kabupaten Cianjur,  Jawa Barat.  Daftar calon penerima  bantuan dikumpulkan  dari  desa atau kelurahan setempat sebagai usulan yang akan ditentukan tingkat kelayakannya dalam  menerima  bantuan pasca gempa. Selain  itu, beberapa kriteria  juga dikumpulka n sebagai atribut dalam  proses penentuan hasil keputusan.

## 2.1. Alur Kerja  Penelitian
Tahapan awal  dari penelitian ini  adalah melakukan  perancangan tahapan kerja,  atau bisa disebut alur kerja  penelitian.  Alur  kerja  ini  digunakan  untuk  membuat  kerangka  atau  alur  proses penelitian  agar  lebih sistematis dalam  penentuan keputusan penerima bantuan pasca gempa di Kabupaten Cianjur. Berikut kerangka kerja  pada Gambar  1 sebagai berikut:
Gambar  1.  Alur Kerja  Penelitian
Sesuai gambar  di  atas, pertama  akan  dilakukan  analisa terhadap masalah  yang dihadapi. Kemudia n dari  masalah  tersebut  akan  diidentifikasi  untuk  dijadikan  objek  penelitian.  Selanjutnya,  setelah  masalah teridentifikasi  akan  dilakukan  pengumpulan  data  yang  dibutuhkan  dalam  proses  pengambilan  keputusan penerima  bantuan renovasi rumah pasca gempa. Bila  data sudah terkumpul,  maka  dilakukan  proses penentuan kriteria  yang digunakan dalam  proses pengambilan keputusan. Kemudian,  akan dilakukan  pemodelan  dengan metode  MADM.  Tahapapan  selanjutnya  adalah  melakukan  penjumlahan  terbobot  dari  atribut  yang  ada menggunakan  metode  SAW.  Setelah  diimplementasikan,  maka  akan  dilakukan  proses perangkingan  untuk menentukan  alternatif  terbaik  dari  beberapa alternatif  yang ada. Tahapan terakhir  pada penelitian  ini,  yaitu melakukan  pengujian  dan  evaluasi  terhadap  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  penerima  bantuan renovasi rumah pasca gempa di Kabupaten Cianjur.

## 2.2. SAW
Metode Simple Additive Weighting (SAW)  adalah salah  satu metode  sistem  pendukung keputusan dengan metode penjumlahan yang mencari  bobot nilai  terbesar pada setiap alternatif  berdasarkan kriteria  atau atribut yang ada [4].  Pada metode ini,  nilai  alternatif  pada masing-masing  kriteria  akan dibuat menjadi  matrik keputusan, untuk  kemudian  dinormalisasi  dengan skala  perbandingan semua  nila  alternatif  [11].  Ada  dua atribut pada metode Simple Additive Weighting (SAW), yaitu benefit atau kriteria  keuntungan, dan cost atau kriteria  biaya, yang membedakan  dari  dua atribut tersebut adalah pemilihan  kriteria  saat pengambilan  kepu- tusam [9].   Untuk lebih jelasnya, metode ini dapat dirumuskan pada rumus (1)  dan rumus (2) di bawah ini [12] :
Rij = { Xij Max Xij
(1) Min Xij Xij (2) Berikut  penjelasan pada rumus (1)  dan rumus (2)  di atas, bahwa :
R ij = Normalisasi  rating kinerja Max  X ij = Nilai  maksimum  baris dan kolom Min X ij = Nilai  minimum  baris dan kolom X ij = Matrik baris dan kolom Di mana r ij merupakan normalisasi rating kinerja  alternatif A 1 untuk kriteria  atau atribut C j (i=1,2,..., m dan j=1,2...,  n).  Masing-masing alternatif  memiliki  nilai  preferensi  (V 1 )  yang dapat dilihat  pada rumus (3)  di bawah ini  [13]:
202
Vi = ∑ Wj rij
(3)
𝑛
𝑗=1
Berikut  penjelasan pada rumus (3)  di atas, bahwa : V i = Nilai  alternatif terakhir W j = Bobot r ij = Normalisasi  Matriks
Ada 8 kriteria  atau atribut yang digunakan pada penelitian ini yaitu kondisi kerus akan (C1),  fungsion- alitas bangunan (C2),  kondisi atap (C3),  kondisi lantai (C4),  kondisi dinding (C5),  kondisi plafon (C6),  kondisi pondasi (C7)  dan tipe perbaikan (C8).

## 2.3. Multi Attribute Decision Making (MADM)
Terdapat 3 pendekatan untuk menemukan  nilai  bobot pada setiap kriteria  atau atribut. Tiga pendekatan tersebut adalah pendekatan objektif,  pendeketan subjektif, dan pendekatan integrasi subjektif & objektif.  Pada pendekatan objektif,  nilai  bobot dihitung dengan matematis  tanpa dipengaruhi pendapat  atau persepsi pribadi. Pada pendekatan subjektif, subjektivitas para pengambil  keputusan akan menentukan nilai  bobot. Sedangkan pendekatan integrasi subjektif & objektif  adalah penggabungan dari dua elemen  pendekatan subjektif  dan ob- jektif.  Dengan mengintegrasikan kedua elemen  tersebut, diharapkan pendekatan yang dilakukan lebih kompre - hensif untuk menentukan nilai bobot yang kompleks  [10]. Multi Atribut Decision Mak ing (MADM) merupakan suatu pendekatan atau metode  untuk pengambilan  keputusan dari  sejumla h  alternatif  berdasarkan beberapa kriteria  atau multi  atribut.  Metode ini  akan mencari  nilai  bobot untuk setiap atribut yang ada, kemudian  dil- akukan proses perangkingan yang akan menyeleksi  dari beberapa alternatif [8].
Pada MADM, dari sejumlah alternatif yang ada akan diseleksi atau dipilih  alternatif terbaik dengan cara mengevaluasi m alternatif  A i (i=1,2,...,m)  pada beberapa atribut  atau kriteria  C i (j=1,2,...n)  di  mana  setiap atribut bersifat independen, atau tidak memilik  ketergantung satu sama lain [9].  Adapun langkah penyelesaian Multi Attribute Decision Mak ing (MADM) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah mengum- pulkan sejumlah kriteria  atau atribut yang dibutuhkan sebagai acuan dalam pengambilan keputusan. Kemudian, setiap alternatif    akan  dicari  dan ditentukan rating kecocokannya  untuk  setiap  kriteria.  Setelah  ditentukan, matriks  keputusan akan dibuat berdasarkan kriteria  ( Ci ).  Tahapan selanjutnya yaitu berdasarkan persamaan yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  maka  akan  dilakukan  normalisasi  matriks,  hasil  normalisasi  akan dikalikan  dengan vektor  bobot. Kemudian  dilakukan  penjumlahan  dari  perkalian  tersebut, sehingga didapat hasil akhir untuk dilakukan  perangkingan [9].

## 2.4. Pengukuran Performance
Metode confusion matrix digunakan untuk mengukur performance dalam perhitungan akurasi pada kon- sep data mining.  Nilai accuracy merupakan  persentase jumlah  data yang diklasifikasikan  secara benar oleh sebuah algoritma  [14].  Terdapat empat istilah representasi hasil proses klasifikasi  pada confusion matrix .
accuracy =
TP + TN
TP + TN + FP +FN 𝑥 100%                (4)
Penjelasan dari rumus (4)  adalah True Positive (TP)  merupakan data positif yang diprediksi benar, con- tohnya ,  calon penerima  bantuan diprediksi  (positif)  layak  oleh  algoritma,  dan pada kenyataannya meman g benar (true)  layak  mendapatkan bantuan. Sedangkan True Negative (TN) adalah data negatif yang diprediksi benar, misal calon penerima bantuan yang diprediksi (negatif) tidak layak dan nyatanya benar (true) tidak layak mendapatkan bantuan. False Positive (FP) merupakan data negatif namun diprediksi sebagai data positif, calon penerima  bantuan yang tidak layak mendapatkan bantuan diprediksi (positif)  layak oleh algoritma. False Neg- ative (FN) adalah data positif tetapi diprediksi sebagai data negatif, yaitu algoritma memprediksi  (negatif) tidak layak pada penerima  bantuan yang layak [14].  Bila  sudah diketahui setiap variabel dari rumus accuracy , maka True Positive (TP) dan True Negative (TN) ditambahkan dibagi dengan total data kemudian  dikalikan  100  agar menjadi  persentase dari accuracy tersebut. Di  pengujian nanti akan  dibandingkan hasil  dari Multi Attribute Decision Mak ing (MADM) menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan data aktual yang ada, sehingga bis a terlihat akurasi nilai  dan status kelayakannya.
203

## 3. HASIL  DAN  PEMBAHASAN

## 3.1.  Pengumpulan  Data
Setelah data dikumpulkan,  kemudian  diambil  sampel  20  data yang akan ditentukan kategori renovasi rumah untuk calon penerima  bantuan pasca gempa dengan menggu nakan model MADM dengan metode SAW. Sampel  data tersebut adalah  data yang sudah masuk  dalam  usulan program  bantuan renovasi rumah  pasca gempa  yang disebut  sebagai  data  alternatif.  Tetapi  masih  membutuhkan  tahap  verifikasi  dan validasi  yang akurat agar nantinya penerima  bantuan tepat sasaran. Dari 20  calon penerima  bantuan renovasi rumah pasca gempa  di kabupaten Cianjur  disebut sebagai data alternatif  yang akan  digunakan dalam  pemodelan MADM dengan metode SAW.

## 3.2. Analisa Kriteria/Atribut  dan  Pembobotan
Untuk menentukan kategori renovasi rumah untuk calon penerima  bantuan pasca gempa dalam sistem pendukung keputusan dengan menggunakan  model  MADM   dengan metode SAW  dibutuhkan pembobotan pada setiap kriteria.  Terdapat 8    kriteria  yang dijelaskan  pada Tabel  1.  Semua  kriteria  tersebut termasuk  ke dalam  komponen  utama  dan komponen  penunjang sebuah rumah  yang setiap aspeknya harus diperhatikan. Dimana  masing-masing  kriteria  ini berasal dari tim  verifikator  penerima  bantuan renovasi rumah pasca gempa di lapangan.
Tabel 1. Kriteria
No Kriteria Keterangan (C i ) (C i ) 1 C1 Kondisi pondasi 2 C2 Kondisi sloof 3 C3 Kondisi penutup atap 4 C4 Kondisi rangka atap 5 C5 Kondisi lantai 6 C6 Kondisi dinding 7 C7 Kondisi ring balok 8 C8 Kondisi kolom
Untuk kriteria  pada Tabel 1  diberi  simbol  ( C i ), kemudian  dari  setiap kriteria  tersebut diberikan  ting- katan kepentingan kriteria  berdasarkan nilai  bobot di dalam  Tabel 2.
Tabel 2. Nilai  Bobot
No Pembobotan Nilai 1 Rusak T otal 10 2 Rusak Berat 7,5 3 rusak Sedang 5 4 Rusak Ringan 2,5
Kemudian  tingkat kepentingan berdasarkan nilai  bobot tersebut diterapkan ke  dalam  8  kriteria  yang merupakan komponen utama dan penunjang dalam sebuah bangunan rumah. Kriteria  tersebut merupakan krite - ria  yang penting dan akan dinilai  berdasarkan tingkat kerusakannya. Kriteria  kondisi kerusakan pondasi (C1 ) terdapat pada Tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3. Kondisi Pondasi (C1)
C1 Keterangan Nilai Kerusakan > 65% Rusak T otal 10 Kerusakan 46% - 65% Rusak Berat 7,5
204 C1 Keterangan Nilai Kerusakan 31% - 45% Rusak Sedang 5 Kerusakan <= 30% Rusak Ringan 2,5
Salah  satu komponen  utama  bangunan adalah pondasi. Pondasi merupakan  bagian  bangunan yang paling bawah untuk mendistribusikan beban bangunan ke tanah. Untuk menghitung persentase kerusakan pon- dasi adalah dengan membagi jumlah  panjang keseluruhan pondasi dengan panjang pondasi yang rusak. Kriteria kondisi pondasi pada Tabel 3 terbagi menjadi  4  nilai  yaitu nilai  10  untuk rusak total, rusak berat dengan nila i 7,5,  nilai  5 untuk rusak sedang dan rusak ringan diberikan  nilai  2,5.
Tabel 4. Kondisi Sloof (C2) C2 Keterangan Nilai Kerusakan > 65% Rusak T otal 10 Kerusakan 46% - 65% Rusak Berat 7,5 Kerusakan 31% - 45% Rusak Sedang 5 Kerusakan <= 30% Rusak Ringan 2,5
Setelah pondasi, kemudian  ada sloof.  Sloof adalah struktur bangunan di antara kolom  bangunan dan pondasi untuk membagi  beban ke masing-masing  titik  pondasi. Untuk menghitung persentase kerusakan sloof adalah menghitung Panjang sloof keseluruhan dibagi dengan panjang sloof yang rusak. Pada  Tabel 4  kriteria kondisi sloof dibagi menjadi  4 yaitu, kondisi rumah  dengan sloof yang kerusakannya di atas 60%  diberi  ket- erangan rusak  total dengan nilai  10,  kondisi  rumah  dengan sloof yang kerusakannya di  antara  46%  -  65% memiliki  keterangan rusak  berat dengan nilai  7,5,  kondisi  rumah  dengan sloof yang kerusakannya di  antara 31%  - 45%  memiliki  keterangan rusak sedang dengan nilai 5.  Sedangkan untuk yang rusak ringan diberi nila i 2,5.
Tabel 5. Kondisi Penutup Atap (C3) C3 Keterangan Nilai Kerusakan > 65% Rusak T otal 10 Kerusakan 46% - 65% Rusak Berat 7,5 Kerusakan 31% - 45% Rusak Sedang 5 Kerusakan <= 30% Rusak Ringan 2,5
Selain itu juga, kriteria  penutup atap harus diperhitungkan. Penutup atap adalah penutup untuk rangka atap, seperti genteng, asbes, atau sirap. Kriteria kondisi penutup atap pada Tabel 5, kriteria  penutup atap dengan rusak total mendapatkan  nilai  10  agar menjadi  prioritas  dalam  renovasi, tetapi tentunya ini tergantung pada kriteria  yang lain.  Sedangkan untuk kondisi atap yang rusak berat dimasukan  ke  d alam  kriteria  nilai  7,5.  Se- lanjutnya, rusak sedang dan rusak ringan masing -masing  mendapatkan nilai  5  dan 7,5.
Tabel 6. Kondisi Kuda-Kuda (C4) C4 Keterangan Nilai Kerusakan > 65% Rusak T otal 10 Kerusakan 46% - 65% Rusak Berat 7,5 Kerusakan 31% - 45% Rusak Sedang 5 Kerusakan <= 30% Rusak Ringan 2,5
Kuda-kuda adalah bagian dari struktur bangunan yang berfungsi sebagai penyangga yang terbuat dari kayu atau baja dan terletak diantara balok  ring dan rangka atap. Pada Tabel 6 kondisi kuda-kuda pada kriteria ini  terbagi menjadi  4 yaitu rusak total dengan nilai  10,  rusak berat dengan nilai  7,5,rusak  sedang dengan nilai 5 dan rusak ringan dengan nilai 2,5  untuk mengindikasikan  bahwa rumah yang kuda -kudanya rusak total me m- iliki  peluang mendapatkan bantuan renovasi pasca gempa.
Sistem Penduk ung Keputusan Penerima Bantuan Renovasi Rumah Pasca Gempa Cianjur Menggunak an Multi Attribute De-cision Mak ing dengan Metode SAW (Moch Riyadi Mask ur)
Tabel 7. Kondisi Lantai (C5) C5 Keterangan Nilai Kerusakan > 65% Rusak T otal 10 Kerusakan 46% - 65% Rusak Berat 7,5 Kerusakan 31% - 45% Rusak Sedang 5 Kerusakan <= 30% Rusak Ringan 2,5
Lantai  adalah struktur bangunan yang berbentuk permukaan  pada dasar bangunan atau ruang  yang digunakan untuk berjalan atau beraktivitas dalam bangunan . Selain itu, lantai digunakan juga untuk menopang beban di luar bangunan, seperti manusia, lemari,  dan lainnya. Seperti pada Tabel 7 kriteria  kondisi lantai terbagi menjadi  4  yaitu lantai  yang rusak  total diberi  nilai  10,  lantai  yang rusak  berat diberi  nilai  7,5,lantai  dengan kerusakan sedang mendapatkan  nilai  5  dan kondisi  lantai  dengan rusak ringan  mendapatkan nilai  2,5  untuk mengindikasikan  bahwa semakin  rusak kondisi lantai maka  semakin  layak mendapatkan peluang tinggi untuk bantuan renovasi.
Tabel 8. Kondisi Dinding (C6) C6 Keterangan Nilai Kerusakan > 65% Rusak T otal 10 Kerusakan 46% - 65% Rusak Berat 7,5 Kerusakan 31% - 45% Rusak Sedang 5 Kerusakan <= 30% Rusak Ringan 2,5
Dinding adalah bagian vertikal  dari struktur bangunan yang digunakan untuk menyangga beban dan pembatas ruangan di dalam maupun di luar, biasanya terletak di atas sloof. Pada Tabel 8 kriteria  kondisi dinding rumah  terbagi menjadi  4  yaitu kondisi  rumah  dengan dinding  yang kerusakannya di  atas atau sama  dengan 30%  diberi  keterangan rusak ringan  dengan nilai  2,5,  kondisi  rumah  dengan dinding yang kerusakannya di antara 31%  -  45%  memiliki  keterangan rusak sedang dengan nilai  5,  kondisi rumah  dengan dinding yang ke- rusakannya di  antara  46%  -  65%  memiliki  keterangan rusak berat  dengan nilai  7,5.  Sedangkan untuk yang rusak total diberi  nilai  10.
Tabel 9. Kondisi Ring Balok  (C7) C7 Keterangan Nilai Kerusakan > 65% Rusak T otal 10 Kerusakan 46% - 65% Rusak Berat 7,5 Kerusakan 31% - 45% Rusak Sedang 5 Kerusakan <= 30% Rusak Ringan 2,5
Selanjutnya adalah kriteria  kondisi ring  balok juga yang ditunjukan pada Tabel 9.  Balok  ring meru - pakan struktur bangunan berbentuk balok yang terletak  di atas dinding untuk penyangga tambahan, biasanya terbuat dari  beton yang berfungsi meningkatkan  kekuatan  ataupun stabilitas bangunan . Kriteria  kondisi  ring balok dibagi menjadi  4 yaitu, kondisi rumah dengan ring balok yang rusak total diberi nilai  10,  kondisi rumah dengan ring  balok yang rusak berat memiliki  nilai  7,5.  Sedangkan untuk yang rusak sedang dan rusak ringan diberi nilai  5 dan 2,5.
Tabel 10.  Kondisi Kolom  (C8)
C8 Keterangan Nilai Kerusakan > 65% Rusak T otal 10 Kerusakan 46% - 65% Rusak Berat 7,5 Kerusakan 31% - 45% Rusak Sedang 5
206 C8 Keterangan Nilai Kerusakan <= 30% Rusak Ringan 2,5
Selain  ring  balok,  kolom  juga  termasuk  ke  dalam  komponen  utama  bangunan. Kolom  merupakan struktur bangunan yang berfungsi seperti tiang, yaitu komponen pendukung untuk menopang  beban vertikal. Biasanya struktur bangunan ini berkaitan secara langsung dengan sloof dan dinding dengan arah  vertikal.  Se- hingga pada Tabel 10 kriteria  kondisi kolom  terbagi menjadi  4 nilai,  yaitu 10 untuk rusak total, 7,5  untuk rusak berat, 5 untuk rusak sedang, dan 2,5  untuk rusak ringan.
Tabel 11.  Nilai  Alternatif Setiap Kriteria
Kode Alte rnatif Nama C alon Pen- e rima C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A1 Calon Penerima-1 10,0 10,0 5,0 10,0 5,0 7,5 10,0 5,0 A2 Calon Penerima-2 2,5 10,0 5,0 7,5 5,0 10,0 7,5 10,0 A3 Calon Penerima-3 5,0 10,0 5,0 10,0 10,0 10,0 7,5 7,5 A4 Calon Penerima-4 5,0 10,0 10,0 10,0 10,0 7,5 7,5 7,5 A5 Calon Penerima-5 5,0 7,5 7,5 7,5 10,0 7,5 7,5 10,0 A6 Calon Penerima-6 5,0 2,5 2,5 10,0 5,0 7,5 2,5 2,5 A7 Calon Penerima-7 5,0 2,5 10,0 10,0 10,0 5,0 2,5 10,0 A8 Calon Penerima-8 5,0 2,5 7,5 7,5 10,0 7,5 2,5 7,5 A9 Calon Penerima-9 5,0 10,0 5,0 10,0 10,0 7,5 7,5 7,5 A10 Calon Penerima-10 7,5 10,0 7,5 7,5 10,0 5,0 7,5 10,0 A11 Calon Penerima-11 5,0 2,5 5,0 5,0 5,0 7,5 5,0 5,0 A12 Calon Penerima-12 10,0 10,0 10,0 10,0 2,5 2,5 2,5 2,5 A13 Calon Penerima-13 7,5 5,0 10,0 10,0 7,5 5,0 10,0 7,5 A14 Calon Penerima-14 10,0 7,5 10,0 10,0 7,5 10,0 10,0 7,5 A15 Calon Penerima-15 5,0 5,0 10,0 10,0 5,0 5,0 10,0 10,0 A16 Calon Penerima-16 7,5 10,0 10,0 7,5 7,5 7,5 5,0 7,5 A17 Calon Penerima-17 7,5 7,5 10,0 7,5 7,5 10,0 2,5 7,5 A18 Calon Penerima-18 5,0 10,0 7,5 7,5 7,5 10,0 10,0 7,5 A19 Calon Penerima-19 7,5 10,0 5,0 7,5 10,0 7,5 5,0 10,0 A20 Calon Penerima-20 7,5 7,5 7,5 7,5 7,5 2,5 2,5 5,0
Pada  Tabel  11  adalah  20  sampel  data alternatif  hasil  survey yang telah  dikonversi  ke  dalam  nila i berdasarkan masing-masing  kriteria  yang telah ditentukan pada penjelasan sebelumnya. Dimana  masing -mas - ing  data alternatif  memiliki  nilainya  tersendiri  berdasarkan  kriteria  yang ada.  Dari  data ini  kemudian  akan dilanjutkan ke tahap pembuatan matriks.

## 3.3. Membuat  Matriks  Keputusan
Berdasarkan  20  sampel  data alternatif  dan kriteria Ci kemudian  dikonversi  menjadi  bentuk sebuah matriks,  yang kemudian  disebut dengan matriks  keputusan X , berikut  di bawah ini  adalah matriks  keputusan X :
Sistem Penduk ung Keputusan Penerima Bantuan Renovasi Rumah Pasca Gempa Cianjur Menggunak an Multi Attribute De-cision Mak ing dengan Metode SAW (Moch Riyadi Mask ur)
207 𝑀𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝑋 = [ 10 10 10 10 5 7,5 10 10 2,5 10 5 7,5 5 10 7,5 10 7,5 10 7, 5 10 10 10 7,5 10 5 10 10 10 10 7,5 7,5 7,5 5 7,5 7,5 7,5 10 7,5 7,5 7,5 5 2,5 2,5 10 5 7,5 2,5 2,5 10 10 10 10 10 7, 5 7,5 10 5 2,5 7,5 7,5 10 7,5 2,5 7,5 5 10 5 10 10 7,5 7,5 7,5 7,5 10 7,5 7,5 10 5 7,5 10 5 2,5 5 5 5 7,5 5 5
10 10 10 10 2,5 2,5 2,5 2,5 7,5 5 10 10 7,5 5 10 7,5 10 7,5 10 10 7,5 10 10 7,5 5 5 10 10 5 5 10 10 7,5 10 10 7,5 7,5 7,5 5 7,5 10 10 10 10 10 10 10 10 5 10 7,5 7,5 7,5 10 10 7,5 7,5 10 5 7,5 10 7,5 5 10 7,5 7,5 7,5 7,5 7,5 2,5 2,5 5 ]
Setelah mendapatkan matriks keputusan X, maka  dilakukan  proses perhitungan untuk normalisasi dari kriteria  C1  sampai dengan C8 dengan cara nilai  dibagi nilai max dari kriteria  tersebut , maka  diperoleh matriks ternormalisasi R seperti di bawah ini
𝑀𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝑅 = [ 1 1 1 1 0,5 0,75 1 1 0,25 1 0,50 0,75 0,5 1 0,75 1 0,75 1 0,75 1 1 1 0,75 1 0,5 1 1 1 1 0,75 0,75 0,75 0,5 0,75 0,75 0,75 1 0,75 0,75 1 0,5 0,25 0,25 1 0,5 0,75 0,25 0,25 1 1 1 1 1 0,75 0,75 1 0,5 0,25 0,75 0,75 1 0,75 0,25 0,75 0,5 1 0,5 1 1 0,75 0,75 0,75 0,75 1 0,75 0,75 1 0,5 0,75 1 0,5 0,25 0,5 0,5 0,5 0,75 0,5 0,5 1 1 1 1 0,25 0,25 0,25 0,25 0,75 0,5 1 1 0,75 0,5 1 0,75 1 0,75 1 1 0,75 1 1 0,75
0,5 0,5 1 1 0,5 0,5 1 1 0,75 1 1 0,75 0,75 0,75 0,5 0,75 1 1 1 1 1 1 1 1 0,5 1 0,75 0,75 0,75 1 1 0,75 0,75 1 0,5 0,75 1 0,75 0,5 1 0,75 0,75 0,75 0,75 0,75 0,25 0,25 0,5 ]

## 3.4. Menentukan  Tingkat  Kepentingan  atau  Vektor Bobot
Untuk  menentukan tingkat kepentingan setiap kriteria,  maka  yang harus dilakukan  adalah memb e ri nilai  bobot atau vektor bobot untuk masing -masing kriteria  yang ada. Nilai  atau vektor bobot tersebut diten- tukan oleh decision mak er (pengambil keputusan) yang diberi tanda W. Vektor bobot ditentukan dengan apakah kriteria  tersebut termasuk komponen utama atau hanya sebagai komponen penunjang dalam  sebuah bangunan rumah.  Maka didapat nilai  atau vektor bobot untuk masing-masing  kriteria  pada Tabel 12,  yaitu W =(5,  5,  4, 4, 3, 3,  5, 5).
Tabel 12.  Nilai  Bobot Masing-Masing Kriteria
Kriteria Keterangan Nilai Bo- bot (C i ) (C i ) Vektor C1 Kondisi pondasi 5 C2 Kondisi sloof 5 C3 Kondisi penutup atap 4
208 Kriteria Keterangan Nilai Bo- bot
(C i ) (C i ) Vektor C4 Kondisi kuda-kuda 4 C5 Kondisi lantai 3 C6 Kondisi dinding 3 C7 Kondisi ring balok 5 C8 Kondisi kolom 5

## 3.5. Proses Perangkingan
Setelah range bobot sudah ditentukan, selanjutnya adalah melakukan perkalian  antara vektor  bobot ( W )  dengan matriks  ternormalisasi ( R ).  Kemudian,  dibuat perangkingan untuk menentukan kelayakan dan kat- egori renovasi berdasarkan kategori pada Tabel 13.  Dari  kategori renovasi, dapat dilihat nilai  yang masuk kat- egori renovasi berdasarkan kriteria  penilaian sebelumnya.
Tabel 13.  Kategori Renovasi
Nilai Kategori Renovasi Keterangan > 30 K1 Renovasi Rusak Berat 26 - 30 K2 Renovasi Rusak Sedang 20 - 25 K3 Renovasi Rusak Ringan < 20 K4 T idak Direnovasi
Data alternatif  dengan nilai  30  ke atas akan mendapat bantuan renovasi rumah  pasca gempa  dengan kategori K1  atau renovasi rumah  rusak berat, sedangkan range nilai  antara 26 dan 30  akan mendapatkan ban- tuan renovasi rumah  rusak sedang atau kategori  K2,  kemudian range nilai  dengan 20-25  akan mendapatkan bantuan renovasi rumah rusak ringan atau kategori K3, data dengan nilai kurang dari 20 tidak layak mendapat- kan bantuan renovasi rumah pasca gempa. Nilai  20 ke atas akan mendapatkan bantu an berupa uang yang khu- sus diperuntukan untuk renovasi rumah sesuai dengan kategorinya. Berikut  tabel perangkingan dari  20 sampel data yang ada dengan kelayakan dan kategori renovasinya.
Tabel 14.  Perangkingan Data Alter- natif Nilai Rangking Kelayakan Kategori Reno- vasi A1 31,8 3 Layak K1 A2 24,5 15 Layak K3 A3 30,5 5 Layak K1 A4 28,3 6 Layak K2 A5 26,3 12 Layak K2 A6 15,0 20 T idak Layak K4 A7 32,0 2 Layak K1 A8 20,0 18 Layak K3 A9 26,3 12 Layak K2 A10 28,0 7 Layak K2 A11 16,5 19 T idak Layak K4 A12 22,0 16 Layak K3 A13 26,8 9 Layak K2 A14 30,8 4 Layak K1 A15 26,0 14 Layak K2 A16 26,5 10 Layak K2
209 Data Alter- natif Nilai Rangking Kelayakan Kategori Reno- vasi A17 34,0 1 Layak K1 A18 27,5 8 Layak K2 A19 26,5 10 Layak K2 A20 20,3 17 Layak K3
Dari  Tabel  14,  maka  didapat 5  data alternatif  (A i )  yang mendapatkan  bantuan kategori  K1,  9  data mendapatkan kategori K2,  4 data mendapakan kategori K3,  dan 2 data tidak layak mendapatkan bantuan atau termasuk kategori K4 . Dari 20 data alternatif (A i ) tersebut maka ditemukan rangking tertinggi hingga terendah, rangking  tertinggi dengan nilai  34,0  dan rangking terendah mendapatkan nilai  15,0.  Dan  dapat disimpulka n juga mana data yang layak dan tidak layak mendapatkan bantuan. Data yang layak mendapatkan bantuan dila- beli kategori sesuai range nilai  yang ada.

## 3.6. Pengujian  dan  Evaluasi
Pengujian dilakukan dengan membandingkan  data hasil di Tabel 14 dengan data aktual yang didapat. Nilai  dari  data hasil  penelitian  ini  akan  dibandingkan dengan nilai  aktual,  dan  status kelayakan  dari  hasil penelitian ini juga akan dibandingkan dengan status kelayakan yang aktual. Akurasi nilai akan dihitung dengan membagi  nilai aktual dengan nilai  hasil yang didapat, kemudian  dikalikan  100  untuk dijadikan persentase, dari setiap nilai data alternatif yang diukur kemudian akan diambil  rata-rata akurasinya. Sedangkan untuk mengukur performance dari status kelayakan akan digunakan metode confusion matrix , berikut  tabel hasil perbandingan dari data aktual dan hasil data alternatif.
Tabel 15.  Perbandingan Hasil  dengan Data Aktual
Data Alter- natif Nilai Nilai Kelayakan Kelayakan Akurasi Nilai (Aktual) (Aktual) A1 30,7 31,8 Layak Layak 97% A2 24,0 24,5 Layak Layak 98% A3 30,1 30,5 Layak Layak 99% A4 27,8 28,3 Layak Layak 98% A5 26,0 26,3 Layak Layak 99% A6 14,6 15,0 T idak Layak T idak Layak 97% A7 31,4 32,0 Layak Layak 98% A8 19,7 20,0 T idak Layak Layak 99% A9 26,0 26,3 Layak Layak 99% A10 27,3 28,0 Layak Layak 98% A11 16,2 16,5 T idak Layak T idak Layak 98% A12 21,9 22,0 Layak Layak 100% A13 26,3 26,8 Layak Layak 98% A14 30,2 30,8 Layak Layak 98% A15 26,0 26,0 Layak Layak 100% A16 26,0 26,5 Layak Layak 98% A17 33,0 34,0 Layak Layak 97% A18 26,7 27,5 Layak Layak 97% A19 26,0 26,5 Layak Layak 98% A20 20,0 20,3 Layak Layak 99% Rata-Rata Akurasi Nilai 98%
210
Dari  Tabel  15,  didapat  hasil  akurasi  nilai  sebesar 98%,  kemudian  dilanjutkan  dengan mengukur akurasi kelayakan menggunakan metode confusion matrix dengan menggunakan rumus accuracy . Terdapat 17 data sebagai True Positive (TP),  dan 2 data sebagai True Negative (TN).  Untuk False Positive (FP)  terdapat 0 data, dan untuk False Negative (FN)  terdapat 1 data.
Tabel 16.  Perhitungan Akurasi Status Kelayakan
True  Ne gative True  Positive C lass Precision Akurasi Pre d. Tidak 2 1 86.79% 19 Pre d. Ya 0 17 100.00% 20 C lass Recall 100.00% 89.33% 95,00%
Dari  Tabel 16,  maka  didapat akurasi status kelayakan dari hasil penelitian ini  sebesar 95%, berikut penjabaran perhitungan dari metode confusion matrix  yang sudah dilakukan.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 17 + 2 17 + 2 +0 + 1 = 19 20 = 0,95 × 100% = 95%
Maka  akurasi  yang didapat  dari  membandingkan  data  hasil  penelitian  dan  data  aktual  yang  ada didapatkan akurasi 98%  untuk akurasi  nilai  dan 95%  untuk akurasi kelayakan  dengan menggunakan metode confusion matrix.

## 4. PENUTUP
Dari  hasil proses pengambilan keputusan dengan menggunakan model Multi Attribute Decision Mak - ing  (MADM) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) berdasarkan 8 kriteria,  maka  terdapat 2 orang yang  tidak  layak  mendapatkan  bantuan renovasi  rumah  pasca gemp a,  dikarenakan  nilainya  di  bawah  20. Kemudian  18  orang lainnya mendapatkan banturan renovasi rumah  pasca gempa sesuai dengan kategori dan nilai  yang didapat dari  penilaian kriteria  yang ada sesuai hasil dari penelitian  ini. Yaitu,  5 data yang termasuk rumah dengan renovasi kategori rusak berat, 9 data untuk renovasi rumah yang rusak sedang, dan 4 data untuk renovasi rumah yang rusak ringan. Akurasi yang didapat dengan menerapkan  model Multi Attribute Decision Mak ing  (MADM) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah 98% untuk akurasi nilai,  dan 95% untuk akurasi kelayakan. Pada penelitian ini masih banyak kekurangan yang nantinya dapat dikembangkan lagi untuk penelitian selanjutnya, diantaranya adalah  data yang digunakan masih terbilang kecil, untu k penelitianya selanjutnya mungkin  bisa menggunakan data yang lebih besar lagi. Kemudian  bisa ditambah dengan metode lain  sebagai komparasi  ataupun mencari  metode yang paling  baik.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga bisa dike m- bangkan dan disesuaikan lagi dengan kebijakan  pemerintah yang berlaku di kemudian  hari

## DAFTAR  PUSTAKA
[1] A. Maulana, A. Septian, R. Afwani,  and M. A. Albar, “Implementasi  Metode Simple  Additive Weighting (Saw)  Dalam  Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima  Bantuan Korban Bencana Alam  Gempa  (Studi Kasus: Bpbd Lombok  Barat),” JTIKA ,  vol. 2, no. 2, pp. 196–207,  2020,
[Online].  Available:  http://jtika.if.unram.ac.id/index.php/JTIKA/
[2] CNBC,  “Dampak  Gempa  Cianjur  Masif, Komunitas Bisnis Lakukan  Ini,” https://www.cnbcindone- sia.com/market/20221212225758-17-396252/da mpak-ge mpa-cianju r-masif-ko munitas-bisnis- lakukan-ini.
[3] I. Riyansuni and J. Devitra,  “Analisis Dan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penerima  Ban- tuan Pangan Non Tunai (BPNT)  Dengan Simple  Additive Weighting (SAW) Pada  Dinas Sosial Kota Jambi,” Jurnal Manajemen Sistem Informasi ,  vol. 5,  no. 1, pp. 151–163,  2020.
[4] F. Sembiring,  M. T. Fauzi,  S. Khalifah,  A. K. Khotimah,  and Y.  Rubiati,  “Sistem Pendukung Kepu- tusan Penerima  Bantuan Covid 19  menggunakan Metode Simple  Addit ive Weighting (SAW) (Studi Kasus : Desa Sundawenang),” Explore , vol. 11,  pp. 97–101,  2020.
[5] I. Juniarto and A. Widjaja,  “Pemilihan  Daerah Penerima  Bantuan Logistik  Menggunakan Metode Simple  Additive Weighting (SAW),” Jurnal Informatik a Universitas Pamulang , vol. 5,  no. 4, p. 640, Dec. 2021,  doi:  10.32493/informatika.v5i4.8315.
[6] F. Rachman  and A. F. Daru, “Aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Karyawan Pada Pt Ga Tiga Belas Dengan Metode Simple  Additive Weighting,” Pengembangan Rek ayasa dan Tek nologi , vol. 17,  no. 1, 2021,  [Online].  Available:  http://journals.usm.ac.id/index.php/jprt/index
211
[7] Lismardiana,  “Fuzzy  Multi-Atribute Decision Making (Fuzzy  Madm)  Dengan Metode Saw Dalam Penentuan Lulusan Mahasiswa Berprestasi,” Tek nologi Informasi dan Komunik asi , vol. 7, no. 1, pp. 37–46,  2018.
[8] W. Munandar, D. Universitas Bina  Darma,  and M. Universitas Bina Darma,  “Metode Fuzzy  Multiple Attribute Decision Making (Fmadm)  Sistem  Penilaian  Calon Penerima  Manfaat,” MATRIK , vol. 16, pp. 45–58,  2014.
[9] B.  Satria and L. Tambunan, “Sistem  Pendukung Keputusan Penerima  Bantuan Rumah  Layak  Huni Menggunakan FMADM dan SAW,” JOINTECS ,  vol. 3, no. 1, pp. 167–176,  2020.
[10] E.  Ridhawati,  D.  Susianto, and Y.  Fitrian,  “Seleksi  Rumah  Tidak Layak  Huni Dengan Sistem  Pen- dukung Keputusan Menggunakan Metode SAW Dan Weight Product,” Jurnal Sains dan Informatik a , vol. 8, no. 1, Apr. 2022,  doi: 10.22216/ jsi.v8i1.946.
[11] Suparmadi  and Santoso, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima  Bantuan Sosial Untuk Keluarga Miskin Dengan Metoda Simple  Additve Weighting (Saw),”  2019.  [Online].  Available: http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR
[12] A. Yunaldi,  “Sistem  Pendukung Keputusan Seleksi Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Kombinasi Metode SAW dan ROC,” JURNAL MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA ,  vol. 3,  no. 4, p. 376, Oct. 2019,  doi: 10.30865/ mib.v 3i4.1511.
[13] A. Siswo Raharjo  Ansori, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam  Memilih  Air Conditioner (Ac) Dengan Metode Simple  Additive Weighting (Decision Support System In Choosing Air Conditioner (Ac) With Simple  Additive Weighting Method),” JTIKA ,  vol. 4,  pp. 113–121,  2022,  [Online].  Avail- able: http://jtika.if.unram.ac.id/inde x.php/JTIKA/
[14] W. Setiawan,  N. Pranoto, and K. Huda, “Sistem Pendukung Keputusan Evaluasi Kinerja  Karyawan dengan Metode SMART (Simple  Multi Attribute Rating Technique),” RESTI (Rek ayasa Sistem dan Tek nologi Informasi) , vol. 1,  no. 3, pp. 50–55,  2020.