## JURNAL TIKA Fakultas Ilmu Komputer Universitas Almuslim http://www.journal.umuslim.ac.id/index.php/tika/index

## PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MITRA PADA BADAN PUSAT STATISTIK KABUPATEN BIREUEN MENGGUNAKAN METODE SMART

## Abstract
[DEVELOPMENT OF PARTNER SELECTION DECISION SUPPORT SYSTEM AT BADAN PUSAT STATISITIK (BPS) BIREUEN REGENCY USING SMART METHOD] Badan Pusat Statisitik (BPS) is a non-ministerial government agency charged with the task of ensuring the availability of data for use by both the government and the public. The data collection process carried out at Badan Pusat Statisitik (BPS) was carried out using various methods, one of which was a survey which involved collecting all existing sample data. The data collection process certainly requires more effort. Therefore, Badan Pusat Statisitik (BPS) uses partner services for the data collection process. Partners of Badan Pusat Statisitik (BPS) are members of the public who were recruited through a lengthy recruitment process starting from file selection, written tests to interviews. In the partner recruitment process, problems often occur due to several reasons, ranging from the length of the selection process, the crowd of applicants to the emergence of subjective judgments. Based on these problems, the authors try to develop a decision support system-based recruitment system to provide partner recommendations using the SMART calculation model. The results obtained are that the system built can be used for criteria and alternatives according to needs with the partner recruitment process at Badan Pusat  Statisitik  (BPS)  of  Bireuen  Regency.  The  system  built  can  rank  12  alternatives  against  6  criteria according to weights that can be determined according to needs..
Keywords: Badan Pusat Statistik; SMART Method; Decission Supprt System; BPS Partner.

## Abstrak
Badan Pusat Statistik (BPS) merupakan lembaga pemerintah non kementerian yang dibebankan tugas untuk menjamin ketersediaan data untuk digunakan baik oleh pemerintah maupun masyarakat. Proses pendataan yang dilakukan pada Badan Pusat Statistik (BPS) dilakukan dengan berbagai metode, dimana salah satunya adalah dengan survei yang melibatkan pengumpulan seluruh data sampel yang ada. Proses pengumpulan data ini tentu membutuhkan tenaga lebih. Oleh karena itu, Badan Pusat Statistik (BPS) menggunakan jasa mitra untuk proses pengumpulan data tersebut. Mitra Badan Pusat Statistik (BPS) merupakan masyarakat yang direkrut melalui proses rekrutmen panjang mulai dari seleksi berkas, ujian tulis hingga wawancara. Dalam proses  rekrutmen  mitra  sering  terjadi  masalah  dikarenakan  beberapa  hal,  mulai  dari  panjangnya  proses seleksi,  ramainya  pendaftar  hingga  timbulnya  penilaian  yang  bersifat  subjektif.  Berdasarkan  masalah tersebut, penulis mencoba untuk mengembangkan suatu sistem rekrutmen berbasis decission support system untuk memberikan rekomendasi mitra dengan menggunakan model perhitungan SMART. Adapun hasil yang didapatkan  adalah  sistem  yang  dibangun  dapat  digunakan  untuk  kriteria  dan  alternatif  sesuai  dengan kebutuhan dengan proses rekrutmen mitra pada Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Bireuen. Sistem yang dibangun dapat melakukan perangkingan 12 alternatif terhadap 6 kriteria sesuai dengan bobot yang dapat ditentukan sesuai dengan kebutuhan.
Kata Kunci: Badan Pusat Statistik; SMART; Sistem Pendukung Keputusan; Mitra BPS.
Zulkifli 1) , Iskandar Zulkarnaini 2)
1) Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Almuslim Bireuen e-mail : zulladasicupak@gmail.com 1) , iskandarz21101965@gmail.com 2)

## 1. Pendahuluan
Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  merupakan  lembaga  pemerintah  non  kementerian  yang  bertugas  untuk menjamin ketersediaan data statistik yang lengkap, akurat dan mutakhir untuk mewujudkan pembangunan nasional efektif, efisien serta tepat sasaran (Ginting, 2021; Guntara, Setiawan, & Aknuranda, 2019). Pada dasarnya,  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  dibebankan  tugas  untuk  membantu  presiden  dalam  hal penyelenggaraan statistik dasar, berkoordinasi dan bekerja sama,  mengembangkan serta membina statistik sesuai dengan perundang-undangan yang berlaku (Subiyakto & Wijaya, 2018). Badan Pusat Statistik (BPS) saat ini menjadi semakin dibutuhkan eksistensinya, hal ini dikarenakan meningkatnya kebutuhan data baik oleh pemerintah maupun masyarakat, terlebih pada masa era revolusi industri seperti sekarang ini (Sapri & Alinse, 2019). Dalam menjalakan tugasnya, Badan Pusat Statistik (BPS) terutama dalam hal pengumpulan data, Badan Pusat Statistik (BPS) membutuhkan tenaga diluar pegawai lembaga yang sering disebut dengan mitra.  Mitra  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  bertugas  untuk  membantu  proses  pengumpulan  data,  baik  itu kegiatan  survei  maupun  kegiatan  sensus  yang  mengumpulkan  banyak  sampel  (A.R.  Djoko  Purwito, Rachmawati K, & Novianty, 2021; Artawan & Gede Suhartana, 2019; Badan Pusat Statistik, 2017; Darman, 2018; Putri & Tileng, 2021).
Mitra Badan Pusat Statistik (BPS) dipilih melalui proses rekrutmen dengan berbagai kegiatan seleksi, mulai dari selesksi administrasi, seleksi kemampuan akademik hingga wawancara (Putrawan & Muliantara, 2019). Dari rangkaian seleksi mitra tersebut, Badan Pusat Statistik (BPS) tentu telah menetapkan beberapa kriteria yang diperlukan untuk menjadi seorang mitra BPS yang andal (Prayogo & Hatmawan, 2018). Namun terdapat  beberapa  permasalahan  dalam  proses  rekrutmen  mitra  BPS,  dimana  salah  satunya  yaitu  proses penetapan mitra yang dinyatakan layak harus menempuh proses yang lama dan melelahkan, ditambah lagi dengan banyaknya peserta yang mendaftar sebagai calon mitra. Tidak hanya sampai disitu, penilaian yang bersifat subjektif juga menjadi masalah yang menjadikan sistem seleksi konvensional yang dilakukan saat ini tidak  lagi  bisa  dijadikan  sebagai  bahan  dasar  pengambilan  keputusan  hasil  seleksi  mitra  (Maulana  & Wilantika, 2021).
Proses  pemilihan  dan  penetapan  mitra  yang  memakan  waktu  dan  konsentrasi  yang  tidak  sedikit  ini sebenarnya dapat ditangani dengan menggunakan sistem komputerisasi (Fitriani & Muslem R, 2021; Zulkifli, 2021).  Salah  satu  teknologi  dalam  sub  bidang  ilmu  komputer  dan  informatika  saat  ini  yang  berkembang adalah  sistem  pendukung  keputusan  atau  sering  juga  disebut  dengan  decission  support  system  (Pinem  & Pungkasanti, 2018; Riyandi & Sudibyo, 2019). Sistem pendukung pengambilan keputusan merupakan sistem perhitungan dengan menggunakan model matematika tertentu untuk mendapatkan hasil rekomendasi terkait masalah  yang  dipetakan  (Nalatissifa  &  Ramdhani,  2020;  Ukkas,  Pratiwi,  &  Purnamasari,  2016).  Sistem pendukung keputusan bekerja dengan menggunakan perhitungan nilai alternatif terhadap kriteria. Dalam hal ini terdapat beberapa model matematis yang dapat digunakan, salah satunya adalah model SMART (Simple Multi  Attribut  Rating  Technique)  yang  digunakan  sebagai  model  perhitungan  untuk  memberikan rekomendasi untuk calon mitra yang dianggap layak (Amalia & Hamidani, 2020; Sibyan, 2020; Sukmawati, Dewi, & Indriati, 2016). Adapun sistem yang dibangun ini diuji dan diterapkan pada Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Bireuen.

## 2. Metode
A. Metode Pengumpulan data.
Adapun metode yang digunakan dalam penelitian ini untuk kebutuhan pengumpulan data adalah sebagai berikut (Muslem, 2021):
1. Observasi  (pengamatan  data  di  lapangan),  yaitu  penulis  melakukan  pengumpulan  data  dengan mengamati  kondisi  yang  terjadi  dalam  kasus  seleksi  mitra  pada  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) Kabupaten Bireuen.
2. Studi pustaka, dimana pada tahap ini penulis melalukan penggalian berbagai referensi dan berbagai sumber yang ada untuk kebutuhan pengembangan sistem, baik referensi yang berhubungan dengan mitra Badan Pusat Statistik (BPS) maupun referensi yang berhubungan dengan proses pengembangan sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode SMART.
3. Wawancara,  dimana  pada  tahap  ini  penulis  melakukan  penggalian  informasi  kepada  pihak  terkait mengenai masalah yang diangkat yaitu proses rekrutmen mitra Badan Pusat Statistik (BPS).
B. Metode Pengembangan Sistem
Adapun  metode  pengembangan  sistem  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode pengembangan  prototype  (Muslem  R,  2021).  Metode  pengembangan  prototype  merupakan  metode pengembangan  sistem  yang  mengumpulkan  berbagai  informasi  tertentu  terkait  kebutuhan  pengguna
sistem  secara  cepat.  Proses  pengembangan  sistem  dilakukan  dengan  berfokus  kepada  penyajian  dari berbagai aspek perangkat lunak yang berorientasi kepada pengguna sistem. Adapun gambaran dari proses metode prototype dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 1. Metode Prototype (Asri et al., 2020)
Pada metode prototype, sistem dikembangkan dengan beberapa tahapan di antaranya yaitu tahap analisis kebutuhan, dimana pada tahap ini dilakukan pendefinisian kebutuhan sistem secara rinci. Dalam proses pelaksanaannya, user dan pengembang mendiskusikan secara rinci terkait hal yang diinginkan. Tahap berikutnya  yaitu  tahap  quick  design,  dimana  pada  tahap  ini  pengembang  mengerjakan  desain  yang memberikan  gambaran  singkat  terhadap  sistem  yang  dibuat.  Tahap  berikutnya  adalah  membangun prototype,  dimana  pada  tahap  ini  pengembang  melakukan  pembuatan  aplikasi  atau  sistem  yang  telah dirancang. Tahap berikutnya adalah user evaluation, dimana pada tahap ini dilakukan evaluasi oleh user terhadap sistem yang dibuat. Tahap berikutnya adalah refining prototype, dimana pada tahap ini dilakukan berbagai perbaikan terhadap bug dan kesalahan serta ketidaksesuaian sistem yang ada yang ditemukan pada  tahap sebelumnya. Kemudian tahap terakhir yaitu implementasi  dan  pemeliharaan, dimana pada tahap ini sistem diuji secara keseluruhan untuk dapat diserahkan dan digunakan oleh klien. Pada tahap ini juga dilakukan pemeliharaan agar sistem yang ada dapat berjalan dengan baik tanpa ada kendala apa pun (Camburn et al., 2017; Et. al., 2021; Kurniawati, Rudianto, Manuputty, & Wijaya, 2020).

## 4. Hasil dan Pembahasan
A. Model SMART
SMART merupakan model perhitungan untuk pengambilan keputusan yang dikembangkan mulai tahun 1977  oleh  Edward.  Model  SMART  dikembangkan  dengan  menggunakan  linier  adaptif  model  untuk meramalkan nilai setiap alternatif dalam memberikan rekomendasi keputusan. Pada dasarnya, SMART merupakan  model  pengambilan  keputusan  yang  fleksibel,  dikarenakan  kesederhanaannya  dalam merespon kebutuhan user dalam membuat keputusan serta cara melakukan analisis respon. Adapun hasil analisis  bersifat  transparan  sehingga  membuat  metode  ini  memberikan  tingkat  pemahaman  terhadap masalah yang tinggi dan dapat diterima oleh pembuat keputusan. Adapun model SMART dapat diproses menggunakan persamaan berikut (Rahadjeng, 2020):
𝑢(𝑎 ! ) = ∑ 𝑤 " 𝑢 ! (𝑎 ! ), 𝑖 = 1,2, … 𝑚 # "$% ....................................................................................... (1) Dimana: wj = nilai bobot kriteria – j dan kriteria k ui(ai) = hasil penentuan nilai utilitas m = jumalh alternatif yang ada
Proses  pemodelan  dengan  menggunakan  metode  SMART  dilakukan  melalui  beberapa  tahapan,  di antaranya adalah sebagai berikut (Oktavianti, Komala, & Nugrahani, 2019):
1) Identifikasi  masalah  keputusan,  dimana  tahap  ini  dilakukan  pengidentifikasian  masalah  untuk memetakan masalah dengan serta menentukan batasan yang ada. Dalam hal ini didefinisikan terkait keputusan seperti apa yang akan diambil, sehingga proses pengambilan keputusan menjadi terarah dan  tidak  menyimpang  dari  tujuan  yang  telah  ditetapkan.  Pendefinisian  ini  dilakukan  agar pemberian bobot terhadap kriteria sesuai dengan tingkat kepentingan alternatif.
2) Melakukan identifikasi terkait kriteria yang akan digunakan dalam mengambil keputusan.
3) Melakukan identifikasi terkait alternatif yang akan dievaluasi, dimana pada tahap ini juga dilakukan proses pengumpulan data.
4) Melakukan identifikasi batasan kriteria yang relevan untuk memberikan nilai alternatif, dimana hal ini dilakukan dengan menghilangkan tujuan yang tidak penting.
5) Menghitung peringkat terhadap tingkat kepentingan kriteria, dimana hal ini akan berdampak kepada hasil perhitungan keseluruhan.
6) Melakukan pemberian bobot pada setiap kriteria yang ada.
7) Melakukan  perhitungan  normalisasi  bobot  kriteria  yang  diperoleh  dengan  menormalkan  kriteria bobot dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑛𝑤 " = & ! ∑ & " # "$% ........................................................................................................................ (2) Dimana: nwj = hasil normalisasi bobot kriteria – j k = jumlah kriteria
wn = bobot kriteria – n
8) Melakukan  pemberian  nilai  pada  semua  kriteria  untuk  setiap  alternatif  dengan  nilai  0-100.  Pada tahap ini juga dilakukan perhitungan konversi untuk mencari bobot alternatif dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑢 !" = 1000 () #+,-) ./0) () #+,-) #!2) % (𝑐𝑜𝑠𝑡) ............................................................................... (3) 𝑢 !" = 1000 () ./0-) #!2) () #+,-) #!2) % (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡) ........................................................................ (4) Dimana: uij = nilai utilitas kriteria – j untuk alternatif – i cmax = nilai kriteria maksimum
cmin = nilai kriteria minimum
cout = nilai kriteria
9) Menghitung utility terhadap setiap alternatif dengan menggunakan persamaan SMART.
10) Pilih  alternatif  dengan  nilai  utility  terbesar  (Andriani  &  Meiriza,  2021;  Horpenko,  Volkova, Polyakova, & Krylov, 2019)
B. Implementasi Sistem
Pada  tahap  implementasi  sistem,  penulis  membagi  proses  implementasi  menjadi  beberapa  bagian,  di antaranya adalah:
1. Penetapan Kriteria.
Adapun kriteria yang digunakan dalam membangun sistem pendukung keputusan pemilihan calon mitra Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Bireuen adalah sebagai berikut:
a) Etika, diberikan nilai dengan range antara 10 hingga 100
b) Kemampuan komunikasi, diberikan nilai dengan range antara 10 hingga 100
c) Kerapian menulis, diberikan nilai dengan range 10 hingga 100
d) Pendidikan terakhir, diberikan nilai dengan range 1 hingga 5 sesuai dengan tingkat pendidikan yang ditempuh
e) Keahlian menggunakan komputer, diberikan nilai dengan range dari 10 hingga 100
f) Usia, diberikan nilai dari 1 hingga 3, dengan ketentuan usia 17-30 tahun diberikan nilai 3, usia 31- 34 diberikan nilai 2 dan usia 35-40 diberikan nilai 1.
2. Penentuan Bobot Kriteria
Pada tahap ini dilakukan pemberian nilai terhadap bobot kriteria yang telah ditetapkan pada tahap sebelumnya.  Pemberian  nilai  bobot  kriteria  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  menentukan  tingkat kepentingan dari setiap kriteria yang ada. Adapun bobot kriteria dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 1. Kriteria dan Bobot Kriteria
3. Pemberian Nilai terhadap Alternatif
Pada tahap ini dilakukan pemberian nilai setiap alternatif yang ada terhadap kriteria yang telah ditentukan. Adapun alternatif dan nilai terhadap masing-masing kriteria dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 2. Alternatif dan Bobot terhadap Kriteria
4. Proses Perhitungan dengan Metode SMART
Pada tahap ini dilakukan proses perhitungan dengan metode SMART dengan melakukan normalisasi nilai bobot kriteria dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑛𝑤 " = & ! ∑ & " # "$% .............................................................................................................................. (5) Dimana: nwj = normalisasi bobot kriteria – j k = jumlah kriteria Wn = bobot kriteria Adapun hasil perhitungan normalisasi adalah sebagai berikut: 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝐶1 = 34 34564564564574 = 34 864 = 0,1875 ...................................... (6) 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝐶2 = 64 34564564564574 = 34 864 = 0,1667 ...................................... (7) 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝐶3 = 64 34564564564574 = 64 864 = 0,1667 ...................................... (8) 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝐶4 = 34 34564564564574 = 64 864 = 0,1667 ....................................... (9) 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝐶5 = 64 34564564564574 = 64 864 = 0,1667 ..................................... (10) 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝐶6 = 74 34564564564574 = 74 864 = 0,1458 ..................................... (11)
5. Menentukan Nilai Utilitas
Pada tahap ini dilakukan perhitungan nilai utilitas dengan hasil sebagai berikut:
Tabel 3. Nilai Utility
6. Menghitung Nilai Akhir
Pada tahap ini dilakukan perhitungan nilai akhir dengan menggunakan persamaan berikut ini:
𝑢(𝑎 ! ) = ∑ 𝑤 " 𝑢 ! (𝑎 ! ), 𝑖 = 1,2, … 𝑚 # "$% .............................................................................. (12)
Sehingga didapatkan hasil akhir dan perangkingan alternatif sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil Akhir Perhitungan SMART

## 7. Diagram Konteks
Pada tahap ini dilakukan perancangan sistem dengan menggunakan diagram konteks, dimana pada tahap ini  sistem  di  definisikan  secara  keseluruhan  untuk  memetakan  user  mana  saja  yang  terlibat  langsung dengan sistem. Adapun diagram konteks dapat dilihat pada gambar berikut:
8. Implementasi Sistem
Pada  tahap  ini  mulai  dilakukan  implementasi  sistem  dengan  menuliskan  kode  program  menggunakan bahasa pemrograman Java. Adapun hasilnya adalah sebagai berikut:
Gambar 3. Tampilan Halaman Login
Pada halaman login terdapat kolom untuk mengisikan username dan password serta tombol Log In untuk masuk ke dalam sistem.
Gambar 4. Halaman Utama
Halaman utama merupakan halaman yang muncul setelah proses login berhasil dilakukan. Pada halaman utama terdapat beberapa menu di antaranya adalah Data sebagai menu untuk menambahkan data kriteria dan alternatif serta untuk melakukan proses pembobotan nilai kriteria dan alternatif. Selanjutnya terdapat menu Hitung untuk memproses perhitungan dengan metode SMART berdasarkan data yang telah di input kan. Kemudian ada menu Tentang untuk melihat informasi umum terkait aplikasi yang dibangun.
Pada halaman ini terdapat form untuk mengisikan data alternatif yang berisikan NIK, Nama, Tanggal Lahir, Jenis Kelamin, Agama, Alamat, email dan Nomor Ponsel. Pada bagian bawahnya terdapat list data yang telah di input kan berdasarkan variabel yang telah disebutkan.
Gambar 6. Tampilan Pengisian Bobot Kriteria
Pada halaman pengisian bobot kriteria terdapat field untuk memberikan nilai untuk setiap kriteria yang telah ditetapkan sebelumnya.

## Gambar 7. Tampilan Penilaian Alternatif
Pada halaman pemberian alternatif, user dapat memberikan nilai setiap alternatif terhadap kriteria yang ada. Pada halaman ini diberikan nilai untuk setiap alternatif satu per satu berdasarkan data yang telah di input sebelumnya dengan cara mencari NIK pada kolom yang disediakan. Kemudian user dapat memilih tombol Tampilkan Data untuk menampilkan data sesuai dengan NIK yang diisi, kemudian melakuka pemberian nilai pada bagian di bawahnya sesuai dengan kriteria yang ada.
Halaman  ini  merupakan  halaman  untuk  melihat  data  hasil  perhitungan  akhir  dengan  menggunakan metode SMART. Pada halaman ini terdapat semua data alternatif yang dihitung dengan menampilkan hasil perangkingan.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  dilakukan  pada  pengembangan  sistem  pendukung  keputusan pemilihan mitra Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Bireuen menggunakan metode SMART, maka dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Pemilihan  mitra  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Kabupaten  Bireuen  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  yang  dikembangkan  sehingga  proses  pemilihan  mitra pada BPS Kabupaten Bireuen dapat dilakukan secara efektif, efisien, transparan dan objektif.
2. Pada dasarnya sistem pendukung keputusan yang dikembangkan dapat bekerja untuk menghitung perangkingan akhir dengan jumlah kriteria dan alternatif yang lebih banyak, namun pada penelitian ini hanya ditampilkan dummy data yaitu 12 alternatif dan 6 kriteria.
3. Sistem pendukung keputusan yang dibangun dapat digunakan untuk memproses banyak alternatif sesuai dengan banyaknya calon peserta mitra yang mendaftar selama proses rekrutmen berlangsung.

## Daftar Pustaka
Amalia, V., & Hamidani, S. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Anggota KPPS Pemilu dengan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique. Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 11(2). Retrieved from https://doi.org/10.31849/digitalzone.v11i2.5204
Andriani, S., & Meiriza, A. (2021). Penerapan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique Pada Pemberian Bonus Tahunan Karyawan. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi , 7(3). Retrieved from https://doi.org/10.28932/jutisi.v7i3.4079
A.R. Djoko Purwito, Rachmawati K, & Novianty, R. (2021). Contribution of Compensation, Work Environment and Motivation Against Work Productivity: A Case Study of BPS Partner Personnel of Ngawi Regency. Journal of Business and Management Studies , 3(2). Retrieved from https://doi.org/10.32996/jbms.2021.3.2.14
Artawan, K. N., & Gede Suhartana, I. K. (2019). Pengembangan Aplikasi Back-End SIM-MITRA (Sistem Informasi Manajemen Mitra Statistik) BPS Kota Denpasar. JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana) , 7(4). Retrieved from https://doi.org/10.24843/jlk.2019.v07.i04.p08
Asri, S. A., Astawa, I. N. G. A., Sunaya, I. G. A. M., Yasa, K. A., Indrayana, I. N. E., & Setiawan, W. (2020). Implementation of Prototyping Method on Smart Village Application. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1569). Retrieved from https://doi.org/10.1088/1742-6596/1569/3/032094
Badan Pusat Statistik. (2017). Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor 2017. Badan Pusat Statistik .
Camburn, B., Viswanathan, V., Linsey, J., Anderson, D., Jensen, D., Crawford, R., … Wood, K. (2017). Design prototyping methods: State of the art in strategies, techniques, and guidelines. Design Science , 3. Retrieved from https://doi.org/10.1017/dsj.2017.10
Darman, R. (2018). ANALISIS VISUALISASI DAN PEMETAAN DATA TANAMAN PADI DI INDONESIA MENGGUNAKAN MICROSOFT POWER BI. Jurnal Ilmiah Rekayasa Dan Manajemen Sistem Informasi , 4(2). Retrieved from https://doi.org/10.24014/rmsi.v4i2.5271
Et. al., C. M. (2021). Developing Indonesian Learning Game Applications for Elementary School Students Using the Prototyping Method. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education (TURCOMAT) , 12(4). Retrieved from https://doi.org/10.17762/turcomat.v12i4.580
Fitriani, F., & Muslem R, I. (2021). E-Absensi Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas Almuslim Berbasis Web. JURNAL TIKA , 5(3). Retrieved from https://doi.org/10.51179/tika.v5i3.141
Ginting, B. N. (2021). Analisis Sistem Akuntansi Gaji dan Upah pada Badan Pusat Statistik Kabupaten Serdang Bedagai. Jurnal Multidisiplin Madani , 1(1). Retrieved from https://doi.org/10.54259/mudima.v1i1.95
Guntara, C. C., Setiawan, N. Y., & Aknuranda, I. (2019). Perbaikan Proses Bisnis Menggunakan Business Process Improvement Pada Badan Pusat Statistik Kabupaten Kediri. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 3(2).
Horpenko, D., Volkova, N., Polyakova, M., & Krylov, V. (2019). Development of a mobile decision support system based on the smart method for android platform. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies , 3(2–99). Retrieved from https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.168163
Kurniawati, F. W., Rudianto, C., Manuputty, A. D., & Wijaya, A. F. (2020). Design of Internship Information Systems Using Prototyping Method in PT. Gramedia Asri Media. Journal of Information Systems and Informatics , 2(1). Retrieved from https://doi.org/10.33557/journalisi.v2i1.47
Maulana, A. C., & Wilantika, N. (2021). SISTEM TES BERBASIS KOMPUTER UNTUK SELEKSI MITRA BADAN PUSAT STATISTIK. Seminar Nasional Official Statistics , 2020(1). Retrieved from https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2020i1.490
Muslem, I. (2021). Prototype Kunci RFID (Radio Frequency Identification) dalam Meningkatkan Keamanan Kendaraan Bermotor. JURNAL TIKA , 5(3). Retrieved from https://doi.org/10.51179/tika.v5i3.104
Muslem R, I. (2021). Sistem Pendeteksi Kebocoran Gas Rumah Tangga Menggunakan Mq-2 Sensor Dan Mikrokontroler. JURNAL TIKA , 6(02). Retrieved from https://doi.org/10.51179/tika.v6i02.457
Nalatissifa, H., & Ramdhani, Y. (2020). Sistem Penunjang Keputusan Menggunakan Metode Topsis Untuk Menentukan Kelayakan Bantuan Rumah Tidak Layak Huni (RTLH). MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer , 19(2). Retrieved from https://doi.org/10.30812/matrik.v19i2.638
Oktavianti, E., Komala, N., & Nugrahani, F. (2019). Simple multi attribute rating technique (SMART) method on employee promotions. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1193). Retrieved from https://doi.org/10.1088/1742-6596/1193/1/012028
Pinem, A. P. R., & Pungkasanti, P. T. (2018). Application Elimination Et Choix Traduisant La REalité (ELECTRE) On Decission Support System. Jurnal Transformatika , 15(2). Retrieved from https://doi.org/10.26623/transformatika.v15i2.727
Prayogo, Y. B., & Hatmawan, A. A. (2018). Pengaruh Pembekalan dan Motivasi Kerja Terhadap Kinerja Mitra Badan Pusat Statistik Kabupaten Madiun (Studi Empiris Pada Mitra BPS Sensus Ekonomi 2016, Kecamatan Geger, Kabupaten Madiun.). Capital: Jurnal Ekonomi Dan Manajemen , 1(1). Retrieved from https://doi.org/10.25273/capital.v1i1.2136
Putrawan, P. B. K., & Muliantara, A. (2019). Pengembangan Aplikasi Front-End SIM-MITRA (Sistem Informasi Manajemen Mitra Statistik) BPS Kota Denpasar. JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana) , 7(4). Retrieved from https://doi.org/10.24843/jlk.2019.v07.i04.p07
Putri, M. A., & Tileng, K. G. (2021). Analisis kualitas website Badan Pusat Statistik (BPS) menggunakan metode WebQual 4.0 dan Importance – Performance Analysis (IPA). AITI , 18(1). Retrieved from https://doi.org/10.24246/aiti.v18i1.69-87
Rahadjeng, I. R. (2020). Application of the Simple Multi Attribute Rating Technique ( SMART ) Method on the Selection of Anti Mosquito Lotion based on the Consumer. International Journal of Information System & Technology , 3(2).
Riyandi, A., & Sudibyo, A. (2019). Penerapan Analytical Hierarchy Process (AHP) Untuk Decission Support System Pemilihan Vendor IT. SATIN - Sains Dan Teknologi Informasi , 5(2). Retrieved from https://doi.org/10.33372/stn.v5i2.562
Sapri, S., & Alinse, R. T. (2019). Rancang Bangun Sistem Informasi Koperasi Karyawan Pada Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Bengkulu. Pseudocode , 6(1). Retrieved from https://doi.org/10.33369/pseudocode.6.1.30-38
Sibyan, H. (2020). Implementasi Metode SMART pada Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Sekolah. Jurnal Penelitian Dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNSIQ , 7(1). Retrieved from https://doi.org/10.32699/ppkm.v7i1.1055
Subiyakto, A., & Wijaya, D. J. (2018). Evaluasi Website Badan Pusat Stastistik Menggunakan Metode Usability Testing. Applied Information System and Management (AISM) , 1(2). Retrieved from https://doi.org/10.15408/aism.v1i2.20103
Sukmawati, R., Dewi, E. K., & Indriati, R. (2016). Implementasi Metode SMART untuk Mengidentifikasi Perkembangan Anak dalam Mengikuti Ekstra. Nusantara of Enginering , 3(1).
Ukkas, M. I., Pratiwi, H., & Purnamasari, D. (2016). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
PENENTUAN SUPPLIER BAHAN BANGUNAN MENGGUNAKAN METODE SMART (SIMPLE MULTI ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE) PADA TOKO BINTANG KERAMIK JAYA. Sebatik , 16(1). Retrieved from https://doi.org/10.46984/sebatik.v16i1.73
Zulkifli, Z. (2021). Sistem Pendeteksi Penyakit Tanaman Padi Berbasis Artificial Intelligence. JURNAL TIKA , 6(03). Retrieved from https://doi.org/10.51179/tika.v6i03.813