## 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.v7i2.6070

## Seleksi Penerima Bantuan Pangan Istimewa  Menggunakan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique
Gellysa Urva * , Welly Desriyati
Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Dumai, Dumai, Indonesia Email: 1,* gellysa.urva@gmail.com, 2 wellydesriyati@gmail.com Email Penulis Korespondensi: gellysa.urva@gmail.com
Abstrak− Bantuan Pangan Istimewa (BPI) merupakan program rutin yang disalurkan PT Amandika Permana setiap setahun sekali  kepada para pekerja dengan kriteria yang ditentukan oleh perusahaan. Jumlah pekerja yang semakin banyak membuat pihak perusahaan kesulitan dalam memilih pekerja yang layak mendapatkan bantuan pangan. Agar pendistribusian  bantuan pangan tersalurkan dengan tepat sasaran maka perusahaan membutuhkan sebuah  analisis dan perhitungan yang cepat dalam proses seleksi. Implementasi metode   SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) dengan jumlah  kriteria yang banyak mampu menyelesaikan permasalahan yang ada.  Penerapan metode SMART ditentukan dengan menerapkan sepuluh kriteria berupa    status  pekerjaan,  penghasilan,  jumlah  tanggungan,  status  kepemilikan  rumah,  status  lahan  tempat  tinggal,luas bangunan,  asset  bergerak,  sumber  air  minum,  sumber  penerangan  rumah  dan  kartu  program  bantuan  lainnya.  Hasil  akhir penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode SMART mampu membantu pihak pengguna dalam menentukan penerima BPI. Hasil keputusan terbagi menjadi tiga kategori, dimana nilai 0.5 – 0.8 direkomendasi, 0.3 – 0.4 jadi pertimbangan, serta nilai  0.1  –  0.2  tidak  direkomendasikan.    Lampiran  data  hasil  seleksi  memudahkan  pengguna  untuk  mengambil  keputusan dengan efisien dan efektif. Berdasarkan hasil yang diperoleh, penerima yang paling berhak mendapatkan bantuan yang juga menduduki posisi  pertama  dengan nilai  0.75.    Penentuan   nilai bobot  yang  sesuai   pada  setiap  kriteria  mempengaruhi hasil seleksi untuk mendapatkan hasil terbaik.
Kata Kunci: Seleksi; BPI ; Sistem Pendukung Keputusan; Metode SMART; Kriteria
Abstract− BPI  is a routine program distributed by PT Amandika Permana once a year to workers with criteria determined by the company. The increasing number of workers makes it difficult for companies to select workers who are eligible for food assistance.  In  order  for  the  distribution  of  food  aid  to  be  channeled  on  target,  the  company  needs  an  analysis  and  quick calculations in the selection process. The implementation of the SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) method with a large number of criteria is able to solve existing problems. The implementation of the SMART method is determined by applying ten criteria in the form of employment status, income, number of dependents, home ownership status, residential land status, building area, movable assets, sources of drinking water, sources of house lighting and other assistance program cards. The final results of the study show that the use of the SMART method is able to assist users in determining BPI beneficiaries. The decision results are divided into three categories, where values 0.5 – 0.8 are recommended, 0.3 – 0.4 are considered, and values 0.1 – 0.2 are not recommended. Attachments to the selected data make it easy for users to make decisions efficiently and effectively. Based on the results obtained, the beneficiary who is most entitled to assistance also occupies the first position with a value of 0.75. Determining the appropriate weight value for each criterion affects the selection results to get the best results.
Keywords : Selection; BPI; Decision Support System; SMART Method; Criteria

## 1. PENDAHULUAN
Bantuan Pangan Istimewa (BPI) merupakan program rutin yang dilakukan oleh PT Amandika Permana, sebuah perusahaan  kebun kelapa  sawit.  Program  BPI  ini  sebagai  bentuk kepedulian  perusahaan terhadap  pekerja  guna menunjang kehidupan yang sejahtera. Program BPI ini dilaksanakan setiap 1 tahun sekali. Para penerima bantuan ini  merupakan  para  karyawan  yang  bekerja  di  perusahaan  dengan  kategori  yang  memang  layak  dibantu  untuk menunjang kebutuhan hidup. Sejauh ini, seleksi penerima BPI ini berjalan dengan pemilihan secara manual yang dilakukan secara random saja oleh petugas di perusahaan. Hal ini menyebabkan terjadi ketidakadilan antar pekerja. Sebab, banyak pekerja yang seharusnya layak mendapatkan bantuan menjadi tidak dapat begitu juga sebaliknya. Keterbatasan  anggaran  dana  perusahaan  untuk  program  BPI  ini  juga  menjadi  salah  satu  faktor  yang  sangat mempengaruhi dalam menseleksi karyawan yang berhak mendapatkan bantuan.   Untuk mengatasi permasalahan pendistribusian  BPI  yang  tepat  sasaran  dan  terstruktur,  dibutuhkan  sebuah  analisis  dan  perhitungan  yang  tepat sesuai dengan kriteria-kriteria yang ditentukan perusahaan terhadap calon penerima bantuan.
Sistem  pendukung  keputusan  yang  baik  merupakan  sistem  yang  dapat  menerapkan  pertimbangan  yang matang  dan  terstruktur  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  ditentukan  untuk  hasil  yang  optimal  [1].  Keputusan terbaik  dalam  seleksi  harus  berlandaskan  pendekatan  yang  logis  dengan  banyaknya  kriteria  [2].  Multi  Criteria Decission Making (MCDM) memiliki peran penting  pada pemilihan suatu keputusan yang optimal [3].  MCDM digunakan secara integrasi dan memanfaatkan kumpulan data yang objektif  [4]. MCDM  terdiri dari dua model yaitu  Multi  Atribute  Decision  Making  (MADM)  dan  Multi  Objective  Decision  Making  (MODM).  MADM umumnya  digunakan  untuk  untuk  menyelesaikan  permasalahan  dalam  seleksi  pada  beberapa  pilihan  dengan jumlah  terbatas  sedangkan  MODM  seringnya  digunakan  untuk  persoalan  dalam  ruang  kontinyu  [5].  Multi Attribute Decision Making (MADM) merupakan  suatu metode untuk menentukan  keputusan dengan menetapkan alternatif atau pilihan terbaik dari beberapa pilihan berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan [6][7]. Terdapat beberapa  metode  pada  MADM,  seperti  metode  AHP  (Analitycal  Hierarchy  Process),  SAW  (Simple  Additive

## 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.v7i2.6070
Weighting), TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution), WP (Weighted Product), Electre dan lain sebagainya [8][9][10].
Penggunaan metode  Analitycal Hierarchy Process (AHP) dalam evaluasi dan seleksi pemilihan  supplier penyedia  bahan  bangunan  sangat  efektif  untuk  memutuskan  supplier  yang  sesuai  dengan  kriteria-kriteria  yang ditentukan[11].  Melalui  penerapan  metode  AHP  mampu  menentukan  kinerja  supplier  yang  terbaik  dan  sesuai kebutuhan.  Penggunaan  metode  ini  juga  mampu  menangani  parameter  kriteria  yang  beraneka  ragam.  Sebuah keputusan  yang  tepat  sasaran  dapat  dihasilkan  dengan  adanya  implementasi  metode  AHP  [12].  Klasterisasi penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) di kelurahan suatu desa dengan menggunakan metode SAW (Simple Additive  Weighting)  menghasilkan  penerima  BLT  yang  tepat  sasaran  dan  sesuai  kriteria  [13].  Penelitian selanjutnya  tentang  sistem  pendukung  keputusan  penerima  rumah  bantuan  layak  huni  menggunakan  metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) dengan empat kriteria yang terdiri dari kondisi fisik rumah, luas  rumah,  jumlah  anggota  keluarga,  pendapatan  kepala  keluarga.  Hasil  penelitian  tersebut  menyatakan  yang berhak mendapatkan bantuan dengan nilai akhir 0,725 sebagai peringkat 1 dari 10 data alternatif [14]. Penggunaan metode  SMART  sangat  membantu  untuk  mendapatkan  penerima  yang  benar-benar  layak  berdasarkan  kriteria tertentu.    Selanjutya,  penelitian  tentang  penerima  bantuan  sosial  masyarakat  yang  terkena  dampak  covid  19 menggunakan metode SMART dengan tujuh kriteria yang ditentukan dan nilai keputusan ada 3 rentang nilai, yaitu 0 – 0,45 tidak direkomendasikan, 0,46 – 0,65 dipertimbangkan, 0,66 -1 direkomendasikan.  Penentuan bobot yang tepat pada setiap kriteria sangat mempengaruhi hasil perhitungan terhadap rekomendasi pemberian bantuan dana sosial  bagi  masyarakat  terdampak  Covid-19  [15].  Penelitian  terkait  tentang  penerima  bantuan  sosial  yang  juga menggunakan  metode  SMART  dengan  lima  kriteria  memudahkan  untuk  mendapatkan  penerima  sesuai  kriteria yang dibutuhkan[16].  Sistem Pendukung Keputusan pemberian kredit pinjaman dengan metode SMART dengan Sembilan  kriteria  dengan  nilai  bobot  kriteria diantara  50  – 90,    menghasilkan  nasabah yang  benar-benar  layak untuk diproses pinjamannya oleh koperasi [17].
Metode  SMART  merupakan  metode  pengambilan  keputusan  yang  bertujuan  untuk  mengumpulkan informasi tentang semua data yang berkaitan dengan beberapa atribut (multi atribut) dan beberapa kriteria (multi kriteria) [18]. Pada alternatif solusi yang dirumuskan merupakan kumpulan atribut. Setiap atribut mempunyai nilai. Selanjutnya  nilai  tersebut    dicari  nilai  rata-rata  dengan  perbandingan  tertentu.  Setiap  atribut  mempunyai  bobot adapun tujuannya untuk menggambarkan seberapa krusial atribut tersebut jika dibandingkan dengan atribut lain [19]. Metode ini merupakan metode yang paling tepat untuk merekomendasikan pilihan yang tepat berdasarkan fleksibelitas  dari  metode  ini  [20].  Secara  teknis  sebuah  keputusan  dengan  multiatribut  ini  merupakan  sebuah prosedur  perhitungan  matematis  untuk  menentukan  keputusan  dalam  mengevaluasi  serta  merangking  secara otomatis pada banyaknya alternatif [21]. Penggunaan metode SMART pada seleksi BPI ini diharapkan mampu memecahkan masalah  yang dihadapi  oleh perusahaan.  Penentuan  bobot  dan  perangkingan  metode  SMART  ini berguna untuk menilai setiap pilihan atau alternatif solusi untuk memperoleh preferensi terbaik secara efektif dan dapat membantu pihak perusahaan dalam mengambil keputusan terbaik berdasarkan hasil seleksi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Adapun tahapan- tahapan penelitian yang dilakukan sebagai berikut :
1. Analisis Permasalahan
Langkah  awal  penelitian  ini  dimulai  dengan  mencari  informasi  terkait  tentang  kebutuhan  pengguna  di    PT Amandika  Permana.  Pencarian  informasi  dilaksanakan  dengan  melakukan  wawancara maupun observasi  di perusahaan tersebut. Hasil dari wawancara  dan observasi dapat diketahui segala kendala-kendala yang saat ini berjalan  dengan  sistem  yang  ada  serta  keinginan  pengguna  untuk  mendapatkan  solusi  terbaik  pada permasalahan yang ada.
2. Studi Literatur
Selanjutnya mencari berbagai referensi terkait yang sesuai dengan permasalahan yang terjadi untuk menjadi landasan teori secara ilmiah baik penelitian terdahulu, buku dan jurnal-jurnal imiah yang mendukung.
3. Analisis Data
Memahami pola dari data-data terkait yang dibutuhkan untuk penelitian seperti data karyawan dan data kriteria- kriteria yang ditentukan untuk penerima BPI.
4. Implementasi Metode SMART
Penggunaan metode SMART merupakan pilihan yang ditentukan untuk menemukan solusi dari permasalahan yang ada.
5. Hasil Seleksi
Pengolahan data dengan menggunakan metode SMART menghasilkan data seleksi karyawan yang layak untuk mendapatkan bantuan. Selanjutnya pihak pengguna, tinggal menentukan jumlah penerima BPI sesuai dengan ketersediaan anggaran yang ada.
Uraian penjelasan tahapan penelitian tersebut digambarkan pada gambar 1 berikut ini:

## 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.v7i2.6070
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Metode SMART
Adapun langkah-langkah proses perhitungan menggunakan metode SMART adalah : 1. Menentukan jumlah kriteria yang digunakan
2. Penentuan skala secara default 0-100 , berdasarkan prioritas selanjutnya proses normalisasi dengan rumus :
𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 = 𝑤𝑗 ∑ 𝑤𝑗 (1) Keterangan :
𝑤 𝑗 = Bobot suatu kriteria ∑ 𝑤 𝑗 = Total bobot seluruh kriteria
3. Menentukan nilai kriteria pada setiap alternatif
4. Menghitung nilai utility pada setiap kriteria
𝑢 𝑖 ( 𝑎 𝑖 ) = ( 𝐶𝑜𝑢𝑡 𝑖−𝐶𝑚𝑖𝑛) ( 𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑚𝑖𝑛) (2)
Keterangan : 𝑢 𝑖 ( 𝑎 𝑖 )
= Nilai utility kriteria ke 1, pada kriteria ke -i
𝐶𝑚𝑎𝑥 = Nilai kriteria maksimal 𝐶𝑚𝑖𝑛 = Nilai kriteria minimal 𝐶𝑜𝑢𝑡 𝑖 = Nilai kriteria ke -i 5. Menghitung nilai akhir masing-masing kriteria
𝑢 ( 𝑎 𝑖 )  = ∑ 𝑤 𝑗 ∗  𝑢 𝑖 𝑚 𝑗=1 ( 𝑎 𝑖 ) (3)
Keterangan : u(a j ) =  Nilai total alternatif ke - i w j =  Nilai bobot kriteria ke - j  (sudah normalisasi) u i (a i ) =  Nilai utility kriteria ke - j pada alternatif ke – i

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerima BPI ditentukan dengan beberapa kriteria yang dibuat oleh perusahaan. Terdapat 10 jenis kriteria yang menjadi penentu penerima BPI.  Adapun kriteria penerima BPI dapat dilihat pada Tabel 1 berikut ini :
Tabel 1. Kriteria Penerima
No  Kriteria Jenis Kriteria (C) 1 C1 Status Pekerjaan 2 C2 Penghasilan 3 C3 Jumlah Tanggungan 4 C4 Status Kepemilikan Rumah 5 C5 Status Lahan tempat tinggal yang ditinggali
Analisis Permasalahan Studi Literatur Analisis Data Metode SMART Hasil Seleksi

## 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.v7i2.6070
No  Kriteria Jenis Kriteria (C) 6 C6 Luas bangunan rumah 7 C7 Aset Bergerak 8 C8 Sumber air minum 9 C9 Sumber Penerangan Rumah 10 C10
Mempunyai Kartu Program Lainnya
Selanjutnya menentukan nilai bobot dari setiap kriteria yang ditentukan. Nilai bobot kriteria dapat dilihat pada Tabel 2 dibawah ini :
Tabel 2. Nilai Bobot Kriteria Kriteria Jenis Kriteria Bobot (C) C1 Status Pekerjaan 15 C2 Penghasilan 15 C3 Jumlah Tagungan 15 C4 Kepemilikan Rumah 5 C5 Status Lahan tempat tinggal yang ditinggali 5 C6 Luas bangunan rumah 5 C7 Aset Bergerak/Tidak Bergerak 10 C8 Sumber air minum 10 C9 Sumber Penerangan Rumah 10 C10 Mempunyai Kartu Program Lainnya 10 Total  Bobot 100
Setelah  menentukan  bobot  masing-masing  kriteria,  maka  langkah  selanjutnya  menentukan  parameter kriteria yang disebut sub kriteria beserta nilai bobotnya. Sub kriteria dan nilai bobotnya dapat dilihat pada Tabel 3 berikut ini:
Tabel 3. Nilai Bobot Sub Kriteria No Kriteria Sub Kriteria Nilai 1 Status Pekerjaan Karyawan (SKU) 1 Buruh Harian Lepas (BHL) 2 2 Penghasilan > 4.2jt/bulan 1 3.7 - 4.1 jt/bulan 2 1.3jt - 3.6 jt/bulan 3 < 1.2jt/bulan 4 3 Jumlah Tanggungan 1 atau tidak ada tanggungan 1 2 anak 2 3 anak 3 4 anak atau lebih 4 4 Status Kepemilikan Rumah Milik Sendiri 1 Milik Orang Lain 2 Tanah negara 3 5 Status lahan / tempat tinggal yang ditempati Milik Sendiri 1 Milik Orang Lain 2 Tanah Negara 3 6 Luas Bangunan Rumah 100m2-<200 m2 1 90 m2 - < 100 m2 2 40 m2 - < 90 m2 3 10 m2 <- 40 m2 4
7
Aset Bergerak dan Tidak Bergerak Tabung gas 5,5 kg atau lebih 2 Lemari es/kulkas 3 Pemanas air (water heater) 3 AC 2 Emas/perhiasan & tabungan (senilai 10 gram emas) 1 Televisi 3 Sepeda 3 Komputer/laptop 1 Sepeda Motor 2

## 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.v7i2.6070
No Kriteria Sub Kriteria Nilai Tanah 1 Perahu 1 Kapal 1 Telepon rumah (PSTN) 1 8 Sumber air minum Air kemasan bermerk 1 Air isi ulang 3 Leding meteran 3 Sumur bor/pompa 2 Sumur Terlindung 4 Mata air terlindung 4 Mata air tak terlindung 5 Air sungai/waduk/danau 5 Air hujan 5 9 Sumber Penerangan Rumah Listrik 900 PLN 1 Listrik 400 PLN 2 Bukan Listrik 3 10 Mempunyai Kartu Program Lainnya KKS/KPS 2 KIP/BSM 2 KIS/BPJS/JAMKESMAS 2 BPJS Kesehatan Peserta Mandiri 2 JAMSOSTEK/BPJS Ketenagakerjaan 2 Asuransi Kesehatan Lainnya 2 PKH 2 Raskin 2 KUR 2 Tidak Memiliki 3
Tahapan selanjutnya, menentukan normalisasi bobot kriteria. Hasil normalisasi bobot kriteria dapat dilihat pada Tabel 4 berikut ini:
Tabel 4. Normalisasi Kriteria Jenis Kriteria Bobot Kriteria Normalisasi (C) C1 Jenis Pekerjaan 15 15/100 = 0.15 C2 Penghasilan 15 15/100 = 0.15 C3 Jumlah Tanggungan 15 15/100 = 0.15 C4 Kepemilikan Rumah 5 5/100 = 0.05 C5 Status Lahan tempat tinggal yang ditinggali 5 5/100 = 0.05 C6 Luas bangunan rumah 5 5/100 = 0.05 C7 Aset Bergerak 10 10/100 = 0.1 C8 Sumber air minum 10 10/100 = 0.1 C9 Sumber Penerangan Rumah 10 10/100 = 0.1 C10 Memiliki Kartu Program Lainnya 10 10/100 = 0.1 Jumlah Bobot 100 1
Tahap selanjutnya membuat transfer alternatif  data penerima bantuan. Data penerima BPI dapat kita lihat pada Tabel 5 berikut ini :
Tabel 5. Transfer Alternatif Data Penerima BPI No Nama C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8  C9  C10 1 Dafsah Sibutar 4 4 4 1 1 4 3 3 1 2 2 Samsidar Lubis 3 4 2 1 1 3 3 4 1 2 3 Pujo Mujiono 4 4 2 1 1 3 3 3 2 2 4 Handini 3 4 2 1 1 3 3 3 1 2 5 Erni 3 4 2 1 1 3 3 3 1 2 6 Wati 3 3 2 1 1 3 3 3 1 2 7 Karni 4 4 1 2 2 3 3 3 1 3 8 Wiwit 4 4 2 1 1 4 3 3 1 2

## 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.v7i2.6070
Gellysa Urva , Copyright © 2023, MIB , Page 903 Submitted: 05/04/2023 ; Accepted: 27/04/2023 ; Published: 27/04/2023
Tahap  berikutnya  menentukan    nilai  utility  dari  masing-masing  kriteria.  Setiap  kriteria  dicari  nilai utilitynya.   Proses perhitungan nilai  utility dimulai dengan mencari nilai kriteria max (Cmax) dan nilai kriteria minimal (Cmin) dengan rumus yang sudah dijelaskan sebelumnya.
C max (Jenis Pekerjaan)
{4,3,4,3,3,3,4,4,5,5,4,4,3,3,3,3,3,3,3,4,5,3,3,3,3,3,2,5,2,4,4,4,2,4,4,3,3,3,3,2,2,3,4,2,2,3,3,3,4,3} = 5
C min (Jenis Pekerjaan))
{4,3,4,3,3,3,4,4,5,5,4,4,3,3,3,3,3,3,3,4,5,3,3,3,3,3,2,5,2,4,4,4,2,4,4,3,3,3,3,2,2,3,4,2,2,3,3,3,4,3}  = 2
U Jumlah Jenis Pekerjaan ( 𝑎 1) = ( 𝐶𝑜𝑢𝑡−𝐶𝑚𝑖𝑛) ( 𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑚𝑖𝑛) = ( 4 −2) ( 5−2) = 0,6667
U Jumlah Jenis Pekerjaan ( 𝑎 50) = ( 𝐶𝑜𝑢𝑡−𝐶𝑚𝑖𝑛) ( 𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑚𝑖𝑛) = ( 4−2) ( 5−2) = 0,333
Proses  perhitungan  nilai  utility  dilakukan  untuk  masing-masing  kriteria  sebanyak  data  yang  ada.  Pada penelitian ini ada 50 calon data penerima BPI yang akan diseleksi. Hasil nilai utility untuk masing-masing kriteria ditampilkan pada Tabel 6 berikut ini :
No Nama C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8  C9  C10 9 Sogiyem 5 5 2 1 1 4 3 4 1 2 10 Norma 5 5 1 1 1 3 3 3 1 2 11 Magdalena Martiani 4 4 1 1 1 4 3 3 1 2 12 Dwi Melisa 4 4 2 1 1 4 3 3 1 3 13 Nukman 3 3 4 1 1 3 3 3 1 2 14 Sumo 3 4 3 1 1 3 2 3 1 2 15 Fitri Sintia 3 3 2 1 1 3 3 3 1 3 16 Efni Hakim 3 3 2 1 1 3 2 3 1 2 17 Sri Linda 3 4 2 1 1 3 3 3 1 3 18 Meri Yani 3 4 2 1 1 4 3 3 1 3 19 Binaria Lumban 3 4 2 1 1 3 2 3 1 2 20 Dewi Sartika Lumban 4 4 2 1 1 4 3 3 1 3 21 Rosmaidah Simbolon 5 5 1 1 1 3 3 3 1 2 22 Rismawati Tambunan 3 4 2 1 1 3 3 3 1 3 23 Jon Kenedi 3 4 2 1 1 3 2 3 1 2 24 Lia Waroka 3 4 2 1 1 2 3 3 1 2 25 Yani 3 3 2 2 2 3 3 3 1 2 26 Gusmiarti 3 4 2 1 1 4 3 3 1 3 27 Linca Br Sidabalok 2 4 2 1 1 3 3 3 1 2 28 Gusrini 5 5 2 1 1 3 3 3 1 2 29 Prayekti 2 3 2 1 1 3 2 3 1 3 30 Anna Br Nainggolan 4 4 3 1 1 2 3 3 1 2 31 Sicilia Ronauli Sipahutar 4 4 1 1 1 3 3 4 1 2 32 Liawati 4 4 3 1 1 3 3 4 1 2 33 Azlina 2 4 2 1 1 3 3 4 1 2 34 Jumiati 4 4 1 1 1 3 3 3 1 2 35 Wina 4 4 3 1 1 3 3 1 1 2 36 Evi Susanti 3 4 2 1 1 3 3 3 1 2 37 Nengsih 3 4 2 1 1 3 3 3 1 2 38 Dahniar 3 4 3 2 2 3 3 3 1 2 39 Sugiarti 3 4 1 1 1 3 3 3 1 2 40 Sariamah Saragih 2 3 2 1 1 3 3 3 1 2 41 Evi Setiya Wiyandari 2 3 3 1 1 3 3 3 1 2 42 Nerwati 3 3 2 1 1 3 3 3 1 2 43 Supiah 4 4 1 1 1 3 3 3 1 3 44 Norhayati 2 3 2 1 1 3 2 3 1 3 45 Saniah 2 3 2 1 1 3 2 3 1 3 46 Arie Koesni Yati 3 4 4 2 2 3 3 3 1 2 47 Susiati 3 3 2 1 1 3 3 3 1 3 48 Eka Martalinda 3 4 4 1 1 3 3 3 1 2 49 Neni Marlina 4 4 2 1 1 4 2 3 1 3 50 Siti Rokiyah 3 4 2 1 1 3 3 3 1 2

## 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.v7i2.6070
Tabel 6. Nilai Utility
No Nama C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 1 Dafsah Sibutar 0.667 0.5 1 0 0 1 1 0.667 0 0 2 Susilawati 0.667 0.5 1 1 1 0.5 1 1 0 1 3 Pujo Mujiono 0.667 0.5 0.333 0 0 0.5 1 0.667 1 0 4 Handini 0.333 0.5 0.333 0 0 0.5 1 0.667 0 0 5 Erni 0.333 0.333 0.333 0.333 0.333 0.333 0.333 0.333 0.333 0.333 6 Wati 0.333 0 0.333 0 0 0.5 1 0.667 0 0 7 Karni 0.667 0.5 0 1 1 0.5 1 0.667 0 1 8 Wiwit 0.667 0.5 0.333 0 0 1 1 0.667 0 0 9 Sogiyem 1 1 0.333 0 0 1 1 1 0 0 10 Norma 1 1 0 0 0 0.5 1 0.667 0 0 11 Magdalena Martiani 0.667 0.5 0 0 0 1 1 0.667 0 0 12 Dwi Melisa 0.667 0.5 0.333 0 0 1 1 0.667 0 1 13 Nukman 0.333 0 1 0 0 0.5 1 0.667 0 0 14 Sumo 0.333 0.5 0.6667 0 0 0.5 0.5 0.667 0 0 15 Fitri Sintia 0.333 0 0.333 0 0 0.5 1 0.667 0 1 16 Efni Hakim 0.333 0 0.333 0 0 0.5 0.5 0.667 0 0 17 Sri Linda 0.333 0.5 0.333 0 0 0.5 1 0.667 0 1 18 Meri Yani 0.333 0.5 0.333 0 0 1 1 0.667 0 1 19 Binaria Lumban 0.333 0.5 0.333 0 0 0.5 0.5 0.667 0 0 20 Dewi Sartika Lumban 0.6667 0.5 0.333 0 0 1 1 0.667 0 1 21 Rosmaidah Simbolon 1 1 0 0 0 0.5 1 0.667 0 0 22 Rismawati Tambunan 0.333 0.5 0.333 0 0 0.5 1 0.667 0 1 23 Jon Kenedi 0.333 0.5 0.333 0 0 0.5 0.5 0.667 0 0 24 Lia Waroka 0.333 0.5 0.333 0 0 0 1 0.667 0 0 25 Yani 0.333 0 0.333 1 1 0.5 1 0.667 0 0 26 Gusmiarti 0.333 0.5 0.333 0 0 1 1 0.667 0 1 27 Linca Br Sidabalok 0 0.5 0.333 0 0 0.5 1 0.667 0 0 28 Gusrini 1 1 0.333 0 0 0.5 1 0.667 0 0 29 Prayekti 0 0 0.333 0 0 0.5 0.5 0.667 0 1 30 Anna Br Nainggolan 0.667 0.5 0.667 0 0 0 1 0.667 0 0 31 Sicilia Ronauli Sipahutar 0.667 0.5 0 0 0 0.5 1 1 0 0 32 Liawati 0.667 0.5 0.667 0 0 0.5 1 1 0 0 33 Azlina 0 0.5 0.333 0 0 0.5 1 1 0 0 34 Jumiati 0.667 0.5 0 0 0 0.5 1 0.667 0 0 35 Wina 0.667 0.5 0.667 0 0 0.5 1 0 0 0 36 Evi Susanti 0.333 0.5 0.333 0 0 0.5 1 0.667 0 37 Nengsih 0.333 0.5 0.333 0 0 0.5 1 0.667 0 0 38 Dahniar 0.333 0.5 0.667 1 1 0.5 1 0.667 0 0 39 Sugiarti 0.333 0.5 0 0 0 0.5 1 0.667 0 0 40 Sariamah Saragih 0 0 0.333 0 0 0.5 1 0.667 0 0 41 Evi Setiya Wiyandari 0 0 0.667 0 0 0.5 1 0.667 0 0 42 Nerwati 0.333 0 0.333 0 0 0.5 1 0.667 0 43 Supiah 0.667 0.5 0 0 0 0.5 1 0.667 0 1 44 Norhayati 0 0 0.333 0 0 0.5 0.5 0.667 0 1 45 Saniah 0 0 0.333 0 0 0.5 0.5 0.667 0 1 46 Arie Koesni Yani 0.333 0.5 1 1 1 0.5 1 0.667 0 0 47 Susiati 0.333 0 0.333 0 0 0.5 1 0.667 0 1 48 Eka Martalinda 0.333 0.5 1 0 0 0.5 1 0.667 0 0 49 Neni Marlina 0.667 0.5 0.333 0 0 1 0.5 0.667 0 1 50 Siti Rokiyah 0.333 0.5 0.333 0 0 0.5 1 0.667 0
Setelah  mendapatkan  nilai  utility  dari  masing-masing  kriteria,  tahapan  berikutnya  mencari  nilai  akhir keputusan. Proses menetukan nilai akhir dari masing masing kriteria yaitu dengan mengalikan nilai yang didapat dari  normalisasi  nilai  kriteria  data  baku  dengan  normalisasi  bobot  kriteria.  Kemudian  jumlahkan  nilai  dari perkalian tersebut. Proses perhitungan dilakukan pada setiap data dengan masing-masing kriteria. 1. Dafsah Sibutar C1 = 0,66666666666667 x 0,15 = 0,1 C2 = 0,5 x 0,15 = 0,075 C3 = 1 x 0,15  = 0,15 C4 = 0 x 0,05 = 0 C5 = 0 x 0,05 = 0 C6 = 1 x 0,05 = 0,05 C7 = 1 x 0,1  = 0,1 C8 = 0,6667 x  0,1 = 0,066666666666667 C9 = 0 x 0,1 = 0

## 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.v7i2.6070
C10 = 0 x 0,1 = 0 A1 = 0,1 + 0,075 + 0,15 + 0 + 0 + 0,05 + 0,1 + 0 ,066666666666667+ 0 + 0  = 0,54166666666667 Proses perhitungan dengan cara yang sama dilakukan terhadap data berikutnya, setiap data dicari nilai per masing-masing kriteria. Nilai akhir perhitungan dapat kita lihat pada Tabel 7 berikut ini :
Tabel 7. Nilai Akhir No Nama Kriteri a Nilai Kriteria Bobot Normalisasi bobot * Nilai Kriteria Nilai Akhir 1 Dafsah Sibutar C1 0.667 0.15 0.1 0.542 C2 0.5 0.15 0.075 C3 1 0.15 0.15 C4 0 0.05 0 C5 0 0.05 0 C6 1 0.05 0.05 C7 1 0.1 0.1 C8 0.667 0.1 0.667 C9 0 0.1 0 C10 0 0.1 0 2 Susilawati C1 0.667 0.15 0.1 0.75 C2 0.5 0.15 0.075 C3 1 0.15 0.15 C4 1 0.05 0.05 C5 1 0.05 0.05 C6 0.5 0.05 0.025 C7 1 0.1 0.1 C8 1 0.1 0.1 C9 0 0.1 0 C10 1 0.1 0.1 3 Pujo Mujiono C1 0.667
0.15 0.1
0.517 C2 0.5 0.15 0.075 C3 0.333 0.15 0.05 C4 0 0.05 0 C5 0 0.05 0 C6 0.5 0.05 0.025 C7 1 0.1 0.1 C8 0.667 0.1 0.667 C9 1 0.1 0.1 C10 0 0.1 0 4 Handini C1 0.333 0.15 0.05
0.367 C2 0.5 0.15 0.075 C3 0.333 0.15 0.05 C4 0 0.05 0 C5 0 0.05 0 C6 0.5 0.05 0.025 C7 1 0.1 0.1 C8 0.667 0.1 0.667 C9 0 0.1 0 C10 0 0.1 0 5 Erni C1 0.333 0.15 0.05
0.367 C2 0.5 0.15 0.075 C3 0.333 0.15 0.05 C4 0 0.05 0 C5 0 0.05 0 C6 0.5 0.05 0.025 C7 1 0.1 0.1 C8 0.667 0.1 0.667 C9 0 0.1 0 C10 0 0.1 0 6 Wati C1 0.333 0.15 0.05
0.292
C2 0 0.15
0 C3 0.333 0.15 0.05 C4 0 0.05 0 C5 0 0.05 0 C6 0.5 0.05 0.025 C7 1 0.1 0.1 C8 0.667 0.1 0.667 C9 0 0.1 0 C10 0 0.1 0

## 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.v7i2.6070
No Nama Kriteri a Nilai Kriteria Bobot Normalisasi bobot * Nilai Kriteria Nilai Akhir 7 Karni C1 0.667
0.15 0.1 0.15 C2 0.5 0.15 0.075 C3 0 0.15 0 C4 1 0.05 0.05 C5 1 0.05 0.05 C6 0.5 0.05 0.025 C7 1 0.1 0.1 C8 0.667 0.1 0.667 C9 0 0.1 0 C10 1 0.1 0.1 8 Wiwit C1 0.667
0.15 0.1
0.567 C2 0.5 0.15 0.075 C3 0.333 0.15 0.05 C4 0 0.05 0 C5 0 0.05 0 C6 1 0.05 0.05 C7 1 0.1 0.1 C8 0.667 0.1 0.667 C9 0 0.1 0 C10 0 0.1 0 9 Sogiyem
C1 1
0.15 0.15
0.6 C2 1 0.15 0.15 C3 0.333 0.15 0.05 C4 0 0.05 0 C5 0 0.05 0 C6 1 0.05 0.05 C7 1 0.1 0.1 C8 1 0.1 0.1 C9 0 0.1 0 C10 0 0.1 0 10 Norma C1 1 0.15 0.15
0.492 C2 1 0.15 0.15 C3 0 0.15 0 C4 0 0.05 0 C5 0 0.05 0 C6 0.5 0.05 0.025 C7 1 0.1 0.1 C8 0.667 0.1 0.667 C9 0 0.1 0 C10 0 0.1 0 11 Magdalena Martiani Manao C1 0.667 0.15 0.1
0.392 C2 0.5 0.15 0.075 C3 0 0.15 0 C4 0 0.05 0 C5 0 0.05 0 C6 1 0.05 0.05 C7 1 0.1 0.1 C8 0.667 0.1 0.667 C9 0 0.1 0 C10 0 0.1 0 12 Dwi Melisa C1 0.667 0.15 0.1
0.542 C2 0.5 0.15 0.075 C3 0.333 0.15 0.05 C4 0 0.05 0 C5 0 0.05 0 C6 1 0.05 0.05 C7 1 0.1 0.1 C8 0.667 0.1 0.667 C9 0 0.1 0 C10 1 0.1 0.1 13 Nukman C1 0.333 0.15 0.05
0.392 C2 0 0.15 0 C3 1 0.15 0.15 C4 0 0.05 0 C5 0 0.05 0 C6 0.5 0.05 0.025

## 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.v7i2.6070
No Nama Kriteri a Nilai Kriteria Bobot Normalisasi bobot * Nilai Kriteria Nilai Akhir C7 1 0.1 0.1 C8 0.667 0.1 0.667 C9 0 0.1 0 C10 0 0.1 0 14 Sumo C1 0.333
0.15 0.05 0.367 C2 0.5 0.15 0.075 C3 0.667 0.15 0.1 C4 0 0.05 0 C5 0 0.05 0 C6 0.5 0.05 0.025 C7 0.5 0.1 0.05 C8 0.667 0.1 0.667 C9 0 0.1 0 C10 0 0.1 0 15 Fitri Sintia C1 0.333
0.15
0.05
0.392 C2 0 0.15 0 C3 0.333 0.15 0.05 C4 0 0.05 0 C5 0 0.05 0 C6 0.5 0.05 0.025 C7 0.667 0.1 0.1 C8 0.667 0.1 0.667 C9 0 0.1 0 C10 1 0.1 0.1 …
… …
50 Siti Rokiyah
C1 0.333
0.15
0.05
0.367 C2 0.5 0.15 0.075 C3 0.333 0.15 0.05 C4 0 0.05 0 C5 0 0.05 0 C6 0.5 0.05 0.025 C7 1 0.1 0.1 C8 0.667 0.1 0.667 C9 0 0.1 0 C10 0 0.1 0
Berdasarkan hasil nilai akhir yang didapatkan, maka dapat dilihat tabel interval hasil seleksi pada Tabel 8 berikut ini :
Tabel 8. Interval Hasil Keputusan Nomor Interval Keterangan 1 0.5 – 0.8 Direkomendasi 2 0.3 – 0. 4 Jadi Pertimbangan 3 0.1 – 0.2 Tidak Direkomendasi
Selanjutnya,  hasil  dari  perhitungan  nilai  akhir  dapat  diurutkan  dari  nilai  yang  terbesar  hingga  terkecil. Seleksi hasil penerima BPI dapat dilihat pada Tabel 9 berikut ini :
Tabel 9. Hasil Seleksi Ranking Nama Nilai Akhir Kesimpulan 1 Susilawati 0.75 Direkomendasi 2 Fatmawati 0.742 Direkomendasi 3 Jenap 0.742 Direkomendasi 4 Norani 0.725 Direkomendasi 5 Murni 0.692 Direkomendasi 6 Yusridah 0.65 Direkomendasi 7 Adih 0.65 Direkomendasi 8 Sogini 0.642 Direkomendasi 9 Katinah 0.642 Direkomendasi 10 Aminah 0.642 Direkomendasi 11 Misni 0.642 Direkomendasi 12 Eni 0.642 Direkomendasi

## 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.v7i2.6070
Ranking Nama Nilai Akhir Kesimpulan 13 Rita 0.642 Direkomendasi 14 Sogiyem 0.6 Direkomendasi 15 Siti Aminah 0.592 Direkomendasi 16 Karni 0.562 Direkomendasi 17 Sarmiah 0.562 Direkomendasi 18 Musalmah 0.562 Direkomendasi 19 Arie Koesni Yati 0.562 Direkomendasi 20 Hasnawiyah 0.562 Direkomendasi 21 Sariah 0.542 Direkomendasi 22 Dafsah Sibutar 0.542 Direkomendasi 23 Radiana Lubis 0.542 Direkomendasi 24 Dewi Sartika Lumban 0.542 Direkomendasi 25 Sumiati 0.542 Direkomendasi 26 Dwi Melisa 0.542 Direkomendasi 27 Ainun 0.542 Direkomendasi 28 Gusrini 0.542 Direkomendasi 29 Rosmaini 0.525 Direkomendasi 30 Maimunah 0.517 Direkomendasi 31 Dahniar 0.517 Direkomendasi 32 Nani 0.517 Direkomendasi 33 Abdul Rahman 0.517 Direkomendasi 34 Ani 0.517 Direkomendasi 35 Pujo mujiono 0.517 Direkomendasi 36 Liawati 0.5 Direkomendasi 37 Rosmaidah Simbolon 0.492 Jadi Pertimbangan 38 Norma 0.492 Jadi Pertimbangan 39 Patimah 0.492 Jadi Pertimbangan 40 Meri Yani 0.492 Jadi Pertimbangan 41 Ida Sukarnis 0.492 Jadi Pertimbangan 42 Gusmiarti 0.492 Jadi Pertimbangan 43 Nursiah 0.492 Jadi Pertimbangan 44 Masridawati Harahap 0.492 Jadi Pertimbangan 45 Neni Marlina 0.492 Jadi Pertimbangan 46 Sri Linda 0.467 Jadi Pertimbangan 47 Umi Kalsum 0.467 Jadi Pertimbangan 48 Saripah 0.467 Jadi Pertimbangan 49 Nurhalimah Nasution 0.467 Jadi Pertimbangan 50 Lilis Maryati Manurung 0.467 Jadi Pertimbangan
Berdasarkan hasil perhitungan dengan menggunakan  metode SMART , dapat dilihat dari 50 data yang ada dengan kategori hasil sesuai dengan interval yang berlaku. Terdapat 36 orang menjadi kandidat atau calon yang direkomendasikan sebagai penerima BPI. Sedangkan 14 orang sisanya menjadi pertimbangan untuk mendapatkan bantuan.    Skor  tertinggi  dengan  nilai  0.75 diperoleh  oleh  Susilawati.  Hasil  seleksi  ini  hanya  menjadi  pedoman yang membantu dalam mengambil keputusan. Namun penentu keputusan tetap diserahkan kepada pengguna yang memiliki wewenang di perusahaan.

## 4. KESIMPULAN
Penggunaan metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) dalam seleksi penerima Bantuan Pangan Istimewa  (BPI)  sangat  membantu  pihak  pengguna  dalam menentukan keputusan  untuk penerima  bantuan yang berhak mendapatkan bantuan sesuai dengan kriteria yang ditentukan. Rekomendasi penerima yang sangat layak untuk mendapatkan bantuan dengan nilai tertinggi 0.75 berada pada rangking pertama. Penentuan nilai bobot yang tepat pada setiap kriteria tentunya  mempengaruhi hasil seleksi terhadap penerima BPI. Guna mendapatkan kriteria yang lebih sesuai dengan keperluan dalam seleksi penerima BPI dibutuhkan uji validitas terhadap kriteria-kriteria yang diterapkan.

## REFERENCES
[1] G. Urva and S. Aminah, “Implementasi Metode Analytic Hierarchy Process dalam Pemilihan Proyek Kontruksi,” vol. 15, no. 2, pp. 2580–2582, 2022.
[2] N. K. Geetha and P. Bridjesh, “Materials Today : Proceedings Combinatorial rough neutrosophic multi attribute decision making approach for selection of waste plastic oil – Diesel blends,” Mater. Today Proc., vol. 37, pp. 979–981, 2021.

## 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.v7i2.6070
[3] A. Selcuk, H. Selcuk, and D. Delen, “Technological Forecasting & Social Change The use of multi-criteria decision- making methods in business analytics : A comprehensive literature review,” Technol. Forecast. Soc. Chang., vol. 174, no. December 2020, p. 121193, 2022.
[4] A. Karbassi, P. Fernandes, T. Hanne, and F. Abdi, “Socio-Economic Planning Sciences Supplier selection in the oil & gas  industry :  A  comprehensive approach  for  Multi-Criteria  Decision  Analysis,”  Socioecon. Plann.  Sci., vol.  79, no. March 2020, p. 101142, 2022.
[5] A. Hussain, K. Ullah, M. Yang, and D. Pamucar, “Aczel-Alsina Aggregation Operators on T-Spherical Fuzzy ( TSF ) Information With Application to TSF Multi-Attribute Decision Making,” IEEE Access, vol. 10, pp. 26011–26023, 2022.
[6] M. Akanni, O. M. Popoola, and T. Rapheal, “Selection of waste-to-energy technology for distributed generation using IDOCRIW-Weighted TOPSIS method : A case study of the City of Johannesburg , South Africa,” Renew. Energy, vol. 178, pp. 162–183, 2021.
[7] M. R. Khan and K. Ullah, “Performance Measure Using a Multi-Attribute Decision-Making Approach Based on Complex T-Spherical Fuzzy Power Aggregation Operators,” vol. 1, no. February, pp. 138–146, 2022.
[8] Z.  Said  et  al.,  “Multi-attribute  optimization  of  sustainable  aviation  fuel  production-process  from  microalgae  source,” Fuel, vol. 324, no. PC, p. 124759, 2022.
[9] V.  Chodha,  R.  Dubey,  R.  Kumar,  S.  Singh,  and  S.  Kaur,  “Materials  Today :  Proceedings  Selection of  industrial  arc welding robot with TOPSIS and Entropy MCDM techniques,” Mater. Today Proc., no. xxxx, 2021.
[10]  S. Chakraborty, “TOPSIS and Modified TOPSIS : A comparative analysis,” Decis. Anal. J., vol. 2, no. September 2021, p. 100021, 2022.
[11]  E.  Budiman  and  R.  Ramadhan,  “Implementation  of  the  Analytical  Hierarchy  Process  Method  and  Multi  Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis in the Selection of Insurance Products,” vol. 1, no. 9, pp. 41–50, 2022.
[12]  D. Sivanagaraju, M. Hussaian, and D. Govardhan, “Materials Today : Proceedings A review on multi attribute decision making for evaluation and selection of supplier for materials,” Mater. Today Proc., vol. 39, pp. 296–300, 2021.
[13]  D. Librado et al., “Klasterisasi penerima bantuan sosial menggunakan metode simple additive weighting,” vol. 7, no. 1, pp. 30–36, 2023.
[14]  Y. I. Purwanti and B. S. Ginting, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Rumah Tak Layak Huni ( RTLH ) Di  Kota  Binjai  Dengan  Metode  Simplemultiple  Attribute  Rating  Technique  (  SMART  )  (  STUDI  KASUS :  DINAS SOSIAL BINJAI ),” vol. 3, pp. 1–9, 2021.
[15]  B. T. J. Hutagalung, E. T. Siregar, and J. H. Lubis, “Penerapan Metode SMART dalam Seleksi Penerima Bantuan Sosial Warga Masyarakat Terdampak COVID-19,” vol. 5, pp. 174–185, 2021.
[16]  J. Prima, J. Sistem, I. Komputer, and V. No, “BANTUAN SEMBAKO COVID-19 PADA DESA UJUNG SERDANG,” vol. 5, no. 2, 2022.
[17]  W. M. Ardana, I. R. Wulandari, Y. Astuti, L. D. Farida, and W. Widayani, “Implementasi Metode SMART ( Simple Multi Attribute Rating Technique ) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Pinjaman,” vol. 6, pp. 1756– 1766, 2022.
[18]  T.  Online,  M.  Awiet,  W.  Prasetyo,  D.  Yunita,  and  A.  Trisetya,  “Jurnal  Politeknik  Caltex  Riau  Penentuan  Penerima Bantuan Sosial Dana Desa Dengan Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Simple Additive Weighting Method,” vol. 8, no. 2, pp. 296–306, 2022.
[19]  M.  H.  Botutihe  and  R.  A.  Wijaya,  “Metode  Smart  Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Bantuan  Bibit Tanaman Kakao,” vol. 5, no. 6, pp. 856–867, 2022.
[20]  H. Hasugian and A. U. Hamdani, “Penerapan Metode SMART Pada Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Karyawan Baru,” vol. 7, pp. 189–198, 2023.
[21]  R.  Yanto  and  V.  Amalia,  “Analisa  Penentuan  Reward  Berbasis  Kinerja  Dosen  Menggunakan  Metode  Simple  Multi Atribute Rating Technique Analysis of Reward Determination Based on Lecturer Performance Using the Simple Multi Attribute Rating Technique Metode,” 2022.