Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 741-754 E- ISSN 2503-2933 741
Received June1 st ,2012; Revised June25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012

## Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Point Tambahan Perkuliahan  Menggunakan Metode SMARTER
Triana Elizabeth 1 , Tinaliah 2
1 Program Studi Sistem Informasi, 2 Program Studi Informatika
3 Jurusan Ilmu Komputer dan Rekayasa, Universitas Multi Data, Palembang e-mail: * 1 trianaelizabeth@mdp.ac.id , 2 tinaliah@mdp.ac.id

## Abstrak
Berdasarkan  data  akademik,  mata  kuliah  praktikum  merupakan  mata  kuliah  yang  sulit ditempuh  mahasiswa  mengingat  banyak  mahasiswa  yang  mengulang  atau  mendapatkan  nilai akhir D atau E pada mata kuliah praktikum dibanding mata kuliah teori. Akibat dari mendapatkan nilai akhir D atau E adalah mahasiswa menjadi tidak dapat lulus tepat waktu bahkan tidak lulus kuliah. Penilaian berdasarkan 5 komponen yaitu: Kuis 10%, Tugas 10%, UTS 30%, UAS 30%, dan  Softskill  10%.  Berdasarkan  bobot  persentasenya,  nilai  UTS  dan  UAS    memegang  peran penting apakah mahasiswa dapat lulus mata  kuliah tersebut atau tidak, dan biasanya nilai UTS dan nilai UAS ini lah yang membuat turun seluruh nilai akhir walau nilai komponen lain tinggi. Salah  satu  mengatasi  hal  ini  adalah  dengan  memberikan  point  tambahan  perkuliahan.  Sistem pendukung keputusan pemberian point tambahan perkuliahan menggunakan metode SMARTER serta  menggunakan  5  kriteria  yaitu  jumlah  latihan  yang  dikerjakan,  keaktifan  ,  sikap  selama perkuliahan dan ketepatan waktu saat mengumpulkan tugas dapat memberikan rekomendasi point tambahan perkuliahan lebih objektif dan lebih akurat.
Kata  kunci — Point  Tambahan  Perkuliahan,  Sistem  Pendukung  Keputusan,  Simple  Multi Attribute Rating Technique Exploiting Rank (SMARTER)

## Abstract
Based on academic data, practicum courses are courses that are difficult for students to take. This can be seen from the number of students who repeat or get a final D or E in practicum courses compared to theory courses.  The consequence of getting a final grade of D or E is that students are unable to graduate on time or even fail to graduate from college. Assessment is based on 5 components, namely: Quiz 10%, Assignment 10%, UTS 30%, UAS 30%, and Softskill 10%. Based on the weight of the proportion, UTS and UAS scores play an important role in whether a student can pass the course or not, and usually it is the UTS and UAS scores that make the entire final grade drop even though the scores of other components are high. One way to overcome this is  to  provide  additional  lecture  points.  The  decision  support  system  for  awarding  additional lecture points uses the SMARTER method and uses 5 criteria, namely the number of exercises carried out, liveliness, attitude during lectures and timeliness when submitting assignments can provide recommendations for additional lecture points more objective and more accurate.
Keywords — Additional Study Points, Decision Support Systems, Simple Multi Attribute Rating Technique Exploiting Rank (SMARTER)
742 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 711-727 E-ISSN 2503-2933

## 1. PENDAHULUAN
rogram  Studi  Sistem  Informasi  merupakan  salah  satu  program  studi  dengan  jenjang S1 pada Universitas Multi Data Palembang. Materi yang dipelajari dalam program studi ini meliputi  pengembangan perangkat  lunak,  analisis  sistem,  manajemen  basis  data,  desain interaksi manusia dan komputer, manajemen proyek TI, keamanan sistem informasi, dan bisnis intelijen. Selain itu, mahasiswa juga akan mempelajari teori dan praktik manajemen dan bisnis untuk memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang kebutuhan organisasi. Lulusan dari program  studi  Sistem  Informasi  dapat  bekerja  di  berbagai  bidang  seperti  konsultan  teknologi informasi, manajer proyek, analis sistem, pengembang perangkat lunak, administrator basis data, atau  pengembang  web  [1].  Mereka  juga  dapat  bekerja  di  berbagai  industri  seperti  perbankan, asuransi,  kesehatan,  dan  sektor  publik.  Program  Studi  Sistem  Informasi  bertujuan  untuk menghasilkan  lulusan  yang  memiliki  pemahaman  yang  kuat  tentang  konsep  dan  teknologi informasi, serta mampu mengembangkan solusi inovatif dan efektif untuk kebutuhan organisasi. Selain  itu,  program  ini  juga  bertujuan  untuk  mengembangkan  kemampuan  interpersonal  dan manajemen  yang  dibutuhkan  untuk  berkomunikasi  dengan  efektif  dan  bekerja  dalam  tim multidisiplin [1].
Sejak tahun 2022, kurikulum program studi Sistem Informasi telah menerapkan IS2020 A  Competency  Model  for  Undergraduate  Programs  in  Information  Systems  [2].  Berdasarkan IS2020, maka kurikulum program studi SI memetakan 688 kompetensi yang harus dimiliki oleh mahasiswa  dengan  99  jumlah  total  mata  kuliah,  19  mata  kuliah  praktikum.  Berdasarkan  data akademik,  mata  kuliah  praktikum  merupakan  mata  kuliah  yang  sulit  ditempuh  mahasiswa mengingat banyak mahasiswa yang mengulang atau mendapatkan nilai akhir D atau E pada mata kuliah  praktikum  dibanding  mata  kuliah  teori.  Mata  kuliah  praktikum  pada  semester  1  yaitu Aplikasi Perkantoran, dan Dasar Pemrograman. Pada semester 2 terdapat mata kuliah praktikum Algoritma dan Struktur Data dan Paradigma Berorientasi Objek 1. Pada semester 3 terdapat mata kuliah  praktikum  Paradigma  Berorientasi  Objek  2.  Pada  semester  4  terdapat  mata  kuliah praktikum Basis Data Terapan dan Pengembangan Aplikasi Web 1. Pada semester 5 terdapat mata kuliah praktikum Pengembangan Aplikasi Bergerak 1 dan Pengembangan Aplikasi Web 2. Pada semester 6 terdapat mata kuliah praktikum Pengembangan Aplikasi Bergerak 2 dan Analitik Data. Pada  semester  7  terdapat  mata  kuliah  praktikum  Sistem  Terdistribusi  dan  Komputasi  Paralel, Sistem  Operasi  dan  Layanan  Virtual,  dan  Sistem  Perusahaan.  Terdapat  2  streaming  peminatan yaitu System Development dengan mata kuliah praktikum Otomasi Proses Robotika, dan Sistem Informasi  Geografis,  streaming  peminatan  yang  kedua  adalah  Data/Information  Management dengan mata kuliah praktikum Visualisasi Data dan Teknologi Big Data [3].
Akibat dari mendapatkan nilai akhir D atau E adalah mahasiswa menjadi tidak dapat lulus tepat waktu bahkan tidak lulus kuliah. Penilaian berdasarkan 5 komponen yaitu: Kuis 10%, Tugas 10%, UTS 30%, UAS 30%, dan Softskill 10%. Berdasarkan bobot persentasenya, nilai UTS dan UAS  memegang peran penting apakah mahasiswa dapat lulus mata kuliah tersebut atau tidak, dan biasanya nilai UTS dan nilai UAS ini lah yang membuat turun seluruh nilai akhir walau nilai komponen lain tinggi. Salah satu mengatasi hal ini adalah dengan memberikan point tambahan perkuliahan.  Biasanya  pemberian  point  tambahan  bisa  berdasarkan  jumlah  latihan  yang dikerjakan, keaktifan , sikap selama perkuliahan dan ketepatan waktu saat mengumpulkan tugas. Jadi  pemberian  point  tetap  dilakukan  secara  objektif  sesuai  dengan  upaya  masing-masing mahasiswa.
Banyak  metode  yang  bisa  dipakai  untuk  membuat  sistem  pendukung  keputusan pemberian  potongan  harga.  Pada  penelitian  sebelumnya,  penulis  telah  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan Fuzzy  Multiple  Decision  Making (FMDAM)  untuk pemilihan peminatan program studi [4] dan pemilihan asisten dosen [5]. Pada tahun 2022, penulis menggunakan metode SMARTER untuk membantu pelaku usaha yakni pemilik dan staff pegawai

## P
Jatisi
Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 711-727 E- ISSN 2503-2933 743
Toko Dunia Baru dalam memberikan rekomendasi potongan harga kepada pelanggan yang tepat [6].    Kriteria  yang  digunakan  yaitu  jumlah pembelian,  itensitas  pembelian,  sikap  pembeli,  dan cara  pengantaran.  Setelah  digunakan  selama  1  tahun,  metode  SMARTER  ini  layak  digunakan untuk pemberian potongan harga.
Metode Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique  Exploiting  Rank (SMARTER)  adalah metode  pengambilan  keputusan  multi  kriteria  dimana  setiap  alternative  memiliki  kriteria  yang memiliki bobot didapat dari menggunakan rumus pembobotan Rank Order Centroid (ROC) pada setiap kriteria dan sub kriteria [7]. Penelitian terkait optimasi pembobotan pengambil keputusan tahun  2019  yang  dilakukan  oleh  S  Hidayat  dkk  menginformasikan  bahwa  melalui  metode SMARTER dapat menghasilkan bobot yang optimal dikarenakan metode ini mempertimbangkan semua detail dari semua kriteria [8]. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan menggunakan metode  SMARTER  dalam  sistem  pendukung  keputusan  rekrutmen  asisten  laboratorium komputer dapat diketahui bahwa metode SMARTER mampu memberikan rekomendasi yang baik sesuai dengan kriteria dan memiliki akurasi sebesar 80% [9]. Pada tahun 2022 Sofiansyah Fadli dan  teman  teman  mempublikasikan  penelitian  terkait  implementasi  metode  AHP-SMARTER dalam pemberian sanksi kepada siswa yang menyimpulkan bahwa berdasarkan pengujian proses perhitungan  AHP-SMARTER  dapat  digunakan  dan  mampu  memberikan  solusi  dalam pengambilan keputusan  terkait  sanksi  kepada  mahasiswa  [10].  Penelitian  yang  telah  dilakukan oleh M. Afdal dan teman teman dapat diketahui bahwa dibandingkan perhitungan secara manual yang  kemungkinan  terdapat  banyak  kesalahan  dan  kekeliruan,  sistem    pendukung  keputusan menggunakan metode SMARTER dapat memperkecil kesalahan dalam pengolahan data tersebut, serta dapat menyediakan beberapa kriteria dan sub kriteria sehingga informasi yang dihasilkan nantinya lebih akurat [11].

## 2. METODE PENELITIAN
Langkah pertama yang dilakukan adalah mengidentifikasi  permasalahan serta beberapa solusi alternatifnya yaitu bagaimana meningkatkan nilai mahasiswa khususnya pada perkuliahan praktik computer dengan meningkatkan motivasi mahasiswa dalam mendapatkan point tambahan secara objektif.
Langkah kedua adalah menentukan alternatif. Pada semester genap 2022/2023 terdapat 54  kelas  praktik  untuk  program  studi  system  informasi.  Salah  satu  mata  kuliah  praktik  pada semester  genap  adalah  mata  kuliah  Algoritma  dan  Struktur  Data.  Terdapat  5 kelas  untuk mata kuliah  Algoritma  dan  Struktur  Data  pada  Semester  Genap  2022/2023.  Berdasarkan  dokumen Rencana  Pembelajaran  Semester  (RPS)  dapat  diketahui  bahwa  mata  kuliah  Algoritma  dan Struktur Data memiliki 4 Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (CPMK)[12]. CPMK yang pertama merupakan  softskill  yang  dibebankan  yaitu  mahasiswa  mampu  menguasai  materi  tentang kemampuan berkomunikasi dan berkolaborasi yang dibuktikan dengan menunjukkan kemampuan tersebut dalam setiap kegiatan. CPMK yang kedua yaitu mahasiswa mampu menerapkan struktur dasar  algoritma  sequence,  selection,  dan  loop.  CPMK  yang  ketiga  adalah    mahasiswa  mampu mengimplementasikan  algoritmik  modularisasi,  dan  operasi  program  menggunakan  fungsi, method,  sub  rutin,  dan  lainnya.  Sedangkan  CPMK  yang  terakhir  adalah  mahasiswa  mampu mengimplementasikan  struktur  data  linear  dan  non-linear  yang  sesuai  untuk  memelihara  dan mengelola  kumpulan  data  terkait  pada  memori  non-volatil.  Alternatif  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  semua  mahasiswa  kelas  SI2A  mata  kuliah  Algoritma  dan  Struktur  Data Semester  Genap  2022/2023  sejumlah  26  mahasiswa  yang  terdiri  dari  7  mahasiswa  mengulang mata kuliah dan 19 mahasiswa yang mengambil baru mata kuliah ini.
Langkah  ketiga  adalah  menentukan  kriteria  dan  sub  kriteria.  Kriteria-  kriteria  yang digunakan adalah yang diluar penilaian utama seperti nilai kuis, tugas, UTS, UAS, dan softskill. Kriteria pertama yang digunakan adalah jumlah latihan praktik yang dikerjakan.  Sewaktu dosen
744 Jatisi ISSN 2407-4322
E-ISSN 2503-2933
memberikan  materi,  dosen  juga  akan  memberikan  latihan  yang  dapat  dikerjakan  oleh  semua mahasiswa pada saat itu juga. Latihan yang diberikan berbeda dengan tugas dimana bobot tingkat kesulitan  latihan  biasanya  bisa  diselesaikan  selama  perkuliahan  berlangsung.  Kriteria  kedua adalah ketepatan waktu dalam pengumpulan tugas. Pada penilaian utama, dosen hanya menilai tugas  yang  dikumpulkan  mahasiswa,  adakalanya  tidak  mempertimbangkan  ketepatan  waktu mahasiswa  dalam  pengumpulan  tugas.  Sub  kriteria  pada  kriteria  ketepatan  waktu  dalam pengumpulan  tugas  adalah  selalu  tepat  waktu  artinya  seluruh  tugas  yang  dikumpulkan  tepat waktu, cukup tepat waktu artinya lebih dari 50% yang tugas yang dikumpulkan mahasiswa tepat waktu. Kurang tepat waktu artinya kurang dari 50% tugas yang dikumpulkan mahasiswa  tepat waktu.  Selalu  tidak  tepat  waktu  artinya  seluruh  tugas  yang  dikumpulkan  mahasiswa  selalu terlambat.  Kriteria  keaktifan  mahasiswa  selama  perkuliahan  dilihat  dari  apakah  mahasiswa mampu menjawab, mengajukan pertanyaan, memberikan pendapat, membaca materi perkuliahan sebelum  materi  diajarkan.    Kriteria  keempat  adalah  sikap  mahasiswa  selama  perkuliahan mencakup  apakah  mahasiswa  memperhatikan  dan  mengikuti  dengan  baik  apa  yang  diajarkan. Kriteria  kelima  adalah  presensi  kehadiran.  Sesuai  pedoman  akademik,  mahasiswa  akan  bisa mengikuti Ujian Akhir Semester (UAS) apabila presensi kehadiran >75%. Dengan memasukkan presensi  kehadiran  akan  memotivasi  mahasiswa  yang  selalu  hadir.  Kriteria  dan  sub  kriteria berdasarkan peringkat atau prioritas dapat dilihat pada Tabel 1
Tabel 1 Kriteria dan Sub Kriteria
No Kriteria Sub Kriteria C1 Jumlah  latihan  praktek  yang dikerjakan > 30 21 - 30 11 - 20 < 10 Tidak Pernah Mengerjakan Latihan C2 Ketepatan waktu dalam pengumpulan tugas Selalu Tepat Waktu Cukup Tepat waktu Kurang Tepat Waktu Selalu Tidak Tepat Waktu Tidak Pernah Mengumpulkan Tugas C3 Keaktifan mahasiswa selama perkuliahan Sangat Aktif Aktif Cukup Aktif Kurang Aktif Tidak Aktif C4 Sikap mahasiswa selama perkuliahan Sangat Baik Baik Cukup Baik Kurang Baik Tidak Baik C5 Presensi kehadiran 100% Hadir >= 90% >= 80% >= 70% >=60%
Langkah  berikutnya  menghitung  bobot  menggunakan  pembobotan  ROC  ( Rank  Order Centroid )  untuk  setiap  kriteria,  ini  dilakukan  berdasarkan  pada  peringkat  yang  telah  diberikan pada tahap sebelumnya yaitu kriteria pada peringkat pertama adalah jumlah latihan praktik yang dikerjakan,  peringkat  berikutnya  adalah  ketepatan  waktu  dalam  pengumpulan  tugas,  kriteria selanjutnya  adalah  keaktifan  mahasiswa    selama  perkuliahan,  kriteria  berikutnya  adalah  sikap
Jatisi
Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 711-727 E- ISSN 2503-2933 745
mahasiswa  selama  perkuliahan,  dan  kriteria  ranking  terakhir  adalah  presensi  kehadiran. Berikutnya  adalah  menghitung  pembobotan  ROC  untuk  setiap  sub  kriteria  menggunakan perhitungan  Rank  Of  Centroid  dengan  cara  yang  sama  untuk  mendapatkan  nilai  bobot  setiap kriteria. Secara umum pembobotan ROC dapat dirumuskan seperti persamaan 1 berikut [7]:
W k = 1 k ∑ ( 1 𝑖 ) k 𝑖=1 (1)
Keterangan :
W         = Nilai Pembobotan Kriteria
K = Jumlah Kriteria
I
= Nilai alternatif
Bobot kriteria 1 dan sub kriteria 1 didapat dari perhitungan sebagai berikut: 1 / 1 = 1 1 / 2 = 0.5 1 / 3 = 0.333 1 / 4 = 0.25 1 / 5 = 0.2 W1  = 2.283 / 5 = 0.457
Bobot kriteria 2 dan sub kriteria 2 didapat dari perhitungan sebagai berikut: 1 / 2 = 0.5 1 / 3 = 0.333 1 / 4 = 0.25 1 / 5 = 0.2 W2  = 1.283 / 5 = 0.257
Bobot kriteria 3 dan sub kriteria 3 didapat dari perhitungan sebagai berikut: 1 / 3 = 0.333 1 / 4 = 0.25 1 / 5 = 0.2 W3  = 0.783 / 5 = 0.157
Bobot kriteria 4 dan sub kriteria 4 didapat dari perhitungan sebagai berikut: 1 / 4 = 0.25 1 / 5 = 0.2 W4  = 0.45 / 5 = 0.090
Bobot kriteria 5 dan sub kriteria 5 didapat dari perhitungan sebagai berikut: 1 / 5 = 0.2 W5  = 0.2 / 5 = 0.040
Berdasarkan  perhitungan  sebelumnya  dapat  disimpulkan  bahwa  bobot  kriteria  jumlah latihan  praktik  yang  dikerjakan  (W1)  adalah  0.457  dan  bobot  kriteria  ketepatan  waktu  dalam pengumpulan  tugas  (W2)  adalah  0.257,  sedangkan  bobot  untuk  kriteria  keaktifan  mahasiswa selama  perkuliahan  (W3)  adalah  0.57  dan  bobot  untuk  kriteria  sikap  mahasiswa  selama perkuliahan  (W4)  adalah  0.090  terakhir  bobot  untuk  kriteria  presensi  kehadiran  (W5)  adalah 0.040. Bobot setiap kriteria dan sub kriteria dapat dilihat pada tabel 2
Tabel 2 Bobot Kriteria dan Sub Kriteria
Kriteria dan Sub Kriteria Bobot
746 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 711-727 E-ISSN 2503-2933
C1 Jumlah latihan praktek yang dikerjakan 0.457 > 30 0.457 21 - 30 0.257 11 - 20 0.157 < 10 0.090 Tidak Pernah Mengerjakan Latihan (0) 0.040 C2 Ketepatan waktu dalam pengumpulan tugas 0.257 Selalu Tepat Waktu (ST) 0.457 Cukup Tepat waktu (CT) 0.257 Kurang Tepat Waktu (KT) 0.157 Selalu Tidak Tepat Waktu (TT) 0.090 Tidak Pernah Mengumpulkan Tugas (TP) 0.040 C3 Keaktifan mahasiswa selama perkuliahan 0.157 Sangat Aktif (SA) 0.457 Aktif (A) 0.257 Cukup Aktif (CA) 0.157 Kurang Aktif (KA) 0.090 Tidak Aktif (TA) 0.040 C4 Sikap mahasiswa selama perkuliahan 0.090 Sangat Baik (SB) 0.457 Baik (B) 0.257 Cukup Baik (CB) 0.157 Kurang Baik (KB) 0.090 Tidak Baik (TB) 0.040 C5 Presensi kehadiran 0.040 100% Hadir 0.457 >= 90% 0.257 >= 80% 0.157 >= 70% 0.090 >=60% 0.040
Langkah  selanjutnya  adalah  mengisi  nilai real kriteria  setiap  alternatif  atau  setiap mahasiswa.  Nilai  real  C1,  C2,  C3,  dan  C4  diisi  langsung  oleh  dosen  pengampu  mata  kuliah Algoritma dan Struktur Data Kelas SI2A Semester Genap 2022/2023. Pada kriteria 1 C1 nilai 0 diberikan  jika  mahasiswa  tersebut  tidak  pernah  mengerjakan  latihan  selama  perkuliahan.  Pada kriteria 2 C2 diberikan keterangan ST merupakan Selalu Tepat Waktu, CT adalah Cukup Tepat Waktu, KT adalah Kurang Tepat Waktu, TT adalah Selalu Tidak Tepat Waktu, TP adalah Tidak Pernah Mengumpulkan Tugas.
Pada  kriteria  3  C3  diberikan  keterangan  SA  adalah  Sangat  Aktif,  A  adalah  Aktif,  CA adalah  Cukup  Aktif,  KA  adalah  Kurang  Aktif  dan  TA  adalah  Tidak  Aktif.  Pada  kriteria  4  C4 diberikan keterangan SB adalah Sangat Baik, B adalah Baik, CB adalah Cukup Baik, KB adalah Kurang Baik, TB adalah Tidak Baik. Sedangkan nilai real kriteria 4 C4 presensi kehadiran diambil langsung dari aplikasi akademik. Nilai real kriteria mahasiswa SI2A mata kuliah Algoritma dan Struktur Data Semester Genap 2022/2023 dapat dilihat pada Tabel 3.
Jatisi
Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 711-727 E- ISSN 2503-2933 747
NPM C1 C2 C3 C4 C5 1822240099 0 CT CA CB 71,59 1822240103 12 ST CA CB 78,41 1822240130 0 TP KA CB 25,00 1822240145 6 KT CA B 77,27 1923240045 3 TT A B 78,41 1923240052 0 TT KA CB 60,23 1923240055 10 CT A B 81,82 2226240006 6 ST SA SB 100,00 2226240011 28 ST SA SB 100,00 2226240014 23 ST A CB 89,77 2226240021 26 ST SA SB 100,00 2226240023 12 CT A B 96,59 2226240036 12 CT A B 100,00 2226240044 26 ST SA B 100,00 2226240045 12 ST A B 100,00 2226240046 8 ST A B 93,18 2226240059 18 ST A B 96,59 2226240060 28 CT SA SB 100,00 2226240094 20 ST A B 95,45 2226240095 26 ST SA B 100,00 2226240106 28 ST SA B 100,00 2226240108 14 ST SA SB 93,18 2226240109 5 KT KA B 92,05 2226240129 0 TP KA CB 15,91 2226240171 8 ST CA B 71,59 2226240172 7 KT CA B 93,18
Langkah selanjutnya adalah melakukan normalisasi terhadap nilai real setiap alternatif mahasiswa  sesuai  dengan  bobot  sub  kriteria.  Kemudian  menghitung  nilai utility dari  hasil normalisasi nilai setiap kriteria setiap alternatif mahasiswa yang hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4.  Perhitungan  nilai utility menggunakan  persamaan  2  dan  hasil  normalisasi  serta  nilai  utility setiap kriteria dapat dilihat pada Tabel 4.
U i (a i ) =  100% 𝑥 (𝐶 𝑖 −𝐶_ min ) (C maks −C_ min ) (2)
Keterangan : U i (a i ) = nilai utility kriteria ke-i untuk kriteria ke-i C i = nilai kriteria ke-i C min = nilai kriteria minimal C max = nilai kriteria maksimal
Tabel 4 Normalisasi dan Nilai Utility Setiap Kriteria
748 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 711-727 E-ISSN 2503-2933
NPM Normalisasi Utility C1 C2 C3 C4 C5 C1 C2 C3 C4 C5 1822240099 0,04 0,257  0,157  0,157 0,09  0,00  0,52  0,18  0,00  0,12 1822240103 0,157  0,457  0,157  0,157 0,09  0,54  1,00  0,18  0,00  0,12 1822240130 0,04 0,04 0,09  0,157 0,04  0,00  0,00  0,00  0,00  0,00 1822240145 0,09 0,157  0,157  0,257 0,09  0,23  0,28  0,18  0,33  0,12 1923240045 0,09 0,09  0,257  0,257 0,09  0,23  0,12  0,46  0,33  0,12 1923240052 0,04 0,09 0,09  0,157 0,04  0,00  0,12  0,00  0,00  0,00 1923240055 0,09 0,257  0,257  0,257  0,157  0,23  0,52  0,46  0,33  0,28 2226240006 0,09 0,457  0,457  0,457  0,457  0,23  1,00  1,00  1,00  1,00 2226240011 0,257  0,457  0,457  0,457  0,457  1,00  1,00  1,00  1,00  1,00 2226240014 0,257  0,457  0,257  0,157  0,157  1,00  1,00  0,46  0,00  0,28 2226240021 0,257  0,457  0,457  0,457  0,457  1,00  1,00  1,00  1,00  1,00 2226240023 0,157  0,257  0,257  0,257  0,257  0,54  0,52  0,46  0,33  0,52 2226240036 0,157  0,257  0,257  0,257  0,457  0,54  0,52  0,46  0,33  1,00 2226240044 0,257  0,457  0,457  0,257  0,457  1,00  1,00  1,00  0,33  1,00 2226240045 0,157  0,457  0,257  0,257  0,457  0,54  1,00  0,46  0,33  1,00 2226240046 0,09 0,457  0,257  0,257  0,257  0,23  1,00  0,46  0,33  0,52 2226240059 0,157  0,457  0,257  0,257  0,257  0,54  1,00  0,46  0,33  0,52 2226240060 0,257  0,257  0,457  0,457  0,457  1,00  0,52  1,00  1,00  1,00 2226240094 0,157  0,457  0,257  0,257  0,257  0,54  1,00  0,46  0,33  0,52 2226240095 0,257  0,457  0,457  0,257  0,457  1,00  1,00  1,00  0,33  1,00 2226240106 0,257  0,457  0,457  0,257  0,457  1,00  1,00  1,00  0,33  1,00 2226240108 0,157  0,457  0,457  0,457  0,257  0,54  1,00  1,00  1,00  0,52 2226240109 0,09 0,157 0,09  0,257  0,257  0,23  0,28  0,00  0,33  0,52 2226240129 0,04 0,04 0,09  0,157 0,04  0,00  0,00  0,00  0,00  0,00 2226240171 0,09 0,457  0,157  0,257 0,09  0,23  1,00  0,18  0,33  0,12 2226240172 0,09 0,157  0,157  0,257  0,257  0,23  0,28  0,18  0,33  0,52
Berikutnya menghitung nilai akhir menggunakan rumus metode SMARTER yang dapat dilihat pada  persamaan  3  kemudian  mengurutkan  peringkat/ ranking sesuai  dengan  nilai  akhir  yang didapat. Hasil nilai akhir dan ranking dapat dilihat pada Tabel 5.
U h =   ∑ 𝑊 𝑘 𝑈 ℎ (𝑋 ℎ𝑘 ) 𝐾 𝑘=1 (3)
Keterangan : U h = Nilai Akhir W k = Bobot dari kriteria k U h (X hk ) = nilai utility kriteria ke k untuk alternative ke-n
Jatisi
Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 711-727 E- ISSN 2503-2933 749
Tabel 5 Nilai Akhir SMARTER
NPM Nilai Smarter NA Ranking C1 C2 C3 C4 C5 1822240099 0,00  0,13  0,03  0,00  0,00  0,17 18 1822240103 0,25  0,26  0,03  0,00  0,00  0,54 9 1822240130 0,00  0,00  0,00  0,00  0,00  0,00 20 1822240145 0,11  0,07  0,03  0,03  0,00  0,24 16 1923240045 0,11  0,03  0,07  0,03  0,00  0,24 16 1923240052 0,00  0,03  0,00  0,00  0,00  0,03 19 1923240055 0,11  0,13  0,07  0,03  0,01  0,35 14 2226240006 0,11  0,26  0,16  0,09  0,04  0,65 6 2226240011 0,46  0,26  0,16  0,09  0,04  1,00 1 2226240014 0,46  0,26  0,07  0,00  0,01  0,80 4 2226240021 0,46  0,26  0,16  0,09  0,04  1,00 1 2226240023 0,25  0,13  0,07  0,03  0,02  0,50 11 2226240036 0,25  0,13  0,07  0,03  0,04  0,52 10 2226240044 0,46  0,26  0,16  0,03  0,04  0,94 2 2226240045 0,25  0,26  0,07  0,03  0,04  0,64 7 2226240046 0,11  0,26  0,07  0,03  0,02  0,48 12 2226240059 0,25  0,26  0,07  0,03  0,02  0,63 8 2226240060 0,46  0,13  0,16  0,09  0,04  0,88 3 2226240094 0,25  0,26  0,07  0,03  0,02  0,63 8 2226240095 0,46  0,26  0,16  0,03  0,04  0,94 2 2226240106 0,46  0,26  0,16  0,03  0,04  0,94 2 2226240108 0,25  0,26  0,16  0,09  0,02  0,77 5 2226240109 0,11  0,07  0,00  0,03  0,02  0,23 17 2226240129 0,00  0,00  0,00  0,00  0,00  0,00 20 2226240171 0,11  0,26  0,03  0,03  0,00  0,43 13 2226240172 0,11  0,07  0,03  0,03  0,02  0,26 15

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Form 1 adalah form input kelas mahasiswa. Form ini bertujuan untuk menyimpan data semester,  kode  mata  kuliah,  nama  mata  kuliah,  jumlah  sks, kelas,  nama  dosen  pengampu,  dan npm serta nama mahasiswa yang terdaftar pada kelas tersebut. Data mahasiswa dapat diambil dari data  aplikasi  web  akademik  sehingga  pengguna  tinggal  pilih  file  excel  dari  akademik  dan menekan tombol simpan untuk menyimpan data ke dalam database. Tampilan form input kelas mahasiswa dapat dilihat pada Gambar 1.
750 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 711-727 E-ISSN 2503-2933
Gambar 1. Tampilan Form Input Kelas Mahasiswa
Form berikutnya adalah form input nilai real, nilai real yang diinput adalah nilai real C1, jumlah latihan praktik, C2 ketepatan waktu pengumpulan tugas, C3 keaktifan mahasiswa selama perkuliahan, dan C4 yaitu sikap mahasiswa selama perkuliahan.  Pengguna memilih kelas, mata kuliah    dan  semester  pada  combobox  kelas  lalu  menekan  tombol  tampil  data  sehingga datagridview  akan  menampilkan npm,  nama,  serta  kolom C1,C2,  C3,  dan  C4.  Pada kolom  C2 ketepatan waktu, pengguna dapat memilih datagridview combo box column dengan pilihan ST - Selalu Tepat Waktu, CT  - Cukup Tepat Waktu, KT  - Kurang Tepat Waktu, TT  - Selalu Tidak Tepat Waktu, dan TP - Tidak Pernah Mengumpulkan Tugas. Pada kolom C3 keaktifan mahasiswa memiliki pilihan SA - Sangat Aktif,  A – Aktif, CA - Cukup Aktif,         KA - Kurang Aktif, TA - Tidak Aktif. Pada kolom C4 sikap mahasiswa memiliki pilihan SB - Sangat Baik, B – Baik, CB -  Cukup Baik,  KB  -  Kurang  Baik, TB  -  Tidak  Baik. Pengguna  dapat  menekan  tombol  simpan untuk  menyimpan  inputan  nilai  real  kriteria  1  sampai  4  atau  memilih  tombol  bersih  untuk mengosongkan isian kolom kriteria. Tampilan input nilai kriteria 1- 4 dapat dilihat pada Gambar 2.
Jatisi
Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 711-727
751

## Gambar 2 Tampilan Input Nilai Real C1, C2, C3, C4
Dikarenakan  data  presensi  mahasiswa  dapat  diambil  dari  aplikasi  akademik,  maka diperlukan form untuk melakukan import data excel presensi ke dalam sistem dan menyimpannya ke  dalam  database  sebagai  nilai  kriteria  C5.  Tampilan  form  import  presensi  mahasiswa  dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3 Tampilan Import Presensi Mahasiswa
Berikutnya  adalah  melakukan  normalisasi  terhadap  nilai  real  C1,  C2,  C3,  C4  dan menghitung  nilai  utility  untuk  setiap  kriteria  dan  setiap  mahasiswa,  kemudian  lakukan perhitungan  smarter.  Nilai  akhir  didapat  dari  penjumlahan  seluruh  nilai  perhitungan  smarter kriteria untuk setiap mahasiswa.  Form hasil perhitungan dapat dilihat pada Gambar 4.
752 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 711-727 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 4 Form Hasil Perhitungan SMARTER
Form  yang  terakhir  adalah  form  pemberian  point  dimana  pengguna  dapat  menginput  terlebih dahulu besaran point yang akan diberikan untuk setiap ranking lalu memilih kelas dan menekan tombol  tampil.  Pengguna  yaitu  dosen  pengampu  dapat  menyimpan  besaran  point  ke  dalam database berdasarkan tanggal, dan kelas. Tampilan point mahasiswa dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5 Form Point Mahasiswa
Sistem pendukung keputusan ini telah diuji cobakan untuk memberikan point tambahan pada UTS mata kuliah Algoritma dan Struktur Data kelas SI2A Semester Genap 2022/2023. Pemberian point  berdasarkan  system  pendukung  keputusan  ini  dinilai  lebih  objektif  karena  tidak  hanya  1
Jatisi
Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 711-727 E- ISSN 2503-2933 753
kriteria saja sebagai penilaian namun  terdapat 5 kriteria diluar penilaian utama. Selain itu, setelah diinformasikan kriteria kriteria yang masuk penilaian membuat mahasiswa lebih baik dalam hal mengurangi atau tidak lagi terlambat mengumpulkan tugas, sering mengerjakan latihan praktik dikelas, serta mulai aktif, dan bersikap baik selama perkuliahan berlangsung.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  sistem  pendukung  keputusan  pemberian  pemberian  point  tambahan perkuliahan menggunakan metode SMARTER dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Metode Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique  Exploiting  Rank (SMARTER) dapat  digunakan  sebagai  salah  satu  metode  perhitungan  pengambilan  keputusan pemberian point tambahan perkuliahan
2. Fitur  pengambilan  keputusan  yang  memberikan  informasi  tentang  nilai  akhir, ranking, dan point telah membantu dosen untuk memberikan  point tambahan lebih objektif
3. Kriteria  yang  digunakan  yakni  jumlah  latihan  praktik  yang  dikerjakan,  ketepatan waktu  dalam  pengumpulan  tugas,  keaktifan,  sikap  mahasiswa  selama  perkuliahan dan  presensi  kehadiran  dinilai  cocok  sebagai  kriteria  pemberian  point  tambahan perkuliahan
4. Terdapat  fitur  pemberian  point  kepada  ranking  1  sampai  10  dapat  menyesuaikan dengan situasi kondisi kelas. Namun masih dinilai masih objektif sesuai dengan nilai akhir dari kriteria masing-masing mahasiswa.

## 5. SARAN
Sarannya  adalah  dapat  melakukan  evaluasi  lebih  lanjut  terkait  sistem  pendukung keputusan yang digunakan dan bisa mencoba menggunakan metode  selain Simple Multi Attribute Rating  Technique  Exploiting  Rank (SMARTER)  untuk  mengetahui  perbandingan  hasil  dari metode yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P. S. S. Informasi, “Rencana Strategis Pencapaian Program Studi Sistem Informasi Tahun 2021-2025.” Program Studi Sistem Informasi, Palembang, pp. 1–27, 2021.
[2] P. Leidig and H. Salmela, “The ACM/AIS IS2020 Competency Model for Undergraduate Programs  in  Information  Systems:  A  Joint  ACM/AIS  Task  Force  Report,” Commun. Assoc. Inf. Syst. , vol. 50, no. 1, 2022, doi: 10.17705/1CAIS.05021.
[3] P. S. S. Informasi, “KURIKULUM PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI 2022.” Program Studi Sistem Informasi, Palembang, pp. 1–2, 2022.
[4] T.  Tinaliah  and  T.  Elizabeth,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Peminatan Program  Studi  Teknik  Informatika  Menggunakan  Metode  SAW,” JATISI  (Jurnal  Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , 2019, doi: 10.35957/jatisi.v5i2.137.
[5] T.  Elizabeth,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Asisten  Dosen  Menggunakan Metode SAW,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 1, 2020, doi:
754 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 711-727 E-ISSN 2503-2933
10.35957/jatisi.v7i1.221.
[6] T.  Elizabeth,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Potongan  Harga  Pada  Toko Bangunan Dunia Baru Menggunakan Metode SMARTER,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 2, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.2521.
[7] H. Pratiwi, “Buku Ajar Sistem Pendukung Keputusan,” Sist. Pendukung Keputusan , 2016, doi: 10.1063/1.1935433.
[8] S. Hidayat, Tulus, and P. Sirait, “Weighting Optimization of Decision Matrix in Fuzzy TOPSIS Using SMARTER Method,” in Journal of Physics: Conference Series , 2019, vol. 1235, no. 1, doi: 10.1088/1742-6596/1235/1/012034.
[9] A. Saleh, “Penerapan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique Exploiting Rank dalam Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Asisten Laboratorium Komputer,” Masy. Telemat. dan Inf. , vol. 8, 2018.
[10] S.  Fadli,  M.  Ashari,  H.  Asyari,  and  A.  S.  Pardiansyah,  “Implementation  of  the  AHP- SMARTER Method in the Decision Support System for Giving Sanctions for Violation of Student Disciplines,” JISA(Jurnal Inform. dan Sains) , vol. 5, no. 1, pp. 1–11, Jun. 2022, doi: 10.31326/jisa.v5i1.1049.
[11] M.  Afdal,  W.  Ramadhan,  and  W.  Putri,  “Implementasi  Metode  Simple  Multi  Attribute Rating Technique Exploiting Rank (SMARTER) Untuk Pendukung Keputusan Pemberian Reward,” Indones.  J.  Inform.  Res.  Softw.  Eng. ,  vol.  3,  no.  1,  2023,  doi: 10.57152/ijirse.v3i1.532.
[12] T.  Dosen,  “Rencana  Pembelajaran  Semester  (  Rps  )  (  Algoritma  Dan  Struktur  Data  ) Rencana Pembelajaran Semester ( Rps ),” no. 14. Palembang, pp. 1–27, 2022.