## Penerapan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) Untuk Seleksi Penerimaan Bantuan Usaha Produktif

## Raihan Mahdy, Fitra Kurnia, Iwan Iskandar, Eka Pandu Cynthia
Fakultas Sains dan Teknologi, Jurusan Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Pekanbaru, Riau, Indonesia
Email: 1,* 11950115174@students.uin-suska.ac.id, 2 fitra.k@uin-suska.ac.id, 3 iwan.iskandar@uin-suska.ac.id,
4 eka.pandu.cynthia@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950115174@students.uin-suska.ac.id Submitted: 16/06/2023 ; Accepted: 30/06/2023 ; Published: 30/06/2023
Abstrak –Bantuan usaha produktif adalah bantuan yang diberikan guna meningkatkan kemampuan usaha, tergantung dari jenis usaha apa saja yang dijalankan. Tujuannya yaitu dapat mengembangkan produktivitas kerja dan juga menambah penghasilan. Adapun  penyaluran  bantuan  usaha  produktif  di  BAZNAS  Kota  Pekanbaru  masih  menggunakan  sistem  manual  dan  belum efektif, yang menjadikan proses tersebut memerlukan waktu yang cukup lama. Supaya proses penyeleksian menjadi efektif, maka dibuatlah sebuah sistem pengambilan keputusan pada seleksi penerimaan bantuan usaha produktif. Metode yang dipakai dalam  observasi  ini  adalah  metode  simple  multi  attribute  rating  technique  atau  SMART.  Adapun  dalam  observasi  ini menggunakan 6 kriteria dan 22 subkriteria. Sistem ini dirancang dengan bahasa pemrograman PHP dan Mysql. Hasil penerapan metode SMART dimana telah diujicoba pada 10 sample penerima diperoleh urutan nilai tertinggi sampai yang terkecil. Dengan nilai tertingginya adalah 0,75. Sistem ini sudah melakukan ujicoba dengan metode pengujian Blackbox serta user acceptance test (UAT) dengan hasil penilaian sebanyak 94,4%.
Kata Kunci: Metode; SMART; Bantuan Usaha Produktif; Kriteria; Sistem Penunjang Keputusan
Abstract– Productive business  assistance  is  assistance provided to  improve  business  capabilities,  depending  on  the type  of business being running. The goal is to develop work productivity and also increase income. As for the distribution of productive business assistance at BAZNAS Pekanbaru City, it still uses an old system and is not yet effective, so the process takes quite a long process. In order for the selection process to be effective, a decision system was created for the  alternative of recipients of  productive  business  assistance. The  method in this  research using  the simple  multi  attribute  rating technique  (SMART) method. This research uses 6 criteria and 22 sub-criteria. The application is build with using PHP and MySQL programming languages. The results of the application of the SMART method which has been tested on 10 sample recipients obtained the order of the highest value to the smallest. With the highest value is 0.75. This system has been tested using the Blackbox testing method and the user acceptance test (UAT) with an assessment final value is 94.4%.
Keywords : Method; SMART; Productive Business Assistance; Criteria; Decision Support System.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  teknologi  4.0  yang  saat  ini  pergerakannya  semakin  maju,  tentunya  tidak  terlepas  dari  peran  sistem informasi  yang  memberikan  kemudahan  pada  berbagai  sektor  pekerjaan.  Perkembangan  teknologi  informasi tersebut  dapat  dilihat  mengikuti  pada  berketergantungannya  manusia  terhadap  kebutuhan  informasi  dan  juga pergerakan teknologi informasi saat ini. Dengan adanya perkembangan dan penemuan berbagai macam teknologi ini tentunya dapat meningkatkan kemampuan dalam mengelola informasi. Untuk itu kemampuan dalam mengelola data-data dan informasi harus ditingkatkan lagi supaya lebih akurat dan efisien (Lulu Luciana dan kawan-kawan, 2019). Adapun menurut Hall (2001) memaparkan tentang sistem Informasi, ini adalah sistem yang dirancang oleh manusia, mencakup atas berbagai komponen yang terkomputerisasi dan bertujuan untuk menampung, menerima, dan mengelola data serta memfasilitasi informasi keluarannya kepada pemakainya.[1] Ada berbagai macam jenis sistem informasi yang ada di sekitar kita. Selain digunakan sebagai wadah untuk media informasi, namun sistem informasi juga sebagai sarana untuk menentukan keputusan.
Badan Amil Zakat (BAZNAS) Kota Pekanbaru merupakan sebuah lembaga resmi yang berada di tingkat kota yang  mempunyai  kewajiab dan tugas  untuk mengumpulkan  dan memberikan bantuan berupa zakat, infaq, serta sedekah. Selain menyalurkan kepada mustahik, badan amil zakat juga memberikan bantuan dana sosial ke masyarakat, baik itu bantuan usaha produktif, biaya pengobatan, pendidikan, dan lain sebagainya. Bantuan usaha produktif adalah bantuan yang diberikan kepada perorangan yang memiliki embrio usaha guna dapat menambah kemahiran  dalam  membuka  sumber  daya  ekonomi,  menambah  kualitas  dalam  berusaha  baik  itu  berupa  usaha rumahan,  hobi,  maupun  penjualan.  Serta  dapat  menambah  produktivitas  kerja,  menambah  keuntungan  dan memanifestasikan kemitraan usaha yang dapat menguntungkan satu sama lain.[2]
Dari  hasil  penelitian lapangan  dan wawancara yang telah  dilakukan,  kegiatan penyaluran bantuan usaha produktif di BAZNAS Kota Pekanbaru masih  menggunakan sistem manual  yaitu calon  penerima mendaftar ke BAZNAS. Kemudian melengkapi beberapa persyaratan yang diajukan yaitu mulai dari surat keterangan miskin, surat rekomendasi dari RT/RW setempat maupun surat rekomendasi dari UPZ. kemudian diproses dan ditetapkan berapa jumlah bantuan penerimanya sesuai dengan kemampuan BAZNAS. Perhitungannya masih menggunakan cara  manual  yaitu  dihitung  berdasarkan  besaran  RAB  yang  tertera  pada  surat  permohonan.  Selanjutnya  data tersebut diproses dan dibuat berita acara penerimaan bantuan kepada penerima. Hal yang menjadi permasalahan
dalam  menentukan  calon  penerima  bantuan  adalah  proses  pendataan  secara  manual  yang  dapat  menyebabkan proses  mendata calon  penerima  memerlukan waktu yang cukup lama.  Supaya dalam proses penyeleksian  dapat menjadi  efektif,  diperlukan  kriteria  pendukung  yang  dapat  membantu  dalam  penyeleksian  penerimaan  bantuan usaha  produktif.  Sehingga  dari  permasalahan  tersebut  akan  menerapkan  sistem  penunjang  keputusan  atau  SPK untuk studi kasus ini.
Sistem penunjang  keputusan  adalah salah satu  teknologi informasi  yang  terkomputerisasi yang memberi keleluasaan  untuk  pemecahan  masalah  serta  solusi  komunikatif  dari  permasalahan  yang  sifatnya  adalah semistruktural.  (McLeod  Jr.,  1998).[3]  Suatu  sistem  bisa  menentukan  keputusan  berdasarkan  pengamatan  atas kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Ada  banyak  sekali  metode  yang  dapat  diimplementasikan  dalam  menentukan alternatif  terbaik  dalam  penunjang  keputusan  mulai  dari  metode  AHP,  TOPSIS,  MOORA,  WASPAS,  OCRA, SMART,  MAUT,  ARAS  dan  masih  banyak  lagi  metode  yang  lainnya.[4]  Dalam  studi  kasus  ini,  penulis  akan mencoba megimplementasikan salah satu dari sekian banyak metode tersebut, yaitu metode simple multi attribute rating technique atau SMART dalam pembuatan sistem pendukung keputusan ini, karena metode ini merupakan teknik pengambilan keputusan yang bersifat  multiattribut dan penggunaannya yang sangat  cepat  dan sederhana sehingga metode ini paling banyak digunakan.
Ada  banyak  penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan  dengan  implementasi  metode  Simple  Multi Attribute Rating Technique (SMART) pada berbagai studi kasus. Misalnya dalam penentuan pendonor darah pada Palang  Merah  Indonesia  (PMI)  kecamatan  Tanjung  Morawa  yang  dilakukan  oleh  Ahmad  Fitri  Boy  dan  Dedi Setiawan [5]. Penelitian ini bertujuan dalam membantu petugas menentukan calon pendonor darah secara cepat dan  tepat.  Kemudian  penelitian  dari  Nur  Aprilia,  Budi,  dan  Magdalena  tentang  Penerimaan  Bantuan  Program Sembako  menggunakan metode  SMART  (Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique)  [6]  yang  bertujuan  dalam membantu petugas menyeleksi masyarakat yang kurang mampu yang dapat menerima bantuan tersebut. Penelitian yang sejenis juga dilakukan oleh Magrisa, Diah, dan juga Kusuma Wardhani (2018) yang berjudul implementasi metode  smart  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kegiatan  Ekstrakurikuler  Untuk  Siswa  SMA  [7]. penelitian  tersebut  bertujuan  agar  menemukan  solusi  dalam  membantu  siswa  SMA  dalam  memilih  kegiatan ekstrakurikuler  yang  ada  di  sekolah.  Dari  ketiga  penelitian  sebelumnya,  disimpulkan  bahwa  metode  ini  dapat menyelesaikan solusi secara cepat dan akurat.
Mengacu  pada  pendahuluan  yang  telah  dijabarkan  diatas,  penulis  berusaha  menerapkan  metode  Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) dalam sistem penunjang keputusan untuk seleksi penerimaan bantuan usaha produktif di BAZNAS Kota Pekanbaru. Sistem ini  dirancang dengan bahasa pemrograman PHP dan juga memakai  framework  codeiginter.  Tujuan  diadakan  pengamatan  ini  adalah  untuk  memudahkan  petugas  dalam menentukan calon penerima bantuan usaha produktif. Dengan adanya sistem ini, maka proses penentuan penerima bantuan usaha produktif di BAZNAS Kota Pekanbaru dilakukan secara lebih efektif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Penelitian Pendahulu
Metodologi penelitian merupakan serangkaian kegiatan dalam menemukan studi kasus yang membentuk rumusan masalah  dengan  dibantu  persepsi  penelitian  terdahulu  sehingga  dapat  dijadikan  analisa  agar  dapat  menemukan solusi  dan  kesimpulan.[8]  Berdasarkan  urutan  tahapan  penelitiannya,  berikut  ini  merupakan  tahapan-tahapan dalam pengumpulan data agar mendapatkan data yang dijadikan acuan dalam penelitian.
1. Penelitian Pendahuluan, adapun beberapa hal yang dilakukan dari tahapan ini adalah menentukan studi kasus untuk penelitian ke lapangan, serta menentukan metode apakah yang digunakan.
2. Pengumpulan  Data,  untuk  data  penelitian  ini  diperoleh  berkas  data  penerima  bantuan  usaha  produktif sebelumnya dan juga berdasarkan hasil dari wawancara dengan pihak BAZNAS Kota Pekanbaru.
3. Analisa  Masalah,  dalam  tahapan  ini  penulis  melakukan  pemilihan  dari  sample  alternatif  yang  digunakan. Sample data yang ditentukan sebanyak 10 alternatif penerima bantuan yang akan dijadikan sample pengujian berdasarkan kriteria yang sudah ditetapkan.
4. Pengaplikasian  Metode  SMART,  agar  memperoleh  hasil  yang  akurat,  penulis  menerapkan  metode  Simple Multi  Attribute  Rating  Technique  atau  SMART  sebagai  metode  untuk  menyeleksi  penerima  bantuan  usaha produktif. Sehingga hasil akhir yang diperoleh dapat menjadi acuan serta membantu petugas dalam menyeleksi calon penerima bantuan usaha produktif.
5. Implementasi,  tahapan  ini  merupakan  tahapan  perancangan  bersumber  pada  hasil  dan  analisa  perencanaan, sehingga sistem yang dirancang dapat berfungsi dengan baik.
6. Pengujian, dalam tahapan ini dilakukan ujicoba pada sistem agar memberi kepastian bahwa semua komponen telah diuji dan dapat diaplikasikan mengikuti pada apa yang direncanakan.
7. Kesimpulan, tahapan ini merupakan  bagian  terakhir dari sebuah penelitian. Dimana dalam tahapan ini akan diberikan kesimpulan final dari penelitian ini.
Dari beberapa tahapan tersebut, berikut ini gambaran penelitiannya.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Sistem Informasi
Sistem informasi mengacu pada istilah merupakan sebuah sistem didalam sebuah lembaga yang mengumpulkan keperluan  untuk  mengolah  proses  transfer  data  yang  menyokong  operasi,  dan  sifatnya  manajerial.  Pendapat berikutnya  juga  dipaparkan  oleh  John  F.  Nash  dalam  Yulia  Djahir  (2015:14),  Sistem  Informasi  adalah  suatu gabungan  dari  beberapa elemen seperti  manusia,  kelengkapan, atau alat teknologi berupa  media, prosedur, dan pengendalian yang dimaksud adalah menata jaringan komunikasi yang utama, serta proses atas transaksi-transaksi tertentu  dan  rutin  dalam  membantu  pengelola  dan  pemakai  dari  dalam  maupun  luar  lingkup  perusahaan  dan memberika wadah atas dasar dalam pengambilan keputusan yang benar.[9] Berdasarkan penjelasan dari beberapa pakar  diatas,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  informasi  merupakan  sebuah  wadah  atau  fasilitas  yang menggabungkan antara jaringan dan komunikasi sehingga menciptakan proses interaksi dan juga transaksi yang digunakan untuk mengolah sebuah data.

## 2.3 Sistem Penunjang Keputusan
Sistem Penunjang Keputusan adalah sebuah sistem informasi yang bersifat spesifik [10] yang memberikan wadah informasi,  pencerminan,  serta  memanipulasi  data.  Sistem  ini  juga  bertujuan  untuk  membantu  pengambilan keputusan pada situasi yang semistruktural maupun situasi yang instruktural. [3], [11] Adapun menurut sumber yang lain mejelaskan bahwa “Sistem Penunjang Keputusan merupakan sebuah sistem yang terkomputerisasi dan juga memiliki  tiga  elemen  yang sama-sama  berkaitan, yang terdiri  dari : (1)  Komponen bahasa, (2)  Komponen pengetahuan  dan  (3)  Komponen  pemrosesan  masalah  (Bonczek,  dkk  dalam  Nofriansyah,  Dicky  2014:1)  [5]. Sistem  Penunjang  Keputusan  mempunyai  beberapa  tujuan  menurut  Zulita  (2013)  diantaranya  memudahkan manajer dalam mengambil keputusan atas masalah yang semistruktural, menciptakan sokongan atas pertimbangan manajer dan tidak bermaksud untuk menggeser tugas sebagai seorang manajer, menambah efektifitas keputusan yang diambil oleh manajer lebih penting daripada melakukan pembaruan efisiensinya, serta mampu meningkatkan daya produksi dan menciptakan daya saing.[12]

## 2.4 Bantuan Usaha Produktif
Pengertian Bantuan Usaha Produktif mengacu pada peraturan mensos RI Nomor 2 Tahun 2019 tentang bantuan sosial usaha ekonomi produktif  (2019) adalah bantuan yang diberikan kepada perorangan yang memiliki embrio usaha  guna  dapat  menambah  kemampuan  dalam  membuka  akses  kedalam  sumber  daya  ekonomi,  menambah
ketangguhan  dalam  usaha,  mampu  menambah  daya  produksi  kerja,  menambah  keuntungan  dan  menciptakan kemitraan usaha yang dapat memberika keuntungan satu sama lain.[2] Sesuai dengan pengertian tersebut, dapat disimpulkan bahwa bantuan usaha produktif merupakan bantuan yang diberikan guna meningkatkan kemampuan usaha, tergantung dari jenis usaha apa saja yang ditekuninya. Tujuannya dapat meningkatkan produktivitas dan juga menambah penghasilan.

## 2.5 Metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART)
Metode simple multi attribute rating technique atau SMART adalah salah satu metode penunjang keputusan yang digagas oleh Edward sejak tahun 1977. Secara umum, metode ini bersifat komperensif dengan mempertimbangkan hal-hal  yang  sifatnya  adalah  kualitatif  dan  kuantitatif  [13]  dengan  penilaian  pada  tiap-tiap  kriteria  yang bervariatif[14].  Metode  ini  juga  menerapkan  linear  additive  model  untuk  membuat  spekulasi  pada  nilai  setiap alternatif  sehingga  penggunaannya  pun  menjadi  sangat  fleksibel  [15].  Adapun  menurut  Kustiyahningsih,  dkk. (2010, h.11), metode SMART adalah metode penentuan keputusan yang bersifat multiatribut[6]. Teknik penentuan keputusan tersebut mengacu kepada teori yang menerangkan bahwa dari tiap-tiap alternatif terdiri dari sejumlah kriteria yang mempunyai nilai-nilai dan setiap kriteria memiliki bobot [16] yang menggambarkan seberapa penting suatu atribut dibandingkan dengan atribut lain [17].  Pembobotan ini digunakan untuk menilai setiap alternatif agar diperoleh  alternatif  terbaik  [18].  Berikut  ini  merupakan  tahapan-tahapan  penyelesaian  menggunakan  metode SMART [19] diantaranya adalah : 1. Menetapkan kriteria yang akan digunakan.
2. Menentukan sub kriteria untuk setiap kriteria, kemudian memberikan nilai bobot untuk setiap sub kriteria.
3. Menentukan  normalisasi  bobot  untuk  setiap  kriteria,  fungsi  nya  adalah  untuk  mengukur  nilai  kinerja  yang ternormalisasi dari kriteria tersebut. Berikut ini adalah rumus normalisasi bobot.
Wj ∑𝑊𝑗 (1)
Dimana : Wj    = Normalisasi Bobot ∑Wj = Total Keseluruhan Normalisasi Bobot
4. Memberikan penilaian kriteria untuk masing-masing alternatif yang selanjutnya diubah kedalam bentuk nilai.
5. Menghitung nilai utility untuk setiap kriteria supaya dapat mengetahui alternatif mana yang layak atau yang tidak layak untuk dipilih. Nilai utility ini bergantung pada sifat kriterianya. Sifat kriteria terbagi kedalam dua jenis,  yaitu  kriteria  biaya  (cost)  dan  kriteria  keuntungan  (benefit).  Adapun  rumus  menghitung  nilai  utility adalah sebagai berikut.
Kriteria cost :
Ui (αi) = 𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑜𝑢𝑛𝑡 𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑚𝑖𝑛 (2) Kriteria benefit : Ui (αi) = 𝐶𝑜𝑢𝑛𝑡−𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑚𝑖𝑛 (3) Keterangan : Ui (ai) =  Nilai utility kriteria ke-1 untuk kriteria ke-i Cmax =  Nilai kriteria maksimal Cmin =  Nilai kriteria minimal Count i =  Nilai kriteria ke – i
6. Menghitung nilai keseluruhan utility u (αi) menggunakan rumus:
u (αi) ∑ 𝑚 𝑗=1 wj . ui (αi) (4) Dimana :
U(ai)
=  Nilai keseluruhan utility 7. Melakukan perangkingan akhir.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Pengujian Metode SMART
Dalam  proses  penilaian  keputusan  untuk  menentukan  penerima  bantuan  usaha  produktif,  dibutuhkan  adanya kriteria, dan penilaian alternatif. Terdapat beberapa kriteria yang dibutuhkan untuk menentukan penerima bantuan usaha produktif. Diantaranya adalah Jumlah pendapatan, status tempat tinggal, jumlah tanggungan keluarga, status kepemilikan  usaha,  jenis  usaha,  dan  RAB  (Rencana  Anggaran  Biaya).  Berikut  ini  kriteria  dalam  menentukan penerima bantuan usaha produktif.
Tabel 1. Kriteria yang digunakan untuk penerimaan bantuan usaha produktif
Kode Nama Kriteria Bobot  Sifat Kriteria C1 Jumlah Pendapatan 20 Benefit C2               Status Tempat Tinggal 20 Benefit C3 Jumlah Tanggungan Keluarga 15 Benefit C4 Status Kepemilikan Usaha 15 Benefit C5 Jenis Usaha 15 Benefit C6 RAB (Rencana Anggaran Biaya) 15 Benefit
Setelah  menentukan  kriteria  yang  digunakan,  maka  tahapan  berikutnya  adalah  menerapkan  sub  kriteria untuk setiap kriteria. Berikut ini adalah rincian tabel parameter dan nilai bobotnya untuk masing-masing kriteria.
Tabel 2. Parameter dan nilai bobot parameter untuk tiap-tiap kriteria
Nama Kriteria Parameter Bobot Jumlah Pendapatan Lebih dari 10 Juta 20 5-10 Juta 40 1-5 Juta 60 Kurang dari 1 Juta 80 Status Tempat Tinggal Milik Sendiri 20 Bebas Sewa 40 Kontrak 60 Tidak Punya Rumah 80 Jumlah Tanggungan Keluarga 1 orang 20 2 orang 40 3 orang 60 4 orang atau lebih 80 Status Kepemilikan Usaha Pemilik 40 Sewa 60 Jenis Usaha Usaha Bengkel 20 Usaha Rumahan 40 Peternakan 60 Kedai Harian 80 RAB (Rencana Anggaran Biaya) Kurang dari 2 Juta 20 2-5 Juta 40 5-10 Juta 60 Lebih dari 10 Juta 80
Berikutnya adalah menentukan normalisasi bobot yang berfungsi untuk mengukur nilai kinerja ternormalisasi dari kriteria yang sudah dicantumkan tadi.
Tabel 3. Normalisasi Bobot Kode Nama Kriteria Bobot  Normalisasi C1 Jumlah Pendapatan 20 0,2 C2               Status Tempat Tinggal 20 0,2 C3 Jumlah Tanggungan Keluarga 15 0,15 C4 Status Kepemilikan Usaha 15 0,15 C5 Jenis Usaha 15 0,15 C6 RAB (Rencana Anggaran Biaya) 15 0,15
Setelah menentukan data kriteria beserta sub kriteria yang dapat dijadikan alternatif untuk penilaian, maka tahapan selanjutnya adalah memberikan nilai kriteria untuk setiap alternatif. Dimana data yang dipakai adalah 10 sampel data alternatif penerima bantuan.  Adapun rincian  data alternatif para penerima bantuan usaha produktif adalah sebagai berikut.
Tabel 4. Data Awal Kode Nama C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 Jasmiati 5-10 Juta  Milik sendiri  5 orang  Pemilik Kedai harian 5-10 Juta A2 Hasny Hasanah 1-5 Juta Milik sendiri  3 orang  Pemilik Kedai harian 2-5 Juta A3 Safitriadi 1-5 Juta Milik sendiri  5 orang  Pemilik Kedai harian 5-10 Juta A4 Arie Febrian 1-5 Juta Kontrakan 3 orang Sewa Kedai harian 2-5 Juta A5 Normarita <1 Juta Milik sendiri  2 orang  Pemilik Kedai harian 2-5 Juta
Kode Nama C1 C2 C3 C4 C5 C6 A6 Yastimar 1-5 Juta Kontrakan 5 orang  Pemilik  Usaha rumahan 2-5 Juta A7 Refida Yanti <1 Juta Milik sendiri  3 orang  Pemilik  Usaha rumahan <2 Juta A8 Sariyan 1-5 Juta Bebas sewa 5 orang Sewa Kedai harian 2-5 Juta A9 Nurlela 5-10 Juta  Milik sendiri  3 orang   Pemilik Kedai harian 5-10 Juta A10 Nelmarsi 5-10 Juta  Milik sendiri  4 orang  Pemilik Kedai harian 5-10 Juta
Selanjutnya, kriteria data awal sebelumnya akan diubah ke dalam bentuk nilai.
Tabel 5. Data Alternatif Kode Nama C1  C2  C3  C4  C5  C6 A1 Jasmiati 40 20 80 40 80 60
A2 Hasny Hasanah 60 20 60 40 80 40 A3 Safitriadi 60 20 80 40 80 60 A4 Arie Febrian 60 60 60 60 80 40 A5 Normarita 80 20 40 40 80 40 A6 Yastimar 60 60 80 40 40 40 A7 Refida Yanti 80 20 60 40 40 20 A8 Sariyan 60 40 80 60 80 40 A9 Nurlela 40 20 60 40 80 60 A10 Nelmarsi 40 20 80 40 80 60 Nilai Max 80 60 80 60 80 60 Nilai Min 40 20 40 40 40 20
Selanjutnya yaitu menghitung nilai utility pada setiap kriteria. Berikut rincian contoh menghitung nilai utility-nya. 𝑈 𝑐 1 (Jasmiati)  = ( 40−40) (80−40) = 0
𝑈 𝑐 2 (Jasmiati)  = ( 20−20) (60−20) = 0
𝑈 𝑐 3 (Jasmiati)  = ( 80−40) (80−40) = 1
𝑈 𝑐 4 (Jasmiati)  = ( 40−40) (60−40) = 0
𝑈 𝑐 5 (Jasmiati)  = ( 80−40) (80−40) = 1
𝑈 𝑐 6 (Jasmiati)  = ( 60−20) (60−20) = 1
Berdasarkan perhitungan tersebut, maka diperoleh nilai utility-nya sebagai berikut :
Tabel 6. Nilai Keseluruhan Utility Kode Nama C1  C2  C3  C4  C5  C6 A1 Jasmiati 0 0 1 0 1 1
A2 Hasny Hasanah  0,5 0 0,5 0 1 0,5 A3 Safitriadi 0,5 0 1 0 1 1 A4 Arie Febrian 0,5 1 0,5 1 1 0,5 A5 Normarita 1 0 0 0 1 0,5 A6 Yastimar 0,5 1 1 0 0 0,5 A7 Refida Yanti 1 0 0,5 0 0 0 A8 Sariyan 0,5  0,5 1 1 1 0,5 A9 Nurlela 0 0 0,5 0 1 1 A10 Nelmarsi 0 0 1 0 1 1
Berikutnya adalah menentukan nilai akhir. Tahap ini menggunakan rumus persamaan utility yang  sudah didapat  dikalikan  dengan  normalisasi  bobot  pada  tiap-tiap  kriteria.  Selanjutnya  hasil  dari  persamaan  tersebut dijumlahkan untuk semua kriterianya. Adapun rumusnya adalah sebagai berikut :
u (αi) ∑ 𝒎 𝒋=𝟏 wj . ui (αi) (5) Berikut ini rincian perhitungannya : Jasmiati = (0,2*0) + (0,2*0) + (0,15*1) + (0,15*0) + (0,15*1) + (0,15*1) = 0,45 Hasny Hasanah = (0,2*0,5) + (0,2*0) + (0,15*0,5) + (0,15*0) + (0,15*1) + (0,15*0,5) = 0,4 Safitriadi = (0,2*0,5) + (0,2*0) + (0,15*1) + (0,15*0) + (0,15*1) + (0,15*1) = 0,55 Arie Febrian = (0,2*0,5) + (0,2*1) + (0,15*0,5) + (0,15*1) + (0,15*1) + (0,15*0,5) = 0,75 Normarita = (0,2*1) + (0,2*0) + (0,15*0) + (0,15*0) + (0,15*1) + (0,15*0,5) = 0,425 Yastimar = (0,2*0,5) + (0,2*1) + (0,15*1) + (0,15*0) + (0,15*0) + (0,15*0,5) = 0,525
Refida Yanti = (0,2*1) + (0,2*0) + (0,15*0,5) + (0,15*0) + (0,15*0) + (0,15*0) = 0,275 Sariyan = (0,2*0,5) + (0,2*0,5) + (0,15*1) + (0,15*1) + (0,15*1) + (0,15*0,5) = 0,725 Nurlela = (0,2*0) + (0,2*0) + (0,15*0,5) + (0,15*0) + (0,15*1) + (0,15*1) = 0,375 Nelmarsi = (0,2*0) + (0,2*0) + (0,15*1) + (0,15*0) + (0,15*1) + (0,15*1) = 0,45
Setelah menentukan perhitungan nilai akhir, tahap selanjutnya adalah melakukan perangkingan. Sehingga diperoleh hasil penentuan penerimaan bantuan usaha produktif berikut ini.
Tabel 7. Hasil Perankingan Akhir Alternatif Nama Nilai Ranking Hasil A4 Arie Febrian 0,75 #1 Layak A8 Sariyan 0,725 #2 Layak A3 Safitriadi 0,55 #3 Layak A6 Yastimar 0,525 #4 Layak A1 Jasmiati 0,45 #5 Layak A10 Nelmarsi 0,45 #6 Layak A5 Normarita 0,425 #7 Layak A2 Hasny Hasanah 0,4 #8 Tidak Layak A9 Nurlela 0,375 #9 Tidak Layak A7 Refida Yanti 0,275 #10 Tidak Layak
Mengacu  pada  hasil  urutan  perangkingan  diatas,  calon  penerima  bantuan  usaha  produktif  yang  layak menerima bantuan adalah alternatif dengan nilai yang tertinggi hingga terendah. Mengacu pada studi kasus di atas maka yang diprioritaskan adalah nilai yang tertinggi dengan batas nilai kelayakan adalah ≥ 0,4. Adapun hasil akhir dengan nilai utilitas (Ui) tertinggi adalah Arie Febrian dengan nilai 0,75. Sedangkan hasil akhir dengan nilai utilitas (Ui) terendah adalah Refida Yanti dengan nilai 0,275.

## 3.2 Implementasi
Tahapan  mengimplementasi  sistem  merupakan  tahapan  dalam  merealisasikan  pembuatan  sistem  yang  telah dianalisa  dan  dirancang  sebelumnya.  Tujuan  dari  implementasi  sistem  ini  adalah  untuk  memenuhi  kebutuhan sistem  [20]  serta  memberikan  gambaran  yang  spesifik  tentang  rancangan  tampilan  sistem.  Berikut ini  terdapat hasil  implementasi  Sistem  Penunjang  Keputusan  untuk  seleksi  penerimaan  bantuan  usaha  produktif  berbasis Website:
Halaman login adalah halaman pembuka dari sistem ini. Dimana pada tampilan ini akan melakukan login terlebih dahulu sebelum masuk kedalam sistem, baik sebagai admin maupun user.
Gambar 2. Tampilan Login
Tampilan  ini  adalah  halaman  dashboard  utama  admin,  dimana  fungsinya  sebagai  admin  dapat mengendalikan fitur yang terdapat di dalam sistem.
Tampilan ini merupakan halaman yang menampilkan serta menampung data-data kriteria yang ada didalam sistem.
Gambar 4. Menu Kriteria
Halaman ini digunakan untuk menambah data kriteria yang baru kedalam sistem. Pengguna harus mengisi form yang diperlukan untuk menambahkan data kriteria baru..
Gambar 5. Halaman Tambah Data Kriteria
Tampilan ini merupakan halaman yang menampilkan data-data sub kriteria untuk setiap kriteria.
Gambar 6. Menu Sub Kriteria
Tampilan ini merupakan halaman yang dipakai untuk menambahkan data sub kriteria yang baru pada setiap kriteria yang tersedia.
Tampilan ini merupakan halaman yang menampilkan data-data alternatif yang ada di dalam sistem.
Gambar 8. Menu Data Alternatif
Tampilan ini merupakan halaman yang digunakan untuk menambahkan data alternatif ke dalam sistem.
Gambar 9. Halaman Tambah Data Alternatif
Tampilan  ini  merupakan  halaman  yang  digunakan  dalam  melakukan  penilaian  pada  masing-masing alternatif..
Gambar 10. Menu Data Penilaian
Tampilan ini merupakan halaman yang digunakan untuk mengisi form penilaian dari beberapa kriteria yang telah dimasukkan kedalam sistem pada masing-masing kriteria.
Halaman  data  perhitungan  memperlihatkan  hasil  perhitungan  dari  penilaian  yang  telah  dilakukan sebelumnya.
Gambar 12. Halaman Data Perhitungan
Tampilan  ini  adalah  halaman  yang  memperlihatkan  hasil  perangkingan  akhir  dari  data  perhitungan sebelumnya.
Gambar 13. Menu Data Hasil Akhir
Tampilan ini merupakan halaman yang menampilkan data-data pengguna di dalam sistem. Selain itu juga berfungsi untuk mengelola dan menambahkan data pengguna baru kedalam sistem.
Gambar 14. Menu Data User
Tampilan  ini  adalah  halaman  utama  untuk  user,  dimana  pada  tampilan  utama  pengguna  ini  hanya menampilkan data profile dan data hasil akhir saja.

## 3.3 Pengujian User Acceptance Test (UAT)
Tujuan dari pengujian untuk mengukur sejauh mana pemakai memahami kegunaan dari aplikasi tersebut. Hasil dari  pengujian  ini  akan  mendapatkan  hasil  yang  menunjukkan  bahwasanya  aplikasi  yang  dirancang  sudah memenuhi ekspektasi dan dapat diterima oleh pengguna. Adapun perhitungan UAT ini menggunakan skala likert yang diuraikan tiap pertanyaan. Berikut ini adalah range penilaian UAT (User Acceptance Testing) :
Tabel 8. Range Penilaian UAT Nomor Keterangan Range 1 Sangat Setuju 100-75 2 Setuju 75-50 3 Cukup 50-25 4 Tidak Setuju 25-0
Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan  user  acceptance  test  (UAT)  terhadap  hasil  jawaban  dari  dua responden, selanjutnya akan ditentukan tingkat kepuasan terhadap sistem yang telah dirancang. Hasil pengujian UAT pada sistem penunjang keputusan untuk seleksi penerimaan bantuan usaha produktif diperoleh hasil sebesar 94,4  %.  Dengan  demikian,  hasil  tingkat  kepuasan  pengguna  berada  di  range  75-100  %  dan  termasuk  kedalam kategori sangat setuju.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  pengamatan  dan  analisa  sistem  penunjang  keputusan  yang  dilakukan  dalam  mengimplementasikan metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) untuk seleksi penerimaan bantuan usaha produktif, dapat disimpulkan bahwa metode ini termasuk metode yang bersifat multi kriteria sehingga penggunaanya sangat mudah  dan  sederhana.  Untuk  kriteria-kriteria  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini  diantaranya  adalah  jumlah pendapatan, status tempat tinggal, jumlah tanggungan keluarga, status kepemilikan usaha, jenis usaha, dan RAB (Rencana Anggaran Biaya). Hasil dari penjabaran metode simple multi attribute rating technique atau (SMART) untuk  seleksi  penerimaan  bantuan  usaha  produktif  yang  dilakukan  pada  10  sample  alternatif  sebagai  analisa, diperoleh informasi bahwa hasil nilai utilitas (Ui) yang tertinggi adalah alternatif A4 yaitu, Arie Febrian Fahrozi dengan nilai akhir sebesar 0,75 sehingga alternatif tersebut paling layak menerima bantuan sedangkan nilai utilitas (Ui) yang terendah adalah alternatif A7 yaitu, Refida Yanti dengan nilai akhir sebesar 0,275 sehingga tidak layak menerima bantuan. Mengacu pada hasil analisa dari kriteria-kriteria yang dipakai, diperoleh informasi penilaian UAT  sebanyak  94,4  %  dengan  penilaian  oleh  dua  orang  responden.  Rentang  penilaian  kepuasan  user  pada pengujian  menggunakan user acceptance test tergolong  kedalam  kelompok  Sangat  Setuju (SS) dan juga berada pada  rentang  nilai  75-100%.  Dari  hasil  penerapan  metode  SMART,  sistem  pendukung  keputusan  ini  dapat memberi kemudahan kepada petugas dalam menentukan calon penerima bantuan usaha produktif secara efektif.

## REFERENCES
[1]  A. Kadir, Pengenalan Sistem Informasi , Edisi Revisi. Yogyakarta: CV Andi Offset, 2014.
[2]  M.  Fakultas,  D.  Dan,  K.  Jurusan,  and  M.  Dakwah,  “PENGARUH  BANTUAN  MODAL  USAHA  PRODUKTIF TERHADAP PENINGKATAN PENDAPATAN MUSTAHIK PADA BAITUL MAL ACEH SKRIPSI Diajukan Oleh: HENNI APRILIA,” 2018.
[3]  S.  Kusumadewi,  G.  E.  Wahyuni,  and  S.  Mulyati, Sistem  Cerdas  dan  Pendukung  Keputusan  (Decision  Support  and Intelligence System) , Edisi Pertama. Yogyakarta: UII Press Yogyakarta, 2021.
[4]  M.  Mesran,  A.  Harahap,  and  F.  Nugroho,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Aplikasi  Chat  Terbaik  Dalam Mendukung Pembelajaran Daring di Masa Pandemi Covid Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory,” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) , vol. 4, no. 3, p. 474, Mar. 2023, doi: 10.30865/json.v4i3.5991.
[5]  A.  Fitri  Boy  and  D.  Setiawan,  “Penerapan  Metode  SMART  (Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique)  dalam Pengambilan Keputusan Calon Pendonor Darah pada Palang Merah Indonesia (PMI) Kecamatan Tanjung Morawa,” vol. 18, no. SAINTIKOM, pp. 202–218, 2019.
[6]  N. A. Rahayu, B. S. Ginting, and M. Simanjuntak, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN BANTUAN PROGRAM SEMBAKO MENGGUNAKAN METODE SMART (SIMPLE MULTI ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE) (STUDI KASUS : DINAS SOSIAL KOTA BINJAI),” Jurnal Sistem Informasi Kaputama , vol. 5, no. 1, 2021.
[7]  T.  Magrisa,  K.  Diah,  and  K.  Wardhani,  “IMPLEMENTASI  METODE  SMART  PADA  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KEGIATAN EKSTRAKURIKULER UNTUK SISWA SMA,” 2018.
[8]  S. Hafni Sahir, Metodologi Penelitian , Cetakan Pertama. Yogyakarta: Penerbit KBM Indonesia, 2021.
[9]  Dido Daniel, Maman, and Suwita Jaka, “ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM INFORMASI ADMINISTRASI KURSUS   BAHASA  INGGRIS  PADA  INTENSIVE  ENGLISH  COURSE  DI  CILEDUG  TANGERANG,” JURNAL IPSIKOM Vol. 8 No.1, Juni 2020 , vol. 8, no. 2338–4093, pp. 1–19, 2020.
[10] W. Purwadi, M. Rista, and A. Calam, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Pemasangan Lokasi Strategis Wifi.Id Pada Telkom (Studi Kasus Pada Pemsangan Wifi.Id Di Beberapa Lokasi Medan Menggunakan Metode Oreste,”
Jurnal  Sains  Manajemen  Informatika  dan  Komputer ,  vol.  19,  no.  1,  pp.  110–121,  2020,  [Online].  Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/
[11] A.  Hia  and  T.  Syahputra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Performance  Cleaning  Service  Menggunakan Metode  COPRAS,” JURNAL  SISTEM  INFORMASI  TGD ,  vol.  1,  pp.  157–171,  2022,  [Online].  Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi
[12] A. Budiman, Y. D. Lestari, Y. Fitri, and A. Lubis, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Pergururan Tinggi Terbaik Dengan Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting),” ALGORITMA: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika , vol. 4, no. 1, pp. 36–44, 2020.
[13] E. Putri and B. Sembiring, “Sitem Pendukung Keputusan Penentuan Jurusan Pada Tingkat SMK Menggunakan Metode SMART (Studi Kasus : SMK Negeri 2 Binjai) Decision Support System For Determining Departments at The Vocational School Level Using The SMART Method (Case Study : SMK Negeri 2 Binjai ),” 2021.
[14] H.  Hasugian  and  A.  Umar  Hamdani,  “Penerapan  Metode  SMART  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekrutmen Karyawan Baru,” vol. 7, no. 1, pp. 189–198, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5195.
[15] 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,” JURNAL  MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 6, no. 3, p. 1756, Jul. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4333.
[16] N. Sari, N. MKom, and T. Ria Pasaribu, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Zakat Menggunakan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) (STUDI KASUS: Kantor Baznas Kota Binjai),” Jurnal Sistem  Informasi Kaputama (JSIK) , vol. 6, no. 2, 2022, [Online]. Available: www.kaputama.ac.id//e-mail:
[17] C. Livia, S. Syahputra, and A. Sihombing, “Seminar Nasional Informatika (SENATIKA) Prosiding SENATIKA 2021 Sistem Pendukung Keputusan Bantuan Kelompok Usaha Bersama (KUBE) Menggunakan Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) (Studi Kasus : Dinas Sosial Kota Binjai),” Seminar Nasional Informatika (SENATIKA) , pp. 21–36, 2021.
[18] S. Retno and A. #1, “Penerapan Metode SMART Dalam Pengambilan Keputusan Penerima Beasiswa Yayasan AMIK Tunas Bangsa,” vol. 7, no. 3, 2019.
[19] M. Guntur and R. Yanto, “Penerapan Metode SMART untuk Seleksi Kelayakan Penerima Bantuan Pengembangan Usaha Pangan Masyarakat,” Telematika , vol. 12, no. 2, pp. 149–159, Aug. 2019, doi: 10.35671/telematika.v12i2.826.
[20] K.  T.  Bayu,  “PERANCANGAN  SISTEM  APLIKASI  PEMESANAN  MAKANAN  DAN   MINUMAN  PADA CAFETARIA NO  CAFFE DI  TANJUNG  BALAI  KARIMUN  MENGGUNAKAN  BAHASA  PEMOGRAMAN  PHP DAN MYSQL,” Jurnal TIKAR , vol. 1, no. 2, pp. 192–206, 2020.