eISSN 2722-9886   pISSN 1411-6669 https://jurnal.unej.ac.id/index.php/MIMS/index
Penerapan simple  multi  attribute  rating  technique  exploiting  ranks method dalam pemilihan jenis tanaman pangan di Desa Bandar Kwala
(Implementation of simple multi attribute rating technique exploiting ranks method in the selection of food plant species in Bandar Kwala Village)
Sartika Dewi *, Hendra Cipta, Sajaratud Dur
Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Medan Deli Serdang, Sumatera Utara 20353, Indonesia
*korespondensi: sartikadewitkj2@gmail.com
Receive: 18-02-2023, accepted: 20-07-2023

## Abstract
In the field of agriculture  in Indonesia, there are forms or types of plants, one of which is food crops. Currently, the food crops that develop in Bandar Kwala village are rice, corn, peanuts, and cassava. So that there is competition for nutrient absorption between plants and  many  types  of plant-disturbing organisms that appear and cause farmers to experience crop failure, the selling price in the market is not proportional to the price of the seeds they buy and the care they do. For each  type  of  plant  that  is  planted,  it  is  necessary  to  pay  attention  to  the  factors  that  affect  the growth of a plant, one of which is land management, seeding, fertilization and pest control. The purpose of this research is to apply the SMARTER method to get the ranking of plants suitable for  planting  on  agricultural  land  in  Bandar  Kwala  village  based  on  food  crop  criteria.  In  the SMARTER  method,  the  ranking  results  are  obtained  by  looking  at  the  final  value  obtained  by each alternative, where the alternative rice plant gets a final value of 0.9581 as the first rank, the cassava plants alternative gets a final value of 0.2628 as the second rank, the alternative to peanut plant gets the final score was 0.2354 as the third rank, and the alternative maize crop obtained a final score of 0.0899 as the fourth rank.
Keywords: Plant, decision, rank, SMARTER
MSC2020: 90B50

## 1. Pendahuluan
Pertanian  adalah  kegiatan  dimana  orang  menggunakan  sumber  daya  hayati  untuk menghasilkan  makanan,  bahan  baku  industri  atau  sumber  energi  dan  untuk  mengola lingkungan  mereka.  Pemanfaatan  sumber  daya  hayati  yang  tergolong  dalam  pertanian dapat dipahami sebagai budidaya tanaman [ 1 ].
Peluang  usaha  di  bidang  pertanian  di  Indonesia  kini  sangat  menjanjikan,  dan  sangat berbeda  dengan  masa  sebelumnya  [ 2 ].  Salah  satu  desa  yang  sebagian  masyarakat  nya bermata pencaharian sebagai petani ialah Desa Bandar Kwala dimana desa ini merupakan desa  yang  terletak  di  Kecamatan  Galang,  Kabupaten  Deli  Serdang,  Provinsi  Sumatera Utara  Indonesia.  Desa  masih  memiliki  banyak  potensi  yang  belum  tergarap  dan memerlukan kegiatan ekonomi untuk mengembangkan dan meningkatkan perekonomian masyarakat  desa  sehingga  berdampak  positif  bagi  lingkungan  sosial  masyarakat  [ 3 ]. Kegiatan  ekonomi  masyarakat  adalah  kegiatan  warga  atau  masyarakat  sekitar  yang bertujuan untuk mencapai kesejahteraan  social [ 4 ]. Dalam pertanian Indonesia terdapat bentuk atau jenis tumbuhan salah satunya adalah  tanaman pangan, tanaman palawija dan tanaman  hortikultura  [ 5 ].  Setiap  jenis  tanaman  yang  ditanam  harus  memperhatikan faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tumbuh  suatu  tanaman  tersebut  [ 6 ]  salah  satunya seperti pengolahan lahan, pembibitan, pemupukan serta pengendalian hama.
Pada  saat  ini  tanaman  yang  berkembang  di  desa  Bandar  kwala  ialah  tanaman  pangan, seperti padi, jagung, kacang tanah dan singkong/ubi kayu [ 7 ], sehingga terjadi persaingan penyerapan  unsur  hara  antar  tanaman  dan  banyaknya  jenis  organisme  pengganggu tanaman yang muncul [ 8 ], oleh karena hal ini pula petani sering mengalami gagal panen, harga  jual dipasar tidak sebanding dengan  harga bibit  yang  mereka  beli dan perawatan yang  mereka  lakukan  [ 9 ].  Maka  untuk  mengatasi  hal  ini  diperlukan  pemilihan  jenis tanaman di desa Bandar Kwala. Dalam menentukan pemilihan jenis tanaman yang cocok untuk ditanam atau dikembangkan di desa Bandar Kwala, digunakan konsep yaitu konsep sistem pendukung keputusan [ 10 ], Michael S.Scott Morton pertama kali memperkenalkan konsep sistem pendukung keputusan dengan istilah Management Decision System [ 11 ].
Pada penelitian sebelumnya (Nurdin, Fazar Fahrozi, Mutammimul Ula,dan Muthmainah, 2022)  yaitu  Sistem  pendukung  keputusan  penentuan  jenis  tanah  yang  cocok  untuk tanaman  pangan  menggunakan  metode Simple  Multi  Attribute  Ratting  Technique Exploiting Ranks (SMARTER) dan Simple Additive weighting (SAW). Dalam pekerjaan ini metode smarter dan saw sangat membantu dalam menentukan tanah yang cocok untuk ditanami  tanaman  pangan,  yaitu  padi.  Dimana  penerapan  metode  smarter  untuk pembobotan kriteria tanah dan penerapan metode saw untuk perangkingan, mendapatkan nilai tertinggi sebesar 0.824286 [ 12 ]. Dalam penelitian (Muhammad Anang Ramadhan, dkk, 2018) yaitu penerapan metode Simple Multi Attribute Ratting Technique Exploiting Ranks (SMARTER)  dalam  rekomendasi  pemilihan  lokasi  pembangunan  perumahan  di Pekanbaru,  dimana  sistem  pendukung  keputusan  yang  dibangun  dapat  menempatkan rangkaian nilai dari perhitungan yang diperoleh. Melalui metode Simple Multi Attribute Ratting  Technique  Exploiting  Ranks (SMARTER)  dari  pengembangan  perumahan alternatif terbsesar hingga terkecil untuk membantu pengelola dan pengembang membuat keputusan  yang  tepat  [ 13 ].  Berdasarkan  kedua  kajian  tersebut,  metode Simple  Multi Attribute Ratting Technique Exploiting Ranks (SMARTER) ialah modifikasi dari metode Simple  Multi  Attribute  Ratting  Technique (SMART)  [ 14 ]  dapat  digunakan  untuk
menentukan  jenis  tanaman  yang  cocok  untuk  dibudidayakan  sesuai  kriteria  atau persyaratan untuk menumbuhkan tanaman tersebut [ 15 ].
Berdasarkan  beberapa  fakta  diatas  dan  permasalahan  yang  terjadi  pada  Desa  Bandar Kwala,  maka  tujuan  penelitian  ini  menerapkan  sistem  pendukung  keputusan  dengan menggunakan  metode Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique  Exploiting  Ranks (SMARTER) sebagai solusi untuk pemilihan jenis tanaman berdasarkan penilaian kriteria dan perangkingan.  Kriteria yang digunakan ialah kriteria-kriteria tumbuh tanaman serta mengurutkan sesuai dengan tingkat kepentingan kriteria tersebut dalam pemilihan jenis tanaman yang cocok ditanam pada lahan pertanian desa Bandar Kwala.

## 2. Metodologi
Karya penelitian ini merupakan penelitian terapan pada pemilihan jenis tanaman. Dimana penelitian  yang  bertujuan  untuk  menguji,  menerapkan  dan  mengevaluasi  kemampuan teori  terapan  untuk  memecahkan  masalah  secara  praktis  ini  disebut  penelitian  terapan [ 16 ]. Penelitian  dilakukan  melalui  analisis  langsung  terhadap  data  yang  diperoleh  dari hasil  penyebaran  kuesioner  secara  acak  di  desa  Bandar  Kwala  yang  menggambarkan gambaran  faktual dan akurat tentang fakta, karakteristik dan hubungan  fenomena  yang diteliti. Pada penelitian ini informasi yang diperoleh berupa data numerik.
Secara  umum  sistem  pendukung  keputusan  ialah  membuat  keputusan  melibatkan pemilihan  satu  opsi  daripada  beberapa  opsi  lainnya  berdasarkan  serangkaian  kriteria. Salah satu metode sistem pendukung keputusan diantaranya yaitu metode Simple Multi Attribute  Rating  Technique  Exploiting  Ranks (SMARTER),  dimana  pada  metode  ini digunakan untuk menyelesaikan masalah pemilihan jenis tanaman [ 17 ].
Simple  Multi  Attribute  Ratting  Technique  Exploiting  Ranks (SMARTER)  merupakan teknik  pengambilan  keputusan  multikriteria,  dimana  Edward  pertama  kali mempresentasikan  metode Simple  Multi  Attribute  Ratting  Technique (SMART)  pada tahun 1971, dan  namanya diganti  menjadi teknik yang  lebih cerdas  yaitu Simple Multi Attribute Ratting Technique Exploiting Ranks (SMARTER) pada tahun 1994 [ 18 ]. Teknik pengambilan keputusan multikriteria ini didasarkan pada teori bahwa setiap pilihan terdiri dari  beberapa  kriteria  nilai,  dan  setiap  kriteria  memiliki  bobot  yang  menggambarkan kepentingannya  dalam  kaitannya  dengan  kriteria  lain  [ 19 ]. Pada  pembobotan Simple Multi  Attribute  Ratting  Technique  Exploiting  Ranks (SMARTER)  digunakan  rumus Ranks Order Centroid (ROC), dimana pada hasil hanya terdapat angka antara 0 sampai 1 untuk memudahkan membandingkan nilai setiap alternatif. Pembobotan metode Simple Multi Attribute Ratting Technique Exploiting Ranks (SMARTER) lebih akurat dan jelas dibandingkan dengan metode Simple Multi Attribute Ratting Technique (SMART) yang pembobotan akan diberikan langsung oleh seseorang pengambil keputusan sehingga tidak
mencerminkan jarak dan prioritas masing-masing kriteria [ 20 ]. Adapun langkah-langkah pada  metode Simple Multi Attribute Ratting Technique Exploiting Ranks (SMARTER) [ 21 ]:
1. Menentukan alternatif dan kriteria dalam pemilihan jenis tanaman pangan.
2. Menentukan prioritas kriteria
3. Menghitung bobot setiap kriteria, digunakan rumus Ranks Order Centroid (ROC):
1 1 k k i k W k i         
4. Menghitung nilai utility yang diperlukan sebelum menghitung nilai akhir dengan menggunakan rumus:
      min min 100% i i i maks C C U a C C    
5. Menghitung  nilai  akhir  pada  pembobotan Simple  Multi  Attribute  Ratting Technique  Exploiting  Ranks (SMARTER)  digunakan  rumus Ranks  Order Centroid (ROC), dimana pada hasil hanya terdapat angka antara 0 sampai 1 untuk memudahkan  membandingkan  nilai  setiap  alternatif,  dan  masing-masing alternatif digunakan rumus:
  1 k n k n nk k U W U X   
6. Perangkingan dan selesai.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Metode Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique  Exploiting (SMARTER)  merupakan metode yang digunakan dalam pemilihan jenis tanaman pangan di desa Bandar Kwala, dimana metode Simple Multi Attribute Ratting Technique Exploiting Ranks (SMARTER) ialah metode keputusan multi kriteria yang menjadi dasar teknik pengambilan keputusan multi  kriteria  ini.  Secara  teori,  bahwa  setiap  pilihan  terdiri  dari  beberapa  kriteria  yang memiliki nilai dan setiap kriteria memiliki bobot yang menggambarkan kepentingannya dibandingkan  dengan  kriteria  lainnya  [ 22 ],  berikut  tahapan  yang  terdapat  pada  metode Simple Multi Attribute Ratting Technique Exploiting Ranks (SMARTER).

## 3.1 Menentukan Alternatif dan Kriteria
Langkah  awal  yang  harus  dilakukan  ialah  menentukan  alternatif  dan  kriteria.  Pada penelitian ini terdapat 4 alternatif diantaranya yaitu seperti Tabel 1.

## Tabel 1. Alternatif tanaman pangan
Pada  proses  pemilihan  jenis  tanaman  pangan  juga  terdapat  beberapa  kriteria  yang mendukung  untuk  pemilihan  jenis  tanaman  pangan,  diantaranya  seperti  pengolahan lahan, pemupukan, pembibitan dan pengendalian hama. Kriteria tersebut disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Kriteria tanaman pangan
No. Kode Kriteria Kriteria 1 C 1 Pengolahan lahan 2 C 2 Pembibitan 3 C 3 Pemupukan 4 C 4 Pengendalian hama

## 3.2 Menentukan Prioritas Kriteria
Prioritas  kriteria  atau  urutan  kepentingan  masing-masing  kriteria  ditentukan  oleh pengambil keputusan sebanyak empat kriteria, kemudian diurutkan sesuai dengan tingkat kepentingan  kriteria  yang  diperoleh  dari  hasil  wawancara  dan  penyebara    kuesioner. Tingkat prioritas ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Prioritas kriteria tanaman pangan
Kode Kriteria Kriteria Prioritas C 1 Pengolahan lahan 1 C 2 Pembibitan 2 C 3 Pemupukan 3 C 4 Pengendalian hama 4
Berdasarkan  Tabel  3,  kriteria  pengelolaan  lahan  merupakan  langkah  awal  yang  harus dilakukan  sebelum  menanam  tanaman,  sehingga  kriteria  pengelolaan  lahan  merupakan yang  terpenting  dalam  urutan  kepentingannya.  Selain  itu,  kriteria  juga  memiliki subkriteria dan prioritasnya, dimana subkriteria tersebut terdiri dari tiga tingkatan sesuai yang terlihat pada Tabel 4.
No. Kode Alternatif Alternatif 1 A 1 Padi 2 A 2 Jagung 3 A 3 Kacang Tanah 4 A 4 Singkong/Ubi kayu

## Tabel 4. Prioritas subkriteria
Kriteria Subkriteria Prioritas Pengolahan lahan Menggunakan Traktor 1 Menggunakan Cangkul 2 Menggunakan Hewan Ternak 3 Pembibitan Bibit Varietas Unggul 1 Bibit Varietas Import 2 Bibit Varietas Lokal 3 Pemupukan Pupuk Organik 1 Pupuk Anorganik 2 Pupuk Buatan 3 Pengendalian hama Pestisida Kimia 1 Pestisida Hayati 2 Pestisida Nabati 3

## 3.3 Menghitung Bobot Untuk Setiap Kriteria
Setelah  menentukan  kriteria  yang  digunakan  dan  kepentingan  kriteria  tersebut,  bobot masing-masing kriteria dan subkriteria dihitung dengan rumus pembobotan Rank Order Centroid (ROC):
𝑊 𝑘 = 1 𝑘 ∑ 𝑘 𝑖=𝑘 ( 1 𝑖 ) .
Hasil perhitungan bobot setiap kriteria disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Bobot kriteria tanaman pangan
No. Kode Kriteria Kriteria Bobot ( 𝑊 𝑘 ) 1 C 1 Pengolahan Lahan 0,5208 2 C 2 Perbenihan 0,2708 3 C 3 Pemupukan 0,1458 4 C 4 Pengendalian hama 0,0625
Setelah  bobot  kriteria,  nilai  normalisasi  masing-masing  kriteria  pada  Tabel  5  diubah sesuai  dengan  nilai  bobot  subkriteria,  dimana  subkriteria  juga  ditentukan  bobot Rank Order Centroid (ROC), hasil bobot subkriteria disajikan pada Tabel 6.
Setelah  mendapatkan  hasil  dari  pembobotan Rank  Order  Centroid (ROC)  kriteria  dan subkriteria,  langkah  selanjutnya  adalah  mengubah  nilai  subkriteria  kedalam  nilai alternatif.

## Tabel 6. Bobot subkriteria
No Kriteria Subkriteria Prioritas Bobot C 1 Pengolahan lahan Menggunakan Traktor 1 0,611 Menggunakan Cangkul 2 0,277 Menggunakan Hewan Ternak 3 0,111 C 2 Pembibitan Bibit Varietas Import 1 0,611 Bibit Varietas Lokal 2 0,277 3 0,111 C 3 Pemupukan Pupuk Organik 1 0,611 Pupuk Anorganik 2 0,277 Pupuk Buatan 3 0,111 C 4 Pengendalian hama Pestisida Kimia 1 0,611 Pestisida Hayati 2 0,277 Pestisida Nabati 3 0,111 Tabel 7. Data transformasi tanaman pangan Kode Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 A 1 Padi 1 1 1 2 A 2 Jagung 3 2 3 3 A 3 Kacang Tanah 2 3 3 1 A 4 Singkong/Ubi kayu 2 2 3 3
Setelah data transformasi didapatkan, maka dilakukan normalisasi nilai kriteria dari setiap alternatif yang diperoleh pada Tabel 7 dengan menggunakan acuan bobot subkriteria pada Tabel  6,  setiap  kriteria  memiliki  tiga  bobot  subkriteria.  Nilai-nilai  hasil  normalisasi keempat alternatif disajikan pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil normalisasi nilai kriteria
Kode Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 A 1 Padi 0,611 0,611 0,611 0,277 A 2 Jagung 0,111 0,277 0,111 0,111 A 3 Kacang Tanah 0,277 0,111 0,111 0,611 A 4 Singkong/Ubi Kayu 0,277 0,277 0,111 0,111

## 3.4 Menghitung Nilai Utility
Hasil  normalisasi  nilai  kriteria  didapatkan,  kemudian  dilakukan  proses  pencarian  nilai utility,  yang  diperoleh  dengan  mengalikan  nilai  bobot  alternatif  dengan  bobot  kriteria menggunakan persamaan berikut:
𝑈 𝑖 (𝑎 𝑖 ) = 100% × (𝐶 𝑖 −𝐶 𝑚𝑖𝑛 ) (𝐶 𝑚𝑎𝑥 −𝐶 𝑚𝑖𝑛 )
Perhitungan nilai utility dari setiap alternative, disajikan pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil nilai utility Kode Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 A 1 Padi 1 1 1 0,332 A 2 Jagung 0 0,332 0 0 A 3 Kacang Tanah 0,332 0 0 1 A 4 Singkong/Ubi kayu 0,332 0,332 0 0

## 3.5 Menghitung Nilai Akhir
Dari hasil perhitungan nilai utility maka selanjutnya melakukan penghitungan nilai akhir masing-masing kriteria terhadap alternatif digunakan persamaan:
𝑈 𝑛 = ∑ 𝑘 𝑘=1 𝑊 𝑘 𝑈 𝑛 (𝑋 𝑛𝑘 ) .
Adapun hasil dari perhitungan nilai akhir disajikan pada Tabel 10.
Tabel 10 Hasil nilai akhir Kode Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 Nilai Akhir Persentase (%) A 1 Padi 0,5208  0,2708  0,1458 0,0207 0,9581 95,81 A 2 Jagung 0 0,0899 0 0 0,0899 08,99 A 3 Kacang Tanah 0,1729 0 0 0,0625 0,2354 23,54 A 4 Singkong/Ubi kayu 0,1729  0,0899 0 0 0,2628 26,28

## 3.6 Perangkingan
Setelah  perhitungan  nilai  akhir  diperoleh  hasilnya,maka  selanjutnya  dilakukan perangkingan,  dimana  nilai  akhir  diurutkan  dari  nilai  yang  tertinggi  sampai  nilai  yang terendah. Alternatif yang memiliki nilai akhir tertinggi ialah merupakan alternatif yang menempati  rangking  pertama  atau  yang  terbaik  untuk  ditanam  pada  lahan  pertanian  di desa Bandar Kwala. Adapun perangkingan alternatif disajikan pada Tabel 11.
Tabel 11. Hasil perangkingan alternatif
Kode Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 Nilai Akhir Persentase (%) Rank A 1 Padi 0,5208  0,2708  0,1458  0,0207  0,9581 95,81 1 A 2 Singkong/ Ubi kayu 0,1729  0,0899 0 0 0,2628 26,28 2 A 3 Kacang Tanah 0,1729 0 0 0,0625  0,2354 23,54 3 A 4 Jagung 0 0,0899 0 0 0,0899 08,99 4
Pada Tabel 11 diketahui bahwa alternatif A 1 yaitu padi yang memiliki nilai akhir tertinggi sebesar 0,9581. Sehingga padi  merupakan tanaman pangan terbaik  yang dapat  ditanam pada lahan pertanian di Desa Bandar Kwala.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian  yang dilakukan, pemilihan alternatif pengambil keputusan dalam pemilihan jenis tanaman pangan di Desa Bandar Kwala yang terdiri dari kriteria- kriteria  yang  telah  ditetapkan  seperti  pengolahan  lahan,  pembibitan,  pemupukan  dan pengendalian  hama  adalah  tanaman  padi  sebagai  peringkat  pertama  dengan  nilai  akhir 0,9581 atau persentase 95,81%, singkong/ubi kayu sebagai peringkat kedua dengan nilai akhir 0,2628 atau persentase 26,28%, kacang tanah sebagai peringkat ketiga dengan nilai akhir 0,2354 atau persentase 23,54%, dan jagung sebagai peringkat keempat atau terakhir dengan nilai akhir 0,0899 atau persentase 08.99%.

## Daftar Pustaka
[1] S.  Arwati, Pengantar  Ilmu  Pertanian  Berkelanjutan .  Makassar:  Cv.  Inti Mediatama, 2018.
[2] E.F. Laili and H.C. Diartho, “Pengembangan kawasan pertanian berbasis tanaman pangan di Kecamatan Wuluhan, Kabupaten Jember,” J. Reg. Rural Dev. Plan. , vol. 3, no. 2, pp. 209–217, 2018. [ CrossRef ]
[3] A.B. Iryana, “Pemberdayaan mayarakat petani dalam meningkatkan kesejahteraan hidup di Kecamatan Compeng Kabupaten Subang,” J. Acad. Praja , vol. 1, no. 2, pp. 125-140, 2018. [ CrossRef ]
[4] F. Khairad, M. Noer, and Mahdi, “Analisis pertumbuhan ekonomi kawasan sentra produksi subsektor tanaman pangan di Provinsi Sumatera Barat,” J. reggional Dev. Plan. , vol. 2, no. 2, pp. 171–184, 2018. [ CrossRef ]
[5] H.I M. Nur’aini, Mengenal Tanaman Hortikultura . Penerbit Duta, 2019.
[6] T. Purba et al. , Pupuk dan Teknologi Pemupukan . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2021.
[7] Purwono and H. Purnawati, Budidaya 8 Jenis Tanaman Pangan Unggul . Jakarta: Penebar Swadaya, 2007.
[8] A.  Rohman, Ensiklopedia:  Deskripsi,Filosofi,  Manfaat,  Budidaya,  dan  Peluang Bisnisnya . Karya Bakti (KBM) Indonesia, 2020.
[9] S.N.  Aidah, Strategi  Pertanian  Paling  Menguntungkan .  Yogyakarta:  KBM Indonesia, 2020.
[10]  T. Limbong, Muttaqin, and A. Iskandar, Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implemetasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[11]  Haudi, Teknik Pengambilan Keputusan . Solok Sumbar: Insan Cendekia Mandiri, 2021.
[12]  Nurdin,  F.  Fahrozi,  M.  Ula,  and  Muthmainah,  “Sistem  pendukung  keputusan penentuan  jenis  tanah  yang  sesuai  untuk tanaman  pangan  menggunakan  metode SMARTER dan SAW,” J. Inform. Pertan. , vol. 29, no. 2, pp. 83–94, 2020.
[13]  M. A. Ramadhan, C. Bella, Mustakim, R. Handinata, and A. Niam, “Implementasi metode SMARTER untuk rekomendasi pemilihan lokasi pembangunan rumah di Pekanbaru,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 42–47, 2018. [ CrossRef ]
[14]  Mega, V. Sihombing, and G.J. Yanris, “Penentuan tumbuh kembang balita dengan pengimplementasian metode simple multi atribute rating technique (SMART),” J. MEANS ( Media Inf. Anal. dan Sist. ), vol. 6, no. 1, pp. 56-60, 2021.
[15]  Z. Sjmsir, Pembangunan Pertanian Dalam Pusara Kearifan Lokal . Bandung: CV Sah Media, 2017.
[16]  Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D . Bandung: Penerbit Alfabeta, 2010.
[17]  H. Ardiansyah, M. B. S. Junianto, and S. Machfud, “Sistem penunjang keputusan penentuan  penerima  dana  bantuan  rumah  tidak  layak  huni  dengan  metode SMARTER dan TOPSIS pada Desa Rawakalong,” J. Saintekom , vol. 10, no. 1, pp. 26–36, 2020.
[18]  A.  Saleh,  “Penerapan  metode  simple  multi  attribute  rating  technique  exploiting rank  dalam  sistem  pendukung  keputusan  rekrutmen  asisten  laboratorium komputer.,” J. Masy. Temat. dan Inf. , vol. 8, no. 1, pp. 1–10, 2017.
[19]  D.  Haryanti,  H.  Nasution,  and  A.S.  Sukamto,  “Sistem  pendukung  keputusan seleksi  penerimaan  mahasiswa  pengganti  beasiswa  penuh  bidikmisi  Universitas Tanjungpura dengan menggunakan metode SMARTER,” J. Sist. dan Teknol. , vol. 4, no. 1, pp. 1-7, 2016. [ CrossRef ]
[20]  S.  Monalisa  and  A.  Wahid,  “Implementasi  metode  SMARTER  untuk  sistem pendukung keputusan pemilihan lahan kelapa sawit pada PT. Eka Dura Indonesia,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 7, no. 2, pp. 133–138, 2021. [ CrossRef ]
[21]  J. Rahmad, V. Sihombing, and Masrizal, “Implementasi metode SMARTER untuk rekomendasi  penerima  bantuan  raskin  masa  Covid  19,” J.  Media  Inform. Budidarma , vol. 5, no. 2, pp. 549-555, 2021. [ GreenVersion ]
[22]  M. Simarmata, A. Saleh, and M. Barkah, “Penerapan  metode SMARTER dalam sistem pendukung keputusan menentukan kualitas getah karet,” J. Masy. Telemat. dan Inf. , pp. 13–25, 2019.