## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN SISWA PENERIMA KERINGANAN BIAYA MENGGUNAKAN METODE SMART DI SMAN 1 MUNCAR
Feri Susmiyanto, Yosep Agus Pranoto, Ahmad Fahrudi Setiawan Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918120@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Sekolah  menjadi  pendidikan  yang  berpengaruh  besar  terhadap  masa  depan  anak  bangsa.  Pada  sekolah SMAN  1  Muncar,  seluruh  kegiatan  yang  berhubungan  dengan  pengolahan  data  nilai  siswa  masih  belum terkomputerisasi sehingga guru mata pelajaran masih menghitung nilai secara manual dan belum terdigitalisasi. Permasalahan tersebut menghambat program  yang ada di sekolah SMAN 1 Muncar, yaitu program pemberian keringanan  biaya untuk siswa berprestasi. Dan dari sekian banyak siswa, SMAN 1 Muncar belum  mempunyai sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  yang  dapat  menentukan  atau  merekomendasikan  siswa  berprestasi  yang mendapatkan keringanan biaya. Hal ini terjadi karena belum adanya aplikasi yang digunakan untuk menyimpan maupun  mengolah  nilai  siswa  yang  nantinya  dapat  menentukan  siswa  mana  yang  berpotensi  mendapatkan keringanan biaya. Penelitian ini menerapkan metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) adalah pendekatan  dalam  pengambilan  keputusan  berdasarkan  beberapa  kriteria  yang  mempunyai  nilai,  dengan keyakinan  bahwa  setiap  pilihan  terdiri  dari  kriteria  yang  memiliki  nilai  dan  setiap  kriteria  diberi  bobot.  Hasil penelitian  ini  berupa  informasi  siswa  yang  menjadi  siswa  berprestasi  dan  tidak  berprestasi  guna  dijadikan keputusan  pemberian  program  keringanan  biaya.  Berdasarkan  pengujian  program  menggunakan  metode confusion  matrix,  didapatkan akurasi  atau seberapa baik  model  mengklasifikasikan siswa berprestasi dan tidak adalah sebesar 94%.
Kata kunci :  metode SMART , SMAN 1 Muncar, Confusion Matrix.

## 1. PENDAHULUAN
Sekolah  menjadi  Lembaga  pendidikan  yang berpengaruh besar terhadap masa depan anak bangsa. Sehingga  perlu  diterapkan  suatu  sistem  yang  dapat digunakan  untuk  tujuan  mendidik  dengan  sebaik  – baiknya. Sistem tersebut memerlukan koordinasi yang baik antara tenaga pendidik, siswa dan pihak sekolah yang  bersangkutan.  Namun  dalam  penerapannya sering terjadi masalah yang bisa menghambat kegiatan belajar  mengajar  ataupun  program  penting  lainya dikarenakan masalah koordinasi yang kurang baik dari sumber data yang tidak terpusat.
Contohnya permasalahan pada sekolah SMAN 1 Muncar,  seluruh  kegiatan  yang  berhubungan  dengan pengolahan data nilai siswa masih belum terkomputerisasi sehingga guru mata pelajaran  masih menghitung nilai secara manual dan belum terdigitalisasi.  Permasalahan  tersebut  menghambat program yang ada di sekolah SMAN 1 Muncar, yaitu program  pemberian  keringanan  biaya  untuk  siswa berprestasi. Dan sistem yang masih berjalan sekarang yaitu  dengan  cara  memilih  siswa  yang  meraih peringkat  1  sampai  3  per  jurusan  IPA  dan  IPS, peringkat ini diambil dari setelah ujian kenaikan kelas 1  ke  kelas  2  lalu  selanjutnya  dilakukan  diskusi  oleh pihak  sekolah  guna  mempertimbangkan  pekerjaan orang tua siswa tersebut apakah siswa peraih peringkat layak  untuk  mendapat  keringan  biaya  atau  tidak. Program  pemberian  keringanan  biaya  ini  hanya diberikan untuk siswa yang akan naik di kelas 2 saja.
Dan dari sekian banyak siswa, SMAN 1 Muncar belum mempunyai sistem pendukung keputusan yang
dapat  menentukan  atau  merekomendasikan  siswa berprestasi  yang  mendapatkan  keringanan  biaya.  Hal ini  terjadi  karena  belum  adanya  aplikasi  yang digunakan untuk menyimpan maupun mengolah nilai siswa  yang  nantinya  dapat  menentukan  siswa  mana yang berpotensi mendapatkan keringanan biaya.
Berdasarkan  permasalahan  yang  ada,  maka penulis  melakukan  penelitian  dengan  judul  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Siswa  Penerima Keringanan Biaya Menggunakan Metode SMART Di Sman  1  Muncar”.  Penulis  menggunakan  metode SMART  (Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique) dikarenakan  metode  ini  dapat  memepertimbangkan banyak  faktor  atau  atribut  yang  mempengaruhi keputusan  diantaranya  faktor  atau  atribut  dari  nilai mata pelajran, nilai keaktifan, dan pekerjaan orangtua. Metode  SMART  juga  memberikan  pendekatan  yang terstruktur dalam membandingkan alternatif berdasarkan  atribut  yang  relevan.  Dengan  adanya penelitian  ini  diharapkan  SMAN  1  Muncar  dapat melakukan  pembagian  program  siswa  berprestasi dengan baik, sehingga permasalahan dapat berkurang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Merujuk  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Nungki Wibowo, Hani Zulfia Zahro dan kawan-kawan dalam  penelitianya  yang  berjudul  “PENENTUAN PEMBERIAN JENIS VAKSIN COVID-19 MENGGUNAKAN  METODE  SIMPLE  MULTI ATTRIBUTE  TECNIQUE  (SMART)  BERBASIS WEB”  yang  bertujuan  menentukan  pemilihan  jenis
vaksin  baru  pada  desa  kalikatir.  Hasil  dari  penelitian ini  berupa  sistem  informasi  yang  dapat  menentukan pemilihan  jenis  vaksin  baru  dengan  lebih  cepat  dan efektif sesuai dengan kriteria dan berupa detail vaksin dan jenis yang di pakai [1].
Menurut  Sukamto  dan  kawan-kawan  dalam penelitianya yang berjudul “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA BIDIKMISI MENGGUNAKAN  METODE  SMART”  pada penelitian  ini  menghasilkan  sistem  yang  memiliki kemampuan  untuk  mengelola  informasi  mahasiswa, memproses  data  calon  penerima  untuk  menghitung, serta  menyusun  laporan  tentang  jumlah  calon penerima  yang  diterima  dan  yang  ditolak.  Setelah melakukan 10 percobaan, ditemukan urutan nilai dari yang paling tinggi hingga yang terendah, dengan nilai tertinggi adalah 0,75 [2].
Menurut  Nanag  Tedi  Kurniadi,  Karsito  dan kawan-kawan  dalam  penelitianya  yang  berjudul “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Bantuan Beasiswa  Pada  Siswa  SMK  Menggunakan  Metode SMART” hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa sistem  pendukung  keputusan  untuk  penyeleksian penerima  beasiswa  telah  memiliki  kapabilitas  untuk mempermudah staf dalam menentukan hasil perhitungan kriteria penerima beasiswa [3].
Menurut  Agung  Prabowo  dan  Rozali  Toyib dalam  penelitianya  mengenai  “IMPLEMENTASI METODE SMART UNTUK PENETAPAN RANKING  SISWA  MENGGUNAKAN  PHP  DAN MYSQL yang bertujuan untuk memberikan informasi perankingan  siswa  berdasarkan  penilaian  siswa, sehingga  dapat  menjadi  referensi  dan  dapat menerapkan  penilaian  secara  online  dan  terstruktur [4].
Menurut  Hidayatus  Sibyan  dalam  penelitianya yang berjudul “IMPLEMENTASI METODE SMART PADA  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PENERIMA  BEASISWA  SEKOLAH”  Tujuan  dari penelitian  ini  dengan  tujuan  menciptakan  sebuah sistem  yang  dapat  memperlancar  tahapan  seleksi penerima  beasiswa  sehingga  mereka  sesuai  dengan urutan prioritas yang sesuai. Hasil akhir dari penelitian ini  adalah  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang menggunakan metode SMART, yang akan mendukung  pimpinan  SMK  Gema  Nusantara  dalam menentukan siswa yang layak menerima beasiswa [5].

## 2.2. SMAN 1 Muncar
SMAN  1  MUNCAR  atau  biasa  dikenal  dengan sebutan  smancar  merupakan  salah  satu  sekolah menengah  atas  negeri  yang  ada  di  kabupaten Banyuwangi. Sama dengan SMA pada umumnya masa Pendidikan  sekolah  di  SMAN  1  Muncar  di  tempuh dalam  3  tahun  belajar,  mulai  dari  kelas  X  atau  10 sampai kelas XII atau 12. Terdapat dua peminatan atau jurusan yang ada di SMAN 1 Muncar diantaranya IPA (Ilmu Pengetahuan Alam) dan IPS (Ilmu Pengetahuan Sosial).  Waktu  pembelajaran  di  SMAN  1  Muncar dilaksanakan  pada  waktu  pagi  hari  dan  dalam  satu
minggu  pembelajaran  dilakukan  sebanyak  6  kali pertemuan.  Sekolah  ini  sudah  terakreditasi  A berdasarkan sertifikat 200/BAP-S/M/SK/X/2016, juga masih berpegang pada kurikulum 2013.
Visi  yang  dimiliki  SMAN  1  Muncar  adalah Terwujudnya  sekolah  yang  memiliki  kepribadian tangguh, unggul dalam prestasi, berjiwa nasionalis dan agamis serta berwawasan global.
Sedangkan  misi  dari  SMAN  1  muncar  adalah sebagai berikut :
1. Membiasakan disiplin dan dedikasi yang tinggi.
2. Melaksanakan kegiatan lomba saint dan olah raga.
3. Meningkatkan nilai rata-rata UN 8,5.
4. Meningkatkan  jumlah siswa  yang  masuk jenjang Perguruan Tinggi.
5. Melaksanakan School Base Learning and School Base Management.
6. Membiasakan akhlak mulia dalam perilaku
7. kehidupan di sekolah dan di masayarakat.

## 2.3. PHP (PHP: Hypertext Preprocessor)
PHP:  Hypertext  Preprocessor  adalah  bahasa scripting yang banyak digunakan untuk pengembangan  web.  Tergolong  sebagai  perangkat lunak  open  source  yang  diatur  dalam  aturan  general purpose  licences  (GPL).  Fungsi  utama  PHP  adalah memungkinkan para pengembang web untuk menyisipkan  kode  PHP  di  dalam  dokumen  HTML untuk  membuat  tampilan  yang  lebih  dinamis  dan interaktif.  Server  web  kemudian  akan  mengeksekusi kode PHP tersebut sebelum mengirimkan hasilnya ke browser pengguna.
PHP memiliki sintaks yang mirip dengan bahasa pemrograman C dan mengintegrasikan dengan baik ke dalam kode HTML. Memungkinkan para pengembang untuk  membangun  aplikasi  web  yang  dapat berkomunikasi dengan basis data, mengolah formulir, menghasilkan  konten  dinamis,  dan  melaksanakan tugas  lainnya  yang  diperlukan  dalam  pengembangan web. Keuntungan utama dari PHP meliputi kemudahan  penggunaan,  integrasi  dengan  basis  data, dukungan lintas platform, dan komunitas pengembang yang besar yang terus memperkaya bahasa ini dengan pustaka dan teknologi yang baru [6].
2.4. Metode Simple Multti Atribute Rating Teqnique
SMART  (Simple  Multi  Attribute  Rating Technique)  adalah  pendekatan  dalam  pengambilan keputusan  multi  kriteria  yang  diperkenalkan  oleh Edward pada tahun 1977.  Prinsip dasar dalam teknik ini adalah bahwa setiap opsi terdiri dari berbagai faktor yang  dinilai,  dan  setiap  faktor  diberi  bobot  yang mencerminkan tingkat signifikansinya dalam perbandingan dengan faktor lainnya [1].
Berikut langkah-langkah metode SMART [7]:
1. Langkah 1 : Menentukan kriteria.
2. Langkah  2  :  menentukan  berapa  persen  besar bobot dari keriteria tersebut selanjutnya dilakukan normalisasi.
𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 = 𝑤𝑗 ∑ 𝑤𝑗 (1)
Keterangan : 𝑤𝑗 : bobot suatu kriteria
∑ 𝑤𝑗 : total bobot semua kriteria
3. Langkah  3  :    memberikan  penilaian  terhadap setiap alternatif dengan kriteria yang ditetapkan.
4. Langkah  4  :  hitung  utility  nilai  untuk  setiap kriteria.
𝑢𝑖(𝑎𝑖) = 100 = (𝐶𝑜𝑢𝑡𝐼−𝐶𝑚𝑖𝑛) (𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑚𝑖𝑛) % (2)
Keterangan : ui(ai) : nilai kriteria ke 1 untuk kriteria ke-i. Cmax : nilai maksimal kriteria.
Cmin : nilai minimal kriteria.
CoutI : nilai ke-i pada kriteria.
5. Langkah 5 :  hasil akhir.

## 2.5. Confusion Matrix
Confusion Matrix merupakan alat evaluasi visual yang digunakan dalam pembelajaran mesin. Kolom di dalamnya  mencerminkan  hasil  prediksi  kelas, sementara baris mencerminkan hasil kelas sebenarnya. Confusion  Matrix  mencakup  semua  kemungkinan skenario dalam masalah klasifikasi. Ukuran Confusion Matrix adalah 2 × 2. Sejumlah matrik kinerja algoritma dapat  dihitung  menggunakan  Confusion  Matrix, seperti tingkat keakuratan untuk kelas positif dan kelas negatif [8].
Tabel 1. Confusion Matrix Prediksi Positif Negatif Positif TP FN Aktual Negatif FP TN
Aktual merupakan kategori atau kelas sebenarnya dari data asli yang akan digunakan. Dalam Confusion  Matrix,  kelas  aktual  mewakili  kategori yang  sebenarnya  di  mana  data  tersebut  seharusnya berada.
Interpretasi  Prediksi  merupakan  kategori  atau kelas  yang diprediksi oleh  model atau sistem. Dalam Confusion Matrix, kelas diprediksi mewakili kategori yang  diberikan  oleh  model  atau  sistem  sebagai  hasil dari  analisis  atau  prediksi.  Kategori  ini  tidak  selalu harus sama dengan kelas aktualnya.
1. True Positif (TP)
Interpretasi : data pada kelas aktual adalah positif dan pada sistem memprediksi juga positif.
2. False Negative (FN)
Interpretasi : data pada kelas aktual adalah positif tetapi sistem memprediksi sebagai negatif.
3. False Positif (FP)
Interpretasi  :  data  pada  kelas  aktual  adalah negatif  tetapi  pada  sistem  memprediksi  sebagai positif.
4. True Negatife (TN)
Interpretasi  :  data  pada  kelas  aktual  adalah negatif dan pada sistem memprediksi juga negatif
5. Accuration
Akurasi  adalah  ukuran  sejauh  mana  model mampu  memprediksi  dengan  benar  secara keseluruhan.  Ini  dihitung  sebagai  rasio  prediksi yang  benar  (TP  dan  TN)  terhadap  total  data. Apabila  nilai  akurasi  semakin  besar  maka  akan semakin maka akan semakin akurat.
Accuration =
𝑇𝑃+𝑇𝑁 (𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁) (3)
6. Precision Presisi  adalah  ukuran  sejauh  mana  prediksi positif  model  benar.  Ini  dihitung  sebagai  rasio True  Positives  (TP)  terhadap  total  positif  yang diprediksi  (TP  dan  FP).    Apabila  nilai  Apabila nilai  presisi  semakin  besar  maka  akan  semakin maka akan semakin akurat.
precission = 𝑇𝑃
(𝑇𝑃+𝐹𝑃) (4)
7. Recall
Recall  adalah  ukuran  sejauh  mana  model  dapat mengidentifikasi  semua  data  positif  yang seharusnya  diidentifikasi.  Ini  dihitung  sebagai rasio  True  Positives  (TP)  terhadap  total  positif yang  sebenarnya  (TP  dan  FN).  Apabila  nilai recal semakin  besar  maka  akan  semakin  maka akan semakin akurat.
recal = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) (5)

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Use Case Diagram

## Gambar 1. Usecase diagram
Pada  gambar  1  admin  atau operator  dibutuhkan login  pada  saat  akan  menggunakan  aplikasi,  user dengan  role  operator  hanya  bisa  didaftarkan  oleh admin.  Apabila  user  berhasil  login  maka  akan langsung menuju halaman dashboard yang digunakan sebagai  halaman  landing  page  setelah  login  berhasil. Selanjutnya  hanya  admin  yang  dapat  menelola  data pengguna mulai dari menambah, menghapus, ataupun mengedit,  sama  halnya  pada  proses  mengelola  data profile yang membedakan yaitu hanya admin saja yang dapat mengelola data user sedangkan untuk mengelola data profile bisa dilakukan oleh semua user.
Admin dan operator dapat mengelola data siswa, data  mata  pelajaran,  dan  data  nilai  siswa,  dari  data  – data tersebut akan dilakukan perhitungan
menggunakan metode sehingga hasil yang didapat dari perhitungan tersebut adalah nama – nama siswa yang berprestasi.

## 3.2. Flowchart Sistem
Gambar 2. Flowchart sistem pertama
Pada gambar 2 dimulai dengan melakukan login apabila  gagal  maka  akan  kembali  ke  halaman  login awal  jika  berhasil  maka  akan  langsung  masuk  ke halaman dashboard. Selanjutnya  jika  masuk ke  menu Manage user terdapat dropdown menu yaitu View user dan  Tambah  user,  pada  dropdown  menu  View  user digunakan  untuk  menampilkan  informasi  semua  user yang  ada.  Pada  dropdown  menu  Tambah  user digunakan  untuk  menambah  user  sesuai  dengan  role pengguna,  selanjutnya  jika  masuk  ke  menu  Manage profile terdapat dropdown menu yaitu Profile user dan Ubah  password.  Pada  dropdown  menu  Profile digunakan untuk menampilkan informasi profil anda. Pada  dropdown  menu  Ubah  kata  sandi  digunakan untuk  mengganti  kata  sandi  dengan  memasukan  kata sandi lama, kata sandi baru dan kata sandi konfirmasi. Dan  diakhiri  oleh  simbol  konektor  yang  diartikan proses selanjutnya terdapat pada lembar atau halaman berbeda.
Pada  gambar  3.  melanjutkan  gambar  2.  dimana diawali  dengan  simbol  konektor  sebagai  terusan  dari proses  sebelumnya.  Lalu  masuk  ke  menu  set  up manajemen terdapat dropdown menu yaitu siswa, mata pelajaran, dan nilai siswa. Pada dropdown menu siswa, dapat menampilkan informasi siswa mulai dari kelas, jurusan  dan  lain  lain,  Pada  dropdown  menu  mata pelajaran  dapat  menampilkan  daftar  informasi  mata pelajaran yang ada. Pada dropdown menu nilai siswa, dapat menampilkan informasi nilai siswa. Selanjutnya masuk  ke  menu  siswa  berprestasi  terdapat  dropdown menu yaitu IPA dan IPS, yang dimana nantinya menu
ini akan menampilkan siswa – siswa yang berprestasi sesuai dengan dropdown menu yang dipilih.
Gambar 3. Flowchart sistem kedua

## 3.3. Flowchart Metode
Gambar 4. Flowchart metode
Pada  gambar  4.  Start  lalu  masuk  ke  proses menentukan  kriteria  dan  bobot  metode  dilanjutkan input kriteria nilai rata – rata matapelajaran jika rata – rata matapelajaran lebih besar dari 90 maka mendapat nilai 100 di metode, jika tidak akan masuk ke kondisi selanjutnya, jika rata – rata matapelajaran berkisar dari 80-89  maka  mendapat  nilai  80  di  metode,  jika  tidak akan  masuk  ke  kondisi  selanjutnya,  jika  rata  –  rata matapelajaran berkisar dari 70-79 maka mendapat nilai 50  di  metode,  jika  tidak  akan  masuk  ke  kondisi selanjutnya, jika rata – rata matapelajaran berkisar dari 60-69 maka mendapat nilai 40 di metode.
Lalu  dilanjutkan  dengan  input  nilai  rata  –  rata keaktifan jika rata – rata keaktifan lebih besar dari 90 maka  mendapat  nilai  80  di  metode,  jika  tidak  akan masuk  ke  kondisi  selanjutnya,  jika  rata  –  rata  nilai keaktifan berkisar dari 80-89 maka mendapat nilai 60 di  metode,  jika  tidak  akan  masuk  ke  kondisi selanjutnya, jika rata – rata nilai keaktifan berkisar dari 70-79  maka  mendapat  nilai  40  di  metode,  jika  tidak akan masuk ke kondisi selanjutnya, jika rata – rata nilai keaktifan berkisar dari 60-69 maka mendapat nilai 20 di metode.
Dilanjutkan dengan input pekerjaan orangtua jika pekerjaan orangtua adalah PNS  maka akan mendapat nilai 20 di  metode, jika tidak akan  masuk ke kondisi selanjutnya, jika pekerjaan orangtua adalah Karyawan maka  akan  mendapat  nilai  50  di  metode,  jika  tidak akan  masuk  ke  kondisi  selanjutnya,  jika  pekerjaan orangtua adalah Petani  maka akan  mendapat nilai  70 di  metode,  jika  tidak  akan  masuk  ke  kondisi selanjutnya,  jika  pekerjaan  orangtua  adalah  Nelayan maka  akan  mendapat  nilai  79  di  metode,  jika  tidak akan  masuk  ke  kondisi  selanjutnya,  jika  pekerjaan orangtua adalah Buruh maka akan mendapat nilai 100 di  metode,  jika  tidak  akan  masuk  ke  kondisi selanjutnya, jika pekerjaan orangtua adalah Penambak Ikan maka akan mendapat nilai 30 di metode, jika tidak akan  masuk  ke  kondisi  selanjutnya,  jika  pekerjaan orangtua adalah Pedagang  maka akan  mendapat nilai 60 di metode.
Dan  selanjutnya  nilai  –  nilai  yang  telah  didapat dari  beberapa  inputan tersebut akan  masuk ke proses perhitungan  utility  dan  selanjutnya  dilakukan  proses perankingan dari hasil perhitungan nilai utility tersebut lalu diakiri dengan end.

## 3.4. Struktur Menu
Struktur  menu  untuk  admin  ditunjukan  pada gambar 5. Sedangkan struktur menu pada sisi operator ditunjukkan pada gambar 6.
Gambar 5. Struktur menu admin
Pada  gambar  5.  hanya  admin  yang  dapat mengakses semua menu, Pada menu login digunakan untuk  masuk  kedalam  aplikasi,  menu  dashboard berfungsi sebagai halaman yang pertama dituju setelah login  berhasil  masuk.  Menu  manage  user  berfungsi untuk melihat daftar user dan  menambah  user. Menu manage  profile  berfungsi  untuk  melihat  informasi profile dan digunakan untuk merubah password. Menu modul  set  ip  management  berfungsi  untuk  melihat informasi dan  menambah data siswa,  mata pelajaran, nilai  mata  pelajaran  dan  nilai  keaktifan.  Pada  menu
siswa  berprestasi  digunakan  untuk  melihat  list  data siswa yang berprestasi.
Gambar 6. Struktur menu operator
Pada  gambar  3.3  operator  hanya  dapat mengakses  menu  dashboard,  manage  profil,  set  up management  dan  siswa  berprestasi.  Pada  menu  login digunakan  untuk  masuk  kedalam  aplikasi,  menu dashboard  berfungsi  sebagai  halaman  yang  pertama dituju  setelah  login  berhasil  masuk.  Menu  manage profile  berfungsi  untuk  melihat  informasi  profile, Menu  set  up  management  berfungsi  untuk  melihat informasi dan  menambah data siswa,  mata pelajaran, nilai  mata  pelajaran  dan  menambah  nilai  keaktifan. Pada menu siswa berprestasi digunakan untuk melihat list data siswa yang berprestasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengujian Metode SMART ( Simple Multi Attribute Rating Tehnique ) Pengujian ini dilakukan dengan cara menggunakan metode confusion matrik sehingga akan didapatkan  accurasion,  precission,  dan  recal.  Yang dimana penulis menguji dengan membandingkan dari data  aktual  dengan  data  yang  didapat  dari  sistem, selanjutnya hasil dari perbandingan tersebut akan di uji menggunakan metode confusion matrix.

## Tabel 2. Hasil IPA
No Nama Actual Sistem Confusion Matrix 1 Adam Tidak Terpilih Tidak Terpilih TN 2 Ade Tidak Terpilih Tidak Terpilih TN 3 Alan Tidak Terpilih Tidak Terpilih TN 4 Ananda Terpilih Terpilih TP 5 Dinda Tidak Terpilih Tidak Terpilih TN 6 Dwiki Tidak Terpilih Tidak Terpilih TN 7 Edo Tidak Terpilih Tidak Terpilih TN 8 Erwanto Tidak Terpilih Tidak Terpilih TN 9 Shinta Terpilih Tidak Terpilih FN 10 Risky Tidak Terpilih Tidak Terpilih TN 11 Siva Tidak Terpilih Tidak Terpilih TN
No Nama Actual Sistem Confusion Matrix 12 Supendrik Tidak Terpilih Tidak Terpilih TN 13 Yoga Tidak Terpilih Tidak Terpilih TN 14 Niken Tidak Terpilih Tidak Terpilih TN 15 Nita Tidak Terpilih Tidak Terpilih TN 16 Uswatus Terpilih Terpilih TP … … … … … … … … … … 35 Yunus Tidak Terpilih Terpilih FP
Diketahui  berdasarkan  data  actual  dan  data sistem yaitu :
TP = 2, FN = 1, FP = 1, TN = 31
Dari  data  di  atas  kemudian  dihitung  persentase Accuration, precission dan recal yang didapat sebagai adalah berikut:
Accuration = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 (𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁) Accuration = 2+31
(2+31+1+1)
Accuration = 33
(35) = 0,94
Accuration = 94%
Berdasarkan  hasil  pengujian accuration ,  dapat dinyatakan  bahawa kemampuan akurasi  benar sistem mencapai 94 %.
precission = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃)
precission = 2 (2+1)
precission = 2 (3) = 0,66 precission = 66% Berdasarkan hasil pengujian precission, dinyatakan bahwa kemampuan sistem dalam merekomendasikan siswa yang terpilih dengan benar adalah sebesar 66%.
recal = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) recal = 2 (2+1) recal = 2 (3) = 0,66
recal = 66%
Berdasarkan  hasil  pengujian recal, dinyatakan bahwa  kemampuan  sistem  memilih  siswa  yang terpilih  dengan  benar  adalah  66%.  Atau  dapat dinyatakan  bahwa  dari  data actual yang  terpilih  dan pada  sistem  akan  tepilih  juga  persentasenya  adalah sebesar 66%.
Tabel 3. Hasil IPS No Nama Actual Sistem Confusion Matrix 1 Shita Tidak Terpilih Tidak Terpilih TN 2 Abimanyu Tidak Terpilih Tidak Terpilih TN 3 Agung Tidak Terpilih Tidak Terpilih TN
No Nama Actual Sistem Confusion Matrix 4 Alif Tidak Terpilih Tidak Terpilih TN 5 Amanda Tidak Terpilih Tidak Terpilih TN 6 Anita Terpilih Terpilih TP 7 Auliya Tidak Terpilih Tidak Terpilih TN 8 Bela Tidak Terpilih Tidak Terpilih TN 9 Dana Terpilih Terpilih TP 10 Dea Tidak Terpilih Tidak Terpilih TN 11 Fara Terpilih Tidak Terpilih FN 12 Irza Tidak Terpilih Tidak Terpilih TN 13 Lintang Tidak Terpilih Tidak Terpilih TN 14 Tegar Tidak Terpilih Tidak Terpilih TN 15 Rizal Tidak Terpilih Tidak Terpilih TN 16 Chusnul Tidak Terpilih Terpilih FP … … … … … … … … … … 35 Gadis Tidak Terpilih Tidak Terpilih TN
Diketahui  berdasarkan  data  actual  dan  data sistem yaitu :
TP = 2, FN = 1, FP = 1, TN = 31
Dari  data  di  atas  kemudian  dihitung  persentase Accuration, precission dan recal yang didapat sebagai adalah berikut:
Accuration = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
(𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁)
Accuration = 2+31 (2+31+1+1) Accuration = 33 (35) = 0,94
Accuration = 94%
Berdasarkan  hasil  pengujian accuration ,  dapat dinyatakan  bahawa kemampuan akurasi  benar sistem mencapai 94 %.
precission = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃)
precission = 2 (2+1)
precission = 2 (3) = 0,66
precission = 66%
Berdasarkan hasil pengujian precission, dinyatakan bahwa kemampuan sistem dalam merekomendasikan siswa yang terpilih dengan benar adalah sebesar 66%.
recal = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁)
recal = 2 (2+1)
recal = 2 (3) = 0,66 recal = 66%
Berdasarkan  hasil  pengujian recal, dinyatakan bahwa  kemampuan  sistem  memilih  siswa  yang terpilih  dengan  benar  adalah  66%.  Atau  dapat dinyatakan  bahwa  dari  data actual yang  terpilih  dan pada  sistem  akan  tepilih  juga  persentasenya  adalah sebesar 66%.

## 4.2. Halaman Bobot Kriteria
Gambar 6. Bobot kriteria Pada  gambar  6.  merupakan  halaman  yang digunakan  untuk  menambahkan  atau  melihat  data bobot.  Pada  halaman  ini  akan  menampilkan  nama kriteria bobot dan nilai dari kriteria bobot tersebut.

## 4.3. Halaman Siswa

## Gambar 7. Siswa
Pada  gambar  7.  merupakan  halaman  yang digunakan untuk melihat daftar siswa, menambah data siswa, mengedit ataupun menghapus data siswa. Pada halaman  siswa  ini  akan  menampilkan  nama  siswa, jenis kelamin, jurusan dan lain-lain.

## 4.4. Halaman Nilai Siswa
Gambar 8. Nilai siswa
Pada gambar 8.  merupakan  halaman  nilai  siswa yang digunakan untuk menambahkan nilai siswa atau melihat nilai siswa, pada halaman nilai siswa ini akan menampilkan nama siswa, jurusan dan kelas.

## 4.5. Halaman Hasil Siswa Prestasi
Gambar 9. Hasil siswa prestasi
Pada  gambar  9.  merupakan  halaman  yang menampilkan hasil perhitungan menggunakan metode SMART.  Pada  halaman  ini  terdapat  pilihan  jurusan yang  digunakan  sebagai  filtering  data  siswa berdasarkan jurusan yang telah dipilih.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  didapat  pada  penilitian  ini yaitu  berdasarkan  pengujian  metode  SMART  di dapatkan  hasil  Accuration  sistem  adalah  94%,  atau dengan kata lain kebenaran sistem mengklasifikasikan siswa  terpilih  dan  tidak  terpilih  mencapai  94%. Didapatkan hasil Precission adalah 66%, atau  dengan kata lain sistem dapat merekomendasikan siswa yang terpilih  dengan  benar  yaitu  sebesar  66%.  Dan  di dapatkan  hasil  Recal  adalah  66%,  atau  dapat dinyatakan  bahwa  dari  data  actual  yang  terpilih  dan pada  sistem  akan  tepilih  juga  persentasenya  adalah sebesar  66%.  Saran  pada  penelitian  ini  yang  belum sempurna dan diperlukan pengembangan selanjutnya: Diharap pengembangan selanjutnya dapat menambahkan fitur register untuk siswa, lalu pada user role siswa hanya dapat mengakses menu siswa prestasi saja dan bisa dikembangkan menjadi aplikasi android untuk  bagian  menu  siswa  prestasi,  lalu  ditambahkan teknologi  web  service  sebagai  alat  bertukar  data dari website ke android.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  Wibowo,  H.  Zulfia  Zahro,  and  F.  Santi Wahyuni,  “Penentuan  Pemberian  Jenis  Vaksin Covid-19  Menggunakan  Metode  Simple  Multi Attribute Tecnique (Smart) Berbasis Web,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 237– 244, 2022, doi: 10.36040/jati.v6i1.4625.
[2]  S.  Sukamto,  Y.  Andriyani,  and  A.  Lestari, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima Beasiswa  Bidikmisi  Menggunakan  Metode Smart,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknol.  dan  Sist. Informasi) , vol. 6, no. 3, pp. 285–292, 2020, doi: 10.33330/jurteksi.v6i3.549.
[3]  N. T. Kurniadi, K. Karsito, A. Alfiyan, and W. D.
Prahara, “Sistem Pendukung Keputusan
Penerimaan Bantuan Beasiswa Pada Siswa SMK Menggunakan  Metode  SMART,” TeknoIS    J. Ilm.  Teknol.  Inf.  dan  Sains ,  vol.  13,  no.  1,  pp. 124–132, 2023, doi: 10.36350/jbs.v13i1.185.
[4]  A.  Prabowo  and  R.  Toyib,  “Implementasi Metode  Smart  Untuk Penetapan  Ranking  Siswa Menggunakan  Php  Dan  Mysql,” J.  Media Infotama , vol. 18, no. 1, pp. 8–14, 2022, [Online]. Available:
https://jurnal.unived.ac.id/index.php/jmi/article/ view/2134%0Ahttps://jurnal.unived.ac.id/index. php/jmi/article/download/2134/1644
[5]  H. Sibyan, “Implementasi Metode SMART pada Sistem Pendukung Keputusan Penerima
Beasiswa  Sekolah,” J.  Penelit.  dan  Pengabdi. Kpd.  Masy.  UNSIQ ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  78–83, 2020, doi: 10.32699/ppkm.v7i1.1055.
[6]  D.  Suprianto  and  P.  N.  Malang,  “Buku  pintar pemograman PHP,” no. May 2008, p. 113, 2018.
[7]  B. T. Hutagalung, E. T. Siregar, and J. H. Lubis, “Penerapan  Metode  SMART  dalam  Seleksi Penerima  Bantuan  Sosial  Warga  Masyarakat Terdampak  COVID-19,” J.  Media  Inform. Budidarma ,  vol.  5,  no.  1,  p.  170,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i1.2618.
[8]  J.  Xu,  Y.  Zhang,  and  D.  Miao,  “Three-way confusion  matrix  for  classification:  A  measure driven view,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 507, pp. 772– 794, Jan. 2020, doi: 10.1016/J.INS.2019.06.064.