## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 1, No 3, Desember 2020 Hal 109-112 https://djournals.com/klik

## Penerapan Metode SMART Dalam Pemilihan Kelayakan Ayam Potong Bagi Peternak Ayam
Syahrian, Dimas Mahendra *
Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Darwan Ali, Kota Sampit, Indonesia Email: 1 Syahrian078@gmail.com , 2,* Dimasspt794@gmail.com Email Penulis Korespondensi: Dimasspt794@gmail.com
Abstrak −Sektor  peternakan  pada  ayam  merupakan  pilihan  salah  satu  yang  dapat  menjanjikan  dalam  sebuah  peternakan  ayam tersebut.  Pemilihan jenis  ayam  yang  cocok  adalah  dari  seorang perternakan  ayam  agar  mendapatkan  kualitas yang  bagus  .  Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  menyarankan  atau  merekomendasikan  ayam  yang  terbaik  yang  layak  potong  menggunakan  dengan metode SMART. Sumber data kami peroleh dengan mengadakan wawancara . Dan pada selanjutnya pemberian aket kepada 4 jenis ayam dari satu tempat penelitian di daerah kami di desa suka bumi ,kecamatan bamang hulu , kabupaten kotawaringin timur , jenis ayam yang digunakan (alternatif) yaitu : Kalkun(A1) , Ayam Kampung(A2), Ayam kate(A3), Ayam Ras(A4) yang sementara kriteria yang kami gunakan : Stock (K1), Harga (K2), Quality (K3), dan Ukuran(K4) . Hasil dari penelitian kami simpulkan jadi ayam kalkun (A1) menjadi ayam yang di rekomendasikan yang pertama dengan nilai 1 dan ayam Kampung menjadi ayam kedua (A2) salah satu menjadikan rekomendasi pada kedua nilai yang 0,426.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Ayam; Metode SMART; Peternak Ayam
Abstract −The livestock sector in chickens is an option that can be filled in a chicken farm. Selection of a suitable type of chicken is from a chicken farm in order to get good quality. The purpose of this study was to suggest or care for the best chickens that were fit for slaughter using the SMART method. We obtained the data source by interview. And furthermore providing access to 4 types o f chickens from one research site in our area in the village of like the earth, bamang hulu sub-district, East Kotawaringin district, the types of chickens used (alternatives), namely: turkey (A1), native chicken (A2), chicken kate (A3), Chicken Race (A4), the criteria we use are: Stock (K1), Price (K2), Quality (K3), and Size (K4). The results of our research conclude that turkey (A1) becomes the first recommended chicken with a value of 1 and native chicken becomes the second chicken (A2). One of the recommendations is the second recommended value of 0.426.
Keywords : Decision Support System; Chickens; SMART Method; Chicken Farmers

## 1. PENDAHULUAN
Artikel  ayam  adalah  sumber  pemasok  daging  terbesar  ,daging  ayam  menduduki  posisi  yang  sangat  penting  di  skala nasional .ayam potong adalah ayam yang di pelihara dengan tujuan sebagai untuk menghasilkan daging sehingga bisa di sebut sebagai pengusaha atau pedangan daging ayam. peningkatan populasi ayam potong relatif banyak. banyak sekali peternak  ayam  mengalami  kebangkrutan  karena  memiliki  kualitas  ayam  yang  kurang  mempuni.  Untuk  mencapai efiesien yang cukup tinggi di perlukan suatu peternakan yang bagus agar bisa menghasilkan kwalitas daging yang sehat dan mempuni sehingga dapat memberikan keuntungan yang berkelanjuta.
Penjualan  daging  ayam  potong  sangat  pesat  sehingga  memiliki  banyak  pesaing.  Di  indonesia memiliki  banyak jenis jenis ayam yang tersebar luas. Hal ini membuat peternak ayam harus bisa memilih jenis ayam yang di ternak agar dapat  mengasilkan  dan  meingkatan  kepuasan  dalam  melakukan  pemotongan  ayam  dan  memberikan  kwalitas  yang mempuni.  penilitian  ini  bertujuan  memudahkan  penusaha  pertenakan  ayam  sendiri  dalam  memilih  jenis  ayam  terbaik untuk usaha pemotongan ayam.
Penelitian  ini  di  lakukan  di  kota  Sampit,  kecamatan  Mentawa  Baru  Ketapang,  kabupaten  Kotawaringin  Timur dengan  berdasarkan  penelitian  yang  pernah  dilakukan  sebelumnya  oleh  yang  berjudul  Sistem  Pendukung  Keputusan Untuk  Menentukan  Jurusan  Pada  Siswa  Sma  Menggunakan  Metode  Knn  dan  Smart[1],  kemudian  penelitian  oleh Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Teladan  dengan  Metode  SMART  ( Simple  Multi  Attribute  Rating Technique ) [2], dan Sistem Informasi Pelayanan Jasa Tour Dan Travel Berbasis Web (Studi Kasus Smart Tour) [3].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada proses penelitian yang lakukan, di mulai pada studi literatur, dengan referansi mencari dari sumber dan kemudian secara  langsung  melakukan  pengumpulan  pada  data  yang  di  perlukan  dalam  sebuah  pada  penelitian,  selanjutnya  data yang dikumpulkan akan di analisis untuk sebagai sebuah masukan dan selanjutnya akan dilakukan sebuah perancangan membuat unsur berbagai rincian untuk di lakukan perhitangan dalam metode ( simple Multi Attribute Rating Technique) , dalam  hal  ini  dapat  untuk  mengetahui  sebuah  sistem  di  buat  sudah  selesai  atau  belum.  Pada  tahap  terakhir  dalam penelitian  ini  yaitu  penarikan  dari  berbagai  kesimpulan  yang  menyatakan  hasil  terakhir  pada  metode  yang  kami  teliti yaitu  metode SMART ini karena lebih efektif dalam penunjang keputusan[4].
2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Pada  sistem  pendukung  keputusan  atau  di  singkat  (SPK)  adalah  merupakan  sistem  yang  dapat  mampu  memberikan dalam suatu kemampuan sebagai pemecah sebuah masalah dengan keadaan semi terstuktur dan tak terstuktur , dimana ini se bagai alat bantu dalam mendukung pada suatu kerja seorang manager dan maupun kelompok dalam memecahkan suatu  masalah  yang  ada  dalam  memberikan  berbagai  sumber  informasi  atau  suatu  usulan  menuju  pada  sebuah keputusan yang di ambil tersebut atau keputusan yang tertentu pada sebuah pemecahan masalah yang ada[5]–[8].

## 2.3 Metode SMART
Metode  SMART  adalah  metode  yang  mengambil  pada  sebuah  keputusan  multi  kriteria  yangdi  kembangkan  oleh Edward tahun 1997. Teknik dalam pengambilan sebuah keputusan multi yang berdasarkan pada sebuah teori yang dari alternatif tersebut  yang terdiri dari beberapa jumlah kriteria memiliki nilai dari  konsep kriteria yang memiliki sebuah bobot, digambarkan berapa penting badingannya dengan sebuah kriteria yang lain[9], [10]. Urutan pada Metode SMART :
a. Menetukan dalam bobot pada kriteria interval pada masing prioritas terpenting
b. banyaknya kriteria
c. hitungan nominalisasi dari setiap kriteria
Normalisasi :
𝑾𝒋 ∑ 𝑾𝒋 (1)
Dimana pada Wj adalah sebuah nilai  dari  bobot-bobot  pada suatu  kriteria. Selanjut  nya sedangkan,∑  Wj  total  dari jumlah pada bobot dari semua kriteria.
d. Nilai utiliti diperoleh dengan menggunakan persamaan :
𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) = 100 (𝐶𝑜𝑢𝑡𝑖−𝐶𝑚𝑖𝑛) (𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑚𝑖𝑛) % (2)
Dimana u i (a i )adalah  nilai  yang utiliti pada kriteria  ke-1  untuk selanjutnya kriteria  ke–I, C max adalah nilai kriteria maksimal, C min adalah nilai kriteria minimal dan Couti adalah pada nilai kriteria ke- i.
Dengan  menentukan  dari  nilai  akhir  dari  suatu  kriteria  dengan  mengalihkan  suatu  nilai  yang  di  dapat  dari  sebuah normalisasi nilai dengan kriteria data baku pada nilai normalisasi bobot kriteria. Kemudian dapat dijumlahkan nilai dari perkalian itu.
u(a i ) = ∑ m W j u i (a i ) (3)
Dimana  u(a i )adalah  nilai  total  alternatif,  W j adalah  hasil  dari  normalisasi  bobot  kriteria  dan  u i (a i )  adalah  hasil penentuan nilai utiliti .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada sebuah penerapan konsep dengan  metode SMART ini ,untuk menentukan dari jenis-jenis ayam  yang terbaik ada sebuah perihal yang bisa perlu sebelumnya dilakukan pada sebuah perhitungan nilai, salah satunya yaitu : a. Identifikasi kriteria
Dalam  sebuah  sistem  penilaian  terdapat  4  kriteria  tersebut  ,dengan  itu  nantinya  dapat  melalui  dari  sebuah  hasil wawancara dengan seorang atau pemilik dari peternak ayam yaitu tentang 4 kriteria yaitu: stock, harga, quality dan ukuran.
b. Pemberian bobot kriteria
Pada suatu bobot kriteria juga dapat proses melalui dari hasil sebuah wawancara tersebut dari nilai yang berdasarkan sebuah  hasil  pemberian  bobot  dari  terbesar  hasil  bobot  paling  terkecil  hasil  interval  10-50  yang  akan  menjadikan nilai default di sebuah sistem. Lalu kemudian pada nilai tersebut akan dijumlahkan.
Tabel 1 . Bobot Kriteria No Kriteria Bobot 1 Stock 50 2 Harga 30 3 Quality 10 4 Ukuran 10 Total 100
Setelah  mendapatkan  dari  nilai  kriteria,  lalu  dapat  dilakukan  sebuah  normalisasi,  dengan  cara  membagi  antara sebuah nilai bobot dari kriteria dengan sebuah jumlah nilai yang menggunakan persamaan (1).
Tabel 2 . Normalisasi Bobot Kriteria No Kriteria Bobot Kriteria Normalisasi Bobot Kriteria 1 Stock 50/100 0,5
No Kriteria Bobot Kriteria Normalisasi Bobot Kriteria 2 Harga 30/100 0,3 3 Quality 10/100 0,1 4 Ukuran 10/100 0,1
c. Memberikan nilai kriteria pada semua alternatif.
Nilai tersebut bisa dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Pemberian Nilai Kriteria
No Alternatif Kriteria Stock Harga Qual Ukuran 1 Kalkun 10 50 1 1000 2 Kampung 0,7 35 3 700 3 Kate 0,5 25 4 500 4 Ras 0,8 40 2 800
Dari nilai pada kriteria, kemudian dapat dikonversikan akan menjadi suatu nilai kriteria data pada menentukan nilai utiliti  dari  sebuah  persamaan(2).  Pada  sebuah  tabel  4  Stock,  Harga,  Quality,  dan  Ukuran  untuk  pada  usaha  yang akan dihitung didasarkan sebuah persamaan (2).
Nilai Stock dihitung dengan persamaan 2 Maks(Stock) = maks{10.9,0.8,0.7,0,5.6,0.9,0.7 }= 10 Min (Stock) =min {0.9,0.8,0.7,0.6,0.9,0.7 } = 0.5 Sehingga : Kalkun(Stock) = ( 10−05 10−0.5 ) * 100% = 1
Kampung(Stock) =( 0.7−05 10−0.5 ) * 100% = 0,4
Kate(Stock) =( 0.5−05 10−0.5 ) * 100% = 0,2
Ras(Stock) =( 0.8−05 10−0.5 ) * 100% = 0,6
Nilai Harga dihitung dengan persamaan 2. Maks(Harga)=50, Min(Harga)=25 Sehingga: Kalkun(Harga) = ( 50−25 50−25 ) * 100% = 1
Kampung (Harga) = 50−25 50−25 ) * 100% = 0,4
Kate (Harga) = ( 25−25 50−25 ) * 100% = 0
Ras(Harga)= ( 40−25 50−25 ) *100% = 0,6
Nilai Quality dihitung dengan persamaan 2. Maks(Quality)=4, Min(Harga)=1, Sehingga: Kalkun (Quality) = ( 1−1 4−1 ) * 100% = 0
Kampung Qual) = ( 3−1 4−1 ) 100% = 0,66
Kate(Qual) = ( 4−1 4−1 ) * 100% = 1
Ras(Qual) = ( 2−1 4−1 ) * 100% = 0,33
Nilai Ukuran dihitung dengan persamaan 2. Maks(Ukuran)=1000, Min(Bobot)=500, Sehingga: Kalkun(Ukuran) = ( 1000−500 1000−500 ) * 100% = 1
Kampung(Ukuran)= ( 700−500 1000−500 ) * 100%  =0,4
Kate(Ukuran) = ( 500−500 1000−500 ) * 100% = 0
Ras(Ukuran) = ( 800−500 1000−500 ) * 100% = 0,6
Sehingga  dapat  diperoleh  pada  hitungan  secara  Nilai  Utility  pada  Alternatif  seperti  yang  ditunjukkan  pada  tabel berikut:
Tabel 4. Matriks Perhitungan Nilai Utility Alternatif No Alternatif Kriteria Stock Harga Qual Ukuran 1 Kalkun 1 1 0 1 2 Kampung 0,4 0,4 0,66 0,4 3 Kate 0,2 0 1 0 4 Ras 0.6 0,6 0,33 0,6
d. Menghitung masing-masing nilai alternatif
Dari dalam nilai alternative tersebut memakai sebuah rumus persamaan (3) dengan cara dikoverensikan antara nilai utiliti dan normalisasi pada bobot kriteria sehingga didapatkan nilai hasil akhir. Berikut hitungannya:
Kalkun(Stock) = 1 ∗ 0.5 = 0.5 Kalkun(Harga) = 1 ∗ 0.3 = 0.3 Kalkun(Qual) = 0 ∗ 0.1 = 0 Kalkun(Ukuran)=1*0.1=0.1
Kampung(Stock)=0.4*0.5=0.2 Kampung(Harga)=0.4*0.3=0.12
Kampung (Qual)=0.66*0.1=0.066 Kampung(Ukuran)=0.4*0.1=0.04
Kate(Stock)=0.2*0.5=1 Kate(Harga)=0*0.3=0 Kate(Qual)=1*0.1=0.1
Kate(Ukuran)=0*0.1=0
Ras(Stock)=0.6*0.5=0.3 Ras(Harga)=0.6*0.3=0.18 Ras(Qual)=0.33*0.1=0.033 Ras(Ukuran)=0.6*0.1=0.06
Hasil lengkap dari nilai akhir seperti yang ditunjukkan pada tabel berikut:
Tabel 5. Menentukan nilai akhir menggunakan persamaan (4).
No Alternatif Kriteria Nilai Stock Harga Qual Ukuran Akhir 1 Kalkun (A1) 0,5 0,3 0 0,1 0.9 2 Kampung (A2) 0,2 0,12 0,066 0,04 0,426 3 Kate (A3) 1 0 1 0 2 4 Ras (A4) 0.3 0.18 0.33 0.06 0,87
Demikian  di  alternatif  terbaik  ini  adalah  alternatif  didominasi  bagian  alternatif  lainnya.  Hasil  dari  hitungan sebuah metode SMART

## 4. KESIMPULAN
Berdadarkan hasil penelitian yang kami lakukan dapat di simpulkan bahwa metode SMART dapat di gunakan atau di terapkan dalam suatu peternakan pemotongan ayam layak potong atau tidak yang di mana dalam Metode SMART ini juga bisa membantu suatu usaha ayam potong yang menentukan pilihan terbaikan atau jenis yang paling bagus yaitu dengan cara menentukan kriteria–kriteria yang kami sebutkan yaitu terdiri dari: stoc, harga, quality, dan ukuran maka dari  kriteria  tersebut  dapat  dalam  golongan  atau  jenis  ayam  juga  yang  termasuk  dalam  alternate  pilihan  ayam  yang terbaik.

## REFERENCES
[1] M. D. Sinaga and N. S. B. Sembiring, “Penerapan Metode Dempster Shafer Untuk Mendiagnosa Penyakit Dari Akibat Bakteri Salmonella,” CogITo Smart J. , vol. 2, no. 2, p. 94, 2016.
[2] M.  Safrizal,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Teladan  dengan  Metode  SMART  (Simple Multi  Attribute Rating Technique),” 2015.
[3] S.  D.  Riskiono  and  U.  Reginal,  “SISTEM  INFORMASI  PELAYANAN  JASA  TOUR  DAN  TRAVEL  BERBASIS  WEB (STUDI KASUS SMART TOUR),” J. Inf. dan Komput. , 2018.
[4] T.  Magrisa,  K.  D.  K.  Wardhani,  and  M.  R.  A.  Saf,  “Implementasi  Metode  SMART  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Kegiatan Ekstrakurikuler untuk Siswa SMA,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , 2018.
[5] Yeni  Kustiyahningsih  and  N.  Syafa’ah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Jurusan  Pada  Siswa  Sma Menggunakan Metode Knn Dan Smart,” Jsii , 2014.
[6] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[7] S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  and  Retantyo  Wardoyo, Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (FUZZY  MADM) . 2006.
[8] E. Turban, J. E. Aronson, and T. Liang, “Decision Support Systems and Intelligent Systems.”
[9] Risawandi and R. Rahim, “Study of the Simple Multi-Attribute Rating Technique For Decision Support,” IJSRST , vol. 2, no. 6, pp. 491–494, 2016.
[10]  B.  Sari,  B.  Sembiring,  M.  Zarlis,  A.  Agusnady,  and  T.  Qowidho,  “Comparison  of  SMART  and  SAW  Methods  in  Decision Making,” in The International Conference on Computer Science and Applied Mathematic , 2019.