Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 207-216 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Analisis Metode SMART Rekrutmen Guru Baru TK/Paud Lestari Di Kabupaten Simalungun
Nadillah Dwi Putri 1 , Irfan Sudahri Damanik 2 , Eka Irawan 3 1 Mahasiswa STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 Debbydinny@gmail.com , 2 irfansudahri@stikomtunasbangsa.com,
3 eka.irawan@amiktunasbangsa.ac.id
Abstract
This research is based on the background of the observations and experiences of researchers, that the system of recruitment of new teachers who are currently running in TK / PAUD LESTARI is still not optimal because they are still doing manual and not computerized methods. As a result, it will slow  down  the  work  time  of  the  school  in  making  decisions,  searching,  inputting,  updating,  the previous recruitment data of the previous period will also be difficult and require a long time, and the security of data recruitment is also not guaranteed. This study uses a quantitative research approach with the subject of new teacher recruitment research for TK / PAUD LESTARI. Research is carried out in  the  System  Development  Life  Cycle  (SDLC)  which  is  a  life  cycle  or  methodology  in  system development. The conclusion of the results of this study is through the cycle of the System Development Life Cycle (SDLC) which is a life cycle or methodology in developing the system to be even better. Based on  the  conclusions  of  the  results  of  this  study,  it  was  recommended:  the  aim  of  the  researchers  to conduct this research was to design and create a "New Teacher Recruitment Decision Support System in TK / PAUD LESTARI in Simalungun Regency" in order to facilitate the school in inputting, updating, searching and securing recruitment data.
Keywords : SPK, Teacher Recruitment, SMART Method
Abstrak
Penelitian  ini  di  latar  belakangi  hasil  pengamatan  dan  pengalaman  peneliti,  bahwa  sistem rekrutmen  guru  baru  yang  sedang  berjalan  di  TK/PAUD  LESTARI  masih  kurang  maksimal  sebab masih  melakukan  cara  yang  manual  dan  belum  terkomputerisasi.  Akibatnya  akan  memperlambat waktu kerja pihak sekolah dalam pengambilan keputusan, pencarian, penginputan, pembaruan, data rekrutmen lama periode sebelumnya juga akan sulit dan membutuhkan waktu lama, dan keamanan data rekrutmen juga kurang terjamin. Penelitian ini menggunakan pendekatan penelitian kuantitatif dengan  subyek  penelitian  rekrutmen  guru  baru  TK/PAUD  LESTARI.  Penelitian  di  lakukukan  dalam System  Development  Life  Cycle  (SDLC)  yang  merupakan  suatu  siklus  hidup  atau  metodelogi  dalam pengembangan sistem. Kesimpulan hasil penelitian ini adalah melalui siklus System Development Life Cycle (SDLC) yang merupakan suatu siklus hidup atau metodelogi dalam pengembangan sistem untuk lebih  baik  lagi.  Berdasarkan  simpulan  hasil  penelitian  ini  di  rekomendasikan:  tujuan  peneliti melakukan  penelitian  ini  adalah  merancang  dan  membuat  sebuah  “Sistem  Pendukung  Keputusan Rekrutmen    Guru  Baru  Pada  TK/PAUD  LESTARI    Di  Kabupaten  Simalungun”  agar  mempermudah pihak sekolah dalam menginputkan, mengupdate, mencari dan mengamankan data rekrutmen.
Kata Kunci : SPK, Rekrutmen Guru, Metode SMART

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  bagian  dari  sistem  informasi berbasis  komputer  yang  digunakan  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan dalam  suatu  organsisasi  atau  perusahaan.  Metode Simple  Multi  Attribute  Rating Technique merupakan  suatu  metode  untuk  pengambilan  keputusan  muti  kriteria
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 207-216 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
yang  dikembangkan  pada  tahun  1997  oleh  Edward.  Metode  SMART  didasarkan pada teori bahwa setiap alternatif terdiri dari sejumlah kriteria yang memiliki nilai dan  setiap  kriteria  memiliki  bobot  yang  menggambarkan  seberapa  penting  nilai dari bobot tersebut dibandingkan dengan kriteria lain. Metode SMART lebih sering digunakan  karena  kesederhanaannya  dalam  merespon  kebutuhan  pembuat keputusan  dan  menganalisa  respon.  SMART  menggunakan  linear  additive  model untuk  meramal  nilai  setiap  alternatif  dan  metode  pengambilan  keputusannya fleksibel.  Metode  ini  memberikan  pemahaman  masalah  yang  tinggi  dan  dapat diterima oleh pembuat keputusan [1].
Guru  merupakan  ujung  tombak  dalam  meningkatkan  kualitas  pendidikan siswa.  Keberhasilan  dalam  mewujudkan  anak  didik  berkualitas  yang  menjadi penerus pembangunan bangsa tidak lepas dari sosok guru sebagai tenaga pendidik yang  berkualitas,  professional,  dan  relevan  dengan  kualifikasi  tenaga  pendidik. Seorang  guru  melakukan  interaksi  langsung  kepada  peserta  didik  dalam pembelajaran  diruang  kelas.  Secara  kuantitas  jumlah  guru  di  Indonesia  cukup memadai    namun  secara  retribusi  dan  mutu  masih  rendah.  Disaat  ini  sulit ditemukan  guru  yang  mampu  mengajar  peserta  didik  yang  sesuai  dengan kualifikasi pendidikan yang maksimal.  Sehingga pihak pendidikan merekrut guru yang memiliki pendidikan dan kualitas yang baik.
Rekrutmen  guru  yaitu  proses  penerimaan  guru  baru  untuk  dapat bekerjasama  dalam pembangunan  mutu  serta  prestasi  baik dalam suatu  sekolah. Guru yang mendaftar sebagai rekrutmen guru baru dengan kualitas yang bersaing seperti Pengalaman Kerja, Pendidikan dan Softskil . Softskill berkaitan dengan dua kompetensi,  yaitu  kompetensi  kepribadian  dan  sosial.  Kompetensi  kepribadian berkaitan  dengan  kecerdasan  interpersonal  atau  mengendalikan  diri  sendiri. Seperti  menjaga  Emosi,  Tidak  Mudah  Menyerah,  Tidak  Mengeluh,  Kerja  Keras, Sungguh-Sungguh,  Ramah,  Santun,  dan  sebagainya.  Untuk  dapat  menjadi  guru  di TK/PAUD Lestari. Sehingga kualitas yang dimiliki guru membuat pihak pengambil keputusan ambigu dalam menerima guru tersebut di TK/PAUD. Pihak pengambil keputusan memerlukan adanya sistem berbasis komputer yang dapat memberikan rekomendasi pilihan guru yang akan mengajar di TK/PAUD Lestari.
Berdasarkan  uraian  tersebut  banyak  sistem  berbasis  komputer  yang  dapat menyelesaikan  permasalahan  tersebut  secara  kompleks  salah  satunya  metode SMARTER  pada  sistem  pendukung  keputusan.  Penelitian  metode  SMART  oleh Setyawan  (2017)  dengan  judul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekrutmen  Guru Baru  Paud  Kopen  Kabupaten  Kediri  Menggunakan  Metode  SMART”  dalam penelitiannya  digunakan  untuk  pemilihan  Guru  Paud  untuk  menghasilkan keputusan  yang  objektif,  terkomputerisasi  dan  mengurangi  terjadinya  human error .  Metode  SMART  dapat  diterapkan  dalam  pemilihan  rekrutmen  guru  baru TK/PAUD  Lestari  di  Kabupaten  Simalungun,  sehingga  memberikan  hasil  berupa rekomendasi  kepada  pihak  pengambil  keputusan  untuk  menerima  calon  guru tersebut. Diharapkan dengan adanya sistem pendukung keputusan menggunakan metode  SMART  dapat  membantu  pihak  sekolah  dalam  mengambil  keputusan sehingga  hasil  dari  penelitian  ini  dapat  memberikan  guru  terbaik  dengan  hasil yang diberikan oleh sistem.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 207-216 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian adalah data hasil penilaian rekrutmen guru  Pada TK  PAUD  Kabupaten  Simalungun .  Berikut  ini  data  kriteria  yang digunakan pada pemilihan rekrutmen guru TK PAUD Kabupaten Simalungun.
Tabel 1. Daftar Kriteria No Kriteria 1 Pengalaman Kerja (C1) 2 Pendidikan (C2) 3 Kemampuan SoftSkill (C3) 4 Komunikasi (C4) 5 Disiplin (C5) Sumber: TK/PAUD Lestari Kabupaten Simalungun
Bobot penilaian yang digunakan adalah konsep penalaran fuzzy dimana bobot digunakan untuk dapat melakukan perhitungan dengan metode SMART. Berikut ini data penelitian dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini :
Tabel 2. Data Penelitian Alt Nama Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 Andi Hamzah 10 Tahun S1 PGTK Baik Bagus Bagus A2 Nova Sari Dewi 5 Tahun D2 PGTK Sangat Baik Bagus Tidak Bagus A3 Nurul Hidayani 2 Tahun SMA Baik Tidak Bagus Bagus A4 Eliana Nainggolan 10 Tahun S1 PGTK Kuran g Tidak Bagus Bagus A5 Nurdiah Safia Rani 2 Tahun D2 PGTK Baik Bagus Bagus A6 Yola Vazirah 5 Tahun SMA Baik Tidak Bagus Bagus A7 Rina Ratna Sari 10 Tahun D2 PGTK Kuran g Bagus Bagus

## 2.2. Metode Penelitian

## a) Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  suatu  sistem  informasi  spesifik  yang ditujukan  untuk  membantu  manajemen  dalam  mengambil  keputusan  yang berkaitan  dengan  persoalan  yang  bersifat  semi  terstruktur.  Sistem  ini  memiliki fasillitas untuk menghasilkan berbagai alternatif yang secara interaktif  digunakan oleh pemakai  [2].  Tujuan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dikemukakan  oleh Peter  G.W  Keen  dan  Scott  Morton  (dalam  Nofriansyah  dan  Defit,  2017  :  7)  yaitu sebagai berikut :
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 207-216 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
1) Membantu  manajer  membuat  keputusan  untuk  memecahkan  masalah  semi terstruktur.
2) Mendukung penilaian manajer bukan mencoba untuk menggantikannya.
3) Meningkatkan  efektifitas  pengambilan  keputusan  manajer  daripada efisiensinya.
b) Metode SMART
Metode Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique merupakan  suatu  metode untuk pengambilan keputusan muti kriteria yang dikembangkan pada tahun 1997 oleh Edward. Metode SMART didasarkan pada teori bahwa setiap alternatif terdiri dari sejumlah kriteria yang memiliki nilai dan setiap kriteria memiliki bobot yang menggambarkan seberapa penting nilai dari bobot tersebut dibandingkan dengan kriteria  lain.  Metode  SMART  lebih  sering  digunakan  karena  kesederhanaannya dalam merespon kebutuhan pembuat keputusan dan menganalisa respon. SMART menggunakan  linear additive model  untuk  meramal  nilai  setiap  alternatif  dan metode pengambilan keputusannya fleksibel. Metode ini memberikan pemahaman masalah yang tinggi  dan dapat diterima oleh pembuat keputusan. [3][4]. Adapun langkah-langkah metode SMART adalah sebagai berikut[5]:
a) Tentukan  kriteria  yang  digunakan  dalam  pemilihan  lokasi  penyimpanan baru.
b) Tentukan alternatif lokasi penyimpanan baru.
c) Melakukan perangkingan terhadap kedudukan kepentingan kriteria.
d) Memberikan bobot berdasarkan kriteria paling penting dan kriteria paling tidak penting. Kriteria paling penting disetkan dengan bobot nilai 100 dan kriteria paling tidak penting diset dengan bobot nilai 10.
e) Cari  nilai  rata-rata  bobot  kriteria  berdasarkan  yang  paling  penting  dan paling tidak penting.
f) Berikan  bobot  kepada  setiap  alternatif  berdasarkan  setiap  kriteria.  Bobot alternatif  dalam  skala  0-100.  Nol  sebagai  nilai  minimum  dan  100  sebagai nilai maksimum.
g) Menghitung  penilaian/utilitas  terhadap  setiap  alternatif  dengan menggunakan rumus (1) [6].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Perhitungan Menggunakan Metode K-means
Berikut  ini  data  penelitian  yang  diambil  sebanyak  7  data  calon  guru  yang sudah  diseleksi  berdasarkan  tahapan-tahapan.  Data  ini  diperoleh  dari  TK/Paud Lestari  Kabupaten  Simalungun.  Untuk  melakukan  perhitungan  dengan  metode SMART,  setiap  kriteria  terdiri  dari  beberapa  sub  kriteria  dimana  proses  ini nantinya  menjadi  penentu  dalam  proses  perangkingan  dengan  menggunakan metode SMART. proses perhitungan manual akan dilakukan dengan menggunakan metode SMART Berikut ini langkah penyelesaianya:
a) Berikut  ini  menampilkan  normalisasi  data  kriteria,  proses  normalisasi  bobot berdasarkan rumus  seperti yang ditunjukkan pada tabel 3 dibawah ini :
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 207-216 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tabel 3. Normalisasi Data Kriteria Kriteria Bobot Kriteria  Normalisasi Bobot Kriteria Pengalaman Kerja (C1) 15% 15/100 = 0,15 Pendidikan (C2) 25% 25/100 = 0,25 Kemampuan SoftSkill (C3) 15% 15/100 = 0,15 Teaching Method  (C4) 15% 15/100= 0,15 Disiplin (C5) 15% 15/100= 0,15
b) Berikut  ini  menampilkan  menentukan  nilai  utility,  proses  menentukan  nilai utility berdasarkan rumus  dapat dilihat pada tabel 4 dibawah ini :
Tabel 4. Menentukan Nilai Utility Kriteria Bobot Kriteria Pengalaman Kerja (C1) Lebih besar lebih baik Pendidikan (C2) Lebih besar lebih baik Kemampuan SoftSkill (C3) Lebih besar lebih baik Teaching Method (C4) Lebih besar lebih baik Disiplin (C5) Lebih besar lebih baik
c) Perhitungan  menggunakan  rumus  metode  SMART  dari  Nilai  C1  s/d  C5  untuk masing- masing alternatif dapat dilihat pada bagian perhitungan dibawah ini:

## A. Pengalaman Kerja (C1)
Maks(C1) = maks{0.9; 0.5; 0.2;0.9;0.2;0.5;0.9} = 0.9 Min (C1) = min{0.9; 0.5; 0.2;0.9;0.2;0.5;0.9} = 0.2 Sehingga :
(A1)
= ( )∗ 100% = 1
(A2)
= ( )∗ 100% = 1
(A3)
= ( )∗ 100% = 0
(A4)
= ( )∗ 100% = 1
(A5)
= ( )∗ 100% = 0
(A6)
= ( )∗ 100% = 1
(A7) = ( )∗ 100% = 0
B. Pendidikan (C2) Nilai C2 dihitung menggunakan persamaan (3). Maks (C2) = maks {0.9;0.5;0.2;0.9;0.5;0.2;0.5}= 0.9 Min (C2) = min {0.9;0.5;0.2;0.9;0.5;0.2;0.5}= 0.2 Sehingga:
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 207-216 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## (A1)
= ( )∗ 100% = 1
(A2)
= ( )∗ 100% = 1
(A3)
= ( )∗ 100% = 0
(A4)
= ( )∗ 100% = 1
(A5)
= ( )∗ 100% = 1
(A6)
= ( )∗ 100% = 0
(A7) = ( )∗ 100% = 1
C. Kemampuan SoftSkill (C3) Nilai C3 dihitung menggunakan persamaan (3). Maks (C3) = maks{0.7;0.9;0.7;0.2;0.7;0.7;0.2}= 0.9 Min (C3) = min {0.7;0.9;0.7;0.2;0.7;0.7;0.2}=0.2 Sehingga:
(A1)
= ( )∗ 100% = 1
(A2)
= ( )∗ 100% = 1
(A3)
= ( )∗ 100% = 1
(A4)
= ( )∗ 100% = 0
(A5)
= ( )∗ 100% = 1
(A6)
= ( )∗ 100% = 1
(A7) = ( )∗ 100% = 0
D. Teaching Method (C4) Nilai C4 dihitung menggunakan persamaan (3). Maks (C4) = maks{0.5;0.5;0.2;0.2;0.5;0.2;0.5}= 0.5 Min (C4) = maks{0.5;0.5;0.2;0.2;0.5;0.2;0.5}= 0.2 Sehingga:
(A1)
= ( )∗ 100% = 1
(A2)
= ( )∗ 100% = 1
(A3)
= ( )∗ 100% = 0
(A4)
= ( )∗ 100% = 0
(A5)
= ( )∗ 100% = 1
(A6)
= ( )∗ 100% = 0
(A7) = (
)∗ 100% = 1
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 207-216 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
E. Disiplin (C5) Nilai C5 dihitung menggunakan persamaan (3). Maks (C5) = maks{0.5;0.2;0.5;0.5;0.5;0.5;0.5}= 0.5 Min (C5) = maks{0.5;0.2;0.5;0.5;0.5;0.5;0.5}= 0.2 Sehingga:
(A1)
= ( )∗ 100% = 1
(A2)
= ( )∗ 100% = 0
(A3)
= ( )∗ 100% = 1
(A4)
= ( )∗ 100% = 1
(A5)
= ( )∗ 100% = 1
(A6)
= ( )∗ 100% = 1
(A7)
= ( )∗ 100% = 1
Berdasarkan  perhitungan  Matriks  Perhitungan  Nilai Utility  Alternatif ,  maka  hasil keseluruhan perhitungan dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 5. Matriks Perhitungan Nilai Utility Alternatif Cluster C1 C2 C3 C4 C5 Andi Hamzah 1 1 1 1 1 Nova Sari Dewi 1 1 1 1 0 Nurul Hidayani 0 0 1 0 1 Eliana Nainggolan 1 1 0 0 1 Nurdiah Safia Rani 0 1 1 1 1 Yola Vazirah 1 0 1 0 1 Rina Ratna Sari 0 1 0 1 1
d) Berikut ini menjelaskan mengenai perhitungan untuk Menentukan nilai akhir menggunakan  rumus  yang  sudah  penulis  buat,  dapat  dilihat  pada  penjelasan dibawah ini :
1) Pengalaman Kerja (C1)
(A1)
= 1 ∗ 0,15= 0,15
(A2) = 1 ∗ 0,15= 0.15
(A3) = 0 ∗ 0,15= 0
(A4) = 1 ∗ 0,15= 0.15 (A5) = 0 ∗ 0,15= 0 (A6) = 1 ∗ 0,15= 0.15 (A7)
= 0 ∗ 0,15= 0
2) Pendidikan (C2)
(A1)
= 1 ∗ 0,25= 0,25 (A2) = 1 ∗ 0,25= 0,25 (A3) = 0 ∗ 0,25= 0 (A4)
= 1 ∗ 0,25= 0,25
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 207-216 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
(A5)
= 1 ∗ 0,25= 0,25 (A6) = 0 ∗ 0,25= 0
(A7)
= 1 ∗ 0,25= 0,25
3) Kemampuan Softskill (C3)
(A1) = 1 ∗ 0,15= 0,15 (A2) = 1 ∗ 0,15= 0,15 (A3) = 1 ∗ 0,15= 0,15
(A4) = 0 ∗ 0,15= 0
(A5) = 1 ∗ 0,15= 0,15 (A6) = 1 ∗ 0,15= 0,15 (A7) = 0 ∗ 0,15= 0
4) Teaching Method (C4)
(A1)
= 1 ∗ 0,15= 0,15 (A2) = 1 ∗ 0,15= 0,15 (A3) = 0 ∗ 0,15= 0
(A4) = 0 ∗ 0,15= 0 (A5) = 1 ∗ 0,15= 0,15 (A6) = 0 ∗ 0,15= 0
(A7)
= 1 ∗ 0,15= 0,15
5) Disiplin (C5)
(A1)
= 1 ∗ 0,15= 0,15 (A2) = 0* 0,15= 0 (A3) = 1 ∗ 0,15= 0,15 (A4) = 1 ∗ 0,15= 0,15 (A5) = 1 ∗ 0,15= 0,15 (A6) = 1 ∗ 0,15= 0,15 (A7) = 1 ∗ 0,15= 0,15
e) Sehingga  setelah  perhitungan  telah  dilakukan  maka  penulis  mendapatkan hasil dari setiap cluster dapat dilihat pada tabel seperti dibawah ini:
Tabel 6. Perhitungan Nilai Akhir Cluster C1 C2 C3 C4 C5  Nilai Akhir Andi Hamzah 0,15  0.25  0,15  0,15  0,15 0.85 Nova Sari Dewi 0,15  0.25  0,15  0,15  0 0,70 Nurul Hidayani 0 0 0,15 0 0,15 0,30 Eliana Nainggolan  0,15  0.25 0 0 0,15 0.55 Nurdiah Safia Rani 0 0.25  0,15  0,15  0,15 0.70 Yola Vazirah 0,15 0 0,15 0 0,15 0.45 Rina Ratna Sari 0,15  0.25 0 0,15  0,15 0.70
Berdasarkan  tabel  6,  untuk  memperoleh  hasil  akhir,  maka  nilai  setiap alternatif dijumlahkan.  Berdasarkan  hasil  akhir  dapat  disimpulkan  bahwa  Andi Hamzah  yang  menjadi  rekomendasi  sebagai  Calon  Guru  TK/Paud  Lestari  Di Kabupaten  Simalungun  yang  akan  direkomendasikan  dengan  nilai  rank  tertinggi menggunakan metode SMART Sebesar 0.85.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 207-216 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3.2.   Pembahasan
Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekrutmen  Guru  Baru  TK/Paud  Lestari Di  Kabupaten  Simalungun  menggunakan  algoritma  baik  perhitungan  secara manual  maupun  secara  komputerisasi  menunjukkan  hasil  yang  sama,  yaitu alternatif  A 1 merupakan  alternatif  terbaik.  Berikut  adalah  hasil  yang  diperoleh menggunakan  komputerisasi  dengan  aplikasi  berbasis  web.  Tampilan  hasil perhitungan dapat dilihat pada gambar 1. berikut.
Gambar 1. Tampilan Hasil Perhitungan Algoritma SMART

## 4.  SIMPULAN
Kesimpulan yang didapat dari penelitian adalah:
a) Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekrutmen  Guru  Baru  TK/Paud  Lestari  Di Kabupaten  Simalungun Menggunakan  Metode  SMART dapat digunakan sebagai  proses  pengambilan  keputusan  dalam  rekomendasi  Guru  Pada TK/PAUD Lestari.
b) Penelitian ini menggunakan 7 alternatif yaitu Andi Hamzah (A1), Nova Sari Dewi  (A2),  Nuru  Hidayani(A3),    Eliana  Nainggolan(A4),  Nurdiah  Safia Rani(A5), Yola Vazirah(A6) , Rina Ratna Sari(A7) dan 5 kriteria yaitu untuk kriteria  nya  adalah  Pengalaman  Kerja,  Pendidikan,  Kemampuan  Softskill, Komunikasi, Disiplin.
c) Metode SMART merupakan salah satu metode pengambilan keputusan yang mendukung pengambilan keputusan dengan banyak kriteria.
d) Berdasarkan  hasil  perhitungan  manual  dan  sistem,  diperoleh  hasil  yang perangkingan yang memiliki rank tertinggi dan berhak direkomendasikan  sebagai  guru  TK/PAUD  adalah  Andi  Hamzah  dari alternatif    1  dengan  nilai  hasil  perhitungan  metode  SMART  dengan  hasil akhir 0.85.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 207-216 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Setyawan, “Simki-Economic Vol. 01 No. 03 Tahun 2017 Issn : Bbbb-Bbbb,” Simki- Economic , Vol. 01, No. 03, Pp. 1–14, 2017.
[2] R.  Umar,  A.  Fadlil,  And  U.  A.  Dahlan,  “Khazanah  Informatika  Sistem  Pendukung Keputusan Dengan Metode Ahp Untuk Penilaian Kompetensi Soft Skill Karyawan,” Pp. 27–34, 2018.
[3] M.  Safrizal,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Teladan  Dengan Metode Smart ( Simple Multi Attribute Rating Technique ),” Vol. 1, No. 2, Pp. 25–29, 2015.
[4] Y.  Purnamasari,  T.  H.  Pudjiantoro,  And  D.  Nursantika,  “Sistem  Penilaian  Kinerja Dosen  Teladan  Menggunakan  Metode  Simple  Multy  Attribute  Rating  Technique  ( Smart  )  Abstrak  -  Pemilihan  Dosen  Teladan  Dilakukan  Dengan  Cara  Memilih Alternatif  Dosen  Yang  Memenuhi  Syarat  Berdasarkan  Kriteria  Yang  Sudah Ditentukan . .”
[5] D. Universitas And B. Darma, “Kelayakan Bisnis Menerapkan Simple Multi Attribute Rating Technique ( Smart ),” Pp. 113–124.
[6] Suryanto  And  M.  Safrizal,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan Teladan Dengan Metode Smart (Simple Multi Attribute Rating Technique),” J. Coreit , Vol. 1, No. 2, Pp. 2460–738, 2015.