E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Analisis Perbandingan Metode SAW (Simple Additive Weighting),

## WP (Weight Product) dan SMART (Simple Multi Attribute Rating
Technique) Untuk Pemilihan Domba Kurban
1 M Lutfi MA, 2 Kapti, 3 Yeza Febriani 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika STMIK Bina Patria
1 hmlutfima@gmail.com ; 2 trend@gmail.com ; 3 yezafebriani@gmail.com ;
Article Info

## ABSTRAK
Article history: Received, 2024-05-04 Revised, 2024-05-21 Accepted, 2024-06-10 Dalam  pelaksanaan  ibadah  kurban  sering  kali  shohibul  qurban  mengalami kesulitan dalam menentukan kualitas hewan qurban karena memang memiliki beberapa  kriteria/syarat  yang  wajib  terpenuhi  agar  hewan  yang  akan diqurbankan syah sesuai syariat. Penelitian  ini bertujuan untuk menganalisis metode sistem pendukung keputusan pemilihan hewan qurban menggunakan metode  SAW  ( Simple  Additive  Weighting ),  WP (Weight Product), dan SMART ( Simple Multi Attribute Rating Technique). Ketiga metode tersebut dipilih  karena  tingkat  akurasinya  tinggi,  sederhana  dan  mudah diimplementasikan.  Ketiga  Metode  diatas  perlu  dibandingkan  karena memiliki filosofi matematis  dan dasar  perhitungan  yang  berbeda, sehingga akan  menghasilkan  tingkat  prosentase  kesesuaian  yang  berbeda.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  WP  memiliki  tingkat  akurasi 99,998% sehingga metode ini yang paling layak digunakan untuk pemilihan domba kurban jika dibandingkan dengan Metode SMART dan SAW  dengan hasil perhitungannya tingkat kesesuaian adalah  99,994% untuk metode SAW dan 99,876% untuk metode SMART. Domba 4 mempunyai rangking  bobot tertinggi  dari  Domba  lainnya  pada  semua  metode  dengan  perolehan  skor 0,923 di metode SAW, 0,1727 di metode WP, dan 17,8 di metode SMART. Kriteria domba 4 merupakan  kriteria ideal sebagai hewan korban.
Kata Kunci: SPK SAW WP SMART Domba Qurban Ibadah Qurban ABSTRACT Keywords: DSS SAW WP SMART
sacrificial service sacrificial prayer In carrying out the sacrificial service, the sacrificial prayer often experiences difficulties in determining the quality of the sacrificial animal because it has several  criteria/requirements  that  must  be  met  so  that  the  animal  to  be sacrificed is valid according to the Shari'a. This research aims to analyze the decision  support  system  method  for  selecting  sacrificial  animals  using  the SAW (Simple Additive Weighting), WP (Weight Product) and SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) methods. These three methods were chosen because they have a high level of accuracy, are simple and easy to implement. The  three  methods  above  need  to  be  compared  because  they  have  different mathematical  philosophies  and  calculation  bases,  so  they  will  produce different levels of suitability percentages. The results of the research show that the WP method has an accuracy rate of 99.998% so this method is the most suitable for selecting sacrificial lambs when compared with the SMART and SAW  methods  with  the  calculation  results  of  the  suitability  level  being 99.994% for the SAW method and 99.876% for the SMART method. Sheep 4 has the highest weight ranking compared to other sheep in all methods with a score of 0.923 in the SAW method, 0.1727 in the WP method, and 17.8 in the SMART method. Sheep criterion 4 is the ideal criterion as a sacrificial animal.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi: M Lutfi MA Program Studi T eknik Informatika, STMIK Bina Patria, Email: hmlutfima@gmail.com
E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4

## DOI: 10.36085

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau decision  support  systems  (DSS) adalah  cabang  ilmu  dari  sistem informasi  berbasis  komputer  atau  sistem  informasi  berbasis  ilmu  pengetahuan.  SPK  merupakan  sistem komputer  yang  dapat  mengolah  data menjadi  sebuah  informasi  dalam  rangka  mengambil keputusan  untuk masalah  spesifik  dan  semi  terstruktur.  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)    memiliki  tujuan  untuk menyediakan  informasi,  membimbing user ,  memberikan  prediksi  kepada user ,  serta  mengarahkan  pilihan solusi kepada user agar dapat mengambil keputusan lebih baik. [1]
Kurban dalam bahasa Arab disebut udhhiyah atau dhahiyyah yang berarti dekat atau mendekatkan, sedangkan makan  secara harfiah berarti hewan sembelihan.  Ibadah kurban dilakukan pertama kali oleh   Nabi Ibrahim karena  mendapatkan  wahyu  untuk  menyembelih  anaknya,  Nabi  Ismail  yang    kemudian  diganti  oleh Allah menjadi  seekor  domba.  Saat  ini  banayak  shohibul qurban sering  mengalami  kesulitan  dalam  pelaksanaan ibadah  qurban  karena  sebagian  besar shohibul  qurban masih  kurang  memahami  syariat  ibadah  qurban  dan kualitas  hewan  qurban.    Hewan  qurban  memang  memiliki  beberapa  kriteria/syarat  yang  wajib  yang  harus dipenuhi agar hewan qurban syah sesuai syariat. [2] ,
Ada beberapa syariat untuk hewan qurban antara lain syarat untuk  lembu adalah  minimal berumur 2 tahun dan sudah masuk umur ke 3, sedangkan domba qurban harus berumur 1 tahun atau minimal berumur 6 bulan apabila kesulitan dalam  mendapatkan domba berumur 1 tahun. Kriteria hewan qurban secara umum adalah sehat dan tidak caca t seerti mata tidak buta, tidak juling, kaki tidak pincang, badanya tidak kurus dan nafsu makan baik
Berdasarkan permasalahan diatas, maka diperlukan suatu metode yang tepat untuk membantu shohibul qurban dalam  menentukan  hewan  qurban  yang  sesuai  dengan  syariat.  Ada  beberapa  metode  sistem  pendukung keputusan yang dapat digunakan untuk permasalahan tersebut, seperti SAW ( Simple Additive Weighting) , WP ( weight product) , dan SMART ( Simple Multi Attribute Rating Technique). Ketiga metode diatas dipilih karena tingkt akurasi tinggi, sederhana dan mudah diimplementasikan.
Penelitian  ini bertujuan untuk menguji dan menganalisis ketiga metode sistem pendukung keputusan tersebut untuk mendapatkan solusi yang terbaik dalam pemilihan hewan qurban. Ketiga metode diatas dievaluasi dan dianalisis  tingkat  akurasinya  berdasarkan  perhitungan  manual.  Ketiga  Metode  diatas  perlu  dibandingkan karena memiliki filosofi matematis dan dasar perhitungan yang berbeda, sehingga akan menghasilkan tingkat akurasi yang berbeda pula.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan untuk  menentukan  pemilihan domba  kurban  ini adalah  metode  sistem pendukung keputusan  multikriteria  yaitu  menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW),  Metode Weighted Product (WP) dan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART). Untuk  itu perlu dibandingkan metode mana yang lebih akurat untuk digunakan dalam studi kasus dalam pemilihan domba kurban. Dibawah ini gambar yang menunjukkan alur penelitian.
E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Parameter input dilakukan dengan memilih indikator penilaian kriteria sesuai kepentingan kriteria yaitu usia, berat, kondisi hewan, dan jenis kelamin. Selanjutnya nilai bobot dibagi berdasarkan tingkat kepentingan setiap kriteria. Semakin kecil tingkat kepentingan kriteria, maka semakin kecil pula nilai bobot tersebut [3]. Proses perbandingan  dilakukan  berdasarkan  prosentase  perubahan  rangking  alternatif  masing  masing  metode, semakin  besar  perubahan  rangking  alternatif  maka  metode  tersebut  akan  dipilih  [4].  Metode  pengukuran menggunakan SAW, WP dan SMART akan menghasilkan tingkat keputusan yang berbeda beda. Oleh karena itu perlu dilakukan analisis perbandingan metode sehingga dapat menghasilkan tingkat keputusan yang paling baik untuk pemilihan hewan qurban.
Pengambilan sample domba menggunakan metode Simple random sampling (Sampling random sederhana). Metode  ini  mengambil  sample  secara  acak    dari  sebuah  individu  dari  suatu  populasi  dengan mempertimbangkan semua strata populasi[5]. Metode sampling random sederhana ini dimplementasikan pada populasi  yang    kecil  dan  hampir  sama (homogen) [6].  Sedangkan  metode  pendekatan  pengambilan  sampel menggunakan sampling acak dasar.

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Setelah melakukan pengumpulan data, diperoleh nilai-nilai yang terkait dengan kriteria pendukung keputusan dalam pemilihan domba kurban di sekitar kecamatan secang. Nilai-nilai yang diperoleh selanjutnya dianalisis dengan  metode  SAW,  WP,  dan  SMART.  Ketiga  metode  kemudian  dilakukan  analisis  perbandingan  untuk mencari metode dengan tingkat akurasi paling tinggi sehingga dapat menjadi solusi permasalahan. Penelitian ini menggunakan sepuluh kriteria (C) yang dijadikan dasar dalam pengambilan keputusan.

## Tahapan Penerapan Metode
Studi pustaka melalui literature tentang ibadah korban menetapkan sepuluh kriteria (Cj) yang digunakan untuk menganalisis  keputusan  pemilihan  domba  kurban,  selanjutnya  diberikan  prosentase  dan  bobot  (Wj)  sesuai dengan tingkat kepentingan setiap kriteria.
Tabel 1. Bobot kriteria

## Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple Additive  Weighting (SAW)  lebih  dikenal  dengan  nama  metode  penjumlahan  berbobot  [7]. Mencari hasil dari pencarian terbobot dari kinerja setiap alaternatif pada semua atribut merupakan konsep dasar dari metode SAW. Metode ini merupakan cabang dari metode MADM ( Multi Attribute Decision Making ) yang cukup sederhana dan sering digunakan. Hal ini dikarenakan metode ini mudah untuk diaplikasikan dan tidak memiliki algoritma yang sulit [8]. Metode SAW menjadi pilihan untuk penelitian ini untuk menentukan kualitas hewan Qurban. Kriteria  dan bobot kriteria  domba digunakan untuk penilaian oleh responden yang disebut alternatif, adapun data dapat dilihat pada tabel berikut ini:
No. Nama Kriteria Persentase Bobot Nilai Bobot 1 Usia 20% 0,2 2 Sudah Poel 20% 0,2 3 Tidak Cacat 15% 0,15 4 Bobot 10% 0,1 5 Jenis Kelamin 5% 0,05 6 Tanduk Bagus 3% 0,03 7 Harga 10% 0,1 8 warna 2% 0,02 9 SKKH 5% 0,05 10 Kepemilikan Hewan 10% 0,1
E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Tabel 2. Penilaian Alternatif Dari Setipa Domba Oleh Responden
No Alternatif Nama Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 1 Domba 1 90 70 80 80 70 90 80 70 70 90 2 Domba 2 80 80 70 90 80 90 70 80 90 70 3 Domba 3 70 70 70 80 80 80 80 70 90 70 4 Domba 4 80 90 90 80 70 80 70 90 80 80 5 Domba 5 90 80 80 70 70 90 80 80 80 90 6 Domba 6 70 80 80 90 90 90 80 80 80 80
Hasil perhitungan masing masing kriteria (C) ada di tabel di bawah ini :
C1:
R 11 = 90 max⁡{90,80,70,80,90,70} = 1
R 12 = 70 max⁡{70,80,70,90,80,80} = 0,778 R 13 = 80 max⁡{80,70,70,90,80,80} = 0,889
R 14 = 80 max⁡{80,90,80,80,70,90} = 0,889 R 15 = 70 max⁡{70,80,80,70,70,90} = 0,778 R 16 = 90 max⁡{90,90,80,80,90,90} = 1
R 17 = 80 max⁡{80,70,80,70,80,80} = 1
R 18 = 70 max⁡{70,80,70,90,80,80} = 0,778
R 19 = 70 max⁡{70,90,90,80,80,80} = 0,778
R 110 = 90 max⁡{90,70,70,80,90,80} = 1
C2: R 21 = 80 max⁡{90,80,70,80,90,70} = 0,889
R 22 = 80 max⁡{70,80,70,90,80,80} = 0,889
R 23 = 70 max⁡{80,70,70,90,80,80} = 0,778
R 24 = 90 max⁡{80,90,80,80,70,90} = 1
R 25 = 80 max⁡{70,80,80,70,70,90} = 0,889
R 26 = 90 max⁡{90,90,80,80,90,90} = 1
R 27 = 70 max⁡{80,70,80,70,80,80} = 0,875
R 28 = 80 max⁡{70,80,70,90,80,80} = 0,889
R 29 = 80 max⁡{70,90,90,80,80,80} = 1
R 210 = 70 max⁡{90,70,70,80,90,80} = 0,778
C3:
R 31 = 70 max⁡{90,80,70,80,90,70} = 0,778
R 32 =
70 max⁡{70,80,70,90,80,80} = 0,778 R 33 = 70 max⁡{80,70,70,90,80,80} = 0,778
R 34 = 80 max⁡{80,90,80,80,70,90} = 0,889
R 35 = 80 max⁡{70,80,80,70,70,90} = 0,889
R 36 =
80
max⁡{90,90,80,80,90,90} = 0,889
R 37 = 80 max⁡{80,70,80,70,80,80} = 1
R 38 = 70 max⁡{70,80,70,90,80,80} = 0,778
R 39 = 90 max⁡{70,90,90,80,80,80} = 1
R 310 = 70 max⁡{90,70,70,80,90,80} = 0,778
C4: R 41 =
80 max⁡{90,80,70,80,90,70} = 0,889
R 42 =
90 max⁡{70,80,70,90,80,80} = 1
R 43 = 90 max⁡{80,70,70,90,80,80} = 1
R 44 = 80 max⁡{80,90,80,80,70,90} = 0,889
R 45 = 70 max⁡{70,80,80,70,70,90} = 0,778
R 46 = 80 max⁡{90,90,80,80,90,90} = 0,889
R 47 = 70 max⁡{80,70,80,70,80,80} = 0,875
R 48 = 90 max⁡{70,80,70,90,80,80} = 1
R 49 = 80 max⁡{70,90,90,80,80,80} = 0,889
R 410 =
80
max⁡{90,70,70,80,90,80} = 0,889
E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
C5:
R 51 = 90 max⁡{90,80,70,80,90,70} = 1
R 52 = 80 max⁡{70,80,70,90,80,80} = 0,889
R 53 = 80 max⁡{80,70,70,90,80,80} = 0,889
R 54 =
70 max⁡{80,90,80,80,70,90} = 0,778
R 55 = 70 max⁡{70,80,80,70,70,90} = 0,778
R 56 = 90 max⁡{90,90,80,80,90,90} = 1
R 57 = 80 max⁡{80,70,80,70,80,80} = 1
R 58 = 80 max⁡{70,80,70,90,80,80} = 0,889
R 59 = 80 max⁡{70,90,90,80,80,80} = 0,889 R 510 = 90 max⁡{90,70,70,80,90,80} = 1 C6: R 61 =
70
max⁡{90,80,70,80,90,70} = 0,778
R 62 =
80
max⁡{70,80,70,90,80,80} = 0,889
R 63 =
80
max⁡{80,70,70,90,80,80} = 0,889
R 64 =
90 max⁡{80,90,80,80,70,90} = 1
R 65 = 90 max⁡{70,80,80,70,70,90} = 1 R 66 = 90 max⁡{90,90,80,80,90,90} = 1 R 67 = 80 max⁡{80,70,80,70,80,80} = 1
R 68 = 80 max⁡{70,80,70,90,80,80} = 0,889
R 69 = 80 max⁡{70,90,90,80,80,80} = 0,889
R 610 =
80 max⁡{90,70,70,80,90,80} = 0,889
Sehingga diperoleh matriks ternormalisasi (R) yang ada di tabel dibawah ini
Tabel 3. Hasil Perhitungan Matriks Ternormalisasi
1,000 0,778 0,889 0,889 0,778 1,000 1,000 0,778 0,778 1,000 0,889 0,889 0,778 1,000 0,889 1,000 0,875 0,889 1,000 0,778 0,778 0,778 0,778 0,889 0,889 0,889 1,000 0,778 1,000 0,778 0,889 1,000 1,000 0,889 0,778 0,889 0,875 1,000 0,889 0,889 1,000 0,889 0,889 0,778 0,778 1,000 1,000 0,889 0,889 1,000 0,778 0,889 0,889 1,000 1,000 1,000 1,000 0,889 0,889 0,889
Nilai akhir dari alternatif diperoleh dengan penjumlahan dan perkalian matriks ternormalisasi (R) denga vektor terbobot sehingga diperoleh alternatif terbaik sebagai solusi [9]. Adapun rumusnya sebagai berikut :
V i = ∑ 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑟 𝑦
Keterangan:
Vi = rangkaian untuk setiap alternatif (A)
Wj = nilai bobot dari setiap kriteria (C) rij = nilai rating kinerja ternormalisasi
Sehingga nilai akhir yang diperoleh oleh masing-masing alternatif (A) adalah sebagai berikut:
V 1 = (0,2 ∗ 1)(0,2 ∗ 0,778)(0,15 ∗ 0,889)(0,1 ∗ 0,889)(0,05 ∗ 0,778)(0,03 ∗ 1)(0,1 ∗ 1)(0,02 ∗ 0,778)(0,05 ∗ 0,778)(0,1 ∗ 1)
=
0,901
V 2 = (0,2 ∗ 0,889)(0,2 ∗ 0,889)(0,15 ∗ 0,778)(0,1 ∗ 1)(0,05 ∗ 0,889)(0,03 ∗ 1)(0,1 ∗ 0,875)(0,02 ∗ 0,889)(0,05 ∗ 1)(0,1 ∗ 0,778) = 0,879
E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
V 3 = (0,2 ∗ 0,778)(0,2 ∗ 0,778)(0,15 ∗ 0,778)(0,1 ∗ 0,889)(0,05 ∗ 0,889)(0,03 ∗ 0,889)(0,1 ∗ 1)(0,02 ∗ 0,778)(0,05 ∗ 1)(0,1 ∗ 0,778) = 0,831
V 4 = (0,2 ∗ 0,889)(0,2 ∗ 1)(0,15 ∗ 1)(0,1 ∗ 0,889)(0,05 ∗ 0,778)(0,03 ∗ 0,889)(0,1 ∗ 0,875)(0,02 ∗ 1)(0,05 ∗ 0,889)(0,1 ∗ 0,889) = 0,923
V 5 = (0,2 ∗ 1)(0,2 ∗ 0,889)(0,15 ∗ 0,889)(0,1 ∗ 0,778)(0,05 ∗ 0,778)(0,03 ∗ 1)(0,1 ∗ 1)(0,02 ∗ 0,889)(0,05 ∗ 0,889)(0,1 ∗ 1) = 0,92 V 6 = (0,2 ∗ 0,778)(0,2 ∗ 0,889)(0,15 ∗ 0,889)(0,1 ∗ 1)(0,05 ∗ 1)(0,03 ∗ 1)(0,1 ∗ 1)(0,02 ∗ 0,889)(0,05 ∗ 0,889)(0,1 ∗ 0,889)
=
0,897
Terakhir  Melakukan  Perangkingan  berdasarkan  nilai  bobot  preferensinya.  Dibawah  ini  adalah  tabel perangkingan nilai bobot preferensi dari setiap alternatif. Dasar dari perangkingan adalah nilai tertinggi (max) menuju nilai terendah (min).
Tabel 4. Hasil Perangkingan Metode SAW No. Nama Domba Bobot Rangking 1 Domba 1 0,901111111 Rangking 3 2 Domba 2 0,879722222 Rangking 5 3 Domba 3 0,831111111 Rangking 6 4 Domba 4 0,923055556 Rangking 1 5 Domba 5 0,92 Rangking 2 6 Domba 6 0,897777778 Rangking 4

## Metode Weight Product (WP)
Metode Weighted  Product (WP)  merupakan  bagian  dari  metode  penyelesaian  masalah Multiple  Attribute decision Making (MADM)[10]. Metode Weight Product (WP) merupakan salah satu metode yang sederhana yang menggunakan teknik normalisasi yaitu dengan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana setiap rating setiap atribut yang harus dipangkatkan dengan bobot atribut yang bersangkutan [11] . Dibawah ini perhitungan normalisasi dari setiap nilai vektor (nilai alternatif) untuk kriteria domba qurban.
Nilai Vektor untuk Tipe Domba 1 S1=(90 0,2 )*(70 0,2 )*(80 0,15 )*(80 0,1 )*(70 0,05 )*(90 0,03 )*(80 0,1 )*(70 0,02 )*(70 0,05 )*(90 0,1 ) = 79,697
Nilai Vektor untuk Tipe Domba 2 S2=(80 0,2 )*(80 0,2 )*(70 0,15 )*(90 0,1 )*(80 0,05 )*(90 0,03 )*(70 0,1 )*(80 0,02 )*(90 0,05 )*(70 0,1 ) = 77,983
Nilai Vektor untuk Tipe Domba 3 S3=(70 0,2 )*(70 0,2 )*(70 0,15 )*(80 0,1 )*(80 0,05 )*(80 0,03 )*(80 0,1 )*(70 0,02 )*(90 0,05 )*(70 0,1 ) =73,586
Nilai Vektor untuk Tipe Domba 4 S4=(80 0,2 )*(90 0,2 )*(90 0,15 )*(80 0,1 )*(70 0,05 )*(80 0,03 )*(70 0,1 )*(90 0,02 )*(80 0,05 )*(80 0,1 ) =81,906
Nilai Vektor untuk Tipe Domba 5 S5=(90 0,2 )*(80 0,2 )*(80 0,15 )*(70 0,1 )*(70 0,05 )*(90 0,03 )*(80 0,1 )*(80 0,02 )*(80 0,05 )*(90 0,1 ) = 81,521
Nilai Vektor untuk Tipe Domba 6 S6=(70 0,2 )*(80 0,2 )*(80 0,15 )*(90 0,1 )*(90 0,05 )*(90 0,03 )*(80 0,1 )*(80 0,02 )*(80 0,05 )*(80 0,1 ) =79,561
Tahapan selanjutnya adalah menghitung nilai bobot preferensi pada setiap alternatif [12]

## Nilai Preferensi Vi untuk Domba 1
79,697 79,697+77,983+73,586+81,906+81,521+79,561 ⁡ = 0,168 Nilai Preferensi Vi untuk Domba 2 77,983 79,697+77,983+73,586+81,906+81,521+79,561 ⁡ = 0,164

## Nilai Preferensi Vi untuk Domba 3
73,586 79,697+77,983+73,586+81,906+81,521+79,561 = 0,155 Nilai Preferensi Vi untuk Domba 4 81,906 79,697+77,983+73,586+81,906+81,521+79,561 = 0,173
E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4

## DOI: 10.36085

## Nilai Preferensi Vi untuk Domba 5
81,521 79,697+77,983+73,586+81,906+81,521+79,561 = 0,172 Nilai Preferensi Vi untuk Domba 6 79,561 79,697+77,983+73,586+81,906+81,521+79,561 ⁡ = 0,168
Setelah itu kemudian melakukan perangkingan dari nilai bobot preferensi dari setiap alternatif. Dasar pembuatan rangking adalah urutan nilai tertinggi (max) menuju nilai terendah (min)[13].
Tabel 5.  Hasil Perangkinan Pada Metode WP
No. Nama Alternatif Nilai TBE Perangkingan 1 Vi Domba 1 0,168037645 Urutan 3 2 Vi Domba 2 0,164434881 Urutan 5 3 Vi Domba 3 0,155162475 Urutan 6 4 Vi Domba 4 0,172707548 Urutan 1 5 Vi Domba 5 0,171895781 Urutan 2 6 Vi Domba 6 0,16776167 Urutan 4

## Metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART)
Metode  SMART  termasuk  dalam  kategori  metode  SPK  dengan  mempertimbangkan  berbagai  atribut  yang diberi nilai dan faktor penentu yang menggambarkan kepentingan relatifnya[14]. Metode  ini bertujuan untuk mengidentifikasi pilihan pilhan  alternatif-alternatif  dengan i skor tertinggi diantara pilihan-pilihan yang ada. Metode  ini  ditandai  dengan  fleksibilitas,  kesederhanaan, transparansi,  dan  kemampuan  beradaptasi.  Dalam metode ini, keputusan diambil dipengaruhi oleh parameter tertentu. Setiap parameter memiliki rentang nilai dan bobot yang unik. Ini nilai parameter digunakan untuk membuat keputusan yang tepat.[15]
Berikut ini adalah penilaian konsumen terhadap domba dengan range penilaian yaitu antara 1-100 yaitu :
Tabel 6. Hasil Rangkuman Penilaian Responden Terhadap Kualitas Domba.
No. Nama Kriteria Domba 1   Domba 2  Domba 3   Domba 4  Domba 5   Domba 6 1 Usia 90 80 70 80 90 70 2 Sudah Poel 70 80 70 90 80 80 3 Tidak Cacat 80 70 70 90 80 80 4 Bobot 80 90 80 80 70 90 5 Jenis Kelamin 70 80 80 70 70 90 6 Tanduk Bagus 90 90 80 80 90 90 7 Harga 80 70 80 70 80 80 8 warna 70 80 70 90 80 80 9 SKKH 70 90 90 80 80 80 10 Kepemilikan Hewan 90 70 70 80 90 80
Kemudian dihitung nilai Utility dengan rumus sebagai berikut
U i (a i ) = 100 (𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑜𝑢𝑡⁡𝑖) (𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑚𝑖𝑛) % [16]
Tabel dibawah ini menampilkan nilai utility dari semua domba qurban
E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Tabel 7. Nilai Utility Domba
No. Nama Kriteria U i (a i ) domba 1 U i (a i ) domba 2 U i (a i ) domba 3 U i (a i ) domba 4 U i (a i ) domba 5 U i (a i ) domba 6 1 Usia = 100 (100−90) (100−0) % = 10 = 100 (100−80) (100−0) % = 20 = 100 (100−70) (100−0) % = 30 = 100 (100−80) (100−0) % = 20 = 100 (100−90) (100−0) % = 10 = 100 (100−70) (100−0) % = 30 2 Sudah Poel = 100 (100−70) (100−0) % = 30 = 100 (100−80) (100−0) % = 20 = 100 (100−70) (100−0) % = 30 = 100 (100−90) (100−0) % = 10 = 100 (100−80) (100−0) % = 20 = 100 (100−80) (100−0) % = 20 3 Tidak Cacat = 100 (100−80) (100−0) %⁡ = 20 = 100 (100−70) (100−0) %⁡ = 30 = 100 (100−70) (100−0) %⁡ = 30 = 100 (100−90) (100−0) %⁡ = 10 = 100 (100−80) (100−0) %⁡ = 20 = 100 (100−80) (100−0) %⁡ = 20 4 Bobot = 100 (100−80) (100−0) % = 20 = 100 (100−90) (100−0) % = 10 = 100 (100−80) (100−0) % = 20 = 100 (100−80) (100−0) % = 20 = 100 (100−70) (100−0) % = 30 = 100 (100−90) (100−0) % = 10 5 Jenis Kelamin = 100 (100−70) (100−0) % = 30 = 100 (100−80) (100−0) % = 20 = 100 (100−80) (100−0) % = 20 = 100 (100−70) (100−0) % = 30 = 100 (100−70) (100−0) % = 30 = 100 (100−90) (100−0) % = 10 6 Tanduk Bagus = 100 (100−90) (100−0) % = 10 = 100 (100−90) (100−0) % = 10 = 100 (100−80) (100−0) % = 20 = 100 (100−80) (100−0) % = 20 = 100 (100−90) (100−0) % = 10 = 100 (100−90) (100−0) % = 10 7 Harga = 100 (100−80) (100−0) % = 20 = 100 (100−70) (100−0) % = 30 = 100 (100−80) (100−0) % = 20 = 100 (100−70) (100−0) % = 30 = 100 (100−80) (100−0) % = 20 = 100 (100−80) (100−0) % = 20 8 warna = 100 (100−70) (100−0) % = 30 = 100 (100−80) (100−0) % = 20 = 100 (100−70) (100−0) % = 30 = 100 (100−90) (100−0) % = 10 = 100 (100−80) (100−0) % = 20 = 100 (100−80) (100−0) % = 20 9 SKKH = 100 (100−70) (100−0) % = 30 = 100 (100−90) (100−0) % = 10 = 100 (100−90) (100−0) % = 10 = 100 (100−80) (100−0) % = 20 = 100 (100−80) (100−0) % = 20 = 100 (100−80) (100−0) % = 20 10 Kepemilikan Hewan = 100 (100−90) (100−0) % = 10 = 100 (100−70) (100−0) % = 30 = 100 (100−70) (100−0) % = 30 = 100 (100−80) (100−0) % = 20 = 100 (100−90) (100−0) % = 10 = 100 (100−80) (100−0) % = 20
Kemudian menghitung nilai Keseluruhan Utility [17] dengan rumus sebagai berikut :
U(a i ) = ∑𝑊𝑗 ∗ 𝑈𝑖(𝑎𝑖)𝑚𝐽 = 1.
Tabel dibawah ini menampilkan nilai keseluruhan utility

## Tabel 8.  Nilai keseluruhan Utility Domba
No . Nama Kriteria domba 1 domba 2 domba 3 domba 4 domba 5 domba 6 W j U i (a i ) W j U i (a i ) W j U i (a i ) W j U i (a i ) W j U i (a i ) W j U i (a i ) 1 Usia 0,2 2 0,2 4 0,2 6 0,2 4 0,2 2 0,2 6 2 Sudah Poel 0,2 6 0,2 4 0,2 6 0,2 2 0,2 4 0,2 4 3 Tidak Cacat 0,1 5 3 0,1 5 4,5 0,1
5 4,5 0,1 5 1,5 0,1 5 3 0,1 5 3 4 Bobot 0,1 2 0,1 1 0,1 2 0,1 2 0,1 3 0,1 1 5 Jenis Kelamin 0,0 5 1,5 0,0 5 1 0,0 5 1 0,0 5 1,5 0,0 5 1,5 0,0 5 0,5 6 Tanduk Bagus 0,0 3 0,3 0,0 3 0,3 0,0 3 0,6 0,0 3 0,6 0,0 3 0,3 0,0 3 0,3 7 Harga 0,1 2 0,1 3 0,1 2 0,1 3 0,1 2 0,1 2 8 warna 0,0 2 0,6
0,0 2 0,4
0,0 2
0,6
0,0 2 0,2
0,0 2 0,4 0,0 2 0,4 9 SKKH 0,0 5 1,5
0,0 5 0,5 0,0
5
0,5 0,0 5 1 0,0 5 1 0,0 5 1 10 Kepemilikan Hewan 0,1 1 0,1 3 0,1 3 0,1 2 0,1 1 0,1 2
E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Nilai TBE 19, 9 21, 7 26,2 17, 8 18, 2 20, 2
Tahapan akhir adalah menentukan hasil perangkingan
Tabel 9. Hasil perangkingan Metode SMART No. Nama Alternatif Nilai TBE Perangkingan 1 Vi Domba 1 19,9 Urutan 3 2 Vi Domba 2 21,7 Urutan 5 3 Vi Domba 3 26,2 Urutan 6 4 Vi Domba 4 17,8 Urutan 1 5 Vi Domba 5 18,2 Urutan 2 6 Vi Domba 6 20,2 Urutan 4

## Analisis Perbandingan Akurasi Metode SAW, WP dan SMART
Analisis  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  hasil  metode  SAW,  WP,  dan  SMART.  Selain  itu  juga dilakukan pengujian akurasi metode SAW, WP, dan SMART. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode SAW, WP dan  SMART, memiliki beberapa variasi dan kesamaan dalam hal perangkingan dan nilai. Tabel  dibawah  ini  menampilkan  hasil  perbandingan  rangking  untuk  metode  SAW,  WP,  dan  SMART ditampilkan pada tabel berikut.
Tabel 10. Perangkingan metode SAW, WP, dan SMART
Nama Domba hasil SAW Rangking WP Rangking SMART Rangking Domba 1 0,901 Rangking 3 0,168 Rangking 3 19,9 Rangking 3 Domba 2 0,879 Rangking 5 0,1644 Rangking 5 21,7 Rangking 5 Domba 3 0,831 Rangking 6 0,1551 Rangking 6 26,2 Rangking 6 Domba 4 0,923 Rangking 1 0,1727 Rangking 1 17,8 Rangking 1 Domba 5 0,92 Rangking 2 0,1718 Rangking 2 18,2 Rangking 2 Domba 6 0,897 Rangking 4 0,1677 Rangking 4 20,2 Rangking 4 jumlah 5,351 0,9997 124
Berdasarkan hasil perangkingan dari ketiga metode SAW, WP, dan SMART, maka domba 4 memiliki peringkat tertinggi, dengan skor  0,923 di metode SAW, 0,1727 di metode WP, dan  17,8 di metode SMART sehingga domba 4 menempati posisi teratas dari keseluruhan metode yang digunakan.
Tahapan  analisis  selanjutnya  adalah  menghitung  akurasi  dengan  membagi  nilai  hasil  akhir  dengan  jumlah alternatif. Adapun rumusnya sebagai berikut :
X = 𝐴 𝐵 Keterangan : X = Metode SPK A = Jumlah Hasil Akhir
B = Jumlah Data Alternatif Adapun hasil perhitungan ada dibawah ini :
Metode SAW = 5,351 10 = 0,5351
Metode WP = 0,9997 10 = 0,09997
E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Metode SMART = 124 10 = 12,4
Tahapan selanjutnya adalah menghitung prosentase tingkat akurasi dari metode SAW, WP dan SMART dengan menggunakan rumus tingkat kesesuaian dibawah ini :
Tki = 100⁡ − 𝑥𝑖 100%
Prosentase Metode SAW = 100⁡ − 0,5351
100% = 99,994
Prosentase Metode WP = 100⁡ − 0,09997
100% = 99,99
Prosentase Metode SMART = 100⁡ − 12,4 100% = 99,876
Analisis selanjutnya adalah membandingkan persentase nilai kesesuaian antara ketiga metode SAW, WP, dan SMART.  Hasil  perhitungannya  tingkat  kesesuaian  adalah    99,994  %  untuk  metode  SAW,  99,998%  untuk metode WP, dan 99,876% untuk metode SMART. Berdasarkan perhitungan prosentase tingkat akurasi di atas maka metode WP memiliki hasil akurasi tertinggi sehingga menjadi metode yang paling layak dan  relevan dalam  menyelesaikan  masalah  pemilihan  domba  kurban  dibandingkan  dengan  metode  SAW  atau  metode SMART.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan analisis  yang telah dilakukan maka dapat diambil kesimpulan, metode WP memiliki tingkat akurasi 99,998% sehingga metode ini yang paling layak digunakan untuk pemilihan domba kurban dibandingkan  dengan  Metode  SMART  dan  SAW    dengan  hasil  perhitungannya  tingkat  kesesuaian  adalah 99,994  % untuk metode SAW dan  99,876% untuk metode SMART. Domba 4 mempunyai rangking  bobot tertinggi dari Domba lainnya pada metode SAW, WP, dan SMART  dengan perolehan skor 0,923 di metode SAW, 0,1727 di metode WP, dan 17,8 di metode SMART. Kriteria domba 4 merupakan  kriteria ideal sebagai hewan korban.

## REFERENSI
[1] M.  M.  Lutfi,  A.  RevinaF,  L.  AnthonyS,  A.  SukmaA,  and  N.  Oktavia,  “2)  3)  4)  5),” Jurnal TRANSFORMASI , vol. 19, no. 2, pp. 77–91, 2023.
[2] Z. Musliyana, I. Ladesma, A. Helinda, and M. Dwipayana, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN  KELAYAKAN  HEWAN  QURBAN  MENGGUNAKAN  TECHNIQUE  FOR OTHERS  REFERENCE  BY  SIMILARITY  TO  IDEAL  SOLUTION  (TOPSIS)  STUDI  KASUS KUTARAJA  AQIQAH  RUMPET  DECISION  SUPPORT  SYSTEM  FOR  DETERMINING  THE ELIGIBILITY OF SACRIFICIAL ANIMALS USING TECHNIQUE FOR OTHERS PREFERENCE BY  SIMILARITY  TO  IDEAL  SOLUTION  (TOPSIS)  A  CASE  STUDY  KUTARAJA  AQIQAH RUMPET,” Journal of Informatics and Computer Science , vol. 8, no. 2, 2022.
[3] S. Mallu and S. Profesional, “COMPARATIVE ANALYSIS OF DECISION SUPPORT SYSTEMS USING THE FUZZY TAHANI AND WASPAS METHODS IN SELECTING TOURISM PLACES TO VISIT IN MAKASSAR,” Nusantara Hasana Journal , vol. 2, no. 9, pp. 269–283, 2023.
[4] M.  I.  Bachtiar,  H.  Suyono,  M.  Fauzan,  and  E.  Purnomo,  “75  METHOD  COMPARISON  IN  THE DECISION SUPPORT SYSTEM OF A SCHOLARSHIP SELECTION,” vol. 11, no. 2, 2021.
[5] A.  Firdonsyah,  B. Warsito, and A. Wibowo, “Comparative Analysis  of  SAW and TOPSIS  on  Best Employee  Decision  Support  System,” SinkrOn ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  1067–1077,  Aug.  2022,  doi: 10.33395/sinkron.v7i3.11475.
[6] Kanim,  Tukiyat,  and  Murni  Handayani,  “ANALISIS  PERBANDINGAN  METODE  TECHNIQUE FOR  ORDER  PREFERENCE  BY  SIMILARITY  TO  IDEAL  SOLUTION,  SIMPLE  ADDITIVE WEIGHTING  DAN  WEIGHTED  PRODUCT  DALAM  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU TERBAIK,” JSiI (Jurnal Sistem Informasi) , vol. 10, no. 1, pp. 33–40, Mar. 2023, doi: 10.30656/jsii.v10i1.6134.
E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
[7] A.  Pendiagnosa,  K.  Warna,  M.  Pemrograman,  B.  Delphi,  and  S.  Eniyati,  “Perancangan  Sistem Pendukung  Pengambilan  Keputusan  untuk  Penerimaan  Beasiswa  dengan  Metode  SAW  (Simple Additive Weighting),” Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK , vol. 16, no. 2, pp. 171–176, 2011.
[8] M. M. D. Widianta, T. Rizaldi, D. P. S. Setyohadi, and H. Y. Riskiawan, “Comparison of Multi-Criteria Decision Support Methods (AHP, TOPSIS, SAW & PROMENTHEE) for Employee Placement,” in Journal of Physics: Conference Series , Institute of Physics Publishing, Feb. 2018. doi: 10.1088/1742- 6596/953/1/012116.
[9] A. Azadeh, S. F. Ghaderi, M. Anvari, H. R. Izadbakhsh, M. J. Rezaee, and Z. Raoofi, “An integrated decision  support  system  for  performance  assessment  and  optimization  of  decision-making  units,” International Journal of Advanced Manufacturing Technology , vol. 66, no. 5–8, pp. 1031–1045, 2013, doi: 10.1007/s00170-012-4387-6.
[10] Kanim,  Tukiyat,  and  Murni  Handayani,  “ANALISIS  PERBANDINGAN  METODE  TECHNIQUE FOR  ORDER  PREFERENCE  BY  SIMILARITY  TO  IDEAL  SOLUTION,  SIMPLE  ADDITIVE WEIGHTING  DAN  WEIGHTED  PRODUCT  DALAM  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU TERBAIK,” JSiI (Jurnal Sistem Informasi) , vol. 10, no. 1, pp. 33–40, Mar. 2023, doi: 10.30656/jsii.v10i1.6134.
[11] “Sistem-Pendukung-Keputusan-Promosi-Jabatan-bagi-Tenaga-Kependidikan-dengan-Metode- Weighted-Product (1).pdf.”
[12] R.  Kurniawan, A.  Perdana  Windarto,  M.  Fauzan,  I.  Sudahri  Damanik,  S.  Tunas  Bangsa,  and  N. Sumatra, “Analysis of Weight Product (WP) Algorithms in the best Go Car Driver Recommendations at PT. Maranatha Putri Bersaudara,” 2019.
[13] S.  Yi  and  Y.-C.  Jang,  “Analysis  of  Recommended  Mobile  Selection  Using  the  Weighted  Product Method,” International Journal of Informatics and Information Systems , vol. 5, no. 4, pp. 167–174, 2022.
[14] K. D. Putra, S. Lina, and M. Sitio, “Prosiding Seminar Nasional Informatika dan Sistem Informatika Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Berbasis  Desktop Menggunakan Kombinasi Metode Smart-Topsis DESKTOP BASED DECISION SUPPORT SYSTEM DESIGN  EMPLOYEE  PERFORMANCE  ASSESSMENT  USING  SMART-TOPSIS  METHOD COMBINATION (Case Study: UD. Sumber Urip)”.
[15] R. Shobirin, “Zero : Jurnal Sains, Matematika, dan Terapan Android-Based Qurban Animal Selection Recommendation System Using AHP and SMART Method Corresponding Author,” vol. 7, no. 1, pp. 68–78, 2023.
[16] D. E. Prasetya, “Simple Multi-Attribute Rating Technique (Smart) Decision Making for Technology Selection of Real-Time Well Monitoring Project.”
[17] R. Idmayanti, D. Meidelfi, I. Rahmayuni, and F. Sukma, “The Implementation of the  Simple Multi Attribute Rating Technique Method for Evaluating the Guidance Process for the Final Project of the Applied Software Engineering Technology Students,” 2021.