Submitted : February 18, 2023, Revised : March 8, 2023, Accepted : March 9, 2023, Published : March 14, 2023

## Sistem Penerimaan Asisten Laboratorium Komputer Dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarcy
Process (AHP) Dan Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART)
Supardi [1]* , Deni Mahdiana [2]
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, ISB Atma Luhur [1] Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur [2] Jl. Jend. Sudirman, Kel. Selindung, Kec. Gabek, Kota Pangkalpinang, Provinsi Kepulauan Bangka Belitung 33117 Telp. (0717) 433506 [1]
Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 Telp. (021) 5853753 [2] supardi@atmaluhur.ac.id [1] , deni.mahdiana@budiluhur.ac.id [2]
Abstract— ISB  Atma  Luhur  has  a  computer  laboratory  to support  lecturing  activities.  Computer  laboratories  can  support the growth of science and information technology and practice in education.  The  computer  laboratory  has  a  laboratory  assistant consisting of the head of the laboratory, the head of the language laboratory,  technicians,  supervisors,  and  computer  laboratory assistants.  However,  the  head  of  the  computer  laboratory  needs help  evaluating  the  ability  of  prospective  computer  laboratory assistants to have similar skills. The final score calculation uses the average value method (mean). Hence, all standards are considered to  have  the  same  weight  level  of  significance,  so  they  cannot perceive  which  criterion  weight  is  more  significant.  Besides,  the assistant cannot help and accompany students during lectures in the computer laboratory. The research aims to involve the AHP and SMART methods to accept computer laboratory assistants. It is  used  to  decide  the  weight  of  the  standards  and  rank  the prospective  computer  laboratory  assistants  to  be  recruited.  It creates a decision support system  model  for accepting computer laboratory  assistants  using  the  AHP  and  SMART  methods  as needed and valid and for good user acceptance. The methods used in this research are the Analytical Hierarchy Process (AHP) and Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART) methods. The application of the AHP and SMART methods can determine the weight  of  the  criteria  for  the  Cumulative  Grade  Point  Average (GPA)  of  0.44,  the  certificates  held  are  0.06,  the  Interview  Test Score is 0.10, the Microteaching Test Score is 0.16, the Practicum Test Score is 0.25 with a Consistency Ratio (CR) value of 0.01. It can  also  determine  the  ranking  of  prospective  Computer Laboratory  Assistants  to  be  accepted.  The  testing  of  Black  Box Testing is to show test results on all system test data as needed and with  valid  status.  Finally,  it  can  be  used  as  a  basis  for  decision- making  by  the  head  of  the  computer  laboratory  in  receiving computer laboratory assistants.
Keywords— Acceptance  of  Computer  Laboratory  Assistant, AHP, SMART.
Abstrak— ISB  Atma  Luhur  untuk  mendukung  perkuliahan memiliki laboratorium  komputer. Laboratorium  komputer yang dapat  mendukung  dalam  perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan teknologi  informasi  serta  praktek  dibidang  pendidikan. Laboratorium  komputer  memiliki  laboran  yang  terdiri  dari kepala laboratorium, kepala bagian laboratorium bahasa, teknisi, supervisor  dan  asisten  laboratorium  komputer.  Permasalahan kepala  laboratorium  komputer  kesulitan  menilai  kemampuan calon asisten laboratorium komputer yang memiliki kemampuan tidak jauh berbeda. Perhitungan nilai akhir menggunakan metode nilai  rata-rata  (mean)  jadi  semua  kriteria  dianggap  sama  besar bobot  tingkat  kepentingannya  sehingga  tidak  bisa  mengetahui besar  bobot  kriteria  yang  mana  yang  lebih  penting  efeknya banyak  asisten  laboratorium  komputer  yang  diterima  tidak memahami  materi  yang  diajarkan  dosen  yang  mengajar praktikum  sehingga  asisten  tersebut  tidak  bisa  membantu  dan mendampingi mahasiswa pada saat perkuliahan di laboratorium komputer.  Tujuan  penelitian  adalah  menerapkan  metode  AHP dan  SMART  untuk  menerima  asisten  laboratorium  komputer sehingga  dapat  menentukan  bobot  kriteria  dan  rangking  calon asisten  laboratorium  komputer  yang  akan  direkrut,  membuat model  sistem  pendukung  keputusan  untuk  menerima  asisten laboratorium  komputer    dengan  penggunaan  metode  AHP  dan SMART yang sesuai kebutuhan dan valid serta untuk penerimaan user  dengan  baik.  Metode  yang  digunakan  yaitu  metode Analytical  Hierarcy  Process  (AHP)  dan  Simple  Multi  Attribute Rating  Technique  (SMART).  Penerapan  Metode  AHP  dan SMART  dapat  menentukan  nilai  bobot  kriteria  Nilai  Indeks Prestasi  Kumulatif  (IPK)  sebesar  0,44,  Sertifikat  yang  dimiliki sebesar  0,06,  Nilai  Tes  Wawancara  sebesar  0,10,  Nilai  Tes Microteaching  sebesar  0,16,  Nilai  Tes  Praktikum  sebesar  0,25 dengan  nilai  Consistency  Ratio  (CR)  sebesar  0,01  serta  dapat menentukan  rangking  calon  Asisten  Laboratorium  Komputer yang  akan  diterima.  Pengujian  Black  Box  Testing  untuk menunjukkan hasil pengujian pada semua data uji sistem sesuai kebutuhan  dan  berstatus  valid.  Sehingga  dapat  dijadikan  dasar pengambilan  keputusan  dan  diterapkan  kepala  laboratorium komputer dalam menerima asisten laboratorium komputer.
Submitted : February 18, 2023, Revised : March 8, 2023, Accepted : March 9, 2023, Published : March 14, 2023
Kata  Kunci— Penerimaan  Asisten  Laboratorium  Komputer, AHP, SMART.

## I. PENDAHULUAN
Asisten  Laboratorium  Komputer  merupakan  seseorang yang diberikan tugas untuk penjagaan dan memastikan semua komputer berfungsi  baik, serta membantu dosen dalam proses pengarahan dan pengajaran  mahasiswa dalam mengoperasikan komputer sehingga pembelajaran akan berjalan secara kondusif [1].  Penerimaan  asisten  laboratorium  komputer  dilaksanakan setiap setahun sekali yaitu setiap tahun ajaran semester ganjil. Penerimaan asisten laboratorium komputer dimulai jika sudah ada  pengumuman.  Calon  asisten  laboratorium  komputer  yang bisa  melamar  yaitu  mahasiswa  semester  2  sampai  dengan semester  5.  Mahasiswa  harus  mengisi  formulir  pendaftaran, mengumpulkan surat lamaran, pas photo 3 x 4 dengan jumlah 1 lembar  (berwarna),  surat  keterangan  persetujuan  orang  tua, transkrip nilai semester, dan sertifikat yang dimiliki. Kemudian mahasiswa  harus  mengikuti  semua  tes  yaitu  :  tes wawancara, tes  microteaching,  dan  tes  praktikum.  Semua  tes  dilakukan bertahap  satu  persatu  sampai  selesai,  setelah  ketiga  tes dilakukan,  calon  asisten  laboratorium  komputer  menunggu konfirmasi  dari  staf  laboran.  Staf  laboran  yang  terdiri  dari teknisi  dan  supervisor  memberikan  hasil  penilaian  kepada kepala  laboratorium  komputer  kemudian  untuk  pengambilan keputusan  calon  asisten  yang  akan  diterima.  Kepala laboratorium  komputer  kesulitan  menilai  kemampuan  calon asisten  laboratorium  komputer  yang  memiliki  kemampuan tidak  jauh  berbeda.  Perhitungan  nilai  akhir  menggunakan metode nilai rata-rata (mean) jadi semua kriteria dianggap sama besar  bobot  tingkat  kepentingannya  sehingga  tidak  bisa mengetahui besar bobot kriteria yang mana yang lebih penting efeknya  banyak  asisten  laboratorium  komputer  yang  diterima tidak  memahami  materi  yang  diajarkan  dosen  yang  mengajar praktikum  sehingga asisten tersebut tidak  bisa  membantu dan mendampingi mahasiswa pada saat perkuliahan di laboratorium komputer.
Penelitian  yang  dilakukan  Wanto  dan  Kurniawan  (2018) pada  AMIK-STIKOM  tunas  bangsa  pematangsiantar  tentang penyeleksian  dalam  menerima  asisten  laboratorium  dengan algoritma  AHP.  Dengan  metode  AHP,  calon  asisten laboratorium terbaik dapat dipilih melalui kriteria-kriteria yang sudah  ada.  Sistem  ini  membantu  pimpinan  untuk  mengambil keputusan    memilih    calon  asisten  laboratorium  yang  berhak bekerja diperguruan tinggi [2].
Penelitian dari Sulviyana dkk. (2017)  tentang sistem  yang mendukung  keputusan  menggunakan  metode  SMART  dalam seleksi  untuk  penerimaan  calon  asisten  praktikum.  Untuk menyeleksi calon asisten ini meliputi  kriteria, sub kriteria dan variabel  nilai  yang  dipakai  untuk  menghasilkan  perhitungan yang  mendukung  keputusan  yang  diambil.  Metode  SMART sudah sukses dipergunakan untuk mengambil keputusan dilihat pada nilai total dan pengujian yang dilakukan [3].
Penelitian  Tati  Mardiana  menggunakan  metode  AHP- TOPSIS  untuk  menerima  asisten  laboratorium  komputer  [4], Mardhiya Hayaty dan Restu Fajri Irawan melakukan penelitian
tentang  menentukan  jabatan  dalam  kepengurusan  organisasi mengkombinasikan algoritma SMART dan Forward Chaining [5],  Penentuan  wilayah  promosi  oleh  Yulrio  Brianorman menggunakan  metode  AHP-SMART  [6],  Merekomendasikan jenis sapi terbaik menggunakan metode SMART oleh gumilar dkk. [7], Penelitian  Arifin dalam penerimaan  mahasiswa  baru dengan metode AHP [8], Heni Ayu Septilia dan Styawati pada penelitian pemberian dana bantuan menggunakan metode AHP [9],  Pemberian  tunjangan  karyawan  PT  Mutiara  Ferindo Internusa  dengan  metode  AHP  [10],  serta  penelitian  Tiya Noviyanti  dalam  menerima  beasiswa  PPA  di  Universitas Gunadarma dengan metode AHP [11].
Berdasarkan  masalah  dan  tinjauan  pustaka  yang  ada, dengan  menggunakan  metode  AHP  untuk  menentukan  Bobot Kriteria, kemudian dilanjutkan dengan metode SMART untuk menentukan perangkingan  maka penulis melakukan penelitian tentang  Sistem  Penerimaan  Asisten  Laboratorium  Komputer dengan  Menggunakan  Metode  AHP  dan  SMART  pada  ISB Atma  Luhur  Pangkalpinang  untuk  membantu  Kepala Laboratorium Komputer dalam menentukan keputusan dengan kriteria yang ada.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Metode AHP ini sudah berkembang pada awal tahun 1970- an  oleh  Thomas  L.Saaty.  AHP  itu  sudah  mendesain  secara rasional untuk persepsi orang dalam melakukan hubungan erat untuk masalah-maslah tertentu dengan prosedur yang sudah ada sampai pada skala preferensi diberbagai set-set alternatif [12]. AHP adalah metode dalam penentuan keputusan secara rasional dan  ilmiah  dalam  memberikan  penyelesaian  pada  persoalan kriteria  yang  lengkap diberbagai alternatif  untuk   menghitung perbandingan  kriteria[13].  Permasalahan  multikriteria  yang sangat  lengkap  menjadi  suatu  hirarki  diselesaikan  dengan metode  AHP  [14].  Metode  AHP  sangat  efektif  untuk menyelesaikan masalah-maslah yang lengkap[15].

## B. Langkah-Langkah Dalam Perhitungan AHP
Langkah – langkahnya adalah sebagai berikut [2]:
1) Pendefinisian  persoalan  dan  penentuan  penyelesaian yang dibutuhkan.
2) Pembuatan  struktur  hierarki  dimulai  tujuan  umum, selanjutnya  menentukan  kriteria-kriteria dan alternatif yang menjadi pilihan.
3) Pembuatan  matrik  perbandingan  berpasangan  untuk memberikan pengaruh elemen-elemen pada tujuan atau kriteria yang setara di atasnya atau gambaran kontribusi yang relatif.
4) Melakukan  pembagian  nilai  dari  elemen-elemen  pada matrik  yang  berpasangan  dengan  nilai  total  masing- masing kolom sehingga mendapat penormalan data.
5) Penghitungan nilai bobot setiap elemen ( eigen vector ) dengan  menghitung Consistency  Index (CI)  seperti terlihat rumus dibawah ini.
Submitted : February 18, 2023, Revised : March 8, 2023, Accepted : March 9, 2023, Published : March 14, 2023
𝐶𝐼 = λ maks−n n −1 (1)
dimana : n = banyaknya elemen
6) Pengulangan untuk  semua  tingkat hirarki  berdasarkan langkah 3, 4 dan 5.
7) Penghitungan  eigen  vector  pada  masing-masing matriks perbandingan berpasangan.
8) Pengujian konsistensi hirarki.
Menghitung  Consistency  Ratio  (CR)  seperti  terlihat rumus dibawah ini.
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝐼𝑅
(2)
dimana :
CR = Consistency Ratio
CI = Consistency Index
IR = Index Random Consistency atau RI  = Ratio Index

## C. Metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART)
SMART adalah metode yang sudah berkembang pada tahun 1977    untuk  mengambil  keputusan  yang multi  attribute yang diperkenalkan  oleh  Edward.  Teknik  mengambil  keputusan multi  kriteria  untuk  perbandingan  kriteria  berdasarkan  pada konsep  setiap  alternatif  terdiri  dari  beberapa  kriteria  yang mempunyai  penilaian  dari  masing-masing  kriteria  memegang pembobotan nilai  yang  berbeda. Pembobotan  dalam  penilaian setiap  alternatif  untuk  memperoleh  alternatif  terbaik  [16]. SMART  merespon  keperluan  pengambil  keputusan  dan  cara menganalisis  jawaban  secara  mudah  sehingga  banyak  yang menggunakannya [17].

## D. Langkah-Langkah Dalam Perhitungan SMART
Urutan untuk menggunakan metode SMART yaitu [18] :
1) Penentuan kriteria- kriteria yang digunakan.
2) Penentuan  bobot  kriteria  untuk  setiap  kriteria  dengan penggunaan selang antara 1-100 pada  masing-masing kriteria dengan pengutamaan yang bernilai.
3) Membandingkan  nilai  bobot  kriteria  dengan  jumlah bobot  kriteria  untuk  normalisasi  pada  kriteria-kriteria seperti terlihat pada rumus dibawah ini.
N = 𝑤 𝑗 ∑ 𝑤 𝑗 (3)
Dimana  w_j  adalah  nilai  bobot  pada  setiap  kriteria. Sedangkan  ∑  w_j  adalah  total  jumlah  bobot  dari keseluruhan kriteria.
4) Pemberian  nilai  parameter  kriteria  untuk alternative- alternative yang ada.
5) Nilai utiliti dihasilkan dari pengkonversian nilai kriteria pada  setiap  kriteria  yang  menjadi  nilai  kriteria  untuk data utama. Nilai utiliti yang dapat dilihat pada rumus dibawah ini.
𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) = 𝑐 𝑜𝑢𝑡 𝑖  − 𝑐 𝑚𝑖𝑛 𝑐 𝑚𝑎𝑥 −  𝑐𝑚𝑖𝑛
(4)
Dimana  nilai  utiliti  kriteria  ke-1  untuk  kriteria  ke-1, Cmax  adalah  nilai  kriteria  yang  maksimum,  Cmin merupakan  nilai  kriteria  yang  minimum  dan  Cout  i adalah nilai kriteria ke-i.
6) Mengalikan nilai yang diperoleh dari normalisasi nilai kriteria  data  utama  dengan  nilai  normalisasi  bobot kriteria  untuk  menentukan  nilai  akhir  dari  setiap kriteria. Selanjutnya melakukan penjumlahan nilai dari perkaliannya. Rumus dapat dilihat dibawah ini.
(𝑎 𝑖 ) = ∑ 𝑤 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) (5)
Dimana  u(a_i  )^  merupakan  nilai  total  alternatif,  w_j yaitu hasil dari normalisasi bobot kriteria serta u_i (a_i ) merupakan hasil penentuan nilai utiliti.

## E. Asisten Laboratorium
Asisten  laboratorium  merupakan  seorang  yang  tugasnya melakukan  monitoring  dalam  proses  perkuliahan  praktik  di laboratorium komputer dan membantu dosen untuk mengontrol serta  memperhatikan  aktivitas  perkuliahan    dengan  langsung datang pada PC atau komputer yang digunakan mahasiswa [2].

## F. Laboratorium
Laboratorium  merupakan  tempat  untuk  melaksanakan praktek atau  menerapkan  pengembangan  keilmuan  baik  teori dan  penelitian  sehingga  mendapat  bagian  penting  didalam kegiatan  belajar  mengajar  dan  melakukan  riset,  terkhusus dibidang information and technology (IT). Kegiatan terdiri dari cakupan  mengelola  laboratorium  seperti  perkuliahan,  untuk melaksanakan kajian ilmiah serta berkolaborasi [19].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Tahap  pertama  pada  riset  ini  yaitu  menentukan  topik  dan judul penelitian, kemudian  mengidentifikasi dan  merumuskan problem , serta menentukan tujuan untuk melakukan penelitian. Kemudian  mengumpulkan  data.  Pada  tahap  ini  melakukan wawancara, observasi, mengambil data internal dan melakukan studi  pustaka.  Melakukan  wawancara  dan  observasi  langsung dengan  kepala  laboratorium  komputer  tentang  bagaimana proses penerimaan asisten laboratorium, dan kriteria yang akan digunakan. Untuk studi pustaka melakukan pencarian  literatur yang tergantung dengan penelitian  memakai  beberapa sumber dari buku dan jurnal ilmiah [20].
Tahap kedua melakukan perhitungan dengan metode  AHP dalam  penghitungan  nilai  bobot  kriteria.  Kemudian  menguji metode AHP dengan menghitung Consistency Ratio (CR).
Tahap  ketiga  menggunakan  metode  SMART  untuk melakukan perangkingan.
Tahap  keempat  pembuatan  prototipe  dan  melakukan implementasi sistem serta melakukan pengujian sistem.
Berikut  langkah  tahap  penelitian  yang  digunakan digambarkan dibawah ini :X`
Submitted : February 18, 2023, Revised : March 8, 2023, Accepted : March 9, 2023, Published : March 14, 2023

## Gambar. 1. Langkah Tahap Penelitian
IV.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Kriteria
Untuk mendapatkan kriteria penulis melakukan wawancara kepada Kepala Laboratorium Komputer dan berdasarkan Surat Keputusan  (SK)  No  :  004/LAB/SAL/SK/III/2015  Ketentuan yang  telah  dibuatkan  oleh  Kepala  Laboratorium  Komputer. Kriteria untuk menerima Asisten ada pada tabel I.
T ABEL I KRITERIA No Kriteria Nama Kriteria Kategori 1 C1 Nilai Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) Benefit 2 C2 Sertifikat yang dimiliki Benefit 3 C3 Nilai Tes Wawancara Benefit 4 C4 Nilai Tes Microteaching Benefit 5 C5 Nilai Tes Praktikum Benefit

## B. Alternatif
Untuk mendapatkan alternatif penulis mengambil dari data internal data calon Asisten Laboratorium Komputer ISB Atma Luhur tahun ajaran 2022/2023 semester gasal kemudian penulis memakai  teknik sampling acak sederhana dalam  pengambilan sampel yang ada pada tabel II.
TABEL II A LTERNATIF No Alternatif Nama Alternatif 1 A1 Monicha 2 A2 Panji Dharma Yuda 3 A3 Vivi Oktari 4 A4 Victor Parasian
5 A5 Desi Natalia

## C. Struktur Hierarchy AHP

## Gambar. 2. Hierarchy AHP

## D. Menyusun Matriks Perbandingan Berpasangan
Matriks  perbandingan  berpasangan  pengambilannya  dari hasil  kuesioner  perbandingan  berpasangan  antar kriteria  yang sudah  diisi  oleh  Kepala  Laboratorium  Komputer  ISB  Atma Luhur Pangkalpinang Bapak Ari  Amir Alkodri, M.Kom. Dari hasil kuisioner bobot kriteria kemudian melakukan pembuatan matriks yang ada pada tabel III.
TABEL III M ATRIKS P ERBANDINGAN B ERPASANGAN C1 C2 C3 C4 C5 C1 1 7/1 4/1 3/1 2/1 C2 1/7 1 1/2 1/3 1/3 C3 1/4 2/1 1 1/2 1/3 C 4 1/3 3/1 2/1 1 1/2 C5 1/2 3/1 3/1 2/1 1

## E. Nilai dan Pembulatan Bobot Kriteria
Nilai  dan  pembulatan  dalam  pembobotan  kriteria  pada Tabel IV.
TABEL IV N ILAI DAN P EMBULATAN B OBOT K RITERIA No Kriteria Nama Kriteria Bobot Kriteria Pembulatan 1. C1 Nilai Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) 0,4374 0,44 2. C2 Sertifikat yang dimiliki 0,0605 0,06 3. C3 Nilai Tes Wawancara 0,0964 0,10 4. C4 Nilai Tes Microteaching 0,1583 0,16 5. C5 Nilai Tes Praktikum 0,2474 0,25

## F. Pengujian Metode AHP
Pengujian  model  Analytical  Hierarcy  Process  (AHP) dengan melakukan penghitungan  nilai Consistency Index (CI) dan Consistency Ratio (CR).
𝐶𝐼 = λ maks−n n −1 n  ∶  banyaknya kriteria
𝐶𝐼 = 5,0662−5
5 −1
𝐶𝐼 =   0,0166
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼
𝐶𝑅 = 0,0166 1,12
Submitted : February 18, 2023, Revised : March 8, 2023, Accepted : March 9, 2023, Published : March 14, 2023

## 𝐶𝑅 = 0,01

## G. Nilai Alternatif
TABEL V N ILAI A LTERNATIF Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 3,97 3 85 80 83 A2 3,76 3 82 80 80 A3 3,71 4 83 78 80 A4 3,43 0 78 75 80 A5 2,98 0 80 78 75 MAX 3,97 4 85 80 83 MIN 2,98 0 78 75 75 H. Nilai Utiliti
TABEL VI N ILAI U TILITI Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 1,00 0,75 1,00 1,00 1,00 A2 0,79 0,75 0,57 1,00 0,63 A3 0,74 1,00 0,71 0,60 0,63 A4 0,45 0,00 0,00 0,00 0,63 A5 0,00 0,00 0,29 0,60 0,00 Bobot Kriteria 0,44 0,06 0,10 0,16 0,25

## I. Nilai Akhir
TABEL VII N ILAI A KHIR
Alter natif Kriteria Nilai Akhir Ran g king C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,44 0,05 0,10 0,16 0,25 1,00 1 A2 0,35 0,05 0,06 0,16 0,16 0,77 2 A3 0,32 0,06 0,07 0,10 0,16 0,71 3 A4 0,20 0,03 0,00 0,00 0,16 0,39 4 A5 0,00 0,03 0,03 0,10 0,00 0,15 5
J. Use Case Diagram
Penggambaran  hubungan user yang  akan  menggunakan system .  Berikut  salah  satu use  case  diagram yang  sudah dirancang pada gambar 3.
Gambar. 3. Use Case Diagram Ouput
K. Pengujian Black Box Testing
Black  Box  Testing menggunakan  teknik Equivalence
partitioning untuk  melakukan  pengujian,  data  pengujian ditunjukkan pada tabel VIII.
TABEL VIII D ATA P ENGUJIAN B LACK B OX T ESTING No Data Uji Butir Uji Jenis Pengujian 1 Pengujian Login Input Username dan Password Black Box Testing 2 Data Calon Asisten Laboratorium Komputer
Tambah Data Calon Asisten Laboratorium Komputer Black Box Testing
Ubah Data Calon Asisten Laboratorium Komputer
Hapus Data Calon Asisten Laboratorium Komputer 3 Data Kriteria
Tambah Data Kriteria
Black Box Testing Ubah Data Kriteria Hapus Data Kriteria 4 Perbandingan Kriteria
Input Nilai Perbandingan
Kriteria Black Box Testing Lihat Nilai Normalisasi Kriteria
Lihat Nilai Eigen Vektor Kriteria 5 Nilai Alternatif Input Nilai Alternatif Black Box Testing 6 Matriks Perhitungan Utility
Lihat Nilai Alternatif
Black Box Testing Lihat Perhitungan Utility Lihat Nilai Akhir 7 Hasil Keputusan Pilih Keputusan Black Box Testing 8 Hasil Keputusan Tiap Tahun Ajaran Cetak Laporan Hasil Keputusan Tiap Tahun Ajaran Black Box Testing 9 Perangkingan Asisten Laboratorium Komputer Cetak Laporan Perangkingan Asisten Laboratorium Komputer Black Box Testing 10 Evaluasi Asisten Laboratorium Komputer Cetak Laporan Evaluasi Asisten Laboratorium Black Box Testing 11 Asisten Laboratorium Komputer Terpilih Cetak Laporan Asisten Laboratorium Komputer Terpilih Black Box Testing 12 Asisten Laboratorium Komputer Tidak Terpilih Cetak Laporan Asisten Laboratorium Komputer Tidak Terpilih Black Box Testing
Berikut hasil pengujian menu login dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar. 4. Menu Login
p-ISSN 2301-7988, e-ISSN 2581-0588 DOI : 10.32736/sisfokom. v12i1.1619 , Copyright ©2023
Submitted : February 18, 2023, Revised : March 8, 2023, Accepted : March 9, 2023, Published : March 14, 2023
Berikut hasil pengujian menu nilai akhir dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar. 5. Menu Nilai Akhir

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  untuk  menerima  Asisten Laboratorium  Komputer  dengan  menggunakan  Metode  AHP dan  SMART  pada  ISB  Atma  Luhur  Pangkalpinang  ini  dapat diambil  kesimpulan  bahwa  Penerapan  Metode  AHP  dan SMART  dapat  menentukan  nilai  bobot  kriteria  Nilai  Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) sebesar 0,44, Sertifikat yang dimiliki sebesar  0,06,  Nilai  Tes  Wawancara  sebesar  0,10,  Nilai  Tes Microteaching sebesar 0,16, Nilai Tes Praktikum sebesar 0,25 dengan nilai CR sebesar 0,01 serta dapat menentukan rangking calon  Asisten  Laboratorium  Komputer  yang  akan  direkrut. Model  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Asisten Laboratorium Komputer pada ISB Atma Luhur Pangkalpinang menggunakan  Metode Black  Box  Testing untuk  semua  data menggunakan  teknik  Equivalence  partitioning,  hasilnya menunjukkan  pengujian  sistem  sesuai  kebutuhan  dan  status yang valid. Selanjutnya penulis  juga memberikan saran dalam pengembangan  penelitian  selanjutnya  untuk  Penerimaan Asisten  Laboratorium  Komputer  yaitu  Perlu  pengembangan sistem berbasis mobile sehingga lebih memudahkan user dalam menggunakan sistem tersebut. Penelitian ini dapat dikembangkan dengan  menggabungan penggabungan  metode- metode lainnya.

## REFERENSI
[1] A. Saleh, “Penerapan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique Exploiting Rank dalam Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Asisten Laboratorium Komputer,” J. Masy. Telemat. dan Inf., vol. 8, no. 1, pp. 1– 10, 2017.
[2] A. Wanto and E. Kurniawan, “Seleksi Penerimaan Asisten Laboratorium Menggunakan  Algoritma  AHP  Pada  AMIK-STIKOM  Tunas  Bangsa Pematangsiantar,” J. Inform. dan Komput., vol. 3, no. 1, pp. 11–18, 2018.
[3] Y. Sulviyana, A. Tejawati, and U. Hairah, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi  Penerimaan  Calon  Asisten  Praktikum  Menggunakan  Metode SMART,” in Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, 2017, vol. 2, no. 2, pp. 47–51.
[4] T.  Mardiana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Asisten Laboratorium  Komputer  Menggunakan  Metode  AHP-TOPSIS,”  J.  Ilmu Pengetah. dan Teknol. Komput., vol. 3, no. 2, pp. 159–166, 2018.
[5] M. Hayaty and R. F. Irawan, “Perancangan Sistem Penunjang Keputusan untuk  Menentukan  Jabatan  Pengurus  Organisasi  Menggunakan
Kombinasi  Algoritma  Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique (SMART)  dan  Forward  Chaining,”  Khazanah  Informatika:  Jurnal  Ilmu Komputer  dan  Informatika,  vol.  4,  no.  2.  pp.  104–113,  2018,  doi: 10.23917/khif.v4i2.7034.
[6] Y.  Brianorman,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Wilayah  Promosi Menggunakan  Metode  AHP-SMART  pada  Universitas  Muhammadiyah Pontianak,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 8, no. 3, p. 439, 2021, doi: 10.25126/jtiik.2021832997.
[7] G.  R.  Pangaribuan,  Y.  Bastian,  and  E.  Irawan,  “Penetapan  Metode SMART dalam Merekomendasikan Jenis Sapi Terbaik untuk Peternakan Sapi Potong,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci., vol. 1, no. August, pp. 221– 228, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.26.
[8] A.  T.  Purba,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP),” J. Tekinkom, vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2018.
[9] H.  A.  Septilia  and  Styawati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian Dana Bantuan Menggunakan AHP,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 1, no. 2, pp. 34–41, 2020, [Online]. Available:
http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/sisteminformasi/article/view/369.
[10] G.  Lestari,  Neneng,  and  A.  Savitri  Puspaningrum,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemberian  Tunjangan  Karyawan  Menggunakan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  Studi  Kasus:  PT  Mutiara  Ferindo Internusa,”  J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf.,  vol.  2,  no.  3,  pp.  38–48,  2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI.
[11] T.  Noviyanti,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Dalam  Penerimaan Beasiswa PPA Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) (Studi  Kasus:  Universitas  Gunadarma),”  J.  Ilm.  Teknol.  dan  Rekayasa, vol. 24, no. 1, pp. 35–45, 2019, doi: 10.35760/tr.2019.v24i1.1932.
[12] T.  Saaty,  Pengambilan  Keputusan  Bagi  Para  Pemimpin,  Proses  Hirarki Analitik  untuk  Pengambilan  Keputusan  dalam  Situasi  yang  Kompleks. Jakarta: Pustaka Binama Pressindo, 1993.
[13] H.  Yunita,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Seleksi  Penerimaan Asisten Laboratorium Menggunakan Metode AHP,” Respati, vol. 14, no. 1, pp. 86–92, 2019, doi: 10.35842/jtir.v14i1.275.
[14] S.  D.  Megafani,  J.  D.  Irawan,  and  H.  Z.  Zahro,  “Sistem  Pendukung Keputusan Perekrutan Anggota Baru Resimen Mahasiswa di ITN Malang Menggunakan Kombinasi Metode AHP dan TOPSIS,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 5, no. 1, pp. 342–348, 2021.
[15] M. I. Nasution, A. Fadlil, and S. Sunardi, “Perbandingan Metode AHP dan TOPSIS untuk Pemilihan Karyawan Berprestasi,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 3, pp. 1712–1722, 2022, doi:
10.30865/mib.v6i3.4194.
[16] D.  Novianti,  I.  F.  Astuti,  and  D.  M.  Khairina,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Berbasis  Web  Untuk  Pemilihan  Café  Menggunakan  Metode SMART (Simple Multi-Attribute Rating Technique) (Studi Kasus : Kota Samarinda),” in Prosiding Seminar Sains dan Teknologi FMIPA Unmul, 2016, pp. 461–465.
[17] N. Thoyibah, Latipah, and A. Muchayan, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru Menggunakan Metode SMART,” J. SISFOKOM (Sistem  Inf.  dan  Komputer),  vol.  10,  no.  2,  pp.  232–240,  2021,  doi: 10.32736/sisfokom.v10i2.940.
[18] P. Goodwin and G. Wright, Decision Analysis for Management Judgment 3rd Edition. Newyork: John Wiley & Sons, Ltd, 2004.
[19] K. Indarto, Kaitan antara Kegiatan Laboratorium dengan Prestasi Belajar Fisika. Semarang: FMIPA Unnes, 2002.
[20] S. Nurhayati and R.  Lubis, “Sistem Pendukung  Keputusan Penerimaan Karyawan  Menggunakan  Metode  Simple  Multi-Attribute  Rating Technique (SMART),” J. Sist. dan Teknol. Inf., vol. 9, no. 2, pp. 93–97, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i2.43934.