## khazanah
informatika

## Perancangan Sistem Penunjang Keputusan untuk Menentukan Jabatan Pengurus Organisasi Menggunakan Kombinasi Algoritma Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) dan Forward Chaining

## Mardhiya Hayaty*, Restu Fajri Irawan
Program Studi Informatika Universitas AMIKOM Yogyakarta Yogyakarta
*mardhiya_hayati@amikom.ac.id
Abstrak- Kebutuhan  informasi pada era sekarang sangat tinggi, sehingga diperlukan pemprosesan data yang cepat, akurat, dan tepat. Informasi yang dihasilkan harus berkualitas sehingga dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Algoritma Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) adalah algoritma yang digunakan untuk pengambilan keputusan dengan menggunakan multikriteria, setiap kriteria memiliki nilai dan diberikan kepada setiap alternatif  sehingga menghasilkan jumlah peringkat pembobotan untuk mendapatkan alternatif  terbaik. Penggunaan algoritma SMART tidak dapat menentukan hasil secara spesifik seperti rekomendasi posisi jabatan sebuah organisasi, tetapi hanya berdasarkan peringkat tertinggi sebagai dasar seleksi calon pengurus, untuk mengatasi hal tersebut penelitian dikombinasikan dengan algoritma Forward Chaining . Proses algoritma Forward Chaining mensinkronkan fakta-fakta yang ada dengan rule yang telah ditetapkan dengan cara penelusuran secara runtut maju melalui penalaran logika IF-THEN, sehingga implementasi algoritma Forward Chaining dapat merekomendasikan posisi jabatan calon pengurus pada sebuah organisasi. Penelitian ini telah menghasilkan 25 orang kandidat pengurus organisasi dengan nilai terbaik dan sekaligus merekomendasikan posisi jabatan sekretaris sebanyak 3 orang, 2 orang bendahara, 4 orang jabatan aspirasi, bagian humas 4 orang, LITBANG berjumlah 5 orang, keorganisasian sebanyak 5 orang, 1 orang jabatan LITBANG atau jabatan aspirasi serta jabatan bendahara atau sekretaris sebanyak 1 orang
Kata kunci: Simple Multi Attribute Rating Technique , SMART, Forward Chaining , Sistem Penunjang Keputusan.

## 1. Pendahuluan
Pada era sekarang, kebutuhan informasi sangat tinggi sehingga pemrosesan data dituntut cepat dan informasi yang diperoleh harus akurat, informasi yang diperoleh dipergunakan sebagai pendukung pengambilan keputusan. Pengambilan keputusan sering terjadi kesalahan apabila tidak didukung informasi yang akurat[1] Simple Multy Attribute Rating Technique (SMART), SMART adalah suatu metode pendukung keputusan menggunakan multi kriteria, setiap alternatif memiliki beberapa jumlah kriteria dan setiap kriteria memiliki nilai atau bobot peringkat, pembobotan digunakan pada setiap alternatif untuk memperoleh alternatif terbaik[2]. Penelitian sebelumnya, metode SMART telah digunakan untuk perhitungan kuantitatif dalam model pengambilan keputusan[3],[4]. Penelitian ini menghasilkan seleksi pemain-pemain terbaik pada sebuah turnamen tetapi tidak dapat menentukan posisi pemain[4]. Penelitian yang telah dilakukan penggunaan metode SMART hanya
dapat menentukan pendukung keputusan secara umum (hanya kandidat jumlah anggota) dan tidak spesifik seperti menentukan posisi, jabatan dan indikator-indikator spesifik  lainnya.  Oleh  karena  itu  metode  SMART  akan dikombinasikan dengan metode Forward Chaining. Forward Chaining merupakan suatu metode pencarian yang dimulai dari informasi-informasi yang ada dengan pengabungan rule, metode ini juga dinamakan dengan metode pelacakan maju karena proses pencarian informasi- informasi dilakukan di awal kemudian mendapatkan penyelesaiannya (penalaran dari masalah kemudian solusi) [5]. Penelitian sebelumnya dari metode ini digunakan sebagai metode yang membantu pengambil keputusan dari hasil perhitungan data bahan untuk laboratorium, metode pada penelitian ini memiliki kelemahan yaitu data- data yang dimasukkan kurang probalistik sehingga butuh dikombinasikan dengan metode yang lain untuk menutup kelemahannya, akan tetapi untuk pemilihan prioritasnya mana supplier yang penting metode ini sangat berjalan dengan baik [6].

## Gambar 1. Arsitektur decisions support system
Penelitian lain dengan tingkat akurasi yang didapatkan sebesar 82% sudah akurat, dan metode Forward Chaining dipilih karena sudah sering dipakai diberbagai penelitian[7]. Kemudian penelitian yang lainnya, metode Forward Chaining ini digunakan untuk menghitung dan memberikan hasil kesimpulan dari input yang diberikan, dan kesimpulan yang dihasilkan kemudian akan diproses oleh alat dan dalam alat tersebut, metode ini bisa berjalan dengan sangat baik dalam memberikan kesimpulan dan pengendali[8]. Penelitian yang telah dilakukan di mana metode ini belum bisa memasukkan data-data probalistik yang  membuat  datanya  tidak  dapat  secara  fleksibel berubah sehingga metode ini harus digabungkan dengan metode yang lainnya.
Metode untuk menentukan calon kandidat pada kepengurusan sebuah organisasi selama ini masih bersifat manual, tidak adanya parameter yang jelas untuk mengukur kompetensi seseorang sehingga unsur subjektivitas masih sangat besar, selain itu penggunaan metode yang ada belum mampu menjawab kebutuhan akan pentingnya penentuan orang yang tepat untuk dipekerjakan di posisi jabatan yang tepat ( the right man on the right place ), rotasi jabatan kepengurusan organisasi setiap periode tertentu menjadikan struktur organisasi bergerak dinamis, sehingga perlu dirancang sebuah sistem pendukung keputusan untuk mengakomodasi kebutuhan tersebut.
Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini berfokus pada perancangan sistem penunjang keputusan untuk kepengurusan organisasi dengan menggunakan kombinasi metode SMART dan Forward Chaining agar informasi yang dihasilkan dapat mendukung sebuah keputusan yang tepat, proses diawali dengan seleksi rating menggunakan algoritma SMART, kemudian hasil dari rating seleksi menjadi parameter input algoritma Forward Chaining sesuai dengan rule yang telah ditetapkan.

## 2. Metode
a.  Sistem Penunjang Keputusan Sistem Penunjang Keputusan (SPK) ialah sekumpulan elemen-elemen dimana tiap elemen saling berhubungan satu sama lainnya untuk memproses sebuah inputan dan penilaian yang menghasilkan sebuah keluaran berupa informasi yang digunakan untuk membuat keputusan[9], [10], SPK memiliki fungsinya membantu dalam pengambilan keputusan bukan sistem yang mutlak untuk menentukan sebuah keputusan baik di dalam keadaan tersturkur atau semi terstruktur[10]. Terdapat
beberapa komponen yang dimiliki oleh DSS. Antara lain: Subsistem Manajemen Data, Subsistem Manajemen Model, Subsistem Antarmuka Pengguna dan Subsistem Manajemen Berbasis Pengetahuan yang ditunjukkan pada gambar 1.
b. Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) SMART adalah metode yang digunakan pengambilan keputusan yang secara keseluruhan dapat menghitung beberapa hal yang memiliki sifat kualitatif dan kuantitatif. Cara yang digunakan dalam penilaian metode ini adalah berupa pembobotan, di mana metode ini melihat beberapa parameter yang digunakan untuk penentuan keputusan, dan pada pemberian bobot, dan range nilai yang diberikan berbeda-beda sesuai seberapa penting dari parameternya[11]. Alur perhitungan dari metode ini, sebagai beikut:
1.  Menentukan kriteria yang dibutuhkan.
2.  Menentukan nilai bobot dari setiap kriteria yang sebelumnya telah ditentukan sesuai nilai prioritas kriteria dengan menggunakan interval 1-100.
3.  Menghitung nilai normalisasi dari hasil perbandingan nilai bobot setiap kriteria dengan jumlah nilai bobot kriteria, menggunakan rumus (1).
Normalisasi = W j / ∑W j (1) Keterangan : W j = Bobot setiap kriteria ∑W j = Total bobot setiap kriteria
4.  Memberikan nilai untuk setiap kriteria pada setiap alternatif.
5.  Menentukan nilai ultiliti dengan mengubah nilai pada setiap kriteria, menjadi nilai kriteria yang lebih baku, untuk nilai ultiliti didapatkan dari rumus (2).
u i (a i ) = 100 (C out -C min / C max - C min )%                    (2)
Keterangan: u i (a i ) = Nilai ultiliti kriteria ke-1 untuk kriteria ke-i C ou t  = Nilai kriteria ke-i
C min = Nilai kriteria minimal C max = Nilai kriteria maksimal
6.  Menentukan nilai akhir dari metode ini yaitu dengan cara mengalikan nilai ultiliti yang didapatkan dengan nilai bobot yang telah dinormalisasikan, kemudian hasil perkalian tersebut dijumlahkan. Rumus (3) digunakan untuk mencari nilai akhir.
u(a i ) = ∑ m j=i Wj . u i . (a i ) (3)
Keterangan : u(a i ) = Nilai total alternatif
W j = Hasil dari normalisasi bobot kriteria u i (a i ) = hasil dari penetuan nilai ultiliti[12]
Diagram alur perhitungan menggunakan algortima SMART ditunjukkan pada gambar 2.
Gambar 2. Proses SMART (simple multi attribute rating technique)
Gambar 3. Proses forward chaining (Sharma, Tiwari, & Kelkar,
2012) Tabel 1. Kriteria dan bobot Id_ Kriteria Kriteria Bobot (%) Normalisasi K001 Kepedulian 20 0.2 K002 Kritis 15 0.15 K003 Profesional 20 0.2 K004 Loyalitas 25 0.25 K005 Mental Kekeluargaan 20 0.2
Tabel 2. Nilai input kriteria Nama K001 K002 K003 K004 K005 C1 80 100 100 80 100 C2
100 100 100 100 80 C3 80
80 100 80 80 C4
80 80 100 80 80 C5
100 80 100 100 80 C6 40 40 40 40 40 C7 80 80 80 80 80 C8 100
80 100 80 100 C9 100 80 80 80 80 C10 60 80 60 60 80 C11 60 60 60 60 60 C12 80 80 100 100 80 C13 80 80 80 80 80 C14 100 80 80 80 100 C15
100
100 100 100 80 C16 80 80 100 100 100 C17 100 100 80 80 80 C18 80 80 80 80 80 C19 80 80 80 80 80 C20 100 80 100 100 100 C21 80 80 80 80 80 C22 80 80 80 80 80 C23 80 80 60 80 80 C24 100 100 100 100 80 C25 100 80 80 100 80 C26 80 80 100 80 80 C27 80 80 80 80 80 C28 80 80 80 80 80 C29 80 80 80 80 80 C30 80 80 80 80 80 C31 80 80 80 80 80 C32 80 80 100 100 80
c.  Forward Chaining Forward chaining adalah suatu metode yang sering digunakan untuk sistem pakar ( expert system ) diagnosis suatu penyakit, di mana metode ini adalah satu metode yang membuktikan hasil diagnosis dari proses-proses pencarian fakta-fakta yang diinputkan yang ditelusuri secara runtut dari satu fakta ke fakta yang lainnya sampai hasilnya didapatkan secara cepat dan tepat sesuai fakta- fakta yang ada[7], [13]. Metode ini pun sering disebut juga dengan metode runtut maju karena metode ini melacak dengan dimulai dari depan dimulai dari fakta-fakta yang ada dengan penggabungan rule-rule untuk menghasilkan suatu kesimplan atau hasil diagnosisnya, metode ini diawali dengan proses input beberapa fakta, yang kemudian dari beberapa fakta yang diinputkan tersebut akan dikenai beberapa aturan, dan kemudian dari aturan-aturan yang diberikan menghasilkan suatu kesimpulan atau hasil. Metode ini juga memulai pencarian atau penalaran fakta- fakta yang ada dari sebelah kiri (IF THEN)[14]. Di mana
mesin pencari menggunakan metode ini dengan mencari aturan-aturan inferensi sampai bisa menemukan dari salah satu hipotesis (klausa IF-THEN) yang benar, kemudian setelah aturan ditemukan maka mesin melanjutkan untuk proses pengambilan keputusan untuk mendapatkan sebuah kesimpulan (THEN), serta menghasilkan tambahan informasi baru dari data yang disediakan. Mesin akan terus mengulang sampai tujuan ditemukan[15] yang ditunjukkan pada gambar 3.
d.  Pengumpulan Data Studi kasus dari penelitian ini yaitu penyeleksian dari kader untuk menjadi calon pengurus Himpunan Mahasiswa Informatika Universitas Amikom Yogyakarta. Data yang digunakan pada penelitian ini dikumpulkan secara langsung dari sumbernya (data primer) yaitu kriteria-kriteria yang diperlukan dan penentuan nilai bobot dari setiap kriteria yang digunakan dalam penilaian. Penentuan jumlah kriteria, kriteria, nilai bobot dari masing-masing kriteria, bagian-bagian dari organisasinya, pernyataan-pernyataan yang akan dipakai ditentukan oleh pihak organisasi itu sendiri.

## e.  Perancangan Sistem
Rancangan dari sistem yang dibuat akan berbasis website , diagram konteks, dan diagram alir data akan digunakan untuk membantu dalam perancangan sistem.

## 3. Hasil

## a.  Implementasi algoritma Simple Multi Attribute Rating Technique
Terdapat 5 kriteria beserta nilai bobot untuk setiap kriteria yang dihasilkan. Data dari kriteria, nilai bobot serta perhitungan normalisasi terdapat pada tabel 1. Setiap kriteria yang telah dilakukan input nilai kriteria untuk 31 calon alternatif ditunjukkan pada tabel 2. Perhitungan nilai utility dilakukan untuk masing-masing calon alternatif, yang ditunjukkan pada tabel 3. Setelah perhitungan nilai utility , dilakukan perhitungan akhir untuk menentukan beberapa alternatif pengurus organisasi. Tabel hasil perhitungan ditunjukan pada tabel 4. Range nilai untuk rekomendasi keputusan dari organisasi tersebut yang ditunjukan pada tabel 5. Data hasil keputusan pada tabel 4 pihak organisasi merekomendasikan 25 orang nilai tertinggi yang akan diproses dengan metode forward chaining untuk merekomendasikan jabatan masing- masing sesuai dengan pernyataan yang mereka pilih dan datanya yang ditunjukan pada tabel 6.

## b.  Implementasi algoritma Forward Chaining
Fakta-fakta dihimpun dari sejumlah pernyataan untuk implementasi forward chaining terdapat pada tabel 7.
c.  Mesin Interferensi
Analisis data yang dilakukan adalah pengklasifikasian beberapa pernyataan, kemudian digolongkan berdasarkan jenis divisi tertentu yang ditunjukkan pada tabel 8.
Tabel 3. Nilai utility
Nama K001 K002 K003 K004 K005 C1 0.75 1 1 0.75 1 C2 1 1 1 1 0.75 C3 0.75 0.75 1 0.75 0.75 C4 0.75 0.75 1 0.75 0.75 C5 1 0.75 1 1 0.75 C6 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 C7 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75
C8 1
0.75 1 0.75 1 C9 1 0.75 0.75 0.75 0.75 C10 0.5 0.75 0.5 0.5 0.75 C11 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 C12 0.75 0.75 1 1 0.75 C13 0.75
0.75 0.75 0.75 0.75 C14 1 0.75 0.75 0.75 1 C15 1 1 1 1 0.75 C16 0.75
0.75 1 1 1 C17 1 1 0.75 0.75 0.75
C18 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 C19 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 C20 1 0.75 1 1 1
C21 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 C22 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 C23 0.75 0.75 0.5 0.75 0.75 C24 1 1 1 1 0.75 C25 1 0.75 0.75 1 0.75 C26 0.75
0.75 1 0.75 0.75 C27 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 C28 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 C29 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 C30 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 C31 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 C32 0.75 0.75 1 1 0.75

## Tabel 4. Hasil keputusan

## Nama K001 K002 K003 K004 K005 Total Hasil Keputusan
C20 0.2 0.11 0.2 0.25 0.2 0.96 Sangat Layak C2 0.2 0.15 0.2 0.25 0.15 0.95 Sangat Layak C15 0.2 0.15 0.2 0.25 0.15 0.95 Sangat Layak C24 0.2 0.15 0.2 0.25 0.15 0.95 Sangat Layak C5 0.2 0.11 0.2 0.25 0.15 0.91 Sangat Layak C16 0.15 0.11 0.2 0.25 0.2 0.91 Sangat Layak C8 0.2 0.11 0.2 0.19 0.2 0.9 Sangat Layak C1 0.15 0.15 0.2 0.19 0.2 0.89 Sangat Layak C12 0.15 0.11 0.2 0.25 0.15 0.86 Sangat Layak C25 0.2 0.11 0.15 0.25 0.15 0.86 Sangat Layak C32 0.15 0.11 0.2 0.25 0.15 0.86 Sangat Layak C14 0.2 0.11 0.15 0.19 0.2 0.85 Sangat Layak C17 0.2 0.15 0.15 0.19 0.15 0.84 Sangat Layak C3 0.15 0.11 0.2 0.19 0.15 0.8 Sangat Layak C4 0.15 0.11 0.2 0.19 0.15 0.8 Sangat Layak C9 0.2 0.11 0.15 0.19 0.15 0.8 Sangat Layak C26 0.15 0.11 0.2 0.19 0.15 0.8 Sangat Layak C7 0.15 0.11 0.15 0.19 0.15 0.75 Layak C13 0.15 0.11 0.15 0.19 0.15 0.75 Layak C18 0.15 0.11 0.15 0.19 0.15 0.75 Layak C19 0.15 0.11 0.15 0.19 0.15 0.75 Layak C21 0.15 0.11 0.15 0.19 0.15 0.75 Layak C22 0.15 0.11 0.15 0.19 0.15 0.75 Layak C27 0.15 0.11 0.15 0.19 0.15 0.75 Layak C28 0.15 0.11 0.15 0.19 0.15 0.75 Layak C29 0.15 0.11 0.15 0.19 0.15 0.75 Layak C30 0.15 0.11 0.15 0.19 0.15 0.75 Layak C31 0.15 0.11 0.15 0.19 0.15 0.75 Layak C23 0.15 0.11 0.1 0.19 0.15 0.7 Layak C10 0.1 0.11 0.1 0.13 0.15 0.59 Layak C11 0.1 0.08 0.1 0.13 0.1 0.5 Dipertimbangkan C6 0.05 0.04 0.05 0.06 0.05 0.25 Tidak Layak Tabel 5. Range nilai keputusan Predikat Keterangan Sangat layak >=0.8 Layak >=0.55 Dipertimbangkan >=0.35 Tidak Layak >=0
Nama K001 K002 K003 K004 K005 Total Hasil Keputusan C20 0.2 0.11 0.2 0.25 0.2 0.96 Sangat Layak C2 0.2 0.15 0.2 0.25 0.15 0.95 Sangat Layak C15 0.2 0.15 0.2 0.25 0.15 0.95 Sangat Layak C24 0.2 0.15 0.2 0.25 0.15 0.95 Sangat Layak C5 0.2 0.11 0.2 0.25 0.15 0.91 Sangat Layak C16 0.15 0.11 0.2 0.25 0.2 0.91 Sangat Layak C8 0.2 0.11 0.2 0.19 0.2 0.9 Sangat Layak C1 0.15 0.15 0.2 0.19 0.2 0.89 Sangat Layak C12 0.15 0.11 0.2 0.25 0.15 0.86 Sangat Layak C25 0.2 0.11 0.15 0.25 0.15 0.86 Sangat Layak C32 0.15 0.11 0.2 0.25 0.15 0.86 Sangat Layak C14 0.2 0.11 0.15 0.19 0.2 0.85 Sangat Layak C17 0.2 0.15 0.15 0.19 0.15 0.84 Sangat Layak C3 0.15 0.11 0.2 0.19 0.15 0.8 Sangat Layak C4 0.15 0.11 0.2 0.19 0.15 0.8 Sangat Layak C9 0.2 0.11 0.15 0.19 0.15 0.8 Sangat Layak C26 0.15 0.11 0.2 0.19 0.15 0.8 Sangat Layak C7 0.15 0.11 0.15 0.19 0.15 0.75 Layak C13 0.15 0.11 0.15 0.19 0.15 0.75 Layak C18 0.15 0.11 0.15 0.19 0.15 0.75 Layak C19 0.15 0.11 0.15 0.19 0.15 0.75 Layak C21 0.15 0.11 0.15 0.19 0.15 0.75 Layak C22 0.15 0.11 0.15 0.19 0.15 0.75 Layak C27 0.15 0.11 0.15 0.19 0.15 0.75 Layak C28 0.15 0.11 0.15 0.19 0.15 0.75 Layak
Tabel 7. Tabel pernyataan ID Pernyataan P001 Biasa mengelola dan mengerti semua administrasi yang berlaku secara baik. P002 Mengerti dan pintar dalam mengelola di bidang surat menyurat P003 Dapat mengatur agenda atau jadwal dari setiap kegiatan yang telah dibuat P004 Memiliki kemampuan koordinasi yang baik dalam menentukan dan membuat kebijakan
P005 Bisa bekerja dalam tim dan memiliki kemampuan koordinasi yang baik P006 Bisa bekerja dalam tekanan P007 Baik dalam pengelolaan administrasi keuangan P008 Memiliki kemampuan mengatur pola keuangan yang baik
P009 Trasparan terhadap semua bentuk transaksi untuk semua transaksi yang dilakukan P010 Amanah untuk mengembang pengatur keuangan P011 Bisa mengambil keputusan yang cepat dan tepat terkait keuangan yang akan dipakai.
P012 Mengikuti perkembangan teknologi setiap saat
P013 Tertarik dan mengikuti perkembangan di dunia penelitian
P014 Tertarik pada hal yang baru untuk menguliknya
P015 Bisa berfikir yang out of  the box
P016 Suka dalam membuat penelitian terhadap apa yang ada di sekitar
P017 Suka dalam berbagi ilmu pengetahuan kepada orang lain
P018 Suka berhubungan dengan orang baru
P019 Bisa menjalin relasi yang baik dengan partner atau orang lain
P020 Bisa menjadi penghubung yang baik organisasi dengan personal dan institusi baik didalam atau diluar kampus. P021 Aktif  dalam penyerbaran informasi yang informatif
P022 Aktif  dalam media sosial P023 Bisa peka terhadap fenomena yang ada di sekitar dalam bentuk apapun P024 Bisa berfikir kritis atas fenomena yang terjadi P025 Bisa mengawal isu-isu yang ada yang ada di lingkungan sekitar sampai mendapatkan kejelasan
P026 Bisa melihat masalah dan fenomena yang terjadi dari segala aspek dan sudut P027 Bisa mendengarkan keluh kesah dari sekitar kita terkait apa yang terjadi P028 Bisa memperjuangankan hak-hak yang harusnya didapatkan
P029 Mempunyai manajemen manusia yang sangat baik
P030 Mengerti dengan baik terkait keadaan yang ada pada internal organisasi
P031 Bisa menjadi wadah curhatan semua orang yang berada pada internal organisasi
P032 Bisa memahami keadaan semua staff  diinternal organisasi dengan
P033 Memiliki pendakatan yang baik kepada setiap staff  yang ada pada internal Tabel 8. Aturan pernyataan ID Divisi ID_Aturan D001 Sekretaris P001, P002, P003, P004, P005, P006 D002 Bendahara P007, P008, P009, P010, P011, P005,  P006 D003 Humas P018, P019, P020, P021, P022, P005, P006 D004 Penelitian Dan Pengembangan P012, P013, P014, P015, P016, P017, P005, P006 D005 Keorganisasian P029, P030, P031, P032, P033,  P005, P006 D006 Aspirasi P023, P024, P025, P026, P027, P028, P005, P006
Tabel 9. Hasil pencarian Nama P1 P2 P3 P4 P5 Kode Posisi Nama Posisi C20 P001 P002 P003 P004 P005 D001 Sekertaris C2 P007 P008 P009 P010 P011 D002 Bendahara C15 P007 P008 P009 P010 P011 D002 Bendahara C24 P001 P002 P003 P004 P005 D001 Sekertaris C5 P001 P002 P003 P004 P005 D001 Sekertaris C16 P018 P019 P020 P021 P022 D003 Humas C8 P023 P024 P025 P026 P027 D005 Keorganisasian C1 P012 P013 P014 P015 P016 D004 Litbang C12 P023 P024 P025 P026 P027 D005 Keorganisasian C25 P012 P013 P014 P015 P016 D004 Litbang C32 P023 P024 P025 P026 P027 D005 Keorganisasian C14 P018 P019 P020 P021 P022 D003 Humas C17 P012 P013 P014 P015 P016 D004 Litbang C3 P029 P030 P031 P032 P033 D006 Aspirasi C4 P029 P030 P031 P032 P033 D006 Aspirasi C9 P005 P006 P017 P028 P001 D004/D006 Litbang/ Aspirasi C26 P023 P024 P025 P026 P027 D005 Keorganisasian C7 P001 P002 P007 P008 P006 D001/D002 Sekertaris/ Bendahara C13 P023 P024 P025 P026 P027 D005 Keorganisasian C18 P012 P013 P014 P015 P016 D004 Litbang C19 P018 P019 P020 P021 P022 D003 Humas C21 P012 P013 P014 P015 P016 D004 Litbang C22 P018 P019 P020 P021 P022 D003 Humas C27 P029 P030 P031 P032 P033 D006 Aspirasi C28 P029 P030 P031 P032 P033 D006
Aspirasi
Gambar 4. Diagram konteks

## Gambar 6. Interface Hasil Perangkingan/Peringkat

## Gambar 7. Interface hasil metode forward chaining
Setiap divisi memiliki beberapa aturan yang selanjutnya menjadi sebuah kaidah berbasis aturan, kemudian dilakukan proses pengecekan apakah kaidah- kaidah tersebut sesuai atau tidak terhadap fakta-fakta dari user, jika sesuai maka fakta tersebut tersimpan dalam file  berbasis  pengetahuan  sebagai  pertimbangan  untuk mendapatkan hasil keputusan, jika tidak sesuai maka user akan memberikan fakta-fakta yang lain. Proses pelacakan untuk mencari fakta yang sesuai dengan aturan IF-THEN.
Hasil perhitungan dari metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) sebanyak 25 orang dengan nilai tertinggi, kemudian setelah itu dilanjutkan dengan proses pengalokasian jabatan dengan menggunakan forward chaining, yang diawali dengan proses pengisian pernyataan, hasilnya ditunjukkan pada tabel 9.
d.  Diagram Konteks Diagram konteks sistem pendukung keputusan dengan kombinasi metode simple multi attribute rating technique dan forward chaining, yang ditunjukan pada gambar 4.
e.  Diagram Alir Data Level 1 Diagram alir data level 1 sistem pendukung keputusan dengan kombinasi metode simple multi attribute rating technique dan forward chaining, ditunjukan pada gambar 5.

## f.  Desain User Interface Sistem
Proses pertama yang dilakukan adalah implementasi metode SMART untuk menentukan sejumlah orang dengan nilai tertinggi, user interface sistem akan menampilkan calon kandidat pengurus organisasi. Rancangan desain User interface hasil penilaian peringkat ditunjukkan pada gambar 6.
Hasil penilaian dengan nilai tertinggi dilanjutkan dengan proses metode forward chaining untuk penentuan posisi divisi atau jabatan sesuai dengan pernyataan yang telah diisi dengan desain user interface ditunjukkan pada gambar 7.

## 4. Kesimpulan
Penelitian ini telah menghasilkan 25 orang kandidat pengurus organisasi dengan nilai terbaik dan sekaligus merekomendasikan posisi jabatan sekretaris sebanyak 3 orang, 2 orang bendahara, 4 orang jabatan aspirasi, bagian humas 4 orang, Litbang berjumlah 5 orang, keorganisasian sebanyak 5 orang, 1 orang jabatan Litbang atau jabatan aspirasi serta jabatan bendahara atau sekretaris sebanyak 1 orang. Penggunaan kombinasi 2 (dua) metode yang diterapkan dengan metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) dan Forward Chaining
telah menghasilkan output yang tidak hanya mencari dan menghasilkan sejumlah calon anggota organisasi akan tetapi calon tersebut direkomendasikan ke posisi jabatan masing-masing, sehingga dapat memberikan hasil yang lebih  spesifik  dan  posisi  yang  tepat  serta  memudahkan dalam pengambilan sebuah keputusan, sehingga bisa menutupi kelemahan algoritma Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART).
Penggunaan dari kedua metode ini masih memiliki kelemahan yaitu belum dapat menyajikan persentase perbandingan yang lebih besar jika proses yang dihasilkan terdapat 2 klasifikasi atau lebih.

## 5.  Daftar Pustaka
[1] S. Aswati, N. Mulyani, Y. Siagian, and A. Z. Syah, “Peranan Sistem Informasi Dalam Perguruan Tinggi,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 79–86, 2015.
[2] R. Sukmawati and E. K. Dewi, “Implementasi Metode  SMART  untuk  Mengidentifikasi Perkembangan Anak dalam Mengikuti Ekstra,” J. Nusantara of  Engineering, vol. 3, no. 1, pp. 59–64, maret 2016.
[3]  A. S. Honggowibowo, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Calon Teknologi Adisutjipto Menggunakan Simple Multi Attribute Rating Technique,” J. angkasa , vol. VII, no. 2, pp. 31–38, 2015.
[4] H. R. Hatta, B. Gunawan, and D. M. Khairina, “Pemilihan Pemain Terbaik Futsal Dengan Metode Simple Multi Attribute Rating Tecnique Studi Kasus : Turnamen Futsal Di Samarinda,” Jurnal Informatika, vol. 11, pp. 1–8, 2017.
[5] R. R. Fanny, N. A. Hasibuan, and E. Buulolo, “Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit
Asidosis Tubulus Renalis Menggunakan Metode Certainty  Factor  Dengan Penulusuran Forward Chaining,” Media Inform. Budidarma , vol. 1, no. 1, pp. 13–16, januari 2017. [6] R. Tri, T. Saptawati, and H. Pramono, “Kombinasi Metode Forward Chaining dan Analytic Hierarchy Process Untuk Pengelolaan Bahan Praktikum
Laboratorium Biologi,” J. EECCIS, vol. 10, no. 2, pp. 51–58, 2016. [7] B. F. Yanto, I. Werdiningsih, and E. Purwanti, “Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Anak Bawah Lima Tahun Menggunakan Metode Forward Chaining,” J. Inf. Syst. Eng. Bus. Intell. , vol. 3, no. 1, pp. 61–67, 2017.
[8]  Y. Ek. Nugraha, B. Irawan, and R. E. Saputra, “Pengembangan Sistem Otomatisasi Pengendaluan Nutrisi Pada Hidroponik Menggunakan Sistem Pakar Dengan Metode Forward Chaining,” e-Proceeding Eng. , vol. 4, no. 2, pp. 2199–2206, 2017.
[9] S. Mesdina, “Perancangan Aplikasi Penilaian Hasil Kinerja Dosen Terbaik Dengan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique (Studi Kasus : Akper Yayasan Binalita Sudama Medan,” J.Hasil Riset, vol. IX, pp. 129–133, 2015.
[10]  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.
[11]  E. Yulianti, “Jurnal Momentum ISSN : 1693-752X Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Dengan Metoda Simple Multy Attribute Rating ( SMART ), Jurnal Momentum ISSN : 1693-752X,” J. Momentum , vol. 17, no. 1, pp. 55–59, 2015.
[12]  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 ),” Semin. Sains dan Teknol. FMIPA Unmul , pp. 1–5, 2016.
[13]  E. D. Widianto, Y. W. Zaituun, and I. P. Windasari, “Aplikasi Sistem Pakar Pendeteksi Penyakit Tuberkulosis Berbasis Android,” J. Ilmiah Ilmu Komputer dan Informatika : khazanah Informatika , vol. 4, no. 1, pp. 47–54, 2018.
[14]  N. R. D. P. A and Y. P. Pamungkas, “Deteksi dini perilaku penyimpangan seksual menggunakan metode forward chaining berbasis web,” J.Informatika, Vol. 3, pp. 52–58, 2018
[15]  I. Akil, P. Studi, M. Administrasi, and J. Timur, “ANALISA EFEKTIFITAS METODE FORWARD CHAINING DAN,” J. Pilar Nusa Mandiri, vol. 13, no. 1, pp. 35–42, 2017.