Vol. 8 No. 1, Juni, 2024, Hal. 93-102 DOI: 10.29408/edumatic.v8i1.25425

## Sistem Pendukung Keputusan Siswa Berprestasi menggunakan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique berbasis Web
Sitti Aisa 1, * , Asmah Akhriana 1 , Dwi Qadri Ramadhani 1 , Mario Siola 1 , Mashud 2
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dipa Makassar, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Teknologi Akba Makassar, Indonesia
* Correspondence: sittiaisa28@undipa.ac.id

## Copyright : © 2024 by the authors
Received: 27 Februari 2024 | Revised: 1 April 2024 | Accepted: 4 April 2024 | Published: 20 Juni 2024

## Abstrak
Sebagai  salah  satu  sekolah  swasta  dimakassar,  SMA  Kristem  Elim  dalam  proses  penilaian  yang dilakukan  oleh  guru  terhadap  muridnya  masih  dilakukan  secara  manual  atau  pencatatan.  Meninjau penilaian  siswa  berprestasi  secara  akademik  meliputi  penilain  di  beberapa  mata  pelajaran  maupun berprestasi pada non akademik baik itu dari segi seni, olahraga, kegiatan ekstrakulikuler. Penelitian ini bertujuan  untuk  merancang  aplikasi  sistem  pendukung keputusan  yang  dapat  membantu  guru  dalam mengelola  nilai  akhir  untuk  menentukan  siswa  berprestasi  akademik  maupun  non  akademik  dengan aplikasi berbasis  web, menggunakan metode Simple Multi Attribute Rating Technique Method. Untuk bagian  model  penelitian  yang  dimasukkan  adalah  model SDLC dimana  dimulai  dari  analisa, perancangan,  implementasi,  pengujian  dan  evaluasi.  Analisa  data  siswa  dan  nilai  dari  guru.  Bagian implementasi membuat aplikasi berbasis web yang dapat melakukan proses pemilihan siswa terbaik. Pengujian  menggunakan  black  box  testing  dimana  menguji  semua  menu,  memastikan  output  dan fungsionalitasnya  sesuai.Teknik  analisis  data  yang  dimasukkan  yaitu  analisis  kuantitatif.  Dimana, analisis kuantitatif berupa data diperoleh dengan mengumpulan data siswa dan nilainya.  Hasil temuan berupa  aplikasi  yang  membantu  guru  memberikan  rekomendasi  siswa  yang  berprestasi    baik  secara akademik  maupun  non  akademik  dengan  ketegori  penilaian  yang  ditentukan.  Dengan mengimplementasikan  metode  Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique  dalam  penerapan  aplikasi sistem pendukung keputusan memudahkan  guru dalam menentukan siswa berprestasi.

## Kata kunci: web; metode smart; siswa berprestasi; black box

## Abstract
As one of the private schools in Makassar, Elim Christian High School, the assessment process carried out by teachers on students is still done manually or by recording. Reviewing the assessment of students with  academic  achievements  includes  assessments  in  several  subjects  as  well  as  non-academic achievements  in  terms  of  arts,  sports  and  extracurricular  activities.  This  research  aims  to  design  a decision  support  system  application  that  can  assist  teachers  in  managing  final  grades  to  determine students  with  academic  and  non-academic  achievements  using  a  web-based  application,  using  the Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique  Method.  The  research  model  included  is  the  SDLC  model which starts from analysis, design, implementation, testing and evaluation. Analyze student data and teacher  grades.  The  implementation  section  creates  a  web-based  application  that  can  carry  out  the process of selecting the best students. Testing uses black box testing which tests all menus, ensuring the output and functionality are appropriate. The data analysis technique entered is quantitative analysis. Where, quantitative analysis in the form of data is obtained by collecting student data and their grades. The findings are in the form of an application that helps teachers provide recommendations for students who  excel  both  academically  and  non-academicly  in  the  specified  assessment  categories.  By implementing the Simple Multi Attribute Rating Technique method in implementing the decision support system application, it makes it easier for teachers to determine outstanding students.

## Keywords: web; smart method; student achievement; black box

## PENDAHULUAN
Hakekatnya  bangsa  yang  maju  pasti  akan  dituntut  adanya  inovasi  dalam  dunia pendidikan  karena  dipastikan  memilki  generasi  yang  berkualitas  (Putra  &  Sagala,  2022). Perubahan dalam dunia pendidikan untuk suatu negara menjadi penting, agar mampu mencetak generasi  muda  yang  bisa  berdaya  saing.  Menjadi  siswa  berprestasi  menjadi  kebanggaan tersendiri bagi suatu  lembaga pendidikan maupun bagi bangsa karena memiliki peran  yang penting bagi kemajuan bangsa ini (Surati et al., 2022). Menjadi siswa berprestasi  pada sebuah sekolah menjadi kebanggaan tersendiri bagi  siswa itu sendiri karena telah memiliki memiliki posisi yang penting bagi kemajuan bangsa ini (Pradana et al., 2018). Dengan pemilihan siswa berprestasi  dimaksudkan  dapat  menjadikan  generasi  baru  yang  dapat  memimpin  dan membangun bangsa untuk lebih maju. Sekolah dan murid tidak lepas dengan adanya penilaian untuk meninjau prestasi siswa, demi menunjang dan meningktakan prestasi siswa disediakan berbagai  fasilitas,  mulai  dari  bimbingan,  kegiatan  organisasi,  ekstrakurikuler,  hingga keikutsertaan   lomba   agar menjadi  siswa  berprestasi (Sholihat & Gustian, 2022). Untuk bagian dari pendidikan, pemilihan siswa terbaik tidak mesti berfokus pada nilai yang dicapai untuk  akademis  saja,  tapi  perlu  juga  memasukkan  penilaian  pada  hal  keterampilan  sosial, kemampuan kepemimpinan, kreativitas, dan komitmen terhadap pengembangan diri. Melalui proses ini,  sekolah dapat mengidentifikasi siswa yang tidak hanya unggul secara akademis, tetapi    juga  mampu  berkontribusi  secara  positif  dalam  lingkungan  belajar  dan  Masyarakat (Saputra et al., 2024). Dalam  proses  penilaian,  nilai  akademik  dan  non  akademik  diambil dari  guru  akademik  serta  dari  guru  non  akademik.  Memasukkan nilai, menghitung, lalu mengurutkannya  memang  terlihat  simple  tapi  kenyataannya  semakin  banyak  murid,  maka semakin banyak pula pekerjaannya. Persoalan tersebut menjadi kendala yang selalu dihadapi para  guru  atau  wali  kelas  tiap  akhir  semester,  dimana  guru  akan  merekap  satu  persatu  nilai siswa sehingga memakan waktu yang cukup lama. Untuk itu diperlukan sebuah aplikasi yang dapat membantu guru dalam menentukan siswa terbaik dengan melihat nilai akademik dan non akademik  yang  dengan  menggunakan  metode Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique (SMART).
Pada penelitian yang dilakukan oleh Witanto et al. (2020) sistem yang di hasilkan berupa aplikasi pemilihan siswa berprestasi menggunakan metode Weight Product (WP) dan Simple Addictive  Weight (SAW)  dengan  kategori  nilai  ujian  nasional,  dimana  menggunakan  dua kriteria penilaian  yaitu data rapot kelas 7 dan 9,  data absensi siswa, data nilai hasil sekolah, dan  data  ekstrakulikuler.  Tetapi  akurasi  yang  dihasilkan  setelah  mengujian  adalah  40  %. Penelitian yang dilakukan oleh Soleha, (2016) menghasilkan aplikasi berbasis desktop dimana menggunakan 4 kriteria yaitu nilai rapor, absensi, prestasi ekstrakulikuler dan sikap. Penelitian yang  dilakukan  oleh  Boy  &  Setiawan  (2019),  dimana  sistem  pendukung  keputusan  untuk melakukan donor darah bagi calon pendonor dimana diambil empat kriteria yaitu usia, berat badan,  temperature  tubuh  dan  hemoglobin  darah.    Sementara  itu,  penelitian  Larasati  et  al. (2020),  temuan  berupa  sistem    untuk menentukan  dan  merekomendasikan  jenis  sapi  terbaik untuk  peternakan  sapi  potong  dimana  jenis  sapi  yang  dinilai  ada  enam  (6),  kriteria  yang digunakan  ada  asal  sapi,  harga,  bobot,  usia,  ukuran  dan  setelah  dilakukan  metode SMART didapatkan sapi lemosin sebagai sapi terbaik untuk di ternak potong.
Berdasarkan hasil temuan dari penelitian sebelumnya, dimana ada dua kasus yang sama yaitu menentukan siswa berprestasi dengan metode SAW dengan menggunakan 2 kriteria dan 4 kriteria. Tetapi dengan penelitian ini membuat system pendukung keputusan dengan metode Simple Multi Attribute Rating Technique dengan 5 kriteria serta menampilkan data siswa yang berprestasi dengan data nilai yang dihasilkan.
Kebutuhan  akan  adanya  sebuah    data  dan  informasi    yang  valid  untuk  menghasilkan kebutuhan  yang  berbobot  memerlukan  dukungan  data  dan  informasi.  Salah  satu  dukungan teknologi komputer bagi sistem pendukung manajemen dikembangkan dalam bentuk Sistem pendukung keputusan (Ariyuda et al., 2023). Sistem Penunjang Keputusan (SPK) didefinisikan suatu sistem yang berbasis  komputer yang ditujukan untuk membantu pengambil keputusan dengan memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan yang tidak  terstruktur  (Aini  et  al.,  2021).  Salah  satu  metode  yang  bisa  membantu  guru  dalam mengelola  nilai  siswa  adalah  metode SMART dalam  membadntu  proses  penentuan  siswa berprestasi.  Penelitian  menggunakan  Metode SMART dapat  mengambil  Keputusan  dengan multiatribut untuk menentukan siswa berprestasi (Ikhlas & Jafnihirda, 2022). Di kasus – kasus seperti  ini  metode  SMART  sering  dimanfaatkan  disebabkan  proses  yang  sederhana  dalam merespon kebutuhan pembuat keputusan dan caranya analisa yang jelas (Auliya et al., 2015; Fahlepi, 2020).
Penelitian  ini  bertujuan  membuat  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan    berbasis web dengan memanfaatkan metode SMART dalam meproses nilai siswa yang didapatkan. Didalam aplikasi ini memasukkan data siswa, data nilai, data kriteria penilaian  sehingga guru mampu menentukan siswa mana saja yang berprestasi baik dari segi akademik ataupun non akademik.

## METODE
Jenis penelitian yang digunakan berupa model Software Development Life Cycle ( SDLC ) yang  didefinisikan  sebagai rules pengembangan  sebuah  system  agar  mampu  menghasilkan sistem  yang  berkualitas. SDLC sendiri  memiliki  tahapan  berupa  analisa,  perancangan, Implementasi, dan Pengujian dan pengelolaan yang tampak pada gambar 1 di bawah ini(Cahyo, 2022). Tahap analisa dimaksud pada penelitian ini dengan melakukan pengumpulan inputan yang  dibutuhkan  berupa  data  guru,  data  nilai  siswa,  data  siswa  serta  menggunakan  metode SMART denga  menentukan  kriteria  penilaian  untuk  memperoleh  informasi  mengenai  siswa terbaik. Tahap perancangan disini memuat model unified modelling language ( UML ) dengan membuat use case diagram , activity diagram , serta class diagram dimana menggambarkan dengan jelas siapa saja yang bisa login dana pa saja aktivitas yang dilakukan (Sari et al., 2023; Yendrianof et al., 2022).
Pada tahap implementasi dilaksanakan dengan menggunakan aplikasi yang sudah selesai serta melakukan proses input data berupa data guru, data siswa, data nilai serta data kriteria dan  bobotnya.  Selanjutnya  tahapan  pengujian  dilakukan  dengan  metode black  box yaitu menguji coba semua fitur dalam aplikasi berupa semua menunya  sehingga mampu mengetahui kesalahan yang mungkin ada (Cholifah et al., 2018). Bagian dari fitur sistem diuji coba agar mampu memenuhi peran seperti hal yang diharapkan (Dwinanda et al., 2022; Fenando, 2020; Sari et al., 2023). Terakhir, tahapan pengelolaan dalam penelitian ini mengevalasi proses yang ada pada aplikasi apakah beroperasi sesuai dengan yang diharapkan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Data  kriteria  yang  dimasukkan  pada  metode  S imple  Multi  Attribute  Rating  Technique meliputi  Penilaian  Akademik,  merupakan  nilai-nilai  yang  didapatkan  siswa-siswi  melalui matapelajaran yang ada, mulai dari nilai tugas, ulangan, nilai semester, laporan kehadiran atau pun  pekerjaan  rumah.  Untuk  pembobotan  dan  kriterianya  dijabarkan  pada  tabel  1. Tabel  2 dimaksudkan sebagai nilai-nilai yang diberikan untuk masing-masing alternatif mulai dari nilai kriteria C1 sampai dengan C5. Selanjutnya penentuan nilai utility, dimana 𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) adalah nilai utility kriteria ke-1 untuk kritereria ke-I, C max adalah kriteria nilai maksimal, C min adalah nilai kriteria minimal dan C out adalah nilai kriteria ke-i.Setiap kriteria akan dijumlahkan mulai dari C1 sampai C5 untuk mendapatkan nilai Hasil.
Tabel 1. Data kriteria
Kriteria Keterangan Bobot  Normalisasi C1 Etika 20% 0,20 C2 Absensi 15% 0,15 C3 Tugas 15% 0,15 C4 Nilai MID 20% 0,20 C5 Nilai Semester 30% 0,30
Setelah  menentukan  nilai  utility  yang  dideskripsikan  pada  tabel  3,  selanjutnya menentukan  nilai  akhir  ,  dimana 𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) adalah  nilai  total  alternatif,  w j adalah  hasil  dari normalisasi bobot kriteria dan 𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) adalah hasil penentuan nilai utility. Setiap kriteria akan dijumlahkan  mulai  dari  C1  sampai  C5  untuk  mendapatkan  nilai  Hasil.  Selanjutnya, berdasarkan  penjabaran  pada  tabel  4  simulasi  dengan  nilai  pada  kriteria  yang  diberikan mendapatkan hasil rekomendasi dengan rangking tertinggi Alternatif 1 yakni Siswa A dengan hasil 0,836, nilanya 83,6 dimana bobot nilai paling tinggi dari 2 siswa lainnya.
Tabel 2. Penilaian Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 96 95 95 80 97 A2 85 90 82 89 88 A3 84 80 85 78 85
Tabel 3 .Penentuan nilai utility Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 1 1 1 0,182 1 A2 0,083 0,67 0 1 0,25 A3 0 0 0,231 0 0 Tabel 4 . Nilai akhir Alternatif Kriteria Hasil Nilai Rangking C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,20 0,15 0,15 0,036 0,30 0,836 83,6 1 A2 0,0166 0,1005 0 0,20 0,07 5 0,392 39,2 2 A3 0 0 0,03 46 0 0 0,0346 3,46 3
Pada use case diagram yang disajikan pada gambar 1, aktor Operator/Guru merupakan operator  pengelola  data  yang  ditunjuk  oleh  pihak  sekolah,  sebagai  penangung  jawab  dari system  yang  penjabarannya  digambarkan  pada  gambar  1.  Biasanya  pegawai  tersebut merupakan pegawai pada bagian kurikulum yang mengetahui informasi terkait pemilihan siswa berprestasi.  Selanjutnya,  aktor  Siswa/orang  tua    adalah  orang-orang  yang  dapat  mengakses sistem sesuai dengan  informasi yang disediakan oleh admin, baik itu siswa (i), guru, maupun orang tua siswa. Pada gambar use case diagram terdiri dari dua aktor yakni admin dan user ,
pada case admin terlebih dahulu melakukan login dengan memasukkan username dan password yang  benar  setelah  itu  dapat  masuk  kedalam  sistem.  Operator  dapat  melihat,  menginput, menghapus dan mengedit data kriteria, selain itu dapat melihat data bobot kriteria. Operator dapat  input  dan  menghapus  data  alternatif,  serta  melihat  penilaian  dan  menyimpan  data penilaian. Sedangkan actor Guru/Siswa/orang tua dapat melihat hasil keputusan penilaian dan melihat profil sekolah.
Gambar 1 . Use case diagram
Gambar 2 . Activity diagram sistem ( operator/guru)
Hasil  pada  gambar  2  memperlihatkan activity  diagram tersebut  operator/guru  akan memasukkan  username  dan  password  setelah  itu  sistem  akan  menampilkan  dashboard, operator/guru dapat melihat data kriteria, melihat data bobot penilaian, melihat data siswa dan sekolah serta melihat data nilai dan data alternatif.
Gambar 3 . Activity diagram sistem ( orang tua)
Gambar 4. Tampilan halaman login
Gambar 5. Tampilan halaman menu kriteria
Sementara itu, gambar 3 memperlihatkan activity diagram tersebut bagian orang tua dan siswa  dapat  melihat  hasil  penilaian  dan  sistem  akan menampilkan  informasi  dari keputusan dalam  penentuan  siswa  berprestasi,  dapat  juga  melihat  nilai  yang  didapatkan  serta  dapat melihat data sekolah dan sistem akan menampilkan data sekolah atau profile tersebut. Untuk hasil dari penelitian ini berupa aplikasi sistem pendukung keputusan dengan memiliki beberapa
menu atau fitur didalamnya yaitu, menu login , menu input data guru, menu input data siswa, menu  kriteria,  menu  alternatif,  menu  penilaian.  Untuk  gambar  5    berupa  tampilan  halaman login  aplikasi  menyajikan  tampilan  menu login .  Didalamnya,  terdapat  user  dan  password dimana harus diisikan sesuai dengan user dan password yang telah didaftarkan.
Hasil pada  gambar  5 menampilkan Menu Kriteria. Dimana memasukkan 5 poin kriteria yang akan di proses dalam metode smart dimana  masing – masing etika sebesar 20%, absensi 15 %, Tugas 15 %, mid 20 % serta nilai ujian semester sebesar 30 %. Totalnya harus 100 % dari akumulasi kriteria yang telah ada. Pada gambar 6 menampilkan Menu Kriteria untuk non akademik.  Dimana,  terdapat  kriteria  organisasi  yang  diikuti  oleh  siswa  yaitu  organisasi pramuka dan osis masing diberi bobot 50%, dengan akumulasi 100%.
Gambar 6. Tampilan halaman menu kriteria non akademik
Gambar 7. Tampilan halaman hasil  perhitungan
Menampilkan hasil perhitungan dan menampilkan nilai akhir dari siswa berprestasi yang terlihat  pada  gambar  7.  berdasarkan  hasil  pada  gambar  7  terlihat  tiga  siswa  berprestasi  dari bidang akademik serta tigas siswa berprestasi dari non akademik. Pasca melakukan coding sistem maka, pengujian untuk sistem dilakukan dengan black box sistem semua menu input pada  aplikasi  ini.  Hasil  pada  tabel  5  merupakan  hasil  pengujian  sistem  pada  visual  aplikasi sistem pendukung keputusan siswa berprestasi berbasis web . Visual yang di uji berupa visual login ,  visual    kriteria  akademik,  visual  alternatif,  visual  penilaian  akademik,  kriteria  non akademik dan penilaian non akademik. Berlandaskan hasil pengujian aplikasi diperoleh rerata
kesuksesan  dalam  setiap  visual  diatas  90%,  yang  menandakan  semua  visual  pada  aplikasi sistem pendukung keputusan siswa berprestasi berjalan sesuai dengan tugas yang diharapkan dan dapat diaplikasikan dengan baik.
Tabel 5. Rekapitulasi hasil Pengujian dengan Black box Pengujian Skenario Hasil Kesimpulan Login Berhasil melakukan input username dan password Dapat Beroperasi dengan benar Berhasil Kriteria Akademik Melakukan input kriteria dan bobot Dapat Beroperasi dengan benar Berhasil Alternatif Dapat menginput data siswa dan nilai Dapat Beroperasi dengan benar Berhasil Penilaian Akademik Dapat melakukan perhitungan nilai dan menampilkan hasil akhirnya Dapat Beroperasi dengan benar Berhasil Kriteria non akademik Berhasil menampilkan halaman pada menu kriteria Dapat Beroperasi dengan benar Berhasil Penilaian Non Akadeik Berhasil melakukan perhitungan nilai Dapat Beroperasi dengan benar Berhasil

## Pembahasan
Hasil  dari  kasus  ini  berupa  aplikasi  pendukung  keputusan  siswa  berprestasi  dengan metode SMART .  Selanjutnya  dalam  membangun  system  ini  menggunakan  metode SDLC . Untuk proses pengumpulan data untuk kebutuhan aplikasi melalui observasi dan wawancara. Model  perancangan  aplikasi  dengan UML dengan use  case diagram  dan activity diagram. Untuk  proses coding system  menggunkana  Bahasa  pemrograman PHP dengan  database MySQL . Untuk hasilnya aplikasi sistem pendukung keputusan untuk menentukan siswa terbaik untuk penilaian secara akademik maupun non akademik menginput data siswa, data nilai,data kriteria.  Setelah  itu,  menghitung  nilai  kriteria  dari  siswa,  menghasilkan  nilai utility serta menampilkan nilai akhir yang memperlihatkan siswa yang mana memiliki nilai akhir terbaik. Dari  hasil  total  nilai  prefensi  dari  semua alternatif  terdapat  3  alternatif  yang  nilainya  paling tinggi dinyatakan kinerja yang paling baik.  Untuk proses pengujian, menggunakan black box testing . Fungsi dari pengujian untuk memahami semua fungsi dari sistem bisa berjalan sesuai keinginan.  Bersumber  pada  pengujian  sistem  yang  diimplementasikan,  maka  sistem pendukung keputusan siswa berprestasi bisa berjalan dengan layak.
Pada penelitian yang dilakukan oleh Witanto et al. (2020) dideskripsikan menggunakan 2 metode yaitu weigh product dan simple addictive weighting dan akurasi aplikasinya sebesar 40%. sedangkan, pada hasil penelitian ini menggunakan  satu metode Simple Multi Attribute Rating Technique tetapi memilih lima kriteria yang dimasukkan dan setiap kriteria diberikan bobot masing – masing ketika di akumulasi menghasilkan nilai 100 %. Sehingga menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi. Proses perhitungan dari metode smart harus melalui 4 tahapan yaitu pembobotan  lima  kriteria  yang  dipilih,  memberika  nilai  alternatif  kepada  siswa,  selanjutnya menghasilkan  nilai utility serta  berakhir  dengan  penilaian  rangking  tertinggi  dimana perhitungan terlihat pada aplikasinya sehingga nilai yang ditampilkan sesuai dengan metode Simple Multi Attribute Rating Technique . Tampikan hasil dari aplikasi juga menampilkan data siswa berupa nama, nilai akhir serta foto dari siswa.

## SIMPULAN
Penelitian  yang  telah  dilakukan  menciptakan  sistem  pendukung  keputusan  untuk menentukan  siswa  terbaik  yang  disajikan  berbasis web dengan  memasukkan metode Simple Multi Attribute Rating Technique . Dimana sistem ini mampu melakukan proses perhitungan nilai  siswa.  Setelah  melalui  proses  dalam  metode Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique dapat  menghasilkan  rekomendasi  mengenai  siswa  terbaik  dalam  akademik  maupun  non akademik kepada guru. Sistem ini mampu membantu guru dalam melakukan penilaian secara lebih efektif. Berdasarkan hasil pengujian sistem dapat dipastikan semua bagian bisa berfungsi dengan  baik  dan  sesuai  harapan.  Dari  bukti  pengujian black  box yang  telah  dilakukan meperlihatkan hasil pengujian yang telah sesuai dengan yang dibutuhkan. Dimana semua menu bisa menghasilkan proses yang benar. Dari hasil pengujian dapat diputuskan aplikasi sistem pendukung  keputusan  untuk  memberikan  rekomendasi  siswa  berprestasi  dapat  beroperasi dengan baik.

## REFERENSI
Aini, N., Hasmin, E., & Aisa, S. (2021). Sistem pendukung keputusan deteksi kecerdasan anak menggunakan  metode  topsis  berbasis  android. Jurnal  Informatika  Dan  Rekayasa Elektronik , 4 (2), 115–124.
Ariyuda, M. R. Z.,  Haryanti, T., & Kurniawati, L. (2023). Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Murid Berprestasi. Jurnal Teknologi Sistem Informasi Dan Sistem Komputer TGD , 6 (2), 332–341. https://doi.org/10.53513/jsk.v6i2.8275 Auliya,  M.,  Watequlis,  Y.,  &  Fahrur,  I.  (2015).  Aplikasi  Penilaian  Kinerja  Karyawan Menggunakan  Metode  Smart  (Simple  Multi-Attribute  Rating  Technique). Jurnal Informatika Polinema , 1 (4), 34–40. https://doi.org/10.33795/jip.v1i4.121
Boy, A. F., & Setiawan, D. (2019). Penerapan Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) dalam Pengambilan Keputusan Calon Pendonor Darah pada Palang Merah Indonesia  (PMI)  Kecamatan  Tanjung  Morawa. Jurnal  SAINTIKOM  (Jurnal  Sains Manajemen
Informatika Dan Komputer) , 18 (2), 202–218. https://doi.org/10.53513/jis.v18i2.160
Cahyo, M. N. (2022). Implementation of Search Engine Optimalization (SEO) on the Village- Owned Enterprises Luhur Sembada Website. Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika , 6 (2), 186–194. https://doi.org/10.29408/edumatic.v6i2.6259
Cholifah, W. N., Yulianingsih, Y., & Sagita, S. M. (2018). Pengujian black box testing pada aplikasi action & strategy berbasis android dengan teknologi phonegap. STRING (Satuan Tulisan
Riset Dan Inovasi Teknologi) , 3 (2), 206–210. https://doi.org/10.30998/string.v3i2.3048
Dwinanda,  V.  K.,  Ramdani,  C.,  &  Safitri,  S.  T.  (2022).  Digitalisasi  Proses  Bisnis  UMKM Fotografi  Melalui  Aplikasi  Berbasis  Web  Menggunakan  Metode  RAD. JOINTECS (Journal  of  Information  Technology  and  Computer  Science) , 7 (3),  101–110. https://doi.org/10.31328/jointecs.v7i3.3873
Fahlepi,  R.  (2020).  Decision  support  systems  employee  discipline  identification  using  the simple  multi  attribute  rating  technique  (SMART)  method. Journal  of  Applied Engineering and Technological
Science (JAETS) , 1 (2), 103–112. https://doi.org/10.37385/jaets.v1i2.67
Fenando,  F.  (2020).  Implementasi  E-Commerce  Berbasis  Web  pada  Toko  Denia  Donuts Menggunakan  Metode  Prototype. JUSIFO  (Jurnal  Sistem  Informasi) , 6 (2),  66–77. https://doi.org/10.19109/jusifo.v6i2.6532
Ikhlas,  M.,  &  Jafnihirda,  L.  (2022). SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  Teori  dan Implementasi  (Studi  Kasus  Pemilihan  Lokasi  Usaha  Strategis  Bagi  UMKM) .  Insan Cendekia Mandiri.
Larasati, F. B., Ahmad, A., Parlina, I., Wahyudi, M., & Solikhun, S. (2020). Penerapan Metode SMART  (Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique)  Dalam  Merekomendasikan  Jenis Sapi Terbaik Untuk Peternakan Sapi Potong. Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , 1 (1), 202–205. https://doi.org/10.30645/senaris.v1i0.26
Pradana, R. L., Purwanti, D., & Arfriandi, A. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi Berbasis Website dengan Metode Simple Additive Weighting. J. Sist. Inf. Bisnis , 8 (1), 34. https://doi.org/10.21456/vol8iss1pp34-41 Putra,  N.  P.,  &  Sagala,  J.  R.  (2022).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Beasiswa  Di Sman 1 Bangun Purba Menggunakan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique (Smart). INFOSYS  (INFORMATION  SYSTEM) JOURNAL , 6 (2), 141–154. https://doi.org/10.59697/jik.v6i1.141
Saputra, W., Wardana, S. A., Wahyuda, H., & Megawaty, D. A. (2024). Penerapan Kombinasi Metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) dan Rank Sum Dalam Pemilihan Siswa Terbaik. Journal  of  Information  Technology,  Software  Engineering  and  Computer Science , 2 (1), 12–21. https://doi.org/10.58602/jima-ilkom.v2i1.12
Sari, P. N., Ramdhan, W., & Syahputra, A. K. (2023). Aplikasi Pendukung Keputusan dalam Mengukur Tingkat Kepuasan Pelayanan Publik menggunakan Metode MFEP. Edumatic:
Jurnal Pendidikan Informatika , 7 (1), 59–68. https://doi.org/10.29408/edumatic.v7i1.12448
Sholihat, A., & Gustian, D. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi Berbasis  Web  dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting. J-SAKTI  (Jurnal  Sains Komputer Dan Informatika) , 6 (2), 871–882. https://doi.org/10.59697/jik.v6i2.112 Soleha,  I.  (2016).  Sistem  pendukung  keputusan  menentukan  siswa  berprestasi  mengunakan Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  pada  SMP  Negeri  1  pringsewu. PROCIDING KMSI , 4 (1), 219-226.
Surati, S., Siswanti, S., & Kusumaningrum, A. (2022). Metode Simple Multi Attribute Rating Technique Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Beasiswa. Jurnal Ilmiah SINUS , 20 (2), 57–66. https://doi.org/10.30646/sinus.v20i2.617
Witanto, M. A., Santoso, E., & Suprapto, S. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Siswa  Berprestasi  menggunakan  Metode  Weighted  Product  dan  Simple  Additive Weighting  (Studi  Kasus:  SMPN  2  Bululawang  Kabupaten  Malang). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 4 (10), 3770–3776. Yendrianof,  D.,  Romindo,  R.,  Sari,  A.  N.,  Tantriawan,  H.,  Putri,  E.  E.,  Manuhutu,  M.  A., Turaina,  R.,  Defiariany,  D.,  Putri,  N.  E.,  &  Priyantoro,  T.  (2022). Analisis  dan Perancangan Sistem Informasi . Medan: Yayasan Kita Menulis.