Terbit online pada laman  : https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Bulletin of Information Technology (BIT)
ISSN 2722-0524 (Media Online)
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Berprestasi Menggunakan Metode SMARTER Pada Universitas Budi Darma
Natalia Silalahi
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: natalia.novena.silalahi@gmail.com
I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi    : 25 Desember 2019 Revisi Akhir : 02 Januari 2020 Diterima                  : 08 Januari 2020 Diterbitkan Online : 10 Maret 2020
Dosen merupakan salah satu aspek yang terlibat pada proses pendidikan pada perguruan tinggi, dimana dosen merupakan bagian dari tenaga akademik yang menjalankan Tri Dharma Perguruan Tinggi. Pada Tri Dharma Perguruan Tinggi dosen  diminta  bukan  hanya  melakukan  pendidikan  saja  tetapi  juga melaksanakan penelitian, pengabdian kepada masyarakat dan pengembangan ilmu pengetahuan. Selain tenaga pendidik dosen juga sebagai pembentuk citra yang  baik  bagi  sebuah  perguruan  tinggi  sehingga  kiranya  perlu  diberikan apresiasi  sebuah  penghargaan  atas  hail  yang  telah  dilakukan  oleh  dosen tersebut. Penghargaan diberikan guna meningkatkan motivasi bagi para dosen untuk terus bersaing dalam menjalankan Tri Dharma Perguruan Tinggi. Sistem pendukung keputusan  merupakan  sebuah  sistem  yang tepat digunakan  untuk melakukan pemilihan dosen berprestasi pada Universitas Budi Darma. Dengan menggunakan sebuah sistem pendukung keputusan kiranya mendapatkan tolak ukur  yang  valid  bagi  Pimpinan  Universitas  Budi  Darma.  Pada  penelitian  ini dilakukan  pemilihan  dosen  berprestasi  dengan  menggunakan  metode SMARTER  yang  dimana  pada  SMARTER  pembobotan  pada  kriteria  dan subkriteria dilakukan dengan menggunakan metode ROC.
K ATA K UNCI
Sistem Pendukung Keputusan, Dosen, Berprestasi, SMARTER

## K ORESPONDENSI
E-mail: natalia.novena.silalahi@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Dosen  merupakan  salah  satu  aspek  penting  yang terlibat  pada  proses  pendidikan  belajar  mengajar pada  perguruan tinggi.  Dosen  merupakan  tenaga  akademik  yang  senantiasa  menjalankan  Tri  Dharma  Perguruan  Tinggi  dimana didalamnya terdapat pendidikan, pembelajaran, penelitian, pengabdian kepada masyarakat dan pengembangan ilmu pengetahuan. Dosen juga merupakan salah satu unsur untuk membentuk citra yang baik bagi perguruan tinggi. Oleh karena  itu  sebuah  apresiasi  berupa  penghargaan  kiranya  perlu  diberikan  kepada  dosen  yang  berprestasi  didalam menjalankan  Tri  Dharma  Perguruan  Tinggi.  Dengan  apresiasi  penghargaan  yang  diberikan  diharapkan  dapat meningkatkan  motivasi  bagi  dosen  –  dosen  lainnya  untuk  melaksanakan  Tri  Dharma  Perguruan  Tinggi  dan  juga menumbuhkan kebanggaan bagi dosen terhadap profesi yang dilaksanakan [1].
Pada  Universitas  Budi  Darma  dosen  yang  berprestasi  diberikan  kepada  dosen  yang  memiliki  prestasi  pada tingkat regional, nasional ataupun internasional. Selain itu dosen yang berprestasi dapat dilihat dari seberapa banyak karya ilmiah / artikel yang telah dipublish pada jurnal nasional ataupun internasional yang bereputasi baik, ada atau tidaknya pernghargaan yang diterima dari lembaga resmi yang menaungi Perguruan Tinggi.
Sehingga  dibutuhkan  sebuah  sistem  yang  bernama  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  guna  membantu pengambil keputusan untuk melakukan pemilihan dosen bereputasi tersebut. Sistem pendukung keputusan yang dibuat kiranya sebagai tolak ukur yang valid sehingga hasil yang didapat bisa dipertanggungjawabkan pada orang banyak. Sistem  pendukung  keputusan  berupa  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan  dan pemanipulasian  data.  Sistem  ini  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  yang  semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur [2].
Pada  penelitian  lain  yang  telah  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  mengatakan  dengan  menggunakan  metode AHP pemilihan dosen bereputasi dapat dilakukan dengan membuat matriks yang berpasangan untuk masing – masing kriteria  [3].  Dengan  membangun  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  logika  fuzzy  dapat  menghasilkan pertimbangan  yang  lebih  tepat  pada  pemilihan  dosen  berprestasi  [4].  Sistem  pendukung  keputusan  menggunakan metode Promethee dapat  membantu  memberikan hasil rekomendasi  dosen berprestasi  sesuai  dengan pertimbangan kriteria yang digunakan [5].
Dari beberapa penelitian yang telah dilakukan penulis tertarik untuk melakukan penelitian pemilihan dosen berprestasi di Universitas Budi Darma dengan menggunakan metode SMARTER. Metode SMARTER merupakan pembaharuan dari metode SMART, dimana pada metode SMARTER didalamnya terdapat penentuan kriteria dan subkriteria beserta bobot menggunakan metode ROC (Rank Order Centroid). Hasil yang didapatkan dari metode SMARTER berupa nilai utility  dari masing  –  masing  kriteria sehingga didapatkan perankingan dari  setiap alternatif [6]. Pada penelitian ini
diharapkan  dapat  membantu  memberikan  rekomendasi  dosen  berprestasi  pada  Pimpinan  Universitas  Budi  Darma dengan tolak ukur hasil yang valid.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  sebagai  suatu  informasi  berbasis  komputer  yang  menghasilakan  berbagai  alternatif keputusan  untuk  membantu  manajemen  dalam  menangani  berbagai  permasalahan  yang  terstruktur  maupun  tidak terstruktur dengan menggunakan data dan model. Konsep struktur pada definisi awal Sistem Pendukung Keputusan (bahwa Sistem Pendukung Keputusan dapat  menangani  situasi  semistruktur dan tidak terstruktur), sebuah masalah dapat  dijelaskan  sebagai  masalah  terstruktur  dan  tidak  terstruktur  hanya  dengan  memperhatkan  si  pengambil keputusan  atau  suatu  spesifik.  Jadi  merka  mendefinisikan  DSS  sebagai  sistem  yang  dapat  diperluas  untuk  mampu mendukung  analisis  data  ad  hoc  dan  pemodelan  keputsan,  berorientasi  terhadap  perencanaan  masa  depan,  dan digunakan pada interval yang tidak reguler dan tak terencana [7].

## 2.2 Metode SMARTER
Metode SMARTER (Simple Multi-Attribute Rating Technique Exploiting Ranks) Merupakan metode pengambilan keputusan multi kriteria yang diusulkan oleh Edwards dan Baron pada tahun 1994. Teknik pengambilan keputusan multi kriteria ini didasarkan pada teori bahwa setiap alternatif terdiri dari sejumlah kriteria yang memiliki nilai-nilai dan  setiap  kriteria  memiliki  bobot  yang  menggambarkan  seberapa  penting  ia  dibandingkan  dengan  kriteria  lain. Pembobotan pada metode SMARTER menggunakan range antara 0 sampai 1, sehingga mempermudah perhitungan dan perbandingan nilai pada masing-masing alternatif. [8]
Pada  metode  SMARTER,  bobot  dihitung  dengan  menggunakan  rumus  pembobotan  Rank-Order  Centroid (ROC). ROC ini didasarkan pada tingkat kepentingan atau prioritas dari kriteria. Pembobotan ROC didapat dengan prosedur matematika sederhana dari  prioritas. Ide dasarnya dapat  diilustrasikan dengan 2 atribut, A dan B. Jika A ranking pertama, maka bobotnya harus berada diantara 0,5 dan 1 sehingga titik tengah interval 0,75 diambil sebagai bobot perkiraan, yang merupakan dasar dari sebuah prinsip komitmen minimum. Seperti bobot B akan menjadi 0,25 (merupakan titik tengah antara 0 dan 0,5). Prosedur ini dapat dirumuskan sebagai berikut (jika ada K kriteria). Adapun langkah-langkah penyelesaian dalam menggunakan metode SMARTER adalah sebagai berikut [8] :
a. Menentukan  jumlah  kriteria,  kriteria-kritera  tersebut  yang  akan  menjadi  bahan  perhitungan  dan  pertimbangan dalam mengambil keputusan.
b. Dari masing-masing kriteria tersebut akan ditentukan bobot-bobotnya dengan perhitungan Rank Order Centroid (ROC). Pembobotan dengan teknik ROC secara umum dapat dirumusakan sebagai berikut:
w k = ( 1 𝐾 ) ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑘 𝑖=𝑘
.................................................................................................... (1)
Keterangan : W = Nilai pembobotan kriteria K = Jumlah kriteria i = Nilai alterntif Rumus diatas dapat dijabarkan sebagai berikut : I f w i ≥ w 2 ≥ ... ... .. ≥ w k then, ........................................................................................ (2)
𝑤 1 = (1+ 1 2+ 1 3+⋯+ 1 𝐾 ) 𝐾 ...................................................................................................... (3)
𝑤 2 = (0+ 1 2+ 1 3+⋯+ 1
𝐾 ) 𝐾 ………………………………………………………...................... (4)
𝑤 3 = (0+0 + 1 3 +⋯+ 1 𝐾 ) 𝐾 ...................................................................................................... (5)
𝑤 𝐾 = (0+⋯+0+ 1
𝐾 )
𝐾 ........................................................................................................ (6)
c. Menghitung nilai utility untuk  setiap kriteria masing-masing.  Nilai utility juga diperlukan sebelum menghitung nilai akhir, untuk mengitung nilai utility digunakan rumus sebaga berikut :
𝑢 𝑖 ( 𝑎 ) = 100%  × ( ∁ i−∁min
∁ max−∁min ) .................................................................................. (7)
Keterangan: Ui (𝑎) = nilai utility kriteria ke-i untuk kriteria ke-i ∁ 𝑖 = nilai kriteria ke-i ∁ 𝑚 = nilai kriteria minimal ∁ 𝑚 =  nilai kriteria maksimal
d. Menghitung  nilai  akhir  masing-masing.  Untuk  mendapatkan  nilai  multi  atribut  didalam  metode  SMARTER digunakan rumus sebagai berikut :
U n = ∑ 𝑊 𝑘 𝐾 𝑘−1 𝑈 𝑛 ( 𝑋 𝑛 ) ............................................................................................... (8) Keterangan fungsi sebagai berikut : U n = Nilai akhir

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 1, Maret 2020, pp 50-57 ISSN 2722-0524 (media online)
𝑊 𝑘 = Bobot dari kriteria ke k 𝑈 𝑛 ( 𝑋 𝑛 ) = Nilai utility kriteria ke k untuk alternatif ke-h

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Universitas Budi Darma merupakan salah satu Perguruan Tinggi Swasta (PTS) dikota Medan yang berkembang saat ini dengan memiliki jumlah mahasiswa sebanyak 3200 orang,  dimana terdapat 6 program studi pada Universitas Budi Darma.  Kegiatan  promosi  merupakan  kegiatan  rutin  yang  dilakukan  setiap  tahun  oleh  PTS  dikota  medan,  tidak terkecuali  Universitas  Budi  Darma  juga  melakukan  kegiatan  promosi  tersebut.  Kegiatan  promosi  dilakukan  guna menarik minat bagi mahasiswa/I baru baik dikota Medan, Luar Kota bahkan Luar Provinsi untuk masuk dan mendaftar di  Universitas  Budi  Darma.  Kegiatan  promosi  itu  sendiri  menggunakan  biaya  yang  cukup  besar  setiap  tahunnya dengan menggunakan berbagai media dan bahkan turun langsung ke daerah ataupun sekolah – sekolah. Dikarenakan biaya pada kegiatan promosi cukup besar sehingga diharapkan hasil yang maksimal dengan banyaknya mahasiswa/I baru mendaftar pada tahun ajaran baru. Untuk mendapatkan hasil promosi yang maksimal maka diperlukannya strategi promosi  yang  tepat  pula,  tetapi  penentuan  strategi  promosi  bukanlah  hal  yang  mudah  udah  didapatkan.  Penentuan strategi promosi dapat dilihat dari jumlah mahasiswa/I dari asal daerah ataupun dari latar belakang pendidikan ketika SMA,  hal  tersebutlah  yang  menjadi  tolak  ukur  bagi  pengambil  keputusan  untuk  menentukan  strategi  promosi  di Universitas Budi Darma. Dimana untuk menyelesaikan permasalahan penentuan strategi promosi dapat menerapkan teknik data mining. Data mining  itu sendiri  merupakan sebuah proses penemuan pola  ataupun informasi  baru dari kumpulan  –  kumpulan  data  dari  sebuah  organisasi  juga  perusahaan,  dimana  pola  ataupun  informasi  baru  tersebut digunakan sebagai acuan atau dasar didalam pengambilan keputusan. Salah satu teknik pada data mining yang sering digunakan adalah teknik clustering dimana salah satau algoritmanya adalah K-Means. Algoritma K-Means berbasis jarak terpendek untuk menghasilkan informasi ataupun pola baru, pada K-Means hasil terbagi atas beberapa cluster yang  berbeda.  Dengan  dilakukannya  penelitian  ini  diharapkan  menemukan  pola  strategi  promosi  yang  tepat  bagi Universitas Budi Darma.

## 3.1 Penerapan Metode SMARTER.
Data alternatif merupakan data atau sampel dosen yang akan dipilih menjadi dosen yang berprestasu, data alternatif dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Alternatif Kode Alternatif A1 Muhammad Syahrizal, M.Kom A2 Nelly Astuti Hasibuan, M.Kom A3 Surya Darma Nasution, M.Kom A4 Efori Bu’ulolo, M.Kom A5 Rivalry K. Hondro, M.Kom A6 Mesran, M.Kom A7 Imam Saputra, M.Kom A8 Fince Tinus Waruwu, M.Kom A9 Suginam, SE, M.Ak A10 Garuda Ginting, M.Kom
Adapun langkah-langkah penyelesaian dalam menggunakan metode SMARTER adalah sebagai berikut : Langkah 1 e. Menentukan jumlah kriteria 1. Publikasi Bereputasi (C1)
2. Pengabdian Kepada Masyarakat (C2)
3. Keahlian Kompetensi (C3)
4. Pendidikan (C4)
5. Jabatan (C5)
6. Lama Mengajar (C6)

## Tabel 2. Kriteria penilaian
Kode Kriteria C1 Publikasi Bereputasi C2 Pengabdian Kepada Masyarakat C3 Keahlian Kompetensi C4 Pendidikan C5 Jabatan C6 Lama Mengajar

## Langkah 2
b. Dari masing-masing kriteria tersebut akan ditentukan bobot-bobotnya dengan perhitungan Rank Order Centroid (ROC). Kriteria memiliki tingkat prioritas berbeda-beda dalam menentukan hasil keputusan, setiap kriteria telah ditentukan prioritasnya. Seperti pada rumus (1) dibawah ini :
w k = ( 1 𝐾 ) ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑘 𝑖=𝑘 .................................................................................................... (1) Publikasi Bereputasi = (1+ 1 2+ 1 3+ 1 4+ 1 5+ 1 6 ) 6 = 0,40 Pengabdian Kepada Masyarakat = ( 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 ) 6 = 0,24 Keahlian Kompetensi = ( 0+0 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 ) 6 = 0,15 Pendidikan = ( 0+0+0+ 1 4 + 1 5 + 1 6 )
6 = 0,10 Jabatan = (0+0+0+0+ 1 5 + 1 6 ) 6 = 0,06 Lama Mengajar = ( 0+0+0+0+0+ 1 6 )
6 = 0,02
Adapun hasil dari pembobotan kriteria tersebut dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Pembobotan ROC pada kriteria Kode Kriteria Tingkat Prioritas Bobot C1 Publikasi Bereputasi 1 0,40 C2 Pengabdian Kepada Masyarakat 2 0,24 C3 Keahlian Kompetensi 3 0,15 C4 Pendidikan 4 0,10 C5 Jabatan 5 0.06 C6 Lama Mengajar 6 0,02 Tabel 4. Hasil normalisasi nilai kriteria Kode C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 0,09 0,09 0,257 0,09 0,157 0,157 A2 0,157 0,09 0,257 0,157 0,257 0,257 A3 0,09 0,257 0,157 0,09 0,09 0,257 A4 0,09 0,09 0,257 0,09 0,157 0,09 A5 0,157 0,09 0,09 0,157 0,257 0,157 A6 0,257 0,157 0,157 0,257 0,257 0,157 A7 0,09 0,257 0,257 0,157 0,09 0,09 A8 0,157 0,257 0,257 0,09 0,157 0,09 A9 0,257 0,157 0,157 0,157 0,157 0,257 A10 0,09 0,257 0,09 0,09 0,257 0,09 Langkah 3
c. Menghitung nilai utility untuk setiap kriteria masing-masing dengan menggunakan rumus :
𝑢 𝑖 ( 𝑎 ) = 100%  × ( ∁ i−∁min ∁ max−∁min ) …………………………………………... (7)
1. Perhitungan nilai kriteria Publikasi Bereputasi
A1 = 100% × ( 0,09−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,05 0,217 = 0,23
A2 = 100% × ( 0,157−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,117 0,217 = 0,53
A3 = 100% × ( 0,09−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,05 0,217 = 0,23
A4 = 100% × ( 0,09−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,05 0,217 = 0,23
A5 = 100% × ( 0,157−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,117 0,217 = 0,53
A6 = 100% × ( 0,257−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,217 0,217 = 1
A7 = 100% × ( 0,09−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,05 0,217 = 0,23
A8 = 100% × ( 0,157−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,117 0,217 = 0,53
A9 = 100% × ( 0,257−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,217 0,217 = 1
A10 = 100% × ( 0,09−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,05 0,217 = 0,23

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 1, Maret 2020, pp 50-57 ISSN 2722-0524 (media online)

## 2. Perhitungan nilai kriteria Pengabdian Kepada Masyarakat
A1 = 100% × ( 0,09−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,05 0,217 = 0,23
A2 = 100% × ( 0,09−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,05 0,217 = 0,23
A3 = 100% × ( 0,257−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,217 0,217 = 1
A4 = 100% × ( 0,09−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,05 0,217 = 0,23
A5 = 100% × ( 0,09−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,05 0,217 = 0,23
A6 = 100% × ( 0,157−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,117 0,217 = 0,53
A7 = 100% × ( 0,257−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,217 0,217 = 1
A8 = 100% × ( 0,257−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,217 0,217 = 1
A9 = 100% × ( 0,157−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,117 0,217 = 0,53
A10 = 100% × ( 0,257−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,217 0,217 = 1
3. Perhitungan nilai kriteria Keahlian Kompetensi
A1 = 100% × ( 0,257−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,217 0,217 = 1
A2 = 100% × ( 0,257−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,217 0,217 = 1
A3 = 100% × ( 0,157−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,117 0,217 = 0,53
A4 = 100% × ( 0,257−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,217 0,217 = 1
A5 = 100% × ( 0,09−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,05 0,217 = 0,23
A6 = 100% × ( 0,157−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,117 0,217 = 0,53
A7 = 100% × ( 0,257−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,217 0,217 = 1
A8 = 100% × ( 0,257−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,217 0,217 = 1
A9 = 100% × ( 0,157−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,117 0,217 = 0,53
A10 = 100% × ( 0,09−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,05 0,217 = 0,23
4. Perhitungan nilai kriteria Pendidikan
A1 = 100% × ( 0,09−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,05 0,217 = 0,23
A2 = 100% × ( 0,157−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,117 0,217 = 0,53
A3 = 100% × ( 0,09−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,05 0,217 = 0,23
A4 = 100% × ( 0,09−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,05 0,217 = 0,23
A5 = 100% × ( 0,157−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,117 0,217 = 0,53
A6 = 100% × ( 0,257−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,217 0,217 = 1
A7 = 100% × ( 0,157−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,117 0,217 = 0,53
A8 = 100% × ( 0,09−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,05 0,217 = 0,23
A9 = 100% × ( 0,157−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,117 0,217 = 0,53
A10 = 100% × ( 0,09−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,05 0,217 = 0,23
5. Perhitungan nilai kriteria Jabatan
A1 = 100% × ( 0,157−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,117 0,217 = 0,53
A2 = 100% × ( 0,257−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,217 0,217 = 1
A3 = 100% × ( 0,09−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,05 0,217 = 0,23
A4 = 100% × ( 0,157−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,117 0,217 = 0,53
A5 = 100% × ( 0,157−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,117 0,217 = 0,53
A6 = 100% × ( 0,257−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,217 0,217 = 1
A7 = 100% × ( 0,09−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,05 0,217 = 0,23
A8 = 100% × ( 0,157−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,117 0,217 = 0,53
A9 = 100% × ( 0,157−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,117 0,217 = 0,53
A10 = 100% × ( 0,257−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,217 0,217 = 1
6. Perhitungan nilai kriteria Lama Mengajar
A1 = 100% × ( 0,157−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,117 0,217 = 0,53 [9]
A2 = 100% × ( 0,257−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,217 0,217 = 1
A3 = 100% × ( 0,257−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,217 0,217 = 1
A4 = 100% × ( 0,09−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,05 0,217 = 0,23
A5 = 100% × ( 0,157−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,117 0,217 = 0,53
A6 = 100% × ( 0,157−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,117 0,217 = 0,53
A7 = 100% × ( 0,09−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,05 0,217 = 0,23
A8 = 100% × ( 0,09−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,05 0,217 = 0,23
A9 = 100% × ( 0,257−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,217 0,217 = 1
A10 = 100% × ( 0,09−0,04 0,257−0,04 ) =100% × 0,05 0,217 = 0,23
Adapun hasil dari perhitungan nilai utility tersebut dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 5. Hasil perhitungan nilai utility data sample terhadap alternatif
Kode C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 0,23 0,23 1 0,23 0,53 0,53 A2 0,53 0,23 1 0,53 1 1 A3 0,23 1 0,53 0,23 0,23 1 A4 0,23 0,23 1 0,23 0,53 0,23 A5 0,53 0,23 0,23 0,53 0,53 0,53 A6 1 0,53 0,53 1 1 0,53 A7 0,23 1 1 0,53 0,23 0,23 A8 0,53 1 1 0,23 0,53 0,23 A9 1 0,53 0,53 0,53 0,53 1 A10 0,23 1 0,23 0,23 1 0,23
Langkah 4 d. Menghitung nilai akhir masing-masing dengan menggunakan rumus : U n = ∑ 𝑊 𝑘 𝐾 𝑘−1 𝑈 𝑛 ( 𝑋 𝑛 )……………………………………………………. (8) a. C1
A1 = 0,40 × 0,23 = 0,092 A2 = 0,40 × 0,53 = 0,212 A3 = 0,40 × 0,23 = 0,092 A4 = 0,40 × 0,23 = 0,092 A5 = 0,40 × 0,53 = 0,212 A6 = 0,40 × 1 = 0,4 A7 = 0,40 × 0,23 = 0,092 A8 = 0,40 × 0,53 = 0,212 A9 = 0,40 × 1 = 0,4 A10 = 0,40 × 0,23 = 0,092
b. C2

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 1, Maret 2020, pp 50-57 ISSN 2722-0524 (media online)
A1 = 0,24 × 0,23 = 0,055 A2 = 0,24 × 0,23 = 0,055 A3 = 0,24 × 1 = 0,24 A4 = 0,24 × 0,23 = 0,055 A5 = 0,24 × 0,23 = 0,055 A6 = 0,24 × 0,53 = 0,127 A7 = 0,24 × 1 = 0,24 A8 = 0,24 × 1 = 0,24 A9 = 0,24 × 0,53 = 0,127 A10 = 0,24 × 1 = 0,24
c. C3
A1 = 0,15 × 1 = 0,15 A2 = 0,15 × 1 = 0,15 A3 = 0,15 × 0,53 = 0,079 A4 = 0,15 × 1 = 0,15 A5 = 0,15 × 0,23 = 0,034 A6 = 0,15 × 0,53 = 0,079
A7 = 0,15 × 1 = 0,15
A8 = 0,15 × 1 = 0,15 A9 = 0,15 × 0,53 = 0,079 A10 = 0,15 × 0,23 = 0,034
d. C4
A1 = 0,10 × 0,23 = 0,023
A2 = 0,10 × 0,53 = 0,053
A3 = 0,10 × 0,23 = 0,023
A4 = 0,10 × 0,23 = 0,023
A5 = 0,10 × 0,53 = 0,053
A6 = 0,10 × 1 = 0,10 A7 = 0,10 × 0,53 = 0,053 A8 = 0,10 × 0,23 = 0,023
A9 = 0,10 × 0,53 = 0,053
A10 = 0,10 × 0,23 = 0,023
e. C5
A1 = 0.06 × 0,53 = 0,031 A2 = 0.06 × 1 = 0,06 A3 = 0.06 × 0,23 = 0,013 A4  = 0.06 × 0,53 = 0,031 A5  = 0.06 × 0,53 = 0,031 A6 = 0.06 × 1 = 0,06 A7 = 0.06 × 0,23 = 0,013 A8  = 0.06 × 0,53 = 0,031 A9  = 0.06 × 0,53 = 0,031 A10 = 0.06 × 1 = 0,06
f. C6
A1  = 0,02 × 0,53 = 0,010 A2 = 0,02 × 1 = 0,02 A3 = 0,02 × 1 = 0,02 A4 = 0,02 × 0,23 = 0,004 A5  = 0,02 × 0,53 = 0,010 A6  = 0,02 × 0,53 = 0,010 A7 = 0,02 × 0,23 = 0,004 A8 = 0,02 × 0,23 = 0,004 A9 = 0,02 × 1 = 0,02 A10 = 0,02 × 0,23 = 0,004 Adapun hasil dari perhitungan nilai akhir tersebut dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 6. Hasil Nilai Akhir dengan Metode SMARTER
Kode C1 C2 C3 C4 C5 C6 Nilai Akhir A1 0,092 0,055 0,15 0,023 0,031 0,010 0,361
Kode C1 C2 C3 C4 C5 C6 Nilai Akhir A2 0,212 0,055 0,15 0,053 0,06 0,02 0,55 A3 0,092 0,24 0,079 0,023 0,013 0,02 0,467 A4 0,092 0,055 0,15 0,023 0,031 0,004 0,355 A5 0,212 0,055 0,034 0,053 0,031 0,010 0,395 A6 0,4 0,127 0,079 0,10 0,06 0,010 0,776 A7 0,092 0,24 0,15 0,053 0,013 0,004 0,552 A8 0,212 0,24 0,15 0,023 0,031 0,004 0,66 A9 0,4 0,127 0,079 0,053 0,031 0,02 0,71 A10 0,092 0,24 0,034 0,023 0,06 0,004 0,453
Kemudian  total  dari  setiap  penilaian  pada  masing-masing  alternatif  dilakukan  perangkingan  untuk mendapatkan alternatif terbaik. Nilai akhir dari perhitungan tersebut yaitu hasil perangkhingan dari nilai utility pada setiap alternatif. Sehingga diperoleh rangking seperti tabel 7. :
Tabel 7. Hasil Perangkingan Metode SMARTER
Kode C1 C2 C3 C4 C5 C6 Nilai Akhir Persentase (%) Rank A1 0,092 0,055 0,15 0,023 0,031 0,010 0,361 36 9 A2 0,212 0,055 0,15 0,053 0,06 0,02 0,55 55 4 A3 0,092 0,24 0,079 0,023 0,013 0,02 0,467 46 6 A4 0,092 0,055 0,15 0,023 0,031 0,004 0,355 35 10 A5 0,212 0,055 0,034 0,053 0,031 0,010 0,395 39 8 A6 0,4 0,127 0,079 0,10 0,06 0,010 0,776 77 1 A7 0,092 0,24 0,15 0,053 0,013 0,004 0,552 55 5 A8 0,212 0,24 0,15 0,023 0,031 0,004 0,66 66 3 A9 0,4 0,127 0,079 0,053 0,031 0,02 0,71 71 2 A10 0,092 0,24 0,034 0,023 0,06 0,004 0,453 45 7

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan uraian penelitian diatas, maka dapat ditarik sebuah kesimpulan sebagai berikut :
1. Penelitian dengan menggunakan sistem pendukung keputusan dapat memberikan rekomendasi kepada pimpinan Universitas Budi Darma untuk memilih dosen berprestasi.
2. Penerapan metode SMARTER dapat digunakan sebagai tolak ukur pengambilan keputusan dosen berprestasi.
3. Metode SMARTER dapat diterapkan dengan bebrapa kriteria yang sudah ditentukan oleh pengambil keputusan, dimana pembobotan kriteria pada SMARTER menggunakan metode ROC.

## REFERENCES
[1] Mesran,  T.  M.  Diansyah  dan  Fadlina,  “Implemententasi  Metode  Rank  Order  Cendroid  (ROC)  dan  Operational Competitiveness  Rating  Analysis  (OCRA) dalam  Penilaian Kinerja Dosen Komputer  Menerapkan  (Studi  Kasus:  STMIK Budi Darma),” dalam Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS), Siantar, 2019.
[2] M. Fiqih dan Y. Kusnadi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Berprestasi Dengan Metode Simple Additive Weighting,” INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS, vol. 2, no. 1, pp. 41-50, 2017.
[3] W.  D.  Puspitasari  dan  K.  Ilmi,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  DOSEN  BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP),” Jurnal Antivirus, vol. 10, no. 2, pp. 56- 68, 2016.
[4] T.  Khristianto,  B.  Surarso  dan  E.  A.  Sarwoko,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  DOSEN BERPRESTASI  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE  FUZZY  DATABASE  MODEL  TAHANI,”  DINAMIKA INFORMATIKA , vol. 6, no. 1, pp. 71-78, 2014.
[5] E.  L.  Amalia  dan  D.  S.  Horma,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Dosen  Berprestasi  Menggunakan  Metode Promethee,” dalam SENTRINOV, 2017.
[6] A.  Saleh,  “PENERAPAN  METODE  SIMPLE  MULTI  ATTRIBUTE  RATING  TECHNIQUE  EXPLOITING  RANK DALAM  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  REKRUTMEN  ASISTEN  LABORATORIUM  KOMPUTER,”  Jurnal Masyarakat Telematika dan Informasi, vol. 8, no. 1, pp. 1-10, 2017.
[7] L. M. Yulyantari dan I. P. Wijaya, Manajemen Model Pada Sistem Pendukung Keputusan, Andi: Yogyakarta, 2018.
[8] Yunita,  “IMPLEMENTASI  METODE  SIMPLE  MULTI-ATTRIBUTE  RATING  TECHNIQUE  EXPLOITING  RANK (SMARTER) PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI PERUMAHAN,” dalam Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Aplikasinya, Palembang, 2016.
[9] Mesran,  Suginam  dan  D.  P.  Utomo,  “Implementation  of  AHP  and  WASPAS  (Weighted  Aggregated  Sum  Product Assessment)  Methods  in  Ranking  Teacher  Performance,”  IJISTECH  (International  Journal  of  Information  System  & Technology), vol. 3, no. 2, pp. 173-182, 2020.