Volume 6 Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## IMPLEMENTASI METODE SMART DALAM PENENTUAN TUTOR TERBAIK (STUDI KASUS: PKBM GIAT MITRA)

## IMPLEMENTATION OF THE SMART METHOD IN DETERMINING THE BEST TUTOR (CASE STUDY: PKBM GIAT PARTNERS)
Purjumatin 1* , Devi Yuliana 2
1 Program Studi Sistem Dan Teknologi Informasi, 2 Bisnis Digital, Institut Teknologi Bisnis Riau purjumatin@itbriau.ac.id, devi.yuliana@itbriau.ac.id

## ABSTRACT
PKBM is a community-based institution (Community Based Institution). This means that the community plays an important role in the establishment, management, learning process, development and progress of a PKBM. PKBM is also a forum where all community learning activities in order to increase knowledge, skills, hobbies or talents are managed and organized by the community themselves. PKBM GIAT MITRA to improve quality and creativity, PKBM GIAT MITRA gives awards to tutors who excel and deserve it, however the selection process is still carried out manually, namely filing, interviews and data entry, this method is less effective in assessing the objectivity of tutors who take part in the selection. The aim of this research is to create a Decision Support System that can determine the best tutor. This research uses the Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) method. From the test results based on 10 tutors using the SMART calculation method. So it can be concluded that using the SMART method to determine the best tutor using the criteria for Learning Community Assessment, PKBM Chair Assessment, Education and Training Qualifications, an accuracy rate of 80% was obtained. So this Decision Support System can be used by PKBM to provide recommendations for determining the best tutor.
Keywords : PKBM, Tutor, Decision, SMART

## ABSTRAK
PKBM adalah suatu institusi yang berbasis masyarakat ( Community Based Institution ). Artinya, masyarakatlah yang  memegang  peranan  penting  dalam  pendirian,  pengelolaan,  proses  pembelajaran,  pengembangan  dan kemajuan sebuah PKBM. PKBM  juga salah satu wadah dimana seluruh kegiatan belajar masyarakat dalam rangka peningkatan pengetahuan keterampilan/keahlian, hobi, atau bakatnya yang dikelola dan diselenggarakan sendiri oleh masyarakat. PKBM GIAT MITRA untuk meningkatkan kualitas dan kreativitas maka PKBM GIAT MITRA memberikan  penghargaan  kepada  tutor  berprestasi  dan  layak  mendapatkannya,  tapi  proses  seleksi  masih dilakukan secara manual yaitu pemberkasan, wawancara dan penginputan data, cara tersebut kurang efektif dalam melakukan penilain keobjektifan tutor yang mengikuti seleksi. Tujuan penelitian ini membuat Sistem Pendukung Keputusan  yang  dapat  menentukan  tutor  terbaik.  Penelitian  ini  menggunakan  Metode Simple  Multy  Attribute Rating Technique (SMART). Dari hasil pengujian berdasar 10 tutor yang dengan perhitungan metode SMART. Sehingga  dapat  disimpulkan  dengan  metode  SMART  untuk  penentuan  tutor  terbaik  dengan  kriteria  Penilaian Warga  Belajar,  Penilaian  Ketua  PKBM,  Kualifikasi  Pendidikan  dan  Pelatihan  didapat  tingkat  akurasi  80%. Sehingga Sistem Pendukung Keputusan ini dapat digunakan oleh pihak PKBM dalam memberikan rekomendasi penentuan tutor terbaik.
Kata Kunci: PKBM, Tutor, Keputusan, SMART

## PENDAHULUAN
Di era globalisasi dan teknologi saat ini,  pemanfaatan  komputer  sebagai  salah satu  alat  teknologi  informasi  sangatlah diperlukan.  Saat  ini  kita  dikelilingi  oleh berbagai  perkembangan  teknologi  yang telah  menjadi  elemen  dasar  yang  tidak dapat dipisahkan dari kehidupan manusia.
Perkembangan teknologi yang sangat pesat menuntut otoritas untuk
mengendalikan  perkembangan  teknologi, oleh karena itu otoritas tersebut memerlukan  suatu  sistem  informasi  yang mendukung  kebutuhan  lembaga-lembaga negara  dalam  menciptakan  efisiensi  dan efektivitas  kerja  serta  meningkatkan pelayanan public  (Riyadi, S, 2021)
Di  era  globalisasi  yang  hebat  ini, setiap  orang  harus  mampu  memperoleh kecakapan hidup masing-masing.
Kecakapan  hidup  dibagi  menjadi  empat jenis  yaitu  kecakapan personal, akademik, sosial, dan professional (Bela Trisnawati, S, Sudadio dan Ahmad Fauzi, 2017).
Guru  merupakan  tonggak  penting dalam  dunia  pendidikan,  prestasi  dan kemampuan  peserta  didik  tidak  lepas  dari bagaimana guru berperilaku ketika mengajar  peserta  didiknya.  Berdasarkan pedoman  Undang-undang  (UU)  No.  14 Tahun  2005  Dosen  dan  Guru  Pasal  1 menjelaskan  bahwa  guru  adalah  pendidik yang  peranan  utamanya  mengarahkan, mengajar, membina, mengarahkan, menilai,  pendidikan  dasar,  pendidikan formal  dan  informal  (Fajar  Syahputra, Mesran,  Ikhwan  Lubis,  Agus  Perdana Windarto , 2018).
Lembaga-lembaga tersebut mempunyai  tujuan  dan  kepedulian  untuk terus  memberikan  kesempatan  belajar kepada masyarakat lapisan bawah. Pendidikan non-formal memegang peranan penting  di  sini.  Pusat  Kegiatan  Belajar Masyarakat  (PKBM)  merupakan  prakarsa pembelajaran  masyarakat  yang  diciptakan oleh  masyarakat,  untuk  masyarakat,  dan oleh  masyarakat.  PKBM  merupakan lembaga  berbasis  masyarakat.  Artinya masyarakat  mempunyai  peranan  penting dalam penciptaan, pengelolaan, pembelajaran,
pengembangan dan kemajuan PKBM (Emma
Himayaturohmah, 2017).
PKBM  GIAT  MITRA  Yayasan Safinatun  Najah  yang  berlokasi  di  desa DK4  Suka  Maju  Kecamatan  Tambusai, Kabupaten  Rokan  Hulu,  Provinsi  Riau mempunyai beberapa cakupan diantara lain Program  kejar  paket  (a,b  dan  c)  dan Keaksaraan  fungsional  dasar  merupakan bagian  civitas  akademik  non  formal lingkungan  Dinas  Pendidikan  Kabupaten Rokan Hulu.
PKBM GIAT MITRA untuk meningkatkan kualitas dan kreativitas maka PKBM  GIAT  MITRA  memberikan penghargaan  kepada  tutor  berprestasi  dan layak mendapatkannya, tapi proses seleksi masih  dilakukan  secara  manual  yaitu
pemberkasan, wawancara dan penginputan data,  cara  tersebut  kurang  efektif  dalam melakukan penilain keobjektifan tutor yang mengikuti seleksi.
Sistem pendukung keputusan merupakan  kombinasi  sumber  intelijen individu yang komponennya dapat meningkatkan  kualitas  keputusan.  Sistem pendukung  keputusan  juga  merupakan sistem  manajemen  keputusan  komputer yang  menangani  masalah  semi  terstruktur dan tidak terstruktur (Tisa Magrisa, Kartina Diah  Kusuma  Wardhani  dan  Maksum Roi’is Adin Saf, 2018)
Sistem  pendukung  keputusan  adalah kombinasi dari sumber informasi individual,  yang  komponennya  dapat meningkatkan  kualitas  keputusan.  Sistem pendukung  keputusan  juga  merupakan sistem  kendali  keputusan  komputer  yang menangani  masalah  semi  terstruktur  dan tidak  terstruktur . (Madhiya  Hayati,  Restu Fajri Irawan, 2018)
Jika  kita  mencermati  UU  No.  20 Tahun  2003,  terlihat  jelas  bahwa pendidikan  liberal  mempunyai  peran penting  dalam  peningkatan  kualitas manusia  melalui  satuan  pendidikan  yang ada.  Hal  ini  sejalan  dengan  pandangan Coombs  Philips,  H.  dan  Ahmed  (1973) yang  menyatakan  bahwa  “pendidikan informal  adalah  suatu  kegiatan  yang terorganisir  dan  sistematis  di  luar  sistem sekolah  yang  sudah  mapan,  yang dilaksanakan  secara  mandiri  atau  sebagai bagian  penting  dari  pendidikan  yang  luas. sengaja  dilakukan  untuk  membantu  siswa tertentu  mencapai  tujuan  belajarnya (Mulyana Safitri, Wironi dan Jalius, 2018).
PKBM  tumbuh  dan  berkembang oleh, oleh dan untuk masyarakat. Menurut Yoo  dan  Cang  (2012,  p.  369),  PKBM adalah  lembaga  literasi  lokal  yang berfungsi  dan  penyedia  layanan  sosial  di luar sistem formal bagi mereka yang kurang beruntung  di  pedesaan  dan  daerah marginal,  diatur  dan  dikelola  oleh masyarakat  lokal.  Pemahaman  tersebut mengartikan bahwa PKBM adalah
pusatnya  masyarakat  (Yudan  Hermawan dan Yoyon Suryono,2016) . DSS adalah sistem informasi interaktif  yang  menyediakan  informasi, pemodelan,  dan  pemrosesan  data.  dimana tidak  ada  seorang  pun  yang  tahu  pasti bagaimana  keputusan  harus  diambil. Sprague  dan  Watson  mendefinisikan  DSS sebagai  suatu  sistem  dengan  lima karakteristik utama (Rosmiati, 2017)
Manusia  merupakan  bagian  dari alam,  karena  hidupnya  tidak  dapat dipisahkan  dari  alam.  Proses  kehidupan manusia merupakan salah satu unsur yang semakin mendominasi unsur alam lainnya. Hal  ini  karena  manusia  mempunyai kemampuan  untuk  berevolusi.  Segala proses yang terjadi di sekitar dan di dalam dirinya  diketahui  dan  dirasakan  dengan menggunakan seluruh indera yang dimilikinya,  ia  memikirkannya  kemudian bertindak dan bertindak (M. Safii dan Azlan Zulhamsyah,  2018).
Sistem  merupakan  suatu  kumpulan komponen-komponen yang saling berhubungan dan mempunyai ketergantungan satu sama lain (Ratna Mutu Manikam  dan  Mohamad  Yogi  Yanuar, 2017). Aplikasi sistem
pendukung keputusan  menggunakan Computer  Based Information Sistem (CBIS) yang fleksibel, interaktif,  dan  dapat  diadaptasi,  yang dikembangkan  untuk  mendukung  solusi atas  masalah  (Rotua  Sihombing  Hutasoit, Agus  Perdana  Windarto,  Dedy  Hartama dan Solikhun, 2016)
Sistem pendukung keputusan diperkenalkan pertama kali pada awal tahun 1970  oleh  Michael  S.  Scott  menggunakan istilah  Sistem  Pengambilan  Keputusan Manajemen  yang  adalah  sistem  komputer yang  membantu  dalam  pengambilan keputusan  dengan  menggunakan  data  dan berbagai  model  untuk  memecahkan masalah  yang  tidak  terstruktur.  (Samuel Manurung, 2018).
Teknik  pengambilan  keputusan  ada dua,  yang  pertama  adalah  sistem  tertutup, yaitu.  pengambilan  keputusan  tanpa
dipengaruhi oleh lingkungan luar, dan yang kedua  adalah  sistem  terbuka,  dimana lingkungan  luar  sangat  mempengaruhi pengambilan  keputusan.  (Robi  Yanto  dan Mohammad Guntur, 2019)
Sistem  pendukung  keputusan  adalah sistem informasi komputer yang memberikan dukungan informasi interaktif kepada  manajer  dan  pengusaha  selama proses  pengambilan  keputusan.  (Omar Bilham  Tamonob,  Kornelis  Letelay  dan Sebastianus Mola, 2017).
Sistem  pendukung  keputusan  (DSS) adalah  bagian  dari  sistem  informasi komputer,  termasuk  sistem  berbasis  data atau manajemen informasi, yang digunakan untuk  mendukung  pengambilan  keputusan dalam suatu organisasi atau bisnis. Sistem pendukung  keputusan  dirancang  untuk membantu  pengambilan  keputusan  dalam memecahkan masalah semi terstruktur atau tidak  terstruktur.  Sistem  pendukung keputusan  menggabungkan  penggunaan model ( Irfan Agus M, Fitri Marisa, Indra Dharma Wijaya, 2017).
Sistem pendukung keputusan (dalam bahasa  Inggris,  DSS)  adalah  bagian  dari sistem  informasi  komputer  (termasuk sistem  berbasis  pengetahuan  (knowledge management),  yang  digunakan  untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu  organisasi  atau  perusahaan).  (Eka Sepharmi  Putri,  I  Made  Agus  Wirawan, Dewa Gede Hendra Divayana, 2019). Secara  umum  SPK  dapat  diartikan sebagai  sistem  yang  dimaksudkan  untuk mendukung  para  pengambil  keputusan manajerial dalam  situasi  keputusan  semi terstruktur  (  I  Nengah  Agus  Arimbawa Dwijayadi, I Made Agus Irawan dan Dewa Gede Hendra Divayana, (2018). Simple  Multi  Attribute  Rating Technique  (SMART)  adalah  metode  yang dikembangkan  oleh  Edward  pada  tahun 1997  untuk  membuat  keputusan  berbasis multi.  .  karena  kesederhanaannya  untuk memenuhi kebutuhan pengambil keputusan dan  menganalisis  tanggapannya.  (Tisa Magrisa,  Kartina  Diah  Kusuma  Wardhani dan Maksum Roi’is Adin Saf, 2018, 2018).
Sistem Pendukung Keputusan secara umum didefinisikan sebagai sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan baik kemampuan  pemecahan  masalah  maupun kemampuan  untuk  mengkomunikasikan (Udkhiati  Mawaddah,  Muchtar  Fauzi, 2018).
Simple  Multi  Attribute  Rating Technique (SMART)  merupakan  metode pengambilankeputusan  multi  kriteria  yang dikembangkan  oleh  Edward  pada  tahun 1977.  Pembobotan  ini  digunakan  untuk menilai  setiap  alternatif  agar  diperoleh alternative  terbaik  (Mola  sebastianus, kornelis letalay dan tamonob  bilham omar, 2017).
Metode cerdas (teknik evaluasi multi- atribut sederhana) adalah metode pengambilan  keputusan  multi-atribut  yang digunakan untuk membantu agen memilih di  antara  beberapa  alternatif.  SMART adalah  metode  pengambilan  keputusan yang  fleksibel.  Metode  SMART  lebih banyak digunakan karena kesederhanaannya  dalam  menanggapi kebutuhan  pengambil  keputusan  dan menganalisis  tanggapannya.  (Trinanda Syahputra, Milva Yetri, Siwi Dwi Armaya, 2017)
Metode  Simple  Multi  Attribute Rating Technique (SMART) terlibat dalam pengambilan  keputusan  multi  kriteria dalam  DSS,  yaitu  metode  pengambilan keputusan  berdasarkan  setiap  alternatif yang  terdiri  dari  beberapa  kriteria  dengan nilai  dan  bobot,  dimana  bobot  tersebut menunjukkan  seberapa  .  yang  penting adalah  kriteria  tersebut  dibandingkan dengan  kriteria  lainnya  (Suryanto  dan Safrizal,  2015).  Bobot  setiap  kriteria  pada metode  SMART  diberikan  dalam  skala  1- 100. (Saifur Rohman Cholil, Agusta Praba Ristadi Pinem dan Vensy Vydia, 2018).
Sistem pendukung keputusan Simple
Multi Attribute Rating Technique (SMART)  tersebut  digunakan  untuk memberikan keputusan terhadap
perusahaan  yang  mengikuti  pengadaan barang/jasa untuk dilihat kelengkapan data perusahaan tersebut dan diberikan penilaian
berdasarkan  berkas  atau  kriteria  yang dikumpulkan  oleh  perusahaan  tersebut. Sehingga  Proses  verifikator  pengadaan tersebut menjadi mudah karena mengimplentasikan  sistem  pendukung keputusan  metode  Simple  Multi  Attribute Rating Technique (SMART) yang diaplikasikan  kedalam  sebuah  sistem sehingga proses verifikasi atau pengambilan keputusan terhadap perusahaan yang melakukan verifikasi data perusahaan  menjadi  terkomputerisasi  dan tidak  lagi  dilakukan  secara  manual  (Galih Permana,  Alam  Rahmatullah  dan  Rianto, 2018).
Simple  Multi  Attribute  Rating Technique (SMART)  menggunakan  linear additive model untuk meramal nilai setiap alternatif.  SMART merupakan  metode pengambilan  keputusan  yang fleksibel . SMART,  lebih  banyak  digunakan  karena kesederhanaanya dalam merespon kebutuhan pembuat keputusan dan caranya menganalisa  respon.  Analisa  yang  terlibat adalah  transparan  sehingga  metode  ini memberikan  pemahaman  masalah  yang tinggi  dan  dapat  diterima  oleh  pembuat keputusan ( Zulfi Azhar, 2018)

## METODE
Metode penelitian ini adalah gambaran atau langkah-langkah yang akan dilaksanakan dalam melakukan penelitian. Ini perlu ditetapkan supaya penelitian dapat dilakukan  dengan  terstruktur.  Langkah yang akan dilakukan harus mencakup mulai dari  mempelajari  masalah  sampai  dengan adanya suatu sistem yang dapat dihasilkan sehingga masalah dapat teratasi.
Kerangka kerja yang akan dilakukan dalam  penelitian  ini  secara  skematis diperlihatkan pada gambar 1 berikut ini :
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan kerangka kerja penelitian  diatas  dapat  diuraikan  langkah- langkah sebagai berikut :
1. Melakukan Studi Kasus Mencari  studi  kasus  terhadap  masalah penentuan tutor terbaik di PKBM GIAT MITRA.
2. Mendefinisikan masalah Menjelaskan  masalah-masalah  yang temukan sehingga dapat solusinya.
3. Mempelajari literature Setelah  masalah  terindentifikasi  maka tahap  selanjutnya  adalah  studi  literatur. Dimana  peneliti  mengunakan  jurnal- jurNal  terdahulu  dan  buku-buku  yang berhubungan dengan penelitian.
4. Analisi Metode SMART
Setelah  semua  data  yang  dibutuh terkumpul dan analisa, langkah selanjutnya menganalisa metode SMART,  berikut  ini  adalah  langkah- langkah dari SMART :
a. Menentukan Masalah Pada  tahapan  ini  peneliti  menentukan masalah  berdasarkan  hasil  riset  pada PKBM GIAT MITRA dan masalah yang ditemukan yaitu penentuan tutor terbaik.
b. Menentukan Kriteria Pada tahapan ini ditentukan kriteria yang digunakan  untuk  menentukan  tutor terbaik  yaitu  Kecakapan  Pedagogik, Kecakapan  Kepribadian,  Kecakapan Sosial dan Kecakapan Profesional.
c. Memberi  bobot  setiap  kriteria  dengan interval 1-100 sesuai priotitas terpenting. 1. Penilaian Warga Belajar =   40
2. Penilaian  Ketua PKBM =   30
3. Kualifikasi Pendidikan   =   20
4. Pelatihan =   10 d. Menghitung nilai normalisasi Tahapan selanjutnya adalah menghitung nilai  normalisasi  pada  setiap  kriteria  di setiap alternatif dengan rumus :
Normalisasi = Wij ∑ 𝑛 #$% Wij e. Menghitung nilai utilities Tahapan selanjutnya adalah menghitung nilai utilities dengan rumus : U(a i ) = ∑ 𝑤𝑗 𝑢𝑖 (𝑎𝑖) . /$% , i=1,2,..m
f. Perankingan Pada tahapan ini dilakukan perankingan berdasarkan  hasil  nilai  tertinggi  dari beberapa kasus yang ditentukan.
g. Pengujian dan Implementasi Pada  tahapan  ini  maka  dilakukan pengujian  dan  implementasi  yang didasari oleh hasil beberapa kasus yang ditentukan.
5. Hasil dan Pembahasan Setelah  semua  langkah  penelitian  telah dilakukan  maka  dapat  hasil  beserta pembahasannya.

## Tahapan Analisa dan Perancangan

## 1. Analis Sistem ( Simple Multy Attribute Rating Technique)
Metode  Simple  Multi  Attribute Rating  Technique  (SMART)  merupakan metode  pengambilan  keputusan  multi kriteria  yang  didasarkan  pada  teori  bahwa setiap  alternatif  terdiri  dari  beberapa kriteria  yang  mempunyai  nilai  dan  setiap kriteria mempunyai bobot yang menggambarkan  seberapa  penting  bobot tersebut.  Dibandingkan  kriteria  lainnya, Teknik  Simple  Multi  Method  Attribute Rating  (SMART)  lebih  sering  digunakan karena mudah dalam menjawab kebutuhan pengambil  keputusan  dan  menganalisis jawabannya.  Teknik  Pemeringkatan  Multi Atribut Sederhana (SMART) menggunakan  model  aditif  linier  untuk peramalan.  nilai  setiap  opsi  dan  metode pengambilan keputusannya fleksibel. Metode Simple Multi Attribute RatingTechnique (SMART) 1. Menentukan alternatif
2. Menentukan kriteria yang akan digunakan
3. Memberi bobot pada setiap kriteria
4. Hitung nilai normalisasi dan utilities
5. Menghitung nilai akhir
6. Melakukan  perangkingan  berdasarkan nilai utilities

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  metode  dan  langkah- langkah Simple Multi Attribute RatingTechnique (SMART)  di  atas,
kemudian dibentuk flowchart seperti yang terlihat pada gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Metode SMART

## A. Penentukan Alternatif
Tabel 1. Data Tutor No Nama Jabatan 1 Lukmanul Hakim Tutor 2 Nuraida Siregar, S.Pd Tutor 3 Nikmatul Hasanah Daulay Tutor 4 Nanaik Sri Wahyuni Tutor 5 Mustafa Huseian Hasibuan, S.Pd.I Tutor/Ketua 6 Eko Margi Widodo, S.Pd Tutor
7 Samhar efendi, S.Pd Tutor 8 Tiyanda, S.Pd
Tutor 9 Abizar Tutor 10 Purjumatin, ST Tutor

## B. Menentukan  Kriteria  dan  Sub
KriteriaYang Akan Digunakan
- Kriteria Tabel 2. Kriteria No Kriteria Keterangan 1 Penilaian Warga Belajar K1 2 Penilaian Ketua PKBM K2 3 Kualifikasi Pendidikan K3 4 Pelatihan K4
- Sub Kriteria
1. Penilaian Warga Belajar
Kriteria  penilaian  warga  belajar didapatkan  dari  tanggapan  siswa/siswi PKBM GIAT MITRA disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Penilaian Warga Belajar Skor Penilaian Warga Belajar Keterangan 86-100 Sangat Baik 76-85 Baik 66-75 Cukup 51-65 Kurang 0-50 Sangat Kurang 2. Penilaian  Ketua  PKBM  GIAT MITRA
Kriteria penilaian ketua PKBM GIAT MITRA  didapatkan  dari  tanggapan  ketua PKBM GIAT MITRA disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Penilaian Ketua PKBM GIAT MITRA Skor Penilaian Kepala Sekolah Keterangan 86-100 Sangat Baik 76-85 Baik 66-75 Cukup 51-65 Kurang 0-50 Sangat Kurang

## 3. Kualifikasi Pendidikan
Kualifikasi  pendidikan  didapatkan dari pendidikan terakhir tutor PKBM GIAT MITRA disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Penilaian Kualifikasi Pendidikan Kualifikasi Pendidikan Tutor Keterangan S2(Magister) Sangat Baik
S1(Sarjana) Baik
D3 (Ahli Madya) Cukup SMA/SMK Kurang cukup

## 4. Pelatihan
Kriteria  pelatihan  didapatkan  dari kegiatan pendidikan dan pelatihan
(DIKLAT)  yang  dilakukan  oleh  Tutor

## PKBM GIAT MITRA disajikan pada Tabel
6. Tabel 6. Penilaian Pelatihan Banyak pelatihan dalam 1 tahun Keterangan >=4 Sangat Baik 3 Baik 2 Cukup 1 Kurang 0 Sangat Kurang

## C. Memberikan  Bobot  Pada  Setiap

## Kriteria
1. Bobot Kriteria
Untuk  menentukan  nilai  bobot Kriteria  PKBM  GIAT  MITRA  maka  di buat  interval  dari  1-100  disajikan  pada Tabel 7.
Tabel 7. Bobot Kriteria No  Nama Kode  Bobot 1 Penilaian Warga Belajar K1 40 2 Kualifikasi Pendidikan K2 30 3 Kualifikasi Pendidikan K3 20 4 Pelatihan K4 10

## a. Nilai Sub Kriteria
Untuk  menentukan  nilai  bobot  sub Kriteria  dapat  ditentukan  melalui  skor masing-masing  kriteria  yang  di  tetapkan pihak PKBM GIAT MITRA.
- Skor Penilaian Warga
Tabel 8. Skor penilaian Warga Belajar
Skor Penilaian Warga Belajar Keterangan Nilai 86-100 Sangat Baik 100 76-85 Baik 80 66-75 Cukup 70 51-65 Kurang 60 0-50 Sangat Kurang 50

## - Skor Penilaian Ketua PKBM GIAT
MITRA
Tabel 9. Skor Penilaian Ketua PKBM GIAT MITRA
Skor Penilaian Kepala Sekolah Keterangan Nilai 86-100 Sangat Baik 100 76-85 Baik 80 66-75 Cukup 70 51-65 Kurang 60 0-50 Sangat Kurang 50 - Kualifikasi Pendidikan Tabel 10. Skor penilaian Kualifikasi Pendidikan Kualifikasi Pendidikan Keterangan Nilai S2(Magister) Sangat Baik 100 S1(Sarjana) Baik 80 D3 (Ahli Madya) Cukup 70 SMA/SMK Kurang Cukup 50 - Pelatihan Tabel 11. Skor penilaian Pelatihan Banyak pelatihan dalam 1 tahun Keterangan Nilai >=4 Sangat Baik 100 3 Baik 80 2 Cukup 70 1 Kurang 60 0 Sangat Kurang 50

## D. Menghitung normalisasi dan utilities
- Normalisasi
Menghitung  normalisasi  bobot  dari setiap kriteria dengan membandingkan nilai bobot kriteria dengan jumlah bobot kriteria, menggunakan persamaan :
wi= 0 1 2 ∑ 0/ 3 452
Keterangan :
• w i :  bobot kriteria ternormalisasi untuk kriteria ke-i
• w' i : bobot kriteria ke-i
• w j :  bobot kriteria ke-j
• j : 1,2,3, ... , m jumlah criteria
Tabel 12. Normalisasi Data No Nama Bobot Normalisasi 1 Penilaian Warga Belajar 40
67 678978978:7 = 67 %77 = 0,4 2 Penilaian
Ketua PKBM GIAT MITRA 30 97 678978978:7 = 97 %77 = 0,3
3 Kualifikasi Pendidikan 20 :7 678978978:7 = :7 %77 = 0,2
4 Pelatihan 10 %7 678978978:7 = %7 %77 = 0,1
Total 100
- Utilities
Menentukan  nilai utility dengan mengkonversikan  nilai  kriteria  pada masing-masing  kriteria  menjadi  nilai kriteria  data  baku.  Nilai utility ini tergantung pada sifat kriteria itu sendiri.
𝑢𝑖(𝑎𝑖) = 100 (𝐶𝑚𝑎𝑧 − 𝐶𝑜𝑢𝑡) (𝐶𝑚𝑎𝑧 − 𝐶𝑚𝑖𝑛) %
Keterangan • u i (a i ) :    Nilai utility kriteria ke-i untuk alternatif ke-i
• c max :    Nilai kriteria maksimal
• c min :    Nilai kriteria minimal • c out :    Nilai kriteria ke-i Menghitung  nilai utilities berdasarkan kriteria :
1. Kriteria  Penilaian  Warga  Belajar (K1)
C max (K1) =  {60, 80, 60, 60, 100, 70, 60, 80,  60, 80} = 100
C min (K1) =  {60, 80, 60, 60, 100, 70, 60, 80, 60, 80} = 60
u K1(a 1 ) = (EFGH(I%)JE.#K(L%)) (MNOP(L%)JMNQR (L%) = (S7JS7) %77JS7 = 0 u K1(a 2 )  = (EFGH(I:)JE.#K(L%)) (MNOP(L%)JMNQR (L%) = (T7JS7) %77JS7 = 0,5 u K1(a 3 ) = (EFGH(I9)JE.#K(L%)) (MNOP(L%)JMNQR (L%) = (S7JS7) %77JS7 = 0
u K1(a 4 ) = (EFGH(I6)JE.#K(L%)) (MNOP(L%)JMNQR (L%) = (S7JS7) %77JS7 = 0 u K1(a 5 ) = (EFGH(IU)JE.#K(L%)) (MNOP(L%)JMNQR (L%) = (%77JS7) %77JS7 = 1
u K1(a 6 )  = (EFGH(IS)JE.#K(L%)) (MNOP(L%)JMNQR (L%) = (V7JS7) %77JS7 = 0,25
u K1(a 7 ) = (EFGH(IV)JE.#K(L%)) (MNOP(L%)JMNQR (L%) = (S7JS7) %77JS7 = 0 u K1(a 8 )  = (EFGH(IT)JE.#K(L%)) (MNOP(L%)JMNQR (L%) = (T7JS7) %77JS7 = 0,5 u K1(a 9 )  = (EFGH(IW)JE.#K(L%)) (MNOP(L%)JMNQR (L%) = (S7JS7) %77JS7 = 0 u K1(a 10 ) = (EFGH(I%7)JE.#K(L%)) (MNOP(L%)JMNQR (L%) = (T7JS7) %77JS7 =
0,5
2. Kriteria Penilaian Ketua PKBM (K2)
C max (K2) =  {70, 80, 70, 70, 100, 70, 70, 70, 70, 100} = 100
C min (K2) =  {70, 80, 70, 70, 100, 70, 70, 70, 70, 100} = 70
u K2(a 1 ) = (EFGH(I%)JE.#K(L:)) (MNOP(L:)JMNQR (L:) = (V7JV7) %77JV7 = 0 u K2(a 2 )  = (EFGH(I:)JE.#K(L:)) (MNOP(L:)JMNQR (L:) = (T7JV7) %77JV7 = 0,333 u K2(a 3 ) = (EFGH(I9)JE.#K(L:)) (MNOP(L:)JMNQR (X:) = (V7JV7) %77JV7 = 0 u K2(a 4 ) = (EFGH(I6)JE.#K(L:)) (MNOP(L:)JMNQR (L:) = (V7JV7) %77JV7 = 0 u K2(a 5 ) = (EFGH(IU)JE.#K(L:)) (MNOP(L:)JMNQR (L:) = (%77JV7) %77JV7 =1
u K2(a 6 ) = (EFGH(IS)JE.#K(L:)) (MNOP(L:)JMNQR (L:) = (V7JV7) %77JV7 =0 u K2(a 7 ) = (EFGH(IV)JE.#K(L:)) (MNOP(L:)JMNQR (L:) = (V7JV7) %77JV7 = 0 u K2(a 8 ) = (EFGH(IT)JE.#K(L%)) (MNOP(L:)JMNQR (L:) = (V7JV7) %77JV7 = 0 u K2(a 9 ) = (EFGH(IW)JE.#K(L%)) (MNOP(L:)JMNQR (L:) = (V7JV7) %77JV7 = 0
u K2(a 10 ) = (EFGH(I%7)JE.#K(L%)) (MNOP(L:)JMNQR (L:) = (%77JV7) %77JV7 =
1
3. Kriteria Kualifikasi Pendidikan  (K3)
C max (K3) = {50, 80, 50, 80, 80, 80, 80, 80, 50, 80} = 80
C min (K3) =   {50, 80, 50, 80, 80, 80, 80, 80,
50, 80} = 50
u K3(a 1 ) = (EFGH(I%)JE.#K(L9)) (MNOP(L9)JMNQR (L9) = (U7JU7) T7JU7 = 0 u K3(a 2 ) = (EFGH(I:)JE.#K(L9)) (MNOP(L9)JMNQR (L9) = (T7JU7)
T7JU7 = 1 u K3(a 3 ) = (EFGH(I9)JE.#K(L9)) (MNOP(L9)JMNQR (X9) = (U7JU7)
T7JU7 = 0 u K3(a 4 ) = (EFGH(I6)JE.#K(L9)) (MNOP(L9)JMNQR (L9) = (T7JU7) T7JU7 = 1
u K3(a 5 ) = (EFGH(IU)JE.#K(9)) (MNOP(L9)JMNQR (L:) = (T7JU7) T7JU7 = 1
u K3(a 6 ) = (EFGH(IS)JE.#K(L9)) (MNOP(L9)JMNQR (L9) = (T7JU7) T7JU7 = 1
u K3(a 7 ) = (EFGH(IV)JE.#K(L9)) (MNOP(L9)JMNQR (X9) = (T7JU7) T7JU7 = 1 u K3(a 8 ) = (EFGH(IT)JE.#K(L9)) (MNOP(L9)JMNQR (L9) = (T7JU7) T7JU7 = 1 u K3(a 9 ) = (EFGH(IW)JE.#K(9)) (MNOP(L9)JMNQR (L:) = (U7JU7) T7JU7 = 0 u K3(a 10 ) = (EFGH(I%7)JE.#K(L9)) (MNOP(L9)JMNQR (L9) = (T7JU7) T7JU7 = 1
4. Kriteria Pelatihan (K4 ) C max (K1) =  {50, 50, 80, 50, 100, 50, 50,
50, 50, 50} = 100
C min (K1) = {50, 50, 80, 50, 100, 50, 50, 50, 50, 50} = 50
u K4(a 1 ) = (EFGH(I%)JE.#K(L6)) (MNOP(L6)JMNQR (L6) = (U7JU7) %77JU7 = 0 u K4(a 2 ) = (EFGH(I:)JE.#K(L6)) (MNOP(L6)JMNQR (L6) = (U7JU7) %77JU7 = 0 u K4(a 3 )  = (EFGH(I9)JE.#K(L6)) (MNOP(L6)JMNQR (X6) = (T7JU7) %77JU7 = 0,6
u K4(a 4 ) = (EFGH(I6)JE.#K(L6)) (MNOP(L6)JMNQR (L6) = (U7JU7) %77JU7 = 0
u K4(a 5 ) = (EFGH(IU)JE.#K(L6)) (MNOP(L6)JMNQR (L6) = (%77JU7) %77JU7 = 1
u K4(a 6 ) = (EFGH(IS)JE.#K(L6)) (MNOP(L6)JMNQR (L6) = (U7JU7) %77JU7 = 0
u K4(a 7 ) = (EFGH(IV)JE.#K(L6)) (MNOP(L6)JMNQR (L6) = (U7JU7) %77JU7 = 0
u K4(a 8 ) = (EFGH(IT)JE.#K(L6)) (MNOP(L6)JMNQR (L6) = (U7JU7)
%77JU7 = 0
u K4(a 9 ) = (EFGH(IW)JE.#K(L6)) (MNOP(L6)JMNQR (X6) = (U7JU7) %77JU7 = 0
u K4(a 10 ) = (EFGH(I%7)JE.#K(L6)) (MNOP(L6)JMNQR (L6) = (U7JU7) %77JU7 =
0 Tabel 13. Nilai Utilities Kode Nama K1 K2 K3  K4 T1 Lukmanul Hakim 0 0 0 0 T2 Nuraida Siregar, S.Pd 0,5 0,33 1 0 T3 Nikmatul Hasanah Daulay 0 0 0 0,6 T4 Nanik Sriwahyuni, S.Pd 0 0 1 0 T5 Mustafa Husein Hasibuan, S.Pd.I 1 1 1 1
T6 Eko Margi Widodo, S.Pd 0,25 0 1 0 T7 Samhar Efendi, S.Pd 0 0 1 0 T8 Tiyanda, S.Pd 0,5 0 1 0 T9 Abizar 0 0 0 0 T10 Purjumatin, ST 0,5 1 1 0
Keterangan :
1. K1 : Penilaian Warga Belajar
2. K2 : Penilaian Ketua PKBM
3. K3 : Penilaian Kualifikasi Pendidikan
4. K4 : Penilaian Pelatihan

## E. Menghitung Nilai Akhir
u(𝑎𝑖) = Z wj ∗ uj(aj) . _$% Keterangan
• u i (a i ) :
Nilai  Total  untuk alternatif  ke-i
• wj           :    Nilai bobot  ke-j yang sudah ternormalisasi
• u j (a i )       :   Nilai  utility  kriteria  ke-j untuk alternatif  ke-i
- Lukmanul Hakim (T1)
u(𝑎𝑖) = Z wj ∗ uj(aj) . _$% =  ( w k1 * u k1(a 1 )) + ( w k2 * u k2(a 1 )) +( w k3 * k3(a 1 )) + ( w k4 * u K4(a 1 )) =  (0 * 0,4 ) + ( 0 * 0,3) + (0 * 0,2) + (0  * 0,1)
=  0 + 0 + 0 + 0
=  0 Diperoleh nilai akhir u(a 1 ) sebesar = 0 - Nur aida Siregar, S.Pd (T2)
u(𝑎𝑖) = Z wj ∗ uj(aj)
.
_$% =  ( w k1 * u k1(a 2 )) + ( w k2 * u k2(a 2 )) +( w k3 * k3(a 2 )) + ( w k4 * u K4(a 2 )) =  (0,5* 0,4 ) + ( 0,33 * 0,3) + (1*
0,2) + (0  * 0,1)
=  0,2 + 0.099  + 0,2+ 0
= 0.499
Diperoleh nilai akhir u(a 1 ) sebesar =0.499
- Nikmatul Hasanah Daulay (T3)
u(𝑎𝑖) = Z wj ∗ uj(aj)
.
_$% =  ( w k1 * u k1(a 3 )) + ( w k2 * u k2(a 3 )) +( w k3 * k3(a 3 )) + ( w k4 * u K4(a 3 )) =  (0* 0,4 ) + ( 0 * 0,3) + (0* 0,2) + (0,6 * 0,1) =  0 +0 + 0 + 0,06 =0,06
Diperoleh nilai akhir u(a 1 ) sebesar =0,06
- Nanik Sriwahyuni, S.Pd (T4)
u(𝑎𝑖) = Z wj ∗ uj(aj) . _$% =  ( w k1 * u k1(a 4 )) + ( w k2 * u k2(a 4 )) +( w k3 * k3(a 4 )) + ( w k4 * u K4(a 4 )) =  (0* 0,4 ) + ( 0 * 0,3) + (1* 0,2) + (0 * 0,1) =  0 + 0+ 0.2 + 0 =0,2 Diperoleh nilai akhir u(a 1 ) sebesar =0,2
- Mustafa Husein Hasibuan, S.Pd.I (T5)
u(𝑎𝑖) = Z wj ∗ uj(aj) .
_$% =  ( w k1 * u k1(a 5 )) + ( w k2 * u k2(a 5 )) +( w k3 * k3(a 5 )) + ( w k4 * u K4(a 5 )) =  (1* 0,4 ) + ( 1 * 0,3) + (1* 0,2) + (1 * 0,1) =  0,4 + 0,3  + 0,2 + 0,1 = 1
Diperoleh nilai akhir u(a 1 ) sebesar = 1 - Eko Margi Widodo, S.Pd (T6) u(𝑎𝑖) = Z wj ∗ uj(aj) .
_$% =  ( w k1 * u k1(a 6 )) + ( w k2 * u k2(a 6 )) +( w k3 * k3(a 6 )) + ( w k4 * u K4(a 6 )) =  (0,25* 0,4 ) + ( 0 * 0,3) + (1* 0,2) + (0 * 0,1) =  0,01 + 0 + 0,2+ 0 =  0,3 Diperoleh nilai akhir u(a 1 ) sebesar =0,3 - Samhar Efendi, S.Pd (T7)
u(𝑎𝑖) = Z wj ∗ uj(aj)
.
_$%
=  ( w k1 * u k1(a 6 )) + ( w k2 * u k2(a 6 )) +( w k3 * k3(a 6 )) + ( w k4 * u K4(a 6 )) =  (0* 0,4 ) + ( 0 * 0,3) + (1* 0,2) + (0 * 0,1)
=  0 + 0 + 0,2 + 0
=  0,2 Diperoleh nilai akhir u(a 1 ) sebesar =0,2 - Tiyanda, S.Pd (T8) u(𝑎𝑖) = Z wj ∗ uj(aj) .
_$% =  ( w k1 * u k1(a 6 )) + ( w k2 * u k2(a 6 )) +( w k3 * k3(a 6 )) + ( w k4 * u K4(a 6 ))
=  (0,5* 0,4 ) + ( 0 * 0,3) + (1* 0,2) + (0 * 0,1)
=  0,2 + 0 + 0,2 + 0 = =  0,4
Diperoleh nilai akhir u(a 1 ) sebesar =0,4
- Abizar (T9) u(𝑎𝑖) = Z wj ∗ uj(aj) . _$%
=  ( w k1 * u k1(a 6 )) + ( w k2 * u k2(a 6 )) +( w k3 * k3(a 6 )) + ( w k4 * u K4(a 6 )) =  (0* 0,4 ) + ( 0 * 0,3) + (0* 0,2) + (0 * 0,1)
=  0,012 + 0.0714 + 0+ 0
=  0 Diperoleh nilai akhir u(a 1 ) sebesar =0 - Purjumatin, ST (T10) u(𝑎𝑖) = Z wj ∗ uj(aj) . _$%
=  ( w k1 * u k1(a 6 )) + ( w k2 * u k2(a 6 )) +( w k3 * k3(a 6 )) + ( w k4 * u K4(a 6 )) =  (0,5* 0,4 ) + ( 1 * 0,3) + (1* 0,2) + (0 * 0,1) =  0,2 + 0.3 + 0,2 + 0 =  0,7 Diperoleh nilai akhir u(a 1 ) sebesar =0,7 Dari  hasil-hasil  perhitungan  nilai akhir tersebut dapat disajikan dalam bentuk tabel seperti pada tabel 15 berikut :
Tabel 14. Nilai Akhir Kode Nama K1 K2 K3 K4 U
T1 Lukmanul Hakim 0 0 0 0 0
T2 Nuraida Siregar, S.Pd 0,5 0,33 1 0 0,499 T3 Nikmatul Hasanah Daulay 0 0 0 0,6 0,06
T4 Nanik Sriwahyuni, S.Pd
0 0 1 0 0,2
T5 Mustafa Husein Hasibuan, S.Pd.I 1 1 1 1 1
T6 Eko Margi Widodo, S.Pd 0,25 0 1 0 0,3
T7 Samhar Efendi, S.Pd 0 0 1 0 0,2 T8 Tiyanda, S.Pd 0,5 0 1 0 0,4 T9 Abizar 0 0 0 0 0 T10 Purjumatin, ST  0,5 1 1 0 0,7
Keterangan :
1. K1 : Penilaian Warga Belajar
2. K2 : Penilaian Ketua PKBM
3. K3 : Kualifikasi Pendidikan
4. K4 : Penilaian Pelatihan
5. U   : Utilities

## Melakukan  Perangkingan  Berdasarkan Nilai Utilities
Hasil  dari  perhitungan  nilai  akhir kemudian diurutkan dari nilai yang terbesar hingga yang terkecil, alternatif dengan nilai akhir yang terbesar menunjukkan alternatif yang  terbaik  disajikan  pada  tabel  15. berikut :

## Tabel 15. Perangkingan
No Alternatif Rangking Kode Nama U 1 T5
Mustafa Huseian Hasibuan,
S.Pd.I 1
1 2 T2 Nuraida Siregar, S.Pd 0,499 2 3 T6 Eko Margi Widodo, S.Pd 0.21 3 4 T8
Tiyanda, S.Pd 0.4 4 5 T10 Purjumatin, ST 0.7 5 6 T4
Nanik Sriwahyuni, S.Pd 0.4 6 7 T7 Samhar Efendi, S.Pd 0.2 7 8
T3 Nikmatul Hasanah Daulay 0.06 8 9 T1 Lukmanul Hakim 0 9 10 T9 Abizar 0 10

## SIMPULAN
Hasil  penelitian  sistem  pendukung keputusan  menggunakan  metode  Metode Simple  Multy  Attribute  Rating  Technique (SMART) dalam penentuan tutor terbaik Di
PKBM  GIAT  MITRA  dengan  kriteria Penilaian  Warga  Belajar,  Penilaian  Ketua PKBM,  Kualifikasi  Pendidikan  dan Pelatihan.
Data  alternatif  yang  di  gunakan  di penelitian  ini  berasal  dari  tutor  yang terdaftar di data tutor PKBM GIAT MITRA yang  terdafdar    di  data  pokok  pendidikan (dapodik) yang berjumlah 10 orang.
Hasil  dari  perhitungan  nilai  akhir kemudian diurutkan dari nilai yang terbesar hingga yang terkecil, alternatif dengan nilai akhir yang terbesar menunjukkan alternatif yang terbaik disajikan
Berdasarkan hasil perhitungan terdapat  1 alternatif dengan kode T5 atas nama  Mustafa  husein  hasibuan,  S.Pd dengan rangking 1.

## DAFTAR PUSTAKA
Riyadi,  Slamet.  (2021).  Sistem  Informasi Administasi Kependudukan Berbasis Web  Pada  Kecamatan  Sabak  Auh Kabupaten  Siak.  Riau  Journal  Of Computer  Science,  7  (1),  128-133. https://doi.org/10.30606/rjocs.v7i02. 2179
Syahputra Fajar, Mesran, Ikhwan Lubis dan Agus  Perdana  Windarto  (2018), “ Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Guru  Berprestasi  Kota Medan Menerapkan Metode Preferences Selection Index (StudiKasus : Dinas Pendidikan Kota Medan)”. KOMIK (Konferensi Nasional  Teknologi  Informasi  dan Komputer),Vo.  2,  No.  1,  PP.  147- 155.
http://dx.doi.org/10.30865/komik.v2i
1.921 Himayaturohmah  Emma  (2017),” Strategi Pengembangan Manajemen Pengelolaan Pusat Kegiatan Belajar Masyarat  (PKBM)  DI  Provinsi Riau”.Balai Diklat Keagamaan Bandung ”.Vol.3 , No.1.
https://doi.org/10.25078/jpm.v3i1.96 Magrisa  Tisa,    Kartina  Diah  Kusuma Wardhani  dan  Maksum  Ro’is  Adin,
Saf,  (2018).  “ Implementasi  Metode SMART  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Kegiatan Ekstrakurikuler Untuk Siswa SMA”. Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , Vol. 13, No. 1, PP. 49.
http://dx.doi.org/10.30872/jim.v13i1. 648
Hayati  Mardhiya  dan  Restu  Fajri Irawan(2018),“ Perancangan  Sistem Penunjang Keputusan untuk Menentukan Jabatan Pengurus Organisasi Menggunakan Kombinasi Algoritma  Simple  Multi  Attribute Rating  Technique  (SMART)  dan
Forward  Chaining ”.  Jurnal  Ilmu Komputer dan Informatika.Vol. 4 No. 2. https://doi.org/10.23917/khif.v4i2.70 344 Trisnawati  Bela,  Sudadio  S  dan  Ahmad
Fauzi  (2017).  “ Peningkatan  Life Skills Warga Belajar melalui KursusKomputer    di  PKBM  Cipta Cendekia  Kota  Tangerang ”.  Vo.  1, PP.176-185. https://doi.org/10.15294/jnece.v1i2.1
9418
Syafitri  Mulyana,  Wisroni  dan  Jalius (2018). “Hubungan  Persepsi  Warga Belajar Terhadap Strategi Pengelolaan  Tutor  Dengan  Hasil Belajar Pada KejarPaket C di PKBM
Merah  Putih  Kecamatan  2XII  Kayu Tanam”. SPEKTRUM  PLS  Jurnal Pendidikan  Luar  Sekolah,  Vol  6, No.1. https://doi.org/10.24036/spektrumpls .v1i1.9519
Yudan  Hermawan  dan  Yoyon  Suryono (2016)  . “  Partisipasi  Masyarakat Dalam  Penyelengaraan  Program- Program Kegiatan Belajar Masyarakat Ngudi Kapinterin” Jurnal Pendidikan dan Pemberdayaan Masyarakat.  Vol.  3,  No.  1,  PP.97- 108. http://dx.doi.org/10.21831/jppm.v3i1 .8111 Rosmiati (2017).” Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Asisten Laboratorium Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)”. Jurnal  SAINTEKOM”.  Vol. 6, No.1.
https://doi.org/10.33020/saintekom.v
6i1.3 Safii  M  dan  Azlan  Zulhamsyah(2018). “ Sistem Pendukung
Keputusan Pemilihan  Mekanik  Sepeda  Motor Yamaha Alfa scorfii Dengan Metode Multi Objective Optimization On The Basis  Of  Ratio  Analysis  (MOORA )” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI).Vol.2, No. 2, PP.162-168. http://dx.doi.org/10.30645/j- sakti.v2i2.79
Manikam Ratna Mutu dan Mohamad Yogi Yanuar  (2017).“ Sistem  pengambilan Keputusan  Penerimaan  Beasiswa
Dengan  Simple  Multi  Attribute
Rating Technique (Studi Kasus Pada SMA Yuppentek 1Tanggerang)”. JURNAL  ILMIAH FIFO. Vol. Ix, No.1.
https://dx.doi.org/10.22441/fifo.2017 .v9i1.006
Hutasoit  Rotua  Sihombing,  Agus  Perdana Windarto,  Dedy  Hartama  dan Solikhun  (2016),” Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Guru  Terbaik
Pada SMk Goretti Pematang Siantar Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)”, JURASIK  (Jurnal  Riset Sistem Informasi & TeknikInformatika),  Vol.  1,  No.  1. http://dx.doi.org/10.30645/jurasik.v1 i1.9
Dwijayadi  I  Nengah  Agus  Arimbawa,
Made Agus Wirawan dan Dewa Gede Hendra Divayana (2018 ),” Pengembangan  Sistem  Pendudukan
Keputusan  Penentuan  Hotel  Di Kecamatan Buleleng Dengan Metode Analytic  Hierarchy  Proces  (AHP) Dan  By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS)”. Jurnal Nasional
Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI), Vol.  7, No. 2, PP.163. https://doi.org/10.23887/janapati.v7i 2.13435 Manurung  Samuel  (2018),  “ Sistem Pendukung  Pemilihan  Guru  Dan Pegawai  Terbaik  Menggunakan Metode Moora ”. Jurnal SIMETRIS,Vol.  9,  No.  1,  PP.  701-
706.
https://doi.org/10.24176/simet.v9i1.1 967 Yanto  Robi  dan  Mohammad  Guntur (2019), “ Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Proposal Program Penerapan  Iptek  Bagi  Masyarakat ”. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi.  Vol.  10,  No.1,  PP.  77- 87. DOI : https://doi.org/10.31849/digitalzone. v10i1.2617
Tamonob  Omar  Bilham,  Kornelis  Letelay dan  Sebastianus  Mola  (2017).“
Penerapan  Metode  SMAR  (Simple
Multi  Attribute  Rating  Technique)
dalam Alqoritama K-NN (K- NEAREST NEIGHBOR) Dalam Penentuan  Status  Kesehatan  Bayi
Baru  Lahir  Di  Rumah  Saki Bhayangkara Kupang”PROSIDING SEMMAU  2017.  Vol.  1,  No.1. https://zenodo.org/doi/10.5281/zeno do.1410064
Agus Irfan, Fitri Marisa dan Indra Dharma
Wijaya  (2017).” Sistem  Pendukung Keputusan Penerimaan Dan Penilaian  Karyawan  Warehouse Dengan  Aplikasi  Web ”. Journal  of Information Technology and Computer  Science  (JOINTECS)  Vol. 1, No. 2. https://doi.org/10.31328/jointecs.v2i 1.413 Putri Eka Sepharma, I Made Agus Wirawan dan  Dewa  Gede  Hendra  Divayana
(2019).” Pengembangan Sistem Pendukung  Keputusan  Bagi  Dokter Keluar Dalam Mendiagnosa Penyakit Dengan Metode Dempster- Shafer ”.  Universitas  Pendidikan
Ganesha.
Vol. 8, No. 1. https://doi.org/10.23887/karmapati.v 8i1.17032 Udkhiati Mawaddah,Muchtar Fauzi (2018),”Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Dosis Obat  Pada  Anak  Menggunakan Metode  Forward  Chaining  (Studi
Kasus  Di  Klinik  Dokter  Umum Karanggayam-Srengant)”, Jurnal Ilmiah Teknik Informatika. Vol.  12, No 1. https://doi.org/10.35457/antivirus.v1 2i1.440 Syahputra Trinanda, Milva Yetri dan Siwi Dwi  Armaya  (2017)  ,”Sistem Pengambilan Keputusan Dalam Menentukan  Kualitas  Pemasukkan Keputusan Dalam Menentukan Pemasukkan  Pangan  Segar  Metode SMART. JURTEKSI (Jurnal
Teknologi  dan  Sistem  Informasi). Vol.  IV,  No.  1,  PP.  7-12. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v4i 1.19
Cholil  Saifur  Rahman,  Agusta  Praba Ristadi  Pinem  dan  Vensy  Vydia (2018). “ Implementasi metode Simple Multi  Attribute  Rating  Technique untuk penentuan prioritas rehabilitasi  dan  rekonstruksi  pasca bencan  alam ”    Jurnal  Ilmiah Teknologi  Sistem  Informasi,  Vol.  4, No.1
PP.1-8.
https://doi.org/10.26594/register.v4i 1.113
Permana  Galih,  Alam  Rahmatulloh  dan
Rianto  Rianto,  (2018).  “Sistem
Pendukung  Keputusan  Layanan Verifikator Pengadaan Dengan
Metode    Simple  Multi  Attribute Rating Techique (SMART)”. JUITA : Jurnal  Informatika,  Vo.  vi,  No.  2. http://dx.doi.org/10.30595/juita.v6i2.
3204 Zulfi Azhar (2018), “ Penentuan Penempatan  Karyawan  Baru  Di PDAM  Kisaran  Dengan  Metode SMART”. JURTEKSI
(Jurnal
Teknologi  dan  Sistem  Informasi).
Vol.  IV,  No.2,    PP.  179–184. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v4i 2.46