## Sistem Pendukung Keputusan Metode SMART Dalam Penentuan Pemberian Bantuan Sosial Berdasarkan DTKS Di Desa Bebengan
Ahmad Nurhidayat 1 , Aji supriyanto 2 , Eddy Nurraharjo 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika Universitas Stikubank, Indonesia e-mail: 1 Ahmadnur1q@gmail.com, 2 ajisup@gmail.com,
3 eddynurraharjo@edu.unisbank.ac.id

## Abstract
The level of welfare of the people in Indonesia is still low which results in the number of poverty is high. In an effort to reduce poverty in Indonesia, the government provide social assistance to provide capital or meet needs community food. There is a lot of help to make the shortage of help  not  right  on  target.  In  this  effort,  this  research  builds  a  support  system  decision  by referring  to  the  Integrated  Community  Welfare  Data  (DTKS)  as  the  criteria.  The  DTKS  data only contains BPS data for 2019 and not yet there periodically. Therefore, DTKS is needed to verify the poor restrictions on covid 19. This system aims to make it easier for Bebengan village officials  in deciding the provision of social assistance  to the community. methods that can be used  The  method  used  in  this  system  is  the  SMART  (Simple  Multi  Attribute  Rating)  method Technique). The SMART method is a fast multi-criteria retrieval technique and easy to use. To determine  potential  recipients  of  social  assistance  based  on  10  criteria,  namely:  house conditions,  water  sources,  income,  electricity  voltage,  Education,  employment,  air  resources, cooking fuel, age, dependents. Based on these 10 criteria, a decision support system is drawn up with:  using  intelligent  methods,  Decision  Support  System  is  a  system  computers  that  process data into information and decisions. From the criteria that given that the mother of the wife gets the top ranking as the top alternative with value 93.
Keywords : Decision Support Systems, SMART, social assistance, DTKS, indigence

## Abstrak
Tingkat  kesejahteraan  masyarkat  diindonesia  masih  rendah  yang  mengakibatkan  angka kesmiskinan    menjadi  tinggi.  Dalam  upaya  menekan  kemiskinan  diindonesia  pemerintah memberikan  bantuan  sosial  untuk  memberikan  modal  atau  mencukupi  kebutuhan  pangan masyarkatmya.  Adanya  banyak  bantuan  mengakibtkan  keluranya  bantuan  tidak  tepat sasaran.  Dalam  upaya  tersebut  penelitian  ini  membangun  sistem  pendukung  keputusan dengan mengacu pada Data Terpadu Kesejahteraan Masyarkat (DTKS) sebagai keriterianya.
Dalam  data  DTKS  hanya  memuat  data  BPS  tahun  2019  dan  belum  ada  pembaruan  secara berkala.  Oleh  leh  karna  itu  diperlukan  pembaruan  DTKS  untuk  memverifikasi  masyarkat miskin terdampak covid 19. Sistem ini bertujuan untuk memudahkan perangkat desa bebengan dalam memutusakan pemberian bantuan sosial kemasyarakat.metode yang dapat digunakan pada  sistem  ini  adalah  metode  SMART( Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique ).  Metode SMART merupakan teknik pengambilan multikriteria yang cepat dan mudah untuk digunakan. Untuk  menentukan  calon  penerima  bantuan  sosial  berdasarkan  10  kriteria  yaitu  : kondisi rumah,  sumber  air,  penghasilan,  tegangan  listrik,  Pendidikan,  pekerjaan,  sumber  air,  bahan bakar memasak, umur, Tangungan. Berdasarkan pada 10 kriteria tersebut disusunlah sistem pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  metode  smart,  Sistem  Pendukung  Keputusan merupakan  sistem  komputer  yang  mengolah  data  menjadi  informasi  dan  keputusan.  Dari keriteria yang diberikan ibu sulastri mendapatkan peringkat teratas sebagai alternatif teratas dengan nilai 93.
Kata kunci : bantuan sosial,DTKS, kemiskinan, SMART, Sistem Pendukung Keputusan

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  menjadi  salah  satu  tolok  ukur  kesejahteraan  bagi  sebuah bangsa  ,  kemiskinan  juga  dapat  dijadikan  acuan  untuk  mengukur  tingkat kemajuan  sebuah  negara.  Kemiskinan  menjadi  masalah  global  yang  dari jaman dulu sampai sekarang banyak negara berusaha untuk melepaskan diri dari masalah tersebut. Dimasa pendemi covid-19 ini kemiskinan di Indonesia semakin  meningkat,  berdasarkan  Badan  pusat  statistika  (BPS)  angka kemisikinan  di  Indonesia  sebesar  9,22%  meningkat  menjadi  0,98%  pada tahun  2019  sampai  angka  10,19%  di  tahun  2021  [1].Dalam  upaya memulihkan angka kemiskinan Pemerintah melalui dinas sosial menerbitkan dana  bantuan  sosial  [1]  untuk  masyarkaat  yang  teridentifikasi  miskin bedasarkan  data  terpadu  kesejahteraan  masyarakat  (DTKS)  .adanya  upaya dari  pemeritah  diharapkan  diharapkan  masyarakat  Indonesia  mempunyai modal untuk membuka atau melanjutkan usaha.
Bansos menurut Peraturan Menteri Keuangan Nomor 254/PMK.05/2015 tentang Belanja Bansos pada Kementerian
Negara/Lembaga adalah pengeluaran berupa transfer uang, barang atau jasa yang  diberikan  oleh  Pemerintah  kepada  masyarakat  miskin  atau  tidak mampu  guna  melindungi  masyarakat  dari  kemungkinan  terjadinya  risiko sosial,  meningkatkan  kemampuan  ekonomi  dan/atau  kesejahteraan masyarakat  [2].  Pemerintah  memberikan  dana  Bansos  kepada  masyarakat melalui  beberapa  program  diantaranya  diantaranya    Kartu  Sembako, Program  Keluarga  Harapa,  Program  Bantuan  Sosial  Tunai,  Program  Kartu Prakerja,  Bantuan  Langsung  Tunai  Desa,  Insentif  Tenaga  Kesehatan, Pemberian insentif usaha termasuk bantuan modal kerja bagi UMKM. Dalam penyalurannyaa  Bansos  yang  beredar  di  masyarakat  tidak  sesuai  dengan kriteria-kriteria yang tealah ditetapkan pada sistem penayular Bansos. dalam penelitianya  menyatakan  bahwa  Bansos  covid-19  dari  pemeritah  banyak yang  tidak  tepat  sasaran[3].  Selain  itu  pada  proses  penyaluran  Bansos terdapat masalah tentang kemiripan data keadaan ekonomi penerima Bansos sehingga  diperlukan  perengkingan  berdasarkan  keriteria  yang  sudah ditentukan[4].  Dalam  penyaluran  Bansos  pemerintah  membutuhkan  data kemisikinan masyarakat yang didapatkan dari DTKS. data kemiskinan hanya didapat dari BPS dan data yang didapat belum diperbaruhi secara berkala[5]. Oleh  karena  itu  dperlukanya  pembaruan  DTKS  karena  masyarakat  yang terdampak covid-19 belum terdaftar didalam DTKS.
Untuk  menyelesaikan  masalah  yang  ada  dibutuhkan  sebuah  sistem pendukung  keputusan  dalam  upaya  pemberian  bantuan  sosial  pada penelitian ini penulis menggunakan metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique).
Dalam  penelitian  terdahulu  Metode  SMART  memiliki  beberapa kelebihan  dibandingkan  dengan  metode  pengambilan  keputusan  lainnya. Metode  SMART  merupakan  metode  yang  paling  mudah  dimegerti  untuk digunakan  dalam  meyelesaikan  masalah  penyeleksian  dalam  perengkingan beberapa  kreteria[6].  Berdasarkan  penelitian  penelitian  sebelumnya diketahui  bahwa  metode  SMART  memiliki  karakteristik  yang  cocok  untuk
digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  calon  penerima  dana  bansos  di Desa  Bebengan  dengan  dasar  DTKS  sebagai  penunjang  kriteria.  Dengan mempertimbangkan yang sudah dituliskan di paragraf-paragraf sebelumnya, maka penlitian ini akan melakukan perengkingan calon penerima Bansos di desa Bebengan dengan mengunakan metode SMART untuk proses pemberian bantuan sosial berdasarkan DTKS.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Sistem pendukung keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  ialah  proses  pengambilan  keputusan dibantu  menggunakan  komputer  untuk  membantu  pengambil  keputusan dengan  menggunakan  beberapa  data  dan  model  tertentu  untuk menyelesaikan  beberapa  masalah  yang  tidak  terstruktur  [7]  Sistem pendukung  keputusan  dapat  digunakan  untuk  meranking  data  berdasarkan kriteria yang sudah ditetapkan. Kriteria dalam sistem pendukung keputusan dapat disesuaikan nilainya berdasarkan pengamatan pada suatu kriteria.

## 2.2. Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART)
SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) merupakan metode pengambilan keputusan multi kriteria yang dikembangkan oleh Edward pada tahun  1977.  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  [8].Pembobotan  ini digunakan untuk menilai setiap alternatif agar diperoleh alternatif terbaik.
Setiap  atribut  memiliki  bobot  yang  menggambarkan  kepentingannya relatif  terhadap  atribut  lainnya.  Bobot  dan    peringkat  ini  digunakan  untuk mengevaluasi  setiap  alternatif  untuk  mendapatkan  alternatif  terbaik. Pembobotan  metode SMART menggunakan pada skala  0 hingga 1, sehingga memudahkan  dalam  menghitung  dan  membandingkan  nilai  untuk  masing- masing  alternatif[9].
Berikut merupakan lankah-langkah perhitungan metode SMART[10].
a) Menentukan Kriteria Menentukan  kriteria  yang  digunakan  dalam  menyelesaikan  masalah pengambilan keputusan.
b) Menentukan Bobot Kriteria Memberikan  bobot  kriteria  pada  masing-masing  kriteria  dengan menggunakan interval 1-100% untuk masing-masing kriteria dengan prioritas terpenting.
c) Normalisasi Bobot Kriteria
Menghitung  normalisasi  bobot  dari  setiap  kriteria  dengan membandingkan  nilai  bobot  kriteria  dengan  jumlah  bobot  kriteria, menggunakan persamaan:
(1)
Keterangan:
W 𝑗
: nilai bobot  kriteria
∑ 𝑊𝑗 : total bobot dari semua kriteria
d) Memberikan Nilai Parameter untuk Tiap Kriteria Memberikan nilai kriteria untuk  setiap alternatif, nilai kriteria untuk setiap alternatif ini dapat berbentuk data kuantitatif (angka) ataupun berbentuk data kualitatif.
e) Menentukan  Nilai  Utility  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. Terbagi menjadi 2 yaitu: 1) Kriteria  Biaya  (Cost  Criteria)  Kriteria  yang  bersifat  "lebih diinginkan  nilai  yang  lebih  kecil"  kriteria  seperti  ini  biasanya dalam  bentuk  biaya  yang  harus  dikeluarkan  menggunakan persamaan: (2) 2) Kriteria Keuntungan (Benefit Criteria) Kriteria  yang  bersifat  "lebih  diinginkan  nilai  yang  lebih besar"kriteria  seperti  ini  biasanya  dalam  bentuk  keuntungan Persamaan  yang  digunakan  untuk  menentukan  nilai  utility jenis ini adalah:
(3) Keterangan
ui(ai) : nilai utility kriteria ke-i untuk alternatif ke-i cmax : nilai kriteria maksimal cmin : nilai kriteria minimal cout : nilai kriteria ke-i
f) Menentukan Nilai Akhir
Menentukan nilai akhir dari masing-masing dengan mengalikan nilai yang  didapat  dari  normalisasi  nilai  kriteria  data  baku  dengan  nilai normalisasi  bobot  kriteria.  Kemudian  jumlahkan  nilai  dari  perkalian tersebut dengan pesamaan berikut:
(4)
Keterangan: u(ai) : nilai total untuk alternatif ke-i wj : nilai bobot kriteria ke-j yang sudah ternormalisasi uj(ai) : nilai utility kriteria ke-j untuk alternatif ke-i
g) Perangkingan
Hasil dari perhitungan Nilai akhir kemudian diurutkan dari nilai yang terbesar  hingga  yang  terkecil,  alternatif  dengan  nilai  akhir  yang terbesar menunjukkan alternatif yang terbaik.

## 2.3. Rancangan Sistem
a) Usecase diagram
Untuk  mengilustrasikan  perancangan  sistem  pendukung  kepustusan mengunakan  UML  usecase  di  tahap  pertama  mengelola  data  dan keriteria  pada  menu  keriteria.  Pada  tahap  ini  admin  bisa  menambah keriteria dan menentukan bobot keriteria, setelah berhasil mengelola nilai bobot dan keritria sistem akan menyimpanya ke dalam database. Peroses  kedua  ialah  Kelola  data  alternatif,  admin  dapat  menambah, menghapus,  dan  mengedit  data  alternatif  yang  ada.  Setelah  berhasil melakukan  aksi  jika  berhasil  akan  masuk  di  database  jika  gagal muncul  form  gagal.  Tahap  ketiga  yaitu  menentukan  nilai  dari  data yang telah diinput. Pada tahap ini admin dapat menginput data sesuai dengan  keadaan  warga,  dan  juga  bisa  menedit  dan  menghapusnya. Tahap  terakhri  yaitu  perhitungan  pada  data  yang  telah  dimasukan. Setelah  data  lengkap  akan  menampilkan  perhitungan  dari  nilai normalisasi, nilai utiliti, nilai akhir, dan perengkingan sehingga admin atau perangkat desa dapat mempertimbangkan daftar nama dari hasil perengkingan.
Gambar 1. Use Case Diagram

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Analisis Perhitungan Metode SMART
a) Pembobotan kriteria
Penentuan  bobot  untuk  proses  pertama  dalam  menentukan  kriteria dan  bobotnya  dalam  penerimaan  bantuan  sosial  warga  desa bebengan.yaitu  kondisi  rumah,  sumber  air,  penghasilan,  tegangan listrik,  Pendidikan,  pekerjaan,  sumber  air,  bahan  bakar  memasak,
umur,  Tangungan.  Kriteria  dan  pembobotanya  dapat  dilihat  pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1 . Tabel kriteria No Kriteria Kode Kriteria Bobot 1 Kondisi Rumah C1 90 2 sumber Air C2 80 3 Penghasilan C3 80 4 Tegangan Listrik C4 70 5 Pendidikan C5 50 6 Pekerjaan C6 60 7 Sumber Air C7 30 8 Bahan Bakar Memasak C8 30 9 Umur C9 50 10 Tanggungan C10 60 Jumlah 600

## b) Normalisasi bobot
Penentuan  nilai  normalisasi  bobot  dapat  didapatkan  dengan persamaan (1) yaitu skor bobot dibagi total hasil dari semua kriteria. Nilai normalisasi dapat dilihat pada Tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2 . Tabel kriteria No Kriteria Kode Kriteria  Bobot  Normalisasi Bobot 1 Kondisi Rumah C1 90 90/600 = 0,15 2 sumber Air C2 80 80/600 = 0,13 3 Penghasilan C3 80 80/600 = 0,13 4 Tegangan Listrik C4 70 70/600 = 0,12 5 Pendidikan C5 50 50/600 = 0,08 6 Pekerjaan C6 60 60/600 = 0,1 7 Sumber Air C7 30 30/600 = 0,05 8 Bahan Bakar Memasak C8 30 30/600 = 0,05 9 Umur C9 50 50/600 = 0,08 10 Tanggungan C10 60 60/600 = 0,1
c) Contoh data
Berikuit  ini  adalah  semple  data  dari  masing-masing  kriteria  dan masing-masing alternatif pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3 . Tabel kriteria No  Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 1 Budi Layak Mampu 2.000.000  900 SMA 2 Sulastri  Tidak Layak  Tidak Mampu  1.000.000  450 SD 3 Samino Layak Mampu 1.500.000  450 SMP 4 Supardi  Tidak Layak  Tidak Mampu  1.500.000  450 SD 5 Khotib Layak Mampu 2.000.000  450 SMA 6 Subandi  Tidak Layak  Tidak Mampu  1.500.000  450 SD 7 Suharno  Tidak Layak  Tidak Mampu  1.500.000  900 SMP 8 Soleh Layak Mampu 2.300.000  450  KULIAH 9 Eko Layak Tidak Mampu  1.500.000  450 SMP 10 Suroso Layak Tidak Mampu  1.000.000  450 SMP
C6 C7 C8 C9 C10 Pedagang SUMUR Gas LPG 3kg 35 1 Petani PDAM Gas LPG 3kg 60 2 Buruh Sumur Kayu Bakar 51 4 Petani PDAM Gas LPG >3kg 57 3 Pedagang PDAM Gas LPG >3kg 47 2 Pedagang Sumur Kayu Bakar 50 3 Buruh PDAM Gas LPG 3kg 46 6 Guru Sumur Kayu Bakar 46 2 Buruh PDAM Gas LPG >3kg 43 5 Petani PDAM Gas LPG 3kg 52 4
d) Nilai parameter untuk setiap kriteria Pemberian  nilai  kuantitaif  dari  data  yang  masih  memiliki  nilai kualitatif, sehingga diperlukan nilai parameter untuk mengubah data menjadi  kuantitatif.  Nilai  parameter  setiap  kriteria  terdapat  pada Tabel 4 dibawah ini.
Tabel 4 . Tabel kriteria Kriteria   Parameter Nilai bobot  Bobot kriteria C1 Tidak Layak 100 90 Layak 50 C2 Tidak Mampu 100 80 Mampu 50 C3 <=1000000 100 80 1500000 75 2000000 50 >=2500000 25 C4 450 100 70 900 75 1300 50 2100 25 C5 SD 100 50 SMP 75 SMA 50 Kuliah 25 C6 Buruh 100 60 Petani 80 Pedagang 60 Guru 40 Angkatan 20 C7 Sumur 100 30 PDAM 50 C8 LPG 3Kg 100 30 LPG <3Kg 50 C9 >55 100 50 50-55 75 45-50 50 <45 25 C10 >4 100 60 3 75 2 50 1 25
Berikut data yang telah di ubah dengan nilai parameter Tabel 4 menjadi seperti Tabel 5 dibawah ini.

## Tabel 5
. Tabel kriteria No  Kriteria  C1   C2   C3   C4   C5   C6   C7   C8 C9   C10 1 budi 50 50 50 75 50 60  100  100  25 25 2 sulastri  100  100  100  100  100  80 50  100  100 75 3 samino 50 50 75  100  75  100  100  100  75 100 4 supardi  100  100  75  100  100  80 50 50  100 75 5 khotib 50 50 50  100  50 60 50 50 50 50 6 subandi  100  100  75  100  100  60  100  50 75 75
7 suharno  100  100  75
75 75  100  50 50 50 100 8 soleh 50 50 50  100  25 40 50  100  50 50 9 eko 50  100  75  100  75  100  50 50 25 100 10 suroso 50  100  100  100  75 80 50  100  75 100
e) Perhitungan nilai utiliti
Menghitung nilai utiliti dengan perasamaan (2) dan (3) sehingga menghasilkan Tabel 6 berikut.
Tabel 6 . Tabel kriteria No  Kriteria  C1 C2 C3 C4 C5 C6  C7  C8   C9 C10 1 budi 7,5  6,67 7 8,75 8,33  6 5 5 2,08  2,5 2 sulastri 15  13,33  13  11,67  6,25  8 2,5 5 8,33  7,5 3 samino 7,5  6,67  10  11,67  8,33  10 5
5 6,25 10 4 supardi 15  13,33  10  11, 67  4,17  8 2,5  2,5  8,33  7,5 5 khotib 7,5  6,67 7 11, 67  8,33  6
2,5  2,5  4,17 5 6 subandi 15  13,33  10  11,67  6,25  6 5 2,5  6,25  7,5 7 suharno 15  13,33  10 8,75 2,08  10  2,5  2,5  4,17 10 8 soleh 7,5  6,67 7 11,67  6,25  4 2,5 5 4,17 5 9 eko 7,5  13,33  10  11,67  6,25  10  2,5  2,5  2,08 10 10 suroso 7,5  13,33  13  11,67 0 8 2,5 5 6,25 10
f) Perhitungan Nilai Akhir Menghitung  nilai  akhir  dari  masing-masing  kriteria  dengan mengalikan nilai yang didapat dari normalisasi nilai kriteria data baku dengan  nilai  normalisasi  bobot  kriteria.  Kemudian  jumlahkan  nilai dari  perkalian  tersebut  dengan  pesamaan  (4)  menghasilkan  Tabel  7 dibawah.
Tabel 7 . Tabel kriteria No  Kriteria  Hasil Akhir 1 Budi 54,33 2 Sulastri 93 3 Samino 78,33 4 Supardi 87,17 5 Khotib 56,83 6 Subandi 85,58 7  Suharno 82,5 8 Soleh 55,25 9 Eko 75,83

## No  Kriteria  Hasil Akhir
10 Suroso 83,83

## g) Perngkingan
Melakukan perangkingan dari hasil nilai akhir menghasilkan Tabel  8 dibawah.
Tabel 8 . Hasil Perangkingan Kriteria Hasil Akhir Perengkingan Sulastri 93 1 Supardi 87,17 2 Subandi 85,58 3 Suroso 83,83 4 Suharno 82,5 5 Samino 78,33 6 Eko 75,83 7 Khotib 56,83 8 Soleh 55,25 9 Budi 54,33 10

## 4.  SIMPULAN
Penelitian yang telah dilaksanakan dengan menerapkan metode SMART (Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique)  berdasarkan  keriteria  kondisi rumah,  sumber  air,  penghasilan,  tegangan  listrik,  Pendidikan,  pekerjaan, sumber  air,  bahan  bakar  memasak,  umur,  dan  Tangungan  sehingga  lebih mudah dalam mengetahui peringkat warga yang membutuhkan hingga yang cukup  mampu.  Hasil  perhitungan  mendapatkan  nilai  tertingi  sebesar  93 untuk  ibu  sulastri  dan  terendah  bapak  budi  dengan  nilai  54,33,  dari  hasil yang  diperoleh  bisa  menjadi  bahan  pertimbangan  perangkat  desa  untuk memberikan bantuan sosial.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Badan Pusat Statistik. “ data kemiskinan masyarakt 2021” , 2021.
[2]. Undang-Undang  no  254  “anggaran    belanja  bansos”  uu  no5,  pp.  1- 31,2015
[3]. Susanto,  E.  R.,  &  Puspaningrum,  A.  S.  (2019). Rancang  Bangun Rekomendasi Penerima Bantuan Sosial Berdasarkan Data Kesejahteraan Rakyat . 15 (1), 1– 12.
[4]. Diana,  D.,  &  Seprina,  I.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk Menentukan  Penerima  Bantuan  Sosial  Menerapkan  Weighted  Product Method (WPM). Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika (JEPIN) , 5 (3), 370. https://doi.org/10.26418/jp.v5i3.34971
[5]. Hidayat,  A.  T.  (2019).  Perancangan  Sistem  Informasi  Tingkat Kemiskinan  Di  Kota  Lubuklinggau  Berbasis  Web  Menggunakan Framework  Codeigniter. JUSIM  (Jurnal  Sistem  Informasi  Musirawas) ,
4 (02), 97–108. https://doi.org/10.32767/jusim.v4i02.636
[6]. Rahayu,  N.  A.,  Ginting,  B.  S.,  &  Simanjuntak,  M.  (2021).  Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Bantuan Program Sembako
Menggunakan Metode Smart (Simple Multi Attribute Rating Technique) (Studi  Kasus :  Dinas  Sosial  Kota  Binjai). Jurnal  Sistem  Informasi Kaputama , 5 (1), 63–74.
[7]. Icha  Ramadhany,  A.  (2020). Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Penerima  Bantuan  Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  Menggunakan Metode SMART . 1–11.
[8]. Hutagalung, B. T., Siregar, E. T., & Lubis, J. H. (2021). Penerapan Metode SMART  dalam  Seleksi  Penerima  Bantuan  Sosial  Warga  Masyarakat Terdampak COVID-19. Jurnal Media Informatika Budidarma , 5 (1), 170. https://doi.org/10.30865/mib.v5i1.2618
[9]. Sibyan,  H.  (2020).  Implementasi  Metode  SMART  pada  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima  Beasiswa  Sekolah. Jurnal  Penelitian Dan  Pengabdian  Kepada  Masyarakat  UNSIQ , 7 (1),  78– 83. https://doi.org/10.32699/ppkm.v7i1.1055
[10]. Andani,  S.  R.  (2019).  Penerapan  Metode  SMART  dalam  Pengambilan Keputusan  Penerima  Beasiswa  Yayasan  AMIK  Tunas  Bangsa. Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi (JUSTIN) , 7 (3), 166.
https://doi.org/10.26418/justin.v7i3.30112