## Penerapan Metode SMART Dalam Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Benih Tomat
Muhammad Reza Fahlevi 1 , Dini Ridha Dwiki Putri 2 , Ulfah Indriani 3 , Fetty Ade Putri 4 , Farhan Sya’bandi Nasution 5 1,5 Program Studi Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Potensi Utama, Indonesia
2 Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak, Universitas Potensi Utama, Indonesia
3,4 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Potensi Utama, Indonesia E-mail: ezafahlevi72@gmail.com 1 , putrydiny11@gmail.com 2 , ulfahindriani90@gmail.com 3 , echiputri12@gmail.com 4 , farhansyabandi300@gmail.com 5

## Abstract
The  spread  of  tomatoes  in  Indonesia  began  from  the  Philippines  and  other  Asian countries in the 18th century. Initially, the tomatoes first cultivated by the Inca and Aztec tribes  were  small-fruited  and  had  low  productivity.  This  is  clearly  different  from  the current  conditions.  Tomatoes  produced  now  can  weigh  up  to  0.4  kg  each  fruit  or  8  kg each  plant.  In  addition  to  their  high  quality  and  yield,  tomato  plants  can  also  adapt  to various  agro-climatic  conditions,  from  lowland,  midland,  to  highland  areas.  There  are even seeds that are resistant to certain pests and diseases. This research aims to develop a  Decision  Support  System  (DSS)  using  the  SMART  (Simple  Multi  Attribute  Rating Technique)  method  to  provide  recommendations  for  tomato  seeds.  The  SMART  method allows the evaluation of seed alternatives based on various relevant criteria. The research results show that the SMART method is effective in helping farmers choose seeds that suit their  specific  conditions,  improving  agricultural  efficiency  and  yields.  The recommendation  of  good  tomato  seeds  is  based  on  five  criteria:  land  recommendation, harvest  age,  yield  potential,  weight  potential,  and  disease  resistance.  System  testing results show that the recommended good and  quality tomato seed is Gandhi F1, with an accuracy rate of 81.7%.
Keywords: Tomato Seeds, Decision Support Systems, SMART Method.

## Abstrak
Penyebaran tomat di Indonesia dimulai dari Filipina dan Negara-negara Asia lainnya pada  abad  ke-18.  Pada  awalnya,  tomat  yang  pertama  kali  ditanam  oleh  suku  Inca  dan suku Aztec ini masih berbuah kecil dan produktivitasnya juga masih rendah. Hal ini jelas berbeda dengan kondisi sekarang. Buah tomat yang dihasilkan bisa menghasilkan bobot hingga 0,4 kg per buah atau 8 kg buah per tanaman. Selain kualitas dan buahnya yang tinggi,  tanaman  tomat  juga  mampu  beradaptasi  dengan  berbagai  kondisi  agroklimat, mulai  daerah  dataran  rendah,  dataran  menengah,  hingga  dataran  tinggi.  Bahkan  ada juga  benih  yang  tahan  terhadap  hama  dan  penyakit  tertentu.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengembangkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang  menggunakan  metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) untuk memberikan rekomendasi benih tomat.  Metode  SMART  memungkinkan  evaluasi  alternatif  benih  berdasarkan  berbagai kriteria yang relevan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SMART efektif dalam membantu  petani  memilih  benih  yang  sesuai  dengan  kondisi  spesifik  mereka, meningkatkan  efisiensi  dan  hasil  pertanian.  Dalam  rekomendasi  benih  tomat  yang  baik berdasarkan  5  kriteria  yaitu  rekomendasi  dataran,  umur  panen,  potensi  hasil,  potensi berat,  dan  ketahanan  penyakit.  Hasil  dari  pengujian  sistem  menunjukkan  bahwa  hasil
rekomendasi benih tomat yang baik dan bagus adalah Gandhi F1 dengan tingkat akurasi yang dihasilkan memiliki persentasi sebesar 81.7%.
Kata Kunci: Benih Tomat, Sistem Pendukung Keputusan, Metode SMART.

## 1. Pendahuluan
Tomat  ( Solanum  Lycopersicum )  adalah  buah  dari  keluarga Solanaceae yang  berasal dari Amerika Tengah dan Selatan. Tomat sebagai salah satu komoditas hortikultura yang memiliki  peranan  penting  dalam  perekonomian  dan  gizi  masyarakat  Indonesia. Buah  ini memiliki siklus hidup singkat dan dapat tumbuh setinggi 1 hingga 3 meter. Tomat dikenal dengan buahnya yang berwarna merah, kuning, dan hijau. Tomat sering digunakan dalam berbagai  masakan  dan  dapat  dikonsumsi  secara  langsung.  Oleh  karena  itu,  upaya peningkatan  produktivitas  dan  kualitas  tomat  menjadi  sangat  penting  untuk  memenuhi kebutuhan pasar yang terus meningkat. Tanaman ini idealnya ditanam pada kisaran suhu 20-27 o C  dengan  curah  hujan  sekitar  750-1250mg  per  tahun.  Secara  umum  tomat  dapat tumbuh  dengan  baik  pada  ketinggian  0-1500  mdpl  (1).  Saat  ini  terdapat  lebih  dari  400 varietas  tomat  yang  ditanam  secara  global.  Ada  varietas  yang  hanya  cocok  di  dataran tinggi,  dataran  rendah,  ada  juga  bisa  didataran  tinggi  maupun  rendah.  Tanaman  tomat sangat  rentan  terhadap  hama  dan  penyakit,  terutama  yang  ditanam  di  dataran  rendah. Setelah pemanenan, resiko kerusakan buah tomat masih tinggi sekitar 20-50%. Sebagian petani  sering  merasa  sulit dalam  menentukan  benih  tomat  yang  baik  dan  tahan terhadap virus.  Selain  tahan  terhadap  virus,  petani  juga  sulit  menentukan  benih  tomat  yang  baik dengan  harga  terjangkau.  Sulitnya  menentukan  benih  tomat  yang  baik  sering  membuat sebagian petani gagal panen dan mengalami kerugian yang cukup besar.
Dalam  menjaga  mutu  pemilihan  benih  tomat,  masyarakat  harus  memiliki  syarat standar  tumbuh  penanaman  buah  tomat  antara  lain  seperti  rekomendasi  dataran,  umur panen, potensi hasil, potensi berat dan ketahanan penyakit. Penjagaan kualitas pemilihan tempat  penanaman  buah  tomat  tersebut  dilakukan  untuk  mengetahui  benih  tomat  mana yang  akan  dapat  perhatian  khusus  agar  menghasilkan  buah  yang  sesuai  standar  kualitas layak makan (2). Untuk membantu mempercepat dan mempermudah proses pengambilan keputusan dalam hal rekomendasi pemilihan benih tomat, peneliti menggunakan  Metode SMART ( Simple Multi Attribute Rating Technique ). Metode SMART ini digunakan untuk membantu sistem pendukung keputusan dalam menentukan rekomendasi pemilihan benih tomat, karena Metode SMART ini merupakan salah satu algoritma yang sangat fleksibel dan memiliki toleransi pada data yang ada.
Penerapan  Metode  SMART  untuk  rekomendasi  benih  tomat  memiliki  beberapa manfaat signifikan. Sistem ini dapat membantu meningkatkan efisiensi dan produktivitas pertanian  tomat  dengan  memberikan  rekomendasi  benih  yang  sesuai  dengan  kondisi agroklimat  setempat.  Sistem  ini  dapat  mengurangi  risiko  gagal  panen  yang  disebabkan oleh pemilihan benih yang tidak tepat. Penggunaan benih yang sesuai dapat meningkatkan kualitas  dan  kuantitas  hasil  panen,  sehingga  berdampak  positif  pada  pendapatan  petani. Dengan  demikian,  penelitian  ini  tidak  hanya  memberikan  kontribusi  dalam  bidang  ilmu pengetahuan, tetapi juga memiliki dampak praktis yang signifikan bagi para petani tomat di  Indonesia.  Implementasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  berbasis  Metode SMART  diharapkan  dapat  menjadi  solusi  inovatif  untuk  mengatasi  tantangan  dalam pemilihan benih tomat, serta mendukung pembangunan pertanian yang berkelanjutan dan berdaya saing tinggi (3).

## 2. Metodologi Penelitian
2.1. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Menurut  para  ahli  atau  sumber  menerangkan  bahwa  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK) atau Decision Support Systems (DSS) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan untuk
membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  yang  semiterstruktur  dan  situasi  yang tidak  terstruktur,  dimana  tak  seorang  pun  tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan seharusnya dibuat (Kusrini, 2007:15). Sedangkan sumber lain menerangkan bahwa Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  sistem  berbasis  komputer  yang  terdiri  dari  tiga komponen  yang  saling  berinteraksi,  sistem  bahasa  (mekanisme  untuk  memberi komunikasi antara pengguna dan komponen sistem pendukung lain), sistem pengetahuan (repositori pengetahuan domain masalah yang ada pada sistem pendukung keputusan atau sebagai  data  atau  sebagai  prosedur),  dan  sistem  pemrosesan  masalah  (hubungan  antara dua komponen lainnya, terdiri dari satu atau lebih kapabilitas manipulasi masalah umum yang  diperlukan  untuk  pengambilan  keputusan)  (4).  Sehingga  dapat  diperoleh  bahwa Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  Sistem  Informasi  interaktif  yang menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan  pemanipulasian  data.  Konsep  dasar  sistem pendukung  keputusan  merupakan  sebuah  sistem  yang  mampu  memberikan  kemampuan, baik  kemampuan  memecahkan  masalah  maupun  solusi  untuk  masalah  semi  terstruktur. Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  pengembangan  lebih  lanjut  dari  sistem informasi manajemen terkomputerisasi (5).
2.2. Metode SMART ( Simple Multi Attribute Rating Technique ) Metode  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.  Pembobotan  ini  digunakan  untuk  menilai  setiap  alternatif  agar  diperoleh  alternatif terbaik.  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 (6).
2.3. Teknik Metode SMART ( Simple Multi Attribute Rating Technique )
a). Menentukan jumlah kriteria dan jenis kriteria ( cost atau benefit ). b). Sistem  secara  default  memberikan  skala  0-100  berdasarkan  prioritas yang  telah diinputkan kemudian dilakukan normalisasi (7).
(1)
Keterangan:
:  nilai bobot dari suatu kriteria
:  total jumlah bobot dari semua kriteria
c). Menentukan kriteria pada setiap alternatif dengan parameter kriteria.
d). Memberikan nilai kriteria untuk setiap alternatif.
e). Hitung nilai utility untuk setiap kriteria pada masing-masing alternatif. Nilai utility ini bergantung pada jenis kriteria masing-masing (8).
i. Kriteria Biaya ( cost ). Kriteria yang bersifat: “lebih kecil lebih baik”
(2)
ii. Kriteria Keuntungan ( benefit ). Kriteria yang bersifat: “lebih besar lebih baik”
(3)
Keterangan:
:  nilai utility kriteria ke-i untuk kriteria ke-i
:  nilai kriteria maksimal
:  nilai kriteria minimal
:  nilai kriteria ke-i
f). Hitung nilai akhir setiap alternatif pada masing-masing kriteria.
(4)
Keterangan:
:  nilai total alternatif
:  hasil dari normalisasi bobot kriteria
:  hasil penentuan nilai utility

## 2.4. Identifikasi Kriteria Dan Bobot Kriteria
Kriteria  yang  digunakan  dalam  Metode  SMART  untuk  rekomendasi  benih  tomat diidentifikasi berdasarkan studi literatur. Kriteria yang dipilih adalah:
a). Rekomendasi  Dataran:  Kesesuaian  benih  dengan  ketinggian  wilayah  (dataran rendah, dataran menengah, dan dataran tinggi).
b). Umur Panen: Waktu yang diperlukan benih untuk menghasilkan panen.
c). Potensi  Hasil:  Produksi  total  yang  diharapkan  dari  benih  dalam  satu  musim tanam.
d). Potensi Berat: Berat rata-rata buah tomat yang dihasilkan.
e). Ketahanan Penyakit: Kemampuan benih untuk bertahan terhadap serangan hama dan penyakit.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Analisis Metode SMART
Dalam menerapkan Metode SMART pada suatu masalah, ada beberapa langkah yang harus ditambahkan sebagai berikut (1):
a). Menentukan  jumlah  kriteria  dan  jenis  kriteria  ( cost atau benefit ).  Dalam  proses rekomendasi  benih  tomat  terdapat  beberapa  kriteria  pendukung  seperti  dapat dilihat pada Tabel 1 dibawah ini.
Tabel 1. Kriteria dan Jenis No Kode Nama Kriteria Jenis 1 C1 Rekomendasi Dataran Cost 2 C2 Umur Panen Cost 3 C3 Potensi Hasil Benefit 4 C4 Potensi Berat Benefit 5 C5 Ketahanan Penyakit Benefit
b). Sistem  secara  default  memberikan  skala  0-100  berdasarkan  prioritas yang  telah diinputkan kemudian dilakukan normalisasi dapat dilihat pada Tabel 2 dan Tabel 3 berdasarkan persamaan (1) dibawah ini.
c).
Tabel 2. Bobot Kriteria Kode Nama Kriteria Bobot C1 Rekomendasi Dataran 10 % C2 Umur Panen 15 % C3 Potensi Hasil 30 % C4 Potensi Berat 25 % C5 Ketahanan Penyakit 20 % Total 100 % Tabel 3. Normalisasi Bobot Kriteria Kode Nama Kriteria Normalisasi Bobot C1 Rekomendasi Dataran 0,10 C2 Umur Panen 0,15 C3 Potensi Hasil 0,30 C4 Potensi Berat 0,25 C5 Ketahanan Penyakit 0,20
i. Pemberian Bobot Rekomendasi Dataran (C1) Tabel 4. Bobot Rekomendasi Dataran Bobot Nilai Dataran Rendah 5 Dataran Menengah 4 Dataran Tinggi 3 ii. Pemberian Bobot Umur Panen (C2) Tabel 5. Bobot Umur Panen Bobot Nilai 50 - 60 HST 5 61 - 70 HST 4 71 - 80 HST 3 81 - 90 HST 2 91 - 100 HST 1
iii. Pemberian Bobot Potensi Hasil (C3) Tabel 6. Bobot Potensi Hasil Bobot Nilai >81 ton/ha 5 71 - 80 ton/ha 4 61 - 70 ton/ha 3 50 - 60 ton/ha 2
iv. Pemberian Bobot Potensi Berat (C4)
Tabel 7. Bobot Potensi Berat Bobot Nilai >111 gr/buah 5 91 - 110 gr/buah 4 71 - 90 gr/buah 3 51 - 70 gr/buah 2 25 - 50 gr/buah 1 v. Pemberian Bobot Ketahanan Penyakit (C5) Tabel 8. Bobot Ketahanan Penyakit Bobot Nilai Tahan 5 atau lebih penyakit 5 Tahan 4 penyakit 4 Tahan 3 penyakit 3 Tahan 2 penyakit 2 Tahan 1 penyakit 1
d). Menentukan kriteria pada setiap alternatif dengan parameter kriteria.
Tabel 9. Kriteria pada Alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Karuna Dataran Tinggi  71 - 80 HST  50 - 60 ton/ha 51 - 70 gr/buah Tahan 1 Penyakit Rempai Dataran Tinggi  71 - 80 HST  50 - 60 ton/ha 25 - 50 gr/buah Tahan 1 Penyakit Biromaru F1 Dataran Menengah 61 - 70 HST  71 - 80 ton/ha 71 - 90 gr/buah Tahan 4 penyakit Tinatoon F1 Dataran Rendah 61 - 70 HST  71 - 80 ton/ha 71 - 90 gr/buah Tahan 4 penyakit Citra Asia F1 Dataran Menengah 61 - 70 HST  61 - 70 ton/ha 71 - 90 gr/buah Tahan 4 penyakit Servo F1 Dataran Rendah 61 - 70 HST  61 - 70 HST 51 - 70 gr/buah Tahan 2 Penyakit Gustavi F1 Dataran Rendah 61 - 70 HST  50 - 60 ton/ha 71 - 90 gr/buah Tahan 2 Penyakit Gandhi F1 Dataran Menengah 81 - 90 HST >81 ton/ha >111 gr/buah Tahan 2 Penyakit e). Memberikan  nilai  kriteria  untuk  setiap  alternatif.  Selanjutnya  memberikan  nilai kriteria  untuk  setiap  alternatif,  nilai  kriteria  untuk  setiap  alternatif  ini  berbentuk kualitatif  yang  memiliki  parameter  nilai  pada  masing-masing  kriteria,  sehingga diubah dengan menggunakan nilai kriteria dapat dilihat seperti Tabel 10 dibawah ini.
Tabel 10. Nilai Kriteria pada Alternatif Alternatif Nilai Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Karuna 3 3 2 2 1 Rempai 3 3 2 1 1
Alternatif Nilai Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Biromaru F1 4 4 4 3 4 Tinatoon F1 5 4 4 3 4 Citra Asia F1 4 4 3 3 4 Servo F1 5 4 3 2 2 Gustavi F1 5 4 2 3 2 Gandhi F1 4 2 5 5 2
f). Hitung  nilai utility untuk  setiap  kriteria  pada  masing-masing  alternatif.  Nilai utility ini  bergantung  pada jenis  kriteria  yaitu  kriteria biaya  (cost)  menggunakan persamaan  (2)  dan  kriteria  keuntungan  ( benefit )  menggunakan  persamaan  (3) dapat dilihat pada Tabel 11 dibawah ini.
Tabel 11. Nilai Utility Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Cost Cost Benefit  Benefit  Benefit Karuna 1 0,5 0 0,25 0 Rempai 1 0,5 0 0 0 Biromaru F1 0,5 0 0,667 0,5 1 Tinatoon F1 0 0 0,667 0,5 1 Citra Asia F1 0,5 0 0,333 0,5 1 Servo F1 0 0 0,333 0,25 0,333 Gustavi F1 0 0 0 0,5 0,333 Gandhi F1 0,5 1 1 1 0,333
g). Hitung nilai akhir setiap alternatif pada masing-masing kriteria. Menghitung hasil akhir  dengan  mengalikan  nilai utility dengan  normalisasi  bobot  kriteria berdasarkan persamaan (4) dapat dilihat pada Tabel 12 dibawah ini.
Tabel 12. Nilai Akhir Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Nilai Akhir Cost Cost Benefit  Benefit  Benefit Karuna 0,1 0,075 0 0,063 0 0,238 Rempai 0,1 0,075 0 0 0 0,175 Biromaru F1 0,05 0 0,2 0,125 0,2 0,575 Tinatoon F1 0 0 0,2 0,125 0,2 0,525 Citra Asia F1 0,05 0 0,1 0,125 0,2 0,475 Servo F1 0 0 0,1 0,063 0,067 0,229 Gustavi F1 0 0 0 0,125 0,067 0,192 Gandhi F1 0,05 0,15 0.3 0,25 0,067 0,817
Berdasarkan  hasil  perhitungan  diatas  dengan  menerapkan  Metode  SMART  diketahui bahwa “Gandhi F1” adalah jenis benih tomat yang paling direkomendasikan dengan nilai tertinggi yaitu 0,817 (Peringkat 1) dengan kriteria pada rekomendasi dataran menengah, umur  panen  selama  81-90  HST,  potensi  hasil  sebesar  >81  ton/ha,  potensi  berat  sebesar >111 gr/buah dengan ketahanan terhadap 2 penyakit dapat dilihat pada Tabel 13 dibawah ini.
Tabel 13. Hasil Peringkat Alternatif
Alternatif Nilai Akhir Peringkat Gandhi F1 0,817 1 Biromaru F1 0,575 2 Tinatoon F1 0,525 3 Citra Asia F1 0,475 4 Karuna 0,238 5 Servo F1 0,229 6 Gustavi F1 0,192 7 Rempai 0,175 8

## 3.2. Implementasi Sistem
Berikut  ini  dijelaskan  tentang  tampilan  hasil  dari  Penerapan  Metode  SMART Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Benih  Tomat  dapat  dilihat  pada gambar dibawah ini.
a). Tampilan Data Kriteria
Gambar 1. Tampilan Data Kriteria

## b). Tampilan Data Alternatif
Gambar 2. Tampilan Data Alternatif
c). Tampilan Hasil Perhitungan
Gambar 3. Tampilan Hasil Perhitungan

## 4. Kesimpulan
Penerapan Metode  SMART  ( Simple Multi  Attribute Rating  Technique )  dalam  Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Benih Tomat didasarkan pada kriteria: rekomendasi dataran,  umur  panen,  potensi  hasil,  potensi  berat,  dan  ketahanan  penyakit.  Analisis Metode  SMART  menunjukkan  benih  “Gandhi  F1”  sebagai  pilihan  terbaik  dengan  nilai 0,817, direkomendasikan untuk dataran menengah, umur panen 81-90 HST, potensi hasil >81  ton/ha,  potensi  berat  >111gr/buah,  dan  ketahanan  terhadap  dua  penyakit.  Metode SMART  efektif  membantu  petani  memilih  benih  yang  sesuai  dengan  kondisi  spesifik, memberikan  rekomendasi  akurat  dan  andal.  Sistem  ini  mampu  menyesuaikan  dengan berbagai  kondisi  agroklimat,  digunakan  secara  luas  oleh  petani  di  Indonesia.  Adopsi teknologi dan pelatihan yang memadai diperlukan untuk pemanfaatan optimal. Penelitian lanjutan dapat mengembangkan sistem lebih canggih dengan teknologi machine learning dan big data untuk meningkatkan akurasi dan fleksibilitas.

## Daftar Pustaka
[1] Safii  M.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Benih  Tomat  Terbaik Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting.  Techsi-Jurnal  Teknik Informatika. 2018;10(1):39–49.
[2] Sitinjak  Nm,  Aritonang  L,  Ginting  Tb.  Penerapan  Metode  Dempster  Shafer  Dalam Menentukan  Lokasi  Pemilihan  Tempat  Penanaman  Bibit  Tomat  Pada  Daerah Kecamatan Lintong Ni Huta. Jurnal Widya. 2022;3(1):68–80.
[3] Fahlevi Mr, Putri Drd. Aplikasi Penerapan Topsis Dalam Menentukan Kualitas Bibit Jambu Madu. J-Sakti (Jurnal Sains Komputer Dan Informatika). 2020;4(2):569–80.
[4] Boy  Af,  Setiawan  D.  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). 2019;18(2):202–18.
[5] Putri Drd, Fahlevi Mr, Indriani U, Putri Fa, Rahman M, Amali N. Penerapan Metode Analytical  Hierarchy  Process  (Ahp)  Dalam  Pemilihan  Benih  Padi  Unggul. Brahmana: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan. 2023;4(2):184–92.
[6] Syahputra D, Azmi Mf, Berutu Mp. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop Terbaik Dengan Metode Smart Berbasis Web. Jurnal Komputer Teknologi Informasi Dan Sistem Informasi (Juktisi). 2022;1(2):99–106.
[7] Ukkas  Mi,  Pratiwi  H,  Purnamasari  D.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Supplier  Bahan  Bangunan  Menggunakan  Metode  Smart  (Simple  Multi  Attribute Rating Technique) Pada Toko Bintang Keramik Jaya. Sebatik. 2016;16(1):34–43.
[8] Afani  Gw,  Auliasari  K,  Prasetya  Rp.  Penerapan  Metode  Simple  Multi  Attribute Rating  Technique  Untuk  Penentuan  Penerima  Kredit  Koperasi.  Jati  (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika). 2020;4(1):102–9.