## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 285 − 293 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3003

## Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Kelayakan Pemberian Bantuan Usaha Mikro dengan Menggunakan Metode SAW dan SMART
Dandi Putra, Agung Triayudi * , Agus Iskandar
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 dandiputra1966@gmail.com, 2* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 3 agus.iskandar@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.co.id Submitted: 23/01/2023; Accepted: 20/02/2023; Published: 25/02/2023
Abstrak −Tujuan  program  bantuan  modal  usaha  ini  adalah  untuk  membantu  masyarakat  mengembangkan  usaha  yang sebelumnya terkena dampak pandemi Covid-19 yang menyebabkan usaha kecil seperti pedagang kaki lima dan usaha rumahan mengalami  penurunan  pendapatan.  Program  ini  bertujuan  untuk  membantu  usaha  kecil  dan  menengah  (UMKM).  Calon penerima dana saat ini masih dipilih melalui rapat yang diadakan oleh kepala desa, yang membutuhkan proses pengambilan keputusan yang lebih lama. Oleh karena itu sangat penting untuk membuat sistem baru yang dapat digunakan untuk membantu siapa yang berhak menerima dana bantuan yang tepat sasaran. Dalam penelitian ini dibuatlah sebuah aplikasi sistem pendukung keputusan untuk mempermudah kepala desa dalam menentukan calon yang berhak mendapat bantuan sesuai kriteria. Sistem pendukung keputusan adalah solusi yang dapat dilakukan untuk mengetauhi hasil seleksi penerima bantuan UMKM dengan menggunakan  metode  SAW  dan  SMART.  Metode  SAW  dan  SMART  dengan  menggunakan  10  data  alternatif  untuk memberikan penilaian hasil akhir dengan melakukan perangkingan dari nilai alternaitf tertinggi ke terendah menunjukan bahwa kedua metode tersebut menghasilkan data yang akurat dan cocok ketika diterapkan sebagai peringkingan. Hasil perhitungan yang dihasilkan oleh sistem yang sudah dilakukan uji coba dengan hasil perhitungan manual, kedua menunjukan hasil yang sama.
Kata Kunci: Rangking; SAW; Bantuan Mikro; SMART
Abstract −The purpose of this business capital assistance program is to help people develop businesses that were previously affected by the Covid-19 pandemic which caused small businesses such as street vendors and home businesses to experience a decrease in income. This program aims to help small and medium enterprises (MSMEs). Potential beneficiaries are currently still selected through meetings held by village heads, which require a longer decision-making process. Therefore it is very important to create a new system that can be used to assist those who are eligible to receive targeted funds. In this study,  a decision support system application was made to make it easier for village heads to determine candidates who are entitled to receive assistance according to the criteria. A decision support system is a solution that can be used to find out the results of the selection of MSME beneficiaries using the SAW and SMART methods. The SAW and SMART methods use 10 alternative data to provide an assessment of the final result by ranking from the highest to the lowest alternative value, showing that t he two methods produce data that is accurate and suitabel when applied as a ranking. The calculation results generated by the system that has been tested with the results of manual calculations, both show the same results.
Keywords: Ranking; SAW; Micro-Help; SMART

## 1. PENDAHULUAN
Usaha  Mikro,  Kecil  dan  Menengah  (UMKM)  berperan  penting  dalam  pertumbuhan  perekonomian  bangsa.[1] Salah  satu  langkah yang  strategis  untuk  meningkatkan  dan  memperkuat  dasar  perekonomian Indonesia adalah dengan  memajukan  usaha  mikro.  Pemberian  bantuan  dengan  penentuan  prioritas  usaha  mikro  yang    produktif perlu  dilakukan  untuk  mengurangi  kesenjangan  atau  tingkat  kemiskinan di  Indonesia.[2] Sebuah  usaha  atau bisnis  dapat  disebut  sebagai  UMKM  jika memenuhi  syarat kriteria  usaha  mikro.[3] sebagaimana diatur dalam Undang-Undang.  Pada  usaha  yang  sudah  berjalan,  modal  tetap  menjadi  kendala  lanjutan  untuk  berkembang. Masalah  yang  menghadang  usaha  kecil  menyangkut  kemampuan  akses  pembiayaan,  akses  konsumen  dan pemasaran, serta produksi [4]
Pemberian bantuan modal usaha tersebut didasarkan pada kebutuhan yang mendesak bagi UMKM. Pada penelitian sebelumnya, perhitungan masih dilakukan secara manual dalam mendukung proses seleksi UMKM. Ini dapat  menyebabkan masalah dengan kelayakan dan ada elemen subjektif untuk  menerima bantuan berdasarkan kriteria kriteria yang dibutuhkan[5]. Untuk membantu penentuan dalam penyeleksian bantuan program bantuan umkm  dengan  kriteria  –  kriteria  yang  ada,  maka  dari  itu  dibutuhkan  sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)[6].
Dalam  pembangunan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  ini  menggunakan  metode  Simple  additive weighting  (SAW)  dan  Simple  multi  attribute  rating  technique  (SMART)  Metode  SAW  sangat  relevan  serta mampu  melakukan penilaian dengan tepat berdasarkan bobot kriteria dan preferensi yang ditentukan[7] metode SMART ini teknik pengambilan keputusannya multi kriteria 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[8]

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 285 − 293 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3003
Topik pembahasan dalam penelitian ini yaitu melakukan penelitian untuk menentukan kelayakan penerima bantuan UMKM menggunakan sistem pendukung keputusan dengan  Metode SAW dan SMART. Kriteria yang akan di gunakan untuk penelitian ini berjumlah 6 kriteria yaitu pendapatan, jumlah usaha, aset, jumlah tanggungan, jenis usaha dan lama usaha. Pada penelitian sebelumnya, Sistem pendukung keputusan penerimaan bantuan pelaku usaha mikro untuk UMKM dengan metode ELECTRE, Pada penelitian ini mendapatkan hasil secara cepat  dan tepat  sesuai  dengan  kriteria  yang  ada.[9].  Penelitian  selanjutnya  yaitu,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima Bantuan  UMKM  Metode  MAUT,  Pada  Penelitian  ini  dapat  memecahkan  permasalahan  dalam  menentukan pemberian bantuan UMKM.[10] Peneliti selanjutnya yaitu, Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerimaan Bantuan  Pinjaman  Modal  Usaha  Kecil  dengan  Metode  SMART,  Pada  Penelitian  ini  mampu  mementukan kelayakan calon penerima bantuan berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan.[11]. Pada Penelitian selanjutnya yaitu,  Penerapan  Metode  SMART  untuk  sistem  pendukung  keputusan  Penerimaan  Bantuan  UMKM,  Pada penelitian ini mendapatkan calon yang akan mendapatkan bantuan.[12]. Diharap dengan adanya sistem pendukung keputusan  dengan  menggunakan  ke-2  metode  tersebut  diharapkan  bagi  instansi  dapat  menentukan  kelayakan penerima bantuan UMKM dengan tepat sasaran.

## 2. METOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitia l n ya l ng dila l kuka l n da l la l m penelitia l n ini a l da l la l h peneliti memeca l hka l n ma l sa l la l h kla l sifika l si wa l rga l da l la l m penerima l a l n ba l ntua l n usa l ha l mikro. Ha l sil sistema l tis da l la l m penelitia l n mengguna l ka l n metode kua l ntita l tif, ya l itu ha l sil ma l sa l la l h berupa l nila l i numerik da l la l m proses pemeca l ha l n ma l sa l la l h da l n ha l sil penelitia l n tera l pa l n. Ta l ha l pa l n ya l ng dila l kuka l n da l la l m penelitia l n ini a l da l la l h seba l ga l i berikut: a. Mela l kuka l n Pengumpula l n Da l ta l
Pengumpula l n  da l ta l dila l kuka l n  denga l n  ca l ra l mengumpulka l n  da l ta l dimula l i  wa l wa l nca l ra l denga l n  mengeta l hui perma l sa l la l ha l n  ya l ng  a l da l ,  setela l h  mengeta l hui  perma l sa l la l ha l n  dila l kuka l n  proses  penimba l nga l n  denga l n mengguna l ka l n  studi  pusta l ka l pa l da l penelitia l n  sebelumnya l untuk  menyelesa l ika l n  perma l sa l la l ha l n  denga l n menera l pka l n la l ngka l h-la l ngka l h sela l njutnya l da l la l m da l ta l pengola l ha l n. b. A l na l lisa l Ta l ha l pa l n Penelitia l n
Ta l ha l pa l n  a l na l lisis  da l la l m  penelitia l n  dila l kuka l n  denga l n  meliha l t  ma l sa l la l h  da l n  membua l t  perba l ndinga l n  denga l n bebera l pa l solusi  pemeca l ha l n ma l sa l la l h  untuk  lebih menca l pa l i  ha l sil da l la l m  tujua l n penelitia l n da l n menyela l ra l ska l n denga l n tujua l n da l n ha l sil penelitia l n
2.1 Metode Simple Additive Weighting
Metode Simple A l dditive Weighting (SA l W) sering juga l dikena l l istila l h metode penjumla l ha l n terbobot. Konsep da l sa l r metode SA l W a l da l la l h menca l ri penjumla l ha l n terbobot da l ri ra l ting kinerja l pa l da l setia l p a l lterna l tif pa l da l semua l a l tribut. [13]Ca l ra l menga l ta l si ma l sa l la l h tersebut mengguna l ka l n teknik Simple A l dditive Weighting (SA l W) seba l ga l i berikut :
𝑟 𝑖𝑗 =   { 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗 →  𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑖𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 ( 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 )
𝑀𝑖𝑛 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 →  𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑖𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 ( 𝑐𝑜𝑠𝑡)
(1)
Penjela l sa l n : rij = va l lue da l ri ra l ting kriteria l ter norma l lisa l si
xij = va l lue da l ri a l tribut ya l ng di miliki da l ri setia l p kriteria l
ma l x xij  = va l lue da l ri terbesa l r da l ri setia l p kriteria l min xij   = va l lue da l ri terkecil da l ri setia l p kriteria l benefit   = jika l nila l i tebesa l r ia l la l h terba l ik cost        = jika l nila l i tekecil ia l la l h terba l ik [14] Ma l triks R ya l ng tela l h dinorma l lisa l si dita l mba l hka l n da l n dika l lika l n denga l n vektor bobot seba l ga l i ha l sil a l khir da l ri prosedur pera l ngkinga l n, da l n nila l i terbesa l r dipilih seba l ga l i a l lterna l tif terba l ik (A l i) [15].
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
Keteralngaln : Vi = ralting per allternaltif Wj = nilali bobot halsil semual kriterial Rij = Normalisasi matriks.
Nilai Vi yang lebih besar mengidifikasi yalitu allternaltif Ali salngalt terseleksi dallalm nilali ralting kinerjal ternormallisalsi [16].

## 2.2 Metode Simple Multi Attribute Rating Tecnique (SMART)
SMAlRT  menggunalkaln  linealr  aldditive  model  untuk  meralmall  nilali  setialp  allternaltif.  SMAlRT  merupalkaln  teknik pengalmbilaln keputusaln yalng fleksibel. Pembobotaln paldal SMAlRT menggunalkaln skallal alntalral 0 daln 1, sehinggal

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 285 − 293 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3003
mempermudalh  perhitungaln  daln  perbalndingaln  nilali  paldal  malsing-malsing  allternaltif.[17]  Lalngkalh-lalngkalh penyelesalialn metode SMAlRT :[18]
a) Menentukaln jumlalh kriterial
b) Memberikan bobot setiap alterntif skala 0-100 dengan memperhatikan prioritas paling penting
c) Normalisasi bobot dari setiap kriteria
d) Menghitung nilali utility untuk setialp kriterial malsing-malsing.
𝑈𝑖(𝑎𝑖) = 100 𝐶𝑜𝑢𝑡−𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑚𝑖𝑛 % (3) Keteralngaln: Ui (ali) : nilali utility kriterial ke-1 untuk kriterial ke-1 Cmalx : nilali kriterial malksimall Cmin : nilali kriterial minimall Cout : nilali kriterial ke-1 [19]
e) Menghitung nilali alkhir dengan menjumlahkan total hasil perkalian dari hasil normalisasi bobot kriteria angka yang diperoleh dari normalisasi skor kriteria dengan skor normalisasi bobot kriteria.
𝑈(𝑎𝑖) ∑ = 𝑖 𝑤𝑗𝑢𝑖(𝑎𝑖) 𝑚 𝑗 (4) Keterangan: U (ali) : nilai akhir alternatif Wj : hasil normalisasi pembobotan kriteria Ui(ai)
: hasil nilai dari utility [20]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Daltal Pengujialn Balntualn
Paldal pengujialn ini penulis berhalsil menginput 10 salmple daltal palral pelalku usalhal mikro berdalsalrkaln survey yalng sudalh dilalkukaln. Terdalpalt 6 kriterial dengaln totall nilali bobot 100 daln nilali dalri sub kriterial nyal 100 untuk nilali tertinggi daln 20 untuk nilali terendalh. Berikut ini aldallalh talble daltal walrgal yalng sudalh di input. Salmple yalng alkaln diuji berjumlalh 10 walrgal yalng alkaln menjaldi perhitungaln menggunalkaln SAlW daln SMAlRT.
Tabel 1. Daltal Walrgal Alternatif Nama 1 Palk Hermaln 2 Palk Rezal 3 Bu Nial 4 Bu Nalni 5 Palk De 6 Palk Faldli 7 Palk Falizall 8 Bu Iis 9 Palk Alsep 10 Bu Yuli Tabel 2. Bobot kriterial No  Kode Kriterial Nalmal Kriterial Bobot 1 C1 Pendalpaltaln 20 2 C2 Lalmal usalhal 10 3 C3 Jumlalh usalhal 10 4 C4 Alset 20 5 C5 Jumlalh talnggungaln 20 6 C6 Jenis usalhal 20 Totall 100
Talbel 2 menentukaln kriterial daln pembototaln yalng alkaln dijaldikaln penentu penerimal balntualn usalhal mikro. Talbel  3  menunjukaln  nilali  sub  kriterial  pendalpaltaln,  tabel  4  menunjukaln  nilali  sub  kriterial  lalmal  usalhal,  tabel  5 menunjukaln nilali sub kriterial Jumlalh usalhal, tabel 6 menunjukaln nilali sub kriterial alset, tabel 7 menunjukaln nilali sub kriterial jumlalh talnggungaln, tabel 8 menunjukaln nilali sub kriterial jenis usalhal.
Tabel 3. Nilali sub kriterial Pendalpaltaln

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 285 − 293 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3003
Pendalpaltaln Nilali < 1.000.000 100 1.000.000 80 2.000.000 60 3.000.000 s/d 4.000.000 40 > 5.000.000 20
Talbel 3 menunjukaln kriterial jumlalh pendalpaltaln dengaln bobot 20% daln 5 sub kriterial dengaln nilali terbesalr sebesalr 100 daln nilali terkecil yalitu 20.
Tabel 4. Nilali sub kriterial Lalmal usalhal Lalmal usalhal Nilali > 10 thn 100 8 s/d 9 thn 80 6 s/d 7 thn 60 4 s/d 5 thn 40 < 4 thn 20
Talbel 4 menunjukaln kriterial lalmal usalhal dengaln bobot 20% daln 5 sub kriterial dengaln nilali terbesalr sebesalr 100 daln nilali terkecil yalitu 20.
Tabel 5. Nilali sub kriterial Jumlalh usalhal Jumlalh usalhal Nilali > 10 thn 100 8 s/d 9 thn 80 6 s/d 7 thn 60 4 s/d 5 thn 40 < 4 thn 20
Talbel  5  menunjukaln  kriterial  jumlalh  usalhal  dengaln  bobot  10%  daln  5  sub  kriterial  dengaln  nilali  terbesalr sebesalr 100 daln nilali terkecil yalitu 20.
Tabel 6. Nilali sub kriterial Alset Alset Nilali Tidalk aldal 100 Kendalralaln rodal 2 80 Kendalralaln rodal 2, rumalh 60 Kendalralaln rodal 2, rumalh, talnalh 40 Kendalralaln rodal 2, rumalh, talnalh, dll 20
Talbel 6 menunjukaln kriterial alset dengaln bobot 10% daln 5 sub kriterial dengaln nilali terbesalr sebesalr 100 daln nilali terkecil yalitu 20.
Tabel 7. Nilali sub kriterial Jumlalh talnggungaln Jumlalh talnggungaln Nilali > 5 100 4 80 3 60 2 40 1 20
Talbel 7 menunjukaln kriterial jumlalh talnggungaln dengaln bobot 20% daln 5 sub kriterial dengaln nilali terbesalr sebesalr 100 daln nilali terkecil yalitu 20.
Tabel 8. Nilali sub kriterial Jenis usalhal Jenis usalhal Nilali Walrung Malkaln 100 Bengkel 80 Walrung 60 Penjuall balkso, mie alyalm dll 40 Penjuall Malkalnaln ringaln 20

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 285 − 293 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3003
Talbel 8 menunjukaln kriterial Jenis usalhal dengaln bobot 20% daln 5 sub kriterial dengaln nilali terbesalr sebesalr 100 daln nilali terkecil yalitu 20.

## 3.2 Tabel Perhitungan SAW
Tabel 9. Ralting Kecocokaln SAlW Alt C1 C2 C3 C4 C5 C6 1 100 60 80 40 40 80 2 20 60 20 40 40 60 3 80 100 60 60 60 40 4 100 60 60 80 40 20 5 60 80 40 40 40 80 6 40 20 100 60 100 100 7 80 40 60 80 100 60 8 40 60 80 100 80 40 9 60 40 80 60 100 80 10 60 100 60 20 20 80
Dallalm talbel ini keputusaln yalng di almbil untuk memberikaln bobot preferensi yalitu : 20%, 20%, 10%, 10%, 20%, 20%.
Tabel 10. Halsil Peralngkingaln Nilali dengaln Metode SAlW Allternaltif Halsil Peringkalt 1 0,47 7 2 0,66 1 3 0,45 9 4 0,30 10 5 0,54 5 6 0,61 2 7 0,49 6 8 0,47 8 9 0,56 4 10 0,60 3
Dallalm talbel ini halsil peralngkingaln nilali dalri seluruh allternaltf. Kompalralsi dengaln halsil perhitungaln yalng dilalkukaln dengaln malnuall sertal halsil yalng di dalpaltkaln oleh alplikalsi mendalpaltkaln nilali yalng salmal, sehinggal penulis dalpalt membualt kesimpulaln balhwal allgoritmal ini telalh berhalsil di teralpkaln.

## 3.3 Tabel Perhitungan Metode SMART
Tabel 11. Nilali kriterial untuk setialp allternaltif Allternaltif C1 C2 C3 C4 C5 C6 1 100 60 80 40 40 80 2 20 60 20 40 40 60 3 80 100 60 60 60 40 4 100 60 60 80 40 20 5 60 80 40 40 40 80 6 40 20 100 60 100 100 7 80 40 60 80 100 60 8 40 60 80 100 80 40 9 60 40 80 60 100 80 10 60 100 60
20 20
80 Tabel 12. Nilali Utility Allternaltif C1 C2 C3 C4 C5 C6 1 0 0,5 0,25 0,75 0,25 0,75 2 1 0,5 1 0,75 0,25 0,5 3 0,25 1 0,5 0,5 0,5 0,25 4 0 0,5 0,5 0,25 0,25 0 5 0,5 0,75 0,75 0,75 0,25 0,75 6 0,75 0 0 0,5 1 1 7 0,25 0,25 0,5 0,25 1 0,5 8 0,75 0,5 0,25 0 0,75 0,25

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 285 − 293 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3003
Allternaltif C1 C2 C3 C4 C5 C6 9 0,5 0,25 0,25 0,5 1 0,75 10 0,5 1 0,5 1 0 0,75
Nilali-nilali  kriterial  tersebut  kemudialn  dikonversikaln  menjaldi  sebualh  nilali  kriterial  daltal  balku  untuk menentukaln nilali utiliti yalng didalpalt dalri persalmalaln.
1 (Benefit) = ( 60−20 100−20 ) ∗ 100% = 1
2 (Cost) = ( 100−100 100−20 ) ∗ 100% = 0
Tabel 13. Nilali alkhir metode SMAlRT Allternaltif Halsil Peringkalt 1 0,425 9 2 0,65 2 3 0,45 7 4 0,2 10 5 0,6 5 6 0,65 1 7 0,475 6 8 0,425 8 9 0,6 3 10 0,6 4
Dalri halsil talbel di altals ralngking nilali alkhir paldal setialp allternaltif, aldal sejumlalh allternaltif mempunyali nilali alkhir  yalng  sesuali  sehinggal  mendalpaltkaln  nilali  ralngking  yalng  sesuali.  Kompalralsi  alntalral  halsil  perhitungaln  yalng dilalkukaln dengaln malnuall sertal halsil yalng di dalpaltkaln oleh alplikalsi mendalpaltkaln nilali yalng salmal, sehinggal penulis dalpalt membualt kesimpulaln balhwal allgoritmal ini telalh berhalsil di teralpkaln.

## 3.4 Implementasi Sistem
Paldal penelitialn ini menghalsilkaln sualtu  sistem untuk menentukaln walrgal yalng berhalk mendalpaltkaln  balntualn. Di balwalh ini aldallalh halsil implementalsi dalri beberalpal balgialn inti dalri proses berjallaln nyal alplikalsi.

## 3.4.1 Desain Login
Paldal menu login ini menalmpilkaln lalngkalh alwall untuk mengalkses ke dallalm menu utalmal. di dallalm sistem ini aldal 2 alktor yalng dalpalt mengkalses yalitu Aldmin, daln walrgal.
Gambar 1. Desalin Login

## 3.4.2 Desain Dashboard
Paldal menu utalmal ini menalmpilkaln keseluruhaln daltal walrgal  yalng sudalh di  input daln halsil  alkhir dalri  pengujialn sistem untuk peralngkingaln walrgal yalng mendalpaltkaln balntualn usalhal mikro. Menu ini dalpalt di alkses semual aldmin.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 285 − 293 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3003

## 3.4.3 Desain Penilaian
Menu Penilalialn ini aldallalh menu untuk penginputaln sub kriterial walrgal yalng di tentukaln oleh pihalk penguji.

## Gambar 3. Desalin Penilalialn

## 3.4.4 Desain Perhitungan SAW
Perhitungaln SAlW aldallalh lalngkalh – lalngkalh proses perhitungaln nilali kriterial daln bobot. Di alwalli dengaln maltriks keputusaln  (X),  maltriks  ternormallisalsi  (R)  daln  penginputaln  keputusaln  dengaln  halsil  peringkaltaln  teraltals  daln terbalwalh.

## Gambar 4. Desalin Perhitungaln SAlW

## 3.4.5 Desain Perhitungan SMART
Perhitungaln SMAlRT merupalkaln talmpilaln proses perhitungaln dalri setialp nilali kriterial daln bobot yalng telalh dinilali menggunalkaln metode SMAlRT.
Gambar 5. Desalin Perhitungaln SMAlRT

## 3.4.6 Desain Hasil Perbandingan
Desalin menu halsil perbalndingaln menalmpilkaln halsil perbalndingaln dalri 2 metode yalng telalh dilalkukaln perhitungaln dengaln menggunalkaln metode SAlW (Simple  Aldditive Weighting) daln SMAlRT (Simple Multi  Alttribute Ralting Tecnique)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 285 − 293 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3003
Gambar 6. Desalin Halsil Perbalndingaln

## 4. KESIMPULAN
Ha l sil penelitia l n ya l ng suda l h dila l kuka l n, Perba l ndinga l n metode SA l W da l n SMA l RT denga l n mengguna l ka l n 10 da l ta l a l lterna l tif, menunjuka l n ba l hwa l kedua l metode tersebut menda l pa l tka l n da l ta l ya l ng a l kura l t da l n cocok a l pa l bila l ditera l pka l n seba l ga l i  pera l ngkinga l n  wa l rga l da l la l m  penerima l a l n  ba l ntua l n  usa l ha l .  Pa l da l peringka l t  perta l ma l oleh  Bu  Nia l denga l n menda l pa l t nila l i tertinggi pa l da l metode SA l W da l n untuk metode SMA l RT peringka l t perta l ma l oleh Pa l k Fa l iza l l terja l di nya l perbeda l a l n peringka l t terha l da l p 2 metode di seba l bka l n oleh skor kinerja l a l lterna l tif, da l n nila l i bobot kriteria l ya l ng di  tera l pka l n  pa l da l ma l sing  –  ma l sing  metode.  Penulis  menya l ra l nka l n  mengguna l ka l n  metode  SMA l RT  ka l rna l tingka l t kesesua l ia l n perhitunga l n ya l ng suda l h di la l kuka l n menunjuka l n a l kura l t, seda l ngka l n SMA l RT memiliki sedikit perbeda l a l n perhitunga l n sa l a l t dila l kuka l n perhitunga l n ma l nua l l.

## REFERENCES
[1] T. S. Agustin, A. F. Boy, U. Fatimah, and S. Sitorus, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penerima Bantuan UMKM Dengan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ),” no. x, pp. 1–13.
[2] F.  R.  U.  Slamet  Riyanto,  Wina  Witanti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Modal  Usaha  Mikro  di Parongpong Menggunakan AHP,” IJIRSE Indones. J. Inform. Res. Softw. Eng. , vol. 1, no. 2, pp. 87–95, 2021.
[3] A.  Solihin  Sopandi,  D.  Gustian,  F.  Sembiring,  M.  Muslih,  and  N.  Destria  Arianti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima Bantuan Sosial Tunai Menggunakan Metode Topsis,” J. Rekayasa Teknol. Nusa Putra , vol. 8, no. 1, pp. 1–9, 2021, doi: 10.52005/rekayasa.v8i1.101.
[4] O. Sihombing, S. Rawinder, G. SIlitonga, A. Yohan, W. Riska, and L. Yonata, “, 2021 Revised Aug 20,” vol. 7, no. 2, pp. 191–195, 2021.
[5] P. N. S. Ipan Sugiana, Asep Id Hadiana, “Pengambilan Keputusan untuk Memilih UMKM yang Layak Mendapatkan Bantuan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Snestik , pp. 351–356, 2022.
[6] N. A. Rahayu, B. S. Ginting, and M. Simanjuntak, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Bantuan Program Sembako Menggunakan Metode Smart (Simple Multi Attribute Rating Technique) (Studi Kasus : Dinas Sosial Kota Binjai),” J. Sist. Inf. Kaputama , vol. 5, no. 1, pp. 63–74, 2021.
[7] Afsha Zahara, Samsudin, and M. Fakhriza, “Perbandingan Metode SMART, SAW, MOORA pada Pembangunan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Mitra Statistik,” J.  Comput.  Digit.  Bus. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  72–82,  2022,  doi: 10.56427/jcbd.v1i2.17.
[8] E. P. Sumantri and D. P. Utomo, “Penerapan Metode SMART Dalam SIstem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Rumah Layak Huni (Studi Kasus: Desa Menggala Teladan),” KOMIK (Konferensi … , vol. 5, pp. 129–135, 2021, doi: 10.30865/komik.v5i1.3661.
[9] B. Patnandi, D. Mustikasari, and I. Puji Astuti, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan Pelaku Usaha Mikro Untuk Umkm Menggunakan Algoritma Electre (Elimination and Choice Translation Reality),” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 6, no. 1, p. 115, 2022, doi: 10.26798/jiko.v6i1.480.
[10]  S. F. Pantatu and I. C. R. Drajana, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan UMKM Menggunakan Metode MAUT,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 2, pp. 317–325, 2022, doi: 10.32672/jnkti.v5i2.4207.
[11]  L. S. Pangestu, Y. Ardian, and W. Kuswinardi, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerimaan Bantuan Pinjaman Modal Usaha Kecil Menengah Dengan Metode Smart,” RAINSTEK  J. Terap. Sains Teknol. , vol. 1, no. 1, pp. 55–62, 2019, doi: 10.21067/jtst.v1i1.3114.
[12]  D.  Maulana,  D.  H. Tanjung,  S.  Informasi,  and U.  Potensi,  “Jurnal  InSeDS  (  Information  System  and  Data  Science  ) Penerapan Metode SMART Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan UMKM,” vol. 1, no. 2, 2023.
[13]  M. A. Manullang and H. Fahmi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Sepeda Motor Pada PT Adira Finance Medan  Menggunakan  Metode  SAW,” J.  Nas.  Komputasi  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  143–148,  2021,  doi: 10.32672/jnkti.v4i2.2834.
[14]  M.  F.  Penta,  F.  B.  Siahaan,  and  S.  H.  Sukamana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik Menggunakan Metode SAW pada PT. Kujang Sakti Anugrah,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 2, no. 3, pp. 185–192, 2019, doi: 10.36085/jsai.v2i3.410.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 285 − 293 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3003
[15]  P. Yunita, “Spk Pemilihan Bantuan Bedah Rumah Pada Kelurahan Purnama Menggunakan Metode Saw,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 4, no. 1, p. 57, 2019, doi: 10.14421/jiska.2019.41-06.
[16]  I. S. Putra, F. Ferdinandus, and M. Bayu, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Paket Pernikahan Dengan Metode Saw Berbasis Web,” CAHAYAtech , vol. 8, no. 2, p. 136, 2019, doi: 10.47047/ct.v8i2.50.
[17]  M.  T.  A.  Zaen,  B.  D.  Janiah,  and  S.  Fadli,  “PENERAPAN  METODE  SMART  DALAM  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  PEMBERIAN  SANKSI  PELANGGARAN  TATA  TERTIB  SISWA  (Studi  Kasus:  SMK  Negeri  1 Pujut),” J. Manaj. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, p. 63, 2021, doi: 10.36595/misi.v4i1.220.
[18]  N.  Thoyibah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Siswa  Baru  Menggunakan  Metode  SMART,” J.  Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 10, no. 2, pp. 232–240, 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i2.940.
[19]  N.  T.  Rahman  and  I.  N.  Kholifah,  “SMARTPHONE  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE  SMART  (  SIMPLE MULTY ATTRIBUTE RATING ),” vol. 10, no. 3, pp. 184–191, 2020.
[20]  H. Sibyan, “Implementasi Metode SMART pada Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Sekolah,” J. Penelit. dan Pengabdi. Kpd. Masy. UNSIQ , vol. 7, no. 1, pp. 78–83, 2020, doi: 10.32699/ppkm.v7i1.1055.