## JURNAL SPIRIT
225/E/KPT/2022
e-ISSN 2721-057X p-ISSN 2085-3092
SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN PESERTA LOMBA KOMPETENSI SISWA MENGGUNAKAN METODE SMART
Kurniawan Wahyu Haryanto 1) , Mukhamad Fatkhur Roji 2) , Mohamad Rizki Lazuardi 3) 1,2,3) Sistem dan Teknologi Informasi Institut Teknologi dan Bisnis Yadika Pasuruan, Indonesia Email : kurniawan.wahyu@stmik-yadika.ac.id 1) , fatkhur12021@itbyadika.ac.id 2) , mrzklazuardi@mhs.stmik-yadika.ac.id 3)
Naskah diterima: 10 Nopember 2023 ; Direvisi : 15 Nopember 2023 ; Disetujui : 15 Nopember 2023

## Abstrak
Kompetisi Kompetensi Siswa Sekolah Menengah Kejuruan (LKS SMK) merupakan rangkaian kegiatan yang diadakan  oleh  Dinas  Pendidikan.  SMK  Generasi  Madani  merupakan  salah  satu  SMK  yang  mengikuti kompetisi kompetensi siswa SMK. Proses seleksi peserta tidak dapat dibuktikan karena tidak ada kriteria yang pasti, sedangkan permasalahan lain yang muncul adalah tidak adanya kesempatan bagi seluruh mahasiswa untuk mengikuti kompetisi melalui seleksi yang lebih baik. Algoritma SMART merupakan algoritma yang digunakan  sebagai  teknik  pengambilan  keputusan  multi  kriteria  berdasarkan  teori bahwa  setiap  alternatif dari sejumlah kriteria mempunyai nilai dan setiap kriteria mempunyai bobot yang menggambarkan seberapa penting  alternatif  tersebut  dibandingkan  dengan  kriteria  lainnya.  Pembobotan  tersebut  digunakan  untuk menilai setiap alternatif sehingga diperoleh alternatif terbaik. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Peserta Kompetisi Kompetensi Siswa SMK Generasi Madani dengan Metode SMART.
Kata kunci: Kompetisi Kompetensi, Sistem Pendukung Keputusan, SMART.

## Abstract
Vocational High School Student Competency Competition (LKS SMK) is a series of activities held by the Education Office. SMK Generasi Madani is one of the vocational high schools participating in the vocational high school student competency competition. The selection process of the participants cannot be proven because there are no definite criteria, while the other problem that arises is the absence of opportunities for all students to participate in the competition by means of better selection. SMART algorithm is an algorithm used as a multi-criteria decision making technique based on the theory that each alternative of a number of criteria has values and each criterion has a weight that describes how important it is compared to other criteria. The weighting is used to assess each alternative in order to obtain the best alternative. The purpose of this study was to build a Decision Support System for the Selection of Competitors in the Student Competency Competition at SMK Generasi Madani using the SMART Method.
Keywords: Competency Competition , Decision Support System, SMART.

## PENDAHULUAN
Lomba  Kompetensi  Siswa  Sekolah Menengah Kejuruan (LKS SMK) merupakan  serangkaian  kegiatan  yang
diselengggarakan  oleh  Dinas  Pendidikan [1] [2]. SMK Generasi Madani adalah salah
satu sekolah menengah kejuruan yang ikut
berpartisipasi  dalam  lomba  kompetensi siswa sekolah menengah kejuruan tersebut.
Dalam  menemukan  potensi  yang  ada pada  siswa  SMK  Generasi  Madani,  pihak sekolah menilai kemampuan siswa melalui aktifitas  belajar – mengajar dimana  unsur kompetisi dalam seleksi tersebut tidak ada.
Kompetisi memliki fungsi untuk
memberikan  kesempatan  kepada  siswa lain  dalam  menunjukkan  potensinya  [3].
Proses  pemilihan  peserta  lomba  tidak
dapat  dibuktikan  kepastiannya  karena
tidak ada kriteria pasti, adapun
permasalahan  lain  yang  timbul  adalah
tidak  adanya  kesempatan  untuk  semua siswa dalam mengikuti lomba dengan cara seleksi yang lebih baik. Dari permasalahan pemilihan peserta lomba tersebut membutuhkan sistem yang dapat
memberikan  kesempatan  kepada  setiap siswa  untuk  terpilih  mengikuti  lomba berdasarkan  data  dari  setiap  siswa menggunakan algoritma SMART [4], [5].
Algoritma Simple Multi Attribute Rating
Technique (SMART)  merupakan  metode
pengambilan  keputusan  multi  kriteria yang  dikembangkan  oleh  Edward  pada tahun  1997  [6]  [7].  Teknik  pengambilan keputusan  multi  kriteria  ini  didasarkan pada  teori  bahwa  setiap  alternatif  terdiri dari  sejumlah kriteria  yang  memiliki  nilai dan  setiap  kriteria  memiliki  bobot  yang menggambarkan seberapa penting kriteria itu  dibandingkan  dengan  kriteria  lain  [8]. Pembobotan  ini  digunakan  untuk menilai setiap  alternatif  agar  diperoleh  alternatif terbaik [9].
Berdasarkan  uraian  di  atas,  maka penulis ingin merancang sistem pemilihan peserta lomba dengan judul “ Implementasi Metode  Smart  Untuk  Pemilihan  Peserta Lomba  Kompetensi  Siswa  Di  SMK Generasi  Madani”,  yang  nantinya  dapat memberikan  daftar  rekomendasi  siswa yang berhak mengikuti lomba berdasarkan data kriteria dari setiap siswa.

## METODE
2.1 Rancangan Penelitian
Rancangan penelitian adalah cara atau jalan  yang  ditempuh  sehubungan  dengan penelitian  yang dilakukan,  yang  memiliki langkah-langkah  yang  sistematis  dan terstruktur.  Dengan  menguasai  metode yang dipelajari penulis dapat memecahkan berbagai  masalah  penelitian,  namun  juga dapat  mengembangkan  bidang  keilmuan yang dipelajari. Selain itu, memperbanyak
penemuan  baru  yang  bermanfaat  bagi masyarakat sekitar dan dunia pendidikan.
Metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  metode  penelitian kuantitatif  yaitu  dengan  cara  mencari informasi  tentang  gejala  yang  ada, didefinisikan  dengan  jelas  tujuan  yang dicapai,  merencanakan  cara  pendekatan, mengumpulkan data sebagai bahan untuk membuat laporan [10] .
Langkah-langkah pada tahap
penelitian  antara lain sebagai berikut :
1. Identifikasi masalah
Merupakan  salah  satu  proses penelitian  paling  penting  diantara proses  lain,  yaitu  dengan  mencari permasalahan yang dihadapi agar dapat
memahami kondisi permasalahan yang ada [11].
2. Studi Pustaka dan Tinjauan Penelitian
Tahapan  ini  dilakukan  dengan mempelajari  literatur  yang  berkaitan dengan  sistem  pendukung  keputusan, pengembangan  aplikasi  yang  dapat membantu mempermudah dalam melakukan  pengambilan  keputusan dalam  menentukan  siswa  yang  berhak mengikuti  lomba  di  SMK  Generasi Madani [12] [13].
3. Pengumpulan Data
Tahapan  ini  dilakukan  dengan wawancara dengan pihak yang
bersangkutan untuk memperoleh
informasi  tentang  sistem  yang  berjalan dengan  observasi  pada  SMK  Generasi Madani.
4. Analisis sistem
Berdasarkan  hasil  pengumpulan data,  analisa  sistem  berjalan,  prosedur
yang  berjalan,  alternatif  pemecahan masalah. 5. Perancangan Sistem Berdasarkan hasil analisis, kemudian dilanjutkan dengan melakukan perancangan sistem untuk menggambarkan  sistem  untuk  dapat memenuhi  kebutuhan  yang  telah ditetapkan  [14].  Perancangan  antar muka  ( input-output )  dan  database MySQL [10]. Pemodelan yang digunakan  dalam  tahapan  analisis  ini adalah :
a. System Flow Diagram , menggambarkan  urutan – urutan dari  prosedur – prosedur  yang  ada
dalam sistem pendukung keputusan
pada SMK Generasi Madani [15].
b. Diagram konteks, merupakan gambaran  dari  suatu  sistem  atau program    yang  telah  ada  ataupun dari  suatu  sistem  baru  yang dikembangkan  secara  logika  tanpa mempertimbangkan lingkungan fisik dimana data tersebut mengalir.
c. DFD  Level  1,  menggambarkan sebuah lingkaran besar yang merupakan perwakilan dari lingkaran-lingkaran kecil yang ada di dalamnya.  DFD  level  1 merupakan
pemecahan dari diagram konteks.
d. Conceptual  Data  Model (CDM),
merupakan pemodelan yang dirancang dalam bentuk tabel - tabel tanpa  mencantumkan  tipe  data, tetapi  tetap  menggambarkan  relasi tiap-tiap tabel untuk di implementasikan  ke  dalam database [16]. e. Physical Data Model (PDM), merupakan  pemodelan  data  yang merepresentasikan  struktur  data seperti  yang  ada  pada  skema  basis data relasional [17]. f. Perancangan antarmuka / User Interface. 6. Pengkodean Pada tahap ini dilakukan
pengkodean  ( coding )  berdasarkan  hasil analisis  dan  perancangan  sistem  ke dalam  bahasa  pemograman  yang digunakan  yaitu  PHP  dan  berupa aplikasi Sublime Text yang dihubungkan dengan database MySQL [18] [19].
7. Implementasi / Percobaan
Implementasi  dalam  tahap  dibawah ini akan dilakukan implementasi sistem informasi pemasaran diantaranya :
a. Membangun Sistem
Dalam  tahap  ini  sistem  pendukung keputusan  pada  SMK  Generasi Madani , dirancang dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL .
b. Menguji Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses pengujian  atau testing terhadap sistem  pendukung  keputusan  dan melakukan  pengenalan  terhadap sistem  pengelolaan  itu  sendiri  [20]. Dalam  hal  ini  sistem  pendukung keputusan yang ada ini diuji. Untuk pengujian  sistem  penjualan  berbasis web dilakukan  dengan  metode blackbox  testing dan  melihat output - nya  apakah  sesuai  dengan  sistem yang diharapkan [20].
2.2 Variabel Penelitian Pada  penelitian  ini  terdapat  variabel
yang  digunakan  dalam  penelitian  ini
antara lain:
1) Nilai Akademik
2) Nilai Kejuruan
3) Nilai Praktek
4) Peringkat Rangking Kelas

## 2.3 Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data merupakan cara-cara yang dilakukan untuk memperoleh data dan keterangan- keterangan  yang  diperlukan  dalam penelitian  [21].  Cara  pengumpulan  data dalam penelitian ini yaitu [22]:
a. Observasi,  yaitu  memperoleh  data dengan melakukan pengamatan
langsung pada SMK Generasi Madani. b. Wawancara, yaitu pengumpulan data
dengan melakukan wawacara langsung kepada pihak SMK Generasi Madani  untuk  menemukan  masalah
dan solusi yang diharapkan.
c. Studi  Pustaka,  yaitu  membaca, mempelajari buku-buku literatur yang berhubungan  dengan  penelitian  yang bersumber  dari  buku  cetak  maupun
internet.
2.4 Analisis Data
1. Flowchart
Flowchart  menjelaskan  tentang alur  proses  dimasukkannya  data, diproses data menggunakan algoritma SMART hingga menghasilkan  daftar  rekomendasi dalam  sistem  yang  akan  dibangun sebagai berikut [23].
Gambar 2. Flowchart Metode SMART
2. System Flow Diagram System flow diagram menggambarkan urutan – urutan dari prosedur – prosedur yang ada dalam sistem  pendukung  keputusan  pada SMK  Generasi  Madani  . System  flow diagram  pada  penelitian  ini  adalah sebagai berikut.
a. Kelola Data User Gambar 3. System flow kelola data user b. Kelola Data Siswa Gambar 4. System flow kelola data siswa c. Kelola Data Kriteria
Gambar 5. System flow kelola data kriteria
d. Kelola Data Penilaian
Gambar 6. System flow kelola data penilaian e. Lihat Hasil Rekomendasi
Gambar 7. System flow lihat hasil rekomendasi
3. Diagram Konteks Diagram  konteks  memiliki  fungsi memetakan model lingkungan (menggambarkan  hubungan  antara entitas  luar,  masukan  dan  keluaran sistem), yang direpresentasikan dengan  lingkaran  tunggal  yang mewakili keseluruhan system [24].

## Gambar 8. Diagram konteks

## 4. DFD Level 1
DFD  Level  1  menggambarkan sistem  sebagai  jaringan  kerja  antara fungsi  yang  berhubungan  satu  sama lain dengan aliran dan penyimpanan data [25].

## Gambar 9. DFD Level 1
5. Conceptual Data Model (CDM)
Conceptual  Data  Model (CDM)
berfungsi  sebagai  alat  komunikasi antar basis data, desaigner, dan analis [26].
Gambar 10. Conceptual Data Model (CDM)
6. Physical Data Model (PDM) Physical Data Model (PDM) memodelkan struktur fisik dari suatu basis data yaitu merupakan gambaran  secara  detail  suatu  basis
data dalam bentuk fisik [27].
Gambar 11. Physical Data Model (PDM)

## 7. Validasi Aplikasi
Validasi  aplikasi  menggunakan pengujian  Kotak  Hitam  ( Black  Box Testing ).  Kotak  Hitam  ( Black  Box Testing) adalah  pengujian  yang dilakukan  hanya  mengamati  hasil eksekusi  melalui  data  uji  dan memeriksa fungsional dari perangkat lunak  [28]  [29].  Jadi,  pada  pengujian ini  melakukan  evaluasi software agar fungsionalitas proses input dan output dapat berjalan dengan baik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil Implementasi Sistem
Berdasarkan  rancangan  yang  telah dirancang  oleh  penulis  pada  bab ataupun sub  bab  sebelumnya,  perancangan  sistem tersebut  kemudian  masuk  ke  tahap implementasi sistem. Berikut ini merupakan hasil dari implementasi sistem yang telah dirancang dalam penelitian ini :

## 1. Halaman Login
Pada  halaman  login,  user  perlu memasukkan username dan password  agar  dapat  masuk  ke dalam  sistem.  Tiap – tiap  username memiliki role yang  berbeda – beda,
dan  tiap role dapat  mengakses  fitur yang  berbeda.  Ada  tiga role pada sistem antara lain : Admin, Guru, dan
Kepala Sekolah.

## Gambar 12. Halaman Login

## 2. Halaman Dashboard
Halaman dashboard merupakan
tampilan  awal  sistem  setelah  user berhasil melakukan proses login ada form login . Pada halaman dashboard,
sistem menyediakan beberapa menu ataupun  fitur  yang  dapat  diakses
tergantung  dari role user  yang melakukan login.
Gambar 13. Halaman Dashboard Admin
Gambar 14. Halaman Dashboard Guru
Gambar 15. Halaman Dashboard Kepala Sekolah

## 3. Halaman User
Halaman user merupakan  fitur yang dapat diakses oleh user dengan role admin. Halaman user menampilkan daftar semua
pengguna  sistem  dengan  nama,
email , username ,  dan role para pengguna. Pada halaman daftar user juga  disertai  dengan  fitur  “Tambah User ”  dan  juga  fitur  lainnya  seperti “ Edit ”  dan  “Hapus”  yang  terdapat pada  masing-masing  data user yang dapat dikelola oleh admin.
4. Halaman Siswa
Halaman  siswa  merupakan  fitur
yang dapat diakses oleh user dengan role admin. halaman siswa
menampilkan  daftar  semua  siswa dengan  NIS,  nama  siswa,  tanggal lahir,  dan  jenis  kelamin.  Pada halaman  siswa  juga  disertai  dengan fitur “Tambah Siswa” dan juga fitur lainnya  seperti  “ Edit ”  dan  “Hapus” yang  terdapat  pada  masing-masing data siswa.
Gambar 17. Tampilan halaman siswa

## 5. Halaman Kriteria
Halaman kriteria merupakan fitur yang dapat diakses oleh user dengan
role admin. Halaman kriteria menampilkan  semua  data  kriteria  - kriteria  yang  digunakan  sebagai parameter penilaian pemilihan peserta lomba kompetensi siwa yang ditetapkan oleh admin. Pada halaman daftar kriteria, terdapat fitur
“Tambah  Kriteria”,  “Subkriteria”,
“ Edit ”,  dan  “Hapus”  seperti  yang terlihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 18. Tampilan halaman kriteria
“Subkriteria” merupakan submenu dari halaman kriteria yang
digunakan untuk memasukkan rentang  penilaian  dari  tiap – tiap kriteria  yang  ada.  Saat  admin memilih  fitur  “Subkriteria”  yang
terdapat dimasing-masing data kriteria,  admin  akan  dialihkan  ke
halaman subkriteria.
Gambar 19. Tampilan halaman subkriteria

## 6. Halaman Penilaian
Halaman  penilaian  merupakan fitur  yang  dapat  diakses  oleh  user dengan role guru. halaman penilaian siswa  tersebut,  guru  dapat  memilih siswa  yang  akan  dijadikan  sebagai kandidat  peserta  lomba  kompetensi siswa, dimana para kandidat peserta lomba  kompetensi  siswa  tersebut
akan diseleksi oleh sistem berdasarkan  kriteria-kriteria  yang telah ditentukan sebelumnya sehingga  akhirnya  sistem  berhasil
menentukan  siswa-siswa  terbaik yang akan dijadikan sebagai peserta lomba  kompetensi  siswa  sekolah menengah  kejuruan  (LKS  SMK).
Pada  halaman  penilaian  siswa  juga
disertai  dengan  fitur  “Tambah
Penilaian”  dan  juga  fitur  lainnya seperti  “ Edit ”  dan  “Hapus”  yang terdapat  pada  masing-masing  data penilaian siswa.

## Gambar 20. Tampilan halaman penilaian

## 7. Halaman Lihat Hasil Rekomendasi
Halaman  lihat  hasil  rekomendasi
merupakan fitur yang dapat diakses
oleh  user  dengan role guru  dan role kepala  sekolah.  Pada  halaman tersebut,  guru  dan  kepala  sekolah dapat  melihat  hasil  rekomendasi siswa  peserta  lomba  kompetensi yang  telah  ditentukan  oleh  sistem
pendukung  pengambilan  keputusan dengan menggunakan metode
SMART.  Hasil  tersebut  berupa
urutan  perangkingan  yang  diawali oleh  siswa  yang  paling  mendekati kriteria yang telah ditetapkan.
Gambar 21. Hasil perangkingan rekomendasi siswa peserta lomba pada halaman lihat hasil rekomendasi

## 3.2 Hasil Implementasi SMART

## Gambar 22. diagram alir algoritma SMART
Pembahasan untuk setiap langkah dari diagram  alir  algoritme  SMART  pada Gambar  22  dapat  dijelaskan  sebagai berikut:
1. Menentukan  nilai  parameter  pada algoritme SMART yaitu alternatif, bobot kriteria  dan  nilai  kriterianya.  Berikut
adalah  data  yang  akan  digunakan dalam  perhitungan  SMART  pada
penelitian ini: Tabel 1. Data Alternatif No Alternatif Kode 1 Siti Rahma A1 2 Itasia Nuryanti A2 3 Agung Mulyadi A3 4 Hanifah Pratiwi A4 Tabel 2. Data Bobot Kriteria No Kriteria Kode  Bobot Tipe 1 Nilai Akademik C1 20% Benefit 2 Nilai Kejuruan C2 30% Benefit 3 Nilai Praktek C3 35% Benefit 4 Rangking Kelas C4 15% Cost Tabel 3. Nilai Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 60 80 80 4 A2 80 80 80 2 A3 80 80 80 3 A4  100  100 80 1 2. Melakukan  inisialisasi  nilai  kriteria pada setiap alternatif dengan
mengubahnya  sesuai  dengan  rentang nilai  yang  telah  ditentukan.  Berikut adalah rentang penilaian untuk masing- masing  kriteria  dan  hasil  penilaian
kriteria untuk setiap alternatif :
Tabel 4. Penilaian kriteria nilai akademik Kriteria Bobot Penilaian 0-39 1 40-57 2 58-64 3 65-84 4 85-100 5 Tabel 5. Penilaian kriteria kejurusan Kriteria Bobot Penilaian 0-39 1 40-57 2 58-64 3 65-84 4 85-100 5
Tabel 6. Penilaian kriteria praktek Kriteria Bobot Penilaian 0-39 1 40-57 2 58-64 3 65-84 4 85-100 5 Tabel 7. Penilaian kriteria rangking kelas Kriteria Bobot Penilaian 1 1 2-3 2 4-5 3 Tabel 8. Penilaian kriteria untuk tiap alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 A1 3 4 4 3 A2 4 4 4 2 A3 4 4 4 2 A4 5 5 4 1 3. Menghitung  normalisasi  nilai  kriteria dan  bobot  kriteria  untuk  digunakan pada perhitungan nilai utility.
Perhitungan  normalisasi  dilakukan untuk  masing-masing  kriteria.  Berikut adalah  perhitungan  normalisasi  nilai kriteria :
Tabel 9. Normalisasi nilai kriteria C1 C2 C3 C4 A1  0.369274  0,468165  0,5  0,707107 A2  0,492366  0,468165  0,5  0,471405 A3  0,492366  0,468165  0,5  0,471405
A4  0,615457  0,585206  0,5  0,235702
Kemudian  berikut  ini  merupakan perhitungan normalisasi bobot kriteria :
Tabel 10. Normalisasi bobot kriteria Kriteria C1 C2 C3 C4 Bobot 0,2 0,3 0,35 0,15 Normalisasi Bobot 0,2 0,3 0,35 0,15 Tipe Kriteria Benefit Benefit  Benefit  Cost
4. Menghitung  nilai  utility  dengan menggunakan nilai normalisasi kriteria
pada setiap alternatif.
Tabel 11. Hasil perhitungan nilai utility
C1  C2  C3  C4 A1 0 0 0 0 A2  0,5 0 0 0,5 A3  0,5 0 0 0,5 A4 1 1 0 1 5. Menghitung nilai akhir dengan menjumlahkan  semua  kriteria  pada hasil  perhitungan  nilai  utiliy  untuk setiap alternatif. Menghitung nilai akhir
untuk  setiap  alternatif  menggunakan nilai utility dan bobot kriteria yang telah dinormalisasi.
Tabel 12. Hasil perhitungan nilai akhir
Total A1 0 A2 0,175 A3 0,175 A4 0,65
6. Melakukan  perangkingan  berdasarkan nilai akhir. Alternatif dengan nilai akhir tertinggi akan diberi peringkat pertama sedangkan alternatif dengan nilai akhir terendah akan diberi peringkat terakhir. Perangkingan  akan  dilakukan  dengan menggunakan  nilai  hasil  perhitungan nilai akhir. Alternatif dengan nilai akhir
tertinggi akan diberi peringkat pertama sedangkan alternatif dengan nilai akhir terendah akan diberi peringkat terakhir.
Tabel 13. Perangkingan berdasarkan nilai akhir
C1 C2 C3 C4 Nilai Akhir Rang king A1 60 80 80 4 0 4 A2 80 80 80 2 0,175 2 A3 80 80 80 3 0,175 2 A4 100 100 80 1 0,65 1 7. Mengembalikan alternatif terbaik.
Berdasarkan  hasil  perangkingan  pada Tabel  13.  Dapat  disimpulkan  bahwa alternatif  terbaik  yang  mendapat rangking  satu  berada  pada  alternatif keempat  yaitu  siswa  bernama  Hanifah Pratiwi.

## 3.3 Pengujian
Setelah perancangan sistem diimplementasikan menjadi sebuah program, program tersebut akan
memasuki tahap pengujian sistem dengan menggunakan  Black-box  Testing  untuk diuji  fungsionalitasnya  apakah  sudah sesuai  dengan  apa yang  diharapkan,  atau bahkan  belum  sesuai  dengan  apa  yang diharapkan dengan dilakukannya penelitian ini. Pengujian sistem dilakukan secara menyeluruh per menu atau fitur. :

## 3.4 Evaluasi Pengujian
Berdasarkan  pengujian  yang  telah dilakukan  pada  Sistem  Pendukung Pengambilan Keputusan Pemilihan Peserta Lomba  Kompetensi  Siswa  Menggunakan Metode SMART di SMK Generasi Madani, hasil pengujian menunjukan bahwa setiap
halaman  dan  fitur-fitur  pada  sistem  yang telah dirancang bangun berfungsi dengan baik dan sesuai dengan yang diharapkan.

## PENUTUP

## 4.1 Kesimpulan
Penelitian  yang  dilakukan  berhasil menghasilkan  sebuah  sistem  pendukung pengambilan keputusan pemilihan peserta lomba kompetensi siswa di SMK Generasi Madani.  Pengujian  sistem  yang  telah dilakukan  menunjukan  bahwa  setiap halaman  dan  fitur-fitur  pada  sistem  yang telah dirancang bangun berfungsi dengan baik  dan  sesuai  dengan  yang  apa diharapkan.  Sistem  yang  dirancang bangun mampu merekomendasikan kandidat peserta lomba kompetensi siswa di  SMK  Generasi  Madani  dalam  bentuk perangkingan  secara  berurut,  dimana siswa yang paling mendekati kriteria yang telah  ditentukan  berada  diurutan  paling atas.  Sedangkan  siswa  yang  paling  jauh dari kriteria yang telah ditentukan berada diurutan paling bawah. Hasil rekomendasi dalam  bentuk  perangkingan  pada  sistem yang  dirancang  bangun  disertai  dengan kesimpulan  dalam  bentuk  penjelasan singkat terkait siswa yang berada diurutan paling  atas  dengan  siswa  yang  berada diurutan  paling  bawah.  Dengan  adanya sistem yang dihasilkan dalam penelitian ini mampu  mempermudah  pihak  SMK
Generasi  Madani  dalam  menentukan kandidat peserta lomba kompetensi siswa berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah ditentukan  secara  akurat,  efektif,  dan efisien.
4.2 Saran Adapun saran yang penulis harapkan untuk  penelitian  dimasa mendatang,  baik penelitian  dengan  permasalahan  yang sama  maupun  berbeda.  Beberapa  saran tersebut diantaranya :
1. Diharapkan  untuk  penelitian  terkait sistem  pendukung  keputusan  dimasa mendatang  dapat  menerapkan  metode lain.
2. Penulis  juga  berharap  pengembangan sistem pada penelitian dimasa
mendatang dengan menu ataupun fitur lain yang lebih lengkap, menarik, serta inovatif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Muqorobin, B. W. Yudanto, and D. Ridwanullah, “Pengabdian Sebagai Dewan Juri Lomba Kompetensi  Siswa  (LKS)  Web Technologies & IT Software Tingkat
Kota  Surakarta,” Budimas    J.
Pengabdi. Masy. , vol. 4, no. 1, pp. 1 – 10, 2022, doi: 10.29040/budimas.v4i1.4915. [2] B.  Andika,  H.  Winata,  and  R.  I. Ginting, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Duta Sekolah  untuk  Lomba  Kompetensi Siswa Menggunakan Metode
Elimination  Et  Choix  Traduisant  la
Realite  (Electre),” J.  SAINTIKOM
(Jurnal  Sains  Manaj.  Inform.  dan Komputer) , vol. 18, no. 1, p. 47, 2019, doi: 10.53513/jis.v18i1.103.
[3] U.  Kanjuruhan,  M.  Adi,  Y. Firmansyah, A. Y. Firmansyah, and Y.  S.  Dwanoko,  “Implementasi Metode Smart Pada Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan Siswa  Berprestasi  Di  Smp  Negeri  4 Kepanjen,” Semin.  Nas.  FST ,  vol.  2,
pp. 2622 – 1209, 2019.
[4] T. Magrisa, K. D. K. Wardhani, and

## M. R. A. Saf, “Implementasi Metode
SMART  pada  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Kegiatan Ekstrakurikuler untuk Siswa SMA,”
Inform.  Mulawarman    J.  Ilm.  Ilmu Komput. ,  vol.  13,  no.  1,  p.  49,  2018, doi: 10.30872/jim.v13i1.648.
[5] P.  W.  Astuti,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Kegiatan Ekstrakurikuler  Dengan  Metode Smart  Pada  Mas  Pab  1  Sampali,”
Pelita Inform. Budi Darma , vol. 9, no.
2, pp. 166 – 170, 2015.
[6] “View  of  Sistem  Pendukung
Keputusan  Kelayakan  Penerimaan Bantuan  Pinjaman  Modal  Usaha Kecil  Menengah  Dengan  Metode Smart.pdf.” . [7] F. Syakti and B. Tujni, “Implementasi Simple Multi Attribute  Rating  Technique  Dalam Pemilihan  Minat  Ekstrakurikuler Siswa,” J. Inform. , vol. 20, no. 1, pp. 1 – 12, 2020, doi: 10.30873/ji.v20i1.1738. [8] A. Sonita and K. Kunci, “Penerapan Simple MultiAattribute Rating Technique  pada  Sistem  Pendukung Penjualan  Batu  Split  menggunakan PHP  dan  SQL  PENERAPAN SIMPLE MULTI ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE PADA SISTEM PENDUKUNG PENJUALAN BATU SPLIT MENGGUNAKAN PHP DAN SQL,” J. Media Infotama , vol. 17, no. 2, p. 40, 2021.
[9] A.  J.  Nasution,  “Sistem  Pendukung
Keputusan  Menggunakan  Metode Simple  Multi  Attribute  Rating Techinuqe  (Smart)  Untuk  Penilaian Kinerja  Karyawan  Pada  Pt.  Trans Engineering  Sentosa,” J.  Pelita Inform. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  143 – 148, 2019.
[10]  E.  Dwiyani,  S.  Mukodimah,  and  F. Paper, “International Journal
Information  System  and  Computer Science  (  IJISCS  )  MOBILE-BASED APPLICATIONS DETERMINATION  OF  NETWORK COMPUTER  TECHNIQUES  FOR
VOCATIONAL COMPETENCE TESTS OF VOCATIONAL SCHOOL
OF,” pp. 36– 42.
[11]  N.  E.  Helwig,  S.  Hong,  and  E.  T. Hsiao-wecksler, No 主観的健康感を 中心とした在宅高齢者における 健
康関連指標に関する共分散構造分析
Title . .
[12] S.  Sunarti,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Promosi  Jabatan Menggunakan  Metode  SMART (Simple  Multi  Attribute  Rating Technique),” JOINS  (Journal  Inf. Syst. , vol. 5, no. 2, pp. 192 – 199, 2020, doi: 10.33633/joins.v5i2.3616.
[13]  M.  F.  Roji  and  M.  Alamsyah, “System  Pendukung  Keputusan Diagnosa
Penyakit
Lambung
Menggunakan  Metode  Cbr,” Spirit , vol.  15,  no.  1,  pp.  49 – 56,  2023,  doi: 10.53567/spirit.v15i1.286. [14]  W. Kusnawati, Ijah, Gusti Budiadyana, Karnawi Kamar, “Analisa Dan Perancangan Sistem,”
Karakteristik Sist. , vol. 2, no. 18, pp. 1 – 10, 2017.
[15] F. Soufitri, “Perancangan Data Flow Diagram  Untuk  Sistem  Informasi Sekolah (Studi Kasus Pada Smp Plus Terpadu),” Ready Star , vol. 2, no. 1, pp. 240 – 246, 2019.
[16]  N.  Ginantra, Basis  Data:  Teori  dan Perancangan.  Yayasan  Kita  Menulis . 2020.
[17] S.  Systems,  “Database  Models,” 2023.
[18]  L.  T.  Akhir, Final  Project  Decision Support System for Selection of Majors Using Weighted Product Algorithm in Generasi  Madani  Vocational  High School Bogor , no. November. 2021.
[19] I.  M.  A.  Santosa,  “Implementasi Metode Smart Pada Aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan
Sekolah  Paud,” J.  Sist.  dan  Inform. , vol. 12, no. 1, pp. 157 – 167, 2017.
[20]  Y.  F.  Achmad  and  A.  Yulfitri,
“Pengujian Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Black Box
Testing  Studi  Kasus  E-Wisudawan Di Institut Sains Dan Teknologi Al- Kamal,” J. Ilmu Komput. , vol. 5, p. 42,
2020.
[21]  Ardiansyah,  Risnita,  and  M.  S.
Jailani, “Teknik Pengumpulan Data
Dan  Instrumen  Penelitian  Ilmiah Pendidikan Pada Pendekatan Kualitatif dan Kuantitatif,” J. IHSAN J. Pendidik. Islam , vol. 1, no. 2, pp. 1 – 9, 2023, doi: 10.61104/ihsan.v1i2.57.
[22]  K. W. Haryanto and M. Bakhruddin,
“Sistem  Informasi  Tata  Naskah Dinas  Elektronik  Di  Instansi Kecamatan Pandaan Dan Pemerintah  Desa  Menggunakan Metode Waterfall,” Spirit , vol. 13, no. 2, pp. 2 – 6, 2021, doi: 10.53567/spirit.v13i2.211. [23]  M. Guntur and R. Yanto, “Penerapan  Metode  SMART  untuk Seleksi Kelayakan Penerima Bantuan  Pengembangan  Usaha Pangan  Masyarakat,” Telematika , vol. 12, no. 2, pp. 149 – 159, 2019, doi:
10.35671/telematika.v12i2.826.
[24] S. Assani and Hermanto, “E -Sampah
Sebagai  Salah  Satu  Wujud  Smart Village; Study Analisa dan Perancangan,” J. IKRAITH- INFORMATIKA ,  vol.  5,  no.  3,  pp.
169 – 177, 2021. [25]  S. M. Wibowo and A. I. Nurhidayat, “Rancang Bangun Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan Laptop Terbaik Menggunakan Metode  Simple  Multi  Attribute
Rating  Technique  Berbasis  Web,” J. Manaj. Inform. , vol. 11, no. 1, pp. 1 – 10, 2020.
[26]  E.  D.  Afriansya  and  A.  W.  Utami, “Sistem  Pendukung  Keputusan Perekrutan  Karyawan  Berbasis Website  Dengan  Menggunakan Metode  Fuzzy  Tsukamoto  dan Metode SMARTER (Studi Kasus PT Tekno  Mandala  Kreatif),” J.  Emerg. Inf. Syst. Bus. Intell. , vol. 3, no. 4, pp. 119 – 127, 2022.
[27]  S.  S.  Putro,  E.  Rahmanita,  and  F.

## Khumairoh,  “Penerapan  Metode
Smart  Untuk  Seleksi  Peserta Turnamen  Pada  Cabang  Olahraga Bola Basket,” J. Simantec , vol. 7, no. 2, pp. 60 – 71, 2019, doi: 10.21107/simantec.v7i2.6691. [28]  Rutmeida Handayani Akar, “Literature Review: Kelebihan
Pengujian  Kotak  Hitam  (Black  Box Testing)  Pada  Pengujian  Perangkat
Lunak,” J. Widhyadharma , vol. 4, no. 1, 2021.
[29]  S.  Hendartie et  al. ,  “PENGUJIAN APLIKASI PENERIMAAN MAHASISWA BARU (PMB) STMIK
PALANGKARAYA MENGGUNAKAN  BLACK  BOX TESTING  (Testing  the  STMIK Palangkaraya New Student Admission Application Using Black Box  Testing),” J.  Sains  Komput.  dan Teknol. Inf. e-issn , vol. 5, no. 2, pp. 31 – 40, 2023.