## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2618

## Penerapan Metode SMART dalam Seleksi Penerima Bantuan Sosial Warga Masyarakat Terdampak COVID-19
Bambang  TJ  Hutagalung 1 , Elida  Tuti  Siregar 1 , Juanda Hakim Lubis 2,*
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Medan Area, Medan, Indonesia Email: 1 bambangtjh@gmail.com, 2 elidatuti87@gmail.com, 3 juandahakim@gmail.com Email Penulis Korespondensi: juandahakim@gmail.com
Abstrak −Perkumpulan  Wanita  (PW)  Tabita  menghadapi  kendala  dalam  menentukan  kriteria  yang  objektif  dalam menentukan warga masyarakat terdampak Covid-19 untuk bantuan sosial yang akan disalurkan agar tepat sasaran. Hal ini dikarenakan  tidak  adanya  sistem  yang  sistematis  dan  terukur  dalam  menentukan  warga  yang  layak  sebagai  penerima bantuan  sosial  tersebut.  Untuk  membantu PW Tabita  tersebut  maka perlu dibentuk suatu sistem yang mampu memberikan output  rekomendasi  pemilihan  warga  masyarakat  yang  paling  layak  s eb ag ai   p e nerima  bantuan  sosial.  Kriteria  pemilihan penerima  bantuan  sosial  merujuk pada pemenuhan beberapa unsur, yaitu : status pekerjaan, jumlah penghasilan perbulan, banyak  tanggungan,  status  tempat  tinggal,  Status  tarif  listrik,  peserta  asuransi,  dan  peserta  PKH  (Program  Keluarga Harapan). Metode Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART) adalah metode yang diterapkan dalam penelitian ini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penentuan bobot yang tepat pada setiap kriteria sangat mempengaruhi hasil perhitungan terhadap  rekomendasi  pemberian  bantuan  dana  sosial  bagi  masyarakat  terdampak  Covid-19.  Kemudian  agar  dapat memperoleh hasil yang lebih akurat maka perlu dilakukan uji validitas terhadap kriteria untuk memperoleh kriteria yang lebih tepat  sesuai  dengan  kebutuhan  seleksi  kelayakan  penerima  bantuan  dana  sosial  bagi  warga  masyakat  terdampak  Covid-19 dari PW Tabita.
Kata Kunci: Covid-19; Bantuan Sosial; Sistem Pendukung Keputusan; Simple Multi-Attribute Rating Technique
Abstract −The Tabita Women's Association (PW) faces obstacles in determining objective criteria in determining community members  affected  by  Covid-19  for  social  assistance  to  be  distributed  so  that  they  are  right  on  target.  This  is  due  to  the absence of a systematic and measurable system in determining which citizens are eligible as recipients of social assistance. To help PW Tabita, it is necessary to establish a system capable of providing output recommendations for the selection of the most appropriate community members as recipients of social assistance. The criteria for selecting social assistance recipients refer to the fulfillment of several elements, namely: employment status, monthly income, number of dependents, residence status,  electricity  tariff  status,  insurance  participants,  and  PKH  (Family  Hope  Program)  participants.  The  Simple  Multi- Attribute Rating Technique (SMART) method is a method applied in this research. The results showed that determining the appropriate weight  for  each  criterion  greatly influenced  the  results of the  calculation  of  the  recommendation for  providing social funds for people affected by Covid-19. Then in order to obtain more accurate results, it is necessary to test the validity of the criteria to obtain more precise criteria in accordance with the eligibility needs of receiving social funds for community members affected by Covid-19 from PW Tabita.
Keyword: Covid-19; Social Assistance; Decission Support System; Simple Multi-Attribute Rating Technique

## 1. PENDAHULUAN
Perkumpulan Wanita (PW)  Tabita  adalah  perkumpulan yang dibentuk di GKPI JK Pulo Brayan Medan dimana anggotanya  merupakan  wanita  yang  telah  menikah  yang  selalu  aktif  dalam  berbagai  kegiatan  sosial.  Kegiatan tersebut  dengan  melakukan  pengumpulan  dana  sosial,  baik  secara  pribadi,  membuat  suatu  event,  membuat proposal,  dan  lain  sebagainya.  Dana  sosial  ini  dihimpun  bertujuan  untuk  diberikan  bagi  warga  jemaat  yang kurang  mampu  secara khusus dan kepada masyarakat di sekitar gereja secara umum.
Sejak pandemi Covid-19 melanda dunia dan secara khusus melanda di Indonesia, tentu telah memberikan dampak  yang  sangat  luas  bagi  seluruh  warga  masyarakat  luas.  Secara  khusus  di  kota  Medan,  banyak  warga masyarat  yang  kehilangan  pekerjaan,  omset  (penghasilan)  menurun  drastis,  kebutuhan  meningkat,  dan sebagainya.  Oleh  karena  itu,  PW  Tabita  ingin  ikut  serta  mengambil  bagian  untuk  meringankan  beban  warga masyarakat di sekitar gereja walaupun berbeda latar belakang suku, ras, dan agama.
Warga    masyarakat   calon   penerima    bantuan   sosial    yang  t er da mp ak  C ov id -19  j umlahnya lebih banyak  dibandingkan  dengan  jumlah  bantuan  sosial  yang  tersedia.  Sedangkan  pemilihan  warga  masyarakat penerima bantuan  sosial tersebut   berdasarkan kriteria yang dimiliki oleh setiap Warga Calon Penerima  bantuan sosial.
Hal  ini  menjadi  masalah  yang  dihadapi  oleh  PW  Tabita  selaku  pemberi  bantuan  sosial,  dimana  harus melakukan  pemilihan  yang  spesifik,  terukur,  dan  akurat  supaya  tepat  sasaran  kepada  warga  masyarakat  yang ditargetkan.  Agar  membantu  pemilihan warga  masyarakat  penerima  bantuan  tersebut,  maka  perlu  dikembangkan suatu sistem yang memberikan rekomendasi warga masyarakat yang paling layak sebagai penerima bantuan sosial. Sistem yang dibangun ini dapat diaplikasikan dalam membantu PW Tabita untuk menentukan warga masyarakat yang  paling  layak  sehingga  dapat  mengurangi  rasa  kecewa  bagi  warga  masyarakat  yang  tidak  terpilih  untuk menerima bantuan sosial tersebut. Kriteria pemilihan warga masyarakat Warga Calon Penerima penerima bantuan sosial berdasarkan beberapa kriteria, yaitu: status pekerjaan, jumlah penghasilan perbulan, banyak tanggungan,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2618
status tempat tinggal, Status tarif listrik, peserta asuransi, dan peserta PKH (Program Keluarga Harapan).
Metode  dalam  menyelesaikan  permasalahan  pada  pengambilan  keputusan  memiliki  beberapa  jenis, diantaranya ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisant la Realite), metode AHP (Analytical Hierarch  Process), metode SMART (Simple Multi-Attribute Rating  Technique), metode  TOPSIS  (Technique for  Order  Preference by  Similarity  Ideal    Solution)  dan    metode    sistem    pengambil    keputusan    lainnya.    Sundari  dalam penelitiannya menggunakan metode ELECTRE dalam  menentukan  SNMPTN Jalur Undangan [1],  sedangkan Adelin  dalam  penelitiannya  menerapkan  metode  TOPSIS  dalam  memilih  kegiatan  UKM  (Usaha  Kegiatan Masyarakat)  yang paling  tepat  [2], sedangkan  Septiadi  dan  Sarmini  dalam  penelitiannya menggunakan  metode AHP untuk memilih kelayakan  pemberian kredit [3]. Namun, peneliti memilih menggunakan sistem pendukung keputusan  dengan  metode  SMART  (Simple  Multi-Attribute  Rating  Technique)  dalam  menyelesaikan permasalahan  yang  PW  Tabita  terkait  pemilihan  warga  masyarakat  penerima  bantuan  sosial  yang  tepat. Pemilihan  metode  ini  berdasarkan  pada  kesederhanaan  dan  fleksibelitas  yang  dimiliki  oleh  metode  SMART dalam memberikan keputusan pemilihan yang tepat [4]-[6].
Metode  SMART  merupakan  metode  pengambilan  keputusan  yang  bertujuan  untuk  mengumpulkan informasi  tentang  semua  data  yang  berkaitan  dengan  beberapa  atribut  (multi  atribut)  dan  beberapa  kriteria (multi  kriteria).  Parameter  ini  menggunakan  data  sebelum  dan  data  sesudah,  dari data tersebut akan dihasilkan klasifikasi dan keterkaitan antara data satu dengan data lainnya sehingga hasil akhir akan didapatkan solusi hasil terbaik [7]. Teknik pembuatan keputusan multi-atribut ini merupakan suatu prosedur perhitungan matematis yang membantu  pengambil  keputusan  dalam  mengevaluasi  dan  memeringkat  secara  otomatis  pada  banyak kemungkinan  alternatif.  Peran  seorang  pembuat  keputusan  sangat  penting,  khususnya  dalam  memilih  suatu solusi  yang  sesuai  dengan  tujuan  yang  telah  dirumuskan.  Setiap  pilihan  solusi  yang  dirumuskan  merupukan kumpulan  atribut  dan  setiap  atribut  memiliki  nilai-nilai.  Nilai  ini  yang  selanjutnya  akan  dirata-ratakan  dengan perbandingan  tertentu.  Setiap  atribut  memiliki  bobot  dengan  tujuan  untuk   mendeskripsikan   seberapa    krusial atribut  tersebut  dibandingkan  dengan  atribut  lain. Pemberian  bobot  dan  perangkingan  ini  digunakan  untuk menilai  setiap  pilihan  solusi  agar memperoleh preferensi terbaik dalam memecahkan  masalah yang dihadapi [8][9].
Hasil  dari  pengambilan  keputusan dari metode SMART  ini juga dapat mempermudah PW Tabita selaku pemberi  bantuan  sosial  dalam  menentukan  warga  masyarakat  sebagai  penerima  bantuan  sosial  yang  paling layak.  Hal ini sesuai dengan hasil penelitian Guntur dan Yanto yang menemukan bahwa metode SMART dalam melakukan  proses  perangkingan  terhadap  alternatif  kriteria  yang  telah  dipilih  sebagai  hasil  penilaian      yang didasarkan      pada      kebutuhan      pemilihan      kelayakan      penerima      bantuan  pengembangan  usaha  pangan masyarakat,  diantaranya  izin,  pengalaman  kegiatan  bisnis,  memiliki  Anggaran  Dasar  dan  Anggaran  Rumah Tangga, ada atau tidaknya mesin penggiling, serta luas gedung   penyimpanan   barang   [10].   Penelitian   sejenis juga    dilakukan    oleh    Nasution    pada  penelitiannya    dalam    melakukan    penilaian    kinerja    karyawan, menunjukkan    bahwa    metode  SMART  terbukti  cepat  dan  efisien  dalam  pengolahan  data,  serta  dapat memberikan hasil output informasi   dalam   bentuk  laporan   hasil   seleksi   karyawan   berprestasi   [11].   Sadly, dan    tim  penelitiannya  juga  menemukan  bahwa  metode  SMART  dapat  digunakan  dalam  meningkatkan pengambilan  keputusan  kelompok  dalam  pemilihan  vendor  yang  memenuhi  stakeholder.  Mereka  juga menemukan bahwa model SMART  yang digunakan dalam penelitian dapat mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk  pemilihan  vendor  dan  proses  pengambilan  keputusan  menjadi  lebih  sistematis  [12].  Namun  berdasarkan hasil  penelitian  di  atas,  output  dari  proses sistem  pendukung  keputusan  ini  tidak  dapat  dijadikan  sebagai  suatu keputusan  yang  wajib  digunakan,  hal  ini  dikarenakan  sistem  pengambilan  keputusan  (SPK)  hanyalah  suatu sistem pemberi alternatif keputusan, sedangkan pihak pengambil keputusan tetap memegang kuasa penuh dalam pengambilan  keputusan,  sehingga  melalui  penggunaan  metode  SMART  sebagai  metode  pengambil  keputusan dapat menghemat  waktu (efisiensi waktu) serta memberikan bantuan kepada pihak pengambil keputusan dalam menentukan keputusan terbaik.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode SMART
Berikut langkah-langkah dalam proses metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART), yaitu: 1. Langkah 1 : Menentukan jumlah kriteria.
2. Langkah 2 : sistem secara default memberikan skala 0 – 100 berdasarkan prioritas yang diinputkan kemudian dilakukan normalisasi.
𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 = 𝑤 𝑗 ∑ 𝑤 𝑗 (1)
Keterangan w j : bobot suatu kriteria ∑ 𝑤 j : total bobot semua kriteria
3. Langkah 3 : memberikan nilai kriteria untuk setiap alternatif.
4. Langkah 4 : hitung nilai utility untuk setiap kriteria.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2618
u i (a i ) = 100 = (Couti−Cmin)
(Cmax−Cmin) % (2)
Keterangan : u i (a i ) : nilai utility kriteria ke 1 untuk kriteria ke-i Cmax : nilai kriteria maksimal Cmin : nilai kriteria minimal Cout I : nilai kriteria ke-i
5. Langkah 5 : hitung nilai akhir setiap kriteria atau masing – masing. u i (a i ) = ∑ 𝑊𝑗𝑈𝑖(𝑎𝑖) 𝑚 𝑗=1 (3)

## 2.2 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini    menerapkan  sistem  pendukung  keputusan    dengan  metode    Simple  Multi-Attribute  Rating Technique  (SMART).  Metode  SMART  memanfaatkan  proses  pengukuran  multi-kriteria  yang  menghasilkan pemeringkatan terhadap pengukuran terbaik sesuai dengan nilai saran yang diberikan [12]. Metode ini merupakan metode pengambil keputusan yang didasarkan pada ide bahwa setiap solusi pilihan terdiri dari sejumlah indikator yang  memiliki  nilai-nilai  dan  setiap  indikator  tersebut  memiliki  bobot  yang  memberikan  gambaran  sejauh mana  esensial  indikator  tersebut  dipadankan  dengan  indikator  lainnya.  Pemberian  bobot  ini  digunakan  untuk menilai setiap alternatif agar diperoleh alternatif yang terbaik [7], [13]. Prosedur penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1 berikut:
Analisis Masalah
Identifikasi dan Rumusan Masalah
Analisis Data                                           1. Data Warga Masyarakat terdampak Covid-19 2. Data Kriteria Warga Masyarakat
Penggunaan Metode SMART Pembuatan Aplikasi Seleksi
Analisis Hasil Penggunaan Aplikasi                        Nilai Rekomendasi Penerima Bantuan Sosial
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penentuan  penerima  bantuan  sosial  dari  PW  Tabita,  memiliki  kriteria  –  kriteria  setiap  pegawai,  adapun kriteria yaitu  status pekerjaan, jumlah penghasilan perbulan, banyak tanggungan, status tempat  tinggal,  status tarif  listrik,  peserta  asuransi,  dan  peserta  PKH  (Program  Keluarga  Harapan).  Adapun  Proses  dalam  penentuan penerima  bantuan  sosial  dilakukan  dengan  memberikan  bobot  kriteria,  data  warga  masyarakat,  data  warga masyarakat penerima bansos, sampai detail perangkingan.

## 3.1 Penerapan Metode SMART
1. Menentukan  Jumlah  Kriteria,  Sub-Kriteria,  Interval  Sub-Kriteria,  dan  Memberikan  nilai  setiap kriteria
Kriteria, sub-kriteria dan interval sub-kriteria yang digunakan dalam penentuan penerima bantuan sosial kepada warga masyarakat terdampak Covid-19 dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Kriteria, Sub-Kriteria dan Interval Sub-Kriteria dan Nilai Utility
Kriteria Sub-Kriteria Interval Sub-Kriteria Nilai Utility Status Pekerjaan Sangat Memenuhi Pekerjaan Tidak Tetap (Hanya Suami atau Istri) 100 Memenuhi Pekerjaan Tidak Tetap (Suami dan 80

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2618
Istri) Cukup Memenuhi Pekerjaan Tetap (Hanya Suami atau Istri) 60 Kurang Memenuhi Pekerjaan Tetap ( Suami dan Istri) 40 Penghasilan Perbulan Sangat Memenuhi Di bawah Rp 1.000.000,- 100 Memenuhi Antara Rp 1.000.000,- s/d Rp 2.000.000,- 80 Cukup Memenuhi Antara Rp 2.000.000,- s/d Rp 3.000.000,- 60 Kurang Memenuhi Di atas Rp 3.000.000,- 40 Banyak Tanggungan Sangat Memenuhi Lebih dari 5 orang 100 Memenuhi Antara 3 s/d 5 orang 80 Cukup Memenuhi Antara 1 s/d 2 orang 60 Kurang Memenuhi 0 orang (Tidak ada tanggungan ) 40 Status tempat tinggal Sangat Memenuhi Sewa 100 Memenuhi Menumpang 80 Cukup Memenuhi Milik sendiri 60 Status tarif listrik Sangat Memenuhi Tidak 100 Memenuhi Iya 60 Peserta Asuransi Sangat Memenuhi Listrik bersubsidi 100 Cukup Memenuhi Listrik tidak bersubsidi 60 Peserta PKH Sangat Memenuhi Tidak 100 Cukup Memenuhi Ya 60

## 2. Memberikan Pembobotan Kriteria dan  Normalisasi Bobot Kriteria
Pembobotan  nama  kriteria  dilakukan  dengan  memberikan  nilai  antara  0  –  100  sesuai  dengan  kepentingan  dari masing  –  masing  kriteria.  Bobot  dari  masing  –  masing  kriteria  yang  sudah  diperoleh  akan  dinormalisasikan. Normalisasi dilakukan dengan membagi bobot suatu kriteria yang diperoleh dengan total bobot semua kriteria. Pembobotan Kriteria dan Normalisasi Bobot Kriteria ini dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Pembobotan Kriteria dan Normalisasi Bobot Kriteria
No. Nama Kriteria Nilai Kriteria Bobot Normalisasi (Wj) 1 Status Pekerjaan 80 0.2 2 Jumlah penghasilan perbulan 70 0.175 3 Banyak  tanggungan 60 0.15 4 Status tempat tinggal 40 0.1 5 Status tarif listrik 50 0.125 6 Peserta Asuransi 40 0.1 7 Peserta PKH (Program Keluarga Harapan) 60 0.15 Jumlah 400 1.00

## 3. Hitung Bobot Nilai Utility Setiap Kriteria Masing – Masing.
Adapun contoh  dari  penilaian terhadap  warga masyarakat  calon  penerima  bantuan sosial ditampilkan ke dalam bentuk tabel. Nilai utility keluarga warga masyarakat yaitu Kel. Suherianto, Kel. Sarinem, dan Kel. Ny. Tobing br Tambunan  untuk setiap masing – masing kriteria dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Nilai Utility Warga Calon Penerima Bantuan Sosial No. Nama Pegawai Sub-kriteria Interval sub-kriteria Nilai Utility 1 Kel. Suherianto Status Pekerjaan Pekerjaan Tidak Tetap (Hanya Suami atau Istri) 100 Jumlah penghasilan perbulan Rp 3.500.000,- 60 banyak tanggungan 5 orang 100 Status tempat tinggal Sewa 100 Status tarif listrik Subsidi 100 Peserta asuransi Tidak 100 Peserta PKH Ya 60 2 Kel. Sarinem Status Pekerjaan Pekerjaan Tetap (Suami dan Istri) 60 Jumlah penghasilan perbulan Rp 1.000.000,- 100 banyak tanggungan 0 orang 60 Status tempat tinggal Milik sendiri 60

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2618
No. Nama Pegawai Sub-kriteria Interval sub-kriteria Nilai Utility Status tarif listrik Tidak Subsidi 60 Peserta asuransi Ya 60 Peserta PKH Ya 60 3 Kel. Ny. Tobing br Tambunan Status Pekerjaan Pekerjaan Tidak Tetap (Hanya Suami atau Istri) 100 Jumlah penghasilan perbulan Rp 700.000,- 100 banyak tanggungan 5 orang 100 Status tempat tinggal Menyewa 100 Status tarif listrik Subsidi 100 Peserta asuransi Tidak 100 Peserta PKH Ya 60
Adapun    proses  perhitungan  nilai utilit y  penentuan  warga  masyarakat  sebagai  warga  masyarakat  calon penerima bantuan sosial berdasarkan contoh tabel di atas maka berikut ini adalah proses perhitungannya.
Perhitungan Nilai Utility Kel. Suherianto a.) Status Pekerjaan = ((100 - 40)/(100-40))*100 = 1 b.) Jumlah penghasilan perbulan = ((40 - 40)/(100-40))*100 = 0 c.) Banyak tanggungan = ((80 - 60)/(80-60)*100 = 1 d.) Status tempat tinggal = ((100 - 60)/(100-60))*100 = 1
e.) Status tarif listik =((100 - 80)/(100-80))*100 = 1 f.) Peserta asuransi =((100 - 60)/(100-60))*100 = 1 g.) Peserta PKH (Program Keluarga Harapan) = ((100 - 100)/(100-100))*100 = 0
Perhitungan Nilai Utility Kel. Sarinem a.) Status Pekerjaan = ((40 - 40)/(100-40))*100 = 0 b.) Jumlah penghasilan perbulan = ((100 - 40)/(100-40))*100 = 1 c.) Banyak tanggungan = ((60 - 60)/(80-60)*100 = 0 d.) Status tempat tinggal = ((60 - 60)/(100-60))*100 = 0
e.) Status tarif listik =((80 - 80)/(100-80))*100 = 0 f.) Peserta asuransi =((60 - 60)/(100-60))*100 = 0
g.) Peserta PKH (Program Keluarga Harapan) = ((100 - 100)/(100-100))*100 = 0
Perhitungan Nilai Utility Kel. Ny. Tobing br Tambunan a.) Status Pekerjaan = ((100 - 40)/(100-40))*100 = 1 b.) Jumlah penghasilan perbulan = ((100 - 40)/(100-40))*100 = 1 c.) Banyak tanggungan = ((80 - 60)/(80-60)*100 = 1 d.) Status tempat tinggal = ((100 - 60)/(100-60))*100 = 1
e.) Status tarif listik =((100 - 80)/(100-80))*100 = 1 f.) Peserta asuransi =((100 - 60)/(100-60))*100 = 1
g.) Peserta PKH (Program Keluarga Harapan) = ((100 - 100)/(100-100))*100 = 0
Setelah  nilai utility warga  masyarakat  sebagai  penerima  bantuan  sosial  dinormalisasikan  ke  tahap selanjutnya adalah menampilkan hasil normalisasi ke dalam tabel dan menghitung nilai akhir, dapat ditunjukkan pada tabel 4 sebagai berikut :
Tabel 4. Nilai Utility Warga Calon Penerima Bantuan Sosial Normalisasi
Nama Kriteria Nilai Utility Kel. Suherianto Nilai Utility Kel. Ny. Sarinem Nilai Utility Kel. Ny. Tobing br Tambunan Penghasilan perbulan 1 0 1 Usia 0 1 1 Jumlah tanggungan 1 0 1 Status tempat tinggal 1 0 1 Status pernikahan 1 0 1 Status tarif listrik 1 0 1 Peserta PKH 0 0 0

## 4. Hitung Nilai Akhir
Dimana  nilai  bobot  kriteria  yang  sudah  dinormalisasi  dikalikan  dengan  nilai utility yang  sudah  dinormalisasi. Adapun  proses  perhitungan  nilai  akhir  dari  penentuan  warga  jemaat  penerima  bantuan  sosial  adalah  sebagai berikut :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2618
Nilai Akhir Kel. Suherianto = (bobot Penghasilan perbulan * bobot nilai utility Penghasilan perbulan) + (bobot Usia * bobot nilai Usia) + (bobot Jumlah tanggungan * bobot nilai Jumlah tanggungan) + (bobot Status tempat tinggal * bobot nilai Status tempat tinggal) + (bobot Status pernikahan * bobot nilai Status pernikahan) + ( bobot Status tarif listrik * bobot nilai Status tarif listrik) + (bobot Peserta PKH * bobot nilai Peserta PKH) Nilai Akhir = ( 0.2*1)+ (0.175*0) + (0.15*1) + (0.1*1) +(0.125*1) + (0.1*1) + (0.15*0) = 0.675
Nilai  Akhir  Kel.  Sarinem = (bobot  Penghasilan perbulan  * bobot  nilai utility Penghasilan perbulan) + (bobot Usia * bobot nilai Usia) + (bobot Jumlah tanggungan * bobot nilai Jumlah tanggungan) + (bobot Status tempat tinggal * bobot nilai Status tempat tinggal) + (bobot Status pernikahan * bobot nilai Status pernikahan) + ( bobot Status tarif listrik * bobot nilai Status tarif listrik) + (bobot Peserta PKH * bobot nilai Peserta PKH) Nilai Akhir = ( 0.2*0)+ (0.175*1) + (0.15*0) + (0.1*0) +(0.125*0) + (0.1*0) + (0.15*0) = 0.175
Nilai  Akhir  Kel.  Ny.  Tobing  br  Tambunan = (bobot  Penghasilan  perbulan  *  bobot  nilai utility Penghasilan perbulan)  +  (bobot  Usia  *  bobot  nilai  Usia)  + (bobot  Jumlah  tanggungan  *  bobot  nilai  Jumlah  tanggungan)  + (bobot Status tempat tinggal * bobot nilai Status tempat tinggal) + (bobot Status pernikahan * bobot nilai Status pernikahan)  +  (  bobot  Status  tarif  listrik  *  bobot  nilai  Status  tarif  listrik)  +  (bobot  Peserta  PKH  *  bobot  nilai Peserta PKH) Nilai Akhir = ( 0.2*1)+ (0.175*1) + (0.15*1) + (0.1*1) +(0.125*1) + (0.1*1) + (0.15*0) = 0.85
Berdasarkan perhitungan di atas, maka diperoleh hasil bahwa: a.) Kel.  Suherianto,  nilainya  0.675  sehingga  memperoleh  bukan  nilai  akhir  tertinggi  namun  masih  berada  di range nilai kandidat, sehingga berhak memperoleh bantuan sosial.
b.) Kel. Sarinem, nilainya 0.175 bukan nilai tertinggi sehingga tidak dipilih sebagai penerima bantuan sosial.
c.) Kel.  Ny.  Tobing  br  Tambunan,  nilainya  0.85  sehingga  memperoleh  nilai  akhir  tertinggi,  sehingga  berhak memperoleh bantuan sosial.
Hasil  akhir  dari  perhitungan  warga  sebagai  penerima  bantuan  sosial  tersebut  adalah  berdasarkani  tabel keputusan ditunjukkan pada tabel 5 sebagai berikut:
Tabel 5 . Tabel Keputusan No. Nilai Keterangan 1. 0 s/d 0,45 Tidak direkomendasikan untuk mendapatkan Bantuan sosial 2. 0,46 s/d 0,65 Dapat untuk dipertimbangkan mendapatkan Bantuan sosial 3. 0,66 s/d 1 Direkomendasikan agar mendapatkan Bantuan sosial
3.2 Rancangan Sistem
a. Use Case Diagram Usulan
Adapun bentuk  Desain  Sistem terdiri dari Use Case Diagram, Class Diagram, Activity Diagram dan  Sequency Diagram dari metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) dapat dilihat pada gambar 2 di bawah ini :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2618

## Definisi Aktor
Tabel 6. Defenisi Aktor Use Case Usulan No Aktor Penjelasan 1 Admin Orang yang mengelola data jemaat dan data warga masyarakat yang diusulkan untuk penerima bantuan sosial. 2 Ketua PW Tabita Orang yang mengesahkan nama warga masyarakat penerima bantuan sosial.
3 Panitia Orang yang mengusulkan nama warga masyarakat sebagai Warga Calon Penerima penerima bantuan sosial.
Berikut pada tabel 7, daftar Use Case.
Tabel 7. Defenisi Use Case Usulan No Use Case Penjelasan 1 Login Admin,  Ketua  PW  Tabita,  dan  Panitia  harus  memasukkan  username  dan password yang sesuai untuk bisa masuk ke sistem. 2 Data Kriteria Setelah  login  admin  melakukan  proses  input  data  kriteria  dan  nilai  bobot kriteria. 3 Data Jemaat Admin mengentri data warga masyarakat yang meliputi, NIK (Nomor Induk Kependudukan), status  pekerjaan,  jumlah  penghasilan  perbulan,  banyak tanggungan,  status  tempat  tinggal,  Status  tarif  listrik,  peserta  asuransi,  dan peserta PKH (Program Keluarga Harapan) 4 Data Warga Calon Penerima Admin memilih warga masyarakat yang akan dijadikan Warga Calon Penerima/Warga Calon Penerima bantuan sosial. 5 Detail Perangkingan Menampilkan proses perhitungan nilai bobot kriteria untuk mendapatkan nilai akhir untuk dapat dirangking. 6 Pengumuman Admin membuat laporan yang akan diberikan kepada Ketua PW Tabita setelah dilakukan proses perangkingan 7 Logout Keluar dari sistem
b. Class Diagram
Untuk perancangan aplikasi  ini dibuat penggambaran setiap objeknya secara lengkap dengan memiliki attribut. Berikut ini adalah rancangan class diagram sistem yang baru pada gambar 3 di bawah ini:
Gambar 3. Class Diagram

## c. Activity Diagram
Activity  Diagram  pada  aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Penerima  Bantuan  Sosial  dari  PW (Perkumpulan Wanita) Tabita bagi warga masyarakat terdampak Covid-19 adalah sebagai berikut ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2618
1. Activity Diagram Form Data Kriteria
Pilih Form Data Kriteria Menampilkan Form Kriteria Input Data Kriteria Klik Tambah Isi Data Pegawai Cari Data Kriteria Ubah Data Klik Edit Pilih Data Klik Hapus Klik Simpan Data Tersimpan Data Terhapus YA TIDAK TIDAK YA Admin Sistem YA TIDAK VALID
Gambar 4. Activity Diagram Form Data Kriteria Pada Activity  Diagram  Form Data  Kriteria,  Admin  melakukan  aktifitas  mengentri  data  kriteria  yang terdiri  dari  nama  ID  kriteria,  nama  kriteria,  dan  bobot  kriteria.  Di  dalam  jendela  Form  Data  Kriteria  terdapat fasilitas Tambah, Edit, dan Hapus Data Kriteria.
2. Activity Diagram Form Data Warga Masyarakat Pilih Form Data Pegawai Menampilkan Form Data Pegawai Input Data Pegawai Klik Tambah Isi Data Pegawai Cari Data Pegawai Ubah Data Klik Edit Pilih Data Klik Hapus Klik Simpan Data Tersimpan Data Terhapus YA TIDAK YA Admin Sistem YA TIDAK TIDAK

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2618
Pada Activity  Diagram  Form Data  Warga  Masyarakat,  Admin  melakukan  aktifitas  mengentri  data jemaat  yang  terdiri  dari  NIK  (Nomor  Induk  Kependudukan),  Nama,  status  pekerjaan,  jumlah  penghasilan perbulan,  banyak  tanggungan,  status  tempat  tinggal,  Status  tarif  listrik,  peserta  asuransi,  dan  peserta  PKH (Program  Keluarga  Harapan). Di dalam jendela Form  Data Warga Masyarakat  terdapat  fasilitas Tambah, Edit, dan Hapus Data Warga Masyarakat.
3. Activity Diagram Form Data Warga Masyarakat Calon Penerima Bantuan Sosial
Pilih Form Data Kandidat Menampilkan Form Data Kandidat Input Data Kandidat Klik Tambah Isi Data Pegawai Cari Ubah Data Klik Edit Pilih Data Klik Hapus Klik Simpan Data Tersimpan Data Terhapus YA TIDAK TIDAK YA Admin Sistem YA TIDAK VALID
Gambar 6. Activity Diagram Form Data Warga Calon Penerima Bantuan Sosial
Pada Activity  Diagram  Form Data  Warga  Calon  Penerima  Bantuan  Sosial,  Admin  melakukan  aktifitas memilih  data  warga  masyarakat  yang  akan  diseleksi  sebagai  calon  Penerima  bantuan  sosial.  Di  dalam  jendela Form Data Warga Calon Penerima Bantuan Sosial terdapat fasilitas Tambah, Edit dan Hapus Data.
4. Activity Diagram Form Detail Perangkingan Admin Sistem Pilih Form Nilai Kriteria Tampil Data Proses Penilaian Klik Proses Perangkingan Menampilkan Hasil Laporan Perangkingan Ya Tidak

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2618
Pada Activity  Diagram  Form Data  Warga  Calon  Penerima  Bantuan  Sosial,  Admin  melakukan  aktifitas menekan tombol proses perangkingan bobot kriteria Data Warga Calon Penerima. Di dalam jendela Form Detail perangkingan,  hanya  menampilkan  detail  perhitungan  bobot  kriteria  Warga  calon  penerima  bantuan  sosial  dan proses perangkingan.

## 3.3 Implementasi Program
Berikut  ini  dijelaskan  tentang  tampilan  hasil  dari  Penerapan  Metode Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique (SMART) dalam penentuan jemaat sebagai penerima bantuan sosial dari PW Tabita pada GKPI JK Pulo Brayan. Tampilan pengujian aplikasi ini berupa Tampilan form login, menu utama, form data kriteria, form data jemaat, form  data  Warga  Calon  Penerima,  form  detail  perangkingan  dan  detail  pengumuman.  Berikut  ini  adalah beberapa tampilan pada aplikasi ini :
1. Tampilan menu Data Warga Calon Penerima
Gambar 8. Tampilan Menu Data Warga Masyarakat
2. Tampilan Hasil Form Detail Perangkingan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2618
3. Tampilan Menu Pengumuman
Gambar 10. Tampilan Form Pengumuman

## 4. KESIMPULAN
Dengan menggunakan metode Simple Multy Atributte Rating Technique (SMART) dapat diketahui detail hasil perhitungan bahwa warga masyarakat terdampak Covid-19 yang sangat layak untuk mendapatkan bantuan dana sosial  dengan  penilaian  akhir  di  atas  0,66  dengan  rekomendasi  sangat  layak.  Selain  itu  penentuan  bobot  yang tepat pada setiap kriteria sangat mempengaruhi hasil perhitungan terhadap rekomendasi pemberian bantuan dana sosial  bagi  masyarakat  terdampak  Covid-19.  Untuk  dapat  memperoleh  hasil  yang  lebih  akurat  maka  perlu dilakukan  uji  validitas  terhadap  kriteria  untuk  memperoleh  kriteria  yang  lebih  tepat  sesuai  dengan  kebutuhan seleksi kelayakan penerima bantuan dana sosial bagi warga masyakat terdampak Covid-19 dari PW Tabita.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada kepada Kementerian RISTEK-BRIN yang telah mendanai penelitian ini melalui pemberian Hibah Penelitian pada skema Penelitian Dosen Pemula pendanaan 2020 dengan No. SK: B/87/E3/RA.00/2020.

## REFERENCES
[1] S. Abednego Dwi Septiadi, “Implementation of Analytical Hierarch Process Method,” TEKNOMATIKA, vol. 08, no. 01, pp. 15–22, 2018.
[2] M. Fahmi Setiawan, Fatma Indriani, “Implementasi Metode Electre Pada Sistem Pendukung Keputusan SNMPTN Jalur Undangan,” Kumpul. J. Ilmu Komput., vol. 02, no. 02, pp. 88–101, 2015.
[3] 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.
[4] B.  T.  Hutagalung  and  E.  T.  Siregar,  “Metode  Simple  Multi-Attribute  Rating  dalam  Seleksi  Kelayakan  Penerima Bantuan  Sosial  di  Perkumpulan  Wanita  Tabita,”  TEKNOMATIKA,  vol.  10,  no.  02,  pp.  151–162,  2020,  [Online]. Available: http://ojs.palcomtech.ac.id/index.php/teknomatika/article/view/502/359.
[5] M. Mesran, A. Rizki, and N. Silalahi, “Application of Multi Criteria Supporting Elemination and Choice Translation Reality  (ELECTRE)  Decision  in  Determining  Scholarship  Recipients  for  Employee  Children  at  PT.  Nusira,”  IJICS (International J. Informatics Comput. Sci., vol. 3, no. 1, pp. 15–23, 2019.
[6] A. J. Nasution, “Multi Attribute Rating Technique (Smart),” J. Pelita Inform., vol. 18, pp. 482–487, 2019.
[7] N.  Nurhasanah,  “Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penerima  Beasiswa  Menggunakan  Metode  Smart  (  Simple  Multi Attribute Rating Technique ),” Maj. Ilm. INTI, vol. XII, no. 1, pp. 60–66, 2017.
[8] I. Pahwi, B. Nadeak, and I. Lubis, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN RESELLER BUKU PAKET PADA SMA BHAYANG KARI MEDAN MENGGUNAKAN METODE SMART,” J. Pelita Inform., vol. 16, pp. 385– 390, 2017.
[9] M. Safii and D. Anggi Saputri, “Penerapan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique (Smart) Sebagai Motivasi Pegawai Dalam Peningkatan Prestasi,” J. Mantik Penusa, vol. 2, no. 2, pp. 169–174, 2018, [Online]. Available: http://e- jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/mantik/article/view/496.
[10]  A.  Saleh,  “Penerapan  Metode  Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique  Exploiting  Rank  dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Rekrutmen Asisten Laboratorium Komputer,” Masy. Telemat. dan Inf., vol. 8, pp. 1–10, 2018.
[11]  Supriyadi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Penerimaan  Karyawan  Baru  Dengan  Metode  Smart  (  Simple  Multi Attribute Rating Technique ) Di Pt Etowa Packaging Indonesia,” J. Chem. Inf. Model., vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2018.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2618
[12]  S.  Suryanto  and  M.  Safrizal,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Teladan  dengan  Metode  SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique),” J. CoreIT, vol. 1, no. 2, pp. 25–29, 2015.
[13]  Y. E. Windarto, I. P. Windasari, and M. A. M. Arrozi, “Implementasi Simple Multi Attribute Rating Technique Untuk Penentuan  Tempat  Pembuangan  Akhir,”  J.  Pengemb.  Rekayasa  dan  Teknol.,  vol.  15,  no.  1,  p.  12,  2019,  doi: 10.26623/jprt.v15i1.1484.