## J UIK ( JURNAL ILMU KOMPUTER ) - V OL . 2 N O . 1 (2022) F EBRUARI 2022

## PENERAPAN ALGORITMA SIMPLE MULTI ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE (SMART) PEMBERIAN SANKSI TERHADAP SISWA YANG MELAKUKAN PELANGGARAN
Alter Lasarudin a) , Tri Pratiwi Handayani b) , Sitnasanti Yane c)
a, b c Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Gorontalo

## ABSTRACT
Violation is a deviant behavior to carry out actions of its own accord without regard to the rules that have been made by the school. This study aims to facilitate the school in giving sanctions to students who violate school rules. The method used is the  Simple Multi Attribute Rating  Technique  (SMART),  with  eight  violation  criteria  including  attendance,  delay,  environmental  cleanliness  and  discipline, uniforms,  religion,  fights,  carrying  handphones,  smoking.  The  results  of  the  SMART  method  calculation  with  the  number  70  data violating  students  obtained  a  value  of  100  which  showed  the  highest  value  so  that  the  student  was  excluded  from  school,  while   the acquisition of 52.76 indicates that the student did not go up to grade, 30.06 indicates the student is suspended, and the last 19.02 shows the student gets a warning letter from the school.

## Keywords: SMART Algorithm; Student Violation Sanctions.

## ABSTRAK
Pelanggaran  adalah  perilaku  yang  menyimpang  untuk  melakukan  tindakan  dengan  kehendaknya  sendiri  tanpa  memperhatikan peraturan  yang  telah  dibuat  oleh  pihak  sekolah.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memudahkan  pihak  sekolah  dalam  pemberian  sanksi terhadap  siswa  yang  melanggar  aturan  sekolah.  Metode  yang  digunakan  adalah  Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique  (SMART), dengan delapan kriteria pelanggaran antara lain kehadiran, keterlambatan, kebersihan lingkungan dan kedisiplinan, pakaia seragam, keagamaan,  perkelahian,  membawa  handpone,  merokok.  Hasil  perhitungan  metode  SMART  dengan  jumlah  70  data  siswa  yang melanggar diperoleh nilai 100 yang menunjukan nilai tertinggi sehingga siswa tersebut dikeluarkan dari sekolah, sedangkan perol ehan nilai  52,76  menunjukan  bahwa  siswa  tersebut  tidak  naik  kelas,  nilai  30,06  menunjukan  siswa  diskorsing,  dan  nilai  terakhir  19. 02 menunjukan siswa tersebut mendapatkan surat teguran dari pihak sekolah.
Kata Kunci: Algoritma SMART; Sanksi Pelanggaran Siswa.

## 1. PENDAHULUAN
Penegakkan tata tertib sekolah di Indonesia merupakan  salah  satu  upaya  pendidikan  yang  dapat mengatur  tingkah  laku  dan  sikap  siswa  di  sekolah. (Mulyanto, A., & Ristina, L.2018) mengatakan bahwa tata tertib  sekolah  disusun  secara  operasional  untuk  mengatur tingkah  laku  dan  sikap  siswa.  Dalam  tata  tertib  sekolah dikemukakan  hal-hal  yang  diharuskan,  dianjurkan  dan yang tidak boleh dilakukan dalam pergaulan di lingkungan sekolah. Selain itu dalam tata tertib sekolah memuat sanksi bagi yang melanggar, namun  dalam  pelaksanaan memberikan  sanksi  diupayakan  tidak  merugikan  siswa. Pengembalian  siswa  kepada  orang  tua  harus  dipandang sebagai  upaya  yang  paling  akhir  yang  hanya  dilakukan apabila upaya lain tidak berhasil memperbaiki keadaan.
Tata  tertib  sekolah  di  Gorontalo  khusunya  di SMPN  2  Satap  Asparaga  Nomor  22  Tahun  2016.  Ada beberapa  tahapan  pemberian  sanksi  yaitu  berupa  surat peringatan,  dan  teguran  langsung  kepada  siswa.  Dimana pada  surat  peringatan  pertama  siswa  hanya  diberikan peringatan,  agar  tidak  mengulangi  pelanggaran  tata  tertib
sekolah, pada surat peringatan kedua, wali murid dipanggil untuk  membuat  kesepakatan  antara  wali  murid  dan  guru. Jika  masih  melakukan  pelanggaran,  akan  dikenakan skorsing atau dikembalikan kepada orang tua siswa.
Lingkungan  internal  sekolah  pun  pelanggaran terhadap  berbagai  aturan  dan  tata  tertib  sekolah  masih sering ditemukan yang merentang dari pelanggaran tingkat ringan  sampai  dengan  pelanggaran  tingkat  tinggi,  seperti terlambat,  bolos  sekolah,  merokok,  berkelahi,  membawa Handphone  dan  bentuk-bentuk  penyimpangan  perilaku lainnya.  Dengan  adanya  masalah  ini,  perlu  menerapkan pemberian sanksi pelanggaran kedisiplinan yang dilakukan oleh  siswa  dengan  masing-masing  kriteria.  Dalam  hal  ini Para  siswa  yang  melanggar    peraturan  akan  diberikan sanksi  atau  point,  sehingga  memberikan  output  nilai intensitas  prioritas  yang  menghasilkan  suatu  sistem  dalam penilaian terhadap siswa (Priyolistiyanto 2013).
Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) adalah  teknik  pengambilan  keputusan  multi    kriteria  yang berdasarkan  pada  teori  disetiap  alternatif  dari  sejumlah

## J UIK ( JURNAL ILMU KOMPUTER ) - V OL . 2 N O . 1 (2022) F EBRUARI 2022
kriteria  yang  memiliki  nilai-nilai  dan  setiap  kriteria memiliki  bobot  yang  menggambarkan  seberapa  penting akan  dibandingkan  dengan  kriteria  lain  (Santosa  2017). Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) adalah metode  pengambilan  keputusan  multi  kriteria  yang dikembangkan  oleh  Edward  pada  tahun  1977  (Nasution 2013).  Teknik  ini  menerapkan  multi  kriteria  didasarkan pada  teori  bahwa  setiap  alternatif  terdiri  dari  sejumlah kriteria  yang  memiliki  nilai-nilai,  dan  setiap  kriteria memiliki  bobot  nilai  yang  menggambarkan  seberapa penting  dibandingkan  dengan  kriteria  lain  (Kusmiyanti 2017).  Pembobotan  ini  digunakan  untuk  menilai  setiap alternatif agar memperoleh alternatif terbaik.
SMART  menggunakan linear  additive  model (model  aditif  linier)  untuk  menerapkan  nilai  setiap alternatif.  SMART  merupakan  metode  pengambilan keputusan  yang  fleksibel  karena  mudah  menentukan pembobotan  pada  setiap  kriteria(Nasution  2013).  SMART lebih  banyak  menggunakan  pembobotan  nilai  sederhana dalam  merespon  kebutuhan  yang  membuat  keputusan dengan cara menganalisa kriteria-kriteria siswa (Sukmawati  dan  Dewi  2015).  Dengan  menggunakan alogaritma SMARTdapat menganalisa data pada perhitungan  sederhana  sehingga  merespon  permasalahan disekolah, untuk pengambilan keputusan dalam menentukan  pembobotan  nilai  pada  setiap  kriteria  pada pelanggaran  siswa  (Dwi  Haryantidan  Nasution,  Helfi 2016).

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  Pengumpulan  data-data  tersebut diperoleh  dari  sekolah  SMPN  2  Satap  Asparaga.  Untuk pemberian  sanksi  terhadap  siswa  yang  melakukan pelanggaran.  Adapun  tahapan-tahapannya  penelitian  yaitu sebagai berikut:
a. Dokumentasi merupakan bukti siswa yang melakukan pelanggaran
b. Wawancara  yaitu  melalui  dengan  pihak  kurikulum dan  pihak  kesiswaan  disekolah  SMPN  2  Satap Asparaga.  Tentang  pemberian  sanksi  terhadapsiswa yang melakukan pelanggaran.
c. Studi literatur merupakan tahapan penelitian pengumpulan  data  atau  dokumentasi,  informasi, jurnal  bahkan  skripsi  yang  berkaitan  dengan  judul yang akan diteliti oleh peneliti.
Proses penggunaan metode SMART dapat dijelaskan sebagai berikut :
Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) adalah metode  pengambilan  keputusan  multi  kriteria  yang dikembangkan  oleh  Edward  pada  tahun  1977  (Nasution 2013).  Teknik  ini  menerapkan  multi  kriteria  didasarkan pada  teori  bahwa  setiap  alternatif  terdiri  dari  sejumlah kriteria  yang  memiliki  nilai-nilai,  dan  setiap  kriteria memiliki  bobot  nilai  yang  menggambarkan  seberapa penting  dibandingkan  dengan  kriteria  lain.  Urutan  dalam penggunaan metode SMART adalah sebagai berikut :
1. Menerapkan masalah  pada keputusan.
2. Penerapan  masalah  harus  dilakukan  untuk  mencari akar  masalah  dan  batasan-batasan  yang  ada. Pendefenisian  pembuat  keputusan  ( decision  maker ) dilakukan agar pemberian nilai kriteria ini bisa sesuai dengan kepentingan kriteria siswa.
3. Mengidentifikasi  kriteria-kriteria  yang  digunakan untuk membuat keputusan.
4. Mengidentifikasi  alternatif-alternatif  yang  akan dievaluasi Pada tahap ini akan dilakukan pengumpulan data pelanggaran.
5. Mengidentifikasi batasan kriteria  yang relevan untuk penilaian  alternatif  serta  untuk  membatasi  nilai. Dapat  dicapai  dengan  menghilangkan  tujuan  yang kurang penting.
6. Memberikan peringkat terhadap kedudukan kepentingan  kriteria.  Hal  ini  perlu  dilakukan  untuk memberikan  pembobotan  nilai  pada  setiap  kriteria. Agar  bobot  nilai  yang  diberikan  pada  kriteria    yang akan bergantung pada perangkingan kriteria siswa.
7. Memberikan pembobot pada setiap kriteria.Pemberian bobot diberikan dengan nilai yang dapat  ditentukan  oleh  guru  BK  sendiri  tergantung pada  pelanggaran  yang  dilakukan  siswa.  Dengan  ini akan  dilakukan  pembobotan  dengan  berdasarkan kriteria yang dianggap paling penting.
8. Menghitung  normalisasi  bobot  kriteria,  bobot  yang diperoleh  akan  menormalkan  pembobotan  pada setiap  kriteria  yang  diperoleh,  maka  hasil  dibagikan dengan jumlah setiap bobot kriteria.
N= ∑ ………...(2.1)
Keterangan: ∑ = Jumlah
= Bobot suatu kriteria
N= Normalisasi
9. Mengembangkan single-attribute utilities ini memberikan  suatu  nilai  pada  semua  kriteria  untuk setiap  alternatif.  Dibidang  ini  pembobotan  nilai  dapat diperkirakan nilai alternatif dalam skala 0-100. Dimana 0  sebagai  nilai  minimum  dan  100  sebagai  nilai maksimum  untuk  menentukan  pembobotan  nilai pelanggaran siswa.
100…………..(2.2)
= Nilai utility kriteria ke-i untuk alternatif ke i,
Cmax= Nilai kriteria maksimal Cmin= Nilai kriteria minimal Cout   = Nilai kriteria ke i Menghitung penilaian/utilitas terhadap setiap alternatif Perhitungan  dilakukan  menggunakan  SMART  dengan nilai  yang  berskala  (1).    Jika  suatu  alternatif  tunggal akan  dipilih,  maka  pilih  alternatif  dengan  nilai  utilitas tertinggi.

## J UIK ( JURNAL ILMU KOMPUTER ) - V OL . 2 N O . 1 (2022) F EBRUARI 2022
10. Menentukan  nilai  akhir  dari  masing-masing  dengan mengalikan  nilai  yang  didapat  dari  normalisasi  nilai kriteria  pelanggaran  siswa  dengan  nilai  normalisasi bobot  kriteria.  Kemudian  jumlahkan  nilai  dari perkalian tersebut
= ∑ ( )………....(2.3) Keterangan:
= Nilai total alternatif
= Normalisasi bobot kriteria ke-j
= Hasil dari normalisasi bobot
= Hasil penentuan nilai utility

## 3) HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Identifikasi Kriteria
Dalam  menerapkan  sanksi  di  sekolah  SMPN  2  Satap Asparaga  terdapat  delapan  kriteria  yaitu  kehadiran, keterlambatan,  kebersihan  lingkungan  dan  kedisiplinan, pakaian  seragam,  keagamaan,  perkelahian,  membawa handphone ,  merokok.  Delapan  kriteria  ini  didapatkan melalui  hasil  dari  pengisian  kuesioner  dengan  pihak responden kesiswaan dan kurikulum.
2. Pemberian bobot Kriteria
Pemberian  bobot  kriteria  didapat  melalui  hasil kuisioner  dan  berdasarkan  pelanggaran  yang  dilakukan siswa.
3. Menghitung nilai normalisasi bobot kriteria pelanggaran yang dilakukan siswa, menggunakan  persamaan 2.1. Hasil normalisasi ditujukan pada tabel 4
Tabel 5. Presentasi Bobot Yang Dikoversikan No Kriteria Presentase Bobot Bobot ( ) 1 Kehadiran 20% 0.2 2 Keterlambatan 20% 0.2 3 Kebersihan lingkungan 10% 0.1 dan kedisiplinan 4 Pakaian seragam 10% 0.1 5 Keagamaan 10% 0.1 6 Perkelahian 10% 0.1 7 Membawa Handphone 10% 0.1 8 Merokok 10% 0.1 Total 100% 1
Setelah didapat nilai bobot untuk setiap kriteria, kemudian dilakukan normalisasi, yaitu dengan membagi antara nilai
Bobot  kriteria  dengan  jumlah  nilai  menggunakan
N o Kriteria Sub Kriteria Bo bot Presentasi bobot ( 1 Kehadira n
Tidak masuk sekolah tanpa keterangan (alpa)
40
20% Tidak masuk sekolah dengan membuat surat keterangan palsu 25 Meninggalkan pelajaran tertentu tanpa izin (bolos) 80 Berada diluar lingkungan sekolah pada saat KBM berlangsung 30 2 Keterlam batan Terlambat mengikuti upacara bendera
25
20%
Terlambat masuk jam pertama setelah 5 menit bel berbunyi 20 Datang terlambat tanpa alasan yang bisa dipertanggungjawabkan 70 Terlambat masuk setelah selesai istirahat 22 3 Kebersih an lingkung an dan kedisipli nan Tidak melaksanakan tugas piket kebersihan dan keindahan kelas 45 10% Makan minum didalam kelas saat pelajaran berlangsung 30 Membuang sampah tidak pada tempatnya 32 4 Pakaian seragam Memakai seragam tidak rapih/tidak dimasukkan 31 10% Tidak mengenakan topi upacara pada waktu mengikuti upacara 35 Tidak memakai sepatu hitam polos, kecuali hari jum'at 50 5 Keagam aan
Tidak melaksanakan shalat zuhur berjamaah di masjid
35
10% Tidak membawa alat shalat (mukenah bagi wanita dan peci,sarung untuk pria) 25 Mempermainkan/melece hkan agama orang lain 3 6 Perkelah ian
Berkelahi/tawuran dengan siswa sekolah lain 15 10% Berkelahi antar
siswa/kelas SMP 2 dan berdampak luas
35 Berkelahi antar siswa/kelas SMP 2 dan tidak berdampak luas 45 Menjadi propokator perkelahian 23 7 Memba wa Hp
Membawa handphone tanpa sepengetahuan guru 25 10% Mengaktifkan handphone pada saat jam belajar 20 8 Merokok Kedapatan membawa rokok kedalam sekolah
30 10% Kedapatan menghisap rokok didalam sekolah atau sekitar sekolah 45

## J UIK ( JURNAL ILMU KOMPUTER ) - V OL . 2 N O . 1 (2022) F EBRUARI 2022
persamaan (2.1).
4. Hasil Perhitungan Nilai Utility
Perhitungan nilai utility diperoleh dari bobot kriteria pelanggaran  siswa  dengan  menggunakan  persamaan  (2.2), Menghitung  nilai  utility  didapat  dari  perhitungan normalisasi  dengan  menjumlahkan  semua  bobot  kriteria. Nilai  utility  ini  akan  digunakan  untuk  menentukan perhitungan akhir.
Pani P. Matakiu mendapatkan nilai 100 = =
100
5. Hasil Perhitungan Akhir
Perhitungan  nilai  akhir  ini  dapat  menentukan perangkingan nilai akhir setiap alternatif dengan menggunakan  persamaan  (2.3),  yang  memiliki  nilai  nilai akhir  tertinggi  hingga  terendah.  Pada  perhitungan  nilai akhir ini total dari semua hasil perhitungan nilai utility.
Perhitungan  nilai  akhir  dari  tiap  siswa  adalah  sebagai berikut:
= ∑
( ) = 0.2 100)  +  (0.2 )  +  (0.1 )  + (0 100)  +  (0.1 100)  +  (0.1 )  + (0.1 ) + (0.1 )
=   20 + 20+ 10 + 10 + 10 + 10+ 10+ 10 = 100
Berdasarkan  hasil  dari  perhitungan  diatas  yaitu  100, kemudian  dikonversi  menggunakan  tabel  6,  maka  sanksi yang didapat oleh Pani P. Matakiu adalah dikeluarkan dari sekolah.

## 4) Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diambil dari analisa perbandingan  data  sekolah  dan  metode Simple  Multi Attribute  Rating  Technique (SMART)  dalam  pemberian sanksi terhadap siswa yang melakukan pelanggaran:
1. Berdasarkan 70 (tujuh puluh) data kasus pelanggaran siswa  yang  digunakan  untuk  pengujian  SMART, menghasilkan  ranking  pelanggaran  siswa  yang memiliki urutan nilai tertinggi dan terendah.
2. Dari  total  70  siswa  tersebut  mendapatkan  sanksi dikeluarkan dari sekolah 19 orang,  siswa tidak  naik kelas  20  orang,  siswa  diskorsing  13  orang,  siswa membuat  surat  pernyataan  diketahui  oleh  wali  kelas dan  orang  tua/wali  14  orang,  siswa  yang  diberikan pembinaan  3  orang,  dan  siswa  yang  tidak mendapatkan sanksi 1 orang.
3. Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan  70  data kasus  pelanggaran  siswa,  bahwa  sanksi  yang diberikan  kepada  siswa  adalah  berbeda  antara  data
sekolah  dan  data  hasil  perhitungan  SMART. Walaupun  nilai  perhitungan  akhir  berbeda  antara perhitungan manual dan perhitungan SMART.
5) Saran
Adapun  saran  yang  penulis  sampaikan  pada penelitian ini yaitu:
1. Pada  penelitian  selanjutnya  variabel  (objek  penelitian) dapat ditingkatkan.
2. Diharapkan  untuk  penelitian  kedepannya  dapat menggunakan  metode  lain.  agar  dapat  dibandingkan dan  mengetahui  metode  mana  yang  cocok  dalam penentuan sanksi pelanggaran siswa.

## DAFTAR PUSTAKA
Kusmiyanti,  R.  D.  (2017).  Analisis  Sensitifitas  Model SMART-Ahp dengan SMARTer-Roc sebagai Pengambilan  Keputusan  Multi  Kriteria.  Seminar
Nasional  Teknologi  Informasi,  Komunikasi  Dan Industri.UIN Sultan Syarif Kasim Riau Pekanbaru,18-19 Mei 2017, 2(3), 210–218.
Nasution,  A.  N.  (2013).  Penerapan  Metode  Simple  Multi Attribute  Rating  Technique  Untuk  Penentuan Bintang  Nararia  Bhayangkara  (  Studi  Kasus : Kepolisian  Daerah Riau ).  Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Pekan Baru. Skripsi
Priyolistiyanto,  A.  (2013).  Implementasi  Metode  Simple Multi Attribute Rating Technique Exploiting Rank ( SMARTer  )  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Sanksi  Pelanggaran  Tata  Tertib  Sekolah.  Jurnal Teknologi Informasi, 1(3), 127–132.
Ristina,  A.  M.  L.  (2018).  Penentuan  Sanksi  Pelanggaran Tata  Tertib  Sekolah  Menggunakan  Metode  Simple Multi  Attribute  Rating  Technique  (SMART) Berbasis  Php  Dan  Mysql  Studi  Kasus  Smpn  10 Tambun  Selatan.  Jurnal  Informatika  Simantik,  3(1), 1–6.
Santosa,  I.  M.  A.  (2017).  Perancangan  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Sekolah  Paud  Menggunakan Metode  SMART .  Jurnal  Stimik  Stikom,  10(86), 446–451.
Sukmawati,  R.,  &  Dewi,  E.  K.  (2015).  Implementasi Metode SMART untuk
Mengidentifikasi Perkembangan Anak dalam Mengikuti Ekstra.Jurnal Nusantara of Enginering, 3(1), 59–64.