Penerapan Metode SMART (Simple Multi-Attribute Rating Technique ) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Usaha Rakyat Pada Bank Sumut (Studi Kasus : KCP Pasar Martubung)
Romindo, Siti Hardianti Manajemen Informatika, Politeknik Ganesha, Medan, Indonesia
1 romindo4@gmail.com
2 sitihardianti0803@gmail.com
Abstract - Bank SUMUT KCP Pasar Martubung in the provision of People's Business Credit  (KUR)  and the  subject of  this  research  is  the  People's  Business  Credit  Account (KUR), which amounts to one person. The high interest of the community in obtaining KUR made it difficult for Bank SUMUT to determine who was entitled to receive KUR. In the process of determining the eligibility of previous KUR recipients, the method of comparison between monthly income and monthly needs is still using the manual method. This method is considered to be still simple, this is due to dependence on one indicator that  causes bad credit. To overcome this problem, a decision support  system  is  needed with the SMART Multi Attribute Ranking Technique which can assist in the provision of KUR to the community that meets the criteria in the provision of KUR
Keywords : People's Business Credit, SPK and SMART
Abstrak – Bank SUMUT KCP Pasar Martubung dalam pemberian Kredit Usaha Rakyat (KUR)  dan  yang  menjadi  subjek  dalam  penelitian  ini  adalah  Account  Officer  Kredit Usaha  Rakyat  (KUR)  yang  berjumlah  satu  orang.  Tingginya  minat  masyarakat  untuk mendapatkan KUR,  membuat pihak Bank SUMUT  kesulitan dalam  menentukan siapa yang  layak  menerima  KUR.  Pada  proses  penentuan  kelayakan  penerima  KUR sebelumnya  masih  menggunakan  metode  perbandingan  antara  pendapatan  per  bulan dengan  kebutuhan  per  bulan  dan  masih  bersifat  manual.  Metode  ini  dianggap  masih sederhana,  hal  ini  disebabkan  karena  ketergantungan  pada  satu  indikator  yang menyebabkan  masih  adanya  kredit  yang  macet.  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut dibutuhkan  suatu  sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode SMART  (Simple  Multi Attribute  Rating  Technique) yang  dapat  membantu  dalam  pemberian  KUR  kepada masyarakat yang memenuhi kriteria-kriteria dalam pemberian KUR.
Kata Kunci: Kredit Usaha Rakyat, SPK dan SMART

## I. Pendahuluan
Jumlah  permintaan  kredit  melalui  Bank  saat  ini  meningkat  dengan  sangat  pesat.  Bagi  masyarakat golongan  menengah  ke  bawah  bahan  hampir  semua  lapisan  masyarakat  menggunakan  kredit  untuk keberlangsungan usaha mereka. Salah satu jenis kredit yang digunakan masyarakat adalah Kredit Usaha Rakyat  (KUR),  yaitu  jenis  kredit  yang  diberikan  oleh  pemerintah  bagi  pelaku  Usaha,  Mikro,  Kecil, Menengah dan Koperasi (UMKM-K) di bidang usaha produktif dan layak namun belum bankable . Program KUR  bertujuan  agar sektor-sektor primer dan pemberdayaan  Usaha  Kecil dan Menengah  (UKM) dapat berkembang  dengan  pesat,  serta  mempermudah  dalam  hal  aksesibilitas  terhadap  kredit  dan  lembaga- lembaga keuangan. Oleh karena itu, salah satu kelebihan dari KUR yaitu persyaratan yang lebih mudah dibanding  kredit  lain,  karena  target  KUR  adalah  untuk  membantu  usaha  kecil  berpotensi  namun  usaha tersebut masih tidak sesuai dengan kriteria Bank untuk menerima pinjaman.
Kredit usaha rakyat (KUR) disalurkan oleh 6 Bank pelaksana, salah satunya yaitu Bank SUMUT. Saat ini semakin tingginya minat masyarakat untuk mendapatkan KUR, membuat pihak Bank SUMUT kesulitan dalam menentukan siapa yang layak menerima KUR. Sebelumnya proses penentuan kelayakan penerima KUR  masih  menggunakan  metode  perbandingan  antara  pendapatan/bulan  dengan  kebutuhan/bulan. Metode  ini  dirasa  cukup  sederhana,  namun  karena  hanya  bergantung  pada  satu  indikator  menyebabkan masih adanya kredit yang macet. Untuk mengatasi masalah tersebut dibutuhkan suatu sistem pendukung
keputusan  yang  dapat  membantu  dalam  pemberian  KUR  kepada  masyarakat  yang  memenuhi  kriteria- kriteria dalam pemberian KUR.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  secara  umum  merupakan  sebuah  sistem  yang  dapat memberikan kemampuan yang baik dalam pemecahan masalah maupun kemampuan mengkomunikasikan dalam masalah semi terstruktur. Sedangkan sistem pendukung keputusan secara khusus merupakan sebuah sistem  yang  mendukung  para  pengambil  keputusan  atau  yang  biasa  disebut  seorang  Direktur  atau sekelompok  Direktur  dalam  pemecahan  masalah  semi  terstruktur  dengan  cara  memberikan  informasi ataupun usulan menuju pada keputusan tertentu.
Berdasarkan  uraian  permasalahan  di  atas,  maka  peneliti  mengambil  judul  penelitian  “Penerapan Metode  SMART  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kredit  Usaha  Rakyat  Pada  Bank SUMUT”.  Manfaat  yang  akan  diperoleh  dari  penelitian  ini  adalah  dapat  mempermudah  pihak  Bank SUMUT dalam pemberian kredit usaha rakyat (KUR).

## II.  Tinjauan Pustaka
1. Penelitian yang dilakukan oleh Aris Wawan Supriyadi, Dwiki Prayogo, Affan Wardiyanto, Yudi Dian Pratama,  dengan  judul “Aplikasi  Sistem  Informasi  Penggajian  Pegawai  Pada  Kecamatan  Mauk Kabupaten Tangerang”. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2015. Penelitian ini membahas  tentang analisa  terhadap  sistem  penggajian  pegawai  pada  Kecamatan  Mauk  Kabupaten Tangerang dengan menggunakan Unified Modeling Language (UML). Selain itu dapat menghasilkan sistem  database  baru  yang  dapat  dijadikan  sebagai  bahan  acuan  dalam  pengembangan  sistem  guna mendukung dan meningkatkan kinerja kegiatan operasional khususnya pada divisi bendahara, supaya pada  analisa  dan  penelitian  ini  menjadi  bermanfaat  bagi  Kecamatan  Mauk  Kabupaten  Tangerang, sehingga dapat memberikan hasil dan solusi dari peneliti yang baik dan lebih akurat.
2. Penelitian  yang  dilakukan  oleh Atiqah dengan  judul “Implementasi  Metode  SMART  pada  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pembelian  Mobil  Keluarga” .  Pelita  Informatika  Budi  Darma, Volume  :  V,  Nomor:  1,  November  2013.  Penelitian  ini  membahasa  tentang  teknik  pengambilan keputusan  multi  kriteria  yang  berdasarkan  pada  teori  bahwa  setiap  alternatif  terdiri  dari  sejumlah kriteria  yang  memiliki  nilai-nilai dan  setiap kriteria  memiliki  bobot yang  menggambarkan seberapa pentingnya  ia di banding dengan kritera lain.  Peneliti  menggunakan  metode ini agar  mempermudah konsumen  dalam  menentukan  pilihan  yang  tepat  dalam  pembelian  mobil  keluarga,  sesuai  dengan kriteria  yang  diinginkannya,  masalah  ini  dapat  digolongkan  ke  dalam  masalah  yang  bersifat multiobjective  (ada  banyak  tujuan  yang  ingin  dicapai)  dan  multicriterias  (ada  banyak  kriteria  yang menentukan dalam mencapai keputusan tersebut).
3. Penelitian  yang  dilakukan  oleh Haris  Eko  Saputro  dengan  judul  “Sistem  Pendukung  Keputusan Rekomendasi  Merk  Velg  Variasi  Menggunakan  Metode  SMART  ( Simple  Multy  Attribute  Rating Technique)”, Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri. Penelitian ini di latar belakangi hasil pengalaman peneliti, bahwa masih kurang optimalnya pemilihan velg di Toko Amanda RT. Akibatnya konsumen  pun  masih  merasa  kebingungan  untuk  menentukan  merk  velg  variasi  yang  tepat  untuk motornya.  Untuk  mendapatkan  hasil  yang  sesuai  dengan  harapan,  tentunya  toko  harus  mempunyai sistem  yang  tepat  dan  meninggalkan  sistem  lama  yaitu  pemilihan  secara  manual.  Oleh  karena  itu, diperlukan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode  SMART    untuk  membantu  toko memutuskan merk velg mana yang akan dipilih sesuai dengan kriteria yang ditentukan.
4. Penelitian  yang dilakukan oleh Mohammad Taufan AZ, Sunaryo dan Wijono dengan  judul “ Sistem Pendukung Keputusan untuk Investasi Perumahan Area Malang Menggunakan Algoritma Bayesian”, Jurnal  EECCIS  Vol.  8,  No.  1,  Juni  2014. Faktor  yang  menjadi  pertimbangan  dalam  menentukan keputusan  untuk  investasi  perumahan  begitu  banyak  dan  dari  sekian  banyak  developer  yang  ada menyebabkan semakin meningkatkan resiko kesalahan dalam pengambilan keputusan. Dimana ketika keputusan  itu  diambil  secara  konvensional  dengan  cara  mendatangi  setiap  developer  dan membandingkannya  dibutuhkan  waktu  lebih  lama.  Untuk  mengurangi  resiko  kesalahan  dan mempersingkat  waktu  pengambilan  keputusan  tersebut,  dibuat  suatu  aplikasi  yang  dapat  digunakan untuk  membantu  menentukan  keputusan  yang  lebih  tepat  dengan  membandingkan  semua  faktor penentu keputusan menggunakan konsep probabilitas.
5. Penelitian yang dilakukan oleh Rika Yunitarini dengan judul “ Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Penyiar RadioTerbaik” , Jurnal Ilmiah Mikrotek Vol. 1, No.1, 2013. Penyiar radio sebagai salah satu unsur penting dalam suatu radio sangat menentukan penyampaian informasi maupun hiburan kepada pendengar. Reward ataupun  pembinaan  keahlian  dan  ketrampilan  dapat  menjadi  motivasi  ataupun penghargaan  bagi  kerja  penyiar.  Oleh  Karena  itu  perlu  adanya  suatu  sistem  yang  membantu  kerja
program director dalam memilih seorang penyiar radio yang dapat dikategorikan sebagai penyiar radio terbaik berdasarkan kriteria-kriteria yang ada.
6. Penelitian yang dilakukan oleh Suryanto dan Muhammad Syafrizal dengan judul  “ Penelitian Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Teladan dengan Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique)” , UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Riau, Jurnal CoreIT, Vol.1, No.2, Desember 2015 ISSN: 2460-738X. Penelitian membahas tentang pemilihan karyawan teladan dilakukan dengan cara memilih alternatif karyawan yang memenuhi syarat berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan. Dalam pemilihan  karyawan  teladan  selama  ini  masih  dilakukan  secara  manual,  sehingga  terkadang  dalam pengambilan keputusan tidak tepat sasaran karena banyaknya kriteria yang harus dihitung serta tidak jelasnya pembobotan nilai sehingga penilaian menjadi tidak objektif.

## III.  Metode Penelitian

## IV.  Hasil dan Pembahasan
1. Menentukan Jumlah Kriteria dan Sub-Kriteria
Kriteria-kriteria  yang  digunakan  dalam  pemberian  kredit  usaha  rakyat  pada  Bank  SUMUT  dapat dilihat pada tabel 4.1.
Tabel 4.1 Kriteria dan Sub-Kriteria No. Nama Kriteria Sub-Kriteria 1. Dokumen Legalitas Pemohon Lengkap Tidak Lengkap 2. Surat Tanah Agunan Sertifikat Hak Milik Surat Keterangan Camat 3. PBB Agunan Besar Kecil 4. NPWP Ada Tidak 5. Usaha Menengah Kecil
Identifikasi dan Analisa Masalah Metode Pengumpulsan Data: Observasi dan Studi Litelatur
Penerapan metode smart simple multi – attribute rating Technique Hasil dan Pembahasan Kesimpulan dan Saran Mulai Selesai
Mikro 6. Penghasilan > 5 Juta 4,1 juta - 5 juta 3,1 juta - 4 juta 1 juta - 3 juta < 1 juta 7. Surat Keterangan Tidak Silang Sengketa
Ada Tidak
2. Memberikan Bobot Kriteria
Pembobotan kriteria dilakukan dengan memberikan nilai antara 0–100 sesuai dengan kepentingan dari masing-masing kriteria.
Tabel 4.2 Bobot Kriteria No. Nama Kriteria Nilai Bobot 1. Dokumen Legalitas Pemohon 30 2. Surat Tanah Agunan 50 3. PBB Agunan 40 4. NPWP 20 5. Usaha 40 6. Penghasilan 50 7. Surat Keterangan Tidak Silang Sengketa 20 Jumlah 250
Setelah  memberikan  bobot  kriteria  selanjutnya  adalah  normalisasi  bobot  kriteria.  Normalisasi dilakukan dengan  membagi  bobot suatu kriteria  yang diperoleh dengan total bobot semua kriteria. Adapun  proses  normalisasi  bobot  setiap  kriteria  dalam  pemberian  kredit  usaha  rakyat  pada  Bank SUMUT sebagai berikut :
a. Dokumen Legalitas Pemohon = Bobot Dokumen Legalitas Pemohon
Total Seluruh Bobot Kriteria
= 30 250 = 0.12 b. Surat Tanah Agunan = Bobot Surat Tanah Agunan
Total Seluruh Bobot Kriteria
= 50 250 = 0.2 c. PBB Agunan    = Bobot PBB Agunan
Total Seluruh Bobot Kriteria
= 40 250 = 0.16
d. NPWP  = Bobot NPWP Total Seluruh Bobot Kriteria = 20 250 = 0.08 e. Usaha   = Bobot Usaha Total Seluruh Bobot Kriteria = 40
250 = 0.16
f. Penghasilan = Bobot Penghasilan
Total Seluruh Bobot Kriteria = 50 250 = 0.2
g. Surat Ket. Tidak Silang Sengketa = Bobot Surat Ket.Tidak Silang Sengketa Total Seluruh Bobot Kriteria
= 20 250 = 0.08

## Tabel 4.3 Hasil Normalisasi Bobot Kriteria
No. Nama Kriteria Bobot Normalisasi (wj) 1. Dokumen Legalitas Pemohon 0.12
2. Surat Tanah Agunan 0.2 3. PBB Agunan 0.16 4. NPWP 0.08 5. Usaha 0.16 6. Penghasilan 0.2 7. Surat Keterangan Tidak Silang Sengketa 0.08 Jumlah 1 3. Memberikan Nilai Utility untuk Setiap Masing-masing Kriteria
Dari  semua  kriteria  yang  telah  ditentukan,  selanjutnya  dianalisa  untuk  menentukan  nilai pengembangan utility .  Nilai  yang  akan  diberikan  dalam  skala  0–100.  Di  mana  0  sebagai  nilai minimum dan 100 adalah nilai maksimum.
Tabel 4.4 Nilai Utility Masing-masing Kriteria No. Nama Kriteria Sub-Kriteria Nilai Utility 1. Dokumen Legalitas Pemohon Lengkap 100 Tidak Lengkap 50 2. Surat Tanah Agunan Sertifikat Hak Milik 100 Surat Keterangan Tanah Yang Dilegalisir Camat 50 3. PBB Agunan Besar 100 Kecil 50 4. NPWP Ada 50 Tidak 25 5. Usaha Menengah 100 Kecil 75 Mikro 50 6. Penghasilan > 5 Juta 100 > 4 Juta – 5 Juta 80 > 3 Juta – 4 Juta 60 > 2 Juta – 3 Juta 40 0 – 2 Juta 20 7. Surat Keterangan Tidak Silang Sengketa Ada 50 Tidak 25 4. Hitung Bobot Nilai Utility Setiap Kriteria Masing-masing
Nilai utility P-001 untuk setiap masing-masing kriteria dapat dilihat pada tabel 4.5.
Tabel 4.5 Nilai Utility Pemohon No Kode Pemohon
Nama Kriteria Nilai Utility 1. P-001 Dokumen Legalitas Pemohon 100 Surat Tanah Agunan 100 PBB Agunan 100 NPWP 50 Usaha 50 Penghasilan 60 Surat Keterangan Tidak Silang Sengketa 50 Adapun proses perhitungan bobot nilai utility pemohon tersebut sebagai berikut : a. Bobot Nilai Utility Dokumen Legalitas Pemohon
= Nilai utility Dokumen Legalitas- Minimal Nilai utility Dokumen Legalitas
Maksimal Nilai utility Dokumen Legalitas - Minimal Nilai utility Dokumen Legalitas
= 100 - 50 100- 50 = 1
b. Bobot Nilai Utility Surat Tanah Agunan
= Nilai utility Surat Tanah - Minimal Nilai utility  Surat Tanah
Maksimal Nilai utility Surat Tanah - Minimal Nilai utility Surat Tanah
= 100 - 50 100- 50 = 1
c. Bobot Nilai Utility PBB Agunan
= Nilai utility PBB Agunan- Minimal Nilai utility PBB Agunan
Maksimal Nilai utility PBB Agunan - Minimal Nilai utility PBB Agunan
= 100 - 50 100- 50 = 1
d. Bobot Utility NPWP
= Nilai utility NPWP – Min Nilai utility NPWP
Maks Nilai utility NPWP – Min Nilai utility NPWP = 50 - 25 50- 25 = 1
e. Bobot Nilai Utility Usaha
= Nilai utility Usaha- Minimal Nilai utility Usaha
Maksimal Nilai utility Usaha - Minimal Nilai utility Usaha
= 50 − 50 100 − 50 = 0
f. Bobot Nilai Utility Penghasilan
= Nilai utility Penghasilan- Minimal Nilai utility Penghasilan
Maksimal Nilai utility Penghasilan - Minimal Nilai utility Penghasilan
= 60 - 20 100- 20 = 0.5
g. Bobot Nilai Utility Surat Ket. Tidak Silang Sengketa
= Nilai utility Surat Sengketa- Minimal Nilai utility Surat Sengketa
Maksimal Nilai utility Surat Sengketa - Minimal Nilai utility Surat Sengketa
= 50 - 25 50- 25 = 1 Hasil perhitungan bobot nilai utility pemohon dengan kode P-001 dapat dilihat pada tabel 4.6.
Tabel 4.6. Bobot Nilai Utility Pemohon No Kode Pemohon Nama Kriteria
Bobot Nilai
Utility 1. P-001 Dokumen Legalitas Pemohon 1 Surat Tanah Agunan 1 PBB Agunan 1 NPWP 1 Usaha 0 Penghasilan 0.5 Surat Keterangan Tidak Silang Sengketa 1
5. Hitung Nilai Akhir
Adapun proses perhitungan nilai akhir dari pemohon sebagai berikut : Nilai Akhir = (bobot nilai utility dokumen legalitas * bobot dokumen legalitas) + (bobot nilai utility surat tanah * bobot surat tanah) + (bobot nilai utility pbb agunan* bobot pbb agunan) + (bobot nilai utility npwp * bobot npwp) + (bobot nilai utility usaha  *  bobot  usaha)  +  (bobot  nilai utility penghasilan  *  bobot penghasilan) + (bobot nilai utility surat sengketa * bobot surat sengketa)
= (1 * 0.12) + (1 * 0.2) + (1 * 0.16) + (1 * 0.08) + (0 * 0.16) + (0.5 * 0.2) + (1 * 0.08) = 0.12 + 0.2 + 0.16 + 0.08 + 0 + 0.1 + 0.08 = 0.74
Hasil akhir perhitungan nilai pemohon tersebut adalah 0.74. nilai pemohon tersebut berada >= 0.65. Jadi, pemohon tersebut layak diberikan pinjaman KUR.
6. Tampilan Halaman Data Pemohon
Tampilan ini merupakan tampilan halaman data pemohon, berfungsi untuk menginput data pemohon ataupun melakukan update dan hapus data pemohon. Gambar tampilan halaman data pemohon ditunjukkan
pada gambar 4.1.

## Gambar 4.1 Tampilan Halaman Data Pemohon

## 7. Tampilan Bobot Kriteria
Tampilan  ini  merupakan  tampilan  halaman  bobot  kriteria,  berfungsi  untuk  menginput  data  bobot kriteria  ataupun  melakukan  update  dan  hapus  data  bobot  kriteria.  Gambar  tampilan  halaman  input  data bobot kriteria ditunjukkan pada gambar 4.2.
Gambar 4.2 Tampilan Bobot Kriteria
8. Tampilan Ubah Password
Tampilan ini merupakan tampilan halaman ubah password, berfungsi untuk melihat ubah password dan update data ubah password. Gambar tampilan halaman ubah password ditunjukkan pada gambar 4.3.
Gambar 4.3 Tampilan Ubah Password
9. Tampilan Halaman Proses Penilaian
Tampilan  ini  merupakan  tampilan  halaman proses  penilaian,  berfungsi  untuk  memproses  data pemohon hasil penilaian. Gambar tampilan halaman proses penilaian ditunjukkan pada gambar 4.4.

## Gambar 4.4 Tampilan Halaman Proses Penilaian
10.   Tampilan Cetak Laporan Hasil Penilaian Tampilan  ini  merupakan tampilan  laporan hasil penilaian pemberian  Kredit Usaha Rakyat (KUR), berfungsi  untuk  menampilkan  daftar  hasil  penilaian  pemberian  Kredit  Usaha  Rakyat  (KUR).  Gambar tampilan laporan hasil penilaian ditunjukkan pada gambar 4.5.
Gambar 4.5 Tampilan Cetak Laporan Hasil Penilaian

## V.  Kesimpulan dan Saran
1.   Kesimpulan
Dari  penelitian  yang  berjudul  Penerapan  Metode SMART Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian Kredit Usaha Rakyat Pada Bank SUMUT, kesimpulan yang di dapat sebagai berikut:
a. Sistem pendukung keputusan yang dibangun sangat membantu untuk mempercepat pengolahan data dalam pengambilan keputusan  untuk  menentukan  pemberian  Kredit Usaha Rakyat (KUR) pada Bank SUMUT.
b. Sistem  yang  dibangun  bersifat  dinamis  terhadap  penentuan  jumlah  pinjaman.  Sehingga,  dapat dirubah sesuai dengan kebutuhan pihak Bank SUMUT dalam menentukan peserta yang berhak mendapatkan pemberian Kredit Usaha Rakyat (KUR).
c. Metode SMART merupakan metode yang cocok untuk diterapkan dalam pengambilan keputusan dengan berbagi alternatif, khususnya menentukan pemberian Kredit Usaha Rakyat (KUR) secara cepat  dan  tepat.  Tingkat  keakuratan  dari  hasil  pengujian  menggunakan  metode  SMART  yaitu 100%.
2.   Saran
Dari  penelitian  yang  berjudul  Penerapan  Metode SMART Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian  Kredit  Usaha  Rakyat  Pada  Bank  SUMUT,  adapun  peneliti  memberikan  saran  untuk  dapat dikembangkan untuk masa yang akan datang sebagai berikut:
a. Sistem  yang  dibangun  hanya  bersifat stand-alone ,  diharapkan  dimasa  mendatang  sistem pendukung  keputusan  yang  telah  dibangun  dapat  dikembangkan  lagi  untuk  pemakaian client server atau diperuntukkan untuk komputer dengan jaringan internet.
b. Diharapkan sebaiknya ditambahkan fasilitas untuk backu p data. Jadi, jika terjadi kerusakan pada server data tidak akan terhapus.

## Referensi
[1] Aris, dkk, 2015, “Aplikasi Sistem Informasi Penggajian Pegawai Pada Kecamatan Mauk Kabupaten Tangerang”. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2015.
[2] Atiqah,  2013, “Implementasi  Metode  SMART  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Pembelian Mobil Keluarga” , Pelita Informatika Budi Darma, Volume : V, Nomor: 1, November 2013.
[3] Haris  Eko  Saputro,  2016,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Merk  Velg  Variasi Menggunakan  Metode  SMART  ( Simple  Multy  Attribute  Rating  Technique)”, Artikel  Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri.
[4] Mohammad Taufan AZ, Sunaryo dan Wijono, 2014, “ Sistem Pendukung Keputusan untuk Investasi Perumahan Area Malang Menggunakan Algoritma Bayesian”, Jurnal EECCIS Vol. 8, No. 1, Juni 2014.
[5] Rika  Yunitarini,  2013, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Penyiar  RadioTerbaik” ,  Jurnal Ilmiah Mikrotek Vol. 1, No.1, 2013.
[6] Suryanto  dan  Muhammad  Syafrizal,  2015,  “ Penelitian  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Karyawan Teladan dengan Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique)” , UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Riau, Jurnal CoreIT, Vol.1, No.2, Desember 2015 ISSN: 2460-738X.