DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.911 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BEASISWA DOKTOR UNTUK DOSEN POTENSIAL DENGAN METODE SMART
Ardi 1* , Irfan Fadhli 1
1 Teknologi Informasi, Universitas Pembinaan Masyarakat Indonesia Medan email : *ardyansyah35@gmail.com
Abstract: The  role  of  lecturers  in  higher  education  is  one  of  the  most  influential  parts  of  the quality of students produced. Lecturer educational qualifications are also an important aspect of improving academic and institutional quality. Selection of foundation scholarships in the form of doctoral education currently has problems in choosing prospective lecturers. In the selection of doctoral scholarships for potential lecturers, there is still subjectivity in their selection manu- ally. As a supporting medium in determining the selection of potential lecturers to obtain doc- toral education foundation scholarships and testing the SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) method to provide scholarship recommendations for prospective lecturers. The se- lection  process  uses  the  SMART  method  because  this  method  is  able  to  solve  multi-criteria problems from the foundation, in this case the Chancellor of the Indonesian Community Devel- opment University. Furthermore, the criteria are processed using an application built using the PHP  and  MySQL  programming  languages  to  test  these  criteria.  From  the  application  built,  it can be concluded that Yuanita, M.Si with a score of 0.7342 and Khairuddin Tampubolon, M.Si with a score of 0.6311 are entitled to get a doctoral education scholarship from the foundation. Then subjective and computerized decisions can be obtained in this study..
Keywords: Decision  Support  Systems;  Mysql;  PHP  ;  Potential  Lecturer  Scholarships,  Simple Multi Attribute Rating Technique.
Abstrak: Peran  dosen  di  perguruan  tinggi  adalah  salah  satu  bagian  paling  berpengaruh  dari kualitas  mahasiswa  yang  dihasilkan.  Kualifikasi  pendidikan  dosen  juga  merupakan  aspek penting untuk meningkatkan kualitas akademik dan kelembagaan. Pemilihan beasiswa yayasan dalam bentuk pendidikan doktor saat ini memiliki masalah dalam memilih calon dosen. Dalam pemilihan  beasiswa  pendidikan  doktoral  untuk  dosen  potensial  masih  ada  subjektivitas  serta dalam  seleksi  mereka  secara  manual.  Sebagai  media  pendukung  dalam  menentukan  seleksi dosen potensial untuk memperoleh beasiswa yayasan pendidikan doktoral dan menguji metode SMART  ( Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique )  untuk  memberikan  rekomendasi  beasiswa bagi  calon  dosen.  Untuk  proses  seleksi  menggunakan  metode  SMART  karena  metode  ini mampu  menyelesaikan  masalah  multi-kriteria  dari  yayasan  dalam  hal  ini  Rektor  Universitas Pembinaan  Masyarakat  Indonesia.  Selanjutnya,  kriteria  diproses  menggunakan  aplikasi  yang dibangun  menggunakan  bahasa  pemrograman  php  dan  mysql  untuk  menguji  kriteria  ini.  Dari aplikasi yang dibangun dapat ditarik kesimpulan bahwa Yuanita, M.Si dengan nilai 0,7342 dan Khairuddin Tampubolon, M.Si  dengan nilai 0,6311 berhak mendapatkan beasiswa pendidikan doctoral  dari  yayasan.  Kemudian  keputusan  subyektif  dan  terkomputerisasi  dapat  diperoleh dalam penelitian ini.
Kata kunci: Beasiswa Dosen Potensial; Mysql; PHP; Simple Multi Attribute Rating Technique; Sistem Pendukung Keputusan.
DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.911 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENDAHULUAN
Jenjang  Perguruan  Tinggi  adalah tingkat  pendidikan  setelah  pendidikan menengah  yang  meliputi  program  D3, program  S1,  program  S2,  program  S3, dan  program  profesional,  serta  program spesialis, yang dilaksanakan oleh kampus berdasarkan kebiasaan di Indonesia [1].
Dosen  merupakan  tenaga  pengajar yang sangat penting dalam suatu perguruan  tinggi,  karena  dosen  banyak berperan  dalam  setiap  kegiatan  suatu perguruan  tinggi.  Dosen  yang  gelarnya lebih tinggi otomatis bisa mendorong ma- junya  suatu  kampus  pada  khususnya  dan bangsa  pada  umumnya  [2].  Berdasarkan (UU  RI-14  tahun  2005  pasal  1  (2)  Ten- tang  Guru  dan  Dosen).  Dalam  pasal  51 ayat  (1)  poin  b.  menjelaskan  bahwa  da- lam  menjalankan  tugas  profesional,  pro- mosi dan penghargaan berhak didapatkan dosen berdasarkan tugas dan kinerja ker- janya  [1].  Peran  penting  dosen  untuk perguruan  tinggi  sangat  mempengaruhi kualitas  siswa  yang  akan  dihasilkan, menciptakan siswa  yang kompeten di bi- dangnya [3].
Sistem  penghargaan  dalam  bentuk beasiswa  yayasan  pendidikan  doktoral untuk  dosen  potensial  mudah-mudahan bias  jadi  alternative  cara  untuk  mening- katkan  kualifikasi  akademik  di  masing- masing  universitas  terutama  Universitas Pembinaan Masyarakat Indoensia. Tetapi masih  ada  masalah  subjektivitas  dan  be- lum  relevan  dengan  situasi  aktual  dan masih  manual  dalam  pemilihan  beasiswa dosen  potensial.  Berdasarkan  hal  ini  da- lam  penelitian  ini  dibuat  untuk  men- dukung  keputusan  yang  dipakai  untuk melaksanakan  proses  seleksi  untuk  pem- ilihan  dosen  untuk  beasiswa  pendidikan doktoral  dari  yayasan  di  lembaga  tersier. Sistem pendukung keputusan yang dibuat berdasarkan  web  memakai  bahasa  pem-
rograman PHP dan MySQL sebagai basis data.  Ini  juga  menjadi  nilai  tambah  bagi Perguruan  Tinggi  dengan  memiliki  ma- najemen  yang  terkomputerisasi  secara menyeluruh  sebagai  Pendukung  nilai akreditasi kampus dengan memanfaatkan teknologi informasi hingga bagian terkecil  untuk  memfasilitasi  kegiatan kampus  [4],  salah  satunya  adalah  pem- anfaatan  sistem  pendukung  keputusan dalam  memilih  beasiswa  beasiswa  pen- didikan  potensial  doktor.  Untuk  itu  bisa disimpulkan  bahwa  masalah  yang  di- tangani  untuk  pemilihan  beasiswa  pen- didikan doktor untuk dosen potensial dari yayasan yaitu masalah subyektifitas serta pemilihanya masih secara manual.
Dalam  pemilihan  beasiswa  pen- didikan  doktor  dari  yayasan  untuk  calon dosen,  ada  beberapa  kriteria  diantaranya NIDN,  Masa  Kerja,  Pengajaran,  Kualifi- kasi  Pendidikan,  Penelitian,  Pengabdian, Jabatan Fungsional, dan Publikasi Jurnal.
Kemudian  untuk  selanjutnya  akan dilakukan  seleksi  beasiswa  pendidikan doktor,  sehingga  tujuan  beasiswa  pen- didikan  doktor  dapat  tercapai  secara subyektif,  optimal,  terkomputerisasi  dan tepat  sasaran.  Untuk  itu,  diperlukan  sis- tem pendukung keputusan yang bisa me- ringankan  Rektor  memutuskan  tentang calon dosen yang akan diberikan beasiswa pendidikan doktor. Simple Mul- ti  Attribute  Rating  Technique (SMART) merupakan  metode system pendukung keputusan.    Pembuatan  alat  pendukung keputusan  ini  memakai  isyarat  pem- rograman  PHP  dan  MySQL  sebagai  da- tabasenya.
Sistem  pendukung  keputusan  ber- fungsi untuk membantu seorang manager dalam  pengambilan  keptusan  yang  ter- struktur  dan  setengah  struktur  agar  lebih efektif  dengan  menggunakan  model  ana- litis  dan  data  yang  tersedia  [5].  Proses pengambilan  keputusan  didukung  oleh
DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.911 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
system yang inteaktif melalui alternative- alternative  dan  Pengolahan  data,  infor- masi dan desain model berhasil diperoleh [6]. Proses pengambilan keputusan didukung oleh system  yang inteaktif me- lalui  alternative-alternative  dan  Pen- golahan data, informasi dan   desain model  berhasil  diperoleh  .Sistem  pen- dukung  keputusan  juga  dapat  diartikan sebagai  sistem  yang  dirancang  untuk digunakan untuk mendukung manajemen dalam pengambilan keputusan. Persoalan pengambilan  keputusan,  pada  dasarnya adalah  bentuk  pemilihan  dari  berbagai alternatif  tindakan  yang  mungkin  dipilih yang  prosesnya  melalui  mekanisme  ter- tentu, dengan harapan akan menghasilkan sebuah keputusan yang terbaik. Penyusu- nan  model  keputusan  adalah  suatu  cara untuk  mengembangkan  hubungan  ma- tematis,  yang  mencerminkan  hubungan yang  terjadi  diantara  faktor-faktor  yang terlibat [7].

## METODE
Penelitian ini menggunakan metode Simple  Multi  Atribute  Rating Technique (SMART)  menjadi  alternative penyelesaian  terhadap  pendukung  kepu- tusan pemilihan beasiswa doktoral poten- sial.  Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Jl. Teladan No 15, Kecamatan Medan Kota. Dalam  setiap  nilai  alternative  diprediksi linear  additive  yang  digunakan  oleh SMART  [8].  SMART  adalah  metode pengambilan  keputusan  yang  elastis. SMART  lebih  banyak  digunakan  karena kesederhanaannya  dalam  menanggapi kebutuhan  pembuat  keputusan  dan  cara menganalisis  tanggapan.  Teori  bahwa setiap  alternative  didasarkan  oleh  teknik pengambilan keputusan multi  krite- ria,  nilai  dan  setiap  kriteria  terdiri  dari kriteria  yang  memiliki  bobot  dan  ini
penting  dibanding  dengan  kriteria  lain [9].  Alternatif  dinilai  berdasarkan  bobot yang  digunakan  agar  mendapatkan  alter- native terbaik [10]. Analisis yang terlibat bersifat  transparan  sehingga  metode  ini memberikan  pemahaman  tingkat  tinggi tentang  masalah  dan  dapat  diterima  oleh pembuat  keputusan.  Ini  menggunakan data yang diperoleh dari Rektor Universi- tas  Pembinaan  Masyarakat  Indonesia. Berikut  ini  table  responden  yang  di- peroleh  dari  Universitas  Pembinaan Masyarakat Indonesia
Tabel 2 Responden/data dosen NO NIDN NAMA DOSEN 1 0117108801  Rini, M.T 2 0110047301  Khairuddin Tam- pubolon, M.Si 3 0122087301  Zetria Erma, M.H 4 0109027001  Zulkifli, M.Si
5 0101058701  Reza  Nurul  Ichsan, M.M 6 0023088702  Sheila Hani, M.T 7 0101015712  Yuanita, M.Si
Adapun  langkah-langkah  metode SMART adalah sebagai berikut: Langkah 1 :Kriterai untuk dosen potensi- al ditentukan terlebih dahulu. Langkah  2  :  Alternatif  dosen  potensial ditentukan dulu.
Langkah 3 :  Perengkingan dilakukan un- tuk  menentukan  kedudukan kepentinganya
Langkah  4  :  Kriteria  paling  penting  dan tidak penting diberikan bobot berdasarkan  kriteria.  100  un- tuk bobot kriteria yang paling penting  dan  10  untuk  nilai bobot  kriteria  paling  tidak penting.
Langkah 5 : Kriteria yang paling penting dan  tidak  penting  dicari  ter- lebih dahulu.
Langkah  6  :  Berdasarkan  yang  paling penting dan tidak penting bo- bot kriteria dicari rata-
DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.911 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
ratanya. Setiap kriteria diberikan  bobot  pada  setiap alternative.0-100  merupakan bobot  aternatif.  100  merupa- kan  nilai  maksimun  dan  0 nilai minimum.
Langkah  7  :  Penilaian/utilitas  dihitung menggunakan rumus ter- hadap setiap alterna-
tive.rumus 1 [11]. (1) Dimana : a. kriteria  ke  –  j  dari  k  merupa- kan nilai pembobotan
b. alternative  i  pada  kriteria  j adalah nilai utiliy
c. Identifikasi  nilai  fungsi  terbesar dari n alternative  .
d. Alternatif n dirangking menggunakan nilai fungsi Menghitung nilai normalisasi bobot : (2) a. adalah  nilai  normalisasi  bobot
kriteria ke – j
b. adalah nilai bobot kriteria ke – j
c. adalah jumlah kriteria
d. adalah bobot kriteria ke – n
Menghitung nilai utiliti :
(3) a. adalah nilai utiliti kriteria ke –
j untuk alternatif i
b. adalah nilai kriteria ke  – j un-
tuk altefnatif i
c. adalah fungsi kriteria ke – j
untuk alternatif i [12].
Berikut  urutan  penggunaan  metode SMART :
1. Bayaknya  kriteria  yang  digunakan ditentukan terlebih dahulu .
2. Kriteria  paling  penting  dan  tidak penting  diberikan  bobot  berdasarkan
kriteria.  100  untuk  bobot  kriteria yang  paling  penting  dan  10  untuk nilai bobot kriteria paling tidak pent- ing.
3. Bandingkan  nilai  bobot  kriteria  dan jumlah  bobot  kriteria  kemudian  hi- tung  normalisasinya,  Menggunakan
rumus : Normalisasi = (4) Dimana adalah  nilai  bobot  dari  suatu kriteria. Sedangkan, adalah to-
tal jumlah bobot dari semua kriteria.
4. Setiap alternative pada setiap kriteria diberikan nilai parameter.
5. Data  baku  dari  nilai  kriteria  diberi- kan nilai utility kemudian dikonversi nilai  kriteria  pada  masing  –masing kriteria.  Persamaan  nilai  utility  di- peroleh  menggunakan  rumus  berikut : (5) Dimana adalah nilai utiliti kriteria ke  1  untuk  kriteria  ke  – I, ada- lah nilai kriteria maksimal, ada- lah  nilai  kriteria  minimal  dan adalah nilai kriteria ke – i. Maka didapat nilai tersebut adalah :
6. Nilai  normalisasi  bobot  kriteria didapat  dari  normalisasi  menga- lihkan  masingmasing  nilai  yang- sudah  ditentukan.  Perkalian  tersebut dijumlahkan . = (6) Dimana adalah nilai total alternatif, adalah  hasil  dari  normalisasi  bo- bot  kriteria  dan adalah  hasil penentuan utility [13].
DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.911 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini penulis menggunakan  7  sampel  dosen  dalam pemilihan  beasiswa  doctor  potensial. Berikut sample data Dosen yang digunakan pada penelitian ini, yaitu : Tabel 3 Tabel Alternatif/Data Dosen NO NIDN NAMA DOSEN 1 0117108801  Rini, M.T 2 0110047301  Khairuddin Tam- pubolon, M.Si 3 0122087301  Zetria Erma, M.H
4 0109027001  Zulkifli, M.Si
5 0101058701  Reza  Nurul  Ichsan,
M.M
6 0023088702  Sheila Hani, M.T
7 0101015712  Yuanita, M.Si
Adapun  jumlah  kriteria  berdasar- kan data hasil wawancara dengan Rektor Universitas Pembinaan Masyarakat Indo- nesia Medan, kriteria yang menjadi point penilaian  berjumlah  8  kriteria  yaitu :a)Masa  Kerja,  b)Pengajaran,  c)Kuali- fikasi  Pendidikan,  d)Penelitian,  e)Penga- dian,  f)Jabatan  Fungsional,  g)Publikasi Jurnal, h)NIDN. Selanjutnya memberikan Skala  prioritas  normalisasi  bobot  dil- akukan  untuk  menentukan  preferensi  pa- da setiap kriteria.
Tabel 4. Kriteria dan Bobot KODE KRITERIA BOBOT C1 Masa Kerja 70 C2 Pengajaran 80 C3 Kualifikasi Pendidikan   75 C4 Penelitian 80 C5 Pengabdian 80 C6 Jabatan Fungsional 80 C7 Publikasi Jurnal 85 C8 NIDN 60 JUMLAH 610
Selanjutnya normalisasi bobot dilakukan dengan menggunakan rumus :
(7) Tabel 5 Normalisasi Nilai Bobot Kriteria Kode Kriteria Bobot Nil. Nor- malisasi C1 Masa Kerja  70 70 / 610 = 0,1148 C2 Pengajaran   80 80 / 610 = 0,1311 C3 Kualifikasi Pendidikan 75 75 / 610 = 0,123 C4 Penelitian 80 80 / 610 = 0,1311 C5 Pengabdian    80 80 / 610 = 0,1311 C6 Jabatan Fungsional 80 80 / 610 = 0,1311 C7 Publikasi Jurnal 85 85 / 610 = 0,1393 C8 NIDN 60 60 / 610 = 0,0984 JUMLAH 610
Setelah  itu  menentukan  nilai  dari Alternatife.  Untuk  mendapat  nilai  alter- natife  kriteria  berdasarkan  wawancara dengan  Rektor  Universitas  Pembinaan Masyarakat  Indonesia  dapat  dilihat  di table  5.  Selanjutnya  adalah  nilai  table utility .  Selanjutnya  tahap  ini  akan  di  uji coba  7  dosen  yang  berpotensi  mendapat beasiswa  pendidikan  doctor  dapat  dilihat pada table 7.
DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.911 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## Tabel 6. Data Alternatife
NO NAMA DOSEN C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A2 Yuanita, M.Si 72 83 78 78 73 82 78 59 A3 Khairuddin Tampubolon, M.Si 70 80 75 80 80 85 80 60 A4 Zetria Erma, M.H 70 80 75 75 80 80 75 60 A5 Sheila Hani, M.T 70 80 75 80 75 75 80 60 A6 Reza Nurul Ichsan, M.M 70 80 75 80 70 75 75 60 A7 Zulkifli, M.Si 70 80 75 75 70 70 70 60 A8 Rini, M.T 70 80 75 70 75 70 68 60 Tabel 7. Data Utility NAMA DOSEN C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 Yuanita, M.Si 0 0 1 1 0 0 0.5 0 Khairuddin Tampubolon, M.Si 0 0.6 0 0 0 0 0 0 Zetria Erma, M.H 0 1 0 0.2857 0.4 1 0.3 1 Sheila Hani, M.T 0 0.6 1 1 1 1 0.5 0.5 Reza Nurul Ichsan, M.M 0 1 0.5 0.1429 0 1 1 0 Zulkifli, M.Si 0.25 0 0.3 0.7143 0.6 1 0.5 0 Rini, M.T 1 1 0.8 0.2857 0 1 0.5 1 Tabel 8. Uji Coba NAMA DOSEN C1 C2 C3 C4
C5 C6 C7 C8 Yuanita, M.Si 0.1148 0.1311 0.123 0.1049 0.0393 0.1049 0.1161 0 Khairuddin Tampubolon, M.Si 0 0 0 0.1311 0.1311 0.1311 0.1393 0.0984 Zetria Erma, M.H 0 0 0 0.0656 0.1311 0.0874 0.0813 0.09 Sheila Hani, M.T 0 0 0 0.1311 0.0656 0.0437 0.1393 0.0984 Reza Nurul Ichsan, M.M 0 0 0 0 0.1311 0 0.0437 0.0813 Zulkifli, M.Si 0 0 0 0 0.0656 0 0 0.0232 Rini, M.T 0 0 0 0 0.0656 0 0 0.0984
Berikut  ini  adalah  tabel  pereng- kingan didapatkan dua orang yang berpo- tensi  mendapatkan  beasiswa  pendidikan
doctor  yaitu  Yuanita,  M.Si  dengan Khairuddin Tampubolon, M.Si.
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. VII No. 1, Dec 2020, hlm. 39 – 46
ISSN 2550-0201 (Online)
DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.911 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## Tabel 8. Perengkingan
NAMA DOSEN TOTAL RENG- KING Yuanita, M.Si 0.7342 1 Khairuddin Tampubolon, M.Si 0.6311 2 Zetria Erma, M.H 0.4781 3 Sheila Hani, M.T 0.4638 4 Reza Nurul Ichsan, M.M 0.3545 5 Zulkifli, M.Si 0.1872 6 Rini, M.T 0.1639 7

## SIMPULAN
Proses perhitungan dengan
menggunakan metode         SMART ber- dasarkan      kriteria (masa kerja, pengaja- ran,  kualifikasi  pendidikan,  penelitian, pengabdian, jabatan fungsional, publikasi jurnal  dan  NIDN)  dari  7  data      respond- en/data  alternatif    diperoleh  urutan    nilai dari    yang    tertinggi  sampai  terendah. Adapun   prioritas urutan 2 orang   dosen penerima   beasiswa pendidikan doktoral adalah      Yuanita,  M.Si  dengan  skor 0.7342      dan      Khairuddin  Tampubolon, M.Si dengan skor 0,6311.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  diucapkan  kepada Direktorat Riset dan Pengabdian
Masyarakat  Deputi  Bidang  Penguatan Riset  dan  Pengembangan  Kementerian Riset  dan  Teknologi  /  Badan  Riset  dan Inovasi  Nasional  yang  telah  mensetujui dan mendanai penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Sanwasih  and  S.  A.  Setyawan, “Kinerja  Dosen  Terbaik  Dengan Algoritma Weighted Product Berbasis  Web  (  Studi  Kasus : Fakultas  Teknik  Universitas  Islam At-Tahiriyah ),” pp. 13–18, 2018. [2] A. S. Kurniawansyah, J. Wahyudi, and R. Julita, “Membangun Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan  Dosen  Berprestasi  Di Prodi  Informatika  Fakultas  Ilmu Komputer  Universitas  Dehasen Bengkulu,” vol. 15, no. 1, pp. 44– 49, 2019. [3] N.  Marpaung,  M.  Handayani,  and R.  Yesputra,  “Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Terbaik Dengan Metode Weighted Product (WP) Pada STMIK Royal,” Semin.  Nas.  R.  2018 ,  vol.
9986, no. September, pp. 267–270, 2018. [4] Ardi, ANDROID & KRIPTOGRAFI ALGORITMA RIVESTCODE 6,REKAYASA PERNGKAT LUNAK, SMS , 1st ed. Medan:  CV.  SENTOSA  DELI MANDIRI, 2020.
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. VII No. 1, Dec 2020, hlm. 39 – 46
ISSN 2550-0201 (Online)
DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.911 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
[5] D.  Aldo  and  Ardi,  “Sains  dan Teknologi  Informasi  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Limfoma dengan  Metode  Certainty  Factor,”
vol. 5, no. 1, 2019.
[6] A.  D.  C.  Ari  Basuki, Sistem Pendukung  Keputusan ,  Edisi  1. Yogyakarta: deep, 2016.
[7] S.  H.  A.  Lita  Asyriati  Latif, Mohammad Jamil, Sistem Pendukung  Keputusan  Teori  dan Aplikasi . deepublish, 2018. [8] Z. Azhar, “Penentuan Penempatan Karyawan Baru Di PDAM Kisaran Dengan Metode SMART,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknol.  dan Sist.  Informasi) ,  vol.  Vol.4,No.2, no.  (Juni,  ISSN:  2407-1811),  pp. 179–184, 2018, [Online]. Available: http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index
.php/jurteksi.
[9] H.  Sibyan,  “Implementasi  Metode SMART  pada  Sistem  Pendukung
Keputusan  Penerima  Beasiswa
Sekolah,” J. Penelit. dan
Pengabdi.  Kpd.  Masy.  UNSIQ , vol. 7, no. 1, pp. 78–83, 2020, doi: 10.32699/ppkm.v7i1.1055.
[10]  D.  Y.  H.  Tanjung  and  R. Adawiyah,  “Perancangan  Sistem
Pendukung  Keputusan  Dengan Metode  Simple  Multi  Attribute
Rating  Technique  (  SMART  ) Dalam  Penilaian  Kinerja  Dosen  ( Studi  Kasus :  Universitas  Potensi Utama  ),” IT  J. ,  vol.  6,  pp.  149– 159, 2018.
[11]  M.  Hayaty  and  R.  F.  Irawan, “Perancangan  Sistem  Penunjang
Keputusan untuk Menentukan Jabatan Pengurus Organisasi Menggunakan Kombinasi Algoritma  Simple  Multi  Attribute Rating  Technique  (SMART)  dan Forward  Chaining,” Khazanah Inform.  J.  Ilmu  Komput.  dan Inform. , vol. 4, no. 2, p. 104, 2018, doi: 10.23917/khif.v4i2.7034. [12]  Z.  Yunizar,  “Sistem  Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Pembuatan Batu Bata Menggunakan  Metode  Smart,” Maj. Ilm. Univ. Almuslim , vol. 10, pp. 73–78, 2018.
[13]  D. Novianti, I. Fitri Astuti, and D. M.  Khairina,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Berbasis  Web  Untuk Pemilihan Café Menggunakan Metode  Smart  (Simple  Multi- Attribute Rating Technique) (Studi  Kasus :  Kota  Samarinda),”
Pros.  Semin.  Sains  dan  Teknol.
FMIPA  Unmul ,  vol.  1,  no.  3,  pp.
461–465, 2016.