## Analisis Faktor yang Mempengaruhi Lama Studi Mahasiswa dengan Metode SMARTER
Lenny Margaretta Huizen 1) , Aria Hendrawan 2) , Agusta Praba Ristiadi Pinem 3) 1,2,3) Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi Universitas Semarang Jl. Soekarno-Hatta, Tlogosari, Semarang 50196 Email: lenny@usm.ac.id 1) , aria@usm.ac.id 2) , pinem@usm.ac.id 3)
Riwayat artikel: Received: 06-01-2022 Revised: 20-07-2022 Accepted: 31-07-2022

## Abstract
One of the criteria in the assessment of college accreditation is student graduation. Factors that affect the students' study period need to be analyzed. In this study, the SMARTER method was used to find these factors. Data were obtained from a questionnaire with 133 respondents. Validity and reliability tests were conducted to determine the validity of the test equipment. The test was carried out with a significance test of 0.05 for the validity test and a reliability test of 0.811, which means the reliability is very high. The data is processed by the SMARTER method. The SMARTER method is a settlement method where the weights are calculated using the Rank Order Centroid (ROC) weighting calculation for each criterion and sub-criteria. Actual data shows that the lecturer factor is the main factor that affects the students' study period, followed by student factors, facilities and infrastructure factors, and external factors. From the results of the SMARTER method, it is found that the element that most influences student graduation is the lecturer factor, with a utility value of 15.918. The second factor is the student factor, which has a utility value of 8.297, followed by the facilities and infrastructure factor of 4.425, and external factors of 1.312. From the results of the SMARTER method and actual data, it is found that the lecturer's guidance is a factor that significantly influences the students' study period.
Keywords: SMARTER, ROC, Graduation

## Abstrak
Salah satu kriteria dalam penilaian akreditasi perguruan tinggi adalah kelulusan mahasiswa tepat waktu. Faktor yang mempengaruhi lama studi mahasiswa perlu dianalisis. Dalam penelitian ini metode SMARTER digunakan untuk menemukan faktor-faktor tersebut. Data diperoleh dari kuesioner dengan 133 responden. Uji validitas dan reliabilitas dilakukan untuk mengetahui kevalidan alat uji. Pengujian dilakukan dengan uji signifikansi 0,05 untuk uji validitas dan uji reliabilitas sebesar 0,811 yang berarti reliabilitasnya sangat tinggi. Data diolah dengan metode SMARTER. Metode SMARTER merupakan metode penyelesaian dimana bobot dihitung menggunakan perhitungan pembobotan Rank Order Centroid (ROC) pada setiap kriteria dan sub kriteria. Data real menunjukkan bahwa faktor dosen merupakan faktor utama yang mempengaruhi lama studi mahasiswa, disusul dengan faktor mahasiswa, faktor sarana dan prasarana, serta faktor dari luar. Dari hasil metode SMARTER diperoleh bahwa faktor yang paling mempengaruhi kelulusan mahasiswa
adalah faktor dosen dengan nilai utility sebesar 15,918. Faktor kedua adalah faktor mahasiswa yang mempunyai nilai utility sebesar 8,297, disusul faktor sarana dan prasarana sebesar 4,425, dan faktor dari luar sebesar 1,312. Dari hasil perhitungan metode SMARTER dan data real didapat bahwa faktor bimbingan dosen merupakan faktor yang mempunyai pengaruh besar dalam perhitungan lama studi mahasiswa.
Kata kunci: SMARTER, ROC, Kelulusan

## Pendahuluan
Penyelenggaraan pendidikan yang berkualitas dapat menghasilkan mahasiswa yang mempunyai kompetensi pada bidangnya masing-masing. Kelulusan mahasiswa tepat waktu merupakan salah satu kriteria dalam penilaian akreditasi bagi sebuah Perguruan Tinggi [1]. Akreditasi perguruan tinggi merupakan hal yang lebih penting bagi seorang lulusan, jika dibandingkan dengan Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) [2]. Semakin banyak mahasiswa yang lulus tepat waktu, maka kinerja sebuah perguruan tinggi akan semakin baik [3]. Penilaian mutu sebuah institusi merupakan salah satu bentuk penilaian yang dilakukan oleh badan mandiri yang berada di luar lingkup universitas.
Tingkat keberhasilan mahasiswa dalam menyelesaikan pendidikan dip engaruhi oleh beberapa keadaan. Faktor-faktor tersebut berasal dari faktor internal (dari mahasiswa itu sendiri) dan faktor eksternal (dari luar mahasiwa). Contoh faktor internal adalah emosi, kemampuan akademik masing-masing mahasiswa, suasana hati, dan sebagainya, sedangkan faktor eksternal dapat berasal dari lingkungan tempat tinggal mahasiswa, keluarga, atau kampus [5].
Untuk mengetahui faktor yang berpengaruh besar terhadap tingkat kelulusan mahasiswa, digunakan Decision Support System (DSS).  DSS merupakan sebuah model dari kumpulan prosedur untuk pengolahan data dan penilaian dalam pengambilan keputusan [6]. Dalam DSS digunakan perhitungan matematis sehingga dihasilkan alternatif yang ideal [7]. Pada DSS multikriteria, parameter yang diolah dapat digunakan sebagai pemecah masalah [8], sehingga setiap alternatifnya dapat dijelaskan oleh suatu set kriteria, dimana kriteria dapat bersifat kualitatif maupun kuantitatif [9].
Metode Simple Multi Attribute Rating Technique Exploiting Rank (SMARTER) merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk menentukan faktor yang mempengaruhi kelulusan mahasiswa tepat waktu. Metode ini dipilih karena mempunyai keunggulan dimana metode SMARTER merupakan salah satu model pendukung keputusan yang digunakan untuk pengambilan keputusan dengan kriteria beragam dan dapat digunakan untuk memecahkan masalah dalam pengambilan keputusan.
Metode SMARTER merupakan metode penyelesaian menggunakan bobot yang dihitung dengan perhitungan pembobotan Rank Order Centroid (ROC) pada
setiap kriteria dan sub kriteria. Teknik ini digunakan untuk mendukung suatu keputusan dalam memilih diantara beberapa alternatif atau pilihan yang ada sesuai dengan tujuan dari masalah yang sudah dirumuskan. Metode SMARTER merupakan pengembangan dari metode SMART ( Simple Multi Attribute Rating Technique Exploiting Rank ) [10]. Pengembangan pada metode ini berupa pembobotan kriteria yang akan digunakan dalam menentukan bobot dari setiap kriteria dengan berdasar perhitungan ROC [10]. Pada metode SMARTER pembobotan diberikan langsung oleh pengambil keputusan, sehingga prosedur pembobotan tersebut dianggap tidak proporsional dimana pada tiap bobot yang sudah diberikan harus dapat mencerminkan jarak dan prioritas setiap kriteria dengan tepat sehingga untuk mengatasi hal tersebut, pada metode SMARTER menggunakann persamaanpembobotan ROC [11] Kelebihan dari metode dengan perhitungan menggunakan ROC adalah ketika proses pembobotan kriteria sehingga konsistensi jarak antar kriteria dapat terjaga. Teknik ROC akan memberikan bobot pada tiap kriteria dan hal ini sesuai dengan rangking yang dinilai berdasar tingkat [10]. Metode ini dapat digunakan sebagai pendukung keputusan dengan melihat ranking pada setiap keriteria yang sudah ditetapkan.  Untuk mengetahui faktor- faktor apa saja yang mempengaruhi lama studi mahasiswa, diperlukan adanya sebuah analisis dengan menerapkan metode SMARTER. Analisis tersebut dapat digunakan sebagai pendukung keputusan untuk menyusun strategi yang dapat mendorong mahasiswa agar dapat menyelesaikan perkuliahan tepat waktu.
Pada penelitian ini pendekatan dengan metode SMARTER digunakan untuk menghitung nilai terbesar dari beberapa faktor yang mempengaruhi lama studi mahasiswa. Pada penelitian ini dicari nilai tertinggi pada beberapa faktor yang mempunyai pengaruh pada lama studi, bukan nilai teringgi dari nilai alternatif. Perhitungan pembobotan juga dilakukan dengan teknik ROC dan hasilnya digunakan untuk mencari nilai akhir pada beberapa faktor yang sudah ada.

## Kajian Pustaka
Beberapa penelitian terdahulu yang membahas metode SMARTER dijelaskan sebagai berikut. Metode SMARTER dapat digunakan sebagai rekomendasi kepada pembuat keputusan dalam memilih asisten laboratorium komputer sesuai dengan kriteria yang relevan. Kriteria yang digunakan adalah hasil tes bahasa Inggris, hasil tes potensi akademik, hasil tes praktikum, hasil wawancara, hasil rekomendasi dari kepala laboratorium, dan semester. Pada penelitian tersebut, dari 10 data pelamar, terdapat delapan pelamar yang dinyatakan diterima. Hasil tersebut sesuai dengan hasil aktual dengan tingkat akurasi sebesar 80% [12].
Metode SMARTER dapat digabungkan dengan metode Forward Chaining . Salah satu penelitian yang membahas gabungan metode tersebut adalah penelitian tentang perekrutan karyawan untuk posisi tertentu pada sebuahperusahaan. Penggabungan kedua metode tersebut dinilai sesuai dengan permasalahan yang
dihadapi perusahaan. Kriteria yang digunakan adalah cara berkomunikasi, pengusasaan terhadap pengolahan angka, profesionalitas, adaptasi, pola kerja tim atau individu, kepercayaan diri, ketahanan dalam bekerja, konsistensi, ketelitian, kecepatan dalam bekerja, dan kreatifitas. Kriteria-kriteria tersebut nantinya digunakan sebagai pendukung keputusan dalam penentuan posisi karyawan baru. Kombinasi metode SMARTER dan forward chaining dapat menjadi solusi penentuan posisi karyawan sekaligus menilai kelayakan karyawan [13].
Metode SMARTER digunakan untuk membantu menentukan lokasi perumahan berdasarkan beberapa kriteria menggunakan nilai-nilai kriteria yang digunakan dan nilai perankingan pada metode SMARTER dipengaruhi oleh nilai bobot yang dihitung dengan ROC [14]. Pada studi kasus yang lain, metode SMARTER digunakan sebagai penentu untuk layak tidaknya sebuah dokuman untuk permohonan Paspor. Hasil yang didapat terdapat akurasi sebesar 80% dengan menggunakan metode SMARTER [15]. Penerapan sistem penilaian kinerja berdasarkan kerangka Balance Scorecard dengan KPI startup dan metode SMARTER dapat digunakan untuk dalam menganalisis kinerja startup bisnis karena dapat memberikan hasil rekomendasi perangkingan dengan pengurutan nilai dari alternatif terbesar sampai nilai alternatif terkecil [16].

## Metode Penelitian
Tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1. Dalam penelitian ini terdiri dari tiga tahapan, yaitu pengambilan data, analisis data, perhitungan data dengan metode SMARTER, dan pengujian. Perhitungan data dengan metode SMARTER terdiri dari perhitungan bobot ROC dan perhitungan utility .

## Gambar 1 Tahapan Penelitian

## 1. Pengambilan Data
Data yang diambil bersumber dari data kuesioner yang dibagikan kepada mahasiswa Program Studi Teknik Informatika angkatan tahun 2016-2019. Kuesioner dibagikan secara acak dan didapatkan 133 kuesioner yang kembali. Pengukuran pada kuesioner dilakukan menggunakan skala Likert. Selanjutnya faktor-faktor yang mempunyai pengaruh terhadap lama studi diambil dari jurnal- jurnal penelitian.
Faktor-faktor yang menjadi pengaruh lama studi mulai faktor sarana dan prasarana seperti kelengkapan buku di perpustakaan, pelayanan pegawai, kualifikasi dosen, faktor dalam kesulitan dalam menulis, mencari judul, literatur [5]. Dari beberapa faktor tersebut, dalam penelitian ini dirangkum beberapa faktor yang akan digunakan.

## 2. Analisis Data
Pada tahap ini dilakukan pemilihan serta penyusunan data. Data atribut atau kriteria yang diperoleh kemudian diolah dengan perhitungan ROC pada setiap kriteria dan sub kriteria.

## 3. Perhitungan Data dengan Metode SMARTER
Perhitungan dengan metode SMARTER dilakukan dengan beberapa tahapan. Tahapan pada metode SMARTER dapat dilihat pada Gambar 2. Masing- masing tahapan dibahas sebagai berikut.
Gambar 2 Langkah pada Metode SMARTER
a. Identifikasi masalah, dimana tahap ini merupakan tahap awal yang berisi analisis permasalahan yang mempengaruhi lama studi.
b. Menentukan kriteria dan sub kriteria, dimana dalam tahap ini dilakukan pencarian studi literatur faktor yang mempengaruhi lama studi mahasiswa, pengumpulan data yang dilakukan dengan menyebarkan kuesioner melalui Google Form kepada mahasiswa angkatan tahun 2016-2018, dan analisis data dari kuesioner. Analisis data dimulai dari kriteria terpenting dan menentukan jumlah kriteria yang ditentukan sebagai bahan penelitian.
c. Memberikan peringkat untuk setiap kriteria dan sub kriteria. Perhitungan untuk nilai kriteria dapat dilihat pada Persamaan1.
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐾𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎
(1)
dimana SS adalah jumlah jawaban Sangat Setuju, S adalah jumlah jawaban Setuju, C adalah jumlah jawaban Cukup, TS adalah jumlah jawaban Tidak Setuju, dan STS adalah jumlah jawaban Sangat Tidak Setuju.
d. Perhitungan bobot pada tiap kriteria dan sub kriteria dengan Teknik ROC. Tahapan ini berisi perhitungan bobot dengan menggunakan ROC pada tiap kriteria dan sub kriteria dapat dijelaskan pada Persamaan 2 sampai Persamaan5 [10].
𝑊 ⋯ (2) 𝑊 ⋯ (3) 𝑊 ⋯ 4 𝑊 5
d imana 𝑊 merupakan bobot kriteria 𝑘 , 𝑘 adalah banyak kriteria, dan 𝑖 merupakan nilai alternatif. Jika ada lebih dari satu kriteria, maka bobot yang diberikan untuk masing-masing kriteria merupakan rata-rata dari gabungan peringkat.

## Utility
Tahap ini merupakan tahapan dari nilai normalisasi kriteria dan subkriteria yang dihitung menggunakan ROC. Perhitungan nilai utility terhadap alternatif digunakan Persamaan6 [10].
𝑉 𝑥 𝑊 𝑉 𝑥 (6)
dimana 𝑊 merupakan bobot yang menjadi pengaruh dari dimensi ke i terhadap sebuah nilai dari keseluruhan evaluasi, V i merupakan objek evakuasi pada dimensi ke i dan n merupakan jumlah dimensi nilai yang berbeda.
e. Menghitung bobot akhir masing-masing kriteria. Nilai akhir digunakan untuk mendapatkan hasil dari perkalian nilai utility dan dan bobot kriteria. Hasil yang didapatkan berupa perangkingan dari setiap alternatif dan hasil dari nilai akhir ini dapat digunakan sebagai masukan untuk pemegang keputusan. Nilai akhir
( 𝑈 ℎ ) didapatkan dengan Persamaan5 [10].
AITI: Jurnal Teknologi Informasi Volume 19 No. 2 Agustus 2022, 213-227 219 𝑈 ℎ 𝑊 𝑈 𝑋 (7) dengan nilai ( 𝑈 ℎ ) diperoleh dari hasil perkalian antara bobot kriteria ke- 𝑘 ( 𝑊 ) dengan nilai utilitas ( 𝑈 𝑋 ) kriteria ke- 𝑘 ( 𝑘 1,2, … , 𝐾 ) sebagai alternatif ke- ℎ ( ℎ 1, 2, … 𝐻 ), 𝐻 adalah nilai yang mengidentifikasi objek evaluasi (subkriteria).

## Hasil dan Pembahasan
F aktor-faktor yang mempengaruhi lama studi mahasiswa diambil dari beberapa literatur jurnal. Ada empat faktor utama yang mempengaruhi lama studi, yaitu sarana dan prasarana, dosen, mahasiswa, dan faktor luar. Kriteria dari masing- masing faktor tersebut dapat dilihat secara rinci pada Tabel 1. Masing-masing kriteria diberi simbol seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 1 Faktor Utama Lama Studi Mahasiswa No Faktor Utama Kriteria 1 Sarana dan Prasarana  Kurikulum mata kuliah
 Materi ajar  Kelengkapan buku-buku di perpustakaan  Pelayanan pegawai administrasi fakultas 2 Dosen  Kualifikasi dosen dalam pengajaran  lama koreksi dosen dalam laporan KP/TA  Komunikasi dosen dalam bimbingan KP/TA
 Profesionalitas dosen dalam pengajaran  Profesionalitas dosen dalam bimbingan KP/TA
 Dosen pembimbing sangat disiplin untuk KP/TA  Aturan dalam presensi 3 Mahasiswa  Kesulitan membuat laporan KP/TA  Kesulitan mencari judul untuk KP/TA
 Kesulitan mencari literatur untuk KP/TA
 Mahasiswa terkendala pekerjaan untuk KP/TA
 Mahasiswa malas, ikut-ikutan teman dalam KP/TA  Mahasiswa takut/malu bimbingan untuk KP/TA  Nilai kurang 4 Luar  Mahasiswa kesulitan membagi waktu untuk KP/TA  Alat penunjang mahasiswa kurang  Mahasiswa kesulitan ekonomi sehingga proses KP/TA terganggu
1. Analisis Kuesioner
Proses analisis faktor utama yang mempengaruhi lama studi mahasiswa diawali dengan membuat daftar kriteria dan subkriteria yang selanjutnya dibuat dalam kuesioner yang dibagikan kepada responden. Responden merupakan mahasiswa angkatan tahun 2016-2018 dengan persebaran kuesioner secara acak. Hasil jawaban yang diperoleh melalui kuesioner dapat dilihat pada Tabel 3.
Kuesioner dilakukan menggunakan skala Likert dengan skala bertingkat. Skala Likert pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 2 Kriteria Pengaruh Lama Studi Simbol Kriteria A Kurikulum mata kuliah
B Materi ajar C Kelengkapan buku-buku di perpustakaan D
Pelayanan pegawai administrasi fakultas
E Kualifikasi dosen dalam pengajaran
F Lama koreksi dosen dalam laporan KP/TA
G Komunikasi dosen dalam bimbingan KP/TA
H Profesionalitas dosen dalam pengajaran
I Profesionalitas dosen dalam bimbingan KP/TA
J Dosen pembimbing sangat disiplin untuk KP/TA
K Aturan dalam presensi
L Kesulitan membuat laporan KP/TA
M Kesulitan mencari judul untuk KP/TA N Kesulitan mencari literatur untuk KP/TA O Mahasiswa terkendala pekerjaan untuk KP/TA
P Mahasiswa malas, ikut-ikutan teman dalam KP/TA
Q Mahasiswa takut/malu bimbingan untuk KP/TA
R Nilai kurang
S Mahasiswa kesulitan membagi waktu untuk KP/TA
T Alat penunjang mahasiswa kurang
U Mahasiswa kesulitan ekonomi sehingga proses KP/TA tertanggu Tabel 3 Hasil Responden dari Kuisioner Responden Kriteria A B C D E F ⁝ U 1 3 4 4 5 4 2 ⁝ 4 2 4 4 4 4 4 4 ⁝ 3 3 4 3 3 3 4 4 ⁝ 4 4 3 3 3 3 3 4   3 ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 132 4 3 3 3 2 3 ⁝ 2 133 3 3 2 3 4 3 ⁝ 3 Tabel 4 Skala Likert
Skala Skor
Sangat Setuju 5 Setuju 4 Cukup 3 Kurang Setuju 2 Sangat Tidak Setuju 1
Kuesioner diisi oleh 133 responden dengan skala Likert, dengan SS=Sangat Setuju, S=Setuju, C=Cukup, TS=Tidak Setuju, STS=Sangat Tidak Setuju. Pada tahap ini berisi pemberian peringkat terhadap kedudukan pada tiap kriteria dan sub
kriteria. Pemberian peringkat berdasarkan tingkat kepentingan ditentukan dengan cara menghitung poin dari tiap jawaban kemudian dikalikan dengan jumlah responden pada tiap kriteria. Perhitungan dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 Perhitungan Skoring Jawaban Responden
Klasifikasi Jumlah Skor Jumlah Responden Jumlah Jumlah skor untuk jawaban Sangat Setuju n orang n x5 Jumlah skor untuk jawaban Setuju n orang n x4 Jumlah skor untuk jawaban Cukup n orang n x3 Jumlah skor untuk jawaban Kurang Setuju n orang n x2 Jumlah skor untuk jawaban Sangat Tidak Setuju n orang n x1
Hasil perhitungan skoring jawaban dari responden terhadap faktor utama dan kriteria yang mempengaruhi lama studi dapat dilihat pada Tabel 6, Tabel 7, Tabel 8, Tabel 9, Tabel 10. Dari Tabel 6 sampai Tabel 10 dapat ditentukan tingkat kepentingan kriteria dari masing-masing faktor utama.
Tabel 6 Data Perhitungan Tingkat Kepentingan pada Faktor Utama Faktor Utama Responden Nilai Tingkat Kepentingan SS S  C  TS STS Sarana Prasarana  40  205  241  49 24  2321 3 Dosen 75 406 408 122  62  4707 1 Mahasiswa 36 195 462 194  44  3614 2 Luar 9  73 174 110 33 1739 4 Tabel 7 Data Perhitungan Tingkat Kepentingan Kriteria dari Faktor Sarana dan Prasarana Inisial Responden Nilai Tingkat Kepentingan SS S  C TS STS A 5 44 63 17 4 504 2 B 6 50 61 3 3 479 3 C 12 50 56 12 0 452 4 D 17 61 61 17 17 886 1 Tabel 8 Data Perhitungan Tingkat Kepentingan Kriteria dari Faktor Dosen Inisial Responden Nilai Tingkat Kepentingan SS S  C TS STS E 16 66 66 16 16 894 1 F 12 53 53 12 12 695 4 G 14 61 61 14 14 805 3 H 12 76 41 3 1 513 6 I 13 72 38 53 12 813 2
J 7 47 68 10 1 467 7 K 1 31 81 14 6 520 5
Tabel 9 Data Perhitungan Tingkat Kepentingan Kriteria dari Faktor Mahasiswa Inisial Responden Nilai Tingkat Kepentingan SS S  C TS STS L 2 12 76 38 5 462 5 M 2 21 77 26 7 517 4 N 2 15 80 34 2 418 6 O 1 18 56 43 15 631 1 P 16 55 47 12 3 525 3 Q 7 45 58 18 5 525 3 R 6 29 68 23 7 536 2 Tabel 10 Data Perhitungan Tingkat Kepentingan Kriteria dari Faktor Luar Inisial Responden Nilai Tingkat Kepentingan SS S  C TS STS S 2 16 54 46 15 628 1 T 2 23 61 37 10 559 2 U 5 34 59 27 8 552 3 S 2 16 54 46 15 628 1
2. Perhitungan Bobot Pada Tiap Kriteria dan Subkriteria
ROC digunakan untuk melakukan perhitungan pembobotan pada kriteria dan subkriteria. Dasar yang digunakan pada perhitungan ROC ada pada kebutuhan paling penting pada kriteria atau sub kriteria yang sudah ada. Contoh ilustrasi dari pembobotan dengan teknik ROC adalah jika terdapat dua atribut, X dan Y , dimana Y berada pada peringkat pertama, maka bobot yang diberikan antara 0,5 dan 1 sehingga titik tengah interval ada pada 0,75. Nilai ini diambil sebagai bobot perkiraan, yang merupakan dasar dari prinsip komitmen minimum. Untuk bobot Y akan menjadi 0,25. Nilai ini didapat dari titik tengah interval dari 0 dan 0,5 atau dapat ditulis 𝐶𝑟 𝐶𝑟 𝐶𝑟 ⋯ 𝐶𝑟 dan penentuan bobot dapat diberikan aturan yang sama yaitu 𝑊 𝑊 𝑊 ⋯ 𝑊 , dimana 𝑊 merupakan bobot untuk kriteria 𝐶𝑟 sampai dengan 𝑊 untuk bobot pada 𝐶𝑟 . Hasil perhitungan pembobotan ROC pada faktor utama, kriteria, dan sub kriteria dapat dilihat pada Tabel 11, Tabel 12, Tabel 13, Tabel 14, Tabel 15, Tabel 16, dan Tabel 17
Tabel 11 Hasil Perhitungan Pembobotan pada Faktor Utama Faktor Utama Rank ROC Hasil Bobot Dosen 1 ((1+1/2+1/3+1/4/4)) 0,521 Mahasiswa 2 ((1/2+1/3+1/4/4)) 0,271 Sarana dan Prasarana 3 ((1/3+1/4/4)) 0,146 Luar 4 ((1/4/4)) 0,063 Tabel 12 Hasil Perhitungan Pembobotan Kriteria pada Faktor Utama Sarana dan Prasarana Faktor Utama Rank ROC                Hasil Bobot D 1 ((1+1/2+1/3+1/4/4)) 0,521 A 2 ((1+1/2+1/3+1/4/4)) 0,271 B 3 ((1+1/2+1/3+1/4/4)) 0,146 C 4 ((1+1/2+1/3+1/4/4)) 0,063
223
Tabel 13 Hasil Perhitungan Pembobotan Kriteria pada Faktor Utama Dosen Faktor Utama Rank ROC Hasil Bobot E 1 ((1+1/2+1/3+1/4+1/5+1/6+1/7)/7) 0,370 I 2 ((1/2+1/3+1/4+1/5+1/6+1/7)/7) 0,228 G 3 ((1/3+1/4+1/5+1/6+1/7)/7) 0,156 F 4 ((1/4+1/5+1/6+1/7)/7)  0,109 K 5  ((1/5+1/6+1/7)/7) 0,073 H 6 ((1/6+1/7)/7) 0,044 J 7 ((1/7)/7) 0,020 Tabel 14 Hasil Perhitungan Pembobotan Kriteria pada Faktor Utama Mahasiswa Faktor Utama Rank ROC Hasil Bobot O 1 ((1+1/2+1/3+1/4+1/5+1/6)/6)) 0,186 R 2 ((1/2+1/3+1/4+1/5+1/6)/6)) 0,186 P 3 ((1/3+1/4+1/5+1/6)/6)) 0,131 Q 3 ((1/3+1/4+1/5+1/6)/6)) 0,089 M 4 ((1/4+1/5+1/6)/6))  0,056 L 5  ((1/5+1/6)/6))  0,186 N 6 ((1/6)/6)) 0,186 Tabel 15 Hasil Perhitungan Pembobotan Kriteria pada Faktor Utama dari Luar Faktor Utama Rank ROC Hasil Bobot S 1 ((1+1/2+1/3)/3)) 0,611 T 2 ((1/2+1/3)/3)) 0,278 U 3 ((1/3)/3)) 0,111 Tabel 16 Hasil Perhitungan Pembobotan pada Sub Kriteria Subkriteria Rank ROC Hasil Bobot Sangat Setuju 1 (1+1/2+1/3+1/4+1/5)/5 0,46 Setuju 2 (1/2+1/3+1/4+1/5)/5 0,26 Cukup 3 (1/3+1/4+1/5)/5 0,16 Tidak Setuju 4 (1/4+1/5)/5 0,09 Sangat Tidak Setuju 5 (1/5)/5 0,04
Hasil yang diperoleh dari pembobotan ROC pada faktor utama, kriteria, dan sub kriteria t pada Tabel 11, Tabel 12, Tabel 13, Tabel 14, Tabel 15, Tabel 16, dan Tabel 17 digunakan sebagai pembobot yang nantinya digunakan untuk mengalikan jawaban dari masing-masing kriteria. Tahap selanjutnya adalah menormalisasi nilai yang diperoleh dari nilai subkriteria yang sudah dihitung dengan ROC. Nilai subkriteria pada masing-masing kriteria bernilai sama, sehingga nilai ROC juga sama untuk setiap subkriteria. Hasil normalisasi pada kriteria A – U berlaku normalisasi yang sama yaitu SS = 0,46; S = 0,26l; C = 0,16; TS = 0,09; STS = 0,04.
Tahap selanjutnya data pada Tabel 16 diubah menjadi nilai utility yaitu dengan mengalikan nilai ROC pada kriteria dengan nilai ROC pada sub kriteria. Nilai akhir diperoleh dengan menjumlahkan keseluruhan nilai yang didapat pada
setiap kriteria. Nilai inilah yang digunakan sebagai acuan untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi lama studi mahasiswa. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada pada Tabel 17.
Tabel 17 Hasil Normalisasi nilai Kriteria Kriteria SS  S  C  T  STS Nilai Akhir A 0,238 0,134 0,082 0,047 0,021 0,521 B 0,169 0,095 0,058 0,033 0,015 0,370 C 0,067 0,037 0,023 0,013 0,006 0,146 D 0,029 0,016 0,010 0,006 0,003 0,063 E 0,169 0,095 0,058 0,033 0,015 0,370 F 0,104 0,058 0,036 0,020 0,009 0,228 G 0,071 0,040 0,024 0,014 0,006 0,156 H 0,050 0,028 0,017 0,010 0,004 0,109 I 0,033 0,019 0,011 0,007 0,003 0,073 J 0,020 0,011 0,007 0,004 0,002 0,044 K 0,009 0,005 0,003 0,002 0,001 0,020 L 0,186 0,105 0,064 0,037 0,016 0,408 M 0,110 0,062 0,038 0,022 0,010 0,242 N 0,072 0,041 0,025 0,014 0,006 0,158 O 0,072 0,041 0,025 0,014 0,006 0,158 P 0,047 0,026 0,016 0,009 0,004 0,103 Q 0,028 0,016 0,010 0,006 0,002 0,061 R 0,013 0,007 0,004 0,003 0,001 0,028 S 0,279 0,157 0,096 0,055 0,024 0,611 T 0,127 0,071 0,044 0,025 0,011 0,278 U 0,051 0,029 0,017 0,010 0,004 0,111
Tabel 18 merupakan hasil normalisasi dari perhitungan pembobotan mengalikan nilai ROC pada kriteria dengan nilai ROC pada sub kriteria. Nilai akhir diperoleh dengan menjumlahkan keseluruhan nilai yang didapat pada setiap kriteria.
Pada penelitian ini, pengujian dilakukan menggunakan 133 data real hasil kuesioner yang diubah menjadi nilai bobot pada subkriteria dan nilai utility yang didapat dari Nilai Akhir. Kuesioner dibagikan dengan sasaran mahasiswa angkatan tahun 2016-2018 dengan sistem pembagian acak. Data tersebut diolah berdasarkan jawaban dari kuesioner pada Tabel 3, kemudian ditransformasikan sesuai dengan jawaban responden. Hasil data transformasi dapat dilihat pada Tabel 18.
Tabel 18 Data Transformasi Jawaban Responden Berdasarkan Nilai ROC Tabel 17
Responden Kriteria A B C D E F ⁝ U 1 0,16 0,26 0,26 0,46 0,26 0,26 ⁝ 0,26 2 0,26 0,26 0,26 0,26 0,26 0,26 ⁝ 0,26 3 0,26 0,16 0,16 0,16 0,26 0,26 ⁝ 0,16 4 0,16 0,16 0,16 0,16 0,16 0,26    0,16 ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 132 0,26 0,16 0,16 0,16 0,09 0,26 ⁝ 0,26 133 0,16 0,16 0,09 0,16 0,26 0,16 ⁝ 0,26
Dari hasil transformasi jawaban kuesioner maka dilakukan perhitungan utility yaitu dengan mengalikan hasil ROC pada faktor utama. Perhitungan utility dapat dilihat pada Tabel 19. Secara keseluruhan hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 20.
Tabel 19 Data Perhitungan Nilai Utility Alternatif Kriteria A B C D E  F ⁝ U 1 0,006 0,006 0,002 0,035 0,050 0,005 ⁝ 0,020 2 0,010 0,006 0,002 0,020 0,050 0,015 ⁝ 0,012 3 0,010 0,003 0,001 0,012 0,050 0,015 ⁝ 0,020 4 0,006 0,003 0,001 0,012 0,031 0,015    0,012 ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 132 0,010 0,003 0,001 0,012 0,017 0,009 ⁝ 0,007 133 0,006 0,003 0,001 0,012 0,050 0,009 ⁝ 0,012 Nilai Akhir 1,008 0,570 0,261 2,406 6,187 1,614 ⁝ 1,755 Tabel 20 Hasil Keseluruhan Perhitungan dan Perangkingan Faktor Utama Kriteria Nilai Akhir Ranking Kriteria Total Keseluruhan Faktor Utama Ranking Faktor Utama Sarana dan Prasarana A 1,008 12 4,245 4 B 0,570  16 C 0,261  18 D 2,406  6 Dosen E 6,187 2 15,918 1 F 1,614  7 G 2,470  4 H 0,743  10 I 3,743  2 J 0,290  11 K 0,871  8 Mahasiswa L 0,328 9 7,090 2 M 0,593  8 N 0,156  8 O 2,054  3 P 1,303  5 Q 1,116  5 R 1,540  4 Luar S 0,128 4 5,258 3 T 3,375  2 U 1,755  2
Berdasarkan hasil perhitungan penelitian yang dilakukan bahwa faktor dosen mempunyai pengaruh yang tinggi terhadap kelulusan dengan nilai utility sebesar 15,918 disusul dengan peringkat kedua adalah faktor dari mahasiswa sebesar 8,297, faktor sarana dan prasarana sebesar 4,425, dan faktor dari luar sebesar 1,312. Hasil dari perhitungan menggunakan metode SMARTER mempunyai kesamaan peringkat pada faktor mahasiswa dan dosen dengan data real
pada kuesioner yang dibagikan pada responden. Perbandingan hasil data real dengan hasil pengolahan menggunakan metode SMARTER dapat dilihat pada Tabel 21.
Tabel 21 Data Perbandingan antara Data Real dan Metode SMARTER
Faktor Utama Nilai Real  Ranking Nilai SPK Ranking Sarana Prasarana 2321 3 4,245 4 Dosen 4707 1 15,918 1 Mahasiswa  3614 2 7,09 2 Luar 1739 4 5,258 3
Dari Tabel 22 dapat dilihat perbandingan antara data real dan data hasil pengolahan dengan metode SMARTER. Dari data real dan hasil pengolahan dengan metode SMARTER, didapat pada peringkat 1, faktor dosen merupakan faktor yang paling mempengaruhi lama studi mahasiswa,

## Simpulan
Metode SMARTER dapat digunakan untuk mencari faktor apa yang paling berpengaruh terhadap lama studi mahasiswa. Dari data real , dosen berada pada peringkat pertama, begitu juga perhitungan menggunakan SMARTER. Hasil inilah yang kemudian dapat digunakan sebagai bahan evaluasi untuk meningkatan peran dosen dalam mendampingi mahasiswa. Selain faktor dosen, faktor mahasiswa, faktor sarana dan prasarana, serta faktor dari luar juga mempunyai pengaruh dalam perannya masing-masing. Ke depannya diharapkan setelah melakukan evaluasi pada faktor-faktor yang ada, mahasiswa dapat lulus tepat waktu.

## Daftar Pustaka
[1]  Ban PT, ”Akreditasi Perguruan Tinggi Kriteria Panduan Pelaksanaan Pemantauan dan Evaluasi Peringkat Akreditasi”, 2020.
[2]  Y. Yulianingsih, “Manajemen Akreditasi Program Studi Pada Perguruan Tinggi”, Al- Idarah, vol. 5, no. 1, pp.  92-116, Juni. 2015. https:// 10.24042/alidarah.v5i1.756
[3]  M. Broto Legowo, dan Indiarto, B., “Model Sistem Penjaminan Mutu Berbasis Integrasi Standar Akreditasi BAN-PT dan ISO 9001:2008”, RESTI, vo. 1, no.2, pp 90- 98, Agustus, 2017.  https://doi.org/10.29207/resti.v1i2.51
[4] E. Prassetiyo Rohmawan, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Metode Desicion Tree Dan Artificial Neural Network”, Jurnal Ilmiah Matrik, Vol 20, No. 1. 21-30. April, 2013.
[5]  I Nyoman A,J,P, dkk,” Identifikasi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Lama Masa Studi Mahasiswa di Fakultas Bahasa dan Seni Undiksha”, Seminar Nasional Riset Inovatif, 237-248, 2014.
[6]   S. Mohammadreza Miri Lavasani, Jin. W., Zaili. Y., Jamie., F. JLavasani, S.M.M., Wang, J., Yang, Z., Finlay, J., “Application of MADM in a fuzzy environment for
selecting the best barrier for offshore wells”, Expert Syst Appl, Vol 36, No. 3, pp 2466–2478. Februari, 2012.https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.08.099
[7]  A. Mardani, Ahmad, J., Edmundas., K., Z, “Fuzzy multiple criteria decision-making techniques and applications – Two decades review from 1994 to 2014”., Expert Syst. Appl, Vol 42., No. 8, pp 4126–4148. 2015. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2015.01.003
[8]  L. Perez., Luis., R., P., Alejandro., A., I., David., L., C., 8. Pérez-Domínguez, L., Rodríguez-Picón, L.A., Alvarado-Iniesta, A., Luviano Cruz, D., Xu, Z., “MOORA under Pythagorean Fuzzy Set for Multiple Criteria Decision Making”, Complexity, Vol. 2018, No. 5, pp.1–10, April 2018. https://doi.org/10.1155/2018/2602376
[9]  R., K., Mavi, Goh., M., Navid., Z, “Sustainable third-party reverse logistic provider selection with fuzzy SWARA and fuzzy MOORA in plastic Industry”, Journal of Advanced Manufacturing Technology, Vol. 2017, No. 91, pp 2401-2418, Januari 2017. DOI 10.1007/s00170-016-9880-x
[10] F. Schramm, dan Danielle C,M, “Decision Support Model For Selecting And Evaluating Suppliers In The Construction Industry”, Pesquisa Operacional, Vo. 32, No. (3), pp. 643-662.11. Desember 2012. https://doi.org/10.1590/S0101- 74382012005000020
[11] M. Danielson., dan Negotiation, “A Robustness Study of State of The Art Surrogate Weights For MCDM”, Springerlink. 26, pp. 677-691, Juli 2016. DOI 10.1007/s10726- 016-9494-6
[12] A., Saleh., “Penerapan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique Exploiting Rank dalam Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Asisten Laboratorium Komputer”, Masyarakat Telematika dan Informasi, Vol. 8, No. 1, pp 1-10, September 2017.
[13] A. Rizkiyanto dan Indra G., A., “Implementasi Metode Simple Multy Attribute Rating Technique Exploiting Ranks (Smarter) Dan Forward Chaining Pada Penentuan Posisi Karyawan Baru PT. Langgeng Buana Jaya Gresik”, JNKTI., Vo. 2, No. 2, pp. pp 149- 158, Oktober 2019. DOI: https://doi.org/10.32672/jnkti.v2i2.1565
[14] Yunita, “Implementasi Metode Simple Multi-Attribute Rating Technique Exploiting Rank (Smarter) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi Perumahan”. Vol 4, pp 57-60. 2017
[15] A., Setiawan., Ade., I., P., Dita., R., A., Ruri., R., S., S., W, “Menentukan Kelayakan Dokumen Pemohon Paspor Melalui Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Smarter”, Vo. 10., No. 2, PP. 487-500, November 2019. DOI: 10.24176/simet.v10i2.3093
[16] Alen., Tangkesalu dan Jatmiko E, S.  A.T, “Information System of Performance Assesment on Startup Business using Simple Multi-Attribute Rating Technique Exploiting Ranks (SMARTER)”, E3S Web of Conference.Vol. 73, pp.2-6. Desember 2018. https://doi.org/10.1051/e3sconf/20187313002