## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENDISTRIBUSIAN ZAKAT MENGGUNAKAN METODE SMART
Jeri Randa Winata 1 , Robi Yanto 2
1,2 Sistem Informasi, STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau Jl Yos Sudarso No 97 A Kel Jawa Kanan Kota Lubuklinggau, Sumatera Selatan E-mail : jerirandawinata26@gmail.com, pak-robi@stmik-bnj.ac.id

## Abstract
The National Amil Zakat Agency (BAZNAS) is an amil zakat body which collects, distributes and utilizes zakat. Distribution of zakat is done by selecting prospective zakat recipients from existing criteria, in determining the prospective zakat recipients the committee still uses the perceptions or assumptions of each committee so that it causes it to be inappropriate in selecting prospective zakat recipients to give zakat to prospective zakat recipients who are entitled accept it. The decision support system for  the  distribution of  zakat is  built  with the  PHP  programming language,  and utilizes  the  MYSQL  database  as  a  database server.  Zakat  distribution  decision  support  system  is  expected  to  support  the  selection  of  prospective  zakat  recipients.  The method used is the SMART method, the SMART method is a method of multi-attribute decision making. This multi-attribute decision making technique is used to support decision makers in choosing several alternatives. Based on tests that have been tested by researchers, the results obtained from the testing of decision support systems are those who are eligible to receive zakat  wardoyo  with  a  final  value  of  0.6125,  mugiyem  with  a  final  value  of  0.8875,  kawit  with  a  final  value  of 0.5392857099999999.
Keywords: Decision Support System, SMART, Zakat.

## Abstrak
Badan  Amil  Zakat  Nasional  (BAZNAS)  merupakan  badan  amil  zakat  yang  mengumpulkan,  mendistribusikan,  dan mendayagunakan zakat. Pendistribusian zakat dilakukan dengan cara memilih calon penerima zakat dari kriteria-kriteria yang ada, dalam menentukan calon penerima zakat panitia masih menggunakan persepsi atau anggapan dari masing-masing panitia sehingga  menyebabkan  kurang tepat  dalam  memilih calon  penerima zakat  untuk  memberikan  zakat  kepada calon  penerima zakat yang berhak menerimanya. Sistem pendukung keputusan pendistribusian zakat dibangun dengan bahasa pemograman PHP,  serta  memanfaatkan  database  MYSQL  sebagai  database  server.  Sistem  pendukung  keputusan  pendistribusian  zakat diharapkan  dapat  mendukung  pemilihan  calon  penerima  zakat.Metode  yang  digunakan  adalah  metode  SMART,  Metode SMART adalah metode dalam pengambilan keputusan multiatribut. Teknik pengambilan keputusan multiatribut ini digunakan untuk mendukung pembuat keputusan dalam memilih beberapa alternatif. Berdasarkan pengujian yang telah peneliti uji maka didapatkan hasil dari pengujian sistem pendukung keputusan yaitu yang layak menerima zakat wardoyo dengan nilai akhir 0,6125 ,mugiyem dengan nilai akhir 0,8875 ,kawit dengan nilai akhir 0,5392857099999999 .
Kata kunci : SMART, Sistem Pendukung Keputusan.

## 1. Pendahuluan
Badan  Amil  Zakat  Nasional  (BAZNAS) kabupaten  Musi  Rawas  adalah   badan  amil zakat  yang mengumpulkan, mendistribusikan, dan mendayagunakan  zakat  ditingkat  kabupaten  Musi Rawas.  Baznas  kabupaten  Musi  Rawas  memiliki tugas dan  fungsi  yaitu  perencanaan,  pelaksanaan,  dan pengendalian  atas  pengumpulan,  pendistribusian,  dan pendayagunaan  zakat  tingkat  kabupaten  Musi  Rawas. Amil zakat adalah seorang atau sekelompok orang yang ditunjuk dan disahkan oleh pemerintah untuk mengurus zakat.  Tugas  amil  zakat  adalah  memungut  zakat  dari orang  kaya  dan  menyalurkannya  kepada  mustahik[1]. Zakat adalah harta yang wajib dikeluarkan oleh seorang muslim atau badan usaha untuk diberikan kepada yang berhak menerimanya sesuai dengan syariat islam [2].
Baznas Musi Rawas mendistribusikan zakat untuk para mustahik  (orang  yang  berhak  menerima  zakat)  yang
termasuk ke dalam delapan golongan asnaf yaitu fakir, miskin, amil, mu'allaf, riqab, gharim, sabilillah dan ibnu sabil.  Baznas  Musi  Rawas  memiliki  program pendayagunaan  dan  pendistribusian  zakat  melalui program-program yang dikelompokkan menjadi program  Musi  Rawas  Cerdas,  Musi  Rawas  Sejahtera, Musi  Rawas  Taqwa,  Musi  Rawas  Sehat,  dan  Musi RawasPeduli.
Pendistribusian  zakat  dilakukan  dengan  cara  memilih calon  penerima  zakat  dari  kriteria-kriteria  yang  ada, dalam menentukan calon penerima zakat panitia masih menggunakan  persepsi  atau  anggapan  dari  masing- masing  panitia  sehingga  menyebabkan  kurang  tepat dalam memilih calon penerima zakat untuk memberikan zakat  kepada  calon  penerima  zakat  yang  berhak menerimanya.
Berdasarkan  studi  pustaka,  wawancara  maupun dokumen-dokumen yang ada di BAZNAS Musi Rawas
maka  dapat  ditarik  kesimpulan  yaitu  terdapat  lima kriteria  calon  penerima  zakat  diantaranya  penghasilan, usia,  pekerjaan,  jumlah  tanggungan  dan  pendidikan terakhir  untuk  mendukung  dalam  pemilihan  calon penerima zakat yang berhak menerimanya.
Dari  penjelasan  diatas  maka  diperlukan  sistem pendukung  keputusan  untuk  mendukung  keputusan dalam  pendistribusian  zakat    berdasarkan  kriteria- kriteria yang berhak menerima zakat menurut ketentuan BAZNAS  Musi  Rawas  sehingga  pendistribusian  zakat sampai  kepada  orang  yang  berhak  diberikan.  Sistem Pendukung  Keputusan (SPK)/Decision  Support  Sistem (DSS)  adalah  bagian  dari  sistem  informasi  berbasis komputer termasuk sistem basis Harga atau manajemen Harga yang dipakai untuk mengambil keputusan dalam suatu  organisasi  atau  perusahaan[3].  Metode  yang digunakan  adalah  SMART  (Simple  Multi  Attribute Rating Technique) merupakan metode dalam pengambilan keputusan multiatribut. Teknik pengambilan keputusan multiatribut ini digunakan untuk mendukung  pembuat  keputusan  dalam  memilih beberapa  alternatif.  Setiap  pembuat  keputusan  harus memiliki  sebuah  alternatif  yang  sesuai  dengan  tujuan yang  dirumuskan.  Setiap  alternatif  terdiri  dari sekumpulan atribut dan setiap atribut mempunyai nilai- nilai.  Nilai  ini dirata-rata  dengan  skala  tertentu.  Setiap atribut  mempunyai  bobot  yang  menggambarkan seberapa  penting  skala  tertentu.  Setiap  atribut mempunyai  bobot  yang  menggambarkan  seberapa penting suatu atribut dibandingkan dengan atribut lain. Pembobotan  dan  pemberian  peringkat  ini  digunakan untuk  menilai  setiap  alternatif agar  diperoleh  alternatif terbaik [3].
Berdasarkan  uraian  diatas,  penulis  dapat  melakukan penelitian  dengan  tema  sistem  pendukung  keputusan untuk  memenuhi  salah  satu  tugas  akhir  skripsi  yang berjudul “Sistem Pendukung Keputusan Pendistribusian Zakat  Menggunakan  Metode  Simple  Multi  Attribute Rating Technique (SMART)“.

## 2. Tinjauan Pustaka

## Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  sistem berbasis  komputer  yang  membantu  para  pengambil keputusan  mengatasi  berbagai  masalah  melalui interaksi  langsung  dengan  sejumlah  basis  data  dan perangkat lunak analitik[4].

## Zakat
Zakat  merupakan  ibadah  kepada  Allah  SWT yang  memiliki  tujuan  untuk  mendekatkan  diri kepadanya  dan  menolong  anusia  dari  kemiskinan  dan kesengsaraan.  Zakat pula bertujuan untuk mensucikan harta seseorang, mengikis  manusia dari sifat keserakahan, dan mencegah penumpukan harta keayaan pada  sebagian  orang,  sebagaimana  telah  dipaparkan dalam Al-Qur’an Surat at-taubah :103 [5].
Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART)
SMART ( Simple Multi  Attribut Rating Technique ) merupakan  metode  pengambilan  keputusan  multi kriteria  yang  dikembangkan  oleh  Edward  pada  tahun 1997. Teknik pengambilan keputusan multi kriteria ini didasarkan pada teori bahwa setiap alternatif terdiri dari sejumlah  kriteria  yang  memiliki  nilai-nilai  dan  setiap kriteria memiliki bobot yang menggambarkan seberapa penting dibandingkan dengan kriteria lain. Pembobotan ini  digunakan  untuk  menilai  setiap  alternatif  agar diperoleh alternatif terbaik[4].
Langkah-langkah  dalam  penggunaan  metode SMART adalah sebagai berikut:[6]
1. Menentukan banyaknya kriteria digunakan.
2. Menentukan  bobot  kriteria  pada  masing- masing  kriteria  dengan  menggunakan  interval 1-100  untuk  masing-masing  kriteria  dengan prioritas terpenting.
3. Hitung normalisasi  dari  setiap kriteria  dengan membandingkan  nilai  bobot  kriteria  dengan jumlah bobot kriteria. Menggunakan rumus:
𝑤𝑗 ∑ 𝑤𝑗 (i)
4. Memberikan  nilai  parameter  kriteria  pada setiap kriteria untuk setiap alternatif.
5. Menentukan nilai utility dengan
mengkonversikan  nilai  kriteria  pada  masing- masing kriteria menjadi nilai kriteria data baku. Nilai  utiliti  diperoleh  dengan  menggunakan persamaan:
𝑢 𝑗 (𝑎 𝑖 ) = 𝐶𝑜𝑢𝑡𝑖 − 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥 − 𝐶𝑚𝑖𝑛 (ii)
Keterangan: uj ( ɑi ) : nilai utiliti kriteria ke-j untuk kriteria ke – i. Cmax : nilai kriteria maksimal. Cmin : nilai kriteria minimal.
Couti : nilai kriteria ke- i.
6. Menentukan  nilai  akhir  dari  masing-masing kriteria dengan mengalihkan nilai yang didapat dari normalisasi nilai kriteria data baku dengan nilai  normalisasi  bobot  kriteria.  Kemudian jumlahkan nilai dari perkalian tersebut:
𝑢(𝑎 𝑖 ) = ∑ 𝑤 𝑗 ∗ 𝑢 𝑗 (𝑎 𝑖 ) 𝑚 𝑗=1 (iii)
Keterangan: u ( ɑi )  : nilai total alternatif. 𝑤𝑗 : hasil dari normalisasi bobot kriteria. uj ( ɑi ) : hasil penentuan nilai utiliti.

## Badan Amil Zakat Nasional (BAZNAS)
Badan  Amil  Zakat  Nasional  (BAZNAS)  merupakan badan  resmi  dan  satu-satunya  yang  dibentuk  oleh pemerintah  berdasarkan  keputusan  Presiden  RI  No.8 Tahun  2001  yang  memiliki  tugas    dan  fungsi menghimpun dan menyalurkan zakat, infaq dan sedekah (ZIS)  pada  tingkat nasional.  Lahirnya  Undang-Undang Nomor  23  Tahun  2011  tentang  pengelolaan  Zakat semakin  mengukuhkan  peran  BAZNAS  sebagai lembaga yang berwenang melakukan pengelolaan zakat secara nasional[7].

## 4.   Hasil dan Pembahasan
Flowchart SPK Metode SMART Pada  sistem  yang  ditawarkan  ini  peneliti mengajukan  sistem  yang  ditawarkan  untuk  BAZNAS Musi  Rawas  dimana  sistem  yang  dtawarkan ini  adalah humas desa mengajukan data calon mustahik yang akan diolah  oleh  admin  menggunakan  sistem  pendukung keputusan  dengan  menginputkan  data  calon  mustahik kedalam sistem lalu sistem akan melakukan perhitungan untuk memilih calon mustahik yang benar-benar berhak menerima  zakat.  Kemudian  data  calon  mustahik  yang telah dihitung dan telah didapatkan hasilnya maka hasil perhitungan  data  calon  mustahik  tersebut  diberikan kepada  pimpinan  yang  akan  memutuskan  untuk disetujui  atau  tidak  disetujui  data  calon  mustahik tersebut untuk menerima zakat.
Gambar 1 Flowchart SPK Metode SMART
Use Case Diagram Admin Pada  model  rancangan  use  case  diagram  admin merupakan rancangan aktivitas admin dengan beberapa kegiatan dalam proses input data seperti pada gambar 2 sebagai berikut :

## Gambar 2 Use Case Diagram Admin
Use Case Diagram Pimpinan Pada rancangan ini aktifitas yang dapat dilakukan oleh pimpinan  pada  system  pendukung  keputusan  adalah melihat  informasi  data  mustahik  dan  melihat  hasil perhitungan SPK data mustahik yang direkomendasikan seperti pada gambar 3 sebagai berikut.

## Gambar 3. Use Case Diagram Pimpinan

## Class Diagram
Pada  rancangan  class  diagram  menggambarkan rancangan basis data yang membentuk relasi antar tabel yang  dibutuhkan  pada  SPK  Pendistirbusian  Zakat seperti pada gambar 4 sebagai berikut :

## Perhitungan SPK Metode SMART
1. Menentukan  kriteria  dan  bobot  kriteria  yang digunakan
Dalam menentukan peserta seleksi yang layak terdapat beberapa  kriteria  yang  digunakan  serta  bobot,  Berikut kriteria serta bobot yang didapat :
Tabel 1 Tabel Kriteria dan Bobot ID Kriteria Nama Kriteria Bobot C1 Usia 20 C2 Jumlah Tanggungan 20 C3 Pekerjaan 10 C4 Penghasilan 30 C5 Pendidikan Terakhir 20

## 2. Hitung normalisasi bobot dari setiap kriteria
Setelah  memberikan  nilai  bobot  pada  setiap  kriteria, selanjutnya  dilakukan  normalisasi  bobot  yaitu  bobot setiap  kriteria  dibagi  dengan  total  bobot.  Berikut  hasil normalisasi bobot yang didapat:
Tabel 2 Tabel Normalisasi Bobot
No Nama Kriteria Bobot Normalisasi 1 Usia 20 0.2 2 Jumlah Tanggungan 20 0.2 3 Pekerjaan 10 0.1 4 Penghasilan 30 0.3 5 Pendidikan Terakhir 20 0.2 Total 100 1
3. Menentukan  subkriteria  dan  nilai  subkriteria pada setiap kriteria
Proses selanjutnya adalah menentukan sub kriteria serta nilai bobot pada setiap sub kriteria. Berikut sub kriteria dan nilai bobot yang didapat :
Tabel 3 Tabel Sub Kriteria Nama Kriteria Subkriteria Nama Nilai Usia 50  Tahun  -    >  =  60 Tahun 100 30 Tahun - 49 Tahun 70 20 Tahun - 29 Tahun 30 Jumlah Tanggungan > = 5 Anak 100 4 Anak 50 < = 3 Anak 20 Pekerjaan Tidak Bekerja 100 Buruh 70 Pekerja Serabutan 30 Penghasilan Tidak tetap 100 360.000 – 500.000 perbulan 70 600.000 – 700.000 perbulan 40 800.000 – 900.000 perbulan 20 Pendidikan Terakhir Tidak Sekolah 100 SD 70 SMP 40 SMA 20

## 4. Penilaian beberapa alternatif
Pada proses ini digunakan beberapa alternatif untuk dilakukan penilaian dengan mengisi nilai pada alternatif untuk  setiap  kriteria  dengan  melihat  nilai  bobot  sub kriteria yang telah ditentukan sebelumnya.
Tabel 4 Tabel Penilaian No Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 1 Wardoyo(V 1 ) 100 20 100 70 70 2 Tumijem(V 2 ) 70 20 70 20 70 3 Mugiyem(V 3 ) 100 100 100 70 100 4 Supriyadi(V 4 ) 30 20 100 100 20 5 Kawit(V 5 ) 70 20 70 100 70

## Hitung Nilai Utility alternatif
Usia (C1) :
Cmax(usia) = { 100,70,100,30,70 } = 100 Cmin(usia) = { 100,70,100,30,70 } = 30
𝑈 𝑢𝑠𝑖𝑎(𝑤𝑎𝑟𝑑𝑜𝑦𝑜) = ( 𝐶 𝑜𝑢𝑡 (𝑤𝑎𝑟𝑑𝑜𝑦𝑜) −   𝐶 min(𝑢𝑠𝑖𝑎) ) ( 𝐶 max(𝑢𝑠𝑖𝑎) −   𝐶 min(𝑢𝑠𝑖𝑎) ) = (100 − 30) (100 − 30) = 1 𝑈 𝑢𝑠𝑖𝑎(𝑡𝑢𝑚𝑖𝑗𝑒𝑚) = ( 𝐶 𝑜𝑢𝑡 (𝑡𝑢𝑚𝑖𝑗𝑒𝑚) −   𝐶 min(𝑢𝑠𝑖𝑎) ) ( 𝐶 max(𝑢𝑠𝑖𝑎) −  𝐶 min(𝑢𝑠𝑖𝑎) )
= (70 − 30) (100 − 30) = 0,5714
𝑈 𝑢𝑠𝑖𝑎(𝑚𝑢𝑔𝑖𝑦𝑒𝑚) = ( 𝐶 𝑜𝑢𝑡 (𝑚𝑢𝑔𝑖𝑦𝑒𝑚) −   𝐶 min(𝑢𝑠𝑖𝑎) )
( 𝐶 max(𝑢𝑠𝑖𝑎) −  𝐶 min(𝑢𝑠𝑖𝑎) ) = (100 − 30) (100 − 30) = 1 𝑈 𝑢𝑠𝑖𝑎(𝑠𝑢𝑝𝑟𝑖𝑦𝑎𝑑𝑖) = ( 𝐶 𝑜𝑢𝑡 (𝑠𝑢𝑝𝑟𝑖𝑦𝑎𝑑𝑖) −  𝐶 min(𝑢𝑠𝑖𝑎) ) ( 𝐶 max(𝑢𝑠𝑖𝑎) −  𝐶 min(𝑢𝑠𝑖𝑎) ) = (30 − 30) (100 − 30) = 0 𝑈 𝑢𝑠𝑖𝑎(𝑘𝑎𝑤𝑖𝑡) = ( 𝐶 𝑜𝑢𝑡 (𝑘𝑎𝑤𝑖𝑡) −  𝐶 min(𝑢𝑠𝑖𝑎) )
( 𝐶 max(𝑢𝑠𝑖𝑎) −   𝐶 min(𝑢𝑠𝑖𝑎) ) = (70 − 30) (100 − 30) = 0,5714
Tabel 5 Tabel Hasil Nilai Utility N o Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 0,2 0,2 0,1 0,3 0,2 1 V1 1 0 1 0,625 0,625 2 V2 0,57 0 0 0 0,625 3 V3 1 1 1 0.625 1 4 V4 0 0 1 1 0 5 V5 0,57 0 0 1 0,625

## 5. Hitung Nilai Akhir
Wardoyo :
𝑈(𝑤𝑎𝑟𝑑𝑜𝑦𝑜) = ∑ 𝑤 𝑗 ∗ 𝑢 𝑗 (𝑤𝑎𝑟𝑑𝑜𝑦𝑜)
𝑚 𝑗=1 = (𝑤 𝑢𝑠𝑖𝑎 ∗  𝑈 𝑢𝑠𝑖𝑎 (𝑤𝑎𝑟𝑑𝑜𝑦𝑜)) + (𝑤 𝑗𝑚𝑙 𝑡𝑔𝑛 ∗
𝑈 𝑗𝑚𝑙 𝑡𝑔𝑛 (𝑤𝑎𝑟𝑑𝑜𝑦𝑜)) + (𝑤 𝑝𝑒𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎𝑎𝑛 ∗
𝑈 𝑝𝑒𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎𝑎𝑛 (𝑤𝑎𝑟𝑑𝑜𝑦𝑜)) + (𝑤 𝑝𝑒𝑛𝑔ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛 ∗
𝑈 𝑝𝑒𝑛𝑔ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛 (𝑤𝑎𝑟𝑑𝑜𝑦𝑜)) + (𝑤 𝑝𝑛𝑑𝑘 𝑡𝑟𝑘 ∗
𝑈 𝑝𝑛𝑑𝑘 𝑡𝑟𝑘 (𝑤𝑎𝑟𝑑𝑜𝑦𝑜))
= (0,2 × 1) +  (0,2 × 0 ) +   (0,1  × 1) +
(0,3 × 0,625) +   (0,2 + 0,625)
= 0,2 + 0 + 0,1 + 0,1875 + 0,125 = 0,6125
Tabel 6 Tabel Hasil Perhitungan Nilai Akhir N O Alternatif Kriteria Hasil C1 C2 C3 C4 C5 1 V1 0,2 0 0,1 0,18 0,12 0,612 2 V2 0,11 0 0 0 0,12 0,239 3 V3 0,2 0,2 0,1 0,18 0,2 0,887 4 V4 0 0 0,1 0,3 0 0,4 5 V5 0,11 0 0 0,3 0,12 0,539

## Implementasi Sistem

## 1) Halaman Login

## Gambar 8 Tampilan Halaman Login
Pada  saat  sistem  dijalankan,  tampilan  login menjadi  halaman  utamanya.  Halaman  login  terbagi menjadi 2 yaitu pimpinan dan admin dengan username dan password yang ditentukan.

## 2) Halaman Nilai Alternatif
Gambar 9 Tampilan Halaman Nilai Alternatif
Halaman  nilai  alternatif  merupakan  halaman untuk mengelola data nilai alternatif dengan memasukkan  ,menghapus  data  maupun  menampilkan data  yang  berada  didatabase  untuk  perhitungan menentukan  nilai  akhir  layak  dan  tidak  layaknya mustahik.

## 3) Halaman Hasil Perhitungan
Gambar 10 Tampilan Halaman Hasil
Pada halaman ini menampilkan data hasil dari perhitungan  akhir  dengan  menggunakan  metode SMART

## 4. Halaman Laporan Hasil
Gambar 11 Tampilan Halaman Laporan Hasil
Pada halaman laporan hasil ini admin maupun pemimpin  dapat  melihat  mustahik  yang  layak  maupun yang tidak layak menerima zakat, admin dan pimpinan dapat print laporan tersebut.dengan hasil akhir layak dan tidak layak.
5. Kesimpulan dan Saran
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan dari uraian yang telah dijabarkan pada bab- bab  sebelumnya,  maka  penulis  dapat  mengambil kesimpulan yaitu sebagai berikut :
1. Penelitian  ini  menghasilkan  sistem  pendukung keputusan  pendistribusian  zakat  menggunakan metode SMART dimana sistem ini memiliki lima kriteria  dan  lima  alternatif.  Kriterianya  adalah usia,  pekerjaan,  penghasilan,  pendidikan  terakhir, jumlah tanggungan. Alternatifnya adalah wardoyo, tumijem, mugijem, supriyadi, kawit.
2. Berdasarkan pengujian maka didapatkan hasil dari pengujian sistem pendukung keputusan yaitu yang
layak menerima zakat wardoyo dengan nilai akhir 0,612  ,mugiyem  dengan  nilai  akhir  0,887  ,kawit dengan nilai akhir 0,539.
5.2 Saran
Berdasarkan  kesimpulan  yang  telah  dijelaskan  diatas, maka penulis memberikan saran untuk sistem ini untuk penelitian kedepannya sebagai berikut :
1. Metode Simple Multi Attribute Rating Technique ini bukanlah satu-satunya metode untuk dilakukannya  dalam  pemilihan  calon  penerima zakat, diharapkan untuk pengembangan selanjutnya  dapat  dibandingkan  terlebih  dahulu dengan penggunaan metode yang lainnya.
2. Untuk  pengembang  selanjutnya  sistem  dapat dikembangkan  ke  dalam  sistem  yang  lebih  luas yaitu  dengan  menggunakan  android  berbasis mobile.

## Daftar Rujukan
[1]. Kementrian  Agama  RI,  2016, Pedoman  Peningkatan Kompetensi Amil Zakat . [2]. Undang-undang  RI,  2016, Undang-undang  Republik Indonesia  Nomor  23  Tahun  2011  Tentang  Pengelolaan Zakat . [3]. I. Pahwi, B. Nadeak, dan I. Lubis, 2017, Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Reseller  Buku  Paket  Pada  Sma Bhayang Kari Medan Menggunakan Metode SMART . [4]. E.  I.  Simorangkir,  2016, Sistem  Pendukung  Keputusan
Memilih Buah Untuk Dijadikan Special Price Menggunakan  Metode  Simple  Multi  Attribute  Rating Technique ( SMART ) ( Studi Kasus : Brastagi Supermarket Medan )
[5]. W.  Munawar  dan  S.  Qomaruddin,  2016, Implementasi Sistem  Manajemen  Mutu  ISO  9001:2008  di  Badan  Amil Zakat Nasional .
[6]. A.  Furoida  dan  Sutikno,  2017,    Sistem  Pendukung Keputusan  Penerima  Zakat  Dengan  Metode  Simple Additive Weighting
[7]. A.  I.  Gufroni,  I.  Wisandani,  dan  H.  Sukmawati,      2014  , Sistem  Informasi  Unit  Pengumpul  Zakat  Terintegrasi  ( Studi Kasus : BAZNAS Kota Tasikmalaya )