DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.4.508 Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 963-968 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF THE SIMPLE MULTI-ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE (SMART) METHOD FOR SUPPORT SELECTION OF COFFEE SHOP BUSINESS LOCATION
Viola Alfheny 1 , Ali Ibrahim *2
1,2 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya, Indonesia Email: 2 aliibrahim@unsri.ac.id
(Naskah masuk: 27 Juli 2022, Revisi : 6 Agustus 2022, diterbitkan: 20 Agustus 2022)

## Abstract
In  choosing  a  business  location,  a  computerized  system  is  needed  and  can  provide  effective  and  accurate information about the business location. Many young entrepreneurs today are starting to try to manage and create a coffee shop business, so the competition in coffee shops is very high. The high competition in the coffee shop business makes it difficult for prospective tenants to determine the most appropriate location to establish a place of business according to their desired needs. In addition, the selection of business locations cannot be chosen arbitrarily because it can cause a shortage of visitors which results in the coffee shop being deserted. Therefore, choosing a strategic place using several criteria is needed to support business success. There are twelve criteria that will be used, the criteria are rental price, number of competitors, parking area, cleanliness, building area, supporting business, road distance, road access, population density, pedestrian traffic, population income, and the center of the crowd. This study aims to help prospective tenants who will open a place of business in the city of Bandar Lampung. The method used in this research is the Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART). The SMART method is used because it is a multi-attribute decision-making method where the alternative consists of a set of criteria, with weights to determine how important one criterion is with another. The results obtained in this study are a decision support system for choosing a strategic coffee shop business location, making it easier for prospective tenants to choose the right business location for the development of a coffee shop business in Bandar Lampung.
Keywords : Business Location, Coffee shop, DSS, Decision Support System, SMART.

## IMPLEMENTASI METODE SIMPLE MULTI-ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE (SMART) UNTUK MENDUKUNG PEMILIHAN LOKASI USAHA COFFEE SHOP

## Abstrak
Dalam pemilihan lokasi usaha diperlukan sebuah sistem yang terkomputerisasi dan dapat memberikan informasi tentang lokasi usaha yang efektif dan akurat. Banyak pengusaha muda saat ini, mulai mencoba mengelola dan menciptakan bisnis coffee shop, sehingga persaingan usaha pada coffee shop sangat tinggi. Tingginya persaingan pada usaha coffee shop menyebabkan calon penyewa sulit menentukan lokasi yang paling tepat untuk mendirikan tempat  usaha  sesuai  dengan  kebutuhan  yang  diinginkan.  Selain  itu,  pemilihan  lokasi  usaha  tidak  dapat  dipilih secara sembarang karena dapat menyebabkan terjadinya kekurangan pengunjung yang mengakibatkan coffee shop tersebut sepi. Maka dari itu, pemilihan tempat strategis dengan menggunakan beberapa kriteria diperlukan untuk menunjang  kesuksesan  bisnis.  Terdapat  duabelas  kriteria  yang  akan  digunakan,  kriteria  tersebut  adalah  harga  sewa, jumlah pesaing, lahan parkir, kebersihan, luas bangunan, usaha pendukung, jarak jalan raya, akses jalan, tingkat kepadatan  penduduk,  trafik  pejalan  kaki,  besar  pendapatan  penduduk,  dan  pusat  keramaian.  Penelitian  ini bertujuan untuk membantu calon penyewa yang akan membuka tempat usaha yang ada di kota Bandar Lampung. Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique (SMART). Metode SMART digunakan karena merupakan metode pengambilan keputusan multi-atribut dimana alternatif terdiri dari sekumpulan kriteria, dengan bobot untuk menentukan seberapa penting satu kriteria dengan krtieria lainnya. Hasil yang didapatkan pada penelitian ini yaitu, sistem pendukung keputusan pemilihan lokasi usaha coffee shop yang strategis sehingga memudahkan calon penyewa dalam memilih lokasi usaha yang tepat untuk pengembangan bisnis coffee shop yang ada di Bandar Lampung.
Kata kunci : Coffee Shop, Lokasi Usaha, Sistem Pendukung Keputusan, SPK, SMART.

## 1. PENDAHULUAN
Semakin bertambahnya jumlah penduduk maka kebutuhan akan pangan semakin meningkat. Ini akan memungkinkan  banyak  pengusaha  membuka  usaha kuliner  untuk  dapat  menarik  pelanggan.  Akibatnya persaingan pada bisnis wisata kuliner akan bertambah tinggi.  Semakin  maju  perkembangan  zaman,  maka akan  semakin  maju  pula  strategis  bisnis  yang digunakan  [1].  Membuka  usaha  kuliner  khususnya usaha coffee  shop banyak  digemari  oleh  para pengusaha dan menjadi hal yang perlu dipertimbangkan.  Semakin  banyak  pengusaha  yang membuka  bisnis coffee  shop, maka  semakin  tinggi pula  persaingan  yang  ada.  menurut  wawancara dengan  pemilik coffee  shop .  Dengan  tingkat persaingan  bisnis  yang  tinggi,  pemilik  perlu mengetahui cara yang tepat untuk membangun bisnis coffee shop yang menarik bagi pelanggannya. Permasalahan  yang  sering  terjadi  dalam membangun  tempat  usaha  adalah  sulit  menentukan lokasi  yang  paling  tepat  untuk  mendirikan  tempat usaha  sesuai  dengan  kebutuhan  yang  diinginkan. Mengembangkan  usaha  coffee  shop  tentu  tidak semudah yang terlihat. Dimana dalam mencari lokasi usaha  coffee  shop  memiliki  beberapa  kriteria  yang harus  ada.  Pemilihan  tempat  yang  baik,  harus memiliki  kriteria-kriteria  yang  sesuai  agar  nantinya dapat menarik para pelanggan. Menurut para pemilik toko, pemilihan lahan strategis sangat penting dalam suatu pembangunan usaha, dikarenakan apabila salah memilih tempat usaha dapat mengurangi pengunjung yang  datang  ke  tempat  tersebut.  Maka  dari  itu, pemilihan  tempat  strategis  dengan  menggunakan beberapa  kriteria  diperlukan  untuk  menunjang kesuksesan bisnis.
Dalam  hal  ini,  peneliti  ingin  melakukan melakukan penelitian
tentang bagaimana
memberikan rekomendasi dibutuhkan untuk menentukan  lokasi  usaha  yang  strategis  dengan menggunakan data dan indikator sesuai pada kondisi dilapangan.  Tujuan  dibuat  sistem  adalah  untuk menentukan  lokasi  usaha  yang  strategis  dan  dapat mendukung usaha coffee shop serta sebagai daya tarik pelanggan.
Hasil  dari  penelitian  ini  akan  memberikan rekomendasi  tempat  usaha  yang  akan  dijadikan pertimbangan  untuk  membangun  sebuah  tempat usaha.  Pada  penelitian  ini,  penulis  menggunakan metode Simple  Multi-Attribute  Rating  Technique yang  selanjutnya  dapat  disebut  dengan  metode SMART.  Metode  SMART  merupakan  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  ia  dibandingkan  dengan  kriteria  lain. Pembobotan  ini  digunakan  untuk  menilai  setiap alternatif agar diperoleh alternatif terbaik [2]. Penulis
menggunakan  metode  ini  karena  pada  penggunaan sistem  pendukung  keputusan  dapat  mempercepat penentuan  hasil  dalam  mencari  sebuah  alternatif. Berdasarkan  hasil  uji  coba,  didapat  hasil  yang konsisten untuk pembobotan yang telah diperhitungkan  [3]  .  Selain  itu,  metode  SMART digunakan  karena  kesederhanaan  dalam  memenuhi kebutuhan pengambil keputusan dan cara menganalisis respon [4].
Penelitian terkait mengenai sistem rekomendasi lokasi  usaha  dengan  menentukan  lokasi  toko  roti terbaik menggunakan metode SMART [5]. Penelitian tersebut mengahsilkan aplikasi pendukung keputusan pemilihan  lokasi  usaha  toko  roti  yang  terbaik  agar mempermudah  konsumen  dalam  memilih  toko  roti yang  terbaik.  Sedangkan  pada  penelitian  lain  [6] mengenai  sistem  rekomendasi  pemilihan  lokasi perumahan  menggunakan  metode  SMART  yang menghasilkan aplikasi pendukung keputusan pemilihan  lokasi  perumahan  untuk  membantu masyarakat  agar  penentuan  rumah  huni  dapat  lebih cepat  dilakukan  tanpa  mengenyampingkan  tingkat akurasi data.
Penelitian  mengenai  prioritas  pemilihan  lokasi pemasangan  iklan  menggunakan  metode  SMART [7],  telah  menghasilkan  sebuah  sistem  pendukung keputusan  pemilihan  lokasi billboard berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Implementasi metode SMART  mampu  melakukan  perhitungan  yang  baik dan  dapat  memberikan  rekomendasi  yang  efektif. Sedangkan  metode  SMART  juga  digunakan  untuk pencarian lokasi usaha untuk pengusaha baru dengan menghasilkan  sistem  rekomendasi  lokasi  bisnis berdasarkan kriteria yang ditentukan [8].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Pengumpulan Data
Dalam  proses  pengumpulan  data  dalam penelitian ini, metode yang digunakan yaitu, 1. Metode observasi merupakan teknik pengumpulan  data  dimana  peneliti  melakukan pengamatan  secara  langsung  kepada  objek penelitian dan dipergunakan untuk mengumpulkan  informasi  yang  berkaitan dengan aktivitas dalam kegiatan penelitian [9]. Dalam  penelitian  ini  yaitu,  melakukan pengamatan secara langsung pada lokasi-lokasi coffee shop dan lokasi-lokasi tempat yang akan disewakan di Kota Bandar Lampung.
2. Metode  Kuesioner  merupakan  suatu  proses yang saling berkaitan untuk mengetahui tingkat keinginan  ataupun  tingkat  kepuasan  dari masyarakat  dan  dapat  memberikan  suatu pemahaman  untuk  pihak  pengambil  keputusan [10]. Pada hal ini, penyebaran kuesioner kepada beberapa pemilik coffee shop yang ada di Kota Bandar Lampung.
𝑗=1
3. Metode  Studi  Pustaka  merupakan  metode menggunakan  kumpulan  informasi  dan  data yang  diperoleh  dari  sumber  seperti  dokumen,
𝑢(𝑎 𝑖 ) =   ∑ 𝑚
Keterangan:
𝑊 𝑗 .  𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) (3)
buku, dan artikel yang berkaitan dengan penelitian [11].
2.1. Metode Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART)
Metode  SMART  adalah  metode  pengambilan keputusan  yang  dikembangkan  oleh  Edwawrd  pada tahun  1997.  Metode  ini  merupakan  metode pengambilan  keputusan  multi-atribut  dimana alternatif  terdiri  dari  sekumpulan  kriteria,  dengan bobot  untuk  menentukan  seberapa  penting  satu kriteria  dengan  krtieria  lainnya.  Menurut  [12], metode  SMART  lebih  banyak  digunakan  karena merupakan  metode  pengambilan  keputusan  yang fleksibel,  mudah  untuk  merespon  kebutuhan pengambil keputusan, dan mudah untuk menganalisis tanggapan.
Langkah-langkah  dalam  menghitung  metode SMART (Simple Multi-Attribute Rating Technique) [13] adalah sebagai berikut.
1. Menentukan  Kriteria  yang  akan  digunakan untuk menyelesaikan masalah.
2. Memberikan bobot pada masing-masing kriteria dengan  menggunakan  interval  nilai  1-100 berdasarkan  prioritas  yang  telah  diinputkan. Setelah  itu,  menghitung  normalisasi  kriteria [14].
3. Menghitung  normalisasi  dari  masing-masing kriteria  dengan  membandingkan  bobot  kriteria dengan rumus.
𝑢(𝑎 𝑖 ) : nilai total alternatif 𝑊 𝑗 : hasil normalisasi bobot kriteria 𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) : hasil penentuan nilai utilitas

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisis Perhitungan Metode SMART
Berikut ini merupakan langkah – langkah pada perhitungan  metode Simple  Multi-Attribute  Rating Technique (SMART).
1. Menentukan Kriteria
Dalam penentuan kriteria pada pemilihan lokasi usaha  kuliner  ,  peneliti  mengadopsi  kriteria  dari penelitian  [15].  Pada  penelitian  ini,  Terdapat  10 kriteria  yang  akan  digunakan  oleh  peneliti. Sedangkan  dari  hasil  penelitian  [16],  peneliti mengadopsi 2 kriteria yang akan digunakan, sehingga kriteria  yang  digunakan  pada  pemilihan  lokasi  kuliner berjumlah 12 kriteria terdapat pada tabel 1.
Tabel 1. Menentukan Kriteria
𝑛𝑤 𝑗 = 𝑤 𝑗 𝑤 𝑚 (1)
2. Memberikan  Bobot  Nilai  pada  Setiap
Keterangan: 𝑛𝑤 𝑗 : Normalisasi bobot kriteria ke-j 𝑤 𝑗 : Bobot Kriteria ke-j
𝑤 𝑚 : bobot kriteria ke-m
4. Menentukan nilai pada masing-masing kriteria sesuai dengan kepentingan pada setiap alternatif yang ada.
5. Menghitung  nilai  utilitas  pada  masing-masing alternatif  yang  telah  ditentukan  menggunakan rumus :

## Kriteria
Memberikan  bobot  nilai  pada  setiap  kriteria dalam  rentang  nilai  1  –  100.  Pemberian  bobot  nilai didapat  melalui  hasil  kuesioner.  Terdapat  40 responden dalam mengisi kuesioner pemilihan lokasi usaha kuliner. Hasil penentuan bobot kriteria seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Bobot Nilai Kriteria
𝑢_𝑖 (𝑎_𝑖 ) = 𝐶 𝑜𝑢𝑡 − 𝐶 𝑚𝑖𝑛 𝐶 𝑚𝑎𝑥 − 𝐶 𝑚𝑖𝑛 (2)
Keterangan:
𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) : nilai utilitas kriteria ke-i untuk alternatif ke-i 𝐶 𝑚𝑎𝑥 : nilai kriteria maksimal 𝐶 𝑚𝑖𝑛 : nilai kriteria minimal 𝐶 𝑜𝑢𝑡 : nilai kriteria ke-i
6. Menghitung  nilai  akhir  pada  setiap  kriteria menggunakan rumus.
Kode Kriteria C1 Harga Sewa C2 Jumlah Pesaing C3 Lahan Parkir C4 Kebersihan C5 Luas Bangunan C6 Usaha Pendukung C7 Jarak Jalan Raya C8 Akses Jalan C9 Tingkat Kepadatan Penduduk C10 Trafik Pejalan Kaki C11 Besar Pendapatan Penduduk Sekitar
C12 Pusat Keramaian Kode
Kriteria Bobot C1
Harga Sewa 95 C2 Jumlah Pesaing 87 C3 Lahan Parkir 91 C4 Kebersihan 84 C5 Luas Bangunan 79 C6 Usaha Pendukung 80 C7 Jarak Jalan Raya 78 C8 Akses Jalan 81 C9 Tingkat Kepadatan Penduduk 77 C10 Trafik Pejalan Kaki 75 C11 Besar Pendapatan Penduduk Sekitar 72 C12 Pusat Keramaian 83 Total 982
966 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 963-968

## 3. Menghitung  Normalisasi  pada  Setiap Kriteria
Hasil  bobot  kriteria  pada  tahap  kedua  akan dilanjutkan  menuju  tahap  tiga  yaitu,  perhitungan normalisasi pada masing-masing kriteria menggunakan  persamaan  (1).  Hasil  normalisasi kriteria didapat dengan pembagian antara nilai bobot kriteria dengan total bobot kriteria.
Tabel 3. Normalisasi Kriteria
Tabel 3 merupakan hasil dari normalisasi yang terlah dihitung oleh rumus pada persamaan 3. Hasil normalisasi  tertingi  terdapat  pada  kriteria  dengan kode C1. Dengan demikian, kriteria yang mempunyai tingkat kepentingan tertinggi yaitu, Harga Sewa.

## 4. Menentukan Nilai pada Masing-Masing Sub- KriteriaData Alternatif
Memberikan  nilai  pada  sub-kriteria.  Nilai tersebut  dapat  dilihat  pada  tabel  4.  Nilai  tersebut merupakan  nilai  prioritas  pada  setiap  sub-kriteria sesuai  dengan  hasil  pada  kuesioner.  nilai-nilai  pada setiap  sub-kriteria  akan  dikonversikan  menjadi sebuah nilai utility
Tabel 4. Nilai Sub-Kriteria .
Penentuan  Data  sub-kriteria  pada  tabel  4  di sistem  telah  sesuai  dengan  penelitian  yang  telah dilakukan.  Penentuan  ini,  dilakukan  sesuai  dengan pendataan  menggunakan  kuesioner  dan  diisi  oleh responden. Setiap kriteria memiliki masing-masing 3 subkriteria dengan nilai yang berbeda.
Tahap  selanjutnya  yaitu,  menentukan  data alternatif untuk diinput kedalam sistem.
Tabel 5. Data Alternatif
Alternatif
Nama Alternatif A1 Tempat Usaha 2 Lantai A2 1 Unit Ruko 3 Lantai A3 Ruko 2 Lantai Kedaton
A4 Ruko 3 Lantai Enggal A5 Ruko 2 Lantai
A6 Ruko Depan Perum Gunung Madu A7
Ruko 2 Lantai A8 Ruko Antasari A9 Ruko Pahoman A10
Ruko RS Husada A11 Ruko Pengajaran A12 Rumah Dekat Al-Furqon
Pada tabel 5 merupakan data alternatif  dengan menggunakan data dari pihak agen properti yang ada di  kota  Bandar  Lampung.  Sedangkan  pada  tabel  6 merupakan data isi yang telah di input oleh para pihak agen  properti  sesuai  dengan  sub-kriteria  yang  telah ditentukan.
Tabel 6. Input Data Alternatif Ko de C1 (RP) (jt/th n) C2 C3 (m 2) C4 C5 (m2) C6 C7 (M) C8 C9 (KK ) C10 (org/j am) C11 (000) C1 2 Kode Normalisasi
C1 95 = 0,096 982 C2 87 = 0,088 982 C3 91 = 0,092 982 C4 84 = 0,085 982 C5 79 = 0,080 982 C6 80 = 0,081 982 C7 78 = 0,079 982 C8 81 = 0,082 982 C9 77 = 0,078 982 C10 75 = 0,076 982 C11 72 = 0,073 982 C12 83 98 = 0,084 2 Kriteria Sub-Kriteria Nilai
< Rp50.000.000/thn 3 Harga Sewa Rp50.000.000 – Rp100.000.000/thn 2 >100.000.000/thn 1 Jumlah Pesaing Tidak Ada (0) 3 Sedikit (< 6 usaha) 2 Banyak (> 6 usaha) 1 Lahan Parkir >20 m2 2 10 – 20 3
<10
1 Kebersihan daerah sekitar Bersih 3 Sedang 2 Kurang 1 Luas Bangunan >400 m2 2 200 – 300 m2 3 < 200 m2 1 Usaha Pendukung >= 5 2 <5 3 Tidak ada (0) 1 Jarak Jalan Raya <50 3 50 – 100 2 >100 1 Dapat dilalui oleh seluruh kendaraan 3
Akses Jalan Hanya Kendaraan Pribadi 2 Hanya Pejalan Kaki 1 Tingkat Kepadatan Penduduk >50 KK 3 10 – 50 KK 2 < 10 KK 1 Trafik Pejalan Kaki >40 Orang/jam 3
15 – 40 Orang/jam 2 < 15 Orang/jam 1 Besar Pendapatan Penduduk Sekitar > Rp 5.000.000 2 Rp 1.000.000 – Rp 5.000.000 3 < Rp 1.000.000 1 Pusat Keramaian >2 Pusai Keramaian 2 1 – 2 Pusat Keramaian 3 Tidak Ada 1
A1 >100 <6 <1 0 Bers ih <200 >= 5 50 – 100 kendaraan pribadi 10 – 50 <15 1.000 - 5.000 1 – 2 A2 50 – 100 0 <1 0 Seda ng <200 < 5 <50 Seluruh Kendaraan >50 15 – 40 <1.000 1 – 2 A3 50 – 100 <6 <1 0 Bers ih <200 < 5 <50 Seluruh Kendaraan >50 <15 >5.000 1 – 2 A4 >100 <6 10 – 20 Seda ng >400 >= 5 <50 Seluruh Kendaraan >50 >40 >5.000 1 – 2 A5 50 – 100 <6 10 – 20 Bers ih 200 – 300 < 5 >100 Seluruh Kendaraan <10 <15 <1.000 0 A6 <50 0 10 – 20 Seda ng <200 < 5 >100 kendaraan pribadi <10 <15 1.000 - 5.000 0 A7 <50 <6 10 – 20 Bers ih <200 >= 5 >100 Seluruh kendaraan < 10 <15 1.000 - 5.000 0 A8 50 – 100 >6 10 – 20 Seda ng <200 >= 5 <50 Seluruh Kendaraan >50 15 – 40 1.000 - 5.000 > 2 A9 <50 >6 <1 0 Bers ih <200 < 5 50 – 100 kendaraan pribadi 10 – 50 > 40 > 5.000 1 – 2 A1 0 50 – 100 <6 <1 0 Bers ih <200 >= 5 <50 Seluruh Kendaraan >50 15 – 40 1.000 - 5.000 > 2 A1 1 50 – 100 <6 10 – 20 Bers ih 200 – 300 <5 <50 Seluruh kendaraan >50 <15 1.000 - 5.000 1 – 2 A1 2 >100 <6 >2 0 Seda ng 200 – 300 >5 <50 kendaraan pribadi 10 – 50 >40 >5.000 > 2

## 5. Menghitung Nilai Utilitas
Langkah selanjutnya menginput nilai sub-
kriteria  yang  telah  ditentukan.  Langkah  yang  harus
dilakukan  yaitu, entry data  alternatif  menggunakan nilai  sub-kriteria.  Nilai  sub-kriteria  telah  ditentukan pada tabel 7.
Tabel 7 Nilai Sub-Kriteria Pada Setiap Alternatif Alternatif  C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8  C9  C10 C11  C12 A1 1 2 1 3 1 2 2 2 2 1 3 3 A2 2 3 1 2 1 3 3 3 3 2 1 3 A3 2 2 1 3 1 3 3 3 3 1 2 3
A4 1 2 3 2 2 2 3 3 3 3 2 3 A5 2 2 3 3 3 3 1 3 1 1 1 1 A6 3 3 3 2 1 3 1 2 1 1 3 1 A7 3 2 3 3 1 2 1 3 1 1 3 1 A8 2 1 3 2 1 2 3 3 3 2 3 2 A9 3 1 1 3 1 3 2 2 2 3 2 3 A10 2 2 1 3 1 2 3 3 3 2 3 2 A11 2 2 3 3 3 3 3 3 3 1 3 3 A12 1 2 2 2 3 2 3 2 2 3 2 2

## 4.  KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan dan  uji  coba  sistem  dengan  menggunakan  metode simple  multi-attribute  rating  technique (SMART) dapat ditarik kesimpulan bahwa sistem ini dibuat agar dapat membantu calon penyewa untuk mendapatkan lokasi usaha coffee shop yang diinginkan. sistem yang dibuat  dapat  menentukan  pemilihan  lokasi  usaha coffee  shop berdasarkan  dengan  kriteria  yang  telah ditentukan.
Selain itu, sistem dapat melakukan perangkingan  nilai  tertinggi  pada  masing-masing lokasi  usaha  yang  telah  di  inputkan  oleh  pemilik tempat.  Penggunaan  metode  SMART  pada  sistem mampu  digunakan  untuk  menghitung  pemilihan lokasi usaha dengan cara perhitungan bobot kriteria pada masing-masing alternatif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Antika, F. Helmiah, and W. Handoko, “E-
968 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 963-968
CRM IN THE PROCESS OF IMPROVING WEB-BASED  SALES  SYSTEM  AT ZAHREEN  ’  S  SHOP  E-CRM  DALAM PROSES  MENINGKATKAN  SISTEM PENJUALAN BERBASIS,” vol. 3, no. 3, pp. 563–572, 2022.
[2] N. Hasanah, W. Ramdhan, and S. Informasi,
“IMPLEMENTATION OF DECISION SUPPORT  SYSTEM  WITH  SMART METHOD  IN,”  vol.  3,  no.  3,  pp.  611–618, 2022.
[3] M.  Aidah  and  H.  Rasmita,  “Sistem
Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Destinasi Wisata  Di  Sulawesi  Tengah  Menggunakan Metode  SMART,”  vol.  7,  no.  2,  pp.  25–36, 2018.
[4] T. Magrisa, K. D. K. Wardhani, and M. R. A. Saf,  “Implementasi  Metode  SMART  pada Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Kegiatan  Ekstrakurikuler  untuk  Siswa SMA,” Inform.  Mulawarman  J.  Ilm.  Ilmu Komput. ,  vol.  13,  no.  1,  p.  49,  2018,  doi: 10.30872/jim.v13i1.648.
[5] C.  L.  Freshtiya  Beby  Larasati,  Agil  Gilang Pamungkas,  Rahma  Mardiani,  Tania  Utami Lubis and W. Syahputra, “Penetapan Metode SMART  (Simple  Multi  Attribute  Rating Technique) Dalam Merekomendasikan Toko Roti  Terbaik  Kota  Pematangsiantar,” Sainteks 2020 , vol. 2, pp. 7–10, 2020.
[6] A.  Y.  Saputra  and  Y.  E.  B.  Mawartika, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam Memilih Lokasi Perumahan Dengan Metode Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique,” Cogito  Smart  J. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  35–44,
2019.
[7] I.  Lubis,  “Pemasangan  Iklan  Billboard  Di Kota  Medan  MENGGUNAKAN  METODE
SMART,” J. Sist. Inf. Kaputama (JSIK), Vol 4 No 1, Januari 2020, E - ISSN 2685-5232 , vol. 4, no. 1, pp. 62–71, 2020.
[8] A. D. Kurniadi and D. R. Prehanto, “Rancang Bangun Sistem Pencarian Lokasi Usaha Dengan Metode Smart Bagi Pengusaha Baru,” J. Emerg. Inf. … , vol. 02, no. 02, pp.
24–29, 2021, [Online]. Available: https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/JEISB I/article/view/39088%0Ahttps://ejournal.une
sa.ac.id/index.php/JEISBI/article/download/
39088/34294.
[9] M. Muchtar, “Intiqad: Jurnal Agama dan Pendidikan
Islamfile:///C:/Users/asus/Downloads/8173- 25539-1-SM.pdf,” Intiqad  J.  Agama  Dan Pendidik. Islam , vol. 10, no. 1, pp. 162–173,
2018.
[10] Wimona Talitha Fendya and Setya Chendra Wibawa, “Pengembangan Sistem Kuesioner
Daring  Dengan  Metode  Weight  Product Untuk  Mengetahui  Kepuasan  Pendidikan Komputer Pada Lpk Cyber Computer,” J. IT-
EDU , vol. 3, no. 1, pp. 45–53, 2018.
[11] A.  Rizky  Idhartono,  “Studi  Literatur:  Analisis Pembelajaran  Daring  Anak  Berkebutuhan
Khusus di Masa Pandemi,” J. Stud. Guru dan Pembelajaran ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  529–533, 2020, [Online]. Available: https://doi.org/10.30605/jsgp.3.3.2020.541. [12] G. R. Pangaribuan, Y. Bastian, and E. Irawan, “Penetapan Metode SMART dalam Merekomendasikan Jenis Sapi Terbaik untuk Peternakan Sapi Potong,” Pros. Semin. Nas.
Ris.  Inf.  Sci. ,  vol.  1,  no.  September,  p.  221, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.26.
[13] S.  H.  Rangkuti,  K.  Simatupang,  C. Situmeang,  H.  Pakpahan,  and  M.  D. Barubara,  “Aplikasi  Pemilihan  Ketua  OSIS dengan  Metode  SMART(Simple  Multi Attribute  Rating  Technique)  Berbasis Android,” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[14] A. A. Muin, “Perbandingan Metode Saw Dan Metode  Smart  Dalam  Pemilihan  Kuliner Khas Kalimantan Selatan Terbaik,” Technol. J.  Ilm. ,  vol.  11,  no.  4,  p.  206,  2020,  doi: 10.31602/tji.v11i4.3641.
[15] D.  Diana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Menentukan  Lokasi  Usaha  Waralaba Menerapkan Metode Bayes,” Matrik , vol. 19, no. 01, pp. 42–52, 2017.
[16] A. Hidayat, M. Muslihudin, and I. T. Utami, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan Lokasi Cafe Baru Suncafe Sebagai Destinasi Wisata  Kuliner  Di  Kabupaten  Pringsewu Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting (Saw),” J. TAM ( Technol. Accept.
Model  ) ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  71–79,  2016,
[Online]. Available: http://www.ojs.stmikpringsewu.ac.id/index.p hp/JurnalTam/article/view/64.