## SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMA DANA BANTUAN RUMAH TIDAK LAYAK HUNI DENGAN METODE SMARTER DAN TOPSIS PADA DESA RAWAKALONG
Hendri Ardiansyah 1 , Mochamad Bagoes Satria Junianto 2 , Syaeful Machfud 3
1,2) Teknik Informatika Universitas Pamulang Jl. Surya Kencana No. 1 Pamulang, Tangerang Selatan, Indonesia
3) Magister Komputer Stimik Eresha Jl. Raya Puspitek No.11, Serpong, Tangerang Selatan, Indonesia Email : dosen00832@unpam.ac.id 1) , dosen00849@unpam.ac.id 2) , ipoel.bgt@gmail.com 3)

## ABSTRACT
Rehabilitation  of  uninhabitable  houses  (rutilahu)  is  absolutely  necessary  for  residents who  live  in  rutilahu.  In  determining  recipients  of  rutilahu  rehabilitation  funding  assistance  is not on target, because a lot of prospective beneficiary data and many criteria to be considered in  determining  recipients  of  rutilahu  rehabilitation  assistance  funds.  Based  on  the  existing problems,  a  decision  support  system  is  needed  that  is  used  to  process  the  data  of  prospective recipients rutilahu rehabilitation assistance funds and calculate the criteria used as indicators to  determine  the  priority  of  citizens  who are  provided  with assistance  funds. The  method used for this decision support system is the SMARTER method to give weight to each criteria and the TOPSIS  method  for  ranking  alternatives.  The  decision  support  system  that  has  been  made  is expected  to  help  and  facilitate  the  village  apparatus  as  a  decision  maker  in  determining  the priorities of residents who received funding rutilahu in Rawakalong village.
Keyword : Decision Support System; RUTILAHU; SMARTER; TOPSIS;

## PENDAHULUAN
Rumah sebagai salah satu kebutuhan  primer  manusia  menjadi kebutuhan  yang  harus  diperhatikan karena menyangkut kesejahteraan manusia  itu  sendiri  (Fauzi,  2016). Memiliki  rumah atau  hunian  yang  layak merupakan hak bagi setiap warga negara Indonesia,  hal  ini  sesuai  dengan  yang telah  diamanatkan  dalam  Undang  –
Undang  Dasar  1945  pasal  28H  Ayat  1. Kenyataanya  masih  banyak  masyarakat yang  menempati  rumah  yang  tidak layak,  salah  satu  yang menyebabkan  hal ini  adalah  kondisi  perekonomian  yang terjadi  di  Indonesia  tidak  merata  dan seimbang  karena  terjadinya  kesenjangan ekonomi  yang  cukup  jauh  antara  satu daerah  dengan  daerah  lain,  hal  ini terlihat  jelas  dari  penghasilan  yang
diperoleh  masyarakat  belum  merata  dan banyak masalah kemiskinan yang terjadi baik dari segi pakaian, makanan maupun tempat  tinggal  (Jamaludin  dkk,  2014). Salah  satu  program  dari  pemerintah dengan tujuan meningkatkan taraf  hidup dan  kesejahteraan  masyarakat  yaitu dengan  memberikan  bantuan  rehabilitasi Rumah Tidak Layak Huni atau Rutilahu (Tumanggor dkk, 2018). Desa Rawakalong  yang  berada  di  kabupaten Bogor Jawa Barat, merupakan salah satu desa  yang  menerima  bantuan  perbaikan rutilahu.  Bantuan  yang  akan  diberikan harus  benar-benar  tepat  sasaran  untuk warga  yang  benar-benar  membutuhkan perbaikan rutilahu. Dalam hal penentuan penerima  bantuan  pihak  aparatur  desa selaku  pengambil  keputusan  mengalami kesulitan  dikarenakan  banyaknya  data calon  penerima  bantuan  dan  banyaknya kriteria-kirteria  yang  digunakan  sebagai pertimbangan  sehingga  memungkinkan terjadinya  kesalahan  dalam  penentuan calon  penerima  bantuan  yang  harus prioritaskan. Untuk menghindari kesalahan  pemberian  bantuan  dana rutilahu  diperlukan  sistem  penunjang keputusan  yang  dapat  digunakan  oleh pihak  aparatur  desa  dalam  mengolah data,  menentukan  prioritas  warga  yang akan  diberikan  bantuan  dana  rehabilitasi
rutilahu, sehingga warga yang menerima bantuan  adalah  warga  yang  benar-benar membutuhkan.  Terdapat  banyak  metode dalam  sistem  penunjang  keputusan diantaranya  adalah  metode  SMARTER ( Simple Multi Attribute Rating
Technique  Exploiting  Rank ).  Metode SMARTER  ( Simple  Multi  Attribute Rating  Technique  Exploiting  Rank ) merupakan  metode  yang  dibuat  untuk pengambilan
keputusan dalam menyelesaikan suatu permasalahan penentuan  pilihan  dari  banyak  alternatif yang memiliki sifat multiobjective diantara beberapa kriteria kuantitatif dan kualitatif sekaligus (Priyolistiyanto, 2013)  dan  metode  TOPSIS  ( Technique for  Others  Reference  by  Similarity  to Ideal Solution ) yang mempunyai konsep dimana  alternatif  yang  terpilih  menjadi yang  tebaik  atau  teratas  tidak  hanya memiliki jarak terpendek dari titik solusi ideal  positif,  namun juga memiliki  jarak terpanjang  dari  titik  solusi  ideal  negatif (Agung dan Ricky, 2016).

## METODE
Metode  SMARTER  ( Simple  Multi Attribute  Rating  Technique  Exploiting Rank )  dan  TOPSIS  ( Technique  for Others  Reference  by  Similarity  to  Ideal Solution ) adalah metode yang digunakan dalam  penelitian  ini,  dimana  metode
SMARTER  ( Simple  Multi  Attribute Rating  Technique  Exploiting  Rank ) digunakan  untuk  pembobotan,  karena metode SMARTER ( Simple Multi Attribute  Rating  Technique  Exploiting Rank )  memiliki  kelebihan  pada  saat
melakukan pembobotan kriteria, perhitungan  bobot  dilakukan  dengan teknik rank  order  centroid (ROC), dengan  teknik  ROC  jarak  setiap  kriteria akan  terjaga  konsistensinya  (Yunita, 2017).  sedangkan  metode  TOPSIS  akan digunakan untuk melakukan perangkingan terhadap
alternatif.
Metode  TOPSIS  ( Technique  for  Others
Reference by Similarity to Ideal Solution ) merupakan metode yang sederhana
dalam
melakukan perangkingan  baik  dalam  konsepsi maupun aplikasi (Fadlan dkk, 2017).
1. SMARTER  ( Simple  Multi-Attribute Rating Technique Exploiting Ranks .
SMARTER  ( Simple  Multi Attribute Rating Technique
Exploiting  Rank )  merupakan  metode yang  di  kembangkan  untuk  dari metode  SMART  di  mana  pada metode  SMARTER  ( Simple  Multi Attribute Rating Technique Exploiting Rank ) nilai bobot dihitung menggunakan  metode Rank-Order Centroid
(ROC). Tingkat
kepentingan dari kriteria yang menjadi dasar dari pembobotan pada metode  ROC,  menurut  Jeffreys  dan Cockfield  dalam  (Apriandala  dkk, 2017)  pemberian  bobot  pada  masing – masing kriteria berdasarkan tingkat prioritas,  di  mana  kriteria  1  lebih penting  dari  kriteria  2,  kriteria  2 lebih  penting  dari  kriteria  3,  dan seterusnya,  dapat  ditulis  dengan
1 2 3 ... n k k k k     .  Untuk  rumus pembobotan  pada  ROC  dilakukan dengan prosedur matematika sederhana  ,  sebagai  contoh  jika terdapat 2 kriteria X dan Z, apabila X prioritas  pertama  maka  bobot  X harus  berada  pada  interval  nilai  0,5 dan  1  sehingga  titik  tengah  interval 0,75 diambil sebagai bobot perkiraan, dan bobot Z akan menjadi 0,25  yang  merupakan titik  interval  0 dan  0,5.  Prosedur    diatas  dapat dituliskan sebagai berikut (Permanawati and Yulianeu, 2018).
(1) Apabila merupakan  banyaknya kriteria maka, rumus di atas dapat di jabarkan sebagai berikut :
1 2 3 1 1 1 (1 ... ) 2 3 1 1 1 (0 ... ) 2 3 1 1 (0 0 ... ) 3 1 (0 .... 0 ) kr kr w kr kr w kr kr w kr kr w kr + + + + = + + + = + + + = + + + = (2) secara umum rumus di atas dituliskan  sebagai  berikut  (Septiana dkk, 2016) :
1 1 kr kr i kr w kr i = =  (3)
Keterangan :
=  Nilai pembobotan kriteria
=  Jumlah kriteria
=  Nilai alternatif
2. TOPSIS ( Technique for Other
Reference  by  Similarity  to  Ideal
Solution ). Menurut Olson dalam (Chamid  dan  Murti,  2017)  metode TOPSIS ( Technique for Others
Reference  by  Similarity  to  Ideal
Solution ) merupakan
metode multikriteria yang mempunyai prinsip bahwa alternatif yang tepilih memiliki jarak  terjauh  dari  titik  ideal  negatif dan  memiliki  jarak  terpendek  dari titik ideal positif
dengan
menggunakan  jarak euclidean (Agus, 2017).
Tahapan metode TOPSIS :
1) Membuat
Matriks Ternormalisasi 2 1 ij ij m ij j x r x = =  (4)
Keterangan :
= nilai data ternormalisasi diperoleh  dari  setiap alternatif  ke  –  i  dan kriteria ke – j. = nilai data belum ternormalisasi dari setiap  alternatif  ke  – i dan kriteria ke – j .
= (1,  2,  3,  ...)  jumlah alternatif (baris).
= (1,  2,  3,  ...)  jumlah kriteria (kolom). 2) Membuat matriks ternormalisasi yang telah
terbobot.
. ij j ij y w r = (5)
Keterangan :
=  nilai data ternormalisasi terbobot, yang diperoleh dari perhitungan setiap alternatif ternormalisasi  ke  – i dan kriteria ke – j.
=  nilai  bobot  kriteria  ke
– j, bobot  didapat dari pembobotan SMARTER. =  nilai data ternormalisasi pada alternatif  ke  – i dan kriteria ke – j.
3) Menghitung solusi ideal
positif dan matriks solusi ideal
negatif
1 2 1 2 (y , y ,..., y ) (y , y ,..., y ) n n A A + + + + − − − − = = (6) dengan : (7) (8) Keterangan : =  Solusi ideal positif
=  Solusi ideal negatif
=  Solusi  ideal  positif berdasarkan kriteria ke – j .
=  solusi  ideal  negatif berdasarkan kriteria ke – j .
4) Menghitung  jarak  nilai  setiap
pilihan alternatif dengan solusi ideal positif dan negatif
2 1 2 1 ( ) ( ) n i j ij i n i j ij i D D y y y y + + = − − = = − = −   (9)
Keterangan :
=  Jarak setiap alternatif
terhadap  solusi  ideal positif =  Jarak setiap alternatif terhadap  solusi  ideal
negatif
=  solusi  ideal  positif berdasarkan  kriteria ke - j
=  solusi ideal  negatif berdasarkan  kriteria ke - j =  nilai data ternormalisasi terbobot pada alternatif  ke  – i dan kriteria ke – j.
5) Menentukan  nilai  preferensi/ untuk  setiap  alternatif  (untuk perangkingan).
i i i i D V D D − − + = − (1)
Keterangan :
=  Nilai preferensi =  Jarak setiap alternatif
terhadap  solusi  ideal negatif =  Jarak setiap alternatif terhadap  solusi  ideal positif

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah – langkah sistem
penunjang keputusan menggunakan
metode SMARTER ( Simple Multi
Attribute  Rating  Technique  Exploiting Rank )  dan  TOPSIS  ( Technique  for Others  Reference  by  Similarity  to  Ideal Solution ) digambarkan dengan flowchart
berikut.
Gambar  1. Flowchart Metode SMARTER dan TOPSIS
Usecase diagram digunakan untuk menggambarkan  interaksi  aktor  dengan sistem  yang  dibuat. Usecase diagram
dari  sistem  penunjang  keputusan  yang dibuat, ditunjukkan pada Gambar
2.
Gambar  2. Usecase Sistem Usulan
Pada usecase  diagram di  atas
terdapat  seorang  aktor  yaitu  petugas sebagai admin, untuk dapat
menggunakan  sistem  petugas  harus melakukan login terlebih dahulu.
1. Implementasi  Metode  SMARTER dan TOPSIS. Langkah awal adalah menentukan  kriteria-kriteria  yang akan  digunakan  sebagai  indikator penilaian  dan  menetukan  prioritas dari  setiap  kriteria  tersebut.  Kriteria yang telah ditentukan oleh pengambil  keputusan  sebanyak  10 kriteria diurutkan berdasarkan
prioritas  atau  tingkat  kepentingan kriteria, seperti pada Tabel 1.
Tabel  1. Kriteria Penilaian Berdasarkan
Prioritas No (Prioritas) Kode Kriteria Nama Kriteria 1 kr1 Kependudukan 2 kr2 Kepemilikan Rumah/Lahan 3 kr3 Luas Bangunan 4 kr4 Dinding Rumah 5 kr5 Lantai Rumah 6 kr6 Atap Rumah 7 kr7 Pembuangan Akhir 8 kr8 Sumber Air Minum 9 kr9 Penghasilan 10 kr10 Tanggungan
Setelah  menentukan  kriteria  yang digunakan, selanjutnya menghitung bobot nilai setiap kriteria dengan metode SMARTER  menggunakan  pembobotan
ROC dengan rumus (3). Hasil perhitungan ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel  2. Hasil Pembobotan No (Prioritas) Kode Kriteria Bobot 1 kr1 0,2929 2 kr2 0,1929 3 kr3 0,1429 4 kr4 0,1096 5 kr5 0,0846 6 kr6 0,0646 7 kr7 0,0479 8 kr8 0,0336 9 kr9 0,0211 10 kr10 0,01
Contoh
perhitungan (pembobotan SMARTER):
Untuk prioritas ke – 1 (kriteria kr1):
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
(1 ) 2 3 4 5 6 7 8 9 0 10 0, 2929 w + + + + + + + + + = =
Untuk prioritas ke – 2 (kriteria kr2) :
2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 (0 )
2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 1929 10 , w + + + + + + + + + = =
Untuk prioritas ke – 3  (kriteria kr3) :
3 1 1 1 1 1 1 1 1 (0 0 ) 3 4 5 6 7 8 9 10
142 0, 9 10 w + + + + + + + + + = =
dan selanjutnya sampai dengan 10 w .
Setelah  mendapatkan  nilai  bobot  pada setiap kriteria kemudian membuat matriks  awal  hasil  penilaian  setiap kriteria  terhadap  sejumlah  alternatif, pada  penelitian  ini  contoh  penilaian dilakukan  terhadap  12  calon  penerima bantuan  rutilahu  dari  total  30  calon peneriman  bantuan  rutilahu  dengan jumlah kriteria 10. Nilai awal dari setiap calon penerima bantuan rutilahu telah di ubah  mejadi  data  kategorikal  dengan skala 1-5 yang ditampilkan dengan tabel berikut:
Tabel 3. Skala Tingkat Kepentingan
Hasil penilaian membentuk matriks awal penilaian ditunjuk pada table 4.
Tabel 4. Matrik Awal Penilaian
Alternatif Kriteria(kr)
k r1 k r2 k r3 k r4 k r5 k r6 k r7 k r8 k r9 k r1 0 Ayat 5  5  4  2  3  3  2  2  5  2 Ayub Amirullah 5  4  3  2  5  3  2  2  5  3 Arpiyah 5  4  3  2  3  3  2  2  3  2 M Sopiyan 5  4  3  2  3  3  2  2  5  2 Aman 5  4  2  5  2  3  2  2  5  3 Sandra 5  4  2  2  2  3  2  2  5  3 Iman 5  4  3  2  3  3  2  2  5  1 Micang 5  4  5  2  3  3  4  2  5  1 Imang 5  4  5  2  3  3  4  2  5  2 Nacih 5  4  5  2  3  3  2  2  5  3 Neneng 5  4  2  3  3  3  2  3  3  3 Sami 5  4  5  3  3  4  2  2  3  2
Pada Tabel 4, alternatif merupakan nama-nama  calon  penerima  bantuan sedangkan  kr1,  kr2,  kr3,  sampai  dengan kr10 adalah kriteria yang digunakan.
Langkah  berikutnya  membuat  matrik ternormalisasi yang dihitung dari matriks awal  yang  telah  dibuat  menggunakan
rumus  (4).  Hasil  perhitungan  matriks ternormalisasi  ditunjukkan  pada  gambar 3.
Gambar  3. Matriks Ternormalisasi
Alternatif  adalah  calon  penerima bantuan  dana  RUTILAHU  yang  akan dinilai,  sedangkan  kr1,  kr2,  kr3,  ...,kr10 adalah kriteria yang digunakan.
Contoh
perhitungan (matriks ternormalisasi) :
Alternatif ke-1 (Ayat) dan kriteria ke – 1 (kr1):
11 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 0, 2887 r = + + + + + + + + + + + =
Alternatif  ke-2  (Ayub  A),  kriteria  ke-2 (kr2) :
22 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
0, 2821 r = + + + + + + + + + + + =
Selanjutnya menghitung matriks ternormalisasi  terbobot,  bobot  yang digunakan  adalah  bobot  pada  Tabel  2.
Tingkat Kepentingan Keterangan 1 Tidak Prioritas 2 Cukup Prioritas 3 Prioritas
4 Sangat Prioritas 5 Mutlak Prioritas
Hasil  perhitungan  ditampilkan  pada
Gambar 4.
Gambar  4. Matriks Ternormalisasi Terbobot
Contoh
perhitungan
(matriks
ternormalisasi terbobot):
Alternatif ke – 1 (Ayat) dan kriteria ke – 1 (kr1)
11 0, 2887 0, 2929 0.0846 y =  =
Alternatif  ke  –  2  (Ayub  A)  dan  kriteria ke – 2 (kr2)
22 0.192 0, 28 9 0.0544 21 y = = 
Setelah  mendapatkan  hasil  matriks ternormalisasi terbobot, kemudian
menghitung nilai solusi ideal positif dan solusi  ideal  negatif.  Hasil  perhitungan solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal negatif dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar  5. Solusi Ideal Negatif dan Solusi
Ideal Positif
Contoh perhitungan:
Nilai solusi ideal positif       1 2 3 max 0, 0846; 0, 0846;...; 0, 0846
max 0, 0680; 0, 0544;...; 0, 0680 min 0, 0446; 0, 0335;...; 0, 0223
y y y + + + = = = = = =
dan seterusnya sampai 10 y + didapat : 0, 0846; 0, 0680; 0, 0223;..;..; .; { } . A + =
Nilai solusi ideal negatif
 
    1 2 3
min 0, 0846; 0, 0846;...; 0, 0846 min 0, 0680; 0, 0544;...; 0, 0544 max 0, 0446; 0, 0335;...; 0, 0606
y y y − − − = = = = = =
dan seterusnya sampai 10 y − didapat : 0, 0846;0, 0544;0, 0606;..;..; .; { } .
A + =
Langkah selanjutnya adalah menghitung jarak solusi ideal positif dan solusi  ideal  negatif  menggunakan  rumus (9).  Hasil  yang  diperoleh  dapat  dilihat pada Tabel 5.

## Tabel  5. Jarak Solusi Ideal Positif dan
Solusi Ideal Negatif Alternatif Jarak solusi ideal positif Jarak solusi ideal negatif Ayat 0,0239 0,0473 Ayub Amirullah 0,0297 0,0478 Arpiyah 0,0194 0,0504 M Sopiyan 0,0210 0,0491 Aman 0,0394 0,0472 Sandra 0,0140 0,0587 Iman 0,0215 0,0488 Micang 0,0431 0,0409 Imang 0,0430 0,0409 Nacih 0,0415 0,0425 Neneng 0,0206 0,0486 Sami 0,0437 0,0318
Selanjutnya menghitung nilai preferensi  atau  nilai  prioritas  setiap alternatif  yang  ada  dengan  rumus  (1), nilai prioritas ditunjukkan pada Tabel 6.

## Tabel  6. Nilai Preferensi
Alternatif Nilai preferensi Ayat 0,6643 Ayub Amirullah 0,6168 Arpiyah 0,7221 M Sopiyan 0,7004 Aman 0,5450 Sandra 0,8074 Iman 0,6942 Micang 0,4869 Imang 0,4875 Nacih 0,5060 Neneng 0,7023 Sami 0,4212
Langkah terakhir adalah
melakukan  perangkingan,  dimana  hasil perhitungan  diurutkan  atau  diposisikan dari  nilai  terbesar  sampai  dengan  nilai terkecil,  Tabel  7  menampilkan  hasil perangkingan.
Tabel  7. Perangkingan
Alternatif Nilai preferensi Rangking Sandra 0,8039 1 Arpiyah 0,7122 2 M Sopiyan 0,7096 3 Iman 0,7086 4 Neneng 0,6925 5 Ayat 0,6574 6 Ayub Amirullah 0,6040 7 Nacih 0,5339 8 Aman 0,5242 9 Imang 0,5132 10 Micang 0,5125 11 Sami 0,4454 12 Berdasarkan hasil perhitungan
yang  diperoleh,  di  mana  calon  penerima dana  bantuan  yang  memiliki  nilai perhitungan tertinggi merupakan prioritas  yang  harus  diutamakan,  yaitu Sandra  dengan  hasil  penilaian  0.8039, diikuti  oleh  Arpiyah  dengan  hasil penilaian  0,7122,  M  Sopyan  dengan hasil  penilaian  0,7096,  Iman  dengan hasil  penilaian  0,7086  sampai  dengan Sami hasil penilaian 0,4454.

## DAFTAR PUSTAKA
Agung,  H.  and  Ricky,  2016.  Aplikasi
Sistem Pendukung Keputusan Untuk  Pemilihan  Siswa  Teladan
Menggunakan Metode Topsis. Jurnal  Ilmiah  Fifo ,  VIII  (2),
pp.112–126. Agus Perdana Windarto, 2017. Implementasi  metode  topsis  dan saw  dalam  memberikan  reward pelanggan. Kumpulan  jurnaL  Ilmu Komputer  (KLIK) ,  04(01),  pp.88– 101.
Apriandala, R., Efendi, R. and Andreswari,  D.,  2017.  Pembagian Kelas  Siswa  Smarter  Dan  (  Studi Kasus  Smpn  1  Kota  Bengkulu  ). Jurnal Rekursif , 5(2), pp.209–219.
Chamid,  A.A.  and  Murti,  A.C.,  2017.
Kombinasi Metode Ahp Dan Topsis Pada Sistem Pendukung Keputusan.
Prosiding  SNATIF  Ke-4 ,  pp.115– 119.
Fadlan,  M.,  Studi,  P.,  Informasi,  S., Studi,  P.,  Informasi,  S.,  Studi,  P.,
Informatika,  T.,  Muhammad  and Hadriansa, 2017. Terapan kombinasi metode topsis dan Analytical  Hierarchy  Process  pada perekomendasian penerima beasiswa peningkatan prestasi akademik (studi kasus pada STMIK
PPKIA Tarakanita Rahmawati).
Jurnal  SIMETRIS ,  8(2),  pp.663– 670.
Fauzi,  W.,  2016.  Sistem  pendukung keputusan  penerima  bantuan  dana rutilahu dengan menggunakan metode  electre. Seminar  Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi 2016 (SENTIKA 2016) ,
pp.18–19.
Jamaludin,  I.,  Sudarsono,  N.  and Mustika, A.I., 2014. Sistem penunjang keputusan kelayakan penerima  bantuan  dana  rutilahu dengan metode ahp. Seminar
Nasional Informatika , pp.276–283.
Permanawati,  raden ratna and Yulianeu, A.,  2018.  Sistem  pakar  untuk menentukan  suatu  peluang  usaha dengan menggunakan metode smarter  dan  oreste. JUMANTAKA ,
1(1), pp.31–40.
Priyolistiyanto,  A.,  2013.  Implementasi Metode  Simple  Multi  Attribute
Rating Technique Exploiting Rank ( SMARTER ) pada Sistem Pendukung Keputusan Sanksi Pelanggaran  Tata  Tertib  Sekolah.
Prosiding  Seminar  Nasional  Ilmu Komputer ,  (November),  pp.127– 132.
Septiana Razak, R., Sutardi and LM, T.,
2016. Sistem Pendukung Keputusan Pemberian  Bantuan  Alat  Industri Menggunakan  Metode  SMARTER Berbasis Web SIG. semanTIK , 2(1), pp.297–308.
Tumanggor, H., Haloho, M., Ramadhani,
P.  and  Nasution,  S.D.,  2018. Penerapan  Metode  VIKOR  Dalam Penentuan  Penerima  Dana  Bantuan Rumah  Tidak  Layak  Huni. Jurnal Riset  Komputer  (JURIKOM) ,  5(1), pp.71–78.
Yunita,  Y.,  2017.  Implementasi  Metode
Simple Multi-Attribute Rating Technique Exploiting Rank (Smarter)  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi
Perumahan. Konferensi  Nasional Teknologi Informasi & Aplikasinya ,
pp.57–60.