## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 3 July 2024, pp: 1087-1095 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Implementation of AHP and SMART Methods for Productive Zakat Recipient Candidate Decisions

## Implementasi Metode AHP dan SMART untuk Penentuan Keputusan Calon Penerima Zakat Produktif
Ainur Rafiq 1 , Budi Santoso 2* , Slamet Kacung 3
1,2,3 Program Studi Informatika, FakultasTeknik, Universitas Dr. Soetomo, Indonesia
E-Mail: 1 ainurrafiq599@gmail.com, 2* budi.santoso@unitomo.ac.id, 3 slamet.kacung@unitomo.ac.id
Received Jun 7th 2024; Revised Jul 2nd 2024; Accepted Jul 11th 2024 Corresponding Author: Budi Santoso

## Abstract
The Amil Zakat Infaq and Shodaqoh Nahdlatul Ulama' Institute (LAZISNU) Wonocolo has a productive zakat program. Providing  productive  zakat  to  increase  mustahik  into  muzakki.  In  this  productive  zakat  program,  mustahik  are  usually given business capital to develop. Prospective zakat recipients (mustahik) are usually surveyed first to avoid targeting the wrong recipients. The large number of prospective zakat recipients makes it difficult for manual selection by LAZISNU Wonocolo to determine worthy recipients. The need for systematic zakat management, LAZISNU Wonocolo then created a Decision Support System (DSS) to determine categories of potential zakat recipients. The methods used in this research are  the  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  method  and  the  Simple  Multi-Attribute  Rating  Technique  (SMART).  AHP method for determining the weight of each criterion and SMART as a decision making method. The aim of this research is  to  provide  convenience  to  LAZISNU  Kec.  Wonocolo  in  determining  potential  zakat  recipients.  So  that  zakat  can  be distributed  appropriately.  This  research  shows  that  Muksin  obtained  the  test  results  for  prospective  recipients  of Productive Zakat using a combination of AHP and Smart with a final score of 1.5759.
Keyword: AHP, Decision Support System, LazisNU, SMART, Zakat

## Abstrak
Lembaga Amil Zakat Infaq dan Shodaqoh Nahdlatul Ulama’ (LAZISNU) Wonocolo memiliki program zakat produktif. Diadakannya  zakat  produktif  untuk  meningkatkan  mustahik  menjadi  muzakki.  Dalam  program  zakat  produktif  ini  para mustahik  biasanya  diberikan  modal  usaha  untuk  dikembangkan.  Calon  penerima  zakat  (mustahik)  biasanya  dilakukan survey  terlebih  dahulu  untuk  menghindari  salah  sasaran  penerima.  Banyaknya  calon  penerima  zakat  menyulitkan penyeleksian  manual  oleh  LAZISNU  Wonocolo  untuk  menentukan  penerima  yang  layak.  kebutuhan  akan  pengelolaan zakat yang sistematis, LAZISNU Wonocolo kemudian membuat  Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk menentukan kategori calon penerima zakat. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Analytic Hierarchy Process (AHP)  dan Simple  Multi-Attribute  Rating  Technique (SMART).  MetodeAHP  untuk  penentuan  bobot  masing-masing kriteria  dan  SMART  sebagai  cara  pengambilan  keputusan.  Tujuan  penelitian  ini  memberikan  kemudahan  pada  pihak LAZISNU  Kecamatan  Wonocolo  Sidoarjo  dalam  menentukan  calon  penerima  zakat  produktif,  sehingga  zakat  dapat tersalurkan  secara  tepat.  Penelitian  ini  menunjukkan  hasil  tes  calon  penerima  Zakat  Produktif  dengan  menggunakan kombinasi AHP dan SMART diperoleh salah satu calon penerima dengan nilai akhir 1,5759.
Kata Kunci: AHP, LazisNU, Sistem Pendukung Keputusan, SMART, Zakat

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara yang memiliki angka kemiskinan cukup tinggi [1]. Penyebab terjadinya kemiskinan  ini  disebabkan  oleh  kurangnya  masyarakat  dalam  mendapatkan  modal  dan  kurang  adanya lapangan pekerjaan yang memadai [2]. Berdasarkan data tiga tahun terakhir sejak maret 2020 angka masalah kemiskinan  di  Indonesia  mencapai  26,42  juta  jiwa,  pada  maret  2021  terjadi  peningkatan  sebesar  27,54  juta jiwa, pada maret 2022 mengalami penurunan menjadi sekitar 26,16 juta jiwa, dan terkahir pada bulan maret tahun  2023  juga  mengalami  penurunan  dan  berjumlah  25,90  juta  jiwa.  Penurunan  angka  kemiskinan  di Indonesia dipandang sebagai inisiatif pemerintah yang progresif  di mata semua negara [3].
Islam  menawarkan  cara  untuk  memperhatikan  dan  mengatasi  kemiskinan,  sehingga  memungkinkan orang yang miskin terbebas dari kemiskinan [4]. Zakat merupakan salah satu rukun Islam ketiga yang wajib dipenuhi.  Sebagai  seorang  muslim  wajib  hukumnya  untuk  menunaikan  zakat  [5].  Zakat  juga  sebagai  salah satu  cara  untuk  pembersihan  dari  harta  kekayaan  yang  kita  miliki  apabila  telah  mencapai  nishab.  Zakat memiliki  potensi  yang  sangat  efektif  sebagai  sarana  memberdayakan  ekonomi  umat  [6].  Adanya  zakat diharapkan  bisa untuk  mengentaskan  kemiskinan,  menanggulangi  kemiskinan  terutama  yang  membutuhkan perhatian dari semua pihak. Zakat merupakan suatu komoditi yang wajib dikeluarkan oleh umat Islam atau kelompok usaha manapun untuk diberikan kepada yang berhak menerimanya [7].
NU-Care Lembaga Amil Zakat Infaq dan Shodaqoh Nahdlatul Ulama’ (LAZISNU) Wonocolo adalah salah  satu  lembaga  filantropi  yang  menghimpun  dan  menyalurkan  zakat,  infaq,  shadaqoh  dan  juga  sebagai penyedia  sarana  untuk  membantu  masyarakat.  NU-Care  LAZISNU  Wonocolo  memiliki  program  zakat produktif.  Diadakannya  zakat  produktif  untuk  meningkatkan  mustahik  menjadi  muzakki.  Dalam  program zakat  produktif  ini  para  mustahik  biasanya  diberikan  modal  usaha  untuk  dikembangkan.  Calon  penerima zakat  (mustahik)  biasanya  dilakukan  survey  terlebih  dahulu  untuk  menghindari  salah  sasaran  penerima. Metode  survey  masih  dilakukan  secara  manual  yaitu  dengan  mengisi  kuisioner  secara  tertulis  dan membutuhkan waktu dan tenaga lebih karena pihak lembaga harus terjun langsung kelapangan untuk melihat data  sesuai  atau  tidak.  Cara  pemilihan  mustahik,  atau  kelompok  penerima,  masih  dilakukan  secara manual, yang merupakan  masalah  yang  sering  terjadi  dalam  penyaluran dana  zakat.  Karena  sifatnya  yang  subjektif, metode  ini  dapat  menyebabkan  ketidaktepatan  dalam  menentukan  pihak  mana  yang  lebih  penting  untuk menerima zakat [8].
Karena  banyaknya  jumlah  calon  penerima  zakat  yang  diseleksi  secara  manual  berpotensi  untuk terjadinya subyektifitas penilaian, ketidaktelitian dalam melihat kriteria calon penerima, serta hasil penentuan akhir penerima zakat yang tidak sesuai sasaran, maka diperlukan untuk dibangun sebuah sistem pengambilan keputusan.Dengan  bantuan  SPK,  permasalahan  tersebut  akan  lebih  mudah  diatasi  karena  menggunakan proses  komputasi  yang  akurat  serta  dapat  menutupi  kelemahan  manusia  dalam  proses  pengambilan keputusan.  Karena  teknologi  komputer  dan  aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dapat  membantu dalam  pengambilan  keputusan  yang  sulit  dalam  mengatasi  suatu  masalah  [9].  Metode Analytic  Hierarchy Process (AHP)  untuk  menghitung  bobot  setiap  kriteria  dan Simple  Multi  Attribute  rating  Technique (SMART)  merupakan  dua  dari  sekian  banyak  metode  sistem  pendukung  keputusan  untuk  mengidentifikasi calon  penerima  zakat.  SMART  merupakan  teknik  pengambilan  keputusan  multi  kriteria  dimana  setiap alternatif terdiri dari beberapa kriteria dengan bobot berdasarkan perbandingan dengan kriteria lainnya.
Penelitian terkait calon penerima zakat pernah dilakukan sebelumnya yaitu pada Baznas Nganjuk pada tahun 2022 dengan metode AHP untuk merekomendasikan calon penerima zakat. Parameter yang digunakan pada  penelitian  ini  terdiri  dari  enam  kriteria  yang  sudah  ditentukan.  Hasil  dari  penelitian  ini  terdapat  nilai terbaik  dari  salah  satu  calon  penerima  dengan  total  skor  0.225208  atau  sebesar  22%  dari  total  6  alternatif yang tersedia [10]. Penelitian serupa pernah dilakukan oleh Novita, dkk pada tahun 2022 di Kantor  Baznas Kota Binjai dalam menentukan calon penerima zakat dengan menggunakan metode SMART.
Banyaknya  penggunaan  metode  AHP  dalam  penerapan  SPK  karena  metode  ini  memiliki  kerangka berpikir  mirip  manusia.  Prosesnya  dengan  membentuk  skor  numerik  untuk  memberi  peringkat  pada  setiap alternatif  keputusan  dan  menentukan  bagaimana  pilihan  tersebut  sesuai  dengan  pendapat  pengambil keputusan[12]. Penelitian lain juga dilakukan oleh Dwi Septiani Putri dan Murni Marbun dengan pembuatan SPK  menggunakan  netode  AHP  pada  penentuan  Sekretaris  Desa  Kubah  Sentang  Pantai  Labu.  Hasil penelitian  tersebut,  SPK  dapat  menentukan  Sekretaris  Desa,  datu  dari  empat  calon  yang  terpilih  [13].  I. Rijayana  and  L.  Okirindho,  juga  menggunakan  metode  yang  digunakan  adalah  AHP  yang  dapat menampilkan  peringkat  10  karyawan  terbaik  berdasarkan  metrik  kinerja,  skor  TOEIC,  dan  kehadiran karyawan melalui grafik yang ditampilkan di aplikasi [14].
Sedangkan  penelitian  yang  menerapkan  metode  gabungan  AHP-SMART  dilakukan  oleh  Karmila Yusnita,  dkk.  untuk  menentukan  pemilihan  wilayah  prioritas  intervensi  kegiatan  KB  [15].  Demikian  juga Yururio  Bryanoman  yang  meneliti  SPK  menggunakan  metode  AHP-SMART    digunakan  untuk menyelesaikan  permasalahan  pendukung  keputusan  multikriteria  di  kota  Pontianak.  Muhammad  A.  dan Nadeak  juga  melakukan  penelitian  dengan  menggunakan  metode  AHP  dan  SMART  pada  pemilihan lingkungan rumah sehat. Namun dalam penelitian-penelitian tersebut, belum ada yang menggunakan metode AHP dan SMART untuk menggantikan proses pemilihan yang masih dilakukan secara manual kriteria calon penerima  zakat  produktif  yang  rumit  di  wilayah  padat  penduduk  seperti  Kecamatan  Wonocolo,  Sidoarjo. Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini  dirancang  implementasi  SPK  untuk  seleksi  calon  penerima  Zakat produktif  menggunakan  AHP  dan  SMART,  untuk  memberikan  kemudahan  pada  pihak  Lembaga  NU-Care LAZISNU  Kec.  Wonocolo  dalam  menentukan  calon  penerikma  zakat,  sehingga  zakat  dapat  tersalurkan secara tepat.

## 2. BAHAN DAN METODE
Tahapan  penelitian  ini  mengacu  pada  Gambar  1,  dimana  tahap  awal  melakukan  pembobotan menggunakan  metode  AHP  dengan  menentukan  terlebih  dahulu  hirarki  tertruktur  lalu  membuatnya  dari kategori  dan  sub-kategori  berdasarkan  parameter  atau  komponen  komputer  yang  dipilih.  Setelah  itu  dibuat matriks komparasi berpasangan untuk setiap prioritas yang telah ditentukan. Langkah berikutnya menghitung nilai  prioritas  yang  didapatkan  beserta  nilai Vector  Eigen dari  hasil  matriks  komprasi  berpasangan. Pembobotan diakhiri dengan memeriksa konsisten hirarki setiap matriks komprasari berpasangan. Setelah itu, perangkingan  menggunakan  metode  SMART.  Dengan  memasukan  data  alternatif  dan  nilai  alternatif, kemudian menentukan nilai utility dari setiap alternatif. Untuk mendapatkan nilai akhir, nilai utility dikalikan dengan bobot masing-masing kriteria, dan selanjutnya ditampilkan jumlah dan skor akhir dari calon penerima zakat dengan menggunakan perangkingan SMART.
Gambar 1 . Tahapan Metode Penelitian
Dalam  implementasi  teknis  pembuatan  sistem  pendukung  keputusan,  penelitian  ini  menggunakan  2 metode yang dianggap cukup membantu mempercepat serta meningkatkan akurasi pemilihan calon penerima zakat, yaitu:

## 2.1. Metode Analytic Hierarchy Process (AHP)
Proses pengambilan keputusan bisa diartikan sebagai pemilihan alternatif sesuatu. Alat pertama dalam AHP  yaitu  hirarki  fungsional  dengan  memasukkan  persepsi  manusia.  Keadaaan  hirarki  memungkinkan terpecahnya masalah yang kompleks atau tidak beraturan dalam sub-sub masalah, lalu menyusunnya menjadi suatu  bentuk  hirarki.  AHP  memiliki  banyak  kelebihan  dalam  menjelaskan  proses  pengambilan  keputusan. Salah satu kelebihannya adalah dapat digambarkan secara grafis sehingga mudah di pahami oleh pihak yang terlibat dalam pengambilan Keputusan [18]. Langkah-langkah dalam melakukan penyelesaian permasalahan menggunkan  metode  AHP,  yaitu decomposition (membuat  hirarki), comparative  judgment (penilaian  pada kriteria  dan  alternatif), synthesis  of  proroty (  menentukan  prioritas),  dan logical  consistency (konsistendi logis) [19]. Tahap selanjutnya proses sintesis menggunakan cara:
1. Menjumlahkan setiap nilai dari setiap kolom pada matriks
2. Membagi  nilai-nilai  dari  kolom  dengan  total  kolom  yang  bersangkutan  untuk  mendapatkan normalisasi matriks
3. Menjumlahkan setiap nilai dari setiap baris dan membaginya dengan total elemen untuk memperoleh nilai rata-rata
Setelah memperoleh hasil sintesis, dilanjutkan mengukur konsistensi dengan cara:
1. Setiap nilai pada kolom pertaa dikalikan dengan prioritas relevative elemen pertama. nilai pada kolom kedua dengan prioritas relevantive elemen kedua dan seterusnya
2. Jumlahkan pada setiab barisnya
3. Hasil dari penjumlahan baris dibagi dengan elemen prioritas relative yang bersangkutan
4. Total semua hasil bagi dai atas dengan banyaknya elemen yang ada dan hasilnya disebut λ maks.
Consistensy Index dapat dihitung menggunakan formula 1.

## 𝐶𝐼 = λ maks−n
n (1)
Dimana n adalah banyaknya criteria Menghitung Consistensy Ratio dengan menggunakan menggunakan formula 2.

## 𝐶𝑅 = CI
RI (2)
Keterngan: CR : Consistency Ratio CI : Consistency Index RI : Random Index
Jika nilai CR > 10% maka penilaian data judgment harus diperbaiki. Apabila consistency ratio ≤ 10%  maka sail dari perhitungannya bisa dinyatakan benar.

## 2.2. Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART)
Metode  SMART  adalah  model  pengambilan  keputusan  yang  menyeluruh  dengan  memperhitungkan hal-hal yang bersifat kuantitatif dan kualitatif. Parameter menjadi penentu keputusan dan memiliki range nilai serta bobot yang berbeda-beda [20]. Hasil dari nilai tersebut menjadi penentu keputusan yang layak di ambil. Adapun tahapan-tahapan dalam penyelesaian menggunakan metode SMART:
1. Menentukan jumlah kriteria
System secara default memberikan skala 0-100 berdasarkan prioritas yang sudah diinput kemudian dilakukan normalisasi dengan persamaan 3.
𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 = Wj ∑ Wj (3)
Keterangan:
Wj : Bobot sesuai Kriteria ∑ Wj   : Jumlah Bobot semua Kriteria
2. Memberikan nilai kriteria pada setiap alternatif
3. Menghitung nilai utility pada setiap kriteria, ditunjukkan pada persamaan 4.
ui(ai) = Cmax Cmin (4) Keterangan:
ui(ai)   : Nilai utility kriteria ke-I Cmax  : Nilai Kriteria maksimal Cmin   : Nilai kriteria minimal Ccout  : Nilai kriteria ke-i
4. Menghitung nilai akhir dengan persamaan 5.
u(ai) =   ∑ wj m j =  1 ui(ai) (5)
Keterangan: u(ai)   : nilai total alternatif Wj : nilai pembobotan criteria

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Studi  kasus  yang  di  alami  Lembaga  Amil  Zakat  Nahdlatul  Ulama’(LAZISNU)Wonocolo  dalam menentukan  calon  penerima  zakat  produktif  dengan  bantuan  menggunakan  aplikasi  pendukunng  dengan perhitungan  metode yang  telah  di  tentukan,  jadi  sistem  menentukan  terlebih  dahulu  struktur  hirarki dengan mengelompokan  data  kriteria  dan  sub  kriteria  yang  telah  menjadi  acuan  dari  lembaga  LazizNU  itu  sendiri. Gambar 2 menunjukan struktur hirarki yang meliputi kriteria dan sub kriteria menggunakan metode AHP.
Gambar 2. Stuktur hirarki penilaian calon penerima zakat produktif LazisNU

## 3.1. Komperasi Matriks Berpasangan
Step-1: Membuat perhitungan matriks komparasi berpasangan untuk setiap kriteria dan alternatif yang dipilih,  serta  menentukan  prioritas  untuk  setiap  kriteria,  semakin  besar  nilai  yang  didaptkan  pada  sebuah baris,  maka  semakin  tinggi  juga  nilai  prioritasnya,  Nilai  Total  digunakan  untuk  normalisasi  matriks  seperti Tabel 1 menunjukan matriks komparasi berpasangan untuk menentukan prioritas Kategori.
Tabel 1 . Matriks Komparasi Berpasangan Kategori Rumah Sosial Ekonomi Tanggungan Rumah 1,00 3,00 5,00 Social Ekonomi 0,33 1,00 3,00 Tanggungan 0,20 0,30 1,00 Jumlah 1,53 4,33 9,00
Step-2: Menentukan  matrik  prioritas  untuk  setiap  parameter  Kriteria  Rumah  (S1),  Status  (S2),  Luas bangunan  (S3),  Jenis  Lantai  (S4),  Jenis  Dinding  pada  Tabel  2  yang  menunjukkan  matriks  komparasi berpasangan untuk menentukan prioritas dari Kategori Rumah.
Tabel 2. Matriks komparasi berpasangan kategori rumah Kategori S1 S2 S3 S4 S1 1,00 3,00 5,00 7,00 S2 0,33 1,00 3,00 5,00 S3 0,20 0,33 1,00 3,00 S4 0,14 0,20 0,33 1,00 Jumlah 1,68 4,533 9,33 16,00
Tabel 3 yang menunjukkan salah satu matriks komparasi berpasangan untuk menentukan prioritas dari Sub- Kriteria Status.
Tabel 3. Matriks komparasi berpasangan dari sub kriteria Status Kategori Kost Kontrak Menumpang Milik Sendiri Kost 1,00 2,00 5,00 9,00 Kontrak 0,50 1,00 3,00 5,00 menumpang 0,20 0,33 1,00 3,00 Milik sendiri 0,11 0,20 0,33 1,00 Jumlah 1,81 3,53 9,33 18,00

## 3.2. Normalisasi Vector Eigen
Step-3: Menghitung normalisasi Vector Eigen dengan membagi setiap sel dengan nilai total pada baris yang  sama  untuk  mendapatkan  nilai  normalisasi  setiap  prioritas  berpasangan  dan  menghitung  penjumlahan dari  keseluruahan  vector  Eigen,  lalu  pada  Tabel  4  adalah  hasil  dari  tahap  untuk  proses  normalisasi Vector Eigen.
Tabel 4 . Tahap Normalisai  dan jumlah Vector Eigen Kriteria Rumah Ekonomi Tanggungan Jumlah Rumah 0,652 0,692 0,555 1,900 Ekonomi 0,217 0,230 0,333 0,781 tanggungan 0,130 0,076 0,111 0,318
Selanjutnya menghitung rata-rata dari hasil jumlah Vector Eigen yang telah didapatkan dan dibagi 3 sesuai dengan banyaknya kriteria.
Tabel 5 . Tahap Kedua mengitung rata rata dari jumlah eigen Kriteria Rumah Ekonomi Tanggungan Jumlah Rata rata Rumah 0,652 0,692 0,555 1,900 0,633 Ekonomi 0,217 0,230 0,333 0,781 0,260 Tanggungan 0,130 0,076 0,111 0,318 0,106
Menghitung normalisasi Vector Eigen pada tabel 2 dengan membagi setiap sel dengan nilai total pada baris  yang  sama  untuk  mendapatkan  nilai  normalisasi  setiap  prioritas  berpasangan  dan  menghitung penjumlahan  dari keseluruahan  vector  Eigen  dan  membagi nilai  rata  rata  susia  dengan  banyaknya kategori, lalu pada Tabel 6 adalah hasil proses normalisasi Vector Eigen .
Tabel 6 . Normalisasi Vector Eigen dan menghitung jumlah serta mnghitung rata rata Kategori S1 S2 S3 S4 Jumlah Rata-rata K1 0,596 0,661 0,535 0,437 2,231 0,557 K2 0,198 0,220 0,321 0,312 1,053 0,263 K3 0,119 0,073 0,107 0,187 0,487 0,121 K4 0,085 0,044 0,035 0,0625 0,227 0,056
Menghitung normalisasi Vector Eigen pada tabel 3 dengan membagi setiap sel dengan nilai total pada baris  yang  sama  untuk  mendapatkan  nilai  normalisasi  setiap  prioritas  berpasangan  dan  menghitung penjumlahan  dari keseluruahan  vector  Eigen  dan  membagi nilai  rata  rata  susia  dengan  banyaknya kategori, lalu pada Tabel 7 adalah hasil proses normalisasi Vector Eigen .
Tabel 7 . Tahap normalisasi Vector Eigen , menjumlahkan, dan mebagi nilai rata rata Kategori Kost Kontrak Menumpang Milik Sendiri Jumlah Rata-rata Kost 0,552 0,566 0,535 0,5 2,1538 0,538 Kontrak 0,276 0,283 0,321 0,277 1,1582 0,289 Menumpang 0,111 0,094 0,107 0,166 0,4785 0,119 Milik Sendiri 0,061 0,056 0,035 0,055 0,2092 0,052
Step-4: Menentukan  konsistensi  pembobotan  dengan  melakukan  perhitung  rasio  konsistensi  agar matriks yang dinilai benar atau tidak dari tahap menentukan nilai prioritas pada Tabel 4, hingga Tabel 7.
Tabel 8 . Hasil Konsistensi Prioritas Rumus Hasil Kriteria CI RI CR Kosistensi 3,055 0.027 0.047 Konsisten Rumah CI RI CR Kosistensi 4,176 0,058 0,065 Konsisten Status CI RI CR Kosistensi 4,056 0,018 0.020 Konsisten
Nilai  CR  (-0,1)  <  0,1  sehingga  rasio  konsistensi  dapat  diterima  atau  konsisten.  Perhitungan  dapat dilanjutkan ke proses  selanjutnya.
Setelah proses pencarian bobot telah ditemukan maka selanjutnya yaitu pencarian warga yang berhak mendapatkan  Bantuan  Zakat  Produktif  dengan  menggunakan  metode Simple  Multi  Attribute  Rating Technique (SMART), yaitu:

## 3.3. Proses Perangkingan SMART
Menentukan  nilai  alternatif  sesuai  dengan  sub  kriteria  yang  digunakan.Tahapan  pertama  yaitu menetapkan  sub  kriteria  yang  digunakan  sebagai  acuan  untuk  penilaian  dalam  pengambilan Keputusan.Pemberian  Nilai  kriteria  ditetapkan  berdasarkan  hasil  kesepakatan  bersama  ketua  LAZIZNU Wonocolo.
Dari banyaknya Alternatif yang mengajukan di LAZISNU Wonocolo, hanya diambil 10 alternatif saja sebagai  Sample dalam pengujian  menggunakan  Metode  AHP  dan  SMART,  secara detail  dapat  ditunjukkan pada tabel 9.
Tabel 9 . Table Nilai Alternatif Alternantif Status Luas Bangunan Jenis Lantai Jenis Dinding Pendidikan Pekerjaan Tanggungan Dewi Musarofah 75 70 40 30 80 80 60 Nuriayah Shinta D. 100 90 40 50 80 50 100 Muhammad Mualimin 80 50 60 55 30 55 60 Subandiyo 30 90 60 100 80 80 100 Nofianto 75 60 40 60 45 80 60 Muksin 100 90 40 50 100 55 100 Rifai Dwi B 80 50 80 30 60 80 100 Totok Suharyadi 60 50 40 55 30 60 45 Chairul Anam 30 70 40 50 60 50 100 Dwi Enggar A 100 90 40 30 60 55 60
Tahapan berikutnya adalah menentukan Status Sub kriteria tersebut masuk dalam kategori Benefit atau Cost, untuk bisa mempermudah penulisan, maka data Sub Kriteria di kodekan seperti pada table 10 di bawah ini.
Tabel 10 . Kriteria Kriteria Kode Benefit Cost Status S1 √ Luas Bangunan S2 √ Jenis Lantai S3 √ Jenis Dinding S4 √ Pendidikan S5 √ Pekerjaan S6 √ Tanggungan S7 √
Langkah  berikutnya  adalah  konversi.  Menentukan  nilai  konfersi  sub  kriteria  pada  masing-masing kriteria. Nilai konfersi diperoleh dengan menggunakan 10 mustahik / penerima Zakat Sebagai contoh  proses perhitungan nilai konfersi dari warga wonocolo pada table 11.
Tabel 11 . Daftar Warga Setelah Di Konfersi Alternantif S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 Dewi Musarofah 0,643 0,500 0,000 0,000 0,714 1,000 0,727 Nuriayah Shinta D. 1,000 1,000 0,000 0,286 0,714 0,000 0,000 Muhammad Mualimin 0,714 0,000 0,500 0,357 0,000 0,167 0,727 Subandiyo 0,000 1,000 0,500 1,000 0,714 1,000 0,000 Nofianto 0,643 0,250 0,000 0,429 0,214 1,000 0,727 Muksin 1,000 1,000 0,000 0,286 1,000 0,167 0,000 Rifai Dwi B 0,714 0,000 1,000 0,000 0,429 1,000 0,000 Totok Suharyadi 0,429 0,000 0,000 0,357 0,000 0,333 1,000 Chairul Anam 0,000 0,500 0,000 0,286 0,429 0,000 0,000 Dwi Enggar A 1,000 1,000 0,000 0,000 0,429 0,167 0,727
Setelah mengkonfersikan nilai bobot  Sub Kriteria maka di lanjutkan dengan mencari nilai utility dan bobot  dari  tabel  di  atas,  dilanjutkan  dengan  menjumlahkan  semua  nilai  kriteria  pada  setiap  pilihan.Oleh karena itu, nilai akhir untuk semua pilihan ditunjukkan pada Tabel 12.
Tabel 12 . Nilai Keseluruhan Alternantif S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 Jumlah Dewi Musarofah 0,353 0,130 0,000 0,000 0,514 0,190 0,182 1,369 Nuriayah Shinta D. 0,550 0,260 0,000 0,014 0,514 0,000 0,000 1,338 Muhammad Mualimin 0,392 0,000 0,060 0,018 0,000 0,032 0,182 0,684 Subandiyo 0,000 0,260 0,060 0,050 0,514 0,190 0,000 1,074 Nofianto 0,353 0,065 0,000 0,021 0,154 0,190 0,182 0,965 Muksin 0,550 0,260 0,000 0,014 0,720 0,032 0,000 1,576 Rifai Dwi B 0,392 0,000 0,120 0,000 0,308 0,190 0,000 1,010 Totok Suharyadi 0,235 0,000 0,000 0,018 0,000 0,063 0,250 0,566 Chairul Anam 0,000 0,130 0,000 0,014 0,308 0,000 0,000 0,452 Dwi Enggar A 0,550 0,260 0,000 0,000 0,308 0,032 0,182 1,332
Setelah  nilai  akhir  setiap  pilihan  diketahui,  maka  nilai  akhir  diurutkan  dari  yang  tertinggi  hingga terendah.Berikut  aturan  yang  berlaku  dalam  pemilihan  calon  penerima  zakat,  Semakin  tinggi  skor  seleksi, semakin tinggi peringkatnya, Sebaliknya, skor yang rendah akan menghasilkan peringkat yang rendah.
Tabel 13 . Hasil Akhir Perangkingan Nama Jumlah Ranking Muksin 1,5759 1 Dewi Musarofah 1,3696 2 Nuriayah Shinta D. 1,3385 3 Dwi Enggar A 1,3320 4 Subandiyo 1,0742 5 Rifai Dwi B 1,0114 6 Nofianto 0,9661 7 Muhammad Mualimin 0,6841 8 Totok Suharyadi 0,5669 9 Chairul Anam 0,4528 10
Tabel  13  menunjukkan  skor  akhir  yang  dihitung  menggunakan  metode  AHP  dan  SMART.  Hal  ini memberikan  rekomendasi  calon  penerima  Zakat  Produktif  di  Kelurahan  Wonocolo  yang  paling  layak, Muksin  dengan  nilai  akhir  1,575952381.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  kombinasi  metode  AHP  dan SMART  dapat  digunakan  untuk  memberikan  rekomendasi  kepada  calon  penerima  Zakat  Produktif  di Kelurahan  Wonocolo.  Dengan  AHP  dan  SMART,  sebagian  besar  langkah-langkahnya  masih  sederhana, namun  rekomendasinya  bisa  lebih  menyeluruh  karena  kriteria  dapat  diberi  bobot  untuk  memperhitungkan kepentingan yang lebih spesifik.

## 4. KESIMPULAN
Sistem  pendukung  keputusan  yang  mengkombinasikan  antara  teknik  AHP  dan  SMART  dapat membantu  pihak  lembaga  dalam  memberikan  rekomendasi  untuk  menentukan  warga  yang  paling  layak dalam menerima zakat produktif. Dibandingkan penelitian sebelumnya terhadap penerima zakat, pembobotan dengan  metode  AHP  memungkinkan  banyak  kriteria  memiliki  kepentingan  yang  samadengan  kriteria lainnya.Hal  ini  cocok  untuk  kriteria  Zakat  Produktif  yang  jumlahnya  banyak  dan  sulit  diatur kepentingannya.Dengan  menggunakan  teknik  SMART  dan  AHP,  sebuah  SPK  digunakan  untuk mengidentifikasi  calon  penerima  zakat  dirancang  untuk  memfasilitasi  proses  pengambilan  keputusan  yang lebih  terstruktur  dan  obyektif.  Kombinasi  antara  AHP  dan  SMART  dalam  SPK  ini  memungkinkan  untuk menghasilkan  keputusan  yang  lebih  akurat  dan  terinformasi  dalam  penentuan  calon  penerima  zakat. Pendekatan  ini  membantu  organisasi  zakat  atau  lembaga  amil  zakat  untuk  mengalokasikan  sumber  daya dengan lebih efisien, memastikan bahwa bantuan yang diberikan tepat sasaran dan memberikan dampak yang signifikan bagi mereka yang membutuhkan. Hasil tes menunjukkan  calon penerima Zakat Produktif dengan menggunakan kombinasi AHP dan SMART diperoleh oleh Muksin dengan nilai akhir 1,5759.

## REFERENSI
[1] L.  Sarifah,  S.  Kamilah,  and  S.  Khotijah,  “Penerapan  Metode  Single  Moving  Average  Dalam Memprediksi  Jumlah  Penduduk  Miskin  Pada  Perencanaan  Pembangunan  Daerah  Kabupaten Pamekasan,” Zeta - Math J. , vol. 8, no. 2, pp. 47–54, 2023, doi: 10.31102/zeta.2023.8.2.47-54.
[2] M.  M.  Abdul  Azis,  R.  Taufiq,  and  A.  A.  Permana,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Warga  Miskin  Dengan  Metodelogi  Ahp  Di  Kecamatan  Sepatan  Kabupaten  Tangerang,” JIKA (Jurnal Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 59–66, 2019, doi: 10.31000/jika.v3i1.2047.
[3] Y. Nurhanisah, “jumlah penduduk tahun ke tahun.”
[4] Suryani  Dyah  and  Fitriani  Laitul,  “Fungsi  Zakat  dalam  Mengatasi  Kemiskinan,” AL-IQTISHOD  J. Pemikir.  dan  Penelit.  Ekon.  Islam ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  43–62,  2022,  [Online].  Available: https://jurnal.stai-alazharmenganti.ac.id/index.php/AlIqtishod/article/view/307/176
[5] D. Rejeb, “Blockchain and Smart Contract Application for Zakat Institution,” Int. J. Zakat , vol. 5, no. 3, pp. 20–29, 2020, doi: 10.37706/ijaz.v5i3.260.
[6] A.  Z.  Salsabila  and  A.  Sampurna,  “Manajemen  Badan  Amil  Zakat  Nasional  Sumatera  Utara  dalam Meningkatkan Kesejahteraan Sosial Mustahik,” J. Indones.  Manaj. Inform. dan Komun. , vol. 5, no. 2, pp. 1279–1287, 2024, doi: 10.35870/jimik.v5i2.690.
[7] U.  RI,  “Undang-undang  Republik  Indonesia  Nomor  23  Tahun  2011  Tentang  Pengelolaan  Zakat,” 2016.
[8] D. A. Haryanti, N. Nugraha, F. Andriani, B. Susanti, and D. P. Lestari, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mustahik Zakat dengan Menggunakan Metode Analytical Network Process . uwais inspirasi indonesia, 2023.
[9] G.  S.  Mahendra et  al. , SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  (Teori  dan  Penerapannya  dalam berbagai Metode) . PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
[10] R.  A.  Iswara,  E.  Santoso,  and  B.  Rahayudi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Penentuan Penerima Zakat Baznas Nganjuk Metode AHP,” … Teknol. Inf. dan … , vol. 2, no. 55, pp. 281–286, 2022, [Online]. Available: http://ojs.udb.ac.id/index.php/Senatib/article/download/1902/1492
[11] N.  Sari,  N.  Novriyenni,  and  T.  R.  Pasaribu,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Zakat Menggunakan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) (STUDI KASUS: Kantor Baznas  Kota  Binjai),” J.  Sist.  Inf.  Kaputama ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  245–255,  2022,  doi: 10.59697/jsik.v6i2.177.
[12] Z. Azhar and J. Hutahaean, “Penerapan Metode Analytic Hierarchy Process Dalam Pemilihan Tempat Cafe  di  Kisaran,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  159–164,  2020,  doi: 10.47065/bits.v2i2.560.
[13] D. S. Putri and M. Marbun, “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Analityc Hierarchy Process  (Ahp)  Pada  Penentuan  Sekretaris  Desa  Kubah  Sentang  Pantai  Labu,” JOISIE  J.  Inf.  Syst. Informatics Eng. , vol. 3, no. Desember, pp. 86–93, 2019.
[14] I.  Rijayana  and  L.  Okirindho,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Berprestasi Berdasarkan Kinerja dengan Metode AHP,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Informasi, Tek. Inform. UII , vol. 2012, no. semnasIF, pp. 48–53, 2006.
[15] K.  Yusnitha,  T.  Tursina,  and  M.  A.  Irwansyah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Wilayah Prioritas  Intervensi  Kegiatan  Keluarga  Berencana  dengan  Metode  AHP-SMART,” J.  Edukasi  dan Penelit. Inform. , vol. 5, no. 1, p. 99, 2019, doi: 10.26418/jp.v5i1.31338.
[16] Y.  Brianorman,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Wilayah  Promosi  Menggunakan  Metode  AHP- SMART pada Universitas Muhammadiyah Pontianak,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 3, p. 439, 2021, doi: 10.25126/jtiik.2021832997.
[17] M.  Azroni  and  B.  Nadeak,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Lingkungan  Rumah  Sehat dengan  Metode  Analytical  Hierarcy  Process  (AHP)  dan  Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique (SMART),” Bull. Comput. Sci. Res. , vol. 1, no. 2, pp. 30–36, 2021.
[18] Z.  Azhar,  “Faktor  Analisis  Prioritas  Dalam  Pemilihan  Bibit  Jagung  Unggul  Menggunakan  Metode AHP,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains … , vol. 1, no. 1, pp. 347–350, 2020.
[19] N.  Djiha,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENERIMAAN  BANTUAN  NON  TUNAI MENGGUNAKAN  METODE  ANALYTIC  HIERARCHY  PROCESS  (AHP)  DAN  WEIGHTED PRODUCT (WP),” 2023.
[20] D. Syahputra, M. Farhan Azmi, and M. P. Berutu, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop Terbaik Dengan Metode SMART Berbasis Web,” JUKTISI J. Komput. Teknol. Inf. Sist. Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 21–31, 2022.