## Penerapan Metode SMART Dalam Pengambilan Keputusan Penerima Beasiswa Yayasan AMIK Tunas Bangsa
Sundari Retno Andani #1
# Manajemen Informatika, AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar Jln. Jend. Sudirman Blok. A No. 1 Pematangsiantar
1 sundari.ra@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak —  Beasiswa  yayasan  merupakan  beasiswa  yang pendanaannya  berasal  dari  yayasan  yang  diperuntukkan  bagi mahasiswa  berprestasi  dan  kurang  mampu  dari  segi  ekonomi, yang bertujuan agar tidak terjadi  putus  kuliah  bagi  mahasiswa. Pada  saat  ini,  AMIK  Tunas  Bangsa  belum  memiliki  sistem pendukung  keputusan  dalam  menentukan  penerima  beasiswa yayasan  sehingga  kemungkinan  terjadinya  kesalahan  dalam merekomendasikan calon menerima beasiswa dan sangat rentan dalam  praktik  nepotisme.  Oleh  karena  itu,  penulis  melakukan penelitian  dalam  menentukan  penerima  beasiswa  yayasan. Metode penelitian yang diterapkan dalam menentukan penerima beasiswa  yayasan  AMIK  Tunas  Bangsa  adalah  metode  SMART ( Simple  Multi  Attribute  rating  Technique ),  karena  metode  ini mampu menyelesaikan masalah pengambilan keputusan multikriteria  berdasarkan  teori  bahwa  setiap  alternatif  terdiri dari  sejumlah  kriteria  yang  memiliki  nilai-nilai  dan  setiap kriteria  memiliki  bobot yang  menggambarkan seberapa  penting kriteria  tersebut  dengan  kriteria  lain.  Kriteria  yang  digunakan dalam  menentukan  penerima  beasiswa  yayasan  pada  penelitian ini  adalah  IPK,  penghasilan  orang  tua  dan  jumlah  tanggungan. Hasil dari penelitian ini adalah rekomendasi penerima beasiswa. Dengan menggunakan metode SMART, maka rekomendasi yang dihasilkan lebih akurat.
Kata kunci — Beasiswa, SMART, Sistem Pendukung Keputusan.

## I. P ENDAHULUAN
Beasiswa merupakan pemberian bantuan kepada perorangan berupa dana yang digunakan untuk keberlangsungan  pendidikan.  Pada  AMIK  Tunas  Bangsa, selain  beasiswa  yang  berasal  dari  pemerintah,  beasiswa yayasan  AMIK  Tunas  Bangsa    juga  diberikan  kepada mahasiswa berprestasi dan kurang mampu dari segi ekonomi. Penentuan  penerima  beasiswa  yayasan  dilakukan  secara selektif,  namun  belum  menerapkan  sistem  pendukung keputusan. Sehingga output yang dihasilkan kurang akurat.
Menurut  I  Made  Ari  Santoso  [1]  sistem  pendukung keputusan  merupakan  sistem  yang  memiliki  kemampuan
pemecahan  masalah  dan  kemampuan  pengkomunikasian untuk  masalah  dengan  kondisi  semi  terstruktur  dan  tak terstruktur.  Menurut  Turban  [2]  bahwa  sistem  pendukung keputusan  merupakan  penggabungan  kemampuan  komputer dalam pelayanan interaktif dengan pengolahan atau pemanipulasi  data  yang  memanfaatkan  model  atau  aturan penyelesaian yang tidak terstruktur.
Pada penelitian ini, penulis menggunakan metode SMART untuk  memberikan  rekomendasi  penerima  beasiswa  yayasan AMIK Tunas Bangsa. Menurut Sundari Retno Andani [3], ada beberapa  kriteria  yang  digunakan  dalam  pengambilan keputusan penerima beasiswa yayasan, yaitu IPK, penghasilan orang  tua  dan  jumlah  tanggungan  orang  tua.    Menurut  Yeni Kustiyahningsih [4] bahwa metode SMART dapat melakukan pengambilan keputusan yang multiatribut. Metode pembobotan SMART merupakan metode pendukung keputusan  yang  paling  sederhana,  hal  ini  sesuai  dengan pernyataan  Eva  Yulianti  [5]  dalam  penelitiannya.  Pada penelitian  sebelumnya,  SMART  banyak  diteliti  oleh  peneliti- peneliti  diantaranya  Suryanto  [6],  Nurhasanah  [7],  Dwi Novianti  [8],  Rika  Yunitarini  [9],  Mesdiana  Situmeang  [12], H.D.  budiman  [13],  P.  Wulandari  [14]  dan  Fentahun  Moges Kasie  [15].  Selain  lebih  sederhana,  pada  metode  SMART, penambarahan  dan  pengurangan  alternatif  tidak  akan mempengaruhi  perhitungan  pembobotan,  karena  setiap penilaian alternatif tidak saling bergantung.

## II. U RAIAN P ENELITIAN

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Sebuah  aplikasi  berupa  Sistem  Pendukung  Keputusan (Decision  Support  System)  mulai  dikembangkan  pada  tahun 1970.  Decision  Support  Sistem  (DSS)  dengan  didukung  oleh sebuah  sistem  informasi  berbasis  komputer  dapat  membantu seseorang dalam meningkatkan kinerjanya dalam pengambilan  keputusan.  Untuk  menberikan  pengertian  yang lebih  mendalam,  akan  diuraikan  beberapa  definisi  mengenai
SPK  yang  dikembangkan  oleh  beberapa  ahli  ,  diantaranya oleh  Man  dan  Watson  yang  memberikan  definisi  sebagai berikut,  SPK  merupakan  suatu  sistem  yang  interaktif,  yang membantu  pengambilan  keputusan  melalui  penggunaan  data dan model-model keputusan untuk memecahkan masalah yang sifatnya semi terstruktur maupun yang tidak terstruktur [2].
Menurut  abdul  kadir  [11],  sistem  pendukung  keputusan sebagai  sekumpulan  prosedur  berbasis  model  untuk  data pemrosesan  dan  penilaian  guna  membantu  para  manajer mengambil  keputusan.    Sehingga  dapat  disimpulkan,  bahwa sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sistem  yang melakukan proses dalam pengambilan keputusan.
B. Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique)
Metode SMART merupakan metode pengambilan keputusan  multi  kriteria  yang  dikembangkan  oleh  Edward pada  tahun  1977.  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.
Urutan dalam penggunaan metode SMART menurut Goodwin dan Wright [10] adalah sebagai berikut :
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 :
Normalisasi = ..………………….(1) Dimana adalah nilai bobot dari suatu kriteria.Sedangkan, adalah total jumlah bobot dari
semua kriteria
4. Memberikan  nilai  parameter  kriteria  pada  setiap  kriteria untuk setiap alternatif.
5. Menentukan  nilai  utiliti  dengan  mengonversikan  nilai kriteria pada masing-masing kriteria menjadi nilai kriteria data  baku.  Nilai  utiliti  diperoleh  dengan  menggunakan persamaan :
………………...(2)
Dimana
adalah  nilai  utiliti  kriteria  ke-1  untuk
kriteria ke – I, adalah nilai kriteria maksimal,
adalah  nilai  kriteria  minimal  dan adalah  nilai kriteria ke- i.
Maka didapat nilai tersebut adalah :
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.
…………..(3)
Dimana
adalah      nilai      total  alternatif,
adalah  hasil  dari  normalisasi  bobot  kriteria  dan adalah hasil penentuan nilai utiliti.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metodologi penelitian merupakan sistematika tahapan yang dilaksanakan  selama  penelitian.  Pada  penelitian  ini,  ada  lima proses  tahapan  yang  akan  diselesaikan  yaitu  Pengumpulan data, Analisa Sistem, dan desain sistem.

## A. Pengumpulan data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  mahasiswa. Data  mahasiswa  diperolah  dari  bagian  pendidikan  AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar.
B. Analisa Sistem
1. Analisa sistem lama :
Pada tahap ini dilakukan analisa dalam seleksi penerima beasiswa  yayasan  AMIK  Tunas  Bangsa.  Pada  AMIK Tunas  Bangsa  dalam  menentukan  penerima  beasiswa masih menggunakan sistem manual.
2. Analisa sistem baru :
Analisa sitem dilakukan untuk menyusun langkah demi langkah  penguraian  dari  sebuah  sistem  informasi  yang nantinya  akan  dirancang/dikembangkan  dengan  maksud mencari atau mengidentifikasi dan mengevaluasi permasalahan-permasalahan yang akan terjadi pada sistem yang akan dirancang. Serta  kebutuhan-kebutuhan apa saja yang diinginkan untuk mengatasi/menangani permasalahan  yang  ada  pada  pengguna  sistem  nantinya. Jika  terdapat  satu  proses  saja  yang  terjadi  penyimpangan atau  kesalahan  maka  untuk  proses  berikutnya  juga  akan terjadi  kesalahan  karena  proses-proses  tersebut  selalu berhubungan.

## C. Desain Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  desain  sistem  pendukung keputusan  Dalam  menentukan  penerima  dengan  metode SMART.

## JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol. 7, No. 3, Juli 2019

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Data sample yang digunakan pada penelitian ini adalah data mahasiswa  AMIK  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar  sebanyak 10  orang.  Berikut  sample  data  mahasiswa  yang  digunakan pada penelitian ini, yaitu :
TABEL I T ABEL S AMPLE MAHASISWA
NO NIM Nama
IPK Pendapatan Orang Tua Jumlah
Tanggungan 1 201701030082 ABDULLAH AHMAD 3.91 3.5 4 2 201701030096 DYAH AYU SAFITRI 3.73 3 3 3 201701030031 SRI WULANDIKA 3.68 2 2
4 201701030050 FRENDY
SISKO SIMBOLON 3.64 2
3 5 201701030041 ALVIN SIJABAT 3.59 2 3 6 201701030065 NURANNISA PULUNGAN 3.55 2.5 2 7 201701030026 PIPIT
MUTIARA DEWI 3.55 2.7 2 8 201701030027 RIKA ASMA DEWI 3.55 1.2 2 9 201701030008 DEVI MONIKA 3.55 1.3 2 10 201701030013 ENJELICA RUMAPEA 3.5 2.3 3

## A. Perhitungan Manual
Pada  sistem  yang  sedang  berjalan  dalam  menentukan penerima  beasiswa  hanya  menggunakan  satu  kriteria,  yaitu IPK.
Berikut merupakan hasil rekomendasi penerima beasiswa :
TABEL III
T ABEL R EKOMENDASI PENERIMA BEASISWA NO NIM Nama IPK Ranking 1 201701030082 ABDULLAH AHMAD 3.91 1 2 201701030096 DYAH AYU SAFITRI 3.73 2 3 201701030031 SRI WULANDIKA 3.68 3 4 201701030050 FRENDY SISKO SIMBOLON 3.64 4 5 201701030041 ALVIN SIJABAT 3.59 5 6 201701030065 NURANNISA PULUNGAN 3.55 6 7 201701030026 PIPIT MUTIARA DEWI 3.55 7 8 201701030027 RIKA ASMA DEWI 3.55 8 9 201701030008 DEVI MONIKA 3.55 9 10 201701030013 ENJELICA RUMAPEA 3.5 10
B. Perhitungan dengan Sistem Pendukung Keputusan Metode SMART
1. Menentukan Kriteria :
Pada  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  tiga  kriteria, yaitu IPK, Pendapatan Orang Tua dan Jumlah Tanggungan.
a. IPK
TABEL IIIII T ABEL K RITERIA IPK IPK Nilai Bobot >= 3.75 100 40% 3.5 – 3.74 80 3.25 – 3.49 60 3 – 3.24 40 < 3 20 b. Pendapatan Orang Tua TABEL IVV T ABEL K RITERIA P ENDAPATAN O RANG T UA Pendapatan Orang Tua Nilai Bobot <= 1.500.000 100 30% 1.500.001 – 2.500.000 80 2.500.001 – 3.500.000 60 3.500.001 – 4.500.000 40 >4.500.000 20
c. Jumlah Tanggungan TABEL V
T ABEL K RITERIA J UMLAH T ANGGUNGAN Jumlah Tanggungan Nilai Bobot >= 5 100 30%
4 80 3 60
2 40
1
20 2. Normalisasi : TABEL VI T ABEL NO RMALISASI Kriteria Bobot Normalisasi IPK 40% 0,4 Pendapatan Orang Tua 30% 0,3 Jumlah Tanggungan 30% 0,3

## 3. Menentukan Nilai Utility :
Rumus : C max = 5 = 100. (5-1)/(5-1) C min = 1 = 100
4. Menentukan Nilai Akhir :
Rumus :
Pencarian nilai akhir dari sample :
i. Abdullah Ahmad :
C1 = 100 C2 = 60 C3 = 80
= (100 * 0,4) + (60*0.3) + (80*0.3) = 40 + 18 + 24 = 82
ii. Dyah Ayu Safitri C1 = 80 C2 = 40 C3 = 60
= (80 * 0,4) + (40*0.3) + (60*0.3)
= 32 + 12 + 18 = 62
iii. Sri Wulandika C1 = 80 C2 = 80 C3 = 40
= (80 * 0,4) + (80*0.3) + (40*0.3) = 32 + 24 + 12 = 68
iv. Frendy Sisko Simbolon C1 = 80 C2 = 80 C3 = 60
= (80 * 0,4) + (80*0.3) + (60*0.3)
= 32 + 24 + 18 = 74
v. Alvin Sijabat C1 = 80
C2 = 80 C3 = 60 = (80 * 0,4) + (80*0.3) + (60*0.3)
= 32 + 24 + 18 = 74
vi. Nurannisa Pulungan C1 = 80 C2 = 80 C3 = 40
= (80 * 0,4) + (80*0.3) + (40*0.3) = 32 + 24 + 12 = 68
vii. Pipit Mutiara Dewi C1 = 80 C2 = 60 C3 = 40
= (80 * 0,4) + (60*0.3) + (40*0.3) = 32 + 18 + 12 = 62
viii. Rika Asma Dewi C1 = 80 C2 = 100 C3 = 40
= (80 * 0,4) + (100*0.3) + (40*0.3) = 32 + 30 + 12 = 74
ix. Devi Monika C1 = 80 C2 = 100 C3 = 40
= (80 * 0,4) + (100*0.3) + (40*0.3) = 32 + 30 + 12 = 74
x. Enjelica Rumapea
C1 = 80
C2 = 80
C3 = 60
= (80 * 0,4) + (80*0.3) + (60*0.3) = 32 + 24 + 18 = 74
Berikut  ini  merupakan  hasil  dari  perhitungan  nilai  akhir di  atas.  Sehingga  di  dapat  lha  ranking  tertinggi  sampai terendah dari calon penerima beasiswa.
TABEL VII T ABEL H ASIL P ERHITUNGAN N ILAI A KHIR No. NIM Nama Nilai Akhir Ranking 1 201701030082 ABDULLAH AHMAD 82 1 2 201701030096 DYAH AYU SAFITRI 62 9 3 201701030031 SRI WULANDIKA 68 7
4 201701030050 FRENDY SISKO SIMBOLON 74 2 5 201701030041 ALVIN SIJABAT 74 3 6 201701030065 NURANNISA PULUNGAN 68 8 7 201701030026 PIPIT MUTIARA DEWI 62 10 8 201701030027 RIKA ASMA DEWI 74 4 9 201701030008 DEVI MONIKA 74 5 10 201701030013 ENJELICA RUMAPEA 74 6

## C. Hasil  Perbandingan  Sistem  Manual  dengan  Sistem Pendukung Keputusan  Metode SMART
Hasil  yang  diperoleh  dari  perhitungan  sistem  pendukung keputusan  dengan  metode  SMART  lebih  akurat  daripada perhitungan  dengan  sistem  manual  yang  saat  ini  masih diterapkan.  Sehingga  metode  SMART  dapat  diterapkan  pada AMIK  Tunas  Bangsa  dalam  menentukan  penerima  beasiswa yayasan.

## V. K ESIMPULAN
Adapun kesimpulan dari penelitian ini adalah :
1. Hasil  dari  metode  SMART  lebih  akurat  dibandingan perhitungan  manual  yang  diterapkan  pada  AMIK  Tunas Bangsa.
2. metode SMART dapat melakukan pengambilan keputusan yang multiatribut.
3. Metode pembobotan SMART merupakan metode pendukung keputusan yang paling sederhana. 4. Selain lebih sederhana, pada metode SMART, penambarahan  dan  pengurangan  alternatif  tidak  akan mempengaruhi  perhitungan  pembobotan,  karena  setiap penilaian alternatif tidak saling bergantung.

## R EFERENSI
[1] I.M.A. Santosa, Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sekolah  PAUD  Menggunakan  Metode  SMART,  Konferensi  Nasional Sistem & Informatika, 441-451, 2017.
[2] E.  Turban.  &  J.E.  Aronson, Decision  Support  System  and  Intelligent
System, 6th Edition, Prentice Hall Inc., New Jersey, 2001.
[3] S.R.  Andani  &  S.  Wibowo,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam Menentukan Penerima Beasiswa Dengan Fuzzy Sugeno, TECHSI : Vol. 10 No.1, 2018.
[4] Y.  Kustiyahningsih  &  N.  Syafa’ah,  Sistem  Pendukung  Keputusan Untuk  Menentukan  Jurusan  Pada  Siswa  SMA  Menggunakan  Metode KNN  dan  SMART,  Jurnal  Sistem  Informasi  Indonesia  Vol.1  No.1, 2015.
[5] E.  Yulianti,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mobil  Dengan Metode Simple  Multy  Attribute  Rating (SMART),  Jurnal  Momentum Vol. 17 No. 1, 2015.
[6] Suryanto  &  M.  Safrizal,  Sistem  pendukung  Keputusan  Pemilihan Karyawan  Teladan  Dengan  Metode  SMART  ( Simple  Multi  Attribute Rating Technique ), Jurnal CoreIT Vol.1 No. 2, 2015.
[7] Nurhasanah,  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penerima  Beasiswa Menggunakan  Metode  SMART  ( Simple  Multi  Attribute  Rating Technique ), Majalah Ilmiah INTI Vol. XII No. 1, 2017.
[8] D.  Novianti,  I.  F.  Astuti  &  D.  M.  Khiarina,  Sistem  Pendukung Keputusan Berbasis Web Untuk Pemilihan Cafe Menggunakan Metode SMART ( Simple Multi Attribute Rating Technique ), Prosiding Seminar Sains dan Teknologi FMIPA Unmul, 2016.
[9] R.  Yunitarini,  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Penyiar Radio Terbaik, Jurnal Ilmiah Mikrotek Vol. 1 No. 1, 2013.
[10] P.  Goodwin  &  G.  Wright, Decision  Analysis  For  Management , Judgment 3rd Edition, Newyork : John Wiley & Sons, 2004.
[11] A. Kadir, Pengenalan Teknologi Informasi, 2003.
[12] M.  Situmeang,  Perancangan  Aplikasi  Penilaian  Hasil  Kinerja  Dosen Terbaik Dengan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique Studi Kasus : AKPER Yayasan Binalita SudamaMedan, Jurnal Ilmiah Pelita Informatika Budi Darma Vol. IX No. 1, 2015.
[13] H.D.  Budiman,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Anggota  Kepolisian Terhadap  Calon  Seleksi  Alih  Golongan  Menggunakan  Metode SMART, http://repository.upi.edu/, 2013.
[14] P.  Wulandari,  Sistem  Pendukung  Pengambilan  Keputusan  Pemilihan Ponsel Dengan Metode SMART,
http://digilib.ittelkom.ac.id/index.php?option=com_repository&Itemid =34&task=detail&nim=613041006, 2007.
[15] F.M.  Kasie, Combining  Simple  Multiple  Attribute  Rating  Technique and Analytical Hierarchy Process for Designing Multi- CriteriaPerformanceMeasurement  Framework, Global  Journal  of Researches  in  Engineering  Industrial  Engineering  Vol.  13  Issue  1 Version 1.0, Global Journal Inc, USA, 2013.