## Implementasi Metode SMARTER Pada Sistem Pendukung Keputusan Bantuan Langsung Tunai (BLT)
Puteri Yudani 1 , Lidya Wati 2
12 Rekayasa Perangkat Lunak, Teknik Informatika, Politeknik Negeri Bengkalis
1 puteriyudani@gmail.com, 2 lidyawati @polbeng.ac.id

## Abstract
Air Putih Village Government in Bengkalis Subdistrict provides Direct Cash Assistance (BLT) to the community as an effort to help them overcome economic problems resulting from the COVID-19 pandemic. In determining the recipients of BLT, the Air Putih Village Government carries out several manual stages such as conducting deliberations. A decision support system is needed to determine the recipients of BLT more quickly and accurately, based on a website platform. This system is developed using the SMARTER method with ROC (Rank Order Centroid) weighting for each criterion and sub-criterion. The result of implementing the SMARTER method in the system is that the system displays alternative data in sequence based on rankings, which helps  in  determining  the  recipients of  BLT.  Out  of 60  field  data,  the application  of SMARTER  in  this  system has an accuracy of 86.6%. The development method used is Extreme Programming.
Keywords: website, decision support system, cash transfer, SMARTER, extreme programming.

## Abstrak
Pemerintah  desa  Air  Putih  Kecamatan  Bengkalis  memberikan  Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  kepada  masyarakat  sebagai upaya  membantu  masyarakat  dalam  mengatasi  masalah  perkonomian  sebagai  dampak  dari  pandemi  Covid-19.  Dalam menentukan penerima BLT, pemerintah desa Air Putih melaksanakan beberapa tahapan secara manual seperti melaksanakan musyawarah.  Dibutuhkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  untuk  penerima  Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  berbasis website untuk  membantu  menentukan  penerima  BLT  agar  lebih  cepat  dan  akurat.  Sistem  ini  dibuat  dengan  menggunakan metode SMARTER dengan pembobotan ROC ( Rank Order Centroid ) pada masing-masing kriteria dan sub kriteria. Hasil dari penerapan metode SMARTER pada sistem adalah sistem menampilkan data alternatif secara berurutan berdasarkan ranking yang  dapat  membantu  dalam  menentukan  penerima  BLT.  Dari  60  data  lapangan,  penerapan  SMARTER  pada  sistem  ini memiliki akurasi sebesar 86,6%. Metode pengembangan yang digunakan adalah metode Extreme Programming .
Kata kunci: website , sistem pendukung keputusan, bantuan langsung tunai, SMARTER, extreme programming.
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Di negara Indonesia, masih banyak masyarakat dengan kondisi  ekonomi  yang  sulit.  Ditambah  lagi  beberapa faktor  yang  berdampak  besar  pada  perekonomian masyarakat,  salah  satunya  adalah  pandemi  Covid-19. Berbagai  upaya  telah  dilakukan  pemerintah  untuk membantu masyarakat agar tetap bertahan hidup, salah satunya  adalah  memberikan  dana  Bantuan  Langsung Tunai  Dana  Desa  (BLT  DD).  Berdasarkan  Undang- Undang  Nomor  6  Tahun  2014  tentang  Desa,  pasal  1 ayat 1 menjelaskan bahwa Dana Desa merupakan dana yang  berasal  dari  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja Negara yang dialokasikan khusus untuk Desa. Dana ini ditransfer  melalui  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja Daerah Kabupaten/Kota dan digunakan untuk membiayai berbagai kegiatan, seperti penyelenggaraan pemerintahan,  pelaksanaan  pembangunan,  pembinaan kemasyarakatan,  serta  pemberdayaan  masyarakat  di tingkat Desa.
Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  merupakan  program bantuan pemerintah berupa uang tunai ataupun bantuan lainnya  baik  bersyarat  ataupun  tidak  bersyarat. Berdasarkan  buku  Panduan  Pendataan  Penerima  BLT dana  desa,  kriteria  calon  penerima  BLT  dana  desa
bermanfaat membantu pendataan dan penyaluran BLT dana desa agar efektif, efisien, dan tepat sasaran [1].
Masyarakat  Desa  Air  Putih  Kecamatan  Bengkalis merupakan  salah  satu  masyarakat  yang  terdampak pandemi  covid-19  sehingga  mengalami  masalah  pada perekonomian.  Pemerintah  desa  memberikan  BLT Dana  Desa  kepada  masyarakat  sebagai  upaya membantu  masyarakat  dalam  mengatasi  masalah perkonomian tersebut. Bantuan Langsung Tunai Dana Desa  diberikan  oleh  pemerintah  kepada  masyarakat miskin dengan beberapa kriteria atau persyaratan yang telah  ditentukan.  Penentuan  kriteria  tersebut  telah  di tentukan  pada  Kementerian  Keuangan  Republik Indonesia (Kemenkeu RI) melalui peraturannya, yaitu PMK 190 Tahun 2021 Pasal 33 ayat (1), serta beberapa kriteria  pendukung  dari  masing-masing  desa.  Dalam hal ini, terdapat kemungkinan perubahan kriteria sesuai dengan kesepakatan pada masing-masing desa. Jumlah penerima BLT setiap tahunnya berbeda-beda, tergantung  berapa  persen  Dana  Desa  yang  digunakan untuk BLT dari pagu Dana Desa yang diterima sesuai ketentuan  penggunaan  Dana  Desa  oleh  Peraturan Presiden  Nomor  104  Tahun  2021  tentang  Rincian APBN.
Dalam  menentukan  penerima  BLT,  pemerintah  desa Air  Putih  melaksanakan  beberapa  tahapan.  Pihak kantor desa meminta kepada RT untuk mendata warga yang  layak  untuk  menjadi  penerima,  setelah  itu  di adakan musyawarah bersama BPD, pendamping desa, kades, sekdes, perangkat dan RT di kantor desa untuk membandingkan  dan  melakukan  pemilihan  penerima BLT. Jika terdapat perubahan seperti salah satu warga penerima BLT tersebut terdaftar di bantuan lain, maka akan di adakan musyawarah selanjutnya. Musyawarah ini  dapat  terjadi  beberapa  kali  setiap  pencairan  dana dilakukan.  Proses  pemilihan  penerima  BLT  tersebut dirasa  kurang  efektif  dan  efisien  karena  masih dilakukan secara manual dan dinilai dapat menimbulkan  kesalahan/ human  error karena  jumlah data yang banyak, yaitu sekitar 50 sampai dengan 150 data  per  tahunnya.  Selain  itu,  musyawarah  yang dilakukan  berjalan  dalam  waktu  yang  lama,  yaitu sekitar  setengah  hari  pada  tiap  musyawarah  untuk memilih calon penerima BLT.
Berdasarkan permasalahan tersebut, dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan untuk penerima Bantuan Langsung  Tunai  (BLT)  berbasis website .  Sistem  ini dapat  membantu  dalam  proses  pemilihan  dan pengambilan  keputusan  agar  lebih  cepat  dan  akurat. Dengan  adanya  sistem  ini,  maka  musyawarah  dapat terjadi  dalam  waktu  yang  lebih  singkat.  Pihak  kantor desa  menggunakan  sistem  untuk  mengetahui  urutan rangking yang pantas menjadi penerima BLT, setelah itu akan disesuaikan dengan kuota penerima BLT.
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  suatu  sistem informasi  berbasis  komputer  yang  menghasilkan berbagai alternatif keputusan yang membantu manajemen  dalam  menangani  berbagai  permasalahan terstruktur atau tidak terstruktur dengan menggunakan data atau model [2].
Salah  satu  metode  yang  dipakai  untuk  pengambilan keputusan  adalah  metode  SMARTER.  Metode SMARTER  merupakan  pengembangan  dari  metode sebelumnya,  yaitu  metode  SMART  dan  SMARTS. Perbedaannya terletak pada cara pembobotannya. Pada metode SMART dan SMARTS pembobotan diberikan langsung  oleh  pengambil  keputusan,  hal  tersebut dianggap  tidak  professional  karena  dengan  cara tersebut setiap bobot yang diberikan tidak mencerminkan  jarak  dan  prioritas  setiap  kriteria dengan tepat. Sedangkan metode SMARTER menggunakan  rumus  ROC  ( Rank  Order  Centroid ) untuk  menghitung  bobot,  bobot  tersebut  digunakan untuk menggambarkan tingkat kepentingan pada setiap kriteria [3].
Penerapan metode SMARTER pada sistem pendukung keputusan dinilai dapat membantu dalam pengambilan keputusan  dengan  hasil  yang  lebih  cepat  dan  efisien karena diproses secara otomatis oleh sistem [4]. Selain itu,  metode  SMARTER  memiliki  nilai  sensifitas terkecil saat dibandingkan dengan metode SMART dan
TOPSIS,  sehingga  lebih  akurat  daripada  metode SMART dan TOPSIS [5].
Sistem  pengambilan  keputusan  ini  dibuat  dan dikembangkan  menggunakan framework  laravel dan bahasa  pemrograman  PHP.  Laravel  merupakan framework PHP open  source dengan  desain  MVC ( Model  View  Controller ).  Laravel  memiliki  beberapa kelebihan  pada  penerapannya,  diantaranya  yaitu  pada penerapan relasi basis data, memiliki autentifikasi login bawaan  yang  diterapkan  pada  form  login,  serta memudahkan koneksi ke basis data (Widhi dkk, 2019). Framework laravel  memiliki  fungsi-fungsi  kode  yang disediakan  di library ,  dimana library pada  laravel cukup besar karena penyebaran komunitas yang besar. Selain  itu, library pada framework laravel  membuat sebuah website memiliki  tingkat  ke-efisien-an  yang tinggi dalam membuat sebuah fungsi kode program [6].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menerapkan  metode SMARTER  pada  sistem  dan  menguji  sistem  tersebut. Hasil  penerapan  metode  SMARTER  pada  sistem nantinya  dapat  membuktikan  bahwa  pengambilan keputusan  menjadi  lebih  cepat  dan  akurat  sehingga dapat  membantu  pihak  desa.  Metode  pengembangan perangkat  lunak  yang  digunakan  adalah Extreme Programming yang merupakan metode pengembangan perangkat lunak berbasis agile .

## 2. Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode Extreme Programming. Metode Extreme Programming merupakan  metodologi  pengembangan agile  software development yang  berfokus  pada  pengembangan pengkodean,  yang  merupakan  aktivitas  utama  dalam semua  langkah  pada  siklus software  development . Extreme  Programming adalah  teknik  pengembangan yang  adaptif  dan responsive ,  terjadi  beberapa pengulangan sesuai dengan kebutuhan dalam pengembangan  aplikasi  [7].  Tahapan  yang  harus dikerjakan  pada  metode extreme  programming meliputi planning , design , coding ,  dan testing [8]. Tahapan-tahapan tersebut adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Fase Extreme Programming
2.1 Planning (Perencanaan)
Tahap  perencanaan  dimulai  dengan  pemahaman konteks  bisnis  dari  aplikasi,  mendefinisikan output , fitur yang ada pada aplikasi, fungsi dari aplikasi yang dibuat,  serta  tahapan  pengembangan  aplikasi.  Pada
tahap  ini  ditentukan user  stories , values , acceptance test  criteria ,  dan iteration  plan .  Selain  menentukan user  stories , values , acceptance  test  criteria dan iteration plan , penulis menerapkan metode SMARTER ke dalam sistem ini pada tahap planning .
Metode  SMARTER  merupakan  pengembangan  dari metode  sebelumnya,  yaitu  metode  SMART  ( Simple Multi-Attribute  Rating  Technique ).  Metode  SMART telah  dikembangkan  menjadi  metode  SMARTS ( Simple  Multi-Attribute  Rating  Technique  Swing )  lalu menjadi metode SMARTER. Pembobotan pada metode SMARTER mempermudah perhitungan dan perbandingan  nilai  pada  masing-masing  alternatif karena menggunakan range antara 0 sampai 1 [9].
Metode  SMARTER  ( Simple  Multi-Attribute  Rating Technique Exploiting Ranks ) adalah metode pengambilan  keputusan  multi  atribut  yang  diusulkan oleh  Edwards  dan  Baron  pada  tahun  1994.  Teknik metode SMARTER didasarkan pada teori bahwa setiap alternatif  terdiri  dari  beberapa  kriteria  yang  memiliki nilai-nilai  dan  bobot  untuk  menggambarkan  seberapa penting  kriteria  tersebut.  Pembobotan  tersebut menggunakan range antara  0  sampai  1,  dan  dihitung menggunakan  rumus Rank  Order  Centroid (ROC) yang  didasarkan  pada  tingkat  kepentingan  dari  setiap kriteria [10]. Penghitungan bobot dengan teknik ROC memiliki  kelebihan  yaitu  menjaga  konsistensi  antar kriteria.
Langkah-langkah  pada  metode  SMARTER  adalah sebagai berikut.:
1. Menentukan  jumlah  kriteria  yang  akan  menjadi bahan perhitungan dan pertimbangan dalam pengambilan keputusan.
2. Menentukan  bobot  kriteria  dengan  perhitungan
Rank  Order  Centroid (ROC)  yang  dapat  dirumuskan sebagai berikut:
𝑤 𝑘 = ( 1 𝐾 ) ∑ 𝑘 𝑖=𝑘 (1 + 1 𝑖 ) (1)
Rumus diatas dapat dijabarkan sebagai berikut:
𝐼𝑓 𝑤 𝑖 ≥ 𝑤 2 ≥ ⋯ … … ≥ 𝑤 𝑘 𝑡ℎ𝑒𝑛 , 𝑤 1 = (1+ 1 2 + 1 3 +⋯+ 1 𝐾 ) 𝐾 (2)
𝑤 2 = (0+ 1 2 + 1 3 +⋯+ 1 𝐾 ) 𝐾 (3)
𝑤 3 = (0+0+ 1 3 +⋯+ 1 𝐾 ) 𝐾 (4)
𝑤 𝐾 = (0+⋯+0+ 1 𝐾 ) 𝐾
(5)
3. Menghitung  nilai utility pada  setiap  kriteria dengan rumus sebagai berikut:
𝑢 𝑖 (𝑎) = 100%  ×   ( 𝐶𝑖− 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥− 𝐶𝑚𝑖𝑛 ) (6)
4. Menghitung  nilai  akhir  dengan  rumus  sebagai berikut:
𝑈 𝑛 =   ∑ 𝐾 𝑘−1 𝑊 𝑘 𝑈 𝑛 (𝑋 𝑛 ) (7)
2.2 Design (Perancangan)
Tahap  perancangan  pada extreme  prograaming menggunakan prinsip Keep It Simple (KIS). Alat untuk mendesign  pada  tahap  ini  dapat  menggunakan  CRC ( Class Responsibility Collaborator ). CRC memetakan kelas-kelas  yang  akan  dibangun  dalam use  case diagram .
2.3 Coding (Pengkodean)
Coding atau  pengkodean  merupakan  penerjemahan dari  perancangan  dalam  bahasa  pemrograman  yang dikenali oleh komputer.
2.4 Testing (Pengujian)
Program  yang  telah  dibuat  haruslah  dilakukan pengujian  untuk  memastikan  berfungsi  dengan  baik dan  juga  dapat  menemukan bug jika  dijalankan ( running  application ).  Hasil  pengujian  kemudian dilakukan  penarikan  kesimpulan  serta  saran  untuk pengembangan aplikasi kedepannya.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1 Planning (Perencanaan)
Tahapan  yang  dilakukan  dalam planning adalah sebagai berikut:
1) User Stories
User stories menggambarkan output , fitur, dan fungsi- fungsi  dari software yang  akan  dibuat.  Berikut  ini adalah user  stories dari  sistem  pendukung  keputusan penerima  bantuan  langsung  tunai  yang  di  definisikan sebagai tabel.
Tabel 1. User Stories
User Stories Sebagai admin, Saya ingin login, Sehingga saya bisa masuk ke dalam aplikasi Sebagai admin, Saya ingin logout, Sehingga saya bisa keluar dari aplikasi
Sebagai admin, Saya ingin mengelola data kriteria, Sehingga saya bisa menambah, mengedit, dan menghapus data kriteria Sebagai  admin,  Saya  ingin  mengelola  data  sub  kriteria, Sehingga saya bisa menambah, mengedit, dan menghapus data sub kriteria
Sebagai  admin,  Saya  ingin  melihat  hasil  perhitungan SMARTER,  Sehingga  saya  bisa  mengakses  halaman perhitungan SMARTER
Sebagai petugas, Saya ingin login, Sehingga saya bisa masuk ke dalam aplikasi
Sebagai petugas, Saya ingin logout, Sehingga saya bisa keluar dari aplikasi
Sebagai  petugas,  Saya  ingin  mengelola  data  masyarakat, Sehingga saya bisa menambah, mengedit, dan menghapus data masyarakat
Sebagai  petugas,  Saya  ingin  mengelola  data  penilaian alternatif,  Sehingga  saya  bisa  memilih  kriteria  pada  setiap alternatif Sebagai petugas, Saya ingin melihat data rank penerima BLT, Sehingga  saya  bisa  masuk  dan  melihat  tampilan  data  rank penerima BLT
2) Values
Values merupakan  proses  memberikan  penilaian kebutuhan  dalam  sistem  berdasarkan user  stories . Values dalam  sistem  pendukung  keputusan  penerima bantuan langsung tunai adalah sebagai berikut.
Tabel 2. Values No User Stories Value 1. US-01 Admin bisa login 2 2. US-02 Admin bisa logout 1 3 . US-03 Admin bisa mengelola data kriteria 4 4. US-04 Admin  bisa  mengelola  data  sub kriteria 4 5. US-05 Admin bisa melihat hasil perhitungan SMARTER 3 6. US-06 Petugas bisa login 2 7. US-07 Petugas bisa logout 1 8. US-08 Petugas  bisa  mengelola  data masyarakat 5 9. US-09 Petugas  bisa  mengelola  data penilaian alternatif 5 10. US-10 Petugas  bisa  melihat  data  rank penerima BLT 3
Keterangan Penilaian:
5 = Diutamakan pertama
4 = Diutamakan kedua
3 = Diutamakan ketiga
2 = Diutamakan keempat
1 = Diutamakan kelima
Setelah  menentukan values ,  hal  yang  dilakukan selanjutnya  yaitu  mengurutkan values dari  yang terbesar hingga yang terkecil.
Tabel 3. Values Setelah di Urutkan No User Stories Value 1. US-08 Petugas  bisa  mengelola  data masyarakat 5 2. US-09 Petugas  bisa  mengelola  data penilaian alternatif 5 3 . US-03 Admin bisa mengelola data kriteria 4 4. US-04 Admin  bisa  mengelola  data  sub kriteria 4 5. US-05 Admin bisa melihat hasil perhitungan SMARTER 3 6. US-10 Petugas  bisa  melihat  data  rank penerima BLT 3 7. US-01 Admin bisa login 2 8. US-06 Petugas bisa login 2 9. US-02 Admin bisa logout 1 10. US-07 Petugas bisa logout 1 3) Acceptance Test Criteria
Acceptance test criteria merupakan tahapan menentukan kriteria fungsi aplikasi agar berjalan sesuai dengan  keinginan  pengguna  berdasarkan user  stories . Acceptance  test nantinya  akan  diterapkan  pada  tahap testing aplikasi.  Berikut  adalah  tabel acceptance  test criteria pada  sistem  pendukung  keputusan  penerima bantuan langsung tunai.
Tabel 4. Acceptance Test Criteria
No User Stories Value
1. US-01 Admin bisa login Admin mengakses halaman login Admin  berhasil  login dan  masuk  ke halaman sistem 2. US-02 Admin bisa logout Admin melakukan logout  dan  berhasil keluar dari sistem 3. US-03 Admin  bisa  mengelola data kriteria Admin mengakses halaman kriteria Admin bisa menambah data kriteria Admin  bisa  mengedit data kriteria Admin bisa menghapus data kriteria 4. US-04 Admin  bisa  mengelola data sub kriteria Admin mengakses halaman sub kriteria
Admin bisa menambah data sub kriteria Admin  bisa  mengedit data sub kriteria
Admin bisa menghapus data sub kriteria 5. US-05 Admin  bisa  melihat hasil perhitungan SMARTER Admin mengakses halaman perhitungan SMARTER 6. US-06 Petugas bisa login Petugas mengakses halaman login Petugas  berhasil  login dan  masuk  ke halaman sistem 7. US-07 Petugas bisa logout Petugas melakukan logout  dan  berhasil keluar dari sistem 8. US-08 Petugas bisa mengelola data masyarakat Petugas mengakses halaman masyarakat Petugas bisa menambah data masyarakat Petugas  bisa  mengedit data masyarakat Petugas bisa menghapus data masyarakat 9. US-09 Petugas bisa mengelola data penilaian alternatif Petugas mengakses halaman penilaian alternatif Petugas  bisa  memilih kriteria  pada  masing- masing alternatif Data penilaian tersimpan 10. US-10 Petugas  bisa  melihat data  rank  penerima BLT Petugas mengakses halaman rank penerima BLT
4) Iteration Plan
Iteration  plan atau  perencanaan  iterasi  merupakan tahapan yang bertujuan untuk menentukan urutan user stories yang  akan  dikerjakan.  Terdapat  beberapa user stories yang akan dikerjakan dalam satu iterasi, hal ini disebut  dengan velocity yang  merupakan  nilai  untuk menentukan  lamanya  proses  iterasi  berlangsung. Iteration  plan sistem  pendukung  keputusan  penerima bantuan langsung tunai adalah sebagai berikut :
Tabel 5. Iteration Plan No User Stories Value Iterasi 1 1. US-08 Petugas  bisa  mengelola  data masyarakat 5
2. US-09 Petugas  bisa  mengelola  data penilaian alternatif 5 Velocity 10 Iterasi 2 3. US-03 Admin  bisa  mengelola  data kriteria 4 4. US-04 Admin bisa mengelola data sub kriteria 4 5. US-05 Admin  bisa melihat  hasil perhitungan SMARTER 3
Velocity 11 Iterasi 3 6. US-10 Petugas  bisa  melihat  data  rank penerima BLT 3 7. US-01 Admin bisa login 2 8. US-06 Petugas bisa login 2 9. US-02 Admin bisa logout 1 10. US-07 Petugas bisa logout 1 Velocity 9 5) Penerapan Metode SMARTER
Berikut merupakan penerapan metode SMARTER.
1. Menentukan jumlah kriteria, sub kriteria, dan alternatif
Pada  proses  penentuan  penerima  bantuan  langsung tunai,  terdapat  beberapa  kriteria  yang  menjadi  dasar acuan.  Kriteria  tersebut  didapatkan  berdasarkan  hasil wawancara  dengan  pihak  kantor  desa  Air  Putih Kecamatan  Bengkalis.  Kriteria  tersebut  dapat  dilihat pada tabel berikut :
Keterangan :
1 = Sangat diprioritaskan
2 = Diprioritaskan
3 = Cukup diprioritaskan
4 = Kurang diprioritaskan
5 = Tidak diprioritaskan
6 = Sangat tidak diprioritaskan
Tabel 6. Kriteria Kode Kriteria Tingkat Prioritas C1 Bantuan lain (JPS) 1 C2 Kondisi keluarga 2 C3 Jenis pekerjaan 3 C4 Jumlah anggota keluarga 4 C5 Penghasilan 5
Setelah menentukan kriteria, terdapat sub kriteria yaitu sebagai berikut :
Tabel 7. Sub Kriteria Kode Kriteria Sub Kriteria Tingkat Prioritas C1 Bantuan  lain (JPS) Tidak menerima bantuan lain
1
Menerima bantuan lain 2
C2
Kondisi keluarga Keluarga  miskin/tidak mampu  berdomisili  di desa dan diprioritaskan keluarga miskin ekstrim 1
Kehilangan mata pencaharian 2
Mempunyai  anggota keluarga  yang  rentan sakit menahun/kronis 3 Keluarga miskin
penerima  JPS  lainnya yang terhenti 4 Keluarga  miskin  yang terdampak covid-19 dan  belum  menerima bantuan 5 Rumah tangga dengan anggota  rumah  tangga tunggal lanjut usia 6 C3 Jenis pekerjaan IRT 1 Tidak bekerja 2 Buruh harian lepas 3 Buruh tani 4 Wiraswasta 5 C4 Jumlah anggota keluarga > 10 orang 1 6 – 10 orang 2 < 6 orang 3 C5 Penghasilan < Rp 500.000 1 Rp  500.000  –  Rp 2.000.000 2 > Rp 2.000.000 3
Setelah  menentukan  kriteria  dan  sub  kriteria, ditentukan alternatif sebagai berikut :
Tabel 8. Alternatif Alternatif Keterangan A1 Memenuhi syarat A2 Tidak memenuhi syarat
2. Menentukan bobot pada setiap kriteria dan sub kriteria
Setiap  kriteria  memiliki rank atau  tingkat  yang berbeda-beda, setelah menentukan tingkat dari kriteria, dihitung  nilai  bobot  dari  setiap  kriteria  dengan menggunakan rumus ROC ( Rank Order Centroid ).
Bantuan lain (JPS): 𝑤 1 = (1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 ) 5 = 0,46
Kondisi keluarga: 𝑤 2 = (0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 )
5 = 0,26
Jenis pekerjaan: 𝑤 3 = (0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 ) 5 = 0,16
Jumlah anggota keluarga: 𝑤 4 = (0+0+ 0+ 1 4 + 1 5 ) 5 = 0,09
Penghasilan: 𝑤 5 = (0+0+0+0+ 1
5 ) 5 = 0,04
Tabel 9. Bobot Kriteria Kode Kriteria Bobot C1 Bantuan lain (JPS) 0,46 C2 Kondisi keluarga 0,26 C3 Jenis pekerjaan 0,16 C4 Jumlah anggota keluarga 0,09 C5 Penghasilan 0,04
Setelah  menentukan  bobot  dari  setiap  kriteria, selanjutnya dihitung bobot dari sub-kriteria dari setiap kriteria  dengan  menggunakan  ROC.  Hasilnya  adalah sebagai berikut :
a. Kriteria Bantuan lain (JPS)
Tidak menerima bantuan lain: 𝑤 1 = (1+ 1 2 ) 2 = 0,75
Menerima bantuan lain: 𝑤 2 = (0+ 1 2 ) 2 = 0,25
b. Kriteria Kondisi keluarga
Keluarga miskin/tidak mampu berdomisili di desa dan diprioritaskan keluarga miskin ekstrim:
𝑤 1 = (1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 ) 6 = 0,41
Kehilangan mata pencaharian:
𝑤 2 = (0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 ) 6
= 0,24
Mempunyai  anggota  keluarga  yang  rentan  sakit menahun/kronis:
𝑤 3 = (0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 ) 6 = 0,16
Keluarga miskin penerima JPS lainnya yang terhenti:
𝑤 4 = (0+0+ 0+ 1 4 + 1 5 + 1 6 ) 6 = 0,10
Keluarga miskin yang terdampak covid-19 dan belum menerima bantuan:
𝑤 5 = (0+0+ 0+0+ 1 5 + 1 6 ) 6 = 0,06
Rumah  tangga  dengan  anggota  rumah  tangga  tunggal lanjut usia:
𝑤 6 = (0+0+ 0+0+0+ 1 6 )
6 = 0,03
c. Kriteria Jenis pekerjaan
IRT: 𝑤 1 = (1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 ) 5 = 0,46
Tidak bekerja: 𝑤 2 = (0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 ) 5 = 0,26
Buruh harian lepas: 𝑤 3 = (0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 ) 5 = 0,16
Buruh tani: 𝑤 4 = (0+0+ 0+ 1 4 + 1 5 )
5 = 0,09
Wiraswasta: 𝑤 5 = (0+0+0+0+ 1 5 )
5 = 0,04
d. Kriteria Jumlah anggota keluarga
> 10 orang: 𝑤 1 = (1+ 1 2 + 1 3 ) 3 = 0,61
6 – 10 orang: 𝑤 2 = (0+ 1 2 + 1 3 ) 3 = 0,28
< 6 orang: 𝑤 3 = (0+0+ 1 3 )
3 = 0,11
e. Kriteria Penghasilan
< Rp 500.000: 𝑤 1 = (1+ 1 2 + 1 3 ) 3 = 0,61
Rp 500.000 – Rp 2.000.000: 𝑤 2 = (0+ 1 2 + 1 3 ) 3 = 0,28
> Rp 2.000.000: 𝑤 3 = (0+0+ 1 3 ) 3 = 0,11 Tabel 10. Bobot Sub Kriteria Kode Kriteria Sub Kriteria Bobot C1 Bantuan  lain (JPS) Tidak menerima bantuan lain 0,75 Menerima bantuan lain 0,25 C2 Kondisi keluarga Keluarga miskin/tidak mampu  berdomisili  di desa  dan  diprioritaskan keluarga miskin ekstrim 0,41 Kehilangan mata pencaharian 0,24 Mempunyai anggota keluarga  yang  rentan sakit menahun/kronis 0,16 Keluarga miskin penerima  JPS  lainnya yang terhenti 0,10 Keluarga  miskin  yang terdampak covid-19  dan belum menerima bantuan 0,06 Rumah  tangga  dengan anggota  rumah  tangga tunggal lanjut usia 0,03 C3 Jenis pekerjaan IRT 0,46 Tidak bekerja 0,26 Buruh harian lepas 0,16 Buruh tani 0,09 Wiraswasta 0,04 C4 Jumlah anggota keluarga > 10 orang 0,61 6 – 10 orang 0,28 < 6 orang 0,11 C5 Penghasilan < Rp 500.000 0,61 Rp 500.000 –  Rp 2.000.000 0,28 > Rp 2.000.000 0,11
Dari  masing-masing  kriteria  yang  diperoleh  melalui pengumpulan  data,  selanjutnya  nilai  normalisasi  tiap sub-kriteria akan diubah sesuai nilai bobot sub-kriteria.
Data penilaian dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 11. Data Penilaian Data C1 C2 C3 C4 C5 D1 1 2 2 3 1 D2 2 4 5 3 3
Setelah  didapatkan  data  penilaian,  proses  selanjutnya adalah menormalisasikan nilai kriteria tiap data dengan menggunakan  acuan  pembobotan  nilai  sub-kriteria. Hasil normalisasi adalah sebagai berikut.
Tabel 12. Normalisasi Nilai Kriteria Data C1 C2 C3 C4 C5 D1 0,75 0,24 0,26 0,11 0,61 D2 0,25 0,10 0,04 0,11 0,11 6) Menentukan nilai utility untuk setiap kriteria masing-masing data
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai utility pada setiap kriteria pada data, hasilnya adalah sebagai berikut.
Kriteria bantuan lain (JPS):
D1 = 100%  ×   ( 0,75 – 0,25 0,75 – 0,25 ) = 1 D2 = 100%  ×   ( 0,25 – 0,25
0,75 – 0,25 ) = 0
Kriteria kondisi keluarga:
D1 = 100%  ×   ( 0,24 – 0,10 0,24 – 0,10 ) = 1
D2 = 100%  ×   ( 0,10 – 0,10
0,24 – 0,10 ) = 0
Kriteria jenis pekerjaan:
D1 = 100%  ×   ( 0,26 – 0,04
0,26 – 0,04 ) = 1
D2 = 100%  ×   ( 0,04 – 0,04
0,26 – 0,04 ) = 0
Kriteria jumlah anggota keluarga :
D1 = 100%  ×   ( 0,11 – 0,11 0,11 – 0,11 ) = 0
D2 = 100%  ×   ( 0,11 – 0,11 0,11 – 0,11 ) = 0
Kriteria Penghasilan :
D1 = 100%  ×   ( 0,61 – 0,11 0,61 – 0,11 ) = 1
D2 = 100%  ×   ( 0,11 – 0,11 0,61 – 0,11 ) = 0
Tabel 13. Nilai Utility Data C1 C2
C3 C4 C5 D1 1 1 1 0 1 D2 0 0 0 0 0
7) Menghitung nilai akhir masing-masing
Langkah  akhir  adalah  menghitung  nilai  akhir  dari masing-masing  data  dan  menentukan rangking atau tingkatan  pada  setiap  data,  dengan  mengalikan  bobot kriteria  dan hasil  perhitungan utility tiap  data,  setelah itu  dijumlahkan  totalnya  pada  setiap  data.  Hasil  nilai akhir dari data adalah sebagai berikut.
Kriteria bantuan lain (JPS) :
D1 = 0,46 × 1 = 0,46
D2 = 0,46 × 0 = 0
Kriteria kondisi keluarga:
D1 = 0,26 × 1 = 0,26 D2 = 0,26 × 0 = 0
Kriteria jenis pekerjaan:
D1 = 0,16 × 1 = 0,16 D2 = 0,16 × 0 = 0
Kriteria jumlah anggota keluarga:
D1 = 0,09 × 0 = 0 D2 = 0,09 × 0 = 0
Kriteria Penghasilan:
D1 = 0,04 × 1 = 0,04 D2 = 0,04 × 0 = 0 D1 = 0,46 + 0,26 + 0,16 + 0 + 0,04 = 0,92 D2 = 0 + 0 + 0 + 0 + 0 = 0
Tabel 14. Nilai Akhir Data Nilai Akhir Presentase (%) Rank Hasil D1 0,92 92 1 Memenuhi syarat D2 0 0 2 Tidak memenuhi syarat
Dari perhitungan nilai akhir dapat disimpulkan bahwa data 1 merupakan data dengan nilai terbesar sehingga dinilai sebagai yang memenuhi syarat untuk menerima BLT, dan data 2 merupakan data dengan nilai terkecil, sehingga  dinilai  sebagai  yang  tidak  memenuhi  syarat untuk  menerima  BLT.  Rangking  dari  data  tersebut ditentukan  berdasarkan  presentase  dari  yang  terbesar hingga yang terkecil.
3.2 Design (Perancangan)
Tahap desain terdiri dari dua bagian yaitu:
a. Simple Design
Tahapan desain aplikasi dilakukan dengan menggunakan CRC ( Class
Responsibility Collaborator )  dan  salah  satu diagram  UML  yaitu use case diagram . CRC digunakan dalam pembuatan UML untuk mengelola dan menetapkan interaksi kelas yang kemudian akan menjadi proses dan operasi.
Gambar 2. Usecase
b. Spike Solution
Pada  tahap  ini  desain  dibuat  dengan  menggunakan prototype  design aplikasi.  Berikut  merupakan design prototype aplikasi.
Gambar 3. Design Halaman Beranda Gambar 4. Design Halaman Data Masyarakat Gambar 5. Design Halaman Tambah Data Masyarakat
Gambar 6. Design Halaman Penilaian Alternatif
Gambar 7. Design Halaman Rangking Penerima BLT 3.3 Coding (Pengkodean)
Tahapan yang dilakukan dalam coding terbagi menjadi:
a. Refactoring
Tahap refactoring peneliti  melakukan  implementasi struktur baris kode secara sederhana, dan membuat unit test tiap story . Sistem pendukung keputusan penerima bantuan langsung tunai ini dikembangkan menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  yang dikombinasikan  dengan  HTML,  CSS,  dan framework laravel .  Menggunakan compiler Visual  Studio  Code dan database MySQL.
1) Halaman Beranda
Halaman beranda petugas merupakan halaman pertama saat  login  sebagai  petugas,  pada  halaman  ini ditampilkan  jumlah  data  masyarakat.  Tampilan  data masyarakat  tersebut  merupakan button ,  jika  di  klik akan menampilkan halaman masyarakat.

## Gambar 8. Halaman Beranda
2) Halaman Masyarakat
Halaman ini menampilkan data masyarakat yang terdiri dari nomor, NIK, nama, jenis kelamin, alamat, dan aksi. Pada kolom aksi terdapat tombol edit dan hapus untuk setiap  masyarakat,  dan  disebelah  judul  halaman terdapat  tombol  tambah  untuk  masuk  ke  halaman tambah  masyarakat.  Dibawah  judul  halaman  terdapat form import file untuk menambahkan data masyarakat melalui excel.
3) Halaman Tambah Masyarakat
Halaman  ini  menampilkan  form  untuk  menambahkan data  masyarakat,  form  terdiri  dari  NIK,  nama,  jenis kelamin,  dan  alamat,  lalu  klik  tombol  simpan  agar masyarakat yang baru ditambahkan tersimpan.

## Gambar 10. Halaman Tambah Data Masyarakat
4) Halaman Penilaian Alternatif
Halaman  ini  menampilkan  form  select  pada  masing- masing  nama  masyarakat.  Pada  halaman  ini  user memilih  kriteria  dari  masing-masing  masyarakat  lalu klik tombol simpan agar data tersimpan. Data ini yang akan  di  proses  dengan  menggunakan  metode SMARTER.

## Gambar 11. Halaman Penilaian Alternatif
5) Halaman Rank Penerima BLT
Halaman rank penerima BLT merupakan halaman yang menampilkan  data  masyarakat  dan  nilai  akhir  dalam bentuk persen yang merupakan hasil dari perhitungan SMARTER pada masing-masing alternatif (masyarakat).  Data  ini  di  urutkan  sesuai  rangking, urutan  rangking  tersebut  ditentukan  dari  masyarakat dengan nilai paling tertinggi sampai terendah.

## Gambar 12. Halaman Rangking
6) Halaman Kriteria
Halaman ini menampilkan data kriteria SPK BLT yang terdiri dari nomor, nama kriteria, prioritas, bobot, dan aksi. Pada kolom aksi terdapat tombol edit dan hapus untuk  setiap  kriteria,  dan  disebelah  judul  halaman terdapat  tombol  tambah  untuk  masuk  ke  halaman tambah kriteria.

## Gambar 13. Halaman Data Kriteria
7) Halaman Sub Kriteria
Halaman ini menampilkan data sub kriteria SPK BLT yang  terdiri  dari  nomor,  nama  sub  kriteria,  kategori kriteria,  prioritas,  bobot,  dan  aksi.  Pada  kolom  aksi terdapat  tombol  edit  dan  hapus  untuk  setiap  sub kriteria,  dan disebelah  judul halaman  terdapat  tombol tambah untuk masuk ke halaman tambah sub kriteria.
Gambar 14. Halaman Data Sub Kriteria
b. Pair Programming
Tahap Pair  programming dilakukan  oleh  dua programmer dimana peneliti membuat code pada tiap story dan  yang  lainnya  akan  mengoreksi  apabila terdapat  kesalahan  dalam  menulis  program.  Setelah tahap pair  programming selesai,  integrasi  kode dilanjutkan  ( continuous  integration ).  Hasil  pada tahapan ini adalah tidak terdapat kesalahan pada code yang dibuat.
3.4 Testing (Pengujian)
Tahapan  ini  merupakan  tahap  pengujian  terhadap sistem yang telah dibuat. Pada penelitian ini, pengujian dilakukan  dengan  menggunakan acceptance  testing sesuai dengan acceptance test criteria yang telah dibuat pada  tahap planning .  Selain  itu,  diuji  performa penerapan metode SMARTER pada sistem pendukung keputusan.
1) Acceptance Testing Iterasi Pertama
Tabel 15. Acceptance Testing Iterasi Pertama
User Stori es Acceptan ce Testing / Skenario Pengujia n Kasus Pengujia n Hasil Yang Dihara pkan Hasil Pengu jian Kesimp ulan US- 08 Petugas mengaks es halaman masyarak at Petugas mengklik tombol masyarak at Sistem menam pilkan data masyar akat Sesuai Berhasil Petugas bisa menamba h data masyarak at Petugas mengklik tombol tambah, mengisi data masyarak at, lalu mengklik tombol simpan Sistem menam bah data masyar akat menam pilkan pesan “Masya rakat
created success fully” Sesuai Berhasil Petugas menamba
hkan  data masyarak at  dengan NIK yang sama Sistem tidak menam bahkan data, terjadi error Sesuai Berhasil Petugas bisa mengedit data masyarak at Petugas mengklik tombol edit, mengedit data masyarak at, lalu mengklik tombol simpan
Sistem menge dit  data masyar akat dan menam pilkan pesan “Masya rakat update d success fully” Sesuai Berhasil Petugas bisa menghap us data masyarak at Petugas mengklik tombol hapus Sistem mengh apus data masyar akat dan menam pilkan pesan “Masya rakat deleted
Sesuai Berhasil
success fully” US- 09 Petugas mengaks es halaman penilaian alternatif Petugas mengklik tombol penilaian Sistem menam pilkan halama n penilai an alternat if Sesuai Berhasil
Petugas bisa memilih kriteria pada masing- masing alternatif Petugas menentuk an kriteria pada masing- masing alternatif Sistem menam pilkan list kriteria pada masing - masing alternat if Sesuai Berhasil Data penilaian tersimpan Petugas mengklik tombol simpan Sistem menyi mpan data dan menam pilkan pesan “Berha sil disimp an” Sesuai Berhasil 2) Acceptance Testing Iterasi Kedua
Tabel 16. Acceptance Testing Iterasi Kedua
User Stori es Accepta nce Testing / Skenari o Penguji an Kasus Penguji an Hasil Yang Diharapk an Hasil Penguj ian Kesimp ulan
US- 03 Admin mengak ses halama n kriteria Admin mengkli k tombol kriteria Sistem menampi lkan  data kriteria Sesuai Berhasil Admin bisa menam bah data kriteria Admin mengkli k tombol tambah, mengisi data kriteria, lalu mengkli k tombol simpan Sistem menamba h data kriteria menampi lkan pesan “Kriteria created successfu lly” Sesuai Berhasil Admin bisa menged it  data kriteria
Admin mengkli k tombol edit,
mengedi t data kriteria, lalu mengkli
Sistem mengedit data kriteria dan menampi lkan pesan “Kriteria updated Sesuai Berhasil
k tombol simpan successfu lly”
Admin bisa mengha
pus data kriteria Admin mengkli k tombol hapus Sistem menghap us data kriteria dan menampi lkan pesan “Kriteria deleted successfu lly” Sesuai Berhasil US- 04 Admin mengak
ses halama n sub kriteria Admin mengkli k tombol sub kriteria Sistem menampi lkan  data sub kriteria Sesuai Berhasil Admin bisa menam bah data sub kriteria Admin mengkli k tombol tambah, mengisi data  sub kriteria, lalu mengkli k tombol simpan Sistem menamba
h data sub kriteria menampi lkan pesan “Sub Kriteria created successfu lly” Sesuai Berhasil Admin bisa menged it  data sub kriteria Admin mengkli k tombol edit, mengedi t data sub kriteria, lalu mengkli k tombol simpan Sistem mengedit data  sub kriteria dan menampi lkan pesan “Sub Kriteria updated successfu lly” Sesuai Berhasil
Admin bisa mengha pus data sub kriteria Admin mengkli k tombol hapus Sistem menghap us data sub kriteria dan menampi lkan pesan
“Sub Kriteria deleted successfu lly” Sesuai Berhasil US-
05 Admin mengak ses halama n perhitu ngan SMAR TER Admin mengkli k tombol perhitun gan Sistem menampi lkan  data hasil perhitung an
SMART ER
Sesuai

## 3) Acceptance Testing Iterasi Ketiga
Tabel 17. Acceptance Testing Iterasi Ketiga
User Stori es Accepta nce Testing / Skenari o Penguji an Kasus Pengujia n Hasil Yang Diharapk an Hasil Penguj ian Kesimp ulan US- 10 Petugas mengak ses halama n  rank penerim a BLT Petugas mengklik tombol rank penerima BLT Sistem menampi lkan  data rank penerima BLT Sesuai Berhasil
US-
01 Admin mengak ses halama n login Admin membuk a sistem Sistem menampi lkan halaman login
Sesuai Berhasil Admin berhasil login dan masuk ke halama n sistem Admin memasu kkan usernam e dan password , lalu mengklik tombol sign in Sistem menampi
lkan halaman beranda admin
Sesuai Berhasil US- 06 Petugas mengak ses halama n login Petugas membuk a sistem Sistem menampi lkan halaman login Sesuai Berhasil
Petugas berhasil login dan masuk ke halama n sistem Petugas memasu kkan usernam e dan password , lalu mengklik tombol sign in Sistem menampi lkan halaman beranda petugas
Sesuai Berhasil
US-
02 Admin melaku kan logout dan berhasil keluar dari sistem Admin mengklik tombol logout Admin keluar dari sistem
Sesuai Berhasil
US- 07
Petugas melaku kan logout dan berhasil keluar dari sistem Petugas mengklik tombol logout Petugas keluar dari sistem
Sesuai Berhasil

## 4)
Uji keakuratan metode SMARTER
Untuk  mengukur  keakuratan  metode  SMARTER, maka dilakukan perbandingan terhadap data lapangan sebanyak 60 data.
Berdasarkan  data  lapangan,  terdapat  45  data  yang memenuhi  syarat.  Dilakukan  analisis  pada  data  SPK dari  rangking  1  sampai  dengan  45,  apakah  data lapangan yang memenuhi syarat tersebut termasuk ke dalam rangking 1 sampai 45.

## Tabel 18. Analisis Data Lapangan
No NIK Nama Rank 1 NIK50001 Murniati 18 2 NIK01066 Rahman Wahyudi 25 3 NIK95656 Asnah 19 4 NIK50779 A. Rahman 7 5 NIK50021 Ita 35 6 NIK40343 Rahmad Firdaus 26 7 NIK20002 Yusneli 1 8 NIK17121 Jumat Anas 27 9 NIK07124 Yeni Ariana 2 10 NIK30001 Bahtiar 47 11 NIK17806 Mustari 22 12 NIK12090 Mukhtar 28 13 NIK26780 Muhammad Azuan 29 14 NIK03161 Muklis 30 15 NIK09247 Bakhsan Basri 31 16 NIK28697 Ibrahim 32 17 NIK40001 Jasmani 53 18 NIK84411 Eko Yunianto 15 19 NIK60001 Boina Paini 20 20 NIK50037 Syahroni 33 21 NIK40002 Parmi 3 22 NIK89782 Hamidah 21 23 NIK10003 Fitriana Nur 4 24 NIK20026 Zulkarnain 16 25 NIK15966 Benny Afrizal 17 26 NIK10025 Abun Hasan 8 27 NIK70001 Wito 55 28 NIK20005 Yulizar 36 29 NIK24154 Zubarni 14 30 NIK74251 Jefri 40 31 NIK70001 Kimki 10 32 NIK33500 Safaruddin 41 33 NIK50003 Tu Hel Mi 24 34 NIK49403 Asmariyati 52 35 NIK73278 Sugiyanto 37 36 NIK80001 Abdul Hadi 60 37 NIK40001 Rozali M 43 38 NIK75586 Ely Sustra 5 39 NIK00002 Syahrul 44 40 NIK16515 Ramlah 12 41 NIK80026 Sariyah 13 42 NIK40036 Surya Indra 45 43 NIK94005 Isnanto 46 44 NIK60751 Saharuddin 39 45 NIK14569 Bakhtiar 58
Berdasarkan  tabel  di  atas,  terdapat  6  data  lapangan yang  tidak  terdapat  di  antara  rangking  1  sampai  45. Maka,  dilakukan  perhitungan  akurasi  dari  sistem pendukung  keputusan metode  SMARTER  ini  sebagai berikut :
Akurasi: 45−6 45 x 100% = 86,6%.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, terdapat 60  data  calon  penerima  BLT  dari  Desa  Air  Putih Kecamatan Bengkalis. Dari 60 data tersebut, 45 orang
memenuhi syarat sehingga menjadi penerima BLT, dan 15  orang  tidak  memenuhi  syarat.  Setelah  dilakukan pengujian pada sistem, hanya 39 orang yang termasuk dalam  rangking,  sedangkan  6  orang  lainnya  tidak termasuk.  Hal  ini  dapat  disebabkan  karena  kesalahan penilaian  dari  pihak  desa  ( human  error ).  Setelah dilakukan  perbandingan  dengan  data  lapangan,  maka dapat disimpulkan bahwa akurasi metode SMARTER pada Sistem Pendukung Keputusan ini adalah sebesar 86,6%.

## Daftar Rujukan
[1] A.  S.  R.  Sinaga,  M.  Marbun,  and  A.  S.  Sitio,  “Penerapan Teknologi  Informasi  Penentuan  Prioritas  Penerima  Bantuan Langsung  Tunai  (BLT)  desa  Pagar  Jati,” Jurdimas  (Jurnal Pengabdi. Kpd. Masyarakat) R. , vol. 4, no. 1, pp. 65–70, 2021, doi: 10.33330/jurdimas.v4i1.681.
[2] S.  K.  Asmawati  S,  “Sistem  Pendukung  Keputusan,” Sist. Pendukung  Keputusan ,  p.  70,  2022,  [Online].  Available: https://www.google.co.id/books/edition/Sistem_Pendukung_ Keputusan/DB9ZEAAAQBAJ?hl=id&gbpv=1&dq=nilai+ind eks+acak+metode+AHP&pg=PA71&printsec=frontcover.
[3] R.  R.  Permanawati  and  A.  Yulianeu,  “Sistem  Pakar  Untuk Menentukan  Suatu  Peluang  Usaha  Dengan  Menggunakan Metode Smarter Dan Oreste,” Jumantaka , vol. 1, no. 1, pp. 31– 40, 2018.
[4] W.  G.  Pradhana  and  A.  Y.  Chandra,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Diskon  Asuransi  Dengan  Metode  Smarter,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 3, no. 2, pp. 431–441, 2021, doi: 10.47233/jteksis.v3i2.299.
[5] A. Elia, A. Fadilah, M. Fitriani, and P. Suryani, “Perbandingan Metode  SMART,  SMARTER  dan  TOPSIS  dalam  Pemilihan Lokasi  Toko  Serba  Murah  Pulau  Kijang:  Comparison  of SMART, SMARTER AND TOPSIS …,” …  Indones. J. … , vol. 1, no.  October,  pp.  170–176, 2021,  [Online].  Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom/article/view/140% 0Ahttps://journal.irpi.or.id/index.php/malcom/article/downlo ad/140/71.
[6] R.  Y.  Endra,  Y.  Aprilinda,  Y.  Y.  Dharmawan,  and  W. Ramadhan,  “Analisis  Perbandingan  Bahasa  Pemrograman PHP  Laravel  dengan  PHP  Native  pada  Pengembangan Website,” Expert J. Manaj. Sist. Inf. dan Teknol. , vol. 11, no. 1, p. 48, 2021, doi: 10.36448/expert.v11i1.2012.
[7] J.  B.  Satya,  L.  Suhery,  A.  A.  J.  Sinlae,  and  U.  Uliyatunisa, “Pengembangan  Sistem  Pelayanan  Publik  Melalui  Sistem Administrasi  Kependudukan  Menggunakan  Metode  Extreme Programming,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, p. 87, 2021, doi: 10.30865/json.v3i2.3592.
[8] R.  I.  Borman,  A.  T.  Priandika,  and  A.  R.  Edison, “Implementasi  Metode  Pengembangan  Sistem  Extreme Programming  (XP)  pada  Aplikasi  Investasi  Peternakan,” J. Sist.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  8,  no.  3,  p.  272,  2020,  doi: 10.26418/justin.v8i3.40273.
[9] M. A. Ramadhan, C. Bella, Mustakim, R. Handinata, and A. Niam, “Implementasi Metode SMARTER Untuk Rekomendasi Pemilihan Lokasi Pembangunan Perumahan Di Pekanbaru,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 42–47, 2018.
[10]  Annisah,  B.  Nadeak,  R.  Syahputra,  and  D.  P.  Utomo, “Penerapan  Metode  SMARTER  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Merchandise  Display  Terbaik  (Studi Kasus:  PT.  Pasar  Swalayan  Maju  Bersama),” KOMIK (Konferensi  … ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  150–161,  2020,  doi: 10.30865/komik.v4i1.2674.