INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 4 Tahun 2024 Page 13004-13016 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Tenaga Fasilitator Lapangan (TFL) Berbasis Website menggunakan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique

## (SMART)
(Studi Kasus: Dinas Perumahan dan Kawasan Permukiman Kabupaten

## Purwakarta)
Putri Natahsya Sugianto 1 ✉ , Dede Irmayanti 2 , Lise Sri Andar Muni 3
Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana Email: putrinatahsya10@wastukancana.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Tenaga Fasilitator Lapangan (TFL) bertugas mendampingi masyarakat penerima program bantuan DAK secara intensif, mulai dari perencanaan hingga pelaksanaan pembangunan. Proses pemilihan TFL saat ini masih manual dan tidak maksimal. Penelitian ini mengusulkan penggunaan metode SMART untuk membangun  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  web  yang  akan  menampilkan  TFL  yang  layak. Sistem ini dirancang menggunakan metode Prototype dan dibuat dengan bahasa pemrograman Java serta MySQL sebagai database. Hasilnya, sistem ini diharapkan dapat membantu Dinas Perumahan dan Kawasan Permukiman, khususnya bidang PERKIM, dalam menerima TFL yang sesuai.
Kata Kunci: SMART, Purwarupa, PHP, MySQL, Database

## Abstract
Field Facilitator (TFL) is tasked with intensively assisting communities receiving DAK assistance programs, from planning to development implementation. The current TFL selection process is still manual and not maximized. This research proposes the use of the SMART method to build a web-based decision support system that will display eligible TFLs. This system is designed using the Prototype method and created with Java programming language and MySQL as a database. As a result, this system is expected to help the Housing and Settlement Area Office, especially the PERKIM field, in receiving suitable TFLs.
Keywords: SMART, Prototype, PHP, MySQL, Database

## PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi informasi dan komunikasi saat ini berkembang pesat di berbagai bidang,  termasuk  industri,  ekonomi,  pendidikan,  militer,  dan  kesehatan.  Komputer digunakan  untuk  berbagai  fungsi  seperti  menghitung,  mengetik,  menggambar,  dan berkomunikasi. Dalam era industri 4.0, pengembangan teknologi informasi dan komunikasi sangat penting untuk mempercepat proses penyampaian informasi(Srirajani et al., 2021).
Dinas  Perumahan  dan  Kawasan  Permukiman  (DISPERKIM)  Kabupaten  Purwakarta membawahi  perumahan  dan  permukiman  di  wilayah  tersebut.  Dengan  bantuan  Tenaga Fasilitator Lapangan (TFL), Pengembangan Jaringan Distribusi dan Sambungan Rumah (DAK Air  Minum)  DISPERKIM  dapat  berjalan  dengan  baik.  Agar  dapat  membantu  masyarakat yang  menerima  bantuan  secara  efektif,  TFL  diharapkan  memiliki  keterampilan  dan pengetahuan yang diperlukan di bidang teknis dan pemberdayaan.
Saat ini, proses pemilihan TFL masih dilakukan secara manual dan berdasarkan diskusi dengan atasan, yang kurang maksimal. Kriteria pemilihan TFL meliputi jenjang pendidikan formal,  pemahaman  pendidikan  tambahan  keterampilan,  pengalaman  pendampingan, jumlah  masyarakat  yang  didampingi,  nilai  tes  tertulis,  dan  usia.  Sistem  pendukung keputusan (SPK) berdasarkan pendekatan SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) diperlukan untuk meningkatkan keefektifan proses seleksi.
Kerangka  kerja  SMART  mengasumsikan  bahwa  ada  sejumlah  kriteria  yang  dapat diukur  yang  tertanam  dalam  setiap  pilihan,  dengan  bobot  yang  diberikan  pada  setiap kriteria untuk menunjukkan tingkat  kepentingannya  (Febrian et al., 2023). Dalam rangka memfasilitasi kegiatan DAK Air Minum di lingkungan DISPERKIM Kabupaten Purwakarta, penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah sistem berbasis web yang menawarkan TFL yang sesuai.
Sistem pendukung keputusan (DSS) adalah program komputer yang menggunakan data dan model yang tepat untuk membantu pengambilan keputusan saat menghadapi tantangan  tertentu  (Aldo  et  al.,  2019).  Dengan  alat  bantu  SDM  yang  dinamis,  mudah beradaptasi,  dan  mudah  digunakan,  para  manajer  dapat  meningkatkan  proses pengambilan  keputusan  dan  menangani  tantangan-tantangan  semi-terstruktur  dengan lebih baik (N. Putra et al., 2020).

## METODE PENELITIAN
Seperti  yang  diilustrasikan  pada  Gambar  1,  ada  beberapa  langkah  untuk menyelesaikan penelitian dalam studi ini.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Gambar  1  menunjukan  bahwa  penelitian  ini  menerapkan  kerangka  kerja  metode prototype,  yang  dibagi  menjadi  5  tahap.  Tahap-tahap  tersebut  dimulai  dengan communication, quick plan, modeling  quick design,  constuction  of prototype, dan yang terakhir deployment delivery & feedback.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Communication
Penulis mewawancarai calon fasilitator lapangan di Dinas Perumahan dan Kawasan Permukiman  untuk  mengumpulkan  data  dan  informasi  yang  berkaitan  dengan  proses seleksi selama tahap komunikasi. Wawasan untuk calon fasilitator lapangan diperoleh dari hasil wawancara penulis. Persyaratan yang diberikan pada Tabel 1 adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Kriteria Tenaga Fasilitator Lapangan No Nama Kriteria Bobot  Kode Kriteria 1. Jenjang Pendidikan Formal 0,8 C1 2. Pemahaman pendidikan Tambahan Keterampilan 0,85 C2 3. Pernah Melakukan Pendampingan 0,9 C3 4.  Masyarakat yang Didampingi dalam Sekali Kegiatan  0,75 C4 5. Nilai Test Tertulis 0,7 C5 6. Usia 0,6 C6
Selain mendapatkan data mengenai kriteria-kriteria yang diinginkan untuk seorang Tenaga Fasilitator Lapangan, penulis juga mendapatkan data mengenai sub-kriteria dari masing-masing  kriteria  diatas.  Sub-kriteria  ini  berisi  penjabaran  lebih  dalam  mengenai penilaian dan nilai calon Tenaga Fasilitator Lapangan. Data dari Sub-kriteria tersebut dapat dilihat pada tabel 2 dibawah.
Tabel 2. Sub-kriteria dari masing-masing kriteria No Nama Kriteria Sub Kriteria Bobot/Nilai 1. Jenjang Pendidikan Formal Dibawah S1 1 Sarjana/S1 3 S2 Keatas 5 2. Pemahaman pendidikan Tambahan Keterampilan Pemberdayaan Masyarakat 1 Pemberdayaan Masyarakat, Penyuluhan Perumahan & Lingkungan 3 Pemberdayaan Masyarakat, Penyuluhan Perumahan & Lingkungan, & Komputer 5 3. Pernah Melakukan Pendampingan < 1 Kali 1 2-3 Kali 3 > 4 Kali 5 4. Jumlah Masyarakat yang Didampingi dalam Sekali Kegiatan < 50 Orang 1 51-70 Orang 3 > 71 Orang 5 5. Nilai Test Tertulis < 50 1 51-79 3 >80 5 6. Usia < 20 Tahun 1 21-29 Tahun 3 30-50 5
Dalam  wawancara  juga,  penulis  mendapatkan  beberapa  data  dari  calon  Tenaga Fasilitator  Lapangan  yang  akan  diseleksi.  Berikut  adalah  data  calon  Tenaga  Fasilitator Lapangan.
No Nama Alternatif Kode Alternatif 1 Jodi A1 2 Olga A2 3 Hanni A3 4 Wawan A4
5 Lulu
6 Hendra A6 7 Dedi A7
Setelah  data  tentang  kriteria,  sub-kriteria,  dan  penilaian  alternatif  dikumpulkan, langkah  berikutnya  adalah  memproses  data  tersebut  untuk  mengembangkan  program Sistem Pendukung Keputusan dengan metode SMART.  Sebelum memulai implementasi, penulis  akan  melakukan  perhitungan  manual  menggunakan  metode  SMART.  Langkah pertama adalah menyusun matriks data berdasarkan  informasi yang telah dikumpulkan. Matriks ini akan ditampilkan dalam Tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3. Matriks data C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 3 5 5 5 3 5 A2 3 5 5 5 3 5 A3 3 5 5 5 3 3 A4 3 5 5 5 3 3 A5 3 5 3 3 3 5 A6 1 1 3 1 1 1 A7 5 3 1 5 5 1 Cmin 1 1 1 1 1 1 Cmax 5 5 5 5 5 5 Keterangan Benefit  Benefit  Benefit  Benefit  Benefit  Cost
Setelah membuat matriks nilai, selanjutnya akan dilakukan normalisasi nilai matriks. Berikut adalah perhitungan normalisasi matriks:
Jenjang Pendidikan Formal
𝐴 (11) = 𝐶𝑜𝑢𝑡 𝑖 − 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥 − 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 3 − 1 5 − 1 = 0,5
(4)
Pemahaman pendidikan Tambahan Keterampilan
𝐴 (12) = 𝐶𝑜𝑢𝑡 𝑖 − 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥 − 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 5 − 1 5 − 1 = 1 (5)
Pernah Melakukan Pendampingan
𝐴 (13) = 𝐶𝑜𝑢𝑡 𝑖 − 𝐶𝑚𝑖𝑛
𝐶𝑚𝑎𝑥 − 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 5 − 1 5 − 1 = 1 (6)
Jumlah Masyarakat yang Didampingi dalam Sekali Kegiatan
𝐴 (14) = 𝐶𝑜𝑢𝑡 𝑖 − 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥 − 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 5 − 1 5 − 1 = 1 (7)
Nilai Test Tertulis
𝐴 (15) = 𝐶𝑜𝑢𝑡 𝑖 − 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥 − 𝐶𝑚𝑖𝑛
= 3 − 1 5 − 1
= 0,5
(8)
Usia
𝐴 (16) = 𝐶𝑚𝑎𝑥 − 𝐶𝑜𝑢𝑡 𝑖 𝐶𝑚𝑎𝑥 − 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 5 − 5 5 − 1 = 0 (9)
Dan  seterusnya  hingga 𝐴 (76) ,  Berikut  adalah  matriks  yang  berisi  nilai  yang  sudah ternormalisasi pada tabel 4 dibawah:
Tabel 4. Matriks ternormalisasi C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 0,5 1 1 1 0,5 0 A2 0,5 1 1 1 0,5 0 A3 0,5 1 1 1 0,5 0,5 A4 0,5 1 1 1 0,5 0,5 A5 0,5 1 0,5 0,5 0,5 0 A6 0 0 0,5 0 0 1 A7 1 0,5 0 1 1 1 Bobot 0,8 0,85 0,9 0,75 0,7 0,6
Langkah  selanjutnya,  setelah  menyiapkan  matriks  yang  dinormalisasi,  adalah mengalikannya  dengan  bobot  setiap  kriteria.  Ini  akan  menghasilkan  matriks  yang dinormalisasi dan berbobot. Di bawah ini Anda dapat melihat hasil dari perhitungan matriks normalisasi berbobot.
Tabel 5. Perhitungan matriks ternormalisasi terbobot
C1 C2 C3 C4 C5  C6  Total  Rank A1  0,4 0,85 0,9 0,75  0,35  0 3,25 4 A2  0,4  0,85 0,9 0,75  0,35  0 3,25 4 A3  0,4  0,85 0,9 0,75  0,35  0,3  3,55 1 A4  0,4  0,85 0,9 0,75  0,35  0,3  3,55 1 A5  0,4  0,85  0,45  0,375  0,35  0  2,425 6 A6  0 0 0,45 0 0 0,6  1,05 7 A7  0,8  0,425 0 0,75 0,7  0,6  3,275 3
Dalam perhitungan diatas, dapat diketahui bahwa alternatif 4 dan alternatif 3 memiliki nilai total terbesar sehingga  dapat  disimpulkan bahwa alternatif 4  dan alternatif 3 yang Bernama Wawan dan Hanni direkomendasikan untuk direkrut menjadi Tenaga Fasilitator Lapangan

## b. Quick Plan
Setelah  memperoleh  data  yang  diperlukan  untuk  membangun  sistem  pendukung keputusan dalam pemilihan calon tenaga fasilitator lapangan, langkah berikutnya adalah membuat flowmap sistem usulan. Flowmap ini bertujuan untuk menggambarkan secara cepat sistem pendukung keputusan yang diusulkan.
Gambar 2. Flowmap sistem usulan
c. Modeling Quick Desain Setelah merumuskan flowmap  sistem  usulan dan telah disetujui  oleh pihak  terkait, selanjutnya penulis memasuki tahapan Modelling Quick Design. Pada tahapan ini penulis
melakukan perumusan rancangan SPK pemilihan calon fasilitator lapangan menggunakan UML ( Unified Model Language) yang meliputi Use Case Diagram, Activity Diagram,  dan Class Diagram:
1. Use  Case  Diagram,  Pada  use  case  diagram,  penulis  melakukan  penggambaran interaksi antara pengguna atau actor yang dimana pada sistem ini hanya terdapat satu actor yaitu Admin dengan sistem. Dengan adanya use case diagram, penulis dapat membangun  sistem  beserta  fitur-fiturnya  dengan  lebih  mudah.  Di  bawah  ini ditampilkan use case diagram untuk sistem pendukung keputusan dalam pemilihan calon petugas fasilitator lapangan, yang tercantum pada Gambar 3.

## Gambar 3. Use case diagram
2. Activity  Diagram,  Dapat  dilihat  pada  Gambar  4  dibawah  ini  merupakan  Activity Diagram Melihat Hasil Perhitungan
Gambar 4. Activity diagram melihat hasil perihitungan
3. Class Diagram, Penulis menggunakan diagram kelas untuk mengilustrasikan proses membangun objek dan kelas sistem pendukung keputusan untuk memilih fasilitator lapangan yang potensial. Gambar 5 di bawah ini menampilkan diagram kelas yang
telah diselesaikan.
Gambar 5. Class diagram.

## d. Construction
Pada tahap ini, konstruksi prototipe dilakukan dengan menerapkan desain yang telah disiapkan.  Peneliti  mengkonversi  desain  tersebut  ke  dalam  bentuk  kode  yang  dapat dipahami oleh komputer dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP melalui proses pemrograman. Berikut adalah hasil dari implementasi desain yang telah dirancang ke dalam sistem.
1. Tampilan Login
Gambar 6. Tampilan login

## 2. Tampilan Dashboard

## Gambar 7. Tampilan dashboard

## 3. Tampilan Data Kriteria
Gambar 8. Tampilan data kriteria
4. Tampilan Data Sub-Kriteria
Gambar 9. Tampilan data sub-kriteria
5. Tampilan Data Alternatif
Gambar 10. Tampilan data alternatif

## 6. Tampilan Data Penilaian

## Gambar 11. Tampilan data penilaian

## 7. Tampilan Perhitungan
Gambar 12. Tampilan data perhitungan
8. Tampilan Hasil Akhir
Gambar 13. Tampilan hasil akhir
9. Tampilan Profile
Gambar 14. Tampilan profile

## e. Deployment
Setelah  sistem  berhasil  dibangun  sesuai  rancangan  design  dan  telah  diuji  dan dinyatakan dapat berjalan dengan baik, selanjutnya penulis memberikan hasil ini kepada pengguna  serta  pihak-pihak  terkait  lainnya  untuk  mengumpulkan  masukan  dan  umpan balik. Respons yang diberikan oleh pengguna dan pemangku kepentingan lainnya adalah setuju dengan konsep sistem yang diusung dan merasa bahwa sistem yang dibangun sudah cukup baik.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  Dinas  Perumahan  dan  Kawasan  Permukiman Kabupaten  Purwakarta  dapat  secara  efektif  memilih  calon  fasilitator  lapangan  dengan memanfaatkan  sistem  pendukung  keputusan  yang  menerapkan  metode  SMART.  Use Case, Activity, dan Class Diagram merupakan bagian dari Unified Modelling Language (UML)  yang  digunakan  dalam  proses  pemodelan  sistem  ini.  Kami  telah  menguji fungsionalitas  dari  aplikasi  ini,  yang  dibangun  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman  Java  dan  menggunakan  MySQL  sebagai  basis  datanya.  Perhitungan dengan  metode  SMART  menunjukkan  bahwa  calon  dengan  nama  Hanni  dan  Wawan adalah  yang  direkomendasikan,  dengan  nilai  akhir  preferensi  sebesar  3,25.  Peneliti merekomendasikan  agar  studi  mendatang  mengeksplorasi  metode  pendukung keputusan lainnya untuk perbandingan hasil dan mempertimbangkan penerapan metode SMART  dalam  berbagai  platform  untuk  memberikan  lebih  banyak  fleksibilitas  kepada pengguna.

## DAFTAR PUSTAKA
Aldo,  D., Putra, N., & Munir, Z. (2019). Sistem  Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen  Dengan  Menggunakan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  (Maut).
JURSIMA (Jurnal Sistem Informasi Dan Manajemen), 7(2), 76 – 82.
Andani, S. R. (2019). Penerapan Metode SMART dalam Pengambilan Keputusan Penerima Beasiswa  Yayasan  AMIK  Tunas  Bangsa. JUSTIN  (Jurnal  Sistem  Dan  Teknologi Informasi), 7(3), 166 – 170.
Ardana, W. M., Wulandari, I. R., Astuti, Y., Farida, L. D., & Widayani, W. (2022). Implementasi Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Pinjaman. Jurnal Media Informatika Budidarma, 6(3),
1756 – 1766.
Ardiyansah, D., Pahlevi, O., & Santoso, T. (2021). Implementasi Metode Prototyping Pada Sistem Informasi Pengadaan Barang Cetakan Berbasis Web. Hexagon, 2(2), 17 – 22.
Diponegoro,  M.  (2017).  Implementasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  Metode SMART untuk Merangking Kemiskinan dalam Proses Penentuan Penerima Bantuan PKH. Univ. Tanjungpura.
Febrian, A. N., Usman, A., & Sarudin, S. (2023). Sistem Pendukung Keputusan Peminjaman Dana PNPM Mandiri Perdesaan Kecamatan Simelue Timur Dengan Metode SMART.
Jurnal Teknologi Sistem Informasi Dan Sistem Komputer TGD, 6(2), 579 – 589.
Idris, N. O., Pratama, A. M. M., & Badaruddin, M. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Seleksi  Tenaga  Fasilitator  Lapangan  BSPS  Menggunakan  Metode  Multi  Factor Evaluation Process. Jurnal Sistem Komputer Dan Informatika (JSON), 4(2), 335 – 342.
Inspirasi, B. (2019). Pengertian Flowmap, Diagram Konteks, UML, Use Case, Class Diagram dan Activity Diagram Berserta Sumber. Bintang Inspirasi, 31.
Muhammad,  A.  (2023). Use  Case  Diagram:  Pengertian,  Contoh,  Simbol,  Cara Membuatnya. Www.Niagahoster.Co.Id.
Putra,  D.  W.  T.,  &  Andriani,  R.  (2019).  Unified  modelling  language  (uml)  dalam perancangan  sistem  informasi  permohonan  pembayaran  restitusi  sppd. Jurnal Teknoif Teknik Informatika Institut Teknologi Padang, 7(1), 32 – 39.
Putra, N., Habibie, D. R., & Handayani, I. F. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier  Pada  Tb.  Nameene  Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (Saw).
JURSIMA (Jurnal Sistem Informasi Dan Manajemen), 8(1), 45 – 51.
Sembiring, M. A. (2017). Penerapan Metode Simple Additive Weighting Sebagai Strategi Pembinaan  Kecerdasan  Anak. JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi), 4(1), 65 – 70.
Srirajani,  N.  A.  N.,  Siambaton,  M.  Z.,  &  Haramaini,  T.  (2021).  Aplikasi  Penilaian  Kinerja Tenaga Fasilitator Lapangan (TFL) pada Dinas Perumahan dan Kawasan Permukiman Provinsi  Sumatera  Utara  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto:  Sistem Pendukung  Keputusan,  Penilaian  Kinerja  TFL,  Fuzzy  Tsukamoto. Deli  Sains Informatika, 1(1), 9 – 21.
Susanto,  F.  (2018).  Sistem  informasi  pengolahan  data  pasien  pada  puskesmas  abung pekurun  menggunakan  metode  prototype. MIKROTIK:  Jurnal  Manajemen Informatika, 8(1), 65 – 73.
Yulianti, E., & Oktaperi, B. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Kelayakan Kredit Rumah Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw) Bebasis Web. Jurnal Teknoif Teknik Informatika Institut Teknologi Padang, 5(1), 48 – 55.