## PENENTUAN KELAYAKAN DOKUMEN PEMOHON PASPOR MELALUI SÍSTEM PENDÚKUNG KEPÚTUSAN DENGAN METODE SMÅRTER
Andi Setiawan Program Studi Teknik Informatika STMIK IKMI Cirebon Email: 42andisetiawan@gmail.com
Ade Irma Purnamasari Program Studi Teknik Informatika STMIK IKMI Cirebon Email: irma2974@yahoo.com

## Dita Rizki Amalia
Program Studi Manajemen Informatika STMIK IKMI Cirebon Email: ditarizkiamalia@gmail.com
Ruri Riana Sapta Wardani Program Studi Teknik Informatika STMIK IKMI Cirebon Email: ri20riana@gmail.com

## ABSTRAK
Dokumen pemohon paspor merupakan dokumen yang wajib diberikan oleh pemohon paspor kepada petugas imigrasi pada saat pengajuan pembuatan paspor. Kelengkapan dokumen pemohon paspor wajib untuk  dilakukan  pengecekan  terlebih  dahulu  sebelum  dilanjutkan  pada  proses  selanjutnya.  Peningkatan jumlah pemohon paspor setiap tahunnya, menjadi hambatan sekaligus tantangan tersendiri bagi petugas teknis dilapangan untuk melayani masyarakat dengan baik. Penelitian ini menerapkan sìstem pendúkúng kepútúsan  dengan  metode simple  multi  áttribute  rating  techniquè  exploiting  rank (SMÅRTER)  dalam menentukan  layak  atau  tidaknya  dokumen  pemohon  paspor.  Metode  SMÅRTER  merupakan pengembangan dari metode SMART, perbedaan antara keduanya terletak pada teknik pembobótan . Untuk menentukan  kritèria  dan  sub  kritèria  beserta  bobotnya,  metode  SMÅRTER  menerapkan  teknik pembobótan rank  órder  centróid  ( ROC ). Teknik  ini  memberikan  bobot  pada  setiap  kritèria  yang disesuaikan  dengan  rangking  yang  dinilai  berdasarkan  prioritas  mana  yang  lebih  penting  dari  kritèria lainnya.  Kemudian  hasil  akhir  dari  teknik ROC diperoleh  nilai utility dari  masing-masing  kritèria sehingga didapatkan perangkingan dari setiap alternatif. Pada penelitian ini kritèria yang diuji sebanyak 7 kritèria  yang  masing-masing  memiliki  bobot  yang  berbeda,  dengan  hasil  akhir  dari  proses  ini  adalah sangat layak, ditangguhkan, dan tidak layak. Jumlah sampel data sampel yang diuji dalam penelitian ini sebanyak  10  data  alternatif.  Hasil  dari  pengujian  yang  dilakukan  terhadap  10  data  alternatif  diperoleh hasil berupa  8 data  alternatif  sesuai  dengan hasil aktual, dan 2 data  alternatif  tidak  sesuai  dengan  hasil aktual, artinya untuk nilai akurasi dengan metode SMÅRTER akan diperoleh tingkat akurasi sebesar 80% antara hasil aktual dengan hasil dari metode SMÅRTER .
Kata kunci: sìstem  pendúkung  keputúsan;  dokumen  pemohon  paspor; prototype ; simple  multi  attribute rating technique exploiting rank (SMÅRTER).

## ABSTRACT
Passport  applicant  documents  are  documents  that  must  be  given  by  the  passport  applicant  to  the immigration officer at the time of filing a passport. All passport applicant documents are required to be checked first before proceeding to the next process. Increasing the number of passport applicants every year, becomes an obstacle as well as a challenge for technical staff in the field to serve the community well.  This  study  applies  a  decision  support  system  with  a  simple  multi  attribute  rating  technique exploiting rank (SMÅRTER) method in determining the suitability of passport applicant documents. The SMÅRTER  method  is  a  development  of  the  SMART  method,  the  difference  between  the  two  lies  in  the weighting technique. To determine the criteria and sub criteria along with their weights, the  SMÅRTER method applies the rank órder centróid (ROC) weighting technique. This technique gives weight to each
criterion which is adjusted according to rank which is judged based on which priority is more important than the other criteria. Then the  final result of the  ROC technique is obtained  the utility  value of each criterion so that a ranking of each alternative is obtained. In this study the criteria tested were 7 criteria, each of which had different weights, with the final result of this process being very feasible, deferred, and not feasible. The number of sample data samples tested in this study were 10 alternative data. The results of tests conducted on 10 alternative data obtained results in the form of 8 alternative data in accordance with  the  actual  results,  and  2  alternative  data  do  not  match  the  actual  results,  meaning  that  for  the accuracy value with the SMÅRTER method will get an accuracy rate of 80% between the actual results and the results of SMÅRTER method.
Keywords:  decision  support  system;  passport  applicant  documents;  prototype;  simple  multi  attribute  rating technique exploiting rank (SMÅRTER).

## 1. PENDAHULUAN
Kantor  imigrasi  kelas  II  Cirebon  merupakan  unit  pelaksana  teknis  pada  bidang  keimigrasian  di lingkungan  kantor  wilayah  kementrian  hukum  dan  hak  asasi  manusia  Jawa  Barat,  bertugas  untuk melaksanakan sebagian dari tugas pokok keimigrasian meliputi wilayah Cirebon, Indramayu, Majalengka dan Kuningan yaitu memberikan layanan kepada masyarakat untuk pengurusan pembuatan paspor. Salah satu  dokumen  yang  wajib  dibawa  oleh  warga  negara  Indonesia  ketika  berpergian  keluar  negeri  adalah paspor [1]. Sebagai salah satu pusat layanan publik, Kantor imigrasi kelas II Cirebon senantiasa bergerak dalam melaksanakan reformasi birokrasi untuk mewujudkan tata kelola pemerintahan yang baik, sebagai upaya  pemerintah untuk  memenuhi dinamika  tuntutan  masyarakat  terutama  dalam  melayani pembuatan paspor. Tuntutan kecepatan dalam pembuatan paspor sangat diharapkan oleh masyarakat pemohon paspor untuk mendapatkan dokumen perjalanan yang digunakan untuk berpergian dengan berbagai tujuan. Salah satu persyaratan yang harus dipenuhi oleh masyarakat pemohon paspor dalam pembuatan paspor adalah dokumen kelengkapan dan kelayakan dokumen kependudukan. Dokumen kependudukan yang dinyatakan layak kemudian diproses untuk pembuatan dan penerbitan paspor yang dibutuhkan oleh masyarakat untuk bepergian  keluar  negeri,  sedangkan  nilai  kelayakan  dokumen  pemohon  paspor  yang  ditetapkan  oleh Kantor imigrasi kelas II Cirebon meliputi sangat layak, ditangguhkan dan tidak layak.
Berdasarkan penelitian terdahulu, menyatakan bahwa  sìstem pendúkung keputúsan dengan metode simple  multi  attribute  rating  technique  exploiting  rank (SMÅRTER)  dapat  diterapkan  untuk menyelesaikan  permasalahan  kelayakan  dokumen  pemohon  paspor.  Seperti  penelitian  yang  dilakukan oleh Okfalisa dan G. Ade dalam sebuah jurnal, menyatakan bahwa “metode SMÅRTER dapat membantu untuk menentukan produk-produk asuransi jiwa bagi klien berdasarkan kondisi serta kritèria personalnya” [2].  Kemudian  menurut  Suryanto  dan  Muhammad  Safrizal  dalam  sebuah  jurnal  penelitian  tentang karyawan  teladan  menyatakan  bahwa  “metode  simple  multi  atribut  dapat  digunakan  untuk  menentukan pemilihan karyawan teladan” [3]. Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh Muhammad Auliya B dan rekan dalam sebuah jurnal  penelitian  menyatakan bahwa  “penerapan  metode  simple  multi atribut dapat membantu  penilaian  terhadap  kinerja  karyawan”  [4].  Kemudian  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dwi Haryanti  dan  rekan  menyatakan  bahwa  “metode  SMÅRTER  dapat  membantu  dalam  menyeleksi penerimaan mahasiswa pengganti beasiswa penuh bidikmisi untuk mahasiswa Universitas Tanjungpura” [5]. Berikutnya penelitian yang dilakukan oleh Dwi Novianti dan rekan dalam sebuah prosiding seminar dan  sains  menyatakan  bahwa  “pemilihan  cafe  terbaik  dikota  Samarinda  dapat  diperoleh  dengan menerapkan metode simple multi atribut” [6]. Sedangkan penelitian yang dilakukan oleh Risawandi dan rekan menyatakan bahwa “simple multi attribute method can help leaders in determining strategic policies in  a  company's  management”  [7].  Sedangkan  menurut  Alfa  Saleh  dalam  sebuah  jurnal  penelitian menyatakan bahwa “metode SMÅRTER dapat membantu untuk menentukan rekrutmen pemilihan asisten laboratorium  komputer”  [8].  Kemudian  menurut  Dodi  Siregar  dan  rekan  dalam  sebuah  prosiding penelitian  menyatakan  bahwa  “simple  multi  attribute  method  is  a  multi-attribute  and  multi-criteria method that can help in making a decision” [9]. Sedangkan menurut Faizal dan rekan dalam sebuah jurnal penelitian  menyatakan  bahwa  “sìstem  pendúkung  keputúsan  metode  simple  multi  atribut  sangat membantu  dalam  menentukan  peringkat  penerima  bantuan  PKH”  [10].  Kemudian  menurut  Nurhasanah dalam sebuah majalah ilmiah penelitian menyatakan bahwa “metode simple multi atribut dapat digunakan untuk  membantu penentuan penerima  beasiswa”  [11]. Selanjutnya  menurut Dahri Yani Hakim Tanjung dan  Robiatul  Adawiyah  dalam  sebuah  jurnal  menyatakan  bahwa  “sìstem  pendúkung  keputúsan  dengan metode  simple  multi  atribut  dapat  digunakan  untuk  membantu  penilaian  kinerja  dosen  di  Universitas Potensi Utama” [12]. Menurut Galih Permana dan rekan dalam sebuah jurnal menyatakan bahwa “sìstem pendúkung  keputúsan  denagn  metode  simple  multi  atribut  dapat  digunakan  untuk  menentukan  layanan verifikator pengadaan secara elektronik (LPSE)” [13]. Kemudian menurut Saifur Rohman Cholil beserta
rekan  menyatakan  bahwa  metode  simple  multi  atribut  dapat  digunakan  untuk  menentukan  prioritas rehabilitasi  dan  rekonstruksi  pasca  bencana  alam”  [14].  Dari  penelitian  terdahulu  dapat  disimpulkan bahwa  penerapan  metode simple  multi  attribute  rating  technique  exploiting  rank (SMÅRTER)  dapat digunakan untuk membantu menyelesaikan permasalahan kelayakan dokumen pemohon paspor dikantor imigrasi kelas II Cirebon.
Sedangkan  keunggulan  dari  metode simple  multi  attribute  rating  technique  exploiting  rank (SMÅRTER) dibandingkan metode simple additive weighting (SAW) menurut Hendri Priatna dan rekan menyatakan bahwa “perbandingan antara simplè additivè weighting (SAW) dengan simplè multi atribút adalah kemudahan dalam penerapannya dalam sìstem pendúkung keputúsan, secara spesifik metode SAW membutuhkan  matrik  normalisasi  pada  proses  perhitungannya  sedangkan  metode  SMÅRTER  tidak membutuhkan  matrik  normalisasi.  Keunggulan  lainnya  yaitu    dalam  pengujian  menggunakan whitebox baik flowgraph, cyclomatic complexity , dan independent path , diperoleh hasil untuk metode simple multi atribut diperoleh hasil : 1-2-3-4-5-6-7-8-9, sedangkan metode SAW diperoleh hasil : 1-2-3-4-5-6-7-8-9- 10-11-12-13”  [15].  Artinya  dengan  metode  SMÅRTER  dapat  diterapkan  dalam  sìstem  pendúkung keputúsan untuk menentukan kelayakan dokumen pemohon paspor dikantor imigrasi kelas II Cirebon. Kritèria  yang diuji sebanyak 7  kritèria  yang  masing-masing  memiliki bobot berbeda,  dengan hasil akhir dari proses ini adalah sangat layak, ditangguhkan, dan tidak layak. Sedangkan jumlah sampel data sampel  yang  diuji  dalam  penelitian  ini  sebanyak  10  data  alternatif  merujuk  pendapat  yang  dipaparkan oleh Alfa Saleh yang menyebutkan bahwa “penelitian ini membutuhkan 10 data pelamar yang dijadikan alternatif pengujian metode SMÅRTER” [8].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  sìstem  pendúkung  keputúsan, dokumen  pemohon  paspor, prototype , simple  multi  attribute  rating  technique  exploiting  rank (SMÅRTER).

## 2.1 Sìstem Pendúkung Keputúsan
Sìstem Pendúkung Keputúsan  merupakan sistem yang ditujukan untuk membantu pengambilan keputusan dengan bantuan sistem komputer dalam memecahkan berbagai persoalan yang terstruktur maupun tidak terstruktur dengan  memanfaatkan  data  dan  model  tertentu  [2],  [3],  [12]–[15],  [4]–[11].  Tujuan  dari  dikenalkannya  sìstem pendúkung  keputúsan  terhadap  publik  dapat  dijelaskan  dalam  tabel  1,  yang  menjelaskan  tujuan  dari  sìstem pendúkung keputúsan.
Tabel 1. Tujuan sìstem pendúkung keputúsan Urutan Tujuan A Untuk  membantu  manajer  dalam  pengambilan  keputusan  atas  permasalahan semi terstruktur atau terstruktur B Memberi  dukungan  penuh  atas  pertimbangan  yang  biasanya  ditentukan  oleh manajer dan bukan dimaksudkan untuk menggantikan fungsi manajer C Peningkatan  efektifitas  keputusan  yang  diambil  manajer  lebih  daripada perbaikan efisiensinya D Kecepatan komputasi lebih meningkat E Produktivitas lebih meningkat
Kemudian  fase  dalam  proses  pengambilan  keputusan  terdiri  dari  tiga  fase  yaitu intelligence,  design,  dan choice yang dijelaskan dalam tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2. Tiga fase proses pengambilan keputúsan Fase Proses Yang Dilakukan Intelligence Proses  penelusuran  dan  deteksi  dari  lingkup  problematika  serta  proses pengenalan  masalah.  Data  masukan  diperoleh,  diproses,  dan  diuji  dalam rangka mengindentifikasi masalah. Design Proses  mencari,  kemudian  menemukan,  dilanjutkan  mengembangkan,  dan diakhiri menganalisis alternativè tindakan yang bisa dilakukan meliputi proses untuk  mengerti  permasalahan,  menurunkan  solusi  dan  menguji  kelayakan solusi. Choice Proses  untuk  pemilihan  diantara  berbagai  álternatif  tindakan  yang  mungkin dijalankan lalu diimplementasikan dalam proses pengambilan keputusan
Sedangkan komponen utama dari sìstem pendúkung keputúsan terdiri dari empat, yaitu data management, model management, communication (dialog sub system), dan knowledge management , dan diuraikan pada tabel 3 berikut ini
Tabel 3. Komponen utama sìstem pendúkung keputúsan Komponen Utama Cakupan Data Management Meliputi database yang mengandung data yang relevan untuk berbagai situasi dan diatur oleh software yang disebut Database Management Systems (DBMS) Model Management Melibatkan  model  finansial,  statistikal,  management  science,  atau  berbagai model  kuantitatif  lainnya,  sehingga  dapat  memberikan  ke  sistem  suatu kemampuan analitis, dan manajemen software yang diperlukan. Communication (dialog sub system) User dapat berkomunikasi dan memberikan perintah pada SPK melalui subsistem ini, yang berarti menyediakan antarmuka. Knowledge Management Subsistem optional yang dapat mendukung subsistem lain atau bertindak sebagai komponen yang berdiri sendiri

## 2.2 Data Pemohon Paspor
Melalui  survey  yang  dilakukan  Kantor  imigrasi  kelas  II  Cirebon,  diperoleh  data  pemohon  paspor yang  mengajukan permohonan pembuatan dokumen paspor diwilayah  Cirebon, Indramayu,  Majalengka dan Kuningan. Dari data diketahui lonjakan permohonan pembuatan paspor melalui Kantor imigrasi kelas II Cirebon yang sangat signifikan hampir setiap tahunnya. Hal ini dapat ditunjukan melalui tabel jumlah pemohon  paspor  yang  dipublikasikan  melalui  pejabat  terkait  melalui  media  elektronik,  data  yang diperoleh dari Kantor imigrasi kelas II Cirebon, disajikan dalam tabel 4. berikut:

## Tabel 4. Jumlah pemohon paspor di kantor imigrasi kelas II Cirebon
Tahun Jumlah Pemohon Paspor Sangat Layak Ditangguhkan Tidak Layak 2018 71.329 71.073 255 1 2017 45.299 45.115 183 0 2016 36.013 35.876 136 1
Dari  jumlah  pemohon  paspor  pertahun  pada  tabel  tersebut  diatas,  kemudian  diilustrasikan  dalam grafik jumlah pemohon paspor yang digambarkan pada gambar 1.
Gambar 1. Jumlah Pemohon Paspor Pertahun
Berdasarkan data tersebut, layanan permohonan pembuatan paspor mengalami lonjakan yang cukup besar hampir disetiap tahunnya serta membutuhkan teknik yang tepat untuk memproses dan menganalisis data yang masuk.

## 2.3 Prototype
Menurut Dona Yuliawati dan rekan dalam sebuah jurnal menyatakan bahwa “ prototype merupakan salah metode pengembangan perangat lunak, yang berupa model fisik kerja sistem dan berfungsi sebagai versi  awal  dari  system”  [16].  Terdapat  empat  metodologi  prototype yang  utama,  seperti  yang  disajikan dalam Tabel 5.
Tabel 5. Metodologi prototyping Metodologi Prototype Hasil Illustrative Menghasilkan contoh laporan dan tampilan layar Simulated Mensimulasikan  beberapa  alur  kerja  sistem  tetapi  tidak  menggunakan data real Functional Mensimulasikan  beberapa  alaur  sistem  yang  sebenarnya  dan menggunakan data real Evolutionary Menghasilkan model yang menjadi bagian dari operasional sistem

## 2.4 Simple Multi Attribute Rating Technique Exploiting Rank (SMÅRTER)
Metode Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique  Exploiting  Rank (SMÅRTER) merupakan  hasil pengembangan dari metode sebelumnya yaitu SMART (Simple Multi-Attribute Rating Technique) . Metode SMART pertama kali diperkenalkan oleh Edward pada tahun 1971 dan baru diberikan penamaan sebagai metode SMART pada tahun 1977. Sejak kemunculannya untuk yang pertama kali, metode SMART telah dikembangkan  menjadi  metode SMARTS (Simple  Multi-Attribute  Rating  Technique  Swing), kemudian dimodifikasi  serta  diperbaiki  oleh  Edward  dan  Baron  pada  tahun  1994  menjadi  metode SMÅRTER (Simple Multi-Attribute Rating Technique Exploiting Rank) [2], [3], [12]–[15], [4]–[11]. Perbedaan  antara  metode SMÅRTER dengan  metode SMART atau SMARTS terletak  pada  teknik pembobótannya. Pembobótan kritèria pada ketiga metode tersebut tergantung pada urutan prioritas atribut dimana pada urutan pertama  ditempati oleh atribut yang dianggap paling penting. Pada metode SMART atau SMÅRTER pembobótan  diberikan  langsung  oleh  pengambil  keputusan.  Tetapi  pada  prosedur pembobótan  tersebut  dianggap  tidak  proporsional  dimana  setiap  bobot  yang  diberikan  harus mencerminkan jarak dan prioritas setiap kritèria dengan tepat. Untuk mengatasi hal tersebut, pada metode SMÅRTER digunakan rumus pembobótan Rank órder centróid (ROC) [8]. Urutan langkah-langkah dalam menentukan metode SMÅRTER , dapat diilustrasikan dalam sebuah tabel 6.

## Tabel 6. Urutan Langkah Metode SMÅRTER
Urutan Urutan Langkah 1 Menentukan kritèria. 2 Menentukan  bobot  setiap  kritèria  yang  akan  digunakan  dengan  rumus  pembobótan Rank órder centróid (ROC). Hitung bobot nilai Rank órder centróid (ROC)
.................................................................... (1)
Dimana : = Nilai pembobótan kritèria
= Jumlah kritèria
= Nilai alternative
3 Menentukan bobot setiap sub kritèria dengan menggunakan rumus yang sama pada langkah kedua kemudian hasilnya dikalikan dengan bobot setiap kritèria.
4 Menghitung nilai normalisasi dengan mentransformasikan nilai alternatif dengan nilai bobot sub kritèria.
Urutan Urutan Langkah 5 Hitung nilai utility
.......................................... (2) Dimana :
= Nilai utility kritèria ke-i untuk kritèria ke-i
= Nilai kritèria ke-i
= Nilai kritèria minimal
= Nilai kritèria maksimal
6 Hitung nilai akhir.
.......................................................... (3)
Dimana : = Nilai akhir
= Bobot dari kritèria ke k
= Nilai utility kritèria ke k untuk alternatif ke-h
7 Tentukan Nilai Perangkingan dengan Metode SMÅRTER.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut hasil dan pembahasan dari penelitian penentuan kelayakan dokumen pemohon paspor menggunakan sìstem pendúkung keputúsan dengan menerapkan motode Simple Multi-Attribute Rating Technique Exploiting Rank .

## 3.1 Hasil Analisis Perhitungan SMÅRTER
Adapun  langkah  yang  dilakukan  dalam  merumuskan  metode SMÅRTER untuk  menilai  kelayakan dokumen dari pemohon paspor adalah sebagai berikut:

## 3.1.1 Menentukan Jumlah Kritèria
Pada  proses  penilaian  kelayakan  dokumen  pemohon  paspor,  terdapat  beberapa  kritèria  yang mendukung penelitian, diantaranya adalah  fotocopy KTP, fotocopy akte kelahiran atau ijazah atau buku surat  nikah,  fotocopy  kartu  keluarga,  paspor  lama,  surat  keterangan  hilang  dari  kepolisian,  surat rekomendasi atau izin atasan atau sponsor, dan surat kuasa atau kartu tanda pengenal pengurusan. Kritèria tersebut disajikan pada tabel 7.
Tabel 7. Kritèria dokumen pemohon paspor
Urut Kritèria 1 Fotocopy KTP 2 Fotocopy akte kelahiran atau ijazah atau surat nikah.
3 Fotocopy kartu keluarga 4 Paspor lama 5 Surat keterangan hilang dari kepolisian 6 Surat rekomendasi atau izin atasan atau sponsor 7 Surat kuasa atau kartu tanda pengenal pengurusan

## 3.1.2 Menghitung Nilai Bobot Setiap Kritèria
Untuk melakukan perhitungan bobot SMÅRTER digunakan teknik ROC dengan persamaan pertama, sebagai contoh ROC untuk nilai C-1 dengan jumlah kritèria 7 adalah (1+1/2+1/3+1/4+1/5+1/6+1/7) / 7 = 0,371, sedangkan untuk nilai C-2 adalah (1/2+1/3+1/4+1/5+1/6+1/7) / 7 = 0,228, untuk nilai C-3 adalah (1/3+1/4+1/5+1/6+1/7) / 7 = 0,156, untuk nilai C-4 adalah (1/4+1/5+1/6+1/7) / 7 = 0,109, untuk nilai C-5 adalah (1/5+1/6+1/7) / 7 = 0,073, untuk nilai C-6 adalah (1/6+1/7) / 7 = 0,044, dan untuk nilai C-7 adalah (1/7) / 7 = 0,021. Tabel perhitungan ROC (Rank órder centróid) disajikan pada tabel 8.
Tabel 8. Perhitungan pembobobotan kritèria dengan ROC (rank órder centróid) No C-1[1] C-2[1/2] C-3[1/3] C-4[1/4] C-5[1/5] C-6[1/6] C-7[1/7] 1 0,371 0,288 0,156 0,109 0,073 0,044 0,021 2 0,408 0,207 0.158 0,478 0,061 0,028 3 0,457 0,257 0,157 0,09 0,04 4 0,521 0,321 0,146 0,063 5 0,611 0,278 0,111 6 0,75 0,25 7 1
Berdasarkan  data  ROC  pada  tabel  8,  diatas,  maka  dapat  disajikan  hasil  perhitungan  ROC  ( Rank órder centróid) untuk kritèria kelayakan dokumen pemohon paspor disajikan pada tabel 9.

## Tabel 9. Bobot kritèria dokumen pemohon paspor hasil perhitungan ROC (rank órder centróid)
Urut Kritèria Nama Kritèria Tingkat Prioritas Nilai Bobot 1 C-1 Fotocopy KTP 1 0,371 2 C-2 Fotocopy akte kelahiran atau ijazah atau surat nikah. 2 0,288 3 C-3 Fotocopy kartu keluarga 3 0,156 4 C-4 Paspor lama 4 0,109 5 C-5 Surat keterangan hilang dari kepolisian 5 0,073 6 C-6 Surat rekomendasi atau izin atasan atau sponsor 6 0,044 7 C-7 Surat kuasa atau kartu tanda pengenal pengurusan 7 0,021
Dari  tabel  9,  setiap  kritèria  memiliki  tingkat  prioritas  yang  berbeda  dalam  menghasilkan  suatu keputusan. Pada penelitian ini setiap kritèria telah ditentukan tingkat prioritasnya dan nilai bobot setiap kritèria berdasarkan tingkat prioritas dengan menerapkan pembobótan ROC (Rank órder centróid) seperti pada persamaan 1,  yang menjadi ciri khas dari metode SMÅRTER yang pada  metode sebelumnya  yaitu SMART , hal ini tidak dilakukan. Sedangkan nilai bobot untuk setiap kritèria dapat dilihat pada tabel 9. Berdasarkan  tabel  9,  dapat  diketahui  nilai  kritèria  untuk  fotocopy  KTP  memiliki  tingkat  prioritas tertinggi,  selanjutnya  diikuti  oleh  nilai  kritèria  fotocopy  akte  kelahiran  atau  ijazah  atau  surat  nikah, fotocopy kartu keluarga, paspor lama, surat keterangan hilang dari kepolisian, surat rekomendasi atau izin atasan atau sponsor, dan surat kuasa atau kartu tanda pengenal pengurusan menjadi nilai kritèria terendah.

## 3.1.3 Menentukan Nilai Bobot Setiap Sub Kritèria
Dari nilai setiap kritèria yang didapat melalui pengumpulan data pemohon paspor sebagai data nilai alternatif ,  selanjutnya  nilai  normalisasi  tiap  sub  kritèria  tersebut  akan  diubah  sesuai  nilai  bobot  sub kritèria  masing-masing,  bobot  sub  kritèria  ditentukan  dengan  menggunakan  pembobótan ROC seperti pada  persamaan  1,  kemudian  hasilnya  dikalikan  dengan  masing-masing  kritèria  yang  ada  pada  tabel  9. Adapun nilai bobot sub kritèria seperti diuraikan pada tabel berikut.
Tabel 10. Bobot sub kritèria dokumen pemohon paspor hasil perhitungan ROC (rank órder
centróid) Urut Kritèria Nama Kritèria Sub Kritèria Nilai Bobot 1 C-1 Fotocopy KTP Ada 0,227 Kurang Lengkap 0,186 Tidak Ada 0,124 2 C-2 Fotocopy  akte  kelahiran  atau  ijazah  atau surat nikah. Ada 0,176 Kurang Lengkap 0,144 Tidak Ada 0,095 3 C-3 Fotocopy kartu keluarga Ada 0,095 Kurang Lengkap 0,078 Tidak Ada 0,052 4 C-4 Paspor lama Ada 0,067 Kurang Lengkap 0,055 Tidak Ada 0,036 5 C-5 Surat keterangan hilang dari kepolisian Ada 0,045 Kurang Lengkap 0,037 Tidak Ada 0,024
Urut Kritèria Nama Kritèria Sub Kritèria Nilai Bobot 6 C-6 Surat rekomendasi atau izin atasan atau sponsor Ada 0,026 Kurang Lengkap 0,022 Tidak Ada 0,015 7 C-7 Surat kuasa atau kartu tanda pengenal pengurusan Ada 0,013 Kurang Lengkap 0,011 Tidak Ada 0,007

## 3.1.4 Data Yang Diuji
Jumlah populasi sebanyak 71.329, jumlah sampel data yang diuji dalam penelitian ini sebanyak 10 data sampel merujuk pendapat yang dipaparkan oleh Alfa Saleh yang menyebutkan bahwa “penelitian ini membutuhkan 10 data pelamar yang dijadikan alternatif pengujian metode SMÅRTER” [8].

## 3.1.5 Membandingkan Hasil Aktual Dengan SMÅRTER
Pada  penelitian  ini,  data  pemohon  paspor  yang  disimbolkan  dengan alternatif (A)  sedangkan  data kritèria  disimbolkan  dengan Criteria (C),  terdiri  dari  fotocopy  KTP  (C1),  fotocopy  akte  kelahiran  atau ijazah atau surat nikah (C2), fotocopy kartu keluarga (C3), paspor lama (C4), surat keterangan hilang dari kepolisian (C5), surat rekomendasi atau izin atasan atau  sponsor (C6), dan surat kuasa atau kartu tanda pengenal  pengurusan  (C7).  Data  yang  digunakan  adalah  data  pemohon  paspor  yang  mengajukan permohonan pembuatan paspor, di mana kesepuluh data pemohon paspor dijadikan sebagai alternatif (A) dalam menguji metode SMÅRTER. Berikut data yang diperoleh disajikan pada tabel 11.
Tabel 11. Hasil setiap alternatif A C1 C2 C3 C4
C5 C6 C7 1 Ada Ada Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada 2 Ada Ada Ada Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada 3 Ada Ada Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Ada 4 Kurang Lengkap Ada Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada 5 Ada Kurang Lengkap Ada Tidak Ada Kurang Lengkap Tidak Ada Tidak Ada 6 Ada Ada Kurang Lengkap Kurang Lengkap Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada 7 Ada Ada Kurang Lengkap Kurang Lengkap Tidak Ada Ada Kurang Lengkap 8 Ada Ada Ada Tidak Ada Ada Kurang Lengkap Tidak Ada 9 Kurang Lengkap Ada Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Ada 10 Ada Ada Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Kurang Lengkap
Dari data  alternatif  pada  tabel  11, proses  selanjutnya  adalah  menormalisasikan nilai setiap  kritèria berdasarkan nilai bobot pada tabel  10, adapun hasil dari normalisasi kesepuluh alternatif tersebut dapat dilihat pada tabel 12.
Tabel 12. Hasil normalisasi nilai sub kritèria A C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 1 0,227 0,176 0,095 0,036 0,024 0,015 0,007 2 0,227 0,176 0,095 0,067 0,024 0,015 0,007 3 0,227 0,176 0,095 0,036 0,024 0,015 0,013 4 0,186 0,176 0,095 0,036 0,024 0,015 0,007 5 0,227 0,144 0,095 0,036 0,037 0,015 0,007 6 0,227 0,176 0,078 0,055 0,024 0,015 0,007 7 0,227 0,176 0,078 0,055 0,024 0,026 0,011
A C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 8 0,227 0,176 0,095 0,036 0,045 0,022 0,007 9 0,186 0,176 0,095 0,036 0,024 0,015 0,013 10 0,227 0,176 0,095 0,036 0,024 0,015 0,011
Nilai  normalisasi  pada  table  12  diperoleh  dari  hasil  transformasi  nilai  awal  kritèria  dengan  nilai bobot  setiap  sub  kritèria  yang  telah  dihitung  menggunakan  pembobótan  ROC.  Pada  tahap  selanjutnya, nilai  hasil  normalisasi  sub  kritèria  untuk  setiap  alternatif  diubah  menjadi  nilai  utility  dengan menggunakan persamaan 2. Berikut nilai utility setiap sub kritèria dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 13. Nilai utility untuk nilai sub kritèria (%) A C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 1 1 0,768 0,4 0,132 0,077 0,036 0 2 1 0,768 0,4 0,273 0,077 0,036 0 3 1 0,768 0,4 0,132 0,077 0,036 0,027 4 0,814 0,768 0,4 0,132 0,077 0,036 0 5 1 0,623 0,4 0,132 0,136 0,036 0 6 1 0,768 0,323 0,219 0,077 0,036 0 7 1 0,768 0,323 0,219 0,077 0,086 0,018 8 1 0,768 0,4 0,132 0,173 0,068 0 9 0,814 0,768 0,4 0,132 0,077 0,036 0,027 10 1 0,768 0,4 0,132 0,077 0,036 0,018
Setelah nilai utility diperoleh seperti yang ditunjukan pada tabel 13 diatas, maka tahap selanjutnya adalah  menentukan  nilai  akhir,  persamaan  yang  digunakan  untuk  menghitung  hasil  nilai  akhir  adalah persamaan 3. Adapun hasil dari perhitungan Nilai Akhir (NA) pada metode SMÅRTER dapat dilihat pada tabel 14.
Tabel 14. Nilai akhir metode SMÅRTER A C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 NA 1 0,371 0,221 0,062 0,014 0,006 0,002 0 0.676 2 0,371 0,221 0,062 0,030 0,006 0,002 0 0,692 3 0,371 0,221 0,062 0,014 0,006 0,002 0,001 0,677 4 0,302 0,221 0,062 0,014 0,006 0,002 0 0.408 5 0,371 0,179 0,062 0,014 0,010 0,002 0 0,638 6 0,371 0,221 0,050 0,024 0,006 0,002 0 0,674 7 0,371 0,221 0, 050 0,024 0,006 0,004 0,0004 0,676 8 0,371 0,221 0,062 0,014 0,013 0,003 0 0,684 9 0,302 0,221 0,062 0,014 0,006 0,002 0,001 0,608 10 0,371 0,221 0,062 0,014 0,006 0,002 0,0004 0,676
Hasil perangkingan (R) dari Nilai Akhir (NA) pada metode SMÅRTER dapat dilihat pada tabel 15. Tabel 15. Hasil perangkingan metode SMÅRTER A C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 NA % R 2 0,371 0,221 0,062 0,030 0,006 0,002 0 0,692 69,2 1 8 0,371 0,221 0,062 0,014 0,013 0,003 0 0,684 68,4 2 3 0,371 0,221 0,062 0,014 0,006 0,002 0,001 0,677 67,7 3 1 0,371 0,221 0,062 0,014 0,006 0,002 0 0.676 67,6 4 7 0,371 0,221 0, 050 0,024 0,006 0,004 0,0004 0,676 67,6 5 10 0,371 0,221 0,062 0,014 0,006 0,002 0,0004 0,676 67,6 6 6 0,371 0,221 0,050 0,024 0,006 0,002 0 0,674 67,4 7 5 0,371 0,179 0,062 0,014 0,010 0,002 0 0,638 63,8 8 9 0,302 0,221 0,062 0,014 0,006 0,002 0,001 0,608 60,8 9 4 0,302 0,221 0,062 0,014 0,006 0,002 0 0.408 40,8 10
Hasil  nilai  akhir  (NA)  kemudian  diubah  menjadi  hasil  sistem  dibandingkan  dengan  hasil  aktual dapat dilihat pada tabel 16.
Tabel 16. Hasil perbandingan antara hasil aktual dengan hasil sistem metode SMÅRTER
A C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Hasil Aktual Hasil Sistem 1 A A A TA TA TA TA Sangat Layak Sangat Layak 2 A A A A TA TA TA Sangat Layak Sangat Layak 3 A A A TA TA TA A Sangat Layak Sangat Layak 4 KL A A TA TA TA TA Layak Bersyarat Tidak Layak 5 A KL A TA KL TA TA Layak Bersyarat Layak Bersyarat 6 A A KL KL TA
TA TA Layak Bersyarat Sangat Layak 7 A A KL KL TA
A KL Sangat Layak Sangat Layak 8 A A A TA A KL TA Sangat Layak Sangat Layak 9 KL A A TA TA TA A Layak Bersyarat Layak Bersyarat 10 A A A TA TA
TA KL Sangat Layak Sangat Layak Keterangan : A   : Ada
KL : Kurang Lengkap TA : Tidak Ada
Berdasarkan  hasil  akhir  yang  diperoleh  pada  tabel  14,  untuk  perankingan  (R)  nilai  akhir  setiap alternatif dari alternatif yang memiliki nilai tertinggi dan yang memiliki nilai terendah beserta persentase (%)  nilai  akhirnya  seperti  pada  tabel  15,  hal  ini  sesuai  dengan  persamaan  3  yaitu  persamaan  metode SMÅRTER.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  perangkingan  yang  diperoleh  dari  perhitungan  nilai  akhir  pada metode SMÅRTER dapat  dilihat  hasil  pengujian  dengan  membandingkan  hasil  keputusan  aktual pemegang  keputusan  untuk  menilai  kelayakan  dokumen  paspor  dengan  hasil  dari  sistem  yang menerapkan metode SMÅRTER seperti pada tabel 16.
Berdasarkan  dari  pengujian  antara  hasil  aktual  dengan  hasil  sistem  yang  menerapkan  metode SMÅRTER ,  dapat  diperoleh  10  data  alternatif,  terdapat  kesesuaian  data  sebanyak  8  data  alternatif  yang sesuai  dengan  hasil  aktual.  Hasil  ini  menunjukan  bahwa  metode SMÅRTER telah  mampu  untuk memberikan  rekomendasi  yang  baik  sesuai  dengan  kritèria  yang  ada,  dengan  tingkat  akurasi  mencapai 80%,  sedangkan  untuk  2  data  alternatif  lainnya  memiliki  hasil  yang  berbeda  dikarenakan  konsep  dari sìstem  pendúkung  keputúsan  terutama  pada  penerapan  metode SMÅRTER yang  menerapkan  tingkat prioritas berbeda antar kritèria.

## 3.2 Antar Muka Sistem
Antar  muka  sistem  untuk  menentukan  kelayakan  dokumen  pemohon  paspor  menggunakan  sìstem pendúkung  keputúsan  dengan  metode  Pemilihan  SMART  telah  dibangun  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman PHP dan database MySQL.

## 3.2.1 Menentukan Bobot Kritèria
Form  antarmuka  ini  digunakan  untuk  memberikan  nilai  bobot  pada  setiap  kritèria,  seperti  yang ditunjukkan pada gambar 2.

## Gambar 2. Bobot Kritèria

## 3.2.2 Menentukan Sub Kritèria
Form  antarmuka  ini  digunakan  untuk  merubah  nilai  bobot  pada  setiap  kritèria,  seperti  yang ditunjukkan pada gambar 3.

## Gambar 3. Sub Kritèria

## 3.2.3 Perangkingan
Form  antarmuka  ini  digunakan  untuk  menampilkan  perangkingan,  seperti  yang  ditunjukkan  pada gambar 4.

## 3.2.4 Hasil Perangkingan
Form  antarmuka  ini  digunakan  untuk  menampilkan  hasil  perangkingan,  seperti  yang  ditunjukkan pada gambar 5.

## Gambar 5. Hasil Perangkingan

## 3.3 Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  pada  penelitian  ini  menggunakan  Black  Box  Testing.  Pengujian  black  box  ini dilakukan  dengan  menguji  setiap  fungsi  pada  sistem  apakah  telah  bekerja  dengan  baik  atau  belum. Adapun hasilnya dapat disajikan pada tabel 17.
Tabel 17. Hasil pengujian black box Halaman Hasil Yang Diharapkan Hasil Halaman Home Dapat menampilkan informasi umum dari kantor imigrasi kelas II Cirebon Sesuai Halaman Kelola Kritèria Dapat melakukan CRUD data kritèria Sesuai Halaman Kelola Sub Kritèria Dapat melakukan CRUD data sub kritèria Sesuai Halaman Kelola Alternatif Dapat melakukan CRUD data alternatif Sesuai Halaman Kelola Perangkingan Dapat melakukan CRUD data perangkingan Sesuai Halaman Perhitungan SMART Dapat melakukan proses perhitungan SMART sesuai dengan rumus yang telah ditetapkan Sesuai Halaman Cetak Hasil Dapat menampilkan hasil akhir dari perhitungan SMART Sesuai

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian antara hasil aktual dengan hasil sistem yang menerapkan metode SMÅRTER yang dilakukan dapat diambil kesimpulan, bahwa pengujian dengan 10 data alternatif, terdapat kesesuaian data  sebanyak  8  data  alternatif  hasil  pengujian  dengan  metode  SMÅRTER  yang  sesuai  dengan  hasil aktual.  Hasil  ini  menunjukan  bahwa  metode SMÅRTER telah  mampu  untuk  memberikan  rekomendasi yang baik sesuai dengan kritèria yang ada, dengan tingkat akurasi mencapai 80%, sedangkan untuk 2 data alternatif  lainnya  memiliki  hasil  yang  berbeda  dikarenakan  konsep  dari  sìstem  pendúkung  keputúsan terutama pada penerapan metode SMÅRTER yang menerapkan tingkat prioritas berbeda antar kritèria.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Direktorat  Pengelolaan  Kekayaan  Intelektual,  Direktorat  Jenderal  Penguatan  Riset  dan Pengembangan, Kementrian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi (Ristekdikti).

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Kementrian Hukum dan Hak Azazi Manusia, “Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 6 Tahun 2011 Tentang Keimigrasian,” Jakarta, 2011.
[2]  Okfalisa dan A. Gunawan, “Sìstem pendúkung keputúsan  untuk menentukan produk asuransi jiwa bagi nasabah menggunakan metode SMÅRTER,” J. Sains Teknol. dan Ind. , vol. 12, no. 1, hal. 73– 79, 2014.
[3]  Suryanto  dan  M.  Safrizal,  “Sìstem  pendúkung  keputúsan  pemilihan  karyawan  teladan  dengan metode SMÅRT (Simple Multi Åttribute Rating Technique),” J. CoreIT , vol. 1, no. 2, hal. 25–29, 2015.
[4]  M. A. B, Y. W. S, dan I. F. R, “Aplikasi penilaian kinerja karyawan menggunakan metode SMÅRT (Simple Multi-Åttribute Rating Technique),” J. Inform. Polinema , vol. 1, no. 4, hal. 34–40, 2015.
[5]  D.  Haryanti,  H.  Nasution,  dan  A.  S.  Sukamto,  “Sìstem  pendúkung  keputúsan  seleksi  penerimaan mahasiswa  pengganti  beasiswa  penuh  bidikmisi  Universitas  Tanjungpura  dengan  menerapkan metode SMÅRTER,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, 2016.
[6]  D.  Novianti,  I.  F.  Astuti,  dan  D.  M.  Khairina,  “Sìstem  pendúkung  keputúsan  berbasis  web  untuk pemilihan  café  menggunakan  metode  Smart  (Simple  Multi-Åttribute  Rating  Technique)  (studi kasus :  Kota  Samarinda),” Pros.  Semin.  Sains  dan  Teknol.  FMIPA  Unmul ,  vol.  03,  hal.  461–465, 2016.
[7]  Risawandi  dan  R.  Rahim,  “Study  of  the  Simple  Multi-Åttribute  Rating  Technique  For  Decision Support,” IJSRST , vol. 2, no. 6, hal. 491–494, 2016.
[8]  A.  Saleh,  “Penerapan  Metode  Simple  Multi-Åttribute  Rating  Technique  Exploiting  Rank  dalam sìstem pendúkung keputúsan rekrutmen asisten laboratorium komputer,” J. Masy. Telemat. Dan Inf. , vol. 8, hal. 1–10, 2017.
[9]  Dodi Siregar, D. Arisandi, A. Usman, D. Irwan, dan R. Rahim, “Research of Simple Multi-Attribute Rating  Technique  for  Decision  Support  Research  of  Simple  Multi-Attribute  Rating  Technique  for Decision Support,” Int. Conf. Inf. Commun. Technol. , hal. 1–7, 2017.
[10]  M.  D.  Faizal,  Fatma  Agus  Setyaningsih,  “Implementasi  Sìstem  pendúkung  keputúsan  dengan metode SMÅRT untuk merangking kemiskinan dalam proses penentuan penerima bantuan PKH,” J. Coding Sist. Komput. Untan , vol. 05, no. 2, hal. 13–24, 2017.
[11]  Nurhasanah, “Pendukung Keputusan penentuan penerima beasiswa menggunakan metode SMÅRT (Simple Multi Åttribute Rating Technique),” Maj. Ilm. INTI , vol. XII, hal. 60–66, 2017.
[12]  D.  Y.  H.  Tanjung  dan  R.  Adawiyah,  “Perancangan  Sìstem  pendúkung  keputúsan  dengan  metode Simple  Multi  Åttribute  Rating  Technique  (SMÅRT)  dalam  penilaian  kinerja  dosen  (studi  kasus : Universitas Potensi Utama),” IT J. , vol. 6, hal. 149–159, 2018.
[13]  G.  Permana  dan  A.  Rahmatulloh,  “Decision  Support  System  Procurement  Verification  Services Using  the  Simple  Multi  Åttribute  Rating  Technique  (SMÅRT  )  Method,” JUITA ,  vol.  VI,  no. November, hal. 99–111, 2018.
[14]  S. R. Cholil,  A. P. R. Pinem, dan V. Vydia, “Implementasi metode Simple Multi Åttribute Rating Technique  untuk  penentuan  prioritas  rehabilitasi  dan  rekonstruksi  pascabencana  alam,” J.  Ilm. Teknol. Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, hal. 4–9, 2018.
[15]  H. Priatna, J. Mulyana, dan Dedih, “Perbandingan metode SMÅRT dan Simple Additive Weighting (SAW) dalam menentukan karyawan tetap berbasis web,” UNSIKA Syntax J. Inform. , vol. 5, no. 1, hal. 53–85, 2016.
[16]  D. Yuliawati, S. Saleh, dan Indera, “Prototype pengadaan dan distribusi barang pada waralaba fried
chicken dan burger Lampung,” J. Sist. Inf. Manaj. Basis Data , vol. 1, no. 1, hal. 61–70, 2018.