## Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Rekomendasi Penerima Bantuan Alsintan menggunakan Metode SMART
Nabila Annisa Salam, Dinna Yunika Hardiyanti Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya Indralaya, Indonesia nabilaasalam14@gmail.com, dinna.yunika@unsri.ac.id
Abstract- Agriculture is a vast sector and has an important role in Indonesia. Agricultural tools and machinery (known as alsintan), agricultural tool technology to help farmers manage land and agricultural products. The central government of the Ministry of Agriculture has a program in the form of alsintan assistance aimed at farmers / farmer groups / farmer group associations / UPJA in need. The Palembang City Agriculture and Food Security Office is one of the distributors of alsintan assistance from the center, the flow of current assistance procedures is carried out manually by direct review so that there is no assessment data with a score of criteria and special priorities that can allow assistance not to be distributed according to those who really need it. This study aims to design a decision support system by recommending criteria and assessments using the Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) method, to assist in considering decision making for farmer groups that deserve recommendations for alsintan assistance. This  research  produces  the  results  of  the  calculation  of  farmer  groups  in  order  of  ranking,  alternative  code  A02  as  the  best alternative with a total final value of 0.681, followed by farmer group 4, farmer group 3, farmer group 1, and farmer group 5. This research also produces a website-based decision support system design with the SMART method in providing recommendations for recipients of alsintan assistance in Palembang City.

## Keywords: DSS, Recommendation, Assistance, Alsintan, SMART
Abstrak- Pertanian sektor yang luas dan memiliki peran penting di Negara Indonesia. Alat dan mesin pertanian (alsintan), teknologi alat pertanian untuk membantu para petani mengelola lahan serta hasil pertanian. Pemerintah pusat Kementerian Pertanian memiliki program berupa bantuan alsintan yang ditujukan untuk petani/kelompok tani/gabungan kelompok tani/UPJA yang membutuhkan. Dinas Pertanian dan Ketahanan Pangan Kota Palembang salah satu penyalur bantuan alsintan dari pusat, alur prosedur bantuan saat ini dilakukan secara manual dengan peninjauan secara langsung sehingga tidak ada data penilaian dengan skor kriteria dan prioritas khusus yang dapat memungkinkan bantuan tidak tersalur sesuai dengan yang benar-benar membutuhkan. Penelitian ini bertujuan  membuat  rancangan  sistem  pendukung  keputusan  dengan  merekomendasikan  kriteria  dan  penilaian  dengan menggunakan metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART), untuk membantu dalam pertimbangan pengambilan keputusan kelompok tani yang layak mendapat rekomendasi untuk bantuan alsintan. Penelitian ini menghasilkan hasil perhitungan kelompok tani dengan urutan ranking, kode alternatif A02 sebagai alternatif terbaik dengan total nilai akhir 0,681, diikuti kelompok tani 4, kelompok tani 3, kelompok tani 1, dan yang terakhir kelompok tani 5. Penelitian ini juga menghasilkan rancangan sistem pendukung keputusan berbasis website dengan metode SMART dalam pemberian rekomendasi penerima bantuan alsintan di Kota Palembang.
Kata Kunci: SPK, Rekomendasi, Bantuan, Alsintan, SMART

## 1. Pendahuluan
Indonesia  negara  agraris  yang  mana  perekonomian bertopang  dengan  sektor  pertanian  dan  penduduknya sebagian  besar  mencari  sumber  pencaharian  di  sektor pertanian. Bidang pertanian memiliki peran yang sangat berpengaruh dalam pembangunan nasional sebagai tiang
utama  dalam  mendukung  perekonomian  negara  [1]. Berdasar data Badan Pusat Statistik luas lahan ladang pada Kota  Palembang  tahun  2020  seluas  732  ha  dengan produksi  padi  pada  tahun  2020  adalah  14.304,74  ton (BPS,  2023).  Dengan  data  kelompok  tani  dari  Sistem

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
Informasi Manajemen Penyuluhan Pertanian (simluhtan), di Kota Palembang terdapat sebanyak 342 kelompok tani. Alat dan mesin pertanian (alsintan) memiliki signifikansi yang  sangat  kompleks  dalam  konteks  pertanian  di Indonesia,  alsintan  memberikan  banyak  manfaat termasuk  dalam  peningkatan  hasil  panen,  pengurangan kerugian  panen,  pengendalian  biaya  pertanian,  dan peningkatan  intensitas  penanaman  [2].  Dalam mendukung  produktivitas  petani  pemerintah  memiliki program bantuan alsintan untuk sejumlah petani/kelompok  tani/gabungan  kelompok  tani/UPJA yang  membutuhkan.  Pedoman  penyaluran  bantuan alsintan  tahun  2023  juga  diatur  dalam  kebijakan Kementerian  Perta nian  pada  “Keputusan  Direktur Jenderal  Prasarana  dan  Sarana  Pertanian  Nomor: 11/Kpts/SR.430/B/01/2022”.
Dinas  Pertanian  dan  Ketahanan  Pangan  Kota Palembang, instansi pemerintah kantor dinas tingkat kota sebagai penyalur bantuan alsintan. Alur prosedur bantuan alsintan  pada  Dinas  Pertanian  dan  Ketahanan  Pangan Kota  Palembang  saat  ini  ialah  dengan  kelompok  tani mengajukan  proposal  bantuan  ke  dinas  lalu  dilakukan verifikasi  berkas  oleh  petugas,  jika  berkas  sesuai  maka proposal  akan  diteruskan  ke  pusat  yaitu  Kementerian Pertanian dan menunggu hingga alsintan dapat diambil. Sementara  penilaian  yang  dilakukan  dalam  menilai
kelompok  tani  yang  layak  mendapat  rekomendasi bantuan saat ini masih secara manual sehingga tidak ada data catatan penilaian yang tersimpan, penilaian dilakukan dengan  petugas  yang  langsung  datang  ke  lokasi  saat dilakukannya penyuluhan dan dinilai kesesuaian lapangan dengan  proposal  yang  diajukan  kelompok  tani sebelumnya.  Penilaian  saat  ini  tidak  memiliki  kriteria bobot  dan  nilai  prioritas  khusus  sehingga  akan memungkinkan  penilaian  menghasilkan output bantuan yang kurang tepat sasaran.
Sistem pendukung keputusan merupakan konsep ide sistem  yang  bersifat  mengaitkan  informasi  yang  telah diotomatisasi  dengan  para  pembuat  keputusan  sebagai pengguna  [3].  Satu  dari  metode  yang  terdapat  dalam sistem pendukung keputusan adalah metode Simple Multi Attribute  Rating  Technique (SMART).  SMART  sering diterapkan  karena  kemudahannya  dalam  memenuhi tuntutan  pengambil keputusan dan pendekatannya yang sederhana  dalam  analisis,  transparansi  dan  kejelasan dalam  proses  analisisnya  memberikan  interpretasi  yang menyeluruh  terhadap  masalah  sehingga  para  pengambil keputusan dapat menerima dengan baik [4]. Berdasarkan permasalahan  dan  uraian  sebelumnya,  maka  dibentuk diagram fishbone analisis  permasalahan  dengan  tujuan mengidentifikasi akar penyebab dari masalah yang telah diuraikan, diagram fishbone terdapat pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Fishbone Analisis Permasalahan
Penelitian terkait sebelumnya sudah pernah dilakukan oleh  Anggraini et  al., [5]  penelitian  ini  mengenai  SPK untuk bantuan alsintan kepada kelompok tani di Tanjung Balai  dengan  menggunakan  5  kriteria  yaitu  komunitas, keaktifan, terdaftar di penyuluhan, legalisasi, dan jumlah bantuan  yang  diterima,  dengan  menggunakan  metode penelitian  AHP-MOORA,  AHP  digunakan  berdasar keefektifan  dalam  penyederhanaan  dan  cepat  dalam proses  pengambilan  keputusan,  dan  MOORA  dipilih peneliti  sebab  stabilitas  dalam  mendapat  solusi  pada model  matematika  yang  kompleks,  hasil  dari  penelitian ialah  sistem  dengan  bahasa  program  PHP  dan  MySQL dengan  hasil  sistem  yang  dapat  secara  cepat  dan  tepat membantu pihak instansi dalam memilih kelompok yang berhak mendapat bantuan. Penelitian terkait lainnya juga
dilakukan  oleh  Labolo  di  Kabupaten  Pohuwato, penelitian ini mengenai SPK pemberian bantuan pupuk kepada  kelompok  tani,  peneliti  menggunakan  metode Profile  Matching ,  metode  ini  digunakan  karena  dapat memudahkan menentukan urutan calon kelompok yang berhak menerima bantuan, hasil kesimpulan penelitian ini ialah peneliti menuliskan bahwa metode yang digunakan bersifat  fleksibel  sehingga  mampu  memberikan kontribusi  bantuan  kepada  pihak  pengambil  keputusan untuk  menentukan  penerima  serta  menghasilkan  sistem dengan hasil pengujian White Box Testing serta Basis Path dengan hasil nilai V(G)= 6 CC [6]. Penelitian lainnya oleh Hutagulung et al., dalam penelitian ini membahas sistem untuk  menyeleksi  penerima  bantuan  sosial,  peneliti menggunakan metode SMART dikarenakan
kesederhanaan  dan  fleksibel  dalam  memberikan  hasil keputusan  yang  tepat,  peneliti  menyatakan  dengan penggunaan pendekatan metode SMART dapat diperoleh rincian  yang  komprehensif  mengenai  hasil  perhitungan yang  sangat  sesuai  terkait  dampak  pandemi  Covid-19 pada masyarakat [7]. Penelitian selanjutnya oleh Asnal dan Fransiskus,  penelitian  ini  mengenai  penerapan  metode teori multi  atribut  utility dengan  tujuan  untuk  membuat sistem  untuk  digunakan  dalam  proses  seleksi  dosen dengan kualifikasi terbaik, peneliti menggunakan metode dengan tujuan melakukan perbandingan nilai pengukuran, hasil penelitian ini di dapat bahwa metode yang  digunakan bisa  diimplementasikan  pada  penelitian ini  serta  di  dapat  hasil  dua  calon  dosen  yang  layak  [8]. Penelitian selajutnya oleh Darmowiyono et al., mengenai pemilihan produk obat sariawan berdasarkan konsumen dengan  implementasi  metode  SMART,  peneliti melakukan penelitian dengan observasi serta wawancara dan  penyebaran  kuesioner  dengan  responden  total  375 responden,  hasil  dari  penelitian  ini  adalah  perankingan produk obat sariawan dengan rekomendasi pertama yaitu Alangsari  (A3)  dan  Jesscool  (A2)  sebagai  rekomendasi kedua,  sehingga  peneliti  menyimpulkan  bahwa  metode SMART bisa diterapkan dalam memberikan rekomendasi pemilihan produk obat sariawan berdasarkan konsumen sebagai  analisis  strategi  pemasaran  [9].  Berdasarkan tinjauan  penelitian  sebelumnya,  maka  penelitian  ini memberikan kontribusi dengan menggunakan penerapan metode SMART, yang mana belum diterapkan secara luas dalam  konteks  topik  SPK  pemberian  rekomendasi bantuan alsintan.
2. Metodologi

## A. Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data alternatif,  kriteria,  sub  kriteria,  serta  bobot  nilai.  Data alternatif  yang  digunakan  merupakan  data  sampel perhitungan. Data sampel yang digunakan menggunakan data    proposal  pengajuan  bantuan  alsintan  di  tempat penelitian pada tahun-tahun sebelumnya. Serta data yang di  dapat  melalui  kajian  literatur  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  berupa  alsintan,  sistem  pendukung keputusan, dan metode SMART.

## B. Pengumpulan Data
Metode  yang  digunakan  dalam  pengumpulan  data pada penelitian ini, yaitu:
1. Studi pustaka
Dilakukan  dengan  mencari,  membaca,  dan mempelajari  jurnal serta  buku,  dan  sumber  pustaka  lain yang terkait dengan penelitian ini.
2. Wawancara
Wawancara  dilakukan  secara  langsung  dengan  Sub. Koordinator Alsintan di Dinas Pertanian dan Ketahanan Pangan  Kota  Palembang  pada  bulan  Oktober  2023 dengan  menanyakan  pertanyaan  yang  berkaitan  seperti prosedur  SOP  penyaluran  alsintan,  bagaimana pelaksanaan  yang  sudah  diterapkan,  bagaimana
perhitungan menentukan yang layak mendapat bantuan, dan lainnya yang dapat menunjang penelitian ini.

## C. Alsintan
Alsintan  atau  alat  dan  mesin  pertanian  adalah  alat pertanian sebagai fasilitas bantu guna memudahkan serta membantu  para  petani  dalam  proses  pengelolaan  lahan serta hasil pertanian, kegiatan penanaman oleh kelompok tani membutuhkan banyak tenaga kerja dalam satu waktu untuk  mendapat  penanaman  di  waktu  yang  bersamaan, dengan penerapan alsintan potensi kerugian hasil panen dapat  dikurangi  sehingga  akan  berdampak  terhadap peningkatan  produktivitas  petani,  alsintan  juga  dapat membantu petani untuk menyelesaikan proses pertanian secara  akurat,  tepat  waktu,  mengurangi  kelelahan  kerja, sehingga dapat mengurangi pengeluaran utama yaitu biaya upah  pekerja  [10].  Bantuan  alsintan  yang  diberikan berdasarkan  surat  keputusan  kementerian  pertanian terkait  petunjuk  teknis  penyediaan  dan  penyaluran bantuan  alsintan  tahun  2023  berupa  traktor  roda  2, pompa air, traktor roda 4, cultivator , dan hand sprayer .

## D. Kerangka Penelitian
Kerangka  konseptual  dari  penelitian  yang  akan dijalankan terdapat di Gambar 2.
Gambar 2. Kerangka Penelitian
Kerangka penelitian diuraikan sebagai berikut:
1. Observasi Observasi dilakukan dengan tujuan lebih mendapat pemahaman lebih mendalam mengenai pelaksanaan prosedur  bantuan  saat  ini  yang  berjalan,  observasi dilakukan langsung di tempat penelitian.
2. Identifikasi Masalah Pada tahap identifikasi masalah, bagian ini berkaitan dari  tahapan  awal  yang  bertujuan  memetakan berbagai permasalahan yang ada sehingga di dapat analisis permasalahan.
3. Wawancara Wawancara dilakukan untuk mendapatkan pemahaman  lebih  mendalam  tentang  bantuan alsintan,  wawancara  dilakukan  secara  langsung dengan tanya jawab pertanyaan.
4. Pengambilan Data dan Sampel Pengambilan  data  dan  sampel  dilakukan  untuk mendapat acuan atau gambaran.
5. Proses Perhitungan Proses perhitungan dilakukan setelah di dapat data dan  sampel,  perhitungan  dilakukan  dengan mengikuti tahapan dan rumusan metode yang telah ditentukan.
6. Perancangan/Implementasi Perancangan/implementasi  bagian  dari  hasil  pada penelitian  ini,  dengan  merancang  implementaasi sistem menggunakan web based (berbasis website).
7. Kesimpulan Penarikan  kesimpulan  ialah  merangkum  hasil  dari seluruh proses penelitian ini dengan tujuan melihat hasil  dari  perhitungan  dan  mencakup  intisari  dari penelitian ini.

## E. Metode
Metode pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini ialah metode Sistem Pendukung Keputusan (SPK).  Definisi  dari  SPK  ialah  sistem  yang  membantu pemberian  dukungan  kepada  pimpinan  pada  proses pengambilan  keputusan  melalui  kalkulasi  yang  merujuk pada  kriteria-kriteria  penilaian  yang  telah  ditetapkan, sistem ini hanya sebatas alat perbandingan yang terbatas pada  peranannya  dalam  proses  pengambilan  keputusan, dan tidak dapat dianggap sebagai pengganti peran seorang pengambil keputusan [11].
Metode  pengambilan  keputusan  yang  diterapkan dalam  penelitian  ini  ialah  metode Simple  Multi  Attribute Rating Technique (SMART). Menurut Suryanto dan Safrizal dalam [12]  SMART merupakan salah satu metode SPK multi-kriteria menggunakan pendekatan  bersumber pada prinsip  dasar  yang  mana  setiap  alternatif  terdiri  dari beberapa  kriteria  dengan  nilai-nilai  dan  masing-masing kriteria  mempunyai  bobot  nilai  yang  mengilustrasikan prioritas  atribut  tersebut  dibanding  kriteria  lainnya, pemberian bobot ini bertujuan untuk menilai dan melihat setiap opsi guna mencari opsi yang terunggul.
Berikut  tahapan  penyelesaian  metode  SMART menurut Akhif et al., [3] . 1. Menentukan  kriteria  dan  alternatif  yang  akan digunakan untuk menangani permasalahan pengambilan keputusan.
2. Menetapkan nilai pembobotan untuk setiap kriteria berdasarkan  tingkat  skala  prioritas  nilai  interval  1- 100.
3. Menghitung nilai normalisasi dengan bobot kriteria dengan rumus sebagai berikut.
𝑊𝑗 = 𝑤𝑗 ∑ 𝑘 𝑛=1 𝑤𝑛 (1)
4. Menerapkan nilai parameter pada setiap kriteria, jika data dalam bentuk data kualitatif maka ubah dahulu data menjadi data kuantitatif dengan membuat nilai parameter pada kriteria.
5. Melakukan  perhitungan  nilai  utilitas  dengan menggunakan persamaan sebagai berikut.
Ui(a)I  = 𝐶𝑜𝑢𝑡 – 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥 – 𝐶𝑚𝑖𝑛 (2)
6. Melakukan  perhitungan  nilai  akhir  dengan mengalikan  nilai  utiliti  dengan  bobot  normalisasi, lalu dijumlahkan. Berikut perhitungan nilai akhir.
U(ai) =   ∑ 𝑚 𝑗 = 1𝑤𝑗 ∗ 𝑢𝑗(𝑎𝑖) (3)
7. Terakhir  perankingan  yaitu  dengan  mengurutkan nilai  akhir,  dari  total  nilai  paling  besar  hingga terkecil.  Alternatif  utama  adalah  alternatif  yang memiliki nilai akhir paling tinggi. [3].
Berdasarkan flow diatas maka dibentuk flow diagram untuk metode SMART yang terdapat pada Gambar 3.
Gambar 3 . Flow Metode SMART
F. Data Flow Diagram Data Flow Diagram (DFD) level 1 ialah representasi grafis  mewakili  deskripsi flow /aliran  keseluruhan  data pada sistem [11]. DFD level 1 sistem ini akan dirincikan sebagai berikut:
1. Login Pada  tahapan,  ini user (pengguna)  memasukkan username dan password.
2. Kelola Kriteria Data Kriteria dapat diakses oleh petugas atau admin yang mana berisikan data kriteria, nilai bobot, dan nilai  normalisasi  dan  petugas  dapat  melakukan CRUD data.
3. Kelola Sub Kriteria Pada  proses  ini  masih  berkaitan  dengan  proses  2 kelola  data  kriteria  sebelumnya,  sub  kriteria berisikan nama sub kriteria dan bobot prioritasnya.
4. Kelola Alternatif Pada  bagian  kelola  alternatif  berisikan  data kelompok tani yang mengajukan bantuan.
5. Kelola Penilaian
Penilaian perhitungan dilakukan terhadap alternatif dengan  menilai  berdasarkan  data  kriteria  dan  sub kriteria, penilaian hanya dapat diakses oleh petugas atau admin.
6. Hasil Rekomendasi Proses  terakhir  dari  DFD  Level  1  yaitu  hasil rekomendasi berupa perankingan dari penilaian nilai akhir yang tertinggi, hasil ini juga yang dapat diakses
oleh  kelompok  tani,  hasil  ini  dapat  menjadi pertimbangan  pengambilan  keputusan  untuk memilih  kelayakan  kelompok  tani  yang  mendapat bantuan.
Gambaran  DFD  Level  1  sistem  dapat  di  lihat  di Gambar 4 di bawah ini.
Gambar 4. Data Flow Diagram Level 1

## 3. Hasil dan Pembahasan
Bagian  ini  menjelaskan  hasil  dari  penerapan metode SMART dalam perhitungan.  Adapun sampel data  yang  digunakan  menggunakan  data  acuan  dari proposal pengajuan bantuan pada tahun 2022, sampel data  yang  di  dapat  dirumuskan  pada  Tabel  1.
Kelompok  tani  berdasarkan  pada  petunjuk  panduan bantuan  alsintan  dari  kementerian  pertanian, merupakan kumpulan petani yang dibentuk atas dasar kepentingan serta kesamaan kondisi lingkungan yang telah dikukuhkan oleh instansi/pejabat berwenang.
Tabel 1 Data Sampel Kelompok Tani C01 C02 C03 C04 C05 C06 Kelompok Tani 1 2 Tahun > 15 Orang Sesuai dengan klasifikasi  Aktif Kurang lengkap Belum pernah menerima bantuan Kelompok Tani 2 >5 Tahun  10 Orang Sangat  sesuai  dengan klasifikasi Sangat aktif Lengkap Menerima  bantuan dalam 2 tahun terakhir Kelompok Tani 3 5 tahun 12 Orang Kurang  sesuai  dengan klasifikasi Sangat aktif Sangat lengkap Menerima  bantuan dalam 1 tahun terakhir Kelompok Tani 4 1 Tahun 8 orang Sangat  sesuai  dengan klasifikasi Aktif Sangat lengkap Belum pernah menerima bantuan Kelompok Tani 5 6 Tahun 15 Orang Kurang  sesuai  dengan klasifikasi Aktif Sangat lengkap Menerima  bantuan dalam 1 tahun terakhir
A. Data Alternatif
Data alternatif ialah data kelompok tani, yang dalam perhitungan  ini  menggunakan  5  data  sampel  kelompok tani terdapat di Tabel 2.
Tabel 2 Data Alternatif Kode Alternatif Data Alternatif A01 Kelompok Tani 1 A02 Kelompok Tani 2 A03 Kelompok Tani 3 A04 Kelompok Tani 4 A05 Kelompok Tani 5

## B. Data Kriteria
Data  kriteria  yang  menjadi  bahan  penilaian  pada penelitian didapat dari hasil wawancara dan studi literatur terhadap penelitian yang terkait sebelumnya, terdapat di Tabel 3.
Tabel 3 Data Kriteria Kode   Kriteria C01 Lama terdaftar di simluhtan C02 Jumlah anggota kelompok C03 Kesesuaian permintaan dan kebutuhan C04 Keaktifan C05 Kelengkapan proposal C06 Bantuan yang diterima

## C. Nilai Bobot Kriteria
Selanjutnya  menentukan  bobot  dan  normalisasi. Data nilai bobot kriteria menggunakan indeks nilai 1-100 dan  perhitungan  normalisasi  dilakukan  berdasarkan persamaan (1) yang mana nilai bobot dibagi dengan total
keseluruhan  nilai  bobot  kriteria,  yang  diuraikan  sebagai berikut.
𝐶01 = 70
450 = 0,156
𝐶02 = 80
450 = 0,178
𝐶03 = 65 450 = 0,144
𝐶04 = 70
450 = 0,156 𝐶05 = 80 450 = 0,178
𝐶06 = 85
450 = 0,189
Sehingga diperoleh hasil dalam bentuk tabel pada Tabel 4 nilai bobot kriteria.
Tabel 4 Nilai Bobot Kriteria Kode Bobot Normalisasi C01 70 0,156 C02 80 0,178 C03 65 0,144 C04 70 0,156 C05 80 0,178 C06 85 0,189 Total 450 1

## D. Nilai Parameter Kriteria
Nilai parameter yang akan menjadi ukuran penilaian terdapat di Tabel 5, nilai parameter menggunakan skala 1-
5. Tabel 5 Nilai Parameter Kriteria Kode Kriteria Parameter Nilai C01 Lama terdaftar di simluhtan <2 Tahun 1 2 tahun 2 3 tahun 3 4-5 tahun 4 >5 tahun 5 C02 Jumlah anggota kelompok < 5 Orang 1 6-8 Orang 2 9-12 Orang 3 13-15 Orang 4 >15 Orang 5 C03 Kesesuaian  permintaan  dan kebutuhan Tidak sesuai dengan klasifikasi 1 Kurang sesuai dengan klasifikasi 2 Cukup sesuai dengan klasifikasi 3 Sesuai dengan klasifikasi 4 Sangat sesuai dengan klasifikasi 5 C04 Keaktifan Kurang aktif 1 Jarang aktif 2 Cukup aktif 3 Aktif 4 Sangat aktif 5 C05 Kelengkapan proposal Tidak lengkap 1 Kurang lengkap 2 Cukup lengkap 3 Lengkap 4
Sangat lengkap 5 C06 Bantuan yang diterima Menerima bantuan dalam 1 tahun terakhir 1 Menerima bantuan dalam 2 tahun terakhir 2 Menerima bantuan dalam 3 tahun terakhir 3 Menerima bantuan dalam 4 tahun terakhir 4 Belum pernah menerima bantuan 5

## E. Data Sampel dalam Numerik
Data sampel penilaian dikonversi ke dalam bentuk numerik terdapat pada Tabel 6.
Tabel 6 Data Sampel Numerik Kode C01  C02  C03  C04  C05  C06 A01 2 5 4 4 2 5 A02 5 3 5 5 4 2 A03 4 3 2 5 5 1 A04 1 2 5 4 5 5 A05 5 4 2 4 5 1 CMin 1 2 2 4 2 1 CMax 5 5 5 5 5 5 CMax  - CMin 4 3 3 1 3 4

## F. Penerapan Single Ulti Attribute
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  dengan Single
Utility  Attribute menggunakan  rumus  perhitungan persamaan  (2),  dengan  rincian  perhitungan  sebagai berikut:
a. Alternatif 1 r11 = 2−1 4 = 0,250
r12 = 5−2 3 = 1,000
r13 = 4−2 3 = 0,667
r14 = 4−4 1 = 0,000
r15 = 2−2
3 = 0,000
r16 = 5−1 4 = 1,000
b. Alternatif 2 r11 = 5−1 4 = 1,000
r12 = 3−2 3 = 0,333
r13 = 5−2 3 = 1,000
r14 = 5−4
1 = 1,000
r15 = 4−2 3 = 0,667
r16 = 2−1 4 = 0,250
c. Alternatif 3 r11 = 4−1 4 = 0,750
r12 = 3−2 3 = 0,333
r13 = 2−2 3 = 0,000
r14 = 5−4 1 = 1,000
r15 = 5−2 3 = 1,000
r16 = 1−1
4 = 0,000
d. Alternatif 4
r11 = 1−1 4 = 0,000
r12 = 2−2
3 = 0,000
r13 = 5−2 3 = 1,000
r14 = 4−4 1 = 0,000
r15 = 5−2 3 = 1,000
r16 = 5−1
4 = 1,000
e. Alternatif 5
r11 = 5−1 4 = 1,000
r12 = 4−2 3 = 0,667
r13 = 2−2 3 = 0,000
r14 = 4−4 1 = 0,000
r15 = 5−2 3 = 1,000
r16 = 1−1 4 = 0,000
Didapat hasil dalam bentuk tabel pada Tabel 7.
Tabel 7 Penerapan Single Utility Attribute Kode   C01 C02 C03 C04 C05 C06 A01 0,250   1,000   0,667   0,000   0,000   1,000 A02 1,000   0,333   1,000   1,000   0,667   0,250 A03 0,750   0,333   0,000   1,000   1,000   0,000 A04 0,000   0,000   1,000   0,000   1,000   1,000 A05 1,000   0,667   0,000   0,000   1,000   0,000
G. Perhitungan Nilai Akhir
Perhitungan nilai akhir dengan menggunakan rumus perhitungan  persamaan  (3)  yang  mana  nilai single  utility attribute dibagi  dengan  nilai  normalisasi  kriteria  dengan rincian:
a. Alternatif 1 C01 = 0,250 × 0,156  =  0,039 C02 = 1,000 × 0,178  =  0,178 C03 = 0,667 × 0,144  =  0,096 C04 = 0,000 × 0,156  =  0,000 C05 = 0,000 × 0,178  =  0,000 C06 = 1,000 × 0,189  =  0,189
b. Alternatif 2 C01 = 1,000 × 0,156  =  0,156 C02 = 0,333 × 0,178  =  0,059 C03 = 1,000 × 0,144  =  0,144 C04 = 1,000 × 0,156  =  0,156 C05 = 0,667 × 0,178  =  0,119 C06 = 0,250 × 0,189  =  0,047
c. Alternatif 3 C01 = 0,750 × 0,156  =  0,117 C02 = 0,333 × 0,178  =  0,059
C03 = 0,000 × 0,144  =  0,000 C04 = 1,000 × 0,156  =  0,156 C05 = 1,000 × 0,178  =  0,178 C06 = 0,000 × 0,189  =  0,000
d. Alternatif 4
C01 = 0,000 × 0,156  =  0,000 C02 = 0,000 × 0,178  =  0,000 C03 = 1,000 × 0,144  =  0,144
C04 = 0,000 × 0,156  =  0,000 C05 = 1,000 × 0,178  =  0,178
C06 = 1,000 × 0,189  =  0,189
e. Alternatif 5
C01 = 1,000 × 0,156  =  0,156 C02 = 0,667 × 0,178  =  0,119 C03 = 0,000 × 0,144  =  0,000 C04 = 0,000 × 0,156  =  0,000
C05 = 1,000 × 0,178  =  0,178 C06 = 0,000 × 0,189  =  0,000 Sehingga  didapat  hasil  perhitungan  nilai  akhir dalam bentuk tabel di Tabel 8.
Tabel 8 Perhitungan nilai Akhir Kode C01 C02 C03 C04 C05 C06 Nilai Akhir A01 0,039 0,178 0,096 0,000 0,000 0,189 0,502 A02 0,156 0,059 0,144 0,156 0,119 0,047 0,681 A03 0,117 0,059 0,000 0,156 0,178 0,000 0,509 A04 0,000 0,000 0,144 0,000 0,178 0,189 0,511 A05 0,156 0,119 0,000 0,000 0,178 0,000 0,452

## H. Hasil Perankingan
Hasil nilai akhir berupa perankingan dari total nilai akhir tertinggi dengan rincian sebagai berikut: Alternatif 1 = 0,039 + 0,178 + 0,096 + 0,000 + 0,000 + 0,189 = 0,502 Alternatif 2 = 0,156 + 0,059 + 0,144 + 0,156 + 0,119 + 0,047 = 0,681 Alternatif 3 = 0,117 + 0,059 + 0,000 + 0,156 + 0,178 + 0,000 = 0,509 Alternatif 4 = 0,000 + 0,000 + 0,144 + 0,000 + 0,178 + 0,189 = 0,511 Alternatif 5 = 0,156 + 0,119 + 0,000 + 0,000 + 0,178 + 0,000 = 0,452 Berdasarkan  data  perhitungan,  maka  dimuat  hasil dalam perankingan dengan nilai akhir yang tertinggi, hasil terdapat di Tabel 9.
Tabel 9 Hasil Perankingan Kode  Alternatif Nilai Akhir Ranking A02 Kelompok Tani 2 0,681 1 A04 Kelompok Tani 4 0,511 2 A03 Kelompok Tani 3 0,509 3 A01 Kelompok Tani 1 0,502 4 A05 Kelompok Tani 5 0,452 5

## I. Hasil Implementasi
Hasil  implementasi  sistem  pendukung  keputusan dengan metode SMART dijabarkan sebagai berikut.
1. Tampilan Masuk
Tampilan halaman masuk terdapat pada Gambar 5, pada  tampilan  ini  terdapat  kolom  untuk  menginput username dan password dan memiliki opsi masuk.
Gambar 5. Implementasi Laman Masuk
2. Laman Dashboard
Laman dashboard memiliki  tampilan  yang  meliputi informasi akun pada side bar , dan fitur menu yang terdiri dari  Data  Kelompok  Tani,  Data  Kriteria,  Data
Perhitungan, dan Data Hasil Rekomendasi, terdapat pada Gambar 6.
Gambar 6. Implementasi Laman Dashboard

## 3. Tampilan Data Alternatif
Tampilan  laman  berisi  data  alternatif  yang  mana memiliki fungsi untuk tambah dan hapus kelompok tani, di Gambar 7.
Gambar 7. Implementasi Laman Alternatif

## 4. Laman Data Kriteria
Tampilan  laman  data  kriteria  yang  berisikan  data kriteria  yang  juga  memuat  bobot  dan  normalisasi  yang memiliki  fitur  ubah  dan  hapus  kriteria  serta  tambah kriteria,  untuk  bagian  sub-kriteria  juga  mencakup  nilai prioritas  sub  kriteria,  dapat  di  lihat  pada  Gambar  8 berikut.
Gambar 8. Implementasi Laman Kriteria
Berikut Gambar 9 berupa tampilan laman yang berfungsi  untuk  tambah  data  kriteria  dan  sub,  meliputi kolom  kode  kriteria,  nama  kriteria,  bobot  kriteria,  sub kriteria dan nilai prioritas.
Gambar 9. Implementasi Laman Tambah Kriteria

## 5. Laman Perhitungan
Berikut  tampilan  laman  perhitungan  penilaian  data dimuat di Gambar 10.
Gambar 10. Implementasi Laman Data Penilaian
Tampilan laman untuk pemberian data penilaian perhitungan  terdapat  di  Gambar  11.  Pada  bagian  ini petugas memilih bagian yang sesuai dengan penilaian.
Gambar 11. Implementasi Laman Data Pemberian Penilaian
Jika  sudah  diberikan  nilai  maka  tampilan penilaian akan terisikan, dan pada bagian data dengan nilai parameter akan otomatis di konversikan ke dalam bentuk nilai angka, tampilan penilaian data kelompok tani ada di Gambar 12.
Gambar 12. Implementasi Laman Data Nilai
Untuk bagian penerapan penilaian single  utiliti atribut, nilai yang sudah dikonversikan sebelumnya akan langsung tampil pada tabel dan juga untuk hasil dari nilai akhir, tampilannya terdapat di Gambar 13.
Gambar 13. Implementasi Laman Penerapan Single Utiliti Attribut dan Nilai Akhir

## 6. Tampilan Hasil Perankingan
Pada laman hasil rekomendasi terdapat urutan atau ranking  yang  berdasarkan  dengan  nilai  akhir  yang terbesar, tampilan terdapat di Gambar 14. Tampilan hasil ini juga yang dapat dilihat oleh kelompok tani.

## Gambar 14. Halaman Rekomendasi

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dalam  penentuan pemberian rekomendasi penerima bantuan alat dan mesin pertanian (alsintan) menggunakan algoritma perhitungan Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique (SMART) didapatkan  hasil  perankingan  dengan  data  dari  yang paling  direkomendasikan  yaitu  Kelompok  Tani  2  (A02) dengan skor akhir 0,681, Kelompok Tani 4 (A04) dengan skor akhir 0,511, urutan ketiga Kelompok Tani 3, urutan keempat Kelompok Tani 1, dan urutan kelima Kelompok Tani  5.  Berdasarkan  hasil  maka  dapat  disimpulkan penerapan  atau  penggunaan  metode  SMART  dapat
diimplementasikan  dalam  sistem  pendukung  keputusan pemberian  rekomendasi  bantuan  alsintan  di  Kota Palembang.  Hasil  penelitian  ini  juga  berupa  rancangan sistem pendukung keputusan dengan berbasis website ( web based ).

## 5. Ucapan Terima Kasih
Terima kasih kepada Dinas Pertanian dan Ketahanan Pangan Kota Palembang.

## 6. Daftar Pustaka
[1]  D. Rukmana, E. Indriani, L. Fudjaja, M. Fahmid, and P.  Diansari ,  “Effectiveness  of  management  and utilization of agricultural equipment and machinery assistance (ALSINTAN) by recipient farmer groups in South Sulawesi,” in IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , IOP Publishing Ltd, Jul. 2021. doi: 10.1088/1755-1315/807/3/032081.
[2] Y.  Kansrini  and  Z.  Hasibuan,  “Factors  Affecting Effectiviness  Agricultural  Of  Tools  And  Machines In  Sub-District  Hamparan  Perak,  Deli  Serdang District,  Sumatera  Utara,” International  Journal  of Scientific  &  Technology  Research ,  vol.  8,  p.  5,  2019, [Online]. Available: www.ijstr.org
[3]  M.  Akhif,  S.  Andini,  and  D.  Akhiyar, “Implementation of a Decision Support System for Contract Employee Recruitment Selection using the Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) Method,” Journal  of  Computer  Scine  and  Information Technology ,  pp.  165 – 169,  Jul.  2023,  doi:
10.35134/jcsitech.v9i3.82.
[4]  G.  R.  Pangaribuan,  Y.  Bastian,  and  E.  Irawan,
“Penetapan Metode SMART dalam Merekomendasikan  Jenis  Sapi  Terbaik  untuk Peternakan Sapi Potong,” Prosiding  Seminar Nasional Riset  Information  Science  (SENARIS) ,  vol.  1,  p.  221, Sep. 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.26.
[5] D. Anggraini, A. P. Lubis, and A. Akmal, “Penerapan AHP-Moora  Untuk  Kelompok  Tani  Penerima Bantuan Alsintan,” JUTSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  23 – 30,  Feb.  2022,  doi: 10.33330/jutsi.v2i1.1515.
[6] A.  Y.  Labolo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian Bantuan Pupuk kepada Kelompok Tani Menggunakan  Metode  Profile  Matching,” Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Komputer , vol. 4, no. 1, pp. 84 – 90, 2019.
[7]  B.  T.  Hutagalung,  E.  T.  Siregar,  and  J.  H.  Lubis, “Penerapan Metode SMART dalam Seleksi Penerima Bantuan  Sosial  Warga  Masyarakat  Terdampak COVID- 19,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol.
5, no. 1, p. 170, Jan. 2021, doi:
10.30865/mib.v5i1.2618.
[8] H. Asnal and F. Zoromi, “Penerapan Metode Multi Atribut  Utility  Theory  Dalam  Sistem  Seleksi Penerimaan  Dosen  Di  Stmik-Amik- Riau.,” Rabit :
Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab , vol. 5, no. 1, pp. 44 – 53, Jan. 2020,
doi:
10.36341/rabit.v5i1.1065.
[9]  M. Darmowiyono et al. , “Application of the Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) Method in the selection of thrush medicine products based on consumers,” in Journal of Physics: Conference Series , IOP Publishing Ltd, Feb. 2021. doi: 10.1088/1742- 6596/1783/1/012015.
[10] M.  ULFAH,  “Dampak  Penggunaan  Alat  dan Mesin  Pertanian  terhadap  Biaya  Produksi  Padi  di Desa  Pakatellu  Kecamatan  Kusan  Hilir  Kabupaten Tanah  Bumbu,” JIEP:  Jurnal  Ilmu  Ekonomi  dan
Pembangunan , vol. 1, no. 1, pp. 72 – 81, Sep. 2019, doi:
10.20527/jiep.v1i1.1117.
[11] R. Hardianto, W. Choiriah, and F. Wiza, “Sistem Pendukung Keputusan Universitas Fakultas Terbaik Universitas Lancang Kuning Menggunakan Metode SMART  dan  MOORA,” Rabit :  Jurnal  Teknologi  dan Sistem Informasi Univrab , vol. 6, no. 1, pp. 33 – 40, Jan.
2021, doi: 10.36341/rabit.v6i1.1410.
[12] R.  Fahlepi ,  “Decision  Support  Systems  for Employee Discipline Identification Using the Simple Multi  Attribute  Rating  Technique  (SMART) Method,” Journal of Applied Engineering and Technological Science ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  103 – 112,  Mar.  2020,  doi: https://doi.org/10.37385/jaets.v1i2.67.