63 63
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN BANTUAN PROGRAM SEMBAKO MENGGUNAKAN METODE
SMART (SIMPLE MULTI ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE) (STUDI KASUS : DINAS SOSIAL KOTA BINJAI)
Nur Aprilia Rahayu1), Budi Serasi Ginting2), Magdalena Simanjuntak3)
Program Studi Sistem Informasi STMIK Kaputama
Jl. Veteran No. 4A - 9A, Tangsi, Binjai, Kota Binjai, Sumatera Utara 20714 Email: [email protected], [email protected],
ABSTRACT
With the existence of policies provided by the government, especially in the field of Empowerment and Social Security in terms of providing basic food assistance programs for the underprivileged, it is necessary to determine who is eligible to receive this assistance.
This assistance is given to underprivileged people to help meet their needs to improve their welfare. To help determine the selection of basic food assistance programs that receive the assistance, a Decision Support System (SPK) is needed. The method used in this research is the Simple Attribute Rating Technique (SMART) method. This method is a method that is often used to select several problems in the form of ranking. This method was chosen because the computation system is simple and easy to understand. From the results of the calculations that have been done, the ranking results with the highest value are Zuraida (A5) with a value of 0.8 and a percentage of the final value of 16.41% which is very suitable to receive non- cash assistance.
Keywords : Groceries, SMART, SPK.
ABSTRAK
Dengan adanya kebijakan yang diberikan pemerintah, terutama dibidang Pemberdayaan dan Jaminan Sosial dalam hal pemberian bantuan program sembako untuk masyarakat kurang mampu, untuk itu diperlukan kriteria-kriteria dalam menentukan siapa yang layak menerima bantuan tersebut. Bantuan ini diberikan kepada masyarakat kurang mampu guna membantu dalam memenuhi kebutuhan untuk meningkatkan kesejahteraan mereka. Untuk membantu penentuan dalam penyeleksian bantuan program sembako yang menerima bantuan tersebut maka dibutuhkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode Simple Attribute Rating Technique (SMART). Metode ini merupakan metode yang cukup sering digunakan untuk menyeleksi beberapa masalah berupa perangkingan, metode ini dipilih karena sistem komputasinya sederhana dan mudah dimengerti. Dari hasil perhitungan yang telah dilakukan, diperoleh hasil perangkingan dengan nilai tertinggi yaitu Zuraida (A5) dengan nilai 0,8 dan persentase nilai akhir 16,41% yang sangat layak menerima bantuan non tunai.
Kata Kunci : Sembako, SMART, SPK.
64 64 1. PENDAHULUAN
Dinas Sosial Kota Binjai merupakan pihak yang bertugas untuk kebijakan penyelenggaraan teknis di bidang sosial dan merupakan pihak yang di tunjuk oleh kementerian sosial untuk penyeleksian dan penyaluran bantuan sosial pangan di Kota Binjai.
Dalam kasus ini, seleksi penerimaan yang dimaksud masih dilakukan dengan cara pengambilan sumber data KPM Bansos Pangan. Sumber data KPM Bansos Pangan adalah data terpadu program penanganan fakir miskin (DT-PPFM) yang merupakan hasil pemutakhiran Basis Data Terpadu tahun 2015. KPM yang menerima bantuan dalam penyeleksian ini harus terdaftar dalam data BDT. Data BDT merupakan basis data yang mendata nama dan alamat 40%
penduduk termiskin di Kabupaten/Kota tersebut. Dan KPM penerima bantuan program sembako terdidri dari KPM PKH dan KPM Non-PKH.
Tahap penyeleksian dilakukan oleh Dinas Sosial yang bertugas, perangkat desa RT/RW, pendamping program sembako dan E-Warong dengan melakukan edukasi dan sosialisasi kepada penerima bantuan tersebut.
Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS), Garis Kemiskinan Makanan (GKM) memiliki kontribusi besar terhadap pembentukan Garis Kemiskinan (GK). Selain itu, stabilitas harga sembako mempengaruhi penurunan angka kemiskinan. Adanya program Sembako akan mengurangi beban pengeluaran keluarga miskin dalam hal makanan, sehingga dapat memastikan sebagian kebutuhan dasar masyarakat miskin terpenuhi. Di sisi lain, pengembangan jenis bahan pangan yang didapatkan dari program ini akan mampu meningkatkan nutrisi/gizi masyarakat, terutama anak-anak sejak dini sehingga akan memiliki pengaruh terhadap penurunan stunting
Dalam pelaksanaan program Sembako tersebut, kerap kali di hadapkan pada berbagai masalah, khususnya terkait tidak tepat waktu penerimaan, salah sasaran atau pendataan penerima bantuan yang asal- asalan dan jumlah bantuan yang diberikan secara merata sehingga tidak lagi mengenal miskin dan kaya karena semua diberi bantuan, adanya biaya-biaya tambahan dalam penerimaan bantuan, hingga penunjukan agen penyalur yang tidak jelas dan lain sebagainya. Sehingga diperlukan adanya suatu sistem yang dapat membantu Dinas Sosial yang merupakan pihak yang bertugas untuk menyeleksi masyarakat tidak mampu yang akan menerima bantuan tersebut.
2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan / Decision Support System (DSS) merupakan sistem informasi yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data.Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semi-struktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tidak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat.
DSS biasanya dibangun untuk mendukung solusi atas suatu masalah atau untuk mengevaluasi suatu peluang.
Menurut Kusrini (2007,h.16)DSS
tidak dimaksudkan untuk
mengotomatisasikan pengambilan keputusan, tetapi memberi perangkat interaktif yang memungkinkan pengambilan keputusan untuk melakukan berbagai analisis menggunakan model- model yang tersedia.
2.2 Pengertian Seleksi
Seleksi adalah serangkaian langkah kegiatan yang digunakan untuk memutuskan apakah calon penerima diterima atau tidak.Tahap seleksi merupakan tahap yang sangat penting dalam pemilihan calon/kandidat.
65 65 Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia
Seleksi adalah pemilihan untuk mendapatkan yang terbaik. Atau dalam arti lain seleksi merupakan metode dan prosedur yang dipakai oleh bagian personalia (kantor pemerintah, perusahaan, dan sebagainya) waktu memilih orang untuk mengisi lowongan pekerjaan
2.3 Pengertian Program Sembako ProgramSembako adalah program bantuan sosial pangan yang mulai dilaksanakan pada tahun 2020 untuk mengurangi beban pengeluaran keluarga miskin dan rentan dalam memenuhi kebutuhan pangannya.
Menurut Pedoman Umum Program Sembako (2020) Program Sembako merupakan pengembangan dari program Bantuan Pangan Nontunai (BPNT) sebagai program transformasi bantuan pangan untuk memastikan program menjadi lebih tepat sasaran, tepat jumlah, tepat waktu, tepat harga, tepat kualitas, dan tepat administrasi. Seperti halnya program BPNT, program Sembako diharapkan dapat memberikan pilihan kepada penerima manfaat dalam memilih jenis, kualitas, harga dan tempat membeli bahan pangan.
Program Sembako dilaksanakan di seluruh wilayah Indonesia, termasuk juga wilayah yang memiliki keterbatasan dari sisi infrastruktur nontunai, sinyal telekomunikasi dan akses geografis, dengan memberlakukan mekanisme khusus untuk wilayah-wilayah dengan kendala akses tersebut.
2.4 Pengertian Metode SMART
Secara umum Metode Simple Multi Attribute Rating Tehnique (SMART) merupakan sutau model pengambilan keputusan yang komperensif dengan memperhitungkan hal-hal bersifat kualitatif dan kuantitatif.
Menurut Kustiyahningsih, dkk (2010, h.11), SMART merupakan metode dalam pengambilan keputusan
multiatribut.Teknik pengambilan keputusan multiatribut ini digunakan untuk mendukung pembuat keputusan dalam memilih beberapa alternatif.Setiap pembuat keputusan harus memiliki sebuah alternatif yang sesuai dengan tujuan yang dirumuskan.Setiap alternatif terdiri dari sekumpulan atribut dan setiap atribut mempunyai nilai-nilai.Nilai ini dirata-rata dengan skala tertentu.
2.5 Langkah-Langkah Metode SMART Langkah – langkah penyelesaian metode SMART secara umum adalah sebagai berikut:
1. Menentukan masalah.
2. Menentukan kriteria yang akan digunakan.
3. Menentukan alternatif yang akan digunakan.
4. Memberikan bobot pada setiap kriteria pada setiap alternatif.
5. Hitunglah nilai normalisasi pada setiap kriteria di setiap alternatif.
𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 = 𝑤𝑖𝑗
∑𝑤𝑖𝑗 Dimana :
Wij = Bobot kriteria pada baris i kolom ke j
6. Hitung nilai utility untuk setiap kriteria masing-masing.
Kriteria Biaya(cost criteria) 𝑢𝑗(𝑎𝑖) = (C𝑚𝑎𝑥 − C𝑜𝑢𝑡)
(C𝑚𝑎𝑥 − C𝑚𝑖𝑛) Kriteria Keuntungan (benefit criteria)
𝑢𝑗(𝑎𝑖) = (C𝑜𝑢𝑡 − C𝑚𝑖𝑛) (C𝑚𝑎𝑥 − C𝑚𝑖𝑛) Dimana
ui(ai) : nilai utility kriteria ke-1 untuk kriteria ke-i
Cmax : nilai kriteria maksimal Cmin : nilai kriteria minimal Cout i : nilai kriteria ke-i
7. Hitung Nilai Akhir pada setiap alternatif.
66 66
𝑢(𝑎
𝑖) = ∑
𝑚𝐽=1𝑤
𝑗𝑢
𝑖(𝑎
𝑖)
Dimana :
Wj = nilai pembobotan kriteria ke-j dan ke kriteria
U(ai) = nilai utiity kriteria ke-i untuk kriteria ke-i
8. Lakukan perangkingan berdasarakan nilai utilities.
9. Pilih alternatif dengan nilai utilities terbesar.
∑
𝑚𝐽=1𝑤
𝑗𝑢
𝑖(𝑎
𝑖) …
dimana wj adalah nilai pembobotan kriteria ke-j dari k kriteria dan ui adalah nilai utility alternatif i pada kriteria j.Jika suatu alternatif yang akan dipilih, maka pilih alternatif dengan nilai utilitis terbesar.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Data Pendukung Penelitian
Untuk mendukung penelitian yang penulis lakukan, maka penulis menggunakan beberapa data penerima bantuan yang akan diolah dalam penelitian ini, data tersebut adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Tabel Data Penerima Bantuan Untuk Pendukung Penelitian No Jumla
h Pengh asilan
Juml ah Tang gung an
Kepem ilikan Rumah
Peke rjaan
Luas Bang unan Rum
ah
A1 Rp.700.
00
2 Milik Sendiri
Buruh 50 m2 A2 Rp.100
0.000 1
Milik Sendiri
Pedag
ang 48 m2 A3
Rp.100 0.000 3
Sewa/
Ngontra k
Pedag
ang 45 m2 A4
Rp.150 0.000 1
Sewa/
Ngontra k
Pedag ang
100 m2
A5 Tidak
Berpen ghasila
n 0
Sewa/
Ngontra k
Tidak Beker
ja 48 m2
A6 Rp.100
0.000 1
Bebas Sewa
Pedag
ang 50 m2
A7 Tidak
Berpen ghasila
n 0
Sewa/
Ngontra k
Tidak Beker
ja 50 m2
A8
Rp.200 0.000 2
Sewa/
Ngontra k
Karya wan Swast
a 35 m2
A9 Rp.800.
0000 1
Milik Sendiri
Pedag
ang 40 m2
A1
0 Rp.700.
000 2
Sewa/
Ngontra
k Buruh 48 m2
3.2 Penerapan Metode SMART 1. Menentukan Kriteria Keputusan
Berikut ini adalah kriteria yang digunakan dalam menetukan pestisda yang tepat guna untuk membasmi hama pada tanaman kelapa sawit:
Tabel 2. Tabel Kriteria Keputusan
N o
Kode Kriteri a
Kriteria Jenis keterangan
1 C1 Jumlah Penghasilan
Benefi t
Kriteria yang menilai berapa jumlah penghasila n rumah tangga calon penerima bantuan 2 C2 Jumlah
Tanggunga n
Benefi t
Kriteria yang menilai banyaknya jumlah tanggungan dari calon penerima bnatuan
67 67 3 C3 Kepemilika
n Rumah
Benefi t
Kriteria yang menilai jenis kepemilika n rumah terhadap rumah tangga calon penerima bantuan 4 C4 Pekerjaan Benefi
t
Kriteria yang menilai pekerjaan dari calon penerima bantuan yang akan diseleksi
5 C5 Luas
Bangunan Rumah
Benefi t
Kriteria yang menilai luas bangunan rumah terhadap calon penerima bantuan dalam satuan m2 2. Menetukan Bobot Kriteria
Tabel 3. Tabel Bobot Kriteria Kriteria
(C)
Nama Kriteria
Bobot Kriteria C1 Jumlah Penghasilan 30
C2 Jumlah
Tanggungan
20 C3 Kepemilikan
Rumah
25
C4 Pekerjaan 10
C5 Luas Bangunan Rumah
15
Jumlah 100
3. Menentukan Parameter dan Bobot Parameter Setiap Kriteria
Tabel 4.Tabel Parameter dan Bobot Parameter Setiap Kriteria
Nama Kriteria Sub Kriteria Nilai Sub Kriteria Jumlah
Penghasilan
> 10 juta 20 5-<10 juta 40 1-<5 juta 60
<1 juta 80 Jumlah
Tanggungan
1 atau tidak punya tanggungan
20
2 anak 40
3 anak 60
4 anak atau lebih 80 Kepemilikan
Runah
Milik Sendiri 20 Bebas
Sewa/Lainnya
40 Kontrak/Sewa 60 Tidak Memiliki
Tempat Tinggal
80 Pekerjaan Karyawan
Swasta
20
Pedagang 40
Buruh Harian Lepas
60 Tidak Bekerja/
Lainnya
80
Luas Bangunan
Rumah
> 200 m2 20 100 m2 - < 200
m2
40 10 m2 - < 100
m2
60
< 10 m2 80
4. Normalisasi Bobot Kriteria Keputusan Tabel 5. Tabel Normalisasi Bobot
Kriteria Keputusan
Kriteria (C)
Nama Kriteria
Bobot Kriteria
(wj)
Normalisasi wj/(∑_wj)
C1 Jumlah
Penghasilan
30 30/100 = 0,3
C2 Jumlah
Tanggungan
20 20/100 = 0,2 C3 Kepemilikan
Rumah
25 25/100 = 0,25 C4 Pekerjaan 10 10/100 =
0,1
C5 Luas
Bangunan Rumah
15 15/100 = 0,15
1. Transformasi Data Alternatif Tabel 6. Tabel Transformasi Alternatif Data Penerima Bantuan
Nama Alter
natif
Jumla h Peng hasila n
Jumla h Tang gunga
n
Kepe milik an Ruma
h
Pekerjaa n
Luas Bangu nan Ruma
h
DIA 80 40 20 60 60
68 68 NA
PERT WI YUS LAIN
I 60 20 20 40 60
KASI
ANI 60 60 60 40 60
ERVI
NA 60 20 60 40 40
ZUR AID
A 80 20 60 80 60
FADI LLA
H 60 20 40 40 60
SUL AST
RI 80 20 60 80 60
ASN
AH 60 40 60 20 60
ENNI SUNI
TA 60 20 20 40 60
WAN
TI 60 40 60 60 60
2. Proses Menetukan Nilai Utility
Menentukan nilai utility ini tergantung dari sifat masing-masing kriteria.
Kriteria Biaya(cost criteria)
Kriteria yang bersifat “lebih diinginkan nilai yang lebih kecil”
𝑢𝑗(𝑎𝑖) = (C𝑚𝑎𝑥 − C𝑜𝑢𝑡) (C𝑚𝑎𝑥 − C𝑚𝑖𝑛)
• Kriteria Keuntungan (benefit criteria)
Kriteria yang bersifat “lebih diinginkan nilai yang lebih besar”,
𝑢𝑗(𝑎𝑖) = (C𝑜𝑢𝑡 − C𝑚𝑖𝑛) (C𝑚𝑎𝑥 − C𝑚𝑖𝑛)
• Kriteria Jumlah
Penghasilan (C1)
Cmax(Jumlah Penghasilan) = {80,60,60,60,80,60,80,60,6 0,60} = 80
Cmin(Jumlah Penghasilan) = {80,60,60,60,80,60,80,60,6 0,60}= 60
UJumlah Penghasilan(a1) = (C𝑜𝑢𝑡−C𝑚𝑖𝑛)
(C𝑚𝑎𝑥−C𝑚𝑖𝑛)=(80−60)
(80−60)= 1
UJumlah Penghasilan (a2)
=
(C𝑜𝑢𝑡−C𝑚𝑖𝑛)
(C𝑚𝑎𝑥−C𝑚𝑖𝑛) =(60−60)
(80−60)= 0 UJumlah Penghasilan (a3) =
(C𝑜𝑢𝑡−C𝑚𝑖𝑛)
(C𝑚𝑎𝑥−C𝑚𝑖𝑛) =(60−60)
(80−60)= 0 UJumlah Penghasilan (a4)
=
(C𝑜𝑢𝑡−C𝑚𝑖𝑛)
(C𝑚𝑎𝑥−C𝑚𝑖𝑛) =(60−60)
(80−60)= 0 UJumlah Penghasilan (a5)
=(C𝑜𝑢𝑡−C𝑚𝑖𝑛)
(C𝑚𝑎𝑥−C𝑚𝑖𝑛)=(80−60)
(80−60)= 1 UJumlah Penghasilan (a6)
=(C𝑜𝑢𝑡−C𝑚𝑖𝑛)
(C𝑚𝑎𝑥−C𝑚𝑖𝑛) =(60−60)
(80−60)= 0 UJumlah Penghasilan (a7)
=
(C𝑜𝑢𝑡−C𝑚𝑖𝑛)
(C𝑚𝑎𝑥−C𝑚𝑖𝑛)=(80−60)
(80−60)= 1 UJumlah Penghasilan (a8)
=
(C𝑜𝑢𝑡−C𝑚𝑖𝑛)
(C𝑚𝑎𝑥−C𝑚𝑖𝑛) =(60−60)
(80−60)= 0 UJumlah Penghasilan (a9)
=
(C𝑜𝑢𝑡−C𝑚𝑖𝑛)
(C𝑚𝑎𝑥−C𝑚𝑖𝑛) =(60−60)
(80−60)= 0 UJumlah Penghasilan (a10)
=
(C𝑜𝑢𝑡−C𝑚𝑖𝑛)
(C𝑚𝑎𝑥−C𝑚𝑖𝑛) =(60−60)
(80−60)= 0 Setelah seluruh data dihitung nilai utility nya maka didapat hasil:
Tabel 7. Tabel Hasil Perhitungan Nilai Utility
Ko de Alt ern atif
C1 C2 C3 C4 C5
A1 1 0,5 0 0,67 1
A2 0 0 0 0,33 1
A3 0 1 1 0,33 1
A4 0 0 1 0,33 0
A5 1 0 1 1 1
A6 0 0 0,5 0,33 1
A7 1 0 1 1 1
A8 0 0,5 1 0 1
A9 0 0 0 0,33 1
A1
0 0 0,5 1 0,67 1
3. Proses Menentukan Nilai Akhir Keputusan
69 69 Setelah mendapatkan nilai utility,
selanjutnya mencari nilai akhir keputusan dengan persamaan:
𝑢(𝑎𝑖) = ∑𝑚𝑗=1𝑤𝑗 ∗ 𝑢𝑗(𝑎𝑖),
Perhitungan nilai akhir adalah sebagai berikut :
Bobot setiap kriteria : C1 = 0,3 C2 = 0,2 C3 = 0,25 C4 = 0,1 C5 = 0,15 1. DIANA PERTIWI (A1)
C1 = 1 × 0,3 = 0,3 C2 = 0,5 × 0,2 = 0,1 C3 = 0 × 0,25 = 0 C4 = 0,67 × 0,1 = 0,07 C5 = 1 × 0,15 = 0,15
A1 = 0,3 + 0,1 + 0 + 0,07 + 0,15
= 0,62
Setelah seluruh data dihitung nilai akhir nyanya maka didapat hasil:
Tabel 8. Tabel Hasil Perhitungan Nilai Akhir
Keputusan
Nama Altern atif
Ko de Alt ern atif
Kri teri a (C)
Nilai Krite
ria
Bobo t Nor malis
asi
Nilai Akhi
r
DIAN A PERTI
WI
A1
C1 1 0,3
0,62 C2 0,5 0,2
C3 0 0,25
C4 0,67 0,1
C5 1 0,15
YUSL AINI A2
C1 0 0,3
0,18
C2 0 0,2
C3 0 0,25
C4 0,33 0,1
C5 1 0,15
KASIA
NI A3
C1 0 0,3
0,63
C2 1 0,2
C3 1 0,25
C4 0,33 0,1
C5 1 0,15
ERVIN
A A4 C1 0 0,3 0,28
C2 0 0,2
C3 1 0,25
C4 0,33 0,1
C5 0 0,15
ZURAI
DA A5
C1 1 0,3
0,8
C2 0 0,2
C3 1 0,25
C4 1 0,1
C5 1 0,15
FADIL LAH A6
C1 0 0,3
0,31
C2 0 0,2
C3 0,5 0,25 C4 0,33 0,1
C5 1 0,15
SULAS TRI A7
C1 1 0,3
0,8
C2 0 0,2
C3 1 0,25
C4 1 0,1
C5 1 0,15
ASNA
H A8
C1 0 0,3
0,5 C2 0,5 0,2
C3 1 0,25
C4 0 0,1
C5 1 0,15
ENNI SUNIT A
A9
C1 0 0,3
0,18
C2 0 0,2
C3 0 0,25
C4 0,33 0,1
C5 1 0,15
WANT
I A10
C1 0 0,3
0,57 C2 0,5 0,2
C3 1 0,25
C4 0,67 0,1
C5 1 0,15
4. Perankingan Nilai Akhir Keputusan Hasil dari perhitungan nilai akhir kemudian diurutkan dari nilai yang terbesar hingga yang terkecil,
Tabel 9. Tabel Perangkingan Nilai Akhir
Alternati f
Nama Alternatif
Alternati f
Rangkin g
A5 ZURAIDA 0,8
I
70 70
A7 SULASTRI 0,8
II
A3 KASIANI 0,63
III
A1 DIANA
PERTIWI
0,62
IV
A10 WANTI 0,57
V
A8 ASNAH 0,5
VI
A6 FADILLA
H
0,31
VII
A4 ERVINA 0,28
VIII
A2 YUSLAINI 0,18
IX
A9 ENNI
SUNITA
0,18
X
Setelah melakukan penerapan terhadap metode SMART dengan data calon penerima bantuan sebagai pendukung, dengan hasil akhir sebagai berikut :
Tabel 10. Data Akhir Setelah Penerapan Metode SMART
Alternatif
Nilai Akhir Keputusa
n
Presenta se Keputus
an
Pering kat ZURAIDA
(A5)
0,8 16,41%
1 SULASTRI
(A7)
0,8 16,41%
2 KASIANI
(A3)
0,63 12,99%
3 DIANA
PERTIWI (A1)
0,62 12,65%
4 WANTI
(A10)
0,57 11,62%
5 ASNAH
(A8)
0,5 10,26%
6 FADILLAH
(A6)
0,31 6,32%
7 ERVINA
(A4)
0,28 5,81%
8 YUSLAINI
(A2)
0,18 3,76%
9 ENNI
SUNITA (A9)
0,18 3,76%
10
3.3 Perancangan Flowchart
Adapun proses Sistem
PendukungSeleksi Penerimaan Bantuan Program Sembako Metode SMART
(Simple Multi Attribute Ratting Technique) yang dibuat adalah sebagai berikut:
Keterangan :
1. Pertama siapkan data yang akan di input.
2. Kemudian Login menggunakan ID dan password.
3. Jika Id dan password benar maka Login berhasil, namun jika gagal akan kembali untuk memasukkan ID dan password.
4. Kemudian Input data kriteria calon penerima bantuan dan bobot kriteria nya.
5. Kemudian dilakukan proses normalisasi bobot kriteria.
6. Inputkan sub kriteria dan nilai sub kriteria tersebut.
7. Inputkan alternatif yang telah dipilih.
8. Kemudian Inputkan nilai setiap alternatifnya.
9. Selanjutnya dilakukan proses perhitungan metode SMART.
10. Setelah itu akan tampil halaman Output hasil perhitungan Metode SMART.
71 71 11. Kemudian dilakukan Proses
perangkingan.
12. Kemudian akan tampil report akhir yang berisi data nama penerima bantuan yang akan di utamakan sebagai penerima bantuan.
3.4 Rancangan Actifity Diagram
Diagram Aktivity Diagram (Activity Diagram) adalah diagram yang menggambarkan aktivitas sistem dan bukan apa yang dilakukan aktor.
Keterangan:
Actifity Diagram di atas menjelaskan tentang kegiatan antara user dan system namun digram tersebut memfokuskan kepada aktifitas yang dilakukan oleh sistem. Ketika admin memulai untuk menjalankan program, dan program akan menyediakan menu login terlebih dahulu kepada admin yang berisikan ID admin dan password yang harus diisi admin sebelum masuk ke menu utama. Ketika ID admin dan password telah di isi maka program akan memproses apakah sesuai atau tidak. Jika ID dan password yang diisi sesuai maka admin harus menekan tombol “ok” dan program akan menuju ke menu utama. Jika admin memiliki tombol “cancel” maka program akan menghapus ID admin dan password yang telah diisi dan admin harus
memulainya dari awal lagi. Namun jika tidak sesuai maka program akan memberikan peringatan kepada admin.
Pada menu utama, admin akan dihadapkan oleh beberapa submenu diantaranya adalah submenu alternatif, proses SMART dan keluar.
3.5 Pembahasan
Tampilan dari sistem sistem pendukung keputusan seleksi penerimaan bantuan program sembako menggunakan metode SMART (Simple Multi Attribute Ratting Technique) yang telah dibangun dengan bahasa pemerograman PHP dengan basis dataMySQL adalah sebagai berikut:
1. Tampilan Halaman Login Sistem
2. Tampilan Halaman Utama Sistem
72 72 3. Tampilan Halaman Pengguna Sistem
Tombol “Tambah Pegawai” digunakan untuk menambahkan pegawai pada sistem dan akan menampilkan form pegawai, form ini juga digunakan untuk megedit data pegawai sebagai berikut:
4. Tampilan Halaman User Pengguna Sistem
5.
Tampilan Halaman Kriteria KeputusanDan berikut tampilan form kriteria yang digunakan untuk mengedit dan menambah kriteria pada sistem:
6. Tampilan Halaman Parameter Kriteria Keputusan
7. Tampilan Halaman Data Penerima Bantuan
Dan berikut tampilan form data calon penerima bantuan:
8. Tampilan Halaman Proses Keputusan Metode SMART
73 73 9. Tampilan Halaman Report Keputusan
Metode SMART
4. KESIMPULAN
Setelah melakukan pembahasan dan penguraian pada bab-bab sebelumnya, maka penulis memberikan beberapa kesimpulan, yaitu:
1. Kriteria yang tepat untuk sistem pendukung keputusan yang tepat dalam menentukan calon penerima bantuan program sembako di Dinas Sosial Kota Binjai adalah Jumlah Penghasilan, Jumlah Tanggungan,Kepemilikan
Rumah,Pekerjaan dan Luas Bangunan Rumah.
2. Pengujian terhadap metode SMART (Simple Multi Attribut Rating Technique) untuk sistem pendukung keputusan dalam seleksi penerima bantuan program sembako memanfaatkan 10 data alternatif sebagai analisa, dan berhasil menetapkan A5 dengan total hasil akhir 0,8.
3. Hasil uji coba terhadap sistem yang telah dibangun dengan bahasa pemrograman PHP dengan basis data MySQL telah berhasil menentukan calon penerima yang tepat, dengan A5 sebagai data calon penerima yang tepat dipilih dari hasil proses metode SMART pada sistem.
5. SARAN
Berdasarkan kesimpulan diatas penulis menguraikan beberapa saran yang diharapkan dapat menjadi masukkan bagi kemajuan sistem pendukung keputusan yang akan datang,antara lainsebagai berikut:
1. Untuk masa yang akan datang diharapkan kriteria yang digunakan dapat ditambah dan disesuaikan dengan kebutuhan tujuan sistem.
2. Pada penelitian dengan topik yang sama, perlu mencoba metode penelitian lain dalam mendukung sistem pendukung keputusan,
3. Pada penelitian selanjutnya juga diharapkan sistem pendukung keputusan seleksi calon penerima bantuan program sembako dapat dikembangkan lagi agar lebih efesien dan lebih efektif untuk pengambilan keputusan dalam pemilihan calon penerima bantuan program sembako.
DAFTAR PUSTAKA
[1]. Abdul Khair, 2009. Dasar Perancangan Dan implementase Database. Edisi Pertama, Penerbit Informatika, Bandung.
74 74 [2]. Hendri, 2007. Unified Modeling
Language. Edisi Pertama, Penerbit ANDI, Yogyakarta
[3]. Hernita P dkk, 2013. Adobe Dreamweaver CS6. Edisi Pertama, Penerbit Wahana Komputer, Semarang
[4]. Herti Yani, Beny, Deswita Muji Harti, 2019. Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Beras Sejahtera (Rastra) Pada Kelurahan Tanjung Pinang Jambi, JURNAL ILMIAH MEDIA SISFO, Vol. 13 No. 2.
[5]. Indra Yatini B, 2010.
Flowchart,Algoritma dan Pemprograman Menggunakan Bahasa C++ Builder. Edisi Pertama, Penerbit Graha Ilmu, Yoyakarta
[6]. Kusrini, M.Kom, 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Edisi Pertama, Penerbit Andi, Yogyakarta.
[7]. Ridwan Sanjaya,S.Kom, 2006.
Rekayasa Grafis dengan Menggunakan PHP. Edisi Pertama, Penerbit ANDI, Yogyakarta.
[8]. Sundari Retno Andaniyang, 2019.
Penerapan Metode SMART Dalam Pengambilan Keputusan Penerima Beasiswa Yayasan AMIK Tunas Bangsa, JURNAL SISTEM dan SISTEM INFORMASI, Vol. 7 No.
3.
[9]. Suryanto, Muhammad Safrizal, 2015. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Teladan dengan Menggunakan Metode SMART (Simple Mult Attribute Rating Technique), Jurnal CoreIT, Vol. 1 No. 2.
[10]. Tata Sutabri, S.Kom., MM, 2004.
Analisa Sistem Informasi. Edisi
Pertama, Penerbit ANDI, Yogyakarta
[11]. Tim Pengendali Pelaksanaan Penyaluran Bantuan Sosial Sembako, 2020. Pedoman Umum Program Sembako, Cetakan Pertama, Penerbit Tim Pengendali Pelaksanaan Penyaluran Bantuan Sosial Sembako, Jakarta.
