## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN PENERIMA BANTUAN LANGSUNG TUNAI DANA DESA MENGGUNAKAN METODE FUZZY AHP (STUDI KASUS: DESA KEDUNG PEDARINGAN)
Muhammad Zakaria Rifqi Azib, Yosep Agus Pranoto, Deddy Rudhistiar Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1818109@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Bantuan  langsung  tunai  dana  desa  merupakan program  pemberian  bantuan  langsung  tunai  bersyarat kepada keluarga, Tujuan adanya bantuan tunai langsung dana desa untuk membantu menekan dampak pandemic covid bagi  warga  yang  kurang  mampu.  Dana  desa  adalah  dana  anggaran  pendapatan  dan  belanja  negara  yang ditransfer  ke  dana  anggaran  pendapatan  dan  belanja  daerah  kabupaten/kota  yang  membiayai  penyelenggaraan negara, pelaksanaan pembangunan, pengembangan masyarakat, dan pemberdayaan sosial. Fuzzy AHP merupakan kombinasi  dari fuzzy dan  AHP  yang  dapat  menyelesaikan  masalah  yang  samar,  pembobotan fuzzy AHP menggunakan skala triangular fuzzy number sehingga mempunyai tiga skala yaitu skala lower, medium dan upper . Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sistem  yang  dapat  membantu  pengambil  keputusan  untuk  mendapat keputusan dari banyak nya data dan dapat menghasilkan  alternatif – alternatif yang terbaik. Pada penelitian ini penulis mengembangkan sistem pendukung keputusan menentukan penerima bantuan langsung tunai dana desa yang  nantinya  dapat  membantu  dan  mempermudah  untuk  pengambilan  keputusan  untuk  mendapat  penerima bantuan langsung tunai dana desa sehingga dapat mencegah adanya kesalahan saat penentuan penerima bantuan. Penulis menggunakan 12 kriteria. Berdasarkan pengujian menggunakan 10 data uji dengan membandingkan hasil manual dengan keluaran sistem menghasilkan 0.324%. Hasil dari pengujian pada sistem didapat bahwa dengan menggunakan metode Fuzzy AHP dapat diketahui urutan penerima yang akan menerima bantuan.
Kata kunci : Bantuan Tunai Langsung Dana Desa, Fuzzy AHP, Sistem Pendukung Keputusan.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  saat  ini  pemerintah  Indonesia  sedang menekan  jumlah  angka  kemiskinan  di  Indonesia. Masalah kemiskinan di Indonesia merupakan masalah yang di  hadapi pemerintah Indonesia dari tahun  –  ke tahun.  Kemiskinan  merupakan  masalah  yang  perlu mendapatkan  penanganan  dan  perlakuan  khusus. Pemerintah  Indonesia  melakukan  beberapa  upaya seperti  membuat  beberapa  program  bantuan  seperti, program  bantuan  PKH,  bantuan  langsung  tunai  dana desa.
Pemerintah  mendukung  pemerintahan  pada tingkat desa untuk memberikan kebijakan – kebijakan untuk  masyarakat  desa  pasaca  pemulihan  pandemic covid . Bantuan langsung tunai dana desa  merupakan program pemberian bantuan  langsung  tunai  bersyarat kepada Keluarga  Tujuan  adanya  bantuan  langsung tunai  dana  desa  untuk  membantu  menekan  dampak pandemic  covid  bagi  warga  yang  kurang  mampu. Dengan  adanya  bantuan  langsung  tunai  dana  desa pemerintah ingin menyelesaikan permasalahan kemiskinan  yang  ada  dimasyarkat.  [1]  Dana  desa adalah dana anggaran pendapatan dan  belanja  negara yang  ditransfer  ke  dana  anggaran  pendapatan  dan belanja  daerah  kabupaten/kota  yang  membiayai penyelenggaraan  negara,  pelaksanaan  pembangunan, pengembangan masyarakat, dan pemberdayaan sosial. Bantuan  langsung  tunai  dana  desa  masuk  dalam peraturan menteri keuangan republik Indonesia nomor 94/PMK.07/2021 tentang pengelolaan dana desa tahun
anggaran 2021 dalam rangka mendukung penanganan pandemi dan imbasnya. Dampak dari covid dirasakan oleh  masyarkat  dikarenakan  adanya  pembatasan  – pembatasan  aktivitas  dan  adanya  peraturan  dari pemerintah. [2]
Di  desa  Kedung  Pedaringan  yang  berada  di kecamatan  Kepanjen,  kabupaten  Malang  dalam menentukan penerima bantuan bantuan langsung tunai dana  desa  masih  dilakukan  secara  manual.  Data keluarga  penerima  bantuan  didapatkan  dari  ketua  rt yang melakukan survey di rt masing – masing dengan kriteria yang ditentukan dari desa. Setelah mendapatkan  data  keluarga  yang  berasal  dari  survey dan petugas melakukan validasi, validasi data tersebut. Dari  data  –  data  tersebut  petugas  melihat  dan mempertimbangkan  data  –  data  yang  didapat  sesuai atau  tidak  dengan  syarat  –  syarat  penerima  bantuan. Setalah menentukan data penerima bantuan perangkat desa  memberikan  undangan  kepada  warga  yang berhak mendapatkan bantuan. Banyak nya data – data yang  digunakan  dan  penentuan  masih  secara  manual sehingga membuat memakan waktu yang cukup lama dan  rawan  salah  untuk  menentukan  layak  atau tidaknya penerima bantuan langsung tunai dana desa.
Penelitian  ini  mengebangkan  sistem  pendukung keputusan  menentukan  penerima  bantuan  langsung tunai  dana  desa  yang  nantinya  dapat  membantu  dan mempermudah  dalam  menentukan  penerima  bantuan langsung  tunai  dana  desa.    Metode  yang  digunakan dalam sistem pendukung keputusan ini adalah metode
Fuzzy  AHP karena  dalam  menentukan  penerima bantuan langsung tunai dana desa mempertimbangkan kondisi  dari  tiap  keluarga,  setiap  keluarga  memiliki kondisi yang berbeda – beda tidak dapat diukur dengan pasti,  oleh  karena  itu  digunakan  metode fuzzy AHP . Penentuan penerima bantuan langsung tunai dana desa nantinya akan dihitung dengan mengubah inputan dari data  penerima  bantuan  dilakukan  pembobotan  nilai yang nantinya akan mengeluarkan output perangkingan  penerima  bantuan  langsung  tunai  dana desa.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Menurut  Yohendri,  dkk  dalam  penelitian  nya yang  berjudul  “Seleksi  Penerima  Bantuan  Sosial Menggunakan  Metode  Fuzzy  AHP”  yang  bertujuan agar  dalam  pemilihan  penerima  bantuan  sosial  dapat lebih tepat  sasaran dan dapat  lebih efektif.  Penelitian ini mendapatkan hasil bahwa metode fuzzy ahp dapat meningkatkan keefektifitasan dalam pemilihan penerima bantuan sosial.[3]
Menurut    Adhina,  dkk  dalam  penelitian  yang berjudul  “Metode  Fuzzy  Ahp  ( Analitycal  Hierarchy Process )  Untuk  Pemilihan  Metode  Pembelajaran Demi  Menunjang  Pembelajaran  Matematika”  yang ditujukan untuk mendapatkan sistem belajar matematika  yang  benar  untuk  kelas  4,  5,  dan  6  SD. Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  dapat  menentukan metode  pembelajaran  matematika  yang  melibatkan banyaknya  kriteria  dan  responden  dengan  melihat bobot  prioritas  dari  masing  –  masing  metode pembelajaran.[4]
Menurut  Achmad,  dkk  dalam  penelitian  yang berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Penerima Beasiswa di Madrasah Menggunakan Fuzzy AHP”  yang  bertujuan  untuk  dapat  memberikan rekomendasi  siapa  saja  yang  berhak  mendapatkan beasiswa di madrasah. Hasil dari penelitian ini adalah menggunakan metode fuzzy AHP mudah memperoleh siswa yang mendapat beasiswa dan lebih mudah untuk menentukan penerima beasiswa. [5]
Menurut  Siti,  dkk  dalam  penelitian  nya  yang berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian Pembiayaan  Murahabah  Dengan  Fuzzy  Analytical Hierarchy  Process”  yang  bertujuan  untuk  dapat membantu  memberikan  penilaian  yang  bersifat subjektif.  Penelitian  ini  mendapatkan  hasil  bahwa sistem  dapat  mempercepat  serta  mempermudah menentukan penerima pembiayaan murahabah. [6]
Menurut  A,  dkk  dalam  penelitian  nya  yang berjudul  “Fuzzy-Analytical  Hierarchy  Process  (F- AHP)  Untuk  Menentukan  Keluarga  Tidak  Mampu Akibat  Covid-19”  yang  bertujuan  untuk  membantu pemerintah  secara  tepat  menyasar  keluarga  miskin yang benar-benar membutuhkan. Hasil dari penetilian ini  didapat  akurasi  97.78%  dari  10  data  yang  diuji dibandingkan dengan 50 data penduduk.[7]
Menurut  Dewan,  dkk  dalam  penelitianya  yang berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan
Guru  Berprestasi  Menggunakan Fuzzy  Analytical Hierarchy  Process (F-AHP)  (Studi  kasus  :  SMA Brawijaya  Smart  School)  ”  yang  bertujuan  untuk membantu  menentukan  guru  yang  berprestasi sehingga dapat membantu meningkatkan kemampuan siswa  dalam  dalam  hal  akademik  maupun  non akademik. Dengan menerapkan fuzzy ahp pada sistem menggunakan  6  kriteria  penelitian  ini  mendapatkan hasil akurasi sebesar 82.057%.[8]

## 2.2. Bantuan Langsung Tunai Dana Desa
Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa  (BTLDD) merupakan program bantuan sosial yang dilaksanakan di Indonesia. Bantuan langsung tunai dana desa dimuat dalam peraturan menteri keuangan republik Indonesia nomor 94/PMK.07/2021. Program ini bertujuan untuk membantu  masyarakat  di  desa  dengan  memberikan bantuan langsung tunai. Bantuan ini diberikan dengan harapan  dapat  meningkatkan  kesejahteraan  dan mengurangi  angka  kemiskinan  di  pedesaan . Sumber dana untuk bantuan tunai  langsung dana desa berasal dari  dana  desa.  Dana  Desa  merupakan  bagian  dari Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Negara  (APBN) yang  khusus  diperuntukkan  bagi  desa  di  Indonesia. Setiap  tahunnya,  pemerintah  menyalurkan  dana  desa dengan  formula  tertentu  yang  mencakup  beberapa faktor  seperti  luas  wilayah,  jumlah  penduduk, kemiskinan, dan lain-lain.

## 2.3. Fuzzy AHP
Logika fuzzy merupakan  penyempurnaan  logika boolean terhadap konsep kebenaran parsial. Sementara logika klasik menyatakan bahwa segala sesuatu dapat dinyatakan  dalam  bentuk  biner  (0  atau  1,  hitam  atau putih,  ya  atau  tidak),  logika fuzzy menggantikan kebenaran  boolean  dengan  tingkat  kebenaran.Logika fuzzy sendiri digunakan untuk menyelesaikan masalah dan  menentukan  nilai  himpunan,  dan  logika fuzzy sering  direpresentasikan dengan nilai  seperti rendah, sedang,  dan  tinggi.[9]  Fungsi  keanggotaan fuzzy disimbolkan dengan menggunakan l, m, u atau bisa di sebut lower,  medium,  upper bilangan  ini  biasanya disebut menggunakan triangular fuzzy number . Fuzzy AHP mampu menutpi kelemahan yang ada pada AHP.
Triangular fuzzy number (TFN) adalah bilangan yang  menghubungkan  nilai  subjektif  orang  yang menggunakan  nilai,  nilai  linguistiknya  sendiri  seperti sedikit,  sedang,  dan  banyak.  Fuzzy  Ahp  mempunyai perbandingan berpasangan yang digambarkan dengan skala proporsional yang dikaitkan dengan nilai sintesis skala  fuzzy.  Pada  skala triangular  fuzzy  number sendiri  mempunyai  symbol  l,  m,  u  dimana  simbol  l merupakan lower yang  mempunyai  nilai  paling rendah, medium merupakan nilai pada skala triangular fuzzy number dan upper merupakan nilai paling besar. Skala triangular fuzzy number metode AHP digunakan untuk  memperkecil  skala  acuan  yaitu  mengaburkan skala  AHP.  Skala triangular  fuzzy  number disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Skala Triangular Fuzzy Number Itensitas Kepentingan Variabel Linguistik Triangular Fuzzy Number(TFN) Reciprocal 1 diagonal Perbandingan Elemen yang sama ( equal ) (1, 1, 1) (1, 1, 1) 1 tidak diagonal (1/2, 1, 3/2) (2/3 ,1 , 2) 3 Elemen yang cukup penting dari yang lainya ( moderately important ) (1, 3/2, 2) (1/2, 2/3, 1) 5 Elemen satu kuat pentingnya dari yang lain ( strongly important ) (3/2, 2, 5/2) (2/5, ½, 2/3) 7 Elemen satu lebih kuat pentingnya dari yang lain ( very strong ) (2, 5/2, 3) (1/3, 2/5, ½ ) 9 Elemen satu mutlak lebih pentingnya dari yang lain ( extremely strong ) (5/2, 3, 7/2) (2/7, 1/3, 2/5)
Langkah – langkah penyelesaian fuzzy ahp :[10] 1. Menyusun hirarki pemecahan masalah dan tentukan matriks perbandingan menggunakan skala triangular fuzzy number . 2.  Perhitungan nilai Fuzzy syntetic extent
Nilai  dari  fuzzy  syntetic  extent  ditunjukkan  pada persamaan 1
𝑆𝑖 = ∑ ∑ 𝑗 𝑔𝑖 𝑚 𝑗−1 [∑ ∑ 𝑀 𝑗 𝑔𝑖 𝑚 𝑗= 𝑛 𝑖=1 ] (1)
Diperoleh persamaan 2
∑ 𝑀 𝑗 𝑔𝑖 𝑚 𝑗−1 (2)
Untuk  mendapatkan  nilai  dari  persamaan  1  maka dilakukan operasi penjumlah pada M ditunjukkan pada persamaan 2
∑ 𝑀 𝑗 𝑔𝑖 𝑚 𝑗−1 =( ∑ 𝑙 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑀 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑈𝑖 𝑛 𝑖=1 )                      (3)
Pada  persamaan  3  L  merupakan  batas  bawah,  M merupakan batas, dan U merupakan batas atas.
[∑ 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑀𝑗 𝑔𝑖 𝑛 𝑖=1 ] -1=1/ ∑ 𝑈, 𝑛 𝑖=1 1/ ∑ 𝑀, 𝑛 𝑖=1 1/ ∑ 𝑙 𝑛 𝑖=1 (4)
3 .  Perhitungan  Nilai  Vektor  (V)  dan  Ordinat Defffuzifikasi  (d’).  Nilai  Vektor  dapat  dihitung menggunakan persamaan 5 :
V(M3 ≥ 𝑀1 )
= sup [min(µM1(x), µM3(y)]=hgt(M1 ∩ 𝑀3 )= µM3(d)]
{ 1, 𝑖𝑓  M3  ≥ 𝑀1) 0, 𝑙1  ≥ 𝑢3 𝑙1−𝑙3 (𝑚3−𝑢3)−(𝑚1−𝑙1) (5)
Dimana  d  merupakan  titik  perpotongan  tertinggi antara µM1 dan µM3.
Derajat kemungkingan bilangan fuzzy lebih besar dari  K  Jika  derajat  kemungkinan  bilangan  fuzzy lebih  besar dari k bilangan  fuzzy Si k  i(=1,2,3…) didefinisikan pada persamaan 6. V(S ≥ 𝑆1, 𝑆2 … 𝐼, 𝑆𝑘 )=minV(S ≥ 𝑆𝑖 ),i=1,2,3..k (6) Nilai ordinat fuzzy diperoleh :
d’(A1)=minV(S ≥ 𝑆𝑘 ),I,k=1,2,3…n,k≠I              (7) Setelah  itu  pembobotan  vector  diterangkan  pada persamaan 8 W’=(d’(A1),d’(A2)……,d’(An))T                      (8) 4. Perhitungan Normalisasi
Normalisasi  pembobotan  bilangan  vector  yang bukan bilangan fuzzy ditunjukkan pada persamaan 9.
W’=(d(A1),d(A2)……,d(An))T                           (9)
3. METODE PENELITIAN
3.1. Kriteria
Berdasarkan  data  yang  diporeleh  dari  desa Kedung  Pedaringan,  diperoleh  data  kriteria  bantuan langsung tunai dana desa ditujukkan tabel 2.
Tabel 2. Kriteria No Kriteria Subkriteria Linguistik 1. Penghasilan 0 - < 450.000 Sangat Rendah 450.000 – 750.000 Rendah 750.000 –  1.050.000 Sedang 1.050.000 – 1.350.000 Tinggi > 1.350.000 Sangat Tinggi 2. Usaha Tutup Usaha Tutup Tidak Tidak 3. Berobat Ke Pelayanan Kesehatan Tidak mempunyai biaya dan tidak mempunyai jaminan kesehatan Tidak Mempunyai biaya dan mempunyai jaminan kesehatan Mampu 4. Barang mudah dijual / digadaikan Tidak Mempunyai Sangat Rendah Mempunyai sepeda motor Rendah Mempunyai emas Sedang Mempunyai alat elektronik (mesin cuci atau kulkas) Tinggi 5. Ibu - Ibu Kepala Keluarga Ibu – ibu kepala keluarga Ibu – ibu kepala keluarga Bukan Bukan 6. Tidak Mempunyai Rendah
No Kriteria Subkriteria Linguistik Keluarga Lain yang dapat membantu 1 – 2 keluarga Sedang > 3 keluarga Tinggi 7. Anggota Keluarga Disabilitas Cacat Fisik Cacat Fisik Cacat mental Cacat Mental Tidak mempunyai Tidak 8. Kondisi rumah Dinding bambu atau kayu murah, tembok tanpa plester Jelek Dinding dengan plester Sedang Dinding dengan granit Bagus Dinding bambu atau kayu murah, tembok tanpa plester Jelek Dinding dengan plester Sedang 9. Jumlah makan dalam satu hari 1 – 2 kali Cukup 3 – 4 kali Sedang > 4 kali Banyak 10. Konsumsi Daging / Susu dalam satu minggu 0 – 1 kali Cukup 2 – 3 kali Sedang > 3 kali Banyak 11. Usia (Lansia Terlantar) > 60 tahun Lansia 46 – 59 tahun Lansia Awal 36 – 45 tahun Dewasa Akhir 26 – 35 tahun Dewasa Awal 17 – 25 tahun Remaja > 60 tahun Lansia 12. Jumlah Kepala Keluarga Dalam Satu Rumah > 3 KK Banyak 2 – 3 KK Sedang 1 – 2 KK Sedikit
Pada tabel 2 ditunjukkan terdapat 12 kriteria yang dipakai  pada  bantuan  langsung  tunai  dana  desa  yaitu kriteria  penghasilan,  usaha  berobat  ke  pelayanan Kesehatan, barang mudah dijual/digadaikan, ibu – ibu kepala keluarga, anggota keluarga disabilitas, kondisi rumah,  jumlah  makan  dalam  satu  hari,  konsumsi daging  /  susu  dalam  satu  minggu,  usia,  dan  jumlah kepala keluarga dalam satu rumah.

## 3.2. Use Case Diagram
Berikut  merupakan use  case  diagaram sistem pendukung  keputusan  penerima  bantuan  langsung tunai dana desa ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1 merupakan tampilan use case diagram sistem  pendukung  keputusan  penerima  bantuan langsung  tunai  dana  desa  terdapat  satu  role  yaitu admin, dimana role admin dapat mengelola data calon penerima bantuan langsung tunai dana desa yang dapat menambah,  mengubah,  menghapus  data  serta  dapat mengubah,  manambah,  menghapus  kriteria  dan  pada hak  akses  operator  dapat  melakukan  penambahan, perubahan  dan  menghapus  data  calon  penerima bantuan.
Gambar 1. Use case diagram

## 3.3. Struktur Menu
Berikut  merupakan  struktur  menu  pada  sistem pendukung  keputusan  bantuan  langsung  tunai  dana desa ditunjukkan pada gambar 2.
Gambar 2. Struktur Menu
Pada  gambar  2  ditunjukkan  struktur  menu  pada sistem  pendukung  keputusan  penerima  bantuan langsung tunai dana desa. Pada sistem terdapat dua hak akses  yaitu  hak  akses  admin  dan  operator.  Pada  hak akses  operator  dapat  mengakses  menu  proses  sistem pendukung  keputusan,  data  kriteria,  data  calon penerima, dan data pengguna. Pada hak akses operator dapat mengakses data calon penerima.

## 3.4. Flowchart Fuzzy AHP
Berikut  merupakan flowchart fuzzy AHP  pada sistem  pendukung  keputusan  penerima  bantuan langsung tunai dana desa ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 3. Flowchart
Pada  gambr  3  merupakan flowchart sistem pendukung keputudsan menentukan penerima bantuan langsung  tunai  dana  desa.  Proses  pertama  yaitu menginputkan kriteria yang digunakan yaitu penghasilan, jumlah kepala keluarga, jumlah tabungan,  tanggungan,  setelah  itu  membuat  matriks perbandingan  kriteria  dan  subkriteria  menggunakan skala fuzzy AHP,  setelah  itu  melakukan  proses konversi  matriks perbandingan kriteria  menggunakan
triangular fuzzy number . Proses selanjutnya melakukan  perhitungan  sintesis fuzzy dimana  nilai sintesis fuzzy digunakan untuk menghitung nilai vector dan mencari nilai  ordinat deffuzifikasi yang selanjutnya  melakukan  normalisasi  bobot  setelah  itu melakukan konsistensi ratio melihat apakah pembobotan telah konsisten jika tidak konsisten maka akan  melakukan  pembobotan  ulang,  jika  konsisten dilanjutkan menghitung bobot akhir alternatif.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Kriteria Berikut  merupakan  halaman  kriteria  yang digunakan pada sistem pendukung keputuan menentukan  penerima  bantuan  langsung  tunai  dana desa, ditujukkan pada gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Halaman Kriteria
Pada  gambar  4  ditunjukkan  halaman  kriteria. Pada  halaman  kriteria  ditampilkan  kriteria  yang digunakan  pada  sistem,  serta  terdapat  menu  untuk menambahkan subkriteria.
4.2. Halaman Subkriteria Berikut merupakan halaman subkriteria yangdigunakan  pada  sistem  pendukung  keputusan penerima  bantuan  langsung  tunai  dana,  ditunjukkan pada gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Halaman Subkriteria
Pada Gambar 5 ditunjukkan tampilan subkriteria. Pada halaman subkriteria dapat menambah, merubah, menghapus  data  subkriteria  pada  masing  –  masing kriteria.

## 4.3. Halaman Perangkingan
Berikut merupakan halaman perangkingan  yang digunakan pada sistem pendukung keputusan
menentukan  penerima  bantuan  langsung  tunai  dana desa, ditunjukkan pada gambar 6.
Gambar 6. Halaman Perangkingan
Pada gambar 6 ditunjukkan halaman perangkingan.  Pada  halaman  perangkingan  terdapat menu pembobotan pada kriteria dan masing – masing subkriteria.

## 4.4. Halaman Pembobotan Antar Kriteria
Berikut merupakan halaman perangkingan  yang digunakan pada sistem pendukung keputusan menentukan  penerima  bantuan  langsung  tunai  dana desa, ditunjukkan pada gambar 7.
Gambar 7. Halaman Pembobotan kriteria
Pada gambar 7 ditunjukkan halaman pembobotan kriteria,  terdapat  matriks  perbanding  yang  dapat memasukkan nilai bobot pada setiap kriteria.

## 4.5. Halaman Pembobotan Subkriteria Penghasilan
Berikut merupakan halaman perangkingan  yang digunakan pada sistem pendukung keputusan menentukan  penerima  bantuan  langsung  tunai  dana desa, ditunjukkan pada gambar 8.
Gambar 8. Halaman Pembobotan Subkriteria Penghasilan
Pada gambar 8 ditunjukkan halaman pembobotan subkriteria  penghasilan,  terdapat  matriks  perbanding yang  dapat  dininputkan  nilai  bobot  pada  masing  – masing perbandingan subkriteria.

## 4.6. Halaman Pembobotan Subkriteria
Mempunyai Keluarga Disabilitas
Berikut merupakan halaman perangkingan  yang digunakan pada sistem pendukung keputusan menentukan  penerima  bantuan  langsung  tunai  dana desa, ditunjukkan pada gambar 9.
Gambar 9. Halaman Hasil Tentang Aplikasi Pada gambar 9 ditunjukkan halaman pembobotan subkriteria  penghasilan,  terdapat  matriks  perbanding yang  dapat  dininputkan  nilai  bobot  pada  masing  – masing perbandingan subkriteria.
4.7. Pengujian Metode Fuzzy AHP Pengujian metode fuzzy AHP dilakukan dengan membandingkan  perhtiungan  manual  dengan  hasil keluaran sistem ditunjukkan pada tanel 3.
Tabel 3. Pengujian Fuzzy AHP No Nama Manual Sistem 1. Sunarsih 0.3630 0.3644 2. Ruminah 0.4707 0.4711 3. Maria Ulfa 0.6015 0.6021 4. Ranu 0.3381 0.3395 5. Edi Kusworo 0.3261 0.3265 6. Jumiati 0.4942 0.4957 7. Hariri 0.2860 0.2882 8. Muliadi 0.3848 0.3862 9. Rudianto Tri Widodo 0.2690 0.270 10. Supani 0.3372 0.3395
Berdasakarn10  data  uji  Setelah  diketahui  nilai total  dari  10  data  uji  maka  di  lakukan  perhitungan akurasi nilai  menghasilkan 0.324%

## 4.8. Pengujian Fungsional
Pengujian  fungsional dilakukan  bertujuan untuk melihat apakah input dan output sudah sesuai harapan apa  tidak.  Pengujian  fungsional  dilakukan  sesuai dengan  fungsionalitas  dari  sistem.  Pengujian  ini dilakukan pada akhir pembuatan sistem apakah sistem dapat berfungsi dengan baik. ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4. Pengujian Fungsional Input Hasil yang diharapkan Hasil Sistem Kesimpulan Username : jhon @mail.com , Password : 11111111 Ke halaman dashboard amin Ke halaman dashboard admin Sesuai Username : operator@mail.com, password : 11111111 Ke halaman dashboard user Ke halaman dashboard user Sesuai Tombol logout Kembali ke halaman login Kembali ke halaman login Sesuai Dashboard Terdapat keterangan masuk halaman admin Terdapat keterangan masuk halaman admin Sesuai Klik menu data calon Tampilan data calon Tampilan data calon Sesuai Klik tombol tambah data calon Tampilan form data calon Tampilan Form data calon Sesuai Klik tombol edit data calon Tampilan form edit data calon Tampilan form edit data calon Sesuai Pilih menu perangkingan Tampil halaman perangkingan Tampil halaman Perangkingan sesuai Pilih mulai proses perangkingan Tampil halaman hasil perangkingan Tampil halaman hasil perangkingan Sesuai

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan implementasi dan pengujian metode maka  dapat  disimpulkan  bahwa,  proses  menentukan penerima  bantuan  tunai  langsung  dana  desa diidentifikasi dengan memasukkan data dari masing – masing  kriteria.  Melalui  data  tersebut  dilakukan perhitungan  fuzzy  AHP  untuk  mendapatkan  nilai bobot dari masing – masing alternatif. Hasil dari nilai tersebut  dilakukan  perangkingan  dari  nilai  terbesar sampai  nilai  terkecil.  Berdasarkan  pengujian  dengan membandingkan  perhitungan  manual  dengan  sistem menghasilkan  0.324%  dan  pengujian  fungsionalitas sesuai  yang  diharapkan.  Saran  yang  dapat  diberikan peniliti  adalah  pengembangan  sistem  adalah  sistem dapat  dikembangkan  lebih  lanjut  dengan  menambah fitur dan dapat dikembangkan menjadi sistem berbasis android.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F.  Unsrat  Jl  Kampus  Bahu  Unsrat  Manado,  R. Paat,  S.  Pangemanan,  and  F.  Singkoh, “Sekretariat:  IMPLEMENTASI  BANTUAN LANGSUNG  TUNAI  DANA  DESA  TAHUN 2020 DI DESA TOKIN BARU KECAMATAN MOTOLING TIMUR
KABUPATEN
MINAHASA SELATAN,” 2021.
[2]  J. Ilmiah, E. & Erudisi, M. Yendra, W. Putri, and M.  Wetsi,  “JIEE:  Dampak  Bantuan  Langsung Tunai  (BLT)  Dana  Desa  Covid-19  Terhadap Perekonomian  Masyarakat,”  vol.  1,  pp.  2021– 2035.
[3]  A.  Zulfan,  M.  Sandi  Rais,  M.  Iqbal,  R.  Elsya Putra, S. Tinggi Ilmu Komputer Muhammadiyah Batam  Jl  Hamka  No,  and  T.  Batu  Aji  Kota Batam,  “Seleksi  Penerima  Bantuan  Sosial Menggunakan Metode Fuzzy AHP,” JUPIKOM , vol.  1,  no.  1,  2022,  [Online].  Available: http://ejurnal.stie- trianandra.ac.id/index.php/jupkomHalamanUTA MAJurnal:http://ejurnal.stie- trianandra.ac.id/index.php
[4]  A. R. Harahap, N. H. M. Simbolon, R. A. Agata, and  S.  Sunarsih,  “Metode  Fuzzy  AHP (Analytical Hierarchy Process) untuk Pemilihan Metode Pembelajaran Demi Menunjang
Pembelajaran  Matematika,” Jurnal  Sains  dan Edukasi Sains , vol. 5, no. 1, pp. 9–17, Feb. 2022, doi: 10.24246/juses.v5i1p9-17.
[5]  A.  Sutrisno,  E.  R.  Setyaningsih,  and  J.  P. Sugiono,
“SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PENERIMA BEASISWA DI MADRASAH
MENGGUNAKAN FUZZY AHP,” 2019.
[6]  S.  Monalisa,  R.  Setiawan,  J.  Sistem  Informasi, and  U.  Suska  Riau,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemberian  Pembiayaan  Murahabah dengan  Fuzzy  Analytic  Hierarchy  Process Decision  Support  System  For  Murabahah Financing  Using  Fuzzy  Analytic  Hierarchy Process,” 2019.
[7]  A. Razak Naufal, D. Astri Nawangnugraeni, M. Zakky  Abdillah,  and  J.  Teknologi  Komputer, “Fuzzy-Analytical  Hierarchy  Process  (F-AHP) untuk  Menentukan  Keluarga  Tidak  Mampu Akibat Covid-19.”
[8]  D. Rizky Bahari, E. Santoso, and S. Adinugroho, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Guru Berprestasi Menggunakan Fuzzy-Analytic Hierarchy Process (F-AHP) (Studi Kasus : SMA Brawijaya  Smart  School),”  2018.  [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[9]  A.  Setiawan,  B.  Yanto,  and  K.  Yasdomi, LOGIKA  FUZZY  Dengan  MATLAB  (Contoh Kasus  Penelitian  Penyakit  Bayi  dengan  Fuzzy Tsukamoto) . [Online].
Available:
http://jayapanguspress.org
[10]  E.  Santoso,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Untuk  penentuan  mustahik  (Penerima  Zakat) Menggunakan  Metode  Fuzzy  AHP  (F-AHP),” 2018. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id