JURNAL SISFOTENIKA Vol. 13 No. 2, Juli 2023 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v13i2.1385

## Analisis Metode ARAS dan WP Dalam Penentuan Prioritas Masyarakat Miskin Berdasarkan Sosial Ekonomi

## Analysis of Aras and WP in Prioritizing Poor Society Based on Socio-Economy
Masna Wati* 1 , Fairil Anwar 2 , Novianti Puspitasari 3 , Anindita Septiarini 4 , Andi Tejawati 5 1,2,3,4,5 Program Studi Informatika, Universitas Mulawarman, Samarinda e-mail: *masnawati@fkti.unmul.ac.id , 2 fairilanwar9@gmail.com,
3 novia.ftik.unmul@gmail.com, 4 anindita@unmul.ac.id, 5 anditejawati@gmail.com

## Abstrak
Setiap daerah termasuk Kalimantan Timur dihadapkan pada permasalahan kemiskinan yang  harus  ditanggapi  dengan  serius.  Pemerintah  tak  henti  berupaya  mengatasi  masalah kemiskinan  ini  agar  tercipta  kondisi  masyarakat  yang  sejahtera.  Program  bantuan  untuk pengentasan kemiskinan merupakan upaya pemerintah dalam menyelesaikan masalah ini. Sistem Pendukung  Keputusan  dapat  membantu  pemerintah  dalam  membuat  sebuah  keputusan. Pembuatan  sistem  tersebut  dapat  menggunakan  metode  WP atau  ARAS  dengan  bobot  kriteria entropy  sehingga  perlu  dianalisis  metode  yang  paling  tepat  diterapkan.  Kriteria  keputusan berdasarkan  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Kalimantan  Timur  sebanyak  15  kriteria  yaitu pengeluaran per  kapita/bulan,  status  pekerjaan utama,  jaminan  kesehatan,  pernah  rawat inap dalam  1  tahun  terakhir,  pernah  tidak  menyantap  makanan  yang  sehat  dan  bergizi,  status kepemilikan tempat tinggal, luas lantai rumah, bahan utama atap rumah, bahan utama dinding rumah,  bahan  utama  lantai  rumah,  sumber  air  utama  MCK,  ketersediaan  fasilitas  MCK, ketersediaan listrik, bahan bakar utama memasak, kepemilikan harta mobil. Hasil uji sensitivitas kedua  metode  diperoleh  tingkat  sensitivitas  metode  WP  sebesar  0,005379  dan  metode  ARAS sebesar  -0,118622.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  metode  WP  lebih  relevan  untuk  digunakan dalam  mengevaluasi  tingkat  kesejahteraan  masyarakat  di  Kota  Samarinda  daripada  metode ARAS.

## Kata kunci—ARAS, uji sensitivitas, WP

## Abstract
Each region, including East Kalimantan, faces poverty problems that should be taken seriously.  The government  always  tries  to  overcome  it  to  create  a  prosperous  community.  The assistance  program  for  poverty  alleviation  is  the  government's  effort  to  solve  it.  The  decision support system can help the government in making a decision. The system can use the WP or Aras method  with  the  weight  of  entropy  criteria.  It  needs  to  be  analyzed  as  the  most  appropriate method.  Decision  criteria  based on  the Statistics  of  East  Kalimantan  Province,  as many  as  15 criteria: expenditure per capita/month, job status, health insurance, have been hospitalized in the past year, have not eaten healthy and nutritious food, ownership status of residence, floor area House, the material of the house roof, the material of the house wall, the fabric of the house floor, the primary water source of the MCK, the MCK facilities, the availability of electricity, the fuel for cooking, ownership of car property. The two methods' sensitivity test results obtained the level
Masna Wati, Fairil Anwar, Novianti Puspitasari, Anindita Septiarini, Andi Tejawati
of  sensitivity  of  the  WP  method  of  0.005379  and  the  level  method  of  -0.118622.  These  results indicate that the WP method is more relevant to evaluating people's welfare in Samarinda City.

## Keywords—ARAS, sensitivity test, WP
1. PENDAHULUAN
Kalimantan  Timur  adalah  provinsi  dengan  wilayah  yang  luas.  Beberapa  permasalahan yang dihadapi wilayah ini sama dengan yang dihadapi provinsi atau wilayah lainnya di Indonesia. Tingkat pertumbuhan penduduk yang cepat, pengembangan wilayah serta pembangunan sarana dan  prasarana  serta  kemiskinan  telah  mengubah  tampilan  dari  Kalimantan  Timur.  Kemiskinan termasuk salah satu indikator dalam pembangunan berkelanjutan (SDGs). Pada tahun 2018, ibu kota propinsi Kalimantan Timur yaitu kota Samarinda memiliki angka kemiskinan sebesar 4,59% menurun dari tahun sebelumnya yaitu 4,77% [1].
Tingkat kemiskinan tentunya juga dipengaruhi oleh jumlah pengangguran pada periode yang  sama  karena  tingkat  kemiskinan  berkorelasi  positif  dengan  tingkat  pengangguran.  Jika tingkat pengangguran relatif menurun, maka kondisi ini dapat menurunkan tingkat kemiskinan. Jumlah pengangguran di Kota Samarinda pada periode tahun 2005-2014 berfluktuasi dan relatif mengalami penurunan. Namun, kenyataan di lapangan menunjukkan jumlah masyarakat miskin masih banyak [2]. Kemiskinan timbul di suatu wilayah disebabkan berbagai faktor selain jumlah pengangguran,  diantaranya  tingkat  produk  domestik  regional  bruto  (PDRB)  suatu  wilayah, tingkat pendidikan, Angka Harapan Hidup, serta faktor subsidi pemerintah [3]–[5] . Dalam  membangun  Sistem  Pendukung  Keputusan  dibutuhkan  suatu  metode  untuk menganalisis  permasalahan  dan  mengevaluasi  alternatif  keputusan  seperti  metode  Weighted Product  (WP)  dan  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS).  Secara  garis  besar  metode  WP memanfaatkan  operator  total  perkalian  untuk  menautkan  rating  atribut.  Rating  setiap  atribut dipangkatkan oleh bobot kriteria tersebut [6] . Metode ARAS berfungsi sebagai metode pemilihan alternatif  terbaik  didasarkan  pada  sejumlah  atribut. Rangking akhir  alternatif  dibuat  dengan menentukan derajat  utilitas  masing-masing  alternatif [7] .  Dalam  penelitian  ini  metode  WP  dan metode  ARAS  akan  dilakukan  pengujian  tingkat  sensitivitasnya  agar  dapat  diketahui  metode manakah yang paling akurat untuk menentukan kesejahteraan masyarakat.
Penelitian bertujuan menganalisis tingkat kesensitivitasan dari metode WP dan metode ARAS dalam menentukan tingkat kesejahteraan masyarakat. Dari uji sensitivitas kedua metode ini maka akan diketahui metode yang lebih cocok diterapkan dalam masalah ini. Uji sensitivitas untuk membandingkan metode Multi Atributte Decision Making (MADM) dalam mengurutkan prioritas keputusan telah diterapkan pada penelitian [8]–[11] .

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Pelaksanaan Penelitian
Pelaksanaan  penelitian  mengikuti  kerangka  tahapan  berdasarkan  kebutuhan  penelitian. Tahapan  kegiatan  penelitian  ini  dinyatakan  dalam  Gambar  1.  Pada  Gambar.1,  data  yang digunakan adalah data hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) kota Samarinda dari Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  kota  Samarinda.  Dari  perolehan  data  ini  dapat  ditentukan  kriteria dalam  mengevaluasi  alternatif  keputusan.  Kriteria  yang  digunakan  yaitu  indikator  pada  blok SUSENAS tentang kondisi ekonomi dan sosial dasar pada setiap keluarga. Bobot setiap kriteria digali  berdasarkan  tingkat  keterlibatan  kriteria  dalam  penentuan  keluarga  ke  dalam  kelompok masyarakat miskin atau tidak miskin.
Tahap  selanjutnya,  membentuk  matriks  keputusan  yang  merupakan  dataset  keluarga beserta kondisi kriteria masing-masing keluarga. Alternatif keputusan pada matriks keputusan ini kemudian  dievaluasi  menggunakan  metode  ARAS  dan  metode  WP  sehingga  menghasilkan

## Analisis Metode ARAS dan WP Dalam Penentuan Prioritas Masyarakat Miskin Berdasarkan Sosial Ekonomi
pemeringkatan  kondisi  social  ekonomi  keluarga  dari  keluarga  tidak  sejahtera  hingga  keluarga sejahtera.
Gambar 1. Tahapan Analisis Perbandingan Metode ARAS dan WP
Tahap uji sensitivitas dilakukan pada masing-masing hasil pemeringkatan metode ARAS dan  metode  WP.  Hasil  uji  sensitivitas  ini  digunakan  untuk  mengetahui  metode  yang  paling relevan digunakan dalam mengevaluasi kondisi sosial ekonomi masyarakat

## 2.2 Tingkat Kesejahteraan Sosial Ekonomi Masyarakat
Sosial  ekonomi  adalah  kondisi  seseorang  yang  dinilai  dari  jenis  aktivitas  ekonomi, pendidikan  serta  pendapatan  dalam  grup  masyarakat.  Sosial  dan  ekonomi  sering  digunakan sebagai objek pembahasan pada berbagai permasalahan [12]. Pengukuran capaian kesejahteraan masyarakat  melalui  indikator  sosial  dan  ekonomi  dapat  mendekripsikan  kondisi  kesejahteraan masyarakat Kalimantan Timur khususnya Kota Samarinda. Pada dasarnya, dimensi kesejahteraan rakyat sangat luas dan kompleks, sehingga tingkat kesejahteraan dapat dilihat melalui berbagai aspek yang lebih spesifik seperti aspek kependudukan, kesehatan, pendidikan, ketenagakerjaan, konsumsi rumah tangga, dan kemiskinan, serta perumahan [13].

## 2.3 Bobot Entropy untuk Kriteria Keputusan
Metode  Entropy  merupakan  metode  yang  mampu  mendefiniskan  bobot  suatu  data sehingga dapat digunakan dalam merepresentasikan nilai kriteria dalam Decision Matrix (DM). Metode ini bisa mengukur bobot pada data kualitatif maupun kuantitatif. Tahap awal, semua data perlu dinormalisasi pada range antara 0-1, dan range setiap kriteria tidak harus sama [14] . Bobot subkriteria dapat dihitung menggunakan nilai entropy pada persamaan (1).
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) = ∑ −𝑝𝑖 ∗  𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑁 𝐼=1 (1)
Untuk menghitung bobot kriteria menggunakan nilai Gain pada persamaan (2)
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆. 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) −   ∑ |𝑆𝑖| 𝑆 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1 (2)

## 2.4 Metode Weighted Product (WP)
Metode  WP  termasuk  metode  penyelesaian  masalah  Multi  Atributte  Decision  Making
Pengumpulan Data Penentuan Kriteria Keputusan Pembentukan Matriks Keputusan Uji Sensitivitas Hasil Pemeringkatan Penarikan Kesimpulan Hasil Perbandingan Metode ARAS dan WP Analisis Bobot Entropy
Pemeringkatan Alternatif pada Metode ARAS Pemeringkatan Alternatif pada Metode WP

## Masna Wati, Fairil Anwar, Novianti Puspitasari, Anindita Septiarini, Andi Tejawati
(MADM). Metode ini melakukan evaluasi sekumpulan alternatif keputusan melalui pertimbangan terhadap  beberapa  atribut  atau  kriteria.  Setiap  atribut  dipastikan  tidak  saling  bergantung  antar atribut satu dengan lainnya. Metode WP memanfaatkan perkalian dalam menghubungkan rating atribut.  Sebelum  dilakukan  perkalian, Rating setiap  atribut  dipangkatkan  dengan  bobot  yang dimiliki masing-masing atribut. Proses tersebut sama halnya dengan normalisasi [6] . Metode WP dinilai lebih efisien disebabkan metode ini membutuhkan waktu yang lebih singkat  dalam  proses  evaluasi  alternatif  keputusan.  Preferensi  setiap  alternatif  (Ai)  ditentukan melalui persamaan (3) [15].
𝑆 𝑖 =   ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑤 ̅ 𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)
𝑤 ̅ 𝑗 adalah pangkat positif pada atribut keuntungan, dan negatif pada atribut biaya. 𝑊 ̅ 𝑗 merupakan bobot perbaikan dari bobot awal ( 𝑊 𝑗 ) yang direpresentasikan pada persamaan (4).
𝑊 ̅ 𝑗 = 𝑊 𝑗 ∑ 𝑊 𝑗 (4)
Preferensi relatif tiap alternatif diberikan pada persamaan (5).
𝑉𝑖 = 𝑆𝑖 ∑ 𝑆𝑖 (5)
Pemeringkatan  alternatif  keputusan  berdasarkan  nilai 𝑉𝑖 .  Alternatif  terbaik  adalah  alternatif bernilai 𝑉𝑖 tertinggi [16].

## 2.5 Metode Additive Ratio Assessment (ARAS)
Metode  ARAS  merupakan  metode  pengambilan  keputusan  multikriteria  berdasarkan pada pemeringkatan menggunakan derajat utilitas yaitu perbandingan nilai setiap indeks alternatif terhadap  nilai  indeks  alternatif  optimal  [7],  [17].  Langkah-langkah  penerapan  metode  ARAS yaitu:
1. Pembentukan Decision Making Matriks.
2. Ketika nilai optimum kriteria-j (Xoj) belum diketahui maka dilakukan persamaan (6)-(7). Preferensi
𝑋 0𝑗 =   max 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 (6)
Prefeerable
𝑋 0𝑗 = min 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 (7)
3. Melakukan  normalisasi decision  making matriks  untuk  semua  kriteria  menggunakan persamaan (8)-(10).
Untuk kriteria Benefit
𝑋 𝑖𝑗 ∗ = 𝑿 𝒊𝒋 ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=0 (8)
4. Menentukan  Bobot  Matriks  yang  sudah  dinormalisasi  dengan  menggunakan  persaaman sebagai berikut.
𝐷 = [𝑑] 𝑚𝑥𝑛 = 𝑟 𝑖𝑗 . 𝑤𝑗 (9)
5. Menentukan nilai fungsi optimalisasi (SI) dengan persamaan sebagai berikut.
𝑆𝑖 = ∑ 𝑑 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 , (𝑖 = 1,2, … , 𝑚: 𝑗 = 1,2, … , 𝑛 (10)
Dimana Si adalah nilai fungsi optimalisasi alternatif i. Nilai terbesar adalah nilai yang terbaik, dan nilai yang paling sedikit adalah yang terburuk
6. Menentukan peringkat tertinggi dari alternatif dengan menggunakan persamaan (11).
Analisis Metode ARAS dan WP Dalam Penentuan Prioritas Masyarakat Miskin Berdasarkan Sosial Ekonomi
𝐾 𝑖 = 𝑆𝑖 𝑆0 (11)
Derajat utilitas 𝐾 𝑖 digunakan untuk peringkat akhir alternatif. S0 adalah nilai optimum dari 𝑆𝑖 . Derajat utilitas berada dalam interval (0, 1).

## 2.6 Uji Sensitivitas
Uji  sensitivitas  dilakukan  terhadap  dua  metode  penyelesaian  masalah  MADM  yaitu metode  WP  dan  ARAS.  Uji  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  perbedaan  dari  kedua  metode  ini dalam  menyelesaikan  suatu  kasus.  Uji  sensitivitas  bertujuan  untuk  mencari  metode  yang  lebih sensitif  dan  relevan  digunakan  dalam  penyelesaian  masalah  [9],  [18].  Penentuan  derajat sensitivitas ( 𝑠𝑗 ) setiap atribut mengikuti langkah berikut [19]: 1. Menentukan bobot setiap kriteria, wj = 1 (bobot awal), dengan j = 1, 2, ..., jumlah atribut.
2. Mengubah  bobot  suatu  kriteria  pada  range  1  –  2.    Sebagai  contoh,  menaikkan  nilai  bobot kriteria tertentu sebesar 0,1 dan bobot atribut lainnya tetap.
3. Melakukan normalisasi bobot kriteria yang telah diubah sedemikian sehingga Σw = 1.
4. Menerapkan bobot kriteria yang telah diubah ke dalam metode WP dan ARAS.
5. Menghitung persentase  perubahan urutan  prioritas  dengan  cara  membandingkan  banyaknya perubahan urutan prioritas yang terjadi dibandingkan dengan kondisi awal.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum  melakukan  uji  sensitivitas  terhadap  kedua  metode  maka  dilakukan  terlebih dahulu  tahapan  penelitian  yaitu  Pengumpulan  Data,  Penentuan  Kriteria  dan  SubKriteria, Pembuatan Dataset Alternatif, Penentuan Bobot Kriteria, Perhitungan Metode WP dan Metode ARAS, kemudian masuk ke tahap perhitungan Uji Sensitivitas pada metode WP dan ARAS. Data dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  Kalimantan  Timur  yaitu  data  Survei Sosial  Ekonomi  Nasional  (SUSENAS)  Kota  Samarinda  tahun  2019.  Kriteria  yang  digunakan sebanyak 15 kriteria sehingga menghasilkan dataset alternatif keputusan tersajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Alternatif SUSENAS Kota Samarinda 2019 Alternatif C1 C2 … C15 Kategori A1 Tinggi Buruh/Karyawan/Pegawai   …  Tidak Punya   Sejahtera A2 Normal   Buruh/Karyawan/Pegawai   …  Tidak Punya   Sejahtera A3 Rendah   Usaha Sendiri …  Punya Sejahtera ⋱ A714 Rendah   Buruh/Karyawan/Pegawai …  Tidak Punya   Sejahtera
Berdasarkan Tabel 1, lalu dilakukan perhitungan bobot kriteria dengan metode Entropy dan gain sehingga mendapatkan nilai bobot kriteria yang tersaji pada Tabel 2.
Tabel 2. Bobot Kriteria Kriteria Kode Kriteria Tipe Kriteria Bobot Pengeluaran Per Kapita/Bulan C1 Cost 0,012 Status Pekerjaan Utama C2 Benefit 0,007 Jaminan Kesehatan C3 Benefit 0,033 Pernah Rawat Inap dalam 1 tahun terakhir C4 Cost 0,004 Pernah Tidak Menyantap Makanan yang Sehat dan Bergizi C5 Cost 0,004 Status Kepemilikan Rumah C6 Benefit 0,005 Luas Lantai Rumah C7 Benefit 0,004

## Masna Wati, Fairil Anwar, Novianti Puspitasari, Anindita Septiarini, Andi Tejawati
Bahan Utama Atap Rumah C8 Benefit 0,007 Bahan Utama Dinding Rumah C9 Benefit 0,013 Bahan Utama Lantai Rumah C10 Benefit 0,017 Sumber Air Utama MCK C11 Benefit 0,07 Ketersediaan Fasilitas MCK C12 Benefit 0,002 Ketersediaan Listrik C13 Benefit 0,009 Bahan Bakar Utama Memasak C14 Benefit 0,009 Kepemilikan Harta Mobil C15 Benefit 0,016 Dalam  metode  WP,  dilakukan  perhitungan  dataset  dan  menentukan  urutan  prioritas.
Langkah-langkah penerapan metode WP sebagai berikut:
1. Melakukan normalisasi bobot kriteria pada Tabel 2 dengan menggunakan (1)
2. Mencari nilai Wj atau menormalisasikan bobot kriteria dengan mengkalikan 1 untuk W yang bersifat keuntungan dan mengkalikan dengan -1 untuk W yang bersifat biaya.
3. Melakukan  perhitungan  Si  setelah  mendapat  nilai  Wj  maka  akan  dilakukan  perhitungan  Si dengan menggunakan (3).
4. Mencari  nilai  vektor  yang  digunakan  untuk  menentukan  Preferensi  (Vi).  Setelah  mendapat nilai Si maka selanjutnya ditentukan nilai vector (Vi) dengan menggunakan (5) dan hasilnya tersaji pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Si dan Vi Alternatif Si Vi A1 2,950684 0,001948 A2 3,362507 0,00222 ⋮ ⋮ ⋮ A714 2,349118 0,001551
5. Urutan Prioritas
Penentuan  urutan  prioritas  merupakan  tahap  terakhir  dari  metode  WP.  Dalam  melakukan urutan  prioritas  alternatif  dapat  dilihat  dari  besarnya  nilai  Vi  setiap  alternatif.  Nilai  Vi diurutkan  dari  nilai  terbesar  sebagai  alternatif  terbaik.  Hasil  urutan  prioritas  disajikan  pada Tabel 4.
Tabel 4. Urutan Prioritas Metode WP Alternatif Vi Urutan Prioritas A1 0,001948 384 A2 0,00222 195 A3 0,002397 88 A4 0,002164 232 A5 0,002105 466 ⋮ ⋮ ⋮ A714 0,001551 438
Dalam metode ARAS, dilakukan perhitungan perhitungan dataset dan menentukan urutan prioritas.  Penerapan metode ARAS mengikuti langkah berikut:
1. Menentukan matriks decision making dan menentukan nilai optimum kriteria menggunakan persamaan (6) pada kriteria benefit dan persamaan (7) pada kriteria cost .
2. Penormalisasian matriks decision making dengan menggunakan persamaan (8).
3. Pencarian  bobot  matriks  ternormalisasi  melalui  perkalian  matriks  ternormalisasi  terhadap bobot kriteria berdasarkan persamaan (9).
4. Penentuan  nilai  fungsi  optimalisasi  melalui  penjumlahan  nilai  kriteria  setiap  alternatif menggunakan hasil kali matriks terhadap bobot kriteria melalui persamaan (10)

## Analisis Metode ARAS dan WP Dalam Penentuan Prioritas Masyarakat Miskin Berdasarkan Sosial Ekonomi
5. Penentuan  pemeringkatan  dari  setiap  alternatif  melalui  pembagian  nilai  alternatif  terhadap nilai alternatif A0 (nilai optimum kriteria) menggunakan (11).
6. Urutan Prioritas
Urutan Prioritas didapat berdasarkan perhitungan nilai K. Nilai K diurutkan dari nilai tertinggi hingga nilai terendah. Urutan Prioritas nilai total metode ARAS disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Urutan Prioritas Metode ARAS Alternatif Nilai K Urutan Prioritas A1 0,645404 491 A2 0,763003 200 A3 0,843954 93 A4 0,755041 232 A5 0,649251 488 ⁝ ⁝ ⁝ A714 0,578463 588
Uji sensitivitas dijalankan melalui penambahan nilai bobot dari setiap kriteria yang ada. Bobot  ditambahkan  dengan  nilai  0,05  dan  0,1.  Selanjutnya,  masing-masing  perubahan  bobot sebesar  0,05  dan  0,1  diterapkan  dalam  metode  WP  dan  ARAS.  Hasil ranking alternatif  yang dihasilkan  dibandingkan  dengan  urutan ranking kondisi  awal  masing-masing  metode  sehingga terlihat  besar  perubahan  yang  terjadi.  Nilai  preferensi  alternatif  dari  masing-masing  metode sebelum nilai bobot mengalami kenaikan disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Nilai Total Metode WP dan Metode ARAS No Alternatif WP ARAS 1 A1 0,028239 0,645404 2 A2 0,029032 0,763003 3 A3 0,029509 0,843954 4 A4 0,028877 0,755041 ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 714 A714 0,001551 0,578463 MAX 0,030414 1,006032
Hasil  perubahan  bobot  masing-masing  kriteria  untuk  metode  WP  dan  metode  ARAS tersaji pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Uji Sensitivitas No Kriteria WP ARAS 1 C1+(0,05) 0,000017 -0,050906 2 C1+(0,1) 0,000028 -0,046659 3 C2+(0,05) 0,000092 -0,056804 4 C2+(0,1) 0,000187 -0,047093 5 C3+(0,05) 0,000159 0,058023 6 C3+(0,1) 0,000270 0,093750 7 C4+(0,05) 0,000520 -0,012730 8 C4+(0,1) 0,000886 -0,012470 9 C5+(0,05) 0,000676 -0,029123 10 C5+(0,1) 0,001260 -0,056216 11 C6+(0,05) -0,000060 -0,001003 12 C6+(0,1) -0,000103 -0,001720
13 C7+(0,05) 0,000127 -0,001294 14 C7+(0,1) 0,000207 -0,002131 15 C8+(0,05) 0,000065 -0,001298 16 C8+(0,1) 0,000146 -0,002136 17 C9+(0,05) -0,000017 -0,001064 18 C9+(0,1) -0,000030 -0,001809 19 C10+(0,05) 0,000040 -0,001164 20 C10+(0,1) 0,000072 -0,001951 21 C11+(0,05) -0,000087 -0,000955 22 C11+(0,1) -0,000146 -0,001649 23 C12+(0,05) -0,000120 -0,000934 24 C12+(0,1) -0,000190 -0,001617 25 C13+(0,05) -0,000118 -0,000915 26 C13+(0,1) -0,000196 -0,001589 27 C14+(0,05) 0,000051 -0,001089 28 C14+(0,1) 0,000140 0,070892 29 C15+(0,05) 0,000550 -0,001983 30 C15+(0,1) 0,000952 -0,002985 Jumlah 0,005379 -0,118622
Selanjutnya  hasil ranking alternatif  dari  kedua  metode  tersebut  akan  diuji kesensitivitasannya menggunakan uji sensitivitas. Hasil urutan prioritas alternatif melalui metode WP maupun metode ARAS tersaji pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Urutan Prioritas Metode WP dan ARAS Urutan Prioritas Alternatif WP Alternatif ARAS 1 A573 0,002764 A584 1,006032 2 A671 0,002747 A105 0,997988 3 A579 0,002746 A579 0,993019 4 A640 0,002742 A232 0,990678 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 714 A713 0 A431 0,33879
Dalam  uji  sensitivitas  ini  dilakukan  percobaan  sebanyak  2 kali  yaitu  menaikkan  bobot awal dengan nilai 0,05 dan 0,1. Hasil perubahan setelah dilakukan uji sensitivitas terhadap metode WP dan metode ARAS disajikan dalam Tabel 9.
Tabel 9. Persentase Uji Sensitivitas No Metode Total Perubahan 1 WP 0,005379 2 ARAS -0,118622
Dari Tabel 9 dapat dilihat total perubahan antara metode WP dan metode ARAS. Nilai sensitivitas metode WP sebesar 0,005379 sedangkan -0,118622 merupakan nilai sensitivitas dari metode  ARAS.  Jadi,  dapat  dinyatakan  bahwa  metode  WP  lebih  relevan  dalam  menyelesaikan kasus ini dengan total perubahan yang lebih besar daripada metode ARAS.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pelaksanaan tahapan penelitian maka disimpulkan sebagai berikut:
1. Penentuan bobot kriteria di dalam Metode WP dan Metode ARAS untuk menentukan prioritas masyarakat miskin di Kota Samarinda dapat melalui metode Entropy.

## Analisis Metode ARAS dan WP Dalam Penentuan Prioritas Masyarakat Miskin Berdasarkan Sosial Ekonomi
2. Kriteria dalam studi kasus ini sebanyak 15 kriteria dan 714 data keluarga yang diperoleh dari BPS.
3. Kenaikan  bobot  kriteria  untuk  melakukan  uji  sensitivitas  dilakukan  2  kali  setiap  kriteria dengan nilai sebesar 0,05 dan 0,1.
4. Hasil uji sensitivitas menunjukan bahwa Metode WP lebih baik dan relevan untuk diterapkan dalam kasus ini daripada Metode ARAS dengan nilai uji sensitivitas dari Metode WP yaitu 0,005379 sedangkan nilai uji sensitivitas Metode ARAS yaitu -0,118622.

## 5. SARAN
Penelitian selanjutnya perlu membandingkan metode WP dengan metode lainnya seperti metode TOPSIS, SAW, MOORA. Penentuan bobot kriteria perlu dianalisis lebih lanjut dengan menerapkan metode ROC, Rank Sum atau Equal Weight.
DAFTAR PUSTAKA
[1]  Badan Pusat Statistik, “Kota Samarinda Dalam Angka 2019,” Samarinda, 2019.
[2]  D.  A.  Ramdhan,  D.  Setyadi,  dan  A.  Wijaya,  “Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tingkat pengangguran dan kemiskinan di kota samarinda,” Inovasi , vol. 13, no. 1, hlm. 1, 2018, doi: 10.29264/jinv.v13i1.2434.
[3]  S. Suryati dan M. Syukri, “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan Kabupaten dan Kota Provinsi Sulawesi Selatan,” Jurnal Varian , vol. 3, no. 1, hlm. 13–19, 2019.
[4]  S.  E.  Safitri,  N.  Triwahyuningtyas,  dan  S.  Sugianto,  “Analisis  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan Di Provinsi Banten,” Sibatik  Journal:  Jurnal  Ilmiah Bidang Sosial, Ekonomi, Budaya, Teknologi, Dan Pendidikan , vol. 1, no. 4, hlm. 259–274, 2022.
[5]  F.  W.  Nalle,  “Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Tingkat  Kemiskinan  di Kecamatan  Insana  Kabupaten  Timor  Tengah  Utara  (TTU),” Jurnal  Dinamika  Ekonomi Pembangunan , vol. 1, no. 3, hlm. 35–45, 2018.
[6]  N.  Izzah  dan  A.  Ardianik,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier  Obat Menggunakan Metode Weighted Product,” Buana Matematika: Jurnal Ilmiah Matematika dan Pendidikan Matematika , vol. 8, no. 2, hlm. 73–80, 2018.
[7]  T. R. Sitompul dan N. A. Hasibuan, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Tenaga Kerja Untuk  Security  Service  Menggunakan  Metode  Aras,” Jurnal  Media  Informatika Budidarma , vol. 2, no. 1, hlm. 1–9, 2018.
[8]  S. Yunarti dan D. Moeis, “Analisis Metode WP dan SAW melalui Uji Sensitivitas untuk Penentuan  Penerima  Diakonia,” Insect  (Informatics  and  Security):  Jurnal  Teknik Informatika , vol. 8, no. 1, hlm. 48–57, 2022.
[9]  W. Yusnaeni dan R. Ningsih, “Analisa Perbandingan Metode Topsis, Saw Dan Wp Melalui Uji Sensitifitas Untuk Menentukan Pemilihan Supplier,” 2019.
[10]  H. Halimah, D. Kartini, F. Abadi, I. Budiman, dan M. Muliadi, “Uji Sensitivitas Metode Aras Dengan Pendekatan Metode Pembobotan Kriteria Sahnnon Entropy Dan Swara Pada Penyeleksian  Calon  Karyawan,” Jurnal  ELTIKOM:  Jurnal  Teknik  Elektro,  Teknologi Informasi dan Komputer , vol. 4, no. 2, hlm. 96–104, 2020.
[11]  A. Riyadi, S. Andryana, dan W. Winarsih, “Pemilihan Transportasi Bus Antar Kota Antar Provinsi (AKAP) Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW), Weighted Product (WP),  dan  Promethee  Berbasis  Android,” Jurnal  JTIK  (Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi) , vol. 5, no. 3, hlm. 247–256, 2021.
Masna Wati, Fairil Anwar, Novianti Puspitasari, Anindita Septiarini, Andi Tejawati
[12]  E. N. Aini, I. Isnaini, S. Sukamti, dan L. N. Amalia, “Pengaruh tingkat pendidikan terhadap tingkat  kesejahteraan  masyarakat  di  Kelurahan  Kesatrian  Kota  Malang,” Technomedia Journal , vol. 3, no. 1 Agustus, hlm. 58–72, 2018.
[13]  B. P. S. Indonesia, Indikator Kesejahteraan Rakyat Tahun 2018 . 2018.
[14]  M. Wati dan B. Cahyono, “Aplikasi Multi-Criteria Decision Making Penentuan Penerima Bantuan  Sosial  Santunan  Warga  Tidak  Mampu  Menggunakan  PROMETHEE,” Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) , vol. 2, no. 2, hlm. 208–217, 2018.
[15]  M.  A.  Saputera,  A.  Tejawati,  dan  M.  Wati,  “Program  Bantuan  Daerah  Menggunakan Weighted  Product,” Ilmu  Komputer  dan  Teknologi  Informasi ,  vol.  2,  no.  1,  hlm.  76–80, 2017.
[16]  M.  Wati,  A.  Maulana,  dan  J.  A.  Widians,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Tumbuhan Berkhasiat Obat Menggunakan Metode AnalyticalHierarchy Process-Weighted Product,” ILKOM  Jurnal  Ilmiah ,  vol.  12,  no.  3,  hlm.  219–227,  2020,  doi: http://dx.doi.org/10.33096/ilkom.v12i3.671.219-227.
[17]  R. Fachrizal, “Implementasi ARAS ( Additive Ratio Assessment ) Dalam Pemilihan Kasir Terbaik Studi Kasus Outlet Cardinal Strore Plaza Medan Fair,” hlm. 501–510, 2019.
[18]  G. W. Setiawan, J. Wahyudi, dan A. Sudarsono, “Analisis Perbandingan Metode SAW dan Metode  Topsis  melalui  Pendekatan  Uji  Sensitivitas  Penilaian  Kinerja  Pegawai  (  Studi Kasus : Dinas Perhubungan Bengkulu Tengah ),” vol. 6, no. 2, hlm. 1–2, 2021.
[19]  E.  Budiman,  U.  Hairah,  M.  Wati,  dan  Haviluddin,  “Sensitivity  analysis  of  data normalization techniques in social assistance program decision making for online learning,” Advances  in  Science,  Technology  and  Engineering  Systems ,  vol.  6,  no.  1,  2021,  doi: 10.25046/aj060106.