TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 6, November 2021, Hal 396-400 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Penerapan Metode VIKOR Dalam Penentuan Penerimaan Dana Bantuan Rumah Tidak Layak Huni
Hotben Manurung 1 , Irfan Sudahri Damanik 1 , Ilham Syahputra Saragih 2,*
1 Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2 Komputer, Sistem Informasi, AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 hotben34@email.com, 2 IrfanSudahri@stikomtunasbangsa.ac.id, 3,* IlhamSyahputra@stikomtunasbangsa.ac.id
Abstrak− Untuk membantu dan meningkatkan kesejahteraan masyarakat, pemerintah membuat suatu program bantuan RUTILAHU melalui  Dinas  Sosial  Kabupaten  Simalungun.  Program  RUTILAHU  ini  dilakukan  untuk  membantu  masyarakat  miskin  dalam memperbaiki rumah tempat tinggal mereka yang kondisinya benar-benar memprihatinkan. Permasalahan selama ini adalah penilaian masih bersifat subjektif. Hal ini dikhawatirkan menimbulkan ketidak tepatan dalam memilih calon penerima bantuan RUTILAHU. Oleh  Karena  itu  peneliti  membangun  sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan  calon  penerima  bantuan  RUTILAHU menggunakan metode vikor. Kriteria yang digunakan adalah penghasilan, kondisi dinding, kondisi atap, kondisi lantai, kemampuan berobat,  kemampuan  beli  pakaian,  kepemilikan  MCK,  luas  lantai,  sumber  air,  kepemilikan  lahan,  sumber  penerangan,  pekerjaan, jumlah anggota keluarga, dan jumlah tangguangan. Berdasarkan hasil pengujian, sistem yang dibangun dapat membantu pihak Dinas Sosial  Kabupaten  Simalungun  dalam  penentuan  calon penerima  bantuan  RUTILAHU dengan  cepat dan  mudah  dengan  hasil  yang objektif
Kata Kunci: Bantuan; Rumah; Tidak Layak Huni; Metode Vikor
Abstract− The provision of grants is a program given by the government to the less fortunate. A grant program is held to assist the community in the survival of the community, especially in housing issues. The provision of home assistance is done selectively in accordance with the assistance provided. One of the help offered is uninhabitable Home Assistance (RUTILAHU). In this study used the VIKOR method so that the results obtained are expected to assist the government in managing the RUTILAHU Relief Fund to decide the eligible beneficiar  To help and improve community welfare, the government created a RUTILAHU assistance program through the Simalungun District Social Service. The RUTILAHU program is carried out to assist the poor in repairing their hom es, which are in dire condition. Mistakes have been a subjective cost. It is feared that this will lead to inaccuracy in selecting potential recipients of RUTILAHU assistance. Therefore, researchers built a decision support system to determine recipients of RUTILAHU assistance using the vicar method. The criteria used are stage, wall condition, roof condition, floor condition, medical ability, ability to buy clothes, ownership of toilets, floor area, water source, land ownership, source of lighting, occupation, number of family members, and number of members. Based on the test results, the system built can help the Simalungun District Social Service in determining potential recipients of RUTILAHU assistance quickly and easily with objective results.
Keywords : Uninhabitable; House; Assitance; Vikor Method

## 1. PENDAHULUAN
Rumah  sebagai  salah  satu  kebutuhan  dasar  manusia  yang  menjadi  suatu  kebutuhan  yang  harus  diperhatikan.  Hal  ini berkaitan erat dengan kesejahteraan kepala keluarga yang terdapat di lingkungan masyarakat. Kebutuhan terhadap rumah layak  huni  meningkat  sesuai  dengan  peningkatan  jumlah  penduduk  di  Indonesia.  Pemerintah  menyediakan  beberapa bantuan  kepada  masyarakat  yang  kurang  mampu  demi  kelangsungan  hidup,  salah  satu  program  pemerintah  untuk meningkatkan  taraf  hidup  yaitu  pemerintah  memberikan  bantuan  Rumah  Tidak  Layak  Huni  atau  Rutilahu.  Rutilahu merupakan program pemerintah yang berupa bantuan dana untuk perbaikan rumah yang tidak layak huni.
Bantuan  dana  Rutilahu  ini  harus  dapat  tepat  sasaran  kepada  penduduk  tidak  mampu  yang  memenuhi  kriteria- kriteria sebagai syarat penerima bantuan dana Rutilahu, sehingga penduduk tidak mampu penerima bantuan dana Rutilahu dapat  menerima  bantuan  tersebut.  Dalam  pelaksanaannya,  penduduk  yang  menerima  bantuan  rumah  tidak  layak  huni ditentukan oleh Badan Keswadayaan Masyarakat (BKM). Penentuan layak tidaknya seorang penduduk dalam menerima Rutilahu harus memenuhi kriteria yaitu dari kondisi rumah (bangunan) yang meliputi kondisi luas ruangan, kondisi jenis lantai, kondisi jenis atap, kondisi jenis dinding, kondisi sumber penerangan (listrik), kondisi pembuangan akhir (wc), dan kondisi sumber air minum. Akan tetapi BKM dalam hal penetapan penentuan penerima bantuan, ada beberapa kesulitan yang  ditemukan  seperti  banyaknya  data-data  calon  penerima  bantuan  beda  rumah  serta  kriteria-kriteria  yang  harus dipertimbangkan dalam pengolahan datanya[1].
Untuk  itu  penting  sekali  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan[2],  [3].  Sistem  pendukung  keputusan  di implementasikan dalam penyelenggarakan pemberian bantuan dana kepada masyarakat  yang layak. Salah satu  metode yang digunakan untuk  sistem pendukung keputusan adalah metode VIKOR yang mampu menyelesaikan rekomendasi dari kasus multi kriteria dalam penentuan calon penerima bantuan dana rutilahu. Pengembangan  perangkat lunak saat ini sangat pesat, DSS juga memiliki metode yang dapat digunakan untuk membantu manajemen pada bidang yang strategis.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Rancangan Penelitian
Berikut diagram alur model penelitian dapat dilihat pada gambar 1.
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 6, November 2021, Hal 396-400 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Gambar 1. Flowchart Metode Vikor
Pada gambar diatas langkah pertama yang yang dilakukan adalah menginputkan data pengusul dan data kriteria, setelah  itu  data  dikonversi  dalam  bentuk  angka  berdasarkan  kriteria  yang  telah  dikelompokkan,  setalah  itu  maka dinormalisasikan matrik keputusan, setelah proses normalisasi selesai maka proses selanjutnya adalah proses menghitung nilai  utility  measure  dan  regret  measure.  Setelah  nilai  utility  measure  dan  regret  measure  didapatkan,  maka  langkah terkahir adalah menghitung indeks vikor, dimana nilai ini adalah proses terakhir sehingga nantinya akan diketahui pula hasil data pengusul RSRTLH yang akan mendapatkan bantuan[4]–[9].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan metode VIKOR dimana metode VIKOR merupakan metode Multi-Criteria Decision Making (MCDM) yang dapat digunakan untuk menyeleksi lebih dari satu kriteria. Metode VIKOR berfokus dalam perangkingan dengan mengkompromi dari hasil alternatif dan kriteria yang bertentangan.Proses yang dilakukan di dalamVikor adalah menentukan  ranking  dari sampel-sampel yang  ada  dengan  melihat  hasil  dari  nilai-nilai regrets (R)  dari  setiap sampel .Langkah-langkah yang digunakandalamMetode VIKOR adalahsebagaiberikut: 1. Membuat Matriks Keputusan (F)
2. Menentukan Bobot Kriteria (W)
3. Membuat Matriks Normalisasi (N)
4. Normalisasi Bobot (F * )
5. Menghitung Utility Measures (S) dan Regret Measures (R) 6. Menghitung indeks VIKOR (Q)
Pada penelitian ini dipilih lima kriteria alternatif yang akan digunakan sebagai pertimbangan dalam rekomendasi Penerima Dana Bantuan Rumahyaitu Modal Awal, Jumlah Tanggungan, Keuntungan, Status Rumah dan Kondisi Lantai. Tabel kriteria dapat di lihat pada tabel
Tabel 1. Tabel Kriterira Kriteria Keterangan C1 Pekerjaan C2 Penghasilan C3 JumlahTanggungan C4 Status Rumah C5 KondisiLantai
Berdasarkan tabel 1 pada penelitian ini kriteria diberikan nilai bobot berdasarkan jenis kriteria
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 6, November 2021, Hal 396-400 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Tabel 2. Tabel Nilai Bobot Kriteria Keterangan Bobot C1 Pekerjaan 5 C2 Penghasilan 4 C3 JumlahTanggungan 3 C4 Status Rumah 2 C5 KondisiLantai 1
Berdasarkan  tabel  2  pada  penelitian  ini  dipilih  Tiga  belas  alternatif  yang  akan  digunakan  dalam  rekomendasi Penerima Dana Bantuan Rumah
Tabel 3. Tabel Alternatif Alternatif Kode Alternatif Faisal Purnomo A1 Rudi Siregar A2 RidhoPrasetyo A3 RidwanHarahap A4 Hasudungan A5 ParlinNainggolan A6 Ida Lubis A7 JohanesSinaga A8 bayuAji A9 Rukinem A10 Parjo A11 SulastriSitorus A12 Parlindungan Turnip A13
Berdasarkan  tabel  3  pada  penelitian  ini  dipilih  lima  Jenis  penilaian  terhadap  Kriteria  berdasarkan  data  yang ada,yang akan digunakan sebagai pertimbangan dalam rekomendasi Penerima Dana Bantuan Rumah.
Tabel 4. Tabel Penilaian Pekerjaan RANGE VIKOR BOBOT Petani SANGAT BAIK 4 Pedagang BAIK 3 Buruh CUKUP 2 Tabel 5. Tabel Penilaian Penghasilan Range Vikor Bobot < 1.000.000 SANGAT BAIK 4 1.000.000 - 2.500.000 BAIK 3 > 2.500.000 CUKUP 2 Tabel 6. Tabel Jumlah Tanggungan Range Vikor Bobot > 4 org SANGAT BAIK 4 2 org - 4 org BAIK 3 < 2 CUKUP 2 Tabel 7. Tabel Penilaian Status Rumah Range Vikor Bobot Kontrak SANGAT BAIK 4 Pribadi BAIK 3 Numpang CUKUP 2 Tabel 8. Tabel Penilaian Kondisi Lantai Range Vikor Bobot RusakParah SANGAT BAIK 4 RusakRingan BAIK 3 Baik CUKUP 2
Berikut tabel data untuk Usaha Jajanan Makanan.
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 6, November 2021, Hal 396-400 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Tabel 9. Tabel Data Alternatif Kriteria Pekerjaan Penghasilan/ bln (Rp) Jumlahtanggungan (org) Status Rumah KondisiLantai Faisal Purnomo (A1) Petani Rp.2.500.000 2 Kontrak RusakParah Rudi Siregar (A2) BuruhHarian Rp.1.500.000 5 Pribadi RusakParah RidhoPrasetyo (A3) Petani Rp.2.700.000 4 Kontrak RusakParah RidwanHarahap (A4) PedagangBubur Rp.2.000.000 4 Kontrak Baik Hasudungan (A5) PedagangEs Rp.2.000.000 4 Pribadi RusakRingan ParlinNainggolan (A6) BuruhPabrik Rp.3.000.000 4 Kontrak RusakRingan Ida Lubis (A7) BerjualanCendol Rp.1.500.000 4 Pribadi RusakRingan JohanesSinaga (A8) Petani Rp.2.600.000 3 Pribadi RusakParah bayuAji (A9) Petani Rp.2.500.000 5 Pribadi RusakParah Rukinem (A10) BerjualanIkan Rp.3.500.000 4 Kontrak RusakParah Parjo (A11) Petani Rp.2.800.000 5 Kontrak Baik SulastriSitorus (A12) Petani Rp.2.700.000 3 Pribadi RusakParah Parlindungan Turnip (A13)  PedagangKue Rp.2.000.000 3 Kontrak RusakParah
Kemudian Tabel tersebut di konversikan berdasarkan penilaiannya masing-masing.
Tabel 10. Tabel Nilai ALTERNATIF KRITERIA C1  C2  C3  C4  C5 A1 4 2 2 4 4
A2 2 4 4 3 4
A3 4 2 4 4 4
A4 3 2 4 4 2
A5 3 3 4 3 3
A6 4 2 4 4 3
A7 3 4 4 3 3
A8 4 2 3 3 4 A9 4 2 4 3 4
A10 3 2 4 4 4 A11 4 2 4 4 2
A12 4 2 3 3 4 A13 3 3 3 4 4
Langkah terakhir dari hasil Nilai S dan R yang didapat maka dilakukan perhitungan vikor,disini jika nilai alternatif mendapatkan nilai indeks vikor paling terkecil maka nilai itu yang terbaik.
Q A1 = ( 2,5−13,5 2,5−13,5 ) * 0,5 +  ( 1,5−5 1,5−5 ) * (1-0,5) = 0,271428571
Q A2 = ( 13,5−13,5 2,5−13,5 ) * 0,5 +  ( 5−5 1,5−5 ) * (1-0,5) = 0,071428571
Q A3 = ( 10,5−13,5 2,5−13,5 ) * 0,5 +  ( 4−5 1,5−5 ) * (1-0,5) = 0,279
Q A4 = ( 7−13,5 2,5−13,5 ) * 0,5 +  ( 5−5 1,5−5 ) * (1-0,5) = 0,7
Q A5 = ( 11−13,5 2,5−13,5 ) * 0,5 +  ( 5−5 1,5−5 ) * (1-0,5) = 0,2
Q A6 = ( 3−13,5 2,5−13,5 ) * 0,5 +  ( 2,5−5 1,5−5 ) * (1-0,5) = 0,571428571
Q A7 = ( 9−13,5 2,5−13,5 ) * 0,5 +  ( 5−5 1,5−5 ) * (1-0,5)= 0,628571429
Q A8 = ( 6,5−13,5 2,5−13,5 ) * 0,5 +  ( 3−5 1,5−5 ) * (1-0,5) = 0,857142857
Q A9 = ( 2,5−13,5 2,5−13,5 ) * 0,5 +  ( 1,5−5 1,5−5 ) * (1-0,5) = 0,2
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 6, November 2021, Hal 396-400 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Q A10 = ( 7,5−13,5 2,5−13,5 ) * 0,5 +  ( 5−5 1,5−5 ) * (1-0,5) = 0,414285714
Q A11= ( 4−13,5 2,5−13,5 ) * 0,5 +  ( 2,5−5 1,5−5 ) * (1-0,5) = 0,557142857
Q A12 = ( 8,5−13,5 2,5−13,5 ) * 0,5 +  ( 3−5 1,5−5 ) * (1-0,5) = 0,2
Q A13 = ( 8−13,5 2,5−13,5 ) * 0,5 +  ( 5−5 1,5−5 ) * (1-0,5) = 0,714285714
Tabel 11. Tabel Peringkat Indeks Vikor Q1 0,271428571 Q2 0,071428571 Q3 0,7 Q4 0,2 Q5 0,571428571 Q6 0,628571429 Q7 0,857142857 Q8 0,2 Q9 0,414285714 Q10 0,342857143 Q11 0,557142857 Q12 0,2 Q14 0,714285714
Dari  tabel  di  atas  diperoleh  bahwa  alternatif  2  (Rudi  Siregar)  memiliki  indeks  vikor  terkecil  yaitu  0,071428. Sehingga  alternatif  2  (Rudi  Siregar)  merupakan ranking  1  dalam  proses  penyelesaian  metode  vikor,  yang  merupakan penerima bantuan dana rumah tidak layak huni.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dapat  disimpulan  bahwa  penyaluran  bantuan  rumah  tidak  layak  huni  yang  dilakukan  pemerintah terhadap  masyarakat  sering  kali  tidak  tepat  sasaran,  banyak  yang  seharusnya    masyarakat  mendapatkan  bantuan  beda rumah  tidak  memperoleh  bantuan  tersebut  sedangkan  yang  ekonominya  cukup  mendapat    bantuan  rumah  tidak  layak huni. Analisa dan perhitungan menggunakan sistem pengambilan keputusan(SPK)   sangat membantu  proses kepusan dalam penentuan bantuan rumah tidak layak huni

## REFERENCES
[1] A.  K.  VADREAS,  R.  TURAINA,  and  S.  ARDIANSYAH,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Penentuan  (Spk)  Bantuan  Dana Pembangunan Rumah Tidak Layak Huni (Rtlh) Dengan Metode Multi Factor Evoluation Process (Mfep),” J. Teknoif , vol. 6, no. 1, pp. 18–23, 2018.
[2] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[3] E. Turban, J. E. Aronson, and T. Liang, “Decision Support Systems and Intelligent Systems.”
[4] I. Wijaya and Mesran,  “Penerapan Metode AHP dan VIKOR Dalam Pemilihan  Karyawan Berprestasi,” in Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , 2019, pp. 301–309.
[5] Y. J. B. Parrangan et al. , “The Implementation of VIKOR method to Improve the Effectiveness of Sidi learning Graduation,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 3.4 Special Issue 4, 2018.
[6] Mesran, K. Ulfa, D. P. Utomo, and I. R. Nasution, “Penerapan Metode VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje ( Vikor ) Dalam Pengangkatan Guru,” Algoritm. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 265–271, 2020.
[7] A.  Nasution  and  K.  Ulfa,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Pemberian  Asuransi  Jiwa  Untuk  Nelayan  dengan Menggunakan Metode Vikor (Studi Kasus: Dinas Kelautan dan Perikanan Medan),” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 3, p. 220, 2020.
[8] Y. Yusuf and R. Sarita, “Penerapan Metode VIKOR (VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje) Dalam Membeli Smartphone,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 2, no. 2, pp. 130–137, 2021.
[9] A. Siregar, P. Ginting, M. Mesran, and L. T. Sianturi,  “Implementasi Metode Vikor Dalam Pemilihan Supplier Bahan Baku,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, pp. 132–138, 2017.