## SMATIKA : STIKI Informatika Jurnal
Vol. 12, No. 1, Juni 2022, pp.123~134 ISSN: 2087-0256, e-ISSN: 2580-6939

## Implementasi Metode
Profile Matching Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Penerima Bantuan Langsung Tunai Di Desa Pondo Kec. Lembor Nusa Tenggara Timur
Implementation of the Profile Matching Method in the Decision Support System for the Selection of Direct Cash Assistance Recipients in Pondo Village, Kec. Lembor East Nusa Tenggara
Emiliana Indra Rati 1 Rini Agustina 2*
1 Sistem Informasi, Universitas PGRI Kanjuruhan Malang, Indonesia 2 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas PGRI Kanjuruhan, Malang
1 indrarati1998@gmail.com, 2 riniagustina@unikama.ac.id
*Penulis Korespondensi:
Rini Agustina riniagustina@unikama.ac.id Riwayat Artikel: Diterima : 25 Mei 2022 Direview : 13 Juni 2022 Disetujui : 25 Juni 2022 Terbit : 30 Juni 2022

## Abstrak
Program bantuan langsung tunai (BLT) oleh pemerintah ditujukan untuk memberikan upaya konkrit pemulihan perekonomian masyarakat kurang mampu. Kenyataannya, beberapa permasalahan teknis lapangan menyebabkan terjadinya kekeliuran penentuan sasaran BLT. Di desa Pondo, terjadi proses penentuan sasaran yang kurang akurat disebabkan: (1) ikatan hubungan kekeluargaan antara aparat desa dengan masyarakat; (2) tidak memiliki standar kriteria yang jelas untuk menentukan penerima bantuan. Penelitian ini bertujuan untuk mendorong adanya upaya membangun sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat menyelesaikan permasalahan yang sedang terjadi dengan mengimplementasikan metode profile matching untuk menentukan penerima bantuan langsung tunai berdasarkan ranking sehingga terjadi keakuratan data calon penerima BLT. Metode penelitian yang digunakan adalah metode waterfall, analisis data menggunakan langkah perhitungan metode profil matching. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun telah membantu proses perhitungan penilaian untuk pemilihan penerima BLT dengan rata-rata UAT sebesar 99.5%. Hal ini menunjukkan bahwa metode profile matching yang digunakan telah sesuai dengan rancangan yang telah dibuat. Dapat disimpulkan bahwa, penggunaan metode profil matching sangat efektif dalam menentukan sasaran calon penerima BLT. Penelitian ini dapat menjadi acuan bagi pemerintah desa agar menggunakan sistem pendukung keputusan yang telah dibangun sehingga sasaran utama program BLT sesuai dengan ketentuan yang telah ditetapkan.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Profile Matching, Bantuan Langsung Tunai.

## Abstrak
The direct cash assistance program (DCA) by the government is intended to provide concrete efforts to recover the economy of the underprivileged. In fact, several technical problems in the field led to confusion in the determination of BLT targets. In Pondo village, there was an inaccurate targeting process due to: (1) kinship ties between village officials and the community; (2) does not have a clear standard of criteria to determine beneficiaries. This study aims to encourage efforts to build a decision support system that can solve current problems by implementing the profile matching method to determine recipients of direct cash assistance based on ranking so that data accuracy for DCA Program recipients occurs. The research method used is the waterfall method, data analysis uses the calculation steps of the profile matching method. The results showed that the system that was built had helped the process of calculating the assessment for the selection of DCA Program
recipients with an average UAT of 99.5%. This shows that the profile matching method used is in accordance with the design that has been made. It can be concluded that the use of profile matching method is very effective in determining the target of DCA Program recipients. This research can be a reference for the village government to use the decision support system that has been built so that the main target of the DCA Program is in accordance with the provisions that have been set. Keywords: Decision Support System, Profile Matching, Cash Direct Assistance

## 1. Pendahuluan
Beberapa tahun terakhir ini, pemerintah sangat gencar mencanagkan program-program strategis yang bertujuan untuk membantu masyarakat keluar dari belenggu kemiskinan. Pada tahun 2020 melalui PMK 40/2020 pemerintah telah mengucurkan dana dalam jumlah yang besar dalam program Bantuan Langsung Tunai (BLT). Program BLT dimaksudkan untuk meringkankan beban keluarga-keluarga yang kurang mampu dalam menghadapi tekanan perekonomian akibat pandemi covid 19. Menjalankan program BLT ini, pemerintah memberikan wewenang sepenuhnya kepada aparatur desa untuk mengelolah dan menggunakan dana desa sebaik-baiknya sebagai langkah strategis dalam menanggulangi permasalahan kemiskinan masyarakat di desa sehingga diperoleh kualitas hidup yang lebih baik [1].
Harapan akan perubahan kualitas hidup masyarakat desa yang lebih baik melalui program BLT, tentu akan terwujud apabila dalam pengelolaannya dijalankan dengan baik dan tepat pada sasaran utama yang telah ditentukan. Hal ini dipertegas oleh [2] yang mengikhtiarkan bahwa kebijakan- kebijakan penting pemerintah harus dikaji, dikelolah dan dijalankan dengan dengan sebaik-baiknya agar dapat memberikan pengaruh positif pada sasaran utama kebijakan. Inilah kondisi ideal yang juga diharapkan atas dicanangkannya program BLT melalui pemerintah desa. Dalam perjalanannya, hambatan dan permasalahan tentu menjadi hal yang lumrah ditemukan. Salah satunya adalah proses seleksi yang dilakukan oleh aparat Desa Pondo yang masih terbilang kurang efektif dan efisien. Hal ini disebabkan karena proses survei serta pendataan Kartu Keluarga (KK) dilaksanakan dengan cara manual dalam buku tulis yang menyebabkan terjadinya kesalahan saat pemrosesan data. Di desa Pondo, proses penetapan kriteria calon peneriman BLT hanya berdasarkan hasil survei yang dilakukan aparat desa serta masih terikat pada status hubungan kekeluargaan sehingga menimbulkan penilaian yang bersifat subjektif yang tidak berdasarkan skala prioritas kebutuhan masyarakat desa.
Permasalahan-permasalahan ini pada dasarnya telah diantisipasi oleh pemerintah dengan menggerakan para pendamping kebijakan desa. Namun nyatanya, permasalahan seperti ini masih ditemukan sehingga dalam pelaksanaannya program pemberian BLT dinilai sangat perlu untuk menerapkan inovasi-inovasi baru. Salah satu solusi yang relevan adalah melalui penerapan metode profile matching . Menurut [3], [4], [5], metode profile matching merupakan mekanisme pengambilan keputusan dalam kebijakan yang ditinjau dari kecocokan kriteria dan kualifikasi yang telah ditetapkan. Pernyataan tersebut telah mendukung salah satu konsep profil matching yang dikemukakan oleh [6] yang menjelaskan bahwa metode profil matching sangat cocok membantu setiap orang dalam menemukan kesesuaian penting dalam kriteria-kriteria tertentu, sehingga diperoleh hasil pengukuran dan keputusan yang akurat.
Menurut [7] metode profile matching mengikhtiarkan bahwa sistem dapat mengelola kriteria, subkriteria, gap dan bobot kriteria, serta waktu periode perhitungan yang terlacak dan akurat. Ini mendorong kinerja yang lebih fleksibel dalam penggunaan kriteria sehingga memungkinkan sistem menghasilkan informasi yang akurat. Dalam penelitian ini, metode profil matching digunakan untuk menemukan kriteria penerima BLT yang sesuai sebagai calon penerima BLT di desa Pondo.
Tujuan penelitian ini adalah untuk menerapkan metode profile matching dalam sistem pendukung keputusan untuk memilih secara langsung penerima BLT. Pemilihan metode ini dinilai sangat tepat karena kriteria-kriteria penerima bantuan yang telah ditentukan dalam program BLT dapat dijadikan aspek khusus untuk menentukan calon penerima bantuan. Kriterian ini kemudian
menjadi langkah dasar dalam perhitungan selanjutnya. Selain itu, metode profile matching juga mempertimbangkan konsistensi logis dalam penilaian yang digunakan untuk menentukan prioritas penerima bantuan langsung tunai [7].

## 2. Metode Penelitian
Sistem Pendukung Keputusan Menurut [8] dan [5] menjelaskan bahwa decision support system merupakan proses pengambilan keputusan berbasis komputer, yang mencakup tiga komponen utama diantaranya adalah language system, knowledge system dan problem processing system yang digunakan secara langsung untuk memilih dan mengevaluasi setiap keputusan yang diambil dalam suatu instansi sehingga penentuan sasaran program atau kebijakan memiliki akurasi yang baik. Oleh karena itu, sistem tersebut harus sederhana, cepat, dan mudah digunakan oleh penggunanya serta memiliki tingkat keefektifan yang tinggi.

## Bantuan Langsung Tunai
UU Nomor 6 Tahun 2014 tentang Desa, mengamanatkan bahwa penggunaan dana desa difokuskan pada upaya meningkatkan kesejahteraan masyarakat pada umumnya. Program bantuan langsung tunai (BLT) merupakan salah satu program pemerintah yang mendukung implementasi amanat konstitusi yang dilaksanakan melalui penyerahan sejumlah uang tunai kepada masyarakat yang terkendala permasalahan ekonomi sehingga diperoleh perubahan pada kualitas hidup kearah yang lebih baik [9]. Sebagaimana yang telah dituangkan dalam Permendes No. 21 tahun 2015, prioritas penggunaan dana desa diarahkan untuk pelaksanaan kegiatan pembangunan dan kegiatan dalam bidang pemberdayaan masyarakat desa [10]. Menurut [11] penyaluran dana desa diharapkan dapat menjaga daya beli masyarakat yang mulai menurun, terlebih khusus masyarakat yang ada di pedesaan pada masa pandemi Covid-19, sehingga kualitas hidup dan kesejahteraan masyrakat desa dapat meningkat dengan baik.

## Teknik Pengambilan Data
Pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan teknik wawancara, observasi dan studi dokumentasi. Wawancara digunakan untuk mengumpulkan pendapat, persepsi, pengalaman dan ungkapan perasaan informan tentang proses pemilihan penerima bantuan langsung tunai [12]. Selanjutnya teknik observasi digunakan untuk mengetahui gambaran umum tentang kondisi nyata yang terjadi di lapangan dalam melakukan proses pendataan dan penentuan calon penerima bantuan langsung tunai [13]. Sedangkan studi dokumentasi digunakan untuk menemukan data- data pendukung yang relevan dengan penelitian yang bersumber dari lokasi penelitian dan sumber-sumber online yang akurat [14].
Metode Profile Matching Kusrini dalam [15] menjelaskan bahwa profile matching merupakan suatu metode yang dapat digunakan sebagai alat bantu setiap orang dalam menentukan keputusan-keputusan yang ideal berdasarkan keadaan variabel yang dimiliki oleh sasaran aau obyek dalam suatu kebijakan. Oleh karena itu terdapat beberapa langkah penting sebagai syarat penggunaan metode profil matching, diuraikan sebagai berikut [15]:
1) Menentukan Kriteria Penilaian 2) Perhitungan Pemetaan GAP Pencocokan ini berguna sebagai cara memperoleh kesenjangan antara nilai profile alternatif dengan profile matching target penerima. Adapun untuk mendapatkan hasil GAP dihitung menggunakan rumus berikut:
��� = ����� �������� − ����� ������
(1)
3) Melakukan Pembobotan
Langkah utama pada fase ini adalah melakukan konversi antar perolehan nilai gap dengan nilai gap tetap. Bobot nilai GAP dapat dilihat pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Bobot Nilai GAP Selisih Bobot Nilai Keterangan 0 5 Tidak ada selisih (kompetensi sesuai dengan yang dibutuhkan) 1 4.5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat/level -1 4 Kompetensi individu kekurangan 1 tingkat/level 2 3.5 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat/level -2 3 Kompetensi individu kekurangan 2 tingkat/level 3 2.5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat/level -3 2 Kompetensi individu kekurangan 3 tingkat/level 4 1.5 Kompetensi individu kelebihan 4 tingkat/level -4 1 Kompetensi individu kekurangan 4 tingkat/level

## 4) Perhitungan Faktor Inti dan Faktor Sekunder
Setelah menentukan bobot nilai GAP, kemudian dikelompokkan menjadi 2 kelompok, yaitu: a. Core Factor (Faktor Inti)
Faktor inti adalah subkriteria prioritas atau paling menentukan untuk menerima bantuan tersebut. untuk mendapatkan nilai core factor maka digunakan persamaan berikut:
��� = ��� ��� (3) Keterangan: NSF = Nilai rata-rata core factor NC = Jumlah total Nilai core factor
IC = Jumlah item core factor
b. Secondary Factor (Faktor Sekunder)
Merupakan subkriteria pendukung yang dibutuhkan dari item-item yang selain subkriteria yang ada pada core factor . Untuk mendapatkan nilai secondary factor , maka digunakan persamaan berikut:
��� = ��� ��� (4) Keterangan: NSF = Nilai rata-rata Secondary Factor NC = Jumlah total Nilai
Secondary Factor IC = Jumlah item Secondary Factor
5) Perhitungan Nilai Total
Perhitungan nilai total berdasarkan dari persentase core factor dan secondary Factor. Untuk menghitung nilai total dapat menggunakan persamaan berikut:
� = � % ∗ ��� + � % ∗ ��� (5) Keterangan: N = Nilai total kriteria NCF = Nilai rata-rata core factor NSF = Nilai rata-rata Secondary Factor
(x)% = Nilai persen yang diinputkan
6) Perhitungan Menetukan Perankingan
Hasil akhir dari proses profile matching adalah perankingan dari calon penerima bantuan yang diajukan untuk menerima bantuan. Penentuan ranking mengacu pada hasil perhitungan kriteria yang ditunjukkan pada persamaan berikut:
���� = � % ∗ �� + � % ∗ ��� + � % + ��� (6) Keterangan: SP = Nilai kriteria status penerima SPD = Nilai kriteria status penduduk
KTM = Nilai kriteria keluarga tidak mampu (x)% = Nilai persen yang diinputkan

## 3. Hasil dan Pembahasan Perhitungan Metode Profile Matching
Berikut adalah beberapa langkah perhitungan pemilihan penerima BLT di desa Pondo. 1) Menentukan Kriteria Penilaian
Alur penetapan penerima BLT oleh pemerintah dituangkan dalam Permendes No. 6/2020 dan hasil konfirmasi dengan kepala desa, ditunjukkan dalam tabel 2 berikut:
Tabel 2 . Kriteria Penilaian Kriteria Subkriteria Kode Nilai Target Status Penerima Tidak menerima PKH SP1 4 Bukan termasuk penerima BPNT SP2 4 Tidak memiliki kartu prakerja SP3 4 Memiliki kendaraan SP4 4 Status Penduduk Warga Desa SPD1 3 Orang asli Lembor SPD2 2 Tinggal >5 tahun SPD3 4 Pekerjaan SPD4 4 Keluarga Tidak Mampu Jumlah anggota keluarga KTM1 5 Penghasilan keluarga KTM2 5 Memiliki anggota keluarga rentan sakit menahun/kronis KTM3 4 Keluarga miskin yang sudah terdata/belum dalam DTKS KTM4 4
Berikut pada tabel 3, berisi tiga sampel data penduduk serta penilaian untuk setiap subkriteria yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 3. Penilaian Penduduk NIK Nama Penduduk Status Penerima Status Penduduk Keluarga Tidak Mampu SP1 SP2 SP3 SP4 SPD 1 SPD 2 SPD 3 SPD 4 KT M1 KT M2 KT M3 KT M4 53150365109 50000 Melania Bupu 1 1 4 4 3 2 4 4 4 5 1 4 53150370069 20000 Emilyana Jenggong 4 1 4 4 3 2 4 4 3 5 1 4 53150322086 0000 Vinsenius Manto 4 1 4 2 3 2 4 4 4 5 1 4
Pada tabel 3, berisi kriteria dan nilai dari masing-masing subkriteria yang telah dilakukan pada penelitian ini. Untuk kriteria yang pertama yaitu status penerima memiliki 4 subkriteria dengan kode SP1,SP2, SP3,SP4. Lalu untuk kriteria yang kedua, status penduduk memiliki 4 subkriteria
dengan kode penilaian SPD1,SPD2,SPD3,SPD4. Kemudian untuk kriteria ketiga yaitu keluarga tidak mampu juga memiliki 4 subkriteria dengan kode KTM1,KTM2,KTM3,KTM4. Kriteria serta subkriteria yang digunakan menjadi parameter penilaian setiap data penduduk. Temuan ini selaras dengan pernyataan [16] yang menjelaskan bahwa penggunaan indikator penilaian merupakan parameter yang dapat membantu guru dalam mengembangkan potensinya.

## 2) Perhitungan Pemetaan GAP
Setelah penilaian pada data penduduk dilakukan, maka langkah selanjutnya adalah proses pemetaan GAP untuk mendapatkan nilai selisih antara nilai penduduk dengan nilai target. Untuk mendapatkan nilai GAP, dapat menggunakan rumus pada persamaan (1).
Tabel 4. Pemetaan GAP NIK Nama Penduduk Status Penerima Status Penduduk Keluarga Tidak Mampu SP1 SP2 SP3 SP4 SPD 1 SPD 2 SPD 3 SPD 4 KT M1 KT M2 KT M3 KT M4 531503 651095 0000 Melania Bupu 1 1 4 4 3 2 4 4 4 5 1 4 531503 700692 0000 Emilyana Jenggong 4 1 4 4 3 2 4 4 3 5 1 4 531503 220860 000 Vinsenius Manto 4 1 4 2 3 2 4 4 4 5 1 4 4 4 4 4 3 2 4 4 5 5 4 4 531503 651095 0000 Melania Bupu -3 -3 0 0 0 0 0 0 -1 0 -3 0 531503 700692 0000 Emilyana Jenggong 0 -3 0 0 0 0 0 0 -2 0 -3 0 531503 220860 000 Vinsenius Manto 0 -3 0 -2 0 0 0 0 -1 0 -3 0

## 3) Melakukan Pembobotan
Pada tabel 5 dikonversi kedalam nilai pembobotan tetap dalam metode profil matching. yang merupakan ketentuan dalam metode profile matching yang diperoleh berdasarkan persamaan 2. Data pada tabel 5 berikut adalah temuan nilai gap yang telah dikonversikan.
Tabel 5. Konversi nilai GAP NIK Nama Penduduk Status Penerima Status Penduduk Keluarga Tidak Mampu SP1 SP2 SP3 SP4 SP D1 SP D2 SP D3 SPD 4 KT M1 KT M2 KT M3 KT M4 531503 651095 0000 Melania Bupu -3 -3 0 0 0 0 0 0 -1 0 -3 0 531503 700692 0000 Emilyana Jenggong 0 -3 0 0 0 0 0 0 -2 0 -3 0 531503 Vinsensius 0 -3 0 -2 0 0 0 0 -1 0 -3 0
220860 000 Manto
4) Perhitungan Core Factor dan Secondary Factor Proses menghitung core factor (faktor inti) dan secondary factor (faktor sekunder) diawali penetapan kriteria dari subkriteria. Selanjutnya subkriteria dikelompokkan kedalam core factor dan secondary factor . Perhatikan tabel 6 berikut [17].
Tabel 6. Core factor dan Secondary Factor Kriteria Faktor Inti Faktor Sekunder Status Penerima Tidak Menerima PKH Memiliki kendaraan Bukan termasuk penerima BPNT Tidak memiliki kartu prakerja Status Penduduk Warga desa Orang asli lembor Tinggal >5 tahun Pekerjaan Keluarga Tidak Mampu Jumlah anggota keluarga Memiliki anggota keluarga yang rentan sakit menahun/kronis Penghasilan keluarga Keluarga miskin yang sudah terdata /belum dalam DTKS
Untuk perhitungan core factor dan secondary factor menggunakan tiga sampel data penduduk yaitu melania bupu, emilyana jenggong, vinsensius manto. Agar memperoleh nilai faktor inti maka digunakanlah persamaan (3), dan untuk memperoleh nilai faktor sekunder dapat menggunakan rumus pada persamaan (4). a) Perhitungan Core Factor (Faktor Inti) Status Penerima Melania Bupu
NCF = 2 + 2 + 5 3 = 3 Emilyana Jenggong NCF = 5 + 2 + 5 3 = 4 Vinsensius Manto NCF = 5 + 2 + 5 3 = 4 Status Penduduk
Melania Bupu
NCF = 5 + 5 2 = 5
Emilyana Jenggong
NCF = 5 + 5 2 = 5
Vinsensius Manto
NCF = 5 + 5 2 = 5
Keluarga Tidak Mampu Melania Bupu
NCF = 4 + 5 2 = 4.5
Emilyana Jenggong

## NCF =
3 + 5
2 = 4
Vinsensius Manto
NCF = 4 + 5
2 = 4.5
b) Perhitungan Secondary Factor (Faktor Sekunder) Status Penerima
Melania Bupu
NSF = 5
1 = 5
Emilyana Jenggong
NSF = 5 1 = 5
Vinsensius Manto
NSF = 5 1 = 5 Status Penduduk
Melania Bupu
NSF = 5 + 5 2 = 5
Emilyana Jenggong
NSF = 5 + 5 2 = 5
Vinsensius Manto
NSF = 5 + 5 2 = 5 Keluarga Tidak Mampu
Melania Bupu
NSF = 2 + 5
2 = 3.5
Emilyana Jenggong
NSF = 2 + 5 2 = 3.5
Vinsensius Manto
NSF = 2 + 5
2 = 3.5
Tabel 7 berikut adalah tampilan data hasil perhitungan faktor inti dan faktor sekunder.
Tabel 7. Hasil Perhitungan Faktor Inti dan Faktor Sekunder NIK Nama Penduduk Status Penerima Status Penduduk Keluarga Tidak Mampu CF SF CF SF CF SF 531503651095 0000 Melania Bupu 3 5 5 5 4.5 3.5 531503700692 0000 Emilyana Jenggong 4 5 5 5 4 3.5 531503220860 000 Vinsensius Manto 4 3 5 5 4.5 3.5

## 5) Perhitungan Nilai Total
Penghitungan nilai total dilakukan berdasarkan persentase core factor (Faktor inti) dan secondary factor (faktor sekunder) . Pada penelitian ini, pihak desa dibagi dalam dua faktor yaitu faktor inti sebesar 60% dan faktor sekunder 40%. Hal ini selaras dengan [18] yang mengikhtiarkan bahwa pembagian persentase core factor (faktor inti) cendrung memiliki presentase yang lebih besar dibandingkan dengan secondary faktor (faktor) sekunder. Oleh karena itu perhitungan nilai total dapat menggunakan persamaan (5).

## Status Penerima
Melania Bupu N = 60% ∗ 3 + 40% ∗ 5 = 3.8 Emilyana Jenggong N = 60% ∗ 4 + 40% ∗ 5 = 4.4 Vinsensius Manto N = 60% ∗ 4 + 40% ∗ 3 = 3.6 Status Penduduk Melania Bupu N = 60% ∗ 5 + 40% ∗ 5 = 5 Emilyana Jenggong N = 60% ∗ 5 + 40% ∗ 5 = 5 Vinsensius Manto N = 60% ∗ 5 + 40% ∗ 5 = 5 Keluarga Tidak Mampu Melania Bupu N = 60% ∗ 4.5 + 40% ∗ 3.5 = 4.1 Emilyana Jenggong N = 60% ∗ 4.5 + 40% ∗ 3.5 = 4.1 Vinsensius Manto N = 60% ∗ 4.5 + 40% ∗ 3.5 = 4.1
Tabel 8 berikut ini menunjukkan hasil penghitungan nilai total.
Tabel 8. Hasil Perhitungan Nilai Total NIK Nama Penduduk Status Penerima Status Penduduk Keluarga Tidak Mampu CF SF NSP CF SF NSPD CF SF NKTM 53150365 10950000 Melania Bupu 3 5 3,8 5 5 5 4,5 3,5 4,1 53150370 06920000 Emilyana Jenggong 4 5 4,4 5 5 5 4 3,5 3,8 53150322 0860000 Vinsensius Manto 4 5 4.4 5 5 5 4.5 3.5 4.1

## 6) Menentukan Perankingan
Perankingan dilakukan dengan memperhatikan persentase nilai total dan dibagi sebesar 40% untuk status penerima, 20% untuk status penduduk, dan 40% untuk keluarga tidak mampu. Penghitungan dilakukan berdasarkan persamaan (6).
Melania Bupu ���� = 40% ∗ 3.8 + 20% ∗ 5 + 40% ∗ 4.1 = 4.16 Emilyana Jenggong
���� = 40% ∗ 4.4 + 20% ∗ 5 + 40% ∗ 3.8 = 4.28
Vinsensius Manto
���� 40% ∗ 4.4 + 20% ∗ 5 + 40% ∗ 4.10 = 4.40
Pada tabel 9 berikut ditampilkan hasil penghitungan dalam menentukan perankingan .
Tabel 9. Hasil Perhitungan Perankingan NIK Nilai Penduduk NSP NSPD NKTM HA 53150365109500 00 Melania Bupu 3.8 5 4.1 4.16 53150370069200 00 Emilyana Jenggong 4.4 5 3.8 4.28 53150322086000 0 Vinsensius Manto 4.4 5 4.1 4.40
Tabel 9 berisi hasil perankingan, berdasarkan tiga sampel data yang digunakan. Hasil pehritungan menunjukkan bahwa perolehan skor tertinggi adalah 4.40 dengan NIK 531503220860000 yaitu Vinsenius Manto.
Hasil penghitungan data penduduk dalam sistem diakhiri dengan tampilan data berupa bobot ranking terendah sampai ranking tertinggi. Selanjutnya, kepala desa memverifikasi data penduduk sesuai kriteria dan kuota yang disiapkan.

## Gambar 1. Laporan Hasil Perhitungan
Berdasarkan penelitian berikut adalah laporan hasil penerima BLT yang telah terverifikasi berdasarkan sistem pendukung keputusan yang telah dibuat.

## Gambar 2 . Laporan Penerima
Hal ini selaras dengan [7] menjelaskan bahwa hasil akhir dari sistem yang telah dirancang adalah laporan penerima bantuan berdasarkan ranking tertinggi yang memenuhi kuota yang disediakan.
Hasil perhitungan UAT, yang dinilai berdasarkan tiga indikator yaitu, aspek sistem, aspek pengguna, dan aspek interaksi. Diperoleh nilai sebagai berikut: (a) 99.375% menyatakan setuju bahwa sistem pendukung keputusan pemilihan penerima bantuan langsung tunai ini userfriendly ; (b) 99.16% pada aspek sistem menampilkan data yang akurat dan didukung oleh tampilan menu yang simpel; (c) sebesar 100% pada aspek interaksi menyatakan setuju dengan tampilan sistem yang mudah dipahami serta penyajian data dan tabel dapat terbaca dengan baik.

## 4. Penutup
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang dipaparkan dalam penelitian ini, berikut simpulan dasar dari penelitian, yaitu: pemilihan metode profile matching untuk mendukung kinerja aparat desa pondo dalam penetapan penerima BLT dinilai sangat tepat. Penggunaan metode ini mampu memberikan dampak positif terhadap keakuratan data penerima BLT. Sehingga progam BLT dapat didistribusikan pada subyek yang tepat. Tingkat keakuratan SPK ini didukung oleh persentase UAT sebesar 99.5% [19],[20], [21].
Agar SPK melalui penggunaan metode profile matching dapat diterapkan dengan sempurna, disarankan untuk menjalankan dua hal berikut: (a) memberikan pelatihan dan pengetahuan yang cukup terhadap aparat desa tentang penggunaan aplikasi berbasis mobile agar penggunaan aplikasi dapat berjalan secara maksimal sesuai dengan fungsinya; (b) berani berinovasi dengan mengembangkan metode-metode inovatif lainnya dalam mendukung kinerja aparatur desa, khususnya dalam manajemen pengambilan keputusan dan pengembangan kualitas kebijakan desa.

## 5. Referensi
[1] Kementerian Keuangan, “BLT Dana Desa,” Faq -PMK-40-2020 , no. Peraturan Menteri Keuangan Nomor 40/PMK.07/2020 tentang Perubahan Atas Peraturan Menteri Keuangan Nomor 205/PMK.07/2019 tentang Pengelolaan Dana Desa., pp. 2–6, 2020, [Online]. Available: https://kemenkeu.go.id/media/15017/faq-pmk-40-2020.pdf.
[2] W. N. Dunn, Pengantar Analisis Kebijakan Publik. (Edisi Kedua). Yogyakarta, 2000.
[3] H. Purwanto, “PENERAPAN METODE PROFILE MATCHING DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN PADA PT .,” vol. XIV, no.
1, pp. 15–20, 2017.
[4] N. Li, Y., Zhuang, Y., Lan, H., Niu, X., & El-Sheimy, A profile-matching method for wireless positioning . IEEE communications letters, 20(12), 2514-2517., 2016.
[5] T. Susilowati, E. Y. Anggraeni, Fauzi, W. Andewi, Y. Handayani, and A. Maseleno, “Using Profile Matching Method to Employee Position Movement,” Int. J. Pure Appl. Math. , vol. 118, no. 7 Special Issue, 2018.
[6] I. Pahk, H. J., Park, J. S., & Yeo, Development of straightness measurement technique using the profile matching method . International Journal of Machine Tools and Manufacture, 37(2), 135- 147., 1997.
[7] J. Lahallo, P. Hasan, and R. M. H. Thamrin, “Seleksi Penerima Bantuan Langsung Tunai Menggunakan Profile Matching ( Studi Kasus : Kelurahan Trikora Kota Jayapura ),” pp. 138–147, 2021, doi: 10.30864/eksplora.v10i2.500.
[8] A. B. W. Robert H. Bonczek, Clyde W. Holsapple, Foundations of Decision Support Systems . LONDON: ACADEMIC PRESS, INC, 1990.
[9] H. Umar, S. Usman, and R. B. R. Purba, “The influence of internal control and competence of human resources on village fund management and the implications on the quality of village financial reports,” Int. J. Civ. Eng. Technol. , vol. 9, no. 7, pp. 1526–1531, 2018.
[10] D. Rahayu, “Economics Development Analysis Journal Strategi Pengelolaan Dana Desa untuk Meningkatkan Kesejahteraan Masyarakat Desa Kalikayen Kabupaten Semarang Depi Rahayu 1 ,” Econ. Dev. Anal. J. , vol. 6, no. 2, pp. 107–116, 2017, [Online]. Available: http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/edaj.
[11] N. D. Pramanik, “Dampak Bantuan Paket Sembako Dan Bantuan Langsung Tunai Terhadap Kelangsungan Hidup Masyarakat Padalarang Pada Masa Pandemi Covid 19,” Interlektiva J. Ekon. Sos. dan Hum. , vol. 01, no. 12, pp. 113–120, 2020, [Online]. Available: https://www.jurnalintelektiva.com/index.php/jurnal/article/view/209/149.
[12] R. K. Yin, Case study research and applications: Design and methods . London: London: Sage Publications, 2017.
[13] J. w. 2015 Creswell, Research Desain: Pendekatan Kualitatif, Kuantitatif, dan Mixed . Yogyakarta: Yogyakarta: Pustaka Pelajar, 2015.
[14] J. Miles, M., B., Huberman, A., M., & Saldaña, Qualitative Data Analysis: a MethodsSourcebook. (Third Edition). Arizona state university: Arizona State University: SAGE Publications, Inc., 2014. [15] E. Sutinah, “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Profile Matching dalam Pemilihan Salesman Terbaik,” Informatics Educ. Prof. , vol. 2, no. 1, p. 234409, 2017.
[16] A. Suhartanto, K. Kusrini, and H. Henderi, “Decision Support System Untuk Penilaian Kinerja Guru Dengan Metode Profile Matching,” J. Komput. Terap. , vol. 2, no. 2, pp. 149–158, 2016.
[17] T. Radillah et al. , “I N F O R M a T I K a Analisa Metode Profile Matching Dalam Menentukan Kelayakan Pemberian Kredit Kepemilikan Rumah (Kpr),” J. Inform. Manaj. dan Komput. , vol. 13, no. 1, pp. 69–76, 2021.
[18] A. Sudarmadi, Edy Santoso, and Sutrisno, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Personel Homeband Universitas Brawijaya Menggunakan Metode Profile Matching,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 12, pp. 1788–1796, 2017, [Online]. Available: www.j- ptiik.ub.ac.id.
[19] R. Agustina and D. Suprianto, “Analisis Hasil Pemanfaatan Media Pembelajaran Interaktif Aljabar Logika Dengan User Acceptance Test (UAT),” Smatika J. , vol. 8, no. 02, pp. 67–73, 2018, doi: 10.32664/smatika.v8i02.205.
[20] R. Agustina, D. Suprianto, and N. Cahyo, “Analysis of Library Visitor Satisfaction Using the Servqual Method,” Indones. J. Eng. Res. , vol. 1, no. 1, pp. 7–13, 2020, doi: 10.11594/ijer.01.01.02. [21] M. R. Al Fatih and Rini Agustina, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan Menggunakan Metode Multifactor Evaluation Process Di Smk Muhammadiyah 7 Gondanglegi Kabupaten Malang,” RAINSTEK J. Terap. Sains Teknol. , vol. 2, no. 3, pp. 174–181, 2020, doi: 10.21067/jtst.v2i3.4169.