Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.5.338 Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1275-1282 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## DECISION SUPPORT SYSTEM FEASIBILITY ACCEPTING HOME SURGICAL ASSISTANCE WITH WEIGHT PRODUCT METHOD IN NGABLAK VILLAGE
Arya Eka Saputra *1 , Adi Nugroho 2
1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia
Email: 1 672018143@student.uksw.edu , 2 adi.nugroho@uksw.edu
(Naskah masuk: 24 Mei 2022, Revisi: 2 Juni 2022, diterbitkan: 24 Oktober 2022)

## Abstract
In rural areas, it is very often found that fragile and uninhabitable houses are due to poverty and do not receive housing  assistance  from  the  local  government.  As  in  Ngablak  village,  Magelang,  there  are  many  people's residences that need to be repaired. The Ngablak village government has created a Home Renovation Assistance program which is one way to protect and prosper residents. To solve the problem in determining the feasibility of  receiving  home  surgery  assistance,  a  Decision  Support  System  was  designed  using  the  Weight  Product method. The Weight Product method applies a multiplication technique to link the attribute rating and performs the  rank  first  with  the  weight  of  the  attribute  in  question.  The  weighted  value  for  each  criterion  is  used  to generate a ranking value in  order to  make a decision  on the candidate for home surgery assistance. Based on calculations using the Weight Product method, the results are in the form of citizen data that has been calculated with  the  output  from  the  highest  to  the  lowest  value.  The  conclusion  of  this  study  is  that  the  existence  of  a decision  support  system  is  very  helpful  for  the  Ngablak  village  government  in  selecting  residents  who  really deserve assistance in a fast and appropriate way.
Keywords : Decision Support System, Home Surgery Assistance, Weight Product

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PENERIMAAN BANTUAN BEDAH RUMAH DENGAN METODE WEIGHT PRODUCT PADA DESA NGABLAK

## Abstrak
Di wilayah pedesaan sangat kerap ditemukan tempat tinggal rapuh dan tidak layak huni  karena kemiskinan dan tidak mendapatkan bantuan bedah rumah dari  pemerintah setempat. Seperti di  desa Ngablak Magelang banyak tempat  tinggal  warga yang harus diperbaiki. Pemerintah desa Ngablak telah membuat  program  Bantuan Bedah Rumah  yang  merupakan  salah  satu  cara  guna  melindungi,  mensejahterakan  warga.  Untuk  menyelesaikan masalah dalam penentuan kelayakan penerimaan bantuan bedah rumah ini dirancang sebuah Sistem Pendukung Keputusan  dengan  menggunakan  metode Weight  Product .  Metode Weight Product  menerapkan  tekhnik perkalian guna menghubungkan rating atribut dan melakukan perpangkatan terlebih dahulu dengan bobot atribut yang bersangkutan. nilai bobot pada masing-masing kriteria digunakan untuk menghasilkan nilai rangking guna menghasilkan  keputusan  calon  penerimaan  bantuan  bedah  rumah.  Berdasarkan  perhitungan  menggunakan metode Weight Product didapatkan hasil berupa data warga yang telah dilakukan perhitungan dengan output dari nilai  tertinggi  sampai  yang  terendah.  Kesimpulan  pada  penelitian  ini  bahwa  dengan  adanya  sistem  pendukung keputusan  ini  sangat  membantu  pemerintah  desa  Ngablak  dalam  penyeleksian  warga  yang  benar-benar  layak menerima bantuan dengan cara yang cepat dan tepat.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Bantuan Bedah Rumah, Weight Product

## 1. PENDAHULUAN
Rumah  adalah  suatu  bangunan  yang  dibangun senyaman  mungkin  untuk  ditempati  penghuninya, rumah dapat dimengerti sebagai tempat perlindungan, untuk menikmati kehidupan,
beristirahat  dan  bersuka  ria  bersama  keluarga  [1]. Rumah  mempunyai  peran  penting  bagi  keluarga maupun  pribadi,  yang  meliputi  aspek  sosial,  mental dan  fisik  [2].  Di  wilayah  pedesaan  sangat  kerap ditemukan tempat tinggal rapuh dan tidak layak huni karena  kemiskinan,  kemiskinan  merupakan  masalah
𝒋 = 𝟏
besar  dalam  pembangunan  yang  menerpa  setiap bangsa  [3].  Seperti  di  Desa  Ngablak  Magelang banyak  ditemukan  tempat  tinggal  rapuh  dan  tidak layak  huni  yang  perlu  dilakukan  perbaikan. Pemerintah  telah  berupaya  untuk  meningkatkan kesejahteraan  rakyat  Indonesia,  Langkah  dan  usaha pemerintah  dalam  menangani  masalah  ini  dengan melakukan  perbaiakan  rumah  yang  sudah  tidak layak  huni  dengan  memberi  dana  untuk  perbaikan rumah [4]. Program bedah rumah adalah suatu upaya dalam mempercepat penanganan tingkat kemiskinan, dengan  tujuan  supaya  keluarga  tidak  mampu  dapat mempunyai  rumah  yang  layak  ditempati  serta  dapat memenuhi kebutuhan minimal sebagai keluarga [5].
Pada  sistem  informasi  yang  sudah  berjalan, pemerintah  desa  Ngablak  hanya  melakukan  proses pendataan sederhana dan survei kelayakan penerima bantuan.  Dalam  proses  seleksi  tersebut  data-data masyarakat  yang  membutuhkan  bantuan  bedah rumah  didapatkan  dari  Ketua  RT  masing-masing, kemudian  dilakukan  survei  di  setiap  rumah  warga yang terdaftar membutuhkan bantuan tersebut, mulai dari  keadaan  rumah  seperti  dinding,  jenis  alas, struktur  atap  rumah,  sampai  dengan  pekerjaan, penghasilan,  dan  juga  jumlah  tanggungan  terdaftar dalam pendataan. Ketika semua data yang diberikan oleh  ketua  RT  telah  selesai  disurvei,  langkah berikutnya  melakukan  penyeleksian  warga  calon penerima bantuan bedah rumah.
Masalah  yang  terjadi  pada  sistem  yang  telah digunakan  adalah  anggaran  untuk  bantuan  tidak sebanding  dengan  pendataan  warga  yang  yang terdaftar  sebagai  calon  penerima  bantuan  bedah rumah,  yang  menjadikan  pemerintah  desa  Ngablak harus  melakukan  rapat  guna  menyeleksi  data  warga calon  penerima  bantuan  bedah  rumah.  Dalam penyeleksian  ini  berujung  ketidakadilan  pemerintah desa yang mengakibatkan hasil akhir terdapat warga yang  sangat  membutuhkan  bantuan  akan  tetapi tereliminasi  sedangkan  warga  yang  cukup  mampu memperoleh  bantuan  tersebut.  Pemerolehan  nilai dengan  cara  kuantitatif  kebanyakan  tidak  tepat perhitungan  dikarenakan  tidak  mudah  dalam mengukur patokan yang telah ada [6]. Pemerintahan Desa sangat membutuhkan jalan keluar yang terbaik supaya  penyaluran  bantuan  bedah  rumah  dapat berjalan  dengan  tepat  dan  cepat  [7].  perhitungan dengan  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan guna  memutuskan  siapa  calon  penerima  bantuan bedah  rumah  melalui  kriteria-kriteria  yang  telah ditentukan  sehingga  tidak  terjadi  salah  sasaran  di kemudian hari.
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan sistem yang berupa model dengan prosedur-prosedur pada  pemrosesan  data  berdasarkan  pertimbanganya untuk  mencapai  suatu  penetuan  keputusan  [8]. Semakin  berkembangnya  teknologi  yang  mampu mengolah suatu informasi dan pengoperasian sistem mampu  menjadi  solusi  yang  praktis  dalam perancangan  sistem  pendukung  keputusan  [9].
Dengan  adanya  Sistem  Pendukung  Keputusan kelayakan  penerimaan  bantuan  bedah  rumah  pada desa  Ngablak  dengan  menggunakan  metode Weight Product mampu  mempermudah  pemerintah  desa Ngablak dalam mengambil keputusan.
Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini dengan  metode  Weight Product guna  penentuan kelayakan  calon  penerimaan  bantuan  bedah  rumah. Metode  Weight  Product  menerapkan  tekhnik perkalian  guna  menghubungkan  rating  atribut  dan melakukan  perpangkatan  terlebih  dahulu  dengan bobot  atribut  yang  bersangkutan.  nilai  bobot  pada masing-masing kriteria digunakan untuk menghasilkan  nilai  rangking  untuk  menentukan keputusan  calon  penerima  bantuan  bedah  rumah [10].

## 2. METODE PENELITIAN
WP adalah metode yang mempunyai kepanjangan Weight  Product [11]. Weight  Product banyak dipakai  guna menentukan keputusan dengan cara  melakukan  pembobotan  dengan  rating  pada variabel penilain, yang kemudian dilakukan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, akan tetapi  rating  setiap  atribut  dilakukan  perpangkatan terlebih dahulu dengan bobot atribut yang bersangkutan  [12].  Atribut  merupakan  kriteria berupa  kategori-kategori  yang  menjadi  bahan  untuk perhitungan  dalam  perancangan  sistem  pendukung keputusan.  Preferensi  alternatif  Ai  dirumuskan seperti berikut ini [13] :
𝑤 𝑗 = 𝒘 𝒋 ∑ 𝒘 𝒋 (1)
𝑺𝒊 = 𝚷𝒏 𝑿𝒊𝒋 𝒘𝒋 (2)
Penjelasan :
• ∏  = Menyatakan Jumlah kali atau Produk
• S   = Preferensi alternatif
• X  = Nilai kriteria
• W = bobot atribut
• I   = Alternatif ( dimana I = 1,2, …,n)
• j   = Kriteria
• n  = Banyak Kriteria
Preferensi relatif pada masing-masing alternatif :
𝑽𝒊 = 𝚷 𝒏𝒋 =1 𝑿 𝒊𝒋 wj 𝚷 𝒏𝒋 =1 ( 𝑿 𝒋 * ) wj (3)
(3)
[14]. Rumus diatas merupakan preferensi relatif pada setiap alternatif Keterangan : 𝑉 𝑖 = Hasil Preferensi alternatif ke-i
𝑋 𝑖𝑗 = Nilai kriteria 𝑊 𝑗 = Bobot kriteria i      = Alternatif
𝒋 = 𝟏 j      = Kriteria n      = Banyak Kriteria
*      = Banyaknya kriteria yang telah dinilia pada vektor S
Pada  penelitian  ini  dengan  metode Weight  Product melalui  8  tahapan  perancangan,  berikut  merupakan tahapan  perancangan  dari  proses  sistem  pendukung keputusan dengan metode Weight Product :
1. Penentuaan  Alternatif,  pada  studi  kasus  ini  alternatif yang  digunakan  menggunakan  data  calon  penerima bantuan bedah rumah.
2. Menetukan  Kriteria-kriteria  dan  bobot  yang  akan dijadikan  acuan  didalam  pengambilan  keputusan. Kriteria  dan  bobot  masing-  masing  kriteria  ini didapatkan  dari  hasil  wawancara  dengan  petugas pemerintahan desa Ngablak.
3. Melakukan perhitungan nilai relatif bobot awal, dimana ∑ 𝑤 𝑗 = 1 Dengan rumus : 𝑤 𝑗 = 𝒘 𝒋 ∑ 𝒘 𝒋
(1) jika  sudah  diketahui  nilai  relatif  bobot  awal  pada setiap  kriteria,  hasil  dari  setiap  kriteria  di  jumlahkan ∑ 𝒘 𝒋 harus = 1
4. Membuat Tabel penilaian kelayakan. Pada tahap ini data diperoleh  melewati  tahap  wawancara  dan  rapat  kecil dengan pihak pemerintaha desa.
5. Membuat  matriks  perbandingan  alternatif  dan  kriteria yang  didapatkan  dari  kriteria  yang  ditentukan  oleh pemerintah desa pada setiap alternatif.
6. Melakukan perhitungan nilai vektor S dengan perkalian, akan  tetapi  dilakukan  perpangkatan  terlebih  dahulu terhadap  bobot  atribut  yang  bersangkutan,  dihitung dengan rumus :
𝑺𝒊 = 𝚷𝒏 𝑿𝒊𝒋 𝒘𝒋 (2)
Kemudian Hasil dari perhitungan vektor S dijumlahkan
7. Melakukan Perhitungan nilai  preferensi  relative (vektor V) untuk perangkingan dengan rumus :
𝑽𝒊 = 𝚷 𝒏𝒋 =1 𝑿 𝒊𝒋 wj 𝚷 𝒏𝒋 =1 ( 𝑿 𝒋 * ) wj
(3)
Hasil  jumlah  pada  perkalian  vektor S menjadi  pembagi untuk masing-masing nilai 𝑺𝒊
8. Perangkingan Alternatif
Berdasarkan  perhitungan  vektor  V  pada  tahapan  7 diperoleh  hasil  ranking  dengan  nilai  terbesar  yang menjadi  alternatif  terpilih  sebagai  penerima  bantuan [15].  Jumlah  calon  penerimaan  bantuan  sosial  bedah rumah  yang  akan  diambil  mengikuti  anggaran  yang diberikan  pemerintah  pada  periode  tahun tertentu.  Pada
tahap  perangkingan  ini  diurutkan  dari  hasil  yang tertinggi  ke  hasil  yang  terendah  sehingga  memudahkan pemerintah  desa  dalam  memutuskan  siapa  saja  orang yang  akan  menerima  bantuan  dengan  mengambil  hasil dari  perhitungan  sistem  pendukung  keputusan  yang telah di rancang ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bantuan  bedah  rumah  merupakan  hal  yang sangat dinanti-nanti bagi mereka warga yang kurang mampu. Pada dasarnya rumah adalah tempat tinggal yang  harus  dijamin  keamanan  bangunan  dan kenyamanannya.  Untuk  itu  dalam  menjalankan program  pemerintah  yang  berupa  bantuan  bedah rumah  dibutuhkan  sistem  pendukung  keputusan untuk  penyeleksian  warga  yang  benar-benar  layak menerima bantuan.
dalam  tahapan  penelitian  ini  menggunakan metode pengumpulan data kualitatif dengan cara :
a. Observasi
b. Wawancara
c. Perancangan

## A. Tahapan
a. Observasi
Melakukan  pengumpulan  data  dengan  pengamatan secara langsung pada Sistem Keputusan untuk calon penerima  bantuan  bedah  rumah  di  desa  Ngablak yang  masih  dengan  cara  persepsi  setiap  tim  yang mengakibatkan ketidaktepat sasaran dalam pemilihan calon penerima bantuan bedah rumah.
b. Wawancara
Dalam  pengumpulan  data  diperoleh  dengan melakukan  tanya  jawab  kepada  informan  yaitu Kepala  Desa  dan  Perangkat  Desa  Ngablak  untuk mendapatkan  data  yang  dibutuhkan.  Data  yang diperlukan seperti nama warga, alamat, penghasilan, pekerjaan,  jumlah  tanggungan,  kondisi  atap  rumah, kondisi dinding rumah, dan kondisi alas rumah yang sangat dibutuhkan untuk pembuatan sistem pendukung  keputusan  ini.  Sebanyak  50  warga terdaftar  menjadi  calon  penerima  bantuan  dan kemudian  data  yang  telah  didapatkan  digunakan untuk  melakukan  pembuatan  Sistem  Pendukung Keputusan pada desa Ngablak.
c. Perancangan
1. Penentuan Alternatif
Nama-nama alternatif pada penentuan keputusan ini menggunakan  data  warga  yang  dikodekan  dengan CBP  1  sampai  dengan  CBP  50  yang  telah  terdaftar sebagai penerima bantuan bedah rumah.
2. Menetukan Kriteria-kriteria dan bobot
Kriteria  dan  bobot  yang  akan  dijadikan  acuan didalam  pengambilan  keputusan  didapatkan  dari
hasil wawancara dengan petugas pemerintahan Desa Ngablak  yang  mana  menghasilkan  enam  kriteria yang  akan  dipergunakan  untuk  menilai  data  warga yang terdafatar :
Tabel 1. Kriteria Kriteria Bobot Cost/Benefit Kode Penghasilan Pekerjaan
Jumlah
Tanggungan Kondisi Atap Rumah Kondisi Dinding Rumah Kondisi Lantai Rumah 4 3 2 4 4 3 Cost Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit C1 C2 C3 C4 C5 C6 Jumlah 20 Bobot Kepentingan 4 3 2 1 Sangat Penting Penting Cukup Penting kurang penting
Pada  studi  kasus  ini  terdapat  5  kriteria  yang termasuk  keuntungan  dan  satu  kriteria  yang termasuk dalam biaya. Atribut penghasilan tergolong  biaya  dikarenakan  kriteria  yang  memiliki jumlah  semakin  tinggi  dengan  itu  nilai  bobot menjadi kecil. Pada metode weight product terdapat atribut  biaya  yang  mempunyai  nilai  negatif sedangkan  atribut  keuntungan  mempunyai  nilai positif.

## 3. Melakukan  perhitungan  nilai  relative  bobot
awal, dimana ∑ 𝑤 𝑗 = 1 𝑤 𝑗 = 𝒘 𝒋 ∑ 𝒘 𝒋 (1)

## Kode Program 1. Kode Program untuk perhitungan nilai relative bobot awal
Pada  Kode  Program  1  merupakan  penggalan  kode program  untuk  melakukan  perbaikan  bobot  kriteria, dengan  perhitungan  diatas  didapatkan  output program dibawah ini :

## Output Program 1
4. Membuat tabel penilaian kelayakan. Pada tahap ini data  diperoleh  melewati  proses  wawancara  dan rapat kecil dengan pihak pemerintaha desa. Berikut tabel-tabel pinilaian kelayakan
Tabel 2. Penilaian Kelayakan Pendapatan
Jumlah Pendapatan Bobot Pendapatan 500.000,00 s/d 1000.000,00 4 1.000.000,00 s/d 1500.000,00 3 1.500.000,00 s/d 2.000.000,00 2 >2.000.000,00 1 Tabel 3. Penilaian Kelayakan Pekerjaan Pekerjaan
Bobot
Buruh Tani
3 Buruh Peternakan 3 Pedagang 3 Petani 2 Peternak 2 Tidak tetap 4 Tabel 4.Penilaian Kelayakan Tanggungan
Tabel 5. Penilaian Kelayakan Atap Rumah
Tabel 6. Penilaian Kelayakan Dinding Rumah Tabel 7. Penilaian Kelayakan Lantai Rumah
5. Membuat Tabel Rating Kecocokan untuk Alternatif  calon  penerima  bantuan  bedah  rumah dengan  merubah  data  warga  menjadi  nilai  bobot masing-masing  alternatif  berdasarkan  tabel-tabel penilaian kelayakan.
6. Melakukan  perhitungan  nilai  vektor  S  dengan perkalian,  akan  tetapi  dilakukan  perpangkatan terlebih  dahulu  terhadap  bobot  atribut  yang bersangkutan, dihitung dengan rumus : Jumlah Tanggungan Bobot
> 3 4 3 3 2 2 1 1 Atap Rumah Bobot Atap Rumah Jerami
4 Atap Rumah Seng 4 Atap Rumah Asbes 3
Atap Rumah Genteng 2
Dinding Rumah Bobot Anyaman bambu 4 Papan Kayu 4 Triplek
4 Batu bata 2 Lantai Rumah Bobot Tanah 4 Kayu
3 Plesteran 2
1. bobotkptgn = []
2. for i in range(len(krt)):
3. bobotkptgn.append(kptgn[i]/ jmlhkptgn)
[ 0.2, 0.15, 0.1, 0.2, 0.2, 0.15 ]
Arya Eka Saputra, dkk, Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerimaan BantuaN Bedah Rumah … 1279
𝒋 = 𝟏
𝑺𝒊 = 𝚷𝒏 𝑿𝒊𝒋𝒘𝒋
(2)
Kemudian  Hasil  dari  perhitungan  vektor  S dijumlahkan

## Kode Program 2 Kode Program untuk perpangkatan
Penggalan  kode  program  2  menghitung  Seluruh Atribut  Kriteria  di  pangkatkan  dengan  bobot  yang sudah  di  perbaiki.  Alternatif  biaya  mempunyai  nilai negatif sedangkan alternatif keuntungan mempunyai nilai positif.  Dengan perhitungan diatas di dapatkan output program dibawah ini :
Output Program 2
Setelah dilakukan perpangkatan selanjutnya dilakukan  perhitungan  nilai  vektor  S  dengan perkalian  berdasarkan  jumlah  kriteria  yang  dimiliki setiap alternatif.
Kode Program 3 Kode Program untuk perhitungan vektor S
Pada  perhitungan  vektor  S  didapatkan  Nilai  S  pada setiap  alternatif,  kemudian  seluruh  nilai  S  dalam setiap  alternatif  dijumlahkan  untuk  mendapatkan vektor S.
Output Program 3 Perhitungan Total Vektor S

## 7. Perhitungan  nilai  preferensi  relative  (vektor  V)  untuk perangkingan dengan rumus :
𝑽𝒊 = 𝚷 𝒏 𝒋 =1 𝑿 𝒊𝒋 wj
𝚷 𝒏 𝒋 =1( 𝑿 𝒋 * ) wj (3)
1. pngkt = []
2. for i in range(len(krt)):
3. pngkt.append(0)
4. if costbenefit[i] == 'cost':
5. pngkt[i] = -1 * bobotkptgn[i]
6. else: #if costbenefit[i] == 'benefit':
7. pngkt[i] = 1 * bobotkptgn [i]
[-0.2, 0.15, 0.1, 0.2, 0.2, 0.15]
1. nilai_s = []
2. total_s = 0
3. for i in range(len(altnf)):
4. nilai_s.append(1)
5. for j in range(len(krt)):
6. nilai_s[i] = nilai_s[i] * (altnfkrt[i][j] ** pngkt[j])
total_s = total_s + nilai_s[i]
94.29805294318248

## Kode Program 4 Kode Program untuk perhitungan vektor V
Hasil  jumlah  pada  perkalian  vektor  S  menjadi pembagi untuk masing-masing nilai. Penggalan kode program  4  menghasilkan  output  berupa  nilai  setiap kriteria pada vektor V.

## 8. Perangkingan Alternatif
Kode Program 5 Kode Program Untuk melakukan Perangkingan
Penggalan  kode  Program  5  merupakan  tahap perangkingan  dengan  mengurutkan  nilai  yang tertinggi ke nilai yang terendah sehingga memudahkan  pemerintah  desa  dalam  memutuskan siapa  saja  orang  yang  akan  menerima  bantuan berdasarkan hasil dari perhitungan sistem pendukung  keputusan  yang  telah  di  rancang  ini. Berikut  nama  warga  yang  telah  di  lakukan perangkingan  dari  nilai  yang  tertinggi  sampai  nilai yang terendah :
Tabel 8. Data Warga NO Warga Nilai 1 Dpalupi 0.02450704201623381 2 Tubari 0.024015206889219206 3 Usman 0.02395270952492142 4 Surini 0.02361063736769439 5 Saryanti 0.023334175435765655 6 Trimo 0.023136792306305772 7 Yahadi 0.023060950654897917 8 Ngatemi 0.023000936654569672 9 Ngatini 0.022731613836864055 10 Wahyudi 0.022672456905275137 11 Ebit 0.022217440313947946 12 Pion 0.02202950361527063 13 Ariyanto 0.02195729162011769 14 Wandoyo 0.02177155551187711 15 Suminah 0.02170018906220342 16 Bolot
0.021516627777222106 17 Samidi
0.021404783414642123
18 Rohmiyati 0.02133461923195413 19 Botok 0.020906451885082743 20 Sarmini 0.020783692445972276 21 Priska 0.02072960480041332 22 Jokopras 0.02060788377992318 23 Suminah 0.02055425366022687 24 Joko 0.02048687748636448 25 Naoimi 0.020313579569656376 26      Ngateman 0.02031357956965637 27 Jumadi 0.020075723582765506 28 Elan 0.020023478360974095 29 Haryanti 0.019789019230311976 30 Parjio 0.019737520130194374 31 Hardi 0.019672821182235123 32 Mujiono 0.01962162447683662 33 Dani 0.019227835452424576 34 Kisni 0.018953239914697457 35 Suryanti 0.018463807812037394 36 Sugini 0.018307622984434713 37 Rasidi 0.0181527593198674 38 Mulyanto 0.01809325516621457 39 Tato 0.01783486273593329 40 Jokoprase 0.017788449148128254 41 Panut 0.017683998136924995 42 Sapari 0.017227341838025927 43 Tariyah 0.01708161624109514 44 Jumakir 0.016881603994371976 45 Rohmat 0.0167388029840734 46 Wasidi 0.015885468202643877 47 Siswanto 0.0157510934768086 48 Warnoto 0.015485744426067516 49 Yono 0.014997272141188353 50 Marsudi 0.01387458372546712
1. hsl_v = []
2. for i in range(len(altnf)):
3. hsl_v.append(nilai_s[i]/total_s)
1. altnfrngkng = []
2. hslrngkng = []
3. for i in range(len(altnf)):
4. hslrngkng.append(hsl_v[i])
5. altnfrngkng.append(altnf[i])
6. for i in range(len(altnf)):
7. for j in range(len(altnf)):
8. if j > i:
9. if hslrngkng[j] > hslrngkng[i]:
10. tmphsl = hslrngkng[i]
11. tmpaltnf = altnfrngkng[i]
12. hslrngkng[i] = hslrngkng[j]
13. altnfrngkng[i] = altnfrngkng[j] 14. hslrngkng[j] = tmphsl 15. altnfrngkng[j] = tmpaltnf
Arya Eka Saputra, dkk, Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerimaan BantuaN Bedah Rumah … 1281

## 4. DISKUSI
Tahap  penyeleksian  calon  penerima  bantuan bedah rumah Desa Ngablak dilakukan menggunakan sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode weight product .  Dalam  metode  ini terdapat  8  tahapan  yang meliputi  Penentuan  Alternatif,  penentuan  kriteria- kriteria  dan  bobot,  melakukan  perhitungan  nilai relatif  bobot  awal,  penentuan  tabel  penilaian kelayakan, penentuan matrik perbandingan alternatif dan  kriteria,  melakukan  perhitungan  vektor  S, Melakukan  perhitungan    nilai  preferensi  relatif,  dan tahap  akhir  adalah  perangkingan  alternatif  yang menghasilkan data warga tersusun dari nilai tertinggi sampai nilai terendah.
Pada  penelitian  ini  tidak  lepas  dari  beberapa penelitian terdahulu menggunakan sistem pendukung keputusan dengan beberapa metode yang berbeda.  Dengan  metode weight  product ini mempermudah dalam menentukan nilai setiap warga menggunakan  perhitungan  yang  tersusun  dengan sistematik  dan  mudah  dipahami  untuk  diolah menjadi  sebuah  hasil  nilai  setiap  alternatif  yang selanjutnya akan dilakukan penyeleksian.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  dan  perancangan  sistem pendukung  keputusan  yang  telah  dilakukan  untuk menentukan  calon  penerima  bantuan  bedah  rumah pada  Desa  Ngablak,  dapat  disimpulkan  bahwa dengan  menggunakan  metode weight  product melalui  8  tahapan  perhitungan,  didapatkan  data warga  yang  berhak  menerima  bantuan  sesuai  nilai yang telah dilakukan perangkingan.
Jumlah  calon  penerimaan  bantuan  sosial  bedah rumah  yang  akan  diambil  mengikuti  anggaran  yang diberikan  pemerintah  pada  periode  tahun  tertentu. Sistem  pendukung  keputusan  ini  sangat  membantu pemerintah  desa  dalam  penyeleksian  warga  yang benar-benar  layak  menerima  bantuan    dengan  cara yang  cepat  dan  tepat.  Sistem  yang  dibuat  sekedar mengolah  dan  menyajikan  data  sebagai  alat  bantu guna  memberikan  informasi  kepada  pemerintah Desa  Ngablak  sebagai  bahan  pertimbangan  dalam pengambilan keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L.  Nababan  And  L.  Sinambela,  “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Bedah Rumah Keluarga Miskin Menggunakan  Metode  Moora,” Jtik  (Jurnal Tek.  Inform.  Kaputama) ,  Vol.  2,  No.  2,  Pp. 20–27, 2018.
[2] V.  Listyaningsih,  H.  Setiawan,  E.  Sudrajat,
And  R.  P.  Kristianto,  “Dss  Pemilihan Penerima Bantuan Perbaikan Rumah Dengan Metode Weighted Product,” Semnasteknomedia  Online ,  Vol.  5,  No.  1,
Pp. 3–5, 2017. [3] N. Huda, “Implementasi Program Pemugaran Rumah Tidak Layak Huni (Rtlh) Di  Desa  Maos  Kidul  Kecamatan  Maos Kabupaten  Cilacap  Dalam  Menanggulangi
Kemiskinan.” Iain, 2020.
[4] H.  Maradona,  W.  Asari,  And  K.  Yasdomi, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan Penerima  Bantuan  Bedah  Rumah  Di  Desa Rambah Hilir Menggunakan Metode Profile Matching,” Rjocs (Riau J. Comput. Sci. , Vol. 7, No. 02, Pp. 146–155, 2021.
[5] H.  Fadli  And  A.  Khumaidi,  “Model Pengambilan  Keputusan  Penerima  Bantuan Bedah  Rumah  Dinas  Sosial  Kabupaten Pringsewu  Menggunakan  Metode  Saw,”
Prociding Kmsi , Vol. 6, No. 1, Pp. 164–168,
2018.
[6] W. Hutahaean And P. S. Hasugian, “Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penerima
Bantuan Bedah Rumah Menggunakan Metode  Weighted  Product  Pada  Kecamatan Borbor,” J. Nas. Komputasi Dan Teknol. Inf , Vol. 4, No. 1, 2021.
[7] L.  I.  Prahartiwi  And  D.  Rosita,  “Sistem
Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan Langsung  Tunai  Menggunakan  Simple Additive Weighting (Saw) Di Desa Sukatenang,” J. Tek. Komput. , Vol. 8, No. 1, Pp. 28–33, 2022.
[8] T.  Limbong Et  Al. , Sistem  Pendukung
Keputusan: Metode & Implementasi .
Yayasan Kita Menulis, 2020.
[9] A.  Ahmad  And  Y.  I.  Kurniawan,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pegawai Terbaik  Menggunakan  Simple  Additive Weighting,” J.  Tek.  Inform. ,  Vol.  1,  No.  2, Pp. 101–108, 2020.
[10] I.  Prayogi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima  Bantuan  Bedah  Rumah  Pada Dinas Perumahan Dan Kawasan Permukiman Kabupaten Deli Serdang Menggunakan  Metode  Topsis,” J.  Ilmu Komput. Dan Sist. Inf. , Vol. 1, No. 1, Pp. 6– 12, 2018.
[11] B.  Baba,  “Metode  Weightd  Product  (Wp) Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan,” No.
January , 2017.
[12] M.  O.  Meo  And  D.  A.  Meko,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penerima Program  Bantuan  Rastra  Di  Kecamatan Maulafa  Menggunakan  Metode  Weighted Product,” Just  Ti  (Jurnal  Sains  Terap. Teknol.  Informasi) ,  Vol.  11,  No.  2,  Pp.  18– 23, 2019.
[13] M.  A.  Saputera,  A. Tejawati,  And  M.  Wati, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan
Penerima Program Bantuan Daerah
Menggunakan  Weighted  Product,”  In Prosiding  Sakti  (Seminar  Ilmu  Komputer
Dan Teknologi Informasi) , 2017, Vol. 2, No. 1, Pp. 76–80.
[14] P. Ardella And P. M. Hasugian, “Penerapan Metode  Weight  Product  (Wp)  Untuk Menentukan  Pengalokasian  Pendistribusian Telur  Terbaik  Di  Kecamatan  Pantai  Labu,” J.  Nas.  Komputasi  Dan  Teknol.  Inf. ,  Vol.  4, No. 1, 2021.
[15] A. T. Purba And V. M. M. Siregar, “Sistem Penyeleksi  Mahasiswa  Baru  Berbasis  Web Menggunakan  Metode  Weighted  Product,”
J.  Tekinkom  (Teknik  Inf.  Dan  Komputer) , Vol. 3, No. 1, Pp. 1–8, 2020.