Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 320-328 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Penerapan Metode TOPSIS Untuk Pemberian Bantuan Bedah Rumah Di Nagari Lunang Selatan
Intan Nur Fitriyani 1 , Sarjon Defit 2 , Gunadi Widi Nurcahyo 3 1,2,3 Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang, Indonesia Email: 1 intannurfitriyani732@gmail.com, 2 sarjond@yahoo.co.uk, 3 gunadiwidi@yahoo.co.id

## Abstract
Indonesian government seeks to improve people's welfare by holding various poverty reduction programs,  one  of  which  is  providing  assistance  to  uninhabitable  houses  (RTLH).  Equitable development of the welfare of Indonesian society must be comprehensive and even, starting from the smallest scope, namely the village. One of the villages in Indonesia that has implemented a program to provide assistance for uninhabitable houses is Nagari Lunang Selatan which is located in Lunang sub- district,  Pesisir  Selatan  Regency,  West  Sumatra  Province.  The  implementation  of  the  uninhabitable housing assistance program in Nagari Lunang Selatan has so far still used a manual system so it is not effective because the final results are not objective. There are 5 criteria and 10 alternatives as sample data  used  in  this  research.  These criteria  include  the  number  of  dependents,  total  expenses,  total income,  land  ownership status,  and  condition  of  the  house.  For  this reason,  this  research  provides  a solution  by  implementing  a  decision  support  system  for  providing  assistance  for  uninhabitable housing using the Technique For Order of Preference by Similarity to Ideal Solution method, known as TOPSIS,  the  TOPSIS  method  is  suitable  for  solving  semi-structural  problems  such  as  the problem  of providing assistance  for inadequate housing. inhabit. The  aim of this  research is to produce a system that  can  facilitate  decision  making  regarding  providing  assistance  for  uninhabitable  housing.  The results  obtained  from  the  test  calculation  process  on  sample  data of  10  alternatives  with  5  criteria provide accurate results.  From  this test, the results obtained for 3 alternatives as  recipients of house renovation assistance
Keywords : Uninhabitable House, criteria, alternatives ,decision support system, TOPSIS.

## Abstrak
Pemerintah indonesia mengupayakan peningkatkan kesejahteraan rakyat dengan mengadakan berbagai  program  penanggulangan  kemiskinan,  salah  satunya  pemberian  bantuan  kepada  rumah tidak  layak  huni  (RTLH).  Salah  satu desa  di  indonesia  yang  sudah  mengimplementasikan  program pemberian  bantuan  rumah  tidak  layak  huni  adalah  Nagari  Lunang  Selatan  yang  terletak  di kecamatan  Lunang,  Kabupaten  Pesisir  Selatan,  Provinsi  Sumatera  Barat.  Penerapan  program bantuan  rumah  tidak  layak  huni  di  Nagari  Lunang  Selatan  selama  ini  masih  menggunan  sistem manual sehingga tidak efektik karena hasil akhirnya tidak objektif. Ada 5 kriteria dan 10  alternatif sebagai  data  sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yang  digunakan  dalam  penelitian ini. kriteria  tersebut  meliputi  jumlah  tanggungan,  jumlah  pengeluaran,  jumlah  penghasilan,  status kepemilikan  tanah,  dan  kondisi  rumah.  Untuk  itu  penelitian  ini  memberikan  solusi  dengan menerapkan  sistem  pendukung  keputusan  pemberian  bantuan  rumah  tidak  layak  huni  dengan menggunkan  metode  Technique  For  Order  of  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solutio  (TOPSIS) dimana cocok untuk pemecahan masalah semi struktural seperti masalah pemberian bantuan rumah tidak  layak  huni.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menghasilkan  sebuah  sistem  yang  dapat mempermudah  pengambilan  keputusan  pemberian  bantuan  rumah  tidak  layak  huni.  Hasil  yang didapatkan dari sistem yaitu ada 3 orang penerima bantuan rumah tidak layak huni dengan standar nilai <60. Dapat disimpulkan bahwa sistem pendukung keputusan pemberian bantuan bedah rumah memberikan hasil yang cepat, tepat, akurat.
Kata kunci : Rumah Tidak Layak Huni, kriteria, alternatif, SPK, TOPSIS.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 320-328 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 1. PENDAHULUAN
Rumah  mempunyai  peran  strategis  dalam  membentuk  watak  dan kepribadian bangsa demi membangun manusia yang seutuhnya Untuk itu menjadi tugas  dan  tanggung  jawab  negara  agar  setiap  warga  bisa  menghuni  rumah  yang layak dalam lingkungan sehat dan aman. Sistem Pendukung Keputusan merupakan sistem  informasi  intraktif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan pemanipulasian data yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan baik di perusahaan  atau  instansi,  mengambil  suatu  keputusan  sesuai  dengan pertimbanagn  dan  kriteria  yang  telah  ditentukan  sebelumnya[1].  Metode pengambilan  keputusan  dalam  bentuk  yaitu  TOPSIS  ( Technique  for  Order Preference by Similarity to Ideal Solution ) memiliki  prinsip bahwa  alternatif  yang akan  terpelih  memiliki  jarak  terdekat  dari  solusi  ideal  positif  dan  jarak  terjauh dari solusi ideal negatif [2].
Mengenai  penggunaan  metode  TOPSIS  yang  dilakukan  pada  permasalahan semi  struktural  akan  memberikan  hasil  yang  objektif  dan  memudahkan pengambilan  keputusan  berdasarkan  kriterianya.  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan pemberian bantuan bedah rumah menggunakan metode TOPSIS untuk mendapatkan  hasil  yang  lebih  objektif  dan  tepat  sasaran[3].  Dalam  penelitian menggunakan  metode  TOPSIS  ada  beberapa  langkah  ilmiah  untuk  mendapatkan hasil  yang  sesuai,  kriteria  yang  ditetapkan  akan  dilakukan  perhitungan  dengan cara  memberikan  pembobotan  yang  bertujuan  agar  pehitungan  dari  masing- masing kriteria mudah dipahami sebagai dasar pengambilan keputusan[4].
Metode  ini  merupakan  salah  satu  metode  yang  banyak  digunakan  untuk menyelesaikan  pengambilan  keputusan  secara  praktis.  TOPSIS  memiliki  konsep dimana  alternatif  yang  terpilih  merupakan  alternatif  terbaik  yang  memiliki  jarak terpendek  dari  solusi  ideal  positif  dan  jarak  terjauh  dari  solusi  ideal  negatif, TOPSIS memberikan rekomendasi penerima bantuan bedah rumah dengan kriteria yang  telah  ditentukan[5].  Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  sebuah  sistem informasi  berbasis  komputer  yang  interaktif,  fleksibel  dan  mudah  beradaptasi, didesain secara khusus untuk membantu masalah manajemen yang bersifat tidak terstruktur  untuk  memperbaiki  pengambilan  keputusan[6].  Pengambilan keputusan  adalah  proses  pemilihan,  Di  antara  berbagai  alternatif  aksi  yang bertujuan  untuk  memenuhi  satu  atau  beberapa  sasaran.  Sistem  Pendukung Keputusan  dapat  diartikan  sebagai  suatu  sistem  yang  dirancang  yang  digunakan untuk mendukung manajemen di dalam pengambilan keputusan[7].
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  kumpulan system  computer interaktif  yang  menyediakan  informasi  dengan  model  analisis  untuk  mendukung keputusan  dengan  masalah  yang  kompleks  dan  tidak  terstruktur[8].  Sistem Pendukung  Keputusan  merupakan  sebuah  sistem  yang  mampu  memberikan kemampuan  baik  pemecahan  masalah  maupun  kemampuan  pemgkomunikasian untuk masalah semi-terstruktur. Secara khusus, SPK didefinisikan sebagai sebuah sistem  yang  mendukung  kerja  seorang  manajer  maupun  sekelompok  manajer dalam memecahkan masalah semi-terstruktur dengan cara memberikan informasi ataupun  usulan  menuju  pada  keputusan  tertentu.  Sistem  Pendukung  Keputusan adalah sistem yang dibangun untuk menentukan sebuah alternatif  dari beberapa
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 320-328 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
pilhan  yang  ada  guna  untuk  membantu  pimpinan  dalam  pengambilan keputusan[9].  Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  seperangkat  elemen  yang digabungkan  satu  dengan  yang  lainnya  saling  bekerja  sama  untuk  menghasilkan satu kesatuan di dalam pencapaian suatu tujuan bersama[10].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  adalah  cara  yang  digunakan  dalam  memperoleh  berbagai  data untuk  diproses  menjadi  informasi  yang  lebih  akurat  sesuai  permasalahan  yang akan  diteliti.  Penelitian  yang  menjadi  acuan  dalam  lingkup  metode  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  TOPSIS  untuk  menentukan  penerima bantuan  rumah  tidak  layak  huni.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan metode  TOPSIS  sebagai  Sitem  Pendukung  Keputusan  pemberian  bantuan  bedah rumah  atau  yang  disebut  rumah  tidak  layak  huni  dengan  sistem  perangkingan terhadap alternatif. Langkah-langkah TOPSIS dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 1. Kerangka penelitian
Dalam  hal  ini,  menentukan  kriteria,  bobot,  dan  alternatif  yang  akan  menjadi persayaratan   dalam  melakukan  perhitungan  menjadi  hal  yang  harus  dilakukan. Berikut langkah dalam penyelesaian metode TOPSIS.
a. Menentukan matriks keputusan ternormalisasi.
(1)
b. Matriks keputusan ternormalisasi dikalikan dengan bobot prioritas kriteria yang disebut matriks keputusan ternormalisasi terbobot.
(2)
c. Menentukan nilai solusi ideal positif dan negatif
Untuk mencari nilai solusi ideal positif digunakan rumus berikut.
(3)
d. Mencari nilai solusi ideal negatif dapat dilihat pada rumus dibawah ini.
(4)
e. Jarak antara alternatif Ai dengan solusi ideal positif dan ideal negatif. Menghitung  nilai  jarak  alternatif  solusi  ideal  positif  digunakan  rumus
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 320-328 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
 j  1 n ( y  y  i i  j ) 2  ( y  y ) n  2 ij i j  1 sebagai berikut. Di + = ; i = 1,2, ... m (5)
Dibawah ini merupakan rumus yang digunakan untuk menghitung nilai jarak solusi ideal negatif .
Di - = ; i = 1,2, ... m (6)
f. Nilai preferensi untuk setiap alternatif Vi.
Nilai Vi yang lebih besar menunjukkan bahwa alternatif Ai lebih dipilih.
g. Perangkingan Dan hasil Keputusan

## Perangkingan didapat berdasarkan  nilai vektor yang telah dihitung

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Permasalahan  pada  penelitian  ini  mencakup  proses  perhitungan  matriks keputusan  yang  dihasilkan  dari  data  awal  yang  telah  diberikan  nilai  atau  bobot merupakan  inputan  awal  dalam  perhitungan  selanjutnya  mencari  matriks normalisasi  terbobot,  nilai  jarak  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif  serta mencari nilai preferensinya yang digunakan untuk menentukan rangking  alternatif penerima  bantuan  bedah  rumah.  Populasi  pada  penelitian  ini  merupakan masyarakat Nagari Lunang Selatan berjumlah 900  kepala keluarga. Dari populasi di  tetapkan  sampel  penelitian  sebanyak  10  sampel.  Pada  penelitian  ini  kriteria yang menjadi bagian dari analisis sistem baru adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Kriteria Penerima bantuan bedah rumah Simbol kriteria Kriteria C1 Penghasilan perbulan C2 Pengeluaran perbulan C3 Jumlah Tanggungan C4 Kondisi Rumah C5 Kepemilikan rumah
Berdasarkan  Tabel  1  Berikut  merupakan  Tabel  indeks  kepentingan  dari kriteria yang telah telah ditentukan.
Tabel 2. Indeks Kepentingan Kriteria No Kriteria Bobot Rentang Data Rangking <500.000 5 1. Penghasilan 5 500.000-1.000.000 4 1.000.000-1.500.000 3 1.500.000-2.000.000 2 < 3 orang 1 4 orang 2 2. Jumah Tanggungan 4 5 orang 3 6 orang 4 > 6orang 5 <500.000 1
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 320-328 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
No Kriteria Bobot Rentang Data Rangking 3. Pengeluaran Perbulan 4 500.000-1.000.000 2 1.000.000-1.500.000 3 1.500.000-2.000.000 4 >2.000.000 5 4. Kondisi Rumah 5 Sangat layak 1 Layak 2 Kurang layak 3 Tidak layak 4 Sangat tidak Layak 5
5.
Kepemilikan rumah 3 Milik sendiri 2 Ngontrak 3 Menumpang dengan keluarga 4 Tidak memiliki Lahan 5
Pada  Tabel  2  telah  ditentukan  bobot  dari  masing-  masing  kriteria  secara rinci setiap bobot pada kriteria memiliki range nilai.
Tabel 3. Nilai Alternatif Setiap Kriteria No Nama Alamat No Hp 1  FAIZIN TJ BERINGIN 6 0822 6892 1202 2  SUGIYONO TJ BERINGIN 6 0853 74173947 3  SLAMET TJ BERINGIN 4 0852 64358445 4  RIYANTO TJ BERINGIN 4 0821 66891035 5  ZAINAL TJ BERINGIN 4 0831 90729331 6  SUROTO TJ BERINGIN 2 0857 15150328 7  PURNOMO TJ BERINGIN 2 0822 84422969 8  APRI TJ BERINGIN 5 0813 16693183 9  WIDODO TJ BERINGIN 5 0812 61885599 10  HALIM TJ BERINGIN 2 0822 88554987
Pada  Tabel  3  meruakan  10  sampel  yang  diambil  dari  populasi  masyarakat Nagari Lunang Selatan, pada metode TOPSIS dikenal dengan alternatif.
Tabel 4. Matrik ternormalisasi No  Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 1. FAIZIN 0,3849 0,3015 0,2965 0,2683 0.3162 2. SIUGIYONO  0,1925 0,3015 0,2965 0,3578 0.3162 3. SLAMET 0,0962 0,4523 0,3706 0,2683 0.3162 4. RIYANTO 0,3849 0,1508 0,2224 0,3578 0.3162 5. ZAINAL 0,2887 0,3015 0,2965 0,3578 0.3162 6. SUROTO 0,3849 0,4523 0,3706 0,2683 0.3162 7. PURNOMO 0,0962 0,3015 0,3706 0,2683 0.3162 8. APRI 0,1925 0,3015 0,3706 0,3578 0.3162 9. WIDODO 0,4811 0,1508 0,2224 0,3578 0.3162 10  HALIM 0,3849 0,3015 0,2965 0,2683 0,3162
Pada  Tabel  4  dihasilkan  nilai  matrik  ternormalisasi,  matrik  ternormalisasi
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 320-328 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
didapatkan  dari  perhitungan  dengan  menggunakan  rumus  1  Pada  Tabel  3 meruakan  10  sampel  yang  diambil  dari  populasi  masyarakat  Nagari  Lunang Selatan, pada metode TOPSIS dikenal dengan alternatif.
Tabel 5. Matrik ternormalisasi No  Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 1. FAIZIN 0,3849 0,3015 0,2965 0,2683 0.3162 2. SIUGIYONO  0,1925 0,3015 0,2965 0,3578 0.3162 3. SLAMET 0,0962 0,4523 0,3706 0,2683 0.3162 4. RIYANTO 0,3849 0,1508 0,2224 0,3578 0.3162 5. ZAINAL 0,2887 0,3015 0,2965 0,3578 0.3162 6. SUROTO 0,3849 0,4523 0,3706 0,2683 0.3162 7. PURNOMO 0,0962 0,3015 0,3706 0,2683 0.3162 8. APRI 0,1925 0,3015 0,3706 0,3578 0.3162 9. WIDODO 0,4811 0,1508 0,2224 0,3578 0.3162 10  HALIM 0,3849 0,3015 0,2965 0,2683 0,3162
Pada  Tabel  6  dihasilkan  nilai  matrik  ternormalisasi,  matrik  ternormalisasi didapatkan dari perhitungan dengan menggunakan rumus 1
Tabel 6. Hasil matrik ternormalisasi terbobot C1 C2 C3 C4 C5 A1 1,9245 1,206 1,186 1,3415  0,9486 A2 0,9625 1,206 1,186 1,789 0,9486 A3 0,481 1,8092 1,4824 1,3415  0,9486 A4 1,9245 0,6032 0,8896 1,789 0,9486 A5 1,4435 1,206 1,186 1,789 0,9486 A6 1,9245 1.8092 1,4824 1,3415  0,9486 A7 0,481 1,206 1,4824 1,3415  0,9486 A8 0.9625 1,206 1,4824 1,789 0,9486 A9 2,4055 0,6032 0,8896 1,789 0,9486 A10 1,9245 1,206 1,186 1,3415  0,9486
Pada  Tabel  7  dihasilkan  nilai  matriks  ternormalisasi  terbobot,  dengan  cara mengalikan  hasil  matrik  ternormalisasi  dengan  bobot  dari  kriteria,  bisa  dilihat pada rumus 2.
Tabel 7. Nilai Ideal Positif Dan Nilai Ideal Negatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 1,9245 1,206 1,186 1,3415 0,9486 A2 0,9625 1,206 1,186 1,789 0,9486 A3 0,481 1,8092 1,4824 1,3415 0,9486 A4 1,9245 0,6032 0,8896 1,789 0,9486 A5 1,4435 1,206 1,186 1,789 0,9486 A6 1,9245 1.8092 1,4824 1,3415 0,9486 A7 0,481 1,206 1,4824 1,3415 0,9486 A8 0.9625 1,206 1,4824 1,789 0,9486
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 320-328 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
A9 2,4055 0,6032 0,8896 1,789 0,9486 A10 1,9245 1,206 1,186 1,3415 0,9486 Max A + ) 2,4055 1,8092 1,4824 1,789 0,9486 Min (A - ) 0,481 0,6032 0,8896 1,3415 0,9486
Pada  Tabel  8  didapatkan  hasil  nilai  ideal  positif  dan  nilai  ideal  negatif  dari perhitungan sebelumnya, sehingga bisa dilihat angka tertinggi dan angka terendah dari masing-masing perhitunagn criteria dan alternatif.
Tabel 8. Jarak solusi ideal positif dan negatif Alternatif D+ D- A1 0,9398 1.5921 A2 1.5918 0.9399 A3 1.9758 1.3438 A4 1.4273 1.5113 A5 1.1735 1.2561 A6 0.657 1.9722 A7 2.0659 0.8454 A8 1.564 1.0709 A9 1.3438 1.9758 A10 0.9399 1.5921
Pada Tabel 9 dihasilkan jarak nilai ideal positif dan negatif, didapatkan dari perhitungan  di  Tabel  6,  kemudian  diperbandingkan  jarak  ideal  positif  dan  jarak ideal negatif karena pada tahap ini sebagai acuan preferensi
Tabel 9. Nilai preferensi setiap alternatif No Alternatif Vi 1. SUROTO 0,7501 2. FAIZIN 0,6288 3. HALIM 0,6288 4. WIDODO 0,5952 5 ZAINAL 0,571 6 RIYANTO 0,5143 7 APRI 0,4064 8 SLAMET 0,4064 9 SUGIYONO 0,3713 10 PURNOMO 0,2904
Pada Tabel 10 dihasilkan nilai preferensi atau nilai akhir sebagai penentuan perangkingan dari 10 sampel terdapat 3 sampel yang memenuhi kriteria sebagai penerima bantuan bedah rumah di Nagari Lunang Selatan.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 320-328 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tabel 10. Hasil perangkingan No  Alternatif Vi Keterangan 1. SUROTO 0,7501 Menerima renovasi rumah 2. FAIZIN 0,6288 Menerima renovasi rumah 3. HALIM 0,6288 Menerima renovasi rumah 4. WIDODO 0,5952 Tidak menerima renovasi rumah 5 ZAINAL 0,571 Tidak menerima renovasi rumah 6 RIYANTO 0,5143 Tidak menerima renovasi rumah 7 APRI 0,4064 Tidak menerima renovasi rumah 8 SLAMET 0,4064 Tidak menerima renovasi rumah 9 SUGIYONO 0,3713 Tidak menerima renovasi rumah 10 PURNOMO 0,2904 Tidak menerima renovasi rumah
Pada  Tabel  10  hasil  dan  tampilan  akhir  dari  perhitungan  dengan  metode TOPSIS pada penelitian pemberian bantuan bedah rumah di Nagari Lunang Selatan menghasilkan 3 penerima bantuan dengan nilai <60.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  penentuan  pemberian  bantuan  bedah rumah  di  Nagari  Lunang  Selatan  menggunakan  metode technique  for  Order Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution yang  telah  dilaksanakan  dapat disimpulkan  Dengan  menerapkan  metode technique  for  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution dapat  digunakan  sebagai  metode  dalam  membantu pihak  Nagari  Lunang  Selatan  untuk  menentukan  calon  penerima  bantuan  bedah rumah  berdasarkan  kriteri-kriteria  yang  telah  ditentukan.Dengan  adanya  sistem telah berhasil dimplementasikan kedalam bentuk sistem informasi yang dibangun dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan database Mysql  berbentuk web .  Sistem  pendukung  keputusan  pemberian  bantuan  bedah  rumah  di  Nagari Lunang  Selatan  memberikan  hasil  yang  objektif  dan  akurat.  Adanya  sistem pendukung keputusan pemberian bantuan bedah rumah membantu pihak Nagari Lunang Selatan dalam mengambil  keputusan dengan cepat dan tepat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Saw  and  W.  P.  Topsis,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Karyawan Baru Menggunakan,” vol. 1, no. 2, pp. 128–137, 2023.
[2] F. R. Darmawan, E. L. Amalia, and U. D. Rosiani, “Penerapan Metode Topsis pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Kota  yang  Menerapkan Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  yang  di  Sebabkan  Wabah  Corona Implementation  of  Topsis  Method  in  Decision  Support  System  for  Cities Implementing  Large-Scale  Social  Restrictions  Caused  by  Corona,”  vol.  9, no. 2, pp. 250–256, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i2.43896.
[3] G.  Puspitasari  and  E.  Supratman,  “Sistem  rekomendasi  penerima  bantuan zdalam pengelolaan potensi desa menggunakan metode topsis,” vol. 8, no. 1, pp. 199–210, 2023.
[4] P.  T.  J.  Niagatama,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pakan  Terbaik Menggunakan Metode Topsis Berbasis Android Pada,” vol. 7, no. 1, 2023.
[5] P. Romadhon, T. Tristono, and P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Diagnosa
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 320-328 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Penyakit  Tanaman  Cabai  Merah  Menggunakan  Metode  TOPSIS  Berbasis  Web  di Desa Kerik Magetan Jawa Timur,” vol. 2, no. 1, pp. 1–15, 2021.
[6] D. Ayudia and G. W. Nurcahyo, “Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi Optimalisasi Penentuan  Kriteria  Penerima Bantuan  Program  Indonesia  Pintar  dengan  Metode TOPSIS,” vol. 3, pp. 142–149, 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i3.58.
[7] S. Mardayatmi, S. Defit, and G. W. Nurcahyo, “Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi Sistem  Pendukung  Keputusan  bagi  Penerima  Bantuan  Komite  Sekolah Menggunakan  Metode  Topsis,”  vol.  3,  pp.  134–141,  2021,  doi: 10.37034/jsisfotek.v3i3.56.
[8] K. Perjalanan, D. Wisata, and Y. A. Singgalen, “Analisis Perbandingan Nilai SAW dan TOPSIS  dalam  Menentukan,”  vol.  4,  no.  3,  pp.  673–684,  2023,  doi: 10.47065/josyc.v4i3.3504.
[9] A.  Iskandar,  “Penerapan  Metode  TOPSIS  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Kelayakan  Penerima  Pinjaman  Kredit,”  vol.  4,  no.  2,  2023,  doi: 10.47065/josyc.v4i2.2879.
[10] S. Pare, T. M. Tallulembang, and A. Latif, “Decision Support System for Admission of  Regional  Government  Scholarships  in  Merauke  Regency  Using  the  TOPSIS Method,” 2023.