## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN CALON PENERIMA RASKIN DENGAN METODE POLYGONS AREA METHOD (PAM) DI KELURAHAN AIRNONA- KOTA KUPANG
Reza Salmon Baliara 1 , Dony M. Sihotang 2 , Arfan Y. Mauko 3 1,2,3 Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Sains Dan Teknik Universitas Nusa Cendana
1 rezabaliara@gmail.com, 2 Dmsihotang99@gmail.com, 3 arfanmauko@gmail.com

## INTISARI
Raskin  (beras  miskin)  merupakan  salah  satu  program  pemerintah  Indonesia  untuk membantu mengurangi  pengeluaran penduduk miskin. Program ini dijalankan oleh Perum Bulog dan Pemerintah daerah. Prosedur pembagian Raskin pada kelurahan Airnona masih menggunakan cara manual, dimana nama yang akan menerima Raskin diajukan oleh RT sehingga, perlu sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk membantu menangani masalah tersebut. Metode PAM (Polygons  Area  Method)  merupakan  salah  satu  metode  dalam  SPK  yang  dapat  membantu menyelesaikan masalah tidak terstruktur. Penelitian ini menggunakan 8 kriteria yaitu, penghasilan perbulan,    jumlah  tanggungan,  luas  lantai  rumah,  jenis  lantai  rumah,  jenis  tembok  rumah,  aset, sumber penerangan, dan sumber air minum. Pengujian sistem dilakukan dengan membandingkan hasil perankingan sistem dengan nama yang dikeluarkan Dinas Sosial. Pengujian ini menggunakan 66 data hasil wawancara dengan data penerima tahun 2016 yang menghasilkan tingkat kesamaan sebesar 43% dan yang tidak sama sebesar 57%. Setelah itu dilakukan analisa terhadap beberapa data dan diperoleh bahwa sistem mampu memberikan hasil yang baik.
Kata Kunci: Raskin, Sistem Pendukung Keputusan, PAM

## ABSTRACT
Raskin  (Beras  Miskin)  is  one  of  the  Indonesian  government  programs  to  help  reduce  the expenditure  of  the  poor  people. This  program  is  conducted  by  Bulog  and Local  Government.  Raskin distribution procedure at Airnona sub-district is still using manual method, that those who will receive Raskin  is  submitted  by  RT,  so  that  a  Decision  Support  System  (DSS)  is  needed  to  help  handle  the problem. The PAM (Polygons Area Method) method is one of the methods in DSS which can help solve unstructured problems. This study uses 8 criteria namely, monthly income, quantity of dependents, floor area of the house, the type of house floor, type of the house wall, assets, lighting source, and drinking water source. System test is done by comparing the ranking system with the name issued by Dinas Sosial. This  test  uses  66  interview  data  with  2016  recipient  data  resulting  in  similarity  rate  of  43%  and unsimilarity rate is 57%. During then analysis on several data the conclusion is system able to provide good result.
Keywords: Raskin, Decision Support System, PAM.

## I. PENDAHULUAN
Beras  bersubsidi  atau  yang  lebih  dikenal  dengan  nama  raskin  adalah  salah  satu  program pemerintah  Indonesia  untuk  membantu  mengurangi  pengeluaran  keluarga  miskin.  Terdapat  3 kluster  dalam  program  nasional  penanggulangan  kemiskinan.  Subsidi  beras  bagi  masyarakat berpendapatan rendah (raskin) berada pada kluster 1 [1].
Dalam pelaksanaannya program ini dijalankan oleh Perum Bulog dan Pemerintah daerah. Terkhususkan pada Kelurahan Airnona mendapatkan kuota untuk raskin nasional sebanyak 279 Rumah Tangga Sasaran Penerima Manfaat (RTS-PM) dengan jumlah 50.220kg. Jumlah kepala keluarga yang ada di  kelurahan  Airnona adalah  sebanyak 1403 [2], oleh karena itu pembagian kedua program ini harus tepat sasaran kepada keluarga yang layak menerima bantuan.
ISSN:2337-7631 (printed) ISSN: 2654-4091 (Online)
Dalam  prosedur  pemilihan  nama  RTS-PM,  Kantor  lurah  masih  melakukannya  dengan cara manual yaitu bergantung penuh pada nama yang diajukan oleh RT, yang selanjutnya pihak Kelurahan bersama semua RT/RW serta Lembaga Pemberdayaan Masyarakat (LPM) melakukan Musyawarah Kelurahan (Muskel) dan hasilnya berupa nama RTS-PM yang diajukan langsung ke Dinas Sosial. Syarat atau kriteria yang harus dipenuhi oleh setiap RTS-PM antara lain; luas lantai rumah kurang dari 8 m2, jenis lantai rumah tidak permanen, jenis tembok rumah tidak permanen, sumber  penerangan  rumah  tidak  menggunakan  listrik,  sumber  air  minum  berasal  dari sumur/sumber air yang tidak terlindungi/air hujan, pendapatan kurang dari Rp. 350.000 tiap bulan dan tidak memiliki aset yang bernilai lebih dari Rp. 500.000 yang merujuk pada paparan sekretaris eksekutif  Tim  Nasional  Percepatan  Penanggulangan  Kemiskinan  (TNP2K).  Namun  pada kenyataan  yang  terjadi  dilapangan  terdapat  RTS-PM  yang  tidak  memenuhi  kriteria  atau  syarat tersebut  tetapi  tetap  menerima  bantuan,  sehingga  diperlukannya  suatu  alternatif  yaitu  memilih RTS-PM  terbaik  untuk  meminimalisir  kesalahan  dalam  menyeleksi  penerima  raskin  agar  tidak ada yang terlewatkan.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  salah  satu  disiplin  ilmu    yang  dapat menjadi stimulan bagi pengambil keputusan dalam memahami persoalannya. Sistem pendukung keputusan  mampu  menyajikan  berbagai  alternatif  terbaik.  Untuk  kasus  seperti  raskin  ini,  SPK mampu menjadi sarana penunjang pemilihan alternatif penerima raskin. Dalam disiplin ilmu ini terdapat  beberapa  metode,  salah  satunya  adalah  Polygons  Area  Method  (PAM).  PAM  adalah metode yang mampu memberikan solusi terbaik dari setiap alternatif dan juga merepresentasikan solusinya  dalam  bentuk  grafik  poligon  secara  relatif,  sehingga  kita  bisa  melihat  langsung perbedaan dari tiap alternatif.

## II.   MATERI DAN METODE

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pertama kali diungkapkan pada awal tahun 1970-an  oleh  Michael  S.  Scott  Morton  dengan  istilah Management  Decision  Systems .  Morton mendefinisikan sistem pendukung keputusan sebagai “Sistem Berbasis Komputer Interaktif, yang membantu  para  pengambil  keputusan  untuk  menggunakan  data  dan  berbagai  model  untuk memecahkan masalah-masalah yang tidak terstruktur ”.
2.2 Multi Attribut Decission Making (MADM)
Sebagian besar pendekatan MADM dilakukan melalui 2 langkah, yaitu:
a. Melakukan  agregasi  terhadap  keputusan-keputusan  yang  tanggap  terhadap  semua tujuan pada setiap alternatif.
b. Melakukan  perangkingan  alternatif-alternatif  keputusan  tersebut  berdasarkan  hasil agregasi keputusan.
Dengan demikian bisa dikatakan bahwa masalah MADM adalah mengevaluasi m alternatif A i (i=1,2,….,m) terhadap sekumpulan atribut atau kriteria C j (j=1,2,…,n), dimana setiap atribut saling  tidak bergantung satu dengan yang lainnya. Matriks keputusan setiap alternatif terhadap setiap atribut, X diberikan sebagai berikut:
𝑋 = [ 𝑥 11 𝑥 21 𝑥 12 𝑥 22 ⋯ 𝑥 1𝑛 ⋯ 𝑥 2𝑛 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚2 ⋯ 𝑥 𝑚𝑛 ]
Dimana 𝑥 𝑖𝑗 merupakan rating kinerja alternatif ke-i terhadap atribut ke-j. Nilai bobot yang menunjukan tingkat kepentingan relatif setiap atribut, diberikan sebagai
W ={ 𝑤 1 , 𝑤 2 , 𝑤 3 , … , 𝑤 𝑛 } Rating kinerja  (X)  dan  nilai  bobot  (W)  merupakan  nilai  utama  yang  merepresentasikan preferensi  absolut  dari  pengambilan  keputusan.  MADM  diakhiri  dengan  proses  perangkingan
(2.1) (2.2)
(2.3)
untuk  mendapatkan  alternatif  terbaik  yang  diperoleh  berdasarkan  nilai  keseluruhan  preferensi yang diberikan.
Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah MADM antara lain [3]:
a. Simple Additive Weighting Method (SAW)
b. Weighted Product (WP)
c. Elimination Et Choix Traduisant Ia realite (ELECTRE)
d. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
e. Analytic Hierarchy Process (AHP)

## 2.3 Polygon Area Method (PAM)
Secara umum bentuk grafik yang sering digunakan dalam masalah manajemen dan situasi praktis adalah yang berbentuk radar. Grafik ini secara grafis menunjukkan bidang yang tinggi dan rendah secara relatif.
Kinerja  setiap  alternatif  dalam  masalah  MADM  ( Multi  Attribut  Decision  Making )  dapat ditunjukkan pada grafik radar sebagai poligon. Dalam perhitungannya, luas poligon maksimum diperoleh sebagai kriteria keputusan pada grafik radar.
Terdapat beberapa langkah dalam metode ini [4]:
1. Langkah MADM

## A. Normalisasi matriks D
Ada  banyak  prosedur  normalisasi  tersedia  dalam  literatur  pengambilan keputusan, salah satunya diadopsi prosedur normalisasi linear [5]:
𝑋′ 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 MAX⁡(𝑋 𝑖𝑗 ) ,    Jika atribut ini merupakan keuntungan
𝑋′ 𝑖𝑗 = MIN⁡(𝑋 𝑖𝑗 ) 𝑋 𝑖𝑗 ,  Jika atribut ini merupakan biaya
𝑋′ 𝑖𝑗 = rating kinerja matriks ternormalisasi.
𝑋′ = nilai alternatif terhadap kriteria, i = alternatif, j = kriteria
𝑀𝐴𝑋(𝑥 𝑖𝑗 ) = nilai terbesar dari alternatif i terhadap kriteria j
𝑀𝐼𝑁(𝑥 𝑖𝑗 ) = nilai terkecil dari alternatif i terhadap kriteria j Dengan ketentuan:
Atribut  keuntungan  apabila  atribut  banyak  memberikan  keuntungan  bagi pengambil  keputusan,  sedangkan  atribut  biaya  merupakan  atribut  yang  banyak memberikan pengeluaran jika nilainya semakin besar bagi pengambil keputusan.
B. Menentukan tingkat kepentingan bobot/ rating kecocokan(W)
Dalam  metode  MADM,  penentuan  bobot  prioritas  masing-masing  kriteria tersebut  juga  diperlukan  dan  jumlah  bobot  untuk  semua  kriteria  sama  dengan  satu. Pembobotan  ini  dapat  ditentukan  dengan  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy Process (AHP) atau metode Entropi [5].
C. Bentuk matriks keputusan ternomalisasi terbobot (V)
𝑉 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑗 . 𝑥′ 𝑖𝑗 Dimana w j adalah bobot dari kriteria j.
2. Langkah PAM
A. Bentuk grafik radar
Langkah  ini  merupakan  bentuk  dari Polygon  Area  Method (PAM).  Untuk membentuk grafik radar membutuhkan algoritma berikut jika kriteria ≥4:
(2.5) •
Dalam matriks terbobot ( V ), untuk alternatif I, kriteria diperingkatkan  dari yang terbesar ke terkecil.
• Kriteria dengan ranking pertama dijadikan sumbu pada grafik.
• Kriteria dengan peringkat genap, masing-masing memilikipanjang 𝑉 𝑖𝑗 dan sudut sebesar 𝜃 = 2𝜋/𝑛 atribut sebelumnya, ditempatkan searah jarum jam pada grafik dengan urutan menurun.
• Kriteria  dengan  peringkat  ganjil  juga  ditempatkan  berlawanan  arah  jarum jam sama dengan langkah sebelumnya.
• Menghubungkan  titik-titik  yang  diperoleh  dari  dua  langkah  sebelumnya; menggambar poligon beraturan pada grafik radar.
• Nilai V dirubah sesuai dengan poligon yang dibentuk mulai dari sumbu dan bergerak berlawanan arah jarum jam dan nilai baru V diberikan menjadi V’.
B. Memilih alternatif terbaik
Hasil   akhir   diperoleh   dari   proses   perankingan   yaitu   menghitung  luas  dari setiap poligon dengan rumus:
𝐶 𝑖 = (𝑣′ 𝑖1 ⁡𝑥⁡𝑣′ 𝑖2 ) + ⁡ (𝑣′ 𝑖2 ⁡𝑥⁡𝑣′ 𝑖3 ) + ⋯ + (𝑣′ 𝑖𝑗 ⁡𝑥⁡𝑣′ 𝑖𝑗 )
Sehingga  diperoleh  nilai  terbesar  yang   dipilih  sebagai   alternatif   terbaik   (C i ) sebagai  solusi.

## 2.4 Tahapan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan
Gambar 2.1 Flowchart Sistem DATA ALTENATIF, DATA KRITERIA, BOBOT KRITERIA, DAN BOBOT PENGGOLONGAN KRITERIA MULAI PROSES MADM AMBIL DATA ALTENATIF, DATA KRITERIA, BOBOT KRITERIA, DAN BOBOT PENGGOLONGAN KRITERIA BENTUK MATRIKS KEPUTUSAN NORMALISASI MATRIKS KEPUTUSAN HITUNG MATRIKS TERBOBOT HITUNG LUAS POLIGON SETIAP ALTERNATIF PROSES PAM LAPORAN HASIL PERANGKINGAN SELESAI

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengujian SPK
Pengujian sistem dilakukan dengan membandingkan 66 data hasil wawancara yang sudah diolah menggunakan sistem dengan 35 data penerima raskin tahun 2016 yang diterima dari pihak kelurahan, dimana data hasil wawancara berpatokan pada data penerima raskin tahun 2016.
Terdapat kesamaan data dengan 35 nama teratas pada hasil perankingan sistem. Kesamaan data tersebut dapat dilihat pada Tabel 3.1.
Tabel 3.1 Data penerima Raskin tahun 2016 yang sama dengan SPK
NO NAMA RT RW 1. Maria Rohi 4 1 2. Paulina Ratu Kore 4 1 3. Ever Johanis Liu 5 2 NO NAMA RT RW 4. Jhony Taruna 10 3 5. Rehabeam Gie 10 3 6. Agustan Saduk 12 3 7. Jublina Mauboy 12 3 8. Yuliana Lao 13 4 9. Obeth Tallo 15 4 10. Paulina Djawa 16 4 11. Nimrod Kale 17 5 12. Jonathan Dalangapa 18 5 13. Dominggus Dimu 23 7 14. Magdalena Robo-Tenga 24 7 15. Magdalena Djami 25 5
Berdasarkan data dari Tabel 4.1. dapat dihitung tingkat kesamaan dari sistem yaitu:
Tingkat kesamaan = 𝟏𝟓 𝟑𝟓 𝐱𝟏𝟎𝟎%
= 43%

## 3.2   Pembahasan
Terdapat beberapa data perbedaan dan persamaan antara hasil ranking sistem dengan data penerima raskin pada tahun ini, antara lain:
a) Keputusan  sistemdan  Dinas  Sosial  yang  memiliki  perbedaan  hasil  dapat ditemukan  pada  penerima  Raskin  yang  bernama  Yacoba  Adriana  Sir  dimana  dia menerima  Raskin  tetapi  tidak  masuk  dalam  35  besar  SPK,  sedangkan  yang  memiliki kesamaan  hasil  dapat  ditemukan  pada  penerima  Raskin  bernama  Magdalena  Djami. Detail kriteria dari kedua penerima dapat dilihat pada Tabel 4.2.
Tabel 3.2. Detail kriteria Yacoba Adrian Sir dengan Magdalena Djami
NAMA TANGGUNGAN LUAS JENIS LANTAI JENIS RUMAH ASET LISTRIK SUMBER AIR PENGHASILAN Yacoba Adriana Sir <= 2 Orang 9 – 18 Semen Kasar/Licin Permanen >= Rp. 1.500.000 Listrik PLN PDAM Rp.350.000 - Rp.699.000 Magdalena Djami <= 2 Orang 19 – 30 Semen Kasar/Licin Permanen Rp.  0  –Rp. 499.000 Listrik PLN Sumur/ lain-lain Rp.0 - Rp.349.000
Kriteria yang ada pada kedua kepala keluraga ini memiliki kesamaan data yaitu pada kriteria tanggungan jenis lantai rumah, jenis tembok  dan sumber penerangan. Pada 4  kriteria  yang  lain  terdapat  perbedaan  data,  dimana  hanya  1  data  kriteria  saja  yang menguntungkan  Yacoba  Adriana  Sir,  sedangkan  3  kriteria  yang  lain  menguntungkan Magdalena  Djami  dalam  perhitungan  SPK,  sehingga  disimpulkan  bahwa  Magdalena Djami lebih layak dibandingkan dengan Yacoba Adriana Sir.
b) Keputusan  sistem  dan  Dinas  Sosial  yang  memiliki  perbedaan  hasil  dapat ditemukan pada penerima Raskin yang bernama Tamar Rihi dimana dia tidak menerima Raskin  tetapi  masuk  dalam  35  besar  SPK,  sedangkan  yang  memiliki  kesamaan  hasil dapat ditemukan pada penerima Raskin bernama Magdalena Djami. Detail kriteria dari kedua penerima dapat dilihat pada Tabel 4.3.

## Tabel 3.3. Detail kriteria Magdalena Djami dengan Tamar Rihi
NAMA TANGGUNGAN LUAS JENIS LANTAI JENIS RUMAH ASET LISTRIK SUMBER AIR PENGHASILAN Magdalena Djami <= 2 Orang 19 – 30 Semen Kasar/Licin Permanen Rp. 0 - Rp. 499.000 Listrik PLN Sumur/ lain-lain Rp.0 - Rp.349.000 Tamar Rihi 7 – 9 Orang 19 – 30 Semen Kasar/Licin Semi Permanen Rp. 0 - Rp.499.000 Listrik PLN Sumur/ lain-lain Rp.0 - Rp.349.000
Pada kriteria yang ada kedua calon penerima ini memiliki kesamaan data yaitu pada kriteria luas lantai rumah, jenis lantai rumah, aset, sumber penerangan, sumber air minum dan penghasilan, namun pada 2 kriteria yang lain terdapat perbedaan data dimana kriteria tanggungan  dan  jenis  tembok  rumah  lebih  menguntungkan  Tamar  Rihi  dalam  dalam perhitungan  SPK,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  Tamar  Rihi    lebih  layak dibandingkan dengan Mangdalena Djami.
Jika dilihat dari 2 pembahasan  yang dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa  sistem yang sudah dibangun layak digunakan dalam pendukung keputusan penerimaan raskin.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pembahasan  dan  program  yang  dibangun  maka  dapat  disimpulkan sebagai berikut:
1. Kesesuaian hasil dari Sistem Pendukung Keputusan yang dibangun dengan hasil dari Dinas  Sosial  adalah  sebesar  43%,  dimana  66  data  uji  yang  digunakan  adalah  data hasil  wawancara.  Data  uji  ini  diambil  dengan  berpatokan  pada  35  data  penerima Raskin tahun 2016 yang menjadi data pembanding.
2. Dari kajian yang dilakukan terhadap 2 sampel yaitu Yacoba Adriana Sir dan Tamar Rihi  menunjukan  bahwa  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  dibangun  lebih  baik dibanding dengan Dinas Sosial.

## 4.2 Saran
Adapun saran yang dapat disampaikan untuk pengembangan sistem ini yaitu:
1. Sistem dapat dikembangkan dengan melakukan penambahan kriteria sesuai dengan kebutuhan  agar  dapat  memberikan  rekomendasi  calon  penerima  penerima  Raskin yang lebih spesifik.
2. Metode Polygons  Area  Method bukanlah  satu-satunya  metode  yang  mampu menangani  masalah  pengambilan  keputusan,  masih  banyak  metode  yang  mampu menangani masalah ini. Untuk itu peneliti selanjutnya dapat menggunakan metode yang lain dalam penentuan calon penerima penerima Raskin.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nugraha, A.D., 2011, Program Penaggulangan Kemiskinan Kabinet Indonesia Bersatu II ,  Kementerian  Komunikasi  Dan  Informatika  RI  Direktorat  Jenderal  Informasi  Dan Komunikasi Publik.
[2] Airnona, 2017, Laporan bulan April Kelurahan Airnona 2017 , Airnona - Kota Raja.
[3] Kusumadewi,  S.,  dkk.,  2006. Fuzzy  Multi-attribute  Decission  Making ,  Graha  Ilmu, Yogyakarta.
[4] Azimi,  M.H.,  &  Pourmahmoud,  J.  2012, A  new  multiple  attribute  decision  making method . The 5 International Conference of Iranian Operations Research Society, Tabriz- Iran, Hal. 65-67.
[5] Rao, R.V., 2007, Decision making in the manufacturing environment using graph theory and fuzzy multiple attribute decision making methods . London: Springer-Verlag.