## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BANTUAN LANGSUNG TUNAI DANA DESA MENGGUNAKAN METODE FUZZY AHP

## (STUDI KASUS DESA GEDONGBOYOUNTUNG KABUPATEN LAMONGAN)
Hafiz Aria Alfaizi, Karina Auliasari, Mira Orisa Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918019@schoolar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Pemberian  bantuan  langsung  tunai  dana  desa  (BLT-DD)  merupakan  inisiatif  untuk  memberikan  bantuan uang tunai kepada keluarga miskin atau tidak mampu di Desa sebagai bagian dari upaya penghapusan kemiskinan dan  mitigasi dampak ekonomi akibat pandemi  COVID-19, sesuai PMK No.17/PMK.07/2021. Penentuan calon penerima BLT-DD memerlukan pertimbangan dan persyaratan tertentu. Desa Gedongboyountung, di Kecamatan Turi,  Kabupaten  Lamongan,  menghadapi  tantangan  dalam  pencatatan  manual  dan  pengolahan  data  penerima bantuan.  Untuk  mengatasi  ini,  digunakan  metode Fuzzy  Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  dalam  sistem pendukung  keputusan.  Metode  ini  dipilih  karena  menggabungkan  hirarki  fungsional  dengan  persepsi  manusia. Tujuan  utama  adalah  membangun  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode  Fuzzy  AHP  untuk penyeleksian  calon  penerima  BLT-DD.  Diharapkan,  dengan  aplikasi  ini,  distribusi  BLT-DD  dapat  lebih  tepat sasaran  dan  mengurangi  kesenjangan  dalam  penyaluran  bantuan  di  Desa  Gedongboyountung.  Dalam implementasi  dan  pengujian,  ditemukan  perbedaan  sekitar  3,03%  antara  perhitungan  sistem  dan  perhitungan manual dengan empat data. Selain itu, pengujian fungsional website menunjukkan bahwa semua fitur berfungsi dengan baik di berbagai browser. Berdasarkan penelitian ini, metode Fuzzy AHP bisa dipakai untuk mengevaluasi kelayakan dan kevalidan calon penerima BLT-DD sebagai saran penerima yang memadai atau tidak sesuai dengan perhitungan yang dilakukan dengan metode ini.
Kata kunci : Fuzzy Analytichal Hierarchy Process, Sistem Pendukung Keputusan, BLTDD

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  Peraturan  Menteri  Keuangan  Nomor 17/PMK.07/2021  Pasal  1,  Bantuan  Langsung  Tunai Dana  Desa  (BLT-DD)  adalah  bantuan  tunai  yang diberikan kepada keluarga miskin atau tidak mampu di wilayah  desa.  Bantuan  ini  didanai  oleh  keuangan masyarakat  dan  bertujuan  untuk  mempercepat penghapusan kemiskinan parah sekaligus meminimalkan  dampak  ekonomi  dari  epidemi Penyakit  Virus  Corona  (COVID-19)  [1].  Penentuan calon  penerima  bantuan  langsung  tunai  dana  desa memerlukan  adanya  pertimbangan  untuk  persyaratan mendapatkan bantuan tersebut. Desa Gedongboyountung  merupakan  salah  satu  desa  yang terletak  di  Kecamatan  Turi  Kabupaten  Lamongan, menurut  data  induk  penduduk  jumlah  penduduk  di Desa Gedongboyountung diperkirakan sebanyak 3861 jiwa  dan  terdapat  708  kartu  keluarga  yang  terdapat pada 7 Dusun. Dengan hal tersebut Desa Gedongboyountung  saat  ini  masih  melakukan pencatatan  calon  penerima  bantuan  langsung  tunai dana  desa  secara  manual  dengan  menggunakan perangkat  Microsoft  Word  dan  Microsoft  Excel. Selanjutnya, data mengenai penduduk diolah kembali dari  Microsoft  Excel.  Proses  ini  memerlukan  waktu yang  cukup  lama  untuk  mengklasifikasikan  warga berdasarkan  kriteria  penerimaan  bantuan  dana,  serta untuk  menyusun  laporan  distribusi  bantuan  langsung tunai  dana  desa  kepada  warga.  Dalam  pemberian bantuan langsung tunai dana desa memerlukan analisis
dan  keputusan  yang  tepat  untuk  mendapatkan  calon penerima  bantuan  langsung  tunai  dana  desa  sesuai kriteria  Bantuan  langsung  tunai  dana  desa  diberikan kepada individu-individu yang mengalami keterbatasan ekonomi atau menghadapi ketidakstabilan  keuangan,  sehingga  mereka  dapat mencukupi  kebutuhan  dasar  dalam  hidup  mereka. Dalam pendistribusian BLT-DD  mengalami  berbagai macam  kendala,  salah  satunya  tidak  tepat  sasaran sehingga  berakibat  kesenjangan  antara  warga  yang berhak  untuk  menerima  bantuan  dengan  warga  yang menerima  bantuan  walaupun  bukan  haknya.  Untuk menghadapi  masalah  tersebut,  dalam  penyeleksian calon  penerima  bantuan  langsung  tunai  dana  desa diperlukan adanya aplikasi pendukung keputusan yang sesuai.
Metode yang diterapkan dalam sistem pendukung  keputusan  untuk  pemilihan  penerima bantuan  langsung  tunai  dana  desa  adalah  metode Fuzzy  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP).  Pemilihan metode ini didasarkan pada keunggulan metode AHP sebagai model pendukung keputusan yang mengutamakan hirarki fungsional dengan peran utama input berdasarkan persepsi manusia.
Maka,  sebagai  solusi  untuk  menangani  masalah tersebut,  dilakukan  pembangunan  sebuah  aplikasi sistem pendukung keputusan yang dapat memfasilitasi proses pengambilan keputusan dalam penentuan calon penerima  bantuan  langsung  tunai  dana  desa.  Dengan menerapkan  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan
menggunakan  metode  Fuzzy  AHP  ini,  diharapkan dapat  menghindari  kesalahan  dalam  penyaluran bantuan langsung tunai dana desa di masa mendatang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penelitian Terdahulu
Dalam  studi  oleh  Anastashia  Fitriani  Sahe  dan rekan-rekannya,  berjudul  "  Penerapan  Metode  Fuzzy AHP  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima Bantuan PKH Di Desa Ndiwar Kabupaten Manggarai Berbasis  Website"  bantuan  sosial  adalah  dukungan untuk  masyarakat  yang  membutuhkan.  Program Keluarga Harapan (PKH)  merupakan bentuk bantuan sosial  dari  pemerintah  pusat  untuk  rumah  tangga sangat miskin. Namun, di desa Ndiwar, bantuan PKH belum akurat. Proses seleksi penerima didasarkan pada hubungan  dekat.  Peneliti  mengusulkan  penggunaan Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dengan  metode Fuzzy  AHP  untuk memastikan akurasi dan ketepatan bantuan.  Melalui  perhitungan  Fuzzy  AHP,  hasil penelitian  menunjukkan  nilai  keputusan  penerimaan bantuan PKH sesuai kriteria [2].
Menurut Achmad Sutrisno dkk dalam penelitianya  yang  berjudul  “Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Beasiswa di Madrasah Menggunakan  Fuzzy  AHP”  Alasan  mengapa  sistem pendukung  keputusan  diperlukan  adalah  untuk memudahkan  MAN  1  Pasuruan  dalam  mengelola beasiswa  dengan  benar  dan  profesional  berdasarkan data  yang  tersedia  tanpa  pengaruh  siapapun. Penentuan mahasiswa yang layak menerima beasiswa merupakan permasalahan tersendiri, sehingga pendekatan  pengambilan  keputusan  multi-kriteria (MCDM)  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan permasalahan  tersebut.  Dengan  hal  itu  dapat disimpulkan hasil akhir dalam menentukan mahasiswa yang  layak  mendapatkan  beasiswa  mudah  diketahui yaitu dengan mengalikan nilai kriteria dan subkriteria dengan bobot total mahasiswa dan menerapkan sistem pendukung  keputusan  menggunakan  proses  hierarki analitik fuzzy untuk menentukan besarnya membantu sekolah  agama  untuk  dengan  mudah  menentukan kelayakan Beasiswa untuk Siswa atau Beasiswa yang Membutuhkan [3].
Dalam  penelitian  "Analisa  Metode  AHP  dan TOPSIS  untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  E- Recruitment  Penyiar  Radio  XYZ"  oleh  Hani  Zulfia dan  Febriana  Santi  Wahyuni,  seleksi  calon  penyiar radio  di  XYZ  dianggap  penting  untuk  mendapatkan kualitas  penyiar  radio  yang  optimal.  Namun,  metode pemilihan yang digunakan sebelumnya adalah manual dan subjektif, mengakibatkan masalah ketidakakuratan penilaian. Oleh karena itu, penelitian ini  membandingkan  metode AHP  dan TOPSIS untuk menyelesaikan masalah ini. Melalui perbandingan ini, disimpulkan  bahwa  terdapat  perbedaan  hasil  antara metode  AHP  dan  TOPSIS  dalam  penentuan  calon penyiar radio XYZ [4].
Menurut  penelitian  Ahmad  Musa  dan  rekan- rekannya  yang  bertajuk  “Implementasi  Sistem
Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Sosial Menggunakan  Metode  Fuzzy  AHP”,  terdapat permasalahan kesenjangan data penerima  bansos  dan angka  kemiskinan  di  Desa  Molombulahe  tahun  2017 dan  2018.  Berdasarkan  data  BPS,  hasil  analisis menunjukkan  bahwa  Desa  Molombulanhe  belum mengalami perubahan besar dalam perolehan bantuan sosial.  Penerapan  pendekatan  Fuzzy  AHP  dalam sistem  pendukung  keputusan  menunjukkan  dapat membantu  Pemerintah  Desa  Molombulanhe  dalam memilih  calon  penerima  bantuan  sosial.  Sistem informasi  yang  dibuat  menyederhanakan  proses seleksi  ini  berdasarkan  tahapan  pendekatan  Fuzzy AHP  sehingga  menurunkan  kemungkinan  terjadinya kesalahan [5].

## 2.2. Bantuan Langsung Tunai Dana Desa
Berdasarkan  PMK No.17/PMK.07/2021  Pasal 1 Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa  (BLT-DD) merupakan  pemberian  uang  tunai  kepada  keluarga yang mengalami kemiskinan atau ketidakmampuan di tingkat Desa. Bantuan ini dibiayai melalui Dana Desa dengan tujuan untuk mempercepat upaya penghapusan kemiskinan ekstrem dan mengurangi dampak ekonomi yang ditimbulkan oleh pandemi Corona Virus Disease (COVID-19).
Sasaran  penerima  BLT-DD  meliputi  keluarga yang termasuk dalam kategori masyarakat miskin non- PKH atau yang tidak menerima bantuan pangan non- tunai  (BPNT),  yang  mengalami  kehilangan  mata pencaharian, belum terdaftar (kesalahan eksklusi), dan memiliki  anggota  keluarga  yang  rentan  mengalami penyakit jangka panjang atau kronis. [6].

## 2.3. Desa Gedongboyountung
Desa  Gedongboyountung  terdiri  dari  tujuh Dusun  dengan  jumlah  penduduk  sebesar  3861  jiwa merupakan salah satu dari 19 Desa di Kecamatan Turi. Batas  wilayah  Desa  Gedongboyountung  sebagai berikut:  sebelah  utara  berbatasan  dengan  Desa Somowinangun yang berada di Kecamatan Karangbinangun,  sebelah  timur  berbatasan  dengan Desa  Dlanggu  dan  Desa  Laladan  yang  berada  di Kecamatan Deket, sebelah selatan berbatasan dengan Desa  Sidokumpul  yang  berada  di  Kecamatan Lamongan,  sebelah  barat  daya  berbatasan  dengan Desa Ngujungrejo yang berada di Kecamatan Turi, dan sebelah  barat  berbatasan  dengan  Desa  Balun  yang berada  di  Kecamatan  Turi.  Jarak  tempuh  ke  Ibukota Provinsi: 50 km, jarak tempuh ke Kota Kabupaten: 6,8 km, jarak tempuh ke Kecamatan: 10 km [7].

## 2.4. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  (DSS)  atau Decision  Support  System (DSS)  adalah  sistem komputer yang dapat membantu penyelesaian masalah serta  komunikasi  yang  terkait  dengan  situasi  semi terstruktur. Secara lebih spesifik, DSS dapat diartikan sebagai  sistem  yang  membantu seorang manajer atau kelompok  manajer  dalam  menyelesaikan  masalah
semi  terstruktur  dengan  cara  menyediakan  informasi atau saran yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan tertentu. [8].

## 2.5. Fuzzy AHP
Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) adalah  hasil  dari  penggabungan  metode  Analytical Hierarchy Process (AHP) dengan pendekatan konsep fuzzy. AHP  fuzzy  mengatasi kekurangan  AHP,  yaitu masalah yang muncul ketika ada lebih banyak kriteria subjektif. [9]. Ketidakpastian angka dijelaskan melalui urutan  skala.  Chang  menciptakan  Fuzzy  AHP  yang menggunakan fungsi keanggotaan segitiga ( Triangular  Fuzzy  Number /TFN)  untuk  menentukan derajat  keanggotaan.  Fungsi  keanggotaan  segitiga merupakan  kombinasi  dua  garis  ( linier ).  Seperti terlihat pada Gambar 1, representasi grafis dari fungsi keanggotaan  segitiga  ini  menggambarkan  kurva segitiga:
Gambar 1. Elemen segitiga
Chang mendefinisikan nilai intensitas Analytical Hierarchy Process sebagai perbandingan fuzzy dengan membagi  setiap  himpunan  fuzzy  dengan  2,  dengan pengecualian intensitas yang diminati 1 [10]. Tabel 1 menunjukkan fuzzy dengan rasio berdasarkan kepentingan.
Tabel 1. Perbandingan dalam angka tringular fuzzy Rasio Grup Linguistik TFN Kebalikan 1 Sebanding pentingnya (1, 1, 1) (1, 1, 1) 2 Tengah (Sama berarti) (0.5, 1, 0.5) (0.67, 1, 2) 3 Cukup signifikan (1, 1.5, 2) (0.5, 0.67, 1) 4 Tengah- tengah (cukup signifikan) (1.5, 2, 2.5) (0.4, 0.5, 0.67) 5 Sangat signifikan (2, 2.5, 3) (0.33, 0.4, 0.5) 6 Tengah- tengah (sangat signifikan) (0.5, 3, 3.5) (0.28, 0.33, 0.4) 7 Sangat signifikan (3, 3.5, 4) (0.25, 0.28, 0.33) 8 Tengah- tengah (sangat signifikan) (3.5, 4, 4.5) (0.22, 0.25, 0.28) 9 Mutlak sangatpenting (4, 9/2, 9/2) (2/9, 2/9, 1/4)
Mengatasi  masalah  multi  kriteria  dengan  metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (AHP) termasuk: a. Berikan pengertian dari nilai fuzzy synthetic extent untuk objek ke- i sesuai dengan rumus dibawah ini:
𝑆 𝑖 = ∑ 𝑀 𝑔 𝑖 𝑗  [∑ ∑ 𝑀 𝑔 𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ] 𝑚 𝑗=𝑖 (1)
Untuk  mendapat ∑ 𝑀 𝑔 𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 ,  Kemudian  seperti terlihat pada persamaan berikut, dilakukan operasi penjumlahan fuzzy terhadap  nilai  m  pada  matriks perbandingan berpasangan.:
∑ 𝑀 𝑔 𝑖 𝑗 = (∑ 𝑙 𝑗 , 𝑚 𝑗=1 ∑ 𝑚 𝑗 , 𝑚 𝑗=1 ∑ 𝑢 𝑗 , 𝑚 𝑗=1 ) 𝑚 𝑗=1 (2)
Untuk memperoleh persamaan:
[∑ ∑ 𝑀 𝑔 𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ] (3)
Seperti  yang  terlihat  pada  percakapan  berikut, operasi untuk meningkatkan ukuran 𝑀 𝑔 𝑖 𝑗 dilakukan:
[∑ ∑ 𝑀 𝑔 𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ] = (∑ 𝑙 𝑗 , 𝑚 𝑗=1 ∑ 𝑚 𝑗 , 𝑚 𝑗=1 ∑ 𝑢 𝑗 , 𝑚 𝑗=1 ) (4)
Kemudian  untuk  mendapat  nilai  kebalikan  dari persamaan  (4)  dapat  dilakukan  dengan  cara menggunakan operasi aritmatika TFN.
[∑ ∑ 𝑀 𝑔 𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ] −1 =   ( 1 ∑ 𝑙 𝑗 𝑚 𝑗=1 , 1 ∑ 𝑚 𝑗 𝑚 𝑗=1 , 1 ∑ 𝑢 𝑗 𝑚 𝑗=1 ) (5)
b. Apabila  kedapatan  dua  angka fuzzy yaitu 𝑀 1 = (𝑙 1 , 𝑚 1 , 𝑢 1 ) dan 𝑀 2 = (𝑙 2 , 𝑚 2 , 𝑢 2 ) , bahwa ambang ketentuan dari 𝑀 1 = (𝑙 1 , 𝑚 1 , 𝑢 1 )   ≥   𝑀 1 = (𝑙 1 , 𝑚 1 , 𝑢 1 ) diinterpretasikan seperti berikut:
𝑉 (𝑀 1 ≥   𝑀 2 ) = 𝑠𝑢𝑝[min (μ𝑀 1 (𝑥), μ𝑀 2 (𝑦))] (6) jika M 1 dan M 2 angka fuzzy komplek bahwa didapat ketetapan sebagai berikut:
𝑉 (𝑀 1 ≥   𝑀 2 ) = 1 𝑖𝑓 𝑓 𝑚 1 ≥   𝑚 2 𝑉 (𝑀 1 ≥   𝑀 2 ) = ℎ𝑔𝑡 (𝑀 1 ∩   𝑀 2 ) =   μ 𝑀 1 (𝑑) (7)
Persamaan  tersebut  dapat  digunakan  untuk menghitung  tingkat  kepercayaan  pada  angka fuzzy:
𝑉 (𝑀 1 ≥   𝑀 2 ) =   { 1 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑚 2 ≥ 𝑚 2 0 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑙 1 ≥ 𝑢 2 (𝑙 1 −𝑢 2 ) (𝑚 2 −𝑢 2 )−(𝑚 1 −𝑙 1 ) , 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑦𝑎 (8)
Perbandingan  dua  bilangan  fuzzy  dapat  dilihat pada  Gambar  2,  dimana  d  merupakan  koordinat titik potong tertinggi kedua bilangan fuzzy tersebut 𝑀 1 = (𝑙 1 , 𝑚 1 , 𝑢 1 ) dan 𝑀 2 = (𝑙 2 , 𝑚 2 , 𝑢 2 ) memerlukan value dari 𝑉 (𝑀 1 ≥   𝑀 2 ) dan 𝑉 (𝑀 2 ≥   𝑀 1 ) .
Gambar 2. M1 dan m2
c. Bilangan  fuzzy  cembung  mempunyai  tingkat probabilitas  lebih  tinggi  dibandingkan  k  angka fuzzy  cembung  M 1 (n=1,  2,  3,…..,k)  dapat diinterpretasikan seperti ini: V(M ≥ M 1 , M 2 ,......, M k ) = V [(M ≥ M 1 ) dan (M ≥ M 2 ) dan … (M ≥ M k )] = min V(M ≥ M i ) (9)
Diamsusikan bahwa: d aksen (A i ) = minimum V(S i ≥ S k ) untuk k=1,2,...,n; k tidak boleh sama dengan i Vektor bobot kemudian dibaca sebagai berikut: 𝑊’  =   (𝑑’(𝐴1), 𝑑’(𝐴2), . . . . , 𝑑’(𝐴𝑛))𝑇 (10) d. Persamaan bobot vektor diubah menjadi: W’ = (d’(A 1 ), d’(A 2 ),...., d’(A n )) T (11) Yang mana W bukan merupakan bilangan fuzzy .

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Pengumpulan data
Pengumpulan data dilakukan di Desa Gedongboyountung.  Dengan  melakukan  wawancara kepada seketaris desa, data yang didapatkan yaitu data yang telah terjadi. Data tersebut terdiri dari data calon warga penerima bantuan beserta kriterianya dan bobot untuk masing-masing sub-kriteria pada tabel 2.
Tabel 2. Kriteria dan pembobotan
No Kriteria Sub-kriteria 1 Pekerjaan a. Tidak bekerja
b. Petani/Pedagang/Buruh
c. Pegawai Honorer
d. Pegawai Tetap 2 Tidak terdaftar sebagai penerima bantuan lain dari pemerintah a. Terdaftar b. Tidak terdaftar 3 Diusulkan dan didata oleh RT/RW a. Diusulkan b. Tidak Diusulkan
4 Dinding rumah a. Tembok/beton b. Kayu c. Bambu 5 Penghasilan a. < Rp. 1.000.000/bln b. Rp 1.000.000 – 2.500.000/bln > Rp 2.500.000 6 Lantai rumah a. Tanah b. Beton/Plester
c. Keramik

## 3.2. Flowchart sistem
Flowchart ini  mengilustrasikan  sebagaimana cara  sistem  beroperasi.  Terdapat  8  menu  yang  bisa diakases  secara  keseluruhan  dan  tersusun  secara  urut dari step  by  step agar  memudahkan  pengguna  dalam pengoperasianya untuk mendapatkan hasil output yang diinginkanya.  Gambar  3  adalah  perancangan  untuk aplikasi  atau  sistem  pendukung  keputusan  penerima bantuan  langsung  tunai  dana  desa  menggunakan metode fuzzy ahp.
Gambar 3. Flowchart sistem
Pada  gambar  3 flowchart sistem,  yang  pertama adalah mebuka aplikasi lalu user berada pada halaman login ,  untuk  menggunakan  layanan  diharuskan mempunyai  akun  terlebih  dahulu.  Jika user belum punya akun maka buat akun terlebih dahulu ke admin dan jika sudah mempunyai akun maka masuk kedalam halaman login yaitu dengan menginputnkan username dan password .  Kemudian user akan  diarahkan langsung ke menu dashboard untuk melihat informasi tentang  sistem  pendukung  keputusan  penerima bantuan  langsung  tunai  dana  desa,  selanjutnya  pada menu  kriteria  terdapat  data  kriteria  yang  bisa melakukan create,  read,  update dan delete , selanjutnya  pada  menu  alternatif  yang  mana  terdapat data alternatif bisa melakukan create, read, update dan delete didalamnya,  pada  menu  nilai  bobot  terdapat sub-menu  untuk  menginputkan  nilai  intensitas  dan nilai  bobot  kriteria  yang  nantinya  digunakan  untuk perhitungan. Pada menu perhitungan digunakan untuk melakukan  perhitungan  Fuzzy  AHP  yang  nanti hasilnya akan ditampilkan pada menu hasil dan dapat juga di download .

## 3.3. Flowchart metode
Flowchart ini  menjabarkan  bagaimana  alur  dari metode. Gambar 4 adalah bagaimana alur dari metode AHP dalam  proses  pendukung  keputusan  untuk penerima BLT-DD.
1. Tahapan AHP

## Gambar 4. Tahapan AHP
Dalam  tahapan  perhitungan  AHP,  dilakukan pembandingan  berpasangan  antar  kriteria  untuk menentukan  nilai  intensitas  dan  nilai  kebalikan  dari setiap perbandingan berpasangan kriteria. Setelah itu, dicari  bobot  prioritas  dari  hasil  penjumlahan  matriks berpasangan dari setiap kriteria yang akan digunakan untuk mencari eigen value dari setiap kriteria. Selepas itu,  total  dari  semua eigen  value dihitung  untuk mendapatkan consistency index .  Tabel ratio index digunakan  untuk  menentukan  nilai  konstanta  untuk jumlah  kriteria  yang  digunakan.  Setelah  itu,  pada consistency  ratio ,  nilai  intensitas  kepentingan  dari setiap perbandingan kriteria harus konsisten. Jika nilai kriteria  tidak  konsisten,  maka  nilai  intensitas  harus diubah  agar  menjadi  konsisten  sebelum  melanjutkan perhitungan fuzzy . 2. Tahapan Fuzzy Gambar  5  adalah  bagaimana  alur  dari  metode Fuzzy dalam  proses  pendukung  keputusan  untuk penerima BLT-DD.
Gambar 5. Tahapan fuzzy
Dalam  tahapan  perhitungan fuzzy ,  terdapat beberapa  langkah  yang  harus  diikuti.  Pertama,  nilai dari  matriks  perbandingan  berpasangan  kriteria dikonversikan  menjadi tringular  fuzzy  number yang
terdiri dari lower , middle , dan upper . Setelah itu, nilai- nilai yang  dihasilkan  dari  konversi  tersebut dijumlahkan untuk setiap kriteria dan himpunan fuzzy . Selanjutnya,  hasil  dari  proses  penjumlahan  tadi digunakan  untuk  mencari  nilai  sintesis fuzzy .  Untuk itu,  dilakukan  proses  mencari  nilai  prioritas  vektor yang akan menjadi acuan dalam mencari nilai ordinat dari  setiap  perbandingan  kriteria.  Setelah  diperoleh, langkah  selanjutnya  adalah  menotal  hasilnya  secara keseluruhan dan dinormalisasikan untuk mendapatkan bobot vektor.
Setelah  mendapatkan  bobot  vektor,  langkah berikutnya  adalah  mengkonversikan  nilai  intensitas pada setiap kriteria di masing-masing alternatif. Setiap nilai intensitas ini dikalikan dengan bobot vektor yang sudah  ternormalisasi.  Hasil  perkalian  tersebut kemudian dijumlahkan untuk setiap alternatif.
Dari  nilai  hasil  penjumlahan  tadi,  dilakukan pemeringkatan  untuk  mengetahui  hasil  akhir  dari pemeringkatan  tersebut.  Hasil  pemeringkatan  akan disusun  dari  nilai  terbesar  ke  terkecil  untuk mengidentifikasi alternatif terbaik.

## 3.4. Use Case Diagram
Di bawah ini adalah Diagram Kasus Penggunaan ( Use  Case )  dari  sistem  pendukung  keputusan  dalam pemilihan calon penerima bantuan langsung tunai dana desa dengan metode Fuzzy AHP., pada gambar 6.
Gambar 6. Use case diagram
Terdapat  2  hak  akses  masuk  yaitu  Kepala  Desa dan  Perangkat  Desa.  Pada  perangkat  desa  bisa mengakses keseluruhan menu yang ada didalam sistem dan mampu untuk mendaftarkan pengguna baru.

## 3.5. Struktur Menu
Rencana  penataan  menu  pada  situs  web  terdiri dari  dua  komponen,  yang  pertama  ditujukan  untuk administrator,  dan  yang  kedua  diperuntukkan  bagi pengguna,  berikut  adalah  susunan  menu  secara keseluruhan.
Gambar 7. Struktur menu
Pada gambar 7, user dapat  mengakses 12  menu yang  akan  tampil  pada  pilihan  di sidebar .  Menu dashboard berisi  sekilas  info  tentang  sistem pendukung keputusan. Lalu fungsi kriteria digunakan untuk  mengisikan  data  kriteria  dari  bantuan  sosial. Kemudian  pada  menu  alternatif  difungsikan  untuk mengisikan data alternatif/data warga yang mendaftar menjadi  penerima  bantuan  sosial.  Pada  menu  nilai bobot  terdapat  sub-menu  nilai  intensitas  dan  nilai bobot  kriteria,  pada  halaman  itu  semua  digunakan untuk mengisi nilai-nilai yang dibutuhkan. Selanjutnya  pada  menu  hasil  berfungsi  untuk menampilkan  hasil  perhitungan  dan  melaporkanya didalam  menu  tersebut,  bisa  juga  untuk  mencetak laporan  dari  hasil  perhitungan,  di  menu  user  adalah menu  yang  dikhusukan  untuk  admin  dan  digunakan untuk  melihat  siapa  saja  yang  dapat  mengakses  web tersebut sekaligus dapat menjadi menu register untuk memasukan  pengguna  baru.  Pada  menu  about  us digunakan untuk mencari tahu atau mengkontak admin pembuat  aplikasi  tersebut  via whatsapp .  Didalam menu  ini  terdapat  tombol  hubungi  kami  untuk mengontak pembuat aplikasi dan alamat dari pembuat aplikasi.  Terakhir  terdapat  menu logout digunakan untuk  keluar  dari  aplikasi  sistem  pendukung keputusan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tampilan Halaman Login
Gambar 8. Halaman login
Pada  halaman  login  merupakan  halaman  awal ketika  program  dijalankan.  Dalam  hal  ini  pengguna harus  menginputkan username dan password untuk masuk kedalam website sistem pendukung keputusan.

## 4.2. Hasil Tampilan Dashboard
Gambar 9. Halaman dasbor
Pada  halaman dashboard merupakan  halaman depan website yang berisi informasi jumlah penduduk yang terdaftar dan jumlah kriteria yang dipakai, pada halaman  ini  nantinya  akan  dibuat  informasi  tentang bantuan sosial atau tutorial penggunaan website .

## 4.3. Hasil Tampilan Kriteria
Gambar 10. Halaman Kriteria
Pada  halaman  kriteria,  pengguna  memiliki kemampuan  untuk  melakukan  pembuatan,  membaca, pembaruan,  dan  penghapusan,  yang  nantinya  akan dibuat  sebagai  proses  perhitungan  pada  kriteria- kriteria tersebut.

## 4.4. Hasil Tampilan Alternatif
Gambar 11. Halaman alternatif
Di  halaman  Alternatif,  pengguna  memiliki kemampuan  untuk  melakukan  pembuatan,  membaca, pembaruan,  dan  penghapusan  data  warga  yang  akan digunakan sebagai data alternatif di masa depan.

## 4.5. Hasil Tampilan Perhitungan
Gambar 12. Halaman perhitungan
Pada  halaman  perhitungan  digunakan  untuk menginputkan  inisialisasi  matriks  perbandingan berpasangan  dan  menginputkan  bobot  nilai  kriteria untuk masing-masing alternatif.

## 4.6. Hasil Tampilan Hasil Perhitungan
Gambar 13. Halaman hasil perhitungan
Pada  laman  ini  digunakan  untuk  menampilkan hasil  pemeringkatan  yang  sudah  melalui  proses perhitungan  dan  nantinya  bisa  dilakukan  pemfilteran data  untuk  menentukan  prioritas  warga  dari ketersediaan jatah bantuan selanjutnya bisa melakukan proses pencetakan laporan berupa pdf. Bisa melakukan konfirmasi  lewat whatsapp untuk  memberi  notifikasi ke penerima.

## 4.7. Hasil Tampilan Cetak

## Gambar 14. Halaman cetak
Pada  halaman  ini  digunakan  untuk  mencetak laporan berformat pdf yang sudah disertai dengan kop surat desa.

## 4.8. Halaman Tentang Penulis
Gambar 15. Halaman tentang penulis
Pada  halaman  menu  tentang  penulis ini digunakan untuk mencari tahu atau mengkontak admin pembuat  aplikasi  tersebut  via whatsapp .  Didalam menu  ini  terdapat  tombol  hubungi  kami  untuk mengontak pembuat aplikasi dan alamat dari pembuat aplikasi.

## 4.9. Pengujian Perhitungan Sistem Dan Manual
Berikut ini perbandingan nilai hasil perangkingan untuk perhitungan manual dan nilai hasil perangkingan proses dalam evaluasi metode berdasarkan perhitungan sistem menggunakan website dan manual menggunakan Microsoft Excel , dikembangkan sistem pendukung  keputusan  penerima  bantuan  keuangan langsung dana desa. Menggunakan empat sampel data dalam persamaan:
𝑆𝑒𝑙𝑖𝑠𝑖ℎ 𝑃𝑒𝑟ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑚𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙 𝑥 100% (12) Tabel 3. Pengujian perhitungan manual dan sistem Nama Nilai Perhitungan Manual Nilai Hasil Perhitung an Sistem Selisih Error % Kasemi 3,96 3.84 0,12 3,03 Kimyah 3,96 3.84 0,12 3,03 Muslim ah 3,96 3.84 0,12 3,03 Suliyah 3,96 3.84 0,12 3,03
Pada pengujian tersebut memiliki rata-rata error sebesar  3,030458%.  Berdasarkan  tabel  pengujian error sistem,  bahwa  sistem  memiliki  tingkat kepresisian dengan presentasi error sebesar 3,030458%.

## 4.10. Pengujian browser
Pada  proses  pengujian  fungsional browser merupakan proses yang digunakan untuk menampilkan apakah tampilan sesuai dengan perancangan yang telah dibuat.
Tabel 4. Pengujian browser Fungsi GC MF ME Menampilkan layar masuk √ √ √ Tampilkan layar dasbor √ √ √ Tampil halaman dengan kriteria √ √ √ CRUD data kriteria √ √ √ Tampil halaman dengan alternatif √ √ √ CRUD data alternatif √ √ √ Tampil halaman nilai intensitas √ √ √ CRUD nilai intensitas √ √ √ Tampil halaman sub kriteria √ √ √ CRUD sub kriteria √ √ √ Tampil halaman perhitungan √ √ √ Tampil halaman hasil √ √ √ Tampil halaman menu user √ √ √ Tampil halaman perhitungan √ √ √ Tampil halaman hasil √ √ √ Tampil halaman about us √ √ √
Keterangan:
GC  : Google  Chrome, MF  : Mozilla  Firefox ,  ME: Microsoft Edge . √ : Berjalan sesuai sistem X : Tidak berjalan sesuai sistem
Pada  pengujian  browser  seperti  pada  tabel  4.18 pengujian  dilakukan  jenis  browser  seperti Google Chrome versi  144.0.5735.199, Mozilla  Firefox versi 115.0.2  dan Microsoft  Edge versi  115.0.1901.203. Hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dari  proses pengujian  fungsional  pada browser tersebut  berjalan 100% sesuai dengan fungsinya.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  implementasi  dan  pengujian  yang dilakukan dapat ditarik kesimpulan bahwa: Berdasarkan  pengujian  perhitungan  sistem  dan perhitungan  manual  menggunakan  4  data  memiliki perbedaan  pada  nilai  hasil  akhir  perhitungan  dengan presentase  rata-rata  3,030458%.  Hasil  pengujian fungsional website menunjukan bahwa semua fitur-fitur didalamnya  sudah  berjalan  sebagaimana  fungsinya, serta  dapat  digunakan  di  beberapa browser yang berbeda.  Perlunya  pengembangan  aplikasi  berbasis Fuzzy  AHP  untuk  meningkatkan  efektivitas  dan ketepatan  dalam  proses  pemilihan  penerima  bantuan langsung tunai dana desa.
Adapun saran yang dapat menjadi masukan untuk penelitian  selanjutnya,  antara  lain:  Sistem  bisa dikembangkan  lagi  menjadi  3  hak  akses  yaitu  admin, perangkat  desa  dan  relawan.  Sebagaimana  relawan bertugas  di  lapangan  oleh  karena  itu  perlu  dibuatkan aplikasi pendataan warga dengan menggunakan android yang  berbasis client  server .  Penelitian  ini  bisa dikembangkan menggunakan metode lain selain Fuzzy AHP  untuk  pendukung  keputusanya.  Sistem  ini  dapat
dikembangkan menjadi website desa digital, dan semua urusan  pemerintahan  desa  dapat  dilakukan  melalui website sehingga memudahkan pekerjaan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   M. K. R. Indonesia, "Peraturan Menteri Keuangan Republik  Indonesia  Tentang  Pengolahan  Transfer ke  Daerah  Dan  Dana  Desa,"  Menteri  Keuangan Republik Indonesia, Jakarta, 2021.
[2]   A.  F.  Sahe,  A.  Faisol  and  R.  P.  Prasetya, "Penerapan  Metode  Fuzzy  AHP  Pada  Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan PKH Di Desa  Ndiwar  Kabupaten  Manggarai  Berbasis Website," JAI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), pp. 1-6, 2023.
[3]   A. Sutrisno, E. R. Setyaningsih and J. P. Sugiono, "Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan
Penerima  Beasiswa  di  Madrasah  Menggunakan Fuzzy AHP," Jurnal Mnemonic, pp. 24-32, 2019.
[4]   H.  Zulfia  and  F.  S.  Wahyuni,  "Analisa  Metode AHP  (Analytic  Hierarchy  Process)  dan  TOPSIS (Technique For Order Reference By Similiarity To Ideal Solution) Untuk Sistem Pendukung Keputusan," Jurnal MNEMONIC, pp. 32-37, 2018.
[5]   A.  Musa,  M.  Latief  and  H.  R.  Dai,  "Penerapan Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan Sosial  Menggunakan  Metode  Fuzzy  AHP," Journar  of  System  and  Information  Technology, pp. 46-54, 2021.
[6]   S. Mentari, "Penyaluran Bantuan Langsung Tunai Dana  Desa  (BLT-DD)  Bulan  Februari  2023,"  17 Februari 2023.
[Online]. Available: http://bungkulan-
buleleng.desa.id/index.php/first/artikel/468- Penyaluran-Bantuan-Langsung-Tunai-Dana-Desa- -BLT-DD--Bulan-Februari-2023.
[7]   Anonymous, "Profilbaru.com," April 2022. [Online]. Available: https://profilbaru.com/Gedongboyountung,_Turi,_ Lamongan. [Accessed 31 Agustus 2023].
[8]   R.  E.  Indrajit,  Pengantar  Konsep  Dasar: Manajemen  Sistem  Informasi  dan  Teknologi, Jakarta: Kelompok Gramedia, 2001.
[9]   Hozairi. M. and W. , Sistem Pendukung Keputusan Untuk  Sains  dan  Sosial  Humaniora,  Pertama  ed., Madura: UIM Press, 2018, pp. 1-155.
[10] D. Y. Chang, "Applications of the extent analysis method  on  fuzzy  AHP," European  Journal  of Operation  Research, vol.  95,  no.  3,  pp.  649-655,
1996.