Rancang Bangun Sistem Informasi Bantuan Internet Fixed Broadband Menggunakan Algoritma Analytical Hierarchy Process
Mohammad Iqbal 1,* , Rian Piarna 2
1 Program Studi Sistem Informasi, Politeknik Negeri Subang, Subang, Indonesia Email: 1,* miqbaljanuar@gmail.com, 2 piarnarian@gmail.com
Abstrak− Program  Bantuan  Internet  Fixed  Broadband  merupakan  program  yang  dilaksakan  oleh  Direktorat  Pita  Lebar Kementrian Komunikasi dan Informatika yang telah berjalan sejak tahun 2018. Program ini dilaksanakan guna meningkatkan taraf ekonomi dan pendidikan masyarakat melalui adanya media internet. Namun program ini masih memiliki kendala dalam pengelolaan  dan  pengambilan  keputusan  karena  proses  pengusulan  data  bantuan  internet  masih  menggunakan  form  survei online.  Maka  dari  itu  dibangun  sebuah  sistem  yang  dapat  membantu  petugas  untuk  mengelola  data  bantuan  internet, menentukan  penerima  bantuan,  menampilkan  monitoring  wilayah  penerima  bantuan  internet,  dan  memfasilitasi  pemohon untuk  melakukan  pengusulan  bantuan  internet  juga  memantau  status  progress  dari  usulan  yang  telah  diajukan.  Sistem  ini dibangun dengan mengacu pada metode SDLC ( System Development Life Cycle )[1] dengan model Fountain yang memiliki ciri  khas  dimana  setiap  tahapan  dalam  pengerjaannya  dapat  dilewati  atau  diulang  kembali.  Sistem  yang  dibangun  berupa aplikasi  berbasis  website  yang  memiliki  dua  interface  yaitu  admin  dan  pemohon.  Untuk  pengambilan  keputusan  yang dilakukan  oleh  sistem,  digunakan  algoritma  AHP  (Analytical  Hierarchy  Process)[2].  Bahasa  pemograman  yang  digunakan adalah  PHP  dengan  framework  Codeigniter  yang  dikolaborasikan  dengan  struktur  HMVC  (Hierarchy  Model-View- Controller)[3]  yang  digunakan  dengan  tujuan  memperkuat  keamanan  sistem.  Selain  itu  untuk  menilai  kesesuaian  sistem dengan perancangan yang dibuat maka dilakukan pengujian sistem menggunakan black box testing yang menunjukan 100% keberhasilan fungsionalitas sistem dan User Acceptences Testing (UAT) yang menunjukan nilai ergonomic yang cukup tinggi yakni 96%.
Kata Kunci: Sistem informasi, bantuan internet, fixed broadband, Fountain, Analitycal Hierarchy Process
Abstract− The Fixed Broadband Internet Assistance Program is a program carried out by the Directorate of Broadband of the  Ministry  of  Communications  and  Information  Technology  which  has  been  running  since  2018.  This  program  is implemented  to  improve  the  level  of  economy  and  public  education  through  the  internet.  However,  this  program  still  has problems  in  managing  and  making  decisions  because  the  process  of  proposing  internet  assistance  data  still  uses  an  online survey form. Therefore, a system was built that can help officers to manage internet aid data, determine aid recipients, display monitoring of internet aid recipient areas, and facilitate applicants to make internet assistance proposals as well as monitor the progress  status  of  the  proposals  that  have  been  submitted.  This  system  was  built  by  referring  to  the  SDLC  (System Development Life Cycle) method with the Fountain model which has a characteristic where each stage in the process can be skipped or repeated. The system built is a website-based application that has two interfaces, namely admin and applicant. For decision making by the system, the AHP (Analytical Hierarchy Process) algorithm is used.. The programming language used is PHP with the CodeIgniter framework in collaboration with the HMVC (Hierarchy Model-View-Controller) structure which is used with the aim of strengthening system security. In addition, to assess the suitability of the system with the design made, system testing is carried out using black box testing which shows 100% success in system functionality and User Acceptance Testing (UAT) which shows a fairly high ergonomic value of 96%.
Keywords : Information systems, internet assistance, fixed broadband, Fountain,Analitycal Hierarchy Process

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  semakin  pesat  sejak  munculnya  teknologi  internet.  Dengan  adanya internet,  masyarakat  banyak  memanfaatkan  sistem  informasi  dalam  kegiatan  sehari-hari  mulai  dari  penjualan, promosi,  pembelajaran,  informasi  organisasi  dan  kegiatan  lainnya  dimana  dibutuhkannya  proses  pengiriman, penyebaran  dan  penerimaan  informasi  sehingga  memberikan  kemudahan  bagi  penggunanya.[4],  dalam penelitiannya Development of Mobile Web for the Library menjelaskan bahwasanya sistem informasi berbasis website dapat diakses melalui smartphone membantu mengatasi kesulitan dalam pencarian informasi yang sangat dibutuhkan  masyarakat umum sehingga  membuat informasi tersebut mudah diakses dimanapun, oleh siapapun tanpa dibatasi ruang dan waktu asalkan dapat mengakses internet melalui smartphone yang dapat terhubung ke media informasi online sehingga bisa dikatakan bersifat responsive.
Dengan  adanya  perkembangan  teknologi  yang  semakin  pesat  pemerintah  tentu  berharap  agar  internet dapat benar-benar dapat dimanfaatkan oleh masyarakat[4]. Menanggapi hal tersebut, Kementrian Komunikasi dan Informatika (KEMKOMINFO) berupaya untuk membantu tingkat ekonomi dan pendidikan masyarakat dengan mengadakan  program  bantuan  akses  internet  fixed  broadband  yang  telah  dilaksanakan  mulai  dari  tahun  2018. Direktorat  Pengembangan  Pita  lebar  Kementrian  Komunikasi  dan  informatika  telah  berhasil  merealisasikan bantuan akses internet fixed broadband sebanyak 152 titik pada tahun 2018 dan 303 titik pada tahun 2019. Bahkan
pada tahun 2020, dalam rangka mendukung desa-desa dimasa pandemi Covid-19 Ditjen Pengembangan Pita Lebar menyelenggarakan acara Pelatihan dan Pendampingan Peningkatan Kapasitas UMKM dan Desa Wisata Digital yang diikuti oleh sekitar 200 peserta dari 17 desa yang tersebar di sekitar Daerah Istimewa Yogyakarta dan Malang Jawa  Timur.  Namun  program  bantuan  internet  tersebut  masih  belum  dapat  berjalan  secara  maksimal  karena terdapatnya beberapa kendala  yang  menghambat proses berjalannya program dengan baik. Permasalahan  yang pertama adalah penentuan desa calon penerima bantuan  internet  yang belum  memiliki pengukuran  yang tepat. Pemasalahan  kedua  yaitu  masih  sulitnya  pengelolaan  dan  verifikasi  data  usulan  bantuan  internet  yang  telah diajukan  masyarakat.  Permasalahan  ketiga  ialah  tidak  adanya  fitur  yang  mendukung  pengambilan  keputusan sehingga penentuan penerima bantuan internet masih belum dapat dimaksimalkan. Permasalahan keempat yaitu masyarakat  kesulitan  untuk  mengetahui  status  penerimaan  dari  usulan  bantuan  internet  yang  diajukan,  karena tidak  adanya  komunikasi  yang  berjalan  dengan  baik  antara  pihak  penerima  dan  pemberi  bantuan  internet  dan permasalahan terakhir ialah sulitnya mencari dan mengetahui lokasi pemohon secara tepat.
Dalam  hal  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  menjalankan  program  bantuan  internet,  Kementrian Komunikasi  dan  Informatika  membutuhkan  sistem  informasi  berbasis  web    yang  dibangun  dengan  algoritma Analitycal Hierarchy Process  (AHP) yang digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi semi terstruktur  dan  situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  tak  seorang  pun  tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan seharusnya dibuat dengan tujuan memberikan kemudahan bagi pengguna untuk memeriksa, memverifikasi data usulan bantuan internet, mengambil keputusan, dan membuat suatu usulan bantuan internet bagi usaha mikro kecil menengah dan  fasilitas publik[1].

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  pembuatan  sistem  informasi  ini,  metode  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini  adalah  SDLC (System Development Life Cycle)[5],dengan model fountain yang dikombinasikan dengan algoritma Analitycal Hierarchy Process. Secara garis besar metode fountain[6] ini terdiri dari analisis, spesifikasi kebutuhan, desain sistem,  implementasi  system,  dan  pengujian.  algoritma  Analitycal  Hierarchy  Process  digunakan  pada  saat dilakukannya pengambilan sebuah keputusan pada sistem.Gambar 1 merupakan kerangka kerja fountain menurut Jon  McCormack  &  Damian  Conway.  Gambar  2  merupakan  metode  perancangan  sistem  yang  di  adopsi  dari kerangka kerja fountain dengan menghilangkan tahapan integration , dan operation dan maintenance .
Gambar 1. Metode Perancangan Sistem

## 2.1 Analisis
Pada tahap analisis, dilakukan pengumpulan data dengan menggunakan sistem literatur, dan wawancara. Sistem literatur dilakukan dengan mengumpulkan data berdasarkan jurnal atau penelitian yang bertujuan untuk mencari teori  pendukung pada penulisan laporan proyek akhir ini serta menyempurnakan kekurangan pada jurnal atau penelitian sebelumnya[7]. Adapun  metode  wawancara  dilakukan penulis saat  melakukan  kegiatan praktik kerja  lapangan(PKL)  dengan  melakukan  wawancara  secara  langsung  dengan  Manajer  IT  Development  PT. Multimedia Solusi Prima. Sehingga didapatkan gambaran sistem yang sedang berjalan serta permasalahan yang dialami.

## 2.2 Spesifikasi Kebutuhan
Tahap  selanjutnya  ialah  spesifikasi  kebutuhan  atau  requirement  spesification  dimana  pada  tahap  ini, penulis mengumpulkan data kebutuhan user dalam pengembangan sistem informasi ini. Data-data tersebut didapat bersamaan dengan proses analisis dan wawancara yang dilakukan mulai dari November 2020 dalam rapat daring yang diselenggarakan oleh pihak KEMKOMINFO dan PT. Multimedia Solusi Prima yang akhirnya menghasilkan data sistem yang akan dibangun.

## 2.3 Desain
Setelah tahapan tersebut, dilakukan proses desain dimana pada tahapan ini dilakukan perancangan sistem yang akan dibangun berdasarkan hasil analisa yang sesuai dengan kebutuhan user dan kebutuhan sistem. Dalam tahapan  desain/  perancangan  sistem,  penulis  menggunakan  model  UML  (Unified  Modeling  System)  yang didalamnya  terdapat  Usecase  Diagram  sebagai  media  penggambaran  hubungan  antar  aktor  dengan  sistem, Activity Diagram sebagai alur proses yang akan dibangun berdasarkan usecase yang telah dibuat, ERD (Entity Relationship Diagram) sebagai penggambaran hubungan antar tabel, Sequence Diagram sebagai penggambaran aktifitas dan interaksi antar objek dan Class Diagram sebagai penjelasan mengenai kelas yang akan diterapkan dalam  proses  implementasi  pembangunan  sistem[8].  Selain  itu,  penulis  juga  melakukan  penggambaran  dari interface sistem/ pembuatan mockup menggunakan software perancangan UI Mockplus.

## 2.4 Tahap Implementasi
Tahapan  selanjutnya  adalah  koding/implementasi.  Pada  tahapan  ini  dilakukan  proses  implementasi perancangan kedalam bahasa pemograman. Bahasa pemograman yang digunakan adalah PHP dengan framework CodeIgniter dan struktur HMVC (Hierarchical model–view–controller). Untuk database yang digunakan, penulis menggunakan  MySQL  dengan  GUI  Sqlyog.  Dalam  tahap  implementasi  ini  juga  diterapkan  algoritma  AHP (Analytic Hierarchy Process) untuk menentukan sebuah keputusan dari kumpulan data yang digunakan.

## 2.5 Testing
Setelah  dilakukannya  tahap  koding,  selanjutnya  akan  dilakukan  tahap  testing  dimana  sistem  yang  telah dibangun diuji oleh pengguna dengan tujuan untuk mengetahui apakah sistem yang telah diimplementasikan dapat berjalan  sesuai  dengan  fungsinya  atau  tidak.  Dalam  tahapan  ini,  penulis  melakukan  2  metode  pengujian  yaitu pengujian Black box dan User Acceptences Testing (UAT)[9]. Pengujian dengan metode Black box digunakan untuk mengetahui hasil uji sistem yang dituliskan kedalam sebuah tabel, dimana didalam tabel tersebut terdapat pengujian  fungsionalitas  terhadap  menu  maupun  tombol  yang  tersedia.  Sementara  UAT  dilakukan  untuk mengetahui tingkat kelayakan dari sistem yang telah dibangun. UAT biasanya dilakukan dengan metode survery, yaitu  menyebarkan  kuesioner  kepada  pengguna  (end  User)  yang  sebelumnya  sudah  diberikan  tata  cara penggunaan  sistem  yang  akan  diuji.  UAT  digunakan  untuk  menjawab  permasalahan  dari  sebuah  sistem  yang meliputi:  System  metric,  usability,  satisfaction  dan  beberapa  aturan  dari  setiap  fungsi  yang  terdapat  pada  fitur sistem[10].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisis

## 1)  Wawancara
Berdasarkan  wawancara  yang telah dilakukan dihasilkan informasi bahwa saat ini, pengusulan program bantuan internet masih dilakukan secara manual menggunakan form online menggunakan zoho survei. Diawali dengan  pengumpulan  data  desa  yang  memiliki  potensi,  pihak  penyelenggara  program  bantuan  internet (KEMKOMINFO) melakukan sosialisasi mengenai program bantuan internet ke desa – desa yang terpilih. Lalu kepala desa akan mengumpulkan data usulan bantuan internet untuk UMKM dan Fasilitas Publik yang nantinya akan diinput satu persatu kedalam form online. Hal ini tentu belum efektif karena dalam pelaksanaannya pihak penyelenggara bantuan masih kesulitan dalam pengelolaan data, dan mengambil sebuah keputusan. Alur sistem yang berjalan saat ini ditampilkan pada Gambar 2 Flowchart proses bisnis yang sedang berjalan.
Proses bisnis yang sedang berjalan Admin Sistem Pengusul (kepala desa) Start
Mengumpulkan data usulan umkm dan fasum dari masyarakat Mengisi data kedalam form (menggunakan zoho survey) Melakukan sosialisasi program bantuan akses internet fbb Sistem menyimpan data Data dalam form diperiksa secara manual End Mengumpulkan data desa yang memiliki potensi dari info penyedia internet atau sumber lain seperti pemkab/kota Menentukan usulan yang diterima secara manual
Gambar 2. Flowchart proses bisnis yang sedang berjalan.
2) Studi Literatur
Studi literatur dilakukan dengan cara mengumpulkan data dari jurnal atau penelitian yang berkaitan dengan sistem informasi pengambil keputusan untuk beberapa program bantuan, bantuan internet fixed broadband, dan penggunaan algoritma AHP dalam pengambilan sebuah keputusan yang menghasilkan kesimpulan bahwa metode Analytical Hierarchy Process adalah metode yang tepat untuk diterapkan dalam Sistem Informasi Bantuan Internet Fixed  Broadband  karena  metode  ini  melakukan  perhitungan  dengan  struktur  hierarki  sampai  pada  sub  kriteria terdalam. Metode ini juga memiliki kemampuan untuk meyelesaikan permasalahan dalam bentuk multi kriteria dan  multi  obyektif  yang  dalam  penerapannya,  metode  ini  menyederhanakan  dan  mempercepat  proses pengambilan keputusan dengan memecahkan sebuah persoalan kedalam beberapa bagian dan menata bagian ini dalam  suatu  susunan  hirarki.  Lalu  metode  Analytical  Hierarchy  Process  akan  memberi  nilai  numerik  pada pertimbangan yang dilakukan lalu menentukan mana data yang memiliki prioritas paling tinggi[11].

## 3.2. Spesifikasi Kebutuhan
Untuk  mengatasi  masalah  yang  ditemukan  dalam  proses  program  bantuan  internet,  maka  dibutuhkan sebuah sistem yang dapat memaksimalkan proses pengelolaan dan pengusulan program bantuan internet. Sistem yang dibangun terdiri dari 2 pengguna yaitu pemohon dan admin. Gambaran umum dari sistem yang akan berjalan disajikan dalam flowchart berikut
Proses bisnis sistem yang akan dibangun
Admin Sistem
Pengusul (kepala desa)
Start Menginput data desa yang terpilih sebagai desa yang berpotensi menjadi calon penerima bantuan internet Melakukan sosialisasi program bantuan akses internet fbb Mengumpulkan data desa yang memiliki potensi dari info penyedia internet atau sumber lain seperti pemkab/kota Login kedalam sistem menggunakan email dan password yang diberikan admin Mengisi data usulan bantuan internet untuk UMKM dan Fasilitas Publik Menyimpan data usulan Memverifikasi data usulan yang diterima Semua data telah diverifikasi? Ya A B Tidak Menginput data desa yang didapat sebagai calon desa yang berpotensi Memberikan keputusan desa yang berpotensi menjadi calon penerima bantuan internet
Gambar 3. Flowchart sistem yang akan dibangun
Proses bisnis sistem yang akan dibangun Admin Sistem Pengusul (kepala desa)
A Melakukan pemilihan perjanjian kerja sama pada desa yang layak menerima bantuan internet Menyimpan data Melihat/memeriksa data usulan yang telah terkait perjanjian kerja sama Menampilkan data usulan yang telah terkait dengan perjanjian kerja sama. End B Memberikan keputusan desa yang layak menerima bantuan internet
Gambar 4. Flowchart sistem yang akan dibangun halaman 2
3.3. Desain

## 1) Usecase Diagram
Use Case Diagram menggambarkan fungsionalitas dari sistem dan setiap user terhadap sistem informasi bantuan internet[12]. Use case dari sistem informasi bantuan internet dapat dilihat pada gambar 6  :
Gambar 5. Usecase Diagram
2)   Perancangan Antarmuka
Perancangan  antarmuka  digunakan  untuk  menggambarkan  tampilan  dari  antarmuka  sistem[13].  Berikut  adalah  desain antarmuka dari sistem yang dibangun :
Gambar 6. User interface login
Gambar 7. User interface bobot usulan
3.4. Implementasi
1) Implementasi Antarmuka
Berikut adalah hasil implementasi dari desain antar muka sistem :
Gambar 8. implementasi login
Gambar 9. implementasi data nilai bobot usulan
Gambar 10. implementasi monitoring
2) Perhitungan Menggunakan AHP
a) Matrix Perbandingan
Matriks perbandingan berpasangan adalah tahap dalam metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) yang menggambarkan kontribusi relative atau pengaruh setiap elemen data pada setiap kriteria yang ada[2].
Penghitungan konsistensi dilakukan dengan cara matriks dikali prioritas dengan menyesuaikan ketentuan berikut:
1. Menjumlahkan hasil kali perbaris.
2. Membagi hasil penjumlahan tiap baris dengan prioritas yang bersangkutan dan menjumlahkan hasilnya.
3. Hasil pembagian tersebut dibagi oleh jumlah elemen, untuk mendapatkan λ Maks.
4. 𝐶𝐼 = λ Maks−n / n
5. Index Konsistensi CR = CI/RI
6. Menentukan rasio konsistensi (indeks random konsistensi). Jika rasio konsistensi ≤ 0.1 maka hasil perhitungan data dapat di dipercaya dan dibenarkan. Nilai indeks random konsitensi dapat dilihat pada Tabel 2[2].
Hierarki kriteria yang digunakan dapat digambarkan sebagai berikut
Gambar 11. Hierarki Kriteria calon penerima bantuan internet
b) Perhitungan Analitycal Hierarchy Process Calon penerima bantuan

## 1. Penentuan Prioritas kriteria
Tabel 1 Kriteria Calon Penerima Bantuan Internet[14] NO Nama Kriteria Inisialisasi 1 Jumlah potensi pengguna (K1) 2 Pendapatan (K2)
3 Listrik (K3) 4 Akses jalan (K4) 5 Kawasan pemerintah (K5)
Tabel diatas menjelaskan 5 kriteria yang digunakan sebagai poin untuk menentukan desa berpotensi yang akan menerima bantuan internet. Kriteria tersebut digunakan dengan ketentuan sebagai berikut :
a. Jumlah potensi pengguna memiliki kepentingan yang sama dengan pendapatan, sedikit lebih penting dari listrik, dan  jelas lebih penting dari akses jalan dan kawasan pemerintah.
b. Pendapatan  sedikit  lebih  penting  dari  listrik,  dan    jelas  lebih  penting  dari  akses  jalan  dan  kawasan pemerintah.
c. Listrik sedikit lebih penting dari akses jalan dan Kawasan pemerintahan
d. Akses jalan sama pentingnya dengan Kawasan pemerintahan
2. Matriks perbandingan berpasangan
Matriks  perbandingan  berpasangan  digunakan  untuk  melakukan  penilaian  pebandingan  antara  suatu  kriteria dengan kriteria lainnya. Berikut adalah tabel yang menampilkan hasil konversi nilai perbandingan kriteria :
Tabel 2. Matriks Perbandingan berpasangan Calon Penerima Bantuan Internet[15]
Potensi Pengguna Pendapatan  Listrik Akses Jalan Kawasan Potensi Pengguna 1,000 1,000 3,000 5,000 5,000 Penda patan 1,000 1,000 3,000 5,000 5,000 Listrik 0,333 0,333 1,000 3,000 3,000 Akses Jalan 0,200 0,200 0,333 1,000 1,000 Kawasan 0,200 0,200 0,333 1,000 1,000 Jumlah Kolom 2,733 2,733 7,667 15,000  15,000
c) Matriks nilai kriteria
Nilai matriks akan didapatkan dengan rumus : nilai dari baris-kolom baru = nilai dari baris-kolom lama dibagi jumlah dari kolom lama.
Tabel 3. Matriks Nilai Kriteria Calon Penerima Bantuan Internet
K1 K2 K3 K4 K5 Jumlah  Priority K1  0,366  0,366  0,391  0,333  0,333  1,790 0,358 K2  0,366  0,366  0,391  0,333  0,333  1,790 0,358 K3  0,122  0,122  0,130  0,200  0,200  0,774 0,155
K4  0,073  0,073  0,043  0,067  0,067  0,323 0,065 K5  0,073  0,073  0,043  0,067  0,067  0,323 0,065 1,000  1,000  1,000  1,000  1,000  1,000 1,000
Pada tabel 6 nilai 0,366 pada kolom K1 baris K1 didapatkan dari kolom K1 baris K1 dibagi jumlah kolom K1 pada tabel 5. Nilai Jumlah pada tabel 4.6 didapatkan dari penjumlahan setiap baris per-kriteria. Sementara nilai kolom prioritas didapatkan dari nilai jumlah dibagi banyaknya kriteria seperti pada baris pertama 1,790/5 = 0,358.
Angka 1,000 dibagian bawah tabel adalah hasil rata-rata dari setiap kolom yang menggambarkan konsistensi data. d) Perhitungan Rasio Konsistensi Calon Penerima Bantuan Internet
Perhitungan rasio konsistensi dilakukan untuk memastikan bahwa CR (nliai rasio konsistensi) <=0,1. Jika nilai CR ternyata >=0,1 maka matriks perbandingan berpasangan harus diperbaiki.
Tabel 4. Perhitungan Rasio Konsistensi Calon Penerima Bantuan Internet
Jumlah perbaris Prioritas  Hasil K1 1,790 0,358 2,148 K2 1,790 0,358 2,148 K3 0,774 0,155 0,929 K4 0,323 0,065 0,388 K5 0,323 0,065 0,388 Jumlah 6,000
Pada  tabel  7  Diperoleh  jumlah  6,000  yang  didapatkan  dengan  menjumlahkan  kolom  hasil  perhitungan  jumlah perbaris ditambah kolom prioritas dengan nilai N (jumlah kriteria) = 5. Maka didapatkan nilai berikut :
λ Maks ( jumlah/N) = 6,000/5 = 1,200
CI = λ Maks n/n-1 = ( 1,200-5)/5 = -1,000
CR = CI/IR = -1,000/1,12 = -0,893
Karena nilai CR <=0,1 maka rasio konsistensi dari perhitungan ini dapat diterima dan dibenarkan.[11]
e) Menentukan dan menghitung prioritas sub kriteria
Pada  perhitungan  ini  terdapat  6  indikator  sub  kriteria  yaitu  sangat  baik,  baik,  cukup  baik,  cukup,  kurang,  dan sangat kurang. Potensi pengguna dengan poin >0 <5 bernilai sangat baik, >=5 <10 bernilai baik, >=10 <20 bernilai cukup baik, >=20 <35 bernilai cukup, >=35 <50 bernilai kurang, >=50 bernilai sangat kurang.
Tabel 5. Indikator Sub Kriteria Pendapatan
No Indikator Sub Kriteria
Sub Indikator
1 Sangat baik >=6000,000
2 Baik >=4000,000 <6000,000 3 Cukup Baik >=2000,000 <4000,000 4 Cukup >=1000,000 <2000,000 5 Kurang >=500,000 <1000,000 6 Sangat Kurang >0 <500,000
Pendapatan dengan poin >=6000,000 bernilai sangat baik, >=4000,000  bernilai baik, 2000,000>=poin <4000,000 bernilai  cukup  baik,  1000.000>=poin<2000.000  bernilai  cukup,  500,000>=poin  <1000,000  bernilai  kurang, 0>poin <500,000 bernilai sangat kurang.
Tabel 6. Indikator Sub kriteria Listrik No Indikator Sub Kriteria Sub Indikator 1 Sangat baik >14.000 VA 2 Baik 6.600 VA s/d 14.000 VA 3 Cukup Baik 3.500 VA s/d 5.500 VA 4 Cukup 2.200 VA 5 Kurang 1.300 VA 6 Sangat Kurang 450 VA s/d 900 VA
Listrik dengan poin >14.000 VA bernilai sangat baik, 6.600 VA s/d 14.000 VA bernilai baik, 3.500 VA s/d 5.500 VA bernilai cukup baik, 2.200 VA bernilai cukup, 1.300 VA bernilai kurang, 450 VA s/d 900 VA bernilai sangat kurang.
Akses jalan dengan poin >0 <1km bernilai sangat baik, >=1km <2km bernilai baik, >=2km <5km bernilai cukup baik, >=5km <=10km bernilai cukup, >10km <=15km bernilai kurang, >15km bernilai sangat kurang.
Kawasan  pemerintah  dengan  poin  >0  <1km  bernilai  sangat  baik,  >=1km  <2km  bernilai  baik,  >=2km  <5km bernilai  cukup  baik,  >=5km  <=10km  bernilai  cukup,  >10km  <=15km  bernilai  kurang,  >15km  bernilai  sangat kurang.
f) Membuat matriks perbandingan berpasangan sub kriteria
Tabel 7. Masukan nilai perbandingan sub kriteria
SB B CB C K SK SB 1,000  2,000  3,000  4,000  5,000  6,000 B 1/2 1,000  2,000  3,000  4,000  5,000 CB  1/3 1/2 1,000  2,000  3,000  4,000
C 1/4 1/3 1/2 1,000  2,000  3,000 K 1/5 1/4 1/3 1/2 1,000  2,000 SK  1/6 1/5 1/2 1/3 1/2 1,000
Sama seperti sebelumnya, setelah menentukan masukan nilai perbandingan maka langkah selanjutnya adalah membuat matriks perbandingan berpasangan.
g) Matriks nilai sub kriteria
Sama seperti tabel 6, pada tabel 15 data didapatkan dengan rumus : nilai dari baris-kolom baru = nilai dari baris- kolom lama dibagi jumlah dari kolom lama.
Tabel 8. Matriks perbandingan berpasangan sub kriteria
Tabel 9. Matriks nilai sub kriteria
SB B CB C K SK Jumlah  Priority SB 0,408  0,467  0,424  0,369  0,323  0,286  2,276 0,379 B 0,204  0,233  0,282  0,277  0,258  0,238  1,493 0,249 CB 0,136  0,117  0,141  0,185  0,194  0,190  0,963 0,160 C 0,102  0,078  0,071  0,092  0,129  0,143  0,615 0,102 K 0,082  0,058  0,047  0,046  0,065  0,095  0,393 0,065 SK 0,068  0,047  0,035  0,031  0,032  0,048  0,043 0,007 1,000  1,000  1,000  1,000  1,000  1,000  1,000 0,964
h) Perhitungan rasio konsistensi sub kriteria
Tabel 10. Perhitungan rasio konsistensi sub kriteria Jumlah perbaris Prioritas  Hasil SB 2,276 0,379 2,656 B 1,493 0,249 1,742
SB B CB C K SK SB 1,000  2,000  3,000 4,000 5,000 6,000 B 0,500  1,000  2,000 3,000 4,000 5,000 CB 0,333  0,500  1,000 2,000 3,000 4,000 C 0,250  0,333  0,500 1,000 2,000 3,000 K 0,200  0,250  0,333 0,500 1,000 2,000 SK 0,167  0,200  0,250 0,333 0,500 1,000 2,450  4,283  7,083  10,833  15,500  21,000
CB 0,963 0,160 1,123 C 0,615 0,102 0,717 K 0,393 0,065 0,458 SK 0,043 0,007 0,051 Jumlah 6,696
Jumlah 6,696 pada tabel diatas  didapatkan dengan menjumlahkan kolom hasil perhitungan jumlah perbaris ditambah kolom prioritas dengan nilai N (jumlah kriteria) = 6. Maka didapatkan nilai berikut :
λ Maks ( jumlah/N) = 6,696 /6 = 1,116
CI = λ Maks n/n-1 = ( 1,116-6)/6 = -0,814
CR = CI/IR = -0,814/1,14 = -0,714
Karena nilai CR <=0,1 maka rasio konsistensi dari perhitungan ini dapat diterima dan dibenarkan.
Menghitung hasil
Prioritas dari hasil perhitungan mulai dari Langkah pertama hingga Langkah ke-h dituangkan kedalam matriks pada tabel dibawah ini.
Tabel 11. Informasi Nilai Prioritas K1 K2 K3 K4 K5 0,358 0,358 0,155 0,065 0,065 SB SB SB SB SB 0,379 0,379 0,379 0,379 0,379 B B B B B 0,249 0,249 0,249 0,249 0,249 CB CB CB CB CB 0,160 0,160 0,160 0,160 0,160 C C C C C 0,102 0,102 0,102 0,102 0,102 K K K K K 0,065 0,065 0,065 0,065 0,065 SK SK SK SK SK 0,007 0,007 0,007 0,007 0,007
Tabel 11 menunjukan nilai prioritas dari setiap kriteria dan sub kriteria dari hasil perhitungan di tabel-tabel sebelumnya. Bila diterapkan pada tabel penilaian calon penerima bantuan, maka akan seperti dibawah ini :
Tabel 12. Hasil penilaian calon penerima bantuan
K1 K2 K3 K4 K5 Sukajadi B SB SB SB SB Cipaku SB B B SK CB wanareja B SB SK C K ciereng K B SB SB SB cidahu B B CB B B Tabel 13. Hasil akhir perhitungan AHP K1 K2 K3 K4 K5 Total  Ket Sukajadi 0,089  0,136  0,059  0,025  0,025  0,333  Terbaik cipaku 0,136  0,089  0,039  0,000  0,010  0,274 wanareja 0,089  0,136  0,001  0,007  0,004  0,237 ciereng 0,023  0,089  0,059  0,025  0,025  0,221 cidahu 0,089  0,089  0,025  0,016  0,016  0,235
Pada  tabel  13    Nilai  0,089  pada  baris  sukajadi  kolom  K1  diperoleh  dari  nilai  Sukajadi  pada  bagian  K1,  yaitu “Baik” dengan prioritas K1 = 0.358 dikalikan dengan prioritas sub kriteria Baik = 0,249. Nilai total paling tinggi dipakai sebagai dasar untuk merangking desa dengan potensi terbaik yaitu Desa Sukajadi dengan Nilai Akhir = 0,333.

## 3.5. Pengujian Sistem
User Accepted Testing
Pengujian UAT ini dilakukan dengan memberikan hak kepada pengguna untuk langsung memberikan penilaian berupa kuisioner terhadap sistem. Pengujian ini dilakukan pada tanggal 1 Juli oleh 5 responden yang dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 14. Rekap hasil Pengujian UAT NO Pertanyaan SS S N TS STS 1 Apakah sistem informasi bantuan internet fixed broadband ini dapat memudahkan petugas dalam mengelola data pemohon ? 4 1 2 Apakah sistem informasi bantuan internet fixed broadband ini dapat memudahkan petugas dalam mengelola data calon desa berpotensi ? 5 3 Apakah sistem informasi bantuan internet fixed broadband ini dapat memudahkan pemohon untuk 3 2
NO Pertanyaan SS S N TS STS mengetahui status penerimaan
bantuan yang telah diajukan?
4 Apakah algoritma AHP pada sistem informasi bantuan internet
fixed broadband ini dapat membantu petugas melakukan pembobotan data penerima bantuan internet ? 3 2 5 Apakah algoritma AHP pada sistem informasi bantuan internet fixed broadband ini dapat membantu petugas melakukan pembobotan data calon desa berpotensi ? 4 1 6 Apakah sistem informasi bantuan internet fixed broadband ini dapat memfasilitasi pemohon dalam melakukan proses pengusulan? 4 1 7 Apakah data sebaran bantuan internet pada sistem informasi bantuan internet fixed broadband ini dapat menampilkan data yang relevan? 2 3
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan pada Sistem informasi Bantuan Internet Fixed Broadband dengan menggunakan teknik Operational Accepted Testing, dengan 16 pertanyaan yang disediakan dan diuji oleh 5 User yakni tiga petugas dan dua pemohon, dapat dikatakan memiliki nilai ergonomic yang cukup tinggi dengan nilai rata-rata 96%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  pembahasan  yang  telah  uraikan  sebelumnya  dapat  dilihat  bahwa  perancangan  dan implementasi Sistem Informasi Bantuan Internet Fixed Broadband ini menghasilkan kesimpulan diantaranya :
1. Sistem  Informasi  Bantuan  Internet  Fixed  Broadband  dengan  algoritma  AHP  mampu  mendukung  petugas dalam menentukan calon desa yang berpotensi menerima bantuan internet yang dibuktikan dengan adanya hasil pengujian Black Box yang menyatakan 100%  validitasnya.
2. Sistem Informasi ini memberikan kemudahan bagi petugas untuk memeriksa dan memverifikasi data secara tepat yang dibuktikan dengan adanya hasil pengujian Black Box yang menyatakan 100%  validitasnya.
3. Sistem Informasi Bantuan Internet fixed Broadband menyediakan fitur status progress dari data usulan yang telah diajukan oleh pemohon yang dibuktikan dengan adanya hasil pengujian Black Box yang menyatakan 100%  validitasnya.
4. Sistem Informasi Bantuan Internet Fixed Broadband mampu memberikan saran penerima bantuan internet berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan  menggunakan  algoritma  AHP  yang  dibuktikan  dengan  adanya hasil pengujian Black Box yang menyatakan 100%  validitasnya.
5. Sistem  dilengkapi  dengan  fitur  monitoring  sebaran  wilayah  program  bantuan  internet  yang  memudahkan petugas  untuk  mengetahui  lokasi  dari  penerima  bantuan  internet  yang  dibuktikan  dengan  adanya  hasil pengujian Black Box yang menyatakan 100%  validitasnya.
6. Sistem Informasi Bantuan Internet Fixed Broadband ini telah diuji menggunakan pengujian Black Box dan pengujian  UAT  untuk  membuktikan  bahwa  sistem  informasi  ini  layak  digunakan  dan  sesuai  dengan
kebutuhan pengguna. Dari pengujian yang telah dilakukan, didapatkan hasil pengujian Black Box 100% dan hasil pengujian UAT sebesar 96%.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada Talitha Salsabila selaku mahasiswa Program Studi Sistem Informasi Jurusan Manajemen Informatika angkatan 2018 yang telah berkontribusi penuh dalam perancangan dan pembuatan karya ilmiah ini.

## REFERENCES
[1] N. Hasanah and M. N. Indriawan, “Rangcangan Aplikasi Batam Travel Menggunakan Metode Software Development Life Cycle (SDLC),” Conf. Manag. Business, Innov. Educ. Soc. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 925–938, 2021.
[2] E. Darmanto, N. Latifah, and N. Susanti, “Penerapan Metode Ahp (Analythic Hierarchy Process) Untuk Menentukan Kualitas  Gula  Tumbu,” Simetris    J.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  75,  2014,  doi: 10.24176/simet.v5i1.139.
[3] A.  R.  I.  Muzakir,  “Implementasi  Manajemen  Perpustakaan  menggunakan  Framework  Codeigniter  (  CI  )  Dengan Teknik Hierarchical model – view – controller ( HMVC ) Abstrak,” vol. 1, no. Ci, p. 1, 2005.
[4] M.  Iqbal,  N.  N.  P,  M.  Iqbal,  M.  Informatika,  and  P.  N.  Subang,  “Perancangan  Dan  Simulasi  Jaringan  Komputer Politeknik Negeri Subang Menggunakan Packet Tracer Versi 6 . 2,” vol. 14, no. 1, 2020.
[5] M. Iqbal and S. Rahayu, “Rancang Bangun Sistem Informasi Manajemen Job Placement Center Politeknik Negeri Subang,” J. Ilm. Ilmu dan Teknol. Rekayasa , vol. 1, no. 2, pp. 97–103, 2020, doi: 10.31962/jiitr.v1i2.28.
[6] K. S. Haryana, “Penerapan Agile Development Methods Dengan Framework Scrum Pada Perancangan Perangkat Lunak Kehadiran Rapat Umum Berbasis Qr-Code,” J. Comput. Bisnis , vol. 13, pp. 70–79, 2019.
[7] M.  Iqbal,  S.  Rahayu,  and  T.  H.  A,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pembelajaran  Game  Edukasi  Berbasis  Web  Guna Meningkatkan Ranah Psikomotorik Pada Mata Pelajaran Matematika di Level SMP,” vol. 6, no. 1, pp. 8–14, 2020.
[8] M. J. & C. D, “CSE2305 Object-Oriented Software Engineering,” 2005.
[9] E. V. Sandin, N. M. Yassin, and R. Mohamad, “Comparative Evaluation of Automated Unit Testing Tool for Web Based  Application,” Int.  J.  Softw.  Eng.  Technol. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  7–11,  2016,  [Online].  Available: http://ijset.fc.utm.my/ijset/index.php/ijset/article/viewFile/60/31.
[10] M. Iqbal, S. Rahayu, and T. H. A, “Pengaruh Media Pembelajaran Berbasis Web Terhadap Minat Belajar Siswa Pada Level Smp the Influence of Web-Based Learning Media and Education Game Comparison and Scale on Students ’ Levels in Junior High School,” vol. 4, pp. 1–9, 2021, doi: 10.31962/jiitr.v4i1.100.
[11] D.  Utomo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Bantuan  Khusus  Siswa  Miskin  Dengan  Metode  Analytical Hierarchy Process (AHP) Pada SMA Negeri 1 Plosoklaten,” http://simki.unpkediri.ac.id/ , 2017.
[12] U. Ependi, “Pemodelan Sistem Informasi Monitoring Inventory Sekretariat Daerah Kabupaten Musi Banyuasin,” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 5, no. 1, p. 49, 2018, doi: 10.20527/klik.v5i1.124.
[13] R. Umar and Yudhana, “Desain Antar Muka Sistem e-Learning Berbasis Web,” Query , vol. 5341, no. April, pp. 33– 40, 2018.
[14] M. R. Masse, “INTERNET DAN PENGGUNAANNYA (Survei di kalangan masyarakat Kabupaten Takalar Provinsi Sulawesi Selatan),” J. Stud. Komun. dan Media , vol. 21, no. 1, p. 13, 2017, doi: 10.31445/jskm.2017.210102.
[15] R. A. Wahab, “Analisis Perkembangan Internet Broadband di Daerah Perbatasan Sulawesi Utara,” J. Penelit. Pos dan Inform. , vol. 6, no. 2, p. 201, 2016, doi: 10.17933/jppi.2016.060206.