## Penerapan Metode Analytic Network Process (ANP) Dalam Menentukan Penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT)
Miftahul Jannah 1 , Khelvin Ovela Putra 2 , Leonard Tambunan 3
1 AMIK Mitra Gama, miiftahuljannah32@gmail.com, Jl.Tribrata, Duri-Riau, Indonesia
2 AMIK Mitra Gama, khelvinovela@gmail.com, Perum Bukit Tambusai, Duri-Riau, Indonesia
3 AMIK Mitra Gama, leonard.tambunan@gmail.com, jl.tegal sari, Duri-Riau, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : Apr 17, 2021 : May 25, 2021 : Juni 16, 2021 Pemberian  Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  Dana  Desa terhadap  masyarakat  Kecamatan  Mandau  sangat  penting karena  dapat  membantu  masyarakat  yang  terkena  dampak Covid-19.  Penentuan  penerima  BLTDana  Desa  dikecamatan mandau diambil dari beberapa  kriteria  yaitu  keluarga miskin atau  tidak  mampu,  tidak  sedang  menerima  bantuan PKH/BPNT/Pemilik  kartu  prakerja,  mengalami  kehilangan mata pencaharian, mempunyai anggota  keluarga  yang rentan sakit menahun/kronis, memiliki identitas KTP/Kartu Keluarga.  Dengan  beberapa  kriteria  yang  ada  akan memerlukan banyak waktu untuk memproses data masyarakat penerima  BLTDana  Desa  yang  masuk  ke  pihak  Kecamatan Mandau.  Untuk  itu  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat menangani  atau  membantu  pihak  kecamatan  mandau  dalam mengambil  sebuah  keputusan  untuk  menentukan  masyarakat yang  berhak  dalam  mendapatkan  BLTDana  Desa  sesuai dengan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan.  Kriteria  yang digunakan  dalam  sistem  ini  digunakan  sebanyak  5  kriteria sesuai  yang  telah  disebutkan  sebelumnya.  Adapun  metode yang digunakan dalam sistim ini adalah ANP dimana metode ini menghitung nilai – nilai yang menjadi kriteria yang saling berkaitan.  Nilai  terbesar  akan  menentukan  masyarakat  yang berhak menerima BLTDana Desa. Metode pengumpulan data menggunakan  observasi  dan  wawancara  kebagian  Sosial Kecamatan Mandau. Pengujian sistem ini menggunakan Super Decission,  dimana  data  yang  digunakan  ada  3  masyarakat dengan  memasukkan  kriteria  yang  ada.  Hasil  pengujian menunjukkan bahwa sistem ini dapat menyelesaikan masalah dalam menentukan penerima Bantuan Langsung Tunai – Dana desa,  sehingga  dapat  membantu  dalam  pengambilan keputusan BLTDana Desa pada kecamatan Mandau.

## Kata Kunci :
Sistem Pendukung
Keputusan Analytical Network Process Bantuan Langsung Tunai

## Abstract
Abstract – The provision of Village Fund Direct Cash Assistance (BLT) to the people of Mandau District is very important because it can help people affected by Covid-19. The determination of
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 07, No. 01, Juni 2021, pp. 12-21 ISSN: 2527-9114, DOI 10.33372/stn.v7i1.708
the  recipients  of  the  Village  Fund  BLTD  in  the  Mandau  sub-district  was  taken  from  several criteria,  namely  poor  or  underprivileged  families,  not  currently  receiving  PKH/BPNT assistance/Pre-employment card holders, experiencing loss of livelihood, having family members who are prone to chronic/chronic illness, having an identity card/family card. . With some of the existing  criteria,  it  will  take  a  lot  of  time  to  process  the  data  of  the  Village  Fund  recipient community that goes to the Mandau District. For that we need a system that can handle or assist the Mandau sub-district in making a decision to determine the people who are entitled to get the Village Fund BLTD in accordance with predetermined criteria. The criteria used in this system are 5 criteria as previously mentioned. The method used in this system is ANP where this method calculates the values that become interrelated criteria. The largest value will determine the people who are entitled to receive the Village Fund BLTD. The data collection method used observation and  interviews  with  the  Social  Section  of  Mandau  District.  Testing  this  system  using  Super Decission, where the data used are 3 people by entering the existing criteria. The test results show that this system can solve the problem of determining the recipients of Direct Cash Assistance – Village Funds, so that it can assist in making decisions on the Village Fund BLT in Mandau sub- district.analysis, system analysis data collection to system implementation. The test results show that this system can solve problems in determining recipients of direct cash assistance -  village funds, so that it can assist in making BLTDana Desa decisions in Mandau sub-district.

## 1. Pendahuluan
Pada  awal  tahun  2020,  COVID-19 menjadi  Pandemi  bagi  kesehatan  seluruh dunia. Kasus Covid-19 ini semakin meningkat dan  berkembang  sehingga  dapat  berdampak kematian bagi penderita Covid-19 dan terjadi importasi  di  luar  China.  Pada  tanggal  30 Januari  2020,  WHO  menetapkan  COVID-19 sebagai Public Health Emergency of International  Concern  (PHEIC)/  Kedaruratan Kesehatan  Masyarakat  Yang  Meresahkan Dunia (KKMMD) (Maun, 2020).
Pandemi  Covid-19  ini  tidak  hanya memberikan  dampak  pada  kesehatan  dunia, melainkan  juga  berdampak  pada  kondisi sosial  dan  ekonomi.  Salah  satu  dampak pandemi Covid-19 dari sosial ekonomi adalah kemiskinan. Keluarga Miskin adalah keluarga yang memiliki rata-rata pengeluaran perkapita perbulan dibawah  garis  kemiskinan  (Yogi  & Sugandi,  2016).  Pemerintah  membuat  suatu kebijakan ataupun program untuk menanggulangi  masalah  tersebut  dengan “Pemulihan  Ekonomi  Nasional  (PEN)” (Kementerian  Keuangan,  2020)  untuk  dapat
membantu  dan  meningkatkan  kemakmuran serta kesejahteraan masyarakat miskin. Kebijakan  PEN  diturunkan  dalam  berbagai program  salah  satunya  adalah  Bantuan Langsung Tunai Dana Desa (BLT-DD).
Salah  satu  dari  sekian  banyak  program pemerintah  yang  diberi  nama  Bantuan Langsung  Tunai  (BLTDana  Desa).  Bantuan Langsung  Tunai  Desa  yang  selanjutnya disingkat  (BLTDana  Desa)  ialah  dimana pemerintah  akan memberikan bantuan dalam bentuk  uang  tunai  kepada  keluarga  kurang mampu  atau  miskin  secara  ekonomi  di  desa akibat adanya pandemi Corona Virus Disease 2019 (COVID-19). Ketentuan dan mekanisme pendataan  hingga  pelaksanaan  pemberian BLT  Desa  ini  tercantum  dalam  Peraturan Menteri  Desa  Nomor  6  Tahun  2020. (Kementerian  Perencanaan  Pembangunan Nasional, 2020)
Dalam  pasal  1  angka  28  Peraturan Menteri  Desa  PDTT  No.  6  Tahun  2020 tentang  perubahan  atas  Peraturan  Menteri Desa,  PDTT  Nomor  11  Tahun  2019  tentang Prioritas Penggunaan Dana Desa Tahun 2020 dijelaskan  tentang  Bantuan  Langsung  Tunai
Dana Desa yang disingkat dengan BLT-Dana Desa  adalah  pemberian  uang  tunai  kepada keluarga  yang  tidak  mampu  atau  miskin  di desa untuk meringankan beban perekonomian sebagai  imbas  akibat  pandemic  Covid-19. Desa  mempunyai  sumber  daya  sosial  dan ekonomi  dan  dapat  berkontribusi  dalam penanganan Covid-19, terutama pada Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Desa (APBDes)  dan  Dana  Desa.  Dana  Desa merupakan alokasi anggaran On Budget yang dapat digunakan  langsung untuk mengurangi bencana  dampak  dari  Covid-19  di  tingkat rumah tangga. dan Desa
Kecamatan  Mandau  adalah  salah  satu kecamatan  yang  ada  dikabupaten  bengkalis dengan  memiliki  11  kelurahan  (Desa). Masing-masing desa mendapatkan BLTDana Desa.  Proses  penerimaan  BLTDana  Desa  di Kecamatan  Mandau  dilakukan  dengan  tahap seleksi daftar calon penerima BLTDana Desa sesuai  dengan  kriteria  dan  mekanisme  yang telah ditentukan. Proses seleksi ini diserahkan kepada ketua RT Desa setempat yang bersifat subyektif  dan  akan  diseleksi  kembali  oleh pihak kecamatan. Setelah dilakukan penelitian  kelapangan  dilakukan  wawancara kabagian  dinas  sosial  didapat sebuah permasalah  yang  terjadi,  masyarakat  yang terdaftar  sebagai  penerima  BLTDana  Desa tidak  sesuai  dengan  kriteria  yang  ditetapkan sehingga  BLTDana  Desa  tidak  tersalurkan tepat  sasaran  kepada  masyrakat  miskin  yang benar-benar membutuhkan.
Beberapa  penelitian  yang  telah  diteliti oleh  peneliti  sebelumnya  berkaitan  dengan sistem  pendukung  keputusan  diantara  lain dilakukan  oleh  (Pungkasanti  &  Handayani, 2017)  dengan  judul  “Penerapan  Analytic Network  Process  (ANP)  Pada  Sistem Pendukung  Keputusan”  Dalam  penelitian  ini membahas  tentang  bagaimana  menerapkan metode  ANP  dalam  mengambil  sebuah keputusan  diterapkan  dalam  sebuah  aplikasi berbasis  desktop  sebagai  media  bantu pembelajaran bagi mahasiswa dalam
memahami  tahapan  proses  metode  ANP dalam  menyelesaikan  masalah  pengambilan keputusan. Peneliti selanjutnya oleh (Nurlaila et al., 2017) dengan judul “Penerapan Metode Analytic  Network  Process  (ANP)  Untuk Pendukung Keputusan Pemilihan Tema Tugas Akhir”  Penelitian  ini  membahas  tentang menentukan  peminatan  yang  diterapkan ketika mahasiswa telah melaksanakan pengumpulan  Tugas  Akhir.  Pada  penelitian tersebut  digunakan  3  kriteria  yaitu  nilai peminatan,  nilai  mata  kuliah  dan  nilai kompetensi  dengan  menerapkan  metode ANP. Dari analisa hasil pengujian didapatkan hasil pengujian dengan tingkat akurasi 46,6% dengan data diujikan kepada 15 mahasiswa.
Jika dilihat dari beberapa studi – studi di atas  yang  merupakan  penelitian  terdahulu yang terkait, maka metode Analytic Network Process  (ANP)  dapat  digunakan  untuk pengambilan  sebuah  keputusan  dengan melakukan  perengkingan  terhadap  banyak kriteria-kriteria yang telah ditentukan.
Analytical  Network  Process  atau  ANP merupakan  satu  dari  metode  pengambilan keputusan  berdasarkan  banyaknya  kriteria atau Multi Criteria Decision Making (MCDM) yang dikembangkan oleh Thomas L Saaty.  Metode  ini  adalah  hasil  dari pengembangan  metode  Analytical  Hierarchy Process  (AHP)  yang  dinilai  lebih  kompleks dan  mampu  memperbaiki  kekurangan  dari metode AHP dengan mengabaikan keterkaitaan  antar  kriteria.(Abdillah  et  al., 2018)
Untuk mengatasi permasalahan  yang ada pada kecamatan mandau mengenai BLTDana Desa  maka  diperlukan  sebuah  Sistem Pendukung  Keputusan.  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) adalah sebuah sistem untuk membantu seorang manajer dalam pengambilan keputusan dengan situasi semiterstruktur.  SPK  dimaksudkan  untuk menjadi  alat  bantu  bagi  para  pengambil keputusan  untuk  memperluas  kapabilitas mereka,  namun  tidak  untuk  menggantikan
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 07, No. 01, Juni 2021, pp. 12-21 ISSN: 2527-9114, DOI 10.33372/stn.v7i1.708
83
penilaian  mereka  (Aeni  Hidayah  &  Fetrina, 2017).
Sistem  Pendukung  Keputusan  digunakan sebagai  alat  bantu  bagi  para  pengambil keputusan  untuk  memperluas  kemampuan para pengambil keputusan, namun tidak untuk menggantikan  penilaian  para  pengambil keputusan  (Sains  et  al.,  2020).  SPK didesain untuk  dapat  digunakan  dan  dioperasikan dengan  mudah  oleh  orang  yang  hanya memiliki  kemampuan  dasar  pengoperasian komputer  (Noviyanti,  2019).  Dalam  Sistem pendukung  keputusan  terdapat  beberapa metode,  salaha  satunya  adalah  metode Analytic  Network  Process  (ANP).  Metode AnalytiC  Network  Process  (ANP)  Metode yang  dihasil  dari  pengembangan  metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  yang dinilai lebih kompleks dan mampu memperbaiki  kekurangan  dari  metode  AHP dengan  mengabaikan  keterkaitaan  antar kriteria (Abdillah et al., 2018).
Untuk dapat memperoleh keputusan yang tepat  maka  diperlukan  suatu  metode  yang tepat guna mendapatkan hasil yang diinginkan.(Putri  &  Wasiyanti,  2020)  Untuk melakukan  perengkingan  dengan  kriteria- kriteria  yang  telah  ditentukan  oleh  pihak kecamatan  Mandau  menggunakan  metode Analytic  Network  Process  (ANP).  Hasil  dari sistem  pendukung  keputusan  ini  nantinya membantu  pihak  Kecamatan  Mandau  untuk dijadikan pedoman dalam memberikan BLTDana Desa kepada masyarakat agar tepat sasaran  kepada masyrakat miskin yang benar- benar membutuhkan.

## 2.Metode Penelitian
2.1. Langkah Penelitian
Untuk  memecahkan  permasalahan  di atas maka diperlukan langkah-langkah penelitian. Adapun
langkah-langkah
penelitian yang akan dilakukan pada penelitian  ini  dimulai  dari  identifikasi masalah, analisis masalah, pengumpulan data, analisis  sistem,  hingga  implementasi  sistem.
Semua  langkah-langkah  diatas  dapat  dilihat pada Gambar 1. Langkah-langkah penelitian.
Identifikasi Masalah Mulai Analisis Permasalahan Pengumpulan Data Implementasi Sistem Analisis Sistem Stop

## Gambar 1. Langkah penelitian
1. Identifikasi Masalah Masalah  yang  ditemukan  penerima
Bantuan  Langsung  Tunai  (BLTDana Desa)  tidak  tepat  sasaran  karena  proses seleksi  belum  menggunakan  sistem terkomputerisasi,  sehingga  kriteria  yang telah  ditentukan  tidak  dijadikan  sebagai acuan dalam proses seleksi. Dan mengidentifikasi  masalah  yang  yang berkaitan dengan sistem seleksi penerima Bantuan  Langsung  Tunai  (BLTDana Desa).
2. Analisisis Permasalahan Setelah  diidentifikasi  permasalahan  yang ada,  maka  langkah  selanjutnya  adalah
melakukan  analisis  permasalahan  guna mendapatkan  solusi  dari  permasalahan yang ada.
3. Pengumpulan Data Tahap  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan informasi  guna  mendapatkan  data-data yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  ini sebagai berikut :
a. Observasi
Tahap  dimana  melakukan  observasi langsung ke pihak kecamatan mandau bagian dinas
sosial untuk
mendapatkan data dari hasil observasi. Data yang didapatkan dari dinas  sosial  kecamatan  mandau terkait kriteria-kriteria
yang
dibutuhkan  dalam  calon  penerima BLT.
b. Wawancara
Wawancara  dilakukan  pada  pihak atau  bagian  penyeleksian  penerima Bantuan  Langsung  Tunai  (BLTDana Desa). Dalam hal ini penulis
mendapatkan data persyaratan peserta
BLTDana  Desa  dan  mendapatkan kriteria-kriteria apa saja yang menjadi acuan  dalam  penseleksian  BLTDana
Desa tersebut.
4. Analisa Sistem Pada tahapan iini dilakukan analisa  guna
mendapatkan  solusi  dari  permasalahan yang  ada.  Dalam  analisa  sistem  metode yang digunakan adalah Analytical Network Process (ANP).
5. Implementasi Sistem
Tahapan  terakhir  adalah  implementasi sistem. Dalam hal ini penulis mengimplementasikan menggunakan
metode Analytical  Network  Process (ANP).  Dalam  penelitian  hanya  sebatas
pembuktian  saja  menggunakan  metode tersebut, dan belum dilakukan
perancangan  sistem.  Untuk  penelitian berikutnya  agar  dapat  dikembangkan kedalam  sebuah  sistem  agar  dapat
mempermudah pihak penseleksian BLTDana Desa Kecamatan Mandau.
2.2. Metode  Analytic  Network  Process (ANP)
Untuk  mengetahui  siapa  yang  berhak dalam  mendapatkan  BLTDana  Desa  maka kita  membuat  sistem  pendukung  keputusan dengan  metode  Analytic  Network  Process (ANP).  Metode  ANP  merupakan  salah  satu dari metode pengambilan keputusan berdasarkan  banyaknya  kriteria  atau  Multi Criteria  Decision  Making  (MCDM)  yang dikembangkan  oleh Thomas L  Saaty (Abdillah et al., 2018).
Adapun  langkah-langkah  penyelesaian metode ANP sebagai berikut :
Pengumpul an Data
Nilai Eigen Vektor Max Eigen Value ( λ  Max)
Hitung Nilai CI dan CR Bobot Tiap KPI Bobot Tiap Strategi Objectif Normalisasi Limit Matriks Limiting Matriks Super Matriks Menguji dan Mengevaluasi Konsisten Keterkaitan
Gambar 2. Metode analytic network process
(anp)
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 07, No. 01, Juni 2021, pp. 12-21 ISSN: 2527-9114, DOI 10.33372/stn.v7i1.708
85
1. Menentukan bobot antar kriteria-kriteria dan alternatif terhadap setiap kriteria.
2. Membuat matriks perbandingan berpasangan  berdasarkan  bobot  yang ada. Perbandingan dilakukan berdasarkan  penilaian  dari  pengambilan keputusan dengan menilai tingkat kepentingan  suatu  elemen  atau  kriteria. Perbandingan  diperoleh  dari  skala perbandingan  yang  dibuat,  kemudian menentukan matriks perbandingannya.
3. Menentukan  eigen  vektor  dari  matriks berpasangan, dihitung dengan rumus :
𝑋𝑖 =   ∑( 𝑤𝑖 𝑤𝑗𝑥 )/𝑛 . . . . . . . . . . . (1)
Keterangan : X i = Eigen vector ke-i W ij = Nilai sel kolom dalam satu baris (i,j = 1...n)
Wj = Jumlah total kolom
n = jumlah matriks yang dibandingkan
4. Menghitung matriks normalisasi semua kriteria yang dirumuskan :
𝐿𝑖 = 𝑎𝑖𝑗 ∑𝑤𝑗 . . . . . . . . . . . (2)
5. Memeriksa  nilai  konsistensi  dengan rasio konsistensi tersebut harus 10% atau kurang  dari  10%.  Penilaian  keputusan harus  diperbaiki  jika  nilai  konsistensi lebih  dari  10%.  Langkah  pertama mencari λ maks dengan cara :
𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 = (𝜆 1 𝑥 𝑊1) + (𝜆 2 𝑥 𝑊2) + (𝜆 3 𝑥 𝑊3) + ⋯ + (𝜆 𝑖 𝑥 𝑊𝑖) . . . . . (3)
Keterangan : λ maks = Nilai eigen terbesar
λ i = Nilai eigen pada baris ke-i W j = Jumlah total kolom ke-j
6. Nilai Consistency Index bukan merupakan  patokan  untuk  menyatakan matriks  tersebut  konsisten  atau  tidak
konsisten. Matriks perbandingan dikatakan  konsistensi  apabila  nilai  CR tidak  lebih  dari  10%.  Dengan  demikian Saatnya  memberikan  patokan  bahwa untuk menentukan suatu matriks konsisten  atau  tidak  maka  harus menentukan  Rasio  konsistensi  dengan membandingkan  C  I  dan  R  I  ,  dengan nilai  R  I  dapat  dilihat  pada  tabel  maka rumus Consistency Ratio (CR) adalah :
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼/𝑅𝐼 . . . . . . . . . . (4)
Keterangan : CR = Consistency Ratio
CI = Consistency Index RI = Random Index 7. Membuat matriks perbandingan alternatif berdasarkan kriteria.
8. Melakukan  normalisasi  dengan  cara melakukan perkalian supermatriks secara  terus  menerus  sehingga  dilihat dari  jumlah  nilai  eigen  disetiap  kolom dalam setiap satu baris mendekati stabil sehingga dapat dirumuskan :
𝐵𝑖 =∥ 𝐴 ∥ 2 . . . . . . . . . . (5)
Keterangan : B i B i = Tahap normalisasi ke-i ||A|| 2 = Hasil Perkalian Supermatriks Setelah  melakukan  normalisasi  maka hitung nilai eigen. Jumlah dari nilai eigen setiap  kolom  mendekati  angka  yang stabil dapat dirumuskan :
𝑀𝑖 = (Σ𝑊𝑖𝑗)/(Σ𝑊𝑗) . . . . . . . . (6)
Keterangan : M i = Nilai Eigen ke-i ∑W ij = Jumlah Baris ke-i ∑W  j  =  Jumlah  Total  Kolom  Jumlah
Baris
9. Alternatif  berdasarkan  criteria  dan hitung Perengkingan dengan melakukan perkalian  matriks  kriteria  terhadap alternatif dengan matriks semua kriteria
dan  dapat  mengurutkan  nilai  dari  nilai yang besar.(Desiani et al., 2018)

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Profil Responden Dalam penelitian ini penulis
menggunakan data sebagai sampel yang akan diuji  cobakan  sebanyak  3  buah  data.  Data tersebut  didapatkan  dari  pihak  kecamatan mandau bagian dinas sosial.

## Tabel 1. Data Responden

## 3.2. Kriteria Penerima BLTDana Desa
Kriteria  yang  digunakan  dalam  sistem
pendukung  keputusan  ini  sesuai  dengan kebijakan  yang  ada  peraturan  yang  tertuang didalam  buku  panduan  pendataan  Bantuan Langsung Tunai- Dana Desa (BLTDana Desa) Juni 2020 yaitu sebagai berikut :
1. Keluarga miskin baik yang terdata dalam Data  Terpadu  Kesejahteraan  Sosial (DTKS) maupun yang tidak terdata
2. Tidak mendapat bantuan PKH / BPNT /
Pemilik kartu prakerja 3. Mengalami kehilangan
mata
pencaharian  (tidak  memiliki  cadangan ekonomi  yang  cukup  untuk  bertahan hidup selama tiga bulan kedepan.
4. Mempunyai  anggota  keluarga  yang rentan sakit menahun/kronis
5. Memiliki kartu indentitas/ KTP

## 3.3. Tahapan Metode ANP
Dalam menyelesaikan permaslahan ini, penulis menggunakan metode ANP yang terdapat 9 langkah.
1. Langkah  awal  kita  adalah  menetukan bobot  antar  kriteria  dan  alternatif
terhadap  kriteria-kriteria  dan  alternatif antar kriteria.
2. Setelah menentukan bobot antar kriteria,
selanjutnya membuat matrik perbandingan. Matrik perbandingan diperoleh dari skala SAATY. Tabel 2. Skala Saaty Nilai Definisi Keterangan 1 Sama Penting Kedua elemen sama pentingnya 3 Sedikit lebih penting Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen lainnya 5 Lebih Penting Elemen yang satu lebih penting daripada yang lainnya 7 Sangat Lebih Penting Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya 9 Mutlak Lebih Penting Satu elemen mutlak penting 2,4,6,8 Nilai tengah diantara dua pertimbangan yang berdekatan Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan-pertimbangan yang berdekatan 3. Selanjutnya  menentukan  nilai  eigen vektor dari matriks berpasangan. sehingga  hasil  masing-masing  kriteria mendapat  eigen  vektor  dari  matrik berpasangannya  di  dalam  tabel  dibawah ini :
Tabel 3. Eigen Vektor dari Matriks
4. Setelah  dapat  jumlah  eigen  vektor  dari masing-masing kriteria selanjutnya,
menghitung  matriks  normalisasi  dari semua kriteria. Kode Penerima Nama Penerima Jenis Kelamin Alamat A1 Amril Rusli L Jl. Tribrata A2 Pardamean Simanjuntak L Jl. Rangau Km.5 A3 Wirdanelis p Jl.
Anggrek
K1 K2 K3 K4 K5 K1 1 1 3 1 3 K2 1 1 2 1 1 K3 0.33333 0.5 1 1 2 K4 1 1 1 1 3 K5 0.33333 1 0.5 0.33333 1 Total 3.66667 4.5 7.5 4.33333 10

## Tabel 4. Eigen Vektor Normalisasi
5. Langkah  selanjutnya  memeriksa  nilai konsistensi.  Nilai  konsistensi  tersebut harus  bernilai  10%  atau  kurang  10%. Sehingga  hasilnya  telihat  didalam  tabel pada kolom bobot.

## Tabel 5. Nilai Konsistensi
6. Selanjutnya menentukan nilai Consistency Ratio (CR). Matriks perbandingan dikatakan konsisten apabila  nilai  CR  tidak  lebih  dari  10%. Menghitung  Concistency  Ratio  dengan membandingkan Concistency Index dengan  random  index.  Nilai  random index  ditentukan  berdasarkan  ordo matrik pada tabel dibawah ini.

## Tabel 6. Nilai Random Index (RI)
Ordo Matriks Random Index (RI) 1 0 2 0 3 0.58 4 0.9 5 1.12 6 1.24 7 1.32 8 1.41 9 1.45 10 1.49 11 1.51 12 1.48 13 1.56 14 1.57 15 1.59
dengan  nilai  RI  dapat  dilihat  pada  tabel maka rumus Consistency Ratio (CR)
CR   = CI ÷ RI
= 0,07065  ÷  1,12 = 0,06308 ( Konsisten )

## Tabel 7. Nilai Konsistensi
7. Setelah menyelesaikan perhitungan normalisasi langkah berikutnya membuat matrik  perbandingan  antar  kriteria dengan masing-masing responden. Dalam  hal  ini  data  penerima  BLT  Dana Desa disimbolkan dengan Data A1, Data A2, Data A3.
Tabel 8. Matriks Perbandingan Kriteria : K1
A1 A2 A3
A1 1 3 3 A2 0.33333 1 2 A3 0.33333 0.5 1 Total 1.66667 4.5 6 K1 K2 K3 K4 K5 Bobo t CM K1 0.273 0.222 0.400 0.231 0.300 0.285 5.363 K2 0.273 0.222 0.267 0.231 0.100 0.218 5.278 K3 0.091 0.111 0.133 0.231 0.200 0.153 5.299 K4 0.273 0.222 0.133 0.231 0.300 0.232 5.275 K5 0.091 0.222 0.067 0.077 0.100 0.111 5.198 Total 26.41 301 Juml ah 5 K1 K2 K3 K4 K5 K1 0.273  0.222  0.400  0.231  0.300 K2 0.273  0.222  0.267  0.231  0.100 K3 0.091  0.111  0.133  0.231  0.200 K4 0.273  0.222  0.133  0.231  0.300
K5 0.091  0.222  0.067  0.077  0.100 K1 K2 K3 K4 K5 Bobot CM K1 0.273  0.222  0.400  0.231  0.300 0.285 5.363 K2 0.273  0.222  0.267  0.231  0.100 0.218 5.278 K3 0.091  0.111  0.133  0.231  0.200 0.153 5.299 K4 0.273  0.222  0.133  0.231  0.300 0.232 5.275 K5 0.091  0.222  0.067  0.077  0.100 0.111 5.198 Total 26.41301 Jumlah 5 CI 0.070651 RI 1.12 CR 0.063081
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 07, No. 01, Juni 2021, pp. 12-21 ISSN: 2527-9114, DOI 10.33372/stn.v7i1.708
Tabel 9. Matriks Perbandingan Kriteria : K2 A1 A2 A3 A1 1 2 4 A2 0.5 1 3 A3 0.25 0.33333 1 Total 1.75 3.33333 8 Tabel 10. Matriks Perbandingan Kriteria: K3 A1 A2 A3 A1 1 2 1 A2 0.5 1 2 A3 1 0.5 1 Total 2.5 3.5 4 Tabel 11. Matriks Perbandingan Kriteria: K4 A1 A2 A3 A1 1 2 3 A2 0.5 1 6 A3 0.33333 0.16667 1 Total 1.83333 3.16667 10 Tabel 12. Matriks Perbandingan Kriteria: K5 A1 A2 A3 A1 1 4 3 A2 0.25 1 2 A3 0.33333 0.5 1 Total 1.583 5.500 6.000 8. Setelah  membuat  matrik  perbandingan masing-masing kriteria, selanjutnya lakukan normalisasi dari masing-masing matrik perbandingan. maka didapat hasil dalam  tabel  dibawah  ini.  Untuk  kriteria yang lain dapat diulangi langkah kriteria 1  dengan  menggunakan  rumus  yang sama.

## Tabel 13. Normalisasi Kriteria : K1
A1 A2 A3 Bobot A1 0.600 0.667 0.500 0.589
A2 0.200 0.222 0.333 0.252 A3 0.200 0.111 0.167 0.159
9. Setelah  dapat  normalisasi  dari  masing- masing kriteria, maka dapatlah alternatif atau sebuah keputusan siapa orang yang berhak  dalam  mendapatkan  BLTDana Desa  berdasarkan  data  yang  ada. Alternatif didapatkan dengan melakukan perengkingan  dan  melakukan  perkalian matriks  kriteria.  Dan  mengurutkan  nilai dari  yang  terbesar  hingga  yang  terkecil. Sehingga dapatlah sebuah perengkingan.
Dari hasil perhitungan diatas nilai bobot terbesar ada pada data A1 dengan nama Amril Rusli.  Dengan  demikian  alternatif  data  A1 merupakan  orang  yang  berhak  menerima BLTDana  Desa  dengan  boobot  nilai  paling tinggi.  Disusul  dengan  data  A2  atas  nama pardamean  simanjuntak  diperingkat  kedu. Kemudian  diurutan  ketiga  adalah  penerima wirdanelis.

## 4. Kesimpulan
Setelah  melakukan  pengujian  untuk menentukan keputusan yang layak mendapatkan Bantuan Langsung Tunai (BLT) – Dana Desa, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Sistem Pendukung Keputusan dengan metode  Analytic  Network  Process (ANP)  ini  dapat  digunakan  untuk menentukan yang layak mendapatkan Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  – Dana Desa di Mandau Duri.
2. Sistem  pendukung  keputusan  ini dilakukan  pengujian  menggunakan Software Decission ANP dengan data pengujian sebanyak 3 orang masyarakat kecamatan mandau maka didapatkan hasil dengan nilai tertinggi  layak  sebagai  penerima BLTDana Desa.
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 07, No. 01, Juni 2021, pp. 12-21 ISSN: 2527-9114, DOI 10.33372/stn.v7i1.708
89 3. Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan  menentukan  penerima bantuan  BLT-DD  dengan  metode ANP  ini  telah  di  analisa,  dirancang dan berhasil dibangun untuk Kecamatan Mandau-Duri yang bersifat statis, sehingga jika diinputkan  dengan  kriteria  berbeda maka  sistem  akan  berubah  karena kriteria telah ditetapkan oleh pemerintah  yang  bertujuan  untuk menghasilkan keputusan yang
objectif.

## 5. Referensi
Abdillah,  M.,  Ilhamsyah,  &  Hidayati,  R.
(2018).  Penerapan  Metode  Analytic Network Process (Anp) Berbasis Android  Sebagai  Sistem  Pendukung Keputusan  Dalam  Pemilihan  Tempat Kos.  Journal  Coding,  Rekayasa  Sistem
Komputer Untan, 6(03), 12–22.
Aeni  Hidayah,  N.,  &  Fetrina,  E.  (2017). RANCANG BANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KENAIKAN  JABATAN  PEGAWAI DENGAN METODE PROFILE MATCHING (Studi Kasus: Kementerian  Agama  Kantor  Wilayah DKI Jakarta). Studia Informatika: Jurnal Sistem Informasi, 10(2), 127–134.
Desiani,  A.,  Yahdin,  S.,  Primartha,  R.,  & Kartila.  (2018).  Sistem  Pendukung
Keputusan  Penerimaan  Karyawan  Baru dengan  Menggunakan  Metode  Analytic Network Process (APN). Annual Research Seminar, 4(1), 34–39. http://link.springer.com/10.1007/s1127 6-006-6154-9
Kementerian  Keuangan.  (2020).  BLT  Dana Desa.  In  Faq  -PMK-40-2020  (Issue
Peraturan  Menteri  Keuangan  Nomor 40/PMK.07/2020  tentang  Perubahan Atas  Peraturan  Menteri  Keuangan Nomor 205/PMK.07/2019 tentang Pengelolaan Dana Desa.). https://kemenkeu.go.id/media/15017/fa q-pmk-40-2020.pdf Kementerian Perencanaan Pembangunan Nasional.  (2020).  Panduan  Pendataan Bantuan  Langsung  Tunai  –  BLT  Dana Desa. E-Book, 1–26.
Maun,  C.  E.  F.  (2020).  Efektivitas  Bantuan Langsung  Tunai  Dana  Desa  Bagi Masyarakat  Miskin  Terkena  Dampak Covid-19  Di  Desa  Talaitad  Kecamatan Suluun  Tareran  Kabupaten  Minahasa Selatan. Jurnal Politico, 9(2), 1–16.
Noviyanti,  T.  (2019).  Sistem  Penunjang Keputusan Dalam Penerimaan Beasiswa Ppa  Menggunakan  Metode  Analytic Hierarchy  Process  (Ahp)  (Studi  Kasus: Universitas  Gunadarma).  Jurnal  Ilmiah Teknologi Dan Rekayasa, 24(1), 35–45. https://doi.org/10.35760/tr.2019.v24i1.1 932
Nurlaila,  D.,  Supriyadi,  D.,  &  Amalia,  A.  E. (2017).  Penerapan  Metode  Analytic
Network Process (ANP) Untuk Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Tema Tugas  Akhir  (Studi  Kasus:  Program
Studi  S1  Informatika  ST3  Telkom).
Jurnal Informatika: Jurnal
Pengembangan  IT  Poltek  Tegal,  2(2),
63–68.
http://ejournal.poltektegal.ac.id/index.p hp/informatika/article/view/511
Pungkasanti,  P.  T.,  &  Handayani,  T.  (2017).
Penerapan  Analytic  Network  Process  ( Anp ). Jurnal Transformatika, 14, No.2, 66–71.
Putri,  A.,  &  Wasiyanti,  S.  (2020).  SATIN  –
Sains dan Teknologi Informasi Pemilihan Jasa Pemilihan Jasa Pengiriman Barang Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting
(SAW). SATIN – Sains Dan  Teknologi Informasi, 6(1).
Sains, S., Wiryawan, P. A., Suardika, I. G., &
Suniantara,  I.  K.  P.  (2020).  Penerapan
Metode  Simple  Additive  Weighting pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan  Debitur  Anggota  Koperasi. 6, 13–23.
https://doi.org/10.33372/stn.v6i2.655 Yogi,  S.,  &  Sugandi.  (2016).  Program Penanggulangan Kemiskinan Perkotaan: Pengalaman  Kota  Bandung.  Jurnal Analisis  Kebijakan  Dan  Pelayanan Publik, 2(1), 109–127.