## Penerapan Metode Topsis Penerimaan Bantuan Sosial Disabilitas Pada Dinas Sosial Kota Bengkulu
Yulia Darnita 1 , Renaldi 2 , Rozali Toyib 3 , Ardi Wijaya 4
134 Dosen Program Studi Informatika, Fakultas Teknik,Universitas Muhammadiyah Bengkulu e-mail: yuliadarnita@gmail.com , rozalitoyib@umb.ac.id , ardiwijaya@umb.ac.id 2 Mahasiswa Studi Informatika, Fakultas Teknik,Universitas Muhammadiyah Bengkulu, email: rinaldia@gmail.com Jalan Bali, Bengkulu 38119 Kota Bengkulu, Indonesia
(Received: Nopember 2024, Revised : Februari 2024, Accepied : April 2024)
Abstract- So far, the quota of recipients of aid for the deaf is determined  directly  by  the  Social  Service  where  this  has  an ineffective impact, such as there are people who deserve this assistance  but  cannot  get  it  due  to  the  limited  quota  of recipients and this also raises community perceptions due to the  possibility  of  being  affected  by  subjectivity  in  in determining  the  beneficiaries  of  assistance,  so  that  it  is  not uncommon  for  efforts  to  distribute  this  assistance  to  have the  potential  to  be  very  large  not  on  target.  A  decision support  system  or  Decision  Support  System  (DSS)  is  a system that can assist in making decisions in an organization or company by applying methods that are appropriate to the areas  of  decision  taken. Making  decisions  manually  without the  help  of  a  SPK  will  result  in  an  assessment  that  is  not objective and does not appropriate. The TOPSIS method is a multi-criteria  decision-making  method  by  applying  a weighted  value  to  each  criterion.  The  conclusion  is  that  the computation is more efficient, the computational calculation is  faster,  and  the  decision-making  method  is  faster.  haven't made a perfect decision yet.
Keyword: D isabilitas, Dinas sosial, Decision Support System, Metode Topsis.
I ntisari -Selama ini kuota penerima bantuan bagi disabilitas tuna rungu  ditetapkan  langsung  oleh  Dinas  Sosial  dimana  hal  ini berdampak kurang efektif seperti adanya masyarakat yang layak mendapatkan bantuan tersebut namun tidak bisa mendapatkannya dikarenakan kuota penerima yang terbatas dan juga  hal  ini  menimbulkan  presefsi  masyarakat  dikarenakan kemungkinan  terdampak  adanya  subjektifitas  di  dalam penentuan penerima bantuan, sehingga tidak jarang dalam upaya penyaluran  bantuan  ini  berpotensi  tidak  tepat  sasaran  sangat besar.  Sistem  pendukung  keputusan  atau  Decision  Support System  (DSS)  merupakan  suatu  sistem  yang  dapat  membantu dalam  pengambilan  keputusan  pada  sebuah  organisasi  atau perusahaan  dengan  menerapkan  metode  yang  sesuai  dengan bidang  keputusan  yang  diambil,  Pengambilan  keputusan  secara manual  tanpa  bantuan  SPK  akan  menghasilkan  penilaian  yang tidak objektif dan tidak tepat. Metode TOPSIS merupakan salah satu  metode  pengambilan  keputusan  multi  kriteria  dengan menerapkan  bobot  nilai  pada  setiap  kriterianya  kesimpulan komputasinya lebih efisiensi, perhitungan komputasi lebih cepat dan  metode  pengambilan  keputusan  lebih  cepat,  kelemahannya adalah  belum  ada  penentuan  bobot  proritas  terhadap  kriteria untuk  meningkatkan  validasi  nilai  bobot  serta  pengambilan keputusan belum menghasilkan keputusan yang sempurna..
Kata Kunci : disabilitas, dinas sosial, Decision Support System, metode Topsis

## I. PENDAHULUAN
Data  dari  situs  statistik  bengkulu  mencatat  penyandang disabilitas Provinsi Bengkulu pada tahun 2018 keseluruhan  berjumlah  1322  orang,  untuk  penyandang disabilitas  laki-laki  berjumlah  806  sedangkan  wanita  516 orang.  Untuk  bentuk  bantuan  sosial  yang  disalurkan
memiliki  beragam  bentuk  seperti  uang,  sandang,  pangan, kursi  roda,  tongkat,  bantuan  program  pembinaan  sosial bahkan  obat-obatan.  Salah  satu  bentuk  disabilitas  yang sering  kita  jumpai  yaitu  disabilitas  turangu  atau penyandang tuli. Selama ini kuota penerima bantuan bagi disabilitas  tuna  rungu  ditetapkan  langsung  oleh  Dinas Sosial  dimana  hal  ini  berdampak  kurang  efektif  seperti adanya  masyarakat  yang  layak  mendapatkan  bantuan tersebut  namun  tidak  bisa  mendapatkannya  dikarenakan kuota  penerima  yang  terbatas  dan  juga  hal  ini menimbulkan presefsi masyarakat dikarenakan kemungkinan  terdampak  adanya  subjektifitas  di  dalam penentuan penerima bantuan, sehingga tidak jarang dalam upaya  penyaluran  bantuan  ini  berpotensi  tidak  tepat sasaran  sangat  besar.  Penentuan  calon  penerima  bantuan disabilitas  tuna  rungu  maka  akan  sangat  cocok  dibuatkan sebuah  sistem  pendukung  keputusan.  Sistem  pendukung keputusan  atau  Decision  Support  System  (DSS) merupakan  suatu  sistem  yang  dapat  membantu  dalam pengambilan  keputusan  pada  sebuah  organisasi  atau perusahaan  dengan  menerapkan  metode  yang  sesuai dengan  bidang  keputusan  yang  diambil,  Pengambilan keputusan  secara  manual  tanpa  bantuan  SPK  akan menghasilkan  penilaian  yang  tidak  objektif  dan  tidak tepat.  Metode  TOPSIS  merupakan  salah  satu  metode pengambilan keputusan multi kriteria dengan menerapkan bobot  nilai  pada  setiap  kriterianya.  Pemilihan  metode TOPSIS  ini  dibandingkan  dengan  metode  SPK  yang  lain yaitu  metode  ini  menggunakan  prinsip  bahwa  alternatif yang  terpilih  harus  mempunyai  jarak  terdekat  dari  solusi ideal  positif  dan  jarak  terjauh  dari  solusi  ideal  negatif. Penelitian  terdahulu  Metode  Topsis(WP)  dan  Technique for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)    dalam  pengambilan  keputusan  penentuan penerima raskin yang ada di Kecamatan Way Pengubuhan lampung  Tengah[1].  Pemberian  bantuan  langsung  tunai untuk  bisnis  skala  mikro  menggunakan  metode  Fuzzy  C- Means (FCM) dalam hal pengelompokan data UMKM[2]- [3]. Metode Technique For Others Reference by Similarity to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  dan  Clustering  Fuzzy  C- Means  (FCM)  untuk  mendapatkan  kalimat  yang kedekatannya  relative  dari  beberapa  alternatif  dari  proses pemilihan  kalimat  yang  representative    dari  ringkasan  di dalam cluster mengasilkan solusi yang optimal [4]-[5].

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Bantuan Sosial Hibah/bantuan social adalah pemberian uang/barang atau  jasa  dari  pemerintah  pusat/daerah  kepada
masyarakat  atau  organisasi  secara  spsifik  telah ditentukan penerimanya berispat tidak wajib ataupun tidak  mengikat  ditujukan  untuk  meneyelsaikan permasalahan  ataupun  pencapaian  suatu  program dengan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan menurut  ketentuan  perundang-undangan  dituangkan di dalam Permendagri Nomor 32 Tahun 2011[6]-[7]- [8]. B. Disabilitas
Secara  yuridis  Indonesia  juga  telah  memiliki Undang-Undang  Nomor  4  Tahun  1997  tentang Penyandang  Cacat.  Namun  ketentuan  tentang penyandang  cacat  dalam  UU  No.  4  Tahun  1997 tersebut  belum  mencerminkan  jiwa  dalam  Konvensi Internasional  Hak-hak  Penyandang  Disabilitas(9)- (10)-(11). C. Dinas Sosial
Dinas  sosial  adalah  merupakan  unsur  pelaksana otonomi daerah yang melaksanakan urusan pemerintah yang dipimpin oleh seorang kepala dinas yang berkedudukan dibawah dan bertanggung jawab kepada  Wali  Kota  melalui  sekretaris  daerah(12)- (13)-(14). D. Metode  Technique  For  Others  Reference  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Penggunaan metode Technique for Others Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) menggunakan  alternatif  berdasarkan  jarak  terdekat yang positif  dari solusi yang ideal dan terjauh untuk solusi negative  dengan jarak Euclidean (jarak antara dua  titik)  untuk  mendapatkan  solusi  yang  optimal yang  digunakan  untuk  penentuan  tanaman  bonsai yang  terbaik  yang  banyak  dikembangkan  di masyakat  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah ditentukan  [15].  Metode  Technique  for  Others Reference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS) dalam penentuan peralihan pegawai kontrak menjadi pegawai tetap yang bekerja diperusahaan berdasarkan  perhitungan  dan  penilaian  dengan kriteria-kriteria  berdasarkan  kedekan  dengan  jarak jarak  antara  dua  titik  (Euclidean)  untuk  menghasil solusi  yang  paling  optimal  [16].  Tujuan  penelitian sebagai  dasar  informasi  untuk  melakukan  evaluasi terhadap penentuan penerima bantuan yang memenuhi kriteria penerima bantuan disabilitas tuna rungu oleh Dinas Sosial Kota Bengkulu.

## III. METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  terdiri  dari  3 tahap,  yaitu  pengumpulan  data,  preproses  dan lakukan manajemen perhitungan pembagian bantuan dengan metode TOPSIS :
1. Pengumpulan
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan  adalah  dari dinas social kota bengkulu
2. Praproses
Preproses  berupa  data-data  berupa  pendapatan keluarga,  fisik  ,  kejiwaaan,    lamanya  mengalami disabilitas, dan usia
3. Flowchart

## Gambar 1. Flowchart Metode TOPSIS
4. Metode TOPSIS
Beberapa tahapan  yang  dilakukan  dalam  metode  ini adalah :
a. Analisa Matriks Keputusan Ternormalisasi Membuat  matriks  keputusan  yang  ternormalisasi adalah  tahapan  pada  metode  TOPSIS  yang membutuhkan rating kinerja setiap alternatif Ai pada setiap kriteria Ci yang ternormalisasi.
(Dengan ketentuan:
I = 1,2….m’ J = 1.2….n Rij =  matriks keputusan ternormalisasi Xij =    bobot  kriteria  ke  j  pada alternative -i I =  alternative ke i J =  alternative ke j 1. Matriks Ternormalisasi (R)
2. Matriks Ternormalisasi Terbobot (Y)
3. Menghitung  matriks  ternormalisasi  terbobot  (  Y) dengan  rumus  Matriks  solusi  ideal  positif  (A+) dan matriks solusi ideal negative (A-) Menghitung  solusi  ideal  positif  (A+)  dan negative (A-)
4. Jarak  Solusi  Ideal  Negatif  (D-)  dan  Solusi  Ideal Positif  (D+)  Menghitung  jarak  solusi  ideal negative (D-) dan Solusi ideal positif (+)
5. Nilai Preferensi Alternatif
b. Hitung  dan  uraikan  matriks  ternormalisasi untuk  setiap  kriteria  yang  diuji  berdasarkan
penilaiannya.  Maka  akan  di  dapatkan  hasil untuk matriks ternormalisasinya
c. Berikan bobot nilai untuk setiap kriteria yang akan di uji berdasarkan Kehilangan pekerjaan (C1), Belum mendapatkan bantuan (C2)
d. Menghitung  nilai  solusi  ideal  posifi  dan negative  yang  akan  menjadi  acuan  dasar dalam proses pengambilan keputusan.
e. Tahapan  paling  akhir  adalah  menentukan nilai  preferensi  untuk  proses  pengambilan keputusan

## IV. HASIL PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  ini  telah  dibuat  sebuah  sistem pendukung  keputusan  pemberian  bantuan  disabilitas pada  Dinas  Sosial  Kota  Bengkulu  dibuat  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  web  yaitu  PHP dan juga database MySQL. Hasil dari sistem tersebut dapat dilihat pada tampilan sebagai berikut.
a. Halaman Menu  Home
Gambar  2  merupakan  halaman  menu home dimana pada halaman ini program akan menampilkan menubar terdapat  beberapa  menu antara  lain  home,  penerima  bantuan,  bobot  kriteria, perhitungan,  admin  dan  logout.  Dan  juga  gambar beserta keterangan nama sistem.

## Gambar 2. Halaman  Menu Home
b. Halaman Menu Penerima Bantuan
Gambar  3.  merupakan  halaman  tabel  data penerima  bantuan  yang  merupakan  data  yang  akan diproses,  pada  halaman  ini  akan  menampilkan  tabel yang terdiri dari yaitu no, KTP, nama, jenis kelamin, alamat  dan  aksi.  Dan  terdapat  tombol  tambah  data untuk  memasuki  halaman  tambah  data  dan  tombol untuk menghapus dan ubah pada kolom tabel aksi.
c. Halaman Menu Bobot Kriteria
Gambar  4  merupakan  halaman  tabel  data  bobot kriteria.  Pada  halaman  ini  akan  menampilkan  tabel yang  terdiri  dari  yaitu  no,  bobot  kriteria  kondisi pendapatan keluarga, kondisi fisik, kondisi kejiwaan, kondisi  lamanya  mengalami  disabilitas,  kondisi  usia dan  aksi.  Dan  terdapat  tombol  tambah  data  untuk memasuki  halaman  tambah  data  dan  tombol  untuk menghapus dan ubah pada kolom tabel aksi.

## Gambar 4. Halaman Menu Bobot Kriteria
d. Halaman Menu Perhitungan
Gambar  5  merupakan  halaman  tabel  data  nilai  awal yang akan menjadi bahan penilaian sistem yang akan diproses nantinya dimana dalam tabel tersebut terdiri dari  nilai  beberapa  kriteria  yaitu  no,  nama,  kriteria kondisi  pendapatan  keluarga,  kondisi  fisik,  kondisi kejiwaan,  kondisi  lamanya  mengalami  disabilitas, kondisi usia dan aksi. Pada bagian atas tabel terdapat tombol  tambah  data  untuk  memasuki  halaman tambah data dan tombol untuk  menghapus dan ubah pada  kolom  tabel  aksi.  Pada  halaman  ini  juga terdapat  tombol  perhitungan  TOPSIS  yang  akan menuju halaman dari proses metode TOPSIS.
Gambar 5 . Halaman Menu Perhitungan
e. Halaman Perhitungan Normalisasi
Gambar 6 merupakan halaman dari perhitungan normalisasi.  Pada  halaman  ini  terdapat  tabel  hasil perhitungan  normalisasi  yang  terdiri  dari  nilai kriteria  kondisi  pendapatan  keluarga,  kondisi  fisik, kondisi  kejiwaan,  kondisi  lamanya  mengalami disabilitas dan kondisi usia.

## Gambar 6 . Halaman
Perhitungan Normalisasi
f. Halaman Perhitungan Solusi Ideal Positif (Nilai Tertinggi)  Dan  Solusi  Ideal  Negatif  (Nilai Terendah)
Gambar  7  merupakan  halaman  dari  hasil  nilai  solusi ideal  positif  dan  negatif.  Pada  halaman  ini  terdapat tabel hasil nilai tersebut yang terdiri dari nilai kriteria kondisi  pendapatan  keluarga,  kondisi  fisik,  kondisi kejiwaan, kondisi lamanya mengalami disabilitas dan kondisi usia.
Gambar 7 . Halaman Perhitungan Solusi Ideal Positif (Nilai Tertinggi) Dan Solusi Ideal Negatif (Nilai Terendah)
g. Halaman Perhitungan Hasil Akhir
Gambar  8  merupakan  halaman  perhitungan  hasil akhir  dari  metode  TOPSIS.  Pada  halaman  ini terdapat  tabel  yang  terdiri  dari  nomor,  nama penerima bantuan dan hasil akhir.
Gambar 8 . Halaman Perhitungan Hasil Akhir Pembahasaan
Dalam  pembahasan  penelitian  akan  dilakukan implementasi  metode  TOPSIS.  Tahap-tahap  dari perhitungan  metode TOPSIS tersebut adalah sebagai berikut.
a. Data Alterntif
Alternatif  merupakan  objek  yang  akan  dilakukan proses  perhitungan  dengan  metode  TOPSIS.  Pada penelitian  ini  alternatif  yang  diuji  yaitu  penerima bantuan  disabilitas  terdapat  10  sampel  penerima bantuan yang akan diproses, yaitu antara lain sebagai berikut.
Tabel 1 . Data Alternatif Na ma Pe ner im a Ba ntu an Kriteria Kondisi Pendapat an Keluarg a Kr ite ria Ko ndi si Fis ik Krit eria Kondis i Kejiwa an Kriteria Kondisi Lamany a Mengala mi Disabilit as Krit eria Kon disi Usia Adi Candra Rp. 3 Juta Bai k N or m al + 36 Tahu n 36 Tahun Alex Saputra Rp. 2 Juta Bai k N or m al + 20 Tahu n 20 Tahun And i Sapt a Jaya Rp. 3 Juta Bai k N or m al + 10 Tahu n 49 Tahun Anizar  Rp. 2 Juta Bai k N or m al + 5 Tahu n 60 Tahun Ghuma ysa Faiza Muhil Try Rp. 2 Juta Bai k N or m al + 3 Tahu n 3 Tahun Nova Sartika Rp. 3 Juta Bai k N or m al + 30 Tahu n 30 Tahun Rohila  Rp. 3 Juta Bai k N or m al + 11 Tahu n 61 Tahun Sarmia ti Rp. 3 Juta Bai k N or m al + 5 Tahu n 51 Tahun Sulastri  Rp. 2 Juta Bai k N or m al + 5 Tahu n 61 Tahun Syarifi n Rp. 2 Juta Cuk up N or + 21 Tahu 71 Tahun
Baik m al n
b. Kriteria, Bobot dan Nilai Pada  tahap  ini  telah  dilakukan  penentuan kriteria dan bobot kriteria yang akan menjadi acuan dalam  perhitungan  metode  TOPSIS  yang  diambil berdasarkan  acuan  dari  data  yang  telah  diberikan oleh Dinas Sosial Kota Bengkulu.
Tabel 2 . Kriteria, Bobot Kriteria, Sub Kriteria Dan Nilai No. Kriteria Bobot Kriteria Sub Kriteria Nilai < Rp. 2.000.000 50 1 Kondisi Pendapatan Keluarga 30 > Rp. 2.000.000 S/D Rp. 2.900.000
40 > Rp.
3.000.000 S/D Rp.
3.900.000 30 > Rp. 4.000.000
S/D Rp. 4.900.000
20 > Rp.
5.000.000 10 2 Kondisi Fisik 25 Kondisi Fisik Kurang Baik 50 Kondisi Fisik Cukup Baik 40 Kondisi Fisik Baik Atau Normal 30 3 Kondisi Kejiwaan 20 Kondisi Kejiwaan Normal 50 Kondisi Kejiwaan Memiliki Gelaja Masalah Kejiwaan 40 Kondisi Kejiwaan Mengalami Gangguan Kejiwaan 30 4 Kondisi Lamanya Mengalami Disabilitas 15 > 40 S/D 50 Tahun 50 > 30 S/D 39 Tahun 40 > 20 S/D 29 Tahun 30 > 10 S/D 19 20
Tahun < 10 Tahun 10 5 Kondisi Usia 10 > 40 S/D 50 Tahun 50 > 30 S/D 39 Tahun 40 > 20 S/D 29 Tahun 30 > 10 S/D 19 Tahun 20 < 10 Tahun 10 No. Kriteria Bobot Kriteria Sub Kriteria Nilai < Rp. 2.000.000 50 1 Kondisi Pendapatan Keluarga 30 > Rp. 2.000.000 S/D Rp. 2.900.000 40 > Rp.
3.000.000
S/D Rp. 3.900.000 30 > Rp.
4.000.000
S/D Rp. 4.900.000 20 > Rp. 5.000.000 10 2 Kondisi Fisik 25 Kondisi Fisik Kurang Baik 50 Kondisi Fisik Cukup Baik 40 Kondisi Fisik Baik Atau Normal 30 3 Kondisi Kejiwaan 20 Kondisi Kejiwaan Normal 50 Kondisi Kejiwaan Memiliki Gelaja Masalah Kejiwaan 40 Kondisi Kejiwaan Mengalami Gangguan Kejiwaan 30 4 Kondisi Lamanya Mengalami Disabilitas 15 > 40 S/D 50 Tahun 50 > 30 S/D 39 Tahun 40 > 20 S/D 29 Tahun 30 > 10 S/D 19 20
Tahun < 10 Tahun 10 5 Kondisi Usia 10 > 40 S/D 50 Tahun 50 > 30 S/D 39 Tahun 40 > 20 S/D 29 Tahun 30 > 10 S/D 19 Tahun 20 < 10 Tahun 10 c. Nilai Normalisasi
Pada  tahap  ini  mencari  nilai  normalisasi  pada masing-masing  alternatif  hasil  perhitungan  tersebut adalah sebagai berikut.
Tabel 3 . Nilai Normalisasi
Na ma Pen eri ma Ban tuan Kriteri a Kondis i Pendap atan Keluar ga Krit eria Kon disi Fisi k Kri teria Kon disi Keji waa n Krite ria Kon disi Lam anya Men gala mi Disa bilit as Kriteria Kondisi Usia Adi Candra 0.268 3 0.30 46 0. 31 62 0.50 80 0.2887 Alex Saputra 0.357 8 0.30 46 0. 31 62 0.38 10 0.2165 Andi Sapta Jaya 0.268 3 0.30 46 0. 31 62 0.25 40 0.3608 Anizar 0.357 8 0.30 46 0. 31 62 0.12 70 0.3608 Ghum aysa Faiza Muhil Try 0.357 8 0.30 46 0. 31 62 0.12 70 0.0722 Nova Sartika 0.268 3 0.30 46 0. 31 62 0.50 80 0.2887 Rohila 0.268 3 0.30 46 0. 31 62 0.25 40 0.3608 Sarmiati 0.268 3 0.30 46 0. 31 0.12 70 0.3608
62 Sulastri 0.357 8 0.30 46 0. 31 62 0.12 70 0.3608 Syarifin 0.357 8 0.40 61 0. 31 62 0.38 10 0.3608
d. Nilai Solusi Ideal Positif Dan Negatif
Nilai  solusi  ideal  positif  didapat  dari  nilai tertinggi  pada  hasil  nilai  normalisasi  terbobot  pada masing-masing  kriteria.  Sedangkan  nilai  solusi  ideal negatif  didapat  dari  nilai  terendah  pada  hasil  nilai normalisasi terbobot pada masing-masing kriteria.
Tabel 4 . Nilai Solusi Ideal Positif Nama Penerima Bantuan Jarak Solusi Ideal Positif Adi Candra 3.7635 Alex Saputra 3.4865 Andi Sapta Jaya 5.3066 Anizar 6.2534 Ghumaysa Faiza Muhil Try 6.8875 Nova Sartika 3.7635 Rohila 5.3066 Sarmiati 6.8048 Sulastri 6.2534 Syarifin 1.9050 Tabel 5 . Nilai Solusi Ideal Negarif Nama Penerima Bantuan Jarak Solusi Ideal Negati f Adi Candra 6.1114 Alex Saputra 4.8785 Andi Sapta Jaya 3.4586 Anizar 3.9412 Ghumaysa Faiza Muhil Try 2.6833 Nova Sartika 6.1114 Rohila 3.4586 Sarmiati 2.8867 Sulastri 3.9412 Syarifin 6.0409 e. Hasil Akhir Perhitungan TOPSIS
Perhitungan  manual  nilai  akhir  pada  setiap alternatif.  Pada  perhitungan  ini  akan  dilakukan
perhitungan dari hasil nilai jarak solusi ideal positif dengan jarak solusi ideal negative.
Tabel 6. Hasil Akhir Topsis Nama Penerima Bantuan Hasil Akhir Adi Candra 0.6189 Alex Saputra 0.5832 Andi Sapta Jaya 0.3946 Anizar 0.3866 Ghumaysa Faiza Muhil Try 0.2804 Nova Sartika 0.6189 Rohila 0.3946 Sarmiati 0.2979 Sulastri 0.3866 Syarifin 0.7603 f. Hasil Keputusan Penerima Bantuan
Berdasarkan  hasil  nilai  tersebut  maka  alternatif penerima  bantuan  yang  layak  berdasarkan  hasil penilaian  TOPSIS  dan  nilai  standar  penerima bantuan adalah sebagai berikut.
Tabel 7. Hasil Keputusan Penerima Bantuan
No.  Nama Penerima Bantuan Nilai Akhi r Keputusan 1 Syarifin 0.760 3 Layak 2 Adi Candra 0.618 9 Layak 3 Nova Sartika 0.618 9 Layak 4 Alex Saputra 0.583 2 Layak 5 Rohila 0.394 6 Tidak Layak 6 Andi Sapta Jaya 0.394 6 Tidak Layak 7 Anizar 0.386 6 Tidak Layak 8 Sulastri 0.386 6 Tidak Layak 9 Sarmiati 0.297 9 Tidak Layak 10 Ghumaysa Faiza Muhil Try 0.280 4 Tidak Layak

## V. PENUTUP
A.Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengujian  :  komputasinya  lebih efisiensi,  perhitungan  komputasi  lebih  cepat  dan metode pengambilan keputusan lebih cepat, kelemahannya  adalah  belum  ada  penentuan  bobot proritas  terhadap  kriteria  untuk  meningkatkan validasi  nilai  bobot  serta  pengambilan  keputusan belum menghasilkan keputusan yang sempurna. B.Saran
Penggabungan dengan metode lain seperti ANP ( Analytic  Network  Process ) dalam  mengatasi masalah pembobotan, nilai bobot yang mewakili tingkat  kepentingan  relatif  masing-masing kriteria pada metode ini di penelitian yang akan datang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rustam  R,  Aziz  DRA.  Model  Pengambilan Keputusan Penerima Bantuan Raskin Mengunakan Metode Weighted Product (Wp)
Dan Topsis. J Inf dan Komput. 2019;7(2):19– 30.
[2].      Anggara  Cahya  Putra,  Dwi  Hartomo  K. Optimalisasi  Penyaluran  Bantuan  Pemerintah Untuk  UMKM  Menggunakan  Metode  Fuzzy C-Means. J RESTI (Rekayasa Sist dan Teknol Informasi). 2021;5(3):474–82.
[3] Novianti  F,  Yasmin  YRA,  Novitasari  DCR. Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means ( FCM ) dalam  Pengelompokan  Provinsi  di  Indonesia berdasarkan  Indikator  Penyakit  Menular Manusia. 2022;6(1):23–33.
[4] Sri  C,  Aditya  K.  Pemilihan  Kalimat Representatif  Dengan  Pengintegrasian  Fuzzy C-Means  Clustering  Dan  Topsis  (  Fcm- Topsis  )  Untuk  Peringkasan  Dokumen. 2020;358–64.
[5] Hastuti AB, Utami E, Luthfi ET. Implementasi  Metode  Fuzzy  C-Means  Dan Topsis Dalam Membangun Sistem Pendukung Keputusan  (  Studi  Kasus :  Penentuan  Jurusan Di  Sma  Negeri  1  Wonosari  ).  J  Dasi. 2013;14(2):9–15.
[6].   Bethesda  S,  AB  T,  Sri  M.  Implementasi Kebijakan  Penyaluran  Hibah  dan  Bantuan Sosial  Kemasyarakatan  di  Kabupaten  Kubu Raya. J Tesis PMIS-UNTAN-PSIAN. 2014;1(2):1–21.
[7].   Jannah  M.  Analisis  Implementasi  Pemberian Hibah  dan  Bantuan  Sosial  yang  Bersumber dari  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja Daerah  pada  Pemerintah  Kabupaten  Kubu Raya Tahun Anggaran 2012 Miftahul. J Audit dan  Akunt  Fak  Ekon  Univ  Tanjungpura  Vol.
2013;2(2):21–48.
[8].   Musa A, Latief M, Dai RH. Penerapan sistem pendukung keputusan penerima bantuan sosial menggunakan  metode  fuzzy  AHP.  Diffus  J Syst Inf Technol. 2021;1(1):46–54.
[9].   Krisna  Hardjanti  D.  Kajian  Yuridis  Tentang Penyandang Disabilitas. Perspekt Huk
[Internet].  2016;16(1):1–17.  Available  from: http://perspektif- hukum.hangtuah.ac.id/index.php/perspektif/ar ticle/view/5 [10].  Pawestri A. Hak penyandang disabilitas dalam perspektif  HAM  internasional  dan  nasional. Era Huk [Internet]. 2017;2(1):1–19. Available from: http://www.republika.co.id/berita/nasional/um u
[11].  Rompis  KG.  Perlindungan  Hukum  Terhadap Penyandang  Disabilitas  Dalam  Perspektif Hukum  Hak  Asasi  Manusia.  Lex  Adm.
2016;4(2):171–7.
[12]. Mataram PU. KEPUASAN KERJA TERHADAP  KINERJA  PEGAWAI  PADA
DINAS Corresponding author : 2020;5(2):29– 40.
[13].  Perempuan  P,  Anak  P,  Dan  P,  Berencana  K,
Kudus PK. Indonesian Journal of Technology,
Informatics and Science (IJTIS).
2020;2(1):22–6. [14].  Rosidah  A,  Pendidikan  FI.  PENGARUH KEADILAN ORGANISASI DENGAN MEDIASI STRATEGI KOPING TERHADAP BURNOUT. 2013;5:8–9. [15].   Ipnuwati  S,  Aditama  K.  Penerapan  Metode Technique For Others Reference By
Similarity  To  Ideal  Solution  (Topsis)  Dalam
Pemilihan  Tanaman  Bonsai  Terbaik.  Explor  J Sist Inf dan Telemat. 2020;11(1):36.
[16].   Mallu  S.  Sistem  pendukung  keputusan penentuan karyawan kontrak menjadi karyawan tetap menggunakan metode topsis. J Ilm Teknol dan Inf Terap. 2015;1(2):36–42.