Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Rumah Tak Layak Huni (RTLH) Di Kota Binjai  Dengan Metode Simplemultiple Attribute Rating
Technique (SMART)

## (STUDI KASUS: DINAS SOSIAL BINJAI)
Yustika Indah Purwanti 1 , Budi Serasi Ginting 2 , Novriyenni 3
STMIK Kaputama Binjai, Jl. Veteran No. 4A-9A, Binjai, Sumatera Utara, Indonesia yustikaindahpurwanti12@gmail.com 1 *, budiserasiginting910@gmail.com 2 , novri_yenni@gmail.com 3
Abstrak .  Sistem pendukung  keputusan  didefinisikan sebagai sebuahsistem yang  dimaksudkan  untuk  mendukung para pengambil   keputusan manajerial dalam situasi situasi tertentu. Sistem pendukung keputusan dimaksudkan untuk menjadi alat bantu bagi para pengambil keputusan untuk memperluas kapabilitas mereka, namun tidak untuk menggantikan penilaian mereka. Bantuan RTLH (Rumah Tak Layak Huni)  ini harus dapat tepat sasaran kepada penduduk  tidak  mampu  yang  memenuhi  kriteria-kriteria  sebagai  syarat  penerima  bantuan  RTLH,  sehingga penduduk  tidak  mampu  penerima  bantuan  RTLH  dapat  menerima  bantuan  tersebut.  Dalam  pelaksanaanya, penduduk tidak mampu yang berhak menerima bantuan tidak layak huni ditentukan oleh Dinas Sosial (Dinsos). Salah satu metode dalam pendukung keputusan adalah metode Simple  Multi Attribute Rating Technique (SMART) atau biasa disingkat dengan metode SMART. Metode SMART adalahmetode yang memiliki perhitungan dengan kalkulasi yang minimum dan sangat sederhana, tetapi objektif terhadap hasil pendukung keputusan. Dari penelitian yang dilakukan dengan metode SMART didapatkan bahwa R9 dengan nilai optimasi akhir 0,725 menjadi penerima bantuan rumah tak layak huni dari 10 alternatif data rumah tak layak huni yang dianalisa.

## Kata Kunci : Bantuan, RTLH, SMART.
Abstract. Decision  support  system  is  defined  as  a  system  that  is  intended  to  support  managerial  decision makers in certain situations. Decision support systems are intended to be a tool for decision makers to expand their capabilities, but not to replace their judgment. This RTLH (Unfit for Living House) assistance must be right on target for poor people who meet the criteria as requirements for receiving RTLH assistance, so that residents who are unable to receive RTLH assistance can receive the assistance. In its implementation, the underprivileged population who is entitled to receive assistance unfit for habitation is determined by the Social Service  (Dinsos).  One  of  the  methods  in  decision  support  is  the  Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique (SMART) method or commonly abbreviated as the SMART method. The SMART method is a method that has minimum  calculations  and  is  very  simple,  but  objective  on  the  results  of  decision  support.  From  research conducted using the SMART method, it was found that R9 with a final optimization value of 0.725 became the recipient of uninhabitable housing assistance from 10 alternative data on uninhabitable houses analyzed..
Keyword : Help, RTLH, SMART.

## PENDAHULUAN
Rumah  sebagai  salah  satu  kebutuhan  dasar  manusia  menjadi  kebutuhan  yang  harus diperhatikan  karena  menyangkut  kesejahteraan  masyarakat.  Kebutuhan  akan  rumah  layak  huni semangkin meningkat, namun tidak seiring dengan meningkatnya taraf hidup masyarakat ekonomi lemah yang mengharuskan hidup dalam rumah yang tidak layak huni[1], [2].
Bantuan  RTLH  (Rumah  Tak  Layak  Huni)  merupakan  program  pemerintah    yang  berupa bantuan  dana  untuk  perbaikan  rumah  yang  tidak  layak  huni.  Bantuan  RTLH  ini  harus  dapat  tepat sasaran  kepada  penduduk  tidak  mampu  yang  memenuhi  kriteria-kriteria  sebagai  syarat  penerima bantuan RTLH,sehingga penduduk tidak mampu penerima bantuan RTLH dapat menerima bantuan tersebut. Dalam pelaksanaanya, penduduk tidak mampu yang berhak menerima bantuan tidak layak huni  ditentukan  oleh  Dinas  Sosial  (Dinsos).  Untuk  menentukan  layak  tidaknya,penduduk  harus memenuhi kriteria yang telah ditentukan yaitu luas ruangan, kondisi fisik rumah, pendapatan pemilik
rumah, jumlah anggota keluarga, dan pekerjaan[1]–[3]. Akan tetapi pihak penentuan dalam hal ini yaitu  pihak  Dinas  Sosial  masih    mengalami  kesulitan  seperti  dalam  pengolahan  datanya membutuhkan ketelitian, sehingga memungkinkan terjadinya rangkap data juga terjadinya kesalahan dalam  penentuan  penduduk  yang  harus  diutamakan,sehingga  diperlukan  suatu  sistem  pendukung keputusan  yang  dapat  membantu  dalam  menentukan  siapa  yang  berhak  didahulukan  dalam mendapatkan bantuan RTLH (Rumah Tak Layak Huni).
Salah  satu  metode  yang  cocok  digunakan  untuk  sistem  pendukung  keputusan  ini  adalah Metode  Simple  Multi  Attribut  Rating  Technique  (SMART)  yang  merupakan  suatu  metode pengambilan keputusan multi kriteria yang didasarkan pada teori bahwa setiap alternatif terdiri dari sejumlah  kriteria  yang  memiliki  nilai  dan  setiap  kriteria  memiliki  bobot  untuk  menggambarkan seberapa  penting  nilainya  dibandingkan  dengan  kriteria  yang  lain  [4].  Metode  smart  lebih  sering digunakan  karena  kesederhanaannya  dalam  merespon  kebutuhan  pembuat  keputusan  dan menganalisa  respon.  Metode  ini  digunakan  karena  mampu  menyelesaikan  rekomendasi  dari  kasus multi kriteria dalam penentuan calon penerima bantuan RTLH.
Sistem  pendukung  keputusan  yang  terkomputerisasi  merupakan  solusi  dari  permasalahan yang  terjadi  pada  Dinas  Sosial  dalam  menetukan  penerima  bantuan  RTLH.  Dengan  menerapkan metode SMART (Simple Multiple Attribute Rating Technique) terbukti berhasil dalam menghasilkan keputusan yang tepat dan objektif. Seperti penelitian yang berjudul “Implementasi Sistem Pendukung Keputusan  dengan  Metode  SMART  untuk  Merangking  Kemiskinan  dalam  Proses  Penentuan Penerima  Bantuan  PKH”.  Hasil  penelitiannya  adalah  metode  SMART  berhasil  menyelesaikan masalah seleksi penerima bantuan PKH secara objektif dengan hasil 20 orang yang berhasil masuk dalam  desil  1  dan  5  orang  yang  menjadi  calon  penerima  bantuan  PKH  [5].  Selain  itu  juga  ada penelitian lainnya yang berjudul “Implemtasi Metode SMART pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Kegiatan  Ekstrakurikuler  untuk  Siswa  SMA”.  Metode  SMART  yang  digunakan  pada pembuatan sistem pendukung keputusan kegiatan ekstrakurikuler ini mampu membantu siswa dalam memberikan keputusan pemilihan kegiatan ekstrakurikuler dengan tingkat akurasi pengujian sebesar 84,39% [6].

## METODOLOGI PENELITIAN
DSS  merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan  dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tidak seorang pun tahu sacara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat [7] .

## 2.1  Penelitian Terdahulu
Pada penelitian ini peneliti menggunakan beberapa referensi yang semuanya membahas tentang sistem pendukung keputusan dengan metode yang sama yaitu metode Simple Multi Attribute Rating (SMART)  untuk  membandingkan  perbedaan  penelitian  yang  akan  dibuat  dengan  penelitian  yang sudah  adaDalam  penelitian  ini  terdapat  jurnal  pendukung  dalam  penerapan  metode  Simple  Multi Attribute Rating Tehnique (SMART)..Masalah yang diteliti yaitu Program Keluarga Harapan (PKH) merupakan  salah  satu  program  percepatan  penanggulangan  kemiskinan  dan  pengembangan  sistem jaminan  sosial  melalui  pemberian  bantuan  tunai  bersyarat  kepada  Rumah  Tangga  Sangat  Miskin (RTSM).  Dengan  banyaknya  data  yang  diolah  di  indonesia,  maka  diperlukan  sebuah  sistem pendukung keputusan untuk memudahkan pembuat keputusan menentukan calon penerima bantuan PKH.  Sehingga  dibutuhkan  suatu  sistem  yang  dapat  memberikan  solusi  terbaik  dalam  penentuan masyarakat yang berhak mendapat bantuan Program Keluarga Harapan(PKH)[5]. Kesimpulan yang ditulis peneliti yaitu bahwa Metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) yaitu metode pengambilan keputusan multi kriteria dapat digunakan sebagai salah satu metode untuk pengambilan
suatu  keputusan  untukmenentukan  calon  penerima  bantuan  PKH,  dimana  kriteria  yang  digunakan adalah penghasilan, jumlah tabungan, luas bangunan, jenis lantai, jenis dinding, biaya pengobatan, makan  sehari-hari,  konsumsi  daging/susu/ayam,fasilitas  buang  air  besar,  beli  pakaian  dalam  1 tahun,sumber penerangan,sumber air bersih,bahan bakar memasak, pendidikan krt. Semakin banyak kriteria yang digunakan maka akan mendapatkan nilai semakin baik. Selain kriteria, pemberian bobot dan sub kriteria juga mempengaruhi perhitungan, pemberian bobot yang masih menggunakan nilai yang sama dapat membuat nilai total akan muncul nilai yang sama juga dan pemberian sub kriteria yang sedikit membuat masukan setiap peserta akan sama.  Penelitian tentang kegiatan ekstrakurikuleryang  ada  pada  sekolah  tersebut  membuat  siswa  sulit  untuk  menentukan  kegiatan ekstrakurikuler  apa  yang  harusdiikuti,  sehingga  tidak  jarang  siswa  tersebut  salah  memilih ekstrakurikuler  dan  tidak  sesuai  dengan  potensi  yangmereka  miliki[8].  Pemilihan  kegiatan eksktrakurikuler dengan menggunakan Metode SMART ini melibatkan beberapa kriteria diantaranya minat,bakat/kemampuan,  jadwal  latihan,  serta  prestasi  ekstrakurikuler.  Pemilihan  eksktrakurikuler yangbersifat  lebih  kepada  pribadi  siswanya  akanmembuat  hasil  yang  didapat  menjadi  lebih  sesuai dengan  keinginan  siswa  tersebut.  Sehingga  akan  mengurangi  jumlah  siswa  tergolong  salah  dalam memilih ekstrakurikuler yang sesuai. Penentuan kriteria yang digunakan didasarkan pada situs resmi yaitu  situs  organisasi.org,  dimana  setelah  kriteria  ditentukan  selanjutnya  dilakukan  wawancara  ke sekolah dan menyebarkan kuisioner kepada siswa untuk melihat kriteria tersebut telah sesuai dengan kebutuhan siswa.

## 2.2  Sistem Pendukung Keputusan
Pengambilan  keputusan  merupakan  proses  pemilihan  alternative  tindakan  untuk  mencapai tujuan  atau  sasaran  tertentu.  Pengambilan  keputusan  dilakukan  dengan  pendekatan  sistematis terhadap permasalahan melaui proses pengumpulan data menjadi informasi serta ditambah dengan factor-faktor  yang  perlu  dipertimbangkan  dalam  pengambilan  keputusan.  Sistem  pendukung keputusan atau Decision Support System (DDS) adalah sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi,  pemodelan,  dan  pemanipulasian  data  yang  digunakan  untuk  membantu  pengambilan keputusan pada situasi yang semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur dimana tidak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat[7], [9]–[11].

## 2.3  Metode SMART
Metode  Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique  (SMART)  merupakan  metode  dalam pengambilan  keputusan  multi  atribut.  Teknik  pengambilan  keputusan  multi  atribut  ini  digunakan untuk  mendukung  pembuat  keputusan  dalam  memilih  beberapa  alternatif.  Teknik  pengambilan keputusan multi kriteria ini didasarkan pada teori bahwa setiap alternatif terdiri dari sejumlah kriteria yang memiliki nilai-nilai dan setiap kriteria memiliki bobot yang menggambarkan seberapa penting dibandingkan  dengan  kriteria  lain.  Pembobotan  ini  digunakan  untuk  menilai  setiap  alternatif  agar diperoleh alternatif terbaik [5].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  dilakukan  pada  Kantor  Dinas  Sosial  Kota  Binjai.  Dalam  penelitian  ini  penulis melakukan pelitian  penerima bantuan rumah tak layak huni yang tepat di kota binjai. Bantuan sosial RLTH  adalah  pemberian  bantuan  stimulan  berupa  uang  untuk  pembelian  bahan  bangunan  guna pemugaran Rumah Tidak Layak Huni dari pemerintah daerah kepada individu, keluarga, kelompok dan  atau  masyarakat  yang  sifatnya  tidak  secara  terus  menerus  dan  selektif  yang  bertujuan  untuk melindungi dari kemungkinan

## 3.1. Perhitungan SMART

## Menentukan Kriteria Keputusan
Berikut  ini  adalah  kriteria  yang  digunakan  dalam  menetukan  penerima  bantuan  rumah  tak layak huni :
Tabel 1. Tabel Kriteria Keputusan Kode Kriteria Kriteria Jenis K1 Kondisi Fisik Rumah Binefit K2 Luas Rumah Binefit K3 Jumlah Anggota Keluarga Binefit K4 Pendapatan Kepala Keluarga Binefit K5 Pekerjaan Kepala Keluarga Binefit

## Transformasi Data Alternatif
Transformasi data alternatif RTLH dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 2.  Data Tansformasi Alternatif Data Rumah Tak Layak Huni Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 R1 25 25 35 20 30 R2 30 20 25 30 15 R3 25 20 25 30 10 R4 25 25 35 20 10 R5 10 5 40 30 15 R6 25 15 35 30 45 R7 20 25 35 30 45 R8 20 15 40 20 15 R9 30 25 25 30 45 R10 30 20 25 40 15

## 3.2. Menetukan Nilai Utility
Menentukan nilai utility dengan menggunakan persamaan ( ) = ( ) (
) perhitungan nilai utility dengan persamaan tersebut adalah sebagai berikut : Persamaan : ( ) = ( )
( )
K1 : Cmax={25; 30; 25; 25; 10; 25; 20; 20; 30; 30} = 30 Cmin={25; 30; 25; 25; 10; 25; 20; 20; 30; 30} = 10
u(K1)(R1) = ( ) ( ) = ( ) ( ) =   = 0,75 u(K1)(R2) = ( ) ( ) = ( ) ( ) =  = 1 u(K1)(R3) = ( ) ( ) = ( )
( ) =   = 0,75 u(K1)(R4) = ( ) ( ) = ( )
( ) =   = 0,75 u(K1)(R5) = ( ) ( ) = ( )
( ) =   = 0
u(K1)(R6) = ( ) ( ) = ( ) ( ) =   = 0,75 u(K1)(R7) = ( ) ( ) = ( ) ( ) =   = 0,5 u(K1)(R8) = ( ) ( ) = ( ) ( ) =   = 0,5 u(K1)(R9) = ( ) ( ) = ( ) ( ) =  = 1 u(K1)(R10) = ( ) ( ) = ( ) ( ) =  = 1
Hasil perhitungan nilai utility diatas dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 3. Tabel Hasil Perhitungan Nilai Utility Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 R1 0,75 1 0,666667 0 0,571429 R2 1 0,75 0 0,5 0,142857 R3 0,75 0,75 0 0,5 0 R4 0,75 1 0,666667 0 0 R5 0 0 1 0,5 0,142857 R6 0,75 0,5 0,666667 0,5 1 R7 0,5 1 0,666667 0,5 1 R8 0,5 0,5 1 0 0,142857 R9 1 1 0 0,5 1 R10 1 0,75 0 1 0,142857

## 3.3. Perankingan Nilai Akhir Keputusan
Hasil dari perhitungan nilai akhir kemudian diurutkan dari nilai yang terbesar hingga yang terkecil,  alternatif  dengan  nilai  akhir  yang  terbesar  menunjukkan  alternatif  yang  terbaik.  Hasil perangkingan nilai akhir keputusan sebagai berikut :
Tabel 4.  Tabel Perangkingan Nilai Akhir Alternatif Hasil Akhir Keputusan Presentase Keputusan Peringkat R9 0,725 12,19341% 1 R7 0,708333333 11,9131% 2 R1 0,66547619 11,19231% 3 R6 0,658333333 11,07218% 4 R10 0,651785714 10,96206% 5 R4 0,608333333 10,23125% 6 R2 0,576785714 9,700671% 7 R8 0,532142857 8,949845% 8 R3 0,4875 8,199019% 9 R5 0,332142857 5.586145% 10
Tampilan  dari  sistem  penerima  bantuan  rumah  tak  layak  huni    yang  telah  dibangun  dengan bahasa pemerograman PHP dengan basis data PHPMySQL adalah sebagai berikut :
Oleh :  Yustika Indah Purwanti, Budi Serasi Ginting, Novriyenni
Gambar 1. Menu Tampilan Login Sistem
Gambar 2. Tampilan Halaman Utama Sistem dan Halaman Pegawai
Gambar 3. Tampilan Halaman User Pegawai

## 1. Tampilan Halaman Kriteria Keputusan
Gambar 4. Tampilan Halaman Kriteria Keputusan
Oleh :  Yustika Indah Purwanti, Budi Serasi Ginting, Novriyenni
7
Gambar 5. Tampilan Halaman Parameter Kriteria Keputusan
Gambar 6. Tampilan Halaman Alternatif DataRumah Tak Layak Huni
Gambar 7. Tampilan Halaman Proses Keputusan Metode SMART
Gambar 8. Tampilan Halaman Hasil Keputusan Metode SMART

## KESIMPULAN
Setelah  melakukan  pembahasan  dan  penguraian  pada  bab-bab  sebelumnya,  maka  penulis memberikan beberapa kesimpulan. Berikut ini adalah kesimpulan yang penulis tulis pada penelitian ini  terkait  dengan  sistem  pendukung  keputusan  penerima  bantuan  rumah  tak  layak  huni  dengan metode SMART (Simple Multi Attribut Rating Technique), yaitu :
1.  Kriteria yang tepat untuk sistem pendukung keputusan yang tepat dalam menentukan penerima bantuan rumah tak layak huni adalah kondisi fisik rumah (K1), luas rumah (K2), jumlah anggota keluarga (K3) dan pendapatan kepala keluarga (K4).
2.  Pengujian  terhadap  metode  SMART  (Simple  Multi  Attribut  Rating  Technique)  untuk  sistem pendukung keputusan penerima bantuan rumah tak layak huni memanfaatkan 10 data alternatif sebagai  analisa,  dan  berhasil  menetapkan  R9  dengan  total  hasil  akhir  0,725;  maka  dapat dinyatakan bahwa R9 adalah penerima bantuan rumah tak layak huni yang tepat dipilih untuk mendapatkan bantuan dari 10 alternatif data rumah tak layak huni yang dianalisa. Perancangan sistem dilakukan untuk mempermudah pengguna     dalam menggunakan sistem.
3.  Hasil uji coba terhadap sistem yang telah dibangun dengan bahasa pemrograman PHP dengan basis data MySQL telah berhasil menentukan penerima bantuan rumah tak layak huni yang tepat dengan R9 sebagai data penerima bantuan rumah tak layak huni yang tepat dipilih.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] pu.go.id, “Kriteria Rumah Layak Huni,” 2020. http://pembiayaan.pu.go.id/faq/p/category/kriteria-rumah-layak-huni (accessed May 29, 2021).
[2] BPPS, “Sistem Informasi Rujukan Statistik.” https://sirusa.bps.go.id/sirusa/index.php/indikator/798 (accessed May 29, 2021).
[3] R. Indayu, “PEMBANGUNAN REHABILITASI RUMAH TIDAK LAYAK HUNI TERMASUK JAMBAN/ SANITASI KELURAGA OLEH PEMERINTAH DAERAH KABUPATEN KARIMUN DI KECAMATAN TEBING TAHUN 2012.” https://media.neliti.com/media/publications/31352-ID-pembangunan-rehabilitasi-rumah- tidak-layak-huni-termasuk-jamban-sanitasi-kelurag.pdf (accessed May 29, 2021).
[4] M. Guntur and R. Yanto, “Penerapan Metode SMART untuk Seleksi Kelayakan Penerima Bantuan Pengembangan Usaha Pangan Masyarakat,” Telematika , vol. 12, no. 2, pp. 149–159, Aug. 2019, doi: 10.35671/telematika.v12i2.826.
[5] Faizal, F. A. Setyaningsih, and M. Diponegoro, “Implementasi Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode SMART untuk Merangking Kemiskinan dalam Proses Penentuan Penerima Bantuan PKH ,” Apr. 2017. doi: 10.26418/CODING.V5I2.19510.
[6] T. Magrisa, K. D. K. Wardhani, and M. R. A. Saf, “Implementasi Metode SMART pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kegiatan Ekstrakurikuler untuk Siswa SMA,” Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , vol. 13, no. 1, p. 49, Feb. 2018, doi: 10.30872/jim.v13i1.648.
[7] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . 2007.
[8] T. Magrisa, K. D. K. Wardhani, and M. R. A. Saf, “Implementasi Metode SMART pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kegiatan Ekstrakurikuler untuk Siswa SMA ,” Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , 2018. http://e- journals.unmul.ac.id/index.php/JIM/article/view/648/pdf (accessed May 29, 2021).
[9] T. Limbong and J. Simarmata, “Menentukan Matakuliah yang Efektif Belajar Daring (Belajar dan Ujian) dengan Metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT),” Jurnal Resti , vol. 4, no. 2, pp. 370–376, 2020.
[10]  T. Limbong, J. Simarmata, M. Rofendi Manalu, A. Rikki, and D. M. Rajagukguk, “Implementation of Multi Factor Evaluation Process (MFEP) in Assessment of Employee Performance Achievement,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1573, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1573/1/012022.
[11]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.