## PENERAPAN TEKNIK KLASIFIKASI DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN RASKIN MENGGUNAKAN METODE FUZZY TOPSIS

## Fitri Ayu Ramadhani
Sistem Informasi, STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau Jalan Yos Sudarso No 97 A Kota Lubuklinggau Sumatera Selatan E-mail : fitriayuramadhani97@gmail.com

## Abstract
Food aid distribution began in 2017 in 44 cities that have adequate access and facilities. Gradually, food aid will be extended to all cities and districts by the preparation of facilities and infrastructure for the distribution of aid. Raskin’s one of the staple food subsidy programs in the form of rice aimed at poor families carried out by the government in improving food security. Raskin recipient families are poor families (vulnerable and vulnerable to poverty) or referred to as Target Household. This program aims to reduce the burden on Target Households by meeting some basic needs in the form of rice. Fuzzy is an input space that becomes an output space consisting of several possibilities, different from digital or Boolean logic which has only two possibilities, whereas topsis is one method that is quite accurate because it not only takes into account the maximum ideal distance but also looking for the minimum ideal distance. In ponorogo village, data collection was not yet effective, because the submission process for eligibility for Raskin recipients was not by the criteria. For this reason, a system is needed to assist village officials in the process of accepting the eligibility of Raskin recipients.
Keywords: Decision Support System, Fuzzy Topsis, Raskin Election Determination

## Abstrak
Penyaluran bantuan pangan mulai dilaksanakan pada tahun 2017 di 44 kota yang memliki akses dan fasilitas memadai. Secara bertahap,  bantuan  pangan  akan  diperluas  ke  seluruh  kota  dan  kebupaten  sesuai  dengan  persiapan  sarana  dan  prasarana penyaluran  bantuan  tersebut.  Raskin  merupakan  salah  satu  program  subsidi  pangan  pokok  dalam  bentuk  beras  yang diperuntukkan  untuk  keluarga  miskin  sebagai  upaya  yang  dilakukan  pemerintah  dalam  meningkatkan  ketahanan  pangan. Keluarga penerima Raskin adalah keluaraga yang berpendapatan rendah (miskin dan rentan miskin) atau disebut dengan Rumah Tangga Sasaran (RTS). Program ini bertujuan untuk mengurangi beban pengeluaran Rumah Tangga Sasaran (RTS) melalui pemenuhan sebagian kebutuhan pokok dalam bentuk beras (Ombi Romli,2017). Fuzzy merupakan sebuah ruang input yang menjadi sebuah ruang output yang terdiri dari beberapa kemungkinan, berbeda dengan logika digital atau Boolean yang hanya memiliki  dua  kemungkinan  saja,  sedangkan  topsis  merupakan  salah  satu  metode  yang  cukup  akurat,  karena  tidak  hanya memperhitungkan mengenai jarak ideal maksimum, namun juga mencari jarak ideal minimum. Pada kelurahan ponorogo saat pendataan  belum  efektif,  karena  pada  kenyataannya  proses  pendataan  kelayakan  penerima  raskin  tidak  berdasarkan  pada kriteria yang ada. Untuk itu, dibutuhkannya sebuah sistem yang dapat membantu petugas kelurahan dalam hal proses penentuan kelayakan penerima raskin
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Fuzzy Topsis, Penentuan Pemilihan Raskin

## 1. Pendahuluan
Penyaluran  bantuan  pangan  mulai  dilaksanakan  pada tahun 2017 di 44 kota yang memliki akses dan fasilitas memadai.  Secara  bertahap,  bantuan  pangan  akan diperluas ke seluruh kota dan kebupaten sesuai dengan persiapan  sarana  dan  prasarana  penyaluran  bantuan tersebut. Mulai tahun 2018, program raskin yang saat ini telah  berganti  nama  dengan  rasta,  subsidi  rasta  juga diahlikan  menjadi  bantuan  sosial.  Dengan  demikian, mulai tahun 2018 bantuan pangan akan disalurankan ke masing-masing Kabupaten/Kota dalam bentuk non tunai atau natura, yaitu tetap dalam bentuk beras [1] Raskin  merupakan  salah  satu  program  subsidi  pangan pokok  dalam  bentuk  beras  yang  diperuntukkan  untuk keluarga  miskin  sebagai  upaya  yang  dilakukan pemerintah  dalam  meningkatkan  ketahanan  pangan. Keluarga  penerima  Raskin  adalah  keluaraga  yang
berpendapatan  rendah  (miskin  dan  rentan  miskin)  atau disebut dengan Rumah Tangga Sasaran (RTS). Program ini  bertujuan  untuk  mengurangi  beban  pengeluaran Rumah  Tangga  Sasaran  (RTS)  melalui  pemenuhan sebagian kebutuhan pokok dalam bentuk beras.[2] Dalam  hal  penyaluran  raskin  yang  ada  di  kelurahan ponorogo  masih  dirasa  kurang  efektif,  karena  pada proses  pendataan  masih  kurang  mampu  untuk menentukan  kelayakan  penerimaan  raskin,  sehingga sering  kali  tidak  sesuai  dengan  data  dilapangan,  serta data  penerima  yang  menerima  raskin  masih  dicatat  di dalam  buku  catatan.  Pada  praktek  lapangannya, pengambilan  keputusan  untuk  menentukan  kriteria penerima  beras  yang  biasanya  sudah  terjadi  tidak mengacu  pada  kriteria-kriteria  keluarga  miskin,  hal  itu akan  mengakibatkan  pembagian  beras  miskin  salah sasaran.
Metode  yang  dilakukan  di  setiap  desa  dalam pengambilan keputusan penerima beras untuk keluarga miskin (Raskin) masih menggunakan cara manual yang databasenya  masih  dalam  bentuk  kertas  dan  catatan, sehingga  membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk pengolahan  dan  kendala  yang  sering  terjadi  adalah kesulitan dalam penyimpanan atau pencarian arsip yang telah  tersimpan,  jika  suatu  waktu  akan  dicocokkan dengan informasi atau pedoman yang baru, serta tak lupa masalah  pembuatan  laporan  yang  terlambat  terkadang juga  menghambat  penyampaian  informasi.Penyaluran beras  (Raskin)  lewat  tiap-tiap  RT,  ketua  RT  yang menentukan  berhak  dan  tidaknya  keluarga  untuk mendapatkan  beras  (Raskin).Pengambilan  keputusan untuk  menentukan  kriteria  penerima  beras  yang  sudah terjadi  biasanya  tidak  mengacu  pada  kriteria-kriteria keluarga miskin [3].
Untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  maka  dibutuhkan sebuah  kriteria  yang  nantinya  akan  diimplementasikan ke sebuah sistem yang dapat membantu pihak kelurahan dalam  menentukan  penerimaan  raskin,  agar  pemberian beras raskin sesuai dan tepat sasaran. Sistem ini nantinya akan  membantu  melakukan  penilaian  pada  setiap keluarga miskin dan melakukan perubahan kriteria. Hal ini  berguna  untuk  memudahkan  pengambil  keputusan yang  terkait  dengan  masalah  seleksi  penerima  beras untuk  keluarga  miskin  (Raskin),  sehingga  akan  di dapatkan keluarga yang paling layak diberi raskin.Oleh karena  itu,  dalam  sistem  yang  akan  dibuat  nanti  untuk keluarga  miskin (Raskin) akan  menggunakan beberapa kriteria  yang diharapkan sesuai dengan kriteria-kriteria keluarga miskin.
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  maka  dalam penelitian  ini  penulis  mengambil  judul  “Penerapan Teknik Klasifikasi Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Raskin Pada Kelurahan Ponorogo Menggunakan Metode Fuzzy Topsis”.
2. Tinjauan Pustaka
2.1. Sistem Pendukung Keputusan
SPK  merupakan  sebuah  proses  atau  tindakan untuk  mencapai  suatu  tujuan.  Spk  dapat  dikatakan sebagai sistem berbasis komputer  dan dapat membantu memecahkan  suatu  masalah,  dengan  adanya  sistem tersebut  mempermudah  seseorang  untuk  memecahkan suatu masalah dengan cepat.[3][4]
2.2. Program  Beras  Untuk  Rumah  Tangga  Miskin (raskin)
Program raskim merupakan salah satu program bantuan pangan untuk mengendalikan kemiskinan dan perlindungan sosial yang diselenggarakan oleh pemerintah pusat dalam bentuk beras bersubsidi kepada rumah  tangga  berpendapatan  rendah  (rumah  tangga miskin dan rentan miskin)[5].

## 2.3. Fuzzy Topsis
Logika  fuzzy  atau  sering  juga  disebut  dengan  logika samar dapat di artikan  sebagai pemetaan sebuah ruang input  menjadi  sebuah  ruang  output  yang  terdiri  dari
beberapa  kemungkinan,  berbeda  dengan  logika  digital atau  Boolean  yang  hanya  memiliki  dua  kemungkinan saja[6].
Konsep  yang  dimiliki  oleh  metode  ini merupakan  konsep  yang  mana  alternatif  yang  terpilih tidak hanya memiliki jarak terkeil dari solusi ideal yang didapatkan, akan tetapi juga memiliki jarak terbesar dari solusi ideal negatif[7].
Secara  umum,  prosedur  dari  metode  Topsis  meliputi langkah – langkah dibawah ini :
a. Menentukan matriks keputusan yang ternormalisasi
b. Menghitung matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot
c. Menghitung  matriks  solusi  ideal  positif  dan matriks solusi idela negatif
d. Menghitung jarak antara nilai alternatif dengan matriks solusi idela positif  dan matriks solusi ideal negatif
e. Menghitung  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif
Topsis membutuhkan rating kerja pada setiap alternative A_i pada kriteriaC_j  yang ternormalisasi dapat
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ 𝑋 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (𝑖)
Dengan  i=1,2…,m;  dan  j=1,2…,n;  dimana 𝑟 𝑖𝑗 adalah matriks  ternormalisasi  [i][j]  sedangkan 𝑋 𝑖𝑗 adalah merupakan matriks keputusan [i][j]. Solusi ideal positif 𝐴 + dan  solusi  ideal  negatif 𝐴 − dapat  ditentukan berdasarkan  rating  bobot  ternormalisasi  ( 𝑦 𝑖𝑗 ) Dapat dilihat pada persamaan (2).
𝑦 𝑖𝑗 = wi.rij;
Dengan i=1,2…,m; dan j=1,2,…,n                         ( 𝑖𝑖) A + =( 𝑦 𝑖 + , 𝑦 2 + , … . , 𝑦 𝑛 + );
A - = ( 𝑦 2 − , 𝑦 2 − , … . , 𝑦 𝑛 − );
Dimana y_ij adalah matriks ternormalisasi terbobot [i][j] dan  W_i  merupakan  vektor  bobot[i].  Agar  dapat menghitung  nilai  solusi  ideal,  terlebih  dahulu  harus menentukan  apakah  bersifat  keuntungan  (benefit)  atau bersifat  biaya  (cost).  Dimana  jika  j  adalah  atribut keuntungan  (benefit)  maka  y_j^+  adalah  max  y_ij  dan y_j^-  adalah  min  y_ij    sebaliknya  jika  j  adalah  atribut biaya  (cost)  maka  y_j^+  adalah  min  y_ij  dan  y_j^- adalah  max  y_ij.  Jarak  antara  alternative  A_i  dengan solusi ideal positif dapat dilihat pada persamaan (3).
𝐷 𝑖 + = √∑(𝑦 𝑖 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑖=1 ; = 1,2, … , 𝑚 (𝑖𝑖𝑖)
Dimana D_i^+ adalah jarak alternatif A_i dengan solusi ideal positif, y_i^+ merupakan solusi ideal positif [i] dan
y_ij  adalah  matriks  normalisasi  terbobot  [i]  [j].  Untuk rumus jarak  antara  alternative 𝐴 𝑖 dengan  solusi  ideal negatif dapat dilihat pada persamaan (4).
𝐷 𝑖 − =   √∑(𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=1 (; 𝑖 = 1,2, … , 𝑚      (𝑖𝑣)

## 2.4. PHP (Hypertext Preprocessor)
PHP pada awalnya merupakan singkatan dari Personal Home  Page (Situs  Personal).  PHP  pertama  kali  dibuat oleh Rasmus Lerdorf pada tahun 1995. Pada waktu itu PHP  masih  bernama Form  Interpreted (FI),  yang wujudnya  berupa  sekumpulan  skip  yang  digunakan untuk mengolah data formulir dari web[8].

## 2.5. Sistem
sistem  adalah  Sekelompok  komponen-komponen  yang saling  berkaitan  (subsistem-subsistem  yang  bersatu untuk mencapai tujuan yang sama) yaitu informasi yang bermanfaat [9].

## 3.   Metodologi Penelitian
Metode  Penelitian  ini  menggunakan  teknik  fuzzy dengan menggunakan metode TOPSIS adapun tahapan pada  metode  ini  adalah  seperti  pada  gambar  1  sebagai berikut.
Gambar 1. Metodelogi Penelitian

## 4.   Hasil dan Pembahasan
Pada bagian ini hasil dan pembahasan dilakukan melalui proses perancangan system dengan menggunakan model UML[10], analisa data dilakukan dengan menggunakan metode  TOPSIS  dan  system  dibangun  menggunakan Bahasa  pemrograman  php  adapun  tahapan  sebagai berikut.
4.1. Perancangan Use Case
Gambar 2. Perancangan Use Case

## 4.2. Class Diagram
Gambar 3. Class Diagram

## 4.3. Perhitungan Fuzzy Topsis
1) Menentukan matriks keputusan ternormalisasi Untuk  menentukan  matriks  keputusan  ternormalisasi nilai dari setiap kriteria dipangkatkan dan  dijumlahkan seluruhnya  dan  hasil  dari  penjumlahan  tersebut diakarkan,  kemudian  nilai  dari  setiap  kriteria  dibagi dengan hasil yang sudah diakarkan tersebut.
Analisa Permasalahan
Pengumpulan Data
Analisa Menggunakan
Metode Topsis Perancangan system dengan model UML Pembuatan program Analisa hasil metode dengan sistem
Kesimpulan
Tabel 1. Hasil Nilai Pembagi dari setiap  kriteria
Kepemilikan rumah Pekerjaan Penghasilan pendidikan 5,39 6,48 5,39 5,66 Sebelum menentukan
matriks keputusan ternormalisasi, sebaiknya mencari nilai pembagi terlebih dahulu, seperti contoh tabel di atas yang sudah mendapat hasilnya. Hasil yang ada pada tabel diatas ialah didapat dari  hasil  perkalian  pada  setiap  kriteria  yang  ada. Adapun perhitungannya yaitu.
Kriteria 1 (kepemilikan rumah)
= √(3) 2 + (3) 2 + (1) 2 + (1) 2 + (3) 2
= √9 + 9 + 1 + 1 + 9 = √29 = 5,39 Kriteria 2 (pekerjaan)
= √(2) 2 + (3) 2 + (4) 2 + (2) 2 + (3) 2
= √4 + 9 + 16 + 4 + 9 = √42 = 6,48 Kriteria 3 (penghasilan)
= √(1) 2 + (1) 2 + (3) 2 + (3) 2 + (3) 2
= √1 + 1 + 9 + 9 + 9 = √29 = 5,39 Kriteria 4 (kepemilikan rumah)
= √(2) 2 + (2) 2 + (2) 2 + (2) 2 + (4) 2
= √4 + 4 + 4 + 4 + 16 = √32 = 5,66
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ 𝑋 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (I)
1. Perhitungan dari kriteria kepemilikan rumah
a) Nama warga Fredy
= 3 𝟓,𝟑𝟗 = 0,56
b) Nama warga Wendo
= 3 𝟓,𝟑𝟗 = 0,56
c) Nama warga Satria = 1 𝟓,𝟑𝟗 = 0,19
d) Nama warga Budisantoso
= 1 𝟓,𝟑𝟗 = 0,19
f. Nama warga Dhani
= 3
𝟓,𝟑𝟗 = 0,56
2. Perhitungan dari kriteria pekerjaan
a) Nama warga Fredy
= 2
𝟔,𝟒𝟖 = 0,31
b) Nama warga Wendo
= 3 𝟔,𝟒𝟖 = 0,46
c) Nama warga Satria
= 4
𝟔,𝟒𝟖 = 0,62
d) Nama warga Budisantoso
= 2 𝟔,𝟒𝟖 = 0,31
e) Nama warga Dhani
= 3 𝟔,𝟒𝟖 = 0,46
3. Perhitungan dari kriteria penghasilan
a) Nama warga Fredy
= 1 𝟓,𝟑𝟗 = 0,19 b) Nama warga Wendo
= 1 𝟓,𝟑𝟗 = 0,19
c) Nama warga Satria
= 3 𝟓,𝟑𝟗 = 0,56
d) Nama warga Budisantoso
= 3 𝟓,𝟑𝟗 = 0,56
e) Nama warga Dhani
= 3 𝟓,𝟑𝟗 = 0,56
4. Perhitungan dari kriteria pendidikan
a) Nama warga Fredy
= 2 𝟓,𝟔𝟔 = 0,35
b) Nama warga Wendo
= 2 𝟓,𝟔𝟔 = 0,35
c) Nama warga Satria
= 2 𝟓,𝟔𝟔 = 0,35
d) Nama warga Budisantoso
= 2 𝟓,𝟔𝟔 = 0,35
e) Nama warga Dhani
= 4 𝟓,𝟔𝟔 = 0,71
2) Menentukan matriks solusi ideal positif (+) dan solusi ideal negatif (-)
Untuk menentukan solusi ideal positif (+) dipilih dari nilai  yang  paling  besar  dari  matrik  nilai  keputusan ternormalisasi, begitu juga dengan menentukan solusi ideal negatif (-) dipilh dari nilai yang paling kecil dari matrik  nilai  keputusan  ternormalisasi.  Dengan demikian dapat ditentukanlah Solusi Ideal Positif (+) dan  Solusi  Ideal  Negatif  (-)  seperti  pada  tabel  di bawah ini :
Tabel 2. Solusi Ideal Positif (+) dan Solusi Ideal Negatif (-)
3) Menentukan jarak antara nilai dari setiap alternatif dengan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.
𝐷 𝑖 + = √∑(𝑦 𝑖 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 ; 𝑛 𝑖=1 𝑖 = 1,2, … , 𝑚
a) Fredy
D + = √ (1,11 − 1,11) 2 + (1,85 − 0,93) 2 +(2,23 − 0,74) 2 + (0,71 − 0,35) 2
= 1,79
D = = √ (0,37 − 1,11) 2 + (0,93 − 0,93) 2 +(0,74 − 0,74) 2 + (0,35 − 0,35) 2
= 0,74
b) Satria
D + = √ (1,11 − 1,11) 2 + (1,85 − 1,39) 2 +(2,23 − 0,74) 2 + (0,71 − 0,35) 2
= 1,60
D = = √ (0,37 − 1,11) 2 + (0,93 − 1,39) 2 +(0,74 − 0,74) 2 + (0,35 − 0,35) 2 = 0,88
c) Wendo
D + = √ (1,11 − 0,37) 2 + (1,85 − 1,85) 2
+(2,23 − 2,23) 2 + (0,71 − 0,35) 2
= 0,82
D = = √ (0,37 − 0,37) 2 + (0,93 − 1,85) 2 +(0,74 − 2,23) 2 + (0,35 − 0,35) 2 = 1,75
d) Budisantoso
D + = √ (1,11 − 0,37) 2 + (1,85 − 0,93) 2 +(2,23 − 2,23) 2 + (0,71 − 0,35) 2
= 1,24
D = = √ (0,37 − 0,37) 2 + (0,93 − 0,93) 2 +(0,74 − 2,23) 2 + (0,35 − 0,35) 2
= 1,49 e) Dhani
D + = √ (1,11 − 1,11) 2 + (1,85 − 1,39) 2 +(2,23 − 2,23) 2 + (0,71 − 0,71) 2
= 0,46
√ (0,37 − 1,11) 2 + (0,93 − 1,39) 2 +(0,74 − 2,23) 2 + (0,35 − 0,71) 2

## = 1,76
Tabel 3. Jarak Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif
Nama D + D - Fredy 1,79 0,74 Wendo 1,60 0,88 Satria 0,82 1,75 Budisantoso 1,24 1,49 Dhani 0,46 1,76
4) Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif a) Nilai Preferensi Alternatif Fredy
𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +   𝐷 𝑖 + = 0,74 0,74 + 1,79 = 𝟎, 𝟐𝟗 b) Nilai Preferensi Alternatif Wendo
𝐷 𝑖 −
𝐷 𝑖 − +   𝐷 𝑖 + = 0,88
0,88 + 1,60 = 0,35
c) Nilai Preferensi Alternatif Satria
𝐷 𝑖 −
𝐷 𝑖 − +   𝐷 𝑖 + = 1,75
1,75 + 0,82 = 0,68 d) Nilai Preferensi Alternatif Budisantoso
𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +   𝐷 𝑖 + = 1,49 1,49 + 1,24 = 𝟎, 𝟓𝟓 e) Nilai Preferensi Alternatif Dhani 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +   𝐷 𝑖 + = 1,76 1,76 + 0,46 = 𝟎, 𝟕𝟗
Gambar 4 . Kurva Fuzzy
Pada  gambar  diatas  menunjukkan  nilai  dari  setiap alternatif yang sudah di hitung. Nilai yang terdapat pada kurva di atas dimulai dari 0.40 sampai 1 dengan status “Layak”,  sedangkan  0  sampai  0.39  dengan  status “ditolak”. Adapun tabel dibawah ini mengenai nilai dari refrensi setiap alternatif .
Tabel 4. Nilai Refrensi Setiap Alternatif Nama Nilai Refrensi Fredy 0,29 Wendo 0,35 Satria 0,68
Budisansoto 0,55 Dhani 0,79
Dari perhitungan diatas pada table diatas diketahui nilai yang memenuhi nilai minimal diterima oleh  Fredy dan Wendo    yang  layak  direkomendasikan  menjadi penerima raskin.

## 4.4. Implementasi Sistem
1) Perhitungan Hasil Penerimaan Raskin
Pada halaman ini, data warga yang sudah di proses di  halaman  data  warga  calon  penerima  raskin dimana data-data tersebut akan menampilkan hasil hasil  hitung  yang  menggunakan  metode fuzzy topsis.
Gambar 5. Halaman Detail Nilai Perhitungan Hasil Penerimaan Raskin
Dibawah  ini  terdapat  tabel  perbandingan,  yang contohnya  di  ambil  dari  salah  satu  cara  penyelesaian metode topsis :
Tabel 5. Tabel Perbandingan Nama Manual Sistem Ket Fredy = 0,74 0,74 + 1,79 = 𝟎, 𝟐𝟗 0,29 Pada perhitungan manual,  perlu  dihitung satu  persatu,  sedangkan perhitungan  sistem  akan langsung  menampilkan hasil  ketika user meng- input kan data ke sistem Wendo = 0,88 0,88 + 1,60 = 𝟎, 𝟑𝟓 0,35 Satria = 1,75 1,75 + 0,82 = 𝟎, 𝟔𝟖 0,68
2) laporan  data  calon  penerima  raskin  merupakan laporan  berupa  data    calon  penerima  raskin  yang
digunakan  untuk  menampilkan  semua  data  calon penerima raskin yang telah di inputkan
Gambar 6. Halaman Laporan Hasil Penerimaan Raskin

## 5. Kesimpulan 5.1. Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  tentang  penerapan  metode simple Dari  hasil  penelitian  tentang  Penerapan  Teknik Klasifikasi  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan Raskin Pada Kelurahan Ponorogo Menggunakan Fuzzy Topsis,  maka  dapat  ditarik kesimpulan, yaitu :
1. Kriteria – kriteria yang digunakan dalam melakukan proses  seleksi  kelayakan  calon  penerima  raskin  di kelurahan ponorogo adalah sebagai berikut :
1) Penghasilan,  untuk  mengetahui  pendapatan dari setiap warga
2) Pekerjaan,  untuk  mengetahui  pekerjaan  yang setiap warga
3) Kepemilikan  rumah,  untu  mengetahui  status rumah dari setiap warga
4) Pendidikan,  digunakan  untuk  mengetahui pendidikan terakhir setiap warga
2. Menghasilkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan untuk  Penerapan  Teknik  Klasifikasi  Dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Raskin  Pada Kelurahan Ponorogo yang  dapat  mengatasi masalah dalam  menentukan  penerima  raskin.  Sistem Pendukung  Keputusan  ini  juga  akan  menghasilkan nilai  akhir  dari  proses  perhitungan  yang  nantinya digunakan  untuk  memudahan  pengambil  keputusan dalam  menentukan  warga  yang  layak  mendapat bantuan tersebut.
3. Menghasilkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan untuk  menyeleksi  calon  penerima  bantuan  raskin mengguanakan metode fuzzy topsis , dimana metode ini akan  menghitung  nilai  setiap kriteria dari setiap alternatif,  yang  kemudian  akan  menghasilkan  nilai akhir.

## 5.2. Saran
Sistem pendukung keputusan untuk penerima raskin di  kelurahan  ponorogo  menggunakan  metode fuzzy topsis ini tentu masih memiliki banyak kekurangan, oleh sebab itu penulis berharap sistem ini dapat
dikembangkan  lebih  lanjut.  Untuk  itu,  adapun  saran yang penulis memberikan sebagai berikut :
1. Metode fuzzy topsis  bukanlah  satu-satunya  metode yang dapat digunakan dalam penentuan penerimaan raskin,  oleh  karena  itu  diharapkan  pada  penelitian selanjutnya  dapat  membandingkan  dari  hasil penelitian yang telah dilakukan dengan menggunakan metode yang berbeda pada penelitian yang sama atau sejenis.
2. Untuk  penggunaan  jangka  panjang,  diperlukan pengembangan  atau update setiap  kriteria  yang digunakan,  jika  terdapat  perubahan  dalam  kriteria penerima  raskin  untuk  menyeleksi  calon  penerima raskin pada kelurahan ponorogo.

## Daftar Rujukan
[1] Maharani,  Puan.  2017.Pedoman  Umum  Bantuan  Pangan Non Tunai.Jakarta
[2] Widiarto, Alif, Iman Surya, Burhanuddin. 2018. Efektivitas
Program  Beras  Raskin  (Raskin)  Dalam  Meningkatkan Kesejahteraan Masyarakat Di Desa Tempakan Kecamatan Batu Engau Kebupaten Paser ISSN 2337-8670
[3] Dewi, C, Yeremia, dan Yulianto. 2018. Sistem Penyeleksi Bantuan  Beras  Miskin  Kauman    Kidul  Menggunakan Metode  Weighted  Product  Berbasis  Mobile  Jurnal TEKNOIF ISSN 2443-2210.
[4] Ernawati, Aeni, Nur., & Fetrina, F., 2017, Rancang Bangun Sistem  Pendukung  Keputusan  Kenaikan  Jabatan  Pegawai dengan  Metode  Profile  Matching.  (Studi  Kasus:
Kementerian Agama Kantor Wilayah DKI Jakarta (Jurnal Sistem Informasi), No. 2  Vol. 10  ISSN:127-134, Halaman 1-8 [5] Maharani,  Puan.  2016.  Pedoman  Umum  Subsidi  Beras
Bagi Masyarakat Berpendapatan Rendah.Jakarta
[6] Nugraha,  Heriada,  Septya  Maharani,  Dyna  Marisa Khairina. 2015. Sistem Pendukung Keputusan
Rekomendasi Pemilihan Bank untuk Pembukaan Rekening bagi Calon Nasabah menggunakan Metode Topsis ISBN : 978-602-72658-0-6
[7] A. S Rosa dan Shalahuddin, M., 2018, Rekayasa Perangkat
Lunak, Buku:Bandun
[8] Yanto, R., 2016, Manajemen Basis Data …   Menggunakan MySQL, Deepublish, Yogyakarta
[9] Machmud, R., 2016, Peranan Penerapan Sistem Informasi Manajemen  Terhadapa  Efektivitas  Kerja  Pegawai Lembaga Pemasyarakatan Narkotika (Lapastika) Bollangi Kabupaten Gowa. (Jurnal Capacity Stie Amkop Makassar),
No. 3 Vol. 9  ISSN:1907-3311, Halaman 1-13.
[10] Rosa,  A.S.  dan  M.  Shalahuddin.,  2013,  Rekayasa Perangkat Lunak, Informatika, Bandung