## FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (FAHP) PADA PENERIMA BANTUAN STIMULAN PERUMAHAN SWADAYA
Fathul Hadi 1 , Andi Farmadi 2 , Dwi Kartini 3 1,2,3 Prog. Studi Ilmu Komputer Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat Jl. A. Yani Km 36 Banjarbaru, Kalimantan selatan
1 Email : fathulhadi12@gmail.com

## Abstract
Assistance a stimulant self built housing (ASSH) is facilities the government of social assistance to the community low income. But, the agency to different selection community  recipient  assistance.  And  maybe  wrong  about  recipient  assistance.  A method  of  Fuzzy  AHP  is  one  of  the  methods  rangking  and  this  method  better description  decision  to  recipient  assistance.  Of  the  calculation  on  than  60  data recipients chosen 20 data recipients. And is found 10 different data from the agency data  because alternatives  value  is  0.92.  A  method  of  Fuzzy  AHP  can  be  used in the determination of recipient assistance a stimulant self built housing.
Keywords : ASSH, Fuzzy AHP, The Support System Decision

## Abstrak
Bantuan  Stimulan  Perumahan  Swadaya  (BSPS)  adalah  fasilitas  pemerintah berupa  bantuan  sosial  kepada  masyarakat  berpenghasilan  rendah.  Namun, pemerintah  masih  kesulitan  dalam  menyeleksi  masyarakat  yang  berhak mendapatkan  bantuan.  Dan  sering terjadi  kesalahan  dalam  menentukan  penerima bantuan, seperti bantuan diberikan kepada penerima yang tidak layak mendapatkan bantuan. Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process merupakan salah satu metode perangkingan  dan  dengan  metode  ini  dianggap  lebih  baik  dalam  mendeskripsikan keputusan  yang  samar-samar  dalam  menentukan  penerima  bantuan.  Dari  Hasil Perhitungan dari 60 data calon penerima dipilih 20 data penerima. Dan didapat 10 data yang berbeda dari data dinas dikarenakan nilai alternatifnya yaitu 0.92. Metode Fuzzy  AHP  dapat  digunakan  dalam  penentuan  penerima  bantuan  stimulan perumahan swadaya.
Kata kunci : BSPS, Fuzzy AHP, Sistem Pendukung Keputusan

## 1. PENDAHULUAN
Selain  sandang  dan  pangan,  rumah  menjadi  salah  satu  kebutuhan  dasar manusia  untuk  bertahan  hidup.  Beraneka  ragam  bentuk  dan  desain  rumah diciptakan manusia dari waktu ke waktu untuk menyesuaikandiri dengan kondisi lingkungan  alam  tempat  tinggalnya  Oleh  karena  sifatnya  yang  mendasar,  maka setiap  tahun  selalu  terjadi  peningkatan  kebutuhan  rumah  seiring  dengan pertambahan jumlah penduduk [2]. Namun sebagian masyarakat masih ada yang memiliki  rumah  yang  tidak  layak  huni  dikarenakan  masyarakat  berpenghasilan rendah.  Pemerintah  daerah  melalui  Dinas  Perumahan  dan  Permukiman memberikan  bantuan  stimulan  perumahan  swadaya  untuk  menangani  masalah yang timbul akibat ketidakmampuan masyarakat berpenghasilan rendah.
Dinas  Perumahan  dan  Permukiman  Kabupaten  Banjar  masih  mengalami kesulitan  dalam  menyeleksi  masyarakat  yang  berhak  mendapatkan  bantuan. Dikarenakan dalam pengerjaannya masih memilah dan memilih  data masyarakat yang banyak secara manual, memerlukan waktu yang lama.
Dalam proses penentuan penerima yang layak mendapatkan bantuan, pihak dinas melakukan pengecekan data penerima untuk mengetahui kewarganegaraan, penghasilan,  tanah  hak  milik,  tipe  rumah  dan  status  perkawinannya.  Kesalahan dalam  penentuan  penerima  bantuan  dapat  mengakibatkan  bantuan  diberikan kepada  penerima  yang  tidak  layak  mendapatkan  bantuan.  Untuk  menghindari terjadinya kesalahan tersebut, maka dibutuhkan metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP)[1].
Dengan  adanya  metode  Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process  (FAHP)  maka diharapkan  dapat  membantu  memberikan  rekomendasi  untuk  Dinas  Perumahan dan  Permukiman  Kabupaten  Banjar.  Serta  metode  Fuzzy  Analytical  Hierarchy Process (FAHP) dapat diterapkan dalam penentuan rekomendasi penerima bantuan stimulan perumahan swadaya.
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  maka  perumusan  masalah  pada penelitian  ini  adalah  apakah  metode  Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process  (FAHP) dapat  diterapkan  dalam  Sistem  Pendukung  Rekomendasi  Penerima  Bantuan Stimulan Perumahan Swadaya.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Fuzzy Analytical Hierarchy Process Extend Analysis Chang
Langkah-langkah  pengambilan  keputusan  berdasarkan  metode  Extend Analysis Chang (1996) adalah sebagai berikut [5].
a. Membuat struktur hirarki masalah yang akan diselesaikan.
b. Menentukan matriks perbandingan kepentingan berpasangan antar kriteria dengan skala Fuzzy Triangular Number.

## Tabel 1. Skala Fuzzy Tringular Number Chang
Intensitas Kepentingan AHP Himpunan Linguistik Tringular Fuzzy Number (TFN) Reciprocal (Kebalikan) 1 Perbandingan elemen yang sama (Just Equal) ( 1, 1, 1 ) ( 1, 1, 1 ) 2 Pertengahan (Intermediate) ( 1/2, 1, 3/2 ) ( 2/3, 1, 2 ) 3 Elemen  satu  cukup  penting  dari  yang  lainnya (Moderately Important) ( 1, 3/2, 2 ) ( 1/2, 2/3, 1 ) 4 Pertengahan (Intermediate) elemen satu lebih cukup penting dari yang lainnya ( 3/2, 2, 5/2 ) ( 2/5, 1/2, 2/3 ) 5 Elemen satu kuat pentingnya dari yang lain (Strongly Important) ( 2, 5/2, 3 ) ( 1/3, 2/5, 1/2 ) 6 Pertengahan (Intermediate) ( 5/2, 3, 7/2 ) ( 2/7, 1/3, 2/5 ) 7 Elemen  satu  lebih  kuat  pentingnya  dari  yang  lain (Very Strong) ( 3, 7/2, 4 ) ( 1/4, 2/7, 1/3 ) 8 Pertengahan (Intermediate) ( 7/2, 4, 9/2 ) ( 2/9, 1/4, 2/7 ) 9 Elemen satu mutlak lebih penting dari yang lainnya (Extremely Strong) ( 4, 9/2, 9/2 ) ( 2/9, 2/9, 1/4 ) c. Menentukan nilai sitesis fuzzy (Si) untuk mendapatkan bobot relative bagi unsur-unsur pengambilan keputusan. Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut :
𝑆̃𝑖 = ∑ 𝑀 ̃ 𝑐𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 ʘ   [∑ ∑ 𝑀 ̃ 𝑐𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ] −1
… … … … … … … … … … (1)
d. Menghitung  derajat  keanggotaan  dari  perbandingan  nilai  sintesis  fuzzy untuk memperoleh vektor. Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut : [6]
𝑉(𝑀 2 ≥ 𝑀 1 ) = { 1 0 (𝑙 1 − 𝑢 2 ) (𝑚 2 − 𝑢 2 ) − (𝑚 1 − 𝑙 1 )
, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑚 2 ≥ 𝑚 1
, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑙 1 ≥ 𝑢 2
, 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎. … … . . … (2)
e. Normalisasi bobot vektor atau nilai prioritas kriteria yang telah diperoleh.
Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut : [3]
𝑊 ′ = (𝑑 ′ (𝐴 1 ), 𝑑 ′ (𝐴 2 ), … , 𝑑 ′ (𝐴 𝑛 )) 𝑇 … … … … … … … … . . … (3) Setelah  dilakukan  normalisasi  bobot  vektor,  maka  vektor  yang  diperoleh bukan  lagi  merupakan  bilangan  fuzzy  sehingga  selanjutnya  pengambilan keputusan dilanjutkan dengan metode AHP yaitu :
f. Melakukan perangkingan bobot vektor, total rangking diperoleh dengan cara mengalikan vektor evaluasi dari masing-masing penerima bantuan dengan vektor prioritasnya.
g. Pengambilan keputusan dengan memilih total rangking tertinggi. [4]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Struktur Hirarki
Gambar 1. Struktur Hirarki Penerima BSPS
a. Kriteria
Kriteria  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  kewarganegaraan, penghasilan, tanah hak milik, tipe rumah dan status perkawinan.
Tabel 2. Keterangan Kode Kriteria Kode Keterangan C1 Kewarganegaraan C2 Penghasilan C3 Tanah Hak Milik C4 Tipe Rumah C5 Status Perkawinan
Parameter kriteria merupakan nilai batasan dari setiap kriteria. Adapun parameter kriterianya adalah sebagai berikut :

## Tabel 3. Parameter Kriteria
Kriteria Parameter Bobot Kewarganegaraan - WNI - WNA 1 0 Penghasilan - <= Rp. 200.000
- <= Rp. 400.000
- <= Rp. 600.000
- <= Rp. 800.000 - <= Rp. 1.000.000 1 0.75
0.5 0.25 0 Tanah Hak Milik - Milik Sendiri - Tidak Milik Sendiri 1 0
Tipe Rumah
- <= 45 M2
- >= 45 M2 1 0
Status Perkawinan - Janda - Sudah Kawin / Duda - Belum Kawin 1 0.5 0 b. Alternatif
Alternatif  merupakan  data  penerima  bantuan  stimulant  perumahan swadaya.
Tabel 4. Keterangan Kode Alternatif Kode Keterangan Kode Keterangan Kode Keterangan N1 Anang Rajihan N21 Yohana N41 Muhammad Zikri N2 Zakiah N22 Rini N42 Nur Sahida N3 Husniah N23 Noor Hani N43 Yulianti N4 Mujiansyah N24 Zaitun N44 Rohani N5 Syahriah N25 Gusti Yamani N45 Muhammad N6 Faridah N26 Nor Holis Yardi N46 Mahlani N7 Sawian N27 Siti Raudah N47 Sri Hari Susilawati N8 Rusinah N28 Muhammad Noor N48 Fathur Rahman N9 Syahril N29 Syarifah Sehat N49 Wagimin N10 Masliani N30 Zakir Arifin N50 Sugini N11 St. Latifah N31 Patmah N51 M. Yusuf N12 Abdullah Sani N32 Ibrahim N52 Jamhari N13 Misran N33 Sugiri N53 Masrupah N14 M. Rum N34 Kamarudin N54 Muhammad Ayub N15 Syarani N35 Dadi N55 Padliansyah N16 Khairiah N36 Sodim N56 Mahrita N17 Mahyuni N37 Isnadi N57 Nasrullah N18 Mutmainah N38 Siti Aliah N58 Ibrahim N19 Jamilah N39 Abdul Khair N59 Fathurrahman N20 Syariatul Adawiyah N40 Rachmat Noor N60 Aliyah

## 3.2 Matriks Perbandingan Kepentingan Antar Kriteria
Tabel 5. Matrks perbandingan Kepentingan Berpasangan Antar Kriteria dari Skala Liguistik Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 T CP KP LK M C2 CP’ T CP KP LK C3 KP’ CP’ T CP KP C4 LK’ KP’ CP’ T CP C5 M’ LK’ KP’ CP’ T
Keterangan : Skala Triangular Fuzzy Number :
T : Sama Penting T : Resiprocal dari T CP  : Cukup Lebih Penting CP’ : Resiprocal dari CP KP  : Kuat Penting KP’ : Resiprokal dari KP LK  : Lebih Kuat Penting LK’ : Resiprokal dari LK M : Mutlak Lebih Penting M’ : Resiprocal dari M Tabel 6. Nilai Perbandingan Matriks Extend Analysisi Chang Intensitas AHP Skala Linguistik Skala Fuzzy Triangular (L,M,U) Skala Fuzzy Triangular Resiprokal 1 3 5 7 9 Sama pentingnya
Cukup lebih penting Kuat penting Lebih kuat penting Mutlak lebih penting (1, 1, 1) (1, 3/2, 2) (2, 5/2, 3) (3, 7/2, 4) (4, 9/2, 9/2) (1, 1, 1) (1/2, 2/3, 1) (1/3, 2/5, 1/2) (1/4, 2/7, 1/3) (2/9, 2/9, 1/4) 2, 4, 6, 8 Pertengahan

## Tabel 7. Matriks Pairwise Comparison Antar Kriteria pada BSPS
C1 C2 C3 C4 C5 L M U L M U L M U L M U  L M U C1  1 1 1 1 1.5 2 2 2.5 3 3 3.5 4 4  4.5  4.5 C2  0.5 0.67  1 1 1 1 1 1.5 2 2 2.5 3 3  3.5  4 C3  0.33  0.4 0.5 0.5 0.67  1 1 1 1 1 1.5 2 2  2.5  3 C4  0.25  0.28  0.33  0.33  0.4 0.5 0.5 0.67  1 1 1 1 1  1.5  2 C5  0.22  0.22  0.25  0.25  0.28  0.33  0.33  0.4 0.5  0.5  0.67  1 1  1 1 Tabel 8. Total Baris dan Kolom dari Fuzzy Tringular Number L M U 11 13 14.5 7.5 9.166 11 4.833 6.066 7.5 3.083 3.852 4.833 2.305 2.574 3.083 28.722 34.66 40.916

## 3.3 Nilai Sintesis Fuzzy
Setelah nilai jumlah baris dan kolom diperoleh dari masing-masing matriks perbandingan, selanjutnya menggunakan persamaan (1).
Diperoleh nilai sintesis fuzzy untuk masing-masing kriteria sebagai berikut:
a. Kewarganegaraan
= (11, 13, 14.5) x ( 1 40.916 , 1 34.66 , 1 28.722 ) = (0.268   0.375   0.504) b. Penghasilan
= (7.5, 9.16, 11) x ( 1 40.916 , 1 34.66 , 1 28.722 ) = (0.183   0.264   0.382) c. Tanah Hak Milik = (4.83, 6.06, 7.5) x ( 1 40.916 , 1 34.66 , 1 28.722 ) = (0.118   0.175  0.261)
d. Tipe Rumah
= (3.08, 3.85, 4.83) x ( 1 40.916 , 1 34.66 , 1 28.722 ) = (0.075    0.111   0.168)
e.
Status Perkawinan
= (2.3, 2.57, 3.08) x ( 1 40.916 , 1 34.66 , 1 28.722 ) = (0.056   0.07   0.107)
Tabel 9. Nilai Sintesis Fuzzy untuk Kriteria
L M U C1 0.2688 0.3751 0.5048 C2 0.1832 0.2644 0.3829 C3 0.1181 0.1750 0.2611 C4 0.0753 0.1111 0.1682 C5 0.0563 0.0742 0.1073

## 3.4 Derajat Keanggotaan
Untuk mendapatkan derajat keanggotaan digunakan persamaan (2). Dengan  perhitungan  sebagai  berikut  diperoleh  derajat  kenggotaan  dari perbandingan nilai sintesis fuzzy yaitu :
a. Perbandingan antara kewarganegaraan dengan kriteria lain
C 1 ≥C 2 = 1 C 1 ≥C 3 = 1 C 1 ≥C 4 = 1 C 1 ≥C 5 = 1 Dari  perhitungan  diatas  diperoleh  nilai-nilai  derajat  keanggotaan  dari perbandingan  dua  nilai  sintesis  fuzzy,  kemudian  diambil  yang  paling minimum dengan persamaan :
d’(A i ) = min V (S i ≥ S k )                                    …(4)
Maka diperoleh : d’(kewarganegaraan)   = min (1, 1, 1, 1) = 1
b. Perbandingan antara penghasilan dengan kriteria lain
C 2 ≥C 1 = 0.268− 0.382
(0.264−0.382)−(0.375−0.268) = 0.507
C 2 ≥C 3 = 1
C 2 ≥C 4 = 1 C 2 ≥C 5 = 1 Dari  perhitungan  diatas  diperoleh  nilai-nilai  derajat  keanggotaan  dari perbandingan  dua  nilai  sintesis  fuzzy,  kemudian  diambil  yang  paling minimum dengan persamaan (4). Maka diperoleh : d’(penghasilan) = min (0.507, 1, 1, 1) = 0.507
c. Perbandingan antara tanah hak milik dengan kriteria lain C 3 ≥C 1 = 0 C 3 ≥C 2 = 0.183− 0.261
(0.175−0.261)−(0.264−0.183) = 0.465
C 3 ≥C 4 = 1
C 3 ≥C 5 = 1
Dari  perhitungan  diperoleh  nilai-nilai  derajat  keanggotaan  dari perbandingan  dua  nilai  sintesis  fuzzy,  kemudian  diambil  yang  paling minimum dengan persamaan (4). Maka diperoleh : d’(tanah hak milik) = min (0, 0.465, 1, 1) = 0
d. Perbandingan antara tipe rumah dengan kriteria lain
C 4 ≥C 1 = 0 C 4 ≥C 2 = 0 C 4 ≥C 3 =
0.118− 0.168 (0.111−0.168)−(0.175−0.118) = 0.439 C 4 ≥C 5 = 1 Dari  perhitungan  diatas  diperoleh  nilai-nilai  derajat  keanggotaan  dari perbandingan  dua  nilai  sintesis  fuzzy,  kemudian  diambil  yang  paling minimum dengan persamaan (4). Maka diperoleh : d’(tipe rumah) = min (0, 0, 0.439, 1) = 0
e. Perbandingan antara status perkawinan dengan kriteria lain
C 5 ≥C 1 = 0 C 5 ≥C 2 = 0 C 5 ≥C 3 = 0 C 5 ≥C 4 =
0.075− 0.107 (0.074−0.107)−(0.111−0.075) = 0.464
Dari  perhitungan  diatas  diperoleh  nilai-nilai  derajat  keanggotaan  dari perbandingan  dua  nilai  sintesis  fuzzy,  kemudian  diambil  yang  paling minimum dengan persamaan (4). Maka diperoleh : d’(status perkawinan) = min (0, 0, 0, 0.464) = 0
Dari  perhitungan  diatas  diperoleh  nilai-nilai  derajat  keanggotaan  dari perbandingan  tiap  kriteria,  kemudian  diambil  yang  paling  minimum  dengan persamaan (4).
Maka diperoleh bobot vektor untuk kriteria, sebagai berikut : W’ = (1, 0.507, 0, 0, 0) T

## 3.5 Normalisasi Bobot Vektor
Setelah  menetukan  bobot  vektor  untuk  masing-masing  kriteria,  akan dilakukan  normalisasi  bobot  vektor.  Normalisasi  bobot  vektor  diperoleh  dengan membagi masing-masing elemen pada W’  dengan jumlah keseluruhan elemen pada W’.
Bobot vektor (W’) untuk kriteria adalah : W’ = (1.524, 0.507, 0, 0, 0) Dengan jumlah keseluruhan elemen pada W’  adalah 1.524 + 0.507 + 0 + 0 + 0 = 1.507 Sehingga bobot vektor ternormalisasinya adalah : W = (1.524/1.507, 0.507/1.507, 0/1.507, 0/1.507, 0/1.507) T = (0.66357, 0.33643, 0, 0, 0) T

## Tabel 10. Normalisasi Bobot Vektor untuk Kinerja

## 3.6 Perangkingan
Untuk  mendapatkan  keputusan  dari  penentuan  penerima  bantuan  yang layak  maka  dilakukan  perangkingan,  dengan  total  rangking  seperti  halnya  pada metode AHP diperoleh dari perkalian faktor evaluasi masing-masing alternatif dan dengan faktor bobotnya. Tabel 12 dan Tabel 13 merupakan proses perangkingan untuk  nilai  alternatif  yang  tersedia  terhadap  masing-masing  kriteria  yang  ada. Prioritas  bobot  kriteria  dari  setiap  kriteria  dikalikan  dengan  nilai  alternatif    dan dijumlahkan sehingga didapat prioritas bobot alternatif untuk setiap kriteria.
Tabel 11. Data penerima Bantuan Stimulan Perumahan Swadaya
Kriteria C1 C2 C3  C4  C5  TOTAL W’ 1 0.507 0 0 0 1.507 W 0.66357  0.33643 0 0 0 1 Kewarganegaraan Penghasilan Tanah Hak Milik Tipe Rumah Status Perkawinan N1 WNI <= 600.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Sudah Kawin N2 WNI <=600.000 Tidak Milik Sendiri >= 45 M2 Janda N3 WNI <= 600.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Janda N4 WNI <= 500.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Sudah Kawin N5 WNI <= 500.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Janda N6 WNI <= 600.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Janda N7 WNI <= 400.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Sudah Kawin N8 WNI <= 500.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Janda N9 WNI <= 300.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Sudah Kawin N10 WNI <= 400.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Janda N11 WNI <= 500.000 Tidak Milik Sendiri >= 45 M2 Janda N12 WNI <= 400.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Sudah Kawin N13 WNI <= 300.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Sudah Kawin N14 WNI <= 400.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Janda N15 WNI <= 300.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Sudah Kawin N16 WNI <= 400.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Janda N17 WNI <= 600.000 Tidak Milik Sendiri >= 45 M2 Sudah Kawin N18 WNI <= 400.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Janda N19 WNI <= 500.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Janda N20 WNI <= 600.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Janda N21 WNI <= 600.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Janda N22 WNI <= 500.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Janda N23 WNI <= 400.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Janda N24 WNI <= 300.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Janda N25 WNI <= 300.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Sudah Kawin N26 WNI <= 600.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Sudah Kawin N27 WNI <= 400.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Janda N28 WNI <= 500.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Sudah Kawin N29 WNI <= 500.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Janda N30 WNI <= 300.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Sudah Kawin
Kewarganegaraan Penghasilan Tanah Hak Milik Tipe Rumah Status Perkawinan N31 WNI <= 500.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Janda N32 WNI <= 400.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Sudah Kawin N33 WNI <= 400.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Sudah Kawin N34 WNI <= 600.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Sudah Kawin N35 WNI <= 500.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Sudah Kawin N36 WNI <= 500.000 Tidak Milik Sendiri >= 45 M2 Sudah Kawin N37 WNI <= 600.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Sudah Kawin N38 WNI <= 400.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Janda N39 WNI <= 400.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Sudah Kawin N40 WNI <= 500.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Sudah Kawin N41 WNI <= 400.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Sudah Kawin N42 WNI <= 300.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Janda N43 WNI <= 400.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Janda N44 WNI <= 300.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Janda N45 WNI <= 500.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Sudah Kawin N46 WNI <= 400.000 Tidak Milik Sendiri >= 45 M2 Janda N47 WNI <= 400.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Janda N48 WNI <= 500.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Sudah Kawin N49 WNI <= 400.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Sudah Kawin N50 WNI <= 600.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Sudah Kawin N51 WNI <= 700.000 Tidak Milik Sendiri >= 45 M2 Sudah Kawin N52 WNI <= 600.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Sudah Kawin N53 WNI <= 500.000 Tidak Milik Sendiri >= 45 M2 Janda N54 WNI <= 500.000 Tidak Milik Sendiri >= 45 M2 Sudah Kawin N55 WNI <= 800.000 Tidak Milik Sendiri >= 45 M2 Sudah Kawin N56 WNI <= 700.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Janda N57 WNI <= 500.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Sudah Kawin N58 WNI <= 600.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Sudah Kawin N59 WNI <= 800.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Sudah Kawin N60 WNI <= 600.000 Tidak Milik Sendiri <= 45 M2 Janda

## Tabel 12. Tabel Konversi Penerima Bantuan
Kewarganegaraan Penghasilan Tanah Hak Milik Tipe Rumah Status Perkawinan 0.66357 0.33643 0 0 0 N1 1 0.5 0 1 0.5 N2 1 0.5 0 0 1 N3 1 0.5 0 1 1 N4 1 0.5 0 1 0.5 N5 1 0.5 0 1 1 N6 1 0.5 0 1 1 N7 1 0.75 0 1 0.5 N8 1 0.5 0 1 1
Kewarganegaraan Penghasilan Tanah Hak Milik Tipe Rumah Status Perkawinan 0.66357 0.33643 0 0 0 N10 1 0.75 0 0 1 N11 1 0.5 0 1 1 N12 1 0.75 0 1 0.5 N13 1 0.75 0 1 0.5 N14 1 0.75 0 1 1 N15 1 0.75 0 1 0.5 N16 1 0.75 0 1 1 N17 1 0.5 0 0 0.5 N18 1 0.75 0 1 1 N19 1 0.5 0 1 1 N20 1 0.5 0 1 1 N21 1 0.5 0 0 1 N22 1 0.5 0 1 1 N23 1 0.75 0 1 1 N24 1 0.75 0 1 1 N25 1 0.75 0 1 0.5 N26 1 0.5 0 1 0.5 N27 1 0.75 0 1 1 N28 1 0.5 0 1 0.5 N29 1 0.5 0 1 1 N30 1 0.75 0 1 0.5 N31 1 0.5 0 1 1 N32 1 0.75 0 1 0.5 N33 1 0.75 0 1 0.5 N34 1 0.5 0 1 0.5 N35 1 0.5 0 1 0.5 N36 1 0.5 0 0 0.5 N37 1 0.5 0 1 0.5 N38 1 0.75 0 1 1 N39 1 0.75 0 1 0.5 N40 1 0.5 0 1 0.5 N41 1 0.75 0 1 0.5 N42 1 0.75 0 1 1 N43 1 0.75 0 1 1 N44 1 0.75 0 1 1 N45 1 0.5 0 1 0.5 N46 1 0.75 0 0 1 N47 1 0.75 0 1 1 N48 1 0.5 0 1 0.5 N49 1 0.75 0 1 0.5 N50 1 0.5 0 1 0.5 N51 1 0.25 0 0 0.5
Kewarganegaraan Penghasilan Tanah Hak Milik Tipe Rumah Status Perkawinan 0.66357 0.33643 0 0 0 N53 1 0.5 0 0 1 N54 1 0.5 0 0 0.5 N55 1 0.25 0 0 0.5 N56 1 0.25 0 1 1 N57 1 0.5 0 1 0.5 N58 1 0.5 0 1 0.5 N59 1 0.25 0 1 0.5 N60 1 0.5 0 1 1

## Tabel 13. Tabel Perhitungan Bobot Kriteria dengan  Alternatif
Kewarganegaraan Penghasilan Tanah Hak Milik Tipe Rumah Status Perkawinan Nilai Alternatif 0.66357 0.33643 0 0 0 N14 0.66357 0.2523225 0 0 0 0.92 N42 0.66357 0.2523225 0 0 0 0.92 N43 0.66357 0.2523225 0 0 0 0.92 N18 0.66357 0.2523225 0 0 0 0.92 N38 0.66357 0.2523225 0 0 0 0.92 N27 0.66357 0.2523225 0 0 0 0.92 N24 0.66357 0.2523225 0 0 0 0.92 N23 0.66357 0.2523225 0 0 0 0.92 N44 0.66357 0.2523225 0 0 0 0.92 N47 0.66357 0.2523225 0 0 0 0.92 N33 0.66357 0.2523225 0 0 0 0.92 N58 0.66357 0.2523225 0 0 0 0.92 N25 0.66357 0.2523225 0 0 0 0.92 N13 0.66357 0.2523225 0 0 0 0.92 N12 0.66357 0.2523225 0 0 0 0.92 N41 0.66357 0.2523225 0 0 0 0.92 N30 0.66357 0.2523225 0 0 0 0.92 N49 0.66357 0.2523225 0 0 0 0.92 N39 0.66357 0.2523225 0 0 0 0.92 N46 0.66357 0.2523225 0 0 0 0.92 N16 0.66357 0.2523225 0 0 0 0.92 N15 0.66357 0.2523225 0 0 0 0.92 N9 0.66357 0.2523225 0 0 0 0.92 N7 0.66357 0.2523225 0 0 0 0.92 N10 0.66357 0.2523225 0 0 0 0.92 N4 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N48 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N45 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N6 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83
Dari hasil perhitungan di atas diambil 20 data dari 60 data penerima yang memiliki  nilai  alternatif  tertinggi  sebagai  penerima  yang  layak  mendapatkan bantuan.
Tabel 14. Data penerima Bantuan dari Dinas dengan Data Penerima Bantuan menggunakan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process No ID Nama Penerima dengan Fuzzy AHP ID Nama Penerima dari Dinas 1 N14 M. Rum N14 M. Rum 2 N42 Nur Sahida N42 Nur Sahida 3 N43 Yulianti N43 Yulianti 4 N18 Mutmainah N18 Mutmainah 5 N38 Siti Aliah N38 Siti Aliah
Kewarganegaraan Penghasilan Tanah Hak Milik Tipe Rumah Status Perkawinan Nilai Alternatif 0.66357 0.33643 0 0 0 N53 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N60 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N3 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N2 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N32 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N57 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N52 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N8 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N54 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N50 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N40 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N26 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N28 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N17 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N22 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N21 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N19 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N20 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N1 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N29 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N35 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N36 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N37 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N34 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N11 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N31 0.66357 0.168215 0 0 0 0.83 N55 0.66357 0.0841075 0 0 0 0.75 N56 0.66357 0.0841075 0 0 0 0.75 N59 0.66357 0.0841075 0 0 0 0.75 N51 0.66357 0.0841075 0 0 0 0.75
No ID Nama Penerima dengan Fuzzy AHP ID Nama Penerima dari Dinas 6 N27 Siti Raudah N27 Siti Raudah 7 N24 Zaitun N24 Zaitun 8 N23 Noor Hani N23 Noor Hani 9 N44 Rohani N44 Rohani 10 N47 Sri Hari Susilawati N47 Sri Hari Susilawati 11 N33 Sugiri N10 Masliani 12 N58 Ibrahim N16 Khairiah 13 N25 Gusti Yamani N21 Yohana 14 N13 Misran N20 Syariatul Adawiyah 15 N12 Abdullah Sani N22 Rini 16 N41 Muhammad Zikri N60 Aliyah 17 N30 Zakir Arifin N31 Patmah 18 N49 Wagimin N3 Husniah 19 N39 Abdul Khair N29 Syarifah Sehat 20 N46 Mahlani N8 Rusinah
Berdasarkan hasil penelitian, data yang terpilih melalui metode Fuzzy AHP memiliki kesamaan dengan data yang terpilih dari dinas. Namun ada sepuluh orang yang berbeda dikarenakan memiliki nilai alternatif yang sama yaitu 0.92. Dari hasil pengujian  juga  dapat  dibuktikan  bahwa  metode  Fuzzy  AHP  memiliki  tingkat kepentingan kriteria sehingga nilai bobot yang dihasilkan lebih detail. Dan metode Fuzzy AHP dapat diterapkan pada penerima bantuan stimulan perumahan swadaya.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  maka  diperoleh  kesimpulan  dari  hasil pembahasan sebagai berikut :
a. Hasil perangkingan diperoleh data yang sama dengan Dinas Perumahan dan Permukiman  Kabupaten  Banjar.  Namun  ada  10  orang  yang  berbeda. Dikarenakan  data  penerima  tersebut  memiliki  nilai  alternatif  yang  sama yaitu 0.92.
b. Dari  hasil  pengujian  dibuktikan  bahwa  metode  Fuzzy  Analytical  Hierarchy Process  memiliki  tingkat  kepentingan  kriteria  sehingga  nilai  bobot  yang dihasilkan lebih detail.
c. Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process dapat diterapkan pada penerima bantuan stimulant perumahan swadaya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hadi,  Fathul.  2016.  Penerapan  Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process  untuk Mendukung  Rekomendasi  Penerima  Bantuan  Stimulan  Perumahan Swadaya.  Program  S-1  Ilmu  Komputer,  Universitas  Lambung  Mangkurat: Banjarbaru.
[2] Juniarko,  Oky,  dkk.  2012 .  Evaluasi  Sistem  Bantuan  Stimulan  Pembiayaan Perumahan  Swadaya  di  Kabupaten  Malang .  Jurnal  Tata  Kota  dan  Daerah, Volume 4. No 2. Hal 139-148.
[3] Chang.  1996.  Application  of  The  Extent  Analysis  Method  on  Fuzzy  AHP. European Journal Of Operational Research 95. Hal 649-655.
[4] Wahdiyat.  2015.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Lokasi  TPA (Tempat Pemrosesan Akhir) Sampah Dengan Menggunakan Metode FAHP (Fuzzy Analytical Hierarchy Process) Extend Analysis Chang. Program S-1 Ilmu Komputer, Universitas Lambung Mangkurat : Banjarbaru.
[5] Basuki.  2010.  Perancangan  Sistem  Penddukung  Keputusan  Pemilihan Pemasok dengan Pendekatan Fuzzy Analytical Hierarchy Process (Fuzzy AHP). Rekayasa. Volume 3. No 1. Hal 42-50.
[6] Wahyuni, dkk. 2012. Sistem Pendukung Keputusan Model Fuzzy AHP dalam Pemilihan Kualitas Perdagangan Batu Mulia. IJCCS. Volume 6. No 1. Hal 43- 55.