Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 227 – 236 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## PENERAPAN METODE AHP DAN TOPSIS DALAM PENENTUAN PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN
Nurul Azura 1 , Yessica Siagian 2* , Rika Nofitri 3
1 Mahasiswa Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal
2 Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal
3 Prodi Sistem Komputer, STMIK Royal *email : yessica.cyg123@gmail.com
Abstract: The  Family  Hope  Program  (PKH)  is  a  government  program  that  provides  cash  to Very Poor Households (RTSM) based on the terms and conditions that have been established by carrying  out  their  obligations.  The  purpose  of  the  PKH  is  to  reduce  the  number  and  break  the poverty  chain,  improve  the  quality  of  human  resources,  and  change  behaviors  that  are  less supportive of improving the welfare of the poorest groups. Determination of PKH aid recipients in  the  Coal  Regency  Social  Service  so  far  there  are  still  shortcomings  including  not  on  target because the data of poor people is not up to date and the determination of criteria that have not been referred to the criteria that have been determined. For that, a system is needed that can help the  process  of  determining  PKH  assistance  recipients  using  the  AHP  and  TOPSIS  methods easily, quickly and precisely. This research aims to build the application of the decision support system of recipients of Family Hope Program (PKH) assistance in DinSos Coal Regency using AHP  and  TOPSIS  methods.  The  results  of  this  study  can  provide  the  best  value  based  on predetermined criteria. Based on calculations using the AHP and TOPSIS methods, the decision was obtained that Rahmadan with a value of 1 and Nurul Ha with a value of 0.48 that deserved to be recommended as a recipient of PKH assistance.
Keyword: AHP; TOPSIS; Help; Family Hope Program
Abstrak: Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  merupakan  suatu  program  pemerintah  yang memberikan uang tunai kepada Rumah Tangga Sangat Miskin (RTSM) berdasarkan persyaratan dan  ketentuan  yang  telah  ditetapkan  dengan  melaksanakan  kewajibannya.  Adapun  tujuan  dari PKH tersebut untuk mengurangi angka dan memutus rantai kemiskinan, meningkatkan kualitas SDM,  serta  mengubah  perilaku  yang  kurang  mendukung  peningkatan  kesejahteraan  dari kelompok paling miskin. Penentuan penerima bantuan PKH pada Dinas Sosial Kabupaten Batu Bara  selama  ini  masih  terdapat  kekurangan  diantaranya  yaitu  tidak  tepat  sasaran  yang disebabkan  data  warga  miskin  tidak up  to  date dan  penentuan  kriteria-kriteria  yang  belum mengacu pada kriteria yang telah ditentukan. Untuk itu diperlukan sistem yang dapat membantu proses  penentuan  penerima  bantuan  PKH  menggunakan  metode  AHP  dan  TOPSIS  dengan mudah,  cepat  dan  tepat.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  aplikasi  sistem  pendukung keputusan  penerima  bantuan  Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  pada  DinSos  Kabupaten  Batu Bara  menggunakan  metode  AHP  dan  TOPSIS.  Hasil  penelitian  ini  dapat  memberikan perangkingan nilai terbaik berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Berdasarkan perhitungan dengan  menggunakan  metode  AHP  dan  TOPSIS  didapat  keputusan  bahwa  Rahmadan  dengan nilai  1  dan  Nurul  Ha  dengan  nilai  0.48  yang  layak  direkomendasi  sebagai  penerima  bantuan PKH.
Kata kunci: AHP; TOPSIS; Bantuan; Program Keluarga Harapan
Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 227 – 236 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## PENDAHULUAN
Kemiskinan  merupakan  masalah  yang  mempunyai  dampak  buruk  terhadap beberapa aspek kehidupan seperti kelaparan, putus sekolah, kesehatan yang memburuk, kriminalitas bahkan sampai kematian. Dengan kondisi yang demikian, maka pemerintah Indonesia  membuat  suatu  program  untuk  mengurangi  angka  kemiskinan  yang  terjadi [1]. Upaya percepatan yang dilakukan oleh pemerintah Indonesia untuk penanggulangan kemiskinan  tersebut  yaitu  semenjak tahun 2007  telah  melaksanakan PKH.  Program  ini dikenal  dengan program conditional cash transfers (CCT) atau program  bantuan tunai bersyarat [2]. Adapun tujuan dari PKH tersebut untuk mengurangi angka dan memutus rantai kemiskinan,  meningkatkan kualitas  SDM, serta mengubah perilaku  yang kurang mendukung peningkatan kesejahteraan dari kelompok paling miskin [3].
Penelitian  ini  dilakukan  pada  satu  instansi  pemerintahan  yaitu  Dinas  Sosial Kabupaten  Batu  Bara,  yang  tentu  saja  mempunyai  kewajiban  untuk  melayani masyarakat dengan cara selalu memperbaiki sistem yang ada. Penentuan warga  miskin penerima  bantuan  PKH  pada  Dinas  Sosial  Kabupaten  Batu  Bara  sering  terjadi permasalahan karena data yang digunakan tidak up to  date , dimana  data warga miskin yang ada setelah di cek tidak sesuai dengan kondisi di lapangan. Sedangkan di sisi lain terdapat  warga  miskin  yang  belum  terdaftar  sebelumnya.  Akibatnya  warga  yang dianggap  mampu ternyata  menerima  bantuan  ini.  Proses  penentuan  penerima  bantuan PKH  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  setiap  alternatif  berdasarkan  kriteria menggunakan microsoft  excel, dan  data  belum  terintegrasi  kedalam database .  Jika terdapat  kesalahan  dalam  memasukkan  data,  maka  data  tersebut  harus  dicek  dan dihitung ulang.
Untuk  itu  diperlukan  aplikasi  sistem    pendukung    keputusan    yang  dapat membantu  pihak Dinas Sosial Batubara dalam menentukan  warga  penerima  bantuan PKH,  dengan menggunakan metode yang ada di dalam  sistem  pendukung  keputusan , diantaranya  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan Technique  For  Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Sistem yang dibangun diharapkan mampu  memberikan  hasil  rangking  alternatif  terbaik  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditentukan.Sistem  pendukung  keputusan  penerima  bantuan  PKH  sudah  pernah dilakukan  oleh  peneliti  lainnya  dengan  menggunakan  metode Analytycal  Hierarchy Process (AHP),  dimana  hasil  dari  penelitian  tersebut  dapat  menentukan  penerima bantuan  yang  tepat  sasaran  [4].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Purnomo,  dkk  yaitu membandingkan  antara  metode  AHP  dengan  metode  TOPSIS  dalam  memutuskan penerima  beasiswa.  Penelitian  tersebut  menggunakan  4  kriteria  yang  meliputi  nilai UASBN, nilai TPA, nilai IQ, dan nilai piagam.
Hasil  dari  penelitian  tersebut  adalah  metode  TOPSIS  menjadi  metode  terbaik [5].  Sedangkan  pada  penelitian  ini  proses  penentuan  penerima  bantuan  PKH  juga menggunakan  metode  TOPSIS  dan  AHP.  Kedua  metode  tersebut  dipilih  bukan  untuk dibandingkan  mana  yang  lebih  baik,  tetapi  saling  melengkapi  dimana  metode  AHP digunakan  sebagai  perhitungan  dari  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan,  sedangkan metode TOPSIS digunakan sebagai perankingan penerima bantuan PKH. Metode yang dapat  digunakan  dalam  sistem  pendukung  keputusan  ada  banyak,  diantaranya  yaitu AHP yang menguraikan masalah multi faktor atau multikriteria yang kompleks menjadi suatu  hierarki  [6].  Sedangkan  TOPSIS  merupakan  suatu  bentuk  metode  pendukung
Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 227 – 236 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
keputusan  yang  didasarkan  pada  konsep  bahwa  alternatif  yang  terbaik  tidak  hanya memiliki  jarak terpendek dari solusi  ideal positif  tetapi  juga  memiliki  jarak terpanjang dari solusi ideal negatif [7].

## METODE
Metode yang di gunakan di dalam sistem pendukung keputusan pada penelitian ini  yaitu  AHP  dan  TOPSIS.    AHP  merupakan  suatu  metode  yang  diguanakan  untuk menyelesaikan  masalah  multikriteria  yang  kompleks  menjadi  suatu  hirarki.  Masalah yang  kompleks  artinya  kriteria  dari  suatu  masalah  yang  begitu  banyak  (multikriteria), struktur masalah yang belum jelas, ketidak pastian pendapat dari pengambil keputusan, pengambil keputusan lebih dari satu orang, serta ketidak akuratan data yang tersedia [8].
Indeks  Konsistensi  dari  matriks  dengan  jumlah  kriteria  n  (berordo  n)  dapat diperoleh dengan rumus :
(    – ) (  – ) (1) CI    = Indeks Konsistensi (Consistency Index)
λ = Nilai eigen terbesar dari matriks berordo n (jumlah/n)
n = Jumlah kriteria
Rasio Konsistensi dapat dirumuskan sebagai berikut :

## (2)
Metode Technique Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) adalah  metode  multikriteria  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  himpunan  dari beberapa  alternatif  berdasarkan  minimalisasi  simultan  dari  jarak  titik  ideal  dan memaksimalkan jarak dari titik terendah [9][10][11].
Adapun  langkah-langkah  penyelesaian  masalah  menggunakan  metode  TOPSIS sebagai berikut [12]:

## Menentukan matriks keputusan yang ternormalisasi
√∑ (3)

## Menghitung nilai normalisasi terbobot
(4) (5)
Menghitung matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif
(6)
Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 227 – 236 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
- - - - (7)
Menghitung jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan  negatif.  Jarak  antara  alternatif  (Ai)  dengan  solusi  ideal  positif  dirumuskan sebagai:
√∑ - (8)
Jarak antara alternatif (Ai) dengan solusi ideal negatif dirumuskan sebagai -    √∑ - - (9)
Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai :
(10)
Nilai  Vi  yang  lebih  besar  menunjukkan  bahwa  alternatif  (Ai)  yang  nilainya paling tinggi lebih dipilih

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penyelesaian  permasalahan  penentuan  penerima  bantuan  PKH  menggunakan metode AHP yaitu:
Pada  langkah  pertama  dilakukan  penentuan  kriteria  penerima  bantuan  PKH antara  lain  Ibu  Hamil/Menyusui  (K1),  Balita  (K2),  Anak  SD  (K3),  Anak  SMP  (K4), Anak SMA (K5), Lansia (K6) dan Penyandang Disabilitas (K7).
Gambar 1. Hirarki Penentuan Penerima Bantuan PKH
Kemudian  menentukan  prioritas  kriteria  dengan  langkah  sebagai  berikut: Menentukan Matrik Perbandingan, dimana pada tahap ini dilakukan perbandingan antar kriteria,  misalnya  kriteria  1  dibanding  kriteria  3,  maka  1/0,14=7,  maka  pada  matriks (K1,K3) bernilai 7.
Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 227 – 236 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Tabel 1. Matriks Perbandingan Berpasangan
Kriteria Ibu H/M Balita  Anak SD Anak SMP Anak SMA Lansia P. Disabilitas Ibu H/M 1 1 7 5 7 9 5 Balita 1.00 1 5 7 9 5 7 Anak SD 0.14 0.20 1 2 3 4 2 Anak SMP 0.20 0.14 0.50 1 2 3 3 Anak SMA 0.14 0.11 0.33 0.50 1 4 2 Lansia 0.11 0.20 0.25 0.33 0.25 1 1 P. Disabilitas 0.20 0.14 0.50 0.33 0.50 1 1 Jumlah 2.80 2.80 14.58 16.17 22.75 27.00 21.00
Langkah selanjutnya membuat matrik nilai kriteria, yang dilakukan dengan cara membagi setiap nilai dengan total nilai per kolom, yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Matrik Nilai Kriteria Kriteria Ibu H/M Balita Anak SD Anak SMP Anak SMA Lansia P. Disabil itas Jumlah Matri k Ibu H/M 0.36 0.36 0.48 0.31 0.31 0.33 0.24 2.38 0.34 Balita 0.36 0.36 0.34 0.43 0.40 0.19 0.33 2.41 0.34 Anak SD 0.05 0.07 0.07 0.12 0.13 0.15 0.10 0.69 0.10 Anak SMP 0.07 0.05 0.03 0.06 0.09 0.11 0.14 0.56 0.08 Anak SMA 0.05 0.04 0.02 0.03 0.04 0.15 0.10 0.43 0.06 Lansia 0.04 0.07 0.02 0.02 0.01 0.04 0.05 0.24 0.03 P.Disabilitas 0.07 0.05 0.03 0.02 0.02 0.04 0.05 0.28 0.04 Eigen Vector 6.72 1
Matrik Penjumlahan   =
K1 (Baris K1 – K6)   = 0,36 + 0,36 + 0,48 + 0,31 + 0,31 + 0,33 + 0,24 = = 2,38/7 = 0,34 dan seterusnya Perhitungan Lamda    = Matrik * nilai kriteria pada tabel 2 = 0,34*1 = 0,34 dan seterusnya Lamda = Matrik * jumlah nilai pada tabel 4 = 0,34 * 2,72 = 8,00 dan seterusnya Niai rata-rata = = 8,00 + 8,01 + 7,93 + 7,45 + 7,17 + 7,12 + 7,38 = = 53,06/7 = 7,58 Rasio Index = 1.32 (RI yang ke 7) Consistency Index = (rata-rata lamda – 7) / (7-1) = (7,58-7)/(7-1) = 0,097 Consistency Ratio = CI/RI = 0,097/1,32 = 0.073 (Konsisten)
Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 227 – 236 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Untuk  menentukan  nilai  matriks  alternatif  per  kriteria,  menggunakan  7  kriteria pada  penerima  bantuan  PKH,  dan  semua  kriteria  tersebut  harus  dibandingkan  dengan tiap penerima bantuan PKH dalam matriks berpasangan. Proses pencarían nilai prioritas penerima  bantuan  PKH  setiap  kriteria  sama  dengan  proses  pencarían  nilai  konsistensi kriteria. Berikut ini proses dalam menghitung nilai prioritas subkriteria dari kriteria.
Tabel 3. Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Ibu Hamil/Menyusui Alternatif Ramadhan  Nurul Ha Aisyah Misna Delima Ramadhan 1 3 4 3 7 Nurul Ha 0.33 1 6 6 5 Aisyah 0.25 0.17 1 7 3 Misna 0.33 0.17 0.14 1 5 Delima 0.14 0.20 0.33 0.20 1 Jumlah 2.06 4.53 11.48 17.20 21.00
Nilai perbandingan pada tiap kolom dibagi dengan jumlah kolomnya, seperti di bawah ini. A1 = 1,00/2,06 = 0,49 A2 = 3,00/4,53 = 0,66 A3 = 4,00/11,48 = 0,35 A4 = 3,00/17,20 = 0,17 A5 = 7,00/21,00 = 0,33, dan seterusnya untuk baris ke-2.
Tabel 4. Matriks Nilai Kriteria Ibu Hamil/Menyusui Alternatif  Rahmadan  Nurul Ha Aisyah  Misna  Delima  Jumlah  Rata- rata Rahmadan 0.49 0.66 0.35 0.17 0.33 2,00 0,40 Nurul Ha 0.16 0.22 0.52 0.35 0.24 1,49 0,30 Aisyah 0.12 0.04 0.09 0.41 0.14 0,80 0,16 Misna 0.16 0.04 0.01 0.06 0.24 0,51 0,10 Delima 0.07 0.04 0.03 0.01 0.05 0,20 0,04 Jumlah 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 5,00 1,00 Prioritas untuk alternatif A1 = = 0,40 Prioritas  untuk  alternatif  A2  = =  0,30,  dan  seterusnya  untuk
alternatif selanjutnya.
Begitu juga proses perhitungan nilai prioritas untuk kriteria lainnya. Berikutnya membandingkan  nilai  prioritas  masing-masing  penerima  bantuan  PKH  (alternatif) dengan  nilai  prioritas  kriteria  sehingga  didapatkan  prioritas  tujuan  masing-masing penerima  bantuan  PKH  dengan  rumus  nilai  prioritas  masing-masing  tiap  penerima bantuan PKH.
Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 227 – 236 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Tabel 5. Nilai Prioritas Masing-Masing Tiap Kriteria
A\K Ibu H/M Balita Anak SD Anak SMP Anak SMA Lansia P. Disabilitas Ramadhan 0.40 0.51 0.48 0.32 0.46 0.37 0.44 Nurul Ha 0.30 0.19 0.21 0.29 0.27 0.32 0.25 Aisyah 0.16 0.13 0.17 0.15 0.10 0.20 0.18 Misna 0.10 0.11 0.09 0.15 0.12 0.06 0.07 Delima 0.04 0.05 0.06 0.09 0.05 0.06 0.06 Prioritas Kriteria 0.34 0.34 0.10 0.08 0.06 0.03 0.04
Kemudian data tersebut dihitung menggunakan metode TOPSIS sebagai berikut: Nilai  pada  tabel  6  dibawah  ini,  didapat  dari  nilai  prioritas  masing-masing  tiap  kriteria yaitu tabel  5.  setelah dari  nilai  alternatif dan kriteria disusun kemudian dipangkat dari setiap kolom perkriteria dan setelah itu di hasil pangkat di akar kuadratkan.
Tabel 6. Bobot Prioritas A\K Ibu H/M Balita Anak SD Anak SMP Anak SMA Lansia P. Disabilitas Ramadhan 0.40 0.51 0.48 0.32 0.46 0.37 0.44 Nurul Ha 0.30 0.19 0.21 0.29 0.27 0.32 0.25 Aisyah 0.16 0.13 0.17 0.15 0.10 0.20 0.18 Misna 0.10 0.11 0.09 0.15 0.12 0.06 0.07 Delima 0.04 0.05 0.06 0.09 0.05 0.06 0.06 Pangkat Perkriteria 0.29 0.33 0.31 0.24 0.31 0.28 0.30 Akar Pangkat Kriteria 0.54 0.58 0.56 0.49 0.56 0.53 0.54 Tabel 7. Data Normalisasi Berbobot Kd Al Alternatif  Ibu H/M  Balita Anak SD Anak SMP Anak SMA Lansia P. Disabilitas A1  Ramadhan 0.75 0.89 0.85 0.66 0.82 0.69 0.80 A2 Nurul Ha 0.56 0.33 0.38 0.58 0.49 0.60 0.47 A3 Aisyah 0.30 0.23 0.30 0.31 0.18 0.37 0.33 A4 Misna 0.19 0.19 0.15 0.31 0.22 0.11 0.14 A5 Delima 0.08 0.08 0.10 0.18 0.09 0.11 0.11 MAX (Y+) 0.25 0.89 0.85 0.66 0.82 0.69 0.80 MIN (Y-) 0.08 0.08 0.10 0.18 0.09 0.11 0.11
Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 227 – 236 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Tabel 8. Mencari D+ D- Di Setiap Alternatif
Alternatif Ibu H/M Balita Anak SD Anak SMP Anak SMA Lansia P. Disabilitas Rahmadan 0.25 0.31 0.08 0.05 0.05 0.02 0.03 Nurul Ha 0.19 0.11 0.04 0.05 0.03 0.02 0.02 Aisyah 0.10 0.08 0.03 0.02 0.01 0.01 0.01 Misna 0.06 0.07 0.02 0.02 0.01 0.00 0.01 Delima 0.03 0.03 0.01 0.01 0.01 0.00 0.00 Positif (+) 0.25 0.31 0.08 0.05 0.05 0.02 0.03 Negatif (-) 0.03 0.03 0.01 0.01 0.01 0.00 0.00
Adapun nilai tabel 9 didapat dari tabel diatas yaitu tabel 8.
Tabel 9. Hasil Mencari D+ Di Setiap Alternatif
Kode Nama Positif Negatif Preferensi Rangking A01 Rahmadan 0 0.37 1 1 A02 Nurul Ha 0.21 0.19 0.48 2 A03 Aisyah 0.28 0.09 0.25 3 A04 Misna 0.32 0.06 0.15 4 A05 Delima 0.37 0.04 0.10 5
Data yang terdaftar dalam penerima bantuan PKH yaitu sekitar 500 orang untuk tahun  2019  dan  500  orang  untuk  tahun  2020,  lalu  diseleksi  lagi.  Maka  dapatlah penerima bantuannya yaitu ditahun 2019 ada 141 orang sedangkan 2020 ada 194 0rang. Untuk  itu  peneliti  mengambil  sampel  (alternatif)  sebanyak  5  (lima)  penerima,  dari  5 penerima  tersebut  diseleksi  menjadi  2  penerima,  yang  layak  menerima  bantuan  PKH yaitu  dengan  Rangking  1  dan  2  sedangkan  yang  tidak  layak  menerima  bantuan  PKH yaitu Rangking 3, 4 dan 5, maka dapat diperoleh dari perhitungan, berdasarkan langkah- langkah perhitungan dengan mengunakan metode AHP dan TOPSIS didapat keputusan bahwa Rahmadan dan Nurul Ha yang layak direkomendasi sebagai penerima bantuan PKH.
Berikut  ini  adalah  gambar  proses  perhitungan  penerima  bantuan  PKH menggunakan metode AHP dan TOPSIS dengan aplikasi yang telah dibangun:
Gambar 2. Nilai Bobot Kriteria
Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 227 – 236 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Nilai  Bobot  Alternatif merupakan  bobot  yang  akan  terhitung  di  program penerima PKH.
Gambar 3. Nilai Bobot Alternatif
Gambar 4. Perhitungan
Gambar 5. Hasil Perhitungan

## SIMPULAN
Aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  penerima  bantuan  Program Keluarga  Harapan  (PKH)  dengan  menggunakan  metode  AHP  dan  TOPSIS dapat membantu  Dinas  Sosial  Kabupaten  Batu  Bara  dalam  menentukan  warga  yang  berhak menerima  bantuan  PKH  dengan  lebih  objektif.  Penerapan  kedua  metode  tersebut memberikan hasil yaitu metode AHP sebagai perhitungan kriteria  dan metode TOPSIS digunakan sebagai perankingannya.
Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 227 – 236 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. H. R. S. R. Anggrainingsih,  “Decision Support System Validation  Recipient Program  Keluarga  Harapan  (  PKH  )  in  Wonosari  District  using  AHP-  TOPSIS Method,” vol. 5, no. 2, pp. 111–121, 2016.
[2] M. Hidayat, “Penentuan Pemberian Bantuan Program Keluarga Harapan Dengan Metode Topsis,” J. Penelit. dan Pengabdi. Kpd. Masy. UNSIQ , vol. 5, no. 1, pp. 98–106, 2018.
[3] Kemensos,  “Apa  Itu  Program  Keluarga  Harapan,” Jakarta , 2019. pkh.kemsos.go.id.
[4] N. Aminudin, I. Ayu, P. Sari, and R. No, “Sistem Pendukung  Keputusan (DSS) Penerima  Bantuan  Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  Pada  Desa  Bangun  Rejo Kec.  Punduh  Pidada  Pesawaran  Dengan  Menggunakan  Metode  Analytical Hierarcy Process (AHP),” pp. 66–72.
[5] R.  E.  N.  Sejati  Purnomo;  S.  Widya  Sihwi;  Anggrainingsih,  “Analisis Perbandingan  Menggunakan  Metode  AHP,  TOPSIS,  dan  AHPTOPSIS  dalam Studi  Kasus  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Siswa  Program Akselerasi,” J. Teknol. Inf. ITSmart , vol. 2, no. 1, p. 16, 2016.
[6] M.  Iswan et  al. ,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan  Metode  Analytical Hierarchy Process ( AHP ) ( Studi  Kasus :  Penentuan Internet Service Provider Di Lingkungan Jaringan Rumah ),” 2020.
[7] M. Handayani, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerimaan Raskin Di Menggunakan Metode TOPSIS,” JurTI (Jurnal Teknol. Informasi) , vol. 1, no. 1, pp. 54–60, 2017.
[8] F.  Firdaus,  I.  H.,  Abdillah,  G.,  &  Renaldi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Ahp Dan TOPSIS,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. (SENTIKA 2016) , pp. 18–19, 2016.
[9] Y. Gunawan, V. S., & Yunus, “Sistem Penunjang Keputusan dalam Optimalisasi Pemberian  Insentif  terhadap  Pemasok  Menggunakan  Metode  TOPSIS.,” J.
Inform. Ekon. Bisnis , vol. 3, pp. 101–108, 2021, doi: https://doi.org/10.37034/infeb.v3i3.86.
[10]  I.  Muzakkir,  “Penerapan  Metode  Topsis  Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Keluarga  Miskin Pada Desa Panca  Karsa,” Ilk.  J.  Ilm. ,  vol.  9,  no.  3, pp. 274–281, 2017, doi: https://doi.org/10.33096/ilkom.v9i3.156.274-281.
[11]  N. Risnawati, R., & Manurung, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penentuan Mitra  Jasa  Pengiriman  Barang  Terbaik  Di  Kota  Kisaran  Menggunakan  Metode Topsis,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. Dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 133– 138, 2019, doi: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.357.
[12]  R.  Nababan,  Darsono;  Rahim,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Reward  Bonus Karyawan Dengan Metode Topsis,” J. ISD , vol. 3, no. 1, pp. 57–62, 2018.