## IMPLEMENTASI METODE FUZZY TOPSIS DALAM PEMBUATAN WEBSITE PENENTUAN PENERIMA DANA BANTUAN RUMAH TIDAK LAYAK HUNI (RTLH) STUDY KASUS: KANTOR DESA MAGERSARI, TUBAN
Ayunda Noviala Dwijayanti, Budi Nugroho, Agung Mustika Rizki Informatika, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa timur Jl. Rungkut Madya No.1, Gn. Anyar, Kec. Gn. Anyar, Surabaya, Jawa Timur ayundanoviala@gmail.com

## ABSTRAK
Bantuan Rumah Tidak Layak Huni (RTLH) merupakan salah satu program dari pemerintah berupa bantuan yang berbentuk dana untuk digunakan dalam memperbaiki rumah yang termasuk dalam kategori tidak layak untuk dihuni. Namun dalam pelaksanaanya, terkadang kurang tepat sasaran karena di desa Magersari penilaiannya masih menggunakan metode manual. Dengan kondisi yang hampir sama tiap penduduk serta kuota bantuan yang minim mengingat  dana  bantuan  ini  cukup  besar,  maka  seringkali  terdapat  penilaian  yang  subjektif  dan  tidak  dapat dipertanggung  jawabkan  dengan  nilai  pasti.  Penelitian  ini  mengangkat  isu  yang  ada  dengan  menggunakan Perhitungan Metode Fuzzy Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution ( Fuzzy TOPSIS) untuk menghitung  nilai  yang  tak  terdefinisi  sehinga  dapat  dipertanggung  jawabkan  secara  matematis,  serta  dibuat berbasis website agar dapat lebih mudah untuk diakses dan akurat. Kemudian Hasil dari penelitian ini berbentuk sebuah  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  berbasis website yang  membantu  dalam  mengolah  data  dalam penentuan penerima dana bantuan RTLH, yang sesuai dengan harapan.
Kata  kunci: sistem  penentuan  keputusan,  Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS), Fuzzy, RTLH

## 1. PENDAHULUAN
Bantuan  RTLH  merupakan  salah  satu  program dari pemerintah berupa bantuan yang berbentuk dana untuk  digunakan  dalam  memperbaiki  rumah  yang termasuk  dalam  kategori  tidak  layak  untuk  dihuni. Bantuan RTLH harus tepat sasaran kepada penduduk yang membutuhkan dan mampu memenuhi kriteriakriteria sesuai dengan syarat penerima bantuan RTLH,  sehingga  penduduk  dalam  kategori  tidak mampu  berhak  untuk  mendapatkan  dana  bantuan RTLH tersebut.
Pada penelitian  ini, kriteria penilaian  yang akan digunakan  dalam  perhitungan  adalah  kriteria  yang telah  ditentukan  oleh  pemerintah  setempat,  namun tetap  dengan  penyesuaian  dengan  metode  yang  akan digunakan  yaitu  Fuzzy  TOPSIS.  Kriteria  penilaian yang digunakan antara lain adalah :
a) Kondisi bangunan
b) Kondisi Kamar mandi
c) Kondisi lantai atau ubin
d) kondisi bangunan tembok
e) Kondisi bangunan atap
f) Penghasilan
g) Jumlah anak ditanggung
h) Pekerjaan.
Proses dalam pengambilan data untuk pengajuan bantuan  RTLH  harus  sesuai  dengan  rekomendasi masing-masing  ketua  RT  yang  digunakan  dalam musyawarah desa. Hal ini dilakukan dalam menentukan kelayakan penerima  bantuan  masyarakat yang  memiliki  rumah  tidak  layak  huni  di  Desa Magersari,  Kecamatan  Plumpang,  Kabupaten  Tuban. Salah  satu  dalam  penentuan  layak  atau  tidaknya,
penduduk  harus  memenuhi  kriteria  yang  telah ditentukan  oleh  pemerintah  desa.  Akan  tetapi  pihak dari  pemerintah  desa  magersari  masih  menggunakan cara  manual  hal  ini  dapat  menimbulkan  kesalahan hingga ketidak tepat sasaran penerima bantuan RTLH.
Adapun beberapa faktor penyebabnya antara lain tidak  menggunakan  metode  pasti  dalam  proses penerapannya  sehingga  pengambil  keputusan  tidak memiliki  alternatif  yang  lain  sebagai  acuan  dalam pengambilan keputusan. Banyaknya masyarakat yang harus  di  data  dan  dengan  variabel  yang  berbeda sehingga  dalam  perhitungan  secara  manual  akan menimbulkan  hasil  yang  tidak  konsisten  dan  dapat dipertanggung  jawabkan.  Menghadapi  hal  tersebut, berdasarkan  observasi  di  Desa  Magersari,  Peneliti ingin  membuat  program  atau  aplikasi  yang  dapat membantu  mempermudah  pihak  Kantor  Desa  dalam menentukan Penerima Dana Bantuan RTLH Menggunakan  Metode  Fuzzy  TOPSIS  pada  Kantor Desa  Magersari,  Kecamatan  Plumpang,  Kabupaten Tuban Berbasis Website . Dalam pemilihan siapa yang berhak mendapatkan  Dana  RTLH  dengan  kriteria  yang  ada. penilaian dilakukan dengan perangkat desa Magersari yang  nantinya  menilai  berdasarkan  bobot  nilai  dari kriteria. Hasil dari pengolahan data akan didapat bobot kepentingan  kriteria  serta  hasil  bobot  tertinggi  dari alternative.  Sehingga  bisa  dihasilkan  warga  calon penerima  (alternative)  yang  memiliki  nilai  tertinggi sehingga  didapat  warga  calon  penerima  yang  berhak mendapat Dana RTLH.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Sebuah  penelitian  tidak  akan  terlepas  dengan penelitian-penelitian terdahulu sebagai kajian maupun referensi dalam  menyusun konsep,  maupun kerangka pemikirann termasuk penelitian ini.

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Sebuah  penelitian  tidak  akan  terlepas  dengan penelitian-penelitian terdahulu sebagai kajian maupun referensi dalam  menyusun konsep,  maupun kerangka pemikirann  termasuk  penelitian  pada  tugas  akhir  ini. Berikut  ini  merupakan  beberapa  penelitian  terdahulu yang  berkaitan  dengan  topik  maupun  algoritma  pada penelitian yang dilakukan pada tugas akhir ini.
(Pada  tahun  2017,  Dyah  Herawati.,  Eto wuryanto)  melakukan  penelitian  yang  berjudul “Sistem  Pendukung  keputusan  pemilihan  mahasiswa berprestasi  dengan  metode  Fuzzy  TOPSIS”.  Dalam penelitian  tersebut,  Penulis  membahas  tentang bagaimana  merancang  dan  membangun  sistem pengambilan keputusan pemilihan mahasiswa berprestasi di Fakultas Vokasi Universitas Airlangga. Dari  aplikasi  ini  dapat  diperoleh  hasil  perankingan dengan  metode  TOPSIS,  dan  juga  Fuzzy  TOPSIS. Dalam  penelitian  tersebut,  digunakan  Fuzzy  TOPSIS untuk  perankingan.  Digunakan  logika  Fuzzy  untuk mempresentasikan  ketidakpastian,  ketidakjelasan, ketidaktepatan, kekurangan  informasi, dan kebenaran parsial.
Selain penelitian tersebut, metode Fuzzy TOPSIS juga digunakan oleh (2019, Cucu Handayani., Syaghil Farhan  Robbany)  pada  penelitian  yang  berjudul “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  dana bantuan  jaminan  Kesehatan  masyarakat  untuk keluarga miskin menggunakan metode  Fuzzy TOPSIS”.  Latar  belakang  dari  penelitian  tersebut adalah  pada  pengolahan  data  pemilihan  warga  yang berhak  mendapatkan  dana  bantuan  kartu  jaminan Kesehatan  masyarakat  di  kelurahan  kaliwadas kecamatan  sumber  kabupaten  Cirebon  yang  masih manual.  Sehingga  timbul  masalah  yakni  target penerima  kartu  jaminan  Kesehatan  ini  tidak  tepat sasaran atau dapat dikatakan kurang efektif. Sehingga penulis  atau  penyusun  penelitian  tersebut  merancang dan membangun suatu sistem yang dapat memberikan rekomendasi  sebagai  bahan  pertimbangan  untuk pengambilan keputusan secara tepat dan akurat. Agar perhitungan  pada  sistem  pendukung  keputusan  ini lebih  akurat,  maka  digunakan  sebuah  metode,  yaitu metode Fuzzy TOPSIS untuk menentukan warga yang berhak  mendapatkan  kartu  jaminan  Kesehatan masyarakat dan mendapatkan nilai alternatif terbaik.
2.2. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sistem informasi yang diperuntukan untuk membantu suatu pihak dalam mendapatkan keputusan yang  berkaitan  dengan  masalah  yang  bersifat  semi terstruktur[1]
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  digunakan untuk  memecahkan  persoalan  yang  tidak  terstruktur
yang berbasis computer interaktif dalam pengambilan keputusan[2]
2.3. Multi Attribute Decision Making (MADM) Multi Attribute Decision Making (MADM) adalah metode  yang  bertujuan  untuk  membuat  keputusan untuk  menentukan  alternatif  terbaik  dari  jumlah alternatif  berdasarkan  beberapa  kriteria.  Kriteria umumnya dari ukuran, standar atau aturan yang dapat digunakan  dalam  pengambilan  keputusan.  Proses MADM  melewati tiga tahap, yaitu tahap penyusunan komponen situasi, analisis dan sintesis informasi.
Sebagian  besar  pendekatan  MADM  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  dua  tahapan  antara lain  yaitu  melakukan  agregasi  terhadap  keputusan yang kritis pada semua tujuan masing masing alternatif dan  peringkat  alternatif  dari  keputusan  tersebut berdasarkan dari hasil agregasi keputusan [3].

## 2.4. Logika Fuzzy
Logika Fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan  suatu  ruang  input  ke  dalam  suatu  ruang output. Dalam fuzzy dikenal derajat keanggotaan yang memiliki rentang nilai 0 (nol) hingga 1 (satu). Logika Fuzzy memungkinkan nilai keanggotaan antara 0 dan 1, tingkat keabuan dan juga hitam dan putih, dan dalam bentuk  linguistik,  konsep  tidak  pasti  seperti  “tidak layak”,  “layak”  dan  “sangat  layak”.  Sehingga  dalam perancangannya  tidak  membutuhkan  persamaan matematik dari objek yang akan dikendalikan[4]
Teori  himpunan  fuzzy  merupakan  kerangka matematis  yang  digunakan  untuk  mempresentasikan ketidakpastian, ketidakjelasan, ketidaktepatan, kekurangan informasi, dan kebenaran parsial [5].
Logika  fuzzy  sering  gunakan  karena  mudah dimengerti, fleksibel, memiliki toleransi terhadap data yang  tidak  tepat,  dapat  memodelkan  data  nonliner yang kompleks, bisa membangun serta mengaplikasikan  pengalaman  para  pakar  tanpa  harus proses  pelatihan  dan  bisa  bekerjasama  secara konvensional[6]

## 2.5. Technique for Order Preference by Similiarty to Ideal Solution (TOPSIS)
Metode TOPSIS merupakan suatu metode sistem pendukung  keputusan  / Decision  Support  Sistems (DSS)  yang  digunakan  untuk  memilih  peringkat terbaik  dengan  nilai  bobot  tertinggi  pada  alternatif yang dinilai[7]
Prinsip  metode  TOPSIS  adalah  sederhana, dimana  alternatif  yang  dipilih  selain  memiliki kedekatan  dengan  solusi  ideal positif dan  jauh  dari solusi ideal negatif . Solusi ideal terbentuk jika sebagai komposit  dari  nilai  kinerja  terbaik  ditampilan  oleh setiap  alternatif  untuk  setiap  atribut.  Solusi  ideal negatif  adalah  gabungan  dari  nilai  kinerja  terburuk. Jarak  ke  masing-masing  kutub  kinerja  diukur  dalam pengertian  Euclidean,  dengan  bobot  opsional  dari setiap  atribut.  Konsep  ini  banyak  digunakan  pada
beberapa  model  MADM  untuk  menyelesaikan masalah keputusan secara praktis.
TOPSIS  didasarkan  pada  konsep  dimana alternatif  yang  terbaik  tidak  hanya  memiliki  jarak terpendek  dari  solusi  ideal  positif,  namun  juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif [8].

## 2.6. Website
Pada  saat  ini  dunia  teknologi  yang  berkembang pesat membutuhkan jaringan yang dapat memudahkan dan lebih cepat dalam penyampaian informasi dengan penggunaan  luas  ketika  digunakan  oleh  siapa  saja dengan  akses  jaringan  Internet.  Menurut  Syahid, website tersebut adalah kumpulan halaman yang dapat menampilkan  berbagai  macam  data,  informasi,  data animasi, gambar, video, maupun suara.
Secara umum, Website sering  juga disebut web. Web  bersifat  statis  dan  dinamis,  di  mana  informasi yang ditampilkan terkait dengan tautan atau hyperlink . Web  hanya  bisa  diakses  menggunakan  internet. Beberapa  cakupan  dari  berbagai  sumber  artikel  di halaman  situs  web,  dapat  dihubungkan  dengan  akses internet  yang  ditulis  di  salah  satu  domain  atau subdomain, lebih tepatnya www ( world wide web ). Berikut merupakan manfaat website yang sering disampaikan:
 Website adalah media yang sangat luas. Karena akses website dihubungkan  oleh  internet sehingga  jangkauan  website  juga  seluas jangkauan  internet.  Sehingga  informasi  yang ada  dalam  website  dapat  tersebar  sangat  luas. dari  jangkauan  yang  sangat  luas  ini  memiliki manfaat  yaitu  menjadi  media  penyebaran informasi yang sangat efektif.
 Website  juga  sering  digunakan  untuk  media interaksi  dari  pihak  resmi  seperti  contohnya suatu  perusahaan  kepada  customer,  rekan bisnis  maupun  nasabahnya.  Karena  website adalah  media  yang  mudah  diakses  dan  tidak rumit  untuk  meng- update informasi  melalui back-end. Manfaat lain dari website adalah media infromasi yang  praktif  karena  bersifat  portable  dan  mudah diakses karena penyebarannya menggunakan jaringan internet. Jenis situs web ada tiga jenisnya, yaitu:

## 2.6.1. Website Dinamis
Website  Dinamis  ialah website yang  dapat berubah atau diubah, website ini dapat dirubah struktur nya  sesuai  dengan  kebutuhan. Website ini  didesain untuk informasi yang sering diubah dan di update.
Website ini  diakses  oleh  user  pengguna dimana nantinya ada fasilitas back-end yang bertugas mengisi  konten  atau  informasi  yang  disajikan semenarik  mungkin  sesuai  dengan  kurun  waktu  dan kebutuhan. Contoh nya ialah website portal akademik mahasiswa.
2.6.2. Website Statis
Website Statis  adalah website yang  jarang berubah, website ini  akan  berubah  jika  mengganti kode-kode  program  tertentu  yang  menjadi  struktur website itu  sendiri.  Sehingga website ini  menyajikan informasi yang tidak berubah atau tidak cepat update . Contohnya adalah website pemerintahan atau perusahaan.

## 2.6.3. Website Interaktif
Website interaktif  adalah  salah  satu  website yang  mengajak  user  pengguna  berdialog.  Seperti menggunakan salah satu forum chating atau bertukar pesan,  audio,  gambar  hingga  video.  Pada  website macam  ini  sudah  terdapat  banyak  topik  yang  telah disiapkan oleh back end . Pengguna dapat memberikan sebuah pendapat dengan topik yang berkaitan.

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  penulis  menggunakan metode Fuzzy  TOPSIS dalam  menentukan  penerima dana  bantuan  RTLH. Pengumpulan  data  yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan sumber data  primer,  yaitu  data  yang  didapat  secara  langsung dari  instansi,  baik  meliputi  pengamatan  langsung maupun pencatatan terhadap obyek penelitian.
Setelah  pengumpulan  data,  proses  selanjutnya adalah  mengubah  data  kedalam  bentuk  nilai Fuzzy . Logika Fuzzy adalah  suatu  cara  yang  tepat  untuk memetakan  suatu  ruang  input  ke  dalam  suatu  ruang output. Dalam fuzzy dikenal derajat keanggotaan yang memiliki rentang nilai 0 (nol) hingga 1 (satu).
Logika Fuzzy memungkinkan nilai keanggotaan antara  0  dan  1,  tingkat  keabuan  dan  juga  hitam  dan putih, dan dalam bentuk linguistik, konsep tidak pasti seperti  “tidak  layak”,  “layak”  dan  “sangat  layak”. Representasi fungsi keanggotaan untuk kurva segitiga adalah  pada  Gambar  1,  dan  Fungsi  Keanggotaan Triangular fuzzy number dapat dilihat pada persamaan 1.
Gambar  1. Kurva Segitiga
µ[x] =   { 0; (x  −  a)/(b  −  a); (c  −  x)/(c  −  b); x  ≤  a atau x  ≥  𝑐 a  ≤  x  ≤  b b  ≤  x  ≤  c (1)
Setelah  data  diubah  menjadi  bentuk Fuzzy , selanjutnya  data  diproses  dengan  metode  TOPSIS untuk memperoleh alternatif terbaik.
Metode TOPSIS terdiri  beberapa  tahapan,
sebagai berikut [9]: a) Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi.
b) .Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot
c) Menentukan  matriks  solusi  ideal positif dan
matriks solusi ideal negatif .
d) Menentukan  jarak antara nilai  setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan matriks
solusi ideal negatif .
e) Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternative.
𝑟𝑖𝑗 = Xij √∑ 𝑥 𝑚 𝑖=1 2 ij (2)
keterangan: Rij= Elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi R Xij = Elemen dari matriks keputusan X
Solusi ideal positif A+ dan solusi ideal negatif A- dapat ditentukan berdasarkan rating bobot ternormalisasi berbobot Y (yij), dengan persamaan Y ij = w i .r ij (3) dengan i=1, 2, … , m . Dan j = 1, 2, …, n
Setelah melakukan perhitungan untuk mendapatkan matriks ternormalisasi terbobot Y, maka selanjutnya kita harus menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negative dengan persamaan 4 dan 5.
𝐴 + = (𝑌 1 + , 𝑌 2 + , … , 𝑌 𝑛 + ) (4)
𝐴 − = (𝑌 1 − , 𝑌 2 − , … , 𝑌 𝑛 − ) (5)
Dengan :
𝑌 1 + = { 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (6)
𝑌 1 − =   { 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (7)
Nilai  solusi  ideal  positif  (A+)  dan  nilai  solusi negatif (A-) berdasarkan matrik keputusan ternormalisasi terbobot Y. Untuk menghitung A+ dan A-  harus  diperhatikan  syarat  apakah  kriteria  bersifat keuntungan ( be n efit ) atau kriteria bersifat biaya ( cost ). Setelah  mendapatkan  nilai  solusi  ideal positif (A+)  dan  nilai  solusi negatif (A-),  selanjutnya  kita menghitung  jarak antara nilai setiap alternatif dengan solusi  ideal positif (D+)  & negatif (D-)  dengan Persamaan 8 dan 9 [10].
𝐷 𝑖 + =   √∑ (𝑌 𝑖𝑗 +  𝑌 𝑖 ) 2 𝑛 𝑗=1 i = 1,2,…,m. (8)
𝐷 𝑖 − =   √∑ (𝑌 𝑖𝑗 +  𝑌 𝑖 ) 2 𝑛 𝑗=1 i = 1,2,…,m. (9)
Setelah berhasil mendapatkan nilai solusi ideal positif (D+)  & negatif (D-),  maka  langkah selanjutnya adalah menentukan nilai preferensi untuk hasil  akhirnya.  Nilai  Alternatif  yang terbaik adalah yang  memiliki preferensi  terbesar, maka  akan dilakukan  perankingan  berdasarkan  nilai  preferensi dari yang terbesar ke terkecil,
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternative  ( 𝑉 𝑖 ) didapatkan dari Persamaan 10.
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 + i = 1,2,…,m. (10)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penentuan  penerima  dana  bantuan  RTLH terdapat 8 kriteria yang digunakan untuk pertimbangan yakni  Kondisi  Bangunan(KB),  Kondisi  kamar  mandi (KM), Kondisi lantai atau ubin (L), Kondisi bangunan tembok (D), Kondisi bangunan atap(A), Penghasilan(P),  Jumlah  anak  ditanggung  (AN)  dan Pekerjaan (PK).
Tabel 1. Tabel kriteria RTLH Kriteria Atribut Keterangan KB benefit Rumah Semi Bangunan Rumah bangunan permanen Rumah bangunan permanen berlantai 2 Rumah bangunan permanen berlantai 3 atau lebih KM benefit Tidak memiliki kamar mandi Tidak memiliki tampungan air dan pembuangan air besar Memiliki Tampungan Air dan Tidak Memiliki Pembuangan Air Besar Memiliki kamar mandi L benefit
Beralas tanah
Beralas semen Beralas ubin kuning Beralas keramik D benefit Anyaman bambu triplek bata tanpa plamir bata plamir atau keramik Kriteria Atribut Keterangan A benefit atap daun rumbia atap galvalume atap PVC atap genteng beton P benefit <500.000 500.01 – 1000.000 1.00.01 – 1.500.000 >1.500.000 AN benefit Jumlah anak ditanggung > 3 Jumlah anak ditanggung 2 Jumlah anak ditanggung 1 Tidak ada PK benefit Tidak bekerja Petani, nelayan, pedagang pasar UMKM, buruh
PNS, Angkatan keamanan negara, pemilik toko besar
Pada  tabel  1,  dapat  dilihat  kriteria  yang digunakan  dalam  penentuan  penerima  dana  bantuan
RTLH, kriteria  ini didapatkan dari  “Pedoman Teknis Pelaksanaan  Bantuan  Keuangan  Khusus  Rehab Rumah  Tidak  Layak  Huni  Kabupaten  Tuban  Tahun Anggaran 2021”.
Tabel 2 Nilai Fuzzyfikasi dari calon penerima
Nama KB  KM  L D A P AN  PK TASRI 1 0,5 1  0,75  0,75  1  0,75  0,75 M IHSAN 1 0,5  0,75  0,75  0,75  0,75  0,75  0,75 KASTUNNI  0,75  0,75  0,75  0,5  0,75  0,75  0,75  0,75 SAMIDI 1 1  0,75  1  0,75  0,75  1  0,75 NGATMINAH  1 1 1  0,75  0,75  1 1  0,75 SUJONO 1 0,5  0,75  0,75  0,75  0,75  0,75  0,75
Pada Tabel 2, dapat dilihat Data calon penerima yang  telah  diubah  dengan  logika  Fuzzy  kedalam bentuk  variabel  linguistik,  data  ini  akan  digunakan untuk  perhitungan  selanjutnya  yakni  menggunakan metode TOPSIS.
Tabel 3 Bobot Kriteria Kriteria Bobot (W) Kondisi Bangunan 0,25 Kondisi Kamar Mandi 0,1 Kondisi Bangunan Lantai/Ubin 0,15 Kondisi Bangunan Dinding 0,15 Kondisi Bangunan Atap 0,1 Penghasilan 0,09 Jumlah anak ditanggung 0,08 Pekerjaan 0,08
Tabel  2  adalah  Tabel  Bobot  Kriteria  yang digunakan  dalam  penelitian  ini,  Bobot  kriteria  ini didapatkan  dari  adaptasi  dan  penyesuaian  sesuai Pedoman Juknis Lampiran BKK Pemdes RTLH 2021.
Pemberian  nilai  bobot,  menganut  nilai  fuzzy yakni  0-1,  penilaian  bobot  ditentukan  peneliti berdasarkan  kondisi  yang  diprioritaskan.  Pada pedoman  juknis  ada  8  kriteria  yang  digunakan, prioritas tertinggi dari nomor 1 hingga kriteria nomor 8.
Penyesuaian  dilakukan  dengan  diskusi  bersama pihak  kantor  desa  magersari  dengan  menggunakan pedoman,  hingga  masing-masing  kriteria  memiliki nilai bobot yang jika dijumlahkan seluruhnya memiliki hasil  1.  Sehingga  dengan  melewati  penyesuaian berdasarkan  prioritas,  didapatkan  bobot  kriteria  pada Tabel 2.
Gambar  2. Hasil keputusan ternormalisasi Gambar 2 menunjukan hasil perhitungan matriks keputusan  ternormalisasi  dari  data  nilai  Fuzzyfikasi
pada Tabel 2, yang dihitung dengan rumus persamaan (2).
Gambar  3. Hasil keputusan yang ternormalisasi terbobot
Gambar  3  adalah  hasil  perhitungan  Nilai  bobot (W)  pada  tabel  3,  yang  menunjukkan  tingkat kepentingan relatif setiap kriteria. Untuk  menghitung matrik  normalisasi  terbobot.  Selanjutnya  dilakukan perkalian  antara  bobot  pada  masing-masing  kriteria. Rumus persamaan nya dapat dilihat paa persamaan (3)
Gambar  4. Solusi ideal positif dan negative
Gambar  4  adalah  hasil  dari  perhitungan  solusi ideal positif dan negative dari Gambar 3 yang dihitung menggunakan rumus persamaan (4) dan (5).
Gambar  5. Jarak solusi ideal positif
Gambar  5  adalah  hasil  perhitungan  jarak  solusi ideal  positif  dari  Gambar  3  dan  Gambar  5 menggunakan rumus persamaan (8).
Gambar  6. Jarak solusi ideal negative
Gambar  6  adalah  hasil  perhitungan  jarak  solusi ideal  positif  dari  Gambar  3  dan  Gambar  5 menggunakan rumus persamaan (9).
Gambar  7 Hasil perankingan
Gambar  7  adalah  hasil  perhitungan  akhir  yakni nilai  preferensi.  Nilai  Alternatif  yang terbaik adalah yang  memiliki preferensi  terbesar, maka  akan dilakukan  perankingan  berdasarkan  nilai  preferensi dari  yang  terbesar  ke  terkecil.  Perhitungan  nilai preferensi menggunakan rumus persamaan 10.
Didapatkan  bahwa  hasil  yang  paling  layak mendapatkan  Dana  bantuan  RTLH  adalah  Samidi dengan nilai preferensi 0,73078352.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, maka diperoleh kesimpulan bahwa, Sistem penentuan  keputusan  penerima  dana  bantuan  RTLH menggunakan  metode  Fuzzy-  Technique  for  Order Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS) dapat membantu menentukan penerima dana bantuan paling  layak  berdasarkan  pembobotan  kriteria  dan nomalisasi  bobot  hingga  perangkingan,  dari  masing masing  calon  penerima  dana  bantuan.  Penerapan logika fuzzy digunakan untuk memberikan bobot dari karakter  yang  tidak  ternilai/  kriteria  yang  bersifat subjektif,  sedangkan  metode  Technique  for  Order Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS) digunakan untuk  menghitung perangkingan dari  nilai kriteria  penduduk  yang  telah  diubah  menjadi  nilai Fuzzy,  sehingga  didapatkan  alternative  paling  layak. Pengambilan keputusan menggunakan sistem penentuan  keputusan  penerima  dana  bantuan  RTLH menggunakan  metode  Fuzzy-Technique  for  Order Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS) berbasis  website  lebih  efektif  jika  dibandingkan pengambilan  keputusan  seacara  manual,  karena mempersingkat  waktu,  serta  dengan  adanya  data  dan juga  alur  perhitungan  yang  jelas,  maka  hasil
perhitungan  dapat  lebih  transparan  dan  dapat dipertanggung  jawabkan  secara  matematis  dan berdasar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  T. L. Saaty, “Decision Making For Leaders Forth Edition.,” Univ. Pittsburgh, RWS Publ. , 2008.
[2]  R. A. P. et Al, “‘PADA SMA AL WASHLIYAH TANJUNG  MORAWA,’”  vol.  6341,  no.  April, pp. 40–46, 2018.
[3]  E.  L.  Hartini,  D.C.,  Ruskan  and  I.  A.,  “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Hotel Di Kota Palembang  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting (SAW).,” J. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 546–565, 2013.
[4]  H.  H.  C.  Perwira,  Rifki  Indra;  Sofyan  and Rustamaji, “‘Aplikasi Pemilihan Operator Sumur Produksi  Menggunakan  Fuzzy  Ahp  Dan  Fuzzy Topsis  Di  Pt.  Geotama  Energi,’” Telemat.  -  J.
Inform.  Telekomun.  Komputasi  Elektron.  dan Ind., vol. 12, no. 1, pp. 1–10, 2015.
[5]  N. K. Sukerti, “Penerapan Fuzzy TOPSIS Untuk Seleksi Penerima,” J. Inform. , vol. 15, no. 2, pp. 127–140, 2015.
[6]  A. W. A. and U. P. Batam, “‘Logika Fuzzy Untuk Menentukan  Karyawan  Terbaik  Pada  PT  . Amtek-Batam,’” no. November, 2017.
[7]  N.  D.  Prasongko  and  R.  Gernowo,  “‘Metode Quality Function Deployment dan Fuzzy Topsis Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Perusahaan Penyedia Jasa Internet,’” vol. 02, pp. 137–144, 2015.
[8]  M.  Handayani,  “‘Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Penerimaan Raskin Di Menggunakan Metode TOPSIS,’” J. Teknol. Inf. , vol. 17(1), no. 1, pp. 2580–7927, 2017.
[9]  A. K.  Darmawan,  “‘Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Peserta Terbaik Program I B M Peningkatan Kompetensi Guru Menggunakan Metode Fuzzy Topsis,’” ., pp. 1– 10, 2017.
[10]  F.  Riandari,  P.  M.  Hasugian,  and  I.  Taufik, “‘Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan Metode Topsis Dalam Memilih Kepala Departemen Pada  Kantor Balai  Wilayah Sungai Sumatera  Ii  Medan,’” J.  Inform.  Pelita  Nusant , vol. 2, no. 1, pp. 6–13, 2017.