Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.2627

## Penerapan Metode Composite Performance Index (CPI) Dalam Penerima Bantuan Kelompok Usaha Bersama (KUBE)

## Zainab Sipahutar, Berto Nadeak, Putri Ramadhani
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 zainabsipahutar@gmail.com Submitted: 03/12/2020 ; Accepted: 26/02/2021 ; Published: 30/05/2021
Abstrak –Kelompok usaha bersama adalah sekelompok warga atau sekelompok masyarakat sosial yang dibentuk dari keluarga yang tergolong masyarakat miskin melalui program kesejahteraan sosial yang disingkat dengan prokesos yang berguna untuk melaksanakan  usaha  untuk  menambah  penghasilan  sekelompok  warga  yang  kurang  mampu.  Dalam  proses  pengambilan keputusan  sering  kali  mengalami  kesalahan  dan  kurang  tepatnya  penyaluran  bantuan  terhadap  masyarakat,  misalnya masyarakat yang sebenarnya tidak layak mendapat bantuan namun mendapatkan bantuan tersebut, berbanding terbalik dengan masyarakat  yang  miskin  tidak  mendapatkan  bantuan.  Masalah  ini  muncul karena  kurang  telitinya untuk  memilih  dan  salah perhitungan  dalam  menentukan  masyarakat  yang  berhak  menerima  bantuan  untuk  itu  diperlukan  Adanya  suatu  sistem pendukung  keputusan  dalam  menghasilkan  keputusan  sehingga  dapat  mendukung  keputusan  yang  dihasilkan  oleh  Dinsos provsu  dengan  lebih  real.  Pada  penelitian  ini  digunakan  salah  satu  metode  Composite  Performance  Index  (CPI)  yang diharapkan mampu untuk membantu Dinsos provsu dalam menentukan kube yang layak dalam menerima bantuan
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Dinas Sosial; Provinsi; Kube; CPI
Abstract –A joint business group is a group of citizens or a group of social communities formed from families classified as poor  communities  through  a  social  welfare  program,  abbreviated  as  prokesos,  which  is  useful  for  carrying  out  business  to increase the income of a group of underprivileged residents.  In the decision-making process, errors and inaccuracies in the distribution of aid to the community, for example, people who do not deserve assistance but who receive assistance are inversely proportional to poor communities who do not receive assistance. This problem arises because of the lack of careful selection and miscalculation in determining which people are entitled to receive assistance.  For this reason, it is necessary to have a decision support system in producing decisions so that it can support the decisions made by the Province of Social Affairs more real. In this study, one of the Composite Performance Index (CPI) methods is used which is expected to be able to assist the Provincial Social Service in determining the appropriate kube in receiving assistance.
Keywords : Decision Support System; Social Service; Province; Kube; CPI

## 1. PENDAHULUAN
Kelompok  Usaha  Bersama  atau  yang  biasa  disebut  (KUBE)  adalah  sekelompok  warga  atau  sekelompok masyarakat sosial yang dibentuk dari keluarga yang tergolong masyarakat miskin melalui program kesejahteraan sosial  yang  disingkat  dengan prokesos  yang  berguna  untuk  melaksanakan  usaha  untuk menambah penghasilan sekelompok warga yang kurang mampu, saling berinteraksi sesama anggota kelompok dan mempengaruhi satu sama  lain  baik  prilaku  maupun  keterampilan  berusaha  sesama  kelompok.  Kelompok  usaha  bersama  (kube)  ini adalah salah satu program bantuan pemerintah setiap provinsi melalui dinas sosial, salah satunya provinsi sumatera utara untuk mengurangi angka kemiskinan di indonesia.
Dalam mengadakan kegiatan bantuan kube ini adalah Dinas Sosial Provinsi Sumatera Utara yang ditangani bidang penanganan fakir miskin, terdapat dua penanganan yang dilakukan fakir miskin yaitu penanganan fakir miskin  pedesaan  dan  fakir  miskin  perkotaan  dan  untuk  pedesaan  dinas  sosial  memberikan  dana  bantuan  per kabupaten, pada bagian ini penulis meneliti penanganan dipedesaan menggunakan data penerima kube ditahun 2016 yang di proyeksikan pada kabupaten Labuhan batu utara, setiap calon penerima bantuan kube mendapatkan dana sebesar dua puluh juta per kelompok melalui rekening ketua kelompok kube yang sudah disepekati calon penerima bantuan kube dan kegiatan ini dibiayai oleh APBN, tetapi untuk mendapatkan dana tersebut tentu ada syarat dan kriteria yang harus dipenuhi setiap kelompok untuk menerima dana bantuan kube tersebut.
Permasalahan  saat  ini  yang  sering  terjadi  pada  Dinas  Sosial  Provinsi  Sumatera  Utara  dalam  menangani bantuan kube ini adalah dalam menentukan kelompok yang layak menerima bantuan kube, karena dalam proses pengambilan  keputusan  sering  kali  mengalami  kesalahan  dan  kurang  tepatnya  penyaluran  bantuan  terhadap kelompok masyarakat yang benar-benar layak untuk menerima bantuan tersebut. Terlebih lagi banyaknya proposal yang diajukan calon-calon penerima bantuan kube kepada dinas sosial provinsi sumatera utara. Masalah ini muncul karena  kurang  telitinya  dalam  menentukan  penerima  bantuan  sehingga  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama dalam menganalisa kelompok penerima, dan juga tanpa melakukan penilaian yang sistematis terhadap kelompok yang akan menerima bantuan tersebut, untuk itu penulis ingin membantu dinas sosial dalam menentukan kelompok yang layak menerima bantuan kube dengan aplikasi sistem pendukung keputusan dengan hasil yang lebih real.
Untuk  itu diperlukan  adanya suatu  sistem  yang  membantu Dinas  sosial  pada  bagian  fakir  miskin  dalam mengambil keputusan yang tepat dalam menentukan penerima bantuan kube tersebut dengan sistematis, Sistem pendukung  keputusan  merupakan  sistem  yang  digunakan  untuk  membantu  user  dalam  mengambil  keputusan dalam situasi yang semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur dan biasanya dibangun untuk mendukung solusi  atau  suatu  masalah    yang  dihadapi  oleh  user  dengan  alternatif  kriteria  yang  terbaik  [1].  Dalam  proses
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.2627
pengambilan  keputusan  penerima  bantuan  kelompok  usaha  bersama  (kube),  sistem  pendukung  keputusan  ini sangat dibutuhkan agar dapat membantu user dalam mengambil keputusan yang tepat untuk menentukan penerima bantuan kube tersebut dengan  lebih efesien dan tersistematis.
Dan juga diperlukannya suatu metode untuk menyelesaikan sistem pendukung keputusan tersebut, supaya hasil  yang  diharapkan  lebih  akurat  dan  sistem  yang  dirancang  tersusun  secara  sistematis,  maka  dalam  hal  ini penulis  mengambil  metode  Composite  Performance  Index  (CPI  ).  Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan mahasiswa  Stmik  Budidarma  metode  ini  sangat  cocok  digunakan  dalam  pembuatan  suatu  sistem  pendukung keputusan  penerima  bantuan  karena  dapat  digunakan  untuk  memilih  beberapa  alternatif.  Model  pendukung keputusan  dengan  metode  Composite  Performance  Index  ini  dengan  index  gabungan  dapat  digunakan  untuk memilih berbagai alternatif  yang berdasarkan beberapa kriteria, semakin tinggi nilainya maka akan semakin baik [2].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
DSS ( Decision Support System ) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur. DSS ( Decision Support System ) biasanya dibangun untuk mendukung solusi atas suatu masalah atau mengevaluasi suatu peluang[3]–[5].

## 2.2 Bantuan
Bantuan  adalah  bantuan  berupa  uang/barang  dari  pemerintah  kepada  individu,  keluarga,  kelompok  dan/atau masyarakat yang sifatnya tidak secara terus menerus dan selektif yang bertujuan untuk memberikan rangsangan, dorongan untuk melindungi dari kemungkinan terjadinya resiko sosial[6].

## 2.3 Metode Composite Performance Index (CPI)
Composite performance index yang merupakan indeks gabungan (composite performance index) dapat digunakan untuk menentukan penilaian atau peringkat dari berbagi alternatif (i) berdasarkan beberapa kriteria (j)[7]. Metode Composite  performance  index merupakan  salah  satu  metode  perhitungan  dari  pengambilan  keputusan  berbasis index  kinerja,  metode composite  performance  index digunakan  untuk  penilaian  dengan  kriteria  yang  tidak seragam.  Index  gabungan (composite  performance  index) dapat  digunakan  untuk  menentukan  penentuan  atau peringkat dari berbagai alternatif berdasarkan beberapa kriteria[2], [8]. Formula yang digunakan dalam teknik dari metode composite performance index adalah sebagai berikut[7]: A ij = (X ij (min) / X ij (min)) x 100
A (I + 1,j) = (X (I + 1.j) / X ij (min)) x 100 I ij
= A ij x P j I i = ∑ 𝐼𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 Keterangan: A ij = nilai alternatif ke- i pada kriteria ke- j (X ij (min) = nilai alternatif ke- i pada kriteria awal minimum ke-j (X (I + 1.j) = nilai alternatif ke-i + 1 [ada kriteria awal ke-j] P j
= bobot kepentingan kriteria ke- j
I ij = indeks alternatif ke-i I i
= indeks gabungan kriteria pada alternatif ke-i
i = 1,2,3,…, n j = 1,2,3,…, m
Prosedur penyelesaian composite performance index disebutkan sebagai berikut: 1. Identifikasi kriteria tren yaitu positif (semangkin tinggi nilainya semangkin baik)
2. Untuk kriteria tren positif, nilai minimum pada setiap kriteria ditransformasi ke seratus, sedangkan nilai lainya ditransformasikan lebih rendah
3. Perhitungan nilai alternatif merupakan jumlah dari perkalian antara nilai kriteria dengan bobot kriteria.
4. Perhitungan alternatif menjadi rangking ditentukan berdasarkan perhitungan bayes.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa merupakan tahapan awal yang dilakukan untuk memecahkan sebuah permasalahan yang sedang terjadi. Tahap analisa ini sangat penting karena proses analisis yang akurat akan menghasilkan sebuah perangkat lunak yang dapat digunakan untuk pengguna.  Dalam proses pengambilan keputusan sering kali mengalami kesalahan dan kurang tepatnya penyaluran bantuan terhadap masyarakat, misalnya kelompok masyarakat yang sebenarnya tidak  layak  mendapat  bantuan  namun  mendapatkan  bantuan  tersebut,  berbanding  terbalik  dengan  kelompok
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.2627
masyarakat yang miskin tidak mendapatkan bantuan. Masalah ini muncul karena dalam suatu instansi pemerintah sering kali  mengalami kesulitan dalam mendapatkan keputusan, karena dalam perhitungan yang dilakukan sering kali mengalami kesalahan dan waktu yang dibutuhkan cukup lama  untuk menentukan kelompok masyarakat yang berhak menerima bantuan. Sehingga keputusan yang diambil sering kali mengalami kesalahan.
Sistem  yang  berjalan  saat  ini,  pada  kantor  Dinas  Sosial  provinsi  Sumatera  Utara  yang  dirasa  kurang mendapat  hasil  yang  kurang  optimal  dalam  mengambil  keputusan.  Maka  dari  itu  penulis  bermaksud  untuk membuat  suatu  Sistem  pendukung  keputusan  untuk  membantu  Dinas  Sosial  Sumatera  Utara  dalam  proses pemilihan penerima bantuan kube dengan tepat dengan hasil yang lebih real.

## 3.1 Penerapan Metode CPI
Pada metode CPI ada beberapa tahapan proses yang harus diselesaikan dari bebrapa data alternatif dan juga kriteria yang ditentukan terlebih dahulu
Tabel 1. Alternatif Kelompok Usaha Bersama Dengan Masing-Masing Kriteria
C1 C2 C3 C4 C4 A1 65 50 65 100  35 A2 65 100  65 100  65 A3 100  50 35 100  100 A4 65 50 100  65 65 A5 35 50 35 100  35
Dari tabel diatas, maka data akan diubah kedalam nilai matriks keputusan X dengan data
𝑥 = [ 0.20 0.10 0.20  0.35     0.10 0.20 0.35 0.20 0.35      0.20 0.35 0.10 0.10 0.35     0.35 0.20 0.10 0.35 0.20      0.20 0.10 0.10 0.10 0.35       0.10]
1. Perhitungan Nilai Usia
Tren pada kriteria nilai rata-rata usia setiap kelompok penerima bantuan adalah (-), dimana semakin rendah nilainya, akan semakin baik. Tren (-) = Nilai min/Nilai N * 100 35 / 65   = 0.53846154  * 100 = 53.846154 35 / 65   = 0.53846154  * 100 = 53.846154 35 / 100 = 0.35              * 100 = 35 35 / 65   = 0.53846154  * 100 = 53.846154 35 / 35   = 1                   * 100 = 100
Tabel 2. Tabel Kriteria Usia Kriteria Alternatif Usia N/Min N/Min * 100 C1 A 1 65 0.53846154    53.846154 C2 A 2 65 0.53846154    53.846154 C3 A 3 100 0.35 35 C4 A 4 65 0.53846154    53.846154 C5 A 5 35 1 100
2. Perhitungan kelengkapan dokumen kelompok
Tren pada kriteria nilai kelengkapan dokumen kelompok yang akan menerima bantuan adalah (-), dimana semakin rendah nilainya, akan semakin baik. Tren (-) = Nilai min / Nilai N * 100 50 / 50    = 1    * 100 = 100 50 / 100  = 0.5 * 100 = 50 50 / 50    = 1    * 100 = 100 50 / 50    = 1    * 100 = 100 50 / 50    = 1    * 100 = 100
Tabel 3. Tabel Kriteria Dokumen Kriteria  Alternatif  Dokumen  N/Min N/Min * 100 C1 A 1 50 1 100 C2 A 2 100 0.5 50 C3 A 3 50 1 100 C4 A 4 50 1 100 C5 A 5 50 1 100
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.2627
3. Perhitungan nilai kerja sama
Tren pada kriteria untuk nilai kerja sama antar kelompok yang akan  menerima bantuan adalah (+), dimana semakin tinggi nilainya, akan semakin baik.
Tren (+) = Nilai N / Nilai min * 100 65   / 35 = 1.85714286  * 100 = 185.714286 65   / 35 = 1.85714286  * 100 = 185.714286 35   / 35 = 1 * 100 = 100 100 / 35 = 2.85714286   * 100 = 285.714286 35   / 35 = 1 * 100 = 100
Tabel 4. Tabel Kriteria Kerja Sama Kriteria  Alternatif Kerja Sama N/Min N/Min * 100 C1 A 1 65 1.85714286    185.714286 C2 A 2 65 1.85714286    185.714286 C3 A 3 35 1 100 C4 A 4 100 2.85714286    285.714286 C5 A 5 35 1 100
4. Perhitungan nilai keterampilan berusaha
Tren  pada  kriteria  untuk  nilai  keterampilan  berusaha  kelompok  yang  akan  menerima  bantuan  adalah  (+), dimana semakin tinggi nilainya, akan semakin baik. Tren (+) = Nilai N / Nilai min * 100 100 / 65 = 1.53846154       * 100 = 153.846154 100 / 65 = 1.53846154       * 100 = 153.846154 100 / 65 = 1.53846154       * 100 = 153.846154 65 / 65 =   1                        * 100 = 100 100 / 65 = 1.53846154       * 100 = 153.846154
Tabel 5. Tabel Kriteria keterampilan
Kriteria  Alternatif  Keterampilan  N/Min N/Min * 100 C1 A 1 100 1.5         153.8 C2 A 2 100 1.5         153.8 C3 A 3 100 1.5         153.8 C4 A 4 65 1 100 C5 A 5 100 1.5         153.8
5. Perhitungan nilai pendapatan kube
Tren pada kriteria untuk nilai pendapatn kube  kelompok yang akan menerima bantuan adalah (+), dimana semakin tinggi nilainya, akan semakin baik.
Tren (+) = Nilai N / Nilai min * 100 35   / 35 = 1 * 100 = 100 65   / 35 = 1.85714286  * 100 = 185.714286 100 / 35 = 2.85714286  * 100 = 285.714286 65  / 35 = 1.85714286   * 100 = 185.714286 35  / 35 = 1
* 100 = 100 Tabel 6. Tabel Kriteria Pendapatan Kriteria Alternatif Keterampilan N/Min N/Min * 100 C1 A 1 35 1 100 C2 A 2 65 1.85714286 185.714286 C3 A 3 100 2.85714286 285.714286 C4 A 4 65 1.85714286 185.714286 C5 A 5 35 1 100
Perhitungan CPI
CPI = nilai_kriteria 1 * bobot + nilai _kriteria 2 * bobot + nilai_kriteria 3 * bobot + nilai_kriteria 4 *  bobot + nilai_kriteria 5 * bobot Perhitungan A 1 CPI  = 53.846154 * 0.10 + 100 * 0.15 + 185.714286 * 0.35 + 153.846154 * 0.20 + 100 * 0.20 =  5.3846154 + 15 + 65.0000001 + 30.7692308 + 20 = 136.153846 Perhitungan A 2
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.2627
CPI  = 53.846154  * 0.10 + 50 * 0.15 + 185.714286 * 0.35 + 153.846154  * 0.20 + 185.714286  * 0.20 =  5.3846154 +  7.5  + 65.0000001  + 30.7692308 + 37.1428572 = 145.796704 Perhitungan A 3
CPI  = 35 * 0.10 + 100 * 0.15 + 100 * 0.35 + 153.846154  * 0.20 + 285.714286 *  0.20
=  3.5  +  15   + 35   + 30.7692308 + 57.1428572 = 141.412088 Perhitungan A 4 CPI  = 53.846154 * 0.10 + 100 * 0.15 + 285.714286 * 0.35 + 100 * 0.20 +  185.714286 * 0.20 =  5.3846154 +  15   + 100  + 20 + 37.1428572
= 177.527473
Perhitungan A 5
CPI
=  100 * 0.10 + 100 * 0.15 + 100 * 0.35 + 153.846154 * 0.20 + 100 * 0.20 =  10   +  15  + 35   + 30.7692308+ 20 = 110.769231 Berikut ini adalah tabel hasil perhitungan CPI berdasarkan peringkat sebagai berikut :
Tabel 7. hasil peringkat CPI Alternatif Nilai CPI Peringkat A 4 177.527473 1 A 2 145.796704 2 A 3 141.412088 3 A 1 136.153846 4 A 5 110.769231 5
Penerapan CPI dari 5 alternatif penerima kube diatas menghasilkan A 4> A 3> A 1> A 2> A 5, sehingga diputuskan bahwa kelompok kube A 4 dan A 2 merupakan alternatif yang dipilih untuk mendapatkan dana bantuan

## 3.2 Implementasi Program
Menu Input Penerima Bantuan Kube merupakan menu yang berisi tentang data dan nilai penerima bantuan Kube. Tampilan Menu Input  Penerima bantuan Kube dapat dilihat pada gambar 1 di bawah ini :
Gambar 1. Form input Penerima Bantuan Kube
Setelah Melakukan proses penerima bantuan Kube dengan menerapkan metode CPI  mendapatkan hasil seperti gambar 2 dibawah ini:
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.2627

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  telah  penulis  lakukan,  maka dapat  diambil  kesimpulan  Sistem  ini  dapat membantu  proses  penerima  bantuan  kelompok  usaha  bersama  berdasarkan  penjumlahan  terbobot  dan  kriteria- kriteria yang telah ditentukan. Metode Composite Performance Index (CPI) ini dapat diterapkan dalam penentuan penerima bantuan kelompok usaha bersama (Kube) karena dapat digunakan untuk memilih beberapa alternatif dari beberapa  kriteria.  Sistem  ini  dapat  dirancang  untuk  menentukan  penerima  bantuan  kelompok  usaha  bersama (Kube) dengan menggunakan Visual Basic.Net 2008 dan Database MYSQL .

## REFERENCES
[1] M. ko. Kusrini, “Konsep Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan,” Fl. Sigit Suyantoro, Ed. Yogyakarta, .
[2] N. S. Tanjung, P. D. Adelina, M. K. Siahaan, E. Purba, and J. Afriany, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Teladan Dengan Menggunakan Metode Composite Performance Index (CPI),” J. Ris. Komput. (JURIKOM , vol. 5, no. 1, pp. 13–18, 2018.
[3] Kusumadewi, Multi-Attribute Decision . 2006.
[4] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[5] D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making . Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[6] “1 Panduan Identifikasi Penerima Bantuan UEP & RS-RTLH PFM Pesisir, PPK & PAN.”
[7] R. Santoso, U. Nusantara, P. Guru, and R. Indonesia, “Beasiswa Menggunakan Metode Comparative Performance Index ( Cpi ),” pp. 1–10, 2016.
[8] R. Rahim, Mesran, A. P. U. Siahaan, and S. Aryza, “Composite Performance Index for Student Admission,” Int. J. Res. Sci. Eng. , vol. 3, no. 3, 2017.