## Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan PKH di Kelurahan Tanjung Sari
I Komang Swandika 1 ,Achmadi Hudadin Albarqi 2* , Chairani Fauzi 3 ,Sri Lestari 4
1,2,3,4 Pascasarjana Manajemen Teknologi, Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya Jl. ZA. Pagar Alam No.93, Gedong Meneng,  Rajabasa, Kota Bandar Lampung, Lampung, Indonesia
1 komangswandika.2222320044@mail.darmajaya.ac.id, 2* achmadihudadin.2222320045@mail.darmajaya.ac.id, 3 chairani@darmajaya.ac.id,
4 srilestari@darmajaya.ac.id
Intisari — Berdasarkan temuan berbagai penelitian, terdapat banyak kesalahan dalam distribusi statistik Program Keluarga Harapan (PKH) yang tidak akurat. Hal serupa juga ditunjukkan oleh hasil survei yang dilakukan di Kelurahan Tanjung Sari ,  Buay Pemaca, Kab. Ogan Komering Ulu Selatan . Hal ini menunjukkan bahwa masih banyak masyarakat yang masih mempunyai klaim atas uang tersebut namun tidak menerimanya. Terutama jika sejumlah calon peserta berada dalam kondisi miskin atau kurang beruntung dan tingkat kelayakan mereka hampir sama.Penelitian Penerimaan Program Keluarga Harapan (PKH) dengan Memanfaatkan Metodologi Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP) pada Sistem Pendukung Keputusan (SPK) PKH di Kelurahan Tanjung Sari,  Buay  Pemaca  .Hasil    pada  penelitian  disini  menunjukkan  bahwa  meskipun  terdapat  perbedaan  di  antara  masing-masing pendekatan,  seperti  yang  ditunjukkan  oleh  perbandingan  hasil  pemeringkatan  pada  Tabel  9,  terdapat  kesamaan  antara  hasil  dari Peringkat 1–12 dan perbedaan antara hasil dari Peringkat 13–27.Penelitian menyimpulkan bahwa di Kelurahan Tanjung Sari ,  Buay Pemaca,  , metode Weight Product (WP) dapat direkomendasikan sebagai metode sistem pendukung keputusan penerimaan bantuan PKH. Hasil yang ditampilkan dalam penelitian ini mempunyai rentang nilai yang sangat sempit, menandakan bahwa keakuratan data telah teruji.
Kata kunci — PKH, SPK, Simple Additive Weighting, Weighted Product.
Abstract— Based on the results of several studies, in the management of the Family Hope Program (PKH) data, there are many mistakes in the distribution of PKH which are not right on target. This is also seen from the results of the Survey in Tanjung Sari Village, Buay Pemaca District, South Regency. which shows that there are still many people who should be entitled to receive it but do not get these funds. Especially if several poor or underprivileged prospective participants have eligibility levels that are not much different. Research on the Acceptance of the Family Hope Program (PKH) utilizing the Simple Additive Weighting (SAW) and Weighted Product (WP) methodologies on the Decision Support System (DSS) for PKH support in Tanjung Sari Village, Buay Pemaca District, South Regency. This study's results show that while there may be some variances between each approach, as a comparison of the ranking results in Table 9 indicates, there are similarities between results from Ranking 1–12 and discrepancies between results from Ranking 13–27.The research  concludes  that  in  Tanjung  Sari  Village,  Buay  Pemaca  District,  South  Regency,  the  Weight  Product  (WP)  method  can  be recommended as a decision support system method for receiving PKH assistance. The results displayed in this research have a very narrow range of values, indicating that the accuracy of the data has been tested..
Keywords — Decision Support System, Family Hope Program, Simple Additive Weighting, Weighted Product.

## I. PENDAHULUAN
Salah  satu  persoalan  yang  kadang  dihadapi  pemerintah Indonesia  adalah  persoalan  kemiskinan.  Berdasarkan  statistik BPS,  jumlah  dan  proporsi  penduduk  miskin  di  Indonesia cenderung menurun, namun garis kemiskinan meningkat. Temuan  survei  yang  dilakukan  di  Kelurahan  Tanjung  Sari  , Buay  Pemaca,    ,  juga  mendukung  hal  tersebut.  Hal  ini menunjukkan  besarnya  jumlah  individu  yang  masih mempunyai  hak  atas  uang  tersebut.Terutama  jika  ada  calon peserta  yang  miskin  atau  kurang  beruntung  dengan  standar kualifikasi  yang  hampir  sama.  Dalam  hal  ini,  sistem pengumpulan  data  masih  mengandalkan  data  yang  sudah ketinggalan  jaman,  sementara  pola  status  sosial  masyarakat terus berubah, yang menyebabkan perubahan signifikan dalam ketidakbahagiaan masyarakat umum terhadap PKH. Berdasarkan permasalahan tersebut di atas, perlu dikembangkan  suatu  sistem  yang  dapat  mengidentifikasi penerima  PKH  yang  tepat.  Salah  satu  sistem  yaitu  Decision Support  System  (DSS)  dapat  digunakan  untuk  mengatasi
permasalahan  tersebut.  [1].  Ide  dasar  metode  SAW  adalah menghitung total tertimbang peringkat kinerja setiap alternatif di  semua  kategori.  Normalisasi  matriks  pilihan  (X)  ke  skala yang  dapat  dibandingkan  dengan  semua  peringkat  alternatif yang  tersedia  saat  ini  merupakan  langkah  penting  dalam pendekatan  SAW  [2].  Sementara  itu,  karena  teknik  WP meningkatkan temuan penilaian pada setiap karakteristik, maka diperlukan  langkah  normalisasi.  [3].  Kajian  yang  menjadi sumber  penelitian  ini  dilakukan  untuk  memastikan  apakah karyawan  baru  diterima  ketika  pendekatan  SAW  dan  WP diterapkan. Kedua pendekatan tersebut berhasil menghasilkan hasil pemeringkatan untuk nilai akhir pekerja.Meskipun teknik WP  menunjukkan  waktu  eksekusi  yang  lebih  cepat dibandingkan metode SAW, metode SAW menghasilkan hasil pemeringkatan yang lebih jelas [4].
Sistem  informasi  berbasis  komputer  yang  mendukung pengambilan  keputusan  dalam  bisnis  atau  organisasi  disebut sistem pendukung keputusan. Uraian tersebut membuat penulis tertarik untuk meneliti metode Simple Additive Weighting dan Weighted  Product  Penerimaan  Bantuan  Program  Keluarga
Harapan (PKH) di Kelurahan Tanjung Sari ,  Buay Pemaca  . Metode  ini  dapat  digunakan  untuk  membangun  sistem pengambilan  keputusan  berdasarkan  kriteria  dan  nilai  bobot berdasarkan  data  yang  ada  di  lapangan,  seperti  jumlah pendapatan, tipe rumah, luas rumah, jumlah tanggungan, jenis disabilitas, dan usia. orang lanjut usia (lansia).

## II. REVIEW LITERATUR

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Pengertian decision support system atau yang dimaksud dengan sistem  pendukung  keputusan  adalah  hasil  penyelesaian  suatu permasalahan  yang  memerlukan  logika  dan  pertimbangan, memilih  tindakan  yang  terbaik,  mencapai  tujuan  yang  telah ditetapkan,  dan  memperhatikan  unsur-unsur  seperti  realitas, logika,  rasionalitas,  dan  pragmatik.  Dalam  sebuah  organisasi atau bisnis, satu pilihan dapat berdampak pada beberapa orang dan organisasi karena semua keputusan saling berhubungan.[5] Komponen utama keputusan Terry adalah:
• Intuisi: pengambil keputusan mendasarkan pilihannya pada gagasan dan perasaannya.
• Pengalaman:  Pengambil  keputusan  mendasarkan keputusannya pada pengalaman masa lalu.
• Fakta:  Informasi  dan  fakta  yang  dikumpulkan merupakan dasar dalam menentukan pilihan.
• Wewenang:  Mereka  yang  mempunyai  kekuasaan  dan wewenang lebih besar mengambil keputusan.
• Rasional: pilihan yang diambil harus masuk akal atau sejalan dengan akal sehat.
Seleksi dari serangkaian Aksi Turban yang potensial mengarah pada pengambilan keputusan. [6]

## B. Program Keluarga Harapan
Keluarga berpenghasilan rendah yang terpilih sebagai penerima program diberikan bantuan keuangan terbatas melalui Program Keluarga Harapan, sebuah inisiatif bantuan sosial. Program ini menawarkan  bantuan  sosial  bersyarat  kepada  keluarga berpenghasilan  rendah,  khususnya  mereka  yang  memiliki  ibu hamil  dan  anak-anak,  yang  dapat  digunakan  untuk  berbagai layanan. lokasi terdekat yang menawarkan layanan medis dan pendidikan.  Melalui  program  Keluarga  Harapan,  keluarga berpenghasilan  rendah  menerima  bantuan  dalam  mengakses dan memanfaatkan layanan sosial mendasar seperti kesehatan, pendidikan,  pangan  dan  gizi,  perawatan  dan  dukungan,  serta akses  terhadap  berbagai  program  jaminan  sosial  tambahan adalah  inisiatif  berkelanjutan.  Tujuan  Program  Keluarga Harapan yang menyatukan beberapa inisiatif perlindungan dan pemberdayaan  sosial  nasional  adalah  menjadikan  dirinya sebagai  hub  dan  center  of  excelent  dalam  pengentasan kemiskinan.[7]
C. Simple Additive Weighting
Landasan  pendekatan  Simple  Additive  Weighting  (SAW) adalah penghitungan skor bobot keseluruhan untuk setiap opsi di  semua  kualitas.  Untuk  menerapkan  teknik  SAW,  matriks keputusan (X) harus dinormalisasi ke skala yang proporsional dengan  semua  peringkat  alternatif  yang  tersedia  [8]. Pendekatan SAW memiliki dua karakteristik: kriteria biaya dan kriteria keuntungan.
Setelah  matriks  keputusan  X  dibuat,  dilakukan  normalisasi matriks X menggunakan persamaan berikut untuk menentukan nilai setiap kriteria:
𝑅 𝑖𝑗 = { 𝑋 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗 ,         𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡
𝑚𝑖𝑛 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 ,                𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑐𝑜𝑠𝑡
(1)
Keterangan:
𝑅 𝑖𝑗 = rating kinerja ternormalisasi
𝑋 𝑖𝑗 = nilai atribut yang dimiliki setiap kriteria Max 𝑋 𝑖𝑗 = nilai terbesar dari setiap kriteria Min 𝑋 𝑖𝑗 = nilai terkecil dari setiap kriteria Max 𝑋 𝑖𝑗 digunakan untuk kriteria benefit (keuntungan) dan Min 𝑋 𝑖𝑗 digunakan untuk kriteria cost (biaya).

## D. Weight Product
Bobot setiap kriteria harus dicantumkan yang tertinggi ketika menilai  nilai  perubahan  pada  alur  kerja  metode  WP.  Proses pengambilan  keputusan  mengaitkan  nilai  kriteria  dengan perkalian[9], [10]. Gunakan rumus ini untuk menilai preferensi alternatif:
𝑆 𝑖 =   ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
Saat  mengambil  keputusan,  opsi  dengan  nilai  tertinggi diperhitungkan. Menggunakan persamaan:
𝑉 𝑖 ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ (𝑋 𝑖𝑗 )𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Terdapat  banyak  subbagian  yang  memberikan  gambaran mengenai  pendekatan  penelitian  yang  digunakan  dalam menyeleksi penerima hibah Program Keluarga Harapan (PKH).

## A. Identifikasi Masalah
Pada  tahap  ini  untuk  memastikan  persyaratan  yang  harus dipenuhi,  peneliti  sekarang  menunjukkan  dengan  tepat permasalahan pada sistem operasional..

## B. Analisis Masalah
Untuk  menciptakan  suatu  sistem  yang  dapat  mengatasi permasalahan  tersebut,  maka  peneliti  kini  menyelidiki permasalahan  yang  muncul  di  kelurahan  Tanjung  Sari.  agar proses perancangan sistem menjadi terorganisir dan transparan.

## C. Menentukan Tujuan
Pada  titik  ini,  tujuan  desain  sistem  akan  dijelaskan,  beserta bagaimana  hal  tersebut  akan  membantu  memecahkan permasalahan saat ini.

## D. Mempelajari Literatur
Tahap ini karena literatur merupakan bahan atau sumber ilmiah yang dapat digunakan untuk mengkonstruksi suatu karya tulis atau kegiatan ilmiah lainnya, maka peneliti pada tahap ini harus mempelajarinya  terlebih  dahulu  sebelum  menciptakan  suatu karya tulis. Untuk membantu proses penelitian, carilah literatur mengenai permasalahan yang sedang diangkat..

## E. Pengumpulan Data
Pada  titik  ini,  data  dikumpulkan  oleh  peneliti  dengan menggunakan metode seperti tinjauan pustaka, wawancara, dan observasi.
a. Observasi  yang  telah  dilakukan  Objek  penelitian, Kelurahan  Tanjung  Sari    di    Buay  Pemaca,      dikunjungi untuk menggunakan pendekatan ini.
b. Melakukan  wawancara,  Wawancara  adalah  suatu  metode pengumpulan  data  dengan  serangkaian  pertanyaan  yang diajukan  secara  lisan.  Dalam  kesempatan  ini  penulis berbincang  dengan  Kepala  Daerah  setempat  di  Tanjung Sari,  Buay Pemaca,  .
c. Tinjauan Pustaka, Penulis mengumpulkan data untuk tesis ini  dengan  membaca  jurnal  penelitian  yang  relevan  dan buku  referensi  yang  mendukung  topik  sistem  pendukung keputusan  serta  cara  menggunakan  metodologi Weight Product (WP) dan Simple Additive Weighting (SAW) untuk menjelaskannya.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dalam penelitian ini digunakan prosedur Weight Product (WP) dan Simple  Additive  Weighting  (SAW) untuk  mengumpulkan data  masyarakat  miskin  di  Kelurahan  Tanjung  Sari  ,    Buay Pemaca,  . .

## A. Pembobotan kriteria Penerima Raskin
TABEL 1. PEMBOBOTAN KRITERIA CALON PENERIMA PKH No Kriteria Sub kriteria Skala Bobot 1 Pendapatan <500.000 Sangat Buruk 5 500.000-699.000 Buruk 4 700.000-899.000 Cukup 3 900.000-1.100.000 Baik 2 >1.100.000 Baik Sekali 1 2 Tipe Rumah Bedeg Sangat Buruk 5 Non Permanen Buruk 4 Semi Permanen Cukup 3 Permanen Baik 2 3 Ukuran Rumah < 16 M 2 Sangat Buruk 5 16 M 2 - 20 M 2 Buruk 4 21 M 2 - 27 M 2 Cukup 3 28 M 2 - 34 M 2 Baik 2 >34 M 2 Baik Sekali 1
4 Jumlah Tanggungan >4 Orang Sangat Buruk 5 4 Orang Buruk 4 3 Orang Cukup 3 2 Orang Baik 2 1 Orang Baik Sekali 1 5 Jenis Disabilitas Sangat Berat Sangat Buruk 5 Berat Buruk 4 Sedang Cukup 3 Ringan Baik 2 Tidak Baik Sekali 1 6 Usia Lansia >70 Tahun Sangat Buruk 5 65  Tahun  -  69 Tahun Buruk 4 60  Tahun  -  64 Tahun Cukup 3 55  Tahun  –  59 Tahun Baik 2 <55 Tahun Baik Sekali 1

## B. Data Alternatif
Nilai setiap pilihan diperoleh untuk setiap kriteria berdasarkan hasil survei dan pengisian formulir oleh petugas, seperti terlihat pada tabel di bawah ini:
TABEL 2.  MENUNJUKAN DATA ALTERNATIF
Alternatif KRITERIA C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 4 5 3 4 1 1 A2 3 4 3 3 2 3 A3 3 5 3 4 1 1 A4 5 5 4 2 3 1 A5 4 4 3 3 1 1 A6 3 5 4 4 3 1 A7 3 4 4 3 1 5 A8 4 4 3 2 1 2 A9 5 5 4 1 2 1 A10 4 5 3 4 1 1 A11 3 4 4 3 1 1 A12 2 4 4 1 1 2 A13 3 5 4 2 1 1 A14 3 4 3 2 2 1 A15 3 4 4 3 1 1 A16 2 4 4 4 2 5 A17 4 5 3 3 2 2 A18 3 5 3 4 1 1 A19 2 4 4 5 3 1 A20 4 5 4 4 2 2 A21 4 4 4 3 1 1 A22 3 4 3 1 1 5 A23 2 5 4 5 1 1 A24 3 5 4 4 1 5 A25 4 5 4 3 1 4 A26 3 5 4 3 2 1 A27 3 4 4 2 1 4

## C. Standar Bobot Preferensi
Untuk  menuliskan  kriteria  bobot  pilihan  seperti  pada  tabel  3, petugas  penyalur  bantuan  PKH  melakukan  analisis  keadaan lapangan di Kelurahan Tanjung Sari ,  Buay Pemaca,  .
TABEL 3.  STANDAR BOBOT PREFERENSI Kriteria Keterangan Bobot Type
C1 Jumlah Pendapatan 3 cost C2 Tipe Rumah 2 cost C3 Ukuran Rumah 4 cost C4 Jumlah Tanggungan 3 benefit C5 Jenis Disabilitas 4 cost C6 Umur 4 cost

## D. Metode SAW
Setelah matriks keputusan X dibuat, dilakukan normalisasi matriks X menggunakan persamaan berikut untuk menentukan nilai setiap kriteria :
TABEL 4.  NORMALISASI MATRIK
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 0,25 0,2 0,33 0,8 1 1 A2 0,33 0,25 0,33 0,6 0,5 0,33 A3 0,33 0,2 0,33 0,8 1 1 A4 0,2 0,2 0,25 0,4 0,33 1 A5 0,25 0,25 0,33 0,6 1 1 A6 0,33 0,2 0,25 0,8 0,33 1 A7 0,33 0,25 0,25 0,6 1 0,2 A8 0,25 0,25 0,33 0,4 1 0,5 A9 0,2 0,2 0,25 0,2 0,5 1 A10 0,25 0,2 0,33 0,8 1 1 A11 0,33 0,25 0,25 0,6 1 1 A12 0,5 0,25 0,25 0,2 1 0,5 A13 0,33 0,2 0,25 0,4 1 1 A14 0,33 0,25 0,33 0,4 0,5 1 A15 0,33 0,25 0,25 0,6 1 1 A16 0,5 0,25 0,25 0,8 0,5 0,2 A17 0,25 0,2 0,33 0,6 0,5 0,5 A18 0,33 0,2 0,33 0,8 1 1 A19 0,5 0,25 0,25 1 0,33 1 A20 0,25 0,2 0,25 0,8 0,5 0,5 A21 0,25 0,25 0,25 0,6 1 1 A22 0,33 0,25 0,33 0,2 1 0,2 A23 0,5 0,2 0,25 1 1 1 A24 0,33 0,2 0,25 0,8 1 0,2 A25 0,25 0,2 0,25 0,6 1 0,25 A26 0,33 0,2 0,25 0,6 0,5 1 A27 0,33 0,25 0,25 0,4 1 0,25

## Nilai vektor  (V)
TABEL 5. NILAI VEKTOR Alternatif Nilai (V) A1 0,644 A2 0,398 A3 0,657 A4 0,427 A5 0,619 A6 0,507 A7 0,455 A8 0,489 A9 0,43 A10 0,644 A11 0,615 A12 0,48 A13 0,58 A14 0,502 A15 0,615 A16 0,41 A17 0,414 A18 0,657 A19 0,567
A20 0,428 A21 0,603 A22 0,412 A23 0,695 A24 0,48 A25 0,448 A26 0,51 A27 0,435 Total 14,118

## E. Metode Weight Product(WP)
a. Perbaikan Bobot
Nilai  Perbaikan  bobot  Preferensi  Didapatkan  seperti  dalam tabel 6.
TABEL 6. NILAI PERBAIKAN BOBOT PREFERENSI No Kreteria Bobot Preferensi C1 C2 C3 C4 C5 C6 1 skala kepentingan (bobot preferensi) 3 2 4 3 4 4 2 Perbaikan Bobot/pangkat 0,1 5 0,1 5 0,1 5 0,1 0,1 5 0,1 3 Benefit/cost Co st Co st Co st bene fit Co st Co st
b.

## Perhitungan Vektor
Dalam  menentukan  nilai  Vektor  (S),  kriteria  manfaat diterapkan  pada  Wj  yang  bernilai  positif  dan  kriteria  biaya diterapkan  pada  Wj  yang  bernilai  negatif.  Tabel  7 menggambarkan hal ini.
TABEL 7.  HASIL SKOR ALTERNATIF Alternati f Kriteria Nilai S C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 1,231 1,175 1,246 1,231 1,000 1,000 0,6834 1 A2 1,179 1,149 1,246 1,179 1,149 1,246 0,4883 6 A3 1,179 1,175 1,246 1,231 1,000 1,000 0,7135 4 A4 1,273 1,175 1,320 1,110 1,246 1,000 0,4514 1 A5 1,231 1,149 1,246 1,179 1,000 1,000 0,6693 1 A6 1,179 1,175 1,320 1,231 1,246 1,000 0,5407 6 A7 1,179 1,149 1,320 1,179 1,000 1,380 0,4781 8 A8 1,231 1,149 1,246 1,110 1,000 1,149 0,5482 9 A9 1,273 1,175 1,320 1,000 1,149 1,000 0,4412 0 A10 1,231 1,175 1,246 1,231 1,000 1,000 0,6834 1 A11 1,179 1,149 1,320 1,179 1,000 1,000 0,6597 5 A12 1,110 1,149 1,320 1,000 1,000 1,149 0,5176 3 A13 1,179 1,175 1,320 1,110 1,000 1,000 0,6071 2 A14 1,179 1,149 1,246 1,110 1,149 1,000 0,5724 7 A15 1,179 1,149 1,320 1,179 1,000 1,000 0,6597 5 A16 1,110 1,149 1,320 1,231 1,149 1,380 0,4618 9
A17 1,231 1,175 1,246 1,179 1,149 1,149 0,4960 5 A18 1,179 1,175 1,246 1,231 1,000 1,000 0,7135 4 A19 1,110 1,149 1,320 1,273 1,246 1,000 0,6076 4 A20 1,231 1,175 1,320 1,231 1,149 1,149 0,4889 7 A21 1,231 1,149 1,320 1,179 1,000 1,000 0,6318 9 A22 1,179 1,149 1,246 1,000 1,000 1,380 0,4295 4 A23 1,110 1,175 1,320 1,273 1,000 1,000 0,7402 6 A24 1,179 1,175 1,320 1,231 1,000 1,380 0,4882 5 A25 1,231 1,175 1,320 1,179 1,000 1,320 0,4683 2 A26 1,179 1,175 1,320 1,179 1,149 1,000 0,5616 7 A27 1,179 1,149 1,320 1,110 1,000 1,320 0,4705 0
Mencari nilai vektor (V) hasil perkalian tersebut dijumlahkan untuk menghasilkan nilai V untuk setiap alternatif (Matrix V):
TABEL 8. NILAI VEKTOR (V) Alternatif Nilai V A1 0,045 A2 0,032 A3 0,047 A4 0,03 A5 0,044 A6 0,035 A7 0,031 A8 0,036 A9 0,029 A10 0,045 A11 0,043 A12 0,034 A13 0,04 A14 0,037 A15 0,043 A16 0,03 A17 0,032 A18 0,047 A19 0,04 A20 0,032 A21 0,041 A22 0,028 A23 0,048 A24 0,032 A25 0,031 A26 0,037 A27 0,031

## F. Hasil Perangkingan

## TABEL 9.  TABEL HASIL PERANKINGAN
Ranking Metode SAW Metode WP Alternatif Nilai (V) Alternatif Nilai (V) 1 A23 0,695 A23 0,0494 2 A3 0,637 A3 0,0466 3 A18 0,637 A18 0,0466 4 A1 0,624 A1 0,0446 5 A10 0,624 A10 0,0446
6 A19 0,600 A19 0,0428 7 A5 0,579 A5 0,0424 8 A11 0,575 A11 0,0418 9 A15 0,575 A15 0,0418 10 A21 0,563 A21 0,0401 11 A6 0,520 A6 0,0373 12 A13 0,520 A13 0,0370 13 A24 0,500 A26 0,0369 14 A26 0,495 A14 0,0361 15 A14 0,467 A8 0,0346 16 A20 0,458 A24 0,0345 17 A7 0,455 A20 0,0342 18 A16 0,455 A2 0,0339 19 A8 0,454 A16 0,0338 20 A25 0,445 A17 0,0337 21 A12 0,425 A7 0,0329 22 A17 0,424 A25 0,0318 23 A2 0,417 A27 0,0307 24 A27 0,413 A12 0,0304 25 A4 0,400 A4 0,0290 26 A9 0,375 A22 0,0265 27 A22 0,372 A9 0,0260
Menulis  temuan  penelitian  harus  tepat  dan  ringkas. Pembicaraan  harus  dilakukan  untuk  memperjelas  pentingnya temuan  penelitian  daripada  menyatakannya  kembali.  Hindari penggunaan  referensi  yang  berlebihan  pada  karya  yang diterbitkan dan diskusi tentangnya.

## V. K ESIMPULAN
Hasil penelitian menunjukkan bahwa meskipun peringkat pada Tabel  9  menunjukkan  bahwa  mungkin  terdapat  beberapa perbedaan di antara metode-metode yang digunakan, metode- metode tersebut dapat dibandingkan di seluruh Peringkat 1–12 dan berbeda antara Peringkat 13–27. Penelitian menyimpulkan bahwa di Kelurahan Tanjung Sari ,  Buay Pemaca,  , metode Weight  Product  dapat  direkomendasikan  sebagai  metode sistem pendukung keputusan penerimaan bantuan PKH. Hasil yang  ditampilkan  dalam  penelitian  ini  memiliki  rentang  nilai yang  sangat  sempit,  menandakan  bahwa  tingkat  keakuratan data telah teruji.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Kami  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Kepala  Kelurahan Tanjung Sari  di  Buay Pemaca,   atas kesediaannya membantu memberikan data penduduk miskin. Data ini dijadikan sumber utama  hasil  penelitian  yang  berkaitan  dengan  sistem pendukung  keputusan  penerimaan  bantuan  Pkh  di  Kelurahan Tanjung Sari .

## REFERENSI
[1] F.  Fadhliazis  and  S.  Sarjono,  “Analisis  dan
Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima Bantuan  Program  Keluarga  Harapan  dengan  Simple Additive  Weighting  (SAW)  Pada  Dinas  Sosial, Kependudukan dan Pencatatan Sipil Provinsi Jambi,” Jurnal Manajemen Sistem Informasi , vol. 4, no. 2, pp. 126–136, 2019.
[2] W.
Setiyaningsih, “Konsep Sistem Pendukung Keputusan.” Yayasan Edelweis, 2015.
[3] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and R.  Wardoyo,  “Fuzzy  multi-attribute  decision  making (fuzzy madm),” Yogyakarta: Graha Ilmu , vol. 74, 2006.
[4] A.  Setyawan,  F.  Y.  Arini,  and  I.  Akhlis, “Comparative analysis of Simple Additive Weighting method and weighted product method to new employee recruitment  Decision  Support  System  (DSS)  at  PT. Warta  Media  Nusantara,” Scientific  Journal  of Informatics , vol. 4, no. 1, pp. 34–42, 2017.
[5] S.  Wahono  and  H.  Ali,  “Peranan  Data
Warehouse,  Software  Dan  Brainware  Terhadap Pengambilan Keputusan (Literature Review Executive Support  Sistem  for  Business),” Jurnal  Ekonomi Manajemen  Sistem  Informasi ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  225– 239, 2021.
[6] R.  Adiputra,  B.  Mulyawan,  and  others, “Pembuatan  Program  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Vendor  Erp  Pada  Pt  Sinar  Jaya Abadi  Dengan  Menggunakan  Metode  Weighted Product,” Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi , vol. 6, no. 2, p. 181, 2018.
[7] A.  Adib  and  B.  D.  Meilani,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Bantuan  Keluarga Harapan  Dengan  Metode  Simple  Aditive  Waiting,” INTEGER: Journal of Information Technology , vol. 7, no. 2, 2022.
[8] A.  Setiadi,  Y.  Yunita,  and  A.  R.  Ningsih, “Penerapan metode simple additive weighting (SAW) untuk  pemilihan  siswa  terbaik,” Jurnal  Sisfokom (Sistem  Informasi  dan  Komputer) ,  vol.  7,  no.  2,  pp. 104–109, 2018.
[9] E.  Y.  R.  Pardede et  al. ,  “Penentuan  Jenis Kain  Lapisan  Luar  dan  Lapisan  Dalam  pada Pembuatan  Tas  Kotak  Makan  Menggunakan  Metode WP dan TOPSIS,” JURNAL TEKNIK INDUSTRI , vol. 12, no. 1, pp. 40–47, 2022.
[10] M.  A.  Zayushan,  “Perbandingan  Penerapan Metode  TOPSIS  dan  Weighted  Product  (WP)  Pada Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Gaji Karyawan  Di  PT  Bunga  Raya  Bima  NTB,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 2, no. 1, pp. 404–412, 2018.