## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 5, April 2023 Hal 503-508 https://djournals.com/klik

## Penerapan Metode Weighted Product (WP) untuk Menentukan Penerimaan BLT di Desa Rawasari
Joko Kuswanto * , Ardha Febriyanti Wulandari, Indri Yani, Sheyla Rizky Novanto Samudra, Jum Dapiokta
Fakultas Teknik dan Komputer, Program Studi Informatika, Universitas Baturaja, OKU, Indonesia Email: 1 ko.8515@gmail.com, 2 afebriyantiwulandari@gmail.com, 3 indri.yani.unbara@gmail.com, 4 sheylaarzkyns@gmail.com,
5 jumdapiokta@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ko.8515@gmail.com
Abstrak −Salah satu program pemerintah untuk mengatasi permasalahan  kemiskinan adalah dengan pembagian Bantuan Langsung Tunai  (BLT).  Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  merupakan  suatu  bentuk  bantuan  dari  pemerintah  sebagai  bentuk  kompensasi  dari kenaikan  harga  Bahan  Bakar  Minyak  (BBM). Dalam  pemberian  BLT kepada  masyarakat Desa yang  ada  di  Indonesia,  pemerintah tentunya telah menetapkan beberapa kriteria dalam menentukan siapa saja yang berhak menerima bantuan tersebut. Oleh karena itu dibutuhkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  membantu  memberikan  rekomendasi  pilihan  dalam  pengambilan keputusan yang efektif dan efisien. Sistem pendukung keputusan yang akan dibangun menerapkan metode Weighted Product (WP) sesuai dengan kriteria penilaian administrasi dan informasi BLT, sehingga informasi dapat tersampaikan dengan cepat dan pengelolaan administrasi lebih transparan dan efektif. Setelah dilakukan pencarian terhadap vektor untuk mendapatkan perangkingan suatu BLT, maka didapatkan nilai vektor terbesar yaitu 0,06006 yang didapat oleh Rizki dengan demikian alternatif Rizki yang layak menjadi prioritas untuk mendapatkan BLT-Dana Desa dan direkomendasikan dalam penerimaan bantuan.
Kata Kunci: BLT; Sistem Pendukung Keputusan; WP
Abstract− One of the government's programs to overcome poverty problems is the distribution of  Bantuan Langsung Tunai (BLT). Bantuan Langsung Tunai (BLT) is a form of assistance from the government as a form of compensation from the increase in the price of Fuel Oil (BBM). In providing BLT to rural communities in Indonesia, the government has certainly set several criteria in determining who is entitled to receive the assistance.  Therefore, a decision support system is needed that can help provide recommendations for choices in effective and efficient decision making.  The decision support system to be built applies the Weighted Product (WP) method in  accordance  with  administrative  assessment  criteria  and  BLT  information,  so  that  information  can  be  conveyed  quickly  and administrative management is more transparent and effective. After searching for vectors to get a BLT, the largest vector value of 0.06006  obtained  by  Rizki  thus  Rizki's  feasible  alternatives  became  a  priority  to  get  BLT-Dana  Desa  and  were  recommended  in receiving assistance.
Keywords : BLT; Decision Support System; WP

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu permasalahan yang ada di Indonesia adalah kemiskinan. Kemiskinan dipandang sebagai ketidakmampuan dari sisi ekonomi untuk memenuhi kebutuhan dasar makanan dan bukan makanan yang diukur dari sisi pengeluaran. Penduduk dikategorikan  sebagai  penduduk  miskin  jika  memiliki  rata-rata  pengeluaran  per  kapita  per  bulan  di  bawah  garis kemiskinan.  Jumlah  penduduk  miskin  di  Indonesia  pada  september  2022  sebanyak  26,36  juta  orang  atau  sebesar  750 persen.  Kondisi  seperti  itu  pemerintah  masih  membuat  suatu  program  guna  membantu  meningkatkan  kesejahteraan masyarakat.  Salah  satu  program  pemerintah  untuk  mengatasi  permasalahan  ini  adalah  dengan  pembagian  Bantuan Langsung Tunai (BLT). Bantuan langsung tunai (BLT) merupakan suatu bentuk bantuan dari pemerintah sebagai bentuk kompensasi  dari  kenaikan  harga  Bahan  Bakar  Minyak  (BBM).  Bantuan  ini  berjenis  uang  tunai,  pangan,  jaminan kesehatan,  dan  pendidikan,  baik  bersyarat  ( condition  cash  transfer )  maupun  tak  bersyarat  ( uncondition  cash  transfer ) untuk masyarakat kurang mampu [1].
Dalam pemberian BLT kepada masyarakat  Desa yang ada di Indonesia, pemerintah tentunya telah menetapkan beberapa kriteria dalam menentukan siapa saja yang berhak menerima bantuan tersebut. Salah satu desa yang mendapat BLT  adalah  desa  Rawasari.  Desa  Rawasari  merupakan  salah  satu  desa  yang  ada  di  Kecamatan  Buay  Pemuka  Bangsa Raja, dimana penyaluran bantuan penerima BLT masih mengalami permasalahan, seperti proses seleksi pada penerima bantuan BLT yang dilakukan dengan hanya mendata keluarga dari segi pendapatan saja tanpa melihat kriteria yang lain. Proses  penentuannya  dilakukan  secara  subyektif  oleh  pemerintah  setempat  serta  dasar  mengambil  keputusan  tidak transparan. Proses pengadministrasian masih manual sehingga membutuhkan waktu lama serta penyampaian informasi hanya melalui selembaran informasi yang dipasang di papan informasi desa Rawasari. Cara seperti ini tentunya kurang efektif  dan  kurang  efisien  dalam  pengelolaan  pemberian  bantuan  BLT.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  sebuah  sistem pendukung keputusan yang mampu menyelesaikan permasalahan dalam pemberian bantuan BLT.
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  suatu  sistem  informasi  yang  spesifik  yang  ditujukan  untuk  membantu manajemen dalam mengambil keputusan yang berkaitan dengan persoalan yang bersifat semi terstruktur secara efektif dan  efisien,  serta  tidak  menggantikan  fungsi  pengambil  keputusan  dalam  membuat  keputusan  [2].  Sistem  pendukung keputusan  merupakan  sistem  informasi  spesifik  yang  ditujukan  untuk  memecahkan  masalah  tertentu  yang  harus dipecahkan [3]–[5].
Saat  ini banyak penelitian terkait dengan sistem pendukung keputusan  yang diterapkan  dalam berbagai  bidang, seperti Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tumbuhan Berkhasiat Obat Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process-Weighted  Product  oleh  Wati  (2020)[6],  Penerapan  Metode  MOORA  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan
Pemilihan  Aplikasi  Dompet  Digital  oleh  Agustina  (2021)[7],  Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  Untuk Penilaian  Kinerja  Dosen  oleh  Kuswanto  (2022)[8],  Penerapan  Metode  SMART  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Rekrutmen Karyawan Baru oleh Hasugian (2023)[9].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  dapat  dikatakan  bahwa  sistem  pendukung  keputusan  dibangun  tidak menggantikan  peran  pengambil  keputusan,  tetapi  hanya  untuk  membantu  memberikan  rekomendasi  pilihan  dalam pengambilan keputusan yang efektif dan efisien. Melalui penelitian ini, diusulkan sistem pendukung keputusan seleksi penerimaan bantuan BLT menggunakan metode Weigted Product (WP) sesuai dengan kriteria penilaian administrasi dan informasi BLT, sehingga informasi dapat tersampaikan dengan cepat dan pengelolaan administrasi lebih transparan dan efektif.  Penerapan  metode Weigted Product (WP)  sendiri pernah dilakukan oleh Sugiarto (2020) dengan judul  metode Weighted Product pada sistem pendukung keputusan pemberian bonus pegawai pada CV Bejo Perkasa [10], oleh Natanael (2021) dengan judul  penerapan metode Weighted Product  pada sistem penunjang  keputusan untuk  pemilihan anggota terbaik Naposo [11].
Beberapa penelitian terdahulu terkait dengan penerimaan bantuan BLT oleh Sari (2022) [12] dengan menggunakan metode  SAW  oleh  Putra  (2022)  [13].  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membantu  Desa  Sidomulyo  dalam penerimaan  bantuan.  Kriteria  yang  digunakan  adalah  Pekerjaan,  Umur,  Jumlah  Tanggungan,  Penghasilan  dan Pengeluaran. Sedangkan alternatifnya adalah semua orang yang terdata dalam data penerima bantuan langsung tunai di desa  sidomulyo.  Hasil  dari  penelitian  ini  berupa  Aplikasi  Penentuan  Bantuan  Langsung  Tunai  yang  membantu  desa sidomulyo dalam menentukan penerima bantuan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Analisa  Masalah,  yaitu  tahapan  yang  dilakukan  dengan  menganalisis  masalah  pada  sistem  manual  yang  sedang berjalan guna mengetahuai  kebutuhan yang diinginkan. Hasil  dari tahapan ini  berupa  rancangan sistem  pendukung keputusan  terkomputerasi  yang  dapat  digunakan  dalam  proses  seleksi  penerimaan  BLT  berdasarkan  kriteria  yang sudah ditentukan.
b. Studi Pustaka, yaitu dengan mencari sumber referensi sesuai dengan permasalahan yang ada berupa buku dan artikel penelitian terdahulu terkait dengan sistem pendukung keputusan, penerimaan BLT dan metode WP.
c. Pengumpulan  Data,  yaitu  dengan  mengumpulkan  data  dari  hasil  wawancara,  studi  pustaka,  observasi  berupa  data alternatif dan kriteria yang akan digunakan dalam penelitian.
d. Analisis data menggunakan metode WP, yaitu dengan melakukan analisa data secara manual menggunakan metode WP.
e. Menarik Kesimpulan, yaitu dengan melakukan penarikan kesimpulan akhir penelitian yang didapat dari hasil analisa data menggunakan metode WP.

## 2.2 Metode Weighted Product (WP)
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode Weighteded  Product (WP). Weighteded  Product (WP) merupakan salah satu metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah MADM [14]. Metode Weighteded Product merupakan  suatu  metode  pengambilan  keputusan  multi-kriteria  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  kasus  yang mempunyai  data  dengan  banyak  atribut  [15].  Dalam  metode  WP  sebelum  melakukan  perkalian  nilai  setiap  attribut dilakukan normalisasi terlebih dahulu. Nilai bobot yang bersifat keuntungan ( benefit ) maka nilai pemangkatannya positif sedangkan yang bersifat biaya ( cost ) pemangkatannya negative [16], [17]. Langkah-langkah untuk melakukan perhitungan dengan metode Weighteded Product (WP) adalah sebagai berikut [2]:
a. Menentukan kriteria-kriteria, dimana kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci dan sifat dari masing-masing kriteria.
b. Menentukan  rating  kecocokan,  yaitu  rating  kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria,  dan  buat  matriks keputusan.
c. Melakukan normalisasi bobot
Bobot Ternormalisasi = Bobot setiap kriterian / penjumlahan semua bobot kriteria. Nilai dari total bobot harus memenuhi persamaan berikut [18]:
𝑊 𝑗 = 𝑊 𝑗 ∑ 𝑊 𝑗
(1)
d. Menentukan nilai vektor S
Dengan cara mengalikan seluruh kriteria bagi sebuah alternatif dengan bobot sebagai pangkat positif untuk kriteria benefit dan bobot berfungsi sebagai pangkat negatif pada kriteria cost . Rumus untuk menghitung nilai preferensi untuk alternatif Ai, diberikan sebagai berikut [19]:
𝑆 𝑖 = Π 𝑗=1 𝑛 𝑋 𝑖𝑗 𝑊𝑗 (2)
dimana i = 1, 2, …, m Keterangan: S : menyatakan preferensi alternatif yang dianalogikan sebagai vektor S x : menyatakan nilai kriteria w : menyatakan bobot kriteria i : menyatakan alternatif j : menyatakan kriteria
n : menyatakan banyaknya kriteria
e. Menentukan nilai vektor V. Yaitu nilai yang akan digunakan untuk perangkingan. Nilai preferensi relatif dari setiap alternatif dapat dihitung dengan rumus berikut:
𝑉 𝑖 = Π 𝑗=1 𝑛 𝑋 𝑖𝑗 𝑊𝑗 Π 𝑗=1 𝑛 𝑋 𝑖𝑗 ∗𝑊𝑗 (3)
Keterangan: V : menyatakan preferensi alternatif yang dianalogikan sebagai vektor V x : menyatakan nilai kriteria w : menyatakan bobot kriteria i : menyatakan alternatif j : menyatakan kriteria
n : menyatakan banyaknya kriteria
f. Merangking nilai Vektor V. Ketika nilai V didapat, langkah selanjutnya adalah mengurutkan nilai V dari yang paling besar. Nilai V yang paling besar di sini menjadi nilai alternatif terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil yang  didapatkan dari  penelitian ini adalah hasil penilaian yang dapat  mendukung pengambilan keputusan untuk proses seleksi penerimaan BLT dengan mengambil sampel data calon penerimaan BLT dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Menentukan kriteria-kriteria yang dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan:
Tabel 1 . Penentuan Kriteria Kode Kriteria  Nama Kriteria Sub Kriteria Sifat C1 Rumah Hunian 2 = Baik 3 = Cukup Baik 4 = Kurang Baik Benefit C2 Penghasilan Nominal Penghasilan Cost C3 Pengeluaran Nominal Pengeluaran Benefit C4 Transportasi 3 = Ada 4 = Tidak Ada Benefit C5 Pendidikan 1 = SD 2 = SMP 3 = SMA 4 = S1 Benefit C6 Kesehatan 2 = Baik 3 = Cukup Baik 4 = Kurang Baik Benefit C7 Bantuan lain 3 = Menerima 4 = Tidak Menerima Benefit
b. Menentukan Rating Kecocokan
Langkah kedua yaitu menentukan rating kecocokan untuk setia kriteria yang telah ditentukan.
Tabel 2 . Pemberian Bobot Kriteria Kode Kriteria Kriteria Bobot (W) C1 Rumah Hunian 3 C2 Penghasilan 3 C3 Pengeluaran 3 C4 Transportasi 2 C5 Pendidikan 2
C6 Kesehatan 3 C7 Bantuan lain 4
Proses menentukan rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria adalah sebagai berikut:
Tabel 3 . Rating Kecocokan Setiap Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Joni 3 900 750 3 3 2 4 Tukimin 4 850 800 4 3 3 4 Siti 2 1100 950 3 2 2 4 Sumini 2 2000 1500 3 1 2 4 Surep 3 1000 900 3 2 4 4 Harto 2 2500 2000 3 2 2 4 Tasmin 3 1200 850 3 3 4 3 Budi 3 1650 1250 3 4 4 4 Tomo 3 950 800 3 2 3 3 Tinah 2 2200 1850 3 1 3 4 Rahmat 2 3000 2500 3 1 3 4 Rizki 4 750 600 4 4 4 4 Agus 3 900 800 3 4 3 4 Abu 3 1150 1300 3 3 3 4 Agung 3 1400 1000 3 3 2 4 Sutar 2 2000 1700 3 1 2 3 Dodi 3 1800 1200 3 2 2 4 Diko 3 1000 900 3 3 3 4 Ihwan 4 800 900 3 3 3 4 Rina 4 800 1100 3 2 3 4
c. Melakukan Normalisasi Bobot
Melakukan normalisasi bobot dengan menghitung nilai perbaikan bobot berdasarkan nilai prioritas bobot setiap kriteria yang sudah ditentukan sesuai dengan rumus (1) dengan perhitungan sebagai berikut:
W 1 = 3 3+3+3+2+2+3+4 = 3 20 =  0,15
W 2 = 3 3+3+3+2+2+3+4 = 3 20 =  0,15
W 3 = 3 3+3+3+2+2+3+4 = 3 20 =  0,15
W 4 = 2 3+3+3+2+2+3+4 = 2 20 =  0,1
W 5 = 2 3+3+3+2+2+3+4 = 2 20 =  0,1
W 6 = 3 3+3+3+2+2+3+4 = 3 20 =  0,15
W 7 = 4 3+3+3+2+2+3+4 = 4 20 =  0,2
Pada tahap normalisasi bobot di atas kriteria yang termasuk benefit maka bobot kriteria tersebut bernilai positif dan jika kriteria tersebut cost maka bobot tersebut bernilai negatif.
d. Menghitung Nilai Vektor S
Dalam melakukan pencarian nilai vektor S yaitu dengan cara nilai preferensi alternatif pada tabel dipangkatkan dengan bobot setiap kriteria yang sudah di normalisasi.
Proses perhitungan vektor S tersebut dilakukan dengan menggunakan rumus (2) dengan hasil perhitungan sebagai berikut:
S1 = (3 0.15 )(900 -0.15 )(750 0.15 )(3 0.1 )(3 0.1 )(2 0.15 )(4 0.2 ) = (1.179)(0.360)(2.699)(1.116)(1.116)(1.110)(1.320)= 2.09258 S2 = (4 0.15 )(850 -0.15 )(800 0.15 )(4 0.1 )(3 0.1 )(3 0.15 )(4 0.2 ) = (1.231)(0.364)(2.726)(1.149)(1.116)(1.179)(1.320) = 2.43365 S3 = (2 0.15 )(1100 -0.15 )(950 0.15 )(3 0.1 )(2 0.1 )(2 0.15 )(4 0.2 ) = (1.110)(0.350)(2.797)(1.116)(1.072)(1.110)(1.320) = 1.90102 S4 = (2 0.15 )(2000 -0.15 )(1500 0.15 )(3 0.1 )(1 0.1 )(2 0.15 )(4 0.2 ) = (1.110)(0.320)(2.995)(1.116)(1.000)(1.110)(1.320) = 1.73657 S5 = (3 0.15 )(1000 -0.15 )(900 0.15 )(3 0.1 )(2 0.1 )(4 0.15 )(4 0.2 ) = (1.179)(0.355)(2.774)(1.116)(1.072)(1.231)(1.320) = 2.25549 S6 = (2 0.15 )(2500 -0.15 )(2000 0.15 )(3 0.1 )(2 0.1 )(2 0.15 )(4 0.2 ) = (1.110)(0.309)(3.127)(1.116)(1.072)(1.110)(1.320) = 1.87932 S7 = (3 0.15 )(1200 -0.15 )(850 0.15 )(3 0.1 )(3 0.1 )(4 0.15 )(3 0.2 ) = (1.179)(0.345)(2.751)(1.116)(1.116)(1.231)(1.246) = 2.13925 S8 = (3 0.15 )(1650 -0.15 )(1250 0.15 )(3 0.1 )(4 0.1 )(4 0.15 )(4 0.2 ) = (1.179)(0.329)(2.914)(1.116)(1.149)(1.231)(1.320) = 2.35571 S9 = (3 0.15 )(950 -0.15 )(800 0.15 )(3 0.1 )(2 0.1 )(3 0.15 )(3 0.2 ) = (1.179)(0.358)(2.726)(1.116)(1.072)(1.179)(1.246) = 2.01921
S10= (2 0.15 )(2200 -0.15 )(1850 0.15 )(3 0.1 )(1 0.1 )(3 0.15 )(4 0.2 ) = (1.110)(0.315)(3.091)(1.116)(1.000)(1.179)(1.320) = 1.87741 S11 = (2 0.15 )(3000 -0.15 )(2500 0.15 )(3 0.1 )(1 0.1 )(3 0.15 )(4 0.2 ) =(1.110)(0.301)(3.234)(1.116)(1.000)(1.179)(1.320) = 1.87486 S12 = (4 0.15 )(750 -0.15 )(600 0.15 )(4 0.1 )(4 0.1 )(4 0.15 )(4 0.2 ) = (1.231)(0.370)(2.610)(1.149)(1.149)(1.231)(1.320) = 2.55215 S13 = (3 0.15 )(900 -0.15 )(800 0.15 )(3 0.1 )(4 0.1 )(3 0.15 )(4 0.2 ) = (1.179)(0.360)(2.726)(1.116)(1.149)(1.179)(1.320) = 2.31097 S14 = (3 0.15 )(1150 -0.15 )(1300 0.15 )(3 0.1 )(3 0.1 )(3 0.15 )(4 0.2 ) =(1.179)(0.347)(2.932)(1.116)(1.116)(1.179)(1.320) = 2.32787 S15 = (3 0.15 )(1400 -0.15 )(1000 0.15 )(3 0.1 )(3 0.1 )(2 0.15 )(4 0.2 ) =(1.179)(0.337)(2.818)(1.116)(1.116)(1.110)(1.320) = 2.04475 S16 = (2 0.15 )(2000 -0.15 )(1700 0.15 )(3 0.1 )(1 0.1 )(2 0.15 )(3 0.2 ) =(1.110)(0.320)(3.052)(1.116)(1.000)(1.110)(1.246) = 1.67055 S17 = (3 0.15 )(1800 -0.15 )(1200 0.15 )(3 0.1 )(2 0.1 )(2 0.15 )(4 0.2 ) =(1.179)(0.325)(2.897)(1.116)(1.072)(1.110)(1.320) = 1.94328 S18 = (3 0.15 )(1000 -0.15 )(900 0.15 )(3 0.1 )(3 0.1 )(3 0.15 )(4 0.2 ) =(1.179)(0.355)(2.774)(1.116)(1.116)(1.179)(1.320) = 2.24962 S19 = (4 0.15 )(800 -0.15 )(900 0.15 )(3 0.1 )(3 0.1 )(3 0.15 )(4 0.2 ) =(1.231)(0.367)(2.774)(1.116)(1.116)(1.179)(1.320) = 2.42877 S20 = (4 0.15 )(800 -0.15 )(1100 0.15 )(3 0.1 )(2 0.1 )(3 0.15 )(4 0.2 ) =(1.231)(0.367)(2.859)(1.116)(1.072)(1.179)(1.320) = 2.40353
e. Menghitung Nilai Vektor V
Tahap  ini  merupakan  tahap  terakhir  yaitu  menentukan  vektor.  Proses  menentukan  nilai  vektor  dapat  di  hitung menggunakan rumus (3) Untuk nilai Π 𝑗=1 𝑛 𝑋 𝑖𝑗 ∗ 𝑊𝑗 adalah =    2.09258 + 2.43365 + 1.90102 + 1.73657 + 2.25549 + 1.87932 + 2.13925 + 2.35571 + 2.01921 + 1.87741 + 1.87486 + 2.55215 + 2.31097 + 2.32787 + 2.04475 + 1.67055 + 1.94328 + 2.24962 + 2.42877 + 2.40353 =   42.49654 dengan hasil perhitungannya adalah sebagai berikut: V1 = 2.09258/42.49654 = 0.04924 V2 = 2.43365/42.49654 = 0.05727 V3 = 1.90102/42.49654 = 0.04473 V4 = 1.73657/42.49654 = 0.04086 V5 = 2.25549/42.49654 = 0.05307 V6 = 1.87932/42.49654 = 0.04422 V7 = 2.13925/42.49654 = 0.05034 V8 = 2.35571/42.49654 = 0.05543 V9 = 2.01921/42.49654 = 0.04751 V10 = 1.87741/42.49654 = 0.04418 V11 = 1.87486/42.49654 = 0.04412 V12 = 2.55215/42.49654 = 0.06006 V13 = 2.31097/42.49654 = 0.05438 V14 = 2.32787/42.49654 = 0.05478 V15 = 2.04475/42.49654 = 0.04812 V16 = 1.67055/42.49654 = 0.03931 V17 = 1.94328/42.49654 = 0.04573 V18 = 2.24962/42.49654 = 0.05294 V19 = 2.42877/42.49654 = 0.05715 V20 = 2.40353/42.49654 = 0.05656
f. Merangking Nilai Vektor
Hasil perhitungan data alternatif sebanyak 20 data adalah sebagai berikut:
Tabel 4 . Data hasil prioritas penerima BLT-Dana Desa Rawasari Alternatif Vektor Ranking Rizki 0.06006 1 Tukimin 0.05727 2 Ihwan 0.05715 3 Rina 0.05656 4 Budi 0.05543 5 Abu 0.05478 6 Agus 0.05438 7 Surep 0.05307 8 Diko 0.05294 9 Tasmin 0.05034 10 Joni 0.04924 11 Agung 0.04812 12 Tomo 0.04751 13 Dodi 0.04573 14 Siti 0.04473 15 Harto 0.04422 16
Tinah 0.04418 17 Rahmat 0.04412 18 Sumini 0.04086 19 Sutar 0.03931 20
Setelah dilakukan pencarian terhadap vektor untuk mendapatkan perangkingan suatu BLT, maka didapatkan nilai vektor  terbesar  yaitu  0,06006  yang  didapat  oleh  Rizki  dengan  demikian  alternatif  Rizki  yang  layak  menjadi  prioritas untuk mendapatkan BLT-Dana Desa dan direkomendasikan dalam penerimaan bantuan.

## 4. KESIMPULAN
Melihat  hasil  perhitungan  diatas,  bahwa  penerapan  metode Weighted  Product (WP)  untuk  seleksi  penerimaan  BLT didasarkan pada  7  kriteria yaitu Hunian, Penghasilan, Pengeluaran, Transportasi, Pendidikan,  Kesehatan, dan  Bantuan lain.  Hasil  akhir  dari  penilaian  didapatkan  nilai  vektor  tertinggi  sebesar  0,06006  atas  nama  Rizki.  Berdasarkan  hasil penilaian diatas dapat disimpulkan bahwa sistem yang dibangun dikatakan berhasil.

## REFERENCES
[1] L. I. Prahartiwi and D. Rosita, “Analisa Sentimen Perkembangan Vtuber Dengan Metode Support Vector Machine Berbasis SMOTE,” J. Tek. Komput. AMIK BSI, vol. 8, no. 1, pp. 28–33, 2022.
[2] J. Kuswanto, Sistem Pendukung Keputusan, 1st ed. Solok, Sumatera Barat: Mitra Cendikia Media, 2022.
[3] A. N. Nafisa, E. N. D. B. Purba, N. A. Putri, and D. Y. Niska, “Penentuan Kriteria Penerima Beasiswa Berprestasi Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process,” J. Inform., vol. 9, no. 2, pp. 103–108, 2022.
[4] J. Kuswanto, “BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH Implementasi Metode Simple Additive Weighting Untuk Seleksi Penerimaan Beasiswa,” vol. 3, no. 2, pp. 203–207, 2023.
[5] R. B. I. N. M Mesran, Syefudin, Sarif Surorejo, Muhammad Syahrizal, Aang Alim Murtopo, Zaenul Arif, Nugroho Adhi Santoso, Wresti Andriani, Soeb Aripin, Gunawan, Pengantar Teknologi Informasi. CV. Graha Mitra Edukasi, 2023.
[6] M. Wati, A. Maulana, and J. A. Widians, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tumbuhan Berkhasiat Obat Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process-Weighted Product,” Ilk. J. Ilm., vol. 12, no. 3, pp. 219–227, 2020.
[7] N.  Agustina  and  E.  Sutinah,  “Penerapan  Metode  MOORA  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Aplikasi  Dompet Digital,” InfoTekJar J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar., vol. 6, no. 2, pp. 299–304, 2021.
[8] J. Kuswanto, J. Dapiokta, Y. Yunarti, and A. Adesti, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Untuk Penilaian Kinerja Dosen,” J. Unitek, vol. 15, no. 2, pp. 181–188, 2022.
[9] H. Hasugian, A. U. Hamdani, and ..., “Penerapan Metode SMART Pada Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Karyawan Baru,” J. Media …, vol. 7, no. 1, pp. 189–198, 2023.
[10]  A. Sugiarto, R. Rizky, A. Mira Yunita, and Z. Hakim, “Bianglala Informatika Metode Weighted Product Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bonus Pegawai Pada CV Bejo Perkasa,” Bianglala Inform., vol. 8, no. 2, p. 2020, 2020.
[11]  M.  H.  Natanael  and  D.  Kusumaningsih,  “Penerapan  Metode  Weighted  Product  Pada  Sistem  Penunjang  Keputusan  Untuk Pemilihan Anggota Terbaik Naposo,” Technol. J. Ilm., vol. 12, no. 1, p. 41, 2021.
[12]  R. Sari, S. Subarkah, S. Setiawati, and ..., “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Langsung Tunai (Blt) Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw) …,” RADIAL J. …, vol. 10, no. 2, pp. 292–308, 2022.
[13]  P. P. Putra et al., “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima BLT Menggunakan Metode SAW,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis, vol. 4, no. 2, pp. 285–293, 2022.
[14]  D.  Kurniawati,  M.  Arhami,  and  Husaini,  “Penggunaan  Metode  Weighted  Product  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Rekomendasi Pembelian Rumah di Kota Lhokseumawe.,” J. Teknol. Rekayasa …, vol. 3, no. 1, pp. 43–50, 2019.
[15]  K. Eliyen and F. S. Efendi, “Implementasi Metode Weighted Product Untuk Penentuan Mustahiq Zakat,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan), vol. 4, no. 1, pp. 146–150, 2019.
[16]  M. Rani, R. Ardiansyah, and D. Christina, “Sistem pendukung keputusan pemilihan supplier cosmetic dengan metode weighted product,” JRTI (Jurnal Ris. Tindakan Indones., vol. 6, no. 1, p. 77, 2021.
[17]  T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[18]  S.  Susliansyah,  R.  R.  Aria,  and  S.  Susilowati,  “Sistem  Pemilihan  Laptop  Terbaik  Dengan  Menggunakan  Metode  Weighted Product (Wp),” J. Techno Nusa Mandiri, vol. 16, no. 1, pp. 15–20, 2019.
[19]  W.  A.  Purnomo,  “SISTEM  PENUNJANG  KEPUTUSAN  PEMBERIAN  BEASISWA  MENGGUNAKAN  METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi Kasus SMP N 1 Koto Baru),” Simtika, vol. 5, no. 2, pp. 1–7, 2022.