## PENERAPAN METODE FUZZY AHP PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BANTUAN PKH DI DESA NDIWAR KABUPATEN MANGGARAI BERBASIS WEBSITE
Anastasia Fitriani Sahe, Ahmad Faisol, Renaldi Primaswara Prasetya Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918078@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Keluarga  Harapan  merupakan  program  perlindungan  sosial  dari  pemerintah  pusat  kepada  rumah  tangga sangat miskin/keluarga  sangat  miskin yang ditetapkan sebagai keluarga penerima manfaat pkh sesuai dengan syarat  dan  ketentuan..  Sistem  Pendukung  Keputusan  penerima  bantuan  PKH    sangat  penting  agar  bantuan diberikan  bisa tepat sasaran, dengan data yang terlampir terbukti benar adanya tidak diubah-ubah hanya untuk kepentingan  individu  atau  kelompok.  Sehingga,    penulis    membangun    suatu  sistem  pendukung  keputusan penerima bantuan PKH menggunakan metode Fuzzy AHP  untuk  membantu  pendamping dalam menentukan penerima bantuan. Penulis  memakai  data  uji  dengan  menggunakan  data  penduduk  kurang  mampu  pada desa Ndiwar tahun 2021  kemudian  data  diolah  dengan  memperhatikan  6  kriteria  yang  sudah  ditentukan oleh  pendamping PKH  menggunakan metode Fuzzy AHP  sehingga  menghasilkan  sistem pendukung  keputusan yang  hasilnya  berupa  perankingan  untuk  calon  penerima  bantuan  PKH.  Dari  hasil  pengujian pada aplikasi menyimpulkan  bahwa  dengan  perhitungan Fuzzy AHP,    dapat  mengetahui  nilai  keputusan  hasil  kelayakan penerima bantuan PKH yang sesuai dengan kriteria yang terpenuhi.
Kata kunci :  Bantuan Sosial, Program Keluarga Harapan, Sistem Pendukung Keputusan, Fuzzy AHP

## 1. PENDAHULUAN
Bantuan  sosial  merupakan  bantuan  yang diharapkan  dan  ditunggu  oleh  masyarakat  yang membutuhkan atau tidak mampu. Menurut UU Nomor 11  Tahun  2009,  bantuan  sosial  merupakan  bantuan berupa  uang,  barang,  atau  jasa  kepada  individu, keluarga,  kelompok  atau  masyarakat  miskin,  tidak mampu,  dan/atau  rentan  terhadap  risiko  sosial. Pengertian  ini  juga  dijelaskan  dalam  Perpres  Nomor 63  Tahun  2017  tentang  Penyaluran  Bantuan  Sosial Secara  Non  Tunai.  Salah  satu  bantuan  sosial  yang disalurkan oleh pemerintah adalah Program Keluarga Harapan (PKH)[1].
Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  merupakan merupakan    program    perlindungan    sosial    dari pemerintah  pusat  melalui pemberian  bantuan  tunai bersyarat    kepada    Rumah    Tangga    Sangat    Miskin /Keluarga    Sangat    Miskin  yang  ditetapkan  sebagai keluarga penerima manfaat PKH sesuai dengan syarat dan  ketentuan.  Tujuan  program      ini      dalam  jangka pendek, itu akan membantu mengurangi biaya. Dalam jangka menengah, harus ada perubahan perilaku para pelaku  pelayanan  kesehatan  dan  pendidikan  untuk menciptakan  kehidupan  yang  lebih  sehat  dan  cerdas, dan  untuk  hidup  dalam  jangka  panjang,  PKH  harus memutus mata rantai kemiskinan [2].
Namun  dengan  tujuan  mulia  yang  dilakukan pemerintah  ini  masih  terdapat  banyak  kasus  yang terjadi  berkenaan  dengan  pelayanan  sosial  salah satunya pada kasus menyalahgunaan Bantuan Program Keluarga Harapan yang ramai terjadi baik di golongan pemerintah  dan  lembaga-lembaga  sosial  sehingga bantuan  ini  tidak  sampai  pada  masyarakat  yang
semestinya.  Dimana  masyarakat  yang  dipilih  sebagai penerima  bantuan  hanya  kerabat  terdekat  atau  yang dikenal.  Sistem  Pendukung  Keputusan  penerima bantuan PKH  sangat penting agar tidak terjadi kasus seperti diatas dan bantuan diberikan bisa tepat sasaran. Dimana  data-data  yang  terlampir  terbukti  benar adanya  tidak  diubah-ubah  hanya  untuk  kepentingan individu  atau  kelompok. Decision  support  system menggunakan  metode Fuzzy AHP  digunakan  untuk penyelesaian suatu persoalan yang bersifat multikriteria  dengan  konsep  perangkingan  dari alternatif  terbaik  dengan  nilai  tertinggi.  Sehingga dengan menerapkan metode Fuzzy AHP ini diharapkan dapat  menghasilkan  rekomendasi  penerima  bantuan yang  sesuai  dengan  kriteria  sehingga  bantuan  tepat sasaran

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terkait
Lestari  dan  Targina  (2017),  pada  penelitian dengan  judul  “Sistem    Pendukung    Keputusan Klasifikasi  Keluarga  Miskin  Menggunakan  Metode Simple  Additive Weighting (SAW)  Sebagai  Acuan Penerima  Bantuan  Dana  Pemerintah  (Studi  Kasus: Pemerintah  Desa Taman Martani, Sleman)”. Penerima bantuan  dana  pemerintah  di  desa  Taman  Martani Sleman  belum  tepat  sasaran  dikarenakan belum  ada kategorisasi    keluarga    miskin    yang    menerima bantuan.    Dari    penelitian    yang    dilakukan    dapat menghasilan  sebuah aplikasi  yang  dapat membantu kelompok  Pemberantas  kemiskinn  (TPK)  dalam mengsyaratkan  kelas  fakir  sebuah  keluarga,  maka dalam  prosedur  pemberantasan  fakir  miskin  terlebih
distribusi  subsidi  donasi  kepada  kaum  miskin  dari pengelola, subsidi  diatas  mampu dialokasikan kepada kaum  yang    memerlukan  maka  distribusi  subsidi efisien.  Penelitian  yang  penulis  lakukan  memiliki perbedaan dengan penelitian yang telah disebutkan di atas. Faktor pembeda penelitian ini terletak pada lokasi penelitian, dimana studi kasus diambil dari lokasi yang berbeda,  peneliti  sebelumnya  berada  di  Desa  Taman Martani  Sleman  mengaplikasikan  metode  SAW. Sedangkan  pada  penelitian  ini  bertempat  di  Desa Ndiwar  Kabupaten  Manggarai  mengaplikasikan metode Fuzzy AHP[3].
Fadhliazis  dan  Sarjono  (2019),  pada  penelitian dengan  judul  “Analisa  dan  perancangan  sistem pendukung  keputusan  penerima  bantuan  program keluarga  harapan  dengan Simple  Additive  Weighting (SAW)  pada  dinas  sosial,  kependudukan  dan pencatatan  sipil  provinsi  jambi”.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  merancang    sebuah prototype sistem aplikasi  yang  berfungsi  antar  muka  dengan  User dalam  melakukan penentuan calon penerima bantuan PKH.  Dalam  metode Simple  Additive  Weighting (SAW),  matriks  keputusan  adalah  kondisi  yang menunjukkan hubungan antara alternatif untuk setiap parameter  dan  merupakan  bagian  penting  dari pemecahan masalah keputusan dengan metode SAW. Perbedaan  penelitian  ini  adalah  wilayah  kajian  dan hasil akhir produk, penelitian dilakukan di lokasi yang berbeda  dan  peneliti  sebelumnya  dari  desa  Taman Martani  Sleman  menggunakan  metode  SAW. Sedangkan  pada  penelitian  ini  bertempat  di  Desa Ndiwar  Kabupaten  Manggarai  dan  mengaplikasikan metode Fuzzy AHP. Penelitian tersebut hanya sebatas rancangan prototype .  Sedangkan  penelitian  ini menghasilkan produk final[4].
Amin dan Febrian (2020), pada penelitian dengan judul  “Algoritma naive  bayes untuk  penentuan  pkh (Program Keluarga Harapan) berbasis sistem pendukung  keputusan  (studi  kasus:  kelurahan karanganyar gunung semarang)”. Penelitian bertujuan untuk menghasilkan mekanisme yang bisa memvonis barang siapa yang memperoleh bantuan PKH dengan mengaplikasikan  teknik Naive  Bayes kategorisasi maka  dari  itu  tim  kelurahan  dapat  memvonis  kaum yang  berhak  menerima  bantuan  PKH.  Setelah di approve dan kaum terseleksi, maka perkembangan, arahan,  dan  status  bantuan  dapat  dipantau  di  dalam sistem  E-PKH  sehingga  tidak  perlu  bingung  harus melakukan  apa  setelah  dinyatakan  terpilih.  Faktor pembeda  dari  penelitian  tersebut  pada  metode  yang digunakan  dan  lokasi  penelitian,  dimana  penelitian sebelumnya  di  Kelurahan  Karanganyar  Gunung Semarang dan mengaplikasikan metode Naive Bayes . Sedangkan  pada  penelitian  ini  berlokasi  di  Desa Ndiwar  Kabupaten  Manggarai  dan  mengaplikasikan metode Fuzzy AHP [5].

## 2.2. Program Keluarga Harapan
Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  merupakan program  pemberian  bantuan  sosial  bersyarat  kepada keluarga miskin dan rentan yang bertujuan, antara lain: 1. Menaikkan  mutu  hidup  dari  Keluarga  Penerima Manfaat (KPM);
2. Meminimalisir biaya dan  memperluas pemasukan keluarga;
3. Memproduksi transformasi integritas dan otonomi KPM;
4. Meminimalisir kemiskinn dan ketimpangan; dan
5. Menyajikan  manfaat  keluaran  dan  administrasi keuangan formal kepada KPM.
Berdasarkan misi diatas,  PKH merupakan salah satu prakarsa pendukung wajib pajak yang diandalkan untuk  mempercepat  pengentasan  kemiskinan  dan menggarap  bantuan  sosial  pemerintah  bagi  fakir miskin sekaligus sebagai karya untuk memotong mata rantai kemiskinan[1].

## 2.3. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukkung keputusan adalah menampilkan  informasi  dan  kerangka  kerja  kontrol yang  digunakan  untuk  membantu  membuat  pilihan dalam keadaan semi-terorganisir dan tidak terstruktur [6].  Penggunaan  pilihan  jaringan  yang  mendukung secara  emosional  dalam  menentukan  penerima  hibah diingat  untuk  masalah  semi-terorganisir.  Untuk membantu  pimpinan  dalam  menyimpulkan  suatu masalah  administrasi,  diperlukan  sifat  data  yang signifikan  (data  dihubungkan  dengan  pilihan  yang akan  diambil),  tepat  (sesuai  antara  data  dan  kejadian yang dituju), lengkap (seberapa jauh data memasukkan kejadian  terkait),  sesuai  (data  sesuai  jam  kejadian), dapat  dibenarkan  dan  setara  dengan  dua  item  yang sebanding [7].
2.4. Fuzzy AHP Fuzzy AHP  (F-AHP)  ialah  peleburan design antara  AHP  menggunakan  starategi  persepsi fuzzy . Desain Fuzzy-AHP bisa  menanggulangi  keterbatasan desain  AHP,  yaitu  keakurasian  pada  penyempurnaan Multi criteria  decision  making yang  mempunyai parameter  yang  berciri  bias.  Menumbuhkan  strategi Fuzzy AHP dengan menerapkan kemampuan pendaftaran  tiga  sisi  atau Tringular  Fuzzy  Number untuk  menggantikan  skala  1-9  pada  pemeriksaan berpasangan teknik AHP dalam mengambil keputusan tentang  tingkat  partisipasi.  Sarana  dari  strategi fuzzy AHP adalah memilih ukuran yang akan digunakan dan memberikan kualitas yang sama antara standar untuk menghasilkan grid pilihan,  kemudian,  pada  saat  itu, mengaburkan  jaringan  pilihan  untuk  mendapatkan kisi-kisi halus, kemudian melakukan fuzzy memerlukan  proses  perhitungan  dengan  menerapkan teknik  investigasi  derajat  kemudian  defuzzifikasi untuk  mendapatkan  nilai crips yang  kemudian distandarisasi  untuk  mendapatkan  nilai  bobot  dasar [8].
Penetapan  level  keanggotaan Fuzzy AHP  yang dibuat oleh Chang menerapkan keanggotaan Tringular  Fuzzy  Number (TFN).  Peran  keanggotaan segitiga  merupakan  perpaduan  dua  jalur  (lurus). Tringular  Fuzzy  Number (TFN)  adalah  hipotesis himpunan fuzzy yang membantu dalam estimasi yang terkait dengan keputusan emosional manusia menggunakan  bahasa  atau  etimologi.  Substansi  dari fuzzy  AHP  terletak  pada  uji  berpasangan  yang digambarkan dengan skala proporsi yang dihubungkan dengan  skala fuzzy .  Berikutnya  adalah  perubahan ukuran Tringular Fuzzy Number ke skala AHP[9]. Tabel 1. Skala Tringular Fuzzy Number
Skala AHP Skala Linguistik Skala Fuzzy Invers skala fuzzy 1 Sama Penting (1;1;1) jika diagonal (1;1;3) lainnya (1/3;1;1) selain diagonal 3 Sedikit lebih penting (1;3;5) (1/5;1/3;1) 5 Lebih penting (3;5;7) (1/7;1/5;1/3) 7 Sangat Penting (5;7;9) (1/9;1/7;1/5) 9 Paling penting (7;9;9) (1/9;1/9;1/7)
2.5. Metode Blackbox
Metode black  box merupakan  metode  yang digunakan untuk melakukan mengujian fungsionalitas dari  suatu  sistem.  Dimana  jika  terjadi  kesalahan  tak terduga  bisa  segera  di  perbaiki/diatasi  sesegera mungkin (Syarif & Eri, 2021). Pengujian ini dilakukan berdasarkan  kebutuhan  dari  spesifikasi  fungsi  dari sebuah  perangkat  lunak  yang  bernama  tester.  Pada perangkat  lunak tester ,  dapat menjabarkan  kumpulan kondisi input dan  dapat  melakukan  percobaan  pada spesifikasi fungsional program.
Metode Black  box memiliki  ciri  yang  pertama pada metode ini berpusat pada kepentingan integritas dalam sebuah perangkat lunak yang berlandaskan pada spesfikisai  kepentingan  mengenai  perangkat  lunak tersebut. Ciri yang kedua yaitu pada metode ini tidak menjadi  teknik  alternatif  dibandingkan  dengan white box  testing .  Selain  itu  metode  ini  juga  menjadi pelengkap  untuk  mencakup error dengan  kelas  yang berbeda dengan metode white box .

## 3. METODE PENELITIAN
Dari hasil wawancara bersama dengan pendamping PKH desa Ndiwar, diperoleh data kriteria dan  sub  kriteria  dalam  menentukan  keputusan penerima bantuan PKH, antara lain :
1. Kriteria Ibu Hamil
 Hamil >27 minggu
 Hamil 21-27 minggu
 Hamil 14-20 minggu
 Hamil 7-13 minggu
 Hamil 0-6 minggu
2. Kriteria Pendidikan  Anak usia 6 - 21 tahun belum wajib belajar 12 tahun.
 SMA/SMP/SMA
 Tidak Sekolah
3. Kriteria Tanggungan
 < Rp. 400.000
 400.000 – 800.000  800.000-1.200.000  1.200.000-1.600.000
 >1.600.000
4. Kriteria Penghasilan
 < Rp. 400.000
 400.000 – 800.000
 800.000-1.200.000
 1.200.000-1.600.000
 >1.600.000
5. Kriteria Dissabilitas
 >5 anak  4
 2-3 anak  1 anak
 Tidak punya anak
6. Kriteria Usia
 Cacat Total  Cacat
 Cacat Ringan

## 3.1. Use Case Diagram
Gambar 1. Tampilan Use Case Diagram
Gambar  1  merupakan  tampilan  dari  Use  Case diagram Decission  Support  System penerima  PKH mengaplikasikan metode Fuzzy AHP berbasis website. Admin  sebagai  pengelola  sistem  yang  mempunyai tugas  untuk  menginputkan  data  masyarakat  calon penerima  bantuan  PKH.  Admin  juga  menginputkan data kriteria dalam proses penentuan penerima bantuan PKH.  Serta  melihat  hasil  perhitungan/perangkingan dan laporan hasil keputusannya.
3.2. Flowchart  System  Menggunakan  Metode Fuzzy AHP
Gambar 2. Tampilan Flowchart Metode Fuzzy AHP
Flowchart sistem pendukung keputusan penerima bantuan PKH menggunakan metode Fuzzy AHP yang dikembangkan  oleh  chang  (1996)[10].  Bagian  ini mengurutkan  secara  teratur  prosedur  yang  akan dijalankan dalam sistem dengan  menggunakan Fuzzy AHP, yaitu :
1. Memvonis  data-data  yang  dibutuhkan,  yaitu  data parameter, sub parameter dan data alternatif (data calon penerima PKH).
2. Membuat  matriks  perbandingan  berpasangan untuk  parameter  dan  sub  parameter  yang menggambarkan kontribusi relative atau pengaruh setiap elemen terhadap masing – masing tujuan.
3. Mengkalkulasi  skala  (CR)  dari  output  kalkulasi PCM  untuk  menyelediki  apakah  penilaianPCM telah persisten atau belum melalui parameter nilai CR  <=  0,1.  Formula  kalkulasi  CR  dikutip  dari formula kalkulasi CR AHP, yaitu :

## 𝐶𝑅  = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 (1)
Jika nilai CR sudah konsisten, maka proses dapat dilanjutkan  ke  tahap  berikutnya,  akan  tetapi  jika nilai CR belum konsisten maka proses pembobotan harus diulang dari awal.
4. Mengkoreksi  kalkulasi  penilain  PCM  keformat hitungan Triangular  Fuzzy  Number atau  TFN dengan menerapkan skala TFN.
5. Menghitung  nilai  rata-rata  geometris Fuzzy dan bobot Fuzzy dari setiap elemen dengan mengaplikasikan formula :
r̃ 𝑖 =   ã i1 ∗   ã i2 ∗   ⋯ ∗ ã 𝑖𝑛 (2) w̃  =  r̃ i ∗ (r̃ 1 +   ⋯ +   r̃ 𝑛 ) −1 (3) Dimana 𝑎 ̃ 𝑖𝑛 adalah bilangan PMC dari komponen/model  ke-n. Sedangkan 𝑟 ̃ 𝑖 adalah nilai rata-rata  matematis  dari  nilai  ujian  fluffy  pada ukuran  ke-I  untuk  setiap  aturan. 𝑤 ̃ 𝑖 adalah  beban
mengembang komponen / aturan ke-I. Selanjutnya, n adalah jumlah standar/sub-ukuran.
6. Proses  selanjutnya  adalah  defuzzifikasi  terhadap seluruh  elemen  (parameter  &  sub  parameter) dengan  mengaplikasikan  metode Centre  Of Gravity (COG).  Khusus  untuk  bobot Fuzzy sub kriteria,  harus  dirubah  terlebih  dahulu  dengan melakukan  perkalian  antara  bobot Fuzzy kriteria dan  sub  kriteria.  Hasilnya  akan  dihitung  dengan mengaplikasikan rumus:
𝐵𝑁𝑃 𝑖 = {[(𝑢𝑅 𝑖 −  𝑙𝑅 𝑖 ) + (𝑚𝑅 𝑖 −  𝑙𝑅 𝑖 )]/3]} + 𝑙𝑅 𝑖 (4) Dimana 𝑙𝑅𝑖 merupakan angka terkecil , 𝑚𝑅𝑖 adalah angka  paruh,  dan 𝑢𝑅𝑖 adalah  angka  terbesar  dari Fuzzy  Synthetic  Decision.  Hitungan  kalkuklasi BNP(Best Nonfuzzy Performance) akan diruntutkan  dari  angka  terbesar  menuju  angka tertinggi untuk mendapatkan kesimpulan.
7. Proses  selanjutnya  adalah  pencarian  alternatif terbaik.  Setelah  admin  memasukkan  daftar alternatif  yang  akan  dipilih,  langkah  selanjutnya adalah  memvonis  prioritas  fuzzy  untuk  setiap alternative  dengan  mengaplikasikan  variable linguistik yang berpedoman pada Tabel 2.

## Tabel 2. Variabel Linguistik Sub Parameter
Sub Kriteria Intensitas Skala TFN IH >27 3;5;5 20-27 (1;3;5) 14-20 (1/3;1;3) 7--13 (1/5;1/3;1) 0-6 (1/5;1/5;1/3) Pendidikan Belum wajib belajar 12 tahun (1/3;1;3) SD/SMP/SMA 3;5;5 Tidak Sekolah (1/5;1/5;1/3) Tanggungan >5 anak 3;5;5 4 Anak (1;3;5) 2-3 anak (1/3;1;3) 1 anak (1/5;1/3;1) Tidak punya anak (1/5;1/5;1/3) Penghasilan <400.000 3;5;5 400.000 – 800.000 (1;3;5) 800.000-1.200.000 (1/3;1;3) 1.200.000- 1.600.000 (1/5;1/3;1) >1.600.000 (1/5;1/5;1/3) Dissabilitas Cacat Total 3;5;5 Cacat (1/3;1;3) Cacat Ringan (1/5;1/5;1/3) Usia Lanjut Usia >= 60 Tahun 3;5;5 45 – 59 Tahun (1;3;5) 30 – 44 Tahun (1/3;1;3) 15- 29 Tahun (1/5;1/3;1) < 14 Tahun (1/5;1/5;1/3)
8. Mengunifikasi  nilai  tiap  parameter/sub-parameter serta    bobot  kemampuan  fuzzy  dengan  kalkulasi angka fuzzy untuk meraih Matriks Fuzzy Synthetic Decision dengan mengaplikasikan formula :
R̃ 𝑖 =   Ẽ 𝑖 ∗   w ̃ 𝑖 (5) 9. Melakukan defuzzifikasi terhadap setiap alternatif dengan  menggunakan  metode Centre  of  Gravity dan hasilnya akan diurutkan berdasarkan nilai yang tertinggi.

## 3.3. Struktur Menu
Berikut  ini  adalah  tampilan  struktur  menu  yang akan dibangun :

## Gambar 3.Tampilan Struktur Menu
Dari diagram di atas yang merupakan rangkaian fitur dari website yang dibuat. Untuk halaman admin dapat mengakses  menu  data  masyarakat,  data  parameter, data penerima dan laporan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Data Masyarakat

## Gambar 3. Halaman Data Masyarakat

## 4.2. Halaman Data Kriteria

## 4.3. Halaman Pembobotan
Gambar 5. Halaman Data Pembobotan
4.4. Pengujian Fungsional Metode Blackbox
Hasil  pengujian  fungsional  website  sistem pendukung keputusan penerima bantuan PKH dengan menggunakan metode blackbox yaitu:
Tabel 3. Pengujian Fungsional Kasus yang diuji Masukan Hasil Yang diharapkan Kesimpulan Data Masyarakat Membuka menu data masyarakat Menampilkan data masyarakat yang ada di database Berhasil Data Kriteria Membuka menu data kriteria Menampilkan data kriteria yang ada di database Berhasil Data sub kriteria Membuka menu data sub kriteria Menampilkan data sub kriteria yang ada didatabase Berhasil Pembobotan Membuka menu pembobotan Menampilkan pembobotan dari setiap kriteria dan sub kriteria Berhasil Hasil Perhitungan Membuka menu perhitungan Menampilkan hasil perhitungan dari setiap alternatif sesuai dengan pembobotan dari setiap kriteria dan sub kriteria
Berhasil

## 4.5. Pengujian perhitungan metode F-AHP
Dalam perhitungan pada metode F-AHP , dengan hasil  perhitungan  yang  berupa  nilai  BNP  dari  tiap masyarakat akan ditampilkan pada tabel 4 di bawah ini

## Tabel 4. Perhitungan F-AHP
Peringkat Kode BNP 1 A4 0.611 2 A2 0.549 3 A3 0.523 4 A1 0.471 5 A5 0.213

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  implementasi  dan  pengujian  yang dilakukan  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  dengan perhitungan Fuzzy AHP,    dapat  mengetahui  nilai keputusan  hasil  kelayakan  penerima  bantuan  PKH yang  sesuai  dengan  kriteria  yang  terpenuhi.  Hasil pengujian  fungsional  website  menunjukan  bahwa, menu – menu dapat digunakan untuk semua fungsinya. Adapun  saran  yang  diharapkan  dapat  menjadi masukkan  untuk  pengembangan  sistem  pendukung keputusan  ini,  yaitu:  Penelitian  ini  masih  dapat dikembangkan  lagi  menjadi  sistem  berbasis  android dan memiliki fitur yang lebih lengkap.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] [Kemensos]  Kementrian  Sosial  RI.  2021. Pedoman  Umum  Program  Keluarga  Harapan (PKH).  Jakarta  (ID):  Direktorat  Jenderal Perlindungan  dan  Jaminan  Sosial  Kementrian Sosial RI.
[2] Suleman,  S.  A.,  &  Resnawaty,  R.  (2017). Program  Keluarga  Harapan  (Pkh):  Antara Perlindungan Sosial
Dan Pengentasan Kemiskinan. Prosiding Penelitian Dan Pengabdian  Kepada  Masyarakat,  4(1),  88. https://doi.org/10.24198/jppm.v4i1.14213
[3] Lestari,  U.,  &  Targiono,  M.  (2017).  Sistem Pendukung  Keputusan  Klasifikasi  Keluarga Miskin  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting  (Saw)  Sebagai  Acuan  Penerima Bantuan  Dana  Pemerintah  (Studi  Kasus:
Pemerintah Desa Tamanmartani, Sleman). Jurnal TAM (Technology Acceptance Model), 8(1), 70– 78.http://www.ojs.stmikpringsewu.ac.id/index.p hp/JurnalTam/article/view/97
[4] Fadhliaziz, & Sarjono. (2019). Program Keluarga Harapan  Dengan  Simple  Additive  Weighting (Saw)  Pada  Dinas  Sosial,  Kependudukan  Dan Pencatatan Sipil Provinsi Jambi. Jurnal Manajemen Sistem Informasi, 4(2), 126–136
[5] Amin  Abdullah  Sidiq,  &  Febrian  Wahyu Christanto.  (2020).  Algoritma  Naive  Bayes Untuk  Penentuan  Pkh  (Program  Keluarga Harapan)  Berbasis  Sistem  Pendukung  Kepu- Tusan  (Studi  Kasus:  Kelurahan  Karanganyar Gunung  Se-Marang).  Jurnal  Riptek,  14(1),  65– 71.
[6] Elveny,  M.,  &  Rahmadsyah.  (2014).  Analisis Metode  Fuzzy  Analytic  Hierarchy  Process (Fahp)  Dalam  Menentukan  Posisi  Jabatan. TECHSI:  Jurnal  Penelitian  Teknik  Informatika, 4(1), 111–126.
[7] Faqih, H., & Irigasi, J. (2014). Implementasi dss dengan  metode  saw  untuk  memvonis  prioritas pekerjaan  operasi  dan  pemeliharaan  sistem irigasi  dpu  kabupaten  tegal.  Jurnal  Bianglala Informatika, 19-32
[8] Fahmi,  N.  R.  I.,  Prihandoko,  A.  C.,  &  Retnani, W.  E.  Y.  (2017).  Implementasi  Metode  Fuzzy AHP  pada  Sistem  Penunjang  Keputusan Penentuan Topik Skripsi (Studi Kasus : Program Studi  Sistem  Informasi  Universitas  Jember) (Implementation  of  Fuzzy  AHP  Method  in Decission  Support  System  Determination  of Topic Thesis) ( Case S. Berkala Sainstek, 2, 76– 81.
[9] Faisol,  A.,  Muslim,  M.,  &  Suyono,  H.  (2014). Komparasi  Fuzzy  AHP  Dengan  AHP  Pada Sistem Pendukung Keputusan Investasi Properti. Jurnal EECCIS, 8(2), 123–128.
[10] Chang, D. Y. (1996). Applications of the extent analysis  method  on  fuzzy  AHP.  European Journal of Operational Research, 95(3), 649–655. https://doi.org/10.1016/0377-2217(95)00300-2.