Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2461-2471 E- ISSN 2503-2933 2461

## Implementasi Metode Multyfactor  Evaluation Process
(Mfep) Pemberian Penghargaan Desa Bersinar
Mia Amelya Lubis 1 , Iqbal Kamil Siregar* 2 , Chitra Latiffani 3
1 Mahasiswa Prodi Sistem Informasi STMIK Royal Kisaran;
2* Prodi Sistem Komputer STMIK Royal Kisaran
3 Prodi Sistem Informasi STMIK Royal Kisaran e-mail: 1 amelyalubis123@gmail.com, * 2 iqbalkamilsiregar@royal.ac.id,
3 artihclatiffani@gmail.com
Abstrak Desa BERSINAR merupakan upaya/cara pencegahan dalam penanganan penyalahgunaan narkoba yang dikelola secara mandiri oleh pemerintah desa bersama dengan masyarakat Desa. Dalam penentuan penghargan desa bersinar maka dibutuhkan suatu sistem yang dapat memberikan keputusan yang efektif. Dalam Metode Multifactor Evaluation Process (MFEP)  setiap  kriteria  diberikan  bobot  (weighting)  sesuai  dengan  kebutuhan,  kemudian  tiap- tiap  alternatif  dievaluasi  berdasarkan  faktor  pertimbangan  dan  alternatif  yang  memiliki  nilai tertinggi  merupakan  solusi  dari  desa  yang  berhak  mendapatkan  penghargaan. Metode  MFEP dalam pengambilan keputusan ini menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic 2010 dan database  MySQL. Aplikasi  yang  dirancang  digunakan  untuk  membantu pihak  BNN  dalam mengambil keputusan pemilihan desa yang berhak mendapatkan penghargaan desa Bersinar.
Kata  kunci: Sistem  Pendukung  Keputusan,  Metode  Mulyfactor  Evaluation  Process, Penghargaan, Desa Bersinar.

## Abstract
BERSINAR  Village  is  an  effort/prevention  method  in  handling  drug  abuse  which  is managed  independently  by  the  village  government  together  with  the  village  community.  In determining  the  award  for  the  shining  village,  a  system  is  needed  that  can  provide  effective decisions.  In  the  Multifactor  Evaluation  Process  (MFEP)  method,  each  criterion  is  given  a weighting according to need, then each alternative is evaluated based on consideration factors and the alternative with the highest value is the solution from the village that is entitled to the award.  The  MFEP  method  in  making  this  decision  uses  the  Visual  Basic  2010  programming language  and  the  MySQL  database.  The  application  designed  is  used  to  assist  the  BNN  in making decisions on selecting villages that are entitled to the Bersinar village award.
Keywords : Decision Support System, Mulyfactor Evaluation Process Method, Awards, Shining Village

## 1. PENDAHULUAN
Provinsi  Sumatera  Utara  termasuk  salah  satu  Provinsi  peringkat  pertama  dalam penyalahgunaan  Narkoba,  dihimpun  dari  data  Badan  Narkotika  Nasional  Provinsi  Sumatera Utara  pada  tahun  2020  di  temukan  6.683  kasus  penyalahgunaan  Narkoba.  Kabupaten  Asahan termasuk  salah  satu  Kabupaten  di  Provinsi  Sumatera  Utara  yang  darurat  akan  peredaran Narkoba, saat ini pemerintah Kabupaten Asahan menghimbau untuk seluruh lapisan masyarakat
2462 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2461-2471 E-ISSN 2503-2933
agar melaporkan tindak penyalahgunaan Narkoba, karena pada saat ini sering kali terjadi tindak penyalahgunaan  Narkoba.  Banyak  sekali  desa,  kelurahan  maupun  kecamatan  yang  memiliki karakter  yang  berbeda  dari  segi  lingkungan,  sosial,  ataupun  faktor  lainnya.  Oleh  karena  itu sangat  dibutuhkan  data  yang  akan  digunakan  dalam  mengontrol  pencegahan  penyalahgunaan narkoba secara lebih luas.[1]
Pemerintah  Indonesia  telah  membuat  program  tentang  Desa  Bersih  Narkoba  atau BERSINAR Hal ini di lakukan untuk  mengurangi tingkat penyalahgunaan Narkoba di seluruh Indonesia,  khusunya  di  Kabupaten  Asahan  pada  tahun  2021.  Berikut  akan  dibahas  mengenai beberapa  tujuan  dari  adanya  program  Desa  BERSINAR  yang  dilakukan  oleh  pemerintah, diantaranya  yaitu  untuk  meningkatkan  kapasitas  aparat  pemerintah  daerah  Kabupaten/Kota dalam memfasilitasi kegiatan Desa Bersih Narkoba dan meningkatkan koordinasi dan kerjasama lintas pemangku kepentingan dalam memasilitasi kegiatan Desa Bersih Narkoba. [2]
Adapun  kriteria  Desa  BERSINAR  yang  telah  ditetapkan  oleh  pihak  BNN  Kabupaten Asahan dalam memilih kelayakan Desa yang berhak menerima penghargaan diantaranya adalah call  centre, data  pecandu  narkoba,  data  tersangka  kasus  narkoba,  tempat  hiburan  malam,  dan jumlah pengangguran.
Dari  tiap-tiap  kriteria  di  atas  memiliki  penilaian  yang  berbeda-beda  berdasarkan  analisa dari  pihak  BNN.  Namun  kenyataannya  terkadang  pihak  BNN  masih  kesulitan  menentukan alternatif mengingat penilaiannya masih secara manual, yaitu penilaian berdasarkan hasil voting dari pihak berwenang seperti wawancara terhadap warga sekitar desa, Kepala Desa dan pejabat pada  struktural  di  BNN.  Maka  dari  pada  itu  diperlukanlah  suatu  sistem  pendukung  keputusan untuk  dapat  membantu  pihak  BNN  dalam  menentukan  kelayakan  bagi  Desa  penerima penghargaan  Desa  BERSINAR  berdasarkan  kriteria  yang  ada  untuk  memudahkan  pihak  BNN dalm mengambil keputusan.
Desa  BERSINAR  (Bersih  Narkoba)  merupakan  tindak  lanjut  dari   instruksi  Presiden nomor 2 tahun 2020 mengenai Rencana Aksi Nasional (RAN) Pencegahan dan Pemberantasan, Penyalahgunaan dan Peredaran Gelap Narkotika (P4GN) dan Prekursor Narkotika tahun 2020- 2024.[3]
Maka  dari  pada  itu  diperlukanlah  suatu  sistem  pendukung  keputusan  untuk  dapat membantu  pihak  BNN  dalam  menentukan  kelayakan  bagi  Desa  penerima  penghargaan  Desa BERSINAR  berdasarkan  kriteria  yang  ada  untuk  memudahkan  pihak  BNN  dalm  mengambil keputusan.
Sistem  pendukung  keputusan  yaitu  suatu  sistem  yang  dapat  memberikan  suatu pemecahan  masalah  dengan  cara  terstruktur  ataupun  tidak  terstruktur  yang  di  desain  dengan sederhana  agar  dapat  digunakan  juga  oleh  orang  yang  memiliki  kemampuan  dasar  dalam mengoperasikan komputer serta dirancang dengan menerapkan adaptasi kompetensi yang tinggi sehingga bisa dijadikan sebagai alternatif dalam pengambilan keputusan.[4]
Metode Multifactor Evaluation Process (MFEP)  menggunakan suatu pendekatan kolektif dalam proses pengambilan keputusannya.[5]
Proses  pengambilan  keputusan  MFEP  dapat  mencakup  kriteria  kuantitatif  maupun kualitatif yang  merupakan  salah  satu  optimasi  berorientasi  metode  pemrograman  matematika, dalam melakukan pembobotan kriteria yang optimal dengan mengumpulkan bobot tersebut[6].
Alternatif dengan nilai tertinggi merupakan solusi yang terbaik berdasarkan setiap kriteria yang telah dipilih dalam proses perhitungan MFEP.[7]
Menurut penelitian yang dilakukan oleh Lidia Sutra dan Gunadi (2021) tentang “Sistem Pendukung  Keputusan  dengan  Metode Multi  Factor  Evaluation  Process dalam Mengidentifikasi  Penerima  Bantuan  yang  Tepat  pada  Program  Keluarga  Harapan”.  Pada penelitian  ini  didapatkan  hasil  keputusan  yang  telah  dilakukan  perbandingan  dengan  data  dari pendamping PKH dan hasilnya menunjukkan tingkat kesamaan sebesar 100%. Sehingga dengan
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2461-2471 E- ISSN  2503-2933 2463
tingkat  akurasi  tersebut  metode  MFEP  dapat  direkomendasikan  untuk  membantu  pendamping PKH dalam mengidentifikasi penerima bantuan yang tepat pada Program Keluarga Harapan.[8]
Menurut penelitian yang dilakukan oleh Riski Randa dkk (2020) tentang Akurasi dalam Mengidentifikasi Talenta Siswa Lanjutan Menggunakan Metode Multifactor Evaluation Process (MFEP) dan hasil implementasi menggunakan aplikasi VB 2017.NET dalam Mengidentifikasi Talenta  Siswa  Lanjutan  Menggunakan  Metode  MFEP  (Studi  kasus  di  SMAN  1  Linggo  Sari Baganti)  siswa  menunjukkan  bahwa  mereka  bisa  mendeteksi  secara  pribadi  kualiatas  atau nilainya, dan mengetahui tindakan selanjutnya yang harus dilakukan.[9]
Menurut penelitian yang dilakukan oleh Muhammad Iqbal  tentang metode MFEP Dalam Meningkatkan  Kualitas  Penentuan  Rekomendasi  Ekstrakulikuler.  Hasil  pengujian  sistem menggunakan  algoritma  MFEP  dari  data  sampel  diperoleh  hasil  ektrakulikuler  Paduan  Suara terdapat tiga orang dan lainnya Pramuka, Palang Merah Remaja. Sistem Pendukung Keputusan ini merupakan keputusan dalam bentuk rekomendasi dan tidak bersifat mutlak.[10]

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  oleh  penulis  yaitu  metode  kuantitatif  karena  proses pengolahan  datanya  berdasarkan  data-data  angka  yang  dianalisa  dengan  metode  multifactor evaluation process sehingga akan diperoleh hasil berdasarkan perhitungan angkanya dan dapat disajikan  secara  grafik  untuk  melihat  alur  perkembangan  dari  data  yang  sudah  dihitung. Kerangka kerja penelitian dapat dilihat pada gambar 1:
Gambar 1.  Kerangka Kerja Penelitian
Adapun penjelasan dari kerangka kerja penelitian yaitu:
1. Analilis Masalah
Tahapan  analisa  masalah  dilakukan  agar  penulis  dapat  memahami  masalah  yang  sedang terjadi  dalam  suatu  ruang  lingkup.  Masalah  dalam  penelitian  ini  adalah  bagaimana  sistem pendukung  keputusan  menghasilkan  informasi  yang  tepat  untuk  menentukan  pemberian penghargaan bagi Desa yang bersih narkoba atau Desa BERSINAR.
2464 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2461-2471 E-ISSN 2503-2933
2. Pengumpulan Data
Adapun pengumpulan data yang digunakan dalam membuat penelitian ini terdiri dari 2 (dua) macam  yaitu  penelitian  pustaka  yang  dilakukan  dengan  cara  mempelajari  buku,  jurnal, artikel  dan  referensi-referensi  yang  berhubungan  penelitian  dan  penelitian  lapangan  yang dilakukan dengan pengamatan secara langsung ke lokasi penelitian.
3. Studi Literatur
Pada tahapan ini perlu dipelajari beberapa literatur seperti buku referensi dan hasil penelitian terdahulu  yang  berupa  teori,  teknik,  metode  maupun  temuan  lainnya,  dan  perlu  dilakukan analisa kelemahan, kelebihan, persamaan maupun perbedaan dari berbagai teori.
4. Perancangan Sistem
Yang  terdiri  dari  perancangan  model  menggunakan  UML  antara  lain  : use  case diagram , class  diagram , sequence  diagram dan  activity  diagram ,  penetapan  input untuk mempermudah peneliti dalam memberikan kemudahan dalam proses penentuan Desa BERSINAR  menggunakan  metode  MFEP,  adapun  outpun  yang  dihasilkan  berupa  suatu informasi yang tepat dalan memberikan penghargaan bagi desa BERSINAR
5. Pengujian system
Tahapan  ini  digunakan  untuk  melihat  sejauh  mana  sistem  yang  telah  dirancang  dapat memecahkan suatu permasalahan, maka dilakukanlah suatu pengujian sistem.
6. Implementasi sistem
Tahapan implementasi sistem ini merupakan hasil dari suatu perancangan yang telah dibuat, yang  dalam  perancangannya  terdapat  tahap  pengkodean  program  denngan  bahasa pemrograman PHP dan MySql

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah beberapa data desa yang ada di wilayah Kecamatan Sei. Dadap yang masuk ke dalam kategori desa yang akan diberi penghargaan desa Bersinar.  Kemudian  data  disinkronisasikan  dengan  kriteria-kriteria  yang  menjadi  tolak  ukur untuk pengambilan keputusan pemberian penghargaan. Data ini akan menjadi kriteria dan bobot angka untuk diproses oleh metode MultyFactor Evaluation Process untuk menghasilkan sebuah pengambilan keputusan.
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  melalui  operator  Badan  Narkotika  dan  Narkoba Kabupaten Asahan mengenai jumlah data desa yang masuk ke dalam kandidiat atau calon desa yang  akan  diberi  penghargaan.  Maka  disusunlah  data  desa,  kriteria  ataupun  faktor  dan  juga bobot.  Berikut  dapat  dilihat  dari  tabel  1  beberapa  data  Desa  yang  masuk  ke  dalam  wilayah Kecamatan Sei. Dadap:
Tabel 1. Desa di Wilayah Kecamatan Sei. Dadap Kabupaten Asahan
No Nama Desa/Alternatif Kode Alternatif Kode Pos Kode Wilayah 1 Bahung Sibatu-batu A1 21279 12.09.23.2006 2 Pasiran A2 21279 12.09.23.2010 3 Perkebunan Sei Dadap I/II A3 21279 12.09.23.2002 4 Perkebunan Sei Dadap III/IV A4 21279 12.09.23.2003 5 Sei. Alim Hasak A5 21279 12.09.23.2007 6 Sei Kamah Baru A6 21279 12.09.23.2009 7 Sei Kamah I A7 21279 12.09.23.2004 8 Sei Kamah II A8 21279 12.09.23.2005
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2461-2471 E- ISSN  2503-2933 2465
Mia, et., al [ Implementasi Metode Multyfactor  Evaluation Process (Mfep) Pemberian Penghargaan Desa Bersinar ] research results (First Author) 9 Tanjung Alam A9 21279 12.09.23.2001 10  Tanjung Asri A10 21279 12.09.23.2008
Setelah menginputkan data desa yang ada di wilayah Kecamatan Sei. Dadap, selanjutnya penginputan kriteria atau faktor yang menjadi tolak ukur penilaian desa Bersinar. Berikut tabel 2 kriteria penilaian desa Bersinar.
Tabel 2. Kriteria dan Bobot Faktor No Faktor/Kriteria Kriteria 1 Call centre K1 2 Data pecandu narkoba K2 3 Data tersangka kasus narkoba K3 4 Tempat hiburan malam K4 5 Jumlah pengangguran K5
Setelah  menentukan  data  kriteria  maka  selanjutnya  menentukan  kriteria  dan  bobot faktor yang dapat dilihat pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Kriteria dan Bobot Faktor No Faktor/Kriteria Bobot (%) EF 1 Call centre 15 0,15 2 Data pecandu narkoba 25 0,25 3 Data tersangka kasus narkoba 25 0,25 4 Tempat hiburan malam 15 0,15 5 Jumlah pengangguran 20 0,20 ∑ 100 1
Tahap selanjunya mengisi nilai untuk setiap factor dan nilai yang digunakan merupakan nilai objektif, yaitu sudah pasti yaitu factor evaluation yang nilainya antara 0 - 1 ( 0 - 100 ) Berikut tabel 4 penilaian bobot faktor dan sub faktor penentuan penerima pengharagaan Desa Bersinar:
Tabel 4. Penilaian Bobot Faktor dan Sub Faktor No Faktor/Kriteria Faktor Penilaian Bobot Nilai Bobot Max Evaluation Faktor 1 Call centre (K1) Ada 2 2 1 Tidak Ada 1 0,5 2 Data pecandu narkoba (K2) Ada > 20 1 3 0,333 Ada < 20 2 0,677 Tidak Ada 3 1 3 Data tersangka kasus narkoba (K3) Ada > 20 1 3 0,333 Ada < 20 2 0,677 Tidak Ada 3 1 4 Tempat hiburan malam (K4) Ada 1 2 0,5 Tidak Ada 2 1 5 Jumlah pengangguran (K5) Ada > 50 1 3 0,333 Ada < 50 2 0,677
2466 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2461-2471 E-ISSN 2503-2933
Tidak Ada 3 1
Nilai yang digunakan sesuai dengan data dari BNN Kabupaten Asahan seputar kriteria penilaian terhadap desa yang akan menerima penghargaan desa Bersinar.
Berikut tabel 5 nilai evaluasi faktor Desa yang ada di Kecamatan Sei. Dadap:
Tabel 5. Nilai Evaluasi Faktor Desa Penerima Penghargaan Desa Bersinar No Nama Desa/Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 1 Bahung Sibatu-batu 2 1 3 2 1 2 Pasiran 1 1 3 2 2 3 Perkebunan Sei Dadap I/II 2 1 1 2 2 4 Perkebunan Sei Dadap III/IV 2 1 1 2 1 5 Sei. Alim Hasak 2 2 1 2 2 6 Sei Kamah Baru 1 2 3 2 2 7 Sei Kamah I 1 1 3 2 2 8 Sei Kamah II 1 1 3 2 1 9 Tanjung Alam 2 1 3 1 2 10  Tanjung Asri 1 1 3 1 2
Kemudian  akan  dilakukan  perhitungan weight  evaluation dengan  menggunakan persamaan rumus 1 berikut:
WE = FW x E (1)
Dimana: WE : Nilai bobot evaluasi FW : Nilai bobot factor E : Nilai evaluasi factor
1. Desa  Bahung Sibatu-batu (A1):
a. Menghitung WE dari Faktor Call Center (K1) WE = 1 * 0.15 = 0.15
b. Menghitung WE Faktor Pecandu Narkoba (K2) WE = 0.333 * 0.25 = 0.083
c. Menghitung WE Faktor Tersangka  Kasus Narkoba (K3) WE = 1 * 0.25 = 0.25
d. Menghitung WE Faktor Tempat Hiburan Malam (K4) WE = 1 * 0.15 = 0.15
e. Menghitung WE Faktor Jumlah Pengangguran (K5) WE = 0.333 * 0.20 = 0.13
2. Desa  Pasiran (A2):
a. Menghitung WE Faktor Call Center (K1) WE = 0.5 * 0.15 = 0.075
b. Menghitung WE Faktor Pecandu Narkoba (K2) WE = 0.333 * 0.25 = 0.083
c. Menghitung WE Faktor Tersangka  Kasus Narkoba (K3) WE = 1 * 0.25 = 0.25
d. Menghitung WE Faktor Tempat Hiburan Malam (K4) WE = 1 * 0.15 = 0.15
e. Menghitung WE Faktor Jumlah Pengangguran (K5) WE = 0.666 * 0.20 = 0.133
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2461-2471 E- ISSN  2503-2933 2467
3. Desa  Perkebunan Sei. Dadap I/II (A3):
a. Menghitung WE Faktor Call Center (K1)
WE = 1 * 0.15 = 0.15
b. Menghitung WE Faktor Pecandu Narkoba (K2)
WE = 0.333 * 0.25 = 0.083
c. Menghitung WE Faktor Tersangka  Kasus Narkoba (K3) WE = 0.333 * 0.25 = 0.083
d. Menghitung WE Faktor Tempat Hiburan Malam (K4) WE = 1 * 0.15 = 0.15
e. Menghitung WE Faktor Jumlah Pengangguran (K5)
WE = 0.666 * 0.20 = 0.133
4. Desa Perkebunan Sei. Dadap III/IV (A4):
a. Menghitung WE Faktor Call Center (K1)
WE = 1 * 0.15 = 0.15
b. Menghitung WE Faktor Pecandu Narkoba (K2)
WE = 0.333 * 0.25 = 0.083
c. Menghitung WE Faktor Tersangka  Kasus Narkoba (K3) WE = 0.333 * 0.25 = 0.083
d. Menghitung WE Faktor Tempat Hiburan Malam (K4) WE = 1 * 0.15 = 0.15
e. Menghitung WE Faktor Jumlah Pengangguran (K5)
WE = 0.333 * 0.20 = 0.066
5. Desa Sei. Alim Hasak (A5):
a. Menghitung WE Faktor Call Center (K1) WE = 1 * 0.15 = 0.15
b. Menghitung WE Faktor Pecandu Narkoba (K2) WE = 0.666 * 0.25 = 0.1666
c. Menghitung WE Faktor Tersangka  Kasus Narkoba (K3) WE = 0.333 * 0.25 = 0.083
d. Menghitung WE Faktor Tempat Hiburan Malam (K4) WE = 1 * 0.15 = 0.15
e. Menghitung WE Faktor Jumlah Pengangguran (K5) WE = 0.666 * 0.20 = 0.133
6. Desa  Sei. Kamah Baru (A6):
a. Menghitung WE Faktor Call Center (K1) WE = 0.5 * 0.15 = 0.075
b. Menghitung WE Faktor Pecandu Narkoba (K2) WE = 0.666 * 0.25 = 0.166
c. Menghitung WE Faktor Tersangka  Kasus Narkoba (K3) WE = 1 * 0.25 = 0.25
d. Menghitung WE Faktor Tempat Hiburan Malam (K4) WE = 1 * 0.15 = 0.15
e. Menghitung WE Faktor Jumlah Pengangguran (K5) WE = 0.666 * 0.20 = 0.133
7. Desa Sei. Kamah I (A7):
a. Menghitung WE Faktor Call Center (K1) WE = 0.5 * 0.15 = 0.075
b. Menghitung WE Faktor Pecandu Narkoba (K2) WE = 0.333 * 0.25 = 0.083
2468 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2461-2471 E-ISSN 2503-2933
c. Menghitung WE Faktor Tersangka Kasus Narkoba (K3)
WE = 1 * 0.25 = 0.25
d. Menghitung WE Faktor Tempat Hiburan Malam (K4) WE = 1 * 0.15 = 0.15
e. Menghitung WE Faktor Jumlah Pengangguran (K5)
WE = 0.666 * 0.20 = 0.133
8. Desa Sei. Kamah II (A8):
a. Menghitung WE Faktor Call Center (K1)
WE = 0.5 * 0.15 = 0.075
b. Menghitung WE Faktor Pecandu Narkoba (K2)
WE = 0.333 * 0.25 = 0.083
c. Menghitung WE Faktor Tersangka Kasus Narkoba (K3) WE = 1 * 0.25 = 0.25
d. Menghitung WE Tempat Hiburan Malam (K4) WE = 1 * 0.15 = 0.15
e. Menghitung WE Faktor Jumlah Pengangguran (K5)
WE = 0.333 * 0.20 = 0.066
9. Desa Bahung Tanjung Alam (A9):
a. Menghitung WE Faktor Call Center (K1) WE = 1 * 0.15 = 0.15
b. Menghitung WE Faktor Pecandu Narkoba (K2)
WE = 0.333 * 0.25 = 0.083
c. Menghitung WE Faktor Tersangka Kasus Narkoba (K3) WE = 1 * 0.25 = 0.25
d. Menghitung WE Faktor Tempat Hiburan Malam (K4) WE = 0.5 * 0.15 = 0.075
e. Menghitung WE Faktor Jumlah Pengangguran (K5)
WE = 0.666 * 0.20 = 0.133 10. Desa Tanjung Asri (A10):
a. Menghitung WE Faktor Call Center (K1)
WE = 0.5 * 0.15 = 0.075
b. Menghitung WE Faktor Pecandu Narkoba (K2) WE = 0.333 * 0.15 = 0.083
c. Menghitung WE Faktor Tersangka Kasus Narkoba (K3) WE = 1 * 0.25 = 0.25
d. Menghitung WE Faktor Tempat Hiburan Malam (K4) WE = 0.5 * 0.15 = 0.075
e. Menghitung WE Faktor Jumlah Pengangguran (K5)
WE = 0.666 * 0.20 = 0.133 Selanjutnya dapat menjumlahkan total weight evaluation dari setiap alternatif yang ada dengan menggunakan persamaan rumus 2 berikut:
∑ n i=1 WEi = WE1 + WE2 + Wen
(2)
Dimana: ∑ n i=1 Wei : Total nilai bobot evaluasi; Wei : Nilai bobot evaluasi ke – i .
Berikut perhitungan total nilai bobot dari tiap-tiap alternatif berdasarkan jumlah nilai bobot evaluasi:
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2461-2471 E- ISSN  2503-2933 2469
1. Total Weight Evaluation A1:
∑ n i=1 WEi = 0.15 + 0.083 + 0.25 + 0.15 + 0.13 = 0.7
2. Total Weight Evaluation A2: ∑ n i=1 WEi = 0.05 + 0.075 + 0.07 + 0.07 + 0.028 = 0.69
3. Total Weight Evaluation A3: ∑ n i=1 WEi = 0.075 + 0.083 + 0.25 + 0.15 + 0.133 = 0.6
4. Total Weight Evaluation A4 : ∑ n i=1 WEi = 0.15 + 0.083 + 0.083 + 0.15 + 0.066 = 0.533
5. Total Weight Evaluation A5: ∑ n i=1 WEi = 0.15 + 0.1666 + 0.083 + 0.15+ 0.133 = 0.683
6. Total Weight Evaluation A6: ∑ n i=1 WEi = 0.075 + 0.166 + 0.25 + 0.15 + 0.133 = 0.77
7. Total Weight Evaluation A7: ∑ n i=1 WEi = 0.075 + 0.083 + 0.25 + 0.15 + 0.133 = 0.69
8. Total Weight Evaluation A8: ∑ n i=1 WEi = 0.075 + 0.083 + 0.25 + 0.15 + 0.066 + = 0.625
9. Total Weight Evaluation A9: ∑ n i=1 WEi = 0.15 + 0.083 + 0.25 + 0.075 + 0.133 = 0.69 10. Total Weight Evaluation A10: ∑ n i=1 WEi = 0.075 + 0.083 + 0.25 + 0.075 + 0.133 = 0.616
Hasil perhitungan total nilai bobot yang telah dilakukan kemudian disajikan pada tabel 6 berikut:
Tabel 6. Hasil Perhitungan No Nama Desa/Alternatif Kode Alternatif Total Weight Evaluation 1 Bahung Sibatu-batu A1 0.7 2 Pasiran A2 0.69 3 Perkebunan Sei Dadap I/II A3 0.6 4 Perkebunan Sei Dadap III/IV A4 0.53 5 Sei. Alim Hasak A5 0.68 6 Sei Kamah Baru A6 0.77 7 Sei Kamah I A7 0.69 8 Sei Kamah II A8 0.62 9 Tanjung Alam A9 0,69 10 Tanjung Asri A10 0,61
Setelah mendapatkan hasil perhitungan nilai bobot  maka akan dilakukan sebuah perangkingan untuk mengurutkan nilai dari terbesar hingga terkecil, tabel hasil perangkingan pun dapat dilihat pada tabel 7:
Tabel 7. Hasil Perankingan No Nama Desa/Alternatif Total Nilai Ranking 1 Sei Kamah Baru 0,775 1 2 Bahung Sibatu-batu 0,7 2 3 Pasiran 0,691 3 4 Sei Kamah I 0,691 4 5 Tanjung Alam 0,691 5
2470 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2461-2471 E-ISSN 2503-2933
6 Sei. Alim Hasak 0,683 6 7 Sei Kamah II 0,625 7 8 Tanjung Asri 0,616 8 9 Perkebunan Sei Dadap I/II 0,6 9 10 Perkebunan Sei Dadap III/IV 0,533 10
Dari hasil perhitungan diberikan keputusan mengenai desa yang berhak menerima penghargaan DESA BERSINAR yaitu desa Sei. Kamah Baru dengan total nilai 0,755 dan memperoleh rannking 1 diantara 9 desa lainnya.

## 4. KESIMPULAN
Dalam penulisan skripsi ini telah diuraikan dengan jelas bagaimana sistem pengambilan keputusan  pemberian  penghargaan  desa  Bersinar  Kecamatan  Sei.  Dadap,  Kabupaten  Asahan dirancang,dan  diimplementasikan  sehingga  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  Sistem Pengambilan Keputusan pemberian penghargaan desa Bersinar merupakan sebuah sistem yang dapat  mengambil  kesimpulan  dengan  akurat  untuk  penentuan  desa  Bersinar.  Dengan  adanya sistem ini maka pihak Badan Narkotika Nasional Kabupaten Asahan dengan mudah mengambil kesimpulan untuk pemberian penghargaan desa Bersinar berdasarkan kriteria yang ada. Sistem pengambilan  keputusan  ini  dirancang  dengan  menggunakan Microsoft  Visual  Basic sebagai interface,  MySQL sebagai database, dan Crystal  Report sebagai report yang  merupakan pendukung terhadap proses perancangan sistem ini. Adapun laporan yang dihasilkan dari sistem ini  adalah  laporan  hasil  pemilihan  terhadap  desa  yang  berhak  menerima  penghargaan  desa Berisnar

## 5. SARAN
Adapun saran-saran yang dapat penulis berikan dan harapkan yaitu:
1. Dapat  menjadi  bahan  pertimbangan  lebih  lanjut  dalam  mempermudah  proses  pemberian penghargaan  desa  Bersinar  di  Lingkungan    Badan  Narkotika  Nasional  (BNN)  Kabupaten Asahan.
2. Pemeliharaan data dapat dijaga dengan membatasi penggunaan sistem tanpa izin. Sebelum memproses  data  penilaian  mutu  sekolah  menengah  atas  user  harus  mempunyai  daftar manual  penilaian  dari  tim  penilai  di  lapangan  sehingga  keputusan  yang  dihasilkan  akan sesuai dengan kriteria pada sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W.  Fahriza, “Implementasi  Metode  Simple  Addictive  Weighting  (SAW)  Dalam  Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan,” Vol. 4, No. 1, 2020.
[2] D. Pencegahan, Potensi desa .
[3] R. P. Syah, “Partisipasi Masyarakat Terhadap Penanggulangan Narkoba pada Remaja di Desa Bandar Khalifah Kecematan Percut Sei Tuan,” 2018.
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2461-2471 E- ISSN  2503-2933 2471
[4] R.  Umar,  A.  Fadlil,  and  U.  A.  Dahlan, “Khazanah  Informatika  Sistem  Pendukung Keputusan Dengan Metode AHP Untuk Penilaian Kompetensi Soft Skill Karyawan, ” pp. 27–34, 2018.
[5] K.  Sukadana,  L.  Timur,  and  K.  Pos, “Kinerja  Multifactor  Evaluation  Process  (Mfep) Dalam,” Vol. XVII, No. April, pp. 214–217, 2019.
[6] P.  S.  Ramadhan  and  S.  Nurarif, “InfoTekJar:  Jurnal  Nasional  Informatika  dan Teknologi Jaringan Pengujian Efektifitas Metode Multi Factor Evaluation Process dan Weight Product Dalam Pengambilan Keputusan,” Vol. 1, pp. 6–11, 2021.
[7] R. Y. Ningsih, D. Andreswari, and A. Johar, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pemenang  Tender  Proyek  Menggunakan  Metode  Multi  Factor  Evaluation  Process (MFEP),” J. Rekursif , Vol. 7, No. 2, pp. 144–154, 2019.
[8] L.  Sutra  and  G.  W.  Nurcahyo, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan  Metode  Multi Factor Evaluation Process Dalam Mengidentifikasi Penerima Bantuan yang Tepat pada Program  Keluarga  Harapan,”  J.  Inform.  Ekon.  Bisnis ,  Vol.  3,  pp.  48–52,  2020,  doi: 10.37034/infeb.v3i2.65.
[9] R.  R.  Hidayatullah,  S.  Sumijan,  and  Y.  Yunus, “Accuracy  in  Identifying  Talent  for Advanced Students Using The Multifactor Evaluation Process (MFEP) Method,” J. Inf. dan Teknol. , Vol. 2, pp. 151–155, 2020, doi: 10.37034/jidt.v2i4.112.
[10] M.  Iqbal  and  S.  Informasi, “Metode  Mfep  Dalam  Meningkatkan  Kualitas  Penentuan Rekomendasi Ekstrakurikuler,” Vol. 2, No. 1, pp. 1–6, 2022.