## Penerapan Metode VIKOR Dalam Penentuan Penerima Dana Bantuan Rumah Tidak Layak Huni
Hotmoko Tumanggor 1 , Mardiana Haloho 1 , Putri Ramadhani 2 , Surya Darma Nasution
1 Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia
2 STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia

## Abstrak
Pemberian dana bantuan merupakan program yang diberikan pemerintah kepada masyarakat yang kurang mampu. Program bantuan  dana  diadakan  untuk  membantu  masyarakat  dalam  kelangsungan  hidup  masyarakat,    khususnya  dalam  masalah rumah. Pemberian bantuan rumah dilakukan secara selektif sesuai dengan bantuan yang diadakan. Salah satu bantuan yang ditawarkan yaitu Bantuan rumah tidak layak huni (RUTILAHU). Dalam penelitian ini digunakan metode  VIKOR sehingga hasil  yang  didapat  diharapkan  dapat  membantu  pemerintah  dalam  melakukan  pengelola  Dana  Bantuan  RUTILAHUuntuk memutuskan calon penerima bantuan yang berhak.

## Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, VIKOR

## Abstract
The  provision  of  grants  is  a  program  given  by  the  government  to  the  less  fortunate.  A  grant  program  is  held  to  assist  the community  in  the  survival  of  the  community,  especially  in  housing  issues.  The  provision  of  home  assistance  is  done selectively  in  accordance  with  the  assistance  provided.  One  of  the  help  offered  is  uninhabitable  Home  Assistance (RUTILAHU).  In this study used the  VIKOR  method so that the results obtained are  expected to assist the government in managing the RUTILAHU Relief Fund to decide the eligible beneficiaries.
Keywords : Decision Support System, VIKOR.

## 1. PENDAHULUAN
Rumah sebagai salah satu kebutuhan dasar manusia yang menjadi suatu kebutuhan yang harus diperhatikan. Hal ini  berkaitan  erat  dengan  kesejahteraan  kepala  keluarga  yang  terdapat  di  lingkungan  masyarakat.  Kebutuhan terhadap  rumah  layak  huni  meningkat  sesuai  dengan  peningkatan  jumlah  penduduk  di  Indonesia.  Pemerintah menyediakan  beberapa  bantuan  kepada  masyarakat  yang  kurang  mampu  demi  kelangsungan  hidup,  salah  satu program  pemerintah  untuk  meningkatkan  taraf  hidup  yaitu  pemerintah  memberikan  bantuan  Rumah  Tidak Layak Huniatau Rutilahu. Rutilahu merupakan program pemerintah yang berupa bantuan dana untuk perbaikan rumah yang tidak layak huni.
Bantuan  dana  Rutilahu  ini  harus  dapat  tepat  sasaran  kepada  penduduk  tidak  mampu  yang  memenuhi kriteria-kriteria  sebagai  syarat  penerima  bantuan  dana  Rutilahu,  sehingga  penduduk  tidak  mampu  penerima bantuan  dana  Rutilahu  dapat  menerima  bantuan  tersebut.  Dalam  pelaksanaannya,  penduduk  yang  menerima bantuan  rumah  tidak  layak  huni  ditentukan  oleh  Badan  Keswadayaan  Masyarakat.  Penentuan  layak  tidaknya seorang penduduk dalam menerima Rutilahu harus memenuhi kriteria yaitu dari kondisi rumah (bangunan) yang meliputi  kondisi  luas  ruangan,  kondisi  jenis  lantai,  kondisi  jenis  atap,  kondisi  jenis  dinding,  kondisi  sumber penerangan (listrik), kondisi pembuangan akhir (wc), dan kondisi  sumber air  minum.  Akan tetapi  BKM dalam hal  penetapan  penentuan  penerima  bantuan,  mengalami  kesulitandikarenakan  banyaknya  data  data  calon penerima serta kriteria kriteria yang harus dipertimbangkan dalam pengolahan datanya.
Untuk  itu  penting  sekali  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan diimplementasikan dalam penyelenggarakan pemberian bantuan dana kepada masyarakat yang layak. Salah satu metode yang digunakan untuk sistem pendukung keputusan adalah metode VIKOR yang mampu menyelesaikan rekomendasi  dari  kasus  multi  kriteria  dalam  penentuan  calon  penerima  bantuan  dana  rutilahu.    Penelitian sebelumnya  penggunaan  metode  VIKOR  digunakan  oleh  Syehan  Nisel  pada  tahun  2014  dengan  jurnal  yang berjudul  “  An Extend VIKOR  Method for Ranking Onnline Graduate Business Program”  yang  menghasilkan kriteria perangkingan terbaik[1], penentuan produk asuransi[2].  Pengembangan perangkat  lunak  saat  ini sangat pesat[10][13], DSS juga memiliki metode yang dapat digunakan untuk membantu manajemen pada bidang yang strategis seperti lokasi pemasaran[7], pengembangan bisnis untuk memberikan dukungan pada area bandara[14], diantaranya WSM[9][11], AHP[12], MOORA[15], TOPSIS[6].

## 2. TEORITIS

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem ini digunakan untuk membantu di dalam proses pengambilan keputusan dalam situasi  yang semiterstruktur dan situasi  yang tidak terstruktur, dimana tidak seorangpun tahu secara tidak pasti bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat.  Sistem  pendukung  keputusan  biasanya  dibangun  untuk  mendukung solusi atas suatu masalah atau untuk mengevaluasi suatu peluang[3][8].

## 2.2 Metode Vise Kriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje (VIKOR)
Metode  VIKOR  diperkenalkan  pertama  kali  oleh  Opricovic  dan  Tzeng,  metode  dapat  didefenisikan  sebagai multi  kriteria  sistem  kompleks  yang  dapat  dilihat  pada  rangking  dan  pemilihan  dari  serangkaian  alternatif berdasarkan  kriteria[1].  Setiap  alternatif  dievaluasikan  sesuai  dengan  fungsi  kriteria.  Pemberian  peringkat dapat dapat dilakukan dengan membandingkan dan mengukur alternatif-alternatif.
Metode  Vise  Kriterijumska  Optimizacija  I  Kompromisno  Resenje  (VIKOR)  bertujuan  untuk mendapatkan  hasil  perankingan  alternatif  yang  mendekati  solusi  ideal  dengan  mengusulkan  solusi kompromi[2][3][4]. Metode VIKOR sangat berguna pada situasi dimana pengambil keputusan tidak memiliki kemampuan untuk menentukan pilihan pada saat desain sebuah sistem dimulai.
Berikut merupakan langkah-langkah kerja dari metode VIKOR[5], yaitu: 1. Mempersiapkan Matriks X
X =
[ 𝑥 11 𝑥 12 …  𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 22 … 𝑥 2𝑛 …       ….        … 𝑥 𝑚1 1  𝑥 𝑚2 𝑥 𝑚𝑛 ]
2. Menormalisasikan niai 𝑅 𝑖𝑗 dengan rumus sebagai berikut:
𝑅 𝑖𝑗=( 𝑋𝑗+−𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑗+−𝑋𝑗− ) ................................................................................................................................................(1)
3. Menghitung nilai S dan R menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑆 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 ( 𝑋 𝑗 + −𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑗 + −𝑋 𝑗 − ) 𝑛 𝑗=𝑖 ..........................................................................................................................,.......(2)
dan
𝑅 𝑖 = 𝑀𝑎𝑥 𝑗  [𝑊 𝑗 ( 𝑋 𝑗 + −𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑗 + −𝑋 𝑗 − )] ......................................................................................................................,.....(3)
Dimana W j adalah bobot dari tiap kriteria j
4. Menghitung nilai Alternatif (Qi) dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
𝑄 𝑖 [ 𝑆 𝑖 −𝑆 + 𝑆 + −𝑆 − ] 𝑣 + [ 𝑅 𝑖 −𝑅 + 𝑅 + −𝑅 − ] (1 − 𝑣) .....................................................................................................................(4)
Dimana S-=min Si, S+=max Si dan R-=min Ri, R+=max Ri dan v = 0,5 Nilai Qi yang terbaik merupakan nilai yang terendah.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Pada  metode  VIKOR, user harus  memasukan  data  penerimaan  dana  bantuan  rumah  tidak  layak  huni  dan mengidentifikasi nilai bobot pada masing-masing sub kriteria dari setiap kriteria beserta parameternya.
Tabel 1. Kriteria Penilaian Kriteria Keterangan Bobot C 1 Luas Ruangan 20% C 2 Jenis Lantai 15% C 3 Jenis Atap 5%
C 4 Jenis Dinding 10% C 5 Sumber Penerangan(Listrik) 35% C 6 Tempat Pembuangan Akhir(WC) 5% C 7 Sumber Air minum 10%
Rangking Kecocokan setiap kriteria, dinilai dari 1 sampai 5, yaitu: 5=Sangat Baik 4=Baik 3=Cukup 2=Buruk 1=Sangat Buruk
Tabel 2. Tabel Bobot dari Jenis Lantai Jenis Lantai Bobot Tanah, Bambu, Kayu 1 Semen/Aci 2 Keramik 3 Berikut keterangan bobot dari kriteria Jenis Atap: Tabel 3. Tabel Bobot dari  Jenis Atap Kondisi Jenis Atap Bobot Seng 1 Genteng 2 Beton 3 Berikut keterangan bobot dari kriteria Jenis Dinding: Tabel 3. Tabel Bobot dari Jenis Dinding Kondisi Jenis Dinding Bobot Bambu 1 Seng 2 Tembok 3
Berikut keterangan bobot dari kriteria Jenis Pembuangan Akhir (WC).
Tabel 4. Tabel Bobot dari  Jenis Pembuangan Akhir (WC) Kondisi Jenis WC Bobot Lubang Tanah 1 Kolam 2 Tangki 3
Berikut keterangan bobot dari kriteria Sumber Air Minum.
Tabel 5. Tabel Bobot dari Sumber Air Minum Kondisi Jenis Air Minum Bobot Air hujan/Air Sungai 1 Sumur Bor 2 Air kemasan/Isi Ulang 3 Tabel 6. Tabel Kecocokan Alternatif Dan Kriteria Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7
Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 A 1 900m Semen  Genteng  Tembok 1300 Kolam Air Kemasan A 2 400m Tanah Seng Bambu 450 Lubang Tanah Air hujan A 3 1200m  Keramik  Beton Tembok 1300 Kolam Sumur Bor A 4 1400m  Keramik  Beton Tembok 2200 Tangki Air Kemasan A 5 1000m  Keramik  Genteng  Tembok 4500 Tangki Air Kemasan A 6 300 Tanah Seng Bambu 450 Lubang tanah Air Hujan A 7 780 Semen  Genteng  Tembok 1300 Kolam SumurBor Tabel 6. Tabel Pembobotan Alternatif Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 A 1 900 2 2 3 1300 2 3 A 2 400 1 1 1 450 1 1 A 3 1200 3 2 3 1300 2 2 A 4 1400 3 3 3 2200 3 3 A 5 1000 3 2 3 4500 3 3 A 6 300 1 1 1 450 1 1 A 7 780 2 2 3 1300 2 2 Max 1400 3 3 3 4500 3 3 Min 300 1 1 1 450 1 1 W 20 15 5 10 35 5 10
Maka didapat hasil matrix keputusan
[ 900 2 2 3 1300 2 3 400 1 1 1 450 1 1 1200 3 2 3 1300 2 2 1400 3 3 3 2200 3 3 1000 3 2 3 4500 3 3 300 1 1 1 450 1 1
780 2 2 3 1300 2 2]
Langkah pengerjaan Vikor terlabih dahulu membuat matrik keputusan X.
Tahap selanjutnya melakukan normalisasi nilai 𝑅 𝑖𝑗 :
𝑅 11= ( (1400 − 900 1400 − 300 ) = 0,45
𝑅 12= ( (1400 − 400 1400 − 300 ) = 0,9
𝑅 13= ( (1400 − 1200 1400 − 300 ) = 0,182
𝑅 14= ( (1400 − 1400 1400 − 300 ) = 0
𝑅 15= ( 1400 − 1000 1400 − 300 ) = 0,364
𝑅 16= ( 1400 − 300 1400 − 300 ) = 1
𝑅 17= ( 1400−780 1400−300 ) = 0 ,564
𝑅 21= ( 3 − 2 3 − 1 ) = 0,56
𝑅 22= ( 3 − 1 3 − 1 ) = 1
𝑅 23= ( 3 − 3 3 − 1 ) = 0
𝑅 24= ( 3 − 3 3 − 1 ) = 0
𝑅 25= ( 3 − 3 3 − 1 ) = 0
𝑅 26= ( 3 − 1 3 − 1 ) = 1
𝑅 27= ( 3 − 2 3 − 1 ) = 0
𝑅 31= ( 3 − 2 3 − 1 ) = 0,5
𝑅 32= ( 3 − 1 3 − 1 ) = 1
𝑅 33= ( 3 − 2 3 − 1 ) = 0,5
𝑅 34= ( 3 − 3 3 − 1 ) = 0
𝑅 35= ( 3 − 2 3 − 1 ) = 0,5
𝑅 36= ( 3 − 1 3 − 1 ) = 1
𝑅 37= ( 3 − 2 3 − 1 ) = 0,5
𝑅 41= ( 3 − 3 3 − 1 ) = 0
𝑅 42= ( 3 − 1 3 − 1 ) = 1
𝑅 43= ( 3 − 3 3 − 1 ) = 0
𝑅 44= ( 3 − 3 3 − 1 ) = 0
𝑅 45= ( 3 − 3 3 − 1 ) = 0
𝑅 46= ( 3 − 1 3 − 1 ) = 1
𝑅 47= ( 3 − 3 3 − 1 ) = 0
𝑅 51 = ( 4500 − 1300 4500 − 450 ) = 0,79
𝑅 52 = ( 4500 − 450 4500 − 450 ) = 1,0
𝑅 53 = ( 4500 − 1300 4500 − 450 ) = 0,79
𝑅 54 = ( 4500−2200 4500−450 ) = 0 ,568
𝑅 55 = ( 4500 − 4500 4500 − 450 ) = 0
𝑅 56 = ( 4500 − 450 4500 − 450 ) = 1
𝑅 57 = ( 4500 − 1300 4500 − 450 ) = 0,79
𝑅 61 = ( 3 − 2 3 − 1 ) = 0,5
𝑅 62 = ( 3 − 1 3 − 1 ) = 1
𝑅 63 = ( 3 − 2 3 − 1 ) = 0,5
𝑅 64 = ( 3 − 3 3 − 1 ) = 0
𝑅 65 = ( 3 − 3 3 − 1 ) = 0
𝑅 66 = ( 3 − 1 3 − 1 ) = 1
𝑅 67 = ( 3 − 2 3 − 1 ) = 0,5
𝑅 71 = ( 3 − 3 3 − 1 ) = 0
𝑅 72 = ( 3 − 1 3 − 1 ) = 1
𝑅 73 = ( 3 − 2 3 − 1 ) = 0,5
𝑅 74 = ( 3 − 3 3 − 1 ) = 0
𝑅 75 = ( 3 − 3 3 − 1 ) = 0
𝑅 76 = ( 3 − 1 3 − 1 ) = 1
𝑅 77 = ( 3 − 2 3 − 1 ) = 0,5
𝑅 𝑖𝑗 = [ 0,455 0,9 0,18 0
0,36 1 0,56 0,5 1 0 0 0 1 0,5
0,5 1 0,5 0
0,5 1 0,5
0 1 0 0 0 1 0 0,79 1 0,79 0,56 0 1 0,79 0,5 1 0,5 0 0 1 0,5 0 1 0,5 0 0 1 0,5 ]
𝑅 𝑖𝑗 . 𝑊 𝑗= [ 0,09 0,18 0,04 0
0,07 0,2 0,11 0,08 0,15 0 0 0 0,15 0,08 0,03 0,05 0,03 0 0,03 0,05 0,03 0 0,1 0 0 0 0,1 0 0,28 0,35 0,28 0,2 0 0,35 0,28 0,03 0,05 0,03 0 0 0,05 0,03 0 0,1 0,05 0 0 0,1 0,05] 0,28 0,35 0,28 0,2 0,07 0,35 0,28
𝑆 1 = 0,09 + 0,08 + 0,03 + 0 + 0,28 + 0,03 + 0 = 0,492 𝑆 2 = 0,18 + 0,15 + 0,05 + 0,1 + 0,35 + 0,05 + 0,1 = 0,982 𝑆 3 = 0,04 + 0 + 0,025 + 0 + 0,2765 + 0,025 + 0,05 = 0,413 𝑆 4 = 0 + 0 + 0 + 0 + 0,199 + 0 + 0 = 0,199 𝑆 5 = 0,072 + 0 + 0,025 + 0 + 0 + 0 + 0 = 0,098 𝑆 6 = 0,2 + 0,15 + 0,05 + 0,1 + 0,35 + 0,05 + 0,1
= 1
𝑆 7 = 0,11 + 0,08 + 0,03 + 0 + 0,28 + 0,03 + 0,05 = 0,564
𝑠 + = 1,0 𝑠 − = 0,098 𝑅 + = 0,350 𝑅 − = 0,074
Langkah Selanjutnya adalah menghitung nilai Alternatif( 𝑄 𝑖 ): Dimana V=0,5(ketentuan Rumus )
𝑄 1 = 0,5 (0,492 −  1)
(1 − 0,098) + (1 − 0,5)(0,28 − 0,35)
(0,35 − 0,074) = 0,08628
𝑄 2 = 0,5 (0,98 −  1)
(1 − 0,098) + (1 − 0,5)(0,35 − 0,35)
(0,35 − 0,074)
= 0,48992
𝑄 3 = 0,5 (0,413 −  1)
(1 − 0,098) + (1 − 0,5)(0,28 − 0,35) (0,35 − 0,074)
= 0,0422
𝑄 4 = 0,5 (0,199 −  1)
(1 − 0,098) + (1 − 0,5)(0,2 − 0,35) (0,35 − 0,074)
= -0,2167
𝑄 5 = 0,5 (0,098 −  1)
(1 − 0,098) + (1 − 0,5)(0,07 − 0,35) (0,35 − 0,074)
= −0,5
𝑄 6 = 0,5 (1 −  1) (1 − 0,098) + (1 − 0,5)(0,35 − 0,35)
(0,35 − 0,074)
= 0,5
𝑄 7 = 0,5 (0,564 −  1)
(1 − 0,098) + (1 − 0,5)(0,28 − 0,35)
(0,35 − 0,074) = 0,12607
Dari hasil perangkingan diatas yang diperoleh bahwa A 5 merupakan rangking tertinggi dari beberapa alternatif lainnya.
Tabel 7. Tabel Perangkingan Alternatif Hasil Rangking A 5 -0,5 1 A 4 -0,2167 2 A 3 0,0422 3 A 1 0,08628 4 A 7 0,12607 5 A 2 0,48992 6 A 6 0,5 7

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini, metode VIKOR dapat menentukan peserta yang layak menerima bantuan dana RUTILAHU dan melakukan perangkingan peringkat dengan efektif.

## REFERENCES
[1]  S. Nisel, “An Extended VIKOR Method for Ranking Online Graduate Business Programs,” Int. J. Inf. Educ. Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 103–107, 2014.
[2]  E.  C.  Pramulanto,  M.  Imrona,  E.  Darwiyanto,  F.  Informatika,  and  U.  Telkom,  “Aplikasi  Pendukung  Keputusan  untuk  Pemilihan Produk Asuransi dengan Metode Entropy dan Vikor pada AJB Bumiputera 1912 Jepara,” vol. 2, no. 1, pp. 1283–1294, 2015.
[3]  W. Fauzi, P. S. Informatika, U. Jenderal, A. Yani, S. P. Keputusan, and R. Masalah, “Sistem pendukung keputusan penerima bantuan dana rutilahu dengan menggunakan metode electre 1,” vol. 2016, no. Sentika, pp. 18–19, 2016.
[4]  R. P. Pratama, I. Werdiningsih, and I. Puspitasari, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi di Sekolah Menengah Pertama dengan Metode VIKOR dan TOPSIS,” vol. 3, no. 2, 2017.
[5]  C.  L.  Chang  and  C.  H.  Hsu,  “Applying  a  Modified  VIKOR  Method  to  Classify  Land  Subdivisions  According  to  Watershed Vulnerability,” Water Resour. Manag. , vol. 25, no. 1, pp. 301–309, 2010.
[6]  G.  Ginting, Fadlina, Mesran, A. P. U. Siahaan, and R. Rahim, “Technical Approach  of  TOPSIS in Decision Making,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 58–64, 2017.
[7]  S. Dian Utami Sutiksno, P. Rufaidah,  H. Ali, and W. Souisa, “A Literature Review  of Strategic  Marketing and  The Resource Based View of The Firm,” Int. J. Econ. Res. , vol. 14, no. 8, pp. 59–73, 2017.
[8]  S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and R. Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[9]  A. J. Putra, L. A. Abdillah, and H. Yudiastuti, “Penentuan sekolah dasar negeri terbaik kota Palembang dengan metode weighted sum model (WSM) dan weighted product model (WPM) menggunakan visual basic.net 2015,” Sentikom , no. September, pp. 1–6, 2016.
[10]  J. Simarmata, Pengenalan Teknologi Komputer dan Informasi . Yogyakarta: Andi, 2006.
[11]  D.  Handoko,  M.  Mesran,  S.  D.  Nasution,  Y.  Yuhandri,  and  H.  Nurdiyanto,  “Application  Of  Weight  Sum  Model  (WSM)  In Determining Special Allocation Funds Recipients,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 31–35, 2017.
[12]  H.  Nurdiyanto  and  Heryanita  Meilia,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  PRIORITAS  PENGEMBANGAN INDUSTRI  KECIL  DAN  MENENGAH  DI  LAMPUNG  TENGAH  MENGGUNAKAN  ANALITICAL  HIERARCHY  PROCESS (AHP),” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2016 , 2016, no. February, pp. 1–7.
[13]  J. Simarmata, Rekayasa Perangkat Lunak . Yogyakarta: Andi, 2010. [14]  M.  I.  Setiawan et  al. ,  “Business  Centre  Development  Model  of  Airport  Area  in  Supporting  Airport  Sustainability  in  Indonesia,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 954, no. 1, p. 12024, 2018.
[15]  N.  W.  Al-Hafiz,  Mesran,  and  Suginam,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentukan  Kredit  Pemilikan  Rumah  Menerapkan  Multi- Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis ( Moora ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 306–309, 2017.