Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 549-557 E- ISSN 2503-2933 549

## Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan BLT Menggunakan Metode Multy Attribute Utility Theory
Siti Aminah* 1 , Asrul Abdullah 2 , Istikoma 3 1,2,3 Universitas Muhammadiyah Pontianak; Jl Jend Ahmad Yani No.111,(0561)76457
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah, Pontianak
3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Muhammadiyah, Pontianak e-mail: * 1 171220849@unmuhpnk.ac.id , 2 asrulabdullah@unmuhpnk.ac.id,
3 istikoma@unmuhpnk.ac.id

## Abstrak
Pada penelitian ini telah dibangun sistem pendukung keputusan penerimaan bantunan langsung  tunai  (BLT)  dengan  menggunakan  metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT). Sistem  yang  dibangun  berbasis  website.  Tujuan  dari  penelitian  ini  ialah  dapat  memberikan hasil  penerima  bantuan  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan  oleh  pihak  Desa  dengan menggunakan  metode  MAUT.    Adapun  kriteria  yang  digunakan  seperti  miskin  ekstrim,  sakit menaun  atau  kronis,  lansia  atau  tidak  bekerja,  difabel  atau  dalam  keluarga.  Pengujian  pada penelitian ini menggunakan 39 data alternatif. Data ini dilakukan perbandingan dengan hasil perhitungan  manual  di  excel.  Hasil  yang  didapatkan  dari  penelitian  ini  menunjukan  bahwa nilai pada alternatif Bapak Yohanes Ibu memiliki bobot tertinggi yakni 1. Berdasarkan angka- angka  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  perhitungan  yang  dilakukan  secara  manual  dan menggunakan  sistem  memberikan  hasil  yang  sama.  Untuk  memastikan  sistem  yang  dibangun menganut  pendekatan  perhitungan  MAUT,  maka  perlu  dilakukan  konversi  berbagai kepentingan  menjadi  nilai  numerik  dalam  skala  0-1.  Di  sini,  0  mewakili  nilai  terendah  dan  1 mewakili nilai tertinggi.
Kata kunci — Sistem Pendukung Keputusan (SPK), Bantuan Langsung Tunai (BLT), Multi Attribute Utility Theory (MAUT) dan Website

## Abstract
In this research, a decision support system for accepting direct cash assistance (BLT) has  been  built  using  the  Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  method.  The  system  built  is website-based. The purpose of this study is to be able to provide results for beneficiaries based on the criteria determined by the village using the MAUT method. The criteria used are extreme poverty, chronic or chronic illness, elderly or not working, disabled or within the family. Tests in  this  study  used  39  alternative  data.  This  data  is  compared  with  the  results  of  manual calculations  in  excel.  The  results  obtained  from  this  study  indicate  that  the  value  of  the alternative Mr. Yohanes Ibu has the highest weight, namely 1. Based on these figures, it may be inferred that computations performed manually and utilizing a system provide identical results. In order to ensure that the system constructed adheres to the MAUT calculation approach, it is necessary  to  convert  various  interests  into  numerical  values  on  a  scale  of  0-1.  Here,  0 represents the lowest value and 1 represents the highest value.
Keywords — Decision Support Systems (DSS), Direct Cash Assistance (DCS), Multi Attribute Utility Theory (MAUT) and Websites
550 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 549-557 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, No–end_page
1. PENDAHULUAN
antuan  Langsung  Tunai  (BLT)  ialah  inisiatif  pemerintah  yang  bertujuan  untuk meringankan beban ekonomi masyarakat akibat penghapusan subsidi bensin. Program ini mengalihkan  pembayaran  tersebut  untuk  membantu  masyarakat  miskin  di  Indonesia, sehingga  meningkatkan  standar  hidup  masyarakat  kelas  bawah.  Inisiatif  ini  bertujuan  untuk mencapai  distribusi  kemakmuran  yang  lebih  adil  di  kalangan  masyarakat  Indonesia.[1] Penyeleksian calon penerima bantuan dana desa di desa Goa Boma saat ini masih menggunakan sistem manual dalam bentuk musyawarah dan mufakat. Melihat dari situasi tersebut diperlukan sebuah  cara  untuk  memudahkan  pihak  aparat  desa  dalam  proses  pembagian  dan  penyeleksian penerima bantuan dana desa dengan menggunakan sebuah sistem berbasis website supaya data penduduk  penerima  bantuan  dana  desa  yang  diproses  dan  dihasilkan  untuk  diseleksi  sesuai dengan  kategori  yang  tepat.  Desa  Goa  Boma  ialah  desa  yang  dipilih  oleh  penulis  dalam melakukan penelitian. Desa ini berada di kecamatan Monterado, kabupaten Bengkayang.
Pada  tahun  2022    data  calon  penerima  bantuan  yang  diajukan  berjumlah  107  data. Kemudian  data  tersebut  dilakukan  pemeriksaan  dilihat  dari  kriteria  yang  telah  ditentukan. Adapun kriterianya seperti miskin ekstrim, sakit menaun atau kronis, lansia atau tidak bekerja, difabel  atau  dalam  keluarga.  Penerima  BLT  bantuan  dana  desa  ialah  penduduk  yang  tidak menerima bantuan dalam bentuk PKH, BPNT dan PBI. PKH ialah program bantuan sosial yang memberikan manfaat bersyarat kepada keluarga yang teridentifikasi sebagai penerima PKH.[2] Melalui  bantuan  tersebut,  salah  satu  peserta  program  PKH  menjamin  anak-anak  dalam  satu rumah  tangga  dapat  bersekolah  baik  di  SD  maupun  SMP.  Selain  itu,  bantuan  lebih  banyak diberikan  dalam  bentuk  BPNT.  BPNT,  juga  dikenal  sebagai  Bantuan  Pangan  Non  Tunai, mengacu  pada  bantuan  pemerintah  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  kesejahteraan masyarakat miskin, terutama dengan memberikan bahan makanan pokok.[3] PBI atau Penerima Bantuan Iuran ialah penerima manfaat program bantuan sosial yang diselenggarakan oleh Badan Penyelenggara  Jaminan  Sosial  (BPJS)  Kesehatan  dan  penerima  bantuan  Jaminan  Kesehatan Nasional. [4]
Penyeleksian penduduk penerima BLT bantuan dana desa, PKH, BPNT, dan PBI oleh kepala  desa  dan  juga  para  staf  Kantor  Desa  yang  dilakukan  secara  musyawarah  dan  mufakat untuk  memilih  penerima  bantuan  sesuai  dengan  kriteria  dan  kategori  yang  tepat  dari  107  data yang  diajukan  dinyatakan  sebagai  penerima  bantuan.  Namun,  ditahun  2023  terjadi  penurunan penerima  bantuan  BLT  dana  desa,  dari  107  data  yang  telah  diajukan  hanya  40  data  penerima saja  yang  dinyatakan  berhak  menerima  BLT.  Penyebab  dari  penurunan jumlah  penerima  BLT dikarenakan  tidak  memenuhi  kriteria  yang  telah  ditetapkan  oleh  pihak  kantor  Desa.  Dampak yang  ditunjukkan  ialah  kesulitannya  kasi  kesejahteraan  dalam  menetukan  siapa  saja  penerima bantuan, sehingga bantuan tersebut tepat pada sasaran.
Penelitian  kedua  dengan  judul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan Penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) Dengan Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) (Studi  Kasus:  Desa  Sambuli,  Kecamatan  Abeli,  Kota  Kendari)”  pada  tahun  2016.  Renia Rahmona,  Ika  Purwanti,  dan  Natalis  Ransi  menjadi  peneliti  dalam  riset  ini.  Untuk mengidentifikasi  penerima  BLT,  hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode  AHP  dapat dimasukkan  ke  dalam  sistem  pendukung  keputusan.  Mempermudah  pemberian  bantuan pemerintah, sistem ini dapat mengidentifikasi penerima BLT yang paling layak.[5]
Penelitian pertama dengan judul “ Sistem Penentuan Penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT)  Dengan  Metode  SAW  ( Simple  Additive  Weighting )”  pada  tahun  2017.  Penelitian  ini dilakukan  oleh  Andi  Firmanto  dengan  hasil  perubahan  sistem  yang  sebelumnya  masih diberlakukan  sistem  secara  manual.  Selain  itu,  adanya  sistem  ini  untuk  diharapkan  mampu
B
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 549-557 E- ISSN 2503-2933 551
nuscript is short and clear, implies research results (First Author)
membantu menentukan penerima bantuan langsung tunai yang tepat sasaran dengan berpegang teguh pada bobot perhitungan[6]
Penelitian  ketiga  dengan  judul  “SPK:  Algoritma Multy-Attribute  Utility  Theory (MAUT)  pada  destinasi  tujuan  wisata  lokal  di  kota  Sidamanik”  pada  tahun  2018.  Kajian tersebut  dilakukan  oleh  Edy  Satria,  Nurul  Atina,  Maria  Etty  Simbolon,  dan  Agus  Perdana Windarto. Temuan penelitian menunjukkan bahwa usulan lokasi wisata lokal Bah Biak di Kota Sidamanik,  Kabupaten  Simalungun,  Provinsi  Sumatera  Utara,  telah  mencapai  skor  0,847  yang merupakan skor tertinggi di antara empat destinasi wisata lokal.[7]
Berdasarkan dari penelitian terdahulu, penulis membuat rancang bangun sistem dengan mengambil  objek  permasalahan  yakni  penerimaan  Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  dengan menggunakan  metode  Multy  Attribute  Utility  Theory(MAUT).  Permasalahan  ini  dapat  dilihat pada  paragraf  tiga(3).  Pada  paragraf  tersebut  dinyatakan  bahwa  di  Desa  Goa  Boma  dalam penyeleksian  calon  penerima  bantuan  masih  menggunakan  sistem  manual  yakni  sistem musyawarah  mufakat.  Cara  tersebut  masih  kurang  efisian  sehingga,  diperlukan  sebuah  sistem yang dapat mempermudah Staf Kasi Kesejahteraan dalam menetukan calon penerima bantuan. Celah  permasalahan  ini  yakni  dilihat  dari  keriteria  yang  digunakan,  lokasi  penelitian,  tahun penelitian dan teknis analisis data. sehingga hasil penelitiam mempunyi pembeda dari penelitian terdahulu.
Sistem Pendukung Keputusan, juga dikenal sebagai Computer Based Information Sytem (CBIS)  ialah  sistem  terkomputerisasi  yang  dibangun  guna  mempermudah  pengambilan keputusan  menggunakan  data  dan  model  tertentu  untuk  menangani  berbagai  masalah  tidak terstruktur.[8][9]  Konsep  dari    sistem  pistem  pendukung  keputusan  (SPK)    pertama  kali ditemukan  oleh  Micheal  Scoot    pada  tahun  1971  yang  disebut  dengan  istilah  Management Decesion System.[10][11][12] Untuk membuat penilaian terhadap suatu permasalahan, terlepas dari kompleksitasnya, diperlukan informasi yang menyeluruh dan tepat, agar mampu mengelola informasi  serta  penggunaan  metode  dalam  penyelesaian    masalah  yang  tepat.  Hal  ini  dapat membantu  dalam  pengambilan  keputusan  terkait  dengan  sistem  informasi  penyeleksian  calon penerima bantuan di suatu daerah.[1]

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Analisis Data
Riset ini menjelaskan mengenai aplikasi penentuan calon penerima Bantuan Langsung Tunai  (BLT)  menggunakan  metode Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT)  berbasis website . Analisis data menjelaskan tentang kebutuhan data seperti analisis data kriteria dan analisis data alternatif. Sehingga maksud dan tujuan dari sistem aplikasi yang dibangun sesuai dengan yang ingin dicapai dalam penelitian ini.

## 2.1.1 Analisis Data Kriteria
Analisis  data  kriteria  menjelaskan  tentang  apa  saja  yang  menjadi  kriteria  dalam penentuan  penerima  bantuan  yang  telah  ditentukan  oleh  pihak  desa.  Adapun  kriteria  yang diberikan dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Kriteria dan Bobot
Kode Nama Kriteria Nilai Bobot C1 Miskin Ekstrim 0,35 C2 Sakit Menaun 0,25
552 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 549-557 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, No–end_page C3 Lansia / Tidak Bekerja 0,25 C4 Difabel / Dalam Keluarga 0,15
Adapun sub kriteria yang digunakan penulis dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Sub Kriteria dan Nilai Bobot No Kriteria Sub Kriteria Bobot 1. Miskin Ekstrim YA 5 TIDAK 2 2. Sakit Menaun / Kronis YA 5 TIDAK 2 3. Lansia / Tidak Bekerja YA 5 TIDAK 2 4. Difabel / Dalam Keluarga YA 5 TIDAK 2
Keterangan: Sub kriteria Ya  = 5 Sub kriteria Tidak = 2

## 2.1.2     Analisis Data Alternatif
Data alternatif dari penelitian adalah nama-nama calon penerima BLT. Adapun nama- nama calon penerima akan diuraikan dalam tabel dibawah ini :
Tabel 3 Kriteria Tiap Alternatif Kode Nama C1 C2 C3 C4 61070xxxxxxxxxx1 Yohanes Ibu Ya Ya Ya Ya 61070xxxxxxxxxx3 Sayiam Ya Ya Ya Tidak 61070xxxxxxxxxx1 Ajis Tidak Ya Tidak Ya 61070xxxxxxxxxx1 Samsudin Tidak Ya Ya Tidak 61070xxxxxxxxxx5 Pirus Ya Ya Tidak Ya ………. ……. …. ….. ….. …..

## 2.2 Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
Penulis menggunakan teknik MAUT untuk tugas akhir ini. Metode MAUT ialah suatu teknik  dimana  evaluasi  akhir,  v(x),  suatu  item  x  ditentukan  oleh  bobot  yang  diberikan  pada suatu nilai yang penting bagi nilai dimensinya. Istilah yang umum digunakan untuk merujuknya ialah  nilai  utilitas.  MAUT ialah  metode  yang  memberikan  nilai numerik  pada  skala  0-1  untuk kepentingan  yang  berbeda,  dimana  0  mewakili  opsi  yang  paling  tidak  disukai  dan  1  mewakili opsi  yang  paling  disukai.  Hal  ini  memungkinkan  perbandingan  langsung  di  semua dimensi.[13][14]
“Berikut langkah-langkah dalam perhitungan MAUT [15]: 1. Menentukan kriteria
2. Menentukan bobot tiap kriteria
3. Menentukan sub kriteria
4. Menentukan data nilai tiap warga Desa Goa Boma untuk calon penerima bantuan
5. Melakukan perhitungan matrik normalisasi dengan rumus:
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 549-557 E- ISSN 2503-2933 553
nuscript is short and clear, implies research results (First Author)
= − − (1) Keterangan: X = Bobot kriteria Xi - = Bobot terburuk (minimum) dari kriteria ke-X
Xi + = Bobot terbaik (maksimum) dari kriteria ke-X
6. Menghitung  matrik  normalisasi  dengan  bobot  preferensi.  Berikut  rumus  dari  perhitungan matriks dengan bobot preferensi
=   . (2)
Keterangan
V(x) = nilai evaluasi dari sebuah objek ke-i Wj = bobot prefensi Xij = bobot alternatif n = jumlah elemen”

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perhitungan data menggunakan metode MAUT yakni ada dua tahapan. Tahapan pertama menghitung  matriks  normalisasi  dan  tahahapan  kedua  menghitung  nilai  matriks  normalisasi dengan  bobot  preferensi  dengan  cara  mengalikan  nillai  tiap  matriks  normalisasi  dengan  bobot preferensi menggunakan rumus Euclidean .
Tabel 4 Kriteria Tiap Alternatif Kode Nama C1 C2 C3 C4 61070xxxxxxxxxx1 Yohanes Ibu Ya Ya Ya Ya 61070xxxxxxxxxx3 Sayiam Ya Ya Ya Tidak 61070xxxxxxxxxx1 Ajis Tidak Ya Tidak Ya 61070xxxxxxxxxx1 Samsudin Tidak Ya Ya Tidak 61070xxxxxxxxxx5 Pirus Ya Ya Tidak Ya ………. ……. …. ….. ….. …..
Data pada tabel 4 diatas merupakan data mentah yang didapatkan dari pihak kantor desa saat melakukan penelitian. Data kriteria di atas akan diperbarui dengan bobot kriteria alternatif. Tabel 5 menunjukkan data ini:
Tabel 5 Bobot Kriteria Pada Tiap Alternatif Kode Nama C1 C2 C3 C4 61070xxxxxxxxxx1 Yohanes Ibu 5 5 5 5 61070xxxxxxxxxx3 Sayiam 5 5 5 2 61070xxxxxxxxxx1 Ajis 2 5 2 5 61070xxxxxxxxxx1 Samsudin 2 5 5 2 61070xxxxxxxxxx5 Pirus 5 5 2 5 ………. ……. …. ….. ….. ….. MAX 5 5 5 5 MIN 2 2 2 2
554 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 549-557 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, No–end_page
Setelah mendapatkan nilai dari tiap kriteria pada alternatif diurutkan, selanjutnya maka dilakukan proses perhitungan nilai utility. Nilai utility ditampilkan pada tabel 6 berikut : Contoh perhitungan:
61070xxxxxxxxxx1 (C1 1 ) = = = 1
(C2 1 ) = = = 1 (C3 1 ) = = = 1 (C4 1 ) = = = 1
Dst…
Tabel 6 Nilai Utility Kode C1 C2 C3 C4 61070xxxxxxxxxx1 1 1 1 1 61070xxxxxxxxxx3 1 1 1 0 61070xxxxxxxxxx1 0 1 0 1 61070xxxxxxxxxx1 0 1 1 0 61070xxxxxxxxxx5 1 1 0 1 ……… … ….. …. …..
Adapun  kegunaan  nilai  utility  ini  ialah  untuk  mencari  nilai  terbobot.  Dimana  nilai terbobot  merupakan  hasil  perhitungan  dari  bobot  kriteria  yang  dikalikan  dengan  nilai  utility. Hasil dari perkalian ini dapat dilihat pada tabel 7 dibawah ini : Contoh Perhitungan : 61070xxxxxxxxxx1 (C1 1 ) = ( 0,35 * 1) = 0,35
(C2 1 ) = ( 0,25 * 1) = 0,25 (C3 1 ) = ( 0,25 * 1) = 0,25 (C4 1 ) = ( 0,15 * 1) = 0,15
Dst…
Tabel 7 Nilai Terbobot Kode C1 C2 C3 C4 61070xxxxxxxxxx1 0,35 0,25 0,25 0,15 61070xxxxxxxxxx3 0,35 0,25 0,25 0 61070xxxxxxxxxx1 0 0,25 0 0,15 61070xxxxxxxxxx1 0 0,25 0,25 0 61070xxxxxxxxxx5 0,35 0,25 0 0,15 ………. ….. ….. …… ……
Dari  tabel  7  diatas  maka  selanjutnya  akan  dilakukan  proses  perangkingan.  Proses  ini dilakukan  untuk  mencari  nilai  terbaik  dari  seluruh  alternatif.  Hasil  perangkingan  terbaik didapatkan  oleh  Bapak  Yohanes  Ibu  dengan  nilai  hasi  optimasi  1  dan  rangking  1.  Tabel rangking dapat dilihat pada tabel 8 dibawah ini:
Contoh perhitungan Hasil : Yohanes ibu : (0,35) + (0,25)+ (0,25) + (0,15) = 1 Dst…
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 549-557 E- ISSN 2503-2933 555
nuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Tabel 8 Hasil Dan Perangkingan Nama Hasil Optimasi Rangking Yohanes Ibu 1 1 Sayiam 0,85 2 Ita 0,75 3 Modo 0,65 4 Sipon 0,6 5 …. …. …..
Gambar 1. Implementasi Perangkingan
Gambar 1  menjelaskan hasil dari aplikasi yang telah dibuat. Hasil ini merupakan nilai hasil  dan  perangkingan  yang  menyatakan  bahwa  atlternatif  bapak  Yohanes  Ibu  mempunyai rangking satu (1) dengan nilai optimasi satu (1).

## 4. KESIMPULAN
Kajian yang dilakukan selama pengembangan sistem pendukung keputusan (SPK) BLT dengan  teknik  MAUT  menghasilkan  temuan  yakni  SPK  dibangun  dan  disesuaikan  dengan kebutuhan pengambil keputusan dalam pemilihan BLT dengan berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan oleh pihak Desa. Kriteria-kriteria yang dimaksud ialah miskin ekstrim, sakit menaun, lansia atau tidak bekerja dan difabel atau dalam keluarga.
SPK  dibangun  dengan  menggunakan  metode  MAUT.  Metode  ini  digunakan  untuk menghitung nilai utility. Setelah nilai utility didapatkan dilanjutkan untuk mencari nilai bobot. Dari nilai bobot ini nanti akan didapatkan nilai akhir dimna nilai bobot dikalikan dengan nilai utility. Perangkingan dilihat dari nilai terbesar yang diperoleh dalam perhitungan MAUT. Nilai ini  digunakan  untuk  merekomendasikan  penerima  bantuan  langsung  tunai.  Berdasarkan perhitungan  menggunakan  metode  MAUT  dapat  disimpulkan  alternatif  terbaik  dimiliki  oleh bapak Yohanes Ibu dengan hasil optimasi 1.
556 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 549-557 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, No–end_page

## 5. SARAN
Tujuan dari perancangan dan pembangunan sistem pendukung keputusan ini ialah untuk mengembangkan  suatu  aplikasi  yang  dapat  disesuaikan  dengan  kebutuhan  tertentu,  sehingga memungkinkan  dilakukan  penambahan  atau  modifikasi  kriteria  sesuai  kebutuhan.  Selain  itu, aplikasi  ini  diharapkan  dapat  dipelihara  dan  ditingkatkan  secara  efektif  untuk  meminimalkan tingkat kesalahan dan mengoptimalkan kinerjanya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada kedua orang tua saya yang telah memberikan dukungan  berupa  moril  maupun  materil.  Selain  itu,  saya  ucapkan  terimakasih  kepada  Kepala Desa Goa Boma Bapak Amdan, S.Pd. dan Ibu Fransiska Yani selaku Kasi Kesejahteraan yang telah  memberikan  ruang  kepada  saya  untuk  menyelesaikan  penelitian  mengenai  artikel  ini. Kepada  kedua  pembimbing  dan  kedua  penguji  sidang  saya  ucapkan  banyak  terimakasih  atas arahan-arahan yang telah diberikan, sehungga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  P.  Rochmah  Dyah,  E.  Nugroho,  and  E.  Aribowo, “Sistem  Penentuan  Penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) Dengan Metode Analitycal Hirarchy Process,” 2008.
[2] Nisa’  Mumtazun, “Peran  Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  Dalam  Mewujudkan Keluarga  Sakinah  Menurut  Peraturan  Presiden  Nomor  15  Tahun  2010  Tentang Percepatan Penanggulangan Kemiskinan,” 2017.
[3] H.  P.  Muslim,  F.  Eriyanti,  and  A.  Mubarak, “Implementasi  Program  Bantuan  Pangan Non  Tunai  (Bpnt)  di  Kecamatan  Kuranji  Kota  Padang,”  J.  Manaj.  dan  Ilmu  Adm. Publik , Vol. 2, No. 1, pp. 60–68, 2019, doi: 10.24036/jmiap.v1i2.19.
[4] A.  Jarkasih, “Pelaksanaan  Motivasi  Oleh  Kepala  Uptd  Dalam  Upaya  Mencapai Kualitas Pelayanan Peserta Penerima Bantuan Iuran (Pbi) Program …,” J. Ilmu Adm.
CENDEKIA , Vol. VIII, No. 2, pp. 1–26, 2015, [Online]. Available: http://jurnal.unma.ac.id/index.php/JC/article/view/147
[5] R.  Rahmona,  I.  P.  Ningrum,  and  N.  Ransi, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Menentukan  Penerima  Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  Dengan  Metode  Analytical Hierarchy Process (AHP) (Studi Kasus: Desa Sambuli, Kecamatan Abeli, Kota Kendari ),” SEMANTIK ,  Vol.  2,  No.  1,  pp.  257–266,  2016,  [Online].  Available: http://ojs.uho.ac.id/index.php/semantik/article/download/850/560
[6] Andi  Firmanto, “Sistem  Penentuan  Penerima  Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting),” Konf. Mhs. Sist. Inf. , Vol. 2, No. 1, pp. 60– 66, 2017, [Online]. Available: www.stmikpringsewu.ac.id
[7] E.  Satria,  N.  Atina,  M.  E.  Simbolon,  and  A.  P.  Windarto, “SPK:  Algoritma  Multi- Attribute  Utility  Theory  (Maut)  pada  Destinasi  Tujuan  Wisata  Lokal  di  Kota
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 549-557 E- ISSN 2503-2933 557
nuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Sidamanik,”  Comput.  Eng.  Sci.  Syst.  J. ,  Vol.  3,  No.  2,  p.  168,  2018,  doi: 10.24114/cess.v3i2.9954.
[8] M. J. S. H. I. A. Lita Asyriati Latif, Buku Ajar: Sistem Pendukung Keputusan Teori dan
Implementasi . Deepublish, 2018. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=TeBjDwAAQBAJ
[9] Nofriansyah Dicky, Konsep Data Mining VS Sistem Pendukung Keputusan . Sleman: C.V Budi Utama, 2014.
[10] Kusrini, Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan .  Yogyakarta:  C.V  Andi, 2007.
[11] &  R.  W.  Kusumadewi,  S.,  Hartati,  S.,  Harjoko,  A., Fuzzy  Multy  Attribute  Decesion Making (FUZZY MADM) , Edisi Pert. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[12] S.  Nofriansyah,  D.,  &  Defit, Multi  Criteria  Decesion  Making  (MCDM)  pada  Sistem Pendukung Keputusan , Edisi Pert. Yogyakarta: C.V Budi Utama, 2017.
[13] D. Aldo, N. Putra, Z. Munir, P. Studi Sistem Informasi, and S. Gici, “Sistem Pendukung Keputusan  Penilaian  Kinerja  Dosen  Dengan  Menggunakan  Metode  Multi  Attribute Utility Theory (MAUT)”, [Online]. Available: https://ejournal.stmikgici.ac.id/
[14] W. Apriani, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pimpinan Dengan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) di PT.Sagami Indonesia,” J. Mantik , Vol. 3, No. 2, pp. 10–19, 2019, [Online]. Available: https://iocscience.org/ejournal/index.php/mantik/index
[15] A.  Khairani,  H.  S.  Tambunan,  and  M.  Fauzan, “Penerapan  Algoritma  Maut (Multy_Attribute  Utility  Theory)  Dalam  Pemilihan  Pupuk  Terbaik  pada  Tanaman Kelapa Sawit,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , Vol. 3, No. 1, pp. 728–732, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1684.