## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3269

## Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Pangan Non Tunai Masyarakat Pada Kelurahan Dulalowo Timur Kota Gorontalo Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment
Jorry Karim 1 , Misrawati Aprilyana Puspa 2 , Rachmat Kasim 1,*
1 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Ichsan Gorontalo, Kota Gorontalo, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Ichsan Gorontalo, Kota Gorontalo, Indonesia Email: 1 oyipotlot@gmail.com, 2 watie.aprilyana@gmail.com, 3,* endhykasim@gmail.com Email Penulis Korespondensi: endhykasim@gmail.com
Abstrak− BPNT  adalah  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  merupakan  jenis  bantuan  yang  dikelola  oleh  Kementrian  Sosial. Penyaluran Program Bantuan Pangan Nontunai (BPNT) mulai dilaksanakan pada tahun 2017 di 44 kota yang memiliki akses dan  fasilitas  memadai.  Secara  bertahap,  jenis  bantuan  ini  diperluas  ke  seluruh  kota dan  kabupaten  sesuai  dengan  kesiapan sarana  dan  prasarana  penyaluran  non  tunai.  Saat  ini  proses  penseleksian  penerima  BPNT  ini,  biasanya dilakukan  di  setiap Kelurahan.  Saat  ini  Pengolahan  data  untuk  keluarga  penerima  manfaat  BPNT  saat  ini  belum  terkomputerisasi  sehingga pengambilan  keputusan  penerima  manfaat  tidak  efektif  dan  efisien.  Saat  ini  Total  KPM  (Keluarga  Penerima  Manfaat)  di Kelurahan  Dulalowo  Timur  3  tahun  terakhir  berjumlah  423  KPM  dengan  rincian  tahun  2018  sampai  dengan  tahun  2020 masing  –  masing  sebanyak  141  KPM.  Begitu  banyak  masyarakat  yang  bisa  mendapatkan  bantuan  Sehingga  di  butuhkan sebuah sistem pendukung keputusan agar pengolahan data nya dapat terkomputerisasi dan disimpan di dalam  database serta tidak terdapat kesalahan dalam pemilihan penerima BPNT dengan menggunakan metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS).
Kata Kunci: Sistem pendukung Keputusan; Bantuan; Metode WASPAS
Abstract− BPNT  is  Non-Cash  Food  Aid  which  is  a  type  of  assistance  managed  by  the  Ministry  of  Social  Affairs.  The distribution  of  the  Non-Cash  Food  Assistance  Program  (BPNT)  began  in  2017  in  44  cities  that  had  adequate  access  and facilities. Gradually, this type of assistance was expanded to all cities and districts in accordance with the readiness of non- cash distribution  facilities  and infrastructure.  Currently,  the selection process  for  BPNT  recipients  is  usually carried out  in every Kelurahan. Currently, the processing of data for BPNT beneficiary families is not yet computerized so that the decision making  of beneficiaries is not  effective  and  efficient.  Currently,  the total  KPM  (Beneficiary  Families) in  Dulalowo  Timur Village for the last 3 years is 423 KPM with details from 2018 to 2020 each as many as 141 KPM. So many people can get help, so we need a decision support system so that the data processing can be computerized and stored in the database and there are no errors in the selection of BPNT recipients using the Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) method.
Keywords : Decision Support Systems; Assistance; WASPAS Method

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan komputer saat ini bisa dibilang sangat pesat dan banyak yang digunakan sebagai pengolahan data di suatu instansi atau perusahaan. Salah satu dari aplikasi teknologi komputer adalah pengembangan sistem dan pembangunan  /  pembuatan  software  sebagai  aplikasi  sistem  informasi  yang  kompleks  dan  berkualitas  yang memberikan banyak kegunaan dalam berbagai bidang [1]. Saat ini pemerintah memberikan perhatian yang lebih kepada  masyarakat  miskin,  hal  ini  terlihat  dari  beberapa  program  bantuan  yang  khusus  diberikan  kepada masyarakat  yang  tergolong  miskin.  Pada  tahun  2018  program  bantuan  yang  sedang  menjadi  unggulan  yaitu program Bantuan Pangan Non Tunai atau BPNT. Bantuan yang diberikan ini merupakan bantuan yang meliputi beberapa  aspek,  dimulai  dari  aspek  pendidikan  sampai  dengan  aspek  kesehatan.  Bantuan ini  dikelola  langsung oleh Kementrian Sosial akan tetapi dalam proses penyeleksian penerima BPNT dilakukan oleh setiap Kelurahan diberbagai  daerah.  Pada  proses  penyeleksian  harus  dilakukan  dengan  sangat  hati-hati,  hal  ini  dilakukan  agar mencegah adanya bantuan yang tidak tepat sasaran [2].
Saat  ini  bantuan  yang  di  terima  masyarakat  miskin  dalam  bentuk  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  dalam bentuk  Rastra  atau  Beras  Untuk  Keluarga  Sejahtera  yang  sebelumnya  bernama  Raskin  atau  Beras  Miskin. Perubahan  nama  bantuan  terjadi  pada  tahun  2017  oleh  Kementrian  Sosial.  Berdasarkan  Instruksi  Presiden Nomor  1  Tahun  2008  tentang  Kebijakan  Perberasan,  Perusahaan  Umum  (Perum)  Badan  Usaha  Logistik (BULOG)  yang  diberikan  penugasan  oleh  Pemerintah  untuk  melaksanakan  kegiatan  pengelolaan  serta melakukan  kegiatan  persediaan,  distribusi,  dan  kemudian  juga  untuk  melakukan  pengendalian  terhadap  harga beras  yang  ada  melalui  pengamanan  stok  beras,  juga  untuk  pengamanan  harga  dasar  beras  dan  penyalurannya termasuk Program Beras Untuk Keluarga Sejahtera (RASTRA), serta stabilisasi harga beras, dengan berdasarkan pertimbangan  [1].  Rastra  merupakan  program  pemerintah  yang  memiliki  tujuan,  dengan  melalui  komoditas beras,  untuk  meningkatkan  akses  pangan  keluarga  miskin,  serta  memenuhi  kebutuhan  pangan  pokok,  dalam rangka  menguatkan  ketahanan  pangan  di  rumah tangga  dan  mencegah  adanya  penurunan  konsumsi  energi  dan protein. Program kegiatan ini dikenal dengan program raskin (beras miskin) dan saat ini sudah berubah menjadi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3269
BPNT  (Bantuan  Pangan  Non  Tunai).  Rastra  diberikan  setiap  periode  satu  bulan  (1  bulan)  kepada  keluarga kurang mampu dalam bentuk uang sebesar Rp. 110.000 yang dapat ditukarkan dengan telur, minyak, beras dan gula [2].
Penelitian  sebelumnya  pernah  dilakukan  Eni  Suryeni  Dkk  dalam  jurnal  [3]  tahun  2015,  penelitian  oleh Masitah  Handayani  dalam  jurnal  [4]  tahun  2017,  serta  penelitian  oleh  Rida  Rizky  Nur  Husaini  dan  sanyata Purwidayanta  dala  jurnal  [5]    tahun  2018.    Penelitian  –  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  perancangan sistem  pendukung  keputusan  untuk  penerima  bantuan  Raskin  dan  bantuan  pangan  non  tunai.  Hal  ini  agar mempermudah  pihak  kelurahan  dalam  mendata  keluarga  penerima  manfaat  (KPM)  yaitu  masyarakat  yang kurang mampu. Selain itu sistem pendukung keputusan ini mengembangkan aplikasi sehingga dapat mengambil keputusan dalam hal pemilihan keluarga penerima manfaat yang berhak mendapatkan bantuan pangan non tunai ini.
Penelitian tentang sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) juga pernah dilakukan oleh Royanti Manurung dkk dalam jurnal [6] tahun 2018 serta  penelitian  oleh  Masitah  Handayani  dan  Nasrun  Marpaung  dalam  jurnal  [7]  tahun  2018.    Dengan  adanya metode  waspas  pada  sistem  pendukung  keputusan  untuk  mencari  prioritas  yang  paling  sesuai  dengan menggunakan  pembobotan  dan  perengkingan,  sehingga  dapat  diharapkan  dapat  membantu  pihak-pihak  tertenti dalam melakukan pengelolaan dan pengambilan keputusan untuk mendapatkan hasil yang sesuai.
Metode WASPAS adalah mencari prioritas pilihan yang paling sesuai dengan menggunakan pembobotan. Penerapan  metode  WASPAS,  yang  4  merupakan  kombinasi  unik  dari  pendekatan  MCDM,  model  jumlah tertimbang (WMM)  dan  model  produk  berat  (WPM)  pada  awalnya  memerlukan  normalisasi  linier dari  elemen hasil  [3]. Dengan menerapkan metode Waspas dalam   menangani  masalah dalam seleksi  penerima BPNT yang akan  menghasilkan  ranking  hasil  seleksi  sebagai  bahan  masukan  kepada  pihak  Kelurahan  Dulalowo  Timur dalam menentukan hasil seleksi penerima BPNT. Metode ini memiliki tujuan untuk mengevaluasi dan memberi peringkat alternatif yang ada sehingga lebih mudah untuk menentukan Keluarga Penerima Manfaat BPNT[8].
Penelitian ini dilakukan di Kelurahan Dulalowo Timur dalam pengambilan keputusan penerimaan BPNT masih belum terkomputerisasi dan pendataannya masih dalam bentuk kertas, sehingga membutuhkan waktu yang lama  untuk  pengolahan.  Penyaluran  bantuan  lewat  tiap-tiap  RT,  Ketua  RT  yang  menentukan  berhak  dan tidaknya keluarga untuk mendapatkan bantuan, akan tetapi banyak keluarga yang seharusnya tidak mendapatkan bantuan tetapi menerima bantuan juga, sebaliknya untuk keluarga miskin yang seharusnya mendapatkan bantuan tetapi  tidak  mendapatkannya  dan  proses  penyeleksian  ini  berjalan  sangat  lambat.  Saat  ini  jumlah  penduduk Kelurahan  Dulalowo  Timur  sebanyak  4540  Jiwa  dengan  jumlah  laki-laki  sebanyak  2470  Jiwa  dan  perempuan 2070 Jiwa. Total KPM (Keluarga Penerima Manfaat) di Kelurahan Dulalowo Timur 3 tahun terakhir berjumlah 423  KPM  dengan  rincian  tahun  2018  sampai  dengan  tahun  2020  masing  –masing  sebanyak  141  KP[3]M sehingga  diharapkan  dengan  adanya  system  pengambilan  keputusan  yang  tepat  BPNT  pun  dapat  disalurkan dengan tepat.
Berdasarkan  hasil  review  penelitian-penilitan  sebelumnya  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk membangun  sebuah  sistem  pendukung  keputusan,  karena,  sistem  pendukung  keputusan  adalah  solusi  terbaik untuk  mengatasi  masalah  tersebut.  Bukan  hanya  dalam  perencanaan  pengolahan  data  yang  kompleksitas permasalahannya sangat  tinggi, tetapi  dapat  pula mengeluarkan atau menghasilkan suatu  keputusan yang tepat, efesien  dan  efektifitas,  Salah  satu  teknik  pengambilan  keputusan  yang  digunakan  dalam  analisis  kebijakan adalah metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode Research and Development atau yang dikenal dengan metode Penelitian dan Pengembangan. Metode ini didefinisikan sebagai metode penelitian yang digunakan untuk menghasilkan produk tertentu  dan  menguji  keefektifan  produk  tersebut  [9].  Sejalan  dengan  hal  tersebut,  Sudaryono  mendefinisikan penelitian  dan  pengembangan  sebagai  suatu  proses  pengumpulan  dan  analisis  data  dilakukan  secara  sistematis dan  logis  untuk  mecapai  tujuan  tertentu  [10].  Research  and  Development  membagi  metode  menjadi  3  bagian dalam penelitian yaitu [9] :
a. Deksriptif.  Digunakan  dalam  studi  awal  untuk  menghimpun  data  kondisi  yang  ada  yaitu  perbandingan kondisi  produk  yang  sudah  ada  dan  yang  akan  dikembangkan,  kondisi  pihak  pengguna,  kondisi  faktor pendukung dan penghambat.
b. Evaluatif. Digunakan untuk mengevaluasi proses uji coba pengembangan suatu produk.
c. Eksperimen. Digunakan untuk menguji keampuhan produk yang dihasilkan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3269
Gambar 1 . Tahapan Perancangan Sistem
Tahapan dalam proses perancangan sistem adalah sebagai berikut [9]: 1. Menentukan objek penelitian.
2. Studi Pustaka
Pengumpulan dan pencarian teori-teori yang berhubungan dengan konsep yang diteliti.
3. Pengumpulan Data dan Informasi
Kualitas dari informasi yang diperoleh ditentukan oleh valid tidaknya data yang didapatkan. Oleh karena itu pengumpulan data haruslah dilakukan dengan secermat mungkin.
4. Analisa Sistem
Analisa  terhadap  sistem  dilakukan  untuk  mengetahui  proses  yang  telah  berjalan  pada  tempat  penelitian. Dengan  mempelajari  kelemahan-kelemahan  pada  sistem  yang  berjalan  maka  dapat  di  kembangkan  suatu sistem baru [10].
5. Analisa Kebutuhan Sistem
Analisa kebutuhan sistem dilakukan untuk mengetahui apa saja yang dibutuhkan sistem untuk dapat berjalan. Tujuan dilakukannya analisa kebutuhan sistem yaitu untuk mengeidentifikasikan apa saja yang masih direvisi dari  sistem  tersebut  dan  menjadikan  suatu  sistem  itu  bisa  dan  dapat  digunakan  setelah  dilakukan  langkah- langkah perbaikan.
6. Perancangan Database
Perancangan database atau basis data merupakan bagian yang penting dalam suatu sistem informasi. Karena merupakan bagian yang penting, jadi basis data harus di desain sebaik mungkin untuk menjaga kemungkinan terjadi kerusakaan data ataupun terjadi data yang berulang.
7. Perancangan Interface
Perancangan  Interface  (antar  muka)  sangat  dibutuhkan  agar  tampilan  program  menjadi  lebih  menarik, tentunya  dengan  menggunakan  kombinasi  warna  dan  penempatan  menu  –  menu  yang  mudah,  sehingga mempermudah user untuk menggunakan sistem ini.
8. Perancangan Program
Perancangan program harus sesuai dengan perencanaan yang telah di teliti sebelumnya, dengan dasar sebuah analisis  sistem,  kemudian  menerapkan  sistem  yang  baru  dengan  bantuan  use  case,  activity,  dan  sequence diagram dan mengimplementasikannya ke dalam bentuk aplikasi sistem [11].

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  (decision  support  system  atau  DSS)  [12]  adalah  sistem  informasi  berbasis komputer  yang  menyediakan  dukungan  informasi  interaktif  bagi  manajer  dan  praktisi  bisnis  selama  proses pengambilan  keputusan.  Ada  beberapa  konsep  penting  yang  menjelaskan  Sistem  Pendukung  Keputusan  secara definitif.  Pada  Tahun  1970,  Scott  Morton  [13]  menjelaskan  Sistem  Pendukung  Keputusan  berdasarkan  tipe masalah  yang  tidak  terstruktur  dan  fungsi  dari  sistem  dalam  pengambilan  keputusan.  Pada  tahun  1971,  Litte memperluas definisi tersebut bahwa selain fungsi dari sistem juga diperlukan antar muka yang baik. Pada tahun 1980,  Alter  mendefinisikan  Sistem  Pendukung  Keputusan  berdasarkan  penggunaan  pola  dan  obyektivitas system.
Sistem pendukung keputusan adalah suatu sistem yang digunakan untuk menemukan mendukung keputusan, kepeutusan  diambil  menggunakan  sistem  yang  dirancang  berdasarkan  kebutuhan  pemakaian  dalam  membantu mengambil  suatu  keputusan,  keputusan  dirancang  berdasarkan  kriteria  dan  alternatife  yang  sudah  ditentukan sebelumnya  dan  memiliki  sistem  yang  sudah  terstruktur  dan  terprogram  dalam  bentuk  pembobotan  yang  akan diakumulasi dan dinormalisasikan dan menghasilkan perangkingan [14]–[17].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3269

## 2.3 Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT)
Dalam rangka meningkatkan efektivitas dan ketepatan sasaran penyaluran bantuan sosial serta untuk mendorong keuangan inklusif, Presiden Republik Indonesia memberikan arahan agar bantuan sosial dan subsidi disalurkan secara  nontunai  pada  Rapat  Terbatas  (Ratas)  tentang  Keuangan  Inklusif  tanggal  26  April  2016.  Penyaluran bantuan sosial nontunai dengan menggunakan sistem  perbankan dapat mendukung perilaku produktif penerima bantuan serta meningkatnya transparansi dan akuntabilitas program bagi kemudahan mengontrol, memantau, dan mengurangi penyimpangan  [2] [3].
Penyaluran Program  Bantuan Pangan Nontunai (BPNT) mulai dilaksanakan pada tahun 2017 di 44 kota yang  memiliki  akses  dan  fasilitas  memadai.  Secara  bertahap,  bantuan  pangan  diperluas  ke  seluruh  kota  dan kabupaten sesuai dengan kesiapan sarana dan prasarana penyaluran nontunai. Mulai tahun 2018, Subsidi Rastra juga  dialihkan  menjadi  bantuan  sosial  yang  disebut  Bansos  Rastra.  Dengan  demikian,  Bantuan  Sosial  Pangan disalurkan ke masing-masing kabupaten/kota dalam bentuk nontunai atau natura yaitu tetap dalam bentuk beras. Sebagian kabupaten yang sarana prasarana penyaluran nontunainya belum memadai, tetap menyalurkan Rastra tetapi  tanpa  harga  tebus  yang  harus  dibayarkan  Keluarga  Penerima  Manfaat  (KPM).  Tahun  2019,  Program BPNT terus diperluas ke kabupaten/kota yang pada 2018 masih melaksanakan Program Bansos Rastra.

## 2.4 Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (Waspas)
Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) merupakan metode yang dapat mengurangi kesalahan-kesalahan atau mengoptimalkan dalam penaksiran untuk pemilihan nilai tertinggi dan terendah  [18].
Metode WASPAS merupakan kombinasi  unik dari  pendekatan MCDM yang diketahui yaitu model jumlah tertimbang  (Weighted  sum  model/WSM)  dan  model  produk  tertimbang  (WPM)  pada  awalnya  membutuhkan normalisasi  linier  dari  elemen  matriks  keputusan  dengan  menggunakan  dua  persamaan  [5],  [19]–[23].  Berikut merupakan langkah-langkah kerja dari metode WASPAS. yaitu : 1. Menentukan Normalisasi Matrix dalam Pengambilan Keputusan
𝑋 =   [ 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 22 𝑥 2𝑛 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚2 𝑥 𝑚3 ]
2. Jika nilai maksimal dan minimal telah ditentukan maka persamaan sebagai berikut : Untuk kriteria benefit:
𝑋 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥𝑖 𝑋 𝑖𝑗 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … . . (1)
Untuk Kriteria Biaya:
𝑋 𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑛𝑖 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗
… … … … … … … … … … … … … … … … … … … … . (2)

## 3. Menghitung Nilai Normalisasi Matrix dan Bobot WASPAS dalam
𝑄 =  0.5  ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑊𝑗 + 0.5  ∏
𝑗=1 (𝑋 𝑖 𝑖𝑗)𝑊𝑗 … … … … … … … … . (3) 𝑛 𝑗=1

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Metode WASPAS
Dalam proses penyeleksian calon penerima BPNT pada Keluaran Dulalowo Timur ditetapkan beberapa kriteria sebagai acuan penilaian. Kriteria-kriteria tersebut adalah :
Tabel 1. Kriteria Calon Penerima BPNT Cj Kriteria C1 Jumlah Tanggungan C2 Umur C3 Kondisi Rumah C4 Kepemilikan Rumah C5 Jaringan Listrik C6 Sumber Air C7 Jenis Pekerjaan C8 Jumlah Penghasilan C9 Pendidikan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3269
Tabel 2. Skala Penilaian
Kriteria Sub Penilaian Nilai Jumlah Tanggungan 4 anak atau lebih 3 anak 2 anak 1 atau tidak punya anak 4 3 2 1 Umur <35 >=35 s/d < 40 >= 40 s/d <= 50 > 50
1 2 3 4 Kondisi Rumah Anyaman Bambu Panggung Semi Permanen Permanen 4 3 2 1 Kepemilikan Rumah Numpang Kontrak Milik Sendiri 4 3 2 Jaringan Listrik Tidak ada Numpang Milik Sendiri 4 3 2 Sumber Air Air Sungai Air Sumur PDAM 4 3 2 Jenis Pekerjaan Pengangguran Buruh Wiraswasta PNS 4 3 2 1 Jumlah Penghasilan <= 200.000 >=200.000 s/d <=500.000 >=500.000 s/d <= 1.000.000 > 1.000.000 4 3 2 1 Pendidikan Kuliah SMA SD dan SMP Tidak Sekolah 1 2 3 4
Sumber: Arsip Kelurahan Dulalowo Timur
a. Persyaratan
1. Keluarga peserta PKH.
2. Mempunyai Kartu KPM.
Terdapat 2 kategori yang membedakan kriterai-kriteria diatas antara lain.
1. Kriteria C1 (kualitas makanan), C3 (pelayanan) dan C4 (suasana) adalah kriteria keuntungan;
2. Kriteria  C2  (harga  makanan),  C5  (jarak  restoran)  adalah  kriteria  biaya.  (Semakin  besar  nilainya  akan semakin buruk)
Tabel 3. Kriteria Kriteria Keterangan Bobot (W) Jenis C1 Jumlah Tanggungan 10% Benefit C2 Umur 5% Benefit C3 Kondisi Rumah 15% Benefit C4 Kepemilikan Rumah 15% Benefit C5 Jaringan Listrik 10% Benefit C6 Sumber Air 10% Benefit C7 Jenis Pekerjaan 10% Cost C8 Jumlah Penghasilan 15% Cost C9 Pendidikan 10% Cost

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3269
Tabel 4. Nilai alternative disetiap kriteria
Alternatif Kriteria/Tingkat C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 Fadli (A1) 4 1 3 3 2 4 3 1 4 Jefri (A2) 2 4 4 2 3 3 1 4 1 Syamsul (A3) 3 2 1 4 4 2 4 2 3
Untuk  pengambilan  keputusan  bobot  yang  diberikan  dari  setiap  kriteria  adalah  w=(10%,  5%15%, 10%, 5%, 10%, 15%, 15%, 10%, 10%). Untuk C1, C2, C3, C4, C5, C6 merupakan kriteria benefit, sedangkan C7, C8, C9 merupakan kriteria cost.
Langkah 1. Menghitung matrix normalisasi
Tabel 5. Matrix Normalisasi
X1 = 4+2+3
A 11 = 4/4 = 1 A 21 =2/4 = 0,5 A 31 = ¾ =0,75 X4 = 3+2+4 A 11 = 3/4 = 0,75 A 21 =2/4 = 0,5 A 31 = 4/4 =1 X7 = 3+1+4 A 11 = 3/4 = 0,75 A 21 =1/4 = 0,25 A 31 = 4/4 =1
X2 = 1 + 4 + 2 A 11 = 1/4 = 0.25 A 21 =4/4 = 1 A 31 = 2/4 =0,5 X5 = 2+3+4 A 11 = 2/4 = 0,5 A 21 =3/4 = 0,75 A 31 = 4/4 =1 X8 = 1+4+2 A 11 = 1/4 = 0,25 A 21 =4/4 = 1 A 31 = 2/4 =0,5 X3 = 3+4+1 A 11 = 3/4 = 0,75 A 21 =4/4 = 1 A 31 = 1/4 =0,25 X6 = 4+3+2 A 11 = 4/4 = 1 A 21 =3/4 = 0,75 A 31 = 2/4 =0,5 X9 = 4+1+3 A 11 = 4/4 = 1 A 21 =1/4 = 0,25 A 31 = 3/4 =0,75 Tabel 6. Hasil Normalisasi 1 0,25 0,75 0,75 0,5 1 0,75 0,25 1 0,5 1 1 0,5 0,75 0,75 0,25 1 0,25 0,75 0,5 0,25 1 1 0,5 1 0,5 0,75 Langkah 2 menghitung niai Q Q1 = (0,5)((1*0,1) + (0,25*0,05) + (0,75*0,15) + (0,75*0,15) + (0,5*0,1) + (1*0,1) + (0,75*0,1) + (0,25*0,15) + (1*0,1)) + (0,5) ((1 0,1 * 0,25 0,05 * 0,75, 0,15 *0,75 0,15 * 0,5 0,1 * 1 0,1 * 0,75 0,1 * 0,25 0,15 * 1 0,1 ))
Q1 = 0,5 (0,7) + 0,5 (0,63) Q1 = 0,35 + 0,315 Q1 = 0,66
Q2  =  (0,5)  ((0,5*0,1)  + (1*0,05)  +  (1*0,15)  +  (0,5*0,15)  +  (0,75*0,1)  +  (0,75*0,1)  +  (0,25*0,1)  +  (1*0,15)  + (0,25*0,1)) + (0,5) ((0,5 0,1 * 1 0,05 * 1 0,15 *0,5 0,15 * 0,75 0,1 * 0,75 0,1 * 0,25 0,1 * 1 0,15 * 0,25 0,1 ))
Q2 = 0,5 (0,675) + 0,5(0,601)
Q2 = 0,338 + 0,3005
Q2 = 0,63
Q3  =  (0,5)  ((0,75*0,1)  + (0,5*0,05)  + (0,25*0,15)  +  (1*0,15)  + (1*0,1)  +  (0,  5*0,1)  + (1*0,1)  +  (0,5*0,15)  + (0,75*0,1)) + (0,5) ((0,75 0,1 * 0,5 0,05 * 0,25 0,15 *1 0,15 *1 0,1 * 0, 5 0,1 * 1 0,1 * 0,5 0,15 * 0,75 0,1 )) Q3 = 0,5 (0,69) + 0,5(0,619) Q3 = 0,345 + 0,309 Q3 = 0,65
Berikut merupakan hasil perhitungan akhir dan telah dilakukan perangkingan dari yang tertinggi hingga yang terendah
Tabel 7. Hasil Perhitungan Akhir Alternatif Hasil Peringkat Fadli 0,67 1 Syamsul 0,65 2 Jefri 0,61 3
Terlihat  pada  tabel  di  atas  bahwa  Fadli  memiliki  prioritas  yang  paling  tinggi  untuk  mendapatkan penerimaan Bantuan, karena memiliki rangking yang tertinggi bila dibandingkan dengan alternatif yang lainnya.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3269

## 3.2 Tampilan Aplikasi
Tampilan  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  bantuan  pangan  non  tunai  menggunakan  metode waspas berbasis website ini dapat  dilihat pada gambar tampilan dibawah ini  dengan menampilan tampilan data penduduk sampai dengan perhitungan waspas dengan melakukan pembobotan.
Berikut tampilan beranda admin dalam mengelola data mulai dari tampilan data penduduk sampai dengan perhitungan pembobotan pada metode waspas :

## 1. Tampilan Data Penduduk
Halaman  ini  merupakan  halaman  tampilan  data  penduduk.  Dimana  admin  melakukan  pendataan  sesuai  data masyarakat  yang  ada  dikelurahan  Dulawo  Timur  Kota  Gorontalo  dengan  memasukkan  nama,  jenis  kelamin, nomor  telepon,  dan  alamat.  Data  ini  sebelumnya  sudah  ada  dikelurahan  sehingga  admin  hanya  melakukan penginputan pada aplikasi SPK ini.

## Gambar 2. Tampilan Data Penduduk

## 2. Tampilan Data Kriteria
Halaman data kriteria adalah halaman yang diinputkan oleh admin beberapa kriteria dari penerima BPNT berupa jumlah  tanggungan,  umur,  kondisi  rumah,  kepemilikan  rumah,  jaringan  listrik,  sumber  air,  jenis  pekerjaan, jumlah penghasilan dan pendidikan.
Gambar 3 . Tampilan Data Kriteria

## 3. Tampilan Proses Penilaian
Halaman  diatas  merupakan  tampilan  pada  proses  penilaian  sistem  pendukung  keputusan  untuk  penerimaan bantuan mengunakan metode waspas dengan melihat kriteria-kriteria yang sudah di tentukan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3269

## 4. Tampilan Hasil Normalisasi
Halaman  diatas  merupakan  hasil  normalisasi  pada  perhitungan  pembobotan  menggunakan  metode  waspas sehingga mendapatkan hasil seperti gambar diatas.

## Gambar 5. Tampilan Hasil Normalisasi

## 5. Tampilan Output
Halaman diatas merupakan hasil sistem pendukung keputusan menggunakan metode waspas setelah melakukan pembobotan  dan  mendapat  hasil  yang  berhak  mendapatkan  bantuan  BPNT  di  Kota  Gorontalo  khususnya  di Kelurahan Dulalowo Timur.
Gambar 6 . Tampilan Output
Adanya Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan untuk Penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) pada Masyarakat dengan menggunakan sebuah metode Weight Aggregated Sum Product Assesment Pada Kelurahan Dulalowo  Timur  ini  diharapkan  dapat  memaksimalkan  proses  seleksi  penerima  bantuan  dan  tentunya  lebih efektif dan efisien.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  dan  implementasi  serta  pengujian  sistem  diatas  maka  dapat  disimpulkan  bahwa penelitian ini dapat mempermudah masyarakat dalam melihat hasil seleksi yang dilakukan oleh pihak kelurahan Dulalowo  Timur  karena  aplikasi  ini  mudah  digunakan  dan  dibangun  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP dengan  database  MySQL.  Sesuai  hasil  pengujian  yang  dilakukan  di  dapat  hasil  bahwa  penelitian  ini  dapat berjalan  efektif  serta  efisien  serta  hasilnya  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Sehingga  bisa  dinyatakan  bahwa aplikasi ini bisa diimplementasikan di lokasi penelitian.

## REFERENCES
[1] G.  Y.  K.  S.  Siregar  Pahu,  L.  R.  Putri,  N.  Nungsiyati,  and  R.  Renaldo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan Calon Penerima Raskin Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” J. Teknoinfo , vol. 12, no. 2, p. 82, 2018.
[2] PMK, “Pedoman Umum Bantuan Pangan Nontunai 2019,” Pedoman Umum Bantu. Pangan Nontunai 2019 , pp. 1–174, 2019.
[3] E.  Suryeni,  Y.  H.  A.  Dan,  and  Y.  Nurfitria,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Penerimaan  Bantuan  Beras Miskin  Dengan  Metode  Weighted  Product Di Kelurahan  Karikil  Kecamatan  Mangkubumi Kota  Tasikmalaya,” Konf. Nas. Sist. Inform. 2015 , pp. 345–350, 2015.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3269
[4] M.  Handayani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penerimaan  Raskin  Di  Menggunakan  Metode  Topsis,” J. Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, p. 54, 2017.
[5] S.  I.  R.  Sarmidi,  “Jurnal  manajemen  dan  teknik  informatika,” Ranc.  Bangun  Sist.  Inf.  Pengolah.  Bank  Sampah Puspasari Kec. Purbaratu Kota Tasikmalaya , vol. 02, no. 01, pp. 181–190, 2018.
[6] R. Manurung, R. Sitanggang, and F. T. Waruwu,  “Penerapan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment Dalam Penentuan Penerima Beasiswa Bidik Misi,” vol. 5, no. 1, pp. 79–84, 2018.
[7] M. Handayani and N. Marpaung, “Implementasi Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (Waspas) Dalam Pemilihan Kepala Laboratorium,” Semin. Nas. R. 2018 ISSN 2622-9986 STMIK R. R. ISSN 2622-6510 , vol. 9986, no. September, pp. 253 – 258, 2018.
[8] E. D. Marbun, L. A. Sinaga, E. R. Simanjuntak, D. Siregar, and J. Afriany,  “Penerapan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment Dalam Menentukan Tepung Terbaik Untuk  Memproduksi Bihun,” vol. 5, no. 1, pp. 24–28, 2018.
[9] Prof.  Dr.  Sugiyono, Metode  Penelitian  dan  pengembangan  "research  and  development ,  Ke-4.  Bandung:  Alfabeta, 2019.
[10]  A. S. Rosa and Salahuddi M, Rekayasa Perangkat Lunak , Ketiga. Bandung: Informatika, 2013.
[11]  S. . Pressman, Rekayasa Perangkat Lunak (Pendekatan Praktis) , Edisi 7. Jakarta: Gramedia Jakarta, 2015.
[12]  Y. Yunus, Sistem Pendukung Keputusan (AHP dan TOPSIS – Seleksi Penerimaan Karyawan) , 1st ed. Gorontalo: Ideas Publishing, 2017.
[13]  J. E. and L. T. P. Turban, A. Efraim, Decision Support System and Intelegence Systems , 7th ed. Jogjakarta: Penerbit Andi, 2015.
[14]  D.  N.  and  S.  Defit, Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM)  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan ,  Cetakan  Pe. Yogyakarta: Deepulish, 2017.
[15]  D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta, 2015.
[16]  Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . 2007.
[17]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[18]  S.  Chakraborty,  E.  K.  Zavadskas,  and  J.  Antucheviciene,  “Applications  of  WASPAS  Method  as  a  Multi-Criteria Decision-Making Tool,” Econ. Comput. Econ. Cybern. Stud. Res. , vol. 49, no. 1, pp. 1–17, 2015.
[19]  N. K. Daulay, “Penerapan Metode Waspas Untuk Efektifitas Pengambilan Keputusan Pemutusan Hubungan Kerja,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 196–201, 2021.
[20]  N. K. Daulay, B. Intan, and M. Irvai, “Comparison of the WASPAS and MOORA Methods in Providing Single Tuition Scholarships,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 84–94, 2021.
[21]  S. M. Harahap, I. J. T. Situmeang, S. Hummairoh, and Mesran, “Implementation of Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) in Determining the Best Graduates,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 44–51, 2021.
[22]  N.  Lestari,  J.  Karman,  and  B.  Santoso,  “Komparasi  Metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment (WASPAS)  dan  Multi-Objective  Optimization  on  The  Basis  of  Ratio  (MOORA)  Dalam  Penerimaan  Dosen,” J.  Inf. Syst. Res. , vol. 2, no. 2, pp. 138–147, 2021.
[23]  G.  Ginting, M. Mesran, and K. Ulfa,  “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Beasiswa Pasca Sarjana Menerapkan Metode Analytic Hierarchy Process(AHP) dan Weight Aggregated Sum Product Assessment(WASPAS) (StudiKasus: STMIK Budi Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 0, pp. 834–845, Sep. 2019.