## MABAC: Pemilihan Penerima Bantuan Rastra Menggunakan Metode Multi-
Attributive Border Approximation Area Comparison
Rivalri Kristianto Hondro
rivalryhondro@gmail.com STMIK Budi Darma

## ABSTRAK
Bantuan  Rastra  merupakan  program  pemerintah  yang  diberikan  kepada  masyarakat  untuk  meningkatkan kesejahteraan  dan  ketahanan  pangan  dalam  rumah  tangga,  mengatasi  kemiskinan  dan  sekaligus  memberikan perlindungan sosial kepada masyarakat yang tidak mampu. Pemilihan penerima bantuan rastra sudah menjadi tugas perangkat  desa  memilih  siapa  saja  layak  untuk  mendapatkan  bantuan  rastra.  Mendukung  keputusan  pemilihan penerima  bantuan  rastra  yang  sifatnya  multi  alternative  maka  diperlukan  metode  pendukung  keputusan.  Metode MABAC  adalah  salah  satu  metode  pendukung  keputusan  yang  jenis  keputusannya  multi  alternative,  metode  ini dapat  membantu  proses  pengambilan  keputusan  pemilihan  bantuan  rastra  dengan  optimal.  MABAC  merupakan metode perbandingan multikriteria. Metode ini dipilih karena, metode ini menyediakan stabil (konsisten) solusi dan handal  untuk  pengambilan  keputusan  rasional,  dibandingkan  dengan  metode  lain  multi-kriteria  pengambilan keputusan  (SAW,  COPRAS,  Moora,  TOPSIS  dan  VI-KOR).  Menerapkan  metode  MABAC  dalam  proses pendukung  keputusan  pemilihan  penerimaan  bantuan  ranstra,  metode  MABAC  memiliki  6  langkah  proses  yaitu Forming initial decision matrix, Normalization of initial matrix, Calculation of weighted matrix, Determination of border  approximate  area  matrix,  Calculation  of  matrix  elements  of  alternative  distance  from  the  border approximate area, Ranking alternatives .

## Kata Kunci: RASTRA, SPK, MABAC

## I. PENDAHULUAN
Desa  Hilisaootoniha  adalah  salah  satu  desa  pada kabupaten  nias  selatan  yang  masyarakatnya mendapatkan  bantuan  ranstra.  Pemilihan  penerima bantuan ranstra pada desa hilisaootoniha ditentukan oleh  kepala  desa  dibantu  sekretaris  desa  dan perangkat  desa  lainnya  untuk  mendata  masyarakat yang layak mendapatkan bantuan ranstra.
Penelitian  yang  dilakukan  Angrawati,  dkk,  Tujuan Program Rastra adalah mengurangi beban pengeluaran  KPM  (Keluarga  Penerima  Manfaat) melalui  pemenuhan  sebagian  kebutuhan  pangan beras [1]. Mendapatkan bantuan ranstra pemerintah menetapkan 7 kriteria untuk menentukan siapa saja yang  berhak  menerima  bantuan  ranstra  tersebut. Namun pada kenyataannya, pelaksanaan pemilihan penerima  bantuan  terhadap  rumah  tangga  sasaran dengan  kriteria  yang  telah  ditetapkan  masih  ada yang  tidak  sesuai.  Sehingga  mengakibatkan masalah  yaitu  yang  seharusnya  diberikan  kepada masyarakat  miskin  justru  tidak  mendapatkan bantuan  tersebut.  Kriteria  pemilihan  penerima
bantuan  rastra  (1)  Rumah  tangga  miskin  yang memiliki  anggota  rumah  tangga  yang  lebih  besar; (2) Rumah tangga miskin yang memiliki balita dan anak usia sekolah wajib belajar. (3) Rumah tangga miskin  yang  kepala  rumah  tangganya  perempuan, (4)  Rumah  tangga  miskin  yang  menanggung anggota rumah tangga lanjut usia non potensial, (5) Kondisi  fisik  rumah  tidak  layak  huni,  (6)  Rumah tangga yang berpendapatan rendah dan tidak tetap, (7)  Keluarga  peserta  PKH  (Program  Keluarga Harapan).
Metode MABAC adalah singkatan dari kata Multi- Attributive Border Approximation Area Comparison . MABAC merupakan metode perbandingan  multikriteria  (Indic et  al ,  2014). Metode ini dipilih karena, metode ini menyediakan stabil  (konsisten)  solusi  dan  handal  untuk pengambilan  keputusan  rasional,  dibandingkan dengan  metode  lain  multi-kriteria  pengambilan keputusan  (SAW,  COPRAS,  MOORA,  TOPSIS dan VI-KOR).
Prinsip  pilihan  adalah  sebuah  kriteria  yang menggambarkan akseptabilitas dari sebuah
(kemampuan  untuk  data  diterima).  Pada  sebuah model, prinsip tersebut adalah sebuah variabel hasil, sementara keputusan adalah hasil akhir dari proses pemikiran  tentang  suatu  masalah  atau  problema untuk  menjawab  pertanyaan  apa  yang  harus diperbuat guna mengatasi masalah tersebut, dengan menjatuhkan  pilihan  pada  suatu  alternatif  (S. Mesran, 2017).
Berhubungan dengan tahapan pengambilan keputusan,  Menurut  Suryadi,  K,  Ramdhani,  A, dalam  bukunya  (Widodo,  2002)  tahapan  proses pengambilan  keputusan  meliputi  tiga  fase  utama yaitu  inteligensi,  desain,  dan  kriteria  dan  keempat yakni implementasi.
Terkait  dengan  sistem  pendukung  keputusan, dalam jurnal penelitian yang dilakukan Hondro, R. K., menguraikan bahwa sistem pendukung keputusan  bukanlah  sebuah  sistem  yang  hasil keputusannya  dapat dikatakan  mutlak  hasil keputusan akhir, namun harus tetap kembali kepada sipemberi  keputusan  itu  sendiri,  maka  keputusan tersebut dikatakan mutlak. Karena sistem pendukung  keputusan  adalah  hanya  sebagai pendukung  untuk  menguatkan  hasil  keputusan (Lubis, 2017).

## II. LANDASAN TEORI

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Pengertian  sistem  adalah  kumpulan  dari  beberapa bagian-bagian  yang  bekerja  sama  untuk  mencapai tujuan  yang  sama,  atau  sekumpulan  objek-obejk yang  saling  berelasi  dan  berinteraksi  serta berhubungan  antar  objek  sebagai  satu  kesatuan yang dirancang untuk mencapai satu tujuan (Hanif, 2007). Pengertian lain sistem menurut Padji (Padji, 2006),  Sistem  adalah  rangkaian  yang  mencangkup hardware,  software,  dan  piranti  peripheral  yang bekerja  bersama  sebagai  sebuah  kesatuan  ataupun kombinasi  berbagai  elemen  yang  membentuk sebuah kesatuan yang kompleks.
Sementara  defenisi  sistem  pendukung  keputusan Secara  umum    adalah  sebagai  sebuah  sistem  yang mampu memberikan kemampuan baik kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian  untuk  masalah  semi-terstruktur (Julius, 2005).
Menurut Hondro, R. K. dalam salah satu  publikasi jurnalnya  tentang  sistem  pendukung  keputusan, Sistem  pendukung  keputusan  adalah  suatu  sistem
yang dibangun dan ditujukan untuk membantu atau mendukung  pengambilan  keputusan  yang  diambil oleh  pemangku  manajemen  keputusan  dalam organisasi. Pemangku manajemen keputusan dalam organisasi adalah seorang pimpinan, maka kemampuan  seorang  pimpinan  harus  mampu membuat  keputusan  dengan  mengetahui  dan menguasai teori dan teknik pembuatan keputusan . Secara khusus Menurut Hermawan SPK
didefinisikan sebagai sebuah sistem yang mendukung  kerja  seorang  manajer  maupun sekelompok  manajer  dalam  memecahkan  masalah semi-terstruktur dengan cara memberikan informasi  ataupun  usulan  menuju  pada  keputusan tertentu.
B. Bantuan Rastra
Bantuan  Sosial  Beras  Sejahtera  (Bansos  Rastra) adalah bantuan pangan dalam bentuk beras (natura) yang  diberikan  oleh  pemerintah  untuk  disalurkan setiap  bulannya  kepada  Keluarga  Penerima Manfaat (KPM) tanpa dikenakan biaya tebus/ harga. Beras  yang  disalurkan  adalah  beras  berkualitas medium  sejumlah  10  Kg.  Bansos  rastra  pada  awal mulanya  adalah  bantuan  Raskin/  Rastra  yang disalurkan kepada penerima manfaat sebesar 15 Kg per  keluarga  dengan  biaya  tebus  Rp  1.600,-/kg kemudian  bertransformasi  menjadi  bansos  rastra dan  berubah  fungsi  dari  pola  bantuan  bersubsidi menjadi bantuan sosial.
Tujuan  bantuan  Rastra  untuk  mengurangi  beban pengeluaran  Keluarga  Penerima  Manfaat  melalui pemberian  beras  kualitas  medium  dengan  jumlah 10 Kg setiap bulannya tanpa dikenakan biaya tebus. Sehingga  dapat  memberikan  manfaat  Peningkatan akses  pangan  baik  secara  fisik  (natura/  beras)  dan ekonomi  (tanpa  biaya  tebus);  Sebagai  pasar  bagi hasil  pertanian  padi;  Upaya  menstabilkan  harga beras di pasaran; Pengendalian inflasi dan menjaga stok  pangan  nasional  dan  Membantu  tumbuhnya perekonomian di daerah .
Penerima  manfaat  bansos  rastra  adalah  keluarga dengan  kondisi  sosial  ekonomi  nya  25  %  terendah di  daerah  pelaksaannya.  Kemudian  disebutkan sebagai keluarga penerima manfaat (KPM) Bansos Rastra,  yang  nama  dan  alamatnya  terdapat  dalam data  yang  ditetapkan  oleh  Menteri  Sosial.  Data KPM Bansos Rastra adalah Data Terpadu Program Penanganan  Fakir  Miskin  atau  yang  disebut  DT- PPFM.  Data  ini  merupakan  hasil  Pemutakhiran
Basis  Data  Terpadu  (PBDT)  di  tahun  2015. Penerima  manfaat  Program  Keluarga  Harapan (PKH) termasuk dalam penerima Bansos Rastra .

## C. MOORA
Metode MABAC dikembangkan oleh Pamucar dan Cirovic  [11].  Dalam  tulisan  ini  [11]  digunakan model  hibrida,  DEMATEL-MABAC,  di  mana metode  DEMATEL  digunakan  untuk  menentukan koefisien  bobot  kriteria  dan  metode  MABAC digunakan untuk alternatife peringkat.
Asumsi  dasar  dari  metode  MABAC  tercermin dalam  definisi  jarak  fungsi  kriteria  dari  setiap alternatif  yang  diamati  dari  daerah  perkiraan perbatasan.  Di  bagian  berikut  disajikan  prosedur menerapkan  metode  MABAC,  yaitu,  formulasi matematis, yang terdiri dari 6 langkah:
Langkah  1  :  Membentuk  matriks  keputusan  awal (X) (Forming initial decision matrix (X))
Pada  langkah  pertama  dilakukan  evaluasi alternatif  “m”  dengan  “n”  kriteria.  Alternatif disajikan  dengan  vektor A i =  (x i1 ,  x i2 ,  x i3 ,  ...,  x in ) , dimana  xij  adalah  nilai  dari  “i”  alternatif  dengan kriteria  “j”  (i  =  1,2,  3,  ...,  m;  j  =  1,  2,  3,  ...,  n).
X= C 1 C 2 ... C n
A 1 x 11 x 12 ... x 1m
A 2 x 11 x 22 x 2n ... ... ... ... ...
A 3 x 1m x 2m
x mn
dimana m adalah nomor alternatif, n adalah jumlah total kriteria Langkah2 :  Normalisasi  elemen  matriks  awal (X) (Normalization  of  initial  matrix ( X ) elements)
X= C 1 C 2 ... C n
A 1 t 11 t 12 ... t 1m A 2 t 11 t 22
t 2n ... ... ... ... ...
A 3 t 1m t 2m t mn
Elemen  matriks  ternormalisasi  (N)  diperoleh dengan menerapkan rumus:
1. Jenis  kriteria  Keuntungan/Benefit (For  benefit- type criteria)
2. Jenis kriteria Biaya/Cost (For cost-type criteria)
.........................................................(1)
...............................................................(2)
...............(3)
Dimana x ij , dan menyajikan  elemen-elemen
matriks  keputusan  awal  (X),  dimana  , dan didefenisikan sebagai berikut:
= max  (x1,  x2,  x3,  ...,  x m ) mewakili  nilai maksimum dari kriteria yang diamati oleh alternatif.
= min  (x1,  x2,  x3,  ...,  x m ) mewakili  nilai minimum dari kriteria yang diamati oleh alternatif.
Langkah 3  : Perhitungan elemen matriks tertimbang  (V) (Calculation  of weighted matrix (V) elements)
Elemen matriks tertimbang (V) dihitung berdasarkan rumus:
v ij = (w i * t ij )+ w i
Keterangan: w i = menyajikan elemen matriks yang dinormalisasi(N)
t ij = menyajikan koefisien bobot kriteria
Dengan  menerapkan  rumus  (6)  diperoleh  matriks
tertimbang  (V),  yang  juga  dapat  ditulis  sebagai berikut:
V = w 1 * t 11 + w 1 w 2 * t 11 + w 2 ... w n * t 1n + w n w 1 * t 21 + w 1 w 2 * t 22 + w 2 w n * t 2n + w n
... ... ... ...
w 1 * t m1 + w 1 w 2 * t m2 + w 2 ... w n * t mn + w n
dimana “n” menyajikan jumlah total kriteria, “m” menyajikan jumlah total alternatif.
Langkah 4  :  Penentuan  matriks  area  perkiraan  perbatasan  (G) (Determination  of  border  approximate area matrix (G))
Area perkiraan batas untuk setiap kriteria ditentukan sesuai dengan rumus:
dimana v ij menampilkan  elemen  matriks  berbobot
(V), “m” menyajikan jumlah total alternatif.
Setelah  menghitung  nilai-nilai gi berdasarkan kriteria,  itu  membentuk  matriks  daerah  perkiraan
...................(4)
..................................................................(5) ..................................................................(6)
......................(7)
..................................................................(8)
perbatasan G (9)  dalam  bentuk n  x  1 ( “n” menyajikan  jumlah  total  kriteria  yang  dilakukan pemilihan alternatif yang ditawarkan)
Langkah 5  :  Perhitungan  elemen  matriks  jarak  alternatif  dari  daerah  perkiraan  perbatasan (Q)(Calculation  of  matrix  elements  of  alternative  distance  from  the  border  approximate area (Q))
Jarak alternatif dari daerah perbatasan perkiraan (q ij ) ditentukan  sebagai  perbedaan  elemen  matriks tertimbang (V) dan  nilai  daerah  perkiraan perbatasan
(G) .
Q = V - G
yang dapat ditulis dengan cara lain:
dimana g i menyajikan  daerah  perkiraan  perbatasan untuk  kriteria C i , v ij menyajikan  elemen  matriks berbobot (V), “n” menyajikan jumlah kriteria, “m” menyajikan  nomor  alternatif.Alternatif A i dapat termasuk  ke  area  perkiraan  perbatasan  (G),  area perkiraan atas (G + ) atau area perkiraan lebih rendah (G - ),  yaitu,  Ai .Daerah  perkiraan atas  (G + )  menyajikan  area  di  mana  alternatif  ideal terletak  (A + ),  sedangkan  area  perkiraan  yang  lebih rendah  (G - )  menyajikan  area  di  mana  alternatif anti-ideal berada (A - ). ..................................................................(9) ................................................................(10) ................................................................(11)
......................................(12)
Gambar 3.1 Presentasi G + dan G - pada daerah perkiraan perbatasan Q
Milik A i alternatif ke daerah perkiraan (G, G + atau G - ) ditentukan berdasarkan rumus (13)
Untuk  dipilih  sebagai  yang  terbaik  dari  set, alternatif A i harus  termasuk  ke  daerah  perkiraan atas (G + ) dengan sebanyak mungkin kriteria.
Sebagai  contoh,  jika  alternatif  Ai  milik  daerah perkiraan atas oleh 5 kriteria (dari total  6 kriteria), dan  oleh  satu  kriteria  itu  milik  daerah  perkiraan yang lebih rendah (G-), ini berarti bahwa menurut 5 kriteria itu dekat atau sama dengan alternatif ideal,
tetapi  dengan  satu  kriteria  itu  dekat  atau  sama dengan alternatif anti-ideal. Nilai yang lebih tinggi menunjukkan  bahwa A i alternatif  lebih dekat  dengan  alternatif  yang  ideal,  sementara  nilai yang  lebih  kecil menunjukkan  bahwa A i alternatif  lebih  dekat  dengan  alternatif  anti-ideal.
Langkah 6  : Perengkingan Alternative (Ranking alternatives)
Perhitungan  nilai-nilai  fungsi  kriteria  dengan alternatif  (14)  diperoleh  sebagai  jumlah  dari  jarak alternatif dari daerah perkiraan perbatasan ( q i ).Menjumlahkan elemen matriks Q dengan garis diperoleh nilai akhir dari fungsi kriteria alternatif
dimana “n” menyajikan jumlah kriteria, “m” menyajikan sejumlah alternatif.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam melakukan penelitian ini adalah:
1.  Studi Literatur
Mencari  dan  mempelajarai  sejumlah  referensi yang  berhubungan  dengan  topik  yang  dibahas dalam  penelitian  ini  baik  melalui  buku,  buku elektronik (e-book) dan jurnal elektronik.
2.  Studi Lapangan
Melakukan  kegiatan  yang  berhubungan  dengan pengumpulan  data  atau  informasi  dengan  cara melakukan  komunikasi  kepada  pihak  terkait yang menangani atau berhubungan dengan studi kasus penelitian ini.
3.  Analisis
Menganalisis  masalah  berdasarkan  perolehan data  yang  telah  ada,  terkait  dengan  sistem pendukung  keputusan  pemilihan  penerima bantuan  RASTRA.  Tujuan  ini  dilakukan  untuk mengidentifikasi masalah sehingga dapat ditentukan  solusi  yang  sesuai  untuk  mengatasi masalah tersebut.
4.  Penerapan
Sistem pendukung keputusan pemilihan penerima  bantuan  RASTRA  dilakukan  dengan cara penerapan metode MABAC.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemilihan  penerima  bantuan  ranstra  pada  desa hilisaootoniha  ditentukan  oleh  kepala  desa  dibantu sekretaris  desa  dan  perangkat  desa  lainnya  untuk
................................................................(13) .........................................(14)
mendata  masyarakat  yang  layak  mendapatkan bantuan  ranstra.  Sebelum  melakukan  proses penentuan  penerima  ranstra  pihak  perangkat  desa melakukan  pendataan  kepada  masyarakat  yang
layak.  Kriteria  pemilihan  penerima  bantuan  rastra telah dijelaskan sebelumnya pada sub pendahuluan atau  dapat  dilihat  dengan  jelas  pada  tabel  berikut ini:
Tabel 1. Keterangan Kriteria No  Nama Kriteria (K) Keterangan / Penjelasan 1. (K1) Anggota RT Rumah  tangga  miskin  yang  memiliki  anggota rumah tangga yang lebih besar; 2. (K2)  Anggota  RT  balita dan anak sekolah Rumah  tangga  miskin  yang  memiliki  balita  dan anak usia sekolah wajib belajar. 3. (K3) Status Rumah  tangga  miskin  yang  kepala  rumah tangganya perempuan (janda) 4. (K4) Tanggungan Lansia Rumah  tangga  miskin  yang  menanggung  anggota rumah tangga lanjut usia non potensial,
5. (K5) Tempat Tinggal
Kondisi fisik rumah tidak layak huni, 6. (K6) Pendapatan
Rumah  tangga  yang  berpendapatan  rendah  dan tidak tetap, 7. (K7) Status PKH Keluarga peserta PKH (Program Keluarga Harapan)
Berikut tabel fuzzy untuk pemberian nilai masing-masing kriteria
Tabel 2. Fuzzy Pemberian Nilai Setiap Kriteria No  Keterangan Nilai Angka Segitiga Fuzzy Range Fuzzy 1. Sangat Baik 5 [4,50 ; 5,00 ; 5,00] 2. Baik 4 [2,50 ; 3,50 ; 4,50] 3. Kurang Baik 3 [1,50 ; 2,50 ; 3,50] 4. Buruk 2 [0,00 ; 1,50 ; 2,50] 5. Sangat Buruk 1 [0,00 ; 0,00 ; 1,50] Tabel 3. Tabel Bobot Kriteria No  Kriteria Presentase Bobot Nilai 1. K1 20% 0,200 2. K2 20% 0,200 3. K3 15% 0,150 4. K4 15% 0,150 5. K5 10% 0,100 6. K6 10% 0,100 7. K7 10% 0,100
Tabel 4. Nilai masing-masing kriteria setiap calon penerima bantuan rastra
Alternati ve Kriteria K1 (benefit) K2 (benefit) K3 (benefit) K4 (benefit) K5 (benefit) K6 (cost) K7 (benefit) Alternatif 1 8 Orang  Ya Lengkap  Ya Berdinging Beton dan Bertingkat 3 Juta Ya Alternatif 2 7 Orang  Tidak Lengkap  Ya Berdinding Papan dan 2,5 Juta Ya

## Jurnal Mahajana Informasi, Vol.3 No. 1, 2018 e-ISSN: 2527-8290
Berlantaikan Tanah Alternatif 3 5 Orang  Ya Lengkap  Ya Berdinding Beton dan Berlantaikan Beton 3 Juta Tidak Alternatif 4 7 Orang  Ya Janda Tidak Berdinding Papan dan Berlantaikan Papan 3 Juta Ya Alternatif 5 5 Orang  Tidak Lengkap  Ya Berdinding Papan dan Berlantaikan Tanah 2 Juta Tidak Alternatif 6 8 Orang  Tidak Duda Ya Berdinding Beton dan Bertingkat 3 Juta Ya Alternatif 7 6 Orang  Ya Lengkap  Tidak Berdinding Papan dan Berlantaikan Tanah 1,5 Juta Ya Alternatif 8 4 Orang  Tidak Janda Tidak Berdinding Papan Berlantaikan Tanah 1 Juta Tidak Alternatif 9 5 Orang   Ya Lengkap  Ya Berdinding Papan Berlantaikan Tanah 2,5 Juta Ya Alternatif 10 3 Orang  Tidak Duda Ya Berdinding Beton Berlantaikan Beton 3 Juta Ya Langkah 1. Proses  Membentuk Matriks  Keputusan Awal (X) Menentukan  nilai  matriks  normalisasi  sesuai dengan  tabel  fuzzy  yang  telah  ditentukan sebelumnya. Tabel 5. Matriks Keputusan Awal (X) Alternative Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 Alternatif 1 1,000 1,000 0,000 1,000 0,100 0,100 1,000 Alternatif 2 0,789 0,000 0,000 1,000 0,978 0,897 1,000 Alternatif 3 0,565 1,000 0,000 1,000 0,432 0,100 0,000 Alternatif 4 0,789 0,000 1,000 0,000 0,735 0,100 1,000 Alternatif 5 0,565 0,000 0,000 1,000 0,978 0,899 0,000 Alternatif 6 0,487 0,000 0,589 1,000 0,100 0,100 1,000 Alternatif 7 0,685 1,000 0,000 0,000 0,978 0,908 1,000 Alternatif 8 0,487 0,000 1,000 0,000 0,978 1,000 0,000 Alternatif 9 0,200 1,000 0,000 1,000 0,978 0,897 1,000
Alternatif 10 0,300 0,000 0,589 1,000 0,432 0,100 1,000
Langkah  2.  Normalisasi  Matriks  Keputusan  Awal (N)
Menentukan  nilai  matriks  bobot  normalisasi dengan  cara  menentukan  terlebih  dahulu  jenis kriteria benefit dan cost .  Selanjutnya  menentukan
nilai maximum dan minimum pada masing-masing kolom  kriteria.  Lakukan  perhitungan  dengan menggunakan  rumus  (3)  jika  jenis  kriteria benefit dan rumus (4) jika jenis kriteria cost .
Tabel 6. Matriks Normalisasi Bobot Keputusan (N)
Alternat ive Kriteria K1 (max/benefit) K2 (max/benefit) K3 (max/benefit) K4 (max/benefit) K5 (max/benefit) K6 (min/cost) K7 (max/benefit) Alternatif 1 1,000 1,000 0,000 1,000 0,000 1,000 1,000 Alternatif 2 0,736 0,000 0,000 1,000 1,000 0,114 1,000 Alternatif 3 0,456 1,000 0,000 1,000 0,378 1,000 0,000 Alternatif 4 0,736 0,000 1,000 0,000 0,723 1,000 1,000 Alternatif 5 0,456 0,000 0,000 1,000 1,000 0,112 0,000 Alternatif 6 0,359 0,000 0,589 1,000 0,000 1,000 1,000 Alternatif 7 0,606 1,000 0,000 0,000 1,000 0,102 1,000 Alternatif 8 0,359 0,000 1,000 0,000 1,000 0,000 0,000 Alternatif 9 0,000 1,000 0,000 1,000 1,000 0,114 1,000 Alternatif 10 0,125 0,000 0,589 1,000 0,378 1,000 1,000
Langkah 3. Menentukan Matriks  Bobot  Keputusan (V)
Proses  menentukan  matriks  bobot  keputusan menggunakan rumus (6), matriks bobot kriteria (W) dikalikan dengan matriks normalisasi keputusan (N) selanjutnya  dijumlahkan  dengan  matriks  bobot kriteria (W).
Alternatif 1: t 1,1 = (0,200 * 1,000) + 0,200 = 0,400
t 1,2 = (0,200 * 1,000) + 0,200 = 0,400
t 1,3 = (0,150 * 0,000) + 0,150 = 0,150
t 1,4 = (0,150 * 1,000) + 0,150 = 0,300
t 1,5 = (0,100 * 0,000) + 0,100 = 0,100
t 1,6 = (0,100 * 1,000) + 0,100 = 0,200 t 1,7 = (0,100 * 1,000) + 0,100 = 0,200 selanjutnya lakukan perhitungan yang sama dengan alternatife yang lainnya. Berikut hasil nilai matriks bobot keputusan (V):
Tabel 7. Matriks Bobot Keputusan (V)
Alternat ive Kriteria K1 (max/benefit) K2 (max/benefit) K3 (max/benefit) K4 (max/benefit) K5 (max/benefit) K6 (min/cost) K7 (max/benefit) Alternatif 1 0,400 0,400 0,150 0,300 0,100 0,200 0,200 Alternatif 2 0,347 0,200 0,150 0,300 0,200 0,111 0,200 Alternatif 3 0,291 0,400 0,150 0,300 0,138 0,200 0,100 Alternatif 0,347 0,200 0,300 0,150 0,172 0,200 0,200

## Jurnal Mahajana Informasi, Vol.3 No. 1, 2018 e-ISSN: 2527-8290
4 Alternatif 5 0,291 0,200 0,150 0,300 0,200 0,111 0,100 Alternatif 6 0,272 0,200 0,238 0,300 0,100 0,200 0,200 Alternatif 7 0,321 0,400 0,150 0,150 0,200 0,110 0,200 Alternatif 8 0,272 0,200 0,300 0,150 0,200 0,100 0,100 Alternatif 9 0,200 0,400 0,150 0,300 0,200 0,111 0,200 Alternatif 10 0,225 0,200 0,238 0,300 0,138 0,200 0,200
Langkah 4. Menentukan Nilai Matriks Batas (G) Rumus  untuk  menentukan  nilai  matriks  batas  (G) setiap  kriteria  seperti  pata  rumus  no  (8).  Lakukan perkalian  terhadap  nilai  pada  masing  kriteria  yang sama, maka total perkaliannya selanjutnya dipangkatkan  dengan  satu  per  jumlah  alternatif. Penyelesain sebagai berikut:
K1  =  (0,400  *  0,347  *  0,291  *  0,347  *  0,291  *
0,272  *  0,321  *  0,272  *  0,200  *  0,225) 1/10 =
0,2911
K2  =  (0,400  *  0,200  *  0,400  *  0,200  *  0,200  * 0,200  *  0,400  *  0,200  *  0,400  *  0,200) 1/10 =
0,2639 dan seterusnya...
Tabel 8. Nilai Matriks Batas (G) Kriteria K1 (max/benefit) K2 (max/benefit) K3 (max/benefit) K4 (max/benefit) K5 (max/benefit) K6 (min/cost) K7 (max/benefit) G i 0,2911 0,2639 0,1890 0,2437 0,1592 0,1475 0,1625
Langkah  5.  Perhitungan  elemen  matriks  jarak alternatif dari daerah perkiraan perbatasan (Q) Menentukan  nilai  elemen  matriks  jarak  batas alternatif  berdasarkan  matriks  daerah  perkiraan batas (G), dengan menggunakan rumus no (11).
Penyelesaian sebagai berikut:
Q 1,1 = 0,400 * 0,2911 =
Q 1,2 = 0,400 * 0,2639 = Q 1,3 = 0,150 * 0,1890 = dan seterusnya...
Tabel 9. Elemen matriks jarak alternatif dari daerah perkiraan perbatasan (Q)
Alternat ive Kriteria K1 (max/benefit) K2 (max/benefit) K3 (max/benefit) K4 (max/benefit) K5 (max/benefit) K6 (min/cost) K7 (max/benefit) Alternatif 1 0,116 0,106 0,028 0,073 0,016 0,029 0,032 Alternatif 2 0,101 0,053 0,028 0,073 0,032 0,016 0,032 Alternatif 3 0,085 0,106 0,028 0,073 0,022 0,029 0,016 Alternatif 4 0,101 0,053 0,057 0,037 0,027 0,029 0,032 Alternatif 5 0,085 0,053 0,028 0,073 0,032 0,016 0,016 Alternatif 6 0,079 0,053 0,045 0,073 0,016 0,029 0,032

## Jurnal Mahajana Informasi, Vol.3 No. 1, 2018 e-ISSN: 2527-8290
Alternatif 7 0,094 0,106 0,028 0,037 0,032 0,016 0,032 Alternatif 8 0,079 0,053 0,057 0,037 0,032 0,015 0,016 Alternatif 9 0,058 0,106 0,028 0,073 0,032 0,016 0,032 Alternatif 10 0,065 0,053 0,045 0,073 0,022 0,029 0,032 Langkah 6. Perengkingan Alternatif (S) Menentukan  nilai  perengkingan  alternatif  dengan menggunakan rumus no (14). Penyelesaian sebagai berikut:
Alternatif  1  =  0,116  +  0,106  +  0,028  +  0,073  +
0,016 + 0,029 + 0,032 = 0,401 dan seterusnya... Tabel 10. Perengkingan Alternatif (S) Alternatif S Rank Alternatif 1 0,401 1 Alternatif 2 0,336 6 Alternatif 3 0,359 2 Alternatif 4 0,337 5 Alternatif 5 0,304 9 Alternatif 6 0,328 7 Alternatif 7 0,345 4 Alternatif 8 0,288 10 Alternatif 9 0,346 3 Alternatif 10 0,320 8
Dari  hasil  perengkingan  diatas  maka  yang  layak menerima bantuan ranstra adalah alternatif 1 yaitu dengan data sebagai berikut:
Tabel 11. Data Alternatif yang layak menerima bantuan ranstra
Alternati ve Kriteria K1 (benefit) K2 (benefit) K3 (benefit) K4 (benefit) K5 (benefit) K6 (cost) K7 (benefit) Alternatif 1 8 Orang  Ya Lengkap  Ya Berdinging Beton  dan Bertingkat 3 Juta Ya

## V. KESIMPULAN
Menerapkan metode MABAC dalam proses sistem pendukung keputusan menentukan penerima bantuan  rastra  cukup  membantu  pihak  kelurahan desa  Hilisaootaniha.  Dengan  menggunakan  sistem ini  cukup  memberikan  nilai  transparasi  terhadap masyarakat sehingga tidak menimbulkan kecurigaan.  Selain  itu  juga  Metode  mampu menampilkan nilai konsistensi dibandingkan dengan  metode  pendukung  keputusan  lainnya, metode ini menyediakan stabil terhadap solusi yang dihasilkan dan handal untuk pengambilan keputusan rasional.

## DAFTAR PUSTAKA
Angrawati  D,  Yamin  M  dan  Ransi  N.  Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Jumlah Beras Miskin Menggunakan
Metode  Simple  Additive  Weight  (SAW). SemantTik,  Vol.2,  No.1,  Jan  –Jun  2016, pp.39-46.
Indic  D,  Lukovic  Z,  Mucibabic  S.  Engagement model  for  NBC  service  units  during chemical accidents, Vojnotehnicki glasnik/Military  Technical  Courier,  Vol.
62, No. 1, pp. 23-41, 2014. S. Mesran, Rivalri Kristianto Hondro, Muhammad Syahrizal, Andysah Putera Utama Siahaan, Robbi Rahim, “Student Admission Assesment using Multi-Objective Optimization  on  the  Basis  of  Ratio
Analysis (MOORA),” J. Online Jar. Pengaj. Seni Bina, vol. 2, no. 1, pp. 121–126, 2017. Widodo  Budiharto,  S.  Si,  Aplikasi  Database
Dengan Sql Server 2000 dan Visual Basic, Pt. Elex Media Komputindo, Jakarta, 2002
Lubis,  P.,  Nadeak,  B.,  &  Hondro,  R.  K.  (2017).
Penerapan  Metode  Analitical  Hierarchy Process Dalam Penentuan Warga Penerima Program  Keluarga  Harapan  (PKH)(Studi Kasus:  Kantor  Lurah  Tegal  Sari  Mandala II). Media Informatika Budidarma, 1(1). Hanif  Al  Fatta,  Analisis  dan  Perancangan  Sistem Informasi,  I,  Yogyakarta,  Andi  Office,
2007 Padji  M.  Sudarmo,”Kamus  Istilah  Komputer Teknologi Informasi Dan Komunikasi”,Penerbit  Ganesha,  Bandung, Edisi 1, 2006
Julius Hermawan, “Membangun Decision Support System”,penerbit  :    Andi,.  Yogyakarta, Edisi 1, 2005
R. K. Hondro "Student Admission Optimazion on using Multi-Objective Optimazation on the Basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA),
JOJAPS, Vol. 10, No. 7 steemit.com  “Mari  Mengenal  Bansos  Rastra (2018)” Website: https://steemit.com/indonesia/@fahmi.mou l88/mari-mengenal-bansos-rastra-2018- bantuan-sosial-dari-pemerintah-untuk- mengurangi-beban-masyarakat-kurang- mampu-04bebab6db26 ,  19.30  WIB,  24 Mei 2018
Indic  D,  Lukovic  Z,  Mucibabic  S.  Engagement
model  for  NBC  service  units  during chemical accidents, Vojnotehnicki glasnik/Military  Technical  Courier,  Vol. 62, No. 1, pp. 23-41, 2014.
A. Kusuma, A. Nasution, R. Safarti, R. K. Hondro, E.  Buulolo,  and  K.  Kunci,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa/I Teladan  Dengan  Menggunakan  Metode Multi-Objective  Optimization  on  The Basis of Ratio Analisis (MOORA),” J. Ris. Komput., vol. 5, no. 2, pp. 114–119, 2018.