SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BANTUAN KORBAN BENCANA ALAM GEMPA MENGGUNAKAN METODE ANALITICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) BERBASIS WEB
(STUDI KASUS : DESA KEKAIT)
Yandi Prio Utomo, Mira Orisa, Deddy Rudhistiar Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia Email : 1918060@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Bencana alam gempa bumi ini sangat  berdampak bagi masyarakat yang menjadi korban bencana alam ini dan mengakibatkan banyak kerugian materi maupun non materi, tidak luput juga banyaknya nyawa manusia yang terenggut  akibat  bencana  alam  gempa  bumi.  Pemerintah  memiliki  Badan  Penanggulangan  Bencana  di  Daerah yang  disebut  BPBD.  Badan  Penanggulangan  Bencana  Daerah  (BPBD)  ialah  lembaga  negara  yang  mengurus bencana alam dalam skala daerah. Desa  Kekait adalah  salah satu desa di Lombok Barat yang terkena dampak bencana gempa bumi yang terjadi di tahun 2018 yang ditangani oleh BPBD setempat. Permasalahan yang terjadi di BPBD di desa Kekait tersebut adalah kesulitan dalam menentukan siapa yang harus ditangani terlebih dahulu. Tujuan penelitian ini yaitu Membangun sistem pendukung keputusan untuk penentuan penerima bantuan korban bencana  alam  gempa  berbasis  website  untuk  membantu  dalam  memutuskan  korban  yang  berhak  mendapatkan penanganan  terlebih  dahulu  dan  mengimplementasikan  metode Analitycal  Hierarchy  Process (AHP)  sebagai metode  alternatif  pemberian  bantuan  dengan  parameter  kriteria  yang sudah ditentukan.  Berdasarkan  pengujian pengguna bahwa aplikasi ini sudah dapat berjalan dengan 100% sesuai dengan yang diharapkan pada 3 browser yaitu Microsoft Edge versi 114.0.1823.51 , Google Chrome versi 109, dan Mozila Firefox versi 114.0.5735.134, namun berdasarkan pengujian  metode AHP  dapat  disimpulkan  metode yang diterapkan pada aplikasi  memiliki selisih 0,0001% pada perhitungan manual. Kemudian dapat membantu Desa Kekait dalam meranking para korban sehingga dapat diputuskan siapa yang mendapatkan penanganan terlebih dahulu menggunakan metode Analitical Hierarchy Process (AHP) yang berbasis website dengan metode alternatif dengan parameter kriteria yang sudah ditentukan.
Kata kunci :  SPK, Metode AHP, Warga, Desa.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  berada  di  titik  pertemuan  antara wilayah  sirkum  Mediterania  dan  cincin  api  Pasifik, yang  menyebabkan  kerapannya  aktivitas  gunung berapi  yang  masih  sangat  signifikan.  Hampir  tanpa henti, Indonesia mengalami serangkaian bencana alam seperti  letusan  gunung  berapi  dan  gempa  bumi, kadang-kadang  disertai  oleh  gelombang  tsunami  dan kadang tidak. Namun demikian, lokasi Indonesia yang terletak di zona tropis juga mengakibatkan terjadinya bencana-bencana  alam  lainnya  seperti  angin  puting beliung, tanah longsor, curah hujan tinggi, kekeringan, serta  gempa  bumi.  Pada  bulan  Agustus  tahun  2018, terjadi  peristiwa  gempa  bumi  signifikan  di  Pulau Lombok  dengan  magnitudo  7.0  pada  skala  Richter. Dampaknya cukup besar, terutama di wilayah Lombok Barat,  di  mana  sekitar  13.026  rumah  mengalami kerusakan berat, 12.188 rumah mengalami kerusakan sedang,  dan  44.554  rumah  mengalami  kerusakan ringan.[1].  Bencana  alam  gempa  bumi  ini  sangat berdampak  bagi  masyarakat  yang  menjadi  korban bencana alam ini dan mengakibatkan banyak kerugian materi maupun non materi, tidak luput juga banyaknya nyawa  manusia  yang  terenggut  akibat  bencana  alam gempa  bumi.  Adapun  dampak  dalam  skala  besarnya yaitu  mengakibatkan  kelumpuhan  aktivitas  ekonomi
masyarakat  dan  kehilangan  pekerjaan  sehingga mengakibatkan  masyarakat  yang  menjadi  korban bencana  alam  gempa  ini  menderita  dalam  segi  jiwa maupun materi.
Pemerintah  memiliki  Badan  Penanggulangan Bencana  di  Daerah  yang  disebut  BPBD.  Badan Penanggulangan  Bencana  Daerah  (BPBD)  ialah lembaga  negara  yang  mengurus  bencana  alam  dalam skala  daerah.  Desa  Kekait  adalah  salah  satu  desa  di Lombok  Barat  yang  terkena  dampak  bencana  gempa bumi  yang  terjadi  di  tahun  2018  yang  ditangani  oleh BPBD  setempat.  Semenjak  tahun  2018  BPBD  telah melakukan  survei  lapangan  dan  sudah  memperoleh data  yaitu  35  rumah  rusak  ringan,  29  rumah  rusak sedang,  21  rumah  rusak  berat.  Permasalahan  yang terjadi  di  BPBD  di  desa  Kekait  tersebut  adalah kesulitan  dalam  menentukan  siapa  yang  harus ditangani  terlebih  dahulu.  Karena  walaupun  metode bantuan  yang diberikan oleh pemerintah pusat dalam bentuk pencairan dana (Instruksi Presiden (Inpres) No 5  tahun  2018)  tetapi  untuk  penanganan  langsung dilapangan  itu  disesuaikan  dengan  kebijakan  desa setempat.  Kebijakan  penanganan  korban  bencana gempa  di  desa  Kekait  adalah  penanganan  perbaikan rumah bukan dalam bentuk danai tunai yang langsung diserahkan ke para korban.  Jadi perangkat desa  yang
merupakan  anggota  BPBD  akan  merinci  kerusakan tiap  rumah  dari  para  korban.  Kemudian  berdasarkan catatan tersebut maka akan diputuskan siapa yang akan ditangani  terlebih  dahulu/  rumah  siapa  yang  akan diperbaiki  terlebih  dahulu.  Pihak  desa  Kekait memutuskan  memasukkan  kriteria  tambahan  untuk menentukan  siapa  yang terlebih dahulu  mendapatkan penanganan. Adapun kriteria tambahan tersebut yaitu berdasarkan  umur,  tanggungan  keluarga,  dan  jenis pekerjaan.
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  adalah sebuah  sistem  yang  dibangun  untuk  mendukung pengambilan  keputusan  dengan  melihat  kriteria  yang diperhitungkan  dalam  menentukan  keputusan  akhir. Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Analitycal Hierarchy  Process (AHP)  karena  berdasarkan penelitian-penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan metode  AHP,  metode  ini  cukup  sesuai  dengan permasalahan  pada  penelitian  yang  akan  dilakukan. Seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Heny  Ayu Septilia, Styawati (2020).[2]
Metode AHP merupakan metode untuk memecahkan  suatu-situasi  yang  kompleks  tidak terstruktur  ke  dalam  beberapa  komponen  dalam susunan yang hirarki, dengan memberi nilai subjektif tentang  pentingnya  setiap  variabel  secara  relatif,  dan menetapkan  variabel  mana  yang  memiliki  prioritas paling  tinggi  guna  mempengaruhi  hasil  pada  situasi tersebut.
Berdasarkan  hal  tersebut,  peneliti  bermaksud untuk  mengembangkan  sebuah  sistem  pendukung keputusan untuk penentuan penerima bantuan korban bencana  alam  gempa  berbasis website yang  bisa digunakan  untuk  meranking  para  korban  sehingga dapat diputuskan siapa yang mendapatkan penanganan terlebih  dahulu.  Metode  pendukung  keputusannya menggunakan  metode Analitycal  Hierarchy  Process (AHP)  sebagai  metode  alternatif  dalam  penentuan penerima  bantuan  korban  bencana  alam  gempa berdasarkan empat kriteria.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Dalam  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan oleh  Saputra  dkk  (2020),  yang  berjudul  "Sistem Pengambilan  Keputusan  untuk  Pembelian  Mobil Bekas  Menggunakan  Metode  Analitycal  Hierarchy Process (AHP) (Studi Kasus di Showroom Gemilang Mobil)",  fokusnya  adalah  memberikan  rekomendasi informasi  tentang  mobil  bekas  berdasarkan  kriteria kelengkapan  dokumen,  kondisi  mesin,  kondisi  fisik, dan  tahun  keluaran.  Informasi  ini  diproses  melalui sebuah  sistem  yang  diakses  melalui  website.  Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  membantu  konsumen dalam  memilih  mobil  bekas  yang  sesuai  dengan preferensi  mereka.  Hasil  dari  penelitian  tersebut adalah  rekomendasi  alternatif  mobil  bekas  yang tersedia di  showroom Gemilang Mobil. Alternatif ini dinilai berdasarkan skor tertinggi yang diperoleh, yaitu sebesar  0,465819,  dan  alternatif  yang  mendapatkan
skor tertinggi adalah Mobilio. Sistem yang dikembangkan  dalam  penelitian  ini  telah  diuji menggunakan  metode  blackbox  untuk  memeriksa fungsionalitas tombol-tombol pada setiap menu dalam aplikasi,  dengan  hasil  rata-rata  persentase  sebesar 64,6%.  Selain  itu,  pengujian  dari  pengguna  juga dilakukan melalui kuesioner, dan sistem mendapatkan nilai presentase kelayakan sebesar 77,60%. [3]
Penelitian  sebelumnya  yang  kedua  yaitu  oleh Mahpudin  di  tahun  2020  mengusung  judul  "Sistem Pendukung  Keputusan  untuk  Menilai  Kelayakan Penerima Bantuan Dana Sosial di Desa Terpinggirkan oleh  Badan  Amil  Zakat  Nasional  Kabupaten  Siak". Mahpudin  adalah  mahasiswa  program  studi  Teknik Informatika  di  Fakultas  Teknik,  Universitas  Islam Riau.Berdasarkan  hasil  analisis,  penelitian  ini menyimpulkan  bahwa  sistem  yang  di  gunakan mempermudah  petugas  Badan  Amil  Zakat  Nasional, Kabupaten Siak dengan akurasi tinggi.[4]
Penelitian  terdahulu  yang  ketiga  yaitu  menurut Achmad  Ikram  (2019),  dalam  penelitiannya  yang berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Sekolah Menengah Kejuruan Kecamatan Sukun Kota Malang  Menggunakan  Metode  AHP”  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  memberikan  dukungan  dalam pengambilan  keputusan  untuk  calon  siswa  dalam memilih  Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK)  yang sesuai  dengan  preferensi  mereka.  Dengan  demikian, diharapkan  calon  siswa  dapat  membuat  pilihan  yang tepat  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  mereka harapkan dari sekolah yang ingin mereka masuki.[5]

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau Decision Support System (DSS) merujuk pada sistem informasi  yang  berinteraksi  dengan  pengguna  untuk memberikan  informasi,  melakukan  pemodelan,  dan memanipulasi  data.  SPK  tidak  bertujuan  untuk mengoptimalkan pengambilan keputusan, tetapi lebih fokus  pada  alat  interaktif  yang  memungkinkan  para pengguna,  seperti  analis,  menggunakan  model  yang sudah  ada.  SPK  menyajikan  informasi,  pemodelan, dan  manipulasi  data  sebagai  komponen  utama  dalam rangka membantu dalam pengambilan keputusan.[6]

## 2.3. Metode AHP
AHP  adalah  suatu  model  pendukung  keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty. Model ini dirancang  untuk  mengatasi  situasi  yang  melibatkan berbagai  faktor  yang  saling  terkait  atau  terstruktur dalam  bentuk  hierarki.  Kelebihan  utama  dari  metode AHP adalah kemampuannya menghasilkan hasil yang lebih  konsisten  dibandingkan  dengan  metode  lain, serta kemampuannya untuk menyederhanakan sistem dan  mempermudah  pemahaman  serta  penggunaan sistem tersebut. [7] [8]
Berikut  adalah  tahapan-tahapan  dalam  metode Analytical Hierarchy Process (AHP): 1. Langkah awal melibatkan pendefinisian permas alahan yang ada serta penentuan solusi yang diin
ginkan.  Setelah  itu,  langkah  berikutnya  adalah merancang  struktur  hirarki  dari  permasalahan yang sedang dihadapi.
2. Langkah  kedua  melibatkan  penentuan  prioritas elemen.  Dalam  langkah  ini,  langkah  pertama adalah  membuat  perbandingan  pasangan  antara elemen-elemen.  Ini  melibatkan  perbandingan elemen  satu  dengan  yang  lain  sesuai  dengan kriteria yang telah ditetapkan. Matriks perbandi ngan pasangan digunakan untuk mengisi perban dingan relatif kepentingan antara elemen elemen dengan menggunakan bilangan.
3. Langkah  ketiga  adalah  menyusun  sintesis  dari pertimbangan terhadap perbandingan berpasang anlangkah sintesis ini bertujuan untuk menghasil kan prioritas keseluruhan .
4. Langkah keempat melibatkan pengaturan konsis tensi  dalam  proses  pengambilan  keputusan. Penting  untuk  mengukur  sejauh  mana  tingkat konsistensi  yang  ada,  karena  tujuan  adalah menghindari  pengambilan  keputusan  yang didasarkan  pada  pertimbangan  yang  tidak konsisten. Kegiatan yang dilakukan dalam tahap ini meliputi:
a. Melakukan  pengalihan  antara  tiap  nilai  di dalam  kolom  awal  dengan  prioritas  relatif elemen  pertama,  nilai  dalam  kolom  kedua dengan  prioritas  relatif  elemen  kedua,  dan seterusnya.
b. Melakukan  operasi  penjumlahan  untuk  setiap baris.
c. Membagi  hasil  penjumlahan  pada  setiap  baris dengan  memperoleh  hasil  bagi  dari  nilai prioritas relatif yang sesuai.
d. Menghitung  jumlah  dari  hasil  pembagian sebelumnya  dengan  total  jumlah  elemen  yang ada,  dan  angka  hasilnya  disebut  sebagai  nilai maksimal λ.
e. Melakukan  perhitungan  guna  mendapatkan konsistensi  indeks  (CI)  dengan  mengikuti tahapan sebagai berikut:
CI = (λ maks - n)/(n - 1) (1) n = banyaknya elemen
f. Hitung Rasio Konsistensi (CR) dengan rumus : CR = CI/IR (2) dimana:
CR = Consistensi Ratio CI = Consistensi Index IR = Indeks Random
g. Memeriksa konsistensi  hierarki. Jika  nilainya lebih  dari  10%,  maka  penilaian  data judgement harus diperbaiki. Namun jika rasio konsistensi (CI/IR)
Tabel 1. Skala Penilaian[8] Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Sama pentingnya dibanding dengan yang lain 3 Moderat pentingnya dibanding yang lain 5 Kuat pentingnya disbanding yang lain 7 Sangat kuat pentingnya dibanding yang lain 9 Ekstrim pentingnya dibanding yang lain 2, 4, 6, 8 Nilai diantara dua penilaian yang berdekatan

## 2.4. Website
Website adalah  gabungan  dari  berbagai  elemen seperti  teks,  gambar,  suara,  dan  animasi  yang membentuk  suatu  kesatuan.  Dengan  menyajikan konten-konten  ini,  sebuah website menjadi  media informasi  yang  menarik  dan  mengundang  untuk dikunjungi.[9]

## 2.5. Database
Basis  data  adalah  kumpulan  informasi  yang tersimpan di dalam sistem komputer dengan cara yang terstruktur sehingga dapat diakses dan dikelola melalui perangkat  lunak  khusus.  Secara  prinsip,  basis  data terdiri  dari  sejumlah  data  yang  diorganisir  dalam bentuk berkas atau tabel yang saling terhubung melalui metode tertentu, membentuk data baru dalam konteks yang terdefinisi.[10]
3. METODE PENELITIAN
3.1. Flowchart Sistem Dalam diagram alur (flowchart) yang ditunjukkan  pada  Gambar  1,  langkah  pertama melibatkan  admin  yang  diarahkan  ke  halaman  login. Di sana, admin diminta untuk memasukkan username dan  password.  Apabila  informasi  yang  dimasukkan tidak  benar,  proses  akan  kembali  ke  halaman  login pada  website.  Namun,  jika  data  yang  dimasukkan benar, sistem akan melakukan verifikasi apakah admin tersebut  memiliki  hak  akses  atau  tidak.  Kemudian admin akan  masuk  ke  halaman  utama  yaitu  halaman dashboard yang  menampilkan  jumlah  data  warga  dari yang  sudah  diinputkan.  Kemudian admin melakukan input data tiap warga yang akan dirankingkan. Apabila data  sudah  dimasukkan  maka  data  akan  dihitung menggunakan metode AHP kemudian hasil perhitungan tersebut  akan  menghasilkan  nilai  perankingan  yang rumahnya  akan  diperbaiki  terlebih  dahulu.  Hasil  dari golongan  tersebut  akan  dicetak,  ditampilkan  dan disimpan di website dan database . Proses selesai  maka admin bisa melakukan logout dan keluar dari website

## Gambar 1 Flowchart sistem

## 3.2. Flowchart Metode
Pada diagram alur (flowchart) yang ditunjukkan dalam  Gambar  2,  langkah  awal  dari  Metode  AHP adalah  memproses data yang telah diperoleh. Setelah data  tersebut  diperoleh,  langkah  selanjutnya  adalah memasukkan  data  terkait  kriteria  dan  sub-kriteria, serta  memberikan  bobot  kepada  setiap  kriteria. Penentuan  bobot  dari  kriteria  berdasarkan  observasi dari penelitian yang dilakukan berdasarkan kesepakatan  antara  peneliti  dan  desa  yang  menjadi acuan.  Kemudian  dibuat  matriks  perbandingan berpasangan  dari  kriteria  yang  sudah  dimasukkan. Matriks tersebut diperoleh dari nilai tiap alternatif dan tiap  kriteria  yang  sudah  terdapat  bobot  tiap  kriteria. Lalu  melakukan  perbandingan  nilai  kriteria  dengan keputusan  matriks  perbandingan  berpasangan.  Dari hasil  yang  didapatkan  maka  kemudian  dilakukan proses  mendapatkan nilai prioritas dari setiap kriteria dan sub-kriteria sehingga dapat melakukan perangkingan
nilai.
Sehingga didapatkan perengkingan untuk para penerima bantuan.
Gambar 2 Flowchart metode

## 3.3. Contoh Perhitungan
Berikut ini  merupakan contoh perhitungan  yang dilakukan dengan menggunakan metode AHP.

## 1. Menentukan hierarki

## Gambar 3 Hierarki metode AHP
Pada  gambar  3  merupakan  pohon  hierarki  yang menunjukkan  bahwa  adanya  hubungan  antar  kriteria, sub  kriteria  dan  calon  penerima  bantuan  korban bencana alam gempa.
2. Kriteria yang digunakan
Tabel 3. Kriteria Kriteria Keterangan Umur Usia Kepala Keluarga Anggota Keluarga Jumlah Anggota Keluarga Pekerjaan Pekerjaan Kepala Keluarga Kerusakan Rumah Tingkat Kerusakan Rumah Warga Kriteria Keterangan 3. Prioritas kriteria Tabel 4. Penilaian Kriteria Inisial Kriteria Bobot K1 Kerusakan Rumah 7 K2 Anggota Keluarga 5 K3 Pekerjaan 3 K4 Umur 1 K5 Kerusakan Rumah 7 4. Membuat matriks perbandingan berpasangan Tabel 5. Matriks Perbandingan Kriteria Kerusakan Rumah Anggota Keluarga Pekerjaan Kerusakan Rumah 1 3 5 Anggota Keluarga 0,333333333 1 3 Pekerjaan 0,2 0,333333333 1 Umur 0,142857143 0,2 0,3333333 33 Total 1,676190476 4,533333333 9,3333333 33
5. Membuat  matriks  nilai  kriteria  dan  perhitungan nilai rasio konsistensi
Tabel 6. Matriks Nilai Kriteria K1 K2 K3 K4 Jumlah Prioritas Eigen Value K1 0,0625 0,035714286 0,044117647 0,085227273 0,227559206 0,056889801 0,910236822 K2 0,1875 0,107142857 0,073529412 0,119318182 0,487490451 0,121872613 1,137477718 K3 0,3125 0,321428571 0,220588235 0,198863636 1,053380443 0,263345111 1,193831169 K4 0,4375 0,535714286 0,661764706 0,596590909 2,231569901 0,557892475 0,935134054 Total 1 1 1 1 4 4,176679763 4,176679763
Pada  tabel  6  berikut  merupakan  matriks  nilai kriteria.  Rumus  yang  digunakan  untuk  menentukan nilai  NE  dengan  cara  membagi  nilai  Jumlah  pada masing-masing baris kriteria, kemudian di bagi dengan nilai  kriteria  dengan  bobot  pada  yang  di  dapat  pada kolom kriteria, sementara nilai prioritas di dapat dari baris  Jumlah  dengan  cara  nilai  pada  tabel  tersebut dibagi dengan 4, karna banyak dari kriteria itu sendiri. Kemudian  selanjutnya  Cara  menentukan  nilai konsistensi  rasio  adalah  dengan  mengalikan  jumlah kolom  K1*baris  prioritas  K1,  begitupun  seterusnya hingga K4, maka dari hasil itu di raih: λ maks: 4,176679763 kemudian  setelah  mendapatkan  nilai  lamda  maka selanjutnya mencari nilai CI dengan rumus: CI = (λ maks -n)/(n-1) = 0,02642 Setelah  mendapatkan  nilai  CI  maka  langkah selanjutnya menghitung nilai CR, dengan rumus: CR = CI/IR = 0,058893254 Karena  nilai  CR  <=  0,1  maka  rasio  konsistensi  dari perhitungan tersebut dapat diterima.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Login
Pada  gambar  3  merupakan  tampilan  pertama ketika  program  dijalankan.  Pada  halaman  ini, pengguna  diharuskan  memasukkan  username  dan password untuk mengakses sistem dan akan menuju ke halaman dashboard .
Gambar 3. Tampilan halaman login

## 4.2. Halaman Dashboard
Pada gambar 4 merupakan  halaman awal ketika admin sudah berhasil login. Pada menu ini akan berisi beberapa  menu  yang  menampilkan  data  warga,  data kriteria,  data  sub  kriteria,  data  alternatif,  data penilaian, data perhitungan, dan data hasil akhir.
Gambar 4. Tampilan halaman dashboard

## 4.3. Halaman Data Warga
Pada  gambar  5  merupakan  halaman  yang  akan menampilkan  data  dari  warga  desa  kekait.  Dalam halaman  data  warga admin dapat  mengakses  fitur CRUD  yang  bisa  menginputkan  data  warga  dan mempermudah pendataan warga melalui website .
Gambar 5. Tampilan halaman data warga

## 4.4. Halaman Data Kriteria
Gambar 6. Tampilan halaman data kriteria
Pada  gambar  6  merupakan  halaman  yang menampilkan  kriteria  dari  warga  desa  kekait, kemudian  ada  fungsi create,  read,  update,  delete (CRUD)  untuk  memasukkan  kode  kriteria  dan  nama kriteria.  Kemudian  terdapat  juga  tabel  perbandingan kriteria dan matriks perhitungan data kriteria.

## 4.5. Halaman Data Sub Kriteria
Pada  gambar  7  merupakan  halaman  yang menampilkan  sub  kriteria  dari  warga  desa  kekait, kemudian  ada  fungsi create,  read,  update,  delete (CRUD)  untuk  memasukkan  nama  sub  kriteria. Kemudian  terdapat  juga  tabel  perbandingan  sub kriteria  dan  matriks  perhitungan  data  dari  masing- masing sub kriteria.

## Gambar 7. Tampilan halaman data sub kriteria

## 4.6. Halaman Data Alternatif
Pada  gambar  8  merupakan  halaman  yang menampilkan  alternatif  dari  warga  desa  kekait, kemudian  ada  fungsi create,  read,  update,  delete (CRUD) untuk memasukkan nama alternatif.
Gambar 8. Tampilan halaman data alternatif

## 4.7. Halaman Data Penilaian
Pada  gambar  9  merupakan  halaman  yang menampilkan  penilaian  dari  warga  desa  kekait, kemudian  ada  fungsi  tambah  untuk  memasukkan penilaian seperti kerusakan rumah, anggota keluarga, pekerjaan  dan  umur.  Kemudian  terdapat  juga  fungsi edit untuk mengubah data penilaian jika ada yang ingin diubah  dan  jika  sudah  ada  fitur  simpan  untuk menyimpan  data  penilaian  yang  sudah  diedit  atau  di masukkan.
Gambar 9. Tampilan halaman data penilaian

## 4.8. Halaman Data Perhitungan
Gambar 10. Tampilan halaman data perhitungan
Pada  gambar  10  merupakan  halaman  yang menampilkan semua perhitungan, didalam perhitungannya  terdapat  tampilan  Matrik  Nilai Prioritas Kriteria, Matrik Nilai Prioritas Sub Kriteria, Data Penilaian Alternatif, Matrik Keputusan, dan Data Perhitungan Nilai Atribut.

## 4.9. Halaman Data Hasil Akhir
Pada  gambar  11  merupakan  halaman  yang menampilkan hasil perenkingan dari data warga yang rumahnya  akan  ditanggulangi  terlebih  dahulu. Halaman  ini  menampilkan  nama  alternaitf,  nilai  dan rank. Kemudian terdapat button Cetak Data yang dapat mencetak data hasil akhir dalam bentuk file PDF.
Gambar 11. Tampilan halaman data hasil akhir

## 4.10. Halaman Data User
Pada  gambar  12  merupakan  halaman  yang menampilkan  daftar  pengguna  yang  menggunakan website ini.  Didalamnya  terdapat  Nama, E-mail , Username , dan E-mail .
Gambar 12. Tampilan halaman data user

## 4.11. Tampilan Data Profile
Pada  gambar  13  merupakan  halaman  yang memiliki  fungsi  untuk  membuat username dan password baru untuk admin. Pada halaman Data Pofile ini  terdapat  CRUD  yang  dapat  dilakukan user untuk membuat  baru  nama, e-mail,  username ,  dan  nama lengkap dari admin itu sendiri.

## 4.12. Pengujian Browser
Tabel 7. Pengujian Fungsional Akses Pengujian Google Chrome Mozilla Firefox Microsoft Edge Admin Dapat melakukan login dan mengarah ke hamalan beranda    Dapat melakukan CRUD Data Warga    Dapat melakukan CRUD Data Penilaian dan Data Alternatif    Dapat Menampilkan Data Kriteria dan Sub Kriteria    Dapat memproses perhitungan dengan metode AHP Dan Export PDF    Keterangan :
 : Berhasil X      : Tidak Berhasil
Tabel 7 menunjukkan hasil pengujian fungsional dengan  menggunakan  berbagai  browser.  Dalam pengujian  ini,  website  yang  telah  dibuat  berhasil beroperasi  sepenuhnya  sesuai  dengan  harapan  pada browser Google  Chrome,  Mozilla  Firefox ,  dan Microsoft Edge .
4.13. Pengujian Metode Pengujian
Metode dengan
cara
membandingkan perhitungan manual metode Analytic Hierarchy  Process  di  Microsoft  Excel  dengan perhitungan yang ada pada sistem.
Tabel 8. Pengujian metode Tahapan Metode Hasil Manual Hasil Sistem selisih 1 Menentukan Nilai Alternatif 0,881868 0.881869 0,0001% 2 Menentukan Nilai Kriteria 0,557892 0.557892 0% 3 Menentukan Nilai Sub Kriteria 1 1 0% 4 Menentukan Nilai CI 0,058893 0.058893 0% 5 Menentukan Nilai CR 0,065436 0.065436 0% Tabel 8 merupakan tabel yang berisi perbandingan untuk pengujian metode AHP. Dari hasil pengujian  tersebut,  disimpulkan  bahwa  metode  yang diterapkan  pada  perhitungan  manual  di Microsoft Excel dan  pada  sistem  memiliki  selisih  pada  nilai alternatif sebanyak (0,0001%).

## 4.14. Pengujian Pengguna
Pengujian  admin  dilakukan  untuk  mengetahui apakah  sistem  sudah  berjalan  sesuai  atau  tidak  pada bagian Admin yaitu 1 orang perangat desa.
Tabel 9. Pengujian pengguna No Tujuan Hasil yang Diharapkan Hasil Sistem Kesimpulan 1 Login Admin dapat melakukan login dan diarahkan ke halaman beranda Admin dapat melakukan login dan diarahkan ke halaman beranda Berhasil berjalan sesuai yang diharapkan 2 Halaman Data Warga Menampilkan Halaman Data Warga Menampilkan Halaman Data Warga Berhasil berjalan sesuai yang diharapkan 3 Halaman Data Kriteria Menampilkan dan memasukan matriks Data Kriteria Admin dapat Menampilkan dan Memasukan matriks Data Kriteria Berhasil berjalan sesuai yang diharapkan 4 Halaman Data Sub Kriteria Menampilkan dan Memasukan matriks Data Sub Kriteria Admin dapat melakukan Menampilkan dan Memasukan matriks Data Sub Kriteria Berhasil berjalan sesuai yang diharapkan 5 Halaman Penilaian Admin Dapat memasukan penilaian data Kriteria dan Sub Kriteria Admin Dapat memasukan penilaian data Kriteria dan Sub Kriteria Berhasil berjalan sesuai yang diharapkan 6 Halaman Peritungan Menampilkan data perhitungan kriteria dan sub kriteria dari setiap alternatif Menampilkan data perhitungan kriteria dan sub kriteria dari setiap alternatif Berhasil berjalan sesuai yang diharapkan 7 Halaman Rekomendasi Admin Dapat Melihat Hasil Perhitungan Metode Analitycal Hierarchy Process, Dan Export PDF Admin Dapat Melihat Hasil Perhitungan Metode Analitycal Hierarchy Process, Dan Export PDF Berhasil berjalan sesuai yang diharapkan 8 Halaman User Menampilkan Data User Dan Menambahkan User Admin dapat Menampilkan Data User Dan Menambahkan User Berhasil berjalan sesuai yang diharapkan
No Tujuan Hasil yang Diharapkan Hasil Sistem Kesimpulan 9 Halaman Data Profile Menampilkan Data User Menampilkan Data User Berhasil berjalan sesuai yang diharapkan

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  didapat  pada  penilitian  ini yaitu berdasarkan pengujian pengguna bahwa aplikasi ini sudah dapat berjalan dengan 100% sesuai dengan yang diharapkan pada 3 browser yaitu Microsoft Edge versi  114.0.1823.51  ,  Google  Chrome  versi  109,  dan Mozila Firefox versi 114.0.5735.134, namun berdasarkan pengujian metode AHP dapat disimpulkan  metode  yang  diterapkan  pada  aplikasi memiliki  selisih  0,0001%  pada  perhitungan  manual. Kemudian  dapat  membantu  Desa  Kekait  dalam meranking  para  korban  sehingga  dapat  diputuskan siapa  yang  mendapatkan  penanganan  terlebih  dahulu menggunakan  metode  Analitical  Hierarchy  Process (AHP) yang berbasis website dengan metode alternatif dengan  parameter  kriteria  yang  sudah  ditentukan. Disarankan pada penelitian ini selanjutnya masih dapat dikembangkan  lagi  dengan  metode  selain  metode Analitycal  Hierarchy  Process (AHP)  seperti  metode Weighted  Product (WP)  dan Simple  Additive Weighting (SAW).

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Mulyo  Harris  Pradono,  “Kajian  Kerentanan
Bangunan Vulnerability Assessment of Buildings,” J.  Alami    J.  Teknol.  Reduksi  Risiko Bencana , vol. 2, no. 2, pp. 82–88, 2018, [Online]. Available: http://ejurnal.bppt.go.id/index.php/Alami/article /view/3109/pdf
[2]  H.  A.  Septilia,  P.  Parjito,  and  S.  Styawati, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Dana Bantuan Menggunakan Metode Ahp,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 34–41, 2020, doi: 10.33365/jtsi.v1i2.369.
[3]  A.  R.  Saputra  and  A.  P.  Kusuma,  “Sistem
Penentuan  Mobil  Bekas  Menggunakan  Metode Analitycal  Hierarchy  Process  (Ahp),” J. Mnemon. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  1–6,  2020,  doi: 10.36040/mnemonic.v3i2.2794.
[4]  Y. Lembaga et  al. , “Oleh mahpudin 143510737 program studi teknik informatika,” 2020.
[5]  A.  Iqram,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Sekolah Menengah Kejuruan  Kecamatan Sukun Kota  Malang  Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  (Ahp),” JATI  (Jurnal  Mhs. Tek.  Inform. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  9–16,  2019, [Online]. Available: https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/do wnload/477/455
[6]  Dudih  Gustian,  “Sistem  Keputusan  Penilaian Kinerja  Karyawan  dengan  Metode  Analitical,” TAM (Technology Accept. Model. , vol. 9, pp. 93– 100, 2018.
[7]  I.  Mahendra  and  P.  K.  Putri,  “Implementasi Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (Ahp) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Rumah  Di  Kota  Tangerang,” J.  Teknoinfo ,  vol.
13, no. 1, p. 36, 2019, doi: 10.33365/jti.v13i1.238.
[8]  Suparyanto  dan  Rosad  (“Sistem  Pendukung Keputusan  Rekomendasi  Penerima  Bantuan Program Indonesia Pintar Menggunakan Metode Ahp-Moora,” Suparyanto dan Rosad (2015 , vol. 5, no. 3, pp. 248–253, 2020.
[9]  A.  Mardatila,  “Mengenal  Pengertian  Website, Ketahui  Jenis  dan  Fungsinya  |  merdeka.com,” Merdeka.Com . pp. 1–9, 2021.
[10]  A. Yuda, “Pengertian Database, Fungsi, Manfaat, Tipe-Tipe,  dan  Jenis  Perangkat  Lunak  yang Digunakan,” Bola.Com . 2021.