I NFORMATICS AND D IGITAL E XPERT (INDEX) - VOL. 5 NO. 2 (2023) 81-88
Terbit online pada laman web jurnal : https://e-journal.unper.ac.id/index.php/informatics | ISSN (Print) 2775-2208 |    ISSN (Online) 2715-0453 |

## Sistem Seleksi Calon Penerima Bantuan Rehabilitasi Rumah Dengan Kombinasi Metode AHP-TOPSIS (Studi Kasus : Desa Saguling)
Hendri Julian Pramana 1 , N. Nelis Febriani SM 2 , Lina Listiani 3 , Alvi Rahmawati 4
1 Universitas Garut, Jl. Raya Samarang No. 52A Kec. Tarogong Kaler, Kab. Garut 44151, Indonesia
2 Universitas Cipasung, Jl. Borolong, CilampunghilirPadakembang, Kab. Tasikmalaya 46466, Indonesia
3 STMIK DCI, Jl. SutisnaSenjaya No. 158-A, Tasikmalaya 46112, Indonesia e-mail: hendri.jp@uniga.ac.id *1 , nelis.sm@uncip.ac.id 2 , linalistiani20@gmail.com 3 , alvirahmawati77@gmail.com 4

## I NFORMASI A RTIKEL A B S T R A K
Sejarah Artikel : Diterima Redaksi : 21 Agustus 2023 Revisi Akhir : 01 November 2023 Diterbitkan Online : 30 November 2023
Rehabilitasi  Rumah  Tidak  Layak  Huni  (R-RUTILAHU)  adalah  program  bantuan  yang diselenggarakan  oleh  Kementerian    Sosial  untuk  memenuhi  kebutuhan  masyarakat  akan rumah  layak  huni  sebagai  unsure  peningkatan  kesejahteraan  sosial  dalam  Penanggulangan Kemiskinan.  Dalam  pemilihan  penerima  bantuan  R-RUTILAHU  ini  memiliki  beberapa tahapan yaitu tahapan seleksi administrasi dan kesesuaian kriteria yang ditetapkan, terdapat 13 kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  antara  lain  jumlah  tanggungan,  luas  bangunan, bentuk  rumah,  kondisi  rumah,  sumber  air  bersih,  penerangan  rumah,  bahan  bakar  dapur, kepemilikan surat tanah, toilet (MCK), penghasilan perbulan, material atap, material dinding, material  lantai  guna  menghasilkan  penerima  bantuan  yang  tepat  sasaran.  Banyaknya kriteria yang  digunakan  maka  diperlukan  sebuah  sistem  berbasis  web  untuk  membantu  menemukan keputusan  yang  tepat  dan  cepat  melalui  penilaian  yang  objektif  dengan  mengkombinasikan perhitungan  metode  AHP  dan  TOPSIS,  metode  AHP  digunakan  untuk  menghitung  kriteria penilaian  R-RUTILAHU  di  Kantor  Kepala  Desa  Saguling  dan  metode  TOPSIS  digunakan untuk menentukan calon penerima bantuan yang paling ideal di Kantor Kepala Desa Saguling. Kombinasi  ini  dipilih  karena  dapat  menyelesaikan  pengambilan  keputusan  secara  praktis dengan nilai yang konsisten.
Kata Kunci :
Seleksi, Rehabilitasi, R-RUTILAHU, AHP, TOPSIS,
Korespondensi :
Telepon / Hp :+62 899-2562-737 E-mail: hendri.jp@uniga.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Rumah adalah kebutuhan dasar bagi semua Warga Negara  khususnya  yang  hidup  di  wilayah  Indonesia. Akan tetapi faktanya, tidak semua masyarakat memiliki rumah  yang  layak  untuk  digunakan  atau  dihuni.  Hal tersebut  terjadi  akibat  meningkatnya  faktor  kemiskinan di wilayah Indonesia[1].
Rehabilitasi  Rumah  Tidak  Layak  Huni  (R- RUTILAHU)  merupakan  upaya  pemerintah  melalui Kementerian  Sosial  untuk  memenuhi  kebutuhan masyarakat  akan  rumah  layak  huni  sebagai  unsur peningkatan kesejahteraan sosial dan untuk Penanggulangan  Kemiskinan[2].  Kantor  Kepala  Desa Saguling  merupakan  Kantor  Kepala  Desa  yang digunakan  untuk  melaksanakan  kegiatan  pelayanan administrasi  dan  terletak  di  Jl.  Saguling  No.78 Kabupaten Ciamis. Dengan adanya program pemberian bantuan  R-RUTILAHU  yang  dilaksanakan  di  Kantor Kepala  Desa  Saguling  sangat  membantu  memfasilitasi masyarakat  yang  belum  memiliki  rumah  layak  huni untuk  memenuhi  kesejahteraan  kebutuhan  dasarnya. Terbatasnya  kuota    penerima  bantuan  diharuskan melalui  tahap  penyeleksian,  antara  lain  Seleksi Administrasi  untuk  pengecekan  kelengkapan  serta kesesuaian berkas dan persyaratan yang ditentukan.
Seleksi  ini  dilakukan  oleh  RT  setempat  di  bawah sepengetahuan  RW  dan  ditandatangani  oleh  Kepala Desa. Setelah seleksi administrasi data yang sesuai akan di  seleksi  oleh  Kantor  Kepala  Desa  Saguling  untuk mendapatkan  calon  penerima  bantuan  R-RUTILAHU,
dan pada tahapan terakhir data calon  penerima bantuan akan diberikan kepada pihak Kementerian Sosial untuk mendapat persetujuan penerimaan bantuan R- RUTILAHU  sehingga  dana  dapat  diberikan  kepada penerima bantuan sesuai jumlah kuota yang ditentukan[3].  Namun  pada  proses  seleksi  di  Kantor Kepala  Desa  Saguling  beberapa  masalah  masih  kerap terjadi,  seperti  Banyaknya  kriteria  yang  dipakai  serta sistem  pengolahan  data  yang  belum  terkomputerisasi dirasakan  cukup  menyita  waktu  pelaksaaan  seleksi calon penerima bantuan R-RUTILAHU tersebut. Selain itu,  masih  ditemukan  bentuk  penilaian  dalam  proses seleksi  calon  penerima  bantuan  R-RUTILAHU  secara subjektif  sehingga  menyebabkan  calon  penerima bantuan menjadi tidak tepat sasaran.Adanya permasalahan  diatas  maka  diperlukan  sebuah  sistem untuk membantu menemukan keputusan yang tepat dan cepat  melalui  penilaian  objektif  terhadap  calon penerima  bantuan  R-RUTILAHU  agar  tepat  sasaran. Sistem  Penunjang  Keputusan  merupakan  sistem  yang dapat membantu permasalahan tersebut.
Beberapa  penelitian  yang  mengimplementsikan Sistem  Penunjang  Keputusan  terkait  permasalahan seleksi  bantuan  rehabilitasi  rumah  pernah  dilakukan antara  lain  seperti  pada  penelitian[4]  dan  [5]  yang dilakukan  oleh  Yudika  Indah  Purwanti,  dkk  yang menggunakan  metode  SMART  dengan  5  kriteria,  serta Eziafriadi,  dkk  yang  menggunakan  metode Weight Product (WP)  dengan  8  kriteria.  Kedua  penelitian tesebut  masing-masing  hanya  menggunakan  1  metode
82 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 5, No. 2, November 2023, hlm. 81-88
dalam penentuan keputusan. Sedangkan pada penelitian[6] digunakan kombinasi 2 metode yaitu AHP dan  TOPSIS  dengan  11  kriteria  untuk  mendukung proses  seleksi  penerima  bantuan  rehabilitasi  rumah tersebut.
Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  penulis  akan memakai 2 metode pendekatan yaitu dengan mengkombinasikan  perhitungan  metode Analytical Hierachy    Process (AHP)  dan Technique  for  Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)disertai  dengan  penambahan  kriteria  yang digunakan  menjadi  sebanyak  13  kriteria,  antara lainyaitu  :  Jumlah  Tanggungan,  Luas  Bangunan, Bentuk  Rumah,  Kondisi  Rumah,  Sumber  Air  Bersih, Penerangan  Rumah,  Bahan  Bakar  Dapur,  Kepemilikan Surat  Tanah,  Toilet  (MCK),  Penghasilan  /  Bulan, Material Atap, Material Dinding, Material Lantai.
Metode AHP digunakan untuk menghitung kriteria penilaian  R-RUTILAHU,  sedangkan  metode  TOPSIS digunakan  untuk  menentukan  calon  penerima  bantuan di  Kantor Kepala Desa Saguling. Kombinasi ini dipilih karena  dapat  menghasilkan  pengambilan  keputusan yang  praktis  serta  memiliki  nilai  yang  lebih  konsisten [7].

## 2. METODE PENELITIAN
Metode pada penelitian ini menggunakan kombinasi  antara Analytical  Hierachy    Process (AHP) dengan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal  Solution (TOPSIS).  Metode  AHP  dipakai  untuk melakukan  pembobotan  kriteria,  agar  diperoleh  bobot antar  kriteria  yang  konsisten.  Sedangkan  metode TOPSIS digunakan untuk memilih rekomendasi terbaik dari  calon  penerima  bantuan  rehabilitasi  rumah  yang ada  di  Desa  Saguling  berdasarkan  urutan  /  rangking kepantasan yang dihasilkan [6].
Adapun tahapan kombinasi AHP-TOPSIS penelitian  ini  dapat  dilihat  sesuai  flowchart  pada gambar 1 berikut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3. 1 Analisis Metode AHP-TOPSIS

## 3. 1.1 Analisis Perhitungan Metode AHP
a) Menentukan Kriteria Seleksi
Berdasarkan data yang didapatkan saat melakukan penelitian  di  Desa  Saguling,  maka  terdapat  13  kriteria yang  dipakai  untuk  seleksi  calon  penerima  bantuan rehabilitasi  rumah,  antara  lain  seperti  pada  tabel  2 berikut :

## Tabel 2. Kriteria Bantuan Rehabilitasi Rumah
Kode Kriteria Atribut R1 JumlahTanggungan Benefit R2 LuasBangunan Cost R3 Bentuk Rumah Cost R4 Kondisi Rumah Benefit R5 Sumber Air Bersih Cost R6 Penerangan Rumah Cost R7 Bahan BakarDapur Cost R8 Kepemilikan Surat Tanah Cost R9 Toilet(MCK) Cost R10 Penghasilan/ Bulan Cost R11 Material Atap Benefit R12 MaterialDinding Cost R13 Material Lantai Cost
Selanjutnya  menentukan  nilai  bobot  sub  ktiteria untuk keperluan penilaian alternatif yang dipakai dalam proses penilaian seleksi calon penerima bantuan di Desa Saguling, yaitu:
Tabel 3. Sub KriteriaBantuanRehabilitasi Rumah
Kriteria Sub Kriteria Nilai (R1) JUMLAH TANGGUNGAN 1–3 orang 1 4orang 2 5 orang 3 > 6 4 (R2) LUAS BANGUNAN < 50 M 2
1
50 M 2 - 75 M 2 2 75 M 2 - 100 M 2 3 >100 M 2 4 (R3) BENTUK RUMAH Panggung (PG) 2 Duduk Jendela (DJ) 3 Gedong (GD) 4 (R4) KONDISI RUMAH Rusak Ringan (RR) 1
(< 1% - 40%)
Rusak Sedang (RS) 2 (RS = 41% - 70%) Rusak Berat (RB) (>71%) 4 (R5) SUMBER AIR BERSIH Milik Umum (SU) 1 Sumur Umum/ Tetangga (ST) 2 Sumur Milik Sendiri (SS) 3 PDAM / Air Kemasan (SP) 4
Kriteria Sub Kriteria Nilai (R6) PENERANGAN RUMAH LampuMinyak (LM) 1 Listrik Numpag (LN) 2 PLN 450 Watt (P45) 3 PLN 900 Watt (P90) 4 (R7) BAHAN BAKAR DAPUR Kayu Bakar (KB) 1 Minyak Tanah (MT) 2 Gas LPG 3 Kg (L03) 3 Gas LPG 12 Kg (L12) 4 (R8) KEPEMILIKAN SURAT TANAH Kikitir& PBB (KP) 2 Akta Jual Beli (AB) 3 Bersertifikat (B) 4 (R9) TOILET (MCK) Milik Umum (MU) 1 Milik Sendiri Jelek (SJ) 2 Millik Sendiri Sedang (SS) 3 Millik Sendiri Baik (SB) 4 (R10) PENGHASILAN / BULAN < 550.000 1 > 600.000 - 1.250.000 2 > 1.250.000 3 > 2.000.000 4 (R11) MATERIAL ATAP Rusak Ringan (RR) 1 Rusak Sedang (RS) 2 Rusak Berat (RB) 4 (R12) MATERIAL DINDING Bambu (B) 1 Kayu Papan (KP) 2 Tembok lama/ Kayu Jati (KJ) 3 TembokKualitas Baik (KB) 4 (R13) MATERIAL LANTAI Tanah (T) 1 Cor / Bata Merah (C) 2 Pester / Tegel (P) 3 Keramik (K) 4

## b) Menentukan Matriks Perbandingan Kriteria
Skala nilai untuk setiap kriteria pada penelitian ini diambil  dari  hasil  kuesioner  yang  diisi  oleh  Kepala Desa Saguling, seperti terlihat pada tabel 4 di bawah.
Tabel 4. Skala Matriks Perbandingan Kriteria
Kriteri
a R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R1 1 1 1 1 1 1 1 R2 1 1 1 1 0,333 1 1 R3 1 1 1 1 1 1 1 R4 1 1 1 1 3 1 1 R5 1 3 1 0,333 1 1 1 R6 1 1 1 1 1 1 1 R7 1 1 1 1 1 1 1 R8 1 1 1 1 0,333 3 3 R9 1 3 0,500 1 1 1 1 R10 1 1 0,500  0,333 2 3 0,500 R11 1 1 1 1 1 1 1 R12 1 1 1 1 1 1 1 R13 1 1 1 1 1 1 1 Jumlah 13,0 0 17,0 0 12,00  11,666  14,666  17,0 0
14,50
Tabel 4. Skala Matriks Perbandingan Kriteria (Lanjutan) Kriteria R8 R9 R10 R11 R12 R13 R1 1 1 1 1 1 1 R2 1 0,333 1 1 1 1 R3 1 2 2 1 1 1 R4 1 1 3 1 1 1 R5 3 1 0,500 1 1 1 R6 0,333 1 0,333 1 1 1 R7 0,333 1 2 1 1 1 R8 1 5 0,333 3 3 0,333 R9 0,200 1 0,500 1 1 1 R10 3 2 1 1 2 0,500 R11 0,333 1 1 1 1 1 R12 0,333 1 0,500 1 1 1 R13 3 1 2 1 1 1 Jumlah 15,532 18,333 15,166 15,00 16,00 11,833
Misal pada kriteria R 1 dengan R 2 (R 1 ,R 2 ) diketahui memiliki  nilai  perbandingan  1:1,  artinya  kedua  elemen sama  pentingnya  dalam  penilaian  seleksi.  Sedangkan kriteria R 5 dengan R 10 (R 5 ,R 10 ) diketahui memiliki nilai perbandingan 2:1, artinya kriteria R 5 ditentukan 2 (dua) kali lebih penting dari pada R 10 . Sehingga nilai matriks perbandingan  berpasangan  untuk  R 10 dengan  R 5 (R 10 ,R 5 )  adalah  kebalikannya,  yaitu  1:2  atau  0,50. Begitu pula untuk kriteria – kriteria yang lain.
c) Menghitung Matriks Normalisasi
Ditentukan  dengan  cara  membagi  nilai  setiap cell pada  suatu  kolom  dengan  jumlah  nilai  per-kolom. Berikut tabel matriks normalisasi.

## Tabel 5. Matriks Normalisasi
R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R1 0,077 0,059 0,083 0,086 0,068 0,059 0,069 R2 0,077 0,059 0,083 0,086 0,023 0,059 0,069 R3 0,077 0,059 0,083 0,086 0,068 0,059 0,069 R4 0,077 0,059 0,083 0,086 0,205 0,059 0,069 R5 0,077 0,176 0,083 0,029 0,068 0,059 0,069 R6 0,077 0,059 0,083 0,086 0,068 0,059 0,069 R7 0,077 0,059 0,083 0,086 0,068 0,059 0,069 R8 0,077 0,059 0,083 0,086 0,023 0,176 0,207 R9 0,077 0,176 0,042 0,086 0,068 0,059 0,069 R10 0,077 0,059 0,042 0,029 0,136 0,176 0,034 R11 0,077 0,059 0,083 0,086 0,068 0,059 0,069 R12 0,077 0,059 0,083 0,086 0,068 0,059 0,069 R13 0,077 0,059 0,083 0,086 0,068 0,059 0,069

## Tabel 5. Matriks Normalisasi (Lanjutan)
R8 R9 R10 R11 R12 R13 R1 0,064  0,055  0,066  0,067  0,063  0,085 R2 0,064  0,018  0,066  0,067  0,063  0,085 R3 0,064  0,109  0,132  0,067  0,063  0,085 R4 0,064  0,055  0,198  0,067  0,063  0,085 R5 0,193  0,055  0,033  0,067  0,063  0,085 R6 0,021  0,055  0,022  0,067  0,063  0,085 R7 0,021  0,055  0,132  0,067  0,063  0,085
84 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 5, No. 2, November 2023, hlm. 81-88
R8 0,064  0,273  0,022  0,200  0,188  0,028
R9 0,013  0,055  0,033  0,067  0,063  0,085
R10  0,193  0,109  0,066  0,067  0,125  0,042 R11  0,021  0,055  0,066  0,067  0,063  0,085 R12  0,021  0,055  0,033  0,067  0,063  0,085 R13  0,193  0,055  0,132  0,067  0,063  0,085
𝑅 1,1 = 1
(1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1)
𝑅 1,1 = 1 13 = 0,077
R 1,1 merupakan  hasil  matriks  normalisasi  dari kriteria  R 1 dengan  R 1 ,  lalu  didapatkan  hasil  0,077. Sedangkan  R 1,8 adalah  hasil  matriks  normalisasi  dari kriteria  R 1 dengan  R 8 ,  lalu  diperoleh  hasil  0,064.
Dengan  menggunakan  pola  seperti  di  atas,  maka perhitungan  dilakukan  juga  untuk  seluruh  kriteria sampai selesai.

## d) Menghitung Eigen Vector
Nilai Eigen vector atau Bobot untuk setiap kriteria dihitung  dengan  memakai  data  pada  tabel  4  untuk mencari nilai rata-rata setiap baris.
Tabel 6. Bobot Prioritas Kriteria Eigen (W) R1 0,069 R2 0,063 R3 0,079 R4 0,090 R5 0,081 R6 0,063 R7 0,071 R8 0,114 R9 0,069 R10 0,089 R11 0,066 R12 0,063 R13 0,084
𝑊 1 = 𝑅 1,1 +𝑅 2,1 + 𝑅 3,1 + … … + 𝑅 11,1 + 𝑅 12,1 + 𝑅 13,1 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎
= 0,077 + 0,059 + 0,083 +   … … + 0,067 + 0,063 + 0,085
13
= 0,901 13 = 0,069
Dimana  W 1 adalah  eigen  vector  matriks  kriteria untuk  baris  R 1 ,  sehingga  didapatkan  nilai  0,069. Perhitungan untuk eigen vector yang lainnya dilakukan dengan yang sama terhadap baris kriteria R 2 sampai R 13 hingga didapatkan nilai bobot kriteria seperti pada tabel 6 di atas.
e) Mengukur Konsistensi Rasio
Nilai Consistency  Ratio (CR)  harus  berkisar  0  – 0,1. Dimaan dengan kriteria 13 item (n =13) maka nilai RI diketahui 1,56 seperti terlihat pada tabel 7. Jika nilai
yang  dihasilkan  lebih  dari  batas  rasio,  maka  pengisian nilai  perbandingan  matriks  kriteria  pada  tabel  3  harus diulangi kembali.
Tabel 7. Random Index
n RI 1-2 0 3 0,58 4 0,90 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1,46
10 1,49
11 1,51 12 1,48 13 1,56 14 1,57 15 1,59
• Mencari  nilai  Lamda  Maksimal  ( 𝛌 max)  dengan menjumlahkan  hasil  pembagian  dengan  jumlah elemen  yang  ada.  Maka  didapat 𝛌 max  adalah 14,559
𝐿𝑀 = ∑ 𝐶𝑀 𝑛 𝑖=𝑛 𝑖=1 = (14,507 + 14,301 +   … … + 13,976 + 15,690) 13
𝐿𝑀 = 189.271 13 = 14,559
• Menentukan nilai Consistency Index (CI) menggunakan persamaan (1) berikut :
𝐶𝐼 = 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 − 𝑛 𝑛 − 1 (1) 𝐶𝐼 = 14,559 − 13 13 − 1 = 1,559 12 = 0,130
• Menentukan nilai Consistency Ratio (CR) menggunakan persamaan (2) berikut :
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 (2) 𝐶𝑅 = 0,13
1,56 = 0,083
Karena nilai Consistency Ratio (CR) adalah 0,083 alias berada diantara 0 – 0,1 maka pembobotan matriks dianggap  sudah  konsisten.  Sehingga  perbandingan untuk setiap kriteria pada proses penilaian seleksi calon penerima  bantuan  rehabilitasi  rumah  juga  dianggap sudah konsisten.

## 3. 1.2 Analisis Perhitungan Metode TOPSIS
Dari  perhitungan  metode  AHP  sebelumnya,  maka telah  didapatkan  nilai    bobot  prioritas  untuk  setiap kriteria sebagai berikut :
Tabel 8. Nilai Bobot Prioritas
Kode Kriteria Bobot Atribut R1 Jumlah Tanggungan 0,069 Benefit R2 Luas Bangunan 0,063 Cost R3 Bentuk Rumah 0,079 Cost R4 Kondisi Rumah 0,090 Benefit R5 Sumber Air Bersih 0,081 Cost R6 Penerangan Rumah 0,063 Cost R7 Bahan BakarDapur 0,071 Cost R8 Kepemilikan Surat Tanah 0,114 Cost R9 Toilet(MCK) 0,069 Cost R10 Penghasilan/ Bulan 0,089 Cost R11 Material Atap 0,066 Benefit R12 Material Dinding 0,063 Cost R13 Material Lantai 0,084 Cost
Berikut langkah-langkah dalam menentukan keputusan menggunakan metode TOPSIS yaitu sebagai berikut :
a) Menentukan Matriks Keputusan
Pada studi kasus ini, diambil 7 sampel data warga yang akan diseleksi dalam penerima bantuan rehabilitasi  rumah  dan  akan  dipilih  sebanyak  2  orang warga  sebagai  prioritas  warga  yang  direkomendasikan menerima  bantuan.  Berikut  penilaian  yang  diberikan kepada  seluruh  sample  warga  Desa  Saguling  dilihat tabel 9.

## Tabel 9. Rangking Kecocokan
Nama R1 R2 R3  R4  R5 R6 R7 Supriadi 1-3org < 50M 2 DJ  RB  ST P45 L03 Dedi Karsidi 1-3org < 50M 2 DJ  RS  SS LN L12 Asep Surya 1-3org < 50M 2 PG  RB  SU P45 KB
Dian Herdiana 1-3org < 50M 2 DJ  RB  SU LN L03
Yaya Kuswaya 1-3org < 50M 2 DJ  RS  SS P45 L03 Endang H. 1-3org 50-75M 2 DJ  RS  SS P45 L03 KartoOtoy 1-3org < 50M 2 DJ  RS  SS P45 L03

## Tabel 9. Rangking Kecocokan (Lanjutan)
Nama R8  R9 R10 R11  R12  R13 Supriadi KP  MU  >600rb-1.25jt  RB KP P Dedi Karsidi KP  SJ  >600rb-1.25jt  RR KP P
Asep Surya KP  MU  >600rb-1.25jt  RB KP T Dian Herdiana KP  MU  >600rb-1.25jt  RR KP P Yaya Kuswaya KP  SS  >600rb-1.25jt  RB KP P Endang H.
KP  SS  >600rb-1.25jt  RB KJ P
KartoOtoy AB  SS  >600rb-1.25jt  RB KJ T

## Tabel 10. Matriks Keputusan
Nama  R1  R2  R3  R4  R5  R6  R7  R8  R9  R10  R11  R12  R13 P01 1 1 3 4 2 3 3 2 1 2 4 2 3
P02 1 1 3 2 3 2 3 2 2 2 1 2 3
P03 1 1 2 4 1 3 1 2 1 2 4 2 1
P04 1 1 3 4 1 2 3 2 1 2 1 2 3 P05 1 1 3 2 3 3 3 2 3 2 4 2 3
P06 1 2 3 2 3 3 3 2 3 2 4 3 3 P07 1 1 3 2 3 3 3 3 3 2 4 3 1
Berdasarkan tabel 10 di atas, maka dapat dibentuk matriks sebagai berikut :
𝑋 =
[ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 3 3 2 3 3 3 3 4 2 4 4 2 2 2 2 3 1 1 3 3 3 3 2 3 2 3 3 3 3 3 1 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 3 1 2 1 1 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 4 1 4 1 4 4 4 2 2 2 2 2 3 3 3 3 1 3 3 3 1]
b) Menentukan Matriks Keputusan yang Ternormalisasi
Pada  proses  ini  akan  diperoleh  matriks  R  hasil normalisasi seperti berikut :
𝑅 =
[ 0,378 0,378 0,378 0,378 0,378 0,378 0,378 0,316 0,316 0,316 0,316 0,316 0,633 0,316 0,394 0,394 0,263 0,394 0,394 0,394 0,394 0,500 0,250 0,500 0,500 0,250 0,250 0,250 0,309 0,463 0,154 0,154 0,463 0,463 0,463 0,412 0,275 0,412 0,275 0,412 0,412 0,412 0,405 0,405 0,135 0,405 0,405 0,405 0,405 0,348 0,348 0,348 0,348 0,348 0,348 0,522 0,171 0,343 0,171 0,171 0,514 0,514 0,514 0,378 0,378 0,378 0,378 0,378 0,378 0,378 0,442 0,110 0,442 0,110 0,442 0,442 0,442 0,324 0,324 0,324 0,324 0,324 0,487 0,487 0,438 0,438 0,146 0,438 0,438 0,438 0,146]

## c) Menentukan Matriks Normalisasi yang Terbobot
Untuk  membuat  matrik  normalisasi  terbobot menggunakan rumus di bawah ini.
𝑌  = [ 𝑦 11 𝑦 12 ⋯ 𝑦 1𝑗 𝑦 21 𝑦 22 ⋯ 𝑦 2𝑗 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑦 𝑖1 𝑦 𝑖2 ⋯ 𝑦 𝑖𝑗 ] 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑌 𝑖𝑗 = 𝑊 𝑗 𝑅 𝑖𝑗 (3)
W j merupakan  bobot  dari  kriteria  ke-j  dan  R ij merupakan  elemen  dari  matriks  keputusan  yang ternomalisasi.
𝑊 =   [0,069 0,063 0,079 0,090 0,081 0,063 0,071 0,114 0,069 0,089 0,066 0,063 0,084]
Maka  hasil  dari  matriks  keputusan  ternomalisasi terbobot yaitu sebagai berikut:
𝑅 = [ 0,026 0,026 0,026 0,026 0,026
0,026 0,026 0,020 0,020 0,020 0,020 0,020 0,040 0,020 0,031 0,031 0,031 0,031 0,031 0,031 0,031 0,045 0,023 0,045 0,045 0,023 0,023 0,023 0,025 0,038 0,012 0,012 0,038 0,038 0,038 0,026 0,017 0,026 0,017 0,026 0,026 0,026 0,029 0,029 0,010 0,029 0,029 0,029 0,029 0,040 0,040 0,040 0,040 0,040 0,040 0,060 0,012 0,024 0,012 0,012 0,035 0,035 0,035 0,034 0,034 0,034 0,034 0,034 0,034 0,034 0,029 0,007 0,029 0,007 0,029 0,029 0,029 0,020 0,020 0,020 0,020 0,020 0,031 0,031 0,037 0,037 0,012 0,037 0,037 0,037 0,012]
d) Menentukan Matriks Solusi Ideal Positif (A+) dan Solusi Ideal Negatif (A-)

## Tabel 11. Solusi ideal positif dan negatif
Kriteria A + A - R1 0,026 0,012 R2 0,040 0,029 R3 0,031 0,027 R4 0,023 0,007 R5 0,038 0,025 R6 0,026 0,016 R7 0,029 0,016 R8 0,060 0,049 R9 0,035 0,027 R10 0,034 0,059
R11 0,007 0,006 R12 0,031 0,022 R13 0,037 0,018

## e) Menentukan Jarak Ideal Nilai Terbobot

## Tabel 12. Jarak Solusi ideal positif dan ideal negatif
Jarak Solusi Ideal Positif Negatif Nama (D i +) Nama (D i -) P01 0,036 P01 0,051 P02 0,053 P02 0,033 P03 0,009 P03 0,064 P04 0,040 P04 0,051 P05 0,053 P05 0,037 P06 0,057 P06 0,030 P07 0,052 P07 0,039

## f) Menentukan Nilai Preferensi (V)
Nilai  preferensi  setiap  alternatif  merupakan kedekatan  suatu  alternatif  terhadap  solusi  ideal.  Untuk mencari  nilai  proferensi  menggunakan rumus di  bawah ini.
𝑉 = 𝐷𝑖 − 𝐷𝑖 − + 𝐷𝑖 + (4)
Sehinggadidapatkanhasilsebagaiberikut :
𝑉1 = 0,051
0,051  + 0,036 = 0,586 𝑉2 = 0,033 0,033  + 0,053 = 0,384
𝑉3 = 0,064 0,064  + 0,009 = 0,877
𝑉4 = 0,051
0,051  + 0,040 = 0,560 𝑉5 = 0,037 0,037  + 0,053 = 0,411 𝑉6 = 0,030 0,030  + 0,057 = 0,345 𝑉7 = 0,039 0,039  + 0,052 = 0,429
Dari  perhitungan  di  atas  maka  dapat  dihasilkan perangkingan  berdasarkan  kedekatan  setiap  alternatif terhadap solusi ideal.
Tabel 13. Nilai Preferensi dan Perangkingan
Nama Alternatif Preferensi (V) Rangking P01 0,586 2 P02 0,384 6 P03 0,877 1 P04 0,560 3 P05 0,411 5 P06 0,345 7 P07 0,429 4
Merujuk  pada  tabel  13  di  atas,  maka  2  orang dengan peringkat tertinggi yang direkomendasikan oleh sistem  sebagai  penerima  bantuan  rehabilitasi  rumah  di Desa  Saguling  adalah  Bapak  Asep  Surya  dan  Bapak Supriadi.

## 4. IMPLEMENTASI SISTEM
Dalam  tahap  ini  digunakan usecase  diagram dan class  diagram seperti  terlihat  pada  gambar  2  dan gambar 3 untuk menggambarkan aktor dan perilakunya terhadap  sistem  di  dalam  aplikasi,  serta  fungsi-fungsi yang akan ada dari struktur sistem tersebut.
Gambar 2. Usecase Diagram
Gambar 3. Class Diagram
Hendri Julian Purnama, dkk, Sistem Seleksi Calon Penerima Bantuan … 87
Sedangkan  pada  tahapan  implementasi,  disajikan beberapa tampilan utama yang ada pada aplikasi sistem seleksi  penentuan  calon  penerima  bantuan  rehabilitasi rumah tersebut, seperti pada gambar berikut :

## a) Tampilan Data Kriteria
Gambar 4. Halaman Kriteria
Halaman  kriteria  pada  gambar  4  berisikan informasi  tentang  ID,  nama  dan  jenis  kriteria  yang menjadi  nilai  bobot  untuk  dipakai  dalam  penilaian seleksi calon penerima bantuan.

## b) Tampilan Data Alternatif
Gambar 5. Halaman Alternatif
Halaman  alternatif  pada  gambar  5  digunakan untuk proses CRUD (Create, Read, Update, dan Delete) data alternatif (pemohon) yang nantinyaakan diseleksi / diberikan penilaian.

## c)
Tampilan Pembobotan Matriks AHP
Gambar 6. Halaman Pembobotan AHP
Halaman  pada  gambar  6  ini  dipakai  untuk menentukan  nilai  perbandingan  dalam  perhitungan metode  AHP  dengan  melakukan  pembobotan  matriks kriteria dan mengecek konsintensi dari  setiap perbandingan kriteria yang dilakukan.

## d) Hasil Perhitungan Metode TOPSIS

## Gambar 7. Penilaian TOPSIS
Halaman  pada  gambar  7  ini  ditujukan  untuk menampilkan  proses  penilaian  alternatif  pemohon  lalu system    akan  menampilkan  tahapan  hasil  perhitungan setiap  alternatif  pemohon  terhadap  kriteria  yang    ada menggunakan metode TOPSIS untuk mendapatkan nilai akhir  dari  penilaian  seleksi  calon  pemohon,  dalam  hal ini penerima bantuan rehabilitasi rumah.

## e) Hasil Perangkingan alternatif
Gambar 8. Hasil Perangkingan Alternatif
Halaman  seperti  pada  gambar  8  ini  akan menampilkan  hasil  akhir  penyeleksian,  berupa  hasil perangkingan  berdasarkan  kedekatan  setiap  alternatif pemohondengan solusi ideal. Perangkingan ditampilkan dari  pemohon  dengan  nilai  terbesar  hingga  yang terkecil.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  uraian  di  atas,  maka  dapat dibuatkan simpulan sebagai berikut:
1. Sistem  seleksi  dengan  menggunakan  kombinasi metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan
Technique  For  Order  Preference  By  Similarity  To Ideal  Solution (TOPSIS)  ini  dibangun  dengan berbasis website, sehingga terbukti mampu
88 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 5, No. 2, November 2023, hlm. 81-88
menciptakan  model  perhitungan  penilaian  yang lebih cepat, tepat dan objektif.
2. Kombinasi  metode  AHP  dan  TOPSIS  pada  13 kriteria yang dipilih, menghasilkan nilai Consistency
Ratio (CR)  sebesar  0,087  yang  menunjukan  bahwa perbandingan  nilai  kriteria  yang  dipakai  dalam seleksi  calon  penerima  bantuan  rehabilitasi  rumah tersebut telah konsisten.
3. Aplikasi  yang    dibangun  mampu  menampilkan peringkat  (ranking)  dari  seluruh  alternatif  yang  ada secara  objektif,  sehingga  mempermudah    kepala desa untuk mengetahui dan menentukan
rekomendasi  terbaik  yang  menjadi  calon  penerima bantuan  program rehabilitasi rumah.

## 5.2 SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  penulis memberikan  saran  bagi  pengembangan  penelitian dikemudian hari, antara lain sebagai berikut : 1. Sistem  belum  menyertakan  fitur  bagi  calon  peserta seleksi. Pada penelitian berikutnya dapat dikembangkan  modul  khusus  warga  sebagai  calon peserta,  meliputi  proses  registrasi,  pengisian  data diri  serta  kelengkapan  syarat-syarat  penilaian. Sehingga pihak instansi terkait, dalam hal ini kepala desa hanya tinggal melakukan validasi &
memproses seleksi calon terdaftar saja.
2. Mengembangkan  kombinasi  metode lain selain dari metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  saat
pembobotan criteria  serta metode jenis lainnya saat mengambil suatu keputusan penyeleksian . Sehingga diharapkan  dapat  meningkatkan  akurasi  serta mempercepat waktu komputasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T.  Y.  Tursilarini  and  T.  Udiati,  “DampakBantuan Rumah Tidak Layak Huni (RTLH) Bagi
Kesejahteraan Sosial Keluarga Penerima Manfaat di Kabupaten  Bangka,” Media  Inf.  Penelit.  Kesejaht.
Sos. ,  vol.  44,  no.  1,  pp.  1–21,  2020,  doi: https://doi.org/10.31105/mipks.v44i1.1973.
[2] E. T. Alawiah and D. A. Putri, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bantuan RS-Rutilahu Dengan Metode  Topsis  Pada  Desa  Kota  batu  Ciomas Kabupaten  Bogor,” Techno Nusa MandiriJ.
Comput.  Inf.  Technol. ,  vol.  16,  no.  1,  pp.  73–78,
2019, doi: https://10.33480/techno.v16i1.439.
[3] Y.  Taufik  and  S.  Sriharyati,  “EvaluasiPelaksanaan Program  Perbaikan  Rumah  Tidak  Layak  Huni (Rutilahu) Bagi Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR) Di Kawasan Wisata Kabupaten Pangandaran,” in Seminar Nasional
"Pengembangan  Sumber  Daya  Menuju  Masyarakat
Madani Berkearifan Lokal” , 2020, pp. 435–439.
[4] Y.  I.  Purwanti,  B.  S.  Ginting,  and  Novriyenni, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan Rumah  Tak  Layak  Huni  (  RTLH)  Di  Kota  Binjai Dengan  Metode  Simple  multiple  Attribute  Rating Technique  (  SMART  )  (Studi  Kasus :  Dinas SosialBinjai),” JUKI    J.  Komput.  dan  Inform. ,  vol. 3, no. 1, pp. 1–9, 2021
[5] Eziafriadi, Karfindo, and Arman, “Sistem Pendukung  Kelayakan  Calon  Penerima  Bantuan Bedah  Rumah  Menggunakan  Metode  Weighted Product,” J.  SANTI  (Sistem  Inf.  dan  Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 1, pp. 10–20, 2022.
[6] S.  S.  Sundari,  Y.  H.  Agustin,  and  L.  Sidiq, “Pengembangan  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Penerima  Bantuan  Rehabilitasi  Rumah Tidak  Layak  Huni  KabupatenTasikmalaya,”  in SistemInformasi  dan  Teknik  Informatika ,  2019,  pp. 1299–1311.
[7] D.  Uzun  Ozsahin,  M.  Ahmed,  and  B.  Uzun, “Analytical  Hierarchy  Process  (AHP),”  2021,  pp. 17–24. doi: 10.1007/978-3-030-64765-0_3.