## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 203 − 211 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2541

## Penerapan Metode ROC-TOPSIS dalam Keputusan Penerima Program Keluarga Harapan
Hany Maria Valentine 1 , Samuel Ramos 1,* , Fifto Nugroho 2 , Mesran 3
1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bung Karno, Jakarta, Indonesia
2 Program Studi Sistem Komputer, Universitas Bung Karno, Jakarta, Indonesia
3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 hmvalentine@ubk.ac.id, 2* samuel.pakpahan@ubk.ac.id, 3 fiftonugroho@ubk.ac.id, 4 mesran.skom.mkom@gmail.com Email Penulis Korespondensi: samuel.pakpahan@ubk.ac.id Submitted: 15/11/2022 ; Accepted: 29/11/2022 ; Published: 30/11/2022
Abstrak− Kemiskinan merupakan salah satu masalah sosial yang sangat sulit untuk diselesaikan oleh permerintah Indonesia bahkan dengan kata lain masalah tersebut tidak bisa dihapuskan. Sehingga pemerintah Indonesia berupaya untuk mengurangi tingkat  kemiskinan  dengan  membuat  program  bantuan  sosial  kepada  masyarakat  yang  memiliki  permasaalahan  ekonomi. Program  bantuan  yang  ditetapkan  pemerintah  Indonesia  sangat  banyak  salah  satunya  ialah  Program  Keluarga  Harapan (PKH).  Sistem  Pendukung  Keputusan  diterapkan  dalam  penelitian  ini  sebagai  sistem  untuk  keputusan  penerima  keluarga harapan.  Dalam  menentukan  keputusan  penerima  program  keluarga  harapan  yang  tepat  maka  harus  memenuhi  kriteria Kepemilikan  Kartu  Miskin,  Pekerjaan,  Penghasilan,  Jumlah  Tanggungan  dan  Status  Kepemilikan  Rumah.  Oleh  karena  itu dibutuhkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam menyelesaikan masalah yang ada dengan menerapkan metode  ROC (Rank  Order  Centroid)  dan  TOPSIS  (Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution)  yang  dapat menghasilkan  nilai  bobot  dan  preferensi  dari  alternatif  yang  menjadi  peringkat  pertama.  Sehingga  yang  menjadi  penerima program keluarga harapan terletak pada alternatif A2 atas nama Joko Sutirno dengan nilai 1.0000.
Kata Kunci : Penerima Keluarga Harapan; SPK; ROC; TOPSIS
Abstract− Poverty  is  one  of  the  most  difficult  social  problems  to  be  solved  by  the  Indonesian  government,  even  in  other words, the problem cannot be eliminated. So that the Indonesian government seeks to reduce the level of poverty by making social  assistance  programs  to  people  who  have  economic  problems.  There  are  many  aid  programs  set  by  the  Indonesian government, one of which is the Family Hope Program (PKH). The Decision  Support System is applied in this study as a system for the decision of the recipient of the family of hope. In determining the decision of the recipient of the right family program,  it  must  meet  the  criteria  for  Poor  Card  Ownership,  Employment,  Income,  Number  of  Dependents  and  Home Ownership Status. Therefore, a Decision Support System (DSS) is needed in solving existing problems by applying the ROC (Rank  Order  Centroid)  and  TOPSIS  (Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution)  methods  which  can generate weight and preference values from the first ranked alternative. . So that the recipient of the family of hope program lies in alternative A2 on behalf of Joko Sutirno with a value of 1.0000.
Keywords : Recipients of Family Hope; DSS; ROC; TOPSIS

## 1. PENDAHULUAN
Kantor  lurah  merupakan  pusat  pelayanan  dan  kegiatan  masyarakat  yang  berada  di  desa,  baik  di  bidang pemerintahan,  pemberdayaan,  pembangunan,  maupun  pembinaan.  Sebagai  salah  satu  contoh  pelayanan  yang dilakukan  oleh  Kantor    Kelurahan  adalah  pembagian  bantuan  yang  berupa  uang  ,pangan  dan  bantuan  anak sekolah,  yang  akan  diterima  masyarakat  miskin.  Kemiskinan  tidak  akan  bisa  dihapuskan  dengan  apapun sehingga  diburtuhkan  solusi  serta  program  yang  efektif  untuk  meminimalkan  kemiskinan.  Kemiskinan merupakan  kondisi  masalah  sosial  yang  terus  mengalami  peningkatan  setiap  harinya,  karena  itu  pemerintah membuat program bantuan sosial salah satunya adalah program keluarga harapan[1].
Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  adalah  salah  satu  program  bantuan  yang  dilaksanakan  pemerintah Indonesia  sejak  tahun  2007.  Program  tersebut  merupakan  bantuan  berbasis  keluarga  dengan  tujuan  mengatasi permasalahan  kemiskinan  di  Indonesia[2].  Indikator  dalam  pemilihan  masyarakat  miskin  yang  mendapatkan bahan  bantuan  memiliki  beberapa  kriteria.  Diantaranya  Kepemilikan  Kartu  Miskin,  Pekerjaan,  Penghasilan, Jumlah Tanggungan dan Status Kepemilikan Rumah. Hingga saat ini pembagian bantuan yang diberikan kantor Lurah belum sepenuhnya terlaksana dengan baik dikarenakan masih ada masyarakat kurang mampu yang belum mendapatkannya. Agar seleksi penerima PKH menjadi lebih objektif, tentu saja membutuhkan alat bantu, yaitu sistem  informasi  yang  bertujuan  mengolah  data-data  sehingga  menghasilkan  suatu  informasi  yang  dibutuhkan, berupa  perangkingan  terhadap  masyarakat.  Sistem  informasi  ini  dikenal  dengan  sistem  pendukung  keputusan (SPK).
SPK  merupakan  suatu  sistem  informasi  yang  sering  digunakan  untuk  membantu  dalam  pengambilan suatu  keputusan.  SPK  tersebut  biasanya  sering  digunakan  suatu  organisasi  untuk  mengambil  keputusan  dari masalah yang sedang dihadapi[3]. Penelitian ini menerapkan metode TOPSIS ( Technique for Order Preference by  Similarity  to  Ideal  Solution )  dan  metode  ROC  ( Rank  Order  Centroid )  yang  dapat  digunakan  dalam memperoleh  data  yang  diperlukan  dalam  keputusan  penerima  keluarga  harapan.  Pada  SPK  terdapat  metode- metode  perangkingan  untuk  memudahkan  dalam  pengambilan  keputusan,  seperti  WP,  SAW,  TOPSIS,  ROC, ELECTRE, dan lainnya[4].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 203 − 211 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2541
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  berhubungan  dengan  kesamaan  metode  yang  sudah dilaksanakan  untuk  dijadikan  bahan  acuan  pada  penelitian  ini.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Alfaudzan  dan Gustian  tahun  2022  meneliti  mengenai  penerapan  metode  TOPSIS  dalam  peningkatan  kinerja  karyawan. Terdapat  5 kriteria dan 5 alternatif sebagai  data penelitian sehingga menghasilkan preferensi terbaik yaitu pada alternatif  P1  dengan  nilai  0.568796348[5].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fernendez  dkk tahun  2022  meneliti mengenai seleksi jabatan dengan penerapan metode TOPSIS. Terdapat 4 kriteria dalam pengambilan keputusan yaitu pengalaman kerja, jenjang pendidikan, menguasai office dan interview. Penelitian menghasilkan alternatif terbaik  dengan  nilai  0.661180544[6].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ilyasyah  dkk  tahun  2022  membahas mengenai penerapan metode TOPSIS dalam pemilihan karyawan pada lelang jabatan general manager. Terdapat 4  kriteria  yang  digunakan  anatara  lain  disiplin,  assessment,  presentasi,  preferensi  direksi,  sehingga  penelitian menghasilkan nilai  paling tinggi yaitu 0.486271 atas nama Santi[7]. Penelitian yang dilakukan Ardiansyah dkk tahun  2022  membahas  mengenai  pemilihan  makanan  ringan  di  UD  45  Serdang  Bedagai  dengan  penerapan metode TOPSIS. Terdapat 4 kriteria yang digunakan yaitu harga, masa kadaluarsa, isi dan penjualan. Penelitian menghasilkan  alternatif  terbaik  yaitu  Untir-untir  dengan  nilai  0.7776[8].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Yani dkk  tahun  2022  membahas  mengenai  penerimaan  karyawan  dengan  metode  TOPSIS. Terdapat  7  kriteria  yang digunakan sehingga penelitian menghasilkan 17 alternatif yang layak diterima[9].
Berlandaskan  dari  penelitian  terkait  peneliti  menjadikannya  sebgai  acuan  untuk  membuat  penelitian mengenai  keputusan  penerima  keluarga  harapapan  dengan  menggunakan  metode  ROC  dan  TOPSIS  untuk menetukan penerima program keluarga harapan pada Kantor Lurah sitirejo II Kecamatan Medan Amplas. Hasil dari penelitian ini diharapkan mampu memberikan keputusan yang efektif dan efisien yang berguna bagi Kantor Lurah Sitirejo II dalam menghasilkan keputusan terhadap masyarakat yang berhak mendapatkan bahan  bantuan yang berbentk uang,pangan dan bantuan unuk sekolah anak-anaknya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Bantuan PKH
Bantuan  PKH  merupakan  suatu  bantuan  yang  berupa  uang  beras  dan  lain-lain  serta  kebutuhan  yang  dapat dikonsumsi  manusia  atau  diprgunakan  sebagai  kebutuhan  hidupnya  yang  kurang  mampu  yang  Bahan  bantuan tersebut merupakan suatu anggaran yang telah ditetapkan oleh pemerintah pusat untuk masyarakat yang kurang mampu.  Bantuan  yang  berupa  uang  pangan  atau  antua  pada  anak  sekolah  yang  akan  dibagikan  kepada masyarakat yang berhak untuk mendapatkannya[10].

## 2.2 Metode ROC
ROC merupakan salah satu metode yang dapat digunakan dalam memperoleh nilai bobot yang dibutuhkan pada proses  pembobotan  setiap  kriteria  di  SPK.  Metode  ini  sangat  mudah  dipahami  karena  prosesnya  yang sederhana[11].  ROC  mempunyai  sebuah  konsep  prioritas  dalam  penentuan  bobotnya  seperti  dibawah berikut[12]:
C 1 > C 2 > C 3 > C m (1)
Dalam proses mencari nilai bobot (W) menggunakan rumus berikut:
W m = 1 m ∑ ( 1 i ) m i=1 (2)

## 2.3 Metode TOPSIS
TOPSIS  merupakan  metode  yang  diperkenalkan  oleh  Yohn  dan  Hwang  pada  tahun  1981  untuk  membantu dalam  proses pengambilan keputusan dari permasalahan multikriteria dan menghasilkan keputusan yang optimal untuk  mendapatkan  keputusan[13].  Topsis  yang  merupakan  metode  dengan  memilih  alternatif  yang  memiliki jarak  terdekat  ideal  positif  dan  memiliki  jarak  terjauh  ideal  negatif[14],[15].  Adapun  langkah-langkah  kerja TOPSIS yaitu:
1. Membentuk matriks keputusan.
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑋 11 𝑋 21 ⋯ 𝑋 12 𝑋 22 ⋯ 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 ⋯ ⋯ … 𝑋 1𝑛 𝑋 2𝑛 … ⋯ 𝑋 𝑚𝑛 ] (3)
2. Menentukan matriks keputusan ternormalisasi dengan menggunakan rumusan berikut ini:
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (4)
3. Menghitung Normalisasi Terbobot.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 203 − 211 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2541
𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 (5) 4. Menentukan matriks solusi ideal positif dan negatif.
Dengan ketentuan : (6)
a. Nilai kriteria solusi ideal positif
𝑌 + = {max 𝑦 𝑖𝑗 = (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … 𝑦 𝑛 + ) (7)
b. Nilai kriteria solusi ideal negatif
𝑌 − = (𝑦 1 − , 𝑦 2 − , 66 … 𝑦 𝑛 − ) (8)
5. Menghitung jarak ideal.
a. Jika solusi ideal nilai positif
𝐷 𝑖 + = √∑ ( 𝑛 𝑗=1 𝑦 1 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 (9)
b. Jika solusi ideal nilai negatif
𝐷 𝑖 − = √∑ ( 𝑛 𝑗=1 𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 1 − ) 2 (10)
6. Menghitung preferensi
𝑣 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 + (11)

## 2.4 Tahapan Penelitian
Berikut ini ada beberapa tahapan dalam melakukan penelitian yaitu sebagai berikut :
1. Menganalisa Masalah
Analisa suatu permasalahan dilakukan untuk menyelesaikan suatu pokok permasalahan dalam penelitian.
2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  sangat  diperlukan  agar  data  tersebut  dapat  dijadikan  referensi  dalam penelitian tersebut.
3. Studi Literatur
Dalam  melakukan  sebuah  penelitian  harus  memahami  objek  serta  mencari  beberapa  referensi  yang  dapat mempermudah dalam melakukan penelitian.
4. Analisa Penerapan
Pada tahapan ini kita melakukan analisa permasalahan dalam keputusan penerima program keluarga harapan dimulai  dari  menetukan  nilai  bobot  menggunakan  metode  ROC  dan  perangkingan  alternatif  dengan menggunakan metode TOPSIS.
5. Laporan Peneltian
Laporan dibuat untuk mengetahui hasil dari penelitian yang telah dilakukan serta membuat kesimpulan dari penelitian.
Berikut ini dapat dilihat kerangka tahapan penelitian menggunakan metode TOPSIS sebagai berikut :
Mulai Analisa Masalah Pengumpulan Data Studi Literatur Dan Keperpustakaan Analisa Dan
Penerapan Metode Penerapan Metode ROC 1. Menetukan Kriteria 2. Menentukan Nilai Bobot (W) 3. Menentukan Jumlah Data (m) 4. Menentukan Tingkat Prioritas (i) Penerapan Metode TOPSIS
1. Menentuntakan alternatif dan kriteria
2. Menentukan matriks keputusan ternormalisasi
3. Hitung matriks ternormalisasi berbobot
4. Menentukan matriks solusi ideal positif dan negatif
5. Menghitung jarak ideal
6. Menghitung preferensi Pembuatan Laporan Penelitian Selesai

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 203 − 211 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2541

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Alternatif
Dalam mendapatkan hasil keputusan pada proses penerima program keluarga harapan dapat dimanfaatkan kantor Lurah agar proses seleksi dilakukan secara efektif dan efisien. Dengan demikian agar hasil yang diperoleh tepat dan  handal,  penulis  menerapkan  metode  TOPSIS  untuk  menghasilkan  alternatif  terbaik  serta  metode  ROC digunakan untuk mencari nilai bobot. Berikut data yang diperlukan berupa data penduduk sebanyak 7 alternatif seperti Tabel 1.
Tabel 1. Data Alternatif Masyarakat Alternatif Nama A1 Ari Wanjaya A2 Joko Sutirno A3 Ratno Sinaga A4 Syamsuddin A5 Wawan A6 Wahyudin A7 Zulkarnain

## 3.2 Kriteria dan Bobot
Dalam  menghasilkan  keputusan  dalam  seleksi  penerima  program  keluarga  harapan  maka  dibutuhkan  data pendukung antara lain data alternatif ,kriteria dan bobot. Penelitian ini menggunakan 5 kriteria yang merupakan bahan pertimbangan dalam penyelesaian masalah dapat dilihat pada Tabel 2 berikut :
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C1 Kepemilikan Kartu Miskin Benefit C2 Pekerjaan Cost C3 Penghasilan Cost C4 Jumlah Tanggungan Benefit C5 Status Kepemilikan Rumah Cost

## 3.3 Penerapan Metode ROC
Pada  tabel  data  kriteria  belum  terdapat  nilai  bobot  sehingga  untuk  mendapatkan  nilai  bobot  diperlukan perhitungan metode ROC seperti berikut :
W 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.456
W 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1
4 + 1 5 5 = 0.256
W 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.156
W 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 5 = 0.09
W 5 = 0+0+0+0+ 1 5 5 = 0.04
Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan  sehingga diperoleh nilai bobot untuk setiap kriteria dapat dilihat seperti berikut :
Tabel 3. Data Kriteria dan Bobot Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Kepemilikan Kartu Miskin 0.456 Benefit C2 Pekerjaan 0.256 Cost C3 Penghasilan 0.156 Cost C4 Jumlah Tanggungan 0.09 Benefit C5 Status Kepemilikan Rumah 0.04 Cost Tabel 4. Data Alternatif Masyarakat Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Ari Wanjaya Punya Pedagang 2500000 4 Sewa Joko Sutirno Punya Petani 1800000 5 Sewa

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 203 − 211 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2541
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Ratno Sinaga  Tidak Punya  Karyawan Swasta  3000000 2 Pribadi Syamsuddin Punya Buruh 2700000 3 Pribadi Wawan Tidak Punya Pedagang 2200000 4 Sewa Wahyudin Tidak Punya  Karyawan Swasta  3000000 3 Pribadi Zulkarnain Punya Petani 2000000 4 Pribadi
Pembobotan untuk setiap kriteria yang digunakan dapat dinilai sebagai berikut:
Tabel 5. Pembobotan Kepemilikan Kartu Miskin Keterangan   Nilai Punya 2 Tidak Punya 1 Tabel 6. Pembobotan Pekerjaan Keterangan Nilai Karyawan Swasta 4 Buruh 3 Pedagang 2 Petani 1 Tabel 7. Pembobotan Status Kepemilikan Rumah Keterangan   Nilai Pribadi 2 Sewa 1
Berdasarkan tabel pembobotan sehingga memperoleh data rating kecocokan seperti tabel berikut :
Tabel 8. Data Rating Kecocokan Alternatif  C1  C2 C3 C4  C5 A1 2 2 2500000 4 1
A2 2 1 1800000 5 1
A3 1 4 3000000 2 2
A4 2 3 2700000 3 2
A5 1 2 2200000 4 1
A6 1 4 3000000 3 2
A7 2 1 2000000 4 2

## 3.4 Penerapan Metode TOPSIS
Setelah ditentukan data rating kecocokan berdasarkan  data  penduduk, selanjutnya ialah melakukan perhitungan TOPSIS: 1. Membentuk matriks keputusan.
X ij = [ 2 2 2 2 1 4 2500000 4 1
1800000 5 1 3000000 2 2 2 3 1 2 1 4 2700000 3 2 2200000 4 1 3000000 3 2 2 1 2000000 4 2]
2. Menentukan matriks keputusan ternormalisasi
|X1| = √2 2 + 2 2 + 1 2 + 2 2 + 1 2 + 1 2 + 2 2 = 4.3589 R 11 = 2 4.3589 = 0.4588
R 21 = 2 4.3589 = 0.4588
R 31 = 1 4.3589 = 0.2294
R 41 = 2 4.3589 = 0.4588
R 51 = 1 4.3589 = 0.2294
R 61 = 1 4.3589 = 0.2294

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 203 − 211 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2541
R 71 = 2 4.3589 = 0.4588
|X2| = √2 2 + 1 2 + 4 2 + 3 2 + 2 2 + 4 2 + 1 2 = 7.1414 R 12 = 2 7.1414 = 0.2801
R 22 = 1 7.1414 = 0.1400
R 32 = 4 7.1414 = 0.5601
R 42 = 3 7.1414 = 0.4201
R 52 = 2 7.1414 = 0.2801 R 62 = 4 7.1414 = 0.5601 R 72 = 1 7.1414 = 0.1400
|X3| = √2500000 2 + 1800000 2 + 3000000 2 + 2700000 2 + 2200000 2 + 30000004 2 + 2000000 2 = 6604543.8404 R 13 = 2500000 6604543.8404 = 0.3785
R 23 = 1800000 6604543.8404 = 0.2725
R 33 = 3000000 6604543.8404 = 0.4542 R 43 = 2700000 6604543.8404 = 0.4088 R 53 = 2200000 6604543.8404 = 0.3331 R 63 = 3000000 6604543.8404 = 0.4542 R 73 = 2000000 6604543.8404 = 0.3028
|X4| = √4 2 + 5 2 + 2 2 + 3 2 + 4 2 + 3 2 + 4 2 = 9.7468 R 14 = 4 9.7468 = 0.4104
R 24 = 5 9.7468 = 0.5130
R 34 = 2 9.7468 = 0.2052
R 44 = 3 9.7468 = 0.3078
R 54 = 4 9.7468 = 0.4104
R 64 = 3 9.7468 = 0.3078
R 74 = 4 9.7468 = 0.4104
|X5| = √1 2 + 1 2 + 2 2 + 2 2 + 1 2 + 2 2 + 2 2 = 4.3589 R 15 = 1 4.3589 = 0.2294
R 25 = 1 4.3589 = 0.2294
R 35 = 2 4.3589 = 0.4588
R 45 = 2 4.3589 = 0.4588
R 55 = 1 4.3589 = 0.2294
R 65 = 2 4.3589 = 0.4588
R 75 = 2 4.3589 = 0.4588
Adapun matriks yang dibentuk oleh hasil perhitungan normalisasi di atas adalah:
R=
[
0.4588 0.2801 0.3785 0.4588 0.1400 0.2725 0.2294 0.5601 0.4542 0.4104 0.2294 0.5130 0.2294 0.2052 0.4588 0.4588 0.4201 0.4088 0.2294 0.2801 0.3331 0.2294 0.5601 0.4542 0.3078 0.4588 0.4104 0.2294 0.3078 0.4588
0.4588 0.1400 0.3028 0.4104 0.4588]
3. Menghitung Normalisasi Terbobot.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 203 − 211 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2541
Y=
[ 0.456 ∗ 0.4588 0.256 ∗ 0.2801 0.156 ∗ 0.3785 0.456 ∗ 0.4588 0.256 ∗ 0.1400 0.156 ∗ 0.2725 0.456 ∗ 0.2294 0.256 ∗ 0.5601 0.156 ∗ 0.4542 0.09 ∗ 0.4104 0.04 ∗ 0.2294 0.09 ∗ 0.5130 0.04 ∗ 0.2294 0.09 ∗ 0.2052 0.04 ∗ 0.4588 0.456 ∗ 0.4588 0.256 ∗ 0.4201 0.156 ∗ 0.4088 0.456 ∗ 0.2294 0.256 ∗ 0.2801 0.156 ∗ 0.3331 0.456 ∗ 0.2294 0.256 ∗ 0.5601 0.156 ∗ 0.4542 0.09 ∗ 0.3078 0.04 ∗ 0.4588 0.09 ∗ 0.4104 0.04 ∗ 0.2294 0.09 ∗ 0.3078 0.04 ∗ 0.4588 0.456 ∗ 0.4588 0.256 ∗ 0.1400 0.156 ∗ 0.3028 0.09 ∗ 0.4104 0.04 ∗ 0.4588]
Sehingga didapatkan hasil normalisasi terbobot Y:
Y= [
0.2092 0.0717 0.0591 0.2092 0.0358 0.0425 0.1046 0.1434 0.0709 0.0369 0.0092 0.0462 0.0092 0.0185 0.0184 0.2092 0.1075 0.0638 0.1046 0.0717 0.0520 0.1046 0.1434 0.0709 0.0277 0.0184 0.0369 0.0092 0.0277 0.0184
0.2092 0.0358 0.0472 0.0369 0.0184]

## 4. Pemilihan nilai ideal positif dan nilai ideal negatif
Tabel 9. Nilai Positif Ideal Dan Negatif Ideal Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.2092  0.0717  0.0591  0.0369  0.0092 A2 0.2092  0.0358  0.0425  0.0462  0.0092 A3 0.1046  0.1434  0.0709  0.0185  0.0184 A4 0.2092  0.1075  0.0638  0.0277  0.0184 A5 0.1046  0.0717  0.0520  0.0369  0.0092 A6 0.1046  0.1434  0.0709  0.0277  0.0184 A7 0.2092  0.0358  0.0472  0.0369  0.0184 𝒚 + 0.2092  0.0358  0.0425  0.0462  0.0092 𝒚 − 0.1046  0.1434  0.0709  0.0185  0.0184
5. Menghitung nilai D + dan D - dengan cara sebagai berikut ini:
𝐷 1 + = √ (0.2092 − 𝟎. 𝟐𝟎𝟗𝟐) 2 + (0.0717 − 𝟎. 𝟎𝟑𝟓𝟖) 2 + (0.0591 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟐𝟓) 2 + (0.0369 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟔𝟐) 2 + (0.0092 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟗𝟐) 2 = 0.0405
𝐷 2 + = √ (0.2092 − 𝟎. 𝟐𝟎𝟗𝟐) 2 + (0.0358 − 𝟎. 𝟎𝟑𝟓𝟖) 2 + (0.0425 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟐𝟓) 2 + (0.0462 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟔𝟐) 2 + (0.0092 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟗𝟐) 2 = 0.0000
𝐷 3 + = √ (0.1046 − 𝟎. 𝟐𝟎𝟗𝟐) 2 + (0.1434 − 𝟎. 𝟎𝟑𝟓𝟖) 2 + (0.0709 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟐𝟓) 2 + (0.0185 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟔𝟐) 2 + (0.0184 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟗𝟐) 2 = 0.1554
𝐷 4 + = √ (0.2092 − 𝟎. 𝟐𝟎𝟗𝟐) 2 + (0.1075 − 𝟎. 𝟎𝟑𝟓𝟖) 2 + (0.0638 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟐𝟓) 2 + (0.0277 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟔𝟐) 2 + (0.0184 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟗𝟐) 2 = 0.0776
𝐷 5 + = √ (0.1046 − 𝟎. 𝟐𝟎𝟗𝟐) 2 + (0.0717 − 𝟎. 𝟎𝟑𝟓𝟖) 2 + (0.0520 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟐𝟓) 2 + (0.0369 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟔𝟐) 2 + (0.0092 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟗𝟐) 2 = 0.1114
𝐷 6 + = √ (0.1046 − 𝟎. 𝟐𝟎𝟗𝟐) 2 + (0.1434 − 𝟎. 𝟎𝟑𝟓𝟖) 2 + (0.0709 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟐𝟓) 2 + (0.0277 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟔𝟐) 2 + (0.0184 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟗𝟐) 2 = 0.1541
𝐷 7 + = √ (0.2092 − 𝟎. 𝟐𝟎𝟗𝟐) 2 + (0.0358 − 𝟎. 𝟎𝟑𝟓𝟖) 2 + (0.0472 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟐𝟓) 2 + (0.0369 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟔𝟐) 2 + (0.0184 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟗𝟐) 2 = 0.0138
Untuk nilai D- didapatkan sebagai berikut ini:
𝐷 1 − = √ (0.2092 − 𝟎. 𝟏𝟎𝟒𝟔) 2 + (0.0717 − 𝟎. 𝟏𝟒𝟑𝟒) 2 + (0.0591 − 𝟎. 𝟎𝟕𝟎𝟗) 2 + (0.0369 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟓) 2 + (0.0092 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟒) 2 = 0.1290
𝐷 2 − = √ (0.2092 − 𝟎. 𝟏𝟎𝟒𝟔) 2 + (0.0358 − 𝟎. 𝟏𝟒𝟑𝟒) 2 + (0.0425 − 𝟎. 𝟎𝟕𝟎𝟗) 2 + (0.0462 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟓) 2 + (0.0092 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟒) 2 = 0.1554

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 203 − 211 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2541
𝐷 3 − = √ (0.1046 − 𝟎. 𝟏𝟎𝟒𝟔) 2 + (0.1434 − 𝟎. 𝟏𝟒𝟑𝟒) 2 + (0.0709 − 𝟎. 𝟎𝟕𝟎𝟗) 2 + (0.0185 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟓) 2 + (0.0184 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟒) 2 = 0.0000
𝐷 4 − = √ (0.2092 − 𝟎. 𝟏𝟎𝟒𝟔) 2 + (0.1075 − 𝟎. 𝟏𝟒𝟑𝟒) 2 + (0.0638 − 𝟎. 𝟎𝟕𝟎𝟗) 2 + (0.0277 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟓) 2 + (0.0184 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟒) 2 = 0.1112
𝐷 5 − = √ (0.1046 − 𝟎. 𝟏𝟎𝟒𝟔) 2 + (0.0717 − 𝟎. 𝟏𝟒𝟑𝟒) 2 + (0.0520 − 𝟎. 𝟎𝟕𝟎𝟗) 2 + (0.0369 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟓) 2 + (0.0092 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟒) 2 = 0.0770
𝐷 6 − = √ (0.1046 − 𝟎. 𝟏𝟎𝟒𝟔) 2 + (0.1434 − 𝟎. 𝟏𝟒𝟑𝟒) 2 + (0.0709 − 𝟎. 𝟎𝟕𝟎𝟗) 2 + (0.0277 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟓) 2 + (0.0184 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟒) 2 = 0.0092
𝐷 7 − = √ (0.2092 − 𝟎. 𝟏𝟎𝟒𝟔) 2 + (0.0358 − 𝟎. 𝟏𝟒𝟑𝟒) 2 + (0.0472 − 𝟎. 𝟎𝟕𝟎𝟗) 2 + (0.0369 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟓) 2 + (0.0184 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟒) 2 = 0.1530
6. Menghitung nilai referensi agar mendapatkan nilai terbaik
𝑣 1 = 0.1290 0.1290+0.0405 = 0.7609 𝑣 2 = 0.1554 0.1554+0.0000 = 1.0000 𝑣 3 = 0.0000 0.0000+0.1554 = 0.0000 𝑣 4 = 0.1112 0.1112+0.0776 = 0.5891
𝑣 5 = 0.0770 0.0770+0.1114 = 0.4086
𝑣 6 = 0.0092 0.0092+0.1541 = 0.0565
𝑣 6 = 0.1530 0.1530+0.0138 = 0.9170
Dari perhitungan tahapan terakhir di atas maka tabel hasil akhir sebagai berikut ini:
Tabel 10. Hasil Akhir Alternatif Nama Nilai Rangking A1 Ari Wanjaya 0.7609 3 A2 Joko Sutirno 1.0000 1 A3 Ratno Sinaga  0.0000 7 A4 Syamsuddin 0.5891 4 A5 Wawan 0.4086 5 A6 Wahyudin 0.0565 6 A7 Zulkarnain 0.9170 2
Dari  hasil  perhitungan  yang  telah  dilakukan  dari 7  alternatif  menghasilkan  alternatif  terbaik  yang dapat dilihat pada Tabel 10 yaitu alternatif A2 atas nama Joko Sutirno dengan nilai 1.0000 sebagai keputusan penerima keluarga harapan.

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian disimpulkan bahwa metode ROC dan TOPSIS dapat diimplementasikan untuk mendapatkan nilai bobot  serta  mencari  peringkat  alternatif  terbaik  dari  kriteria  seperti  Kepemilikan  Kartu  Miskin,  Pekerjaan, Penghasilan,  Jumlah  Tanggungan  dan  Status  Kepemilikan  Rumah,  sehingga  dapat  menentukan  penerima program keluarga harapan dengan hasil akhir yang tertinggi didapatkan yaitu pada alternatif A2 atas nama Joko Sutirno  dengan nilai  1.0000.Denga demikian dapat  mempermudah dalam proses seleksi  penerima PKH dengan hasil yang efektif dan efisien.

## REFERENCES
[1] V. Wedyawati, E. A. Jaya, and M. N. Achsani, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PENERIMA PROGRAM KELUARGA HARAPAN ( PKH ) DI NAGARI AIA BATUMBUAK MENGGUNAKAN METODE ANALITHICAL HIERARCHY PROCESS ( AHP ),” vol. 21, no. 1, pp. 25–28, 2021.
[2] M.  Hardianti,  F.  T.  Anggraeny,  and  A.  L.  Nurlaili,  “IMPLEMENTASI  FUZZY  -MOORA  DALAM  SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN ( PKH ),” vol. 03, no. 2, pp. 105–114, 2022.
[3] R. M. Simanjorang, H. D. Hutahaean, H. T. Sihotang, and T. Informatika, “Sistem pendukung keputusan penentuan penerima  bahan  pangan  bersubsidi  untuk  keluarga  miskin  dengan  metode  ahp  pada  kantor  kelurahan  mangga,” J. Inform. Pelita Nusant. , vol. 2, no. 1, pp. 22–31, 2017.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 203 − 211 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2541
[4] M.  K.  Muhammad  Decky  Andani  ,  Yeka  Hendriyani,  S.Kom.,  “PERANCANGAN  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMA BANTUAN  DAERAH BERDASARKAN  TARAF  HIDUP MASYARAKAT  MENGGUNAKAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  (SAW)  (STUDI  KASUS : DESA MEDAN JAYA) Muhammad,” J. Vokasional Tek. Elektron. dan Inform. , vol. 6, no. 2, 2018.
[5] A. M. Alfaudzan and D. Gustian, “Sistem Penunjang Keputusan Penerapan Metode Topsis Pada Peningkatan Kinerja Karyawan,” vol. 6, pp. 476–486, 2022.
[6] S. Fernandez et al. , “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Seleksi Jabatan Dengan Menggunakan Metode Topsis (Studi Kasus: Kantor Camat Lais),” vol. 9, no. 3, pp. 2222–2233, 2022.
[7] M. A. Ilyasyah and A. Ambarwati, “Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Karyawan pada Lelang Jabatan General Manager Menggunakan Metode Topsis di PT Garam,” vol. 4, pp. 3302–3317, 2022.
[8] D. I. Ud, S. Bedagai, and M. Metode, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAKANAN RINGAN,” vol. 1, no. 2, pp. 107–115.
[9] Z.  Yani,  D.  Gusmita,  and  N.  Pohan,  “Sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  karyawan  menggunakan  metode topsis,” vol. 4307, no. June, pp. 205–210, 2022.
[10]  L. Sutra and G. W. Nurcahyo, “Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode Multi Factor  Evaluation  Process  dalam  Mengidentifikasi  Penerima  Bantuan  yang  Tepat  pada  Program  Keluarga  Harapan,” vol. 3, pp. 48–52, 2021, doi: 10.37034/infeb.v3i2.65.
[11]  A.  Iskandar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Penerima  Bantuan  Dana  KIP  Kuliah  Menggunakan  Metode ROC-EDAS,” vol. 4, no. 2, pp. 856–864, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2265.
[12]  A. Perdana and N. A. Hasibuan, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Beasiswa Berprestasi Pada Yayasan Pendidikan Jaya Untuk Anak Karyawan Dengan Menerapkan Metode ORESTE dan ROC ( Rank Order Centroid ),” vol. 01, no. 01, pp. 17–26, 2022.
[13]  R.  Giofani,  M.  Sihombing,  and  I.  Ambarita,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Paket  Indihome Terbaik  Bagi Calon Pelanggan Menggunakan Metode Topsis ( Studi Kasus PT . Telkom Indonesia Kandatel Binjai ),” vol. 4, pp. 12– 30, 2022.
[14]  N.  Medan,  “Pemanfaatan  Metode Technique  for  Order  Preference  By  Similarity  To  Ideal  Solution  ( Topsis  )  Dalam Pemilihan Mahasiswa Berprestasi,” vol. 7, no. 3, pp. 3–9, 2021.
[15]  A.  Wahyudi  and  A.  Sabri,  “Penerapan  metode  AHP  TOPSIS  pada  pengambilan  keputusan  rekrutmen  anggota organisasi  (studi  kasus  SATSIBER  TNI),” Angkasa  J.  Ilm.  Bid.  Teknol. ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  35–46,  2022,  doi: 10.28989/angkasa.v14i1.1193.