## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2021 Vol. 3 N o .   1 Hal:  34-40 ISSN: 2714-8491 (electronic)

## Akurasi Bantuan Stimulan Perumahan Swadaya (BSPS) terhadap RTLH Menggunakan Metode Weighted Product
Milla Apriliana 1 
1 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
millaapriliana23@gmail.com

## Abstract
Help  Stimulant  Self-help  Housing  (BSPS)  is  a  program  of  the  Ministry  of  Public  works  and  Housing  organized  by  the government. Agam Regency is one of the regions that obtain the BSPS since the year 2016, with a fairly large number. In the determination of the non-BSPS-party districts still take the decision in a subjective manner, so that fact shows that there are many underprivileged communities that are not listed as one of the recipients of the program. This research is conducted to assist Decision-Making in determining the  Accuracy of the acceptance program of BSPS against the House is Not Livable (RTLH)  so  right  on  target  with  the  help  of  the  implementation  of  the  system  using  the  method  of  Weighted  Product.  The method of Weighted Product using the technique of multiplication to connect the rating attribute, then the rating attribute to the  power  with  the  weight  of  attributes  is  concerned,  the  weights  and  the  criteria  are  adjusted  to  the  terms  that  have  been assigned to the Office of Housing and residential areas in Agam Regency. There are 10 main criteria and 20 test data that will be  if  in  doing  the  calculations.  The  results  of  data  processing  gives  the  value  of  the  weight  on  each  criteria  and  then performed  the  ranking  to  get  the  help  of  a  Decent  Home.  The  implementation  of  this  system-based  website  by  using  PHP programming language and MySQL as the database. The results of the testing of this method obtained the highest score that is 0.059 of an alternative to the 19 which is Junaidi. Then do a comparison with manual calculation with the system that made and get the same results with 100% accuracy rate and is expressed accurately. A Decision Support system that can be applied to determine priority recipients of the program BSPS obtained from the results of the accuracy of the data and thus can assist the District in making decisions accurately and objectively.
Keywords: BSPS; RTLH; Weighted Product; Decision Support System, Agam Regency.

## Abstrak
Bantuan  Stimulan  Perumahan  Swadaya  (BSPS)  merupakan  program  dari  Kementerian  Pekerjaan  Umum  dan  Perumahan Rakyat  yang  diselenggarakan  oleh  pemerintah.  Kabupaten  Agam  merupakan  salah  satu  wilayah  yang  memperoleh  BSPS sejak tahun 2016 dengan jumlah yang cukup besar. Dalam penentuan peneriamaan BSPS pihak kecamatan masih mengambil keputusan  secara  subyektif,  sehingga  fakta  dilapangan  menunjukan  masih  banyak  masyarakat  kurang  mampu  yang  tidak tercantum sebagai salah satu penerima program tersebut. Penelitian ini dilakukan untuk membantu Pengambilan Keputusan dalam  menentukan  Akurasi  penerimaan  program  BSPS  terhadap  Rumah  Tidak  Layak  Huni  (RTLH)  agar  tepat  sasaran dengan  bantuan  implementasi  sistem  menggunakan  metode Weighted  Product .  Metode Weighted  Product menggunakan teknik  perkalian  untuk  menghubungkan  rating  atribut,  kemudian  rating  atribut  dipangkatkan  dengan  bobot  atribut  yang bersangkutan, bobot dan kriteria tersebut disesuaikan dengan ketentuan yang telah ditetapkan pada Dinas Perumahan Rakyat dan  Kawasan  Permukiman  di  Kabupaten  Agam.  Terdapat  10  kriteria  utama  dan  20  data  uji  yang  akan  di  olah  dalam melakukan  perhitungan.  Hasil  pengolahan  data  memberikan  nilai  bobot  pada  setiap  kriteria  dan  selanjutnya  dilakukan perangkingan  untuk  mendapatkan  bantuan  Rumah  Layak  Huni.  Implementasi  dari  sistem  ini  berbasis  website  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  MySQL  sebagai  databasenya.  Hasil  dari  pengujian  terhadap  metode  ini didapatkan  nilai  tertinggi  yaitu  0.059  dari  alternatif  ke  19  yaitu  Junaidi.  Kemudian  dilakukan  perbandingan  dengan perhitungan  manual  dengan  sistem  yang  dibuat  dan  mendapatkan  hasil  yang  sama  dengan  tingkat  akurasi  100%  dan dinyatakan akurat. Sistem Pendukung Keputusan yang diterapkan dapat menentukan prioritas penerima program BSPS yang didapatkan dari hasil akurasi data terbesar sehingga dapat membantu pihak Kecamatan dalam pengambilan keputusan secara tepat dan objektif.
Kata kunci: BSPS; RTLH; Weighted Product ; Sistem Pendukung Keputusan, Kabupaten Agam.
© 2021 INFEB

## 1. Pendahuluan
Berbagai  upaya  yang  dilakukan  oleh  Kementerian Pekerjaan  Umum  dan  Perumahan  Rakyat  (PUPR)  di Indonesia dalam mengurangi jumlah rumah tidak layak huni.  Bantuan  Stimulan  Perumahan  Swadaya  (BSPS) yang sering dikenal dengan istilah bedah rumah adalah salah  satu  program  dari  pemerintah  dengan  targetnya
adalah masyarakat berpenghasilan rendah dan memiliki rumah tidak layak huni [ 1 ].
Program  dari  pemerintah  ini  dimulai  dari  pendataan oleh  pemerintah  daerah  setempat,  mulai  dari  tingkat RT,  RW,  Kelurahan,  Kecamatan  hingga  Kabupaten/ Kota  bahkan  hingga  Provinsi.  Sehingga  dalam penyelenggaraan  program  ini,  pihak  Kementerian berharap  setiap  daerah  dapat  memiliki  data  yang  pasti
mengenai jumlah rumah tidak  layak huni di daerahnya. Setiap  daerah  harus  dapat  melakukan  pendataan  yang tepat  dan  akurat  dalam  pengambilan  keputusan  bagi masyarakat  yang  benar-benar  memenuhi  syarat  dan berhak menerima bantuan ini [ 2 ].
Sistem  Pendukung  Keputusan  menerapkan  metode pendekatan sistematis dalam menyelesaikan permasalahan  melalui  proses  pengumpulan  data menjadi  sebuah  informasi.  Kemudian  digabungkan dengan  faktor-faktor  yang  dipertimbangkan  dalam menentukan  sebuah  keputusan  [ 3 ].  Informasi  yang didapatkan dalam pengambilan keputusan berasal dari analisis dan penilaian yang terintegrasi dari data yang dikumpulkan.  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan tersebut  si  pembuat  keputusan  dapat  menyaring informasi berharga [ 4 ].
Multi Criteria Decision Making (MCDM) yang dapat digunakan untuk membantu menyelesaikan permasalahan dalam bursa kerja salah  satunya adalah Weighted  Product .  Teknik  pengambilan  keputusan dari  MCDM  ini  adalah  perhitungan  beberapa  pilihan alternatif  yang  ada  [ 5 ].  Metode  ini  lebih  efisien daripada  metode  lain  dalam  pemecahan  masalah karena  waktu  perhitungan  yang  lebih  singkat  karena dalam  MCDM  mengandung  unsur  kriteria,  objektif dan tujuan [ 6 ].
Metode Weighted Product sebagai salah satu MCDM membuktikan bahwa metode ini juga dapat diimplementasikan pada Rekayasa nilai (VE). Metode Weighted  Product untuk  konstruksi  proyek  dapat diimplementasikan  karena  kemudahan  penggunaan dan  kemampuan  untuk  mengubah  data  kualitatif menjadi  informasi  kuantitatif  [ 7 ].  Penerapan  metode Weighted  Product untuk  menentukan  kerusakan  dan kehilangan  pasca  bencana  menjelaskan  bahwa  dari  3 jenis  data  uji  yang  digunakan  dalam  penelitian  dapat disimpulkan  bahwa  metode Weighted  Product memiliki  tingkat  presisi,  f-ukur,  recall,  dan  akurasi yang  tinggi  jika  jumlah  data  yang  digunakan meningkat [ 8 ].
Pada  penelitian  terdahulu  metode Weighted  Product digunakan  dalam  merancang  Sistem  Pendukung Keputusan  untuk  Mengevaluasi  Kinerja  Dokter menggunakan 5 kriteria. Pada penelitian ini dilakukan dengan  mencari  nilai  bobot  kriteria  dan  kemudian memproses  peringkat  dari  penilaian  dokter  [ 9 ]. Penelitian terdahulu juga menerapkan Sistem Pendukung  Keputusan  menggabungkan  metode  K- Nearest  Neighbor dan Weighted  Product .  Hasil penelitian  untuk  menentukan  penerima  beasiswa keluarga berpenghasilan
rendah tersebut, menyimpulkan  bahwa  dengan  menggunakan  metode KNN  pada  pola  data  sederhana  sudah  cukup  untuk mengatasi  masalah  yang  muncul,  sehingga  Metode Weighted Product dapat digunakan untuk menyesuaikan  dan  melengkapi  hasil  pemilihan klasifikasi dalam meminimalkan ketidakpastian [ 10 ].
Kabupaten Agam salah satu wilayah yang memperoleh  BSPS  sejak  Tahun  2016  dengan  jumlah yang  cukup  besar.  Dalam  penentuan  penerima  BSPS tersebut pihak kecamatan masih mengambil keputusan secara subjektif, sehingga fakta di  lapangan menunjukan masih banyak masyarakat kurang mampu yang  tidak  tercantum  sebagai  salah  satu  penerima program tersebut. Untuk itu dibutuhkan sebuah Sistem Pendukung  Keputusan  yang  dapat  membantu  dalam pelaksanaan  program  pemerintah  ini.  Dengan  adanya Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dapat  bertujuan untuk  melakukan  pengambilan  keputusan  dengan lebih  cepat  dan  akurat  serta  dengan  menerapkan metode Weighted Product.
Metode Weighted Product dalam melakukan perhitungan  menggunakan  teknik  perkalian  untuk menghubungkan  rating  atribut.  Setelah  mendapatkan hasil  perkalian  tersebut,  kemudian  rating  atribut dipangkatkan dengan bobot atribut yang bersangkutan, di  mana  bobot  dan  kriteria  tersebut  disesuaikan dengan  ketentuan  yang  telah  ditetapkan  pada  Dinas Perumahan  Rakyat  dan  Kawasan  Permukiman  di Kabupaten  Agam  dengan  10  riteria  dan  terdapat  20 data  sebagai  alternate  yang  akan  diolah.  Hasil pengolahan  data  memberikan  nilai  bobot  pada  setiap kriteria dan selanjutnya dilakukan perangkingan untuk mendapatkan  warga  yang  berhak  menerima  bantuan BSPS tersebut.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  proses  atau  cara ilmiah  agar  mendapatkan  suatu  data  yang  digunakan untuk  penelitian.  Metodologi  merupakan  analisis teoritis untuk  menyelesaikan suatu cara dalam sebuah metode. Dalam metodologi penelitian ini ada beberapa langkah  yang  disusun  secara  sistematis  untuk melakukan proses  penelitian . Dalam  kerangka  kerja dibawah  ini  akan  dijelaskan  laangkah-langkah pekerjaan agar sesuai dan fokus pada tujuan sehingga hasil yang diharapkan dapat tercapai.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.1. Metode Weighted Product
Dalam  melakukan  perhitungan  menggunakan  metode Weighted  Product diperlukan  proses  normalisasi karena  pada  metode  ini  memerlukan  hasil  penilaian setiap  atribut  [ 11 ].  Hasil  perkalian  dari  setiap  atribut tersebut  belum  bermakna  jika  belum  dibandingkan (dibagi)  dengan  nilai  standar  yang  sudah  ditentukan. Pada  kriteria  tersebut  terdapat  2  jenis  atribut  yaitu atribut  manfaat  yang  merupakan  nilai  berpangkat postif  dan  atribut  biaya  yang  merupakan  atribut bernilai pangkat negative [ 12 ]. Pada metode Weighted Product untuk  menghubungkan  setiap  rating  atribut menggunakan  perkalian,  di  mana  rating  setiap  atribut tersebut  harus  dipangkatkan  terlebih  dahulu  dengan bobot  yang  bersangkutan.  Proses  ini  sama  halnya dengan proses normalisasi .
Langkah-langkah pada metode Weighted Product : 1. Menentukan kriteria.
2. Menentukan rating kecocokan.
3. Melakukan normalisasi bobot.
4. Menentukan nilai vektor S.
5. Menentukan nilai vektor V.
6. Merangking nilai vektor.
Perhitungan  yang  dilakukan  pada  metode  ini  dengan menggunakan persamaan sebagai berikut:

## 
  M M M k k k (1)
Keterangan:
M: Bobot Kriteria/subkriteria k: Kriteria
   z k mk tk t X S 1
(2)
Keterangan: S: Preferensi alternatif dianalogikan sebagai vektor S X: Nilai kriteria M : Bobot Kriteria/subkriteria t: Alternatif k: Kriteria z: Banyaknya Kriteria
  S S V t t t (3)
Keterangan:
V : Preferensi alternatif dianalogikan sebagai vektor V S : Preferensi alternatif dianalogikan sebagai vektor S t:  Alternatif

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  uji  yang  akan  diolah  pada  penelitian  ini  adalah data  masyarakat  yang  sudah  dilakukan  pendataan  oleh Dinas Perumahan Rakyat dan Kawasan Permukiman di Kabupaten  Agam.  Tahapan  yang  digunakan  untuk menerapkan metode Weighted Product dalam penentuan  peneriamaan  BSPS  pada  rumah  tidak  layak huni di Kabupaten Agam disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Proses Metode Weighted Product
Tabel alternatif diambil sari data uji yang akan diolah berupa nama-nama  masyarakat  yang  akan  dilakukan  perhitungan data  dalam  penerimaan  bantuan.  Dimana  kode  yang digunakan untuk alternatif adalah S, dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Alternatif Kode Alternatif Nama Alternatif S1 Pujiono S2 Syahrial S3 Ramli S4 Pitri S5 Slamet Riadi S6 Armen S7 Ridwan S8 Lamsuri S9 Erianto S10 Bujang S11 Asril S12 Muslim S13 Kasman S14 Rasuna S15 Ali Anar S16 Rafrianto S17 Endri Roza S18 Syafarudin S19 Junaidi S20 Marakali
Langkah-langkah  dalam  penyelesaian  perhitungan menggunakan Weighted  Product untuk  mendapatkan alternatif terbaik adalah sebagai berikut:
3.1 Menentukan Kriteria
Berikut  adalah  tabel  penilaian  kriteria  dengan  K merupakan kode dari kiteria yang digunakan:
Tabel 2.Tabel Kriteria Penilian Kode Nama Kriteria Bobot K1 Jenis Pekerjaan 4 K2 Besar Penghasilan 5 K3 Status Kepemilikan Tanah 4 K4 Status Kepemilikan Rumah 4 K5 Kondisi Atap 3 K6 Kepemilikan Kamar Mandi/Jamban 3 K7 Sumber Air Minum 3 K8 Sumber Penerangan 2 K9 Kondisi Dinding 2 K10 Kondisi Lantai 2 3.2 Menentukan Rating Kecocokan
Langkah  yang  harus  dilakukan  sebelum  menentukan rating  kecocokan  adalah  menentukan  atribut  untuk biaya  dan  keuntungan  dari  setiap  kriteria  dan pemberian  bobot  untuk  setia  subkriteria  nya,  Berikut adalah  tabel  penentuan  jenis  atribut  keuntungan  dan biaya dari setiap kriteria:
Tabel 3. Jenis Atribut Kode Nama Kriteria Jenis Atribut K1 Jenis Pekerjaan Keuntungan (+) K2 Besar Penghasilan Biaya (-) K3 Status Kepemilikan Tanah Keuntungan (+) K4 Status Kepemilikan Rumah Keuntungan (+) K5 Kondisi Atap Keuntungan (+) K6 Kepemilikan Kamar Mandi/Jamban Keuntungan (+) K7 Sumber Air Minum Keuntungan (+) K8 Sumber Penerangan Keuntungan (+) K9 Kondisi Dinding Keuntungan (+) K10 Kondisi Lantai Keuntungan (+)
Setiap kriteria diberikan kode kriteria  yaitu K1  sampai dengan  K10.  Kriteria  tersebut  memiliki  subkriteria tersendiri  dan  bobot  yang  memiliki  range  1  sampai  5. Berikut  ini  adalah  penjabaran  subkriteria  dan  bobot pada  setiap  kriteria  dalam  menentukan  penerimaan bantuan  Bantuan  Stimulan  Perumahan  Swadaya  di Kabupaten  Agam  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  dan bobot setiap kriteria seperti di bawah ini: a. Tabel bobot untuk kriteria jenis pekerjaan.
Tabel 4. Bobot Jenis Pekerjaan Jenis Pekerjaan Bobot Kuli, Buruh 5 Petani, Nelayan 4 Lansia 3 Wiraswasta 2
b. Tabel bobot untuk besar penghasilan
Tabel 5. Bobot Besar Penghasilan Besar Penghasilan Bobot <1,2 Juta 5 1,9-2,1 Juta 4 2,2-2,6 Juta 3 2,7-3,1 Juta 2 >3,2 Juta 1

## c. Tabel bobot untuk kriteria status kepemilikan tanah
Tabel 6. Bobot Status Kepemilikan Tanah Status Tanah Bobot Milik Sendiri 4 Bukan Milik Sendiri 2

## d. Tabel bobot untuk kriteria status kepemilikan rumah
Tabel 7. Bobot Status Kepemilikan Rumah Status Rumah Bobot Milik Sendiri 4 Bukan Milik Sendiri 2

## e. Tabel bobot untuk kriteria kondisi atap
Tabel 8. Bobot Kondisi Atap Kondisi Atap Bobot Baik 1 Rusak Ringan 2 Rusak Sedang/Sebagian 4 Rusak Berat/Keseluruhan 5

## f. Tabel bobot untuk kriteria kamar mandi dan jamban
Tabel 9. Bobot Kriteria Kamar Mandi dan Jamban Kamar Mandi dan Jamban Bobot Sendiri 2 Bersama/MCK Komunal 3 Tidak ada 5
g. Tabel bobot untuk sumber air minum
Tabel 10. Bobot Sumber Air Minum Sumber Air Minum Bobot Air Kemasan atau Isi Ulang 1 PDAM/ Mata Air/ Lainnya 2 Sumur atau Air Hujan 3

## h. Tabel untuk bobot sumber penerangan
Tabel 11. Bobot Sumber Penerangan Sumber Penerangan Bobot Listrik PLN dengan Meteran 2 Listrik PLN tanpa Meteran 2 Listrik Non PLN 3 Bukan Listrik 3

## i. Tabel untuk bobot kondisi dinding
Tabel 12. Bobot Kondisi Dinding Kondisi Dinding Bobot Baik 1 Rusak Ringan 2 Rusak Sedang/Sebagian 4 Rusak Berat/Keseluruhan 5

## j. Tabel untuk bobot kondisi lantai
Tabel 13. Bobot Kondisi Lantai Kondisi Lantai Bobot Baik 1 Rusak Ringan 2 Rusak Sedang/Sebagian 4 Rusak Berat/Keseluruhan 5
Berdasarkan data alternatif pada tabel 1 dibentuk rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
Tabel 14. Rating Kecocokan setiap Alternatif pada setiap Kriteria
No Alternatif Nilai Kriteria K 1 K 2 K 3 K 4 K 5 K 6 K 7 K 8 K 9 K 1 0 S1 Pujiono 5 3  4 2 1 3 2 2 2 5 S2 Syahrial 2 3  4 3 5 5 2 2 4 4 S3 Ramli 2 2  2 2 4 3 2 2 2 2 S4 Pitri 4 5  2 2 2 2 2 2 4 5 S5 Slamet Riadi 4 4  4 3 2 2 2 2 5 4 S6 Armen 3 2  2 2 2 2 2 2 5 5 S7 Ridwan 3 3  4 4 1 5 3 3 2 2 S8 Lamsuri 4 4  2 2 4 3 3 2 4 5 S9 Erianto 2 1  2 3 5 3 3 3 4 1 S10 Bujang 3 3  4 4 2 2 3 2 1 5 S11 Asril 5 2  2 4 1 2 3 2 2 4 S12 Muslim 5 3  4 2 2 2 2 2 2 4 S13 Kasman 4 4  2 3 4 2 2 2 2 5 S14 Rasuna 3 5  2 4 5 3 2 2 4 5 S15 Ali Anar 2 3  2 2 2 5 3 2 2 5 S16 Rafrianto 3 3  2 3 2 3 2 2 4 2 S17 Endri roza 2 2  2 2 2 3 3 2 5 2 S18 Syafarudin 3 2  4 4 1 2 2 3 4 1 S19 Junaidi 4 2  4 3 4 2 3 2 2 4
S20 Marakali 3 3  2 4 5 2 2 2 5 4
3.3 Melakukan Normalisasi Bobot Setelah rating kecocokan kriteria ditentukan selanjutnya  menentukan  perbaikan  bobot.  Preferensi untuk masing-masing kriteria, di mana M = (4 5 4 4 3 3 3  2  2  2),  dengan  M  merupakan  bobot  dari  masing- masing kriteria,
Berdasarkan data alternatif pada tabel 1 dibentuk rating kecocokan  dari  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria. Selanjutnya  dilakukan  perbaikan  bobot  terlebih  dahulu sehingga  ΣM  =  1,  Adapun  perhitungan  perbaikan kriteria dengan menggunakan Persamaan (1).
Berdasarkan hasil perhitungan dalam perbaikan kriteria seperti langkah di atas, maka langkah selanjutnya setiap M k pada  kriteria  yang  berjenis  keuntungan  akan dikalikan  dengan  nilai  positif  (+)  dan  kriteria  yang berjenis biaya akan dikalikan (-). Hasil dari normalisasi tersebut dapat dilihat pada Tabel 15.

## Tabel 15. Hasil Normalisasi Bobot
Kriteria M k M k Ternormalisasi K1 0,125 0,125 K2 0,156 -0,156 K3 0,125 0,125 K4 0,125 0,125 K5 0,094 0,094 K6 0,094 0,094 K7 0,094 0,094 K8 0,063 0,063 K9 0,063 0,063 K10 0,063 0,063 ∑M k =                     1,000 3.4 Menentukan Nilai Vektor S
Langkah setelah melakukan normalisasi bobot dan hasil ∑M k =  1.  M k adalah  pangkat  bernilai  positif  untuk atribut  keuntungan,  dan  bernilai  negatif  untuk  atribut biaya. Kemudian Vektor S dapat dilakukan perhitungan dari setiap alternative. Berikut adalah cara  menghitung vektor S dengan menggunakan Persamaan (2).
3.5 Menentukan Nilai Vektor S
Setelah mendapatkan nilai vector S, dilanjutkan dengan perhitungan perangkingan dengan menggunakan Persamaan (3).
3.6 Merangking Nilai Vektor
Dari  hasil  proses  perhitungan  perangkingan  tersebut, maka  diurutkan  berdasarkan  rangking  dari  nilai tertinggi ke nilai terendah, seperti Tabel 16.
Tabel 16. Hasil Perangkingan Alternatif Nama Alternatif Vi Urutan R1 Pujiono 0,0482 13 R2 Syahrial 0,0569 3 R3 Ramli 0,0452 19 R4 Pitri 0,0426 20 R5 Slamet Riadi 0,0506 9 R6 Armen 0,0481 14 R7 Ridwan 0,0521 5 R8 Lamsuri 0,0509 6 R9 Erianto 0,0576 2 R10 Bujang 0,0504 10 R11 Asril 0,0507 8 R12 Muslim 0,0489 12 R13 Kasman 0,0475 15 R14 Rasuna 0,0508 7 R15 Ali anar 0,0459 18 R16 Rafrianto 0,0459 17 R17 Endri roza 0,0466 16 R18 Syafarudin 0,0490 11 R19 Junaidi 0,0591 1 R20 Marakali 0,0529 4
Tabel  15  di  atas  menampilkan  hasil  dari  perangkingan data  yang  sudah  dilakukan  perhitungan  dengan Weighted  Product .  Dapat    dilihat    pada    tabel  bahwa, alternatif    R19  merupakan  peringkat  1  dengan  nilai tertinggi  yaitu  0.0591.  Maka        dapat        disimpulkan bahwa  alternatif  R19  ini  merupakan    alternatif    yang direkomendasikan    untuk  menerima  Bantuan  Stimulan Perumahan  Swadaya  dari  pemerintah  di  Kabupaten Agam.

## 4 Kesimpulan
Dari  pengolahan  data  serta  pengujian  terhadap  metode Weighted  Product ini  didapatkan  hasil  berupa perangkingan  dari  nilai  tertinggi  hingga  terendah,  nilai tertinggi  yang didapatkan  yaitu 0.059 dari alternatif ke 19  dengan  nama  dari  alternative  adalah  Junaidi. Kemudian  dilakukan  perbandingan  pada  perhitungan manual  dengan  sistem  yang  dibuat  dan  mendapatkan hasil  yang  sama  dengan  tingkat  akurasi  100%  dan dinyatakan  akurat.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  diterapkan  dapat menentukan  prioritas  penerima  program  BSPS  yang didapatkan  dari  hasil  akurasi  data  terbesar  sehingga dapat  membantu  pihak  Kecamatan  dalam  pengambilan keputusan secara tepat dan objektif.

## Daftar Rujukan
[1] Sefrika,  S.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian Program  Bantuan  Stimulan  Perumahan  Swadaya  (BSPS) KemenPUPR. IJCIT  (Indonesian  Journal  on  Computer  and
Information Technology) , 4 (2). DOI:
https://doi.org/10.31294/ijcit.v4i2.5457 .
[2] Dayanti, F., & Widodo, S. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Rumah  Tangga  Miskin  (RTM)  untuk  Program  Rastra  Di  Desa Lolo Menggunakan Metode Weighted Product Berbasis Web. J- INTECH , 7 (01), 35-43. DOI: https://doi.org/10.32664/j- intech.v7i01.404  .
[3] Lingga,  D.  M,  &  Marbun,  M.  (2019).  Sistem  Pendukung Keputusan  Menggunakan  Metode  Weighted  Product  Untuk Penentuan Prioritas Pembangunan Jalan Umum Di Desa Pegagan Julu  VII. JOISIE  (Journal  of  Information  Systems  and
Informatics Engineering), 3 (2), 79-85. DOI:
https://doi.org/10.35145/joisie.v3i2.504  .
[4] Tian,  X.,  Zhao,  H.,  Wang,  K.,  Zhang,  C.,  &  Tian,  X. (2019). Construction  of  Decision  Support  System  (DSS)  for Equipment  Support  Based  on  Big  Data. Journal  of  Physics: Conference Series, 1176 (4) . DOI:
http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1176/4/042013 .
[5] Winarso, D., Nurita, F., & Syahril, S. (2018). Penerapan Metode Weigth  Product  Untuk  Rekomendasi  Penempatan  Praktek  Kerja
Industri (Study Kasus: SMK Muhammadiyah 01
Pekanbaru). Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi
Informasi) , 2 (2), 566-571. DOI:
https://doi.org/10.29207/resti.v2i2.467  .
[6] Boltürk,  E.,  Karaşan,  A.,  &  Kahraman,  C.  (2018). Simple Additive  Weighting  and  Weighted  Product  Methods  Using Neutrosophic  Sets .  Studies  in  Fuzziness  and  Soft  Computing, 369,  647–676. DOI: https://dx.doi.org/10.1007/978-3-030- 00045-5_25 .
[7] Wao,  J.  O.  (2018).  Weighted  Product  Method  in  the  Value Engineering  Process  for  Construction  Project. International Journal  of  Scientific  Research  and  Management , 6 (12).  DOI: https://doi.org/10.18535/ijsrm/v6i12.ec03 .
[8] Bachriwindi, A., Putra, E. K., Munawaroh, U. M., & Almais, A. T.  W.  (2019 ). Implementation  of  Web-Based  Weighted  Product Use  Decision  Support  System  to  Determine  the  Post-Disaster Damage  and  Loss.  In Journal  of  Physics:  Conference  Series ,
1413(1). DOI: http://dx.doi.org/10.1088/1742- 6596/1413/1/012019 .
[9] Junifa,  D.,  Aisyah,  S.,  Simanjuntak,  A.  C.  M.,  &  Ginting,  S. (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Dokter Menggunakan  Metode Weight  Product (WP) Berbasis
Web. Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  Prima (JUSIKOM PRIMA), 3 (1), 24-29. DOI:
https://doi.org/10.34012/jusikom.v3i1.561 .
[10] Nasher,  L.  A.,  &  Bahtiar,  N.  (2019).  Application  of  Decision Support  System  Using  the  K-Nearest  Neighbor  and  Weighted Product Method  for  Determining the  Recipients  of  Low-Income Family  Scholarship  (GAKIN)(Case  Study:  Poltekkes  Kemenkes Semarang). In Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  1217(1). DOI: http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1217/1/012117 .
[11] Arman.,  Sundara,  T.  A.,  Stephane,  I.,  &  Fadli,  M.  (2019).  SPK Penilihan  Guru  Terbaik  dengan  Metode  WP  Pada  MAN  1 Pariaman. Jurnal
Informatika , 6 (2), 310-321. DOI:
https://doi.org/10.31311/ji.v6i2.6176  .
[12] Supriyatna,  A.,  &  Suryanto,  A.  D.  (2019).  Penerapan  Metode Weighted  Product  Untuk  Penentuan  Penerima  Beasiswa Peserta Didik. Teknois: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains , 9 (1), 73-82. DOI: https://doi.org/10.36350/jbs.v9i1.8  .