## PENERAPAN METODE FUZZY MULTICRITERIA DECISION MAKING UNTUK SELEKSI PENERIMA BANTUAN RUMAH LAYAK HUNI (STUDI KASUS DI DESA SINGKAWANG JAMBI)

## Novhirtamely Kahar
Teknik Informatika, STMIK Nurdin Hamzah Jambi Jln. Kolonel Abunjani, Jambi, 36129 E-mail : novmely@ymail.com

## ABSTRAK
Masalah kemiskinan adalah salah satu masalah yang sangat mendesak untuk ditangani. Desa Singkawang merupakan salah satu  desa  yang  penduduknya  diklasifikasikan  sebagai  pendapatan  di  bawah  rata-rata.  Kualitas  rumah  penduduk  terutama yang  berpenghasilan  rendah,  masih  memprihatinkan  seperti  atap  rumah  terbuat  dari  rumbia,  dinding  rumah  dari  bambu, lantai tidak tahan air, tidak ada ventilasi, penghasilan, jumlah tanggungan keluarga dan fasilitas MCK. Untuk menentukan penduduk  yang  benar-benar  layak  mendapatkan  bantuan  rumah  layak  huni,  perangkat  desa  harus  membuat  keputusan. Penelitian  ini  bertujuan  menerapkan  aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  model Fuzzy  Multicriteria  Decision Making (FMDM) untuk seleksi penduduk penerima bantuan rumah layak huni. Data masukan diantaranya: calon penerima bantuan  sebagai  alternatif,  kriteria  dan  subkriteria  rumah  layak  huni.  Output  berupa  laporan  data  penduduk  yang  layak menerima  bantuan  rumah  layak  huni  yaitu  penduduk  yang  memiliki  nilai  tertinggi  dari  hasil  perhitungan  dari  beberapa alternatif yang ada. Berdasarkan hasil perhitungan dengan metode FMDM, maka disimpulkan bahwa dengan menggunakan n ilai  derajat  keoptimisan  0,1;  0,5;  dan  0,8  menunjukkan  hasil  rekomendasi  yang  sama  yaitu  penduduk  yang  berhak menerima  bantuan  rumah  layak  huni  adalah  penduduk  yang  memiliki  nilai  total  integral  tertinggi  untuk  setiap  derajat keoptimisan.
Kata  Kunci :  Sistem  Pendukung  Keputusan,  Fuzzy  Multicriteria  Decision  Making,  Rumah  Layak  Huni,  Derajat Keoptimisan

## 1. PENDAHULUAN
Permasalahan  kemiskinan  merupakan  salah  satu masalah  yang  sangat  mendesak  untuk  ditangani, khususnya  di  wilayah  yang  sulit  dijangkau  oleh pemerintah.  Salah  satu  ciri  umum  dari  kondisi  fisik masyarakat miskin adalah tidak memiliki akses prasarana dan  sarana  dasar  lingkungan  yang  memadai,  dengan kualitas perumahan dan pemukiman yang jauh di bawah kelayakan, serta mata pencaharian yang tidak menentu.
Berbagai  usaha  yang  dilakukan  untuk  meningkatkan kesejahteraan  rakyat  Indonesia  saat  ini  telah  dilakukan. Hampir  semua  departemen  pemerintahan  mengeluarkan dana untuk membantu mengurangi kemiskinan.
Khususnya  mengenai  rumah  yang  tidak  layak  dihuni. Salah  satu  usaha  pemerintah  untuk  mengurangi  rumah yang  tidak  layak  huni  adalah  memberi  dana  untuk menjadikan rumah yang tidak layak huni menjadi rumah layak huni.
Bantuan  RLH  (Rumah  Layak  Huni)  merupakan program  pemerintah  yang  berupa  bantuan  dana  untuk perbaikan rumah yang tidak layak huni. Bantuan RLH ini harus dapat tepat sasaran kepada penduduk tidak mampu yang  memenuhi  kriteria-kriteria sebagai syarat penerima bantuan  RLH,  sehingga  penduduk  tidak  mampu penerima bantuan RLH dapat menerima bantuan tersebut (Mardiati dan Oktafianto, 2017).
Desa  Singkawang  merupakan  salah  satu  desa  yang penduduknya  tergolong  berpenghasilan  di  bawah  rata- rata.  Mata  pencaharian  penduduk  Desa  Singkawang diantaranya petani, buruh tani, kuli bangunan, dan masih banyak  lagi.  Kualitas  rumah  yang  ditempati  khususnya penduduk yang berpenghasilan rendah masih memprihatinkan  diantaranya  dinding  rumah  yang ditempati  terbuat  dari  anyaman  bambu,  lantai  tidak kedap air, dan tidak memiliki ventilasi yang cukup.
Dalam  menentukan  penduduk  yang  benar-benar berhak  menerima  bantuan  rumah  layak  huni,  pihak perangkat desa masih mengambil keputusan dengan cara subjektif,  yaitu  penduduk  yang  seharusnya  masih  bisa usaha  sendiri  untuk  memperbaiki  rumahnya,  dan mempunyai  benda  berharga  seperti  sepeda  motor, televisi,  atau  benda  berharga  lainnya  masih  tercantum sebagai  salah  satu  penerima  bantuan  rumah  layak  huni, sehingga  dirasa  pemberian  bantuan  rumah  layak  huni kurang  tepat  sasaran.  Selain  itu,  perlunya  dilakukan pengolahan  data  yang  tepat,  diharapkan  penduduk  yang benar-benar  sesuai  kriteria  yang  mendapatkan  rumah layak huni bisa tercapai.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  model Fuzzy Multicriteria Decision Making (FMDM) untuk
menyeleksi  penduduk  yang  benar-benar  dianggap  layak mendapatkan bantuan rumah layak huni .
Pada  penelitian  sejenis  sebelumya,  yaitu  SPK Bantuan  Rumah  Tak  Layak  Huni  (Mardiati  dan Oktafianto,  2017)  menerapkan  metode Analytical Hierarchy  Process (AHP),  tetapi  belum  menggunakan program aplikasi grafis. Pada penelitian ini dicoba untuk membangun  dan  menggunakan  aplikasi  SPK  model FMDM  dalam  menyelesaikan  masalah  penentuan penduduk  yang  layak  menerima  bantuan  RLH  dan dengan  model  lain  yang  berbeda  yaitu  model  FMDM. Dengan  FMDM  tidak  perlu  membandingkan  antar kriteria  dan  antar  subkriteria  seperti  pada  metode  AHP. Penelitian  tentang  SPK  dengan  FMDM  telah  dilakukan juga  sebelumnya  oleh  peneliti  yaitu  SPK  pemilihan smartphone (Kahar  dan  Riki,  2017),  pada  penelitian tersebut  belum  membandingkan  hasil  untuk  derajat keoptimisan  yang  berbeda,  sehingga  pada  penelitian  ini dicoba untuk membandingkan hasil total integral dengan derajat keoptimisan yang berbeda.

## 2. RUANG LINGKUP
Pada  penelitian  ini,  untuk  membatasi  ruang  lingkup penelitian, permasalahan hanya terfokus pada:
1. Aplikasi SPK Model FMDM diterapkan pada Kantor Desa Singkawang Jambi.
2. Data  alternatif,  data  penduduk  calon  penerima bantuan  rumah  layak  huni  adalah  penduduk  desa Singkawang yang tergolong didalam keluarga kurang mampu berdasarkan kriteria yang telah ditentukan.
3. Kriteria-kriteria  yang  diperhitungkan  adalah  kriteria yang  ditentukan  berdasarkan  kebijakan  pemerintah setempat atau perangkat desa Singkawang.
4. Data subkriteria dari setiap kriteria: bobot kepentingan  setiap  kriteria,  yaitu:  SR  =  Sangat Rendah, R = Rendah, C = Cukup, T = Tinggi, dan ST = Sangat Tinggi.
5. Data  nilai  rating  bobot  setiap  kriteria  dan  derajat kecocokan setiap alternatif dengan kriterianya, yaitu: SK  =  Sangat  Kurang,  K  =  Kurang,  C  =  Cukup,  B  = Baik, dan SB = Sangat Baik.
6. Output dari  aplikasi  penelitian  ini  berupa  laporan hasil  perhitungan  dengan  model  FMDM  dan  laporan rekomendasi  hasil  seleksi  penduduk  penerima bantuan rumah layak huni.

## 3.  BAHAN DAN METODE
Penelitian ini menggunakan aplikasi sistem pendukung  keputusan model Fuzzy  Multicriteria Decision  Making (FMDM)  yang  bersifat  dinamis, sehingga  dapat  dicoba  untuk  digunakan  pada  proses seleksi  penduduk  yang  layak  menerima  bantuan  rumah layak huni.
3.1 Fuzzy Multicriteria Decision Making (FMDM)
Metode Fuzzy  Multicriteria  Decision  Making (FMDM)  adalah  salah  satu  metode  yang  dikembangkan
dan  dapat  digunakan  untuk  membantu  pengambil keputusan  dalam  melakukan  pengambilan  keputusan terhadap beberapa alternatif untuk keputusan yang harus diambil  dengan  beberapa  kriteria  yang  akan  menjadi bahan pertimbangan untuk mendapatkan sebuah keputusan yang akurat dan optimal (Kusumadewi, dalam Kristihansari, 2014).
Fuzzy MDM adalah metode pendukung pengambilan keputusan  yang  bertujuan  untuk  menetapkan  alternatif peramalan dari sejumlah alternatif berdasarkan beberapa kriteria tertentu yang akan digunakan dalam model Fuzzy Multi Criteria Decision Making (Lissa, 2015).

## 3.2  Langkah Penyelesaian FMDM
Ada  3  langkah  penting  penyelesaian  yang  harus dikerjakan  pada  model  FMDM  (Kusumadewi,  dalam Kahar, 2017), yaitu:
1. Representasi Masalah
1) Identifikasi  tujuan  keputusan,  direpresentasikan dengan  bahasa  alami  atau  nilai  numeris  sesuai dengan karakteristik dari masalah tersebut.
2) Identifikasi  kumpulan  alternatif  keputusannya.  Jika ada n alternatif, maka dapat ditulis sebagai A = {A i | i = 1,2, ..., n}.
3) Identifikasi  kumpulan  kriteria.  Jika  ada  k  kriteria, maka dapat dituliskan C = {C t | t  = 1,2, ..., k}.
4) Membangun stuktur hirarki masalah.
2. Evaluasi Himpunan Fuzzy
a) Memilih  himpunan  rating  untuk  bobot-bobot kriteria,  dan  derajat  kecocokan  setiap  alternatif dengan  kriterianya.  Himpunan  rating  terdiri  atas  3 elemen,  yaitu:  1)  Variabel  linguistik  (x)  yang merepresentasikan  bobot  kriteria,  dan  derajat kecocokan  setiap  alternatif  dengan  kriterianya;      2) T(x)  yang  merepresentasikan  rating  dari  variabel linguistik; 3) Fungsi keanggotaan yang berhubungan dengan  setiap  elemen  dari  T(x).    Setelah menentukan himpunan rating, maka harus ditentukan  fungsi  keanggotaan  untuk  setiap  rating dengan menggunakan fungsi segitiga.
b) Mengevaluasi  bobot-bobot  pada  setiap  kriteria  dan derajat  kecocokan  dari  setiap  alternatif  terhadap kriteria.
c) Mengagregasikan  bobot-bobot  kriteria,  dan  derajat kecocokan  setiap  alternatif  dan  kriterianya  dengan metode  mean.  Penggunaan  operator  mean, dirumuskan pada Persamaan (1) sbb.:
( ) [( )   ( ) ( )]
Dengan  cara  mensubstitusikan  S it dan  W t dengan bilangan Fuzzy segitiga,  S it =  (o it ,  p it ,  q it );  dan  W t = (a t ,  b t ,  c t );  maka  F t dapat  didekati  sebagai  persamaan (2):
( ) (2) (1)
Dengan seperti  di  persamaan  (3),  (4),  dan
(5): ( ) ∑ ( ) ( ) ∑ ( ) ( ) ∑ ( )
Dimana, i = 1,2,3,…,n.
3. Seleksi Alternatif Optimal
1) Memprioritaskan  alternatif  keputusan  berdasarkan hasil  agregasi  untuk  proses  perangkingan  alternatif keputusan  dengan  menggunakan  metode  nilai  total integral. Misalkan F adalah bilangan  fuzzy  segitiga,
F  =  (a,  b,  c),  maka  nilai  total  integral  dapat dirumuskan sebagai persamaan (6) berikut:
( ) (         (     ) )
2) Nilai  adalah indeks keoptimisan yang merepresentasikan derajat keoptimisan bagi pengambil  keputusan  (0≤  ≤1).  Apabila  nilai  semakin  besar  mengindikasikan  bahwa  derajat keoptimisannya semakin besar.
3) Memilih  alternatif  keputusan  dengan  prioritas tertinggi sebagai alternatif yang optimal.
3.3 Metode Penelitian
Dalam  melaksanakan  penelitian,  peneliti  mengacu pada kerangak kerja penelitian berikut:
1. Mengidentifikasi  Masalah,  sumber  masalah  muncul dari  fenomena  yang  terjadi,  yaitu  proses  pemilihan penduduk  penerima  bantuan  rumah  layak  huni  di Desa Singkawang yang kurang tepat sasaran.
2. Mengumpulkan  Data,  peneliti  melakukan  observasi, wawancara  ke  tempat  penelitian  dan  studi  pustaka dari  beberapa  sumber  referensi  baik  dari  media tercetak maupun media elektronik, diantaranya buku, jurnal, artikel, dan lainnya.
3. Menganalisis  Data,  dilakukan  bersifat  induktif berdasarkan  fakta-fakta  yang  ditemui  di  Desa Singkawang.  Pada  tahapan  ini  ditetapkan  Input, Proses dan Output.
4. Merancang  SPK  model  FMDM  pemilihan  penduduk penerima  bantuan  rumah  layak  huni.  Digambarkan dengan struktur hierarki masalah.
5. Mengimplementasi  FMDM,  tediri  dari  tahapan: inisialisasi  alternatif,  kriteria,  subkriteria,  proses FMDM, dan perangkingan.
6. Menguji SPK model FMDM, menguji ketepatan hasil pengujian dengan membandingkan hasil implementasi dan target output yang diinginkan.
7. Menganalisis Kinerja SPK model FMCDM, menganalisa  kinerja  SPK  model  FMCDM  dengan membandingkan  nilai  total  integral  untuk  derajat keoptimisan yang berbeda.
8. Menarik Kesimpulan, dilakukan secara induktif, yaitu berdasarkan  data  atau  informasi  dari  hasil  analisis kinerja SPK model FMDM.
Sedangkan  alur  kerja  perancangan  sistem  aplikasi yang dibangun adalah sebagai berikut:
1. Input tujuan keputusan, yaitu: Menentukan Penduduk Penerima Bantuan Rumah Layak Huni (RLH).
2. Input  data  jumlah  dan  nama  penduduk  sebagai alternatif.
Misalkan penduduk yang direkomendasikan  adalah:  A1-Mardiyanto,  A2- Bambang,  A3-Suhartoyo,  A4-Suparno,  dan  A5- Aminuddin.
3. Input  data  jumlah  dan  nama  kriteria  penerima bantuan  rumah  layak  huni.  Penetapan  kriteria keputusan sesuai kebijakan perangkat desa Singkawang.
1) C1: Luas lantai perkapita kota <4 m 2 , desa < 8m 2 .
2) C2: Sumber air tidak sehat, akses memperoleh air bersih terbatas.
3) C3: Tidak mempunyai akses MCK.
4) C4:  Bahan  bangunan  tidak  permanen,  dari  kayu berkualitas rendah atau atap/dinding dari bambu/rumbia.
5) C5:  Tidak  memiliki  pencahayaan  matahari  dan ventilasi udara.
6) C6: Tidak memiliki pembagian ruangan.
7) C7: Lantai dari tanah dan rumah lembab/pengab.
8) C8: Letak rumah tidak teratur dan berdempetan.
9) C9: Kondisi rusak.
10) C10: Belum pernah menerima bantuan pembangunan  rumah  dari  berbagai  pihak, termasuk bantuan bahan bangunan rumah.
4. Tampilkan informasi struktur hierarki masalah seperti terlihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Struktur Hierarki Masalah
5. Input  himpunan  fuzzy  bobot  kepentingan  setiap kriteria. T  (kepentingan)  W  =  {SR,  R,  C,  T,  ST} dengan:  SR  =  Sangat  Rendah,  R  =  Rendah,  C  = Cukup, T = Tinggi, dan ST = Sangat Tinggi.
6. Input  derajat  kecocokan  alternatif-alternatif  dengan kriteria keputusan. T (kecocokan) S = {SK, K, C, B, SB}, dengan SK = Sangat Kurang, K = Kurang, C = Cukup, B = Baik, dan SB = Sangat Baik.
7. Representasikan  fungsi  keanggotaan  untuk  setiap elemen menggunakan fuzzy segitiga.
SR  = SK = (0; 0; 0,25)
R = K = (0; 0,25; 0,5)
(6) (3) (4) (5) (6)
C = C = (0,25; 0,5; 0,75)
T = B = (0,5; 0,75; 1) ST  = SB = (0,75; 1; 1)
8. Tentukan  Rating  untuk  setiap  kriteria  keputusan seperti pada Tabel 1. dan derajat kecocokan alternatif terhadap kriteria keputusan seperti pada Tabel 2.

## Tabel 1. Rating Keputusan
Kriteria Rating Kepentingan C 1 Tinggi C 2 Cukup C 3 Cukup C 4 Sangat Tinggi C 5 Rendah C 6 Sangat Rendah C 7 Tinggi C 8 Tinggi C 9 Sangat Tinggi C 10 Sangat Tinggi Tabel 2. Derajat Kecocokan Alternatif Terhadap Kriteria Keputusan Rating Kecocokan Alternatif A 1 A 2 A 3
A 4 A 5 C 1 SK B C B B C 2 C B K SK K C 3 B K C SB C C 4 K SK SK B K C 5 SB B K C SK C 6 C SB C SK SB C 7 B C SB B B C 8 C B SK C C C 9 B C K B B C 10 SB SB SB SB SB
9. Hitung  nilai  indeks  kecocokan  fuzzy  dengan  rumus (3), (4), dan (5), hasilnya seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Index Kecocokan Fuzzy
Alter- natif Indeks Kecocokan Fuzzy Y Q Z A 1 0,13125 0,35625 0,65 A 2 0,1125 0,31875 0,6375 A 3 0,05625 0,20625 0,4625 A 4 0,19375 0,4375 0,7125 A 5 0,15625 0.38125 0,68125
10. Hitung  nilai  total  integral  dengan  rumus  (6)  untuk setiap alternatif dengan derajat keoptimisan (α) = 0,1 s.d  1.  Asumsi:  menggunakan  α  =  0,1;  0,5;  dan  0,8. Tabel  4.  Menunjukkan  nilai  hasil  Indeks  Kecocokan Fuzzy.
Tabel 4. Nilai Total Integral Alternatif Indeks Kecocokan Fuzzy 0,1 0,5 0,8 Mardiyanto 0,2696875 0,373475 0,45125 Bambang 0,214875 0,346875 0,425625 Suhartoyo 0,1515625 0,2328125 0,29375 Suparno 0,3415625 0,4453125 0,523125 Aminuddin 0,295 0,4 0,47875
11. Tampilkan  informasi  hasil  proses  perhitungan  dan solusi yaitu penduduk penerima bantuan rumah layak huni.
Informasi hasil perhitungan dengan α = 0,8
- Nilai  Total  Integral  Mardiyanto  =  (0.5)  x  ((0.8)  x (0.65  )  +  (0.35625)  +  (1-0.8)  x  (0.13125))  = 0.45125
- Nilai  Total  Integral  Bambang  =  (0.5)  x  ((0.8)  x (0.6375  )  +  (0.31875)  +  (1-0.8)  x  (0.1125))  = 0.425625
- Nilai  Total  Integral  Suhartoyo  =  (0.5)  x  ((0.8)  x (0.4625  )  +  (0.20625)  +  (1-0.8)  x  (0.05625))  = 0.29375
- Nilai  Total  Integral  Suparno  =  (0.5)  x  ((0.8)  x (0.7125  )  +  (0.4375)  +  (1-0.8)  x  (0.19375))  = 0.523125
- Nilai  Total  Integral  Aminuddin  =  (0.5)  x  ((0.8)  x (0.68125  )  +  (0.38125)  +  (1-0.8)  x  (0.15625))  = 0.47875
Berdsarkan  hasil  perhitungan  nilai  total  integral  di atas,  maka  penduduk  yag  direkomendasikan  untuk menerima bantuan Rumah Layak Huni adalah dengan urutan  dari  nilai  tertinggi  sbb:  Suparno,  Aminuddin, Mardiyanto, Bambang, dan Suhartoyo.
12. Simpan hasil dalam bentuk  file laporan. File laporan dengan  tipe  file  word:  SPK  RLH.docx  dan  tipe  .dat: SPK RLH.dat.

## 4.  PEMBAHASAN
Analisis hasil implementasi pada aplikasi SPK model FMDM terlihat pada tampilan berikut:

## 4.1 Tampilan Tujuan Permasalah
Tampilan  Gambar  2.  berfungsi  untuk  mengisi  tujuan keputusan,  yaitu  penentuan  penduduk  penerima  bantuan Rumah Layak Huni (RLH).

## 4.2 Tampilan Entri Data Penduduk
Tampilan Gambar 3. berfungsi untuk  mengentri data penduduk  calon  penerima  bantuan  rumah  layak  huni sebagai alternatif.
Gambar 3. Tampilan Entri Data Penduduk
4.3 Tampilan Entri Data Kriteria Penerima

## Bantuan RLH
Tampilan Gambar 4. berfungsi untuk  mengentri data kriteria  pengambilan  keputusan.  Bersifat  dinamis,  data kriteria bisa diupdate sesuai dengan kebutuhan.

## Gambar 4. Tampilan Entri Data Kriteria Penerima Bantuan RLH

## 4.4 Tampilan Stuktur Hierarki Masalah
Tampilan  Gambar  5.  Berfungsi  untuk  menampilkan struktur  hierarki  permasalahan,    terdiri  dari  5  alternatif dan 10 kriteria.

## Gambar 5. Tampilan Struktur Hierarki Masalah 4.5 Tampilan Bobot Kepentingan
Tampilan  Gambar  6.  berfungsi  untuk  menampilkan himpunan  variabel  kepentingan  setiap  kriteria  dengan nilai maksimum 1 dan minumum 0.

## Gambar 6. Tampilan Bobot Kepentingan

## 4.6 Tampilan Derajat Kecocokan
Tampilan  Gambar  7.  berfungsi  untuk  menampilkan himpunan  variabel  kecocokan  untuk  setiap  kriteria keputusan pada setiap alternatif  dengan  nilai  maksimum 1 dan minumum 0.

## Gambar 7. Tampilan Derajat Kecocokan

## 4.7 Tampilan Entri Rating Kepentingan Kriteria
Tampilan Gambar 8. berfungsi untuk  mengentri nilai rating  kepentingan  untuk  setiap  kriteria.  Rating kepentingan berdasarkan kebijakan pengambil keputusan.

## Gambar 8. Tampilan Entri Rating Kepentingan Kriteria
4.8 Tampilan  Entri  Rating  Kecocokan  Alternatif-

## Kriteria
Tampilan  Gambar  9.  berfungsi  untuk  mengentri nilai  rating  kecocokan  setiap  alternatif  terhadap  kriteria, berdasarkan nilai pilihan pada Gambar 7.
Gambar 9. Tampilan Entri Rating Kecocokan
Alternatif-Kriteria

## 4.9 Tampilan Nilai Indeks Kecocokan
Tampilan  Gambar  10.  berfungsi  untuk  menampilkan hasil  perhitungan  nilai  indeks  kecocokan  fuzzy  untuk  3 nilai  Y,  Q,  dan  Z  yang  menunjukkan  himpunan  fuzzy segitiga.
Gambar 10. Tampilan Nilai Indeks Kecocokan

## 4.10 Tampilan Nilai Total Integral
Tampilan  Gambar  11.  berfungsi  untuk  menampilkan hasil  perhitungan  nilai  total  integral  dengan  derajat keoptimisan atau α dimisalkan = 0,8.

## Gambar 11. Tampilan Nilai Total Integral
Berdasarkan  Gambar  11.,  Dari  5  penduduk  yang diseleksi, maka penduduk yang direkomendasikan untuk menerima  bantuan  rumah  layak  huni  adalah  Bapak Suparno  dengan  nilai  total  integral  tertinggi  yaitu 0.523125.

## 4.11 Tampilan Informasi Hasil Perhitungan
Tampilan  Gambar  12.  berfungsi  untuk  menampilkan informasi  hasil  perhitungan  dengan  metode  FMDM. Informasi  dapat  disimpan  dalam  bentuk  file  .dat  dan word.

## Gambar 12. Tampilan Informasi Hasil Perhitungan

## 5.  KESIMPULAN
Berdasarkan hasil implementasi maka dapat disimpulkan:  SPK  model  FMDM  dapat  diterapkan  pada proses seleksi penduduk di Desa Singkawang yang layak menerima  bantuan  rumah  layak  huni  dengan  memilih nilai  total  integral  tertinggi.  Penggunaan  nilai  derajat keoptimisan  0,1;  0,5;  dan  0,8  menunjukkan  hasil rekomendasi  yang  sama,  yaitu  Bapak  Suparno  sebagai prioritas  pertama  yang  layak  menerima  bantuan  rumah layak  huni  seperti  terlihat  pada  Tabel  4.,  perbandingan nilai  total  integral  dengan  derajat  keoptimisan  yang berbeda.  Salah  satu  keunggulan  penerapan  SPK  model FMDM pada penelitian ini adalah adanya penetapan nilai rating  kepentingan setiap  kriteria, yang dapat ditentukan oleh  pengambil  kebijakan  yaitu  perangkat  Desa Singkawang.  Dengan  rating  kepentingan,  maka  dapat ditentukan kriteria pengambilan keputusan yang dijadikan prioritas utama.
Aplikasi  SPK  model  FMDM  pada  penelitian  ini bersifat  dinamis,  dengan  aplikasi  yang  dinamis,  maka data  alternatif,  kriteria  dan  subkriteria  dapat  diubah sewaktu-waktu sesuai kebijakan pengambilan keputusan. Dengan  adanya  aplikasi  SPK  model  FMDM  seleksi penduduk  penerima  bantuan  rumah  layak  huni  dapat mempercepat  proses  seleksi  oleh  pihak  perangkat  desa dan hasil rekomendasinya lebih objektif, yaitu penduduk yang  benar-benar  layaklah  yang  berhak  menerima bantuan  sehingga  tidak  ada  kecemburuan  diantara penduduk.

## 6.   SARAN
Aplikasi  yang  diterapkan  pada  panelitian  ini  hanya dapat  digunakan  di  Desa  Singkawang  Jambi.  Untuk penelitian  selanjutnya,  aplikasi  ini  dapat  dikembangkan menjadi sistem aplikasi online sehingga dapat digunakan secara luas. Selain itu penelitian ini dapat dikembangkan dengan  metode  sistem  cerdas  model  jaringan  syaraf tiruan lainnya seperti perceptron , atau backpropagation.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Alydrus,  Z.  2016.  Implementasi  Fuzzy  Multi  Criteria Decision  Making  (FMCDM)  Untuk  Seleksi Penerimaan Beasiswa (Studi Kasus: Fakultas MIPA Universitas  Tanjungpura). Jurnal  Coding,  Sistem
Komputer Untan Volume 04, No. 03 (2016), hal. 97
– 108 . Govindan, K., Rajendran, S., Sarkis, J., & Murugesan, P. 2015.  Multi  Criteria  Decision  Making  Approaches
For  Green  Supplier  Evaluation  And  Selection:  A Literature Review. Journal of Cleaner Production , 98 , 66-83.
Irianto, I. 2018. Penerapan Fuzzy Multi Criteria Decision Making Pada Pemilihan Buah Bibit Kelapa Terbaik Berbasis  Web. Journal  Of  Science  And  Social Research, 1(2), 130-136.
Juma’in.  2015.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima Bantuan  Rumah  Layak  Huni  (Studi  Kasus:  Balai Desa  Singkawang). Skripsi  Program  Studi  Teknik Informatika STMIK Nurdin Hamzah .
Kahar  N.  Dan  Fitri  N.  2011.  Aplikasi  Metode  Fuzzy Multi  Criteria  Decision  Making  (FMCDM)  Untuk Optimalisasi Promosi Produk. SNATI 2011 . Kahar  N.,  Riki.  2017 . Penerapan  Metode  Fuzzy  Multi Criteria Decision  Making Pada Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Smartphone. FORTECH 2017 . Kristihansari,  W.  2014. Sistem  Penjurusan SMA  dengan Fuzzy  Multi  Criteria  Decision  Making  (FMCDM) , ISSN  :  2355-9365  e-Proceeding  of  Engineering  : Vol.1, No.1 Desember 2014
Lissa,  R.,  Tanaamah,  A.  R.,  &  Wowor,  A.  D.  2015. Kombinasi  Algoritma  Peramalan  Indeks  Musim Dan Pengembangan Fuzzy-MCDM Dalam Memprediksi  Kecocokan  Tanaman  Pangan  Di Salatiga. SESINDO 2015 . Lubis,  A.  P.  2018.  Pemilihan  Jenis  Bibit  Kelapa  Sawit Unggul  Dengan  Menggunakan  Metode  Fuzzy MCDM.  In Seminar  Nasional  Royal  (SENAR) (Vol. 1, No. 1, pp. 115-120).
Mardiati,  K.  S.,  &  Oktafianto,  O.  2017.  Sistem Pendukung  Keputusan  (DSS)  Penerima  Bantuan Rumah  Tak  Layak  Huni  (RTLH)  Pada  Kecamatan Ambarawa Dengan Menggunakan Metode
Analytical  Hierarcy  Process (AHP). Prociding KMSI , 5 (1).
Rosnelly,  R.,  &  Wardoyo,  R.  2015.  Penerapan  Fuzzy Multi  Criteria  Decision  Making  (FMCDM)  Untuk
Diagnosis  Penyakit  Tropis.  In Seminar  Nasional Informatika (SEMNASIF) (Vol. 1, No. 4). Sapa-Indonesia.  2013.  10  Kriteria  Rumah  Tidak  Layak Huni. http://www.sapa.or.id/b3/1279-10-kriteria- rumah-tidak-layak-huni-menurut-dinas-sosial- pidie, (diakses tanggal 08 Maret 2019) . Uygun,  Ö.,  &  Dede,  A.  2016.  Performance  Evaluation Of  Green  Supply  Chain  Management  Using Integrated  Fuzzy  Multi-Criteria  Decision  Making Techniques. Computers & Industrial Engineering , 102 , 502-511.