## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BANTUAN LANGSUNG TUNAI MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED AGGREGATED SUM PRODUCT ASSESMENT (WASPAS) (STUDI KASUS DESA BUKIT MAKMUR)
Antonius Maria Mitro Wid Eko, A. Sidiq Purnomo Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta Jl. Jembatan Merah, No. 84.C. Gejayan, Yogyakarta, Indonesia antoniusmaria57@gmail.com

## ABSTRAK
BLT  adalah  program  bantuan  pemerintah  dalam  bentuk  uang  tunai  atau  bantuan  lain  yang  bersyarat  dan tidak  bersyarat,  khususnya  bagi  masyarakat  miskin.  Pemberian  bantuan  langsung  harus  tepat,  sederhana,  dan terkoordinasi,  sehingga  bantuan  yang  di  berikan  tepat  sasaran  kepada  yang  membutuhkan.  Setelah  melakukan penelitian dan wawancara di lapangan, pemerintah desa setempat masih menggunakan  proses dan pengelolaan data  penduduk  di  desa  Bukit  Makmur  menggunakan  proses  komputerisasi  yang  standar  dengan  menggunakan microsoft exel, dan cara menentukan penerima BLT masih menggunakan musyawarah dari pencatatan masing- masing  ketua  RT.  Dalam  permasalahan  ini  dapat  diselesaikan  dengan  membangun  suatu  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK),  untuk  menentukan  penerima  BLT  Desa  Bukit  Makmur,  menggunakan  Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS). Pada penelitian ini terdapat kriteria dan alternatif yang telah ditentukan. Data tersebut akan digunakan sebagai proses perhitungan sesuai dengan metode yang telah di gunakan agar dapat mengatasi permasalahan yang terjadi di desa Bukit Makmur. Berdasarkan hasil perbandingan di atas, dari 40 data alternatif terdapat  30 data alternatif yang menerima bantuan dan 10 yang tidak menerima bantuan. Selanjutnya, terdapat 38 data alternatif yang sesuai dan 2 data alternatif yang tidak sesuai.
Kata kunci :  Bantuan  Langsung  Tunai,  Sistem  Pendukung  Keputusan, Weight  Aggregated  Sum  Product Assesment

## 1. PENDAHULUAN
Bantuan Langsung Tunai (BLT) adalah program bantuan  yang  ditawarkan  oleh  pemerintah  melalui bantuan  keuangan  dalam  bentuk    uang    tunai  atau lainnya, dengan syarat maupun tanpa syarat terhadap masyarakat yang kurang mampu. Program BLT adalah program  perlindungan  sosial  yang  termasuk  dalam program  penanggulangan  kemiskinan  yang  berperan penting  dalam  perkembangan  rezim  kesejahteraan  di Indonesia [1].
Setelah melakukan penelitian dan wawancara di lapangan, pemerintah desa setempat masih menggunakan  proses dan pengelolaan data penduduk di desa Bukit Makmur menggunakan prosedur standar komputerisasi  menggunakan  microsoft  exel,  dan identifikasi  penerima  bantuan  saat  ini  menggunakan musyawarah  dari  hasil  pendataan  masing-masing ketua  RT.  Data  hasil  pengelolaan  masih  tidak  sesuai karena  pengelolaan  manual,  jadi  diperlukan  sistem yang dapat mengambil keputusan. secara otomatis dan berorientasi pada tujuan.
Dalam  permasalahan  ini  dapat  diselesaikan dengan membuat suatu Sistem Pendukung Keputusan (SPK),  SPK  dibuat  agar  mempermudah  proses pendukung keputusan yang rumit dengan memberikan informasi  yang  terstruktur  dan  relevan.  Untuk membuat  suatu  Sistem  Pendukung  Keputusan  dapat menggunakan  metode  yang  ada.  Berbagai  metode telah  digunakan  dalam  sistem  pendukung  keputusan untuk  menghasilkan  alternatif  yang  sesuai,  salah satunya  adalah  metode  WASPAS.  Metode Weight
Aggregated  Sum  Product  Assesment (WASPAS) merupakan  kombinasi  dari  2  jenis  metode  yaitu Weighted  Sum  Model (WSM)  dan Weighted  Product Model (WPM).[2].  Metode  WASPAS  dipakai  untuk menemukan  opsi  alternatif  yang  cocok  dengan kebutuhan dengan  memakai penilaian bobot. Dengan Metode  WASPAS, opsi  kriteria  terbaik  diidentifikasi berdasarkan  2  opsi  kriteria  terbaik.  Kriteria  terbaik adalah  kriteria  utama,  dan  tingkat  keberhasilan  yang rata-rata terimbangi adalah kriteria kedua. Metode ini efektif  untuk  melakukan  evaluasi  terhadap  beragam opsi keputusan.
Dengan menggunaka Metode WASPAS bertujuan  agar  lebih  efektif  dan  efisien  dalam mengidentifikasi  calon  penerima  BLT.  Tahapan WASPAS  cukup  sederhana  dalam  menghasilkan alternatif yang terbaik. [6].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  mengenai,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Rumah  Tangga  Miskin  Pada Desa Cibangkong Dengan Metode WASPAS”. Ada 12 rumah  tangga  yang  sangat  miskin,  28  rumah  tangga yang  miskin,  38  rumah  tangga  yang  rentan  terhadap kemiskinan, dan 11 rumah tangga yang tidak miskin, dalam  penelitian  ini,  yang  didasarkan  pada  89  data sampel yang dievaluasi. Dengan memberikan jawaban yang  tepat  dan  terpercaya  untuk  mengidentifikasi rumah miskin, sistem pendukung keputusan ini dapat menjawab  tantangan  dalam  mendefinisikan  keluarga
miskin di desa Cibangkong. Pengolahan data menjadi lebih efektif dan efisien dengan menggunakan sistem pendukung  keputusan  metode  WASPAS  karena penilaian  cepat  dan  pembuatan  laporan  dapat dilakukan. Hanya data populasi, kriteria, dan peringkat yang  dimasukkan  oleh  karyawan  selama  perhitungan dan penyelesaian. Sistem pendukung keputusan  yang menggabungkan teknik WASPAS dapat memaksimalkan hasil pengambilan keputusan dengan memberi peringkat [3].
Penelitian  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pengangkatan  Guru  Tetap  Dengan  Metode Weight Aggregated  Sum  Product  Assesment (WASPAS)”. Sulit  untuk  mengidentifikasi  calon  instruktur  tetap karena pembuat keputusan sering menganggap proses penunjukan  guru  tetap  dalam  urutan  tertentu  sebagai subyektif.  Gelar  diploma,  Indeks  Prestasi  Kumulatif (IPK),  memiliki  pengetahuan  yang  aktif  dan sistematis, pengalaman mengajar, usia, serta jarak dan lokasi  tempat  tinggal  dari  sekolah  merupakan pertimbangan  yang  perlu  dipertimbangkan  dalam memilih guru besar honorer. Dalam memilih satu atau lebih dari beberapa kemungkinan dipilih sebagai Guru Tetap  dengan  kriteria  sebagai  pertimbangan,  dapat digunakan pendekatan WASPAS untuk membantu [4].
Penelitian  mengenai,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penilaian  Kinerja  Manajer  di  PT.  Pos Indonesia  dengan  Metode  WASPAS”.  Peran  dan kontribusi manajer terhadap perusahaan penting untuk meningkatkan proses pelayanan perusahaan. Sehingga kelayakan  seorang  manajer  harus  diperhatikan  dan dinilai.  Metode  WASPAS  digunakan  dalam  sistem pendukung  keputusan  untuk  menghasilkan  hasil penilaian kinerja yang akurat. Metode ini dinilai cocok untuk  menentukan  teknisi  terbaik  karena  dirangking berdasarkan nilai kriteria yang telah ditentukan. Untuk menilai  kinerja  manajer,  ada  beberapa  kriteria  yang harus dipenuhi. Kriteria tersebut meliputi implementasi  budaya akhlak dan orogram  5R (Rajin, Resik,  Ringkas,  Rapi,  dan  Rawat),  ketepatan  standar waktu  penyerahan,  pemeriksaan  semua  bagian, pemeriksaan  semua  bagian,  dan  akhirnya  menerima nilai terkecil [5].
Penelitian  mengenai,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Seleksi  Pemberian  Uang  Kuliah  Tunggal Menerapkan  Metode  WASPAS”.  menggunakan delapan kriteria untuk memilih mahasiswa yang layak mendapatkan  bantuan  UKT.  Kriteria-kriteria  tersebut adalah  sebagai  berikut:  Penghasilan  Orangtua, Rekening  Listrik,  Rekening  Air,  Rekening  Telepon, Pajak Bumi Bangunan, Pajak Kendaraan, Pengeluaran Keluarga,  dan  Hutang  Keluarga.  Semua  kriteria  ini digunakan  dalam  proses  pemilihan  siswa  yang  layak mendapatkan.  Metode  WASPAS  adalah  model evaluasi kuantitatif untuk perhitungan kuantitatif yang digunakan untuk menilai kriteria yang ada. Penelitian menunjukkan  bahwa  metode  ini  memberikan  hasil yang sangat baik untuk optimalisasi dan bobot dalam proses  perhitungan.  Proses  WASPAS  mudah  diikuti,
sehingga hasil perhitungan menghasilkan opsi terbaik [6].
Penelitian mengenai, “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemberian  BLT  Desa  Sidaharja  Dengan Metode  WASPAS”.  Program  Bantuan  Langsung Tunai  (BLT)  Desa  Sidaharja  diberikan  pemerintah kepada  Desa  Sidaharja  di  Kecamatan  Suradadi Kabupaten  Tegal.  Ada  beberapa  masalah  yang dihadapi pemerintah Desa Sidaharja selama penyaluran  BLT.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  sistem pendukung keputusan  yang dapat  menawarkan solusi penyaluran BLT alternatif yang sesuai harapan dengan mengurangi  subjektivitas  dan  menggunakan  kriteria yang  dapat  diterima,  dengan  mempertimbangkan faktor-faktor  berikut:  pendapatan  kepala  rumah tangga,  luas  tanah,  jenis  dinding  dan  lantai,  bahan bakar  untuk  memasak,  fasilitas  toilet,  sumber  air minum, pendidikan, dan jaminan kesehatan, dan fakta bahwa  penduduk  miskin  Desa  Sidaharja  tidak memiliki  tabungan.  Menyelesaikan  masalah  seperti pengambilan  keputusan,  evaluasi,  dll.  Berdasarkan perngkingan  BLT Desa Sidaharja adalah Budi Susilo memiliki  nilai 𝑄𝑖 tertinggi  yaitu 0,475 dan memiliki bobot  persentase  tertinggi,  Budi  Susilo  adalah  hasil rekomendasi pemilihan BLT Desa Sidaharja [7].
Penelitian  mengenai,  “Penerapan  Metode Waspas  Untuk  Efektifitas  Pengambilan  Keputusan Pemutusan  Hubungan  Kerja”.  Sistem  yang  dapat membantu  manajer  membuat  keputusan  yang  tepat harus ada saat mereka memutuskan untuk mengakhiri hubungan  kerja.  Jika  Metode  WASPAS  digunakan, evaluasi  sistem  ini  bersifat  kuantitatif.  Langkah pertama  dalam  proses  pemecahan  masalah  adalah menetapkan  kriteria,  sistem  ini  menggunakan  lima kriteria  :  kehadiran,  kerapihan,  tanggung  jawab, kedisiplinan,  dan  kejujuran.  Metode  WASPAS  ini memberikan hasil yang sangat baik untuk optimalisasi, yang memasukkan pengaruh pada proses perhitungan. Metode  WASPAS  sangat  sederhana  untuk  membuat pilihan terbaik. Tabel mengurutkan nilai alternatif dari yang tertinggi ke yang terendah; dalam penelitian ini, nilai tertinggi adalah nilai terendah yang memiliki nilai perolehan terendah, yaitu 0,75, dan ada kemungkinan bahwa  karyawan  dengan  nilai  ini  akan  dikeluarkan dari pekerjaan [8].

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Menurut  Turban,  Aronson,  and  Liang  (2005), SPK  adalah  sistem  yang  menggunakan  teknologi informasi  dan  memberikan  informasi,  model,  atau algoritma  kepada  pengambil  keputusan  untuk memecahkan masalah yang kompleks dan terstruktur. SPK dapat digunakan untuk berbagai keputusan, mulai dari keputusan strategis hingga keputusan operasional, dan  dapat  digunakan  di  berbagai  bidang  seperti industri, bisnis, kesehatan, dan lainya. Dalam konteks bisnis,  SPK  juga  membantu  pengambilan  keputusan dalam hal perencanaan produksi, manajemen persediaan, pemasaran, dan sebagainya [2]

## 2.3. BLT Dana Desa
Bantuan  langsung  tunai  (BLT),  adalah  program bantuan  pemerintah  dalam  bentuk  uang  tunai  atau bantuan  lain  yang  bersyarat  dan  tidak  bersyarat, terutama  bagi  masyarakat  miskin.  Kebijakan  negara pelaksana  menentukan  jumlah  dana  BLT  dan  cara mereka didistribusikan [9].

## 2.4. Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS)
Metode Aggregated  Weighted  Sum  Product Assesment (WASPAS)  yaitu  kombinasi  unik  dari metode Multi-Decision  Making (MCDM)  yang  telah diketahui, yaitu model jumlah tertimbang (WSM) dan model produk tertimbang (WPM). Metode ini mulanya membutuhkan  normalisasi  linier  untuk  menentukan elemen matriks keputusan menggunakan dua persamaan [10].
Pada  metode  WASPAS  terdapat  3  langkah sederhana [2], yaitu:
1. Mempersiapkan matriks keputusan (x ij ) Menentukan  terlebih  dahulu  input  data,  yaitu berupa  matriks  keputusan  yang  memiliki elemen  perpotongan  antara  alternatif  dan atribut, seperti pada Persamaan 1.
𝑥 𝑖𝑗 =   [ 𝑥 11 𝑥 1𝑗 . 𝑥 1𝑛 𝑥 𝑖1 𝑥 𝑖𝑗 . 𝑥 𝑖𝑛 . . . . 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚𝑗 . 𝑥 𝑚𝑛 ] (1)
dengan I = 1,2, ..., m ; dan j = 1,2, …,n ; dimana :
 i : Alternatif
 j : Atribut/Kriteria
 n : Jumlah atribut
 m   : Jumlah alternatif
2. Menentukan  matrik  ternormalisasi    (  r ij ) menggunakan Persamaan 2 dan 3.
Kriteria Benefit
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 (2)
Kriteria Cost 𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 (3)
dimana:
 r ij = Matrik yang ternormalisasi
 max i x ij =  Nilai  yang  paling  tinggi  pada atribut/kolom ke j
 min i x ij =  Nilai  yang  paling  rendah  pada atribut/kolom ke j
 x ij = Matrik keputusan
3. Menghitung Nilai Q i menggunakan Persamaan 4.
𝑄 𝑖 = 0.5 ∑ (𝑥 𝑖𝑗 )𝑤 𝑗 + 0.5  ∏ (𝑥 𝑖𝑗 ) 𝑛 𝑛=1 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 (4)
dimana :
 Q = Kepentingan relatif
 rij   = Matrik ternormalisasi
 W   = Bobot
 j = Kriteria/kolom
 i = Alternatif/baris
3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Tahap Intelegensi
Sampai  di  sini  pengumpulan  informasi  penting telah  selesai  dilakukan,  untuk  membangun  sistem identifikasi penerima bantuan langsung tunai. Seluruh tahapan  proses  pengumpulan  data  diperoleh  dari wawancara, observasi dan studi kepustakaan.

## 3.2. Tahap Desain
Dari  permasalahan  yang  dibahas  pada  tahap intelegensi  memerlukan  suatu  sistem  yang  dapat membantu mengidentifikasi penerima BLT berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan,  seperti penetapan persetujuan BLT melalui Metode WASPAS.
Dalam  penyelesaian  masalah  ini,  berikut langkah-langkah yang harus di lakukan :
1. Menentukan  kriteria  yang  dugunakan  untuk pengambilan  keputusan.  Berikut  Kriteria  yang digunakan  untuk  pengambilan  keputusan penerimaan BLT seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Jenis Kriteria Kode Jenis Kriteria C1 Jenis Dinding Rumah C2 Jenis Lantai Rumah C3 Pendapatan Kepala Keluarga C4 Jaringan Listrik C5 Jenis Pekerjaan C6 Fasilitas Buang Air
4. Menentukan kesesuaian setiap opsi pada setiap kriteria. Skor yang sesuai dari setiap opsi pada setiap kriteria dievaluasi dari 1 hingga 4 seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Keterangan Bobot Kriteria Bobot Kriteria Jenis Kriteria Nilai SL Sangat Layak 1 L Layak 2 KL Kurang Layak 3 SKL Sangat Kurang Layak 4 5. Sedangkan tingkat kepentingan masing-masing kriteria didasarkan pada bobot nilai  (W) seperti Tabel 3.
Tabel 3. Keterangan Bobot Kriteria Bobot Kriteria Jenis Kriteria Nilai SL Sangat Layak 1 L Layak 2 KL Kurang Layak 3 SKL Sangat Kurang Layak 4

## 3.3. Flowchart
Berikut  adalah flowchart sistem  pendukung keputusan penerima BLT, urutan dalam penyelesaian yaitu  menginput  data,  melakukan  perhitungan  dan menampilkan  hasil  kelayakan  untuk  menerima bantuan seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1. Flowchart

## 3.4. Use Case Diagram
Use  case menggambarkan external  view dari sistem  yang  akan  kita  buat  modelnya.  Pooley (2003:15)  mengatakan  bahwa  model use  case dapat digambarkan dalam diagram, namun perlu diperhatikan  bahwa  diagram  tidak  identik  dengan model  karena  model  lebih  luas  dari  pada  diagram tertera pada Gambar 2 [11].
Gambar 2. Use Case Diagram

## 3.5. Relasi Database
Bentuk relasi tabel pada sistem Penerimaan BLT, yang  menunjukan  hubungan  relasi  antar  tabel  pada database . Fungsi login terdapat pada tabel user  yang menyimpan username dan password admin , selanjutnya fungsi tabel nilai kriteria yaitu perhitungan pada  metode  yang  digunakan  yaitu  WASPAS,  dan tabel penduduk yang berfungsi untuk menyimpan data serta hasil perhitungan seperti pada Gambar 3.

## Gambar 3. Relasi Database
1. METODE PENELITIAN 4.1. Tampilan Halaman Login Pengguna  akan  masuk  ke  halaman login ,  dan harus  melakukan login agar bisa  mengakses halaman dashboard seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.

## 4.2. Tampilan Halaman Dashboard
Sesudah  memasukan  akun  pada  halaman  login, (Gambar  3)  maka  pengguna  akan  diarahkan  pada halaman utama admin, tertera pada Gambar 5.
Gambar 4. Halaman Login

## Gambar 5. Halaman Dashboard
4.3. Tampilan Halaman Data Kriteria
Pada  Halaman  Data  Kriteria admin dapat melakukan ubah kriteria. Berikut tampilan data kriteria yang dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Halaman Data Kriteria

## 4.4. Tampilan Halaman Data Penduduk dan Penilaian
Pada  Halaman  Data  Penduduk  dan  Penilaian, admin dapat melakukan ubah daftar penduduk, hapus daftar  penduduk,  tambah  daftar  penduduk,  dan menambahkan  penilaian.  Berikut  tampilan  data penduduk  dan  penilaian  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 7.
Gambar 7. Halaman Data Penduduk dan Penilaian

## 4.5. Tampilan Halaman Proses SPK
Pada  Halaman  Proses  SPK,  akan  menampilkan tabel yang berisi, penilaian, kriteria atau tingkat, hasil normalisasi  dan  hasil  penilaian,  yang  dapat  dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8. Halaman Data Proses SPK

## 4.6. Tampilan Halaman Output Penilaian
Pada Halaman Output Penilaian, akan menampilkan  tabel  yang  berisi,  penilaian  dan  hasil penilaian, yang dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Halaman Output Penilaian
4.7. Perhitungan Data
Berikut merupakan perhitungan dengan menggunakan  5  data  sebagai  alternatif.  Langkah- langkah penyelesaian perhitungan metode WASPAS :
A1 : Kosmas Damianus A2 : Sisilia Soka
A3 : Ignasius Mapi A4 : Hamid Ali A5 : Regina Raga
Membuat matriks normalisasi (r), menggunakan Persamaan 2 dan 3. 1 1 0,75 0,5 0,75 0,25 1 1 1 1 1 1 X= 1 1 0,5 0,75 0,5 1 0,5  0,5 0,25 0,25 0,25 0,25 0,5  0,25 0,5 0,5 0,5 0,25
Langkah  terakhir,  untuk  menentukan  penerima BLT  menggunakan  metode  WASPAS  berdasarkan contoh  alternatif  tersebut,  dapat  dihitung  dengan Persamaan 4.
Q1 = (0,5)  ((0,1*1) + (0,1*1) + (0,15*0,75) + (0,30*0,5) + (0,15*0.75) + (0,20*0,25)
= 0,3125
= (0,5)  ((0,1^1) + (0,1^1) + (0,15^0,75) +
(0,30^0,5) + (0,15^0.75) + (0,20^0,25)
= 0,28234 = 0,3125 + 0,28234 = 0,59484 Q2 = (0,5)  ((0,1*1) + (0,1*1) + (0,15*0,1) + (0,30*1) + (0,15*1) + (0,20*1)
= 0,5
= (0,5)  ((0,1^1) + (0,1^1) + (0,15^1) + (0,30^1) + (0,15^1) + (0,20^1) = 0,5 = 0,5 + 0,5 = 1 Q3 = (0,5)  ((0,1*1)  +  (0,1*1)  +  (0,15*0,5)  + (0,30*0,75) + (0,15*0,5) + (0,20*1) = 0,3875 = (0,5)  ((0,1^1) + (0,1^1) + (0,15^0,5) + (0,30^0,75)
+ (0,15^0,5) + (0,20^1)
= 0,37255 = 0,3875 + 0,37255 = 0,76005 Q4 = (0,5) ((0,1*0,5)  +  (0,1*0,5)  +  (0,15*0,25)  + (0,30*0,25) + (0,15*0,25) + (0,20*0,25) = 0,15 = (0,5) ((0,1^0,5)  +  (0,1^0,5)  +  (0,15^0,25)  + (0,30^0,25) + (0,15^0,25) + (0,20^0,25 = 0,14359 = 0,15 + 0,14359 = 0,29359 Q5 = (0,5) ((0,1*0,5)  +  (0,1*0,25)  +  (0,15*0,5)  + (0,30*0,5) + (0,15*0,5) + (0,20*0,25) = 0,2125 = (0,5) ((0,1^0,5)  +  (0,1^0,25)  +  (0,15^0,5)  + (0,30^0,5) + (0,15^0,5) + (0,20^0,25) = 0,20306 = 0,2125 + 0,20306
= 0,41556
Perolehan hasil perhitungan matriks normalisasi, tertera pada Tabel 4.
Tabel 4. Matrix Normalisasi (Qi) Alternatif Nilai (Qi) Rangking A1 0.594837 3 A2 1 1 A3 0.760046 2 A4 0.356811 5 A5 0.415563 4
Berdasarkan proses perhitungan  nilai Preferensi Qi, dapat ditarik kesimpulan  bahwa Ibu Sisilia Soka, alternatif  Qi=1,  adalah  pilihan  terbaik  untuk mendapatkan bantuan.

## 4.8. Validasi Hasil
Pada  hasil  perbandingan  ini  di  jelaskan  bahwa hasil  akhir  dari  data  penerima  Bantuan  Langsung Tunai  desa  Bukit  Makmur  dan  perolehan  sistem pendukung  keputusan  yang  telah  dibuat,  yang  dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Perolehan Akhir Penerima Bantuan
No Nama Penerima BLT Daftar Penerima Bantuan Dari Desa Sistem Kesesuaian Nilai Keterangan 1 Kosmas Damianus Menerima Bantuan 0,59 Menerima Bantuan Sesuai 2 Sisilia Soka Menerima Bantuan 1 Menerima Bantuan Sesuai 3 Ignasisus Mapi Menerima Bantuan 0,76 Menerima Bantuan Sesuai 4 Regina Raga Menerima Bantuan 0,42 Menerima Bantuan Sesuai 5 Hamid Ali Tidak Menerima Bantuan 0,29 Tidak Menerima Bantuan Sesuai 6 Kasianus Menerima Bantuan 0,59 Menerima Bantuan Sesuai 7 Yayat Menerima Bantuan 0,85 Menerima Bantuan Sesuai 8 Nursia Tidak Menerima Bantuan 0,25 Tidak Menerima Bantuan Sesuai 9 Utay Muhtar Menerima Bantuan 0,47 Menerima Bantuan Sesuai 10 Martinus Mitan Menerima Bantuan 0,49 Menerima Bantuan Sesuai 11 Basri La Onde Tidak Menerima Bantuan 0,27 Tidak Menerima Bantuan Sesuai 12 Kasim Menerima Bantuan 0,49 Menerima Bantuan Sesuai 13 Sarinah Menerima Bantuan 0,92 Menerima Bantuan Sesuai 14 Sika Menerima Bantuan 0,76 Menerima Bantuan Sesuai 15 Abdul Rahman Menerima Bantuan 0,59 Menerima Bantuan Sesuai 16 Nake Menerima Bantuan 0,67 Menerima Bantuan Sesuai 17 Lita Kurnia Sari Menerima Bantuan 0,52 Menerima Bantuan Sesuai 18 Darling Menerima Bantuan 0,42 Menerima Bantuan Sesuai 19 Heni Menerima Bantuan 0,55 Menerima Bantuan Sesuai 20 Rabani Menerima Bantuan 0,46 Menerima Bantuan Sesuai 21 Anwar Menerima Bantuan 0,59 Menerima Bantuan Sesuai 22 Alimin Menerima Bantuan 0,55 Menerima Bantuan Sesuai 23 Yayuk Indah Wahyuni Menerima Bantuan 0,92 Menerima Bantuan Sesuai 24 Lilik Sumini Tidak Menerima Bantuan 0,27 Tidak Menerima Bantuan Sesuai 25 Karsinah Menerima Bantuan 0,55 Menerima Bantuan Sesuai 26 Suriyansah Tidak Menerima Bantuan 0,38 Tidak Menerima Bantuan Sesuai 27 Suwoko Winarno Tidak Menerima Bantuan 0,4 Tidak Menerima Bantuan Sesuai 28 Basri Menerima Bantuan 0,67 Menerima Bantuan Sesuai 29 Ni Ketut Suandri Menerima Bantuan 0,74 Menerima Bantuan Sesuai 30 Norman Haryono Menerima Bantuan 0,45 Menerima Bantuan Sesuai 31 Wayan Srinadia Menerima Bantuan 0,4 Menerima Bantuan Sesuai 32 Ni Made Daning Menerima Bantuan 0,49 Menerima Bantuan Sesuai 33 Kusnan Tidak Menerima Bantuan 0,27 Tidak Menerima Bantuan Sesuai 34 Wayan Wali Tidak Menerima Bantuan 0,38 Tidak Menerima Bantuan Sesuai 35 Aprianus Nong Rudi Menerima Bantuan 0,4 Menerima Bantuan Sesuai 36 Sarifah Tidak Menerima Bantuan 0,31 Tidak Menerima Bantuan Sesuai 37 Aminuddin Menerima Bantuan 0,67 Menerima Bantuan Sesuai 38 Helena Hope Menerima Bantuan 0,55 Menerima Bantuan Sesuai 39 Artauli Sianturi Menerima Bantuan 0,45 Menerima Bantuan Sesuai 40 Sumarsono Tidak Menerima Bantuan 0,29 Tidak Menerima Bantuan Sesuai
Berdasarkan  hasil  perbandingan  di  atas,  dari  40 data  alternatif  terdapat  30  data  alternatif  yang memperoleh bantuan dan 10 tidak menerima bantuan. Selanjutnya, dari 40 data alternatif semua data sesuai.
Untuk  menghitung  tingkat  akurasi,  digunakan Persamaan 5.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑛 𝑠 𝑛 𝑡𝑠 × 100% (5)
Dimana :
 Ns = jumlah sesuai
 Nts = jumlah tidak sesuai
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 40 40 × 100% = 100%
Dengan  demikian,  tingkat  keakuratan  100% dalam  menyelesaikan  penentuan  penerima  BLT metode WASPAS di desa Bukit Makmur.

## 5. KESIMPULAN
Sistem  yang  dibuat  menggunakan  metode WASPAS  dengan  6  kriteria,  yaitu  Jenis  Dinding Rumah  (C1),  Jenis  Lantai  Rumah  (C2),  Pendapatan Kepala  Keluarga  (C3),  Jaringan  Listrik  (C4),  Jenis Pekerjaan (C5), Fasilitas Buang Air (C6). Berdasarkan hasil  perhitungan  dengan  40  alternatif,  didapatkan urutan teratas yang berhak menerima BLT terdapat 30 data alternatif yang memperoleh bantuan dan 10 tidak menerima  bantuan,  dengan  akurasi  yang  dihasilkan sebesar 100%. Penelitian ini telah dibuat menggunakan sistem yang berbasis website diharapkan  untuk  penelitian  yang  mendatang  dapat mengembangkan  sistem  pendukung  keputusan  ini berbasis android.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Sumarto, Perlindungan Sosial dan Klientelisma: Makna  Politik  Bantuan  Tunai  dalam  Pemilihan Umum .  Indonesia:  UGM  Press,  2014.  [Online]. Available:
https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id =QtlyDwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA2&dq=polit ik&ots=Bb0wte-
zGo&sig=XGz3Tia0QyYkDELzLk9lSpV9nRg
[2]  L.  M.  F.  I.  Sarwandi,  Lince  Tomoria  Sianturi, Nelly  Astuti  Hasibuan,  I  Gede  Iwan  Sudipa, Muhammad Syahrizal, Alwendi, Mesran, Muqimuddin,  Budanis  Dwi  Meilani,  Ni  Luh Wiwik  Sri  Rahayu  Ginanta, Sistem  Pendukung Keputusan . Graha mitra edukasi, 2023.
[3]  T.  Haryanti,  L.  Kurniawati,  and  S.  Riyadi, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Rumah  Tangga  Miskin  Pada  Desa  Cibangkong Dengan Metode Waspas,” J. Ris. Inform. , vol. 1, no. 4, pp. 197–204, 2019, doi: 10.34288/jri.v1i4.103.
[4]  S.  Barus,  V.  M.  Sitorus,  D.  Napitupulu,  M. Mesran,  and  S.  Supiyandi,  “Sistem  Pendukung
Keputusan Pengangkatan Guru Tetap Menerapkan  Metode Weight  Aggregated  Sum
Product  Assesment (WASPAS),” J.  Media Inform.  Budidarma ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  10–15, 2018, doi: 10.30865/mib.v2i2.594.
[5]  D. Asdini, M. Khairat, and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Manajer  di  PT.  Pos  Indonesia  dengan  Metode WASPAS,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,
vol. 9, no. 1, p. 41, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3767.
[6]  T.  H.  B.  Aviani  and  A.  T.  Hidayat,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Seleksi  Pemberian  Uang Kuliah Tunggal Menerapkan Metode WASPAS,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2,
no. 1, pp. 102–109, 2020, doi:
10.30865/json.v2i1.2482.
[7]  Sahrul Ade Amanatulloh and Setyawan Wibisono,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian BLT Desa Sidaharja Dengan Metode WASPAS,” Elkom    J.  Elektron.  dan  Komput. , vol.  15,  no.  1,  pp.  171–179,  2022,  doi: 10.51903/elkom.v15i1.795.
[8]  N. K. Daulay, “Penerapan Metode Waspas Untuk Efektifitas  Pengambilan  Keputusan  Pemutusan Hubungan Kerja,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol.  2,  no.  2,  pp.  196–201,  2021,  doi: 10.30865/json.v2i2.2773.
[9]  T.  R.  Hariandja  and  N.  T.  Budiman, “Transparansi  Dalam  Pelaksanaan  Bantuan Langsung  Tunai  (Blt)  Dana  Desa,” Ijlil ,  vol.  1, no. 3, pp. 263–277, 2021, doi: 10.35719/ijl.v1i3.86.
[10]  T.  Derama, MONOGRAF  Penggunaan  Analisis SWOT dan Metode WASPAS dalam Menentukan Strategi  Pemasaran  pada  Jasa  Percetakan Undangan Confetti Project . Lakeisha, 2022.
[11]  M.  Muslihudin, Analisis  dan  perancangan Sistem Informasi menggunakan model Terstruktur dan UML . Andi, 2016.