Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.235 | Hal 233 − 241 https://hostjournals.com/bulletincsr

## Penerapan Metode ARAS Dalam Menentukan Kelayakan Penerima Bantuan PKH Kelurahan Sudirejo-I Medan
Adinda Rahmadhani * , Mesran, Alwin Fau
Fakultas Ilmu Komputer & Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: adindarahmadhani99@gmail.com Email Penulis Korespondensi: adindarahmadhani99@gmail.com
Abstrak− Kelurahan Sudirejo-I Kota Medan dalam jangka waktu tertentu menentukan penerima bantuan Program Keluarga Harapan (PKH) kepada warganya. Memberikan bantuan tunai kepada masyarakat kurang mampu yang mewajibkan mereka untuk mengikuti persyaratan yang ditetapkan Program Keluarga Harapan, yaitu menyekolahkan anaknya, dan melakukan kunjungan rutin ke fasilitas kesehatan untuk anak usia 0 sampai 6 tahun, ibu hamil dan ibu nifas. Namun pemberian bansos PKH di Dinas Sosial Kota Medan masih belum optimal. Karena pada saat pemilihan penerima bantuan PKH belum ada sistem pendukung sehingga pada saat proses pemilihan masih menggunakan perkiraan dan belum ada perhitungan pada saat pemilihan penerima bantuan. Sehingga banyak warga yang protes karena seharusnya mereka lebih berhak menerima bantuan PKH. Hasil penelitian ini bertujuan untuk membuat Sistem Pendukung Keputusan dalam pemberian bantuan sosial  PKH  dengan  menggunakan  metode  ARAS  yang  merupakan  salah  satu  metode  yang  mendukung  dalam  membantu  menentukan kelayakan penerima manfaat Program Keluarga Harapan (PKH), oleh karena itu Keputusan Sistem Pendukung diperlukan. Dengan adanya Sistem Pendukung Keputusan ini diharapkan dapat meminimalisir terjadinya salah sasaran yang sering muncul dalam proses seleksi, hasil dari penelitian ini mendapatkan skor tertinggi yang diperoleh A11 dengan total nilai 0,8648.
Kata Kunci: Program Keluarga Harapan; Desa Sudirjo-I; ARAS; Sistem Pendukung Keputusan; Bakti Sosial
Abstract− Sudirejo-I Village, Medan City within a certain period of time determines the recipients of the Family Hope Program (PKH) assistance to its citizens. Providing cash assistance to the poor who require them to follow the requirements set by the Family Hope Program, namely sending their children to an education, and carrying out regular visits to health facilities for children aged 0 to 6  years, pregnant women and postpartum mothers. However, the provision of PKH social assistance at the Medan City Social Service is still not optimal. Because at the time of selecting the recipients of PKH assistance, there was no supporting system so that at the time of the selection process it was still using estimates and there was no calculation at the time of selecting the recipients of the assistance. So many residents protested because they should be more deserving of PKH assistance. The results of this study aim to create a Decision Support System in the provision of PKH social assistance using the ARAS method, which is one method that supports in helping to determine the eligibility of beneficiaries of the Family Hope Program (PKH), therefore a Decision Support System is needed. With this Decision Support System, it is expected to be able to minimize the occurrence of wrong targets that often arise in the selection process, the results of this study get the highest score obtained by A11 with a total value of 0.8648.
Keywords: Family Hope Program; Sudirjo-I Village; ARAS; Decision Support System; Social Service

## 1. PENDAHULUAN
Kesejahteraan  rakyat  merupakan  salah  satu  tujuan  negara,  dalam  pelaksanaannya  harus  dapat  mengurangi  total  angka kemiskinan  di  Indonesia.  Total  angka  kemiskinan  di  Indonesia  mengalami  penurunan  pada  sisi  jumlah  dan  persentase  di periode  tahun  2003-September  2018  yaitu  dari  17.42%  menjadi  9.66.  Masalah  kemiskinan  yang  sangat  kompleks membutuhkan  intervensi  semua  pihak  dan  terkoordinasi.  Untuk  menanggulangi  tingkat  kemiskinan  pemerintah  membuat kebijakan Program Keluarga Harapan (PKH) berupa bantuan bersubsidi seperti bantuan operasional sekolah, beras miskin, bantuan pokok kepada masyarakat berpendapatan rendah, dan bentuk bantuan lainnya[1].
Penerima Bantuan Keluarga Harapan (PKH) adalah Rumah Tangga Sangat Miskin (RTSM) yang memiliki anggota keluarga  yang  terdiri  dari  anak  usia  0-15  tahun  atau  15-18  tahun  namun  belum  menyelesaikan  pendidikan  dasar.  Dengan adanya  kemampuan  sistem  pendukung  keputusan  dalam  pengambilan  keputusan  sesuai  dengan  metode  yang  dirancang diharapkan dapat sedikit membantu dalam pengambilan keputusan pemberian bantuan PKH di Kelurahan Sudirejo-I.
Kelurahan  Sudirejo-I  Kota  Medan  melakukan  tindakan  pemilihan  terhadap  data  penduduknya.  Pemilihan  data penduduk tersebut dilakukan untuk memenuhi proses penyeleksian pada keluarga miskin atau keluarga kurang mampu dengan mengikuti persyratan yang ditetapkan oleh Program Keluarga Harapan. Namun terdapat masalah pada cara kerja di Kelurahan Sudirejo-I Kota Medan yakni masih melakukan pemilihan data penduduk secara manual yaitu menggunakan alat tulis serta Ms. Excel atau memilih dengan cara menunjuk saja (menunjuk kerabat atau saudara dari kepala lingkungan tersebut), kegiatan tersebut  menyebabkan  pembagian  bantuan  tidak  merata,  sehingga  banyak  warga  yang  merasa  kecewa.  Maka  dari  itu, diperlukan suatu Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang dapat membantu mengatasi pemasalahan yang ada.
Penelitian terdahulu, Juniar Hutagalung, dkk (2021), “Pemilihan Dosen Penguji Skripsi Menggunakan Metode ARAS” meyimpulkan  bahwa  dalam  menentukan  dosen  penguji  skripsi  dapat  membantu  tim  Prodi  untuk  menyelesaikan  masalah dalam  penelitian  ini  secara  objektif  berdasarkan  multi  kriteria  yang  ditentukan[2].  Pada  penelitian  terdahulu,  Juniar Hutagalung, dkk (2022), “Penerimaan Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) Menggunakan Metode ARAS, metode ARAS berbasis web” menyimpulkan bahwa mengoptimalkan pengambilan keputusan, dapat mengatasi permasalahan yang ada dan
Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.235 | Hal 233 − 241 https://hostjournals.com/bulletincsr
memberikan hak-hak masyarakat miskin[3]. Pada penelitian terdahulu, Dwi Marisa Midyanti, dkk (2019) “Pemilihan Rumah Menggunakan Metode ARAS”  menyimpulkan bahwa dalam pemilihan rumah dengan studi kasus kota  Pontianak mampu mendapatkan pilihan terbaik dari semua alternatif[4]. Pada penelitian terdahulu, Astari Br Ginting (2021), “Dalam Meentukan Perusahaan Penyalur Tenaga Kerja Terbaik dengan Metode ARAS” menyimpulkan bahwa pemilihan perusahaan penyalur tenaga kerja terbaik lebih objektif jika dilakukan dengan menggunakan metode ARAS[5]. Pada penelitian terdahulu, Radius Kharisman Ndruru (2020), “Pemilihan Jaksa Terbaik di Medan dengan Metode ARAS” menyimpulkan bahwa penerapan metode ARAS mampu memberikan rekomendasi penilaian berdasarkan dari bobot kriteria penilaian yang telah ditentukan juga mampu memecahkan masalah dalam pemilihan Jaksa Terbaik[6].
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode  ARAS,  dalam  penggunaan  metode  ARAS  (Additive  Ratio Assessment)  untuk  mengevaluasi  dan  menyeleksi  calon  penerima  bantuan  PKH  dan  dalam  penerapan  metode  ARAS dikerjakan  terlebih  dahulu  untuk  mendapatkan  nilai  bobot  kriteria,  kemudian  dilanjut  dengan  mengevaluasi  dan  memberi peringkat alternatif yang ada sehingga lebih mudah menentukan calon penerima bantuan PKH. Tujuan penggunan metode ini ialah untuk mengurangi angka terjadinya salah sasaran dalam penerimaan bantuan PKH di Kelurahan Sudirejo-I Medan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Program Keluarga Harapan
Program  Keluarga  Harapan (PKH)  adalah  program  pemberian  uang  tunai  kepada  Rumah  Tangga  Sangat  Miskin  (RTSM) berdasarkan  persyaratan  dan  ketentuan  yang  telah  ditetapkan  dengan  melaksanakan  kewajibannya.  Program  semacam  ini secara  internasional  dikenal  sebagai  program Conditional  Cash  Transfers  (CCT) atau  program  Bantuan  Tunai  Bersyarat. Persyaratan  tersebut  dapat  berupa  fasilitas  pendidikan  (misalnya  bagi  anak  usia  sekolah),  ataupun  fasilitas  kesehatan (misalnya  bagi  anak  balita,  atau  bagi  ibu  hamil).  Tujuan  PKH  adalah  untuk  mengurangi  angka  dan  memutus  rantai kemiskinan,  meningkatkan kualitas  sumber  daya  manusia, serta  mengubah  perilaku  yang  kurang  mendukung  peningkatan kesejahteraan dari kelompok paling miskin.[1][7][8].

## 2.2 Tahapan Penelitian
Dalam melakukan penelitian ini, penulis melakukan beberapa tahapan-tahapan. Metode mengumpulkan data yang dipakai agar mendapatkan data yang sangat diperlukan penulis yaitu sebagai berikut;
Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.235 | Hal 233 − 241 https://hostjournals.com/bulletincsr
1. Tahapan Identifikasi Masalah. Tahap ini adalah cara penulis untuk memperkirakan dan menjabarkan permasalahan yang terjadi dalam menentukan kelayakan penerima bantuan Program Keluarga Harapan Kelurahan Sudirejo-I.
2. Mengumpulkan  Data.  Tahap  ini  adalah  mengumpulkan  data-data  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  dan  membangun sistem yaitu observasi. Mengumpulkan data ini berguna untuk mempermudah penulis dalam melakukan penelitian.
a. Observasi  yaitu  pengamatan yang  dilakukan  ke  lapangan atau  lokasi  penelitian.  Data  yang  didapatkan  berupa  data penerima bantuan Program Keluarga Harapan Kelurahan Sudirejo-I Medan. Data yang digunakan sebagai alternatif berjumlah 15 keluarga Kelurahan Sudirejo-I beserta kriteria masingmasing.
b. Tahapan  Studi  Litertur  pada  tahap  ini  pemahaman  terhadap  pokok  bahasan  yang  diteliti  dicapai  dengan  membaca berbagai sumber referensi, seperti buku, jurnal dan sumber bacaan lainnya.
3. Tahapan Analisa dan Penetapan Metode ARAS. Tahapan Analisa digunakan untuk mengetahui apa yang menjadi sumber masalah  dalam  menentukan  kelayakan  penerima  bantuan  PKH  Kelurahan  Sudirejo-I.  Sehingga  penyelesaian  yang nantinya mampu mengatasi masalah yang ada. Seteah itu, penulis melakukan penerapan penerapan metode ARAS.
4. Tahap  perancangan.  Pada  tahap  ini,  penulis  memberikan  gambaran  mengenai  kelayakan  penerima  bantuan  PKH Kelurahan  Sudirejo-I.  Tahap  perancangan  sistem  merupakan  data  yang  telah  dianalisis  ke  dalam  bentuk  yang  mudah dimengerti oleh pemakai.
5. Tahap Pengujian pada tahapan ini penulis akan menguji algoritma yang telah diterapkan untuk mendapatkan hasil yang lebih maksimal.

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  pertama  kali  dikenalkan  pada  awal  tahun  1970  oleh  Michael  S.  Scott  dengan  istilah Management  Decision  System  yang  merupakan  suatu  sistem  berbasis  komputer  yang  membantu  pengambilan  keputusan dengan  memanfaatkan  data  dan  model  untuk  menyelesaikan  masalah  -  masalah  yang  tidak  terstruktur[9].  Prosedur  pakar sistem  pendukung  keputusan  mengandung  suatu  prosedur  yang  dirancang  berdasarkan  rumusan  formal  atau  juga  berupa prosedur kepakaran seseorang atau kelompok dalam menyelesaikan suatu bidang masalah dengan fenomena tertentu[8], [10], [11] .

## 2.4 Metode Additive Ratio Assesment (ARAS)
Pada metode ARAS dapat menentukan efisiensi relatif kompleks dari alternatif yang layak dan sebanding dengan relatif dari nilai dan bobot kriteria utama yang dipertimbangkan dalam suatu proyek melalui nilai fungsi utilitas. Metode ARAS memiliki nilai korelasi tertinggi karena hasil perangkingan metode ARAS mendekati sempurna, memiliki fungsi nilai optimum atau nilai  baseline  akan  menghasilkan  nilai  korelasi  dasar  yang  lebih  baik.  Hal  ini  terbukti  dari  hasil  nilai  korelasi  dasar  yang dihasilkan. Tahapan-tahapan algoritma dalam metode ARAS [2], [12]–[16], sebagai berikut:
1. Pembentukan decision making matrix, seperti rumus 1.
X=
[
X 01 ⋯ X 0j ⋯ X 0n ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ X ij ⋯ X ij ⋯
X nj ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ X n1 ⋯ X mj ⋯ X mn ] i =  m, 0;  j = 1, n
(1)
Dimana m = Jumlah alternatif n = Jumlah kriteria Xij = Nilai performa dari alternatif i terhadap kriteria j 𝑋 𝑜𝑗 = nilai optimum dari kriteria j Jika nilai optimal kriteria j ( 𝑋 𝑜𝑗 ) tidak diketahui, maka:
𝑋 𝑜𝑗 = 𝑚𝑎𝑥 1 . 𝑋 𝑖𝑗 if 𝑚𝑎𝑥 1 . 𝑋 𝑖𝑗 (2)
𝑋 𝑜𝑗 = 𝑚𝑖𝑛 1 . 𝑋 𝑖𝑗 if 𝑚𝑖𝑛 1 . 𝑋 𝑖𝑗 (3)
2. Penormalisasian matriks keputusan untuk semua kriteria. Jika kriteria Beneficial (max) maka dilakukan normalisasi mengikuti:
𝑋 𝑖𝑗 ∗ = 𝑋 𝑖𝑗 ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=0 (4)
Dimana 𝑋 𝑖𝑗 * adalah nilai normalisasi, jika kriteria Non Beneficial maka dilakukan normalisasi
𝑋 𝑖𝑗 ∗ = 1 𝑋𝑖𝑗 (5)
Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.235 | Hal 233 − 241
https://hostjournals.com/bulletincsr
𝑅 = 𝑋 𝑖𝑗 ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=0 (6)
3. Menentukan bobot matriks yang sudah dilakukan normalisasi:
D = [ 𝑑 𝑖𝑗 ] mXn = 𝑟𝑖𝑗. 𝑤𝑗 (7)
Dimana: Wj = Bobot 4. Menentukan nilai fungsi optimalisasi ( 𝑆 𝑖 )
𝑆 𝑖 = ∑ = 1 𝑛 𝑗 𝑑 𝑖𝑗 : ( i = 1,2, ….. m : j 1,2, . . . . ., n ) (8)
Dimana 𝑆 𝑖 adalah nilai fungsi optimal alternatif i. Nilai terbesar adalah nilai yang terbaik, dan nilai yang paling sedikit adalah  yang  terburuk.  Dengan  memperhitungkan  proses  hubungan  proposional  dengan  nilai  dan  bobot  kriteria  yang diketahui berpengaruh pada hasil akhir.
5.   Menentukan nilai peringkat, seperti rumus 8.
𝐾 𝑖 = 𝑆𝑖 𝑆0 (9)
Dimana 𝑆 𝑖 dan 𝑆 𝑜 merupakan nilai kriteria optimalitas, diperoleh dari persamaan sudah jelas, 𝐻 𝑢 dihitung nilai 𝑈 𝑖 berbeda pada interval dan merupakan persamaan yang diinginkan didahulu ofisiensi relatif kompleks dari alternatif kompleks dari alternatif yang layak bisa di tentukan sesuai dengan nilai fungsi utilitas[14][17].

## 2.5 Rank Order Centroid (ROC)
Metode Rank Order Centroid (ROC) merupakan metode yang dapat digunakan untuk menentukan bobot penganti (elicitation weight)  dari  urutan  prioritas  keputusan  yang  ditentukan  oleh  pengambil  keputusan.  Dalam  metode  Rank  Order  Centroid (ROC) terdapat suatu dasar konsep kepentingan dalam menentukan suatu bobot dimana kriteria pertama lebih penting dari kriteria kedua, kriteria kedua lebih penting dari kriteria ketiga hingga kriteria terakhir [18]–[25]. Rumus dan tahapan pada metode Rank Order Centroid (ROC) dalam menentukan bobot sebagai berikut:
𝑊 1 ≥ 𝑊 2 ≥ 𝑊 3 … . ≥ 𝑊 𝑛 ≥ 0; ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 = 1 (10)
Dimana 𝑊 1 merupakan bobot untuk semua kriteria 𝐶 1 sehingga nilai pada 𝑊 1 dan 𝑊 𝑗 dapat ditentukan sebagai berikut:
𝑊 1 = (1 + 1 2 + 1 3 + ⋯ + 1 𝑗 )/𝐾 (11)
𝑊 2 = (0 + 1 2 + 1 3 + ⋯ + 1 𝑗 )/𝐾 (12)
𝑊 3 = (0 + ⋯ + 0 + 1 𝑗 )/𝐾 (13)
Maka secara umum jika K merupakan jumlah kriteria, maka nilai bobot kriteria ke-j dirumuskan dengan mengalikan 1/K dengan jumlah total 1/i dimana i = 1,2,3…j sebagai berikut:
𝑊 𝑗 = 1 𝑘 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑘 𝑖=1 (14)
Keterangan: 𝑊 𝑗 : Nilai pembobotan atribut ke-j, 𝐾 : Jumlah atribut, 𝑖: Nilai urutan atribut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa disini menggunakan pemilihan kinerja karyawan sehingga dapat menentukan kinerja karyawan yang terbaik.

## 3.1 Penentuan Kriteria Dan Bobot
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  beberapa  data  kriteria  yang  digunakan  dalam  menentukan  kelayakan  penerima  bantuan Program  Keluarga  Harapan  Kelurahan  Sudirejo-I  Medan  Kota.  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  dirancang  dalam penelitian ini, dan data kriteria yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Kriteria & Bobot
Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Pekerjaan 0,457% Benefit
Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.235 | Hal 233 − 241
https://hostjournals.com/bulletincsr
Kriteria Keterangan Bobot Jenis C2 Penghasilan 0,257% Benefit C3 Kepemilikan Rumah 0,157% Benefit C4 Jumlah Tanggungan 0,090% Benefit C5 Aset Pribadi 0,040% Cost
Berikut pada tabel 2 merupakan data alternatif yang digunakan dalam penelitian.
Tabel 2. Data Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Ahmad Mangrahon Siregar (A 1 ) PNS >3.000.000 Milik Sendiri 3 >25.000.000 Ahmad Sayuti BA(A 2 ) Pedagang >2000.000 Sewa 4 <14.000.000 Alimuddin(A 3 ) Tukang Becak <1.500.000 Menumpang 4 >5.000.000 Angarofili Gowasa(A 4 ) PNS >3.000.000 Milik Sendiri 3 <30.000.000 Anita Napitupulu(A 5 ) Pedagang >3.000.000 Milik Sendiri 3 <15.000.000 Asnina(A 6 ) Tukang Becak <1.500.000 Sewa 2 >7.000.000 Atmini(A 7 ) Karyawan Swasta 2.500.000 Milik Sendiri 4 >12.000.000 Basariah(A 8 ) Ojek Online <1.500.000 Sewa 3 >5.000.000 Bestia Siagian(A 9 ) Pedagang >3.000.000 Sewa 2 >10.000.000 Binsar Turnip(A 10 ) Karyawan Swasta >2.500.000 Sewa 2 >11.000.000 Charles Firdaus Tambubolon(A 11 ) Tukang Parkir <1.500.000 Sewa 3 >5.000.000 Chitra Harmy(A 12 ) PNS >3.000.000 Sewa 4 <35.000.000 Dede Hariana(A 13 ) Tukang Pangkas <1.500.000 Milik Sendiri 3 >7.000.000 Deli Ermita(A 14 ) Tukang Parkir <1.500.000 Menumpang 2 >6.000.000 Delina(A 15 ) Pedagang 2.000.000 Meumpang 3 >9.000.000
Dari data alternatif di atas dibobotkan menjadi data rating kecocokan seperti yang terlihat pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Rating kecocokan alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A 1 1 2 2 3 3 A 2 3 2 3 4 3 A 3 5 5 5 4 5 A 4 1 2 2 3 3 A 5 3 2 2 3 3 A 6 5 5 3 2 5 A 7 3 2 2 4 3 A 8 5 5 3 3 5 A 9 3 2 5 2 3 A 10 3 2 3 2 3 A 11 5 5 3 3 5 A 12 2 2 3 4 2 A 13 5 5 2 3 5 A 14 5 2 5 2 5 A 15 5 3 5 3 5 Max/Min 5 5 5 4 2 Kriteria Benefit Benfit Benefit Benefit   Cost

## 3.2 Penerapan Metode ARAS
Setelah semua data-data yang diperlukan telah terpenuhi, maka langkah selanjutnya adalah  mengimplementasikan metode ARAS untuk memperoleh hasil yang optimal pada pemilihan penerima bantuan PKH Kelurahan Sudirejo-I. Berikut adalah tahapan pengimplementasian metode ARAS:
a. Menentukan decision making matriks:
Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.235 | Hal 233 − 241
https://hostjournals.com/bulletincsr
𝑋 𝑖𝑗 =
[ 5 5 5 4 2 1 2 2 3 3 3 2 3 4 3 5 5 5 4 5 1 2 2 3 3 3 2 2 3 3 5 5 3 2 5 2 2 2 4 3 4 5 3 3 5 3 2 5 2 3 2 2 3 2 3 7 5 3 3 5 1 2 3 4 2 6 5 2 3 5 7 2 5 2 5 3 3 5 3 5]
b. Penormalisasian matriks keputusan untuk semua kriteia:
Kriteria C1:
A 01 = 5 (5+1+3+5+1+3+5+2+4+3+2+7+1+6+7+3) = 5 58 = 0,0862 A 11 = 1
(5+1+3+5+1+3+5+2+4+3+2+7+1+6+7+3) = 1 58 = 0,0172 A 21 = 3 (5+1+3+5+1+3+5+2+4+3+2+7+1+6+7+3) = 3 58 = 0,0517 A 31 = 5
(5+1+3+5+1+3+5+2+4+3+2+7+1+6+7+3) = 5 58 = 0,0862 A 41 = 1 (5+1+3+5+1+3+5+2+4+3+2+7+1+6+7+3) = 1 58 = 0,0172 A 51 = 3 (5+1+3+5+1+3+5+2+4+3+2+7+1+6+7+3) = 3 58 = 0,0517 A 61 = 5 (5+1+3+5+1+3+5+2+4+3+2+7+1+6+7+3) = 5 58 = 0,0862 A 71 = 2 (5+1+3+5+1+3+5+2+4+3+2+7+1+6+7+3) = 2 58 = 0,0344 A 81 = 4
(5+1+3+5+1+3+5+2+4+3+2+7+1+6+7+3) = 4 58 = 0,0689 A 91 = 3 (5+1+3+5+1+3+5+2+4+3+2+7+1+6+7+3) = 3 58 = 0,0517 A 101 = 2 (5+1+3+5+1+3+5+2+4+3+2+7+1+6+7+3) = 2 58 = 0,0344 Kriteria C2: A 02 = 5 (5+2+2+5+2+2+5+2+5+2+2+5+2+5+2+3) = 5 51 = 0,0980 A 12 = 2 (5+2+2+5+2+2+5+2+5+2+2+5+2+5+2+3) = 2 51 = 0,0392 A 22 = 2 (5+2+2+5+2+2+5+2+5+2+2+5+2+5+2+3) = 2 51 = 0,0392 A 32 = 5 (5+2+2+5+2+2+5+2+5+2+2+5+2+5+2+3) = 5 51 = 0,0980 A 42 = 2 (5+2+2+5+2+2+5+2+5+2+2+5+2+5+2+3) = 2 51 = 0,0392 A 52 = 2 (5+2+2+5+2+2+5+2+5+2+2+5+2+5+2+3) = 2 51 = 0,0392 A 62 = 5 (5+2+2+5+2+2+5+2+5+2+2+5+2+5+2+3) = 5 51 = 0,0980 A 72 = 2 (5+2+2+5+2+2+5+2+5+2+2+5+2+5+2+3) = 2 51 = 0,0392 A 82 = 5 (5+2+2+5+2+2+5+2+5+2+2+5+2+5+2+3) = 5 51 = 0,0980 A 92 = 2 (5+2+2+5+2+2+5+2+5+2+2+5+2+5+2+3) = 2 51 = 0,0392 A 102
= 2 (5+2+2+5+2+2+5+2+5+2+2+5+2+5+2+3) = 2 51 = 0,0392
Kriteria C3:
A 03 = 5 (5+2+3+5+2+2+3+2+3+5+3+3+3+2+5+5) = 5 53 = 0,0943
A 13 = 2 (5+2+3+5+2+2+3+2+3+5+3+3+3+2+5+5) = 2 53 = 0,0377
A 23 =
3
(5+2+3+5+2+2+3+2+3+5+3+3+3+2+5+5) = 3 53
= 0,0566
Kriteria C4: A 04 = 4 (4+3+4+4+3+3+2+4+3+2+2+3+4+3+2+3) = 4 49 = 0,0816 A 14 = 3 (4+3+4+4+3+3+2+4+3+2+2+3+4+3+2+3) = 3
49 = 0,0612 A 24 = 4 (4+3+4+4+3+3+2+4+3+2+2+3+4+3+2+3) = 4 49
= 0,0816
Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.235 | Hal 233 − 241
https://hostjournals.com/bulletincsr
A 33 = 5 (5+2+3+5+2+2+3+2+3+5+3+3+3+2+5+5) = 5 53 = 0,0943 A 43 = 2 (5+2+3+5+2+2+3+2+3+5+3+3+3+2+5+5) = 2 53 = 0,0377 A 53 = 2 (5+2+3+5+2+2+3+2+3+5+3+3+3+2+5+5) = 2 53 = 0,0377 A 63 = 3 (5+2+3+5+2+2+3+2+3+5+3+3+3+2+5+5) = 3 53 = 0,0566 A 73 = 2 (5+2+3+5+2+2+3+2+3+5+3+3+3+2+5+5) = 2 53 = 0,0377 A 83 = 3 (5+2+3+5+2+2+3+2+3+5+3+3+3+2+5+5) = 3 53 = 0,0566 A 93 = 5 (5+2+3+5+2+2+3+2+3+5+3+3+3+2+5+5) = 5 53 = 0,0943 A 103 = 3 (5+2+3+5+2+2+3+2+3+5+3+3+3+2+5+5) = 3 53 = 0,0566 A 34 = 4 (4+3+4+4+3+3+2+4+3+2+2+3+4+3+2+3) = 4 49 = 0,0816 A 44 = 3 (4+3+4+4+3+3+2+4+3+2+2+3+4+3+2+3) = 3 49 = 0,0612 A 54 = 3 (4+3+4+4+3+3+2+4+3+2+2+3+4+3+2+3) = 3 49 = 0,0612 A 64 = 2 (4+3+4+4+3+3+2+4+3+2+2+3+4+3+2+3) = 2 49 = 0,0408 A 74 = 4 (4+3+4+4+3+3+2+4+3+2+2+3+4+3+2+3) = 4 49 = 0,0816 A 84 = 3 (4+3+4+4+3+3+2+4+3+2+2+3+4+3+2+3) = 3 49 = 0,0612 A 94 = 2 (4+3+4+4+3+3+2+4+3+2+2+3+4+3+2+3) = 2 49 = 0,0408 A 104 = 2 (4+3+4+4+3+3+2+4+3+2+2+3+4+3+2+3) = 2
49
= 0,0408
Hasil dari normalisasi matrik dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil normalisasi terbobot
𝑋 𝑖𝑗 ∗ = [ 0,0393 0,0251 0,0148 0,0073 0,0422 0,0078 0,0100 0,0059 0,0055 0,0281 0,0236 0,0100 0,0088 0,0073 0,0281 0,0393 0,0251 0,0148 0,0073 0,0168 0,0078 0,0100 0,0059 0,0055 0,0281 0,0236 0,0100 0,0059 0,0055 0,0281 0,0393 0,0251 0,0088 0,0036 0,0168 0,0157 0,0100 0,0059 0,0073 0,0281 0,0314 0,0251 0,0088 0,0055 0,0168 0,0236 0,0100 0,0148 0,0036 0,0281 0,0157 0,0100 0,0088 0,0036 0,0281 0,0551 0,0251 0,0088 0,0055 0,0168 0,0078 0,0100 0,0088 0,0073 0,0422 0,0472 0,0251 0,0059 0,0055 0,0168 0,0551 0,0100 0,0148 0,0036 0,0168 0,0236 0,0151 0,0148 0,0073 0,0168]
c. Menentukan nilai fungsi optimal, nilai utilitas dapat dilihat seperti pada tabel 5 berikut.
Tabel 5. Nilai Utilitas Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 𝑺 𝒊 𝑲 𝒊 A 0 0,0393 0,0251 0,0148 0,0073 0,0422 0,1287 A 01 0,0078 0,0100 0,0059 0,0055 0,0281 0,0320 0, 2486 A 02 0,0236 0,0100 0,0088 0,0073 0,0281 0,0778 0,6045 A 03 0,0393 0,0251 0,0148 0,0073 0,0168 0,1033 0,8026 A 04 0,0078 0,0100 0,0059 0,0055 0,0281 0,0573 0,4452 A 05 0,0236 0,0100 0,0059 0,0055 0,0281 0,0731 0,5679 A 06 0,0393 0,0251 0,0088 0,0036 0,0168 0,0936 0,7272 A 07 0,0157 0,0100 0,0059 0,0073 0,0281 0,067 0,5205 A 08 0,0314 0,0251 0,0088 0,0055 0,0168 0,0876 0,6806 A 09 0,0236 0,0100 0,0148 0,0036 0,0281 0,0801 0,6223 A 10 0,0157 0,0100 0,0088 0,0036 0,0281 0,0662 0,5143 A 11 0,0551 0,0251 0,0088 0,0055 0,0168 0,1113 0,8648
Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.235 | Hal 233 − 241
https://hostjournals.com/bulletincsr
A 12 0,0078 0,0100 0,0088 0,0073 0,0422 0,0761 0,5912 A 13 0,0472 0,0251 0,0059 0,0055 0,0168 0,1005 0,7808 A 14 0,0551 0,0100 0,0148 0,0036 0,0168 0,1003 0,7793 A 15 0,0236 0,0151 0,0148 0,0073 0,0168 0,0776 0, 6029
d. Menentukan nilai peringkat
Hasil akhir diperoleh rangking dari tiap-tiap alternatif seperti yang terlihat pada tabel 5 berikut.
Tabel 5 . Hasil Rangking Alternatif Nama Alternatif 𝑲 𝒊 Rangking A 11 Charles Firdaus Tampubolon 0,8648 1 A 03 Alimuddin 0,8026 2 A 13 Dede Hariana 0,7808 3 A 14 Deli Ermita 0,7793 4 A 06 Asnina 0,7272 5 A 08 Basariah 0,6806 6 A 09 Bestia Siagian 0,6223 7 A 02 Ahmad Sayuti BA 0,6045 8 A 15 Deliana 0,6029 9 A 12 Chitra Harmy 0,5912 10 A 05 Anita Napitupulu 0,5679 11 A 07 Atmini 0,5205 12 A 10 Binsar Turnip 0,5143 13 A 04 Angarofli Gowasa 0,4452 14 A 01 Ahmad Mangrahon Siregar 0,2486 15
Dari  hasil  diatas  dapat  dilihat  bahwa  yang  layak  menerima  batuan  Program  Keluarga  Harapan  pada  Kelurahan Sudirejo-I yaitu Alternatif A 11 atas nama Charles Firdaus Tampubolon dengan memiliki jumlah akhir tertinggi 0,8648, dengan kriteria pekerjaan sebagai tukang Parkir, penghasilan <1.500.000, status kepemilikan rumah yaitu sewa, jumlah tanggugan sebayak 3, serta aset pribadi yang dimiliki yaitu >5.000.000.

## 4. KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  diperoleh  kesimpulan  proses  pengambilan  keputusan  dalam  Menentukan  Kelayakan Penerima Bantuan PKH dilakukan dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan oleh pihak Kelurahan Sudirejo-I. Penerapan Metode  ARAS  dapat  menyelesaikan  permasalahan  dalam  Menentukan  Kelayakan  Penerima  Bantuan  PKH  pada  pihak Kelurahan Sudirejo-I.

## REFERENCES
[1] S. Pendukung et al., “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerima Program Keluarga Harapan (Pkh) Menggunakan Algoritma Analytic Network Process,” 2019.
[2] J. Hutagalung and M. T. Indah R, “Pemilihan Dosen Penguji Skripsi Menggunakan Metode ARAS, COPRAS dan WASPAS,”  J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 10, no. 3, pp. 354–367, 2021.
[3] J.  Hutagalung,  D.  Nofriansyah,  and M.  A. Syahdian,  “Penerimaan  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  ( BPNT  )  Menggunakan  Metode ARAS,” vol. 6, pp. 198–207, 2022.
[4] D. M. Midyanti, R. Hidyati, S. Bahri, and U. T. Pontianak, “Rumah Di Kota Pontianak,” vol. 4, no. 2, pp. 119–124, 2019.
[5] M. Handayani and N. Marpaung, “Implementasi Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (Waspas) Dalam Pemilihan Kepala Laboratorium,” Semin. Nas. R. 2018 ISSN 2622-9986 STMIK R. R. ISSN 2622-6510 , vol. 9986, no. September, pp. 253 – 258, 2018.
[6] R. Kharisman Ndruru, “Penerapan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS) dan Rank Order Centroid (ROC) Dalam Pemilihan Jaksa Terbaik Pada Kejaksaan Negeri Medan,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains, pp. 367–372, 2020.
[7] A. R Laisouw, S. Lutfi, and F. Tempola, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bantuan Program Keluarga Harapan (Pkh) Pada Orang Miskin Di Kota Ternate Menggunakan Metode Ahp,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer), vol. 2, no. 1, pp. 34–60, 2019.
[8] N. Aminudin, I. Ayu, and P. Sari, “Sistem Pendukung Keputusan (Dss) Penerima Bantuaprogram Keluarga Harapan (Pkh) Pada Desa Bangun Rejo Kec.Punduh Pidada Pesawaran Dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarcy Process (Ahp),” J. TAM ( Technol. Accept. Model ), vol. 5, no. 2, pp. 66–72, 2015.
[9] F. Irawan, “SISTEM PENUNJANG KEPUTUSA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) MENGGUNAKAN METODE AHP DAN TOPSIS (Studi Kasus : Kelurahan Sribasuki Kotabumi),” Aisyah J. Informatics Electr. Eng., vol. 2, no. 2, pp. 171–178, 2020.
Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.235 | Hal 233 − 241 https://hostjournals.com/bulletincsr
[10]  T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[11]  R. B. I. N. M Mesran, Syefudin, Sarif Surorejo, Muhammad Syahrizal, Aang Alim Murtopo, Zaenul Arif, Nugroho Adhi Santoso, Wresti Andriani, Soeb Aripin, Gunawan, Pengantar Teknologi Informasi. CV. Graha Mitra Edukasi, 2023.
[12]  Supriyanto, Mesran, D. Kusnady, Weny, and Murtopo, “Implementation of Computer-Based Systems in Efficient Credit Acceptance Decisions  Applying  the  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  Method,”  in  2nd  International  Conference  on  Advance  &  Scientific Innovation, 2019, vol. 1424, no. 1.
[13]  H. Syahputra, M. Syahrizal, S. Suginam, S. D. Nasution, and B. Purba, “SPK Pemilihan Konten Youtube Layak Tonton Untuk Anak- Anak Menerapkan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS),” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains, vol. 1, no. 1, pp. 678–685, 2019.
[14]  H.  Halimah,  D.  Kartini,  F.  Abadi,  I.  Budiman,  and  M.  Muliadi,  “Uji  Sensitivitas  Metode  Aras  Dengan  Pendekatan  Metode Pembobotan Kriteria Sahnnon Entropy Dan Swara Pada Penyeleksian Calon Karyawan,” J. ELTIKOM, vol. 4, no. 2, pp. 96–104, 2020.
[15]  M. Mesran, J. Afriany, and S. H. Sahir, “Efektifitas Penilaian Kinerja Karyawan Dalam Peningkatan Motivasi  Kerja Menerapkan Metode Rank Order Centroid (ROC) dan Additive Ratio Assessment (ARAS),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci., vol. 1, no. 0, pp. 813– 821, Sep. 2019.
[16]  Damayanti and Mesran, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Member Merah Untuk Pedagang  Yang Layak Pada Indogrosir Dengan Menggunakan Metode ARAS,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains, vol. 1, pp. 453–458, 2020.
[17]  L. Handayani, M. Syahrizal, and K. Tampubolon, “Pemilihan Kepling Teladan Menerapkan Metode Rank Order Centroid (Roc) Dan Metode Additive Ratio Assessment (Aras) Di Kecamatan Medan Area,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 532–538, 2019.
[18]  D. P. U. Samuel Damanik, “Implementasi Metode ROC Dan Waspas pada Sistem Pendukung Keputusan seleksi Kerjasama Vendor,” … Teknol. Inf. dan …, vol. 4, pp. 242–248, 2020.
[19]  A.  G.  Simorangkir,  K.  Andika,  and  Mesran,  “Analisis  Penerapan MOORA  Dalam  Penyeleksian  Peserta  Olimpiade  Catur  dengan Metode Pembobotan Rank Order Centroid,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 2, no. 2, pp. 49–59, 2021.
[20]  M.  R.  Ramadhan,  M.  K.  Nizam,  and  ...,  “Penerapan  Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  Dalam  Pemilihan  Siswa-Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” TIN Terap. Inform. …, vol. 1, no. 9, pp. 459–471, 2021.
[21]  R. Addenan and W. Susanti, “Penerapan Metode Rank Order Centroid dan Additive Ratio Assessment Pada Aplikasi Rekomendasi Supplier,” Edumatic J. Pendidik. Inform., vol. 5, no. 1, pp. 31–40, 2021.
[22]  A.  I.  Lubis,  P.  Sihombing,  and E.  B.  Nababan,  “Comparison  SAW  and  MOORA  Methods  with Attribute  Weighting  Using  Rank Order Centroid in Decision Making,” Mecn. 2020 - Int. Conf. Mech. Electron. Comput. Ind. Technol., pp. 127–131, 2020.
[23]  I. Arfyanti, “Penerapan Metode Technique for Orders Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dan Rank Order Centroid (ROC) Dalam Pemberian Beasiswa Kartu Indonesia Pintar (KIP),” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 3, p. 922, 2021.
[24]  M.  Dwina  Pri  Indini,  Khairunnisa,  Nola  Dita  Puspa,  Tesa  Aurelia  Siregar,  “Penerapan Metode  OCRA  dalam  Menentukan  Media Pembelajaran Online Terbaik di Masa Pandemi Covid-19 dengan Pembobotan ROC,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 3, no. 2, pp. 60–66, 2021.
[25]  A. Karim, S. Esabella, and K. Kusmanto, “Analisa Penerapan Metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) dan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Dalam Pemilihan Calon Karyawan …,” J. Media …, vol. 5, pp. 1674–1687, 2021.