## Perbandingan Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode WP Dan TOPSIS Studi Kasus Program Keluarga Harapan (PKH) Desa Kampung Kramat
Arya Dimas Setiadi 1 , Agung Triayudi 2,* , Agus Iskandar 3
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta Selatan, Indonesia E-mail: 1 aryadimas2610@gmail.com, 2,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 3 agusiskandar@civitas.unas.ac.id Email Koresponding: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Submitted 15-12-2022 ; Accepted 29-12-2022 ; Published 30-12-2022

## Abstrak
PKH atau Program Keluarga Harapan, merupakan program bantuan sosial bersyarat bagi keluarga miskin sebagai landasan pertama untuk  mencapai  kebahagiaan  keluarga,  yang  merupakan  masalah  jangka  panjang.  Oleh  karena  itu,  pemerintah  memperkenalkan program Keluarga Harapan (PKH) untuk memerangi kemiskinan. Program Keluarga Harapan (PKH) adalah kebijakan kesejahteraan yang  memberikan  pelayanan  sosial  berupa  uang  tunai  dan  sembako  kepada  keluarga  miskin  yang  menggantungkan  mata pencahariannya pada anak sekolah dan ibu hamil. Harapan keluarga untuk masa depan, pengentasan kemiskinan keluarga merupakan bentuk investasi sosial dalam pengentasan kemiskinan. Dalam hal ini, Program Keluarga Harapan (PKH) didirikan di Desa Kramat sebagai  wadah  untuk  meningkatkan  sosialisasi  dan  memerangi kemiskinan. Sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan  (DSS)  dibangun menggunakan metode Weighted Product (WP) dan teknik kontrol prioritas yang mirip dengan solusi ideal (TOPSIS) untuk menghitung masalah.
Kata Kunci: DSS; WP; TOPSIS; WEB; CCT

## Abstract
PKH or the Family HopehProgram that is a conditional social assistance program for poor families as the initial basis for achieving family happiness which is a long-term problem. Therefore, the government introduced the Family Hope program (PKH) to reduce poverty. The Family Hope Program (PKH) is a social policy that provides social services in the form of cash and basic necessities to poor families who depend on school children and pregnant women for their lives. Family hope in the future, family poverty alleviation is a form of social investment in poverty alleviation. In this case, the Family Hope Program (PKH) was established in Kramat village as a forum to increase socialization and poverty alleviation. A decision support system (DSS) will be built using the weighted product (WP) method and a priority control technique similar to the ideal solution (TOPSIS) to calculate the problem.
Keywords : DSS; WP; TOPSIS; WEB; CCT

## 1. PENDAHULUAN
Program Bantuan Tunai Bersyarat (BTB) telah dilaksanakan oleh pemerintah sejak tahun 2007 yang kini dikenal dengan Program Keluarga Harapan (PKH), awal otonomi daerah dan kembali beroperasinya kemajuan ekonomi rakyat. Dengan masalah yang semakin parah karena pandemi saat ini, muncul penyakit jangka panjang. Penyakit virus 2019 (COVID19) dapat  berdampak  pada  peningkatan  kemiskinan  global  untuk  menerapkan  dan  menghilangkan  kemiskinan, mengembangkan kebijakan  di  zona  perlindungan  sosial.  Program  bantuan  tunai,  bersyarat  atau, demikian  sebutannya. Conditional Remittance (CCT) sudah ada di sejumlah negara. dan cukup berhasil. memerangi kemiskinan yang dihadapi oleh negara-negara yang menerapkan CCT.
Program pengentasan kemiskinan di Indonesia saat ini masih terus gencar dilakukan, berbagai macam program pemberdayaan dilaksanakan, hal ini untuk meningkatkan perekonomian masyarakat kearah yang lebih baik. Hal ini tentu terkait dengan kondisi masyarakat Indonesia yang masih berada pada kondisi miskin [1] .
Kualitas rendah. kehidupan warga. Kemiskinan menyebabkan rendahnya tingkat pendidikan dan kesehatan yang dapat mempengaruhi produktivitas. Keadaan ini dapat menyebabkan peningkatan beban ketergantungan pada masyarakat. Mereka yang masih hidup di bawah garis kemiskinan termasuk orang-orang yang berpenghasilan rendah, tidak memiliki penghasilan  tetap,  atau  tidak  memiliki  penghasilan  sama  sekali.  Oleh  karena  itu,  upaya  pengentasan  kemiskinan  dari berbagai  masyarakat  diharapkan  dapat  meningkatkan  taraf  hidup  masyarakat  miskin.  Beberapa  penelitian  juga menganalisis tujuan dan dampak PKH, ada yang mengatakan baik dan ada yang tidak. PKH membantu masyarakat yang tidak mampu memenuhi kebutuhan sehari-hari untuk pendidikan anak dan kesehatan ibu hamil dan balita. Mereka yang diuntungkan dari PHK juga bersedia menghormati komitmennya karena takut akan pembalasan.
Penerima PKH memiliki perilaku ekonomi mandiri yaitu subsidi hanya digunakan untuk memenuhi kebutuhan hidup minimal, baik makanan maupun uang tunai, untuk membeli bahan makanan antara lain: beras, telur, susu, ikan. Gunakan uang itu untuk pendidikan, kesehatan, perumahan, bahan bakar, listrik, dan air.[2][3][4]
Berdasarkan wawancara dengan masyarakat sekitar program PKH di Desa Kampung Kramat, selama ini data yang digunakan  data  PKH  tidak  sesuai  dengan  keadaan  sebenarnya  sehingga  data  tersebut  menyebabkan  keluarga  miskin menghadapi masyarakat yang paling rentan. di sisi lain, orang yang menerima bantuan bukanlah keluarga miskin tetapi orang kaya. Desa Kampung Kramat merupakan sebuah desa yang terletak di Kecamatan Cipayung, Jakarta Timur yang berjumlah  69.599  KK,  padat penduduk di  pinggiran  kota Cipayung,  apalagi  di  Desa  Kampung  Kramat  masih  banyak terdapat masyarakat yang miskin dan layak. dari Program Keluarga Harapan (PKH)[5].
Sebelum  penelitian  ini  dilakukan,  dilakukan  penelitian  untuk  mengidentifikasi  penerima  manfaat  program Keluarga Harapan dengan menggunakan metode weighted product (WP). Pada penelitian ini diimplementasikan sistem pendukung keputusan penerima PKH di Desa Kampung Kramat. sedangkan penelitian ini menggunakan metode weighted product (WP) dan teknik same-order prioritization dengan solusi ideal (Topsis) untuk dihitung menggunakan program aplikasi Microsoft Excel 2021 dan dimasukkan ke dalam pemrograman Web untuk memudahkan perhitungan[6][7][8] . Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  bertujuan  untuk  mengurangi  kemiskinan  di  Desa  Kampung  Kramat  dan  lebih meningkatkan cara berpikir masyarakat tentang masyarakat. Namun masih banyak masyarakat yang menyalahgunakan sehingga bantuan tersebut tidak hanya digunakan untuk kebutuhan belajar anak tetapi untuk kebutuhan pribadi, membuat mereka  tidak  merasakan  bantuan  tersebut  sehingga  dapat  mengenyam  pendidikan  dimana  saja.  Dengan  ini  dapat mencegah mood masyarakat untuk menggunakan bantuan secara bijak atau tidak sesuai dengan manfaat program .
Upaya pemerintah memberikan bantuan sosial untuk memenuhi seluruh kebutuhan ekonomi bagi masyarakat yang terdampak virus COVID-19 dinilai masih belum optimal. Sehingga banyak yang beranggapan bahwa bantuan sosial yang diberikan  tidak  tepat  sasaran  dan  pemerintah  mengakui  masalah  tersebut.  Hingga  saat  ini  Kemensos  dan  pemerintah daerah masih melakukan pemutakhiran data agar tepat sasaran. Hal ini dikarenakan pendataan yang tidak sesuai dengan fakta  dan  tidak  real  time  di  setiap  daerah.  Penginputan  data  secara  manual  di  Desa  Sundatangan  beresiko  tidak  tepat sasaran, penerima banyak dan ada oknum yang memanfaatkan keadaan ini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1  Metode Penelitian
Metode penelitian ini terbagi menjadi dua bagian, yaitu metode pengumpulan data untuk mengetahui informasi yang akan diuji dan metode pengembangan sistem dengan mengembangkan sistem yang telah dihasilkan. a.  Pengumpulan data
Metode pengumpulan data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah sebuah observasi mengunjungi ketua RT dan RW Desa Kramat secara langsung untuk mengetahui beberapa bobot dan nilai kriteria yang ada di Desa Kampung Kramat, serta silaturahmi dengan warga sekitar tentang angka kemiskinan yang terjadi di Desa Kramat daerah sebagai tempat penelitian.
b.  Wawancara
Mewawancarai ketua RT dan RW Desa Kampung Kramat sebagai sumber bahan penelitian dan juga membicarakan kemiskinan yang terjadi di Desa Kampung Kramat dengan warga sekitar.
c.  Studi Sastra
Mengumpulkan  data  kepustakaan,  membaca  dan  mencatat  hasil  observasi  dan  wawancara  serta  mengelola  bahan penelitian.
d.  Pengembangan sistem
Dengan  menggunakan  metode  Waterfall  dilakukan  pendekatan  sistematis,  mulai  dari  kebutuhan  sistem  melalui tahapan analisis, perancangan, pengkodean, pengujian dan pemeliharaan.
e.  Analisis
Mengetahui  bagaimana  persyaratan  yang  dibutuhkan  untuk  pengembangan  perangkat  lunak,  dengan  diskusi, pengamatan,  survei,  negosiasi,  dan  sebagainya.  Informasi  yang  diperoleh  akan  dianalisa  agar  diperoleh  data  dan informasi yang lengkap.
f.  Rancangan
Kebutuhan yang akan digunakan pada tahap ini selanjutnya akan diimplementasikan ke dalam desain pengembangan. Perancangan desain dilakukan dengan tujuan detail yang lengkap sesuai dengan kebutuhan penelitian.
g.  Pengkodean
Pembuatan perangkat lunak yang akan berkembang dari waktu ke waktu dengan desain yang telah disepakati sebagai desain program sistem.
h.  Pengujian
Melakukan pengujian dalam pengkodean mencari kesalahan yang telah terjadi dan akan segera memperbaiki hasil kegagalan yang terjadi.
i.  Pemeliharaan
Perangkat yang telah dioperasikan akan mengalami pengembangan untuk mengatasi masalah atau kesalahan yang terdeteksi dan memperbaiki sistem sesuai kebutuhan.

## 2.2 Bagan alur sistem pendukung Keputusan
Adapun bagan alur sistem pendukung keputusan dalam penelitian ini sebagai berikut:
Start Menentukan Alternatif Menentukan Bobot Kriteria Membuat Matrix Keputusan Menghitung Matrix Keputusan Menghitung Solusi Ideal Positif A+ Menghitung Solusi Ideal Positif A- Menghitung Jarak Alternatif Menghitung Nilai Prefensi End
Gambar 1. Metode Weighted Product
Gambar 2. Metode TOPSIS

## 2.3  Weighted Product (WP)
Metode pengambilan keputusan menggunakan perkalian untuk mengasosiasikan nilai kriteria dimana nilai setiap kriteria harus dirangking pertama dengan bobot bobot kriteria terkait dengan mengevaluasi nilai perubahan alur kerja metode WP [9][10][11], Berikut rumus WP :
Jumlahkan semua bobot kriteria, nilai bobot total dengan rumus :
Wj = 𝑊𝑗 Ʃ 𝑊𝑗 (1)
Nilai preferensi alternatif dengan Rumus :
Si =   ∏ 𝑗 = 1 𝑛 𝑋 𝑊𝑗 𝑖𝑗 𝑤𝑗 … … … … . (2)
Alternatif yang memiliki nilai tertinggi digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam mengambil keputusan. Dengan rumus :
𝑉𝑖 = ∏ 𝑗=1 𝑛 𝑋 𝑤𝑗 𝑖𝑗 ∏ 𝑗=1 𝑛 ( 𝑋 𝑊 𝑗 )𝑤𝑗 (3)

## 2.4 Technique’for Order Preference’by Similarity’to Ideal’Solution (TOPSIS)
Metode Topsis memiliki akurasi yang tinggi, yang diperoleh dari perhitungan Topsis dengan menggunakan prinsip bahwa solusi yang dipilih harus memiliki jarak terdekat dengan solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geodetik. gunakan jarak untuk menentukan asimtot relatif F dari sudut-sudut alternatif untuk mendapatkan solusi optimal [12][13][14].
a.   Membangun matrik keputusan nilai bobot
Menghitung nilai Rij hasil dari normalisasi  matrik keputusan nilai bobot dengan metode Euclidean length of a vector :
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 √∑ 𝑥𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1
(4)
b.   Membangun normalisasi matrik keputusan rating bobot Menghitung nilai positif A + dan nilai negatif A - ditentukan berdasarkan rating bobot ternormalisasi (Yij):
𝑌 𝑖𝑗 = 𝑊 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 (5)
c.  Menentukan matriks solusi ideal dan matriks solusi ideal negative
Solusi ideal positif (A + ) : 𝐴 + = (𝑦1 + , 𝑦2 + , 𝑦3 + , … , 𝑦𝑛 + ) (6)
Solusi ideal negatif (A - ) : 𝐴 + = (𝑦1 − , 𝑦2 − , 𝑦3 − , … , 𝑦𝑛 − ) (7)
d.   Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif  dengan  matriks  solusi  ideal  positif  dan  matrik  ideal  negatif. Jarak antara alternatif A i dengan solusi ideal positif :
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 + )
2 𝑛 𝑗=1 , 𝑖 = 1,2,3, … 𝑚 (8)
Jarak antara alternatif A i dengan solusi ideal negatif :
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=1 , 𝑖 = 1,2,3, … 𝑚 (9)
e.   Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif Kedekatan setiap alternatif terhadap solusi ideal dihitung berdasarkan rumus :
𝑉 = 𝐷𝑖− 𝐷𝑖−+𝐷𝑖+ , 𝑖 = 1,2,3, … 𝑚
(10)
Nilai preferensi untuk setiap alternatif merupakan hasil akhir dari perhitungan metode TOPSIS, semakin tinggi nilai nya maka alternatif tersebut merupakan yang terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perhitungan Metode WP
Dalam menghitung kriteria Penerima Manfaat Program Keluarga (PKH) Espoir menggunakan metode Weighted Product (WP)  berdasarkan kriteria  yang  telah  ditentukan.  Konsep yang digunakan dibobot  dengan  tanda kutip dari  suatu nilai variabel[15][16].
a. Menentukan Alternatif Alternatif yang digunakan : A1 = Sanudin A2 = Mulyadi A3 = Supryadi b. Menentukan Bobot Kriteria Kriteria yang digunakan : C1 = Work= 5 C2 = Income = 5 C3 = Child dependent = 4 C4 = Elderly = 3 C5 = Home Condition = 2 C6 = Electricity = 2 C7 = Assets owned = 3 C8 = Health Access = 4 C9 = Staple food = 3 C10= Last education of family head = 1 W = (5, 5, 4, 3, 2, 2 , 3, 4, 3, 1) c. Menentukan Normalisasi
Wj yaitu nilai daya positif untuk atribut keuntungan dan peringkat negatif untuk atribut biaya dihitung menggunakan persamaan (1). Hasilnya sebagai berikut:
W1 = 5 32 = 0,15625 W7 = 3 32 = 0,09375
W2 = 5 32 = 0,15625
W8 = 4 32 = 0,125 W3 = 4 32 = 0,125 W9 = 3 32 = 0,09375 W4 = 3 32 = 0,09375 W10 = 1 32 = 0,03125
W5 = 2 32 = 0,0625
W6 = 2 32 = 0,0625
d.  Menentukan Nilai Vektor S
S mewakili preferensi alternatif seperti vektor S, i adalah alternatif, N adalah jumlah kriteria, j adalah kriteria, X adalah nilai kriteria, dan W adalah bobot kriteria, dihitung menggunakan persamaan rumus (2).
S1 = [60 0.156 =1,8940][40 0.156 =1,7779][60 0.125 =1,6682][20 0.093 =1,3212][50 0.062 =1,2744][50 0.062 =1,2744]
[ 20 0.093 =1,3212 ][ 60 0.156 =1,8940][30 0.093 =1,3720][40 0.031 =1,1211] = 14,6933
S2 = [80 0.156 =1.9809][75 0.156 =1.96114][55 0.125 =1.6502][35 0,093 =1,3918][ 60 0.156 =1,8940] [60 0.156 =1,8940][35 0,093 =1,3918][60 0.156 =1,8940][50 0.062 =1,2744][55 0,031 =1,1322] = 15,1934 S3 = [70 0,156 =1,9401][60 0.156 =1,8940][ 40 0.031 =1,1211][ 40 0.031 =1,1211][45 0,062 =1,2661] [55 0.125 =1.6502][ 30 0.093 =1,3720][ 55 0.125 =1.6502][ 40 0.031 =1,1211][ 60 0.156 =1,8940] = 14,9444
e.  Menentukan nilai dengan rumus persamaan (3) V1 = 14,6933 + 15,1934 + 14,9444 + 14,5733 + 13,9909 + 14,3872 + 15,0948 + 13,8737 + 14,7593 + 15,3992 = 146,9095 = 14,6933 : 146,9095 = 0,100016
V2 =14,6933 + 15,1934 + 14,9444 + 14,5733 + 13,9909 + 14,3872 + 15,0948 + 13,8737 + 14,7593 + 15,3992 = 146,9095
= 15,1934 : 146,9095 = 0,10342
V3 =14,6933 + 15,1934 + 14,9444 + 14,5733 + 13,9909 + 14,3872 + 15,0948 + 13,8737 + 14,7593 + 15,3992 = 146,9095
= 14,9444 : 146,9095 = 0,101725
f.  Menentukan peringkat
Berikut ini adalah pemeringkatan bagi mereka yang tidak layak dan layak mendapatkan bantuan berupa uang tunai dan sembako yang kita kenal dengan Program Keluarga Harapan (PKH)
Tabel 1. Hasil Pemeringkatan Program Keluarga Harapan (PKH).
No Nama Hasil Peringkat Keputusan 1 Wahyu 0,104821 1 Layak 2 Mulyadi 0,103420 2 Layak 3 Anton 0,102749 3 Layak 4 Supryadi 0,101725 4 Layak 5 Ade 0,100465 5 Layak 6 Sanudin 0,100016 6 Layak 7 Iwan 0,099199 7 Tidak Layak 8 Santoso 0,097932 8 Tidak Layak 9 Dika 0,095235 9 Tidak Layak 10 Andri 0,094437 10 Tidak Layak Rata-Rata 0,100000
Dari perhitungan menggunakan Metode WP, didapatkan pemeringkatan dari 10 orang yang diujikan di tabel 1.. Dari 10 orang tersebut diambil, 6 peringkat teratas untuk mendapatkan bantuan berupa uang tunai dan sembako yang kita kenal dengan Program Keluarga Harapan (PKH).

## 3.2 Perhitungan Metode TOPSIS
Dalam menghitung evaluasi menggunakan metode TOPSIS, digunakan metode multi kriteria untuk menentukan solusi himpunan alternatif berdasarkan jarak ideal minimum dan jarak maksimum.
a. Menentukan Alternatif A1 = Sanudin A2 = Mulyadi A3 = Supryadi b.   Menentukan Bobot Kriteria C1 = Work= 5
C7 = Assets owned = 3
C2 = Income = 5
C8 = Health Access = 4
C3 = Child dependent = 4
C9 = Staple food = 3
C4 = Elderly = 3
C10 = Last education of family head = 1
C5 = Home Condition = 2 C6 = Electricity = 2 W = (5, 5, 4, 3, 2, 2 , 3, 4, 3, 1) c.   Membuat Matriks Keputusan Nominal Bobot dengan menggunakan persamaan rumus (4) ditampilkan di tabel 2 dan tabel 3.
Tabel 2. Hasil Score Keputusan Nominal Bobot Score [x1] [x2] [x3] 202.1756662 177.3414785 127.6714533 Tabel 3. Hasil Keputusan Nominal Bobot Alternative Kriteria Sanudin 0.29677162 0.22555355 0.46995627 Mulyadi 0.395695493 0.422912906 0.430793247 Supryadi 0.346233557 0.338330325 0.31330418
d. Menghitung Matriks Keputusan yang Dinominalkan dengan bobot Y dihitung dari persamaan rumus  (5). Ditampilkan di tabel 4
Tabel 4. Hasil Keputusan Nominal Bobot Alternatif Kriteria Sanudin 1.4838581 1.127767749 1.87982508 Mulyadi 1.978477467 2.114564529 1.72317299 Supryadi 1.731167784 1.691651623 1.25321672
e.  Mencari nilai Solusi Ideal Positif A+, menggunakan persamaan rumus (6) ditampilkan di tabel 5.
Tabel 5. Hasil Menghitung Bilangan Positif Atribut Hasil Y1+ 2.225787151 Y2+ 2.396506466 Y3+ 1.87982508 Y4+ 1.347974295 Y5+ 0.941183708 Y6+ 0.75555426 Y7+ 1.806788208 Y8+ 1.693087354 Y9+ 1.69811793 Y10+ 0.476289672
f. Menghitung Solusi Ideal Negatif A- menggunakan persamaan rumus (7) ditampilkan di tabel 6.
Tabel 6. Hasil Menghitung Bilangan Negatif Atribut Hasil Y1- 0.74192905 Y2- 0.704854843 Y3- 0.78326045 Y4- 0.336993574 Y5- 0.376473483 Y6- 0.37777713 Y7- 0.150565684 Y8- 0.725608866 Y9- 0.424529483 Y10- 0.102062073
g.   Menghitung Jarak Alternatif menggunakan persamaan rumus (8) dan persamaan rumus (9)  ditampilkan di tabel 7 dan tabel 8.
Tabel 7. Hasil Menghitung Jarak Alternatif Positif Alternatif Hasil Positif Sanudin 2,690414387
JURIKOM is licensed under a Creative Commons Attributuin 4.0 International License Mulyadi 2,606590818
Tabel 8. Hasil Menghitung Jarak Alternatif Negatif
h.   Menghitung Nilai Preferensi menggunakan persamaan rumus (10) ditampilkan di tabel 9.
Tabel 9. Hasil Menghitung Nilai Preferensi
Alternatif Preferensi (V) Peringkat Mulyadi 0.530717630 1 Supryadi 0.470514476 2 Sanudin 0.390703162 3
Dari hasil perhitungan menggunakan metode TOPSIS, disini diambil Nilai preferensi untuk setiap alternatif merupakan hasil akhir dari perhitungan metode TOPSIS, semakin tinggi nilai nya maka alternatif tersebut merupakan yang terbaik. Dari tabel 9 didapatkan nilai preferensi terbaik diambil dari peringkat 1, 2, dan 3.

## 3.3 Implementasi Sistem
Menu  implementasi  sistem  dan  menjalankan  program  dari  aplikasi[17][18][19],  proses  pertama  menjalankan  aplikasi berbasis web ditunjukkan dengan gambar berikut:
a. Halaman Perhitungan WP
Halaman ini pada gambar 3. adalah halaman hasil perhitungan WP, menjelaskan step by step rumus dari WP sampai mementukan perangkingan akhir.
Gambar 3. Halaman Perhitungan WP
b. Halaman Perhitungan TOPSIS
Halaman ini gambar 4. merupakan perhitungan nilai TOPSIS yang diperoleh dari alternatif nilai dan bobot, sampai menemukan alternatif dengan nilai preferensi tertinggi.
Alternatif Hasil Negatif Sanudin 1,725190981 Mulyadi 2,947827985 Supryadi 2,691022001

## 4. KESIMPULAN
Dengan  melakukan  perbandingan  baik  metode  WP  dan  metode  TOPSIS  pada  studi  kasus  Program  Rumah  Tangga Harapan  (PRH)  Desa  Kampung  Kramat  akan  menghasilkan  suatu  nilai  tertinggi  melalui  perhitungan  nilai  dan  bobot sehingga  bisa  digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan  dalam  mengambil  keputusan.Metode  WP  Dan  TOPSIS  sangat berguna untuk melakukan keputusan dalam Program Keluarga Harapan sehingga tepat sasaran dalam pembagian bantuan sosial khususnya di Desa Kampung Kramat.

## REFERENCES
[1] M. Ramadhan, D. Nofriansyah, and F. Rizky, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bantuan Program Keluarga Harapan (PKH) dengan Metode Elimination Et Choix Traduisant la Realite (ELECTRE) Studi Kasus Kecamatan Borbor,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 18, no. 1, p. 17, 2019, doi: 10.53513/jis.v18i1.99.
[2] M.  Hardianti,  F.  Tri  Anggraeny,  and  A.  Lina  Nurlaili,  “Implementasi  Fuzzy-Moora  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan (Pkh),” J. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 03, no. 2, pp. 2722–130, 2022.
[3] 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, doi: 10.33387/jiko.v2i1.973.
[4] M. Munawir et al. , “Penerapan Sistem Informasi Pendataan Penerima Dana Program Keluarga Harapan pada Gampong Beurawe Kecamatan Kuta Alam berbasis Web GIS,” J. Serambi Eng. , vol. 6, no. 3, pp. 2219–2227, 2021, doi: 10.32672/jse.v6i3.3256.
[5] A. Sofianto, “Implementasi Program Keluarga Harapan (PKH) di Provinsi Jawa Tengah,” Sosio Konsepsia , vol. 10, no. 1, 2020, doi: 10.33007/ska.v10i1.2091.
[6] A.  Riani  and  N.  Nurahman,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Penerima  Program  Keluarga  Harapan  (PKH) Menggunakan  Metode  TOPSIS  dan  Metode  WP,” J.  Innov.  Inf.  Technol.  Appl. ,  vol.  2,  no.  02,  pp.  107–117,  2020,  doi: 10.35970/jinita.v2i02.331.
[7] Amin  Abdullah  Sidiq  and  Febrian  Wahyu  Christanto,  “Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Penentuan  Pkh  (Program  Keluarga Harapan) Berbasis Sistem Pendukung Kepu-Tusan (Studi Kasus: Kelurahan Karanganyar Gunung Se-Marang),” J. Riptek , vol. 14, no. 1, pp. 65–71, 2020.
[8] U. Aisyah, P. J. Homepage, and F. Irawan, “Aisyah Journal of Informatics and Electrical Engineering SISTEM PENUNJANG KEPUTUSA  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENERIMA  PROGRAM  KELUARGA  HARAPAN  (PKH) MENGGUNAKAN  METODE  AHP  DAN  TOPSIS  (Studi  Kasus :  Kelurahan  Sribasuki  Kotabumi),”  pp.  171–178,  [Online]. Available: http://jti.aisyahuniversity.ac.id/index.php/AJIEE.
[9] A. Y. Kungkung and R. H. Kiswanto, “Analisa Perbandingan Metode SAW , WP dan TOPSIS,” Konf. Nas. Sist. Inf. 2018 , vol. 0, no. 0, pp. 836–841, 2018, [Online]. Available: http://jurnal.atmaluhur.ac.id/index.php/knsi2018/article/view/458.
[10]  M. A. Zayushan, “Perbandingan Penerapan Metode TOPSIS dan Weighted Product (WP) Pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Gaji Karyawan Di PT Bunga Raya Bima NTB,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 404–412, 2018.
[11]  E. Y. R. Pardede et al. , “Penentuan Jenis Kain Lapisan Luar dan Lapisan Dalam pada Pembuatan Tas Kotak Makan Menggunakan Metode WP dan TOPSIS,” J. Tek. Ind. , vol. 12, no. 1, pp. 40–47, 2022.
[12]  I. Indriastuti, F. Santi Wahyuni, and F. . Ariwibisono, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pupuk Pada Tanaman Padi Di Jawa Timur Menggunakan Metode Technique for Order Preference By Similarity of Ideal Solution (Topsis) Dan Weight Product (Wp) Berbasis Web,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 200–208, 2021, doi: 10.36040/jati.v5i1.3233.
[13]  A.  R.  Purwandani,  A.  Y.  Husodo,  and  F.  Bimantoro,  “Analisis  Efektifitas  Metode  Weighted  Product  dan  TOPSIS  dalam Mendiagnosa Serangan Asma,” J. Comput. Sci. Informatics Eng. , vol. 3, no. 1, pp. 1–9, 2019, doi: 10.29303/jcosine.v3i1.185.
[14]  R.  Somya  and  R.  Wardoyo,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Asisten  Dosen  Menggunakan  Kombinasi Metode Profile Matching dan TOPSIS Berbasis Web Service,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 44–50, 2019, doi: 10.23917/khif.v5i1.7924.
[15]  I. Ramadhani, “Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Weighted Product pada Manajemen Bimbingan Konseling SMA Negeri  1  Rejoso  berpedoman  pada  data  Pedoman  Penilaian  Kepribadian  Siswa  mengenai  nilai-nilai  pada  tiap-tiap  poin pelanggaran yang dilakukan oleh siswa . Dari,” vol. 6, no. 1, pp. 105–118, 2021.
[16]  N. Destria, “Sistem Pendukung Keputusan Perusahaan yang Berprestasi dalam Sektor Indutri dengan Metode Weighted Product,” J. Ris. Sist. Inf. dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 1–11, 2021, doi: 10.52005/jursistekni.v3i2.88.
[17]  M. Ramli, “Hias Berbasis Web,” 2021.
[18]  Y. Yusuf and L. Bachtiar, “Analisis Perbandingan Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode SAW dan WP Dalam Penilaian Kinerja Tenaga Kontrak,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 1, p. 37, 2022, doi: 10.30865/json.v4i1.4421.
[19]  R.  Setiadi,  C.  Suhery,  and  R.  Hidayati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Evaluasi  PemilihanPemenang  Dalam  Pelelangan Pengadaan  AsetJalan  Dan  Jembatan  Menggunakan  MetodeWeighted  Product  (Wp)  Berbasis  Web,” Portal  J.  Ilm.  Univ. Tanjungpura , vol. 07, no. 3, pp. 144–154, 2019.