DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.5.316 Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1283-1292 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## DECISION SUPPORT SYSTEM FOR SOCIAL ASSISTANCE’S BENEFICIARIES USING AHP – PROMETHEE METHOD IN KELURAHAN KARANGANYAR GUNUNG
Nisa Rahma Ramadhani *1 , Aji Supriyanto 2
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank, Indonesia Email: 1 nisarahmaramadhani@mhs.unisbank.ac.id , 2 ajisup@edu.unisbank.ac.id
(Naskah masuk: 4 Mei 2022, Revisi: 22 Mei 2022, diterbitkan: 24 Oktober 2022)

## Abstract
Indonesia  as  a  developing  country  has  problems  related  to  poverty.  The  government  tries  to  overcome  the problem  of  poverty  from  year  to  year  by  launching  various  aid  programs,  one  of  which  is  the  Family  Hope Program (PKH). The distribution of PKH social assistance (bansos) can actually help millions of beneficiaries every  year,  but  there  are  also  obstacles  related  to  the  lack  of  precise  targeting  of  beneficiaries,  which  often occurs  because  there  is  no  definite  standard  in  the  hierarchy  of  criteria  for  beneficiaries.  Using  the  Decision Making System (SPK) with the Analytical Hierarchy Process (AHP) - Preference Ranking Organization Method for  Enrichment  Evaluation  (PROMETHEE)  method  can  provide  an  alternative  to  prioritizing  aid recipients  to assist  decisions  made  by  officers  and  related  office  holders.  The  AHP  method  is  used  to  weight  the  poverty criteria,  while  the  PROMETHEE  method  is  used to  rank  the  priority  of  social  assistance  recipients.  Using  45 data on prospective PKH social assistance recipients in Karanganyar Gunung Village who were selected based on  14  poverty  criteria,  the  Central  Statistics  Agency  (BPS)  resulted  in  a  priority  ranking  of  social  assistance recipients.  The  ranking  is  based  on  the  netflow  value,  the  higher  the  value,  the  higher  the  priority  level.  The ranking  using  this  method  gives  results  in  the  form  of  residents  with  the  first  priority  of  receiving  social assistance with a net flow value of 0.342 owned by Sumirah followed by Meliyani Kusrini with a net flow value of 0.325.
Keywords : AHP, PKH, PROMETHEE, social assistance, SPK

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BANTUAN SOSIAL PKH MENGGUNAKAN METODE AHP - PROMETHEE DI KELURAHAN KARANGANYAR GUNUNG

## Abstrak
Indonesia sebagai negara berkembang memiliki permasalahan terkait kemiskinan. Permasalahan kemiskinan dari tahun  ke  tahun  coba  diatasi  pemerintah  dengan  meluncurkan  berbagai  program  bantuan,  salah  satunya menggunakan  Program  Keluarga  Harapan  (PKH).  Pembagian  bantuan  sosial  (bansos)  PKH  nyatanya  dapat membantu jutaan penerima manfaat tiap tahunnya, namun terdapat juga kendala terkait kurang tepatnya sasaran penerima bantuan yang kerap terjadi karena belum adanya standar pasti dalam hirarki kriteria penerima bantuan. Menggunakan  Sistem  Pengambilan  Keputusan  (SPK)  dengan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  - Preference  Ranking  Organization  Method  for  Enrichment  Evaluation (PROMETHEE)  dapat  memberikan alternatif pemrioritasan penerima bantuan untuk membantu keputusan yang diambil oleh petugas dan pemangku jabatan  terkait.  Metode  AHP  digunakan  untuk  pembobotan  kriteria  kemiskinan  sedangkan  metode PROMETHEE  digunakan  untuk  perangkingan  prioritas  penerima  bansos.  Menggunakan  45  data  warga  calon penerima  bansos  PKH  di  Kelurahan  Karanganyar  Gunung  yang  terpilih  berdasarkan  14  kriteria  kemiskinan Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  menghasilkan  perangkingan  prioritas  penerima  bansos.  Perangkingan  dilakukan berdasarkan  nilai netflow ,  semakin  tinggi  nilainya  maka  semakin  tinggi  tingkat  prioritasnya.  Perangkingan menggunakan metode tersebut memberikan hasil berupa warga dengan urutan pertama prioritas penerima bansos dengan nilai net flow sebesar 0.342 dimiliki oleh Sumirah dilanjutkan dengan Meliyani Kusrini dengan nilai net flow sebesar 0.325.
Kata kunci : AHP, bantuan sosial, PKH, PROMETHEE, SPK

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  dengan  jumlah  penduduk  sebanyak 273.879.750  jiwa[1]  termasuk  dalam  negara  yang masih berkembang secara ekonomi. Dengan penduduk  miskin  sebanyak  26,5  juta  orang[1], penanggulangan  kemiskinan  masih  perlu  dilakukan dengan  didukung  data  akurat[2].  Penanggulangan kemiskinan  ini  sejalan  dengan  isi  dari  Undang Undang  (UU)  no.  13  tahun  2011  tentang Penanganan Fakir Miskin[3].
Berlandaskan  UU  tersebut,  pemerintah  telah meluncurkan  berbagai  program  bantuan  sosial (bansos) yang ditujukan bagi masyarakat  yang tidak mampu memenuhi kebutuhan makan dan non-makan sehari  hari[4].  Salah  satu  program  bansos  yang terbukti  membantu  masyarakat  miskin  dan  telah berjalan  dari  tahun  ke  tahun  adalah  Program Keluarga  Harapan  (PKH)  yang  merupakan  program pemberian bansos bersyarat kepada Keluarga Miskin (KM)  yang  ditetapkan  sebagai  Keluarga  Penerima Manfaat (KPM) PKH[4].
Guna  melakukan  pemilihan  dan  pemrioritasan penerima  bantuan  PKH,  diperlukan  sistem  atau standar  yang  pasti  untuk  menjamin  ketepatan sasaran  penerima[5].  Hal  ini  dapat  dilakukan  secara manual  atau  dapat  dengan  menggunakan  Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Menggunakan metode manual  memang  dapat  memberikan  hasil  fleksibel yang  sesuai  keinginan,  namun  dalam  pemrosesan data  yang  sangat  banyak,  menggunakan  SPK  jauh lebih  menguntungkan  dan  menghasilkan  keluaran yang  lebih  konsisten.  SPK  sendiri  biasanya dikolaborasikan  dengan  sistem  terkomputerisasi serta metode dalam pengoperasiannya.
Menurut  Hardiansyah  dalam  penelitiannya, metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP) memiliki  kelebihan  pada  penentuan  bobot  dan hirarki  kriteria  sementara  metode Preference Ranking  Organization  Method  for  Enrichment Evaluation
(PROMETHEE) pada proses
perangkingan alternatif menggunakan fungsi
preferensi  dan  bobot  berbeda[6].  Pada  penelitian yang  dilakukan  oleh  Diandra  Putri,  menunjukkan bahwa metode AHP-PROMETHEE yang diaplikasikan  pada  aplikasi website menghasilkan keluaran  dengan  kecocokan  86,67%  dibandingkan dengan  perhitungan  manual[7].  Dalam  penelitian yang  dilakukan  oleh  Tri  Haerani,  metode  AHP- PROMETHEE  dapat  diimplementasikan  dalam sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) penentuan  beasiswa  dengan  akurasi  81%  dan range sangat  baik[8].  Menurut  penelitian  yang  dilakukan oleh Arfan Mauko, pemeringkatan pemilihan saham menggunakan  metode  AHP-PROMETHEE  dan Borda  menghasilkan  keluaran  dengan  kecocokan 100%  antara  perhitungan  manual  dan  perhitungan sistem[9].
Sesuai dengan penjelasan sebelumnya, penelitian ini dilakukan untuk memberikan alternatif prioritas  penerima  bantuan  sosial  (bansos)  melalui
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  menggunakan metode  AHP-PROMETHEE.  Berlandaskan  14 kriteria  penerima  bantuan  yang  ditentukan  oleh Kementerian Sosial (Kemensos) Republik
Indonesia[10]  dan  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)[11], diharapkan  penelitian  ini  dapat  membantu  petugas dalam  memberikan  alternatif  prioritas  penerima bantuan  sosial,  terutama  pada  Program  Keluarga Harapan (PKH).

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  pada  wilayah  Kelurahan Karanganyar  Gunung,  Kecamatan  Candisari,  Kota Semarang.  Data  yang  digunakan  adalah  data penerima  bansos  PKH  sebanyak  45  data  dari wilayah RW 1 hingga RW 6.
Persebaran  penerima  bansos  tiap  RW  dapat dilihat  seperti  pada  Gambar  1.  Grafik  menunjukkan bahwa  penerima  bansos  PKH  pada  RW  1  adalah sebanyak  9  orang,  diikuti  oleh  RW  2  sebanyak  7 orang,  pada  RW  3  sebanyak  2  orang,  lalu  di  RW  4 sebanyak  9  orang,  di  RW  5  sebanyak  3  orang  dan terakhir pada RW 6 sebanyak 15 orang.
Gambar 1. Grafik Persebaran Penerima Bantuan
Metode penelitian dilakukan dengan menggunakan Analytical  Hierarchy  Process (AHP) dalam  pembobotan  kriteria  kemiskinan  dilanjutkan dengan  metode Preference  Ranking  Organization Method  for Enrichment Evaluation (PROMETHEE) untuk  melakukan  perangkingan  data  penerima bansos PKH. Pengolahan dan penghitungan menggunakan kedua metode tersebut kemudian akan menghasilkan  urutan  prioritas  warga  penerima bantuan.

## 2.1. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  terdiri dari  dua  bagian:  komponen  dan  subsistem  (data, model  dan  antarmuka)[12].  Menggunakan  SPK dapat  membantu  menilai  objek  objek  tertentu sehingga  didapatkan  nilai  tertentu  yang  terbatas (nilai  diskrit)  dari  objek  tersebut  yang  kemudian dapat  digunakan  dalam  melakukan  perangkingan untuk mendapatkan objek atau alternatif terbaik[13].

## 2.2. Analytic Hierarchy Process (AHP)
Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  merupakan salah  satu  metode  pendukung  keputusan  yang populer. Seperti teknik atau metode lainnya, metode AHP  sanggup  menangani  pengambilan  keputusan multi  kriteria[14].  AHP  menggunakan  komparasi matriks berpasangan untuk  menghitung  kepentingan relatif  dari  kriteria  dan  memprioritaskan  masalah yang tidak dapat dibuat struktur hirarkinya[15].
Setelah  melakukan  pembobotan  dan  nilai masing  masing  telah  ditentukan,  kemudian  matriks keputusan  dibuat.  Berdasarkan  data  berikut:  Nilai Eigen,  Lamda  Maksimum,  Indeks  Konsistensi  (CI), Indeks  Rasio  (RI)  dan  Rasio  Konsistensi  (CR) metode  AHP  dihitung.  Persamaan  1  menunjukkan perhitungan  Lamda  Maksimum,  Persamaan  2 menunjukkan  perhitungan  Indeks  Konsistensi  dan Persamaan  3  menunjukkan  perhitungan  Rasio Konsistensi [16].
Langkah yang perlu dilakukan untuk memproses data menggunakan metode AHP adalah:
1. Identifikasi masalah dan melakukan perbandingan antar kriteria. Perbandingan antar kriteria  dilakukan  sesuai  dengan  definisi  yang kemudian dituliskan dalam bentuk nilai seperti yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Nilai Perbandingan Kriteria Nilai Definisi Keterangan 1 Sama pentingnya Kedua  elemen  memiliki  pengaruh yang sama 3 Sedikit  lebih penting Pengalaman  dan  penilaian  sangat memihak satu elemen dibandingkan dengan pasangannya 5 Lebih penting Satu  elemen  sangat  disukai  dan secara  praktis  dominasinya  sangat nyata dibandingkan dengan elemen pasangannya 7 Sangat penting Satu elemen terbukti sangat disukai dan secara praktis dominasinya sangat nyata dibandingkan dengan pasangannya 9 Mutlak  lebih penting Satu  elemen  terbukti  mutlak  lebih disukai dibandingkan dengan pasangannya, pada keyakinan tertinggi 2,4,6,8  Nilai tengah Diberikan  bila  terdapat  keraguan penilaian antara dua tingkat kepentingan yang berdekatan
1. Jumlahkan nilai tiap kolom ( 𝑥 ) dan lakukan normalisasi  dengan  membagi  nilai  tiap kolom  dengan  jumlah  nilai  semua  kolom ( Σ 𝑥 ).
𝑥 Σ 𝑥 (1)
2. Hitung  nilai  bobot  prioritas  menggunakan Persamaan  (2).  Hasil  bobot  prioritas didapat  dari  jumlah  nilai  baris  dibagi dengan banyaknya kolom.
𝜆 = Σ 𝐵𝑎𝑟𝑖𝑠 𝐾𝑜𝑙𝑜𝑚 (2)
3. Hitung  lamda  maksimum  menggunakan Persamaan (3).
𝜆 𝑚𝑎𝑥 = (𝜆1 𝑥 ∑Baris 1)+..+(𝜆𝑛 𝑥 ∑𝐵𝑎𝑟𝑖𝑠 𝑛) 𝑛 (3)
4. Hitung nilai indeks konsistensi (CI) dengan mengurangi  nilai  lamda maksimum  dengan jumlah  data  dibagi  dengan  jumlah  data dikurangi satu.
𝐶𝐼  = 𝜆 max − 𝑛 𝑛−1 (4)
5. Tentukan  nilai  rasio  konsistensi  (CR) dengan  membagi  nilai  CI  dengan  rasio indeks  (IR).  Persamaan  CR  ditunjukkan seperti  pada  Persamaan  (5)  sementara  nilai IR  seperti  ditunjukkan  pada  Tabel  2. Ukuran  matriks  menunjukkan  banyaknya kriteria  yang  digunakan  pada  perhitungan AHP.
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 (5)

## Tabel 2. Rasio Indeks
Ukuran Matriks  Nilai IR 1,2 0.00 3 0.58 4 0.90 5 1.12 6 1.24 7 1.32 8 1.41 9 1.45 10 1.49 11 1.51 12 1.48 13 1.56 14 1.57 15 1.59

## 2.3. Preference Ranking Organization METHod for Enrichment Evaluation (PROMETHEE)
Preference Ranking Organisation METHod for Enrichment Evaluations (PROMETHEE)
merupakan  metode  dengan  model  non-kompensasi untuk  menangani  masalah  perangkingan,  evaluasi beberapa  alternatif  multi  kriteria  yang  seringkali bertentangan[17].  Model  ini  memberikan  struktur preferensi antar alternatif
dengan
mempertimbangkan  fungsi  preferensi,  didefinisikan oleh pembuat SPK untuk tiap kriteria dimana indeks global  memungkinkan  parsial  dan  melengkapi outranking objek atau alternatif[17].
Langkah yang dilakukan pada pemrosesan data menggunakan metode PROMETHEE adalah:
1. Menyusun  dan  menentukan  nilai  bobot subkriteria data kemiskinan. Kriteria
kemiskinan yang digunakan pada penelitian ini sesuai  dengan  standar  yang  ditentukan  oleh Kemensos RI[10] dan BPS[11] yang berjumlah 14 kriteria seperti ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Kriteria Kemiskinan Kode Kriteria Sub Kriteria Bobot K1 Makan Sebanyak <= 1 kali sehari 2 > 1 kali sehari 1 K2 Biaya Pengobatan Puskesmas 2 Poliklinik 1 K3 Penghasilan <= Rp. 600.000,- 2 > Rp 600.000,- 1 K4 Penerangan Non Listrik 2 Listrik 1 K5 Bahan Bakar Masak Kayu Bakar 2 Arang 2 Minyak 1 K6 Fasilitas Jamban Tidak Ada 3 Umum 2 Sendiri 1 K7 Jenis Makanan (sekali seminggu) Susu 3 Ayam 2 Daging 1 K8 Luas Lantai <= 8 meter 2 > 8 meter 1 K9 Jenis Dinding Rumbia 4 Kayu Rentan 3 Bambu 2 Tembok Tanpa Plester 1 K10 Sumber Air Minum Air Hujan 4 Sungai 3 Mata Air Tak Terlindungi 2 Sumur 1 K11 Tabungan <= Rp 500.000,- 2 > Rp 500.000,- 1 K12 Jenis Lantai Tanah 3 Kayu Murahan 2 Bambu 1 K13 Pembelian Baju dalam Setahun <= 1 setel 2 > 1 setel 1 K14 Pendidikan Kepala Rumah Tangga Tidak Sekolah 4 Tidak Tamat SD 3 SD/Sederajat 2 > SD 1
2. Bandingkan  nilai  tiap  sub  kriteria  pada data  penerima  (alternatif)  menggunakan Persamaan (6)
𝑃 𝑗 (𝑎, 𝑏) =   𝐺 𝑗 [𝑓 𝑗 (𝑎) −  𝑓 𝑗 (𝑏)] (6)
Menjadi  fungsi  preferensi  terkait  kriteria 𝑓 𝑗 (∙) dimana  G j merupakan  fungsi  tak menurun  dari  deviasi  yang  diamati  (d) antara 𝑓 𝑗 (𝑎) dan 𝑓 𝑗 (𝑏) .
3. Menghitung derajat preferensi menggunakan Persamaan: 0  ≤   𝑃 𝑗 (𝑎, 𝑏) ≤ 1 , (7)
Untuk nilai 𝑃 𝑗 (𝑎, 𝑏) kurang dari atau sama dengan  nol  diubah  menjadi  nilai  nol;  dan nilai 𝑃 𝑗 (𝑎, 𝑏) lebih dari atau sama dengan satu diubah menjadi nilai satu.
4. Hitung  nilai  indeks  preferensi  dilakukan dengan  perkalian  silang  antara  matriks derajat  preferensi  dengan  nilai  eigen  yang telah  dihitung  sebelumnya  pada  metode AHP.
𝐴 𝑖,𝑗 ×   𝐵 𝑖,𝑗 (8)
Dimana : 𝐴 𝑖,𝑗 merupakan matriks derajat preferensi 𝐵 𝑖,𝑗 merupakan matriks nilai Eigen kriteria
5. Menghitung leaving  flow. Leaving  flow adalah  jumlah  nilai  garis  lengkung  yang arahnya  menjauh  dari  simpul  a.  Hal  ini merupakan karakter pengukuran outranking [18].
Gambar 3. Leaving Flow
Persamaan yang digunakan dalam menentukan  tiap  simpul  grafik outranking seperti ditunjukkan pada Persamaan (9).
𝜙 + (𝑎) = 1 𝑛−1 ∑ 𝜑(𝑎, 𝑥) 𝑋𝜖𝐴 (9)
Nisa Rahma Ramadhani, dkk, Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Sosial PKH … 1287
Dimana : 𝜑(𝑎, 𝑥) = menunjukkan preferensi alternatif a lebih baik dari x 𝑛 = menunjukkan jumlah data
6. Menghitung  entering  flow  menggunakan persamaan:
𝜙 − (𝑎) = 1 𝑛−1 ∑ 𝜑(𝑎, 𝑥) 𝑋𝜖𝐴 (10)
7. Penentuan  prioritas  penerima  bansos  PKH dengan  menghitung net  flow .  Proses penghitungan menggunakan metode PROMETHEE I berakhir pada penghitungan entering flow . Karena proses
penghitungan  PROMETHEE  I    bersifat parsial, perlu dilakukan
proses PROMETHEE  II,  yakni  proses net  flow [17] seperti ditunjukkan pada pe
𝜙 = 𝜙 + (𝑎) − 𝜙 − (𝑎) (11)

## 2.4. Pengumpulan Data
Proses  pengumpulan  data  yang  digunakan sebagai  bahan  uji  coba  penelitian  ini  menggunakan metode sebagai berikut:
1. Wawancara.  Teknik  pengumpulan  data  yang dilakukan melalui dialog antara penulis dengan narasumber  guna  mencapai  tujuan  tertentu [19].
Wawancara dilakukan kepada petugas Kelurahan  Karanganyar  Gunung  Kecamatan Candisari  Kota  Semarang  serta  petugas pendataan penerima bantuan guna
mendapatkan  informasi  terkait  keadaan  dan situasi  pemberian  bansos  PKH.  Dilakukan dengan cara menanyakan cara penentuan calon penerima  bansos  PKH  serta  cara  pendaftaran dan  pendataan  penerima  bansos  yang  terdaftar
dalam  Data  Terpadu  Kesejahteraan  Sosial (DTKS).
2. Diskusi  Kelompok  Terfokus.  Merupakan sebuah  proses  pengumpulan  informasi  melalui diskusi kelompok dengan sejumlah peserta[20]. Diskusi  dilakukan  bersama  dengan  dosen pembimbing,  petugas  kelurahan  serta  petugas yang  bertanggung  jawab  atas  data  penerima bansos PKH.
3. Studi  Pustaka.  Pencarian  data  terkait kemiskinan,  bantuan  sosial,  landasan  hukum serta  aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  menggunakan  metode  AHP  dan/atau PROMETHEE  melalui  sumber  internet,  buku referensi, artikel serta jurnal.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  menentukan  perangkingan  prioritas penerima bantuan sosial (bansos) Program Keluarga Harapan  (PKH)  dilakukan  menggunakan  dua metode, Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan Preference  Ranking  Organization  METHod  for Enrichment Evaluation (PROMETHEE).
Tahap  awal  dimulai  dengan  melakukan penghitungan
nilai kriteria kemiskinan menggunakan  metode  AHP.  Setelah  nilai  kriteria didapatkan,  perangkingan  penerima  bansos  PKH dilakukan menggunakan metode PROMETHEE.

## 3.1. Penerapan Metode (AHP)
Langkah  penghitungan  menggunakan  metode AHP adalah sebagai berikut:
1. Perbandingan Kriteria
Berdasarkan  nilai  perbandingan  pada  Tabel  1, kemudian lakukan perbandingan kriteria sehingga  menghasilkan  matriks  nilai  seperti yang dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Matriks Perbandingan Kriteria K1 K2 K3 K4 K5
K6 K7 K8 K9 K10
K11 K12 K13 K14 K1 1 2 2 3 3 3 4 5 5 5 5 7 7 7 K2 1 1 2 3 3 3 3 3 3 4 5 5 5 5 K3 1 1 1 3 3 3 3 3 4 4 4 5 5 5 K4 0.33 0.33 0.33 1 2 2 3 3 3 3 3 3 5 5 K5 0.33 0.33 0.33 0.50 1 2 2 2 3 3 3 3 4 4 K6 0.33 0.33 0.33 0.50 0.50 1 2 3 3 3 3 3 4 4 K7 0.25 0.33 0.33 0.33 0.50 0.50 1 3 3 3 3 3 3 3 K8 0.20 0.33 0.33 0.33 0.50 0.33 0.33 1 2 2 3 3 3 3 K9 0.20 0.33 0.25 0.33 0.33 0.33 0.33 0.50 1 2 2 3 3 3 K10 0.20 0.25 0.25 0.33 0.33 0.33 0.33 0.50 0.50 1 2 2 3 3 K11 0.20 0.20 0.25 0.33 0.33 0.33 0.33 0.33 0.50 0.50 1 2 2 2 K12 0.14 0.20 0.20 0.33 0.33 0.33 0.33 0.33 0.33 0.50 1 1 2 2 K13 0.14 0.20 0.20 0.20 0.25 0.25 0.33 0.33 0.33 0.33 1 1 1 2 K14 0.14 0.20 0.20 0.20 0.25 0.25 0.33 0.33 0.33 0.33 1 1 1 1 Jumlah 4.48 6.55 8.02 13.4 15.33 16.67 20.33 25.33 29.0 31.67 35.5 41.0 47.5 49.0 2. Normalisasi Matriks dan Bobot Prioritas Lakukan normalisasi nilai perbandingan
berdasarkan tabel perbandingan kriteria. Normalisasi  dapat  dikatakan  benar  jika  hasil penjumlahan  kolomnya  adalah  satu.  Hasil normalisasi ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Normalisasi AHP
K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13 K14 Eigen Bobot Prioritas Lamda K1 0.22 0.31 0.25 0.22 0.20 0.18 0.20 0.20 0.17 0.16 0.14 0.17 0.15 0.14 0.19 2.94 15.24 K2 0.11 0.15 0.25 0.22 0.20 0.18 0.15 0.12 0.10 0.13 0.14 0.12 0.11 0.10 0.15 2.30 15.48 K3 0.11 0.08 0.12 0.22 0.20 0.18 0.15 0.12 0.14 0.13 0.11 0.12 0.11 0.10 0.13 2.10 15.62 K4 0.07 0.05 0.04 0.07 0.13 0.12 0.15 0.12 0.10 0.09 0.08 0.07 0.11 0.10 0.09 1.46 15.51 K5 0.07 0.05 0.04 0.04 0.07 0.12 0.10 0.08 0.10 0.09 0.08 0.07 0.08 0.08 0.08 1.19 15.30 K6 0.07 0.05 0.04 0.04 0.03 0.06 0.10 0.12 0.10 0.09 0.08 0.07 0.08 0.08 0.07 1.13 15.22 K7 0.06 0.05 0.04 0.02 0.03 0.03 0.05 0.12 0.10 0.09 0.08 0.07 0.06 0.06 0.06 0.96 15.16 K8 0.04 0.05 0.04 0.02 0.03 0.02 0.02 0.04 0.07 0.06 0.08 0.07 0.06 0.06 0.05 0.72 14.68 K9 0.04 0.05 0.03 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.03 0.06 0.06 0.07 0.06 0.06 0.04 0.60 14.45 K10 0.04 0.04 0.03 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.03 0.06 0.05 0.06 0.06 0.04 0.51 14.35 K11 0.04 0.03 0.03 0.02 0.02 0.02 0.02 0.01 0.02 0.02 0.03 0.05 0.04 0.04 0.03 0.41 14.49 K12 0.03 0.03 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.01 0.01 0.02 0.01 0.02 0.04 0.04 0.02 0.35 14.61 K13 0.03 0.03 0.02 0.01 0.02 0.02 0.02 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.02 0.04 0.02 0.28 14.55 K14 0.03 0.03 0.02 0.01 0.02 0.02 0.02 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.02 0.02 0.26 14.85 Jumlah 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1,00 209.51 1. Menghitung Lamda Maksimum Penghitungan nilai lamda maksimum dilakukan menggunakan Persamaan (3)
𝜆 𝑚𝑎𝑥 = 209.51 14 = 14.96
2. Menghitung Nilai Konsistensi
Selanjutnya  dilakukan  penghitungan  nilai konsistensi  seluruh  hasil  perhitungan  kriteria menggunakan Persamaan (4).
𝐶𝐼 = 14.96−14 14−1
𝐶𝐼 = 0.96 13 = 0.07 3. Menghitung Rasio Konsistensi
Langkah  terakhir  dalam  metode  AHP  ini adalah menghitung Rasio Konsistensi menggunakan Persamaan (5).
Berdasarkan Persamaan (5) serta hasil perhitungan Persamaan (4) menghasilkan
𝐶𝑅 = 0.07 1.57 = 0.05
Penghitungan  AHP  dianggap  benar  apabila hasil dari  CR dibawah 10% atau 0.1. Jika nilai CR diatas 0.1 maka perlu dilakukan pengulangan  hitung  mulai  dari  perbandingan kriteria.

## 3.2. Penerapan Metode PROMETHEE
Penghitungan menggunakan metode PROMETHEE dilakukan pada nilai/bobot
subkriteria  seperti  ditunjukkan  pada  Tabel  3.    Data calon  penerima  bansos  PKH  yang  digunakan merupakan  data  yang  didapat  dari  Kelurahan Karanganyar  Gunung,  Kecamatan  Candisari,  Kota Semarang seperti ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Calon Penerima Kode Bantuan NIK Nama P/L  RW RT A1 PKH, 2020 337408600xxxxxxx Muafiyatun P 6 6 A2 PKH, 2020 337408480xxxxxxx Sugiyati P 6 5 A3 PKH, 2020 337408650xxxxxxx Suwarsi P 4 4 A4 PKH, 2020 337408691xxxxxxx Endang P 1 2 A5 PKH, 2020 337408510xxxxxxx Suparmi P 2 3 … … A41  PKH, 2020 337408500xxxxxxx Yuli Arisanti P 6 2 A42  PKH, 2020 337408600xxxxxxx Sulaminingsih P 1 2 A43  PKH, 2020 337408500xxxxxxx Hesti Setiana Marwati P 4 3 A44  PKH, 2020 337408580xxxxxxx Handayani P 1 2 A45  PKH, 2020 337408450xxxxxxx Dwi Sri Sumaryati P 6 10 Langkah  perhitungan  menggunakan  metode PROMETHEE yang perlu dilakukan: 1. Menyusun nilai bobot sub kriteria alternatif Data  alternatif  ini  diambil  dari  data  penerima bantuan  PKH  2020  Kelurahan  Karanganyar Gunung.  Tabel  bobot  kriteria  penilaian ditunjukkan seperti pada Tabel 9.
Tabel 9. Matriks Penilaian
Kode NIK Nama Warga Bobot Kriteria Penilaian K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13 K14 A1 337408600xxxxxxx Muafiyatun 1 2 2 1 3 2 2 1 2 1 1 1 2 4 A2 337408480xxxxxxx Sugiyati 2 2 1 2 2 2 3 2 2 4 2 1 1 1 A3 337408650xxxxxxx Suwarsi 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 3 1 4 A4 337408691xxxxxxx Endang 2 2 2 1 3 1 3 2 3 3 2 2 2 2 A5 337408510xxxxxxx Suparmi 2 2 1 2 1 3 1 2 1 2 2 2 1 4
... ....
... ....
A40 337408470xxxxxxx Aryanti 2 2 1 2 1 1 1 1 2 3 1 2 1 3 A41 337408500xxxxxxx Yuli Arisanti 2 1 2 1 3 3 3 2 3 4 2 3 2 3 A42 337408600xxxxxxx Sulaminingsih 1 1 1 2 1 3 2 1 1 1 2 3 1 1 A43 337408500xxxxxxx Hesti Setiana 2 1 2 1 3 1 1 2 4 3 2 3 1 3 A44 337408580xxxxxxx Handayani 1 1 1 2 1 2 2 1 3 1 2 1 1 1 A45 337408450xxxxxxx Dwi Sri 1 1 1 2 1 3 3 1 3 4 2 3 1 1 2. Menyusun tabel indeks preferensi
Dari  tabel  bobot  penilaian,  kemudian  dibuat tabel  index  preferensi  dengan  menggunakan Persamaan (6).
Tabel 10. Indeks Preferensi
fj(a), fj(b) K1  K2  K3  K4  K5  K6  K7  K8  K9  K10  K11  K12  K13  K14 A1, A1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 A1,A2 -1 0 1 -1 1 0 -1 -1 0 -3 -1 0 1 3
A1,A3 0 0 0 0 1 0 0 -1 0 -1 -1 -2 1 0 A1,A4 -1 0 0 0 0 1 -1 -1 -1 -2 -1 -1 0 2 A1,A5 -1 0 1 -1 2 -1 1 -1 1 -1 -1 -1 1 0 A1,A6 -1 1 1 0 0 -1 1 0 0 -3 -1 -2 1 3 ...... A45, A40  -1 -1 0 0 0 2 2 0 1 1 1 1 0 -2 A45, A41  -1 0 -1 1 -2 0 0 -1 0 0 0 0 -1 -2 A45, A42 0 0 0 0 0 0 1 0 2 3 0 0 0 0 A45, A43  -1 0 -1 1 -2 2 2 -1 -1 1 0 0 0 -2 A45, A44 0 0 0 0 0 1 1 0 0 3 0 2 0 0 A45, A45 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3. Menyusun nilai derajat preferensi Hitung  derajat  preferensi  nilai  sub  kriteria  tiap alternatif menggunakan Persamaan (7).
Berdasarkan  Persamaan  (7),  kemudian  nilai derajat  preferensi  dapat  dilihat  seperti  pada tabel 11.
Tabel 11. Derajat Preferensi
fj(a), fj(b)  K1  K2  K3  K4  K5  K6  K7  K8  K9  K10  K11  K12  K13  K14 A1, A1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
A1,A2 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 A1,A3 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 A1,A4 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 A1,A5 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 A1,A6 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1
...... A45, A40 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 A45, A41 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 A45, A42 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 A45, A43 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 A45, A44 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 A45, A45 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4. Menghitung nilai indeks preferensi Setelah  didapatkan  nilai  derajat  preferensi, lakukan perkalian silang antara matriks derajat preferensi  sub  kriteria  dengan  nilai  eigen kriteria  yang  telah  dihitung  sebelumnya menggunakan metode AHP seperti ditunjukkan pada  Persamaan  (8).  Nilai  indeks  preferensi alternatif dapat dilihat pada Tabel 12.

## Tabel 12. Nilai Indeks Preferensi
Indeks Preferensi A1, A1 0.0000 A1,A2 0.2492 A1,A3 0.0973 A1,A4 0.0913 A1,A5 0.3365 A1,A6 0.3831 ... A45, A40 0.2659 A45, A41 0.0944 A45, A42 0.1400 A45, A43 0.2668 A45, A44 0.1962 A45, A45 0.0000
5. Menyusun tabel indeks preferensi Selanjutnya,  susun  nilai  indeks  preferensi  ke dalam tabel  berukuran 𝑛 × 𝑛 , dimana n adalah jumlah  alternatif  atau  data  yang  digunakan sebagai sampel uji.
Penyusunan  nilai  index  dilakukan  secara horizontal  atau  urut  dari  kiri  ke  kanan  seperti ditunjukkan pada Tabel 13.
Tabel 13. Urutan Penyusunan A1 A2 A3 A4 A5 ... A41 A42 A43 A44 A45 A1 A1,A1 A1,A2 A1,A3 A1,A4 A1,A5 ... A1,A41 A1,A42 A1,A43 A1,A44 A1,A45 A2 A2,A1 A2,A2 A2,A3 A2,A4 A2,A5 ... A2,A41 A2,A42 A2,A43 A2,A44 A2,A45 A3 A3,A1 A3,A2 A3,A3 A3,A4 A3,A5 ... A3,A41 A3,A42 A3,A43 A3,A44 A3,A45 A4 A4,A1 A4,A2 A4,A3 A4,A4 A4,A5 ... A4,A41 A4,A42 A4,A43 A4,A44 A4,A45 A5 A5,A1 A5,A2 A5,A3 A5,A4 A5,A5 ... A5,A41 A5,A42 A5,A43 A5,A44 A5,A45 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... A40  A41,A1 A41,A2 A41,A3 A41,A4 A41,A5 ... A41,A41  A41,A42  A41,A43  A41,A44  A41,A45 A41  A42,A1 A42,A2 A42,A3 A42,A4 A42,A5 ... A42,A41  A42,A42  A42,A43  A42,A44  A42,A45 A42  A43,A1 A43,A2 A43,A3 A43,A4 A43,A5 ... A43,A41  A43,A42  A43,A43  A43,A44  A43,A45 A43  A44,A1 A44,A2 A44,A3 A44,A4 A44,A5 ... A44,A41  A44,A42  A44,A43  A44,A44  A44,A45 A44  A45,A1 A45,A2 A45,A3 A45,A4 A45,A5 ... A45,A41  A45,A42  A45,A43  A45,A44  A45,A45
Sehingga,  sesuai  dengan  urutan  penyusunan indeks  preferensi  seperti  yang  ditunjukkan pada tabel diatas, maka didapatkan tabel indeks preferensi seperti ditunjukkan pada Tabel 14.

## Tabel 14. Indeks Preferensi
A1 A2 A3 A4 A5 ... A41 A42 A43 A44 A45 A1 0.000 0.249  0.097  0.091  0.336 ...  0.166  0.439  0.322  0.398  0.398 A2 0.463  0.000  0.386  0.204  0.218 ... 0.243  0.608  0.415  0.567  0.468 A3 0.136  0.176  0.000  0.115  0.341 ... 0.166  0.504  0.303  0.486  0.427 A4 0.434  0.314  0.430  0.000  0.372 ... 0.149  0.780  0.231  0.762  0.640 A5 0.498  0.115  0.361  0.186  0.000 ... 0.260  0.443  0.334  0.541  0.408
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
A40 0.508  0.388  0.504  0.150  0.396 ... 0.000  0.631  0.192  0.687  0.491 A41 0.220  0.098  0.168  0.192  0.087 ... 0.094  0.000  0.231  0.098  0.000 A42 0.371  0.295  0.348  0.083  0.313 ... 0.042  0.549  0.000  0.572  0.513 A43  0.164  0.042  0.136  0.168  0.105 ... 0.094  0.042  0.231  0.000  0.000 A44 0.360  0.139  0.308  0.227  0.164 ... 0.094  0.140  0.267  0.196  0.000
6. Menghitung Leaving Flow dan Entering Flow. Berdasarkan  Persamaan  (9)  didapatkan  hasil nilai leaving  flow untuk  45  data  penerima bansos  PKH  seperti  yang  dapat  dilihat  pada Tabel 15.
Tabel 15. Leaving Flow Kode Alternatif Nilai Leaving Flow A1 -0.733
A2 -0.622
A3 -0.705 A4 -0.574
A5 -0.670
... ...
A41 -0.578 A42 -0.861 A43 -0.670 A44 -0.877 A45 -0.799
Menggunakan  Persamaan  (10),  didapatkan nilai entering  flow seperti  tertera  pada Tabel 16.
Tabel 16. Entering Flow Kode Alternatif Nilai Entering Flow A1 -0.703 A2 -0.825
A3 -0.729
A4 -0.863
A5 -0.772 ... ... A41 -0.863
A42 -0.590 A43 -0.755 A44 -0.565 A45 -0.667
7. Menghitung Net Flow
Berdasarkan  tabel leaving  flow dan entering flow serta  persamaan net  flow ,  diperoleh net flow sebagai berikut:
A1 = -0.733 – (-0.703) = -0.03
A2 = -0.622 – (-0.825) = 0.203 A3 = -0.705 – (-0.729) = 0.24 A4 = -0.574 – (-0.863) = 0.289 A5 = -0.670 – (-0.772) = 0.102 ....... A41 = -0.578 – (-0.863) = 0.285 A42 = -0.861 – (-0.590) = -0.271 A43 = -0.670 – (-0.755) = 0.085 A44 = -0.877 – (-0.565) = -0.312 A45 = -0.799 – (-0.667) = -0.132
Hasil  akhir  pemrosesan  data  menggunakan  metode PROMETHEE  dapat  dilihat  pada  tabel  hasil  seleksi yang menunjukkan kode alternatif, hasil perhitungan leaving  flow , entering  flow , net  flow hingga peringkat  pemrioritasan.  Hasil  seleksi  ini  dapat dilihat pada Tabel 17.
Tabel 17. Hasil Seleksi Kode Leaving Flow Entering Flow Net Flow  Peringkat A1 -0.733 -0.703 -0.030 27 A2 -0.622 -0.825 0.203 7 A3 -0.705 -0.729 0.024 21 A4 -0.574 -0.863 0.289 4 A5 -0.670 -0.772 0.102 16 ...
... ... … … A41 -0.578 -0.863 0.285 5 A42 -0.861 -0.590 -0.271 41 A43 -0.670 -0.755 0.085 17 A44 -0.877 -0.565 -0.312 44 A45 -0.799 -0.667 -0.132 32
Dari  data  yang  terdapat  pada  Tabel  17,  kemudian peringkat  prioritas  10  besar  calon  penerima  bansos didapat seperti ditunjukkan pada Tabel 18

## Tabel 17. Prioritas Penerima Bantuan
Kode Net Flow Rank Nama Penerima Bantuan NIK A35 0.342 1 Sumirah 337408600xxxxxxx A32 0.325 2 Meliyana Kusrini 337408480 xxxxxxx A27 0.306 3 Rochyati 337410550 xxxxxxx A4 0.289 4 Endang 337408691 xxxxxxx A41 0.285 5 Yuli Arisanti 337408500 xxxxxxx A8 0.259 6 Mujiati 337408551 xxxxxxx A2 0.203 7 Sugiyati 337408480 xxxxxxx A7 0.173 8 Sri Suwartini 337408560 xxxxxxx A18 0.159 9 Ariyani Himawati 337408450 xxxxxxx A19 0.151 10 Pujiyanti 337408520 xxxxxxx Guna mempermudah pembacaan dan penafsiran  data  yang  terdapat  pada  Tabel  17,  maka data  disajikan  dalam  bentuk  grafik[21] . Persebaran range  netflow seluruh  data  kemiskinan  dapat  dilihat seperti pada Gambar 4.

## 4. KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat diambil beberapa kesimpulan :
1. Menggunakan  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK) menggunakan metode AHP-
PROMETHEE  dapat  memberikan  alternatif pemrioritasan  penerima  bantuan  sosial  PKH pada Kelurahan Karanganyar Gunung.
2. Menggunakan  SPK  metode  AHP  memiliki kelebihan  untuk  pembobotan  kriteria  dengan opsi  lebih  dari  dua  serta  dapat  dipastikan tingkat konsistensinya. Sementara SPK metode PROMETHEE  unggul  dalam  perangkingan multi kriteria.
3. SPK menggunakan metode AHP-
PROMETHEE  tidak  dapat  menjadi  patokan mutlak  dalam  penentuan  prioritas  penerima bantuan  sosial  PKH,  namun  dapat  dijadikan sebagai  alternatif  prioritas  oleh  pemangku jabatan terkait.
4. Efisiensi  pemrioritasan  penerima  bantuan sosial  dengan  perangkingan  dapat  dilakukan lebih lanjut dengan perbandingan antar metode hybrid lainnya untuk mendapatkan hasil terbaik dan paling relevan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] BPS  Indonesia,  “Catalog  :  1101001,”  Stat. Indones.  2020,  vol.  1101001,  p.  790,  2021,
[Online]. Available: https://www.bps.go.id/publication/2020/04/2 9/e9011b3155d45d70823c141f/statistik- indonesia-2020.html
[2] A. Supriyanto, E. Winarno, and A. Prasetyo, “SIM  Kemiskinan  Sebagai  Dasar  Informasi Geografis Untuk Pemetaan Prioritas Pengentasan  Kemiskinan  di  Kabupaten Banjarnegara,” IJCCS (Indonesian J. Comput.  Cybern.  Syst.,  vol.  5,  no.  3,  p.  45, 2011, doi: 10.22146/ijccs.5212. [3] Indonesia. Undang-Undang Nomor 13 Tahun 2011 Tentang Fakir Miskin. Lembaran Negara Republik Indonesia Tahun 2011  Nomor  83,  Tambahan  Lembaran Negara  Republik  Indonesia  Nomor  5235. Jakarta. [4] Badan Pusat Statistik. (2018). Profil Kemiskinan  Di  Indonesia  September  2018. Berita Resmi Statistik, 01(05), 1–8. [5] Muhtar, “Komplementaritas Program Bantuan  Sosial  dan  Kebutuhan  Dasar Keluarga  Miskin  Kabupaten  Barito  Kuala,” Sosio  Konsepsia,  vol.  7,  no.  03,  pp.  119–
129, 2018.
[6] H.  Putra  and  Sumijan,  “Penentuan  Tingkat Kompetensi Soft Skill Mahasiswa Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy Process dan Promethee,” J. Inf. dan Teknol., vol. 2, pp. 76–82, 2020, doi:
10.37034/jidt.v2i3.62.
[7] D.  P.  N.  WIDIAS,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Seleksi  Penerima  Bantuan  Biaya
Pendidikan Kpri Undip Dengan Metode Ahp
Dan Promethee,” p. 2019, 2019.
[8] Haerani,  T.  (2020).  Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Calon  Penerimaan Beasiswa  Menggunakan  Metode  Ahp  Dan Promethee (Doctoral Dissertation, Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif Kasim Riau).
[9] Muslimin,  A.  Mauko,  and  P.  Sugiartawan, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelompok Dalam  Pemilihan  Saham  Indeks  LQ  45 Menggunakan Metode AHP, Promethee dan Borda,”  Sist.  Inf.  dan  Komput.  Terap. Indones., vol. 1, no. 1, pp. 1–10, 2018.
[10] Keputusan Menteri Sosial Republik Indonesia  Nomor  146/HUK/2013  Tentang Penetapan  Kriteria  Dan  Pendataan  Fakir Miskin Dan Orang Tidak Mampu. [11] Jihan,  “14  Kriteria  Masyarakat  Miskin Menurut Standar Bps,” Www.Sendangsari.Bantulkab.Go.Id,  2020. Https://Sendangsari.Bantulkab.Go.Id/First/A rtikel/724-14-Kriteria-Masyarakat-Miskin-
Menurut-Standar-Bps  (Accessed  Feb.  19,
2022)
[12] N.  Diaz  And  S.  Sulindawaty,  “Sistem
Pendukung Keputusan Seleksi Calon Peserta Paskibraka  Kabupaten  Karo  Menggunakan
Profile  Matching”, J.  Tek.  Inform.  (Jutif), Vol. 1, No. 2, Pp. 87-91, Dec. 2020.
[13] A.  Ahmad  And  Y.  I.  Kurniawan,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pegawai Terbaik  Menggunakan  Simple  Additive Weighting”, J.  Tek.  Inform.  (Jutif),  Vol.  1, No. 2, Pp. 101-108, Dec. 2020.
[14] S.  Duleba  and  Z.  Szádoczki,  “Comparing aggregation  methods  in  large-scale  group AHP:  Time  for  the  shift  to  distance-based aggregation,”  Expert  Syst.  Appl.,  vol.  196,
p. 116667, Jun.
2022,
doi:
10.1016/J.ESWA.2022.116667.
[15] U.  Issa,  F.  Saeed,  Y.  Miky,  M.  Alqurashi, and E. Osman, “Hybrid AHP-Fuzzy TOPSIS
Approach  for  Selecting  Deep  Excavation
Support  System,”  Buildings,  vol.  12,  no.  3, 2022, doi: 10.3390/buildings12030295.
[16] Januponsa  Dio  Firizqi,  Saiful  Azhari
Muhammad,  Richardus  Eko  Indrajit,  Nurul Hidayat,  And  Erick  Dazki,  “Comparison Best  Video  Conference  For  Learning  And Teaching Activities Using Analytic Hierarhical Process”, J. Tek. Inform. (Jutif), Vol. 3, No. 1, Pp. 75-81, Feb. 2022.
[17] M.  Â.  L.  Moreira  et  al.,  “Evaluation  of drones  for  public  security:  A  multicriteria approach  by  the  PROMETHEE-SAPEVO- M1 systematic,” Procedia Comput. Sci., vol. 199,  no.  2021,  pp.  125–133,  2021,  doi: 10.1016/j.procs.2022.01.016.
[18] T. . Apriani dan A. . Simangunsong, “Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kualitas Getah  Hevea  brasiliensis  (Karet)  Terbaik pada  PT  Timbang  Deli  Verdant  Bioscience dengan Metode Promethee”, Jur. Ilm. Komp. &amp;  Infor., vol. 2, no. 1, hlm. 47–56, Jan 2022.
[19] R.  P.  Irsan,  M.  Lestari,  and  N.  W.  Parwati, “Intelligent  Learning  Online  Education Berbasis  Aplikasi  Mobile,”  Semnas  Ristek
(Seminar Nas. Ris. dan Inov. Teknol., vol. 6,
no. 1, pp. 517–521, 2022, doi:
10.30998/semnasristek.v6i1.5760.
[20] R.  Dewi  and  N.  Sylvia,  “Pengelolaan
Sampah  Organik  Untuk  Produksi  Maggot Sebagai  Upaya  Menekan  Biaya  Pakan  Pada Petani Budidaya Ikan Air Tawar,” vol. 1, no. 1, pp. 11–20, 2022.
[21] Pasehah,  A.  M.,  &  Firmansyah,  D.  (2020). Analisis Kemampuan Representasi Matematis  Siswa  pada  Materi  Penyajian Data. Prosiding Sesiomadika, 2(1d).