## Penggunaan Metode TOPSIS sebagai Pendukung Keputusan Bantuan Modal Usaha bagi Masyarakat Pedesaan di Kabupaten Pidie
Muhammad Arhami 1 , Khairunnisak 2 , Salahuddin 3 , Busra 4 , Anita Desiani 5 1,2,3 Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer Politeknik Negeri Lhokseumawe
4 Jurusan Tata Niaga Politeknik Negeri Lhokseumawe
5 Jurusan Matematika Universitas Sriwijaya
1 muhammad.arhami@pnl.ac.id , 2 khairunnisakayu@gmail.com, 3 salahuddintik@pnl.ac.id, 4 busra@pnl.ac.id Penulis Korespondensi : Busra; email : busra@pnl.ac.id
Abstrak − Dinas Sosial Kabupaten Pidie memiliki beberapa program untuk bantuan kepada masyarakat, salah satunya adalah  program  pemberdayaan  sosial  yaitu  pemberian  bantuan  modal  usaha  berupa  barang  bagi  masyarakat  miskin yang memiliki usaha kecil. Dinas Sosial Kabupaten Pidie membutuhkan suatu sistem pendukung keputusan (SPK) yang dapat  memperhitungkan  berbagai  kriteria  yang  dimiliki  oleh  pemohon  agar  mempermudah  proses  pengambilan keputusan.  Metode  yang  digunakan  untuk  SPK  pemberian  modal  usaha  tersebut  adalah  metode  TOPSIS.  Alasan pemilihan  metode  TOPSIS  (Techniques  for  Order  Preference  by  Similarity  to  an  Ideal  Solution )  dalam  kasus  ini  salah satunya  adalah  karena  mampu  memilih  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif.  Alternatif  yang  dimaksud  adalah nama  pemohon  terbaik  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan.  Kriteria  yang  dimaksud  adalah  status, tanggungan,  jenis  usaha,  kepemilikan  usaha.  Hasil  proses  pengimplementasian  metode  TOPSIS  dapat  mengurutkan nama pemohon berdasarkan nilai preferensi yang terbesar ke nilai preferensi terkecil, sehingga dari 30 data yang diuji, 17 orang berhak menerima bantuan dikarenakan nilai preferensi yang dimiliki diatas 0,5.
Kata Kunci: kriteria, alternatif, TOPSIS, Modal usaha.preferensi
Abstract − The Pidie District Social Service has several programs for assistance to the community, one of which is a social empowerment program, namely providing business capital assistance in the form of goods for the poor  who have small businesses. The Pidie District Social Service needs a decision support system (DSS) that can take into account the various criteria the applicant has in order to facilitate the decision-making process. The method used for the  DSS of providing venture capital is the TOPSIS method. One of the reasons for choosing the TOPSIS (Techniques for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution) method is because it is able to choose the best alternative from a number of alternatives. The alternative in question is the name of the best applicant based on predetermined criteria. The criteria referred to are status, dependents, type of business, business ownership. The results of the process of implementing the TOPSIS method can sort the applicant's name based on the largest preference value to the smallest preference value, so that from the 30 data tested, 17 people are entitled to receive assistance because the preference value they have is above 0.5.
Keywords: criteria, alternative, TOPSIS, Business Capital.preference

## I. PENDAHULUAN
Pemberian  modal  usaha  bagi  rakyat  miskin merupakan  salah  satu  upaya pemerintah untuk  meningkatkan taraf  hidup  masyarakat  agar  dapat  memenuhi  kebutuhan hidupnya  dan  dapat  hidup  layak  dan  menyenangkan. Pemberian  modal  usaha  tersebut  sejalan  dengan  Peraturan Menteri  Sosial  Nomor  2  Tahun  2019  tentang  Bantuan  Sosial Usaha Ekonomi Produktif Kepada Kelompok Usaha Bersama Untuk  Penanganan  Fakir  Miskin,  dimana  dengan  peraturan tersebut  dapat  menjadi  payung  hukum  sekaligus   pedoman dalam  pelaksanaan  pemberian  modal  usaha  bagi  masyarakat miskin [1].
Dinas  Sosial  Kabupaten  Pidie  merupakan  salah  satu SKPK  (Satuan  Kerja  Perangkat  Kabupaten).  Dinas  Sosial Kabupaten  Pidie  memiliki  beberapa  program  dalam memberikan  bantuan,  salah  satunya  program dalam memberikan  bantuan  modal  usaha  berupa  barang  bagi masyarakat  miskin  yang  memiliki  usaha  kecil.  Penentuan
masyarakat  miskin  mana  yang  berhak  menerima  bantuan, pihak  Dinas  Sosial  Kabupaten  Pidie  menerapkan  beberapa syarat yang harus dipenuhi oleh masyarakat miskin yang ingin mengajukan  permohonan  untuk  mendapatkan  bantuan  modal usaha.
Penentuan  siapa  yang  berhak  menerima  bantuan modal  usaha,  pihak  Dinas  Sosial  Kabupaten  Pidie  perlu melakukan  proses  seleksi  dengan  sangat  hati-hati.  Seleksi untuk pemberian modal usaha dilakukan agar penerima modal usaha  tersebut  tepat  sasaran  dan  memenuhi  prinsip  keadilan. Jika  proses  pemberian  bantuan  modal  usaha  tidak  dilakukan dengan baik, maka akan terjadinya berbagai kesalahan dalam pengambilan  keputusan  masyarakat  miskin  manakah  yang memang benar berhak menerima bantuan.
Berdasarkan Informasi Dinas Sosial Kabupaten Pidie, saat  ini  seleksi  yang  dilakukan  hanya  melalui  seleksi  berkas saja. Seleksi ini tentunya memiliki kelemahan karena kriteria atau preferensi yang digunakan tidak begitu jelas.
Jika  berkas  yang  dimasukkan  oleh  calon  penerima sesuai  dengan  kuota  yang  telah  ditentukan maka  hal  tersebut tidak  akan  bermasalah,  namun  jika  berkas  calon  penerima melebihi  dari  kuota  yang  telah  ditetapkan  maka perlu  seleksi yang  ketat,  agar  yang  lulus  seleksi  untuk  menerima  bantuan tepat  sasaran  dan  tidak  akan  menimbulkan  masalah dikemudian hari dalam masyarakat.
Pertimbangan  penggunaan  suatu  metode  yang berbasis  komputer  merupakan  salah  satu  cara  dalam melakukan  seleksi  pemilihan  penerima  bantuan  tersebut, Metode  yang  digunakan  adalah  metode  TOPSIS  yang merupakan  salah  satu  metode  dalam  Sistem  Pendukung Keputusan.
Sistem pendukung keputusan (SPK) merupakan salah satu  sistem  terkomputerisasi  dengan  batasan  yang  terus meningkat  dalam  mendukung  pengambilan  keputusan, termasuk  informasi  eksekutif,  visualisasi  informasi  geografis dan menyediakan data analitik [2]. SPK juga membantu setiap proses  pengambilan  keputusan,  yang  mengintegrasikan  basis data,  alat  pemodelan,  dan  metodologi  analisis  multikriteria (MCA)  yang  digunakan  untuk  menganalisis  dan  memberi peringkat serangkaian alternatif. Mendukung keputusan berarti membantu pembuat keputusan untuk menghasilkan alternatif. , peringkat mereka, dan buat pilihan [11]
Kelimpahan  atau  data  dalam  ukuran  yang  besar  dan dengan  lahirnya  kemudahan  dalam  teknologi  pengumpulan data  telah  menyebabkan  semangat  yang  begitu  besar  untuk mendukung  pengambilan  keputusan  walaupun  keputusan kompleks sekalipun melalui data-data yang tersedia [3] [4] [5].
Banyak  metode  SPK  yang  dapat  digunakan  untuk menyelesaikan  kasus  ini.  Salah  satu  tawaran  model  seleksi untuk  kasus  ini  adalah  dengan  menerapkan  metode  Topsis. Pemilihan metode TOPSIS karena metode ini memiliki konsep yang  sederhana  dan  melakukan  perangkingan  untuk  tiap-tiap alternatif berdasarkan nilai preferensi yang diperoleh, selain itu metode TOPSIS  juga berdasarkan  konsep  bahwa  alternatif terpilih  yang paling baik bukan saja memiliki  jarak terpendek dari  penyelesaian  ideal  positif,  namun    juga    memiliki    jarak terpanjang  dari  penyelesaian ideal  negatif  [6].
Metode  TOPSIS  telah  banyak  diimplemntasikan  dalam berbagai area, dan beberapa diantaranya adalah mengevaluasi kualitas kredit  di 8 perusahaan AC, dimana hasil evaluasi telah membuktikan bahwa kelayakan  dan  efektivitas  Topsis  dapat mempengaruhi hasil evaluasi secara signifikan [7], selanjutnya seleksi  untuk  bantuan  siswa  miskin  di  SDN  Sukamenak  kota Tasikmalaya  yang  dilakukan  oleh  [8],  Penentuan  penerima bantuan BKM Makmur di desa Jogonegoro juga menggunakan metode  TOPSIS  [9].  Selanjutnya  [10]  juga  mengaplikasikan metode TOPSIS pada penelitian penentuan penerima pinjaman modal  dana  bergulir  koperasi  simpan  pinjam  pada Diskoperindag  Kabupaten  Serang  dengan  sistem  pendukung keputusannya  dihitung  dengan  menggunakan  model  Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM).
Penerapan metode TOPSIS dalam pemberian bantuan ini merupakan  kerangka  kerja  untuk  membuat  keputusan  yang efektif  atas  masalah  yang  kompleks  yang  dihadapi  saat  ini dalam pengambilan keputusan sehingga dengan menyederhanakan  dan  mempercepat  proses  pengambilan keputusan  dapat  memecahkan  masalah  menjadi  bagian- bagiannya  agar  hasil  yang  diperoleh  dapat  membantu menentukan  siapa  saja  yang  berhak  mendapatkan  bantuan modal usaha berdasarkan perankingan yang jelas

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  tentang  implementasi  dari  metode  TOPSI untuk penerima modal bantuan  usaha   ini dilakukan di Dinas Sosial  Kabupaten  Pidie.  Penelitian  ini  dilakukan  selama  6 bulan mulai dari Bulan Januari – Juni 2018.
Data-data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diperoleh dari data yang telah ada dari di dinas sosial  dan hasil wawancara  dengan  pegawai  yang  menangani  bantuan  modal usaha.  Data-data  tersebut  diolah  dengan  mengelompokkan data-data tersebut sesuai dengan kebutuhan seperti mengelompokkannya menjadi data alternatif dan data kriteria beserta dengan bobotnya yang digunakan untuk implementasi dalam metode TOPSIS
TOPSIS merupakan metode pendukung pengambilan keputusan yang berbasis pada Analisis Multi-Kriteria. TOPSIS dikembangkan  oleh  Hwang  dan  Yoon  pada  tahun  1981. TOPSIS merupakan metode yang berbasis pada perangkingan alternatif-alternatif untuk mendapatkan alternatif pilihan yang paling baik, atau dengan kata lain alternatif terbaik mempunyai solusi paling panjang dari solusi anti ideal.
Penggunaan  metode  TOPSIS  dimulai  dari  penyajian data  asli  dalam  bentuk  matriks  dengan  menggunakan  nilai kriteria  untuk  setiap  alternatif.  TOPSIS  menstransformasikan matrix  originalnya  kedalam  normalisasi  matriks,  dan selanjutnya ada 6 langkah dalam pengerjaan metode ini: seperti yang dilakukan oleh Yurdakul dan Ic dalam [12] yaitu langkah 1,  3,  4,  5,  6  dan  [13]  untuk  langkah  2.  Langkah-langkah tersebut adalah :
- Langkah  1  :  Membuat  matriks  keputusan  yang ternormalisasi.
𝐫 𝐢𝐣 = 𝐱 𝐢𝐣 √∑ 𝐱 𝐢𝐣 𝟐 𝐦 𝐢=𝟏 (1)
dimana : rij = matriks ternormalisasi [i][j] xij = matriks keputusan [i][j]
- Langkah  2  :  Membuat  matriks  keputusan  yang ternormalisasi terbobot.
yij = wi.rij (2)
𝐕 = 𝐰 𝟏𝟏 𝐫 𝟏𝟏 … 𝐰 𝟏𝐧 𝐫 𝟏𝐧 . . . … … 𝐰 𝐦𝟏 𝐫 𝐦𝟏 … 𝐰 𝐧𝐦 𝐫 𝐧𝐦 (3)
- Langkah  3  :  Menghitung  matriks  solusi  ideal  positif  dan matriks solusi ideal negatif.
Matrik solusi ideal positif
𝑨 + = {(𝒎𝒂𝒙 𝒗 𝒊𝒋 )(𝒎𝒊𝒏 𝒗 𝒊𝒋 | 𝒋  ∈ 𝑱), 𝒊 = 𝟏, 𝟐, 𝟑, … 𝒎} = {𝒗 𝟏 + , 𝒗 𝟐 + , … 𝒗 𝒎 + (4)
Matrik solusi ideal negatif 𝑨 − = {(𝒎𝒂𝒙 𝒗 𝒊𝒋 )(𝒎𝒊𝒏 𝒗 𝒊𝒋 | 𝒋  ∈ 𝑱), 𝒊 = 𝟏, 𝟐, 𝟑, … 𝒎} = {𝒗 𝟏 − , 𝒗 𝟐 − , … 𝒗 𝒎 − (5)
dimana : v ij = elemen matriks V baris ke-i dan kolom ke j j  =  {j=1,2,3,...,n  dan  j  berhubungan  dengan  benefit criteria}
J  =  {j=1,2,3,...,n  dan  j  berhubungan  dengan  cost criteria}
- Langkah 4 : Menghitung separasi Solusi ideal positif
𝑺 𝒊 + = √∑ (𝒗 𝒊𝒋 −   𝒗 𝒋 + )² 𝒏 𝒋=𝟏
dengan i = 1,2,3,...,n (6)
Solusi ideal negatif
𝑺 𝒊 − = √∑ (𝒗 𝒊𝒋 −   𝒗 𝒋 − )² 𝒏 𝒋=𝟏 (7)
dengan i = 1,2,3,...,n
- Langkah 5 : Menentukan kedekatan relatif terhadap solusi ideal.
𝐂 𝐢 =
𝐒𝐢 − 𝐒𝐢 −+ 𝐒 𝐢 + (8)
- Langkah 6 :  Merangking Alternatif
Alternatif  dirangking  berdasarkan  urutan  Ci.  Sehingga solusi  alternatif  terbaik  adalah  salah  satu  yang  berjarak paling pendek dari solusi ideal positif dan berjarak paling jauh dari solusi ideal negatif.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perancangan  sistem  menggunakan  metode  TOPSIS menerapkan nilai pada tiap kriteria yaitu nilai 1 - 5, dimana 1  merupakan  nilai  terendah  dan  5  merupakan  nilai tertinggi.  Penelitian  ini  terdapat  4  kriteria,  yang  mana kriteria  pertama  adalah  status.  Parameter  dari  status
dikelompokkan menjadi 3 yaitu, sudah kawin, janda atau duda,  belum  kawin.  Masing-masing  pengelompokkan tersebut  diberi  bobot  penilaian  yang  diperoleh  dari  hsil diskusi dengan pihak Dinas Sosial Kabupaten Pidie. Data lengkap  terkait  dengan  parameter  dan  bobotnya  dapat dilihat pada sajian table-tabel berikut:
Tabel 1 Parameter Bobot Status Status Bobot Keterangan Sudah Kawin 5 Sangat Penting Janda / Duda 5 Sangat Penting Belum Kawin 2 Kurang Penting
Kriteria  kedua  adalah  tanggungan.  Parameter  jumlah tanggungan berisikan jumlah tanggungan anggota keluarga yang  dimiliki  oleh  tiap  pemohon.  Pada  penelitian  ini tanggungan terdiri dari, 0 (tidak ada tanggungan), 1-3 orang, 4-5  orang, 6-7  orang, ≥ 8  orang.  Masing-masing  kategori diberikan bobot penilaian seperti pada Tabel  2 berikut :

## Tabel  2 Parameter Bobot Tanggungan
Tanggungan Bobot Keterangan ≥ 8 5 Sangat Penting 6-7 4 Penting 4-5 3 Cukup Penting 1-3 2 Kurang Penting 0 1 Tidak Penting
Kriteria  yang  ketiga  adalah  jenis  usaha.  Parameter  jenis usaha  berisikan  jenis-jenis  usaha  yang  dimiliki  oleh pemohon.  Jenis  usaha  yang  terdapat  pada  penelitian  ini terdiri  dari,  becak  mesin,  becak  sepeda,  bengkel,  jualan kelontong,  menjahit,  membuat  kue.  Masing-masing kategori jenis usaha diberikan bobot penilaian seperti pada Tabel 3 berikut:
Tabel 3 Parameter Bobot Jenis Usaha Jenis Usaha Bobot Keterangan Becak Mesin 5 Sangat Penting Becak Sepeda 4 Penting Bengkel 3 Cukup Penting Jualan Kelontong 2 Kurang Penting Menjahit 3 Cukup Penting Membuat Kue 2 Kurang Penting
Kriteria  yang  keempat  adalah  kepemilikan  usaha. Parameter kepemilikan usaha berisikan kepemilikan usaha yang dimiliki oleh pemohon. Subkriteria ini dikelompokkan  menjadi  2  yaitu,  pemilik  dan  sewa. Masing-masing  kategori  diberikan  bobot  penilaian  seperti pada Tabel  4 berikut :
Tabel 4 Parameter Bobot Kepemilikan Usaha Kepemilikan Usah Bobot Keterangan Pemilik 3 Cukup Penting Sewa 5 Sangat Penting Bobot yang di berikan pada tiap-tiap kriteria dapat dilihat pada Tabel  5 Tabel 5 Preferensi Kriteria Kriteria Nilai Preferensi Status 5 Tanggungan 5 Jenis Usaha 4 Kepemilikan 3
Setelah  dilakukan  analisis  dan  perancangan  sistem, selanjutnya adalah tahap pengujian. Tujuan dari pengujian ini untuk  mengetahui  apakah  aplikasi  ini  dibuat  sesuai  dengan perancangan dan melihat tingkat keberhasilan dari sistem.
1. Data Bobot Kriteria Pemohon
Semua  data  pemohon  yang  telah  diinputkan  memiliki kriteria apa-apa saja maka dapat dilihat pada Tabel  6
Tabel 6 Data Bobot Kriteria Pemohon No Alternatif Kriteria Status Tanggungan Jenis Usaha Kepemilikan Usaha C1 C2 C3 C4 1 Rusli Matsyam 5 5 3 5 2 Rusdi 5 3 3 3 3 A.Kadir 5 3 4 3 4 Harmaini 5 3 5 5 5 Ibnu Wahed Ismail 5 2 4 5 6 Sabaruddin 2 1 2 3 7 Abdussalam 2 1 2 3 8 Khairuddin 2 1 2 5 9 Mahyuddin Hamzah 5 4 5 5 10 Muhammad 5 2 4 5 11 Mardani Raman 5 4 2 5 12 Saiful 2 1 2 5 13 Jafaruddin Raden 5 2 2 3 14 Hawiskarni 5 3 4 3 15 Habibi 5 3 5 3 16 Nasrullah 2 1 2 3 17 Aiyub Raden 5 3 2 3 18 Muchtar 5 5 3 3 19 Salman 5 4 5 3 20 Mulya Rahmad 2 1 3 3 21 Bulqaini 2 1 3 3
22 Jarnawi 5 4 5 5 23 Zulkifli 5 4 3 5 24 Rusli Yasin 5 4 3 5 25 Sulaiman 5 5 4 3 26 Muhammad Nazir 2 1 3 5 27 Zarkasyi 2 1 3 3 28 Marhaban 5 5 5 3 29 Ridwan 5 5 3 3 30 Alamsyah 5 5 5 3
2. Tampilan Analisa
Halaman  analisa  merupakan  proses  metode  topsis  yang diterapkan pada sistem. Beberapa langkah untuk mendapatkan rangking pada metode topsis :
Langkah  yang  pertama  yaitu  normalisasi    dengan mengkuadratkan  tiap  nilai  dengan  menggunakan  rumus persamaan (1) . Nilai yang dikuadratkan yaitu nilai keseluruhan tiap-tiap  kriteria  yang  terdapat  padabobot  kriteria  pemohon pada Tabel  7
Tabel 7 Hasil Normalisasi No Alternatif Kriteria Status Tanggungan Jenis Usaha Kepemilikan Usaha C1 C2 C3 C4 1 Rusli Matsyam 0,2111 0,2790 0,1545 0,2326 2 Rusdi 0,2111 0,1674 0,1545 0,1395 3 A.Kadir 0,2111 0,1674 0,2060 0,1395 4 Harmaini 0,2111 0,1674 0,2575 0,2326 5 Ibnu Wahed Ismail 0,2111 0,1116 0,2060 0,2326 6 Sabaruddin 0,0844 0,0558 0,1030 0,1395 7 Abdussalam 0,0844 0,0558 0,1030 0,1395 8 Khairuddin 0,0844 0,0558 0,1030 0,2326 9 Mahyuddin Hamzah 0,2111 0,2232 0,2575 0,2326 10 Muhammad 0,2111 0,1116 0,2060 0,2326 11 Mardani Raman 0,2111 0,2232 0,1030 0,2326 12 Saiful 0,0844 0,0558 0,1030 0,2326 13 Jafaruddin Raden 0,2111 0,1116 0,1030 0,1395 14 Hawiskarni 0,2111 0,1674 0,2060 0,1395 15 Habibi 0,2111 0,1674 0,2575 0,1395 16 Nasrullah 0,0844 0,0558 0,1030 0,1395 17 Aiyub Raden   0,2111 0,1674 0,1030 0,1395 18 Muchtar 0,2111 0,2790 0,1545 0,1395 19 Salman 0,2111 0,2232 0,2575 0,1395 20 Mulya Rahmad 0,0844 0,0558 0,1545 0,1395 21 Bulqaini 0,0844 0,0558 0,1545 0,1395 22 Jarnawi 0,2111 0,2232 0,2575 0,2326 23 Zulkifli 0,2111 0,2232 0,1545 0,2326 24 Rusli Yasin 0,2111 0,2232 0,1545 0,2326 25 Sulaiman 0,2111 0,2790 0,2060 0,1395 26 Muhammad Nazir 0,0844 0,0558 0,1545 0,2326
27 Zarkasyi 0,0844 0,0558 0,1545 0,1395 28 Marhaban 0,2111 0,2790 0,2575 0,1395 29 Ridwan 0,2111 0,2790 0,1545 0,1395 30 Alamsyah 0,2111 0,2790 0,2575 0,1395
Langkah  selanjutnya  membuat  normalisasi  terbobot, untuk hasil normalisasi bobot diperoleh dengan persamaan (2) dan (3) .
Tabel 8 Hasil Normalisasi Terbobot No Alternatif Kriteria Status Tanggunga n Jenis Usaha Kepemilika n Usaha C1 C2 C3 C4 1 Rusli Matsyam 1,0555 1,3953 0,6180 0,6978 2 Rusdi 1,0555 0,8372 0,6180 0,4187 3 A.Kadir 1,0555 0,8372 0,8240 0,4187 4 Harmaini 1,0555 0,8372 1,0300 0,6978 5 Ibnu Wahed Ismail 1,0555 0,5581 0,8240 0,6978 6 Sabaruddin 0,4222 0,2790 0,4120 0,4187 7 Abdussala m 0,4222 0,2790 0,4120 0,4187 8 Khairuddin 0,4222 0,2790 0,4120 0,6978 9 Mahyuddin Hamzah 1,0555 1,1162 1,0300 0,6978 10 Muhammad 1,0555 0,5581 0,8240 0,6978 11 Mardani Raman 1,0555 1,1162 0,4120 0,6978 12 Saiful 0,4222 0,2790 0,4120 0,6978 13 Jafaruddin Raden 1,0555 0,5581 0,4120 0,4187 14 Hawiskarni 1,0555 0,8372 0,8240 0,4187 15 Habibi 1,0555 0,8372 1,0300 0,4187 16 Nasrullah 0,4222 0,2790 0,4120 0,4187 17 Aiyub Raden 1,0555 0,8372 0,4120 0,4187 18 Muchtar 1,0555 1,3953 0,6180 0,4187 19 Salman 1,0555 1,1162 1,0300 0,4187 20 Mulya Rahmad 0,4222 0,2790 0,6180 0,4187 21 Bulqaini 0,4222 0,2790 0,6180 0,4187 22 Jarnawi 1,0555 1,1162 1,0300 0,6978 23 Zulkifli 1,0555 1,1162 0,6180 0,6978 24 Rusli Yasin 1,0555 1,1162 0,6180 0,6978 25 Sulaiman 1,0555 1,3953 0,8240 0,4187 26 Muhammad Nazir 0,4222 0,2790 0,6180 0,6978 27 Zarkasyi 0,4222 0,2790 0,6180 0,4187 28 Marhaban 1,0555 1,3953 1,0300 0,4187 29 Ridwan 1,0555 1,3953 0,6180 0,4187 30 Alamsyah 1,0555 1,3953 1,0300 0,4187
• Hasil matriks solusi ideal positif  dan solusi ideal negatif seperti ditunjukkan dalam Tabel  9 dan Tabel  10
Tabel 9 Hasil matriks solusi ideal positif Kriteria Status Tanggungan Jenis Usaha Kepemilikan Usaha y 1 - y 2 - y 3 - y 4 - 1,0555 1,3953 1,0300 0,6978
Tabel 10 Hasil matriks solusi ideal  negatif Kriteria Status Tanggungan Jenis Usaha Kepemilikan Usaha y 1 - y 2 - y 3 - y 4 - 0.4222 0.2790 0.4120 0.4187
Tabel 9 dan Tabel 10 menjelaskan bahwa hasil ideal positif dan solusi ideal negatif berdasarkan dari hasil normalisasi terbobot pada  Tabel  8.  Solusi  ideal  positif  akan  menghasilkan  nilai tertinggi dari hasil normalisasi terboboti sedangkan solusi ideal negatif akan menghasilkan nilai terendah dari hasil normalisasi terboboti.
• Hasil jarak(separasi) solusi ideal positif dan solusi ideal negatif
Tabel 11 Jarak Solusi Ideal Positif (Di+) No  Alternatif Nama D+ 1 A1 Rusli Matsyam 0,412 2 A2 Rusdi 0,7478 3 A3 A.Kadir 0,6571 4 A4 Harmaini 0,5581 5 A5 Ibnu Wahed Ismail 0,8621 6 A6 Sabaruddin 1,4515 7 A7 Abdussalam 1,4515 8 A8 khairuddin 1,4244 9 A9 Mahyuddin Hamzah 0,2790 10 A10 muhammad 0,8621 11 A11 Mardani Raman  0,6781 12 A12 Saiful 1,4244 13 A13 jafaruddin raden  1,0774 14 A14 hawiskarni 0,6571 15 A15 Habibi 0,6240 16 A16 nasrullah 1,4515 17 A17 Aiyub Raden 0,8783 18 A18 muchtar 0,4976 19 A19 Salman 0,3947 20 A20 Mulya Rahmad  1,3765 21 A21 bulqaini 1,3765 22 A22 Jarnawi 0,2790 23 A23 Zulkifli 0,4976
No  Alternatif Nama D+ 24 A24 Rusli Yasin 0,4976 25 A25 Sulaiman 0,3469 26 A26 Muhammad Nazir 1,3479 27 A27 Zarkasyi 1,3765 28 A28 Marhaban 0,2791 29 A29 Ridwan 0,4976 30 A30 Alamsyah 0,2791 Tabel 12 Jarak Solusi Ideal Negatif (Di-) No  Alternatif Nama D- 1 A1 Rusli Matsyam  1,3294 2 A2 Rusdi 0,8689 3 A3 A.Kadir 0,9393 4 A4 Harmaini 1,0828 5 A5 Ibnu Wahed Ismail 0,8524 6 A6 Sabaruddin 0 7 A7 Abdussalam 0 8 A8 khairuddin 0,2791 9 A9 Mahyuddin Hamzah 1,2497 10 A10 muhammad 0,8524 11 A11 Mardani Raman  1,0862 12 A12 Saiful 0,2791 13 A13 jafaruddin raden  0,6920 14 A14 hawiskarni 0,9393 15 A15 Habibi 1,0462 16 A16 nasrullah 0 17 A17 Aiyub Raden 0,8441 18 A18 muchtar 1,2998 19 A19 Salman 1,2181 20 A20 Mulya Rahmad  0,2060 21 A21 bulqaini 0,2060 22 A22 Jarnawi 1,2497 23 A23 Zulkifli 1,1056 24 A24 Rusli Yasin 1,1056 25 A25 Sulaiman 1,3479 26 A26 Muhammad Nazir 0,3469 27 A27 Zarkasyi 0,2060 28 A28 Marhaban 1,4244 29 A29 Ridwan 1,2998 30 A30 Alamsyah 1,4244
Tabel 11 dan Tabel 12 menghasilkan jarak solusi ideal positif dan  solusi  ideal  negatif  yang  dimiliki  oleh  pemohon.  Untuk mendaptkan jarak solusi ideal positif dan negatif menggunakan persamaan (6) dan (7)
Nilai Preferensinya adalah seperti pada table 13 berikut;
Tabel 13 Nilai Preferensi (Vi) No Alternatif Nama V i 1 A1 Rusli Matsyam 0,7634 2 A2 Rusdi 0,5374 3 A3 A.Kadir 0,5883 4 A4 Harmaini 0,6598 5 A5 Ibnu Wahed Ismail   0,4971 6 A6 Sabaruddin 0 7 A7 Abdussalam 0 8 A8 khairuddin 0,1638 9 A9 Mahyuddin Hamzah 0,8174 10 A10 muhammad 0,4971 11 A11 Mardani Raman 0,6156 12 A12 Saiful 0,1638 13 A13 jafaruddin raden 0,3911 14 A14 hawiskarni 0,5883 15 A15 Habibi 0,6263 16 A16 nasrullah 0 17 A17 Aiyub Raden 0,4900 18 A18 muchtar 0,7231 19 A19 Salman 0,7552 20 A20 Mulya Rahmad 0,1301 21 A21 bulqaini 0,1301 22 A22 Jarnawi 0,8174 23 A23 Zulkifli 0,6896 24 A24 Rusli Yasin 0,6896 25 A25 Sulaiman 0,7953 26 A26 Muhammad Nazir 0,2046 27 A27 Zarkasyi 0,1301 28 A28 Marhaban 0,8361 29 A29 Ridwan 0,7231 30 A30 Alamsyah 0,8361
Tabel  13 merupakan hasil preferensi, menggunakan nilai yang  ada  pada  Tabel  11  dan  Tabel  12.  Pencarian  preferensi untuk tiap pemohon dengan persamaan (8) sebagai contoh pada Rusli  Matsyam  hasil  jarak  solusi  ideal  positif  :  0.4120  hasil jarak solusi ideal negatif : 1.3294 maka pencariannya :
1.3294
1.3294+0.4120 = 0.7634
3. Tampilan Laporan
Tabel 14 merupakan halaman laporan yang berisikan siapa saja nama-nama pemohon yang berhak menerima bantuan atau tidak  berhak  menerima  bantuan.  Dari  30 data  pemohon yang dilakukan  analisa  untuk  diseleksi  apakah  berhak  menerima bantuan  atau  tidak,  dapat  dilihat  17  orang  yang  menerima bantuan  dan  13  orang  yang  tidak  berhak  menerima.  Berhak maupun  tidak  berhak  mendapatkan  bantuan  berdasarkan  dari hasil nilai preferensi yang dimiliki oleh tiap pemohon. Sistem akan menampilkan siapa saja yang berhak menerima bantuan apabila  nilai  preferensinya  melebihi  0.5  jadi  apabila  nilai preferensi yang dihasilkan oleh tiap pemohon kurang dari 0.5 maka akan menampilkan tidak berhak menerima bantuan.
Tabel 14 Laporan no NIK Nama Pemohon Preferensi Rank Status 1  1107243112530002  Alamsyah 0,8361 1 Berhak Menerima Bantuan 2  1107190608560001  Marhaban 0,8361 2 Berhak Menerima Bantuan 3  1107131908780001 Jarnawi 0,8174 3 Berhak Menerima Bantuan 4  1107120408780001 Mahyuddin Hamzah 0,8174 4 Berhak Menerima Bantuan 5  1107161212750008  Sulaiman 0,7953 5 Berhak Menerima Bantuan 6  1107060107650234 Rusli Matsyam 0,7634 6 Berhak Menerima Bantuan 7  1107131001670001 Salman 0,7552 7 Berhak Menerima Bantuan 8  1107130107650175 muchtar 0,7231 8 Berhak Menerima Bantuan 9  1107240603590001 Ridwan 0,7231 9 Berhak Menerima Bantuan 10  1107132010690001 Zulkifli 0,6896 10 Berhak Menerima Bantuan 11  1107150512630001  Rusli Yasin 0,6896 11 Berhak Menerima Bantuan 12  1107090107600210  Harmaini 0,6598 12 Berhak Menerima Bantuan 13  1107121402880002 Habibi 0,6263 13 Berhak Menerima Bantuan 14  1107120803800001 Mardani Raman 0,6156 14 Berhak Menerima Bantuan
15  1107121212880003  hawiskarni 0,5883 15 Berhak Menerima Bantuan 16  1107070412710001 A.Kadir 0,5883 16 Berhak Menerima Bantuan 17  1107061806690001 Rusdi 0,5374 17 Berhak Menerima Bantuan 18  1107120708910002  muhammad 0,4971 18 Tidak Berhak Menerima Bantuan 19  1107120103830001 Ibnu Wahed Ismail 0,4971 19 Tidak Berhak Menerima Bantuan 20  1107121506830002 Aiyub Raden 0,4900 20 Tidak Berhak Menerima Bantuan 21  1107121105780001 jafaruddin raden 0,3911 21 Tidak Berhak Menerima Bantuan 22  1107161312950004 Muhammad Nazir 0,2046 22 Tidak Berhak Menerima Bantuan 23  1107120808890001 Saiful 0,1638 23 Tidak Berhak Menerima Bantuan 24  1107120308840002  khairuddin 0,1638 24 Tidak Berhak Menerima Bantuan 25  1107131504830001 Mulya Rahmad 0,1301 25 Tidak Berhak Menerima Bantuan 26  1107131707990001 bulqaini 0,1301 26 Tidak Berhak Menerima Bantuan 27  1107190605920001 Zarkasyi 0,1301 27 Tidak Berhak Menerima Bantuan 28  1107120302870001  Abdussalam 0 28 Tidak Berhak Menerima Bantuan 29  1107120206770002  Sabaruddin 0 29 Tidak Berhak Menerima Bantuan 30  1107121406860003  nasrullah 0 30 Tidak Berhak Menerima Bantuan

## IV. KESIMPULAN
Setelah  melakukan  penelitian  dan  pengujian  pada aplikasi sistem pendukung keputusan pemberian modal usaha bagi rakyat miskin menggunakan metode TOPSIS , maka dapat disimpulkan bahwa hasil pengujian sistem dengan melakukan proses penyeleksian terhadap 5 data pemohon yang diinputkan, akan dirangking siapa-siapa saja yang memiliki nilai preferensi tertinggi  ke  nilai  preferensi  terendah,  ini  semua  di  dapatkan dari  langkah-langkah  yang  terdapat  pada  metode  TOPSIS. Form laporan berfungsi untuk menampilkan hasil nama yang mendapatkan bantuan,  dari 5 pemohon yang dilakukan analisa hanya  3  orang  yang  mendapatkan  bantuan  sedangkan  2  lagi tidak mendapatkan bantuan dikarenakan penilaiannya diambil berdasarkan  nilai  preferensi  yang  tinggi.  Sistem  akan menampilkan  siapa  saja  yang  berhak  menerima  bantuan apabila  nilai  preferensinya  melebihi  0.5  jadi  apabila  nilai preferensi yang dihasilkan oleh tiap pemohon kurang dari 0.5 maka akan menampilkan tidak berhak menerima bantuan.

## REFERENSI
[1]   Peraturan  Menteri  Sosial  Nomor  2  Tahun  2019  tentang Bantuan  Sosial  Usaha  Ekonomi  Produktif  Kepada Kelompok  Usaha  Bersama  Untuk  Penanganan  Fakir Miskin
[2]   Burstein,  F.,    Holsapple,  C.  (2008).  Handbook  on decision support systems 2: variations. Springer Science Business Media
[3]  Galar, D., Palo, M., Van Horenbeek, A.,  Pintelon, L. (2012). Integration of disparate data sources to perform maintenance  prognosis  and    optimal  decision  making. Insight-Non-Destructive Testing
and Condition Monitoring, 54(8), 440–445
[4]  Morant,  a., Larsson-Kraik, P.-O.,  Kumar, U. (2014).
Data-driven  model  for  maintenance  decision  support: A case study of railway signalling systems. Proceedings of  the  Institution  of  Mechanical  Engineers,  Part  F: Journal  of  Rail  and  Rapid  Transit,  0(0),  1–15. http://doi.org/10.1177/0954409714533680 [5]  Nunez,  A.,  Hendriks,  J.,  Li,  Z.,  De  Schutter,  B.,
Dollevoet, R. (2015). Facilitating maintenance decisions  on  the  Dutch  railways  using  big    data:  The ABA case study. Proceedings  -  2014 IEEE International Conference  on  Big  Data,  IEEE  Big  Data  2014,48–53. http://doi.org/10.1109/BigData.2014.7004431
[6]  Kusumadewi,  S.,  2006.  Fuzzy  Multi-Attribute Decision    Making    (Fuzzy    MADM),    Graha  Ilmu,
Yogyakarta
[7]   Zhu,    X.,    Wang    F.,    Liang    C.L.,    Jianping    S.    dan Xiaolei,  2012.  Quality  credit  evaluation  based  on TOPSIS  :  Evidence  from  air-conditioning  market    in
China,  Procedia Computer  Science 9, 1256 –  1262.
[8[   Sudarsono,  dkk,  2016,  “Sistem  Penunjang  Keputusan Pemberian  Bantuan  Siswa  Miskin  Di  Sd  Negeri Sukamenak  Kota  Tasikmalaya  Menggunakan  Metode Technique  For  Order  Preference  By  Similarity  To  Ideal Solution (Topsis)”, ISSN : 2302-3805.
[9]   Handoyo, T., Andri Gunawan dan Adya Wardani. 2014. Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Keluarga Miskin  Penerima  Bantuan  Bkm  Makmur  Menggunakan Metode Topsis Di Desa Jogonegoro . Jurnal TRANSFORMASI, Vol. 10, No. 2, 2014 : 84 – 98.
[10]  Agung  Triayudi1,  Fajar  Setiawan  Hidayat,  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penerima  Pinjaman Modal  Dana  Bergulir  Koperasi  Simpan  Pinjam  Pada Diskoperindag Kabupaten Serang Menggunakan Metode Topsis, Jurnal ProTekInfo Vol. 3 No. 1  September 2016, ISSN: 2406-7741
[11]  Finlay,  P.,  1994.  Introduction  to  Decision  Support Systems.  NCC/Blackwell,  Manchester185554  3141, xxiii, 274pp
[12]  Bulgurcu,  BK.  Application  of  TOPSIS  Technique  for Financial  Performance  Evaluation  of  Technology
Firms in Istanbul Stock Exchange Market. ELSEVIER, 1033-1044. 2012
[13]  Wibowo,  Z.  2013.  “ Sistem  Pendukung  Keputusan Pengenal Minat Siswa Pada Bidang   Ekstrakulikuler Sekolah Dengan Metode Topsis ”. Pelita Informatika Budi Darma, Volume : V,  Nomor: 3, Desember 2013