## DECISION SUPPORT SYSTEM REKOMENDASI PENERIMA

## PROGRAM PEMERINTAH BANTUAN PANGAN NON TUNAI (BPNT) DENGAN  MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP)
Arni Ayuning Tyas 1) , Umi Chotijah 2) , Henny Dwi Bhakti 3)
1) Desa Cerme Kidul Jln. Raya Cerme Kidul No. 86. Kode Pos, : 61171
2,3) Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatera No. 101 GKB, Gresik. e-mail: arniantyas@gmail.com 1) , umi.chotijah@gmail.com 2) , hennydwi@umg.ac.id 3)

## ABSTRAK
Dusun Cerme Kidul RT. 001 RW. 001, merupakan dusun yang terletak di Desa Cerme Kidul, Kecamatan Cerme, Kabupaten Gresik. Setiap dusun di desa cerme kidul akan mendapatkan program bantuan sosial dari pemerintah untuk meningkatkan taraf kehidupan warga dusun yang kurang mampu, salah satunya adalah Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT). Dalam hal ini pihak kelurahan desa perlu mengidentifikasi warga dusun yang berhak direkomendasikan sebagai penerima bantuan sosial tersebut. Terdapat permasalahan dalam pelaksanaan rekomendasi tersebut, dimana pihak sekretaris desa akan menyeleksi sendiri dan kemungkinan  terjadi  kesalahan,  seperti  orang  yang  tidak  berhak  aakn  direkomendasikan  sedangkan  yang  berhak  tidak direkomendasikan seagai penerima bantuan sosial. Maka dari itu proses rekomendasi penerma diperlukan SPK (Sistem Pen- dukung  Keputusan)  untuk  menentukan  warga  dusun  yang  berhak  direkomedasikan.  Penelitian  ini  menggunakan  metode Weighted Product (WP) untuk memberikan rekomendasi penerima program bantuan sosial. Penelitian ini menggunakan data warga dusun Cerme Kidul RT. 001 RW. 001 yang terdiri dari 95 data.
Kata Kunci : BPNT, Cerme, DSS, Rekomendasi, SPK, Weighted Product, WP .

## ABSTRACT
Cerme Kidul RT. 001 RW. 001, is a hamlet located in Cerme Kidul Village, Cerme District, Gresik Regency. Every hamlet in Cerme Kidul village will receive a social assistance program from the government to improve the living  standards of the less fortunate hamlets, one of which is the Non-Cash Food Assistance (BPNT). In this case, the village kelurahan needs to identify the dusun residents who are entitled to be recommended as recipients of the social assistance. There are problems in implementing these recommendations, where the village secretary will self-select and errors may occur, such as people who are  not  entitled  to  be  recommended  while  those  who  are  entitled  are  not  recommended  as  recipients  of  social  assistance. Therefore, the recipient recommendation process requires an SPK (Decision Support System) to determine which hamlet res- idents are entitled to be recommended. This study uses the Weighted Product (WP) method to provide recommendations for recipients of social assistance programs. This study uses data from residents of Cerme Kidul RT. 001 RW. 001 which consists of 95 data.
Keywords : BPNT, Cerme, DSS, Rekommendation, SPK, Weighted Produc, WP .

## I. P ENDAHULUAN
rogram Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) adalah bantuan sosial pangan dalam bentuk non tunai dari pemerintah yang diberikan kepada Keluarga Penerima Manfaat (KPM) yang memiliki Kartu Keluarga Sejahtera (KKS) setiap bulannya, melalui mekanisme akun elektronik yang digunakan hanya untuk membeli bahan pangan dipedagang bahan pangan yang sudah berkerja sama dengan bank (Irwan, 2019). Tujuan program bantuan sosial tersebut adalah untuk meningkatkan ketepatan  kelompok  sasaran,  memberikan  gizi  yang  lebih  seimbang  dan  bervariasi,  mendorong  usaha  eceran  rakyat,  dan diharapkan berdampak dalam peningkatan kesejahteraan dan kemampuan ekonomi KPM.
Penerima program BPNT di Dusun Cerme Kidul RT. 001 RW. 001, Kecamatan Cerme, Kabupaten Gresik merupakan warga  desa  yang  didata  dan  diusulkan  oleh  ketua  Rumah  Tangga  (RT).  Kemudian  daftar  data  tersebut  akan  diseleksi  oleh sekretaris  desa  untuk  menetukan  rekomendasi  penerima  bantuan.  Tapi  karena  seleksi  yang  dilakukan  oleh  sekretaris  desa, terdapat kemungkinan rekomendasi penerima BPNT terjadi kesalahan dan tidak tepat sasaran. Dimana terdapat penerima yang tidak  layak  mendapat  program  BPNT  malah  mendapatkan  dan  sebaliknya  yang  seharusnya  layak  menjadi  penerima  malah tidak dapat.
Penentuan rekomendasi penerima BPNT di Dusun Cerme Kidul RT. 001 RW. 001 sangat dibutuhkan agar proses  rek- omendasi penerima BPNT akurat dan tepat sasaran. Skripsi yang dibuat dengan judul “ Decision Support System Rekomendasi
P

## INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal
Arni Ayuning Tyas, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti  — Decision Support System Rekomendasi Penerima Program Pemerintah Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) dengan  Menggunakan Metode Weighted Product (Wp)
Penerima Program Pemerintah Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) dengan  menggunakan Metode Weighted Product (WP) (Studi Kasus : Dusun Cerme Kidul RT. 001 RW. 001, Kec. Cerme, Kab. Gresik)”. Sistem ini akan menghasilkan output berupa pemeringkatan  warga  dusun,  yang  kemudian  akan  direkomendasikan  sebagai  penerima  program  bantuan.  Kriteria  yang digunakan  untuk  penilaian  adalah  usia,  pendidikan,  pekerjaan,  penghasilan  per  bulan,  jumlah  tanggungan,  status  rumah, kendaraan, luas tanah, jenis lantai, jenis dinding, sumber air minum, sumber penerangan, dan fasilitas KMWC. Melalui Deci- sion Support System ini diharapkan dapat memberikan kemudahan bagi sekretaris desa dalam merekomendasikan warga dusun penerima program BPNT secara cepat, akurat dan tepat sasaran.

## II. L ANDASAN T EORI

## 2.1 Decision Support System (DSS)
Pengertian Decision Support System (DSS) atau Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sistem berbasis komputer, yang dapat mendukung pengambilan keputusan untuk menyelesaikan masalah yang semi terstruktur,  dengan  memanfaatkan  data  yang  ada  kemudian  diolah  menjadi  suatu  informasi  berupa  usulan menuju suatu kepuusan tertentu [1] .
Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pertama kali diungkapkan pada awal tahun 1970-an oleh Mi- chael S. Scott Morton dengan istilah Management Decision System yaitu suatu sistem yang berbasis komputer yang ditunjukan untuk membantu pengambil keputusan dengan memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan yang tidak terstruktur [9] .

## 2.1.1 Karakteristik Decision Support System (DSS)
Karakteristik dan kapabilitas Decision Support System (DSS) atau Sistem Pendukung Keputusan (SPK) diantaranya yaitu [8] :
 SPK menyediakan dukungan bagi pengambil keputusan terutama pada situasi terstruktur dan tak ter- struktur dengan memadukan pertimbangan manusia dan informasi terkomputerisasi.
 Dukungan untuk semua level manajerial, mulai dari eksekutif puncak sampai manajer lapangan.
 Dukungan untuk individu dan kelompok. Masalah yang kurang terstruktur sering memerlukan keterli- batan  individu  dari  departemen  dan  tingkat  organisasional  yang  berbeda  atau  bahkan  dari  organisasi lain.
 Dukungan untuk keputusan independen dan atau sekuensial. Keputusan dapat dibuat satu kali, beberapa kali atau berulang (dalam interval yang sama).
 Dukungan pada semua fase proses pengambilan keputusan : intelegensi, desain, pilihan dan implemen- tasi.
2.1.2 Tahapan Decision Support System (DSS)
Tahapan-tahapan yang harus dilalui dalam proses DSS atau SPK sebagai berikut [2] : 1. Tahap Pemahaman (Intelligence Phase)
Tahap ini merupakan proses penelusuran dan pendeteksian dari lingkup problematika serta proses pengenalan  masalah.  Data masukan  diperoleh,  diproses,  dan  diuji  dalam  rangka  mengidentifikasikan masalah.
2. Tahap Perancangan (Design Phase)
Tahap  ini  merupakan  proses  pengembangan  dan  pencarian  alternatif  tindakan  atau  solusi  yang dapat diambil. Tersebut merupakan representasi kejadian nyata yang disederhanakan, sehingga diper- lukan proses validasi dan verifikasi untuk mengetahui keakuratan model dalam meneliti masalah yang ada.
3. Tahap Pemilihan (Choice Phase)
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemilihan  terhadap  berbagai  alternatif  solusi  yang  dimunculkan  pada tahap perencanaan agar ditentukan atau dengan memperhatikan kriteria-kriteria berdasarkan tujuan yang akan dicapai.
4. Tahap Implementasi (Implementation Phase)
Pada  tahap  ini  dilakukan  penerapan  terhadap  rancangan  sistem  yang  telah  dibuat  pada  tahap perancangan serta pelaksanaan alternatif tindakan yang telah dipilih pada tahap pemilihan.

## 2.2 Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT)
Program Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) adalah bantuan sosial pangan dalam bentuk non tunai dari pemerintah yang diberikan kepada Keluarga Penerima Manfaat (KPM) yang memiliki Kartu Keluarga Sejahtera

## INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal
Arni Ayuning Tyas, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti  — Decision Support System Rekomendasi Penerima Program Pemerintah Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) dengan  Menggunakan Metode Weighted Product (Wp)
(KKS) setiap bulannya, melalui mekanisme akun elektronik yang digunakan hanya untuk membeli bahan pangan dipedagang bahan pangan yang sudah berkerja sama dengan bank [4] .
Manfaat dari program Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) yaitu  meningkatkan ketahanan pangan di ting- kat  KPM  sekaligus  sebagai  mekanisme  perlindungan  social  dan  penanggulangan  kemiskinan,  meningkatkan efisiensi penyaluran bantuan social, meningkatnya akses masyarakat terhadap layanan keuangan dan perbankan, meningkatkan transaksi nontunai dalam agenda Gerakan Nasional Nontunai (GNNT), dan meningkatkan per- tumbuhan ekonomi di daerah, terutama usaha mikro dan kecil di bidang perdagangan [10] .

## 2.3 Metode Weighted Product (WP)
Metode WP merupakan  suatu  metode  pengambilan  keputusan  multi-kriteria  yang  digunakan  untuk  me- nyelesaikan kasus yang  mempunyai data dengan banyak atribut. Metode WP menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, di mana rating setiap atribut harus dipangkatkan dahulu dengan bobot atribut yang bersangkutan. Metode WP banyak digunakan dalam sistem pengambilan keputusan dikarenakan metode ini mampu dalam pencarian solusi terbaik pada sistem perangkingan dengan proses perhitungan yang cukup mudah tanpa memerlukan waktu yang lama dalam perhitungan [5] .

## 2.3.1 Tahapan Perhitungan Metode Weighted Product (WP)
Tahapan-tahapan perhitungan penyelesaian masalah dengan menggunakan metode WP adalah se- bagai berikut [5] :
1. Penentuan kriteria dan menentukan besar bobot.
Penentuan  kriteria  untuk    dijadikan  dasar  dalam  penentuan  dan  menentukan  besar  bobot  untuk masing-masing kriteria. Kriteria disimbolkan dengan 𝑐 𝑖 , di mana 𝑖 merupakan banyaknya kriteria yang ditentukan untuk dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan.
2. Menentukan peringkat kecocokan untuk kriteria. Menentukan nilai bobot awal (𝑤𝑜) , kemudian membuat matriks keputusan dengan membuat per- ingkat kecocokan pada setiap kriteria.
3. Normalisasi bobot
Normalisasi bobot pada metode WP dilakukan dengan melakukan pembagian bobot setiap kriteria dengan jumlah keseluruhan bobot kriteria atau bisa disebut melakukan perhitungan nilai relatif bobot awal (𝑤𝑗) .  Nilai total normalisasi bobot untuk seluruh kriteria harus memenuhi persamaan :
∑ 𝑤𝑗 = 1 𝑛
𝑗=1
Keterangan : 𝑤 = bobot kriteria 4. Menghitung nilai preferensi untuk alternatif sebagai vektor 𝑆 Nilai preferensi untuk alternatif dihitung dengan menggunakan persamaan :
𝑆 𝑖 =   ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑊𝑗 𝑛 𝑗=1
Keterangan : 𝑆 = preferensi alternative
𝑤 = bobot kriteria
𝑋 = nilai kriteria
𝑖 = alternatif ke-i sampai dengan n 𝑗 = kriteria Vektor 𝑆 dihitung  dengan  melakukan  seluruh  perkalian  nilai  kriteria  1  hingga  n  dengan  me- mangkatkan w sebagai bobot normalisasi tiap kriteria, yang akan bernilai positif apabila 𝑤 merupakan atribut keuntungan (benefit) dan bernilai negatif apabila 𝑤 merupakan atribut biaya (cost).
5. Menghitung nilai preferensi relatif sebagai vektor 𝑉
Vektor 𝑉 merupakan nilai preferensi relatif yang akan digunakan untuk mencari peringkat dari hasil perhitungan setiap alternatif.
𝑉 𝑖 = 𝑆 𝑖 ∏ (𝑋 𝑗 ) 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1

## INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal
Arni Ayuning Tyas, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti  — Decision Support System Rekomendasi Penerima Program Pemerintah Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) dengan  Menggunakan Metode Weighted Product (Wp)

## 6. Membuat peringkat nilai vector V
Pada tahap ini akan diketahui alternatif yang memiliki nilai Vi tertinggi yang merupakan hasil dari keputusan.

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN S ISTEM

## 3.1 Analisis
Proses  penentuan  warga  dusun  sebagai  penerima  program  pemerintah  BPNT  di  dusun  Cerme  Kidul RT.001 RW.001 dilakukan dengan pengajuan data warga dusun oleh ketua RT ke sekretaris desa. Kemudian daftar data tersebut akan diseleksi oleh sekretaris desa untuk menetukan rekomendasi penerima bantuan. Tapi karena seleksi yang dilakukan oleh sekretaris desa, terdapat kemungkinan rekomendasi penerima BPNT terjadi kesalahan dan tidak tepat sasaran. Dimana terdapat penerima yang tidak layak mendapat bantuan sosial malah mendapatkan  BPNT  dan  sebaliknya  yang  seharusnya  layak  menjadi  penerima  malah  tidak  dapat.  Kriteria- kriteria tersebut berupa usia, pendidikan, pekerjaan, penghasilan per bulan, jumlah tanggungan, status rumah, kendaraan, luas tanah, jenis lantai, jenis dinding, sumber air minum, sumber penerangan, dan fasilitas KMWC. Dari analisis permasalahan tersebut maka diperlukan adanya penerapan SPK rekomendasi penerima program pemerintah BPNT di Cerme Kidul RT.001 RW.001 yang akan membantu pihak sekretaris desa dalam menen- tukan rekomedasi warga dusun penerima BPNT .

## 3.2 Hasil Analisis
Hasil analisis penentuan warga dusun penerima program pemerintah BPNT di dusun Cerme Kidul RT.001 RW.001 dalam menyelesaikan permasalahan rekomendasi calon penerima bantuan sosial BPNT dengan tepat sasaran,  maka  dibutuhkan  peran  sebuah  sistem  pengambilan  keputusan  rekomendasi  penerima  program pemerintah BPNT yang dapat membantu dan memudahkan pihak sekretaris desa dalam menyeleksi dan merek- omendasikan  penerima  program  pemerintah  BPNT  tersebut  sesuai  dengan  kriteria-kriteria  yang  ditentukan secara cepat, akurat dan tepat sasaran.
Sistem rekomendasi calon penerima bantuan sosial ini akan menyimpan data warga desa, tapi hanya 1 (satu) perwakilan dari setiap 1 (satu) Kartu Keluarga. Data tersebut meliputi nama, usia, pendidikan, pekerjaan, penghasilan  per  bulan, jumlah  tanggungan,  status  rumah,  kendaraan,  luas  tanah, jenis  lantai, jenis  dinding, sumber  air  minum,  sumber  penerangan,  dan  fasilitas  KMWC.  Kemudian  tiap  kriteria  kecuali  nama  akan dikelompokkan  menjadi benefit atau cost dan  ditentukan  rating  kepentingan  atau  bobot  kepentingan  oleh sekretaris desa. Selanjutnya data–data tersebut akan dilakukan perhitungan dengan metode WP . Sistem ini menghasilkan nilai akhir vektor 𝑉 , kemudian nilai tersebut akan diperingkatkan berdasarkan nilai  terbesar  ke  terkecil.  Hasil  pemeringkatan  tersebut  akan  dijadikan  dasar  rekomendasi  warga  dusun penerima program pemerintah BPNT. Data warga dusun yang akan direkomendasi merupakan data  dengan peringkat tertinggi ke 1 sampai 25.
Tabel 3.1 Kebutuhan Stackholder No Entitas Informasi Proses Data 1. Admin (Sekretaris Desa) Mendapatkan  hasil akhir  vektor  v  yang dijadikan dasar pemeringkatan - Proses pemasukkan data - Proses penilaian - Melakukan in- put data warga dusun - Input nilai bobot kepentingan

## 3.3 Representasi Model
Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari pengisian angket oleh warga dusun Cerme Kidul RT.001 RW.001 pada tahun 2021 dengan total 95 data perwakilan 1 (satu) orang dari 1 (satu) KK. Metode WP merupakan  metode  yang  digunakan  dalam  menyelesaikan  permasalahan  yang  ada  di  dusun  Cerme  Kidul RT.001 RW.001 untuk  memberikan rekomendasi calon penerima bantuan sosial pemerintah BPNT dengan menggunakan kriteria berupa usia, pendidikan, pekerjaan, penghasilan per bulan, jumlah tanggungan, status rumah, kendaraan, luas tanah, jenis lantai, jenis dinding, sumber air minum, sumber penerangan, dan fasilitas KMWC. Lebih jelas tentang kriteria yang digunakan dalam mengambil keputusan dapat dilihat pada tabel 3.2 .

## INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal
Arni Ayuning Tyas, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti  — Decision Support System Rekomendasi Penerima Program Pemerintah Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) dengan  Menggunakan Metode Weighted Product (Wp)
Tingkat  kepentingan  bobot  dibutuhkan juga  untuk  menentukan nilai  normalisasi bobot  pada  setiap  kriteria, keterangan nilai bobot terdapat pada tabel 3.3 . Tabel 3.2 Tabel Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria Atribut Bobot Normalisasi Bobot C1 Usia Benefit 4 0,100 C2 Pendidikan Benefit 3 0,075 C3 Pekerjaan Benefit 5 0,125 C4 Penghasilan per bulan Cost 5 0,125 C5 Jumlah tanggungan Cost 4 0,100 C6 Kendaraan Benefit 3 0,075 C7 Status rumah Benefit 2 0,050 C8 Luas tanah Cost 2 0,050 C9 Jenis lantai Benefit 2 0,050 C10 Jenis dinding Benefit 2 0,050 C11 Sumber air minum Benefit 3 0,075 C12 Sumber penerangan Benefit 3 0,075 C13 Fasilitas KMWC Benefit 2 0,050 Total 40 1,000 Tabel 3.3 Tabel Tingkat Kepentingan Kriteria Bobot Nilai Bobot Keterangan Kepentingan 1 Tidak Penting 2 Kurang Penting
3 Cukup Penting
4 Penting
5 Sangat Penting
Bobot kriteria menentukan seberapa penting kriteria tersebut, atribut kriteria terdiri dari benefit atau cost, dimana semakin besar nilainya maka semakin bagus dan sedangkan cost semakin kecil nilainya maka semakin bagus. Dan diambil 15 (lima belas) data sampel dari total 95 data  hasil penyebaran angket dari warga dusun Cerme Kidul RT.001 RW.001 telah dikelompokan berdasarkan kriteria diatas disajikan dalam tabel 3.4 . Tabel 3.4 Data Angket Warga Dusun Cerme Kidul RT.001 RW.001
No Nama Kriteria Usia Pendi- dikan Pekerjaan Penghasilan Tang- gungan Kenda- raan Status Rumah Luas Tanah Jenis Lantai Jenis Dinding Smb. Air Minum Smb. Penerangan Fasilitas KMCWC 1 Hariyanto 47 SMA Pengusaha 1.500.000 - 3.000.000 2-3 Sepeda Motor Milik Sendiri > 8 M2 Kramik Tembok Isi Ulang PLN Non Subsidi Sendiri 2 Hariyadi Santoso 52 SMA Karyawan 1.500.000 - 3.000.000 2-3 Sepeda Motor Kontrak < 8 M2 Semen Kayu Sumur PLN Non Subsidi Sendiri 3 Makmur 65 SD Tidak Bekerja < 500.000 2-3 Sepeda Motor Milik Sendiri > 8 M2 Kramik Kayu Sumur PLN Subsidi Sendiri 4 M. Ilham Ghozali 38 SMA Karyawan > 3.000.000 >4 Mobil Milik Sendiri > 8 M2 Kramik Tembok Ladeng/Pipa PLN Subsidi Sendiri 5 Mohamad Dirham 47 SMA Karyawan 1.500.000 - 3.000.000 2-3 Sepeda Motor Milik Sendiri > 8 M2 Kramik Tembok Isi Ulang PLN Subsidi Sendiri 6 Ribut 51 PT Karyawan > 3.000.000 2-3 Mobil Milik Sendiri > 8 M2 Kramik Tembok Isi Ulang PLN Non Subsidi Sendiri 7 Satria Rio D. 25 PT Karyawan > 3.000.000
1 Mobil
Milik Orang Tua > 8 M2 Kramik Tembok Isi Ulang PLN Non Subsidi Sendiri 8 Sarwi 52 SMA Pedagang > 3.000.000 2-3 Mobil Milik Sendiri > 8 M2 Kramik Tembok Isi Ulang PLN Non Subsidi Sendiri 9 Sugiantoro 54 SMA Karyawan > 3.000.000 2-3 Mobil Milik Sendiri > 8 M2 Kramik Tembok Isi Ulang PLN Non Subsidi Sendiri 10 Suriani 56 SMA Tidak Bekerja < 500.000 2-3 Sepeda Motor Milik Orang Tua > 8 M2 Kramik Tembok Sumur PLN Subsidi Sendiri 11 Suroso 58 PT Karyawan > 3.000.000 2-3 Mobil Milik Sendiri > 8 M2 Kramik Tembok Isi Ulang PLN Non Subsidi Sendiri 12 Toto Suryadi 51 SMA Karyawan > 3.000.000 >4 Sepeda Motor Milik Sendiri > 8 M2 Kramik Tembok Isi Ulang PLN Subsidi Sendiri 13 Tri Hartanto 47 SMA Karyawan > 3.000.000 2-3 Sepeda Motor Milik Sendiri > 8 M2 Kramik Tembok Isi Ulang PLN Non Subsidi Sendiri 14 Faisol 56 SMA Tidak
Bekerja < 500.000 2-3 Sepeda Motor Milik Sendiri > 8 M2 Kramik Tembok Ladeng/Pipa PLN Subsidi Sendiri 15 Salehudin 60 SMA Karyawan > 3.000.000 2-3 Mobil Milik Sendiri > 8 M2 Kramik Tembok Isi Ulang PLN Non Subsidi Sendiri

## INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal
Arni Ayuning Tyas, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti  — Decision Support System Rekomendasi Penerima Program Pemerintah Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) dengan  Menggunakan Metode Weighted Product (Wp)
Data yang digunankan dalam perhitungan proses rekomendasi penerima program pemerintah BPNT ada- lah data yang terdapat pada tabel 3.2 dan tabel 3.3 . Berikut akan disajikan proses perhitungan metode WP menggunakan  data  tersebut.  Langkah  –  Langkah  pendukung  keputusan  dengan  metode WP adalah  sebagai berikut.
1. Menentukan nilai bobot pada masing-masing kriteria
Kriteria yang digunakan dalam penelitian sudah ditentukan oleh kelurahan desa atau lebih tepatnya pihak sekretaris desa Cerme Kidul. Nilai bobot untuk kategori kriteria yang digunakan adalah sebagai berikut.
a. Nilai bobot untuk kriteria usia
Tabel 3.5 Nilai Kriteria Usia Usia Kategori Nilai 17-26 Kurang 1 27-39 Cukup 2 40-50 Memenuhi 3 51-65 Sangat Memenuhi 4
b. Nilai bobot untuk kriteria pendidikan Tabel 3.6 Nilai Kriteria Pendidikan Pendidikan Kategori Nilai Perguruan Tinggi Kurang 1 SMA Cukup 2 SMP Memenuhi 3 Sekolah Dasar Sangat Memenuhi 4
c. Nilai bobot untuk kriteria pekerjaan Tabel 3.7 Nilai Kriteria Pekerjaan Pekerjaan Kategori Nilai Karyawan Kurang 1 Pedagang/Pengusaha Cukup 2 Serabutan/Petani Memenuhi 3 Tidak Bekerja Sangat Memenuhi 4 d. Nilai bobot untuk kriteria Pendapatan Tabel 3.8 Nilai Kriteria Pendapatan Pendapatan Kategori Nilai ≤ Rp. 300.0000 Sangat Memenuhi 1 Rp. 300.000 – Rp. 1.300.000 Memenuhi 2 Rp. 1.300.000 – Rp. 3.000.000 Cukup 3 ≥ Rp. 3.000.000 Kurang 4 e. Nilai bobot untuk kriteria tanggungan Tabel 3.9 Nilai Kriteria Tanggungan Tanggungan Kategori Nilai 1 Cukup 1 2 – 3 Memenuhi 2 >4 Sangat Memenuhi 3
f. Nilai bobot untuk kriteria kendaraan Tabel 3.10 Nilai Kriteria Kendaraan Kendaraan Kategori Nilai Mobil Kurang 1 Sepeda Motor Cukup 2 Sepeda Memenuhi 3 Tidak Punya Sangat Memenuhi 4
g. Nilai bobot untuk kriteria status rumah

## INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal
Arni Ayuning Tyas, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti  — Decision Support System Rekomendasi Penerima Program Pemerintah Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) dengan  Menggunakan Metode Weighted Product (Wp)
Tabel 3.11 Nilai Kriteria Status Rumah Status Rumah Kategori Nilai Milik Sendiri Kurang 1 Milik Oranng Tua Cukup 2 Kontrak Memenuhi 3 Bebas Sewa Sangat Memenuhi 4
h. Nilai bobot untuk kriteria luas tanah Tabel 3.12 Nilai Kriteria Luas Tanah Luas Tanah Kategori Nilai < 8M2 Memenuhi 1 > 8M2 Kurang 2
i. Nilai bobot untuk kriteria jenis lantai Tabel 3.13 Nilai Kriteria Jenis Lantai Jenis Lantai Kategori Nilai Kramik Kurang 1 Semen Cukup 2 Tanah Memenuhi 3 j. Nilai bobot untuk kriteria jenis dinding Tabel 3.14 Nilai Kriteria Jenis Dinding Jenis Dinding Kategori Nilai Tembok Kurang 1 Kayu Cukup 2 Bambu Memenuhi 3 k. Nilai bobot untuk kriteria sumber air minum Tabel 3.15 Nilai Kriteria Sumber Air Minum Sumber Air Minum Kategori Nilai Isi Ulang Kurang 1 Ladeng/Pipa Cukup 2 Sumur Memenuhi 3 Sungai Sangat Memenuhi 4 l. Nilai bobot untuk kriteria sumber penerangan Tabel 3.16 Nilai Kriteria Sumber Penerangan Sumber Penerangan Kategori Nilai PLN Non Subsidi Kurang 1 PLN Subsiid Cukup 2 Tidak Ada Memenuhi 3 m. Nilai bobot untuk kriteria fasilitas KMWC Tabel 3.17 Nilai Kriteria Fasilitas KMWC Fasilitas KMWC Kategori Nilai Sendiri Kurang 1 Umum Cukup 2 Tidak Ada Memenuhi 3
2. Menentukan nilai tingkat kepentingan pada masing-masing kriteria
Nilai tingkat kepentingan bobot kriteria untuk menentuka mana yang lebih diutamakan terdapat pada tabel 3.2 dengan keterangan nilai terdapat pada tabel 3.3 . Berikutnya adalah menentukan jenis tiap kriteria, yaitu termasuk kriteria benefit atau cost. Penentuan ini berdasarka informasi :
a) Benefit : Jenis kriteria jika nilai semakin besar maka semakin baik atau penting, jika semakin kecil maka bernilai tidak baik atau tidak penting.

## INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal
Arni Ayuning Tyas, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti  — Decision Support System Rekomendasi Penerima Program Pemerintah Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) dengan  Menggunakan Metode Weighted Product (Wp)
b) Cost : Jenis kriteria jika nilai semakin kecil maka semakin baik atau lebih penting, jika semakin besar maka bernilai atau tidak terlalu penting.

## 3. Menghitung normalisasi bobot atau nilai relatif bobot awal (𝑤𝑗)
Perhitungan normalisasi bobot pada metode WP dilakukan dengan mengitung total nilai bobot kemudian dibagi dengan nilai bobot masing-masing kriteria, dimana total normalisasi bobot harus berjumlah 1(satu). Data kriteria ada di tabel 3.2 .
a. Normalisasi Bobot Kriteria Usia
𝑤𝑗 = ( 4 40 ) = 0,100
b. Normalisasi Bobot Kriteria Pendidikan
𝑤𝑗 = ( 3 40 ) = 0,075
c. Normalisasi Bobot Kriteria Pekerjaan
𝑤𝑗 = ( 5 40 ) = 0,125
d. Normalisasi Bobot Kriteria Pendapatan
𝑤𝑗 = ( 5 40 ) = 0,125
e. Normalisasi Bobot Kriteria Jumlah Tanggungan
𝑤𝑗 = ( 4 40 ) = 0,100
f. Normalisasi Bobot Kriteria Kendaraan
𝑤𝑗 = ( 3 40 ) = 0,075
g. Normalisasi Bobot Kriteria Status Rumah
𝑤𝑗 = ( 2 40 ) = 0,050
h. Normalisasi Bobot Kriteria Luas Tanah
𝑤𝑗 = ( 2 40 ) = 0,050
i. Normalisasi Bobot Kriteria Jenis Lantai
𝑤𝑗 = ( 2 40 ) = 0,050
j. Normalisasi Bobot Kriteria Jenis Dinding
𝑤𝑗 = ( 2 40 ) = 0,050
k. Normalisasi Bobot Kriteria Sumber Air Minum
𝑤𝑗 = ( 3 40 ) = 0,075
l. Normalisasi Bobot Kriteria Sumber Penerangan
𝑤𝑗 = ( 3 40 ) = 0,075
m. Normalisasi Bobot Kriteria Fasilitas KMWC
𝑤𝑗 = ( 2 40 ) = 0,050
4. Menentukan alternatif
Data  nama  warga  dusun  Cerme  Kidul  RT.001  RW.001  dan  kriteria-kriteria  yang  digunakan  dalam perankingan calon penerima bantuan dengan menggunakan metode WP terdapat dalam tabel 3.4 dan tabel 3.2 .  Daftar nama  warga  dusun tersebut akan  diwakili dengan  data  alternatif  dari A1  sampai  dengan  A15. Sedangkan data kriteria-kriteria akan diwakilkan data alternatif C1 sampai C13.
Tabel 3.18 Data Alternatif Warga Dusun dan Kriteria
No. Alternatif Warga Dusun Kriteria 1 A1 C1 2 A2 C2 3 A3 C3

## INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal
Arni Ayuning Tyas, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti  — Decision Support System Rekomendasi Penerima Program Pemerintah Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) dengan  Menggunakan Metode Weighted Product (Wp)
4 A4 C4 5 A5 C5 6 A6 C6 7 A7 C7 8 A8 C8 9 A9 C9 10 A10 C10 11 A11 C11 12 A12 C12 13 A13 C13 14 A14 15 A15
5. Memasukkan nilai bobot kriteria pada tiap alternatif Pada tahap ini akan dilakukan penginputan nilai bobot kriteria ke masing masing alternatif.
Tabel 3.19 Input Nilai Bobot Kriteria
WD KRITERIA C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8  C9  C10  C11  C12  C13 A1 3 2 2 3 2 2 1 2 1 1 1 1 1 A2 4 2 1 3 2 2 3 1 2 2 3 1 1 A3 4 4 4 1 2 2 1 2 1 2 3 2 1 A4 2 2 1 4 1 1 1 2 1 1 2 2 1 A5 3 2 1 3 2 2 1 2 1 1 1 2 1 A6 4 1 1 4 2 1 1 2 1 1 1 1 1 A7 1 1 1 4 3 1 2 2 1 1 1 1 1 A8 4 2 2 4 2 1 1 2 1 1 1 1 1 A9 4 2 1 4 2 1 1 2 1 1 1 1 1 A10 4 2 4 1 2 2 2 2 1 1 3 2 1 A11 4 1 1 4 2 1 1 2 1 1 1 1 1 A12 4 2 1 4 1 2 1 2 1 1 1 2 1 A13 3 2 1 4 2 2 1 2 1 1 1 1 1 A14 4 2 4 1 2 2 1 2 1 1 2 2 1 A15 4 2 1 4 2 1 1 2 1 1 1 1 1
6. Menentukan pangkat bobot kriteria awal
Menentukan pangkat bobot kriteria awal dibutuhkan untuk mencari proses perhitungan selanjutnya yaitu nilai  relatif  preferensi  vektor 𝑆 .  Cara  menentukanya  jika  kriteria  masuk  kategori benefit maka  nilai  hasil normalisasi bobot akan dikali 1 (satu), dan sebaliknya jika masuk kategori cost maka akan dikali dengan – 1 (minus satu).
Tabel 3.20 Pangkat Bobot Kriteria Awal Kode Kriteria Atribut Normalisasi Bobot Pangkat C1 Benefit 0,100 0,100 C2 Benefit 0,075 0,075 C3 Benefit 0,125 0,125 C4 Cost 0,125 -0,125 C5 Cost 0,100 -0,100 C6 Benefit 0,075 0,075 C7 Benefit 0,050 0,050 C8 Cost 0,050 -0,050 C9 Benefit 0,050 0,050 C10 Benefit 0,050 0,050 C11 Benefit 0,075 0,075

## INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal
Arni Ayuning Tyas, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti  — Decision Support System Rekomendasi Penerima Program Pemerintah Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) dengan  Menggunakan Metode Weighted Product (Wp)
C12 Benefit 0,075 0,075 C13 Benefit 0,050 0,050

## INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal
Arni Ayuning Tyas, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti  — Decision Support System Rekomendasi Penerima Program Pemerintah Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) dengan  Menggunakan Metode Weighted Product (Wp)

## 7. Melakukan perhitungan nilai relatif preferensi vektor 𝑆
Vektor 𝑆 dihitung dengan melakukan seluruh perkalian nilai kriteria C1 hingga n yang ada pada tabel 3.19 dipangkatkan dengan hasil nilai pangkat ada pada tabel 3.20 . a. Vektor 𝑆 A1 𝑆 1 = (C1^0,100) ∗ (C2^0,075) ∗ (C3^0,125) ∗ (C4^(−0,125)) ∗ (C5^(−0,100)) ∗ (C6^0,075) ∗ (C7^0,050) ∗ (C8^(−0,050)) ∗ (C9^0,050) ∗ (C10^0,050) ∗ (C11^0,075) ∗ (C12^0,075) ∗
(C13^0,050)
𝑆 1 = (3^0,100) ∗ (2^0,075) ∗ (2^0,125) ∗ (3^(−0,125)) ∗ (2^(−0,100)) ∗ (2^0,075) ∗ (1^0,050) ∗
(2^(−0,050)) ∗ (1^0,050) ∗ (1^0,050) ∗ (1^0,075) ∗ (1^0,075) ∗ (1^0,050)
𝑆 1 = 1,0610
b. Vektor 𝑆 A2 𝑆 2 = (C1^0,100) ∗ (C2^0,075) ∗ (C3^0,125) ∗ (C4^(−0,125)) ∗ (C5^(−0,100)) ∗ (C6^0,075) ∗
(C7^0,050) ∗ (C8^(−0,050)) ∗ (C9^0,050) ∗ (C10^0,050) ∗ (C11^0,075) ∗ (C12^0,075) ∗ (C13^0,050)
𝑆 2 = (4^0,100) ∗ (2^0,075) ∗ (1^0,125) ∗ (3^(−0,125)) ∗ (2^(−0,100)) ∗ (2^0,075) ∗ (3^0,050) ∗
(1^(−0,050)) ∗ (2^0,050) ∗ (2^0,050) ∗ (3^0,075) ∗ (1^0,075) ∗ (1^0,050)
𝑆 2 = 1,2746
c. Dan seterusnya dari Vektor 𝑆 A3 sampai A15 Total jumlah vektor 𝑆 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 adalah 16,5727 , nilai tersebut diperoleh dari hasil vektor dari 𝑆 1 sampai 𝑆 15 dijumlahkan keseluruhannya.

## 8. Melakukan perhitungan nilai relatif preferensi vektor 𝑉
Vektor 𝑉 merupakan  nilai  preferensi  relatif  yang  akan digunakan  untuk  mencari peringkat  dari  hasil perhitungan setiap alternatif. Dengan membagi hasil dari setiap perhitungan vektor 𝑆 data alternatif dari A1 sampai A15 dengan total jumlah vektor 𝑆 . Total perhitungan vektor 𝑉 harus berjumlah 1 (satu), jika tidak maka perhitungannya ada yang salah.
a. Vektor 𝑉 A1
Vektor 𝑉 1 = ( 𝑆 1 𝑆 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 ) = ( 1,0610 16,5727 ) = 0,0640
b. Vektor 𝑉 A2
Vektor 𝑉 2 = ( 𝑆 2 𝑆 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 ) = ( 1,2746 16,5727 ) = 0,0769
c. Vektor 𝑉 A3
Vektor 𝑉 3 = ( 𝑆 3 𝑆 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 ) = ( 1,7039 16,5727 ) = 0,1028
d. Dan seterusnya dari Vektor 𝑉 A4 sampai A15

## 9. Menentukan ranking
Dari hasil perhitungan nilai vektor 𝑉 sebelumnya dapat diurutkan hasil perankingan dari yang terbesar sampai  terkecil,  dimana  nilai  vektor 𝑉 terbesar  merupakan  alternatif  yang  terbaik  dari  data  yang  ada  dan merupakan alternatif rekomendasi terpilih, sedangkan nilai vektor 𝑉 terkecil merupakan alternatif terburuk dari data yang ada. Urutan nilai vektor 𝑉 dari yang terbesar sampai terkecil adalah sebagai berikut :
A3 = 0,1028 A10 = 0,0976 A14 = 0,0915 A2 = 0,0769 A12 = 0,0658 A1
= 0,0640
A5
= 0,0618
A4 = 0,0614 A8 = 0,0603 A13 = 0,0566 A15
= 0,0553

## INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal
Arni Ayuning Tyas, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti  — Decision Support System Rekomendasi Penerima Program Pemerintah Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) dengan  Menggunakan Metode Weighted Product (Wp)
A9 = 0,0553 A11 = 0,0525 A6
= 0,0525
A9
= 0,0553
Sehingga  5  (lima)  data  warga  dusun  yang  paling  direkomendasikan  sebagai penerima  bantuan  sosial pemerintah BPNT adalah A3 Makmur, A10 Suriani, A14 Faisol, A2 Hariyadi Santoso dan A12 Toto Suryadi, dengan nilai vektor 𝑉 5 (lima) terbesar yaitu 0,1028; 0,0976; 0,0915; 0,0769; dan 0,0658.

## IV. I MPLEMENTASI DAN P ENGUJIAN S ISTEM

## 4.1 Halaman Dashboard
Halaman Dashboard merupakan halaman pertama yang muncul ketika pengguna membuka sistem . Hal- aman  ini  berisikan  ucapan  selamat  datang,  fungsi  login  dan  menjelaskan  judul  dari  program  tersebut. Disajikan pada Gambar 4.1 .
Gambar 4.1 Halaman Dashboard

## 4.2 Hasil Analisa Pengujian Sistem
Untuk analisa hasil pengujian sistem penulis menggunakan 95 data warga dusun dengan kriteria-kriteria penilaian yang telah ditentukan. Dimana data tersebut didapat dari hasil pengisian angket dan dimasukkan oleh sekretaris desa ke dalam sistem. Pengujian sistem aplikasi Decision Support System (DSS ) rekomendasi penerima program pemerintah Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) dengan menggunakan metode Weighted Product  (WP) studi  kasus  pada  Dusun  Cerme  Kidul  RT.  001  RW.  001  Cerme,  Gresik,  proses  akhir menghasilkan nilai vektor V yang dijadikan sebagai dasar pemeringkatan dari yang terbesar ke yang terkecil, data dapat dilihat pada Tabel 4.1 . Tabel 4.1 Tabel Hasil Pemeringkatan Sistem
Hasil Akhir Sebelum diurutkan Hasil Akhir Sebelum diurutkan NO NAMA VEKTOR V NAMA VEKTOR V 1 Hariyanto 0.0096137443255736  Karpi 0.016168326281081 2 Hariyadi Santoso 0.011549211866708 Sutiyo 0.01568936435684 3 Makmur 0.015439934059181 Sujiani 0.015617573732807 4 M. Ilham Ghozali 0.0092197171968844 Makmur 0.015439934059181 5 Mohamad Dirham 0.0092862649010666 Jumiatun 0.01528421575844 6 Ribut 0.0078883441718546  Suriani 0.014657779747079 7 Satria Rio D. 0.006826879315764 Legiyo 0.014571711540467 8 Sarwi 0.0090613279738599  Antimah 0.014382337336784 9 Sugiantoro 0.0083092743888331  Agus 0.014158481959082 10 Suriani 0.014657779747079 Kacung 0.014080114746284 11 Suroso 0.0078883441718546  Sikan 0.014075345551551 12 Toto Suryadi 0.0098814482237102 Sidik 0.013897129342651

## INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal
Arni Ayuning Tyas, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti  — Decision Support System Rekomendasi Penerima Program Pemerintah Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) dengan  Menggunakan Metode Weighted Product (Wp)
13 Tri Hartanto 0.0085044547846685 Faisol 0.013734404924564 14 Faisol 0.013734404924564 Suud 0.013676192086704 15 Salehudin 0.0083092743888331  Puji 0.013658384978605 16 Sudar 0.0077528271405131  Sujito 0.013595887610414 17 Ibrahim 0.0093808750147598  Sutaji 0.013210330777902 18 Darmaji 0.010712521898817 Toha 0.013098584963814 19 Adi Prasetyo 0.011886287267786 Totok Hariaydi 0.012524794249027 20 Abdul Ghofur 0.0095011749659275 Sukirno 0.012237345569343 21 Dedik R. 0.0087526658782542  Susanto 0.011905816724826 22 Sutiyo 0.01568936435684 Adi Prasetyo 0.011886287267786 23 Sutrisno 0.011090298167728 Soni 0.011617427597605 24 Sutaji 0.013210330777902 Hariyadi Santoso 0.011549211866708 25 Kacuk 0.0089582613022095  Darto 0.011549211866708 26 Jarot 0.0087526658782542  Zakky 0.011254787195606 27 Iqbal 0.0094362834056495  Nur Khojim 0.01122169536518 28 Darto 0.011549211866708 Sukadi 0.01122169536518 29 Ali Murtado 0.0099398132637384 Maskan 0.01122169536518 30 Abu Hasan 0.010008167504898 Dhofir 0.01120708413852 31 Antimah 0.014382337336784 Sutrisno 0.011090298167728 32 Emi Kumala 0.0084545179467466 Sarim 0.010978447794614 33 Sarim 0.010978447794614 Darmaji 0.010712521898817 34 Soni 0.011617427597605 Ma'fud 0.010698573642295 35 Zakky 0.011254787195606 Aan Eko W. 0.010545785743237 36 Karpi 0.016168326281081 Suparman 0.010528487184525 37 Tina Prasetyo 0.0089056597828838 Edy K. 0.010501087766227 38 Anang 0.0089056597828838  Septin 0.010497530853988 39 Slamet Riyadi 0.0085044547846685 Ande 0.010470211996689 40 Suwitno 0.0092348654148994  Sholikin Sumi 0.010439427009475 41 Edy 0.0096137443255736  Marjuki 0.010422302914083 42 Maskan 0.01122169536518 Sutrisno Is 0.010083821801611 43 Puji 0.013658384978605 Abu Hasan 0.010008167504898 44 Marjuki 0.010422302914083 Ali Murtado 0.0099398132637384 45 Legiyo 0.014571711540467 Toto Suryadi  0.0098814482237102 46 Kuswandi 0.0096137443255736   Alfian 0.00972435246663 47 Suyono 0.0087526658782542  Hariyanto 0.0096137443255736 48 Suud 0.013676192086704 Edy 0.0096137443255736 49 Sutarno 0.0096012267341739  Kuswandi 0.0096137443255736 50 Khoirul Anam 0.0089056597828838 Grisandi 0.0096137443255736 51 Kacung 0.014080114746284 Sutarno 0.0096012267341739 52 Hadi 0.0093808750147598  Supri 0.0096012267341739 53 Grisandi 0.0096137443255736  Suhartono 0.0095448498216716 54 Ariska 0.0086023003173324  Abdul Ghofur 0.0095011749659275 55 Abu Amar 0.0089056597828838  Iqbal 0.0094362834056495 56 Adi Mulyono 0.0091148489515475 Hadi 0.0093808750147598

## INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal
Arni Ayuning Tyas, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti  — Decision Support System Rekomendasi Penerima Program Pemerintah Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) dengan  Menggunakan Metode Weighted Product (Wp)
57 Agus 0.014158481959082 Ibrahim 0.0093808750147598 58 Nanang 0.0091267324283161  Dadang 0.0093808750147598 59 Slamet V. 0.0086023003173324  Firman 0.009337950466896 60 Sukirno 0.012237345569343 Mohamad Dirham 0.0092862649010666 61 Dhofir 0.01120708413852 Puryono 0.0092862649010666 62 Alfian 0.00972435246663 Suwitno 0.0092348654148994 63 Totok Hariaydi 0.012524794249027 Indra 0.0092317373955409 64 Indra 0.0092317373955409  M. Ilham Ghozali 0.0092197171968844 65 Abdul Muis  0.0083092743888331  Nanang 0.0091267324283161 66 Sikan 0.014075345551551 Adi Mulyono 0.0091148489515475 67 Sidik 0.013897129342651 Sarwi 0.0090613279738599 68 Toha 0.013098584963814 Sugik 0.0090613279738599 69 Candra W. 0.0087526658782542  Kacuk 0.0089582613022095 70 Susanto 0.011905816724826 Abu Amar 0.0089056597828838 71 Aan Eko W. 0.010545785743237 Tina Prasetyo 0.0089056597828838 72 Sutrisno Is 0.010083821801611 Anang 0.0089056597828838 73 Nurul Efendi 0.0083583533417689  Khoirul Anam 0.0089056597828838 74 Delan 0.0082604836198879  Mariyanto 0.0089056597828838 75 Dadang 0.0093808750147598  Sentot 0.0088533671315116 76 Nur Khojim  0.01122169536518 Dedik R. 0.0087526658782542 77 Puryono 0.0092862649010666  Jarot 0.0087526658782542 78 Sentot 0.0088533671315116  Suyono 0.0087526658782542 79 Sugik 0.0090613279738599  Candra W. 0.0087526658782542 80 Suhartono 0.0095448498216716  Turmudji 0.0087526658782542 81 Sukadi 0.01122169536518 Ariska 0.0086023003173324 82 Sulis 0.0081665260283097  Slamet V. 0.0086023003173324 83 Suparman 0.010528487184525 Tri Hartanto 0.0085044547846685 84 Supri 0.0096012267341739  Slamet Riyadi 0.0085044547846685 85 Turmudji 0.0087526658782542  Emi Kumala 0.0084545179467466 86 Jumiatun 0.01528421575844 Nurul Efendi  0.0083583533417689 87 Ande 0.010470211996689 Sugiantoro 0.0083092743888331 88 Firman 0.009337950466896 Salehudin 0.0083092743888331 89 Mariyanto 0.0089056597828838  Abdul Muis 0.0083092743888331 90 Ma'fud 0.010698573642295 Delan 0.0082604836198879 91 Sujito 0.013595887610414 Sulis 0.0081665260283097 92 Septin 0.010497530853988 Ribut 0.0078883441718546 93 Sujiani 0.015617573732807 Suroso 0.0078883441718546 94 Edy K. 0.010501087766227 Sudar 0.0077528271405131 95 Sholikin Sumi 0.010439427009475 Satria Rio D. 0.006826879315764 TOTAL 1.00 TOTAL 1.00 V. P ENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan penelitian dengan judul Decision Support System (DSS ) rekomendasi penerima program pemerintah Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) dengan menggunakan metode Weighted Product (WP) studi kasus pada Dusun Cerme Kidul RT. 001 RW. 001 Cerme, Gresik, maka dapat diambil kesimpulan bahwa sistem dapat membantu sekretaris desa dalam merekomendasikan warga dusun sebagai penerima program pemerintah bantuan pangan non tunai yang berhak secara cepat dan lebih tepat sasaran.

## INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal
Arni Ayuning Tyas, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti  — Decision Support System Rekomendasi Penerima Program Pemerintah Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) dengan  Menggunakan Metode Weighted Product (Wp)

## 5.2 Saran
Adapun saran yang dapat diberikan kepada penelitian berikutnya apabila ingin mengembangkan sistem pendukung keputusan yang telah dibuat ini agar menjadi lebih baik adalah :
1. Sistem dapat dikembangkan lebih lanjut untuk permasalahan lain, bahkan yang lebih komplek dengan jumlah kriteria lebih banyak.
2. Mengembangkan sistem dengan menambahkan menu halaman dan fitur-fitur yang lebih lengkap sesuai dengan kebutuhan.
3. Diharapkan pengembangan selanjutnya menggunakan metode lain untuk hasil yang lebih baik .

## D AFTAR PUSTAKA
[1] Aliy Hafiz, M. M. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Dengan Pendekatan Weighted Product (Studi Kasus:Pt. Telkom Cab. Lampung). Jurnal Cendikia , 23-28.
[2] Dyna Marisa Khairina, D. I. (2016). Implementasi Metode Weighted Product Untuk Aplikasi Pemilihan Smartphone Android. Jurnal Infotel Vol. 8 No.1 , 16-23.
[3] Hindayati Mustafidah, H. N. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Mahasiswa Berprestasi Di Universitas Muhammadiyah Purwokerto Menggunakan Metode Weighted Product (Wp) . Juita , 51-61.
[4] Irwan.  (2019,  08  09). Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (Bpnt) .  Retrieved  From  Pusdatin  Kemensos: Https://Pusdatin.Kemensos.Go.Id/Bantuan-Pangan-Non-Tunai-Bpnt
[5] Kunti Eliyen, F. S. (2019). Implementasi Metode Weighted Product Untuk Penentuan Mustahiq Zakat. Infotekjar : Jurnal Nasional Informatika Dan Teknologi Jaringan , 146-150.
[6] Moch  Rosid  Noviansyah,  W.  S.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Laptop  Pada  E-Commerce Menggunakan Metode Weighted Product . Seminar Nasional Teknologi Dan Rekayasa (Sentra) , 43-53.
[7] Muhammad  Anwar  Saputera,  A.  T.  (2017).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penerima  Program  Bantuan Daerah Menggunakan Weighted Product. Prosiding Seminar Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi , 76-80.
[8] Oktavia, P. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Beasiswa Dengan Metode Weighted Product Pada Smp Negeri 1 Parung Berbasis Web. Jurnal Informatika Universitas Pamulang , 80-86.
[9] Sari, N. (2018). [Skripsi] Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone Dengan Metode Weighted Product . Program Studi Teknik Informatika Tangerang.
[10] Tim Pengendali Pelaksanaan Penyaluran Bantuan Sosial Secara Non. (2019, 09). Pedoman Umum Bantuan Pangan Nontunai 2019. Retrieved From Kementrian Sosial: Https://Kemensos.Go.Id
[11] Yunus,  E.  Y.  (2019).  Implementasi  Program  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (Bpnt)  Di  Kecamatan  Kanigaran  Kota Probolinggo. Issn 2088-7469 Volume 9 Nomor 2 , 138-152.