Hal 1659−1668 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Penerapan Metode Analitycal Hierarchy Process dalam Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Rumah Tangga Penerima Listrik Gratis
Siti Andini Utiarahman 1,* , Hastuti Dalai 2
1 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Ichsan, Gorontalo, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Ichsan, Gorontalo, Indonesia Email: 1,* andiniutiarahman@gmail.com, 2 bukhas88@gmail.com Email Penulis Korespondensi: andiniutiarahman@gmail.com Submitted 18-10-2022 ; Accepted 31-10-2022 ; Published 31-10-2022

## Abstrak
Salah satu program pemerintah diantaranya bantuan penyambungan listrik gratis bagi Rumah Tangga tidak mampu melalui program Subsidi Listrik Tepat Sasaran (SLTS). Pada pengimplementasian program SLTS, penerima listrik gratis harus memenuhi beberapa kriteria yang telah ditentukan agar memenuhi syarat sebagai penerima. Setiap tahunnya pendaftar calon RT penerima  listrik gratis di provinsi Gorontalo sangat banyak, sehingga untuk memperoleh informasi membutuhkan waktu yang lama karena diperlukan ketelitian dalam proses seleksi menentukan kelayakan calon RT penerima listrik gratis. Tujuan penelitian menerapkan metode AHP pada sistem pendukung keputusan kelayakan Rumah Tangga penerima listrik gratis dengan menghitung nilai hasil prioritas sub kriteria dan nilai kelayakan.  Proses perhitungan yang dilakukan berdasarkan kriteria, diperoleh hasil prioritas subkriteria dimana pemohon dengan nilai kelayakan = 1 mendapatkan status layak. Sebaliknya untuk pemohon 2 dengan prioritas  subkriteria 0.2983 dan pemohon 3 dengan prioritas subkriteria 0.0847 mendapatkan status tidak layak karena nilai yang diperoleh < 1. Sehingga diperoleh kesimpulan bahwa metode AHP dapat digunakan dalam sistem pendukung keputusan untuk membantu pihak terkait dalam menentukan kelayakan rumah tangga penerima listrik gratis.
Kata Kunci: Analitycal Hierarchy Process; Listrik; Literatur Review; Sistem Pendukung Keputusan; Subsidi

## Abstract
One of the government programs includes free electricity connection assistance for underprivileged households through the Targeted Electricity Subsidy (SLTS) program. In implementing the SLTS program, recipients of free electricity must meet several predetermined criteria to qualify as recipients. Every year there are a lot of registrants for RT candidates who receive free electricity in Gorontalo province, so obtaining information takes a long time because accuracy is required in the selection process to determine the eligibility of RT candidates to receive free electricity. The purpose of the study was to apply the AHP method to the decision support system for the eligibility of households receiving free electricity by calculating the value of the priority results of the sub-criteria and the feasibility value. The calculation process is carried out based on the criteria, the results of the priority sub-criteria are obtained where the applicant with a feasibility value = 1 gets a decent status. On the other hand, applicant 2 with a sub-criteria priority of 0.2983 and applicant 3 with a sub-criteria priority of 0.0847 gets an unfeasible status because the value obtained is < 1. So it can be concluded that the AHP method can be used in a decision support system to assist related parties in determining the eligibility of households receiving free electricity.
Keywords : Analitycal Hierarchy Process; Literature Review; Decision Support System; Electricity; Subsidy

## 1. PENDAHULUAN
Listrik merupakan salah satu kebutuhan hajat hidup orang banyak sehingga perlu diatur dan disediakan oleh negara [1]. Pemerintah  berupaya  mendorong  pembangunan  infrastruktur  ketenagalistrikan  sesuai  pertumbuhan  ekonomi  dan konsumsi  listrik. [2]. Sesuai  Rencana Pembangunan Jangka Menengah Daerah  (RPJMD) Gorontalo, terdapat program pembinaan  dan  pengembangan  bidang  Energi  dan  ketenagalistrikan  (penyediaan  listrik  rumah  tangga  tidak  mampu) bertujuan  mengakhiri  segala  bentuk  kemiskinan  dimanapun  [3].  Berlandaskan  hal  tersebut,  pemerintah  memberikan bantuan penyambungan listrik gratis bagi Rumah Tangga tidak mampu melalui program Subsidi Listrik Tepat Sasaran (SLTS).
Dengan adanya program SLTS maka calon Rumah Tangga (RT) penerima listrik gratis harus memenuhi beberapa kriteria  yang  telah  ditentukan  agar  memenuhi  syarat  sebagai  penerima.  Setiap tahunnya  pendaftar  calon  RT  penerima listrik gratis di provinsi Gorontalo sangat banyak. Tahun 2022 Dinas Penanaman Modal SDM dan Transmigrasi provinsi Gorontalo  merencakanan  jumlah  penerima  sebanyak  375  Rumah  Tangga  dari  500  lebih  pendaftar.  Sehingga  untuk memperoleh informasi membutuhkan waktu yang lama, karena diperlukan ketelitian dalam proses seleksi menentukan kelayakan  calon  RT  penerima  listrik  gratis.  Meminimalisir  permasalahan  tersebut,  teknologi  informasi  dapat dimanfaatkan untuk membantu menentukan keputusan secara cepat diantaranya dengan memanfaatkan sistem pendukung keputusan.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sistem informasi interaktif yang dapat menyediakan informasi, pemodelan dan pemanipulasian data yang bertujuan untuk membantu dalam hal pengambilan keputusan [4] dan mampu menyelesaikan masalah terstruktur [5], untuk membantu membuat keputusan yang kompleks [6]  . SPK dalam penelitian ini  menggunakan  metode Analitycal  Hierarchy  Process (AHP).  AHP  adalah  model  pendukung  keputusan  yang menguraikan masalah multi factor atau multi kriteria yang kompleks menjadi satu hierarki  [7], kemudian memberikan nilai  numerik  penilaian  subjektif  kepentingan.  AHP  mampu  mneghasilkan  hasil  yang  lebih  konsisten  dan  hasilnya
Hal 1659−1668 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
berdasarkan  urutan  peringkat  masing-masing  alternatif  [8].  AHP  dapat  digunakan  untuk  menentukan  kelayakan  RT penerima listrik gratis yang akan menghasilkan informasi berupa kelayakan calon.
Beberapa  penelitian  yang  mendasari  pemilihan  metode  AHP  dalam  sistem  pendukung  keputusan  kelayakan diantaranya menetukan kelayakan klaim asuransi menggunakan metode AHP oleh Abdullah Izzul Islam, Asep Jamaludin dan Nono Heryana [9]. Tujuan penelitian adalah membuat sistem pendukung keputusan untuk memutuskan keputusan kelayakan klaim menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) sebagai alur pengembangan sistem. Hasil penelitian sistem dapat  membantu perusahaan dalam  pengambilan keputusan kelayakan klaim yang  diajukan nasabah lebih akurat dan membutuhkan waktu yang singkat. Penelitian kedua oleh Mina Ismu Rahayu, Linda apriyanti, Kamaludin yang berjudul Sistem Pendukung Keputusan Untuk Kelayakan Kelanjutan Penerimaan Beasiswa Menggunakan Metode AHP  studi  kasus  SMK  Padakembang  [10].  Tujuan  penelitian  adalah  merancang  sistem  pendukung  keputusan  untuk membantu penentuan hasil evaluasi untuk kelanjutan penerimaan beasiswa sehingga beasiswa dapat diterima kepada yang benar-benar memenuhi kriteria tanpa merugikan salah satu pihak. Hasil penelitian sistem pendukung keputusan proses penyaluran  dana  beasiswa  pada  semester  berikutnya  dapat  diberikan  tepat  waktu  dan  akurat  sehingga  dana  beasiswa diberikan kepada siswa yang benar-benar memenuhi kriteria. Penelitian ketiga oleh Jalasena Dwi Putra, Dadan Zaliluddin, dan Dede Abdurahman dengan judul Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerima Beasiswa Untuk Siswa Tidak Mampu dengan Metode AHP Menggunakan Visual Basic 2010 [11]. Tujuan penelitian adalah merancang dan  membuat  sistem  pedukung  keputusan  untuk  pemilihan  beasiswa  dapat  diberikan  tepat  kepada  siswa  yang  layak menerimanya.  Hasil  penelitian  sistem  dapat  memberikan  keputusan  penerima  beasiswa  yang  sesuai  dengan  yang diharapkan. Penelitian keempat oleh Ichwanda Hamdhani, Nurul Hidayar dan Imam Cholissodin yang berjudul  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kelayakan  Kandang  Ayam  Broiler  Menggunakan  Metode Analytical  Hierarchy Process-Weighted  Product (AHP-WP)  Studi  Kasus  PT.  Semesta  Mitra  Sejahtera  Wilayah  Jombang,  Kediri  dan Tulungagung [12]. Tujuan penelitian membuat sistem pendukung keputusan yang dapat mengolah data menjadi informasi yang  berguna  dalam  memberikan  keputusan  yang  tepat  mengenai  kelayakan  kandang  ayam  broiler.  Hasil  penelitian menghasilkan tingkat kecocokan terendah pada matriks ke-1 menghasilkan tingkat kecocokan sebesar 69% dan tingkat kecocokan tertinggi pada matriks ke-6 menghasilkan tingkat kecocokan sebesar 94% dan penelitian kelima oleh Ridlan Ahmad  berjudul  Penggunaan  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  Menggunakan  Metode  AHP  dalam  Menyeleksi Kelayakan  Penerima  Beasiswa  [13].  Tujuan  penelitian  adalah  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  untuk menentukan dan menyeleksi calon penerima beasiswa dengan menggunakan metode AHP. Hasil penelitian sistem dapat membantu menentukan dan memutuskan calon penerima beasiswa yang berhak menerima beasiswa berdasarkan kriteria- kriteria yang telah ditentukan secara bersama-sama.
Berdasarkan hal tersebut maka penulis membuat sistem pendukung keputusan kelayakan Rumah Tangga penerima listrik gratis dengan menerapkan metode AHP dengan menghitung nilai hasil prioritas sub kriteria dan nilai kelayakan. Diharapkan  sistem  ini  dapat  digunakan  oleh  Dinas  terkait  dalam  membantu  pengambilan  keputusan  dalam merekomendasikan kelayakan RT penerima listrik gratis.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian menggunakan metode literatur review yang ditunjukkan pada gambar 1 [14]:
Hal 1659−1668 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 2.1 Studi Literatur
a. Penelitian pendahuluan, melakukan survey langsung, mengamati dan mencatat berbagai bentuk laporan, melakukan interview  kepada  kepala  Bidang  ketenagalistrikan  dinas  penanaman  modal  SDM  dan  Transmigrasi  provinsi Gorontalo.
b. Studi Pustaka, mencari literatur jurnal dan prosiding terkait yang ada hubungannya dengan objek yang diteliti.

## 2.2 Permasalahan Penelitian
Tahap kedua dalam penelitian ini adalah nememukan masalah.
a. Identifikasi  masalah,  berdasarkan  penelitian  pendahuluan  adalah  banyaknya  pendaftar  dan  ditemukan  proses penentuan  kelayakan  RT  penerima  subsidi  listrik  baru  secara  gratis  bagi  masyarakat  kurang  mampu  dibutuhkan ketelitian dan membutuhkan waktu yang lama
b. Rumusan  masalah,  yaitu  menentukan  sumber  masalah  yang  ditemukan  pada  penelitian  terdahulu  dan  identifikasi masalah.  Didapatkan  rumusan  masalah  bagaimana  penerapan  metode  AHP  dalam  perancangan  sistem  pendukung keputusan dapat memberikan informasi kelayakan RT penerima listrik gratis
c. Penetapan  tujuan,  yaitu  menerapkan  metode  AHP  pada  rancangan  sistem  pendukung  keputusan  kelayakan  RT penerima listrik gratis di provinsi Gorontalo yang akan mampu merekomendasikan RT yang benar-benar layak untuk mendapatkan subsidi penyambungan listrik.

## 2.3 Riset
Tahapan ketiga yaitu melakukan penelitian yang berkaitan dengan masalah penelitian yang diangkat pada riset, sehingga data  yang  diolah  dapat  menghasilkan  kesimpulan  yang  dapat  memecahkan  masalah  penelitian  yang  telah  diangkat. Penelitian ini mengacu pada konsep sistem pendukung keputusan dan metode AHP.

## 2.4 Eksperimen dengan Data
Tahapan ke empat yaitu mengolah data. Data diperoleh dari Dinas Penanaman Modal SDM dan Transmigrasi provinsi Gorontalo. selanjutnya data diolah dengan menerapkan metode AHP. Hasil akhir dari pengolahan data nantinya dilakukan pembobotan menghasilkan keputusan terbaik untuk merekomendasikan RT yang layak menerima listrik gratis.

## 2.5 Hasil
Tahap akhir dalam penelitian, yaitu memberikan kesimpulan yang terbaik dan bagaimana dapat menyelesaikan masalah penelitian  yang  diangkat.  Kesimpulan  akan  dapat  menjawab  masalah  menggunakan  metode  AHP dalam  pengambilan keputusan kelayakan RT penerima listrik gratis.

## 2.6 Analytical Hierarchy Process (AHP)
Metode Analitycal  Hierarchy  Process (AHP)  adalah  model  untuk  memcahkan  persoalan  yang  kompleks  dan  tidak terstruktur menjadi sederhana, serta menata kedalam suatu struktur hierarki [15]. yang dapat dilihat pada gambar 2 [16]. Penilaian  kriteria  dilakukan  dengan  perbandingan  berpasangan  berdasarkan  kepentingan  dari  masing-masing  kriteria tersebut untuk  menjelaskan  factor  evaluasi  dan  faktor  bobot  dalam  kondisi  multi  factor  [17].  AHP  memberikan  nilai pembanding terhadap kriteria sampai pada proses perangkingan [18] .

## Gambar 2. Struktur Analitycal Hierarchy Process
Berikut merupakan Langkah-langkah dalam metode AHP : a. Mendefenisikan masalah serta solusi
b. Menentukan  prioritas  elemen  dengan  cara  membandingkan  kriteria  dan  alternatif  secara  berpasangan  dengan menggunakan skala 1 – 9 untuk mengekspresikan pendapat. Adapun skala perbandingan ditunjukkan pada tabel 1 [13] berikut ini :
Tabel 1. Skala Perbandingan Berpasangan Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen lainnya
Hal 1659−1668 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
5 Elemen yang satu lebih penting daripada elemen lainnya
7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya
9 Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya 2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan yang berdekatan Kebalikan Jika aktivitas i mendapatkan satu angka dibandingkan dengan aktivitas j, maka j memiliki nilai kebalikannya dibandingkan dengan i.
c. Menghitung Normalisasi Matriks [13]
1. Menjumlahkan nilai dari setiap kolom pada matriks perbandingan berpasangan yang ditunjukkan pada persamaan 1 dibawah ini :
(1)
Dimana
:
𝑛 = Hasil penjumlahan tiap kolom 𝑖 = 1,2,3, …, z 𝑥 = Nilai tetap cell 𝑧 = Banyaknya alternatif
2. Membagi setiap nilai kolom dengan total kolom yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks yang ditunjukkan pada persamaan 2 dibawah ini [13] :
(2)
Dimana : 𝑚 =Hasil normalisasi 𝑛 =Hasil jumlah tiap kolom
𝑥 = Nilai tetap cell
d. Menghitung bobot prioritas. Menjumlahkan nilai-nilai dari baris dan membagi hasil jumlahnya dengan banyak jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata-rata/bobot prioritas ditunjukkan pada persamaan 3 dibawah ini  :
(3)
Dimana : 𝑏𝑝 =Hasil rata-rata/bobot prioritas 𝑗 =1,2,3, …, n 𝑥 = Nilai tetap cell 𝑛 = Banyak kriteria
e. Menghitung Eigen Maksimum . Dalam pembuatan keputusan, penting mengetahui seberapa baik konsistensi yang ada karena  tidak  diharapkan  keputusan  berdasarkan  pertimbangan  dengan  konsistensi  yang  rendah.  Hal-hal  yang dilakukan dalam tahap ini yaitu :
1. Kalikan  setiap  nilai cell pertama  dengan  bobot  prioritas  pertama,  nilai  pada  kolom cell kedua  dengan  prioritas kedua, dan seterusnya.
2. Jumlahkan hasilnya untuk setiap baris pada matriks
3. Hasil dari penjumlahan baris dibagi dengan elemen prioritas relative yang bersangkutan.
4. Jumlahkan hasil tiap kriteria dibagi dengan banyak elemen yang ada, hasilnya disebut              yang ditujukkan pada persamaan 4 sebagai berikut [13]:
(4)
Dimana : 𝜆 𝑚𝑎𝑥 = Eigen maksimum 𝑛 =Banyak kriteria f. Menghitung indeks konsistensi dengan persamaan 5 [13]:
(5)
Dimana : 𝑛 =Banyak elemen g. Menghitung rasio konsistensi dengan persamaan 6 [13]:
(6)
Dimana :
𝑛 = ∑ 𝑥 𝑖.𝑗 𝑧 𝑖=0 𝑚 = 𝑥 𝑖.𝑗 𝑛
𝑏𝑝 = ∑ 𝑥 𝑖.𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝜆 𝑚𝑎𝑥
𝜆 𝑚𝑎𝑥 = 𝛴𝜆 𝑛 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 𝐶𝐼 = 𝜆 𝑚𝑎𝑥 −𝑛 𝑛 −1
Hal 1659−1668 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
𝐶𝑅 =Rasio Konsistensi 𝑅𝐼 =Indeks Random Daftar Indeks Random Consistency (IR) dapat ditunjjukan pada tabel 2 berikut ini :
Tabel 2. Daftar Indeks Random Consistency (IR) Ukuran Matriks Nilai IR 1 , 2 3 4 0.00 0.58 1.90 5 6 7 1.12 1.24 1.32 8 9 10 1.41 1.45 1.49 11 1.51 12 1.48 13 14 15 1.56 1.57 1.59 h.   Memeriksa konsistensi hierarki
Jika nilainya lebih dari 10%, maka penilaian data judgment harus diperbaiki. Namun jika Consistency Ratio (CI/IR) ≤ 0.1, maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Mendefenisikan Masalah
a. Permasalahan : Menentukan dan menyeleksi calon kelayakan RT penerima listrik gratis
b. Kriteria : Usia, Kepemilikan Rumah, Penghasilan dan Kondisi Rumah
c. Sub Kriteria yang ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 3 . Sub Kriteria Kriteria Range Bobot C1 (Usia) 45 tahun ke atas 30-40 tahun 18-30 tahun 1 3 5 C2 (Kepemilikan Rumah) Milik sendiri Milik Bersama Sewa 1 3 5 C3 (Penghasilan) 500 – 1 juta 1 – 2.5 juta 2.5 keatas 1 3 5 C4 (Kondisi Rumah) Pitate (Bambu) Semi Permanen Permanen 1 3 5
3.2 Proses Perhitungan Nilai Menggunakan Metode AHP

## 3.2.1 Matriks Perbandingan Berpasangan
Pengolahan  matriks  perbandingan  berpasangan  dengan  cara  menjumlahkan  masing-masing  baris  dari  setiap  kolom. Contoh total dari kolom C1 didapat dari 1 + 0.2000 + 0.2000 + 0.1111 = 1.5111 dan seterusnya. Berdasarkan kriteria- kriteria yang telah ditentukan, diperoleh matriks perbandingan yang ditunjukkan pada tabel 4:
Tabel 4 . Matriks Perbandingan Berpasangan
Kriteria Usia Kepemilikan Rumah  Penghasilan  Kondisi Rumah C1 (Usia) 1 5 5 9 C2 (Kepemilikan Rumah)  0.2000 1 1 5 C3 (Penghasilan) 0.2000 1.0000 1 5 C4 (Kondisi Rumah) 0.1111 0.2000 0.2000 1 Jumlah 1.5111 7.2000 7.2000 20.0000
Hal 1659−1668 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 3.2.2 Membuat Matriks Nilai Kriteria
Rumus  yang  digunakan  adalah  nilai  =  nilai  baris  item  tabel  4  /  jumlah  masing-masing  kolom  tabel  4  sehingga diperoleh matriks nilai kriteria yang ditunjukkan pada tabel 5 sebagai berikut :
Tabel 5 . Matriks Nilai Kriteria Kriteria Usia Kepemilikan Rumah Penghasilan Kondisi Rumah Jumlah Bobot Prioritas C1 (Usia) 0.661769572 0.694444 0.694444 0.45 2.500658 0.625165 C2 (Kepemilikan Rumah) 0.132353914 0.138889 0.138889 0.25 0.660132 0.165033 C3 (Penghasilan) 0.132353914 0.138889 0.138889 0.25 0.660132 0.165033 C4 (Kondisi Rumah) 0.073522599 0.027778 0.027778 0.05 0.179078 0.04477
a. Nilai  0.661769572  pada  baris  C1  kolom  Usia  diperoleh  dari  nilai  baris  C1  kolom  usia  tabel  4  dibagi  jumlah  total kolom Usia item tabel 4.
b. Nilai  jumlah  pada  tabel  4  diperoleh  dari  penjumlahan  setiap  barisnya.  Baris  pertama  diperoleh  nilai  2.500658 merupakan hasil penjumlahan dari 0.661769572 + 0.694444 + 0.694444 + 0.45.
c. Nilai pada kolom bobot prioritas dari jumlah baris dibagi dengan jumlah kriteria. Dalam kasus ini terdapat 4 kriteria berarti 2.500658 / 4 = 0.625165.

## 3.2.3 Membuat Matriks Penjumlahan Setiap Baris
Matriks dibuat dengan mengalikan nilai prioritas pada tabel 5 dengan matriks tabel 4. Hasil perhitungan dapat ditunjukkan pada tabel 6 berikut ini :
Tabel 6 . Matriks Penjumlahan Setiap Baris Kriteria Usia Kepemilikan Rumah  Penghasilan  Kondisi Rumah Jumlah C1 (Usia) 0.625165 3.126 3.126 5.6265 12.50366 C2 (Kepemilikan Rumah)  0.033006 0.165033 0.165033 0.825165 1.188237 C3 (Penghasilan) 0.033006 0.165033 0.165033 0.825165 1.188237 C4 (Kondisi Rumah) 0.004973 0.008954 0.008954 0.04477 0.067651
a. Nilai 0.625165 pada baris C1 kolom usia diperoleh dari nilai C1 tabel 3 dikalikan dengan nilai prioritas pada tabel 5.
b. Kolom  jumlah  pada  tabel  6  diperoleh  dari  penjumlahan  setiap  barisnya.  Baris  pertama  diperoleh  nilai  12.50366 merupakan penjumlahan dari 0.625165 + 3.126 + 3.126 + 5.6265.

## 3.2.4 Menghitung Rasio Konsistensi
Perhitungan  ini  memastikan  apakah  nilai  Consistensy  Ratio  (CR)  ≤  0.1.  Jika  ternyata  kurang  dari  1,  maka  matriks perbandingan harus diperbaiki. Untuk menghitung CR ditunjukkan pada tabel 7 berikut ini :
Tabel 7 . Matriks Perbandingan Berpasangan Usia Kriteria Jumlah Perbaris Prioritas Hasil C1 (Usia) 12.50366 0.625165 13.1289 C2 (Kepemilikan Rumah) 1.188237 0.165033 1.35327 C3 (Penghasilan) 1.188237 0.165033 1.35327 C4 (Kondisi Rumah) 0.067651 0.04477 0.11242
a. Nilai kolom jumlah perbaris diperoleh dari kolom jumlah pada tabel 6. Sedangkan nilai prioritas diperoleh dari nilai prioritas pada tabel 5.
b. Berdasarkan jumlah tabel 7 maka diperoleh :
c. Jumlah (jumlah kolom hasil) = 15.94786
d. Jumlah kriteria n = 4
e. 𝜆 𝑚𝑎𝑥 (jumlah / n) = 4 f. Nilai CI (( 𝜆 𝑚𝑎𝑥 – n) / n) = -0.0025 g. Nilai CR (CI / IR) = -0.0025; nilai IR lihat tabel 2 yaitu 1.90
h. Karena nilai CR (-0.0025) < 0.1, maka dapat dikatakan bahwa rasio konsistensi dari perhitungan diterima.

## 3.2.5 Menghitung Matriks Perbandingan berpasangan
Perhitungan  subkriteria  pada  dasarnya  sama  dengan  perhitungan  kriteria.  Penulis  akan  menampilkan  hasil-hasil perhitungan subkriteria dari masing-masing kriteria.
a. Perhitungan subkriteria dari kriteria usia (CI)
Matriks perbandingan berpasangan usia, matriks normalisasi subkriteria usia, matriks penjumlahan tiap baris, dan rasio konsistensi yang ditunjukkan pada tabel 8, tabel 9, tabel 10 dan tabel 11.
Hal 1659−1668 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Tabel 8 . Matriks Perbandingan Berpasangan Usia
Kriteria 45 tahun ke atas 30-40 Tahun 18-30 Tahun 45 tahun ke atas 1 5 9 30-40 Tahun 0.2000 1 5 18-30 Tahun 0.1111 0.2000 1 Jumlah 1.3111 6.2000 15.0000 Tabel 9 . Matriks Normalisasi Subkriteria Usia Subkriteria 4.5 Tahun Ke Atas 30-40 Tahun 18-30 Tahun Jumlah Baris Prioritas Prioritas Subkriteria 4.5 Tahun Ke Atas 0.7627 0.8065 0.6000 2.1692 0.7231 1.0000 30-40 Tahun 0.1525 0.1613 0.3333 0.6472 0.2157 0.2983 18-30 Tahun 0.0847 0.0323 0.0667 0.1837 0.0612 0.0847 Tabel 10. Matriks Penjumlahan Tiap baris Subkriteria 4.5 Tahun Ke Atas  30-40 Tahun  18-30 Tahun  Jumlah Baris 4.5 Tahun Ke Atas 0.7627 0.8065 0.6000 2.1692 30-40 Tahun 0.1525 0.1613 0.3333 0.6472 18-30 Tahun 0.0847 0.0323 0.0667 0.1837 Tabel 11. Rasio Konsistensi
Subkriteria Jumlah Baris Prioritas Hasil 4.5 Tahun Ke Atas 2.1692 0.7231 2.8923 30-40 Tahun 0.6472 0.2157 0.8629 18-30 Tahun 0.1837 0.0612 0.2449
a. Berdasarkan jumlah tabel 7 maka diperoleh :
b. Jumlah (jumlah kolom hasil) = 4.0001
c. Jumlah subkriteria n = 3
d. 𝜆 𝑚𝑎𝑥 (jumlah / n) = 1,3333 e. Nilai CI (( 𝜆 𝑚𝑎𝑥 – n) / n) = -0.5555
f. Nilai CR (CI / IR) = -0.9577; nilai IR lihat tabel 2 yaitu 0.58
g. Karena nilai CR (-0.9577) < 0.1, maka dapat dikatakan bahwa rasio konsistensi dari perhitungan diterima.
b. Perhitungan subkriteria dari kriteria kepemilikan rumah (C2)
Matriks perbandingan berpasangan usia, matriks normalisasi subkriteria usia, matriks penjumlahan tiap baris, dan rasio konsistensi yang ditunjukkan pada tabel 12, tabel 13, tabel 14 dan tabel 15.
Tabel 12. Matriks Perbandingan Berpasangan kepemilikan rumah
Kriteria Milik Sendiri Milik Bersama Sewa Milik Sendiri 1 5 9 Milik Bersama 0.2000 1 5 Sewa 0.1111 0.2000 1 Jumlah 1.3111 6.2000 15.0000 Tabel 13. Matriks Normalisasi Subkriteria Kepemilikan Rumah
Subkriteria Milik Sendiri  Milik Bersama Sewa Jumlah Baris  Prioritas  Prioritas Subkriteria Milik Sendiri 0.7627 0.8065 0.6000 2.1692 0.7231 1.0000 Milik Bersama 0.1525 0.1613 0.3333 0.6472 0.2157 0.2983 Sewa 0.0847 0.0323 0.0667 0.1837 0.0612 0.0847 Jumlah 1.0000 1.0000 1.0000 3.0000 1.0000 1.3830 Tabel 14. Matriks Penjumlahan Tiap baris Subkriteria Milik Sendiri Milik Bersama Sewa Jumlah Baris Milik Sendiri 0.7627 0.8065 0.6000 2.1692 Milik Bersama 0.1525 0.1613 0.3333 0.6472 Sewa 0.0847 0.0323 0.0667 0.1837 Tabel 15. Rasio Konsistensi Subkriteria Jumlah Baris Prioritas Hasil Milik Sendiri 2.1692 0.7231 2.8923
Hal 1659−1668 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Milik Bersama 0.6472 0.2157 0.8629 Sewa 0.1837 0.0612 0.2449
c. Perhitungan subkriteria dari kriteria kepemilikan penghasilan (C3)
Matriks perbandingan berpasangan usia, matriks normalisasi subkriteria usia, matriks penjumlahan tiap baris, dan rasio konsistensi yang ditunjukkan pada tabel 16, tabel 17, tabel 18 dan tabel 19.
Tabel 16. Matriks Perbandingan Berpasangan Penghasilan Kriteria 500 - 1 Juta 1 - 2,5 Juta 2,5 Keatas 500 - 1 Juta 1 5 9 1 - 2,5 Juta 0.2000 1 5 2,5 Keatas 0.1111 0.2000 1 Jumlah 1.3111 6.2000 15.0000 Tabel 17. Matriks Normalisasi Subkriteria Penghasilan Subkriteria 500 - 1 Juta 1 - 2,5 Juta 2,5 Keatas Jumlah Baris Prioritas Prioritas Subkriteria 500 - 1 Juta 0.7627 0.8065 0.6000 2.1692 0.7231 1.0000 1 - 2,5 Juta 0.1525 0.1613 0.3333 0.6472 0.2157 0.2983 2,5 Keatas 0.0847 0.0323 0.0667 0.1837 0.0612 0.0847 Jumlah 1.0000 1.0000 1.0000 3.0000 1.0000 1.3830 Tabel 18. Matriks Penjumlahan Tiap baris Subkriteria  500 - 1 Juta  1 - 2,5 Juta  2,5 Keatas  Jumlah Baris 500 - 1 Juta 0.7627 0.8065 0.6000 2.1692 1 - 2,5 Juta 0.1525 0.1613 0.3333 0.6472 2,5 Keatas 0.0847 0.0323 0.0667 0.1837 Tabel 19. Rasio Konsistensi Subkriteria  Jumlah Baris  Prioritas Hasil 500 - 1 Juta 2.1692 0.7231 2.8923 1 - 2,5 Juta 0.6472 0.2157 0.8629 2,5 Keatas 0.1837 0.0612 0.2449
d. Perhitungan subkriteria dari kriteria Kondisi rumah (C4)
Matriks perbandingan berpasangan usia, matriks normalisasi subkriteria usia, matriks penjumlahan tiap baris, dan rasio konsistensi yang ditunjukkan pada tabel 20, tabel 21, tabel 22 dan tabel 23.
Tabel 20. Matriks Perbandingan Berpasangan Kondisi Rumah Kriteria Milik Sendiri  Milik Bersama Sewa Pitate/bambu 1 5 9 Semi Permanen 0.2000 1 5 Permanen 0.1111 0.2000 1 Jumlah 1.3111 6.2000 15.0000 Tabel 21. Matriks Normalisasi Subkriteria Kondisi Rumah Subkriteria Pitate Semi Permanen  Permanen  Jumlah Baris  Prioritas  Prioritas Subkriteria Pitate 0.7627 0.8065 0.6000 2.1692 0.7231 1.0000 Semi Permanen 0.1525 0.1613 0.3333 0.6472 0.2157 0.2983 Permanen 0.0847 0.0323 0.0667 0.1837 0.0612 0.0847 Jumlah 1.0000 1.0000 1.0000 3.0000 1.0000 1.3830 Tabel 22. Matriks Penjumlahan Tiap baris Subkriteria Pitate Semi Permanen  Permanen  Jumlah Baris Pitate 0.7627 0.8065 0.6000 2.1692 Semi Permanen 0.1525 0.1613 0.3333 0.6472 Permanen 0.0847 0.0323 0.0667 0.1837 Tabel 23. Rasio Konsistensi Subkriteria  Jumlah Baris  Prioritas Hasil 500 - 1 Juta 2.1692 0.7231 2.8923
Hal 1659−1668 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
1 - 2,5 Juta 0.6472 0.2157 0.8629 2,5 Keatas 0.1837 0.0612 0.2449
Dikarenakan nilai bobot 4 perkriteria mempunyai nilai yang sama, maka perhitungan matriks perbandingan setiap subkriteria sama dapat dijelaskan berikut ini : a. Berdasarkan jumlah tabel 7 maka diperoleh : b. Jumlah (jumlah kolom hasil) = 4.0001
c. Jumlah subkriteria n = 3
d. 𝜆 𝑚𝑎𝑥 (jumlah / n) = 1,3333 e. Nilai CI (( 𝜆 𝑚𝑎𝑥 – n) / n) = -0.5555 f. Nilai CR (CI / IR) = -0.9577; nilai IR lihat tabel 2 yaitu 0.58
g. Karena nilai CR (-0.9577) < 0.1, maka dapat dikatakan bahwa rasio konsistensi dari perhitungan diterima.

## 3.2.6 Matriks Hasil
Setelah perhitungan kriteria dan subkriteria selesai, Langkah selanjutnya adalah menghitung hasil. Dimana rekapitulasi nilai prioritas kriteria dan subkriteria. Sehingga didapatkan matriks hasil yang ditunjukan pada tabel 24 berikut ini :
Tabel 24. Matriks Hasil Usia Kepemilikan Rumah Penghasilan Kondisi Rumah 45 Tahun Ke Atas Milik Sendiri 500 - 1 Juta Pitate 1.0000 1 1 1 30-40 Tahun Milik Bersama 1 - 2,5 Juta Semi Permanen 0.2983 0.298348205 0.298348205 0.298348205 18-30 Tahun Sewa 2,5 Keatas Permanen 0.084673422 0.084673422 0.084673422 0.084673422 Tabel 25. Nilai Prioritas kriteria dan Subkriteria Pemohon Nama Usia Kepemilikan Rumah  Penghasilan  Kondisi Rumah Pemohon 1  45 Tahun Ke Atas Milik Sendiri 500 - 1 Juta Pitate Pemohon 2 30-40 Tahun Milik Bersama 1 - 2,5 Juta Semi Permanen Pemohon 3 18-30 Tahun Sewa 2,5 Keatas Permanen Tabel 26. Nilai Prioritas kriteria dan Subkriteria Pemohon Nama Usia Kepemilikan Rumah  Penghasilan  Kondisi Rumah  Prioritas Subkriteria Pemohon 1 0.6252 0.1650 0.1650 0.0448 1.0000 Pemohon 2 1.0000 1 1 1 0.2983 Pemohon 3  18-30 Tahun Sewa 2,5 Keatas Permanen 0.0847

## 3.2.7 Nilai Kelayakan
Nilai kelayakan bisa diterima apabila nilainnya lebih besar atau sama dengan 1 yang ditujukkan pada tabel 7 berikut ini :
Tabel 27. Nilai Kelayakan Nilai Kelayakan Keterangan Nilai < = 1 dan > =1 Layak Nilai < 1 Tidak Layak

## 3.2.8 Hasil Akhir
Hasil Akhir diperoleh  status kelayakan yang dilihat dari nilai kelayakan. Diperoleh hasil yang ditunjukkan pada tabel  8 berikut ini :
Tabel 28. Hasil Akhir Status Kelayakan Nama Nama Kepemilikan Rumah  Penghasilan  Kondisi Rumah Prioritas Subkriteria Status Kelayakan Pemohon 1  45 Tahun Ke Atas  Milik Sendiri 500 - 1 Juta Pitate 1.0000 Layak Pemohon 2  30-40 Tahun Milik Bersama 1 - 2,5 Juta Semi Permanen 0.2983 Tidak Layak Pemohon 3  18-30 Tahun Sewa 2,5 Keatas Permanen 0.0847 Tidak Layak
Hal 1659−1668 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Penerapan  metode  AHP  dalam    menentukan  kelayakan  Rumah  Tangga  penerima  listrik  gratis  yang  digunakan  pada penelitian ini dapat dikatakan tepat, karena berdasarkan proses perhitungan yang dilakukan berdasarkan kriteria, diperoleh hasil  prioritas  subkriteria  dimana  pemohon  dengan  nilai  kelayakan  =  1  mendapatkan  status  layak.  Sebaliknya  untuk pemohon 2 dengan prioritas subkriteria 0.2983 dan pemohon 3 dengan prioritas subkriteria 0.0847 mendapatkan status tidak layak karena nilai yang diperoleh < 1. Sehingga diperoleh kesimpulan bahwa metode AHP dapat digunakan dalam sistem pendukung keputusan untuk membantu pihak terkait dalam menentukan kelayakan rumah tangga penerima listrik gratis.

## REFERENCES
[1] E. Y. A. Primarita Dina and Purwanti, “Efektivitas dan Benefit Incidence Analysis Kebijakan Subsidi Listrik Tepat Sasaran Untuk Rumah Tangga dengan Daya Listrik 450 VA DAN 900 VA, DI Kecamatan Kebumen Kabupaten Kebumen,” Universitas Diponogoro, 2021.
[2] Menteri ESDM Transmigrasi, Peraturan Menteri Energi dan Sumber Daya Mineral Republik Indonesia Nomor 16 Tahun 2020 tentang Rencana Strategis Kementrian Energi dan Sumber Daya Mineral tahun 2020-2024 . Indonesia, 2020, pp. 1–492.
[3] G. Gubernur, Rencana Aksi Daerah (RAD) Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (TPB)/SDGS Provinsi Gorontalo tahun 2018- 2022 . Indonesia, 2022, pp. 1–32.
[4] S. A. Utiarahman and M. F. Yusuf, “SPK Evaluasi Kompetensi Instruktur Lembaga Kursus Bahasa Inggris Menggunakan Metode PROMETHEE Berbasis Android,” J. Inform. Upgris , vol. 6, no. 2, pp. 28–36, 2021.
[5] M. O. Andino Maseleno, Alicia Y.C. Tang, Moamin A. Mahmoud, “The Application of Decision Support System by Using Fuzzy SAW Method in Determining the Feasibility of Electrical Installations in Customer ’ s House,” Int. J. Pure Appl. Math. , vol. 119, no. July, pp. 4277–4286, 2018.
[6] N.  K.  A.  Sari,  “Implementation  of  the  AHP-SAW  Method  in  the  Decision  Support  System  for  Selecting  the  Best  Tourism Village,” J. Tek. Inform. CIT Medicom , vol. 13, no. 1, pp. 23–32, 2021.
[7] P. K. Putri and I. Mahendra, “Implementasi Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Rumah di Kota Tanggerang,” J. Teknoinfo , vol. 13, no. 1, pp. 36–40, 2019.
[8] R.  Hermawan,  M. T.  Habibie, D.  Sutrisno, A.  S.  Putra,  and N.  Aisyah,  “Decision  Support  System  For  The Best Employee Selection Recommendation Using Ahp (Analytic Hierarchy Process) Method,” Int. J. Educ. Res. Soc. Sci. , vol. 2, no. 5, pp. 1218– 1226, 2021.
[9] Abdullah Izzul Islam, A. Jamaludin, and N. Heryana, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Klaim Asuransi Menggunakan Metode AHP,” J. Inform. Polinema , vol. 7, no. 2, pp. 115–122, 2021.
[10]  M. I. Rahayu, L. Apriyanti, and Kamaludin, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Kelayakan Kelanjutan Penerimaan Beasiswa Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) (Studi Kasus : SMK Padakembang),” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 9, no. 1, pp. 9–13, 2020.
[11]  J.  D.  Putra,  D.  Zaliluddin,  and  D.  Abdurahman,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Penerima  Beasiswa Untuk Siswa Tidak Mampu Dengan Metode AHP Menggunakan Visual Basic 2010,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 74–80, 2018.
[12]  I.  Hamdhani,  N.  Hidayat,  and  I.  Cholissodin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kelayakan  Kandang  Ayam  Broiler Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process-Weighted Product Kediri , dan Tulungagung ],” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 7, pp. 2754–2759, 2018.
[13]  R. Ahmad, “Penggunaan Sistem Pendukung Keputusan dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process ( AHP ) Dalam Menyeleksi Kelayakan Penerima Beasiswa,” J. Metik , vol. 2, no. 1, pp. 28–33, 2018.
[14]  N.  K.  Dewi  and  A.  S.  Putra,  “Decision  Support  System  for  Head  of  Warehouse  Selection  Recommendation Using Analytic Hierarchy Process (AHP) Method,” in The International Conference of Universitas Pekalongan : Looking at the Implication and Solutions in the Time of Pandemic through Social, Economic, Educational, Health, and Legal Points of View and Perspectives , 2021, pp. 43–50.
[15]  H. Asnal, “Sistem Penunjang Keputusan Untuk Menetapkan Kriteria Kelayakan Pengurus Badan Eksekutif Mahasiswa (Bem) Dengan Menggunakan Metode Analitycal Hierarchy Process (Ahp),” Rabit  J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab , vol. 2, no. 1, pp. 129–139, 2017.
[16]  A.  Setiyadi  and  R.  Dwi  Agustia,  “Penerapan  Metode Ahp  Dalam  Memilih  Marketplace  E-Commerce  Berdasarkan  Software Quality and Evaluation Iso/Iec 9126-4 Untuk Umkm,” IKRA-ITH Inform.  J. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 3, pp. 61–70, 2018.
[17]  H. A. Septilia and Styawati, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Dana Bantuan Menggunakan Ahp,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 34–41, 2020.
[18]  M. Yanto, “Sistem Penunjang Keputusan Dengan Menggunakan Metode Ahp Dalam Seleksi Produk,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 3, no. 1, pp. 167–174, 2021.