## Terakreditasi SINTA Peringkat 4
Surat Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti No. 28/E/KPT/2019 masa berlaku mulai Vol.3 No. 1 tahun 2018 s.d Vol. 7 No. 1 tahun 2022
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 7 No. 1 (2022) 09 - 16

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448
p-ISSN:2541-3619
Implementasi Metode Preference Selection Index Pada Pemilihan Penerima Bantuan SEMBAKO
Devin Anandra 1 , Latipah 2 , Awalludiyah Ambarwati 3 1,3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Natorama
2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Natorama
1 devinanandra41@gmail.com, 2 latifahrifani@gmail.com, 3 ambarwati1578@yahoo.com

## Abstract
Sembako programs is a non-cash food assistance from the government that is given to beneficiary families every month. This programs is a transformation from BPNT (Bantuan Pangan Non Tunai) which has been running almost 4 years from 2017, that’s  transformations  was  made  as  an  attempt  by  the  government  to  improve  the  implementation  mechanism  for  the distribution of food to poor families. The purpose of this study is to facilitate the selection of Sembako programs. The reason why choose this topic because during observation at Bakalan Wringinpitu Village so many problems like not on target, there are still poor families who should receive assistance but not received the assistance. Then from the case study, it is necessary to design a Decision Support System (DSS) for determine the recipients of Sembako. Preferences Selection Index (PSI) method is rarely used method for decision support system implementation. This method used to break down multi criteria decision making. As for criteria used in this research is, basic salary, dependent children, floor type, floor area of the house building. The final result of this research is ranking for poor as a recommendation for alternatif decision support system with the highest total score of 1237,492263 for RIANA.
Keywords: DSS; MCDM; preferences selection index.

## Abstrak
Sembako  merupakan  bantuan  sosial  pangan  berupa  non  tunai  dari  pemerintah  yang  diberikan  kepada  Keluarga  Penerima Manfaat (KPM) setiap bulan. Program sembako ini merupakan transformasi dari program BPNT (Bantuan Pangan Non Tunai) yang sudah berjalan hampir 4 tahun terhitung sejak tahun 2017, perubahan tersebut dilakukan sebagai upaya pemerintah dalam memperbaiki  mekanisme  pelaksanaan  penyaluran bantuan pangan  untuk keluarga  miskin.  Tujuan dari  penelitian  ini  adalah untuk memudahkan dalam pemilihan penerima sembako. Alasan memilih topik ini dikarenakan saat observasi lapangan pada Desa Bakalan Wringinpitu dalam hal penyeleksian penerima bantuan sembako masih kurang tepat sasaran, dikarenakan proses pengumpulan data tidak dilakukan sebagaimana mestinya, seperti observasi dari rumah ke rumah, sehingga masih ada keluarga miskin yang seharusnya mendapat bantuan tetapi tidak mendapatkan bantuan tersebut. Dari permasalahan tersebut, maka perlu dirancang  suatu  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dalam  menentukan  penerima  bantuan  sembako  ini.  Metode  yang diterapkan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  PSI  ( Preference  Selection  Index ).  Metode  PSI  ( Preference  Selection  Index ) merupakan  metode  yang  jarang  dipakai  dalam  penerapan  sistem  pendukung  keputusan,  metode  ini  digunakan  untuk memecahkan Multi Criteria Decision Making (MCDM). Adapun kriteria yang digunakan pada penelitian ini yaitu gaji kepala rumah tangga, tanggungan, luas lantai bangunan rumah, jenis lantai bangunan rumah. Hasil akhir dalam penggunaan metode ini  berupa  rangking  keluarga  penerima  manfaat  sebagai  rekomendasi  pengambilan  keputusan  untuk  pemilihan  penerima bantuan sembako dengan nilai total tertinggi sebesar 1237,492263 yang diperoleh atas nama RIANA.
Kata kunci: SPK; MCDM; preferences selection index .
1. Pendahuluan
Program  sembako  masih  dinilai  belum  merata  bagi sebagian  masyarakat  dan  masih  adanya  keluarga  yang tergolong  miskin  belum  mendapat  bantuan  yang diberikan  per-3  bulan  sekali  ini.  Bantuan  sembako  ini tidak selalu tepat 3 bulan sekali, bisa jadi 4 bulan sekali, bahkan  5  bulan  sekali  untuk  sekali  pencairan  bantuan sembako ini. Peran pemerintah dalam hal ini sangatlah penting  dikarenakan  masa  pandemi  seperti  ini  akan sangat berdampak pada keluarga miskin.
Program  pemerintah  yaitu  bantuan  pangan  non  tunai (BPNT)  [1]  merupakan  kebijakan  pemerintah  dalam upaya penanggulangan kemiskinan dengan metode non tunai, yang mana bantuan tersebut merupakan kebutuhan pokok  (beras  dan  telur).  Program  bantuan  pangan  non tunai  ini  juga  diperkuat  dengan  instrumen  presiden republik  Indonesia  (RI)  dan  kabinet  tentang  keuangan inklusif  yang  di  selenggarakan.  Pada  26  April  2016 memberikan  arahan  agar  bantuan  sosial  dan  subsidi disalurkan  secara  non  tunai  agar  tidak  terjadinya penyimpangan tujuan program BPNT.
Pada  tahun  2020,  pemerintah  Indonesia  mengubah program  (Bantuan  Pangan  Non  Tunai)  BPNT  menjadi program  Sembako.  Program bantuan pangan  non  tunai ini  dimulai  sejak  tahun  2017,  program  ini  merupakan transformasi  dari  program  sebelumnya  yaitu  program Subsidi  Beras  Sejahtera  (RASTRA)[2]  digantikan dengan  menggunakan  kartu  elektronik  yang  dapat digunakan  sebagai  alat  taransaksi  untuk  mendapatkan bahan  pangan  yang  sudah  terlaksana  pada  program BPNT.  Program  tersebut  merupakan  transformasi  dari program  raskin  yang  sudah  dilaksanakan  pertama  kali tahun 2002. Perubahan dari RASTRA, BPNT, dan yang terakhir  Sembako  untuk  5  tahun  kedepan  yang merupakan  langkah  pemerintah  sebagai  upaya  untuk terus memperbaiki mekanisme pelaksanaan penyaluran bantuan pangan untuk keluarga miskin.
Berdasarkan  hasil  evaluasi  yang  dilakukan,  termasuk rekomendasi  bank  dunia,  dianggap  kurang  maksimal dalam  memenuhi  6T  yaitu  tepat  sasaran,  tepat  jumlah, tepat  waktu,  tepat  kualitas,  dan  tepat  administrasi. Dalam  hal  itu  bank  dunia  juga  menemukan  masalah terhadap  pelaksanaan  program  subsidi  rastra,  yaitu ketidaktepatan  sasaran,  ketidaktepatan  kuantitas  beras yang  diterima  keluarga  penerima  manfaat  (KPM) dengan kualitas beras yang buruk. Program BPNT[3] ini memiliki  kualitas  beras  yang  bagus  dan  ketersidiaan jenis  sembako  juga  lebih  banyak,  terdapat  beberapa kriteria  untuk  menentukan  penerima  BPNT  ini,  yaitu jenis  lantai,  jenis  dinding,  luas  lantai,  pekerjaan, kemampuan  berobat,  Pendidikan  tertinggi  kepala kaeluarga.  Dengan  kemajuan  teknologi  yang  ada, permasalahan yang telah dipaparkan sebelumnya dapat diatasi  dengan  efektif.  Dalam  penelitian  ini  dirancang sebuah  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan metode Preference Selection Index (PSI) dimana metode ini  merupakan  metode  yang  sederhana  dalam
penyelesaian  pengambilan  keputusan.  Berdasarkan penelitian  terdahulu  metode  ini  dianggap  sangat berpengaruh  dalam  pengambilan  sebuah  keputusan. Nilai tertinggi merupakan hasil dari rangking yang dapat dijadikan sebuah alternatif keputusan.
Preferences  Selection Index (PSI)[4]  merupakan  suatu metode  sistem  pendukung  keputusan  yang  jarang dipakai,  metode  ini  dikembangkan  oleh  stevanie  dan Bhatt  untuk  memecahkan Multi  Criteria  Decision (MCDM). Pada penelitian terdahulu metode Preferences Selection  Index ini  digunakan  dalam  pemilihan  guru berprestasi Kota Medan. Alasan diadakan penelitian ini adalah  sebagai  opsi  petugas  atau  perangkat  desa  untuk menjalankan  program  bantuan  sembako  ini  berbasis elektronik  dan  diharapkan  dapat  mempermudah perangkat  desa  dalam  hal  perhitungan  untuk  mencari rangking alternatif. Kelebihan metode PSI[5][6] ini yaitu tidak  perlu  menetapkan  kepentingan  relatif  antara atribut,  selain  itu  tidak  ada  persyaratan  untuk menghitung bobot atribut yang terlibat pada pengambilan  masalah  pada  metode  ini.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  membantu petugas  Desa Wringinpitu  dalam  pengambilan  keputusan  penerima bantuan sembako.

## 2. Metode Penelitian
2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) [7]atau Computer Based Decision Support System (DSS) merupakan salah satu  sistem  berbasis  pembobotan  yang  menghasilkan berbagai alternatif keputusan untuk membantu menyelesaikan  berbagai  masalah  yang  bersifat  semi terstruktur  atau  terstruktur,  dimana  tidak  seorangpun tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya dibuat.  Sistem  pendukung  keputusan  atau decision support system (DSS) [8] merupakan sebuah sistem yang menghasilkan sebuah alternatif terhadap suatu masalah dan mampu untuk memecahkan masalah dengan kondisi semi terstruktur atau tak terstruktur. Dengan memanfaatkan data yang ada kemudian diolah menjadi suatu  informasi  berupa  alternatif  terbaik,  dimana alternatife  tersebut  menjadi  pilihan  bagi  seorang pembuat keputusan.
Konsep SPK[9] (Sistem Pendukung Keputusan) pertama sekali  diungkapkan  pada  awal  tahun  1970-an  oleh Michael  S.  Scott  Morton  dengan  istilah Management Decision  System .  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) sebagai  suatu  sistem  interaktif  berbasis  komputer  yang mampu menghasilkan suatu alternatif keputusan. Istilah SPK  mengacu  pada  suatu  sistem  yang  memanfaatkan dukungan  pembobotan  dalam  proses  pengambilan keputusan. Sistem tersebut adalah suatu sistem berbasis komputer yang ditujukan untuk mencari suatu alternatif keputusan pada studi kasus tertentu dengan memanfaatkan  data  dan  model  tertentu  untuk memecahkan  suatu  persoalan  yang  bersifat  semi terstruktur atau terstruktur. Sistem ini digunakan untuk
membantu pengambilan suatu keputusan, dimana tidak seorangpun tahu secara pasti bagaimana suatu keputusan seharusnya dubuat.
2.2. Metode Waterfall
Perancangan  sistem  merupakan  gambaran  umum tentang sistem yang akan dibuat kepada pengguna atau user.  Desain  sistem  atau mockup akan  dibuat  untuk menggambarkan  apa  saja  komponen-komponen  sistem informasi  secara  rinci. Waterfall [10]  adalah  model perancangan  sistem  yang  sering  digunakan  untuk tahapan pengembangan. Metode pengembangan ini akan dipakai pada penelitian kali ini. Adapun tahap-tahap dari metode waterfall dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Model Waterfall
Pada  Gambar  1 waterfall atau  yang  sering  disebut Classic  Life  Cycle ini  melakukan  pendekatan  secara sistematik dan sekuensial, mulai dari tahap awal hingga akhir.  Berikut  merupakan  tahapan-tahapan  dari  model waterfall [11][12][13]  yaitu  pertama, requirements adalah  proses  pengumpulan  kebutuhan  yang  dilakukan secara  intensif  agar  menhasilkan  keutuhan  perangkat lunak yang spesifik agar dapat dipahami oleh pengguna. Kedua, design adalah  proses  yang  fokus  pada perancangan  sistem  yang  mengalokasikan  kebutuhan- kebutuhan  sistem  baik  dari  segi hardware maupun software dengan  membentuk  arsitektur  sistem  secara keseluruhan.  Pada  tahapan  ini  harus  sesuai  dengan kebutuhan  sistem  agar  dapat  diimplementasikan  ke dalam  program  pada  tahap  selanjutnya.  Ketiga, implementation adalah  proses  merealisasikan  dari tahapan  sebelumnya  berupa  serangkaian  program, desain  harus  dapat  ditranslasikan  kedalam  bentuk program perangkat lunak.
Hasil  dari  tahapan  ini  adalah  program  sesuai  dengan desain  yang  telah  dirancang.  Keempat, testing adalah tahap ini fokus pada uji coba program, akan diuji setiap bagian  untuk  memastikan  apakah  sesuai  dari  segi fungsional. Hal ini dilakukan untuk memastikan apakah terdapat error pada tiap bagian dan meminimalisir error tersebut jika ada dan memastikan program sesuai dengan yang  diinginkan.  Kelima, maintenance adalah  tahapan akhir  dari  model waterfall ,  pemeliharaan  termasuk
dalam memperbaiki kesalahan yang tidak teridentifikasi pada proses sebelumnya, dan tidak menutup kemungkinan  terdapat  perubahan  perangkat  lunak. Pemeliharaan  dapat  mengulangi  proses  pengembangan mulai  dari  analisis  spesifikasi  untuk  perubahan perangkat  lunak  yang  sudah  ada  dan  tidak  perlu  untuk membuat perangkat lunak baru.
2.3. Metode PSI
Metode Preference Selection Index dikembangkan oleh Maniya  dan  Bhatt  untuk  memecahkan Multi  Criteria Decision Making (MCDM ). Dalam metode ini tidak perlu untuk menetapkan kepentingan relatif antar atribut dan juga  tidak  ada  komputasi  bobot  atribut  yang  terlibat dalam pengambilan keputusan pada metode ini. Metode ini  digunakan  untuk  menentukan  kepentingan  relatif antar atribut. Konsep dasar perhitungan metode ini yaitu perhitungan  minimal  dan  sederhana  seperti  apa  danya berdasarkan  konsep  statistik  tanpa  keharusan  bobot aribut  yang  dapat  dilihat  pada  rumus  1  [14][5][15] ditujukan pada rumus 1:
𝑋𝑖𝑗 [ 𝑥11 𝑥12 𝑥13 𝑥1𝑛
𝑥21 ⋯ ⋯ 𝑥2𝑛 𝑥31 ⋯ ⋯ 𝑥3𝑛 𝑥𝑚1 𝑥𝑚2 𝑥𝑚3 𝑥𝑚𝑛 ] (1)
Keterangan rumus 1 ada pada penjelasan ini. Xij adalah matrik  keputusan  awal  dari  alternatif  ke-i  dengan  j- kriteria. Huruf m di matrix Xij adalah jumlah alternatif untuk  di  seleksi  dan  n  pada  matrix  Xij  adalah  jumlah atribut.
𝑅𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑗 𝑚𝑎𝑥 (2)
Keterangan  rumus  2  ada  pada  penjelasan  ini. Xj  max pada matrik keputusan merupakan  rumus benefit. Pada bagian  ini  merupakan  tahapan  dari  normalisasi keputusan.  Dimana  sebuah  atribut  keuntungan  jika atributnya adalah tipe menguntungkan, maka nilai yang lebih besar diinginkan bisa menggunakan rumus 2.
𝑅𝑖𝑗 = 𝑋𝑗 𝑚𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗 (3)
Keterangan  rumus  3  ada  pada  penjelasan  berikut  ini. Normalisasi  matrik  keputusan  yang  dinormalisasikan dihitung menggunakan 2 rumus, yaitu rumus benefit dan cost.  Keterangan  rumus  3  ada  pada  penjelasan  ini. Rumus cost dimana  atributnya  adalah  tipe  yang  tidak menguntungkan, maka nilai yang lebih kecil diinginkan, dapat menggunakan rumus 3.
𝑁𝑗 = 1 𝑛 ∑ 𝑅𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 (4)
Keterangan  rumus  4  ada  pada  penjelasan  ini.  Mencari nilai  mean  dari  data  yang  sudah  dinormalisasi  berarti mencari  nilai  rata-rata  matrik  dari  setiap  atribut.  Pada langkah  ini  berarti  nilai  dari  data  normal  dari  setiap atribut dihitung pada rumus 4.
∅𝑗 =   ∑ [𝑁 11 − 𝑁] 2 𝑛 𝑖=1 (5)
Requirement s Design Implementation Testing Maintenance
Keterangan  rumus  5  ada  pada  penjelasan  ini. Menghitung  nilai  variasi  prefrensi  dengan  cara penjumlahan  dari  perkalian  elemen  baris  matrik ternormalisasi dengan bobot preferensi yang bersesuaian elemen  kolom  matrik.  Pada  langkah  ini  sebuah  nilai variasi  preferensi  dihitung  menggunakan  rumus  pada rumus 5.
Ω𝑗 = 1 − ∅𝑗 (6)
Keterangan rumus 6 ada pada penjelasan ini. Jumlah tiap kolom pada matrix Ωj dikurangi 1 sesuai jumlah kolom yang ada. Setelah itu jumlah hasil perhitungan pada tiap kolom matrix Ω𝑗 .
𝑤𝑗 = Ω𝑗 ∑ Ω𝑗 𝑛 𝑗=1 (7)
Keterangan  rumus  7  ada  pada  penjelasan  ini. Menentukan  kriteria  bobotnya  sesuai  dengan  rumus pada rumus 7. Dengan cara membagi jumlah tiap kolom pada matrix Ωj dengan jumlah semua kolom ∑ Ω𝑗.
𝜃𝑖 = ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝜔 𝑗 𝑚 𝑗=1 (8)
Keterangan  rumus  8  ada  pada  penjelasan  ini. Menentukan indeks pemilihan preferensi, dimana matrix Xij yang sudah dinormalisasikan dikalikan dengan hasil 𝜔 𝑗 .  Setelah  hasil  perkalian  tersebut  berhasil,  langkah selanjutnya  adalah  penjumlahan  tiap  baris  pada  matrix 𝜃𝑖 .  Hasil  penjumlahan  tiap  baris  pada  matrix  θi merupakan  hasil  akhir  yang  menentukan  perankingan alternatif  dan  yang  memiliki  nilai  preferensi  indeks terbesar adalah alternatif terbaik.
2.4. Pengumpulan Data
Pada tahap ini pengumpulan data dilakukan dengan cara observasi di 2 tempat, yaitu kantor desa wringinpitu dan berkunjung  ke  rumah  warga.  Data  yang  sudah dikumpulkan menjadi suatu dasar yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan. Data yang digunakan pada penelitian  ini  yaitu  gaji  kepala  rumah  tangga, tanggungan  anak,  jenis  lantai,  luas  bangunan.  Data tersebut  didapat  pada  saat  peneliti  melakukan wawancara  dan  observasi  secara  langsung  di  desa wringinpitu.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Tabel 1. Identifikasi Matrik Nama Gaji Tanggungan Anak Bangunan Jenis Lantai Devin 3jt 2 30M Keramik Riana 2jt 2 31M Tanah Iskak 2.5jt 4 32M Semen Devina 4jt 5 33M Keramik
Tabel 1 berisi dataset yang dibutuhkan untuk kebutuhan proses sistem pendukung keputusan. Total dataset pada penelitian  ini  yaitu  berumlah  200  data.  Data  tersebut didapat  saat  peneliti  melakukan  observasi  dan wawancara ke rumah penduduk Wesa Wringinpitu. Data
yang  didapat  tersebut  digunakan  untuk  perhitungan menggunakan  metode preference  selection  index. Dengan data tersebut dan diolah menggunakan metode PSI  diharapkan  mampu  mendapatkan  sebuah  alternatif keputusan.
Tabel 2. Alternatif Untuk Kriteria Nama Gaji T. Anak Bangunan Jenis Lantai Devin 100 Sangat Tinggi 50 Sangat Rendah Riana 80 Sangat Tinggi 80 Sangat Tinggi Iskak 50 Sedang 20 Tinggi Devina 20 Sangat Rendah 50 Sangat Rendah
Tabel  2  merupakan  alternatif  untuk  kriteria.  Pada penelitian  ini  terdapat  4  penilaian  yaitu  sangat  tinggi, tinggi,  sedang,  dan  sangat  rendah.  Penilaian  tersebut berguna  untuk range antara  nilai  pada  masing-masing atribut.
Tabel 3. Rating Kecocokan Alternatif Setiap Kriteria
Nama C1 C2 C3 C4 A1 100 100 50 20 A2 80 100 80 100 A3 50 50 20 80 A4 20 20 50 20
Pada  Tabel  3  merupakan  matrik  identifikasi  alternatif. Pada setiap kriteria terdapat 4 kategori penilaian. Sangat tinggi  mempunyai  nilai  yaitu  100,  tinggi  mempunyai nilai  yaitu  80,  sedang  mempunyai  nilai  yaitu  50,  dan yang  terakhir,  rendah  mempunyai  nilai  yaitu  20. Berdasarkan  Tabel  3,  A1  –  A4  merupakan  himpunan alternatif-alternatif suatu keputusan, sedangkan C1 – C5 merupakan himpunan kriteria-kriteria suatu keputusan.
Tabel 4. Hasil Normalisasi Nama C1 C2 C3 C4 A1 0,2 1 0,4 1 A2 0,25 0,8 0,25 1 A3 0,4 0,5 1 0,25 A4 1 0,2 0,2 0,2
Pada  Tabel  4  merupakan  matrik  keputusan  yang dinormalisasikan  dan  dihitung  menggunakan  2  rumus, yaitu rumus benefit dan cost . Rumus benefit yaitu sebuah atribut  keuntungan  jika  nilai  semakin  besar  semakin bagus.  Sedangkan  rumus cost yaitu  semakin  kecil nilainya  semakin  bagus  yang  telah  ditentukan  sesuai rumus. Hasil normalisasi dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Mean N1 N2 N3 N4 0,4625 0,625 0,4625 0,6125
Tabel 5 merupakan hasil dari perhitungan mencari nilai mean.  Berdasarkan  Tabel  5  N1  –  N4  merupakan  hasil mean antar  kolom.  Langkah  ini  berarti  nilai  dari  data
normal  setiap  atribut  dihitung.  Sebelum  menghitung nilai mean , dilakukan penjumlahan matrik Nij dari setiap atribut. Nilai mean didapat dengan cara jumlah nilai per atribut yang dijumlahkan dan dibagi 4.
Tabel 6. Hasil Nilai Variasi Prefrensi C1 C2 C3 C4 A1 0,0689 0625 0,14062 5 0,0039062 5 0,1501562 5 A2 0,0451 5625 0,03062 5 0,0451562 5 0,1501562 5 A3 0,0039 0625 0,01562 5 0,2889062 5 0,1314062 5 A4 0,2889 0625 0,18062 5 0,0689062 5 0,1701562 5 Jumlah Per Kolom 0,4068 75 0,3675 0,406875 0,601875 Jumlah Total 1,7831 25
Tabel  6  merupakan  hasil  dari  sebuah  nilai  preferensi antara nilai setiap atribut yang dihitung. Nilai preferensi ini  didapat  dengan  cara  mengurangi  kolom  Nj1  pada Tabel  5  dengan  A1:C1  pada  Tabel  4.  Setelah pengurangan  tersebut  hasil  di  akar  kuadrat.  Hasil  nilai variasi prefrensi dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 7. Hasil Perhitungan Kriteria Bobot No Alternatif Hasil Nilai 1 A1 4,382488479 2 A2 4,852040816 3 A3 4,382488479 4 A4 2,962616822
Tabel  7  adalah  hasil  dari  perhitungan  kriteria  bobot. Perhitungan  dilakukan  dengan  cara  membagi  jumlah tiap kolom dengan jumlah total. Jadi, jumlah nilai pada kolom 1 dibagi dengan jumlah nilai total pada Tabel 6. Langkah selanjutnya adalah kolom 2 dibagi dengan nilai total  sampai  dengan  kolom  3  dan  4.  Sehingga menghasilkan  nilai  perhitungan  krieria  bobot.  Hasil perhitungan kriteria bobot dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 8. Hasil Perhitungan PSI Nj1 Nj2 Nj3 Nj4 Jumlah Per Baris 438,2488 479 485,20 41 219,12442 4 59,252336 45 1201,8296 9 350,5990 783 388,16 33 350,59907 83 148,13084 11 1237,4922 63 219,1244 24 242,60 2 87,649769 59 237,00934 58 786,38558 02 87,64976 959 97,040 82 438,24884 79 296,26168 22 919,20111 61
Tabel  8  adalah  hasil  perhitungan  PSI  dengan  cara perkalian  baris  1  pada  Tabel  7  dengan  kolom  C1:A1 pada  Tabel  3.  Begitu  juga  seterusnya,  dilakukan perkalian  pada  baris  lainnya,  sehingga  menghasilkan nilai  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  8.  Langkah selanjutnya adalah menjumlahkan nilai per baris.
Tabel 9. Hasil Perangkingan
No Nama Alternatif Nilai Rangking 1 Devin A1 1201,82969 2 2 Riana A2 1237,492263 1 3 Iskak A3 786,3855802 4 4 Devina A4 919,2011161 3
Tabel 9 merupakan hasil perangkingan alternatif. Hasil menunjukkan  riana  dengan  nilai  1237,492263  sebagai alternatif kedua, devin dengan nilai 1201,82969 sebagai alternatif  ketiga,  iskak  dengan  nilai  786,3855802,  dan terakhir devina dengan nilai 919,2011161. Dari keempat dataset  yang  telah  diolah  terdapat  alternatif  yang dihasilkan dari perhitungan metode PSI.
Tabel 10. Hasil Simulasi Penerimaan Bantuan Sembako
No Nama Alternatif Nilai Keterangan 1 Devin A1 1201,82969 Diterima 2 Riana A2 1237,492263 Diterima 3 Iskak A3 786,3855802 Ditolak 4 Devina A4 919,2011161 Ditolak
Tabel  10  merupakan  hasil  simulasi  dari  perhitungan sistem  pendukung  Keputusan  pemilihan  penerima bantuan  sembako.  Dari  hasil  simulasi  terdapat  dua alternatif  yang  dapat  diterima  oleh  seorang  pengambil keputusan. Simulasi perhitungan mengusulkan menolak 2 alternatif dengan nilai dibawah 10 yang berarti calon alternatif masih mampu dalam segi ekonomi.
Setelah mendapatkan hasil pada permodelan preference selection index. Selanjutnya adalah melakukan implementasi  model  yang  dihasilkan  menjadi  sistem pendukung  keputusan  pemilihan  penerima  bantuan sembako berbasis website . Tampilan yang sudah dibuat ini  nantinya  akan  dipakai  oleh staff Desa  Wringinpitu. Berikut ini adalah hasil dari tampilan sistem pendukung keputusan pemilihan penerima bantuan sembako.
Gambar 2. Tampilan Login
Gambar  2  merupakan  tampilan login untuk  pengguna dengan memasukkan username dan password agar dapat masuk ke tampilan selanjutnya. Tampilan ini berfungsi untuk  validasi  akun  untuk  masuk  kedalam  sistem  dan mengakses  fitur-fitur  yang  ada  didalamnya.  Bila  data yang  dimasukkan  benar  maka  pengguna.dapat  masuk kedalam sistem.
Gambar 3. Tampilan Home
Gambar 3 merupakan tampilan home. Terdapat beberapa fitur  yaitu  menu  penduduk,  kriteria,  dan report. Tampilan  ini  merupakan  halaman  awal  setelah melakukan login. Setelah  admin  atau  pengguna memasukkan id dan password akan  muncul  tampilan seperti  Gambar  3.  Pengguna  dapat  mengakses  semua fitur yang ada pada aplikasi sistem pendukung keputusan pemilihan penerima bantuan sembako ini.
Gambar 4. Tampilan Data Penduduk
Gambar  4  merupakan  tampilan  data  penduduk. Pengguna memasukkan data penduduk sesuai list yang ada seperti NIK, nama, tangal lahir, dll. Dari data-data tersebut  akan  disimpan  jika  dirasa  data  sudah  sesuai. Data  yang  dimasukkan  harus  sesuai  dengan  berkas- berkas  yang  tertera,  jika  dirasa  pengguna  salah  dalam memasukkan  data,  pengguna  dapat  menghapus  data penduduk  yang  dirasa  salah  dalam  memasukkan  data. Hal tersebut dipergunakan agar data yang akan dijadikan acuan pada perhitungan SPK tepat sasaran.
Gambar 5. Tampilan Kriteria
Gambar 5 merupakan tampilan kriteria. Pengguna dapat memasukkan  data  kriteria  sesuai  hasill  survei  di
lapangan.  Terdapat  4  penilaian  pada  ditur  kriteria  ini yaitu sangat tinggi, tinggi, sedang, dan sangat rendah.

## Gambar 6. Tampilan Rangking
Gambar  6  merupakan  tampilan  rangking  alternatif. Pengguna  memasukkan  fitur  triwulan  dan  tahun  untuk melakukan  proses  perhitungan.  Semisal  pengguna memasukkan  data  triwulan  per-3  bulan  dan  di  tahun 2021,  maka  data  yang  muncul  merupakan  data  yang diinput pada triwulan per-3 bulan dan di tahun 2021. Jika yang  dimasukkan  adalah  triwulan  per-4  bulan  dan  di tahun  2020,  maka  data  yang  keluar  adalah  data  per-4 bulan pada tahun 2020. Fitur ini memudahkan pengguna dalam hal penarikan data.

## Gambar 7. Tampilan Hasil SPK
Gambar  7  merupakan  tampilan  hasil  SPK.  Tampilan tersebut  adalah  data  yang  sudah  berbentuk  format  pdf. Format  tersebut  memudahkan  pengguna  dalam  hal mencetak  hasil  SPK  menjadi hardcopy maupun softcopy.
Gambar 8. Hasil Rekomendasi Perhitungan SPK
Gambar  8  merupakan  hasil  rekomendasi  dari perhitungan  SPK  menggunakan  metode preference selection  index. Dari  hasil  yang  didapat  tersebut menghasilkan  presentase  alternatif  satu  sebesar  29%, alternatif 2 sebesar 30%, alternatif 3 sebesar 19%, dan alternatif 4 sebesar 22%. Hasil rekomendasi ditampilkan
29% 30% 19% 22% Hasil Rekomendasi Perhitungan SPK Devin A1 Riana A2 Iskak A3 Devina A4
dalam bentuk pie chart agar pengguna dapat memahami presentase  dari  beberapa  rekomendasi  atau  alternatif yang ada.
Pada  tahapan  ini  dilakukan  sebuah  pengujian  pada aplikasi SPK, pengujian yang akan dilakukan ditujukan untuk  mencari  kesalahan  atau error pada  system sebanyak-banyaknya.  Tujuan  dari  pengujian  sistem  ini yaitu untuk menjamin bahwa sebuah aplikasi atau sistem yang  dibuat  beralan  sesuai  yang  diharapkan[16]. Penguian Black Box ini dapat dilihat pada Tabel 11 dan Tabel 12.
Tabel 11. Hasil Testing Aplikasi Data Benar Data Input Yang Diharapkan Pengamatan Keterangan Username : admin Passwwo rd : admin Ketika memasukkan username dan password yang sesuai dapat masuk ke halaman utama Dapat masuk ke halaman utama Diterima
Tabel  11  merupakan  hasil  pengujian  data  benar  pada fitur login. Terdapat  skenario  memasukkan username dan password pada  fitur login. Dan  dapat  dilihat  pada Tabel  11  bahwa  skenario  tersebut  pada  tampilan  login sesuai harapan.
Tabel 12. Hasil Testing Aplikasi Data Salah
Data Input Yang Diharapkan Pengamatan Keterangan Username : pengguna Passwword : pengguna Ketika memasukkan username dan password yang tidak sesuai, tidak dapat masuk ke halaman utama Tidak dapat masuk ke halaman utama Diterima
Tabel 12 merupakan hasil pengujian data salah pada fitur login. Terdapat  skenario  memasukkan username dan password pada fitur login. Dan dapat dilihat pada Tabel 12  bahwa  skenario  tersebut  pada  tampilan  Login  tidak sesuai harapan.

## 4.   Kesimpulan
Dari hasil pembahasan di atas dalam perancangan sistem pendukung  keputusan  dengan  metode preference selection index dapat disimpulkan. Pertama, metode PSI ini  mampu  menghasilkan  kriteria  bobot  untuk  mencari nilai alternatif terbaik. Kedua, dalam perhitungan di atas bahwa  alternatif  A2  yaitu  Riana  adalah  alternatif  yang terpilih  karena  mendapat  nilai  yang  paling  tinggi. Ketiga, aplikasi sistem pendukung keputusan pemilihan penerima  bantuan  sembako  ini  dapat  mempermudah pengguna  dalam  mencari  alternatif  untuk  menerima bantuan  sembako.  Dalam  penelitian  ini  masih  terdapat kekurangan  yaitu  data  yang  diambil  kurang  seimbang. Diharapkan pada penelitian selanjutnya agar menambahkan  teknik  pengumpulan  data  sehingga  data dapat  diolah  dan  menghasilkan  suatu  alternatif keputusan.

## Daftar Pustaka
[1]  D. M. Hasimi, “Analisis Program Bantuan Pangan Non  Tunai  (  BPNT  )  Guna  Menigkatkan Kesejahteraan,” J. Manaj. Bisnis Islam , vol. 1, no. 1, pp. 61–72, 2020.
[2]  J. L. Indonesia and Y. R. Hidayat, “Distribusi beras bulog pasca bansos rastra dan bantuan pangan non tunai,” J. Logistik Indones. , vol. 2, no. 2, pp. 1–14, 2018, doi: https://doi.org/10.31334/jli.v2i2.293.
[3]  J.  S.  Informasi et  al. ,  “Ermawati,  Algoritma Klasifikasi C4.5 Berbasis Particle Swarm Optimization  Untuk  Prediksi  Penerima  Bantuan Pangan  Non  Tunai  513,” J.  Sist.  Inf. ,  vol.  8,  no. September, pp. 513–528, 2019, doi: https://doi.org/10.32520/stmsi.v8i3.576.
[4]  R.  Panggabean  and  N.  A.  Hasibuan,  “Penerapan Preference  Selection  Index  (  PSI  )  Dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  Pengangkatan  Supervisor Housekeeping,” Rekayasa  Tek.  Inform.  dan  Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 85–93, 2020.
[5]  S.  Saniman,  G.  Syahputra,  N.  B.  Nugroho,  and  I. Zega,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Rekrutmen  Android  Developer  Pada  CV.  KHz Technology  Menggunakan  Metode  Preference Selection Index,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 4, no. 1, p. 137, 2021, doi: 10.53513/jsk.v4i1.2627.
[6]  S. Marsela, E. W. Fridayanthie, M. Safitri, and F. Faridi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Oli Mesin Yamaha Mio,” J. Khatulistiwa Inform. , vol.  7,  no.  2,  pp.  113–120,  2019,  doi: 10.31294/jki.v7i2.6478.
[7]  S.  R.  Arianto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  Dengan Metode Hybrid AHP- SAW,” TRANSFORMTIKA , vol. Vol.17, No, pp. 200–208, 2020.
[8]  A. Hafiz,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Dengan Pendekatan Weighted Product ( Studi Kasus : PT . Telkom Cab . Lampung ),” J. Cendikia , vol. XV, no. April, pp. 23–28, 2018.
[9]  A.  E.  Munthafa,  H.  Mubarok,  J.  Teknik,  and  I. Universitas,  “Penerapan  Meatode  Aanalytical Hierarchy  Process  Dalam  Sistem  Kata  Kunci : Analytical Hierarchy Process , Consistency Index , Mahasiswa Berprestasi,” J. Siliwangi , vol. 3, no. 2, pp. 192–201, 2017.
[10]  M. Susilo, “Rancang Bangun Website Toko Online Menggunakan  Metode  Waterfall,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 2, no. 2, pp. 98–105, 2018, doi: 10.30743/infotekjar.v2i2.171.
[11]  G. W. Sasmito, “Penerapan Metode Waterfall Pada Desain  Sistem  Informasi  Geografis  Industri Kabupaten Tegal,” J. Inform. Pengemb. IT , vol. 2, no. 1, pp. 6–12, 2017.
[12]  S.  Sutejo,  “Pemodelan  UML  Sistem  Informasi Geografis  Pasar  Tradisional  Kota  Pekanbaru,”
Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 7, no. 2, pp. 89–99, 2016,
doi:
10.31849/digitalzone.v7i2.600.
[13]  Suendri,  “Implementasi  Diagram  UML  (Unified Modelling  Language)  Pada  Perancangan  Sistem Informasi  Remunerasi  Dosen  Dengan  Database Oracle  (Studi  Kasus:  UIN  Sumatera  Utara Medan),” J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 1–9, 2018.
[14]  N. S. Tanjung, P. Dani Adelina, M. K. Siahaan, E. Purba,  and  J.  Afriany,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Guru  Teladan  Dengan Menggunakan  Metode  Composite  Perfomance Index (CPI),” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 13–
18, 2018.
[15]  J.  Media  and  I.  Budidarma,  “Penerapan  Metode Preference Selection Index (PSI) Dalam Pemilihan Perguruan  Tinggi  Swasta  Program  Studi  IT  di Provinsi  Kalimantan  Timur,” J.  Media  Inform. Budidarma ,  vol.  5,  no.  3, pp.  1045–1051,  2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3081.
[16]  H.  Hendri,  J.  W.  Hasiholan  Manurung,  R.  A. Ferian,  W.  F.  Hanaatmoko,  and  Y.  Yulianti, “Pengujian  Black  Box  pada  Aplikasi  Sistem Informasi  Pengelolaan  Masjid  Menggunakan Teknik Equivalence Partitions,” J. Teknol. Sist. Inf. dan  Apl. ,  vol.  3,  no.  2,  p.  107,  2020,  doi: 10.32493/jtsi.v3i2.4694.