## PENGANTAR REDAKSI
J-INTECH  merupakan  jurnal  yang  diterbitkan  oleh  Sekolah  Tinggi  Informatika  dan Komputer Indonesia Malang guna mengakomodasi kebutuhan akan perkembangan Teknologi Informasi  serta  guna  mensukseskan  salah  satu  program  DIKTI  yang  mewajibkan  seluruh Perguruan  Tinggi  untuk  menerbitkan  dan  mengunggah  karya  ilmiah  mahasiswanya  dalam bentuk terbitan maupun jurnal online.
Pada edisi ini, redaksi menampilkan beberapa karya ilmiah mahasiswa yang mewakili beberapa mahasiswa yang lain, yang dianggap cukup baik sebagai media pembelajaran bagi para lulusan selanjutnya.
Tentu  saja  diharapkan  pada  setiap  penerbitan  memiliki  nilai  lebih  dari  karya  ilmiah  yang dihasilkan sebelumya sehingga merupakan nilai tambah bagi para adik kelas maupun pihak- pihak yang ingin studi atau memanfaatkan karya tersebut selanjutnya.
Pada kesempatan ini kami juga mengundang pihak-pihak dari PTN/PTS lain sebagai kontributor  karya  ilmiah  terhadap  jurnal  J-INTECH,  sehingga  Perkembangan  IPTEK  dapat dikuasai secara bersama- sama dan membawa manfaat bagi institusi masing-masing.
Akhir redaksi berharap semoga dengan terbitnya jurnal ini membawa manfaat bagi para mahasiswa,  dosen  pembimbing,  pihak  yang  bekerja  pada  bidang  Teknologi  Informasi  serta untuk perkembangan IPTEK di masa depan.

## DAFTAR ISI
Aplikasi Diagnosa Hama Dan Penyakit Tanaman Singkong Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Web .......................................................  177-180 Akhmad Isnadi
Game Arcade Shooter Hero Dengan Fitur Quiz Huruf Hijaiyah ...................  181-184 Nova Dwi Prasetiyo
Aplikasi Informasi Adat Pernikahan Di Pulau Jawa Berbasis Android ......... 185-193

## Septian Riantama
Aplikasi Pengenalan Fauna yang Dilindungi Menggunakan Augmented Reality Berbasis Android ...............................................................................  194-201 Moch Arif Sudaryanto
Pemanfaatan Unity Dalam Perancangan Game Simulasi Pemeliharaan Hewan Bagi Anak Usia Dini Berbasis Android .............................................  202-207 Muhammad Bayu Kurnia
Pengembangan Game Virtual Reality Berbasis Android Menggunakan Unity Sebagai Media Penunjang Pengenalan Bahasa Inggris ..................................  208-213 Joshua Lorenzo Andre, Eva Handriyantini, Chaulina Alfianti Oktavia
Sistem Pakar Troubleshooting Jaringan Komputer Menggunakan Algoritma Backward Chaining ........................................................................................  214-217 Firlian Widianto Aplikasi Android Untuk Melestarikan Gending Jawa ...................................  218-228

## Alfan Sabilillah Hidayatullah
Aplikasi Pembelajaran BIPA (Bahasa Indonesia Bagi Penutur Asing) Tingkat Dasar Berbasis Android ....................................................................  229-234

## Eka Anggi Prasetyo
Sistem Pendukung Keputusan Penerima Raskin Di Kelurahan Pisang Candi Dengan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) .....................  235-243 Susi Susilowati, Laila Isyriyah, Johan Ericka

## Pelindung

## Yayasan Perguruan Tinggi Teknik Nusantara

## Penasehat
Eva Handriyantini S.Kom., M.Kom

## Pembina
Pembantu Ketua Bidang Akademik STIKI

## Editor In Chief
Subari, S.Kom, M.Kom
Section Editor
Siti Aminah, S.Si, M.Pd
Layout Editor
Nira Radita, S.Pd., M.Pd
Tata Usaha/Administrasi
Muh. Bima Indra Kusuma
Sistem Pendukung Keputusan Penerima Raskin Di Kelurahan Pisang Candi Dengan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP)
Susi Susilowati 1) , Laila Isyriyah 2) , Johan Ericka 3)
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, STIKI Malang
1) susilowati154@gmail.com , 2) laila@stiki.ac.id , 3) johan@stiki.ac.id

## ABSTRAK
Raskin  adalah  salah  satu  program  pemerintah  untuk  membantu  masyarakat  yang  miskin  dan  rawan  pangan, agar mereka mendapatkan beras untuk kebutuhan rumah tangganya. Perangkat Kelurahan Pisang Candi dalam proses  operasionalnya  telah  memiliki  fasilitas  dan  teknologi  yang  cukup  lengkap  dan  memadai,  namun  belum sepenuhnya  terkomputerisasi  dengan  baik.  Pemberian  Raskin  kepada  masyarakat  di  Kelurahan  Pisang  Candi masih  menggunakan  cara  manual  dan  juga  tidak  tersedianya  akses  kontrol  data  yang  terkompeterisasi  pada operating  system  dan database ,  yakni  tidak  tersedianya  akses  informasi  untuk  melihat  atau  menentukan masyarakat  yang  termasuk  kedalam  daftar  penerima  Raskin  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan, sehingga  membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk  pengolahan  data.  Metode  yang  digunakan  yaitu  Fuzzy Analytical  Hierarchy  Process  (F-AHP).  Metode  F-AHP  ini  sering  juga  dikenal  istilah  metode  perangkingan yaitu  dengan  menentukan  bobot  kriteria  dan  kriteria  alternatif.  Lima  belas  kriteria  yang  digunakan,  yakni pekerjaan, jumlah anggota keluarga, luas tanah, jenis lantai, jenis dinding, fasilitas bab, penerangan, air, bahan bakar, pakaian baru, konsumsi, penghasilan, pengobatan, pendidikan dan tabungan. Aplikasi sistem pendukung keputusan  peneriaan  Raskin  ini  dibuat  dengan  bahasa  pemrograman  berbasis  web  PHP  dan  MySQL  sebagai database.  Sistem  yang  dibangun  dapat  membantu  dalam  menentukan  calon  penerima  Raskin  dan memberikan kemudahan  dalam  proses  seleksi  penerima  Raskin.  Dengan  sistem  ini  diharapkan  mampu  memudahkan  sistem pendukung  keputusan  menggunakan  F-AHP  dalam  proses  seleksi  calon  penerima  raskin  dengan  menentukan kriteria  dan  alternatif  sehingga  tidak  akan  terjadi  kecurangan  untuk  penentuannya  dan  membantu  pihak kelurahan agar penerima raskin tepat sasaran, akurat dan efektif.
Kata  Kunci : Sistem  Pendukung  Keputusan,  Penerimaan  Raskin,  Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process  (FAHP),  PHP, MySQL .

## 1. PENDAHULUAN Latar Belakang
Raskin  adalah  salah  satu  program  pemerintah untuk  membantu  masyarakat  yang  miskin  dan rawan  pangan,  agar  mereka  mendapatkan  beras untuk kebutuhan rumah tangganya.
Program raskin tersebut merupakan salah satu program  penanggulangan  kemiskinan  termasuk dalam cluster I  tentang  Bantuan  dan  Perlindungan Sosial.  Perangkat  Kelurahan  Pisang  Candi  dalam proses  operasionalnya  telah  memiliki  fasilitas  dan teknologi yang cukup lengkap dan memadai namun belum  sepenuhnya  terkomputerisasi  dengan  baik. Salah  satu  program  yang  dimiliki  oleh  Perangkat Kelurahan Pisang Candi  adalah pemberian bantuan Raskin kepada masyarakat yang layak menerimanya.  Dalam  penyaluran  beras  miskin sering  ditemui  kendala  -  kendala,  Kendalanya  bisa dari masyarakat bahkan dari aparaturnya itu sendiri. Banyaknya  warga  yang  terkadang  protes  karena warga  yang  seharusnya  mendapatkan  Raskin  tetapi tidak  menerima  raskin,  sebaliknya  warga  yang seharusnya  tidak  mendapatkan  Raskin  tetapi mendapatkannya  dan  proses  penyeleksian  ini berjalan sangat lambat.
Pemberian  Raskin  kepada  masyarakat  pada Kelurahan  Pisang  Candi  masih  menggunakan  cara manual  dan  juga  tidak  tersedianya  akses  kontrol data  yang  terkompeterisasi  pada operating  system dan database ,  yakni  tidak  tersedianya  akses informasi untuk melihat atau menentukan masyarakat yang termasuk kedalam daftar penerima Raskin sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan, sehingga  membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk pengolahan data.
Sedangkan data penerima Raskin di Kelurahan Pisang  Candi  berkisar  204  Rumah  Tangga  Sasaran (RTS)  dan  akan  di  validasi  tiap  tahunnya.  Selama ini  sistem  yang  demikian  masih  tetap  dijalankan dan  bagi  masyarakat  hasil  keputusan  pembagian Raskin  tersebut  dirasakan  tidak  transparan  dan kurang  memenuhi  rasa  keadilan.  Untuk  mengatasi masalah tersebut, maka dibutuhkan suatu komputerisasi  sistem  tersebut  sehingga  jalannya seleksi calon penerima  Raskin dapat sesuai dengan kriteria  yang telah  ditentukan.  Dengan  adanya software sistem pendukung keputusan ini diharapkan dapat mengoptimalkan proses penyeleksian dalam penerima Raskin sesuai dengan kriteria  yang  ada.  Warga  juga  bisa  mengetahui
proses penyeleksian yang dilakukan secara transparan. Metode yang digunakan yaitu Fuzzy Analytical Hierarchy Process (F-AHP). Metode  F- AHP  ini  sering  juga  dikenal  istilah  metode perangkingan  yaitu  dengan  menentukan  bobot kriteria  dan  kriteria  alternatif.  Metode  F-AHP dirancang  untuk  menutupi  kelemahan  AHP,  yaitu pada  permasalahan  jika  terdapat  kriteria  bersifat subjektif  lebih  banyak  (Raharjo  dkk,  2002). Kelebihan  metode  F-AHP  sendiri  digunakan  untuk permasalahan  data  yang  tidak  pasti  dan  ketidak telitian dalam menentukan keputusan yang bersumber dari pernyataan pemikiran manusia.

## Tujuan
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk Memudahkan  sistem  pendukung  keputusan menggunakan  F-AHP  dalam  proses  seleksi calon  penerima  raskin  dengan  menentukan kriteria  dan  alternatif  sehingga  tidak  akan terjadi  kecurangan  untuk  penentuannya  dan membantu  pihak  kelurahan  agar  penerima raskin tepat sasaran, akurat dan efektif.

## 2. ANALISA DAN PERANCANGAN

## Identifikasi Masalah
Permasalahan yang dihadapi berkaitan dengan penilaian warga miskin di Kelurahan Pisang Candi, Kecamatan  Sukun,  Malang  adalah  proses  seleksi kandidat  untuk  penerima  Raskin  dilakukan  sesuai penilaian  jumlah  kriteria  yang  memenuhi  syarat. Penilaian  ini dilakukan dengan cara  menjumlahkan kriteria  yang  bersumber  dari  kuisioner  pemetaan kemiskinan  yang  di  catat  oleh  Ketua  RT  setempat. Ketika  Ketua  RT  menyerahkan  data  kuisioner pemetaan  kemiskinan  kepada  Kepala  Urusan Kesejahteraan  Masyarakat (KAUR  KERSA),  maka bagian KAUR KERSA melakukan seleksi kandidat didasarkan  pada  kriteria  yang  ditentukan  oleh Pendataan  Program  Perlindungan  Sosial  (PPLS), meliputi  pekerjaan,  jumlah  anggota  keluarga,  luas tanah,  jenis  lantai,  jenis  dinding,  air,  penerangan, bahan bakar, pakaian baru/tahun, konsumsi/minggu,  penghasilan,  pendidikan,  biaya pengobatan,  fasilitas buang air besar dan tabungan. Semakin  banyak  jumlah  kriteria  yang  memenuhi syarat  maka  semakin  pula  warga  itu  untuk menerima Raskin tersebut.

## Solusi Pemecahan
Untuk  mengatasi  permasalahan  diatas  maka dibangun  sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan yang  dapat  membantu  pengguna  dengan  cepat memilih  warga  miskin  sesuai  penilaian  kriteria yang  diurutkan  berdasarkan  rangking.  Selain  itu proses  perhitungan  menggunakan  metode Fuzzy
Analytical  Hierarchy  Process (FAHP)  untuk perangkingan dari masing-masing kriteria.
Proses Perhitungan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP)
Berikut  merupakan  rancangan  proses  dan perhitungan  dari  metode  FAHP  sebagai  tahapan- tahapan pemecahan masalah pada Gambar 1
Gambar 1. Flowchart Tahapan Metode FAHP
Berdasarkan Gambar 1 dapat dijelaskan beberapa tahap sebagai berikut:

## Input Nilai Bobot dan Nilai Kriteria
Berikut nilai dari masing-masing kriteria pada Tabel 2 dibawah ini :
Tabel 1. Tabel Kriteria No Kriteria Kode Nilai Keterangan
I
Pekerjaan 1 PNS 2 3 Wiraswasta Buruh II Jumlah Anggota Keluarga 1 2 3 1-2 Orang 2-4 Orang Lebih dari 4 orang III Luas Tanah 1 2 Lebih dari 8m Kurang dari 8m IV Jenis Lantai 1 2 3 Keramik Semen Tanah V Jenis Dinding
1
2 3 4
Tembok Halus Bata
Kayu Murahan Bambu
VI
Fasilitas BAB 1 2 Ada Tidak Ada
VII Penerangan 1 2 Ada Tidak Ada VIII Sumber Air 1 2 3
PDAM
Sumur Sungai IX Bahan Bakar Dapur 1 2 3 Minyak Tanah/LPG Arang Kayu Bakar X Pakaian Baru/Tahun 1 2 Lebih dari 1 Stel 1 Stel XI Konsumsi/Minggu 1 2 3 4 5 Daging Ikan Laut/Tawar Ayam Telur Bakso/Sosis XII Penghasilan KK 1 Lebih dari Rp. 2.000.000/Bulan 2 Rp. 1.000.000- 2.000.000/Bulan
3
Kurang dari Rp.1.000.000/Bulan XIII Biaya Pengobatan (Puskesmas / Poliklinik) 1 2 Sanggup Bayar Tidak Sanggup Bayar XIV Pendidikan KK 1 2 3 4 SMP Tamat SD Tidak Tamat SD Tidak Sekolah XV Tabungan 1 2 Ada Tidak Ada
Berikut  nilai  bobot  dari  masing  kriteria  pada Tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2. Tabel Nilai Bobot No. Kriteria Bobot I Pekerjaan KK 9 II Jumlah AK 8 III Luas Tanah 5 IV Jenis Lantai 6 V Jenis Dinding 5 VI Fasilitas BAB 3 VII Penerangan 4 VIII Air 5 IX Bahan Bakar 4 X Pakaian Baru/Tahun 3 XI Konsumsi/Minggu 5 XII Penghasilan 7 XIII Biaya Pengobatan 6 XIV Pendidikan KK 5 XV Tabungan 3

## Menentukan Alternatif
Berikut  nilai  alternatif  dari  masing-masing kriteria pada Tabel 3 dibawah ini :
Tabel 3. Nilai Alternatif Kriteria Ujan g Suti k Misd i Sugit o Jumai n Pekerjaan 3 3 3 3 3 Jumlah AK 2 2 3 2 2 Luas tanah 2 2 1 1 1 Jenis lantai 2 2 1 1 1 Jenis dinding 1 2 1 1 1 Fasilitas bab 1 1 1 1 1 Penerangan 1 1 1 1 1 Air 1 1 1 1 1 Bahan bakar 1 1 1 1 1 Pakaian baru 2 1 2 2 1 Konsumsi 2 4 3 4 2 Penghasila n 2 2 3 3 2 Pengobatan 2 1 1 2 1 Pendidikan 1 4 3 3 2 Tabungan 2 2 2 2 1

## Membuat Struktur Hierarki
Mendefinisikan  struktur  hirarki  masalah  yang akan  dipecahkan  dan  menentukan  perbandingan matriks  berpasangan  antar  kriteria  dan  menguji konsistensinya. Cara perhitungannya  menggunakan AHP. Berikut struktur hirarki masalah dapat dilihat pada gambar
Gambar 2. Struktur Hierarki Masalah
Keterangan Gambar 2 diatas:
C1: Pekerjaan C11: Konsumsi C2: Jumlah AK C12: Penghasilan C3: Luas Tanah C13: Biaya Pengobatan
C4: Jenis Lantai C14: Pendidikan C5: Jenis Dinding C15: Tabungan C6: Fasilitas BAB A1: Ujang C7: Penerangan A2: Sutik C8: Air A3: Misdi C9: Bahan Bakar A4: Sugito C10: Pakaian Baru A5: Jumain Langkah selanjutnya yaitu melakukan perhitungan alternatif terhadap semua kriteria  yang ada.

## Alternatif Terhadap Pekerjaan
• Melakukan  perbandingan  matrik  berpasangan alternatif dengan AHP
Tabel 4. Perbandingan Matriks Berpasangan

## Alternatif “Pekerjaan” AHP
Pekerjaan A1 A2 A3 A4 A5 A1 1 1 1 1 1 A2 1 1 1 1 1 A3 1 1 1 1 1 A4 1 1 1 1 1 A5 1 1 1 1 1
• Kemudian  nilai  perbandingannya  diubah  ke dalam  himpunan fuzzy (F-AHP),  yang  dapat dilihat pada tabel
Tabel 5. Perbandingan Matriks Berpasangan Alternatif “Pekerjaan” AHP dengan F-AHP
• Menghitung  Nilai  Sintesis  F-AHP  ( Si ),  dapat dilihat pada tabel
Tabel 6. Perhitungan Nilai Sintesis ( Si ) Baris Si L M U L M U 5 5 5 0,2 0,2 0,2 5 5 5 0,2 0,2 0,2 5 5 5 0,2 0,2 0,2 5 5 5 0,2 0,2 0,2 5 5 5 0,2 0,2 0,2 25 25 25
• Setelah itu menghitung Nilai Vektor F-AHP ( V) dan Nilai Ordinat( d’ )

## Nilai Vektor “Pekerjaan”
Vektor A1 Nilai Vektor VA1 => VA2 Syarat A =>>1 VA1 => VA3 Syarat A =>>1 VA1 => VA4 Syarat A=>> 1 VA1 => VA5 Syarat A=>> 1 Nilai ordinat d’(VA1) adalah: 1, 1, 1, 1, 1, Min: 1 Vektor A2 Nilai Vektor VA2 => VA1 Syarat A =>>1 VA2 => VA3 Syarat A =>>1 VA2 => VA4 Syarat A =>>1 VA2 => VA5 Syarat A =>>1 Nilai ordinat d’(VA2) adalah: 1, 1, 1, 1, 1, Min: 1
Vektor A3 Nilai ordinat d’(VA3) adalah: 1, 1, 1, 1, 1 Min: 1 Vektor A4 Nilai ordinat d’(VA4) adalah: 1, 1, 1, 1, 1 Min: 1 Vektor A5 Nilai ordinat d’(VA5) adalah: 1, 1, 1, 1, 1 Min: 1
• Menghitung Nilai Bobot Vektor ( W’)
W’ = (1 + 1 + 1 + 1 + 1)T
C1 A1 A2 A3 A4 A5 L M U L M U L M U L M U L M U
A1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 A2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 A3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 A4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 A5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
• Normalisasi Nilai Bobot Vektor ( W) W  = ((1/5)+(1/5)+ (1/5)+ (1/5)+ (1/5))T = 0,2 + 0,2 + 0,2 + 0,2 + 0,2 = 1
ΣW = 1
Dari penjabaran perhitungan alternatif terhadap  kriteria  Pekerjaan  diperoleh bobot prioritas  tiap-tiap  alternatif  (C1),  yaitu  bobot  A1  = 0,2,  bobot  A2  =  0,2  ,bobot  A3  =  0,2  ,bobot  A4  = 0,2 dan bobot A5 = 0,2.
Sebelum  dilakukan  perankingan  dan  hasil keputusan,  diharuskan  melakukan  perhitungan alternatif  terhadap  semua  kriteria  dan  melakukan perhitungan terbobot setiap kriteria.

## Perangkingan Alternatif dan Hasil Keputusan
Pada  tahap  ini,  aktifitas  yang  terjadi  adalah mengalikan  bobot  ( W) prioritas  alternatif  dengan bobot  ( W) prioritas  lokal  (bobot  kriteria)  dan dijumlahkan tiap elemen alternatif dalam level yang dipengaruhi  kriteria.  Berikut  ini  tabel  kesimpulan bobot  prioritas  dan  bobot  global  alternatif  yang dapat dilihat pada tabel:
Tabel 7. Kesimpulan dan Perankingan Bobot
Prioritas Goal Alternatif 1 2 3 4 5 Jumlah Bobot C1 0,210 0,200 0,200 0,200 0,200 0,200 1 C2 0,153 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 1 C3 0,026 0,200 0,200 0,200 0,200 0,200 1 C4 0,069 0,200 0,200 0,200 0,200 0,200 1 C5 0,052 0,200 0,200 0,200 0,200 0,200 1 C6 0,052 0,200 0,200 0,200 0,200 0,200 1 C7 0,052 0,200 0,200 0,200 0,200 0,200 1 C8 0,052 0,200 0,200 0,200 0,200 0,200 1 C9 0,052 0,200 0,200 0,200 0,200 0,200 1 C10 0,052 0,200 0,200 0,200 0,200 0,200 1 C11 0,052 0,145 0,163 0,381 0,163 0,145 1 C12 0,069 0,00 0,00 0,500 0,500 0,00 1 C13 0,052 0,200 0,200 0,200 0,200 0,200 1 C14 0,052 0,028 0,320 0,255 0,255 0,138 1 C15 0,052 0,200 0,200 0,200 0,200 0,200 1 Jumlah bobot prioritas alternatif 1 2,374 2,684 4,337 3,119 2,484 15 Rangking 5 3 1 2 4

## Perancangan Sistem
Context Diagram
Berikut  ini  context  diagram  yang  digunakan pada sistem pendukung keputusan penerima Raskin yang dapat dilihat pada gambar:

## Gambar 3. DFD Level 1

## DFD Level 2 Sub 1
Berikut ini DFD level 2 sub 1 setting data yang  digunakan  pada  sistem  pendukung keputusan  penerima  Raskin  yang  dapat  dilihat pada gambar:
Gambar 4. DFD Level 2 Sub 1

## DFD Level 3 Sub Sub 1.1
Berikut  ini  DFD  level  3  sub  1.1  Data Penduduk  yang  digunakan  pada  sistem pendukung  keputusan  penerima  Raskin  yang dapat dilihat pada gambar:
Gambar 5. CDM

## PDM
Berikut  ini  ERD Physical  Data  Model (PDM) yang digunakan pada sistem pendukung  keputusan  penerima  Raskin  yang dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. PDM

## Flowchart Hitung Fuzzy AHP
Berikut  ini flowchart perhitungan fuzzzy AHP  yang  digunakan  pada  sistem  pendukung keputusan  penerima  Raskin  yang  dapat  dilihat pada gambar:
Gambar 7. Flowchart Hitung FAHP
3. IMPLEMENTASI DAN
PEMBAHASAN Tampilan Login
Gambar 8. Login
Gambar 9. Menu Utama

## Tampilan Data Penduduk
Gambar 10. Kriteria

## Tampilan Sub Kriteria
Gambar 11. Sub Kriteria
Tampilan Hitung Fuzzy AHP
Berikut  ini  merupakan  tampilan  menu hitung  FAHP  yang  digunakan  pada  sistem pendukung  keputusan  penerima  Raskin  yang dapat dilihat pada gambar:
Gambar 12. Hitung Fuzzy AHP

## Tampilan Hasil Perankingan
Berikut  ini  merupakan  tampilan  hasil perangkingan  yang  digunakan  pada  sistem pendukung  keputusan  penerima  Raskin,  yang akan menampilan no.kk, nama, alamt dan nilai, yang dapat dilihat pada gambar:
Gambar 13. Hasil Perankingan
Tampilan Cetak Laporan
Gambar 14. Cetak Laporan

## Hasil Pengujian
Hasil pengujian aplikasi terdapat beberapa fitur  pengujian  yang  sudah  dapat  dilakukan diantaranya adalah sebagai berikut.
Tabel 8. Hasil Pengujian No Fitur Hasil 1 Data Penduduk OK 2 CRUD data Penduduk OK 3 Data Kriteria OK
4 Data Sub Kriteria OK
5 Proses Hitung FAHP OK 6 Hasil Perankingan OK 7 Cetak Laporan OK

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Program aplikasi sistem pendukung keputusan yang  dibuat  ini  digunakan  untuk  menghitung  nilai bobot  dan  perangkingan  dari  masing  –  masing kriteria.  Untuk  memberikan  bantuan  Raskin  yang sesuai  khususnya  di  Kelurahan  Pisang  Candi Kecamatan Sukun Malang.  Penilaian warga  miskin menggunakan  metode Fuzzy  Analytical  Hierarchy Process (FAHP)  ini,  akan  menghasilkan  kandidat yang dinilai  layak untuk menerima  bantuan Raskin tersebut.
Keadaan  dimana  jumlah  kandidat  yang diusulkan  lebih  banyak  dari  jatah  Raskin,  sistem akan  melakukan  perangkingan  kandidat  hingga diperoleh  nilai  bobot  kompetensi  tertinggi  yang berpeluang  untuk  menerima  jatah  Raskin.  Output dari  proses  program  ini  berupa  laporan  –  laporan yang  berfungsi  sebagai  data  pendukung  dan  bahan pertimbangan  bagi  manajemen  dalam  rangka mengambil keputusan terkait dengan kandidat yang di nilai.

## Saran
Adapun  saran  untuk  pengembangan  sistem selanjutnya :
• Menambah  user  pada  sistem,  seperti  Kepala Desa/Lurah  sehingga  dapat  melihat  calon penerima Raskin dan memvalidasi data.
• Memperluas  cakupan  sistem  sehingga  dapat digunakan oleh seluruh kelurahan yang ada  di Indonesia.
• Sistem  pendukung  keputusan  ini  dapat dikembangkan  untuk  bantuan  yang  lain, misalnya  bantuan rumah tidak  layak  huni dan sistem pemetaan kemiskinan.

## 5. REFERENSI
[1]  Brady,  M.  L.  (2010). Exploring  the  use  of entity-relationship diagramming as a technique to support grounded theory inquiry. Bradford : Emerald Group Publishing.
[2]  Cox, E. (1994). The Fuzzy Systems Handbook (A  Prsctitioner’s  Guide  to  Building,  Using,
and Maintaining Fuzzy Systems). Massachussets.Davis, R. K. (1983). Accounting Information  Systems. New Jersey: New Jersey.
[3]  Jogiyanto. (2005). Analisis dan Desain Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi.
[4]  Jogiyanto,  H.  (2005). Analisis  &  Desain Sistem  Informasi  Pendekatan  Terstruktur
Teori dan Praktek Aplikasi Bisnis. Yogyakarta: Andi.
[5]  Kadarsyah  ,  S.,  &  Ramdhani,  M.  (2000). Bandung: PT. Remaja Rosda Karya.
[6]  Kadarsyah, S., & Ramdani, M. (1998). Sistem Pendukung  Keputusan. Bandung:  PT  Remaja Rosdakarya.
[7]  Kristanto,  A.  (2003). Perancangan  Sistem Informasi  dan  Aplikasinya. Jakarta:  Gava Media.
[8]  Kusrini,  M.  (2007). Konsep  dan  Aplikasi Sistem Pendukung. Yogyakarta: Andi.
[9]  Kusumadewi,  S.,  &  Purnomo,  H.  (2004). Aplikasi  Logika  Fuzzy  Untuk  Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[10]  Martoyo, S. (2007). Manajemen Sumber Daya Manusia. Yogyakarta: BPFE.
[11]  Mata-Toledo,  R.  A.  (2007). Dasar–Dasar Database Relasional. Jakarta: Erlangga.
[12]  McLeod.
(2004). Sistem Informasi Manajemen. Jakarta: Andi.
[13]  McLeod,  R.  J.  (2001). Sistem  Informasi Manajemen.  Jilid  1  Terjemahan  Hendra Teguh. Jakarta: PT.Prenhallindo.
[14]  Pahlevy. (2010). Definisi flowchart. Jakarta.
[15]  Ramakrishnan,  R.  d.  (2003). Database Management  System,  3rd  Edition. USA: McGraw-Hill.
[16]  Riyanto.  (2010). Definisi  tentang  XAMPP. Choliviana, Triyono, & Sukadi.
[17]  Saaty,  T.  L.  (1980). The  Analytic  Hierarchy Process. McGraw Hill International.
[18]  Silberschatz,  A.  d.  (2002). Database  System
Concepts. New York: McGraw-Hill.
[19] Sistem Informasi. (2012). Yogyakarta.
[20]  Stephens,  R.  P.  (2000). Database  Design. Sams Publishing.
[21]  Subakti,  i.  (2002). IF1524  Sistem  Pendukung Keputusan (Decision Support Sistem).
[22]  Supriyono,  &  dkk.  (2007). Sistem  Pemilihan Pejabat  Struktural  Dengan  Metode  AHP. Yogyakarta.
[23]  Sutabri,  T.  (2012). Analisis  Sistem  Informasi. Yogyakarta: Andi.
[24]  Sutanto,  E.  (2011). Basis  Data  Dalam Tinjauan Konseptual. Yogyakarta: Andi.
[25]  TNP2K.
(n.d.). TIM NASIONAL PERCEPATAN PENANGGULANGAN KEMISKINAN. Beras Bersubsidi Bagi Masyarakat Berpenghasilan Rendah (Raskin) .
[26]  Turban,  &  dkk.  (2005). Decision  Support System and Intelligent System (Sistem Pendukung  Keputusan  dan  Sistem  Cerdas). Yogyakarta: Andi.
[27]  Whitten,  J.  L.  (2000). Information  Oriented Flowchart.
[28]  Whitten, J. L. (2007). System Analysis Design
& Methods.6thEdition. USA: McGraw Hill.
[29]  Wijaya,  A.  (2007).  Penggunaan  DFD  dan ERD  pada  analisis  dan  perancang  sistem informasi penjualan suku cadang dan pelayanan  service  pada  PT.  Mitra  Maju Mobilindo. Jurnal Teknik industri , 1.
[30]  Yakub.  (2012). Pengantar  Sistem  Informasi. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[31]Zadeh,  L.  A.  (1965). Fuzzy  Sets.  Information and Control.