## Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan Sosial dengan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process
Rian Nugraha [1] , Dudih Gustian [2]
Fakultas Teknologi Informasi dan Komputer Program Studi Sistem Informasi Universitas Nusa Putra [1], [2] Sukabumi, Indonesia Rian.nugraha_si18@nusaputra.ac.id [1], Dudih@nusaputra.ac.id [2]
Abstract--  Covid-19  has  not  only  resulted  in  the  problem  of health paralysis but also has an impact on various other aspects of life such as the economic aspect, education, and also several other aspects. In order to restore the country's economy, the government has  made  many  policy  programs  to  restore  the  welfare  of  its population. These programs include a strategy in the form of social assistance  or  (bansos),  this  strategy  in  the  form  of  cash  and  non- cash. as well as other food needs, after the program assistance was running, it turned out that it was not right on target. The government is  less  selective  in  selecting  the  criteria  that  exist  for  citizens, residents  think  that  government  data  is  ambiguous  and  does  not match  the  real  conditions  in  the  field.  In  reality,  social  assistance must be delivered quickly and using the right data. To overcome this, a  system  called  "Social  Assistance  Decision  Support  System"  was created using the fuzzy method and the analytical hierarchy process (FAHP). This study developed criteria covering livelihood, housing conditions, dependents, and income. The combination of these two methods provides a solution and produces a better final value, as well as which residents are more eligible to receive this social assistance fund,  with  the  top  ranking  based  on  the  criteria  and  data  of  150 residents who have been determined, and that way social assistance can be distributed more easily and better.
Keywords—  Analytical Hierarchy Process, Fuzzy, Decision Support Support, Social assistance, Covid-19
Abstrak--  Covid-19  tidak  hanya  mengakibatkan  masalah kelumpuhan kesehatan tetapi juga berdampak pada berbagai aspek kehidupan  lainnya  seperti  aspek  ekonomi,  pendidikan,  dan  juga beberapa  aspek  lainnya.  Pada  rangka  memulihkan  perekonomian negara,  pemerintah  membuat  banyak  program  kebijakan  guna memulihkan  kesejahteraan  penduduknya.  Program  tersebut diantaranya  ialah  strategi  berupa  bantuan  sosial  atau  (bansos), strategi  ini  berupa  uang  tunai  dan  nontunai.  juga  kebutuhan pangan  lainnya,  setelah  berjalannya  bantuan  program  tersebut ternyata dirasa tidak tepat sasaran. Kurang selektifnya pemerintah dalam pemilihan kriteria yang ada pada warga, warga beranggapan bahwa data pemerintah rancu dan tidak sesuai dengan kondisi real dilapangan. Pada kenyataannya bantuan sosial harus disampaikan dengan  cepat serta  menggunakan  data tepat.  Untuk mengatasinya maka  dibuatlah  sebuah  sistem  yang  disebut  “Sistem  Pendukung Keputusan  Bantuan  Sosial”  dengan  memakai  metode  fuzzy  dan proses  analytical  hierrarchy  process  (FAHP).  Penelitian  ini
mengembangkan kriteria yang meliputi mata pencaharian, kondisi rumah, tanggungan, dan penghasilan. Penggabungan dua metode ini  memberi  solusi  dan  menghasilkan  nilai  akhir  yang  lebih  baik, serta  warga  mana  yang  lebih  berhak  dan  layak  untuk  menerima dana  bantuan  sosial  ini,  dengan  rangking  teratas  berdasarkan kriteria  dan  data  warga  sebanyak  150  yang  telah  ditentukan,  dan dengan begitu bantuan sosial dapat tersalurkan dengan lebih baik.
Kata  Kunci—  Analytical  Hierarchy  Process,  Fuzzy,  Sistem Pendukung Keputusan, Bantuan sosial, Covid-19

## I. P ENDAHULUAN
Pada akhir tahun 2019, warga bumi dikejutkan oleh kejadian yang  mengejutkan, oleh pneumonia  baru  yang  misterius  yang bermula di Wuhan, Provinsi Hubei China dan menyebar dengan begitu  cepat  hingga  ke  lebih  190  Negara  belahan  Bumi  yang diketahui sebagai corona virus disease 2019 (Covid-19).[1] Hal ini  menyebabkan  kelumpuhan  pada  masalah  kesehatan,  tak hanya  masalah  kesehatan,  tetapi  berdampak  juga  kepada sejumlah  aspek  kehidupan  lainnya,  diantaranya  aspek perekonomian,  pendidikan  dan  juga  aspek  sosial  lainnya. Terjadinya  ketidak  stabilan  perekonomi  ini  menyebabkan masyarakat  rentan  dan  miskin,  terutama  pada  waktu diberlakukan  pelaksanaan  penutupan  wilayah  secara  penuh ( lockdown ).
Masyarakat  secara  pribadi  merasakan  dampak  pada  aspek ekonomi  dalam  kesehariannya.  Dalam  situasi  seperti  ini meningkatnya angka pengangguran yang disebabkan banyaknya  perusahaan  melakukan  PHK  terhadap  karyawan. Krisis  sosial  ekonomi  yang  di  picu  pandemi  covid-19  ini membuat  masyarakat  kecil  merasakan  dampaknya.    Sebagai respon adanya kondisi krisis ekonomi ini pemerintah menyadari perlu  adanya  penanganan  serius  untuk  mengatasi  krisi  sosial ekonomi  ini,  bantuan  social  merupakan  sebuah  upaya  dalam rangka  peningkatan  kesejahteraan  masyarakat  yang  diberikan pemerintah  pusat  (selanjutnya  disebut  bansos),  semua  upaya yang  dilakukan  pemerintah  guna  memulihkan  kondisi kehidupan masyarakat serta agar masyarakat tetap hidup secara
wajar, bantuan sosial (bansos) merupakan pengeluaran berupa barang,  uang    secara  tunai  dan  sembako  (sembilan  bahan pokok) dan pangan lainnya, hal ini dapat memberikan dampak baik  untuk  meminimalisir  biaya  hidup  masyarakat  di  masa pandemic .  Meskipun  begitu,  pelaksanaan  berbagai  kebijakan ini  perlu  perhatikan  dan  di  evaluasi  untuk  mengetahui kelancarannya.
Seiring berjalannya program tersebut terdapat banyak sekali kendala  permasalahan,  diantaranya  pelaksanaan  program pemerintah  tersebut  ternyata  belum  sesuai  dengan  ekspektasi masyarakat, masyarakat mengeluhkan karena mereka beranggapan bahwasanya pemerintah tidak jujur  terhadap data, masyarakat  juga  beranggapan  data  pemerintah  tidak  sesuai dengan kondisi  sebenarnya, terdapat kekacauan atau rancunya data pemerintah, yang membuat masyarakat mengeluhkan akan hal  tersebut  karena  tidak  sesuai  harapan,  anehnya  adanya masyarakat  yang  kurang  mampu  tetapi  belum  pernah mendapatkan bantuan pemerintah (bansos) tersebut, bahkan ada juga nama masyarakat yang telah wafat ternyata masih tercatat dalam data  pemerintah  sebagai penerima  bantuan. Kurangnya ketelitian dalam pemilihan kriteria yang ada pemilihan kriteria yang  hanya  berdasarkan  penilaian  eksternalnya  saja,  ada  juga yang  berpendapat  tidak  ada  batasan  yang  jelas  tentang pengeluaran  dana  bansos.  Masyarakat    menyayangkan  jika anggaran bansos digunakan hanya untuk kepentingan tertentu.

## Gambar 1. Diagram Bantuan Sosial
Pada  gambar  1  diatas,  nampak  bahwa  bantuan  sosial  tidak tepat  sasaran.  Dalam  sebuah  observasi  dan  wawancara  pada pihak Desa yang penulis lakukan, ia mengungkap bahwasanya terdapat  64% tidak tepat sasaran,  sementara  9% masih ragu  – ragu dan 27% tepat sasaran, hal ini menjelaskan bahwa bantuan sosial  ini  lebih  banyak  tidak  tepat  sasaran,  dan  ini  menjadi sebuah  masalah  yang  harus  segera dicari  solusinya dan dikaji lebih  dalam.  Karena  samar  -  samarnya  data  masyarakat  yang diperoleh dan pandangan masyarakat terhadap pemerintah yang kurang baik, untuk  itu perlu adanya evaluasi program yang di alokasikan kemensos ini supaya baik dan juga tepat sasaran.
Hasil  penelitian  pada  tahap  pertama  diperoleh  keputusan perangkingan  penerima  bantuan  sosial  dengan  metode  AHP, namun  masih  terdapat  kekurangan  dalam  hal  penentuan perankingan, dimana terdapat banyak data perangkingan yang sama  jika hanya  menggunakan  metode AHP  saja.  Agar lebih efektif  maka  penulis  melakukan  analogi  gabungan  metode
antara Fuzzy dan Analytical Hierrarchy process (AHP) . dari  hasil  kajian  yang  pernah  diadakan  mengenai    Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Bantuan Keluarga Miskin Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process – Technique  For  Order  Of  Preference  By  Similarity  To  Ideal Solution (AHP-TOPSIS).  Dalam  hal  ini  dilangsungkan percobaan  agar  mendapati  hasil  dari  ketepatan  pada  metode TOPSIS,  lalu  dihasilkan  nilai  ketepatan  sebesar  80%.  [3] Sementara  itu,  kelayakan  studi  yang    dilakukan  terhadap kemungkinan pemilihan calon penerima rumah tidak layak huni menggunakan sistem pendukung keputusan berbobot sederhana, penelitian yang di uji dan pengguna profesional TI memberikan  73,6%.  [2],  sementara  dalam  penelitian  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan Supplier Di  Tentera Coffe Corp yang  memakai  Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP) menghasilkan 84,62% akurat dengan akhir yang sesuai [2].  Dengan  demikian  dalam  observasi  ini  disarankan  untuk memakai metode Analytical Hierarchy Process.
Penelitian  yang  berjudul  Seleksi  Calon  Penerima  Rumah Tidak  Layak  Huni  dengan  Sistem  Pendukung  Keputusan Menggunakan  Pembobotan  Sederhana.  Dari  pengamatan kelayakan  sistem,  pengamatan  pengguna,  dan  pengujian pengembangan oleh pakar TI, hasilnya  masing-masing 73,6% dan 65,6%, tetapi ada beberapa tempat di mana ada perbedaan dari    data  yang  berbeda,  yang  dibuat  oleh  pemangku kepentingan.  sulit  untuk  dilakukan.  Yang  lebih  sulit  adalah merenovasi rumah yang bermanfaat. Hal itu dilakukan karena ditemukan  perbedaan  pandangan  antara  pejabat  lain  dengan satu pejabat untuk memutuskan siapa yang lolos dalam kriteria rumah  tidak  layak  huni.  Masalah  lainnya  adalah  standar perombakan  tidak  direncanakan  dan  dibakukan  dengan  baik, sehingga  banyak    data    yang  dikumpulkan  dari  personel  lain. Kumpulkan  informasi  tentang  komunitas  orang-orang  yang mungkin  menerima perumahan  yang  mungkin tinggal di desa Slade di wilayah Kabupaten Sukabumi. Pendekatan masalah ini dilakukan  dengan  mengidentifikasi  masalah  dan  kemudian mempersiapkan,  mengangkat  masalah,  dan  merumuskan metode dan solusi. [3]
Jurnal  yang  berjudul  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Pemasok Coffee Corp Army Menggunakan Metode Analytical  Hierarchy  Process ,  Berdasarkan  kesesuaian  antara pandangan  informan  dengan  hasil  yang  diperoleh  dengan menggunakan  metode  AHP  diperoleh  hasil  sebesar  84,62%. Permasalahan  dalam  penelitian  ini  adalah  proses  identifikasi dan  pemilihan  pemasok  masih  bersifat  improvisasi,  sehingga sulit  untuk  memilih  pemasok  yang  memenuhi  standar perusahaan. Hal ini membuat pekerjaan tidak efisien. Misalnya, pemasok  "nakal"  dan  hanya  mempertimbangkan  kepentingan pribadi  seperti  kapasitas  barang  dan  jasa  yang  mungkin  tidak terkirim  tepat  waktu,  harga  dapat  berfluktuasi  tanpa    alasan yang  wajar,  dan  dapat  mengecewakan    beberapa  pihak  yang bekerja sama.[2]
Jurnal  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penerima Bantuan  Keluarga  Miskin  Menggunakan Analytical Hierarchy-Technology  for  Order  Preferensi Berdasarkan Kesamaan  Solusi  Ideal    (AHP-TOPSIS),  Pada  pengamatan tersebut dilakukan  pengujian untuk mendapatkan nilai akurasi
dari    metode  TOPSIS,  dan    nilai  akurasi  yang  dihasilkan mencapai  80%.  Masih  terdapat  beberapa  kendala  dalam pelaksanaan program, antara lain belum tepat sasaran terhadap calon dan banyaknya penerima manfaat.  [4]
Dalam  jurnal  yang  diberi  judul    Rekomendasi  Desain  dan Konstruksi  Penerima  Bantuan  Sosial  Berdasarkan  Data Kesejahteraan Rakyat Dengan Aturan Pembobotan Sederhana. Masalah dengan pengamatan ini adalah bahwa data komunitas yang  dikirimkan  harus  memenuhi  beberapa  kriteria.  Dengan kata  lain  terkena  dampak  pandemi  COVID-19,  seperti    PHK dan gangguan usaha akibat pedoman selama pandemi. Bahkan, tidak  sedikit  orang  yang  mengharapkan  bantuan  ini.  Bahkan, seluruh  Desa  di  Indonesia  mendapat  kuota  transmisi  data penerima kesejahteraan terdampak COVID-19. Parameter yang ada  adalah  kesehatan,  persalinan,  keluarga  berencana  dan pendidikan,  perumahan,  serta  teknologi  informasi  dan komunikasi. Maka dari itu, data  yang  diajukan sebagai calon penerima  bantuan  secara  tunai  harus  divalidasi  agar  hasil review bersifat  netral.  Hasil  tersebut  menyajikan  bahwasanya sistem  yang  diadakan  bisa  merepresentasikan  pengeluaran berupa  rekomendasi  kepada  penerima  kesejahteraan  dengan akurasi 70%. [5]
Dengan  dikajinya  penelitian  ini  memberikan  solusi  agar bantuan sosial dapat terealisasikan serta tersinkronisasi  sesuai dengan  kaadaan  sebenarnya  pada  masyarakat,  untuk memutuskan  yang  berhak  dan  tidaknya,  Dan  studi  ini  akan memungkinkan untuk digunakan sebagai bahan penilaian bagi berbagai  pihak,    supaya  masyarakat    tidak  menyudutkan pemerintah    maupun  pihak  lainnya,  karena  semua  bantuan sosial  harus  secepatnya  tersalurkan  secara  baik  dan  juga menggunakan data yang tersedia.
Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  menyingkron  data  dan informasi  bantuan  sosial  (bansos)  agar  dapat  tersalurkan secepat mungkin dan cakupan yang benar - benar tepat sasaran, terutama  pada  masyarakat  lapisan  terbawah,  dan  penerimaan bantuan  sosial  bisa  mencapai  target  yang  di  harapkan,  karena bansos  ini  menjadi  bahan  tumpuan  oleh  masyarakat  lapisan bawah,    serta  besar  harapan  dapat  memberikan  manfaat  yang sangat berpengaruh bagi masyrakat.

## II. L ANDASAN T EORI
A. Sistem Pendukung Keputusan
Hal  ini  juga  dikenal  sebagai  Decision  Support  Support (DSS).  Sistem  merupakan  urutan  objek,  sumber  daya, konsep,  dan  mekanisme  seperti  manusia  yang  berkegiatan dan dapat ditetapkan agar mencapai suatu tujuan. misalnya sekolah  adalah    sistem  siswa,  kelas,  staf,  guru,  gedung, sarana,  ide    atau  aturan  yang  menginspirasi  untuk  tujuan mendidik  siswa,  adapun  tujuan  sistem  adalah  sebuah pertimbangan penting ketika merancang sistem pendukung manajemen  (MSS).  Pengumuman  tingkat  (hierarki)  dari sistem mencerminkan informasi bahwa keseluruhan sistem benar-benar  subsistem  karena  masing-masing  terkandung dalam sistem yang lebih besar (Turban).[6]
B. Fuzzy Analytical Hierarchy Process ( FAHP) FAHP  adalah  teori  yang  menggabungkan  AHP  dan logika fuzzy. FAHP  menggunakan skala rasio fuzzy untuk menunjukkan  kekuatan  relatif  dari  faktor  yang  berkaitan. Adapun  hasil  akhir  dapat  ditunjukkan  dengan  bilangan fuzzy.  Proses  konversi  logika fuzzy ke  AHP  dalam penelitian ini menjalankan metode yang dikembangkan. [7] F-AHP  adalah  penyatuan  metode  AHP  dengan pendekatan konsep fuzzy . F-AHP menutupi kelemahan yang ada  pada  AHP,  yaitu  permasalahan  terhadap  kriteria  yang memiliki  sifat  subjektif  lebih  banyak  [8].  Tidak  pastian bilangan direpresentasikan dengan urutan skala. Penentuan derajat  keanggotaan  F-AHP  yang  dikembangkan  oleh Chang menggunakan fungsi keanggotaan segitiga ( Triangular Fuzzy Number /TFN). [9]

## III. METODE PENELITIAN
A. Metode Pengumpulan Data
Dalam  mengumpulkan  data  kali  ini  diadakan penghimpun  data,  di  mulai  dari  studi  kajian,  pemantauan dan tanya jawab.
1. Studi Pustaka
Pada tahapan ini dilangsungkan dengan mengumpulkan data dan informasi dengan menggunakan material yang ada.
2. Observasi Penulis  memantau  secara  langsung  dan  mengamati situasi  serta  kondisi  ke  wilayah  kawasan  tempat pembagian bansos (bantuan sosial) ini.
3. Wawancara Dalam  hal  ini  dilakukan  dengan  secara  langsung melakukan  sesi  tanya  jawab  dengan  pihak  yang berhubungan.
B. Analisis Data
Adapun yang  ditetapkan  didalam  kajian  ini mengunakan metode Analytic Hierarchy Process dan fuzzy , metode  ini  merupakan  gabungan  antara teknik  analytical hierarchy process serta teory fuzzy yang dapat dipergunakan pada  keputusan  penerimaan  bantuan  sosial.  Dalam  tahap analisa ini menggunakan microsoft excel, dengan demikian pengambilan  keputusan  ini  dapat  menentukan  penerimaan bantuan  sosial  berdasarkan  nilai  yang  didapatkan  pada proses fuzzy ahp.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Setelah  melakukan  tahapan  studi  pustaka,  observasi,  dan wawancara  maka  diperoleh  data,  berupa  kriteria,  sub-kriteria, serta alternatif untuk calon penerimaan bantuan sosial (bansos) pandemi  Covid-19.  Data  diolah  memakai  metode  AHP  guna menghasilkan bobot dari setiap kriteria, selanjutnya diselesaikan  menggunakan  metode fuzzy .  Untuk  memilih rangking calon penerimaan bantuan sosial (bansos) ini.
Dengan  adanya  penelitian  ini,  pengurus  desa  bisa mengimplementasikan dengan mudah, dengan memasukan data
nama penerima bantuan sosial (bansos) yang netral, karena data yang dikerjakan secara terbuka/transparan, sehingga masyarakat tidak perlu  ragu tentang  masalah  pembagian  dana bantuan tersebut.
4.1 Identifikasi Kriteria
Kriteria  yang  digunakan  untuk  memastikan  penerimaan bantuan  sosial  (bansos)  dikerjakan  dengan  cara  melakukan tanya jawab secara interaktif dengan pihak yang berhubungan, sehingga  data  yang  diperoleh  didapatkan  kriteria  sebagai berikut. 4.1.
Tabel 4.1. Kriteria dan Sub-Kriteria Penerimaan Bantuan Sosial

## 4.2 Struktur kriteria menggunakan metode AHP
Setelah menentukan kriteria penerima bantuan sosial, untuk tahap  seterusnya  dibuatlah  struktur  hirarki  AHP  didalam gambar 4.2.
Gambar 4.2. Struktur Hirarki AHP penerimaan bantuan sosial
Pada Gambar 4.2 menunjukkan bahwa pada tahap pertama terdapat Goal (tujuan). Selanjutnya pada tahap ke-2, terdapat 4 kriteria  diantaranya,  mata  pencaharian,  kondisi  rumah,
tanggungan, dan penghasilan, kemudian di tahap ke-3 terdapat masing  masing  sub-kriteria  yaitu  untuk  mata  pencaharian terdapat  sub-kriteria  pengangguran,  pegawai  swasta/buruh, petani,  pegawai  negeri  sipil  (PNS),  kemudian  pada  kondisi rumah terdapat  sub-kriteria  layak, cukup  layak, kurang  layak, dan tidak layak, selanjutnya sub-kriteria dari pada tanggungan yaitu,  1,  2,  3,  <4,  dan  untuk  penghasilan  yaitu,  >500.000, <1.000.000, <2.000.000, <3.000.000. dan pada tahap terakhir
4.3 Pengujian Metode AHP
Data  yang  didapat  sebanyak  150  warga  dari  hasil wawancara dengan pihak yang bersangkutan, lalu selanjut-nya dihitung penilaian perbandingan berpasangan berdasarkan pada kriteria utama, seperti dalam tabel 4.2.
Tabel 4.2 Matrik Kriteria Berpasangan
Berdasarkan Tabel 4.3.1 maka dilakukan perhitungan selanjutnya yaitu perhitungan Normalisasi seperti dalam Tabel 4.3.
Tabel 4.3 Normalisasi perbandingan berpasangan
Untuk mencari indek konsisten Consistency Index (CI) dengan nilai cukup baik atau tidak, maka harus diketahui rasio konsisten Consistency Ratio (CR) yang dinyatakan baik, yakni apabila CR ≈ 0.1.  dengan rumus CR=CI/CR.[10]
Berdasarkan Tabel 4.3.2 dilakukan perhitungan setiap kriteria  menggunakan  metode  AHP,  sehingga  menghasilkan nilai Evaluasi Matrik, seperti pada tabel 4.4.

## Tabel 4.4 Evaluasi Matrik
Untuk selanjutnya maka dilakukan perhitungan Bobot pada  masing  kriteria  seperti  terlihat  dalam  tabel  4.5,  4.6,  4.7, 4.8.
Tabel 4.5 Pembobotan Sub-Kriteria Pada Kriteria Mata Pencaharian
Tabel 4.6 Pembobotan Sub-Kriteria Pada Kriteria Kondisi Rumah
Tabel 4.7 Pembobotan Sub-Kriteria Pada Kriteria Tanggungan
Tabel 4.8 Pembobotan Sub-Kriteria Pada Kriteria Penghasilan
Berdasarkan  hasil  dari  pembobotan  setiap  masing  - masing kriteria maka selanjutnya dilakukan perangkingan nilai alternatif dari 150 warga, seperti pada tabel 4.9
Tabel 4.9 Perangkingan Alternatif

## 4.4 Perangkingan Alternatif Dengan Metode Fuzzy
Setelah  kriteria  diketahui,  maka  tahap  berikutnya menentukan Perangkingan penerimaan bantuan sosial memakai metode Fuzzy .  Proses  penetapan  rangking  dengan  metode Fuzzy menggunakan  cara Triangular  Fuzzy  Number (TFN) adalah  teori  kumpulan fuzzy yang  dapat  membantu  dalam perhitungan  yang  terhubung  dengan  nilai  subjektif  yang memakai bahasa atau linguistik. pokok dari fuzzy AHP terdapat pada  analogi  berpasangan  yang  dipaparkan  oleh  skala  rasio yang  terhubung  dengan  skala fuzzy .  Bilangan  ini  disimbolkan dan ini merupakan ketentuan yang fungsi keanggotaan untuk 5 skala  variabel  linguistik,  seperti  terlihat  dalam  tabel  4.10. (Shega et all 2012). [11]
Tabel 4.10 Skala perbandingan tingkat kepentingan fuzzy
Nilai awal dari setiap kriteria yang didapat  hasil  dari pada skala perbandingan TFN, seperti terlihat dalam tabel 4.11.
Tabel 4.11 Matrik berpasangan TFN
Berdasarkan tabel 4.4.2, maka dilakukan perhitungan dengan  menggunakan  metode fuzzy untuk  mencari  batas sintetis,  nilai batas sintetis dapat dilihat dalam tabel 4.12.
Tabel 4.12 Nilai batas Sintetis
Berdasarkan tabel 4.12, selanjutnya  maka di  lakukan pencarian nilai matrik berpasangan fuzzy , yang di dapat dengan penjumlahan  pada  nilai  batas  sintetis,  hasil  bisa  amati  seperti pada tabel 4.13.

## Tabel 4.13 Matrik berpasangan Fuzzy
Berdasarkan  perhitungan  sebelumnya  menggunakan metode  AHP,  maka  warga  119  merupakan  prioritas  utama dalam  pemberian  dana  bantuan  sosial  seperti  tersaji  didalam tabel 4.14.
Tabel 4.14 perangkingan alternatif dengan metode fuzzy
V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
A. Kesimpulan
Adapun  hasil  dalam  penelitian  ini  ditentukan berdasarkan rangking teratas berdasarkan kriteria yang telah di tentukan  serta  di  dikerjakan  dengan  penerapan  gabungan metode AHP dan fuzzy (FAHP) menggunakan microsoft excel, terbukti  dapat  menentukan  rangking  bahwa  prioritas  utama yang  di  dapatkan  warga  119  menggunakan  metode  AHP dengan total nilai 17,79844 sedangkan dengan  metode Fuzzy didapatkan  dengan  total  nilai  18,10768.  Dan  pada  Proses perangkingan dengan metode FAHP dapat mengurangi jumlah rangking  yang  sama  87  dari  sebelumnya  yang  hanya menggunakan AHP yaitu 102, berdasarkan dengan jumlah data 150,  dengan  demikian  metode  FAHP  terbukti  dapat mengurangi rangking yang sama,  juga dengan penggabungan
dua metode ini memiliki kualitas perangkingan yang lebih baik.

## B. Saran
Saran  pada  penelitian  ini  bagi  pengembangan  penelitian pada masa yang akan datang terkait dengan sistem pendukung keputusan penerimaan bantuan sosial, dapat lebih memperdalam  peraturan konversi data  otentik  ke  dalam  skala yang lebih tepat untuk setiap kriteria yang ditetapkan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Rahmansyah, W., Qadri, R. A., Sakti, R. R. A., & Ikhsan, S. (2020). Pemetaan  permasalahan  penyaluran  bantuan  sosial  untuk penanganan  Covid-19  di  Indonesia. Jurnal  Pajak  Dan  Keuangan Negara (PKN) , 2 (1), 90-102.
[2] Saepudin,  S.,  Gustian,  D.,  &  Firmansyah,  H.  (2019).  Sistem Pendukung  Keputusan Dengan Simple Additive Weighting Dalam Pemilihan  Calon  Penerima  Bantuan  Rumah  Tidak  Layak  Huni. Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 10(2), 110-119.
[3] A. A. Maulana and N. S. Hidayat, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan  Penerima  Bantuan  Keluarga  Miskin  Menggunakan Metode  Analytical  Hierarchy  Process  –  Technique  For  Order  Of Preference By Similarity To Ideal Solution ( AHP - TOPSIS ),” J. Pengemb. Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Univ.  Brawijaya ,  vol.  2, no. 10, pp. 3890–3898, 2018.
[4] Bermano, R. D. A., & Gustian, D. (2018). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUPPLIER DI  TENTERA COFFEE CORP  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE  ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS. Jurnal Rekayasa Teknologi Nusa Putra , 5(1), 13-21.
[5]
Susanto, E. R., Puspaningrum, A. S., & Neneng, N. (2021). Model Rekomendasi  Penerima  Bantuan  Sosial  Berdasarkan  Data Kesejahteraan Rakyat. Jurnal Tekno Kompak , 15 (1), 1-12.
[6] Sholihat,  A.,  &  Gustian,  D.  (2021,  September).  SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA
BERPRESTASI  DENGAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE WEIGHTING  (SAW)(STUDI  KASUS:  SMK  DWI  WARNA
SUKABUMI).  In Seminar  Nasional  Sistem  Informasi  dan Manajemen Informatika Universitas Nusa Putra (Vol. 1, No. 01, pp. 140-147).
[7]
Rahmanita, E., Prastiti, N., & Jazari, I. (2018). Penggunaan Metode AHP dan FAHP dalam Pengukuran Kualitas Keamanan Website E- Commerce. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer , 5 (3), 371-380.
[8]
Sutrisno, A., Setyaningsih, E. R., &  Sugiono, J. P.  (2019). Sistem Pendukung  Keputusan Pemilihan Penerima  Beasiswa di Madrasah Menggunakan Fuzzy Ahp. Mnemonic: Jurnal Teknik
Informatika , 2 (2), 24-31.
[9] Hozairi,  H.,  Buhari,  B.,  Lumaksono,  H.,  &  Tukan,  M.  (2019). Selection  of  Marine  Security  Policy  using  Fuzzy-AHP  TOPSIS Hybrid Approach. Knowledge Engineering and Data Science , 2 (1),
19-30. [10] Kusumawardhany, N. (2017). SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA METODE ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS  (AHP)  DAN  SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) STUDI KASUS: UNIVERSITAS BUDI LUHUR. Budi Luhur Information Technology , 14 (1).
[11] Elveny,  M.,  &  Syah,  R.  (2014).  Analisis  Metode  Fuzzy  Analytic Hierarchy Process (FAHP) Dalam Menentukan Posisi Jabatan. TECHSI-Jurnal Teknik Informatika , 6 (1).