Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.2.722 Vol. 4, No. 2, April 2023, hlm. 429-440 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## INFORMATION FOR THE IDENTIFICATION AND VERIFICATION OF PROSPECTIVE POVERTY SOCIAL ASSISTANCE RECIPIENTS
Aji Supriyanto* 1 , Sri Mulyani 2 , Tri Ariyanto 3 , Jeffri Alfa Razaq 4
1,3,4 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank, Indonesia
2 Manajemen Informatika, Fakultas Vokasi, Universitas Stikubank, Indonesia
Email: 1 ajisup@edu.unisbank.ac.id , 2 srimulyani@unisbank.ac.id , 3 triarianto@edu.unsibank.a.id , 4 mrjf@edu.unisbank.ac.id
(Naskah masuk: 4 Desember 2022, Revisi: 23 Januari 2023, Diterbitkan: 23 Maret 2023)

## Abstract
One important aspect of the poverty alleviation strategy is the availability of accurate poverty data, so that the government  in  providing  social  assistance  (Bansos)  can  be  right  on  target.  The  problem  is  that  if  there  is  an inaccuracy  in  the  identification  process  when  recording  citizen  data,  it  will  affect  the  process  of  verifying  and validating  data  on  prospective  Social  Assistance  recipients.  Inaccuracies  in  prospective  Social  Assistance recipients can occur due to  the process of  collecting data  on citizen identities and applying the wrong criteria for poverty requirements and the data is not up to date. The purpose of this research is to develop an information system to identify, verify, and validate data on prospective Social Assistance recipients. The identification stage for potential  recipients of social assistance is carried out  at the RT/RW and Kelurahan levels. The verification stage is carried out by fulfilling the requirements of the poverty criteria. Meanwhile, the validation stage is used to  determine the ranking  of potential social assistance recipients. The verification process is carried out at the Kelurahan and Kecamatan levels, while the validation process is at the Regency/City level. The waterfall method is  used  in  the  development  of  information  system  prototypes  for  prospective  Social  Assistance  recipients  with system  analysis  and  design  using  use  case,  activity,  and  sequence  diagrams.  The  prototype  was  tested  with CRUD  and  trial  &  error,  the  result  is  a  prototype  system  application  that  is  able  to  collect  citizen  data  by applying  a  priority  scale  for  prospective  recipients  of  social  assistance  based  on  a  web  by  fulfilling  the requirements of 14 poverty criteria according to the Central Statistics Agency (BPS).
Keywords : social assistance, identification, verification, RT/RW .

## INFORMASI UNTUK IDENTIFIKASI DAN VERIFIKASI CALON PENERIMA BANTUAN SOSIAL KEMISKINAN

## Abstrak
Salah satu  aspek penting strategi penanggulangan kemiskinan adalah tersedianya data kemiskinan  yang akurat, sehingga pemerintah dalam memberikan bantuan sosial (Bansos) dapat  tepat  sasaran.  Permasalahannya apabila terjadi  ketidakakuratan pada proses identifikasi  saat  mendata warga, akan mempengaruhi proses verifikasi  dan validasi  data  calon  penerima  Bansos.  Ketidakakuratan  calon  penerima  Bansos  dapat  terjadi  karena  proses pendataan  identitas  warga  dan  penerapan  kriteria  persyaratan  kemiskinan  yang  salah  dan  datanya  kurang mutakhir.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengembangkan  sistem  informasi  untuk  melakukan  identifikasi, verifikasi, dan validasi data calon penerima Bansos. Tahap identifikasi warga calon penerima Bansos dilakukan pada  tingkat  RT/RW  dan  Kelurahan.  Tahap  verifikasi  dilakukan  dengan  pemenuhan  persyaratan  kriteria kemiskinan.  Sedangkan  tahap  validasi  digunakan  untuk  menentukan  ranking  warga  calon  penerima  Bansos. Proses  verifikasi  dilakukan  pada  tingkat  Kelurahan  dan  Kecamatan,  sedangkan  proses  validasi  pada  tingkat Kabupaten/Kota.  Metode waterfall digunakan dalam pengembangan prototipe sistem informasi calon penerima Bansos dengan analisis dan desain sistem menggunakan diagram usecase, activity, dan Squence . Prototipe diuji dengan  CRUD  dan  trial&error,  hasilnya  berupa  prototipe  aplikasi  sistem  yang  mampu  melakukan  pendataan warga  dengan menerapkan skala prioritas  calon  penerima Bansos  berbasis web  dengan pemenuhan persyaratan 14 kriteria kemiskinan menurut Badan Pusat Statistik (BPS).
Kata kunci : Bansos, Identifikasi, Verifikasi, Kemsikinan, RT/RW .

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu aspek penting strategi penanggulangan kemiskinan adalah tersedianya data kemiskinan yang akurat. Kebenaran proses pendataan  warga  dan  penentuan  kriteria  kemiskinan sangat  penting  dilakukan.  Hal  ini  berpengaruh terhadap  penentuan  keputusan  pemerintah  dalam memberikan  bantuan  sosial  (Bansos)  bisa  tepat sasaran.  Pemberian  berbagai  macam  Bansos  dapat meningkatkan kesejahteraan masyarakat miskin[1].
Penanggulangan kemiskinan dengan memberikan  Bansos  ini  sejalan  dengan  isi  dari Undang  Undang  (UU)  no.  13  tahun  2011  tentang Penanganan  Fakir  Miskin[2].  Namun  pemberian Bansos  harus  dilakukan  secara  akurat[3].  Akurasi penilaian  kemiskinan  harus  disesuaikan  dengan bobot kriteria kemiskinan tersebut[3][4][5].
Permasalahan penyaluran Bansos yang diyakini tepat  sasaran  namun  kenyataanya  masih  banyak permasalahan[6]. Permasalah yang terjadi pembagian  Bansos  belum  merata  dan  tidak  tepat Sasaran[7],  juga  menimbulkan    polemik  bahkan kekisruhan  dimasyarakat  apalagi  saat  pandemi Corona[8].  Berdasarkan  Ikhtisar  Hasil  Pemeriksaan Semester  (IHPS)  II/2019  BPK  RI  ternyata  Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS) masih kurang akurat  bila  dijadikan  sebagai  dasar  penyaluran Bansos.  BPK  RI  mencatat  pelaksanaan  verifikasi dan validasi (verivali) DTKS masih belum memadai untuk  menghasilkan  data input yang  berkualitas untuk  penyaluran  bansos  karena  belum  adanya koordinasi  dengan  Pemda.  Polemik  serupa  terjadi regulasi  dan  peraturan  pemerintah  yang  tidak harmonis dan tidak sinkron  antara pemerintah pusat dan  daerah[8][9].  Selain  itu  masalah  Bansos  utama adalah ketidakandalan basis data penerima Bansos[10].
Temuan lain pada penelitian Rahayu, dkk.(2021)  permasalahan  Bansos  dimasa  pandemi seperti  pembagian  Program  Keluarga  Harapan (PKH)  di  Cibuaya  Kabupaten  Karawang kurang efektif  untuk  pengentasan  kemiskinan  karena  tidak tepat  sasaran  disebabkan D TKS  tidak  pernah dimutakhirkan,  selain  itu  sosialisasi  program  dan waktu  penyaluran  tidak  tepat[11].  Pada  kasus  lain pada  penelitian  Muthiah  (2021),  pelaksanaan program  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT)/ Sembako  di  Kecamatan  Danau  Teluk  Kota  belum efektif  karena  penyalurannya  kurang  tepat  sasaran akibat  data  belum  ter- update .  Demikian  pula Bantuan  Sosial  Tunai  (BST)  yang  pembagiannya tidak tepat sasaran karena data tidak update [12].
Meskipun DTKS telah menerapkan aplikasi Sistem  Informasi  Kesejahteraan  Sosial Next- Generation (SIKS-NG)  untuk  membangun  database dan  sistem  informasi  berbasis  TIK  dengan  jaringan yang  databasenya  terintegrasi  dari  tingkat  Pusat (Kemensos)  hingga  Dinas  Sosial  (Dinsos).  Namun proses  pemutakhiran,  verivali  data  pada  DTKS belum  berjalan  dengan  baik.  Menurut  Kholifah
(2021)  peran  pemerintah  Desa/Kelurahan  sangat penting  dalam  verivali  DTKS.  Namun  terdapat beberapa  hambatan  dalam  pelaksanaan  verivali seperti penentukan tingkat kemiskinan, waktu dalam pelaksanaan  verivali,  administrasi  kependudukan, koordinasi  yang  belum  maksimal,  pergantian petugas  verivali,  dan  kesadaran  aparat  terkait masih perlu ditingkatkan[13].
Berdasarkan  permasalahan  tersebut  maka dalam  penelitian  ini  melakukan  pengembangan sistem informasi untuk melakukan identifikasi calon penerima  Bansos  selanjutnya  dilakukan  verifikasi kriteria kemiskinan terhadap calon penerima Bansos. Hasilnya  untuk  memberikan  rekomendasi  pada pengembangan  DTKS  milik  pemerintah  dalam  hal ini  Kementerian  Sosial  Republik  Indonesia  agar mendapatkan  informasi  kemiskinan  dan  Bansos yang valid.

## 2. METODE PENELITIAN
Berdasarkan latar belakang dan tujuan penelitian  yang  disebutkan  sebelumnya,  tahapan penelitian ini dapat digambarkan seperti Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan seperti Gambar 1 dapat dijelaskan berikut:
1. Studi  Literatur.  Dilakukan  terhadap  literatur yang  terkait  dengan  kemiskinan  dan  kriteria kemiskinan BPS, Bansos, dan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pemberian Bansos kemiskinan.
Literatur  yang  dijadikan  acuan  utama  adalah jurnal penulis Aji Supriyanto (2022)[1] dan Nisa Rahma  &  Aji  Supriyanto  (2022)[4]  sebagai landasan penelitian ini dibuat.
2. Survei lapangan dan pengambilan  data. Survei dilakukan  di  Kelurahan  Karanganyar  Gunung
Kecamatan Candisari Kota Semarang. Pengambilan  data  untuk  uji  sistem  yang dikembangkan  dilakukan  pada  data  warga  yang terdaftar  dalam  calon  penerima  Bansos  yang dimiliki oleh kelurahan tersebut.
3. Analisis  data  dan  rencana  pengembangan sistem. Analisis data dilakukan untuk menentukan  jenis  data,  jumlah  data,  kelompok dan  karekteristik  data  yang  terkait  dengan identitas  penduduk  yang  dapat  dikaitkan  dengan kriteria  kemiskinan  BPS.  Berdasarkan  data tersebut  selanjutnya  dapat  ditentukan  rencana pengembangan sistem informasi dengan memilih metode pengembanganya.
4. Pengembangan  sistem  informasi  menggunakan metode waterfall dengan  analisis  dan  desain menggunakan diagram usecase ,  diagram actifity,
dan  diagram sequance .  Pengembangan  sistem informasi  berbasis  web  menggunakan  program PHP  dan  javascript  dan  database  MySQL. Sedangkan  tahap  uji  isi  data  dilakukan  dengan metode  CRUD,  uji  proses  dengan trial  &  error , Tahapan pengembangan sistem informasi terlihat seperti Gambar2.
Gambar 2. Metode Waterfall[14]

## 2.1. Sumber Data dan Variabel
Sumber  data  berasal  dari  hasil  survei  yang dilakukan  terhadap  sistem  DTKS  yang  ada  di Kelurahan Karanganyar Gunung Kecamatan Candisari  Kota  Semarang.    Data  berupa  file  Excel yang  menunjukkan  daftar  calon  penerima  Bansos PKH  sejumlah  143  warga.  Data  yang  digunakan untuk  uji  sistem  adalah  45  data  penduduk penduduk  calon  penerima  Bansos.  Identifikasi  data penduduk  dasarkan  atas  identitas  yang  dimiliki berupa  KTP  dan  KK.  Sedangkan  variabel  yang digunakan  untuk  menentukan  indikator  atau  kriteria kemiskinan  adalah  berupa  14  kriteria  kemiskinan menurut  BPS[4].  Pada  14  kriteria  kemiskinan  BPS dapat dperlihatkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Kemiskinan BPS Kode Kriteria Sub Kriteria Bobot K1 Makan Sebanyak <= 1 kali sehari 2 > 1 kali sehari 1 K2 Biaya Pengobatan Puskesmas 2 Poliklinik 1 K3 Penghasilan <= Rp. 600.000,- 2 > Rp 600.000,- 1 K4 Penerangan Non Listrik 2 Listrik 1 K5 Bahan Bakar Masak Kayu Bakar 2 Arang 2 Minyak 1 K6 Fasilitas Jamban Tidak Ada 3 Umum 2 Sendiri 1 K7 Jenis Makanan (sekali seminggu) Susu 3 Ayam 2 Daging 1 K8 Luas Lantai <= 8 meter 2 > 8 meter 1 K9 Jenis Dinding Rumbia 4 Kayu Rentan 3 Bambu 2
Tembok Tanpa Plester 1 K10 Sumber Air Minum Air Hujan 4 Sungai 3 Mata Air Tak Terlindungi 2 Sumur 1 K11 Tabungan <= Rp 500.000,- 2 > Rp 500.000,- 1 K12 Jenis Lantai Tanah 3 Kayu Murahan 2 Bambu 1 K13 Pembelian Baju dalam Setahun <= 1 setel 2 > 1 setel 1 K14 Pendidikan Kepala Rumah Tangga Tidak Sekolah 4 Tidak Tamat SD 3 SD/Sederajat 2 > SD 1

## 2.2. Analisis Data Kriteria Kemiskinan
Analisis  data  ini  dilakukan  pada  penentuan bobot  setiap  variabel  yang  dijaidkan  indikator  dari 14  kriteria  kemiskinan  BPS.  Metode  pembobotan kriteria  menggunakan  metode  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  model  hybrid  yaitu  AHP- PROMOTHEE yang telah dihasilkan  pemodelannya oleh  peneliti  sebalumnya[4].  Pada  penelitian  ini dilakukan  proses  implementasi  dalam  sistem informasinya.  Langkah  yang  dilakukan  adalah sebagai berikut :
1. Penerapan  metode  AHP  untuk  pembobotan kriteria  kemiskinan.  Pembobotan  sub  kriteria kemiskinan telah ditampilkan pada Tabel 1.
2. Penerapan metode PROMOTHEE untuk menentukan  ranking  prioritas  calon  penerima Bansos.

## 2.3. Analisis Pengembangan Model
Berdasarkan hasil pengamatan lapangan bahwa sistem  informasi  Sistem  Informasi  Kesejahteraan Sosial Next-  Generation (SIKS-NG)  DTKS  yang dapat  diakses  hingga  tingkat  Kelurahan.  Sistem informasi  yang  diusulkan  nantinya  untuk  tahap pertama  yaitu  proses  identifikasi  warga  miskin selain  dapat  dilakukan  di  tingkat  Kelurahan,  dapat juga dilakukan hingga tingkat Rukun Tetangga(RT)/ Rukun Warga (RW).  Sedangkan untuk tahap kedua yaitu proses verifikasi dilaksanakan pada dua tingkat yaitu  tingkat  Kelurahan  dan  Kecamatan.  Tahap terakhir  (ketiga)  yaitu  dilakukan  proses  validasi, ini dilakukan apabila telah memenuhi tahap identifikasi dan  verifikasi  terlebih  dahulu.  Gambaran  setiap tahap tersebut dapat dilihat seperti Gambar 3.
Gambar 3. Model Identifikasi, Verifikasi, dan Validasi Penentuan Warga Miskin
Pada Gambar 3 apabila dikembangkan menjadi sebuah  sistem  informasi  pendataan  warga  miskin dalam  rangka    menentukan  prioritas  pemberian Bansos tahapannya dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Tahap  identifikasi  penduduk  (calon  warga miskin)    dapat  dilakukan  ditingkat  RT/RW  dan Kelurahan.  Prosesnya  mendata  dengan  cara menginput data penduduk berdasarkan KTP dan KK.  Sehingga  bukti  data  yang  dibutuhkan adalah  identitas  KTP  dan  KK.  Petugas  yang melakukan  dapat  perwakilan  dari  RT/RW  dan Kelurahan.  Pendataan adalah  proses,  cara, perbuatan  mendata    (mengumpulkan/memuta- khirkan data)[14]. Terkait dengan DTKS proses pendaftaran  dan  pendataan  ( update )  digunakan keduanya dalam memberikan data pada database  DTKS.  Menurut  Permensos  No.5 Tahun  2019  pasal  1  ayat  2,  Pendataan  adalah proses  pengumpulan  dan  pemutakhiran  data yang  berupa  angka,  teks,  gambar,  audio, dan/atau  video,  dilakukan  dengan  metode diskusi,  wawancara,  dan  pengamatan  langsung. Dalam  proses  DTKS  Pendataan  adalah  dasar dari verifikasi[15].
2. Tahap  verifikasi.  Tahap  ini  dilakukan  setelah memasukkan  data  identitas  penduduk  sesuai KTP/KK,  selanjutnya  data  penduduk  tersebut diverifikasi  dengan keadaan atau kondisi rumah tangganya yaitu menggunakan empat belas (14) kriteria  kemiskinan  BPS  seperti  pada  Tabel  1. Proses  verifikasi  dilakukan  dalam  dua  tahap yaitu  tahap  pertama  (1)  oleh  pihak  Kelurahan dengan tim dari perwakilan RT/RW, selanjutnya tahap kedua (2) oleh pihak Kecamatan. Menurut Permensos  RI  No.28  Tahun  2017,  Bab  I,  pasal 1,  yang  dimaksud  dengan  Verifikasi  adalah proses  kegiatan  pemeriksaan  dan  pengkajian untuk  menjamin  kebenaran  data.  Verifikasi merupakan dasar validasi[16].
3. Tahap  Validasi.  Validasi  adalah  suatu  tindakan untuk  menetapkan  kesahihan  data.  Tahap  ini merupakan  tahap  akhir,  sehingga  validasi  data
merupakan  dasar  yang  digunakan  dalam penetapan seseorang atau keluarga diterima atau ditolak  dalam  daftar  DTKS  [16].  Tahah  ini dilakukan oleh Dinas Sosial Kabupaten/Kota. Pada tahap identifikasi, verifikasi, dan validasi proses  yang  dilakukan  terhadap  identitas  penduduk harus selalu didasarkan atas data KTP atau KK yang validitas  datanya  perlu  dilakukan  cek  silang  ( crosh check )  dengan  data  pada  Dinas  Kependudukan  dan Catatan  Sipil  (DisDukCapil).  Waktu  pelaksanaan Pemutakhiran  ( update )  data  penduduk  harus dilakukan  setiap  kali  ada  perubahan  identitas penduduk.  Hal  ini  menjadi  tugas  RT/RW  dan Kelurahan  agar  data  tetap  sahih.  Pada  Gambar  4 merupakan gambaran keterkaitan proses
pemutakhiran  data  penduduk,  calon  penerima Bansos  (Keluarga  Penerima  Manfaat/KPM)  dan Jenis Bansos.

## Gambar 4. Keterkaitan Proses Pemutakhiran Data Penduduk, KPM dan Jenis Bansos
Berdasarkan  pada  Gambar  3  dan  Gambar  4 maka  tahapan  keseluruhan  dari  mulai  tahap  proses pendataan  penduduk,  tahap  proses  verifikasi,    dan tahap proses validasi  untuk  menentukan persyaratan pendapatkan Bansos berdasarkan kriteria BPS dapat digambarkan melalui diagram alir seperti Gambar 5.
Start Pendataan Penduduk DTKS Verifikasi Kelurahan Memenuhi Syarat Verifikasi Kecamatan Validasi DTKS Dinas Sosial T Y Jenis Bansos Kriteria Bansos Penduduk A A Penduduk Menerima Bansos Perubahan Status Penduduk End
Gambar 5. Tahapan Proses Persyaratan Penentuan Kriteria Untuk Mendapat Bansos

## 2.3. Analisis Kebutuhan Sistem
Setelah  dilakukan  analisis  pengembangan model,  selanjutnya  dilakukan  analisis  kebutuhan
sistem.  Pada  kasus  ini  dibagi  menjadi  dua  yaitu kebutuhan fungsional dan kebutuhan non- fungsional.
a. Kebutuhan  Fungsional.  Kebutuhan  fungsional merupakan penjabaran fungsi kebutuhan sistem yang ada pada deskripsi global dan mendefinisikan  proses  yang  akan  dilakukan oleh sistem. Kebutuhan fungsional sistem yang sedang diteliti berupa:
1) Sistem  dapat  melakukan  input  data  pada pengguna  system,  data  warga  Kelurahan Karanganyar  Gunung,  kriteria  kemiskinan dan bobotnya, sub kriteria dan bobotnya.
2) Sistem  dapat  memberikan  pemrosesan  data inputan  dengan  menghitung  pembobotan kriteria dan sub kriteria data.
3) Sistem  dapat  memberikan  keluaran  berupa peringkat  atau  pemberian  prioritas  data warga calon penerima Bansos.
b. Kebutuhan Nonfungsional berupa :
1) Perangkat  lunak  berupa  Sistem  operasi yang  digunakan  adalah Microsoft  Windows 10 64 bit.
2) Bahasa  pemrograman  yang  digunakan adalah  PHP  menggunakan framework PHPMaker.
3) Basis data sistem menggunakan MySQL
4) Perangkat  keras:  Prosesor Intel  Core i5- 6300 CPU @2.40GHz, RAM 8GB.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Desain Proses Pengembangan Informasi
Desain  proses  pengembangan  sistem informasi untuk  identifikasi,  verifikasi,  dan  validasi  warga calon  penerima  Bansos  dilakukan  dengan  membuat gambaran tentang sistem. Gambaran sistem dilakukan  dengan  membuat  diagram use  case , diagram actifity , dan diagram sequence .  Selanjutnya ditentukan  desain  database,  dan  antar  muka pengguna.  Database  dan  aplikasi  antar  pengguna yang  telah  dilakukan  coding  kemudian  harus dilakukan tahap pengujian fungsionalitas dari sistem tersebut  agar  dapat  diketahu  tingkat  kebenaran  dan keandalannya.
Desain  pengembangan  sistem  didasarkan  pada kebutuhan data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu  Data  Pengguna  Sistem,  Data  Master  Kriteria Kemiskinan,  Data  Master  Subkriteria,  Data  Master Warga,  Data  Kriteria  dan  Subbriteria  Kemiskinan Warga,  Perhitungan  Prioritas  Calon  Penerima Bantuan. a. Diagram Use Case
Berdasarkan  kebutuhan  data  tersebut,  maka diagram use case dapat digambarkan seperti Gambar 6 sebagai berikut.
Gambar 6. Diagram Use Case Sistem Identifikasi Calon Penerima Bansos
Skenario diagram use case diagram yang digambarkan pada Gambar 6 berarti :
1. Aplikasi  memiliki  2  (dua)  aktor  utama  yang mencakup administrator dan petugas.
2. Administrator  memiliki  hak  akses  sebagai super  admin  yang  dapat  melakukan Create,
Read,  Update  dan  Delete (CRUD)  data pengguna  sistem,  data  warga,  data  kriteria, data subkriteria, menampilkan hasil perhitungan dan perangkingan serta melakukan pencarian data bantuan warga.
3. Petugas dengan hak akses yang lebih terbatas dari  administrator,  hanya  memiliki  akses untuk melakukan read data kriteria, input dan edit  subkriteria  warga,  menampilkan  hasil perhitungan dan perangkingan serta melakukan pencarian data bantuan warga.
4. Agar dapat melakukan akses ke dalam sistem, seluruh aktor perlu melakukan login ke dalam sistem.
b. Diagram Aktifitas
Pada  tahap  berikutnya  setelah  dilakukan pembuatan  diagram use  case ,  maka  perlu  dibuat desain  diagram  Aktifitas ( Actifity  Diagram ).  Desain actifity diagram  terdiri  dari   login,  data  warga,  data kriteria,  data  subkriteria  kemiskinan,  dan  data ranking  penerima  Bansos.  Berikut  gambar  diagram aktifitas  warga  (Gambar  7),  subkriteria  kemiskinan (Gambar  8),  dan  renking  calon  penerima  Bansos (Gambar 9).

## Gambar 7. Diagram Aktifitas Warga
Diagram  aktifitas  warga  menggambarkan proses input data  warga  seperti  NIK,  nama  warga, alamat  dan  jenis  bantuan  yang  diterima  oleh  warga ke  dalam  sistem.  Sedangkan  diagram  aktifitas kriteria  kemiskinan  warga menggambarkan  proses pengelolaan  data  kriteria  kemiskinan  yang  sesuai dengan  standarisasi  BPS  ke  dalam  sistem.  Pada
434 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 2, April 2023, hlm. 429-440
diagram ini juga ada subkriteria yang menggambarkan  proses  data  beserta  nilai/bobot  sub kriteria  kemiskinan  ke  dalam  sistem.  Selanjutnya diagram aktifitas ranking Bansos digunakan menampilkan  perangkingan  prioritas  dan  hasil perhitungan oleh sistem.
Gambar 8. Diagram Aktifitas Kriteria Kemiskinan
Gambar 9. Diagram Aktifitas Renking Calon Penerima Bansos c. Diagram Sequence Desain  sistem  yang  lain  adalah  desain sequence diagram. Terdiri  dari sequence  diagram log  in, data  warga,  data  kriteria, data  subkriteria,  data  sub  kriteria  kemiskinan,  dan  perangkingan calon  penerima  Bansos.  Rangkaian  data  warga,  kriteria  dan subkemiskinan  dan  perangkingan  calon  penerima  Bansos  dalam sistem  mencakup  proses input , read , update dan delete. Diagramnya terlihat pada Gambar 10, Gambar 11, dan gambar 12.
Gambar 10. Diagram Sequence Data Warga
Gambar 11. Diagram Sequence Kriteria Kemiskinan
Gambar 12. Daigram Sequence Renking Calon Penerima Bansos

## 3.2. Desain Database
Desain  database  didasarkan  atas  hasil  dari desain  proses  pengembangan  sistem  yang  telah dilakukan  sebelumnya.  Desain  database  terdiri  dari desain  pokok  tabel  yang  berupa  tabel  pengguna, tabel warga, tabel kriteria, dan tabel subkriteria. a. Tabel Pengguna
Tabel  pengguna  digunakan  untuk  menyimpan data  pengguna  sistem.  Atribut  pada  tabel  data pengguna meliputi id pengguna ( primary key ), nama pengguna,  nomor  hp, username , password ,  level-id, provinsi-id, kabupaten-id, kecamatan_id, kelurahan_id, rw_id, rt_id. Terlihat Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Atribut Tabel Data Pengguna
b. Tabel Warga
Tabel warga digunakan untuk menyimpan data warga.  Atribut  pada  tabel  data  warga  meliputi  id (primary  key),  kk,  NIK,  nama,  id  provinsi,  id kabupaten,  id  kecamatan,  id  kelurahan,  id  rw,  id  rt, id  alamat,  nomor  rumah,  keterangan,  status  warga, serta status keaktifan data. Terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Atribut Tabel Data Warga
c. Tabel Kriteria
Tabel  kriteria  digunakan  untuk  menyimpan data  kriteria  kemiskinan.  Atribut  pada  tabel  data kriteria  meliputi  id  ( primary  key ),  kode  kriteria, nama  kriteria,  jumlah,  bobot  kriteria  serta  status keaktifan  data.  Atribut  data  kriteria  selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Atribut Tabel Data Kriteria
d. Tabel Subkriteria
Tabel  subkriteria  digunakan  untuk  menyimpan data  subkriteria  kemiskinan.  Atribut  pada  tabel  data subkriteria  meliputi  id  subkriteria  ( primary  key ),  id kriteria  utama,  id  nilai,  bobot/nilai  kriteria,  id  sub kriteria  kedua,  hasil  serta  status  keaktifan  data. Susunan  dan  atribut  lengkap  tabel  basis  data  sub kriteria dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Atribut Tabel Data Subkriteria
e. Tabel Perenkingan Warga
Tabel  perenkingan  warga  digunakan  untuk menyimpan  data  subkriteria  ranking  warga.  Atribut pada tabel data subkriteria ranking warga meliputi id subkriteria  kemiskinan  warga  (primary  key),  kode subkriteria  kemiskinan  warga,  id  warga,  hasil  dan status  keaktifan  data.  Susunan  dan  atribut  lengkap tabel  basis  data  subkriteria  ranking  warga  dapat dilihat pada Tabel 6.

## Tabel 6 Tabel Atribut Subkriteria Ranking Warga

## 3.3. Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  didasarkan  atas  desain proses  dan  desain  database  yang  telah  dibahas  pada subbab  sebelumnya.  Sistem  informasi  identifikasi dan verifikasi calon penerima Bansos dikembangkan berbasis  web,  sehingga  dapat  diakses  melalui browser  internet.  Struktur  penggunaan  sistem didasarkan  atas  otorisasi  yang  diberikan  oleh administrator dengan struktur seperti Gambar 13.

## Gambar 13. Struktur Penggunaan Sistem
Semua  pengguna  sistem  informasi  dimulai dengan  melakukan  proses  login  sesuai  dengan otoritas  pengguna  seperti  terlihat  pada  gambar  14. Apabila  pengguna  berhasil  melakukan login  user , maka akan tampil laman pertama berupa dashboard menu  secara  vertikal  pada  sebelah  kiri  seperti  pada Gambar  15.  Menu-menu  secara  garis  besar  terdiri dari  menu  laporan  ( report ),  menu  warga  dan  data verifikasi, menu data master, dan setting.
Gambar 14. Login User (Kiri) dan Otoritas User (Kanan)

## a. Menu Identifikasi Data Warga
Menu  identifikasi  data  warga  calon  penerima Bansos disajikan seperti pada Gambar  15. Sedangkan  form  isian  data  warga  disesuaikan dengan data KTP dan KK seperti pada Gambar 16.
Gambar 15. Menu Aplikasi
Gambar 16. Tambah Data Warga Calon Penerima Bansos

## b. Menu Verifikasi Kriteria Miskin
Setelah  identifikas  data  warga  selesai  di inputkan,  maka  warga  tersebut  perlu  di  verifikasi kriteria  kemiskinan  untuk  menunjukkan  masuk dalam  kriteria  mendapat  Bansos  atau  tidak.  Menu verifikasi  sekaligus  digunakan  untuk  memvalidasi data  calon  penerima  Bansos  yang  terlihat  seperti pada  Gambar  17.  Menu  ini  terdiri  dari  tiga  pilihan submenu  yaitu  pengenalan  tempat,  keterangan petugas dan responden, serta keterangan perumahan.
Gambar 17. Menu Verifikasi dan Validasi Bansos
Submenu pengenalan tempat untuk memverifikasi  data  tempat  tinggal  atau  rumah domisili  warga  calon  penerima  Bansos.  Ini  untuk mengenali setiap warga terkait kepemilikian domisili dan  jumlah  anggota  keluarga  yang  datanya  seperti terlihat pada Gambar 18.
Submenu  keterangan  petugas  dan  responden digunakan untuk mengetahui petugas yang
memverifikasi data warga. Hal ini untuk mengetahui siapa  dan  kapan  melakukan  verifikasi  kemiskinan. Dalam  hal  ini  petugas  Kelurahan  dan  atau Kecamatan sebagai  verifikator.  Form  seperti terlihat pada Gambar 19.

## Gambar 19. Submenu Keterangan Petugas
Submenu  keterangan  perumahan  digunakan untuk  verifikasi  kriteria  kemiskinan  berdasarkan  14 kriteria  BPS.  Pengisian  form  ini  dilakukan  oleh petugas seperti pada Gambar 18 yaitu dapat petugas dari  RT/RW  atau  Kelurahan.  Bentuk  isian  form berupa  pilihan  yang  harus  dipilih  salah  satu  sesuai kondisi warga secara benar atau nyata. Sebanyak 14 soal pilihan yang menyatakan 14 kriteria kemiskinan menurut  BPS.  Form  keterangan  perumahan  dapat terlihat seperti pada gambar 20.

## Gambar 20. Contoh Submenu Keterangan Perumahan
Selain  menu  Identifikasi  Warga  dan  Verifikasi Kriteria  Miskin,  juga  ditampilkan    daftar  penerima Bansos  tahun  terakhir.  Data  dapat  diurutkan berdasarkan  ID  bantuan,  jenis  Bansos,  sumber Bansos, frekwensi, tahun dan sebagainya. Sedangkan  untuk  mengisi  data  warga  dapat dilakukan pada form seperti Gambar 21.
Gambar 21. Rekap Penerima Bansos
3.4. Pengujian Sistem Pengujian sistem dilakukan
untuk menunjukkan  bahwa  sistem  informasi  identifikasi dan  verifikasi  calon  penerima  Bansos  layak diterapkan.  Kebenaran  isi  data,  proses  data,  dan luaran  informasi  yang  diberikan  harus  benar,  tepat waktu  dan  handal  sehingga  menghasilkan  informasi yang  bermakna  sehingga  terpenuhi  fungsi  validitas informasi yang disajikan.
Kebenaran  isi  data  diuji  dengan  mengisikan data-data  pada  semua  form  isian  dengan  data berbagai  bentuk  data  bahkan  termasuk  isian  data yang  ekstrim  dan  salah  sehingga  menunjukkan bahwa  isian  data  adalah  benar  atau  salah.  Ini dilakukan dengan pengisian data utama seperti pada form  login, form  isi  data warga, isi  data verifikator, dan  isian  data  kriteria  kemiskinan  (keterangan rumah).  Kebenaran  proses  data  dilakukan  dengan melakukan  kegiatan  CRUD  dan  proses  perhitungan data  dan  informasi  yang  melibatkan  perhitungan logika,  matematika,  dan  statistika.  Kebenaran informasi  menunjukkan  bahwa  informasi  yang dihasilkan harus sesuai dengan kebutuhan dan dapat digunakan sebagai dasar untuk mendukung pengambilan  keputusan  manajemen.  Dalam  hal  ini kebenaran informasi pengguna ( user login ), kebenaran verifikator pendata warga calon penerima Bansos dan kriteria kemiskinan.

## a. Pengujian Data Warga Calon Penerima Bansos
Pengujian  data  warga  calon  penerima  bansos dilakukan dengan metode Create, Read, Update dan Delete (CRUD).  Uji Create dilakukan  dengan manambah  data  hasilnya  data  bertambah.  Uji Read dilakukan  ketika  menyimpan  dan  hasilnya  melihat hasil  simpanan  data.  Uji Update dilakukan  ketika merubah  data  dan  hasil  ada  perubahan  data.  Serta uji Delete ketika  menghapus  data  dan  hasilnya  data terhapus.  Hal  ini  pula  dilakukan  terhadap  para pengguna  sistem  saat  melakukan  verifikasi login user dan  isian  data  master  yang  lainnya.  Hasil  uji CRUD  pada  data  warga  calon  penerima  Bansos terlihat pada Gambar 22.
Gambar 22. Tampilan Hasil uji CRUD Data Warga

## b. Pengujian Verifikasi Kriteria Kemiskinan
Pengujian verifikasi kriteria kemiskinan dilakukan  dengan  mengisi  data  yaitu  memilih  salah satu  kriteria  sesuai  kondisi  warga.  Bentuk  isian dengan  mengklik  fasilitas  pilihan  dengan radio button pada setiap kriteria kemiskinan. Pilihan radio button untuk  memastikan  bahwa  verifikator  harus memilih  satu  pilihah  saja.  Terdapat  beberapa subtema isian kriteria kemiskinan yaitu kepemilikan aset  bergerak,  aset  tidak  bergerak,  jumlah  ternak, kepemilikan  usaha,  serta  kepesertaan  program Bansos pemerintah yang sudah diikuti. Uji verifikasi kriteria kemiskinan terlihat pada Gambar 23.
Gambar 23. Tampilan Pengujian Verifikasi Kemiskinan
Tampilan  pengujian  verifikator  kemiskinan seperti  terlihat  pada  Gambar  23  dilakukan  dengan
metode hybrid yaitu AHP-PROMOHTEE yang telah dilakukan  pada  penelitian  sebelumnya  Oleh  Aji Supriyanto  dan  Nisa  Rahma  (2022)[4].    Hasil pengisian  Gambar  16  dan  Gambar  22  dapat  ringkas menjadi seperti pada Tabel 6.
Tabel 6. Warga Calon Penerima Bansos
Selanjutnya  pengujian  dengan  metode  AHP[4] terhadap  14  kriteria  kemiskinan  (K)  atau  disingkat (K1,K2,K3,K4,K5,K6,K7,K8,K9,K10,K11,K12,K13,14). Pada  isian  seperti  pada  Gambar  23,  apabila  diuji dengan  AHP  dan  dibuat  dalam  bentuk  tabel normalisasi matrik dan prioritas bobot perbandingan kriteria  dikatakan  benar  apabila  hasil  penjumlahan kolom  (Eigen)  nilainya  adalah  satu  (1),  hal  ini  bisa terlihat seperti pada Tabel 7 .
Tabel 8. Hasil Normalisasi Bobot Kriteria Kemiskinan

## …
Setelah  dihasilkan  nilai  bobot  prioritas  kriteria kemiskinan selanjutnya dilakukan penerapan penilaian  terhadap  warga  calon  penerima  (Tabel  6) dengan  mengisi  setiap  subkriteria  pada  kriteria kemiskinan terhadap 45 warga yang diuji. Pengujian dilakukan  dengan  metode  PROMOTHEE[4],  data isian  pada  gambar  23  diterjemahkan  dalam  bentuk Tabel  7. Selanjutnya proses implementasi  pengujian pada Gambar 23 hasilnya dapat dilihat pada Tabel 8, yang  sudah  menunjukan  peringkat  warga  calon penerima Bansos.

## Tabel 7. Matrik Penilaian Kriteria Miskin Setiap Warga
Tabel 8. Hasil Peringkat Kemiskinan Warga
Pada aplikasi sistem informasi proses verifikasi penentuan  peringkat  warga  calon    penerima  Bansos dapat  dilihat  seperti  Gambar  24,  dan  hasil perenkingan dapat dilhat pada Gambar 25.
Gambar 24. Aplikasi Verifikasi Perenkingan Warga
Gambar 25. Hasil Perenkingan Warga Calon Penerima Bansos

## 4. KESIMPULAN
Proses  identifikasi  dan  verifikasi  terhadap warga  calon  penerima  bantuan  sosial  (Bansos) sangat penting. Kebanaran pengisian data warga dan verifikator  serta  isian  kriteria  kemiskinan  sangat menentukan  hasil  informasi  ranking  yang  valid. Secara umum metode waterfall untuk pengembangan  prototipe.  Sedangkan  pengujian dengan  CRUD  dan trial  and  error menghasilkan aplikasi  yang  menunjukkan  bebas  dari  kesalahan dalam pengujian pada prototipe yang dikembangkan seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  21,  Gambar  22, dan Gambar 23. Sedangkan hasil penerapan aplikasi dalam  perenkingan  warga  calon  penerima  Bansos ditunjukan  dalam  Gambar  24  dan  Gambar  25. Penelitian ini perlu ada tindak lanjuti terutama perlu diuji  dengan  data  yang  lebih  banyak  dan  bahkan dengan  menerapkan  metode  perankingan  yang berbeda untuk menunjukkan efektifitasnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Supriyanto,  Aji,  et  al.  "Keputusan
Pemberian Bantuan Sosial Program Keluarga Harapan  Menggunakan  Metode  AHP  dan SAW." MATRIK:  Jurnal  Manajemen,  Teknik Informatika  dan  Rekayasa  Komputer Vol.21, No.3, pp. 639-652, Jul. 2022.
[2] Indonesia. Undang-Undang Nomor 13 Tahun 2011  Tentang  Fakir  Miskin.  Lembaran Negara  Republik  Indonesia  Tahun  2011
Nomor  83,  Tambahan  Lembaran  Negara
Republik Indonesia Nomor 5235. Jakarta.
[3]  A.  Supriyanto,  E.  Winarno,  and  A.  Prasetyo, “SIM  Kemiskinan  Sebagai  Dasar  Informasi Geografis Untuk Pemetaan Prioritas Pengentasan Kemiskinan di Kabupaten Banjarnegara,” IJCCS (Indonesian J. Comput.  Cybern.  Syst.,  vol.  5,  no.  3,  p.  45, 2011, doi: 10.22146/ijccs.5212. [4] A.  Supriyanto ,  N.  R.,  Ramadhani,  Decision Support  System  For  Social  Assistance’s Beneficiaries  Using  Ahp–Promethee  Method
In  Kelurahan  Karanganyar  Gunung. Jurnal Teknik  Informatika  (Jutif) ,  Vol.3,  No.5:  pp. 1283-1292, 2022. [5] A. E. Saputra, A. Nugroho, Decision Support System  Feasibility  Accepting  Home Surgical Assistance  With  Weight  Product  Method  In Ngablak  Village. Jurnal  Teknik  Informatika (Jutif) , vol.3, no.5, pp.1275-1282, 2022. [6] N.  D. Pramanik,  Dampak  Bantuan  Paket Sembako  Dan  Bantuan  Langsung  Tunai Terhadap  Kelangsungan  Hidup  Masyarakat Padalarang  Pada  Masa  Pandemi  Covid 19. Jurnal Ekonomi, Sosial & Humaniora , vol.1, no.12, pp.113-120, 2020.
[7].    D.  Diana,  I.  Seprina,  Sistem  Pendukung Keputusan  untuk  Menentukan  Penerima
Bantuan Sosial Menerapkan Weighted Product  Method  (WPM). JEPIN  (Jurnal Edukasi  dan  Penelitian  Informatika) ,  vol. 5, no.3, pp.370-377,2019.
[8].      A.  Mufida,  A.  (2020).  Polemik  Pemberian Bantuan  Sosial  Di  Tengah  Pandemic  Covid 19. ' Jurnal ADALAH , vol.3, no.1, 2020.
[9].      R.  Apriyani,  P.H.  Vernanda,  &  S.  Firman, Kesimpangsiuran  Pembagian  Bantuan  Sosial (Bansos) Ditengah Pandemi Covid-19. Universitas Ahmad Dahlan,, 2020, ttps://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/6394615 6/
[10].   W. Rahmansyah, R.A. Qadri, R,R,A, Sakti, & S.  Ikhsan,  (2020).  Pemetaan  Permasalahan Penyaluran Bantuan Sosial Untuk Penanganan  Covid-19  Di  Indonesia. Jurnal Pkn (Jurnal Pajak dan Keuangan
Negara) , vol. 2, no.1, pp.90-102,2020.
[11].      R.  Rahayu,  K.  Kusrin,  &  H.  Purnamasari,
(2021).  Program  Keluarga  Harapan  Dalam Upaya Pengentasan Kemiskinan Di Kecamatan Cibuaya Kabupaten Karawang. Dinamika:  Jurnal  Ilmiah  Ilmu Administrasi Negara , vol. 8, no 1, pp.192-207, 2021.
[12].    N.  Muthiah,  Studi  Implementasi  Program Bantuan Sosial Tunai di Masa Pandemi. Policy Assesment, The  Indonesian Institute-Center for Publick Policy Research, 2021.
440 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 2, April 2023, hlm. 429-440
[13].  Y.N. Kholifah, Peran  Pemerintah  Desa
Dalam  Pelaksanaan  Verifikasi  Dan  Validasi Data Terpadu Kesejahteraan Sosial
Berdasarkan  Peraturan  Bupati  Nomor  139 Tahun  2018  Tentang  Sistem  Layanan  Dan Rujukan  Terpadu  “Peduli  Sesamo”  Untuk Penanganan  Fakir  Miskin  Dan  Orang  Tidak Mampu  Di  Kabupaten  Siak  (Studi  kasus  di Desa  Buatan  II . (Doctoral  dissertation). Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, 2021.
[14] Purwatiningtyas,  A.  Supriyanto,  Rekayasa
Data Demografi
untuk
Penentuan
Kemiskinan,  PRONAKIS  dan  IPM  Suatu Wilayah (Demographic Data Engineering  for Determining  Poverty,  PRONAKIS  and  IPM an  Area),  Jurnal  Pokemmas,  vol.1,  no.2, pp.111-120, 2016.
[15]        Kementerian  Sosial  RI., Peraturan  menteri Sosial  Nomor  5 Tahun  2019  tentang
Pengelolaan DTKS , 2019.
[16]        Kementerian  Sosial  RI, Peraturan  Menteri
Sosial  Nomor  28  Tahun  2017  tentang Pedoman Umum verifikasi dan Validasi Data Terpadu  Fakir  Miskin  dan  orang  Tidak Mampu , 2017.