## Penerapan E-Learning Berbasis Moodle Menggunakan Metode Problem Based Learning di SMK Negeri 1 Pasuruan
Teguh Arifianto
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Sales Penerima Insentif Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (studi kasus: CV Anugerah Berkat Abadi)
Dwi Safiroh Utsalina, Lutfiatul Khamidah

## Pemanfaatan Neural Network Perceptron pada Pengenalan Pola Karakter
Kukuh Yudhistiro
Analisis Perancangan Pemesanan Makanan Menggunakan Smartphone Berbasis Android
Rini Agustina, Dodit Suprianto, Ikhwanul Muslimin
Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Penerima BLT dengan Metode Weighted Product Model
Erri Wahyu Puspitarini
Perancangan Pemesanan Fasilitas Rumah Sakit Menggunakan Model View Controller (MVC)
Berbasis Android Suci Imani Putri, M. Rofiq

## PENGANTAR REDAKSI
STIKI Informatika Jurnal (SMATIKA Jurnal) merupakan jurnal yang diterbitkan  oleh  Lembaga  Penelitian  &  Pengabdian  kepada  Masyarakat (LPPM), Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang.
Pada edisi ini, SMATIKA Jurnal menyajikan 6 ( enam) naskah dalam bidang sistem informasi, jaringan, pemrograman web, perangkat bergerak dan sebagainya. Redaksi mengucapkan terima kasih dan selamat kepada Pemakalah  yang  diterima  dan  diterbitkan  dalam  edisi  ini,  karena  telah memberikan kontribusi penting pada pengembangan ilmu dan teknologi.
Pada kesempatan ini, redaksi kembali mengundang dan memberi kesempatan  kepada  para  Peneliti  di  bidang  Teknologi  Informasi  untuk mempublikasikan  hasil-hasil  penelitiannya  melalui  jurnal  ini.    Bagi  para pembaca  yang  berminat,  Redaksi  memberi  kesempatan  untuk berlangganan.
Akhirnya Redaksi berharap semoga artikel-artikel dalam jurnal ini bermanfaat  bagi  para  pembaca  khususnya  dan  bagi  perkembangan  ilmu dan teknologi di bidang Teknologi Informasi pada umumnya.

## Pelindung
Yayasan Perguruan Tinggi Teknik Nusantara
Penasehat Ketua STIKI

## Pembina
Pembantu Ketua Bidang Akademik STIKI

## Mitra Bestari
Prof. Dr. Ir. Kuswara Setiawan, MT (UPH Surabaya) Dr. Ing. Setyawan P. Sakti, M.Eng (Universitas Brawijaya)
Ketua Redaksi Subari, S,Kom, M.Kom
Section Editor Jozua F. Palandi, S.Kom, M.Kom Nira Radita, S.Pd., M.Pd
Layout Editor Saiful Yahya, S.Sn, MT.
Tata Usaha/Administrasi Muh. Bima Indra Kusuma

## SEKRETARIAT
Lembaga Penelitian & Pengabdian kepada Masyarakat Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang

## SMATIKA Jurnal
Jl. Raya Tidar 100 Malang 65146 Tel. +62-341 560823 Fax. +62-341 562525 Website: jurnal.stiki.ac.id E-mail: jurnal@stiki.ac.id, lppm@stiki.ac.id

## DAFTAR ISI
Penerapan E-Learning Berbasis Moodle Menggunakan Metode Problem Based Learning di SMK Negeri 1 Pasuruan .....................................................
01 - 07
Teguh Arifianto
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Sales Penerima Insentif Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (studi  kasus:  CV  Anugerah Berkat Abadi) ..................................................................................... 08 - 20 Dwi Safiroh Utsalina, Lutfiatul Khamidah Pemanfaatan Neural Network Perceptron pada Pengenalan Pola Karakter ............................................................................................. 21 - 25 Kukuh Yudhistiro Analisis Perancangan Pemesanan Makanan Menggunakan Smartphone Berbasis Android .............................................................................................. 26 - 30 Rini Agustina, Dodit Suprianto, Ikhwanul Muslimin Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Penerima BLT dengan Metode Weighted Product Model .................................................................... 31 - 35

## Erri Wahyu Puspitarini
Perancangan  Pemesanan  Fasilitas  Rumah  Sakit  Menggunakan  Model  View Controller (MVC) Berbasis Android .....................................................     35 - 39 Suci Imani Putri, M. Rofiq

## Undangan Makalah
SMATIKA Jurnal Volume 08 Nomor 01, April Tahun 2018

## Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Penerima BLT dengan Metode Weighted Product Model

## Erri Wahyu Puspitarini
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Yadika Bangil Jl. Bader No. 9 Kalirejo-Bangil, Pasuruan, 67153, Indonesia www.erri@stmik-yadika.ac.id

## ABSTRAK
Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  adalah  kompensasi  yang  diberikan  pemerintah  kepada  keluarga fakir miskin agar mereka dapat meningkatkan taraf kesejahteraan sosialnya guna mengurangi beban ekonomi  yang  semakin  menekan  kehidupan  mereka,  sebagai  akibat  naiknya  harga  BBM  yang membawa dampak naiknya harga kebutuhan pokok. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh banyaknya kasus yang menyatakan bahwa penyaluran BLT tidak tepat sasaran, ada BLT yang diperuntukkan bagi masyarakat tidak mampu secara ekonomi namun terkadang masih ada masyarakat kaya yang juga  menerimanya  khususnya  di  Desa  Bulang,  Kecamatan  Prambon,  Kabupaten  Sidoarjo.  Hal tersebut menyulitkan pihak penyeleksi dalam mengadakan penyeleksian calon penerima dana BLT. Untuk  itu  dibuat  sistem  pendukung  keputusan  dalam  menentukan  penerima  BLT  dengan menggunakan  metode  WEIGHTED  PRODUCT  MODEL  (WPM).  Tujuan  penelitian  ini  adalah memberikan  usulan  untuk  prioritas  penerima  BLT  agar  tepat  sasaran  dan  dapat  membantu pemerintah dalam pengambilan keputusan. Berdasarkan hasil analisis dengan menggunakan metode WPM, maka dapat dihasilkan suatu alternatif pengambilan keputusan dalam menentukan penerima BLT yang efektif yang dapat menyaring 40% masyarakat yang seharusnya tidak mendapatkan BLT. Kata Kunci : sistem pendukung keputusan, bantuan langsung tunai, weighted product model
1. PENDAHULUAN
Berdasarkan Instruksi Presiden Nomor  3  tahun  2008  tentang  pelaksanaan Program BLT untuk Rumah Tangga Sasaran (RTS),  pelaksanaannya  harus  langsung menyentuh  dan  memberi  manfaat  langsung kepada  masyarakat  miskin,  mendorong tanggung  jawab  sosial  bersama  dan  dapat menumbuhkan kepercayaan masyarakat kepada  perhatian  pemerintah  yang  secara konsisten  benar-benar  memperhatikan  RTS yang  pasti  merasakan  beban  yang  berat  dari kenaikan  harga  BBM.  Bantuan  Langsung Tunai  (BLT)  adalah  kompensasi  yang diberikan  pemerintah  kepada  keluarga  fakir miskin agar mereka dapat meningkatkan taraf kesejahteraan  sosialnya  guna  mengurangi beban  ekonomi  yang  semakin  menekan kehidupan  mereka,  sebagai  akibat  naiknya harga BBM yang membawa dampak naiknya harga kebutuhan pokok.
Pada  dasarnya  BLT  bertujuan  untuk memberikan  bantuan  langsung  tunai  kepada Rumah  Tangga  Miskin  (RTM),  ditujukan untuk  memberikan  kompensasi  terhadap pengurangan  subsidi  bahan  bakar  minyak guna:  membantu  masyarakat  miskin  agar tetap  dapat  memenuhi  kebutuhan  dasarnya, mencegah  penurunan  taraf  kesejahteraan
masyarakat miskin akibat kesulitan ekonomi, meningkatkan tanggung jawab sosial bersama. Tujuan penelitian ini adalah memberikan usulan untuk prioritas penerima
BLT agar tepat sasaran dan dapat membantu pemerintah  dalam  pengambilan  keputusan karena ditengarai banyaknya kasus penyaluran  BLT  yang  tidak  tepat  sasaran. Sehingga  pembuatan  sistem  pendukung keputusan dalam menentukan penerima BLT sangat diperlukan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  berlokasi  di  desa Bulang,  Kecamatan  Prambon,  Kabupaten
Sidoarjo yang memiliki 6 (enam) pedukuhan dan 8 (delapan) Rukun Warga (RW) dengan luas  wilayah  170,780  hektar  dan  jumlah penduduk 3921 jiwa. Mayoritas penduduknya bekerja sebagai petani, peternak, dan penjual klepon.
Berdasarkan  standar  yang  termuat dalam  BPS  (Badan  Pusat  Statistik),  maka kriteria  yang  digunakan  untuk  menentukan masyarakat  yang  berhak  menerima  bantuan sosial, termuat dalam tabel berikut ini:
Tabel 1. Kriteria penerima BLT beserta
bobot Metode Weighted  Product  Model (Basyaib, 2006) merupakan metode
pengambilan keputusan dengan cara perkalian  untuk  menghubungkan  rating atribut,  dimana  rating  setiap  atribut  harus dipangkatkan dulu dengan bobot atribut yang bersangkutan.  Berikut  adalah  tabel  nilai bobot kriteria:

## Tabel 2. Nilai Bobot Kriteria

## Tahap 1
Sebelumnya dilakukan perbaikan bobot  terlebih  dahulu,  sehingga  total  bobot Σwj = 1 dengan cara:
𝑊 𝐽 = 𝑤 𝑗 ∑ 𝑤 𝑗

## Tahap 2
Menentukan  Nilai  Vektor  S,  yang dapat dihitung dengan menggunakan formula berikut:
𝑆 𝑖 = ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1

## Tahap 3
Menentukan Nilai vector yang akan digunakan Menghitung Preferensi (Vi) untuk perangkingan. Formulanya seperti berikut:
𝑉 𝑖 = ∏ 𝑥 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ (𝑥 𝑗∗ )𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1
Setelah dilakukan pembobotan dalam nilai  kriteria  seperti  pada  tabel  1  dan  2 berdasarkan  pada  metode Weighted  Product Model, maka  langkah  selanjutnya  dibuat perancangan  sistem  Data  Flow  Diagram (DFD).  Data  Flow  Diagram  (DFD)  adalah alat  analisis  dan  desain  terstruktur  yang mengizinkan analis untuk memahami sistem dan sub sistem  secara visual  sebagai sebuah kumpulan arus data yang saling berhubungan.  (Kendal  dan  Kendall,  2011  : 217).  Menurut  Jogiyanto  (2005)  dalam bukunya,  ada  beberapa  simbol  digunakan pada  DFD  untuk  mewakili  yaitu  kesatuan luar  ( External  Entity ),  data  ( Data  Flow ) dengan  simbol  panah,  proses  ( process) ,  dan simpanan  data  ( data  store) .  Berikut  adalah context diagram pada Sistem Informasi Olah Data Penerima BLT.
Gambar 1. Context diagram
Gambar 2. Data Flow Diagram Level 1
Data_Penerima_Bansos Data_Penerima_Bansos input_pendatang Data_Penerima_Bansos Menerima_Laporan Input_Penduduk_Tinggal_Sementara Olah_Data Input_Penduduk Input_Kelahiran Input_Penduduk_Pindahan Menerima_Inputan_Penduduk Laporan Input_User_Login Input_Kematian Login Login Login Login STAFF_KEPEND UDUKAN ADMIN KEPALA_DUSUN KEPALA_DESA 1 SISTEM_OLAH_DATA + [Data_Penerima_Bansos] [Data_Penerima_Bansos] Output input [input_pendatang] OutPut [Data_Penerima_Bansos] Input Output Output Output Output Output Output [Menerima_Laporan] [Input_Penduduk_Ting g al_Sementara] Input Input Input [Olah_Data] [Input_Penduduk] [Input_Kelahiran] [Menerima_Inputan_Penduduk] [Laporan] Input Input [Input_Kematian] [Input_Penduduk_Pindahan] Data_Peng guna Data Peng g una [Input_User_Log in] [Log in] [Log in] [Log in] [Log in] ADMIN KEPALA_DUSUN STAFF_KEPEN DUDUKAN KEPALA_ DESA 1.1 LOGIN + 1.2 REGISTER_USER _LOGIN + 1.3 INPUT_PEND UDUK_PINDA HAN + USER 1.4 INPUT_KEMA TIAN + KEM ATIAN PINDAHAN 1.10 LAPORAN + 1.6 HASIL_INPUTAN_ DATA_PENDUDUK + 1.7 INPUT_KELA HIRAN + KELAHIRAN 1.8 INPUT_PEND UDUK + PENDUDUK_LAMA 1.9 OLAH_DATA + DATA_BANSOS 1.5 INPUT_TINGGAL_ SEM ENTARA + TINGGAL_SEM EN TARA 1.11 INPUT PENDUDUK PENDATANG + PENDUDUK_PEND ATANG KEPALA_D USUN
Setelah  pembuatan context  diagram dan data  flow  diagram  level  1, maka  akan dilakukan  tahapan  perancangan  atau  desain sistem.  Desain  sistem  terdiri  dari  desain database yang  akan  digunakan.  Desain database dibuat  sesuai  dengan  hasil  analisis dan  kebutuhan  pengguna.  Setelah  itu, dilakukan  pembuatan  sistem  per  hak  akses. Terakhir  dilakukan  desain  tampilan  sistem berdasarkan  perancangan  yang  telah  dibuat. Berikut  merupakan  gambar  desain database yang digunakan:
Gambar 3. Entity Relationship Diagram

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  tahapan  analisis  dan  desain selesai,  maka  akan  dilanjutkan  pada  proses pembuatan  sistem.  Ada  4  hak  akses  yang dapat mengakses  sistem  ini.  Keempat  hak  akses tersebut  yaitu  admin,  kepala  desa,  kepala dusun, dan staff kependudukan.
Gambar 4. Form Login
Gambar 5. Form Data Kelahiran
Pada  form  data  kelahiran  berfungsi untuk menginput data kelahiran yang terjadi didalam  lingkup  desa  bulang.  Selain  itu terdapat  juga  tombol  penduduk  tetap  yang berfungsi  untuk  menginput  dan  mengolah data penduduk tetap.
Gambar 6. Form Penduduk Tetap
Pada  gambar  6,  data  penduduk  tetap selain diinputkan, juga diolah untuk menentukan nilai terkecil untuk menentukan bantuan  sosial  dari  pemerintah.  Selain  itu juga terdapat tombol pindahan seperti berikut ini:
Gambar 7. Form Penduduk Pindahan
Dalam form penduduk pindahan, staff kependudukan  berhak  untuk  menginputkan data  penduduk  yang  akan  pindah  dari  desa bulang menuju daerah lain.
Buat_data_Tinggal_sementara buat_data_kematian mengetahui buat data penerima bansos menerima laporan mengetahui mengetahui mengetahui mengetahui mengetahui mengetahui buat_user_login buat data kelahiran buat_data_pindahan buat_data_penduduk buat_data_penduduk USER id_user nama username password type_member PINDAHAN no_ktp nik no_kk nama_lengkap ttl jenis_kelamin alamat_sekarang alamat_tuujuan pekerjaan keterangan TINGGAL SEM ENTARA no_ktp no ijin tinggal nama ttl usia jenis_kelamin alamat asal alamat_sekarang pekerjaan keterangan PENDATANG no_ktp no_kk no_akta no_surat_pindahan nama_lengkap ttl jenis_kelamin alamat asal alamat_sekarang agama pekerjaan keterangan
KELAHIRAN no_kk nik nama_lengkap jenis_kelamin ayah ibu hari & tanggal_kelahiran agama jam_kelahiran dilahirkan_di alamat KEM ATIAN
no_ktp nik nama usia jenis_kelamin hari & tanggal meniniggal akibat_meninggal agama dimakamkan_di alamat PENDUDUK no_ktp no_kk nik nama_lengkap ttl usia jenis_kelamin agama status perkawinan status_dalam_rumah pendidikan penghasilan memiliki tabungan fasilitas rumah keadaan rumah penerangan rumah sumber air pekerjaan alamat nilai_vektor hasil_hitung REGISTRASI USER id_user nama username password type_member KEPALA DESA id_user nama username password type_member ADMIN id_user nama username password type_member BANSOS kk nama lengkap alamat hasil_hitung
Gambar 8. Form Penduduk Pendatang
Gambar 9. Form Kematian Penduduk
Gambar 10. Form Tinggal Sementara
Gambar 11. Form Penghitungan Penerima BLT
Pada  form  seperti  pada  gambar  11, menampilkan data tabel penduduk tetap. Jika di klik tombol penerima bansos, maka sistem akan menghitung berdasarkan metode Weighted Product Model siapa saja penduduk  yang  berhak  menerima  BLT seperti  yang  akan  ditampilkan  pada  gambar di bawah ini:
Gambar 12. Form Penerima BLT

## 4. KESIMPULAN
Sistem  pendukung  keputusan  yang dibuat  telah  dapat  memenuhi  kebutuhan penentuan  penerima  BLT  di  desa  Bulang.
Dari  hasil  penghitungan,  dapat  dihasilkan suatu  alternatif  pengambilan  keputusan dalam  menentukan  penerima  BLT  yang efektif yang dapat menyaring 40% masyarakat yang seharusnya tidak mendapatkan  BLT.  Sistem  informasi  ini sudah dapat menyimpan data yang dimasukkan oleh user atau pengguna. Sistem juga  sudah  bisa  memberikan  notifikasi  data telah tersimpan. Bila terdapat kesalahan jenis masukan, sistem juga sudah dapat memberikan pemberitahuan. Untuk keamanan  sistem,  dilengkapi  dengan  fitur login dan penggantian password. Saran  yang  penulis  berikan  kepada peneliti selanjutnya adalah untuk mengembangkan  sistem  ini  berbasis mobile yang  akan  lebih  memudahkan  user  dalam mengakses
melalui smartphone di masyarakat.

## 5. REFERENSI
[1] Ahmadi,  A.,  &  Wiyanti,  D.  T.  2014.
Implementasi  Weighted  Product  (WP) dalam  Penentuan  Penerima  Bantuan
Langsung  Masyarakat  PNPM  Mandiri Perdesaan . SNATI, 19-20.
[2] Amsyah,  Zulkifli.  (2000).  Manajemen
Sistem Informasi. Jakarta: PT.
Gramedia Pustaka Utama.
[3] Didik  Setiawan,  Yhoni  Agus  Setyo Mahendra. (2015). Perancangan Sistem Informasi Penduduk Pada Kantor Desa Kebonsari , vol 4 (2), halaman 6.
[4] Didin  S,  Bunyamin,  (2015). Aplikasi Pengolahan  Data  Penduduk  di  Kantor Kelurahan  Margawati ,  vol  12  (1), halaman 7.
[5] Hersatato  L,  Agus  Prasetyo  U,  Aji Supriyanto.  2012. Rancang  Bangun Sistem  Informasi  Penentuan  Tingkat Kemiskinan Penduduk Untuk Pronokonis , vol 7 (7), halaman 8.
[6] HM,  Jogiyanto.  2005. Analisis  dan Desain  Sistem  Informasi:  Pendekatan Terstruktur  Teori  dan  Praktik  Aplikasi
Bisnis . Yogyakarta: Andi Offset.
[7] Kendall, JA, Kendall, EJ, 2011, System Analysis  and  Design :  Eighth  Edition,
Prentice Hall, New Jerse.
[8] Kristanto,  Andri.  2007.  Perancangan Sistem  Informasi  Dan  Aplikasinya  .
Klaten: Gava Media.