## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 3, Agustus 2021, Hal 151-158 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Implementasi Profile Matching Pada Penerimaan Bantuan Langsung Tunai
Erwin Ginting 1 , Frinto Tambunan 2 , Nurhayati 3 , Muhammad Fauzi 4
Fakultas Teknik Informatika, Teknik Informatika, Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia Email: 1 erwinginting82@gmail.com, 2 frintoaja@gmail.com, 3 nurhayatimaulanaa@gmail.com, 4 mfauzixx@gmail.com
Abstrak− Berbagai  masalah  muncul  ketika  bantuan  langsung  tunai  dari  pemerintah  yang  dijalankan  pada  setiap  daerah  mulai dicairkan  kepada  masyarakat  yang  berhak.  Salah  satunya  adalah  kesalahan  pemilihan    target  penerima  bantuan,  sesuai  peraturan warga yang menerima bantuan harus sesuai dengan syarat yang berlaku seperti wni, masyarakat miskin, lansia dan terdampak covid – 19,  akan  tetapi  masih  ada  masyarakat  tergolong  mampu  bisa  mendapatkan  blt  tersebut  dikarenakan  penumpukan  data  yang  yang berjumlah ribuan dan dikemas dalam sebuah system manual mengakibatkan bantuan tidak tersalurkan pada orang yang tepat, dengan permasalahan  ini penulis berinsiatif  untuk  membuat  suatu  system yang  dimplementasikan dengan metode  profile  matching dengan kriteria  yang  diambil  dari  data  syarat  penerimaan  blt  dari  pemerintah  untuk  memberikan  solusi  permasalahan  dengan  menentukan warga  yang  cocok  dan  pantas  dalam  penerimaan  bantuan  langsung  tunai  tersebut.  Riset  data  dilakukan  menggunakan  konsep prototyping untuk peningkatan akurasi penerimaan bantuan langsung tunai yang diolah dengan system pendukung keputusan untuk kemudahan  proses  penerimaan  agar  lebih  cepat  tepat  dan  akurat  dan  tidak  merugikan  pihak  terkait.  System  ini  dirancang  dengan sedemikian  rupa  agar  dapat  diakses  masyarakat  awam  dan  dengan  perangkat  android  untuk  memudahkan  proses  pemilihan penerimaan.
Kata Kunci :  Bantuan Langsung Tunai; Pemilihan; Sistem Pendukung Keputusan; Profile Matching; Prototyping
Abstract −Various problems arise when direct cash assistance from the government which is carried out in each region begins to be disbursed  to  people  who  are  entitled  to  it.  One  of  them  is  the  error  in  selecting  the  target  recipient  of  assistance,  according  to  the regulations,  residents  who  receive  assistance  must  comply  with  applicable  conditions  such  as  Indonesian  citizens,  the  poor,  the elderly and affected by COVID-19, but there are still people who are classified as capable of being able to get the BLT due to the accumulation of data. numbered in the thousands and packaged in a manual system resulting in assistance not being channeled to the right  people,  with  this  problem  the  author  took  the  initiative  to  create  a  system  that  was  implemented  with  the  profile  matching method  with  criteria  taken  from  the  data  on  the  requirements  for  receiving  BLT  from  the  government  to  provide  solutions  to problems by determining residents appropriate and appropriate in receiving the cash direct assistance. Data research was carried out using the prototyping concept to increase the accuracy of receiving cash transfers that were processed with a decision support system to facilitate the acceptance process so that it was more accurate and faster and did not harm related parties. This system is designed in such a way that it can be accessed by the general public and with Android devices to facilitate the admissions selection process.
Keyword :   Cash Direct Assistance; Selection; Decision Support Systems; Profile Matching; Prototyping

## 1. PENDAHULUAN
Covid  –  19  berpengaruh  pada  setiap  sektor  kehidupan  terutama  aspek  ekonomi  yang  dimana  menurunkan  sebagian besar  performa  sektor  industry  dan  bisnis.  Daya  beli  masyarakat  menurun  drastis  dengan  anjloknya  perkonomian[1]. Covid-19 berdampak pada perekonomian dari berbagai sudut, bahkan terhadap perekonomian  desa.  Untuk  saat  ini, dampak  Covid-19  lebih  menekan masyarakat  diperkotaan.  tapi,  dengan  pekerja  lepas atau harian yang   memiliki mobilitas dan eksistensi yang cukup  tinggi,  yang berasal dari  desa  ke kota lalu kembali ke desa, wabah Covid-19 juga bisa  merebak  di  desa.  Kegiatan  mudik  menjelang  ramadan  dan  Idul  Fitri  pada  tahun  2020  &  2021  ini  juga  bisa memperluas penyebaran Covid-19 di  perdesaan. Akan tetapi dengan  sumber daya ekonomi  dan  sosial  yang  dimiliki desa,    terutama    Anggaran  Pendapatan    dan    Belanja    Desa    (APBDes)    dan    dana    desa,    desa    dapat    berkontribusi dalam  penanganan  Covid-19[2].  Dengan  membludaknya  data  masyarakat  yang  berhak  mendapat  bantuan  tersebut membuat  beberapa  masyarakat  tidak  menerima  bantuan  membuat  penulis  ingin  bekerja  sama  dengan  perangkat  desa, hal ini dilakukan untuk memastikan penerima bantuan adalah masyarakat yang benar membutuhkan bantuan, karena itu penulis  berinisiatif  dalam  memberikan  solusi  permasalahan  tersebut  dengan  menentukan  kriteria  yang  berasal  dari syarat calon penerima dan diterapkan dengan metode prototyping dan profile matching. Agar dapat diimplementasikan dalam sebuah sistem pendukung keputusan pemilihan penerima bantuan menjadi lebih akurat dan cepat, sistem diproses menggunakan  kriteria  berdasarkan  data  calon  penerima  bantuan  agar  pemilihan  menjadi  valid  dan  tidak  merugikan pihak terkait. Data ini dijadikan kriteria untuk mempermudah proses pembuatan system, dimana kriteria berasal dari hal penting yang datanya diambil dari syarat pemerintah terkait calon penerima. Lalu faktor  ini diberikan nilai bobot agar dapat  dihitung  dengan  metode  profile  matching.  Kriterianya  adalah  a) masyarakat miskin,  b)  lansia/disabilitas,  dan  c) status bantuan.
Khairul  dan  Suherman  dalam  penelitiannya  Profile    Matching    memberikan  kepercayaan    untuk    terhubung dengan  orang  lain  dengan  mencocokkan  entitas  profil seseorang  pada  media  sosial. Menurut  Yarlagadda  dan Naresh    (2015),  privasi    seseorang  pada  sosial  media  dapat  ditingkatkan  menggunakan  prinsip  Profile  Matching. Sedangkan  menurut    Ramanjulu    dan    Babu    (2014), Profile    Matching diterapkan    untuk    keamanan  perangkat portabel jaringan publik[3].
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 3, Agustus 2021, Hal 151-158 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Anis  Rohmadi  dan  Verdi  Yasin  dalam  penelitiannya    ini    akan    berfokus    kepada  kebutuhan    pengguna,    jadi akan  digunakan  metode prototype dalam pengembangannnya. Dengan metode prototyping penerapan  sistem  menjadi semakin mudah  karena  adanya  peran  aktif  dari  pengguna [4][5].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penulis  menggunakan  Metode prototyping [6].    Yaitu  metode    yang  dimana    kebutuhan end    user di    masukan kedalam    sistem    yang    secara    terus    menerus  diperbaharui    melalui    sinkronisasi    antara    pengguna    dan    analis sehingga    mempermudah end    user untuk  mendapatkan  sistem  yang  sesuai  dengan  keinginannya[4].  Metode prototyping bisa digambarkan pada gambar berikut :
Gambar 1. Alur Sistem
Adapun proses prototyping sebagai berikut[7] : 1.  Analisis Kebutuhan End User Pada  tahapan  ini end  user dan  pengembang  bersama-sama  mendefinisikan  semua  kebutuhan dan  garis  besar sistem  yang  akan  dibuat.  Seperti  kebutuhan  akan  inputan  yang  diperlukan untuk  sistem,  hasil  dari  sistem yang  dibuat,  proses  pengolahan  data  pada  sistem  yang  akan dibuat serta data-data yang akan diolah oleh sistem yang akan dirancang.
2.  Analisis pembangunan prototype sistem (Perancangan) Pada tahap ini pengembang membangun prototyping dengan membuat perancangan sementara yang berfokus pada hasil dari tahapan sebelumnya yaitu mengidentifikasi kebutuhan end user . Diantaranya dengan dibuatkan tampilann dari sistem yang akan dibuat seperti fitur menu yang akan  mempermudah  dalam  pengaksesan  sistem,  tampilan untuk  inputan  dari  sistem  yang dibuat,  hasil  atau  output  dari  sistem  yang  dibuat  yaitu  berupa  laporan  dari hasil  pengolahan data.
3.  Evaluasi Prototype
Pada  tahapan  ini  hasil  perancangan  sementara prototyping di  evaluasi  dan  di  modifikasi  secara  terus-menerus (berulang)  hingga  sistem  tersebut  dinyatakan  sesuai  dengan  kebutuhan end user .

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  bagian  dari    sistem    informasi    berbasis    komputer    termasuk    sistem berbasis    pengetahuan    atau    menajemen    pengetahuan    yang  dipakai    untuk    mendukung  pengambilan    keputusan dalam suatu  organisasi  atau  perusahaan[8].  Dapat  juga  dikatakan sebagai  sistem  komputer  yang  mengolah  data menjadi  informasi    untuk    mengambil    keputusan    dari    masalah    semi  terstruktur  yang  spesifik[9][10].  Sistem Pendukung    Keputusan[3]    menurut  berbagai    ahli    diantaranya    Man    dan    Watson,  endefinisikan  bahwa  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  suatu  sistem  interaktif  yang  membantu  pengambil    keputusan    melalui penggunaan  data  dan model-model  keputusan  unutk  memecahkan masalah-masalah  yang  sifatnya  semi  terstruktur dan  tidak  terstruktu[11].  Banyak    metode    metode    yang    diterapkan  dalam    menghasilkan    suatu    keputusan, diantaranya ELECTRE, TOPSIS, SAW, VIKOR[10], [12], [13].

## 2.3 Profile Matching
Metode  ini  memilki  konsep[14]  yang  mendukung system pendukung  keputusan,  dimana  biasanya  diterapkan  dalam pemahaman tingkat variabel predictor yang ideal dan harus dipenuhi oleh subyek yang diteliti[15]. Proses pengerjaan dengan  metode profile matching adalah: 1. Memilih variabel data-data yang dibutuhkan.
2. Menentukan faktor-faktor  yang digunakan untuk penilaian.
3. Pemetaan Nilai Gap.
Gap = Nilai Kriteria – Nilai Minimal [10]
(1)
4. dapatlah  nilai Gap lalu diberikan bobot untuk tiap-tiap nilai Gap.
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 3, Agustus 2021, Hal 151-158 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
5. Perhitungan  dan  pengelompokan Core  Factor dan Secondary  Factor .  Setelah  menentukan  bobot  nilai  gap, kemudian digrupkan menjadi 2 grup yaitu:
6. Core  Factor (Faktor  Utama),  yaitu  merupakan  kriteria  (kompetensi)  yang  paling  dibutuhkan  atau  menonjol  oleh suatu penilaian yang diharapkan dapat memperoleh hasil yang optimal.
NFC = ENC / EIC (2)
Keterangan:
NFC     :  Nilai rata-rata core factor NC       :  Jumlah total nilai core factor IC         :  Jumlah item core factor

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi  metode  (profile  matching)  dan protyping merupakan  sinkronisasi  metode  perhitungan  dalam  sistem pendukung keputusan dengan menggunakan data kriteria, pembaria bobot nilai, pemetaan gap dengan proses yang cepat dan akurat. Dalam proses ini, akan dilakukan proses perbandingan antara kompetensi individual ke dalam kompetensi standar  yang  berdasarkan  metode prototyping dari  bahan  penelitian,  dalam  hal  ini  profil  kriteria  calon  penerima bantuan  yang  tepat  sehingga  dapat  diketahui  perbedaan  kompetensinya  (disebut  juga  gap).  Semakin  kecil  gap  yang dihasilkan maka bobot nilainya semakin besar. Ini merupakan ketentuan berdasarkan profile matching Calon penerima bantuan yang memiliki bobot nilai yang besar berarti memiliki peluang lebih besar untuk dapat  bantuan. Dan berikut merupakan langkah-langkah perhitungan dalam profile matching.

## 3.1 Pemetaan Gap
Nilai Gap yang dimaksud di sini adalah selisih value tiap-tiap pihak/atribut dengan value target. Contoh: Perbedaan value Profil calon penerima dengan value Profil Ideal.
Gap = Value Atribut – Value Target
(3)
Pembobotan  Setelah  didapatkan  nilai  Gap  pada  tiap  calon  penerima,  setiap  profil  calon  penerima  diberi  bobot  nilai sesuai ketentuan pada Tabel Bobot Nilai Gap .
Tabel 1. Pembobotan  GAP
Selisih  Bobot Nilai Keterangan 0 5 Tidak ada selisih (kompetensi sesuai yang dibutuhkan) 1 4.5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat/level -1 4 Kompetensi individu kekurangan 1 tingkat/level 2 3.5 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat/level -2 3 Kompetensi individu kekurangan 2 tingkat/level 3 2.5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat/level -3 2 Kompetensi individu kekurangan 3 tingkat/level 4 1.5 Komptensi individu kelebihan 4 tingkat/level -4 1 Komptensi individu kekurangan 4 tingkat/level
Perhitungan Core dan Secondary  Factor setelah  memproses  bobot  nilai  gap  untuk  semua  bagian  dengan  cara yang  sama,  setiap  bagian  dibagi  lagi  menjadi  dua  grup  yaitu  grup Core  Factor (faktor  utama)  dan Secondary  Factor (faktor pendukung).
NCF = Ʃ NC(I,s,p)/ Ʃ IC (4) Keterangan:
NCF : Nilai rata-rata CF
NC : Jumlah total nilai CF (tes keehatan, pendataan berkas, penilaian kepribadian mental dan fisik ) IC : Jumlah item CF Sedangkan untuk perhitungan SF dapat dilihat dibawah ini
Persamaan (3):
NSF = Ʃ NS (I,s,p)/ Ʃ IS (5) Keterangan: NSF : Nilai rata-rata SF
NS : Jumlah total nilai SF (masyarakat miskin, lansia / disabilitas, status bantuan ) IS : Jumlah item SF

## 3.2 Menentukan Kriteria dan Alternatif
Pada tahap awal yang akan dilakukan adalah menentukan kriteria yang akan dijadikan penilaian kinerja calon penerima bantuanberikut keriterianya :
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 3, Agustus 2021, Hal 151-158 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
A. Penilaian :
1. Masyarakat miskin
=  M01 2. Lansia =  M02 3. Status bantuan
=  M03
Sebagai reminder penilaian bobot ini dikodekan dengan kode M01.
Berdasarkan penilaian diatas yang akan menjadi kriteria dalam penerapan profile matching berikut ini yang akan menjadi standar parameter penilaian tersebut : 1. Kelengkapan berkas
2. Jumlah tanggungan
3. Lansia / disabilitas
Berikut adalah daftar calon penerima bantuan yang akan diolah dengan penerapan profile matching sebagai pemilihan calon penerima bantuan yang akan mendapatkan bantuan
Tabel 2. Data Calon penerima bantuan Kode Calon penerima bantuan Pekerjaan Q01 Franky Tukang Becak Q02 markonah Ibu rumah tangga Q03 sentra Fresh graduate
Kode  Q01  mendapat  penilian  dibagian  kategori  penilaian  A  yaitu  C01  sebagai  kode  atribut  yang  mewakili  penilaian pengetahuan mendapat nilai 2 dengan kode yang lain.
Tabel 3. Kategori atribut penilaian Calon penerima bantuan No Kode CPB Variabel M01 M02 M03 1. Q01 4 3 3 2. Q02 2 2 2 3. Q03 3 3 3

## 3.3 Menghitung GAP / SELISIH (step 1)
Kompetensi  Gap  yang  dimaksud  di  sini  adalah  perbandingan/selisih nilai Calon  penerima  bantuan dengan nilai standar  syarat  pemerintah Contoh:  Perbandingan nilai  calon  penerima  bantuan dengan nilai  standar  syarat pemerintah
Rumus Gap = nilai Calon penerima bantuan– nilai standar syarat pemerintah (6)
Perhitungan GAP menghasilkan  perbandingan kedua attribut dan nilai GAP akan gabungkan kedalam kategori sesuai dengan  tabel  bobot.  lalu  untuk  mencari  nilai  GAP  berdasarkan  nilai  calon  penerima  bantuan  dimana  nilai  calon penerima bantuan akan dibandingkan dengan penilaian standar syarat pemerintah seperti tabel dibawah ini :
Tabel 4. Tabel Penilaian  Calon penerima bantuan
No Kode CPB Variabel M01 M02 M03 1. Q01 4 3 3 2. Q02 2 2 2 3. Q03 3 3 3 Bobot profile 4 4 4 4. Q01 1 -1 -1 5. Q02 -2 -2 -2 6. Q03 -1 -1 -1
Perhitungan nilai GAP didapat dari penilaian Calon penerima bantuan dikurang dengan penilaian profile yaitu merupakan standar nilai syarat sehingga menghasilkan nilai GAP yaitu nilai  GAP  X001 pada Penilaian C01 adalah 0 yang merupakan hasil dari 4-4.  Lalu Menyesuaikan Gap dengan Tabel Bobot ( step 2).
Tabel 5. Penyesuaian Nilai Selisih Bobot nilai Keterangan 0 5 Tidak ada selisih ( kompetensi sesuai yang dibutuhkan ) 1 4.5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat -1 4 Kompetensi individu kekurangan 1 tingkat 2 3.5 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 3, Agustus 2021, Hal 151-158 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Selisih Bobot nilai Keterangan -2 3 Kompetensi individu kekurangan 2 tingkat 3 2.5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat -3 2 Kompetensi individu kekurangan 3 tingkat 4 1.5 Kompetensi individu kelebihan 4 tingkat -4 1 Kompetensi individu kekurangan 4 tingkat
Keterangan: jika  hasil  pengurangan  GAP  adalah  “-1”  maka  akan  mendapatkan  bobot  nilai  “4”  yang  artinya  “Penerima  bantuan mendapat bantuan dengan penilaian” Atau jika hasil pengurangan gap adalah “1.5” maka akan mendapatkan bobot nilai “4” yang artinya “nilai calon penerima bantuan lebih tinggi 1 level daripada nilai standar syarat”. Hasil Nilai Bobot ( step 2)
Tabel 6. Hasil Nilai Bobot No. Kode CPB Variabel M01 M02 M03 1. Q01 1 -1 -1 2. Q02 -2 -2 -2 3. Q03 -1 -1 -1 profile 4 4 4 4. Q01 4.5 4.5 4.5 5. Q02 3 3 3 6. Q03 4 4 4
Keterangan
=    lingkaran  diatas  adalah  nilai  gap  sedangkan  lingkaran  yang  dibawah  adalah  nilai      bobot.  mengacu  dari tabel  bobot  sebelumnya  maka  didapat  tabel  hasil  nilai  bobot  Calon  penerima  bantuan  seperti  tabel  diatas Calon penerima bantuan Q01 dengan nilai GAP “1” berarti mendapat nilai bobot “4.5” pada pada penilaian kriteria M01.
1) Menentukan Nilai Core Factor (CF) dan Secondary Factor ( SF) dan Mencari Nilai Rata2 CF (NCF) → ( step 3)
Setelah  seluruh  bobot  nilai  diperoleh,  maka  proses  berikutnya  adalah  mengelompokkan variabel-variabel penilaian tersebut kedalam kelompok CF dan SF.  Untuk perhitungan CF dapat ditunjukkan pada rumus di bawah ini:
[10] NCF = Ʃ NC/ Ʃ IC (7) Keterangan: NCF : Nilai rata-rata core factor NC : Jumlah total nilai core factor IC : Jumlah item core factor untuk perhitungan Secondary Factor dapat ditunjukkan pada rumus di bawah ini:
NSF = ƩNS/ Ʃ IC (8) Keterangan: NSF : Nilai rata-rata secondary factor NS : Jumlah total nilai secondary factor IC : Jumlah item Secondary factor
2) Menentukan Nilai (CF) dan (SF) dan Mencari Nilai Rata2 Core Factor (NCF) → ( step 3)
Kemudian nilai core factor dan secondary factor ini dijumlahkan sesuai rumus diatas, sehingga diperoleh nilai sebagai berikut
Tabel 7. Penilaian core dan secondary factor (tahap penjelasan table)
Kode Calon penerima bantuan Variabel M01 M02 M03 Q01 4.5 4.5 4.5 Q02 3 3 3 Q03 4 4 4
CF = (4.5 + 3) / 2 = 3.75 SF = (4.5 + 3) / 2 = 3.75
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 3, Agustus 2021, Hal 151-158 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Keterangan = Proses penilaian hanya menggunakan 3 contoh sebagai contoh perhitungan, dan penilaian skor hanya diambil dari 1 penerima saja, dengan kata lain nilai penerima yang lain bisa diproses dan dihitung dengan cara yang sama dan bisa langsung bandingkan sendiri.
Nilai 5 dan 3 didapat dari nilai core factor Nilai 3 dan 5 didapat dari nilai secondary  factor
Tabel 8. Nilai core dan secondary factor Kode CPB variabel CF SF M01 M02 M03 Q01 4.5 4.5 4.5 3.75 3.75 Q02 3 3 3 3 3 Q03 4 4 4 3.5 3.5
Mencari Nilai Total CF dan SF (tahap 4)
NT = (x)%NCF + (x)%NSF
Keterangan : NCF : Nilai rata-rata Core Factor NSF : Nilai rata-rata secondary factor NT : Nilai total dari variabel yang dimasukkan (x)% : Nilai persen yang dimasukkan
Tabel 9. Nilai total variable Kode Calon penerima bantuan CF SF NT/W X001 3.75 3.75 4.5 X002 3 3 3.6 X003 3.5 3.5 4.2
NT(w) = (60% x 3.75) + (40% x 3.75 ) = 4.5
Nt(w) = Nilai total untuk kategori “Penilaian A” pastinya tahap ini juga dilakukan sampai tahap akhir untuk menghasilkan nilai total pada penerima yang lain. Mencari Total Nilai Skor seluruh Kriteria (tahap 5)
Tabel 10. Total Nilai Skor seluruh kriteria Kode Calon penerima bantuan NT/W NT/S NT/P X001 4.5 4 3 X002 3.6 3 3 X003 4.2 3 3 Skor : (x)%NT(w) + (x)%NT(s) + (x)%NT(p) (9)
Penilaian diambil hanya dari 1 penerima yaitu X001 sebagai contoh nilai skor
NT(w) :Penilaian A
NT(s)  : Penilaian B NT(p)  : Penilaian C
Skor = (40% x 4.5) + (30% x 4) + (30% x 3) Skor =  1.8+1.2+0.9 Skor = 3.9
Tabel 11. Hasil skor Kode Calon penerima bantuan NT/W NT/S NT/P skor Q01 4.5 4 3 3.9 Q02 3.6 3 3 3.7 Q03 4.2 3 3 3.78
0 1 2 3 4 5 1st Qtr 2nd Qtr 3rd Qtr Q01 Q02 Q03
Gambar 1. Grafik hasil score
Keterangan :
Perhitungan  merupakan  hasil  bagi  dari  kriteria  yang  lain  seperti  masyarakat  miskin,  lansia  dan  status  bantuan  juga didapat  dengan  cara  yang  sama  dengan  rumus  penilaian  A,  dalam  kasus  ini  nilai  untuk  NT/S  dan  NT/P  sudah  di tentukan jadi jelaslah asal dari  nilai NT/S dan NT/P. Nilai % didapat dari nilai variable tiap penilaian dibagi tiga dari 100  %  yakni  jadi  40  %,  30%  dan  30%.  Berdasarkan penilaian  diatas  maka  didapatlah  skor  tertinggi  untuk  kelayakan bantuan penerima bantuanatas nama Aisyah dengan kode X002.

## 4. KESIMPULAN
Dari    penelitian  ini    didapat    ditarik    kesimpulan    bahwa    pemilihan  calon  penerima  bantuan  dilakukan  tersistem menggunakan  bantuan  metode profile  matching dan  prototype  sebagai  data  kriteria  yang  diambil  langsung  dari penerima bantuan berupa masyarakat miskin, lansia, status bantuan. Penelitian  yang  ini menghasilkan output  aplikasi menggunakan eclipse . Hasil yang didapatkan berupa skor yang diolah dengan sistem dan digunakan untuk membantu pemilihan  calon  penerima  bantuan.    Untuk  penelitian    selanjutnya    diperlukan    uji  coba  sistem  dengan    tingkat  dan keakurasian data yang  lebih real dan  juga  dapat diimplementasikan  dengan  metode  yang  lain  untuk  meningkatkan hasil  yang  ingin  dicapai.    Selain    itu    penelitian    ini    akan   dilanjutkan   dengan   proses penginputan data  oleh  admin sebagai penginput data dengan menginput nilai bobot dari kriteria yang sudah ditetapkan ke dalam sistem yang sudah dirancang.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih  kepada  seluruh  civitas  Universitas  Potensi  Utama  yang  telam  memberikan  ruang  untuk  melaksanakan penelitian  ini  sampai  selesai,  kepada  seluruh  teman  sejawat  semoga  sehat  sehat  selalu  dimasa  Covit-19  ini,  kepada keluarga yang selalu memberikan dorongan yang sangat sangat positif dan penyemagat dan terlebih kepada Tuhan Yang Maha Esa.

## REFERENCES
[1] D.  Desa,  “Efektivitas  Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa  Bagi  Masyarakat  Miskin  Terkena  Dampak  Covid-19  Di  Desa Talaitad Kecamatan Suluun Tareran Kabupaten Minahasa Selatan,” J. Polit. , vol. 9, no. 2, pp. 1–16, 2020.
[2] N. D. Pramanik, “Dampak Bantuan Paket Sembako Dan Bantuan Langsung Tunai Terhadap Kelangsungan Hidup Masyarakat Padalarang Pada Masa Pandemi Covid 19,” J. Ekon. Sos. dan Hum. , vol. 01, no. 12, pp. 113–120, 2020.
[3] S. Suherman and K. Khairul, “Seleksi Pegawai Kontrak Menjadi Pegawai Tetap Dengan Metode Profile Matching,” It J. Res. Dev. , vol. 2, no. 2, pp. 68–77, 2018.
[4] I. Muzakkir, “Penerapan metode topsis untuk sistem pendukung keputusan penentuan keluarga miskin pada desa panca karsa ii,” vol. 9, pp. 274–281, 2017.
[5] V.  Y.  Anis  Rohmadi,  “Desain  dan  Penerapan  Website  Tata  Kelola  Percetakan  Pada  CV  APICDESIGN  KREASINDO JAKARTA dengan Metodey Prototyping,” J. Inf. Syst. Infomatics Comput. , vol. 4, no. 1, pp. 70–85, 2020.
[6] M. T. Hidayat, F. Agustin, and F. Tambunan, “Seminar Nasional Sistem Informasi dan Teknologi Informasi 2018 SENSITEK 2018 STMIK Pontianak,” Semin. Nas. Sist. Inf. dan Teknol. Inf. 2018 , vol. 12, pp. 735–739, 2018.
[7] Nia Komalasari, “Sistem Pendukung Keputusan Kelaikan Terbang (SPK2T),” J. Ind. Elektro dan Penerbangan 4 , vol. 4, no. 1, pp. 1–11, 2016.
[8] R. Fauzan, Y. Indrasary, and N. Muthia, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Bidik Misi di POLIBAN dengan Metode SAW Berbasis Web,” J. Online Inform. , vol. 2, no. 2, p. 79, 2018.
[9] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[10]  N.  W.  Al-Hafiz,  Mesran,  and  Suginam,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentukan  Kredit  Pemilikan  Rumah  Menerapkan Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis ( Moora ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 306–309, 2017.
[11]  E.  G.  Wahyuni  and  A.  T.  Anggoro,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Pegawai  dengan  Metode  TOPSIS,” Sains Teknol. dan Ind. , vol. 14, no. 2, pp. 108–116, 2017.
[12]  I. J. T. Situmeang, S. Hummairoh, S. M. Harahap, and Mesran,  “Application of SAW ( Simple Additive Weighting ) for the
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 3, Agustus 2021, Hal 151-158 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Selection of Campus Ambassadors,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 21–28, 2021.
[13]  Mesran,  E.  P.  Sumantri,  Supriyanto,  S.  H.  Sahir,  and  N.  K.  Daulay,  “Implementation  of  Technique  for  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) in Recommendations for New Position in Companies,” Int. J. Inf. Syst. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 661–669, 2021.
[14]  S.  Barus,  V.  M.  Sitorus,  D.  Napitupulu,  M.  Mesran,  and  S.  Supiyandi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pengangkatan  Guru Tetap Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ),” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 2, no. 2, pp. 10–15, 2018.
[15]  F.  Tambunan,  “Implementation  of  Data  Mining  using  the  Clustering  Method  (Case:  Region of the Actors  of  Theft  Crime by Province),” IJISTECH (International J. Inf. Syst. Technol. , vol. 2, no. 2, p. 75, 2019.