## SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PRIORITAS PENERIMA BANTUAN RUMAH TIDAK LAYAK HUNI
Ike Verawati 1) , Sefri Ferian Erlangga 2 )
1) Informatika Universitas AMIKOM Yogyakarta
2) Sistem Informasi Universitas AMIKOM Yogyakarta email : ikeverawati@amikom.ac.id 1) , sefri.30@students.amikom.ac.id 2)

## Abstraksi
Bantuan Perumahan Tidak Layak Huni (RTLHmerupakan salah satu program pemerintah yang bertujuan untuk mengurangi  kemiskinan  di  syarat  kebutuhan  perumahan.  Program  telah  dijalankan  di  berbagai  daerah, termasuk  di  desa  buara,  Karanganyar  kecamatan,  kabupaten  Purbalingga.  Bantuan  ini  dapat  diperoleh  jika memenuhi persyaratan kriteria yang telah ditentukan antara lain luas tanah, lantai tidak keramik, dinding tidak layak,  struktur  atap  yang  membahayakan  penghuninya,  pendapatan  keluarga,  dan  jumlah  tanggungan. Masalahnya  adalah  proses  yang  telah  dilakukan  oleh  Desa  Desa  Buara  tetap  dilaksanakan  keluar  secara subjektif  dengan  hanya  mempertimbangkan  hasil  dari  survey  agar  bantuan  tidak  tepat  sasaran.  Di  dalam penelitian,  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  dibuat  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) berdasarkan  di  situs  web.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  kemudahan  dalam  menentukan  calon penerima  Unlivable  Rumah  Tangga  (RTLH)  agar  tepat  sasaran.  Hasil  studi  ini  berupa  sistem  pendukung keputusan  untuk  menentukan  prioritas  penerima  Rumah  Tidak  Layak  Huni  (RTLH)  berdasarkan  kriteria  yang telah ditentukan.

## Kata Kunci :
Rumah Tidak Layak Huni, Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting (SAW).

## Abstract
Bantuan Perumahan Tidak Layak Huni (RTLH) is one of the government's programs to reduce the shortage of housing needs. The program has been implemented in various areas, including in Buara village, Karanganyar sub-district, Purbalingga district. This assistance can be obtained if it meets the requirements of predetermined criteria,  including  land  area,  non-tiled  floors,  inadequate  walls,  roof  structures  that  endanger  the  occupants, family income, and number of dependents. The problem is that the process that has been carried out by Buara Village is still carried out objectively by only considering the results of the survey so that the assistance is not right on target. In this study, a decision support system (DSS) was created using the Simple Additive Weighting (SAW)  method  based  on  the  website.  This  study  aims  to  provide  convenience  in  determining  the  potential Bantuan Perumahan Tidak Layak Huni (RTLH) so that they are right on target. The results of this study are in the  form  of  a  decision  support  system  to  determine  the  priority  of  Bantuan  Perumahan  Tidak  Layak  Huni (RTLH) based on predetermined criteria.

## Keywords :
Uninhabitable House,, Decision Support System,  Simple Additive Weighting (SAW)

## 1. Pendahuluan
Kemiskinan  merupakan  salah  satu  masalah  yang harus  mendapat  perhatian  yang  serius  oleh pemerintah indonesia pada saat ini khususnya untuk wilayah-wilayah yang sulit dijangkau. Tidak adanya akses prasarana lingkungan yang memadai merupakan  salah  satu  ciri  umum  dari  keterpurukan kondisi  masyarakat.  Selain  itu  kualitas  pemukiman, rendahnya  penghasilan,  dan  jumlah  tanggungan keluarga  juga  merupakan  ciri  dari  kondisi  kurang mampu yang dialami oleh masyarakat.
Rumah  Tidak  Layak  Huni(RTLH)  merupakan hunian yang tidak memenuhi standart keamanan dan kecukupan  luas  bangunan.  Selain  itu  faktor  yang menjadi  bahan  pertimbangan  dalam  penentuan
RTLH  adalah  melihat  material  yang  digunakan dalam  pembuatan  rumah  seperti  dinding,  lantai  dan atap.[1]
Program  Pembangunan  Rumah  Tidak  Layak  Huni yang  dilakukan  oleh  pemerintah  merupakan  salah satu  solusi  untuk  membantu  masyarakat.  Program RTLH  memberi  dana  bantuan  pembangunan  rumah bagi rakyat miskin agar masyarakat dapat perbaikan rumah  yang  tidak  layak  huni  tersebut.  Pada  proses pelaksanaan  bantuan  RTLH  ini  harus  dilakukan dengan  tepat  sasaran  kepada  rakyat  miskin  yang memenuhi  kriteria-kriteria  tertentu  sebagai  syarat penerima  bantuan  RTLH.  Namun  dalam  hal  ini pihak yang berwenang untuk menentukan penerimaan  bantuan  yaitu  pemerintah  desa  Buara masih mengalami kesulitan dalam menentukan siapa
saja  yang  berhak  memperoleh  bantuan  tersebut. Seringkali dalam proses seleksi penentuan penerima bantuan  dilakukan  secara  subyektif  dengan  hanya mempertimbangkan  hasil  survei  sehingga  bantuan tidak  tepat  sasaran.  Berdasarkan  permasalahan tersebut,  dirasa  perlu  untuk  membuat  suatu  sistem yang  dapat  digunakan  dalam  menentukan  prioritas dari  calon  penerima  bantuan  Rumah  Tidak  Layak Huni.  Dengan  adanya  sistem  Sistem  penunjang keputusan  diharapkan  dapat  membantu  dalam penentuan  calon  penerima  bantuan  agar  proses seleksi yang dilakukan tidak subjektif .
Sistem  Penunjang  Keputusan  merupakan  salah satu  sistem  informasi  interaktif  [2]  yang  dapat memberikan informasi terhadap suatu masalah yang harus dipecahkan oleh pihak pengambil keputusan.[3]  Dalam  pembuatan  sistem  penunjang keputusan  terdapat  banyak  metode  yang  dapat digunakan. Salah satu metode yang sering digunakan adalah Simple Additive Weighting(SAW)
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) merupakan  suatu  metode  yang  biasa  digunakan dalam  pembuatan  sistem  penunjang  keputusan. Metode  ini  memili  konsep  untuk  mencari  nilai penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif di semua atribut [4]. Dalam perhitungannya SAW juga melalui tahapan normalisasi  matriks  untuk  mendapatkan  skala perbandingan dengan semua alternatif yang ada.[5] Metode Simple Additive Weighting (SAW) memiliki beberapa kelebihan sebagai berikut : [6]
1. SAW  dapat  digunakan  untuk  menentukan  nilai bobot  pada  setiap  atribut,  dan  dapat  digunakan untuk  melakukan  seleksi  terhadap  alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang ada.
2. Berdasarkan  kriteria  dari  bobot  preferensi  yang telah  ditentukan  SAW  dapat  memberikan  nilai yang lebih tepat.
3. Terdapat  perhitungan  normalisasi  matriks  yang sesuai dengan nilai atribut Langkah-langkah yang dilakukan pada Penyelesaian SAW antara lain sebagai berikut : [7]
1. Pada  tahap  pertama  harus  dilakukan penentuan  kriteria(Ci)  yang  nantinya  akan dijadikan  sebagai  acuan  dalam  pembuatan sistem pengambilan keputusan.
2. Menentukan  rating  kecocokan  pada  setiap alternatif dari masing-masing setiap kriteria. 3. Pembuatan matriks
keputusan
X
berdasarkan  kriteria(Ci),  yang  kemudian akan  dilakukan  proses  normalisasi  matriks yang  didasarkan  pada  persamaan  yang sesuai sehingga
diperoleh matriks ternormalisasi R.
4. Berdasarkan  proses  perangkingan  yang telah  berhasil  dilakukan  akan  diperoleh nilai  terbesar  yang  nantikan  akan  dijadikan sebagai  nilai  alternatif  terbaik.  Nilai  inilah yang  nantinya  akan  menjadi  solusi  yang
diberikan oleh  sistem  penunjang  keputusan yang telah dibuat.
Persamaan  yang  digunakan  untuk  melakukan normalisasi adalah sebagai berikut:[8]
Xij rij  =   Maxij (1) MinXij Xij
Jika j adalah atribut keuntungan (benefit) Jika j adalah atribut biaya (cost) Dimana :
r ij
=  nilai  max  pada  setiap  baris  dan kolom
Min ij = nilai min pada setiap baris dan kolom X ij = baris dan kolom dari matriks dengan
Persamaan  untuk  menghitung  nilai  preferensi pada setiap alternatif (V i ) diberikan sebagai : n V i = Σ W j rij (2)
j=1 Dimana : V i
= Nilai akhir dari alternatif
w j = Bobot yang telah ditentukan r ij = Normalisasi
matriks Nilai  V i yang  lebih  besar  mengindikasikan bahwa alternative A i lebih terpilih. bahwa alternative A i lebih terpilih.

## 2. Metode Penelitian
pada  penelitian  ini  alur  tahapan  penelitian  yang dilakukan  digambangkan  menggunakan  flowchart yang  dapat  menunjukkan  alur  penelitian  secara runtut.  Alur  penelitian  ditunjukkan  pada  Gambar  1 sebagai berikut:
Gambar 1. Alur Penelitian
Berdasarkan  tahap  penelitian  yang  ditunjuukan pada  Gambar  1,  tahapan  penelitian  yang  dilakukan dapat  dijabarkan  pembahasan  dari  masing-masing tahap sebagai berikut:

## 1. Perumusan Masalah
Pada  tahap  perumusan  masalah,  akan dilakukan  identifikasi  terhadap  permasalahan yang ada dan akan dicari solusi yang tepat untuk pemecahan  permasalah  yang  terjadi  pada pemerintah desa Buara dalam proses penerimaan  bantuan  Rumah  Tidak  Layak  Huni (RTLH).
2. Pengumpulan Data Pengumpulan  data  dilakukan  melalui  3 metode antara lain:
a. Metode Observasi
Pengumpulan  data  dengan  metode observasi  dilakukan  dengan  melakukan pengamatan secara langsung dan pencatatan terhadap sistem penerimaan bantuan rumah tidak layak uni yang dilakukan saat ini.
b. Wawancara Wawancara  dilakukan  secara  langsung dengan  narasumber  yaitu  kepala  desa beserta  dengan  pengurus  desa  yang berwenang dalam melakukan seleksi penerima bantuan. Wawancara yang dilakukan  bertujuan  untuk  memperoleh data  dalam  penentuan  penerimaan  bantuan yang  terlah  dilaksanakan  serta  untuk memperoleh kriteria calon penerima bantuan rumah tidak layak huni.
3. Analisis Pada  tahap  ini  peneliti  menganalisis  sistem yang sedang berjalan pemerintah desa buara dan memberikan solusi terhadap masalah permasalahan yang dihadapi.
4. Penentuan Kriteria dan Pembobotan. Pada  tahap  ini  akan  ditentukan  kriteria  apa saja  yang  dapat  digunakan  dalam  membuat sistem  penunjang  keputusan  untuk  menentukan masyarakat  yang  berhak  memperoleh  bantuan Rumah  Tidak  Layak  Huni.  Setelah  ditentukan kriteria  apa  saja  yang  sesuai  kemudian  akan dilakukan  pembobotan  terhadap  kriteria  yang ada.
5. Pembahasan Pada tahap ini merupakan tahapan pembahasan  dalam  melakukan  perhitungan dengan  metode  SAW  yang  akan  digunakan dalam pembuatan sistem penunjang keputusan.
6. Tahapan Pengujian Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pengujian terhadap pengimplementasian SAW.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  perhitungan  yang  telah  dilakukan dalam  penelitian  ini,  maka  diperoleh  hasil  sebagai berikut:

## 3.1 Perhitungan SAW
Proses perhitungan SAW adalah sebagai berikut:
a. Penentuan Bobot Kriteria
Data  yang  akan  digunakan  dalam  peneltian merupakan  data  penerima  bantuan  Rumah  Tidak
Layak  Huni.  Masyarakat    yang  berhak  untuk memperoleh bantuan ditentukan dengan mempertimbangkan kriteria(Ci) dari calon penerima bantuan.  Tabel  1  merupakan  kriteria(Ci)  yang  akan digunakan dalam menentukan penerima bantuan.
TABEL 1. KRITERIA (CI) Kriteria Keterangan Sifat Bobot C1 Luas Bangunan Cost 15 C2 Jenis Lantai Cost 15 C3 Jenis Dinding Cost 20 C4 Struktur Atap Cost 30 C5 Penghasilan Keluarga Cost 10 C6 Jumlah tanggungan Benefit 10 100%
Kriteria  yang  ditunjuukan  pada  Tabel  1  akan dijadikan sebagai acuan dalam pengambilan keputusan.
Setelah menentukan kriteria langkah berikutnya yang  dilakukan  adalah  menentukan    bobot berdasarkan raing kepentingan yang telah ditentukan. Berikut adalah penentuan rating kepentingan beserta pembobotannya:
TABEL 2. RATING KEPENTINGAN DAN PEMBOBOTAN
Rating Kepentingan Bobot Sangat Rendah 2.5 Rendah 5 Tinggi 7.5 Sangat Tinggi 10
Berdasarkan  masing-masing  kriteria  yang  telah ditentukan  di  tahap  pertama,  kriteria  tersebut  akan diberikan pembobotan berdasarkan bobot yang telah ditentukan pada langkah ke dua. Adapun pembobotan untuk masing-masing kriteria dijelaskan pada Tabel 3 sampai dengan Tabel 8:
TABEL 3.PENENTUAN BOBOT KRITERIA LUAS
BANGUNAN(C1) Luas Bangungn(C1) Nilai 10 – 15 Meter Persegi 2.5 16 – 20 Meter Persegi 5 21 – 25 Meter Persegi 7.5 >26  Meter Persegi 10

## TABEL 4.PENENTUAN BOBOT KRITERIA JENIS
LANTAI(C2) Jenis Lantai(C2) Nilai Tanah 2.5 Plester 5 Tegel 7.5 Keramik 10

## TABEL 5.PENENTUAN BOBOT KRITERIA JENIS
DINDING(C3) Jenis Dinding(C3) Nilai Bambu 2.5 Kayu 5 Bata merah 7.5 Bata ringan 10 TABEL 6.PENENTUAN BOBOT KRITERIA JENIS ATAP(C4) Struktur Atap(C4) Nilai Asbes 2.5 Seng 5 Genteng Tanah Liat 7.5 Genteng Beton 10

## TABEL 7.PENENTUAN BOBOT KRITERIA PENGHASILAN
KELUARGA(C5) Penghasilan Keluarga (C5) Nilai < Rp.1,000,000 2.5 Rp.1,000,000 - Rp.2,000,000 5
Rp.2,000,000 - Rp.3,000,000
7.5 >Rp. 3,000,000 10

## TABEL 8.PENENTUAN BOBOT KRITERIA JUMLAH
TANGGUNGAN(C6) Jumlah Tanggungan (C6) Nilai >3 anak 10 3 anak 7.5 2 anak 5 1 anak 2.5
Berdasarkan  hasil  pembobotan  untuk  setiap kriteria  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  3  diatas kemudian  akan  digunakan  untuk  menentukan  rating kecocokan. Rating kecocokan ditunjukkan pada Tabel 9. Sebagai berikut:

## TABEL 9. RATING KECOCOKAN
Nama KRITERIA C1 C2 C3 C4 C5 C6 KHALIL 10 5 5 5 5 7.5 RATINAH 2.5 7.5 5 5 5 2.5 SOIM 7.5 2.5 5 5 5 7.5 KIRNO 10 5 7.5 2.5 5 7.5 DARSUN 10 5 7.5 5 5 5 JUKI 10 5 5 5 5 2.5 TUTUR 10 2.5 5 2.5 2.5 2.5 JIKIN 5 2.5 7.5 5 5 2.5 KUSNO 10 7.5 7.5 5 5 2.5 KUSERI 5 7.5 5 5 5 2.5 YAMI 10 2.5 5 2.5 5 5 HAMDANI 10 5 5 2.5 5 2.5 SANTO 10 5 5 5 5 2.5 MUHARJO 10 5 5 2.5 5 2.5 RUSIMAH 5 5 5 2.5 5 5 PARWATI 2.5 5 5 5 5 5 JENAL ARIFIN 5 2.5 5 2.5 5 5 RASIM 10 7.5 5 5 5 10 DARIS 5 2.5 7.5 2.5 5 5 RATEM 2.5 5 7.5 5 5 5 PARSIDI 10 5 5 5 5 2.5 DARYONO 10 5 7.5 5 5 5 CEMING 2.5 2.5 7.5 5 5 10
Setelah  diperoleh  rating  kecocokan  pada  tabel  4 kemudian  dilakukan  pembuatan  matrix  keputusan  X untuk  menentukan  rating  kecocokan  alternatif. Adapun  matriks  X  dari  data  yang  tersedia  sebagai berikut ditunjukkan pada gambar 2 :

## Gambar 2. Rating Kecocokan Alternatif
Setelah  diperoleh  matriks  kecocokan  alternatif, berikutnya  dapa  digunakan  untuk  menentukan matriks  normalisasi.  Adapun  matriks  normalisasi ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Normalisasi Matriks
Dari  hasil  matriks  normalisasi  R  dapat dilakukan perangkinan sebagai berikut
Gambar 4. Perhitungan perangkingan
Dari  hasil  perhitungan  perangkingan  maka diperoleh  hasil  sebagai  berikut  ditunjukkan  pada Tabel 10:

## TABEL 10. HASIL PERANGKINGAN
Rangking Nama Nilai Akhir 1 JENAL ARIFIN 0.83 2 TUTUR 0.81 3 YAMI 0.79 4 DARIS 0.76 5 RUSIMAH 0.75 6 CEMING 0.73 7 HKHAMDANI 0.69 8 MUHARJO 0.69 9 PARWATI 0.68 10 KIRNO 0.67 11 RATINAH 0.63 12 SOIM 0.63 13 RATEM 0.61 14 KHALIL 0.59 15 RASIM 0.59 16 JIKIN 0.58 17 KUSERI 0.55 18 JUKI 0.54 19 SANTO 0.54 20 PARSIDI 0.54 21 DARSUN 0.5 22 DARYONO 0.5 23 KUSNO 0.45
Pada  Tabel  5  diperoleh  hasil  perangkingan  setelah diurutkan berdasarkan nilai tertinggi hingga terendah.  Dari  hasil  perhitungan  tersebut  dapat digunakan  sebagai  acuan  siapa  saja  yang  berhak memperoleh Bantuan Rumah tidak Layak Huni
3.2 Implementasi Sistem Penunjang Keputusan 1) Halaman Login Halaman  login  menampilkan  form  login yang  berfungsi  untuk  melakukan  validasi  data pengguna  yang  berhak  melakukan  pengolahan data.  Pada  Form  login  diminta  menginputkan usser  dan  pass  pengguna  sebelum  masuk  pada halaman  pengolahan  data  dengan  rancangan tampilan sebagai berikut.

## Gambar 5. Tampilan Halaman Login
2) Halaman Calon Penerima Halaman  calon  penerima  digunakan  oleh admin untuk mengolah data calon penerima.
Gambar 6. Tampilan Halaman Data Calon Penerima Bantuan
3) Halaman Kriteria Menu  data  kriteria  digunakan  oleh  admin untuk  mengelola  data  kriteia  yang  fungsinya untuk menyeleksi calon penerima bantuan. Pada halaman  ini  memungkinkan  untuk  melakukan penambahan data kriteria.

## Gambar 7. Tampilan Halaman Kriteria
4) Halaman Preferensi Menu preferensi ini digunakan oleh admin untuk mengolah data parameter yang fungsinya
memberikan  range  nilai  pada  setiap  kriteria yang telah ditentukan oleh admin.

## Gambar 8. Halaman Calon Preferensi
5) Halaman Penilaian Menu  penilaian  digunakan  oleh  admin  untuk
mengolah  data  penilaian  setiap  calon  penerima lalu  dicocokan  dengan  preferensi  yang  telah ditetapkan pada setiap kriteria.
Gambar 9. Halaman Penilaian
.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  dan  pembahasan  yang telah  dijabarkan  diatas  maka  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut:
Setelah  ditetapkan  enam  kriteria  dan  tolak  ukur penilaian,  lalu  dilakukan  proses  seleksi  calon penerima  bantuan  dengan  dua  puluh  tiga  alternatif hasilnya  dapat  membantu  pihak  pemerintah  desa Buara  dalam  proses  menentukan  prioritas  penerima bantuan  serta  membantu  membuat  keputusan  yang objektif dalam memutuskan calon penerima bantuan dan  kepala  desa  tidak  lagi  menggunakan  perkiraan hasil  survei  sebagai  dasar  penilaian  karena  hasil keputusannya nanti menjadi subjektif.

## Daftar Pustaka
[1] Sugihartono,  T.,  Ardiansyah,  D.,  Zakky,  M.,
“Implementasi Sistem Pendukung
Keputusan
Penerima  Bantuan  Rumah  Tidak  Layak  Huni Berbasis Web”, Jurnal Sisfokom,Vol 0, No 1., 2018
[2] Kusrini.  “Konsep  Dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan”, Yogyakarta : Andi Offset . 2007.
[3] Aniyati,  Sri,  “Perancangan  Sistem  Pendukung Pengambilan  Keputusan  untk  Penerimaan  Beasiswa dengan  Metode  SAW”,  Jurnal  Teknologi  Informasi Dinamik Vol 16-No 2, 2011
[4] Meriano,  S. “Penerapan  Metode  Saw  (Simple Additive Weight) Pada Sistem Pendukung Keputusan
Untuk  Pemberian  Beasiswa  Pada  SMA  Negeri  1 Cepu Jawa Tengah”. Jurnal Ilmiah , 1-12 . 2014.
[5] Supriyanti, Wiwit, “Rancang Bangun Aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima  Beasiswa  dengan Metode SAW”, Citec Journal, Vol 1, No. 1, 2013
[6] Utomo,  M.  S.  D.  “Penerapan  Metode  Saw  (Simple Additive Weight) Pada Sistem Pendukung Keputusan
Untuk Pemberian Beasiswa Pada Sma Negeri 1 Cepu Jawa  Tengah”, Fak.  Ilmu  Komput.  Univ.  Dian Nuswantoro, Semarang . 2015 .
[7] Saepudin,  S.,  Gustian,  D.,  &  Firmansyah,  H.  Sistem “Pendukung  Keputusan  Dengan  Simple  Additive Weighting  Dalam  Pemilihan  Calon  Penerima Bantuan  Rumah  Tidak  Layak  Hun”., Digital  Zone: Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi , 10 (2), 110-119 . 2019.
[8] Kusumadewi,  S.,  Hartati,S.,  Harjoko,  A.,  Wardoyo, R.,  “Fuzzy  Multi  Atribute  Decision  Making  Fuzzy
MADM”, Penerbit Graha Ilmu, 2006