## Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan Rumah Tidak Layak Huni Menggunakan Metode
Promethee
Melky Radja* 1 , Englista Rio 2 , Kristianus Jago Tute 3 1,2 Universitas Flores Ende, Jalan Sam Ratulangi Ende
3 Jurusan Sistem Informasi, Teknologi Informasi, Ende e-mail: * 1 melkyradja@gmail.com , 2 englistario@gmail.com , 3 jtutekristian@gmail.com

## Abstrak
Bantuan dana rumah tidak layak huni ini harus tepat  sasaran dengan kriteria sebagai syaratnya.  Permasalahan  yang  terjadi  DesaTendakinde,    para  apatur  desa  masih  melakukan proses  pengambilan  keputusan    secara  konvisional  sehingga  dalam  proses  pengambilan keputusan  menjadi  tidak  akurat,  lama  dan    obyektif.  Oleh  Karena  itu,  para  apatur  desa memerluhkan sebuah sistem pedukung keputusan agar  dapat proses bantuan rumah tidak layak huni lebih cepat  dan akurat menggunakan kriteria yang di tentukan. Metode Yang digunakan adalah  metode  PROMETHEE  (Preferensi  raking  organization  for  encritchment  evaluation) untuk menentukan urutan berdasarkan prioritas multi kriteria baik pada data kuanitatif maupun kualitatif.  Pada  metode  ini  penelitian  melakukan  uji  coba  6  kriteria  yaitu  pekerjaan, tanggungan, penghasilan, atap, dinding dan lantai dan 10 data alternative. Rancangan desain sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  dana  bantuan  rumah  tidak  layak  huni  menggunakan metode  Prototype.  Tujuan  dari  penelitian  ini  merancang    sistem  pendukung  keputusan penerimaan dana bantuan rumah tidak layak huni ini dengan menggunakan metode promethee berbasis  web  dengan  menggunakan  bahasa  PHP  dengan  framework  codigniert.  Hasil  dari penelitian ini menghasil sebuah sistem pendukung keputusan penerimaan dana bantuan rumah tidak layak huni berbasis web.

## Kata kunci—Bantuan Rumah Tidak Layak Huni, Promethee, Dan Sistem Pendukung Keputusan

## Abstract
This uninhabitable house funding assistance must be right on target with criteria as a condition. The problem that occurred in Tendakinde Village is that the village officials are still doing  it  confidentially  so  that  the  decision-making  process  becomes  inaccurate,  long  and objective.  Therefore,  Village  Officials  need  a  decision  support  system  so  that  the  process  of assisting  uninhabitable  houses  can  be  faster  and  more  accurate  using  specified  criteria.The method  used  is  the  PROMETHEE  method  (Preference  raking  organization  for  encritchment evaluation)  to  determine  the  order  based  on  multi-criteria  priorities  both  on  quantitative  and qualitative  data.  In  this  method,  the  study  tested  6  criteria,  namely  employment,  dependents, income, roof, didding and flooring and 10 alternative data. Design of decision support system for receiving uninhabitable housing assistance funds using the Prototype method. The purpose of this study is to produce a decision support system for receiving uninhabitable housing grants based on the web using PHP language, Msql database with codigniert framework.
.
Keywords—Uninhabitable House Assistance, Promethee, and Decision Support Systems

## 1. PENDAHULUAN
972 Jurnal JUPITER, Vol. 15  No. 2 Bulan 10 Tahun 2023, Hal. 971 - 981
ermasalahan kemiskinan di Indonesia sudah sangat mendesak untuk ditangani. Khususnya di  wilayah  yang  sulit  dijangkau  oleh  pemerintah,  salah  satu  ciri  umum  dari  kondisi  fisik masyarakat  miskin  adalah  tidak  memiliki  akses  prasarana  dan  sarana  dasar  lingkungan  yang memadai, dengan kualitas perumahan dan pemukiman yang jauh dibawah kelayakan, serta mata pencaharian yang tidak menentu[1] .
Upaya  Pemerintah  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  rakyat  Indonesia  saat  ini  telah dilakukan  dengan    mengadakan  berbagai  program  menanggulangi  kemiskinana,  salah  satunya berupa pemberian dana rumah tidak layak huni di setiap desa. Bantuan rumah tidak layak huni adalah  program  pemerintah  yang  di  lakukan  setiap  tahun  berupa  bantuan  dana  untuk memperbaiki  rumah  yang  tidak  layak  huni.  Bantuan  rumah    tidak    layak  huni  harus  tepat diberikan kepada penduduk kurang mampu yang memenuhi kriteria sebagai syarat penerimaan bantuan rumah tidak layak huni [2].
Desa  Tendakinde  merupakan  salah  satu  desa  yang  memiliki  jumlah  perumahan  411 diantara  200  semi  permanen  dan  211  permanen.  Penduduknya  tergolong  berpenghasilan  yang tidak  menentu.  Mata  pencaharian    penduduk    Desa  Tendakinde  diantaranya  petani,  nelayan, karyawan,  PNS,  dan  wiraswasta.  Kualitas  rumah  yang  di  tempati  khususnya  penduduk  yang berpenghasilan  rendah  masih  Memprihatinkan.  Permasalahan    dalam  menentukan    peneriman dana  bantuan  rumah  tidak  layak  huni,  pihak  desa  masih  mengambil  keputusan  dengan  cara subyektif  atau  mengandalakan    perkiraan  atau  prediksi,  sehingga  terdapat  menyalurakan bantuan  yang  tidak  tepat  sasaran[4].  Dalam  menentukan  warga  yang  layak  menerima  dana bantuan  rumah  yang  tidak  layak  huni  ini  perlu  dilakukan  pengolahan  data  kriteria  yang  tepat agar  diharapakan  penduduk  yang  benar-benar  membutuhkan  bantuan  dana  rumah  tidak  layak huni ini bisa tercapai. Penentuan penduduk yang sebelumnya dilakukan secara konvensional ini perlu  diciptakannya  suatu  sistem  pendukung  keputusan  yang  mampu  mengelolah  data  dari kriteria  secara  efektif  sehingga  bisa  mengatasi  kesulitan  dalam  mengelolah  data  Kriteria, sehingga  diperlukan  suatu  sistem  pendukung  keputusan  yang  membantu  dalam    menentukan penerima dana bantuan rumah tidak layak huni.
Dengan  adanya  permasalahan  di  desa  Tendakinde  dalam  penentuan  penerimaan  dana bantuan rumah tidak layak huni ini Peneliti menggunakan metode Sistem Pendukung Keputusan (SPK)  yang  merupakan  sistem  yang  dapat  membantu  permasalahan  dalam  menentukan keputusan yang akurat dan tepat sasaran. SPK atau Decision Support System (DSS) merupakan sistem  yang  dapat  mendukung  pengambilan  keputusan  manajerial  untuk  masalah  semi terstruktur.  Keputusan  yang  diberikan  dapat  meningkatkan  efektifitas  pengambilan  keputusan dan pengambilan keputusan dapat lebih objektif [5].
Berdasarkan  pada  masalah  yang  ada,  maka  peneliti  akan  melakukan  penelitian  dengan menerapakan  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  dana  bantuan  rumah  tidak  layak  huni menggunakan metode promethee, perancangan sistem inforamasi menggunakan databasemysql dan dengan menggunakan bahasa php dengan framework codignter .
Berdasarkan  latar  belakang    di  atas  maka  rumusan  masalah  dalam  penlitian  ini  adalah Bagaimanakah perancangan sistem pendukung keputusan penerimaan dana bantuan rumah tidak layak huni menggunakan metode Promethee ?
Berdasarkan  rumus  masalah  maka  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah    untuk  mengetahui perancangan  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  dana  bantuan  rumah  tidak  layak huni . Penelitian terdahulu yang berkaitan dengan permasalahan dan metode dalam penelitian ini sebagai acuan atau referensi dengan penelitian[6][7][8][9][10]

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Penerapan Algoritma Promethee
Metode promethee merupakan  metode  pengambilan  keputusan  multikriteria,  sesuai dengan metode Multi Criteria Decision Making (MCDM) yang di kembangkan oleh Brans dan  Vincke.  Metode  ini  dapat  digunakan  untuk  menemukan  keputusan  yang  terbaik berdasarkan  penilaian  kriteria  tertentu  dan  bekerja  dengan  menetukan  urutan  berdasarkan

## P
prioritas  multi-kriteria  baik  pada  data  kuantitatif  ataupun  kulaitatif  dengan  isu  kejelasan dan kesedehanaan sebagai hal utama[11]
Promethee ( preference  ranking  organization  for  entrichment  evaluation) adalah  suatu metode  penentuan  urutan  (prioritas)  dalan  anlisis  multikriteria,  kesederhanaan,  kejelasan dan  kelebihan,  merupakan    masalah  pokok promethee .  Asumsi  dominasi  kriteria  yang digunakan dalam promethee adalah penggunaan nilai dalam hubungan  perengkingan[12] . Langkah-langkah dalam algoritma promethee sebagai berikut [13] : 1. Input Nilai alternatif terhadap kriteria dan baca bobot.
2. Hitung selisis nilai antara peserta terhadapa kriteria tertentu di tunjukan pada persamaan berikut
𝐻(𝑑) = { 0 𝑗𝑖𝑘𝑎  ≤ 0 1𝑗𝑖𝑘𝑎 ≥ 0 } persamaan--------(1)
Persamaan 1 menjelaskan  bahwa H(d) adalah fungsi selisis kriteria antar alternatif dan d adalah selisi nilai kriteria
3. Indeks Prefrensi multikriteria
Indeks  prefrensi  multiketria  di  tentukan  berdadarkan  rata-rata  dan  bobot  dari  fungsi prefrensi Pi ditunjukan pada persamaan berikut :
(𝑎, 𝑏) = ∑ 𝑛𝑖𝑝𝑖(𝑎, 𝑏): ∀𝑎, 𝑏 𝑛
𝑖𝑖

## 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑎𝑚𝑎𝑎𝑛 − − − (2)
Persamaan  2  menjelakan  (a,b)  adalah  indeks  prefrensi  multi  kriteriaalternatif  a  lebih baik  dari  alternatif  b.  ni  adalah  bobot  (weight)  merupakan  ukuran  relatif  dari kepentingan kriteria 𝑓𝑖. Pi(a,b) adalah prefrensi alternatif a terhadap b, (a,b) merupakan intesitas  prefrensi  pembuat  keputusan  yang  menyatakan  bahawa  alternatif  a  lebih  baik dari alternatif b dengan pertimbangan secara simultan dari keseluruhan kriteria.
4. Menghitung Leaving Flow ,di tunjukan pada persamaan berikut:
+ (𝑎) = 1 𝑛−1 ∑(a, x) persamaan − − − (3)
Leaving flow adalah  jumlah  dari  yang  memiliki  arah  mendekat  dari  node a  dan  hal  ini merupakan karakter pengukuran out ranking.Untuk setiap nilai node a dalam grafik nilai out ranking di tentukan berdaarkan entering flow
5. Menghitung Entering  Flow ,  di  tunjukan  pada  persamaan  berikut: −( 𝑎 ) = 1 𝑛−1 ∑(𝑥, 𝑎)persamaan − − − (4)
Entering Flow adalah jumlah dari yang memiliki arah menjauh dari node a dan hal ini merupakan pengukuran out ranking.
6. Menghitung Net  Flow ,  ditunjukan  pada  persamaan  berikut  : (𝑎) =   +(𝑎) − −(𝑎)persamaan − − − −(5) Semakin besar nilai Entering flow dan semakin kecil leaving maka alternative tersebut memiliki  kemungkinanan  dipilih  yang  semakin  besar.  Prankingan  dalam promethee dilakukan  secara  prasial,  yaitu  di  dasarkan  pada  nilai entering  flow dan leaving  flow sedangkan promethee II  termasuk  perankingan  kompleks  karena  didasarkan  pada  nilai Net flow lebih tinggi  menepati satu rankingan yang lebih baik.
Tahap-tahap algoritma promethee 1. Menentukan kriteria dan bobot
Kriteria penilaian dalam menentukan penerimaan dana bantua rumah tidak layak huni di desa tendakinde terdiri dari 6 kriteria dengan penilai setiap bobot :baik:1, cukup baik:2, kurang baik:3, tidak baik:4.
Tabel 1. Kriteria Kode kriteria Nama Kriteria K1 Penghasilan

## 974 Jurnal JUPITER, Vol. 15  No. 2 Bulan 10 Tahun 2023, Hal. 971 - 981
Kode kriteria Nama Kriteria K2 Pekerjaan K3 Tanggungan K4 Atap K5 Dinding K6 Lantai
2. Menentukan sub kriteria
Pada  tahap  kedua  ini    adalah  menentukan  sub  kriteria  dan  bobot  nilai  setiap kriteria.Berikut ini kriteria dan bobot  nilai sebagai berikut:
Tabel  2. Sub Kriteria Penghasilan
Sub Kriteria penghasilan 0-1 juta per bulan 4 >1 juta-2 juta per bulan 3 >2juta-3 juta per bulan 2 >3 juta-4 juta per bulan 1 Tabel  3. Sub Kriteria Pekerjaan Subl kriteria pekerjaan Petani/Perkebunan 4 Nelayan 3 Pegawai 2 Swasta 1 Tabel  4.  Sub Tanggungan Sub kriteria tanggungan 10 orang 4 7-9 orang 3 4-6 orang 2 1-3 orang 1 Tabel  5.Sub Krteria Kondisi Atap Sub kriteria  kondisis atap Rusak Parah 4 Rusak Ringan 3 Cukup Baik 2 Baik 1 Tabel  6. Sub  Kriteria Dinding Sub kriteria diding Pelupu 4 Papan 3 Setengah semin dan pelupu 2 Semin 1 Tabel 7.Sub kriteria Lantai Sub kriteria lantai Tanah 4 Papan/pelupu 3 Semin kasar 2
Semin halus 1
3. Menentukan alternatif dengan bobot masing –masing  kriteria
Pada  tahap  ketiga  ini  menentukan  data  alternatif  dan  setiap  penilian  calon  penerimaan dana  bantuan  rumah  tidak  layak  huni  di  desa  tendakinde  sebagai  sampel.  Data-data calon penerimaan dana rumah tidak layak huni.
Tabel  8.Tabel Data Calon Alternatif Kode Data Alternatif calon penerimaan dana bantuan rumah tidak layak huni A01 Primus Segu A02 Yohanes Gima Raja
A03 Benediktus Ndolu
A04 Albina Lija
A05 Lorensia Ndana
A06 Irmina Rosario Roi
A07 Geradus Papu
A08 Mateus Loi
A09 Albertus Laki Rae
A10 Lorensius Da Costa
4. Menentukan  nilai  preferensi  kriteria  dengan  menghitung  selisi  antara  peserta  (data alternative) terhadapa kriteria tertentu yang ditunjukan pada persamaan berikut:
𝐻(𝑑) = { 0 𝑗𝑖𝑘𝑎  ≤ 0 1𝑗𝑖𝑘𝑎 ≥ 0 } − − − −(1) A01,A02=4-3=1     A01,A07=4-4=0      A02,A04=3-4=-1 A02,A01=3-4=-1    A07,A01=4-4=0      A04,A02=4-3=1 A01,A03=4-3=1     A01,A08=4-3=1      A02,A05=3-2=1 A03,A01=3-4=-1    A08,A01=3-4=-1     A05,A02=2-3=-1 A01,A04=4-4=0     A01,A09=4-2=2      A02,A06=3-1=2 A04,A01=4-4=0     A09,A01=2-4=-2     A06,A02=1-3=-2 A01,A05=4-2=2     A01,A10=4-3=1      A02,A07=3-4=-1
A05,A01=2-4=-2    A10,A01=3-4=-1     A07,A02=4-3=1
A01,A06=4-1=3  A02,A03=3-3=0   A02,A08=4-3=1, dan sebagai berikut
5. Menentukan indeks prefrensi multi kriteria.
Indeks prefrensi multi kriteria ditentukan  berdasarkan rata-rata bobot di  tunjukan pada persamaan berikut: (𝑎, 𝑏) = ∑ 𝑛𝑖𝑝𝑖(𝑎, 𝑏): ∀𝑎, 𝑏 𝑛 𝑖𝑖 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑎𝑚𝑎𝑎𝑛 − − − (2 ) A01,A02 1+0+1+0+0+0/6= 0,333333 A02,A01 0+1+0+0+1+1/6= 0,5 A01,A03 1+0+0+0+0+0/6= 0,166667 A03,A01 0+0+0+1+1+1/6= 0,5 A01,A04 0+1+0+0+0+0/6= 0,166667 A04,A01 0+0+0+1+1+1/6= 0,5
Dan  seterus  perhitungan  perbandingan  antar  alternatif  dengan  bobot  yang  sudah  di hitungan dengan rumus di atas dan di rrekap dalam tabel di bawah ini.

## 976 Jurnal JUPITER, Vol. 15  No. 2 Bulan 10 Tahun 2023, Hal. 971 - 981
Tabel  9 . Indeks prefrensi multikriteria Al t A01  A02  A03  A04 A0 5 A06 A07  A08  A09 A1 0 Jm l A 01 0,3 33 0,1 67 0,1 7 0,5  0,5 0,1 67 0,3 33 0,1 67 0,5 2,8 3 A 02 0,5 0,1 67 0,1 7 0,3 33 0,83 3 0,5 0,5 0,5 0,5 4 A 03 0,5 0,3 33 0,1 7 0,6 67 0,83 3 0,6 67 0,5 0,6 67 0,5 4,8 3 A 04 0,5 0,3 33 0,3 33 0,5 0,83 33 0,5 0,6 67 0,6 67 0,6 67 5 A 05 0,3 33 0 0 0 0,83 3 0,3 33 0,3 33 0,3 33 0,5 2,6 7 A 06 0,1 67 0,1 67 0,1 67 0,1 67 0,1 67 0,1 67 0,3 33 0,1 67 0,3 33 1,8 3 A 07 0,1 67 0,1 67 0,1 67 0 0,3 33 0,66 7 0,5 0,3 33 0,6 67 3 A 08 0 0,1 67 0 0,1 67 0,5 0,5 0,1 67 0,1 67 0,1 67 1,8 3 A 09 0,1 67 0,1 67 0,1 67 0,3 33 0,5 0,33 3 0,3 33 0,3 33 0,3 33 2,6 7 A 10 0,1 67 0,1 67 0,1 67 0,3 33 0,5 0,33 3 0,3 33 0,1 67 0,1 67 2,3 3 Jm l 2,5 1,8 33 1,3 33 1,5 3,8 33 5,83 3 3,1 67 3,1 67 3,1 67 4,1 67 6.   Menghitung Leaving Flow
Di tunjukan pada persamaan berikut:
+ (𝑎) = 1 𝑛−1 persamaan − − − −(3)
+𝐴01 = 1 (10−1) (2,83333) = 0,3148 1 dan perhitungan sampai di A10 sesuai dengan persamaan yang di atas.
7.   Menghitung Entering Flow
Ditunjukan persamaan sebagai berikut:
- (𝑎) = 1 𝑛−1 ∑(x, a) persamaan − − − (4)
-A01= 1 10−1 (2,5) =0,27778 dan  dihitung sampai di A10 sesuai dengan persamaan yang di atas.
8.   Menghitung Net flow
Ditunjukan  pada persamaan berikut:
(𝑎) =   +(𝑎) −   −(𝑎)persamaan − − − −(5 )
A01= 0,31481 − 0,27778 = 0,037043
A02=0,4444-0,2037=0,24074 A03 =0,53704-0,14815=0,38889 A04=0,55556-0,16667=0,38889 A05 =02963-0,42593= -0,12963 A06=0,2037-0,64815=-0,44445
A07=0,33333-0,35185=-0,01852 A08=0,2037-0,40741=-0,2037 A09=0,2963-0,35185=-0,05556 A10=0,25926-0,46296=-0,2037

## 2.2Desain sistem
Desain  sistem  merupakan  metode  untuk  merancang  sebuah  aplikasi  dengan  kegunaan model masing-masing. Dalam penelitian ini peneliti membuat model perancang sistem ini dengan menggunakan data flow Diagram dan relasantar tabel.
Gambar 4. Diagram  korteks
Gambar 4. Diagram 0-Level 1
Gambar 5. Relasi Antar Tabel

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Prankingan
Berdasarkan    langkah  perhitungan  diatas,  maka  di  peroleh  nilai  net  flow  sebagai  nilai akhir  dimana,  jika  nilai  net  flow  diatas  0,1  atau  sama  dengan  0,1  ,maka    calon penerimaan dana bantuan rumah tidak layak huni di nyatakan layak menerima bantuan.
Tabel 10. Hasil Akhir Perhitungan Kode Nama Nilai Keputusan A03 Bendiktus Ndolu 0,38889 Layak menerima A05 Albina Lija 0,38889 Layak menerima A02 Yohanes Gima Raja 0,24074 Layak Menerima
A01 Primus Segu 0,037043 Tidak layak Menerima A07 Geradus Papu -0,018524 Tidak layak menerima A09 Albertius Laki Rae -0,055556  Tidak layak menerima A05 Lorensiana Ndana -0,12963 Tidak layak menerima A08 Mateus Loy -0,2037 Tidak layak menerima A10 Lorensius Da Costa -02037 Tidak layak menerima A06 Irmina Rosario Roi -2037 Tidak layak menerima

## 3.2 ImpelementasiTampilan Menu-Menu
Dibawah  ini  merupakan  Hasil  implementasi  dari  perangkat  lunak  sistem  pendukung keputusan  penerimaan  dana  bantuan  rumah  tidak  layak  huni  menggunakan  metode promethee.
Pada tampilan menu ini yang berfungsi untuk menginput  nama kriteria yang sudah di tentukan dan kode  kriteria. Berikut ini tampilan gambarnya.
Gambar 6 . Menu Data Kriteria Setelah sudah menginput data kriteria, pada tampilan menu sub kriteria menampilakan data  kriteria  di  setiap  data  kriteria  yang  menginput  data  sub  kriteria.  Berikut  ini  tampilan gambarnya
Gambar 7. Sub Kriteria
Pada tampilan menu data alternatif ini berfungsi untuk menginput data alternatif untuk melakukan  penginputan  penilaian  setiap  alternatif  yang  sudah  di  tentukan.  Berikut  ini tampilan gambar ada di bawah ini.
Gambar 8. Menu Data Alternatif
Setelah  menginput  data  alternatif  di  tampilan  menu  data  peniliain  terdapat  setiap  data alternati  ada  sub  menu  pengimputan  penilian.setiap  penginputan  penilian  terdapat  tampilan setiap  seb  krtieria  dengan  bobot  penilian  yang  sudah  di  tentukan.Tampilan  gambar  ini terdapat di bawah ini.
Gambar.9 Menu Data Penilaian
Setelah penginputan penilai di menu data penilaian di tampilan menu data perhitungan menampilakan sub kriteria,data alternatif dengan bobot dan juga menampilakn perhitungan leaving flow, entering flow, dan net fow. Tampilan menu gambar ini terdapat di bawa ini.
Gambar. 10Menu Data Perhitungan
Pada  tampilan  menu  ini  menampilakan  hasil  akhir  perhitungan  setiap  krtieria  pada alternatif  di  mana  pada  tampilan  menu  ini  hasi  akhir  keputusan  setiap  alternatif  yanng berhak  layak  menerima  dan  tidak  layak  menerima  bantuan  ini.  Tampilan  gambarnyaa terdapat di bawah ini.
Gambar 11. Menu Hasil Akhir
Di tampilan menu Hasil akhir terdapat cetakan laporan yang bisa langsung print dalam bentuk pdf atau word  yang bisa di gunakan oleh pihak kaur desa atau staf desa. Tampilan gambar menu ini terdapat di bawah ini.
Gambar 12. Laporan

## 3.3 Hasil Pengujian
Pengujian  pada  sistem  ini  menggunakan  metode black  box berbasis  teknik Equivalence partitions .Teknik  Equivalen  partitions  merupakan  teknik  yang  menguji  kualitas  aplikasi yang akan dilakukan domkumentasi dengan di temukanya kesalahan pada setiap form yang dibagi  menjadi  3  model  kesalahan  yaitu  kesalahan  pada  fungsi  struktur,  data  dan  antar muka[14].Dalam  Teknik  Equvalen  Partitions  perluh  menguji  satu  hanya  satu  syarat  setiap subset  atau  kelas  yang  dipartisi[15].Berdasarkan  hasil  pengujian  di  tunjukan  pada  tabel berikut ini
Tabel 11. Hasil Pengujian No  Menu yang diuji Pengujian Hasil yang diharapakan keterangan 1 Menu Login Mengisis username dengan ”admin” atau “user” lalu pasword  di  isi  ”admin”  atau “user” lalu klik login Berhasil  masuk  ke  dalam sistem  dan  di  tampilkan berhasil login Valid Mengisi username dengan “adminn’  atau  “userr”  lalu pasword  diisi  “admin”  atau Tampilan peringatan gagal login karena username  dan  pasword Valid

## 980 Jurnal JUPITER, Vol. 15  No. 2 Bulan 10 Tahun 2023, Hal. 971 - 981
No  Menu yang diuji Pengujian Hasil yang diharapakan keterangan “user” lalu klik login salah Mengosongkan username pasword lalu klik login Tampilan peringatan username  dan    password kolom ini wajib disis Valid 2   Menu Data Kriteria Mengisis  kode  kriteria    dan nama  kriteria    yang  sesuai    lalu klik simpan Berhasil  data  kriteria  di simpan di menu kriteria Valid Mengosongkan  salah  satu  form kode kriteria dan nama kriteria Menampilakan  peringtan filed harus di isi Valid 3 Menu Sub Kriteria Mengisi nama sub krteria dengan sesuai  klik simpan Berhasil  data  di  simpan  di data sub kriteria Valid Mengosongkan  sub  kriteria  dan nilai lalu klik simpan Menampilakan peringkatan yang seuai Valid Mengisi nama sub kriteria dengan angka dan huruf lalu klik simpan Menampilkan Data tidak disimpan Valid 4 Menu Data Alternatif Mengisi  No  kk  dan  nama alternative  yang  sesuai  lalu  klik simpan Berhasil  data  di  simpan  di data alternatif Valid Mengosongkan  no  kkdan  nama alternative  dengan  huruf    lalu klik  simpan Menampilakan  peringatan harus  mengisi  kolom  no kk atau nama alternatif Valid Mengisis  no  kk  dengan  huruf klik Menampilkan  data  tidak bisa disimpan Valid
Dari  pengujian  yang  sudah  dilakukan  dapat  dilihat  bahwa  semua  pengujian  yang dijalankan  berhasil  dengan  baik  dan  telah  sesuai  harapan  .  Dengan  ini  dipastikan  sistem pendukung  keputusan  penerimaan  dana  bantuan  rumah  tidak  layak  huni  telah  berjalan  dengan baik dan bisa digunakan .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  diuraikan  pada  bab-bab  sebelumnya,  penulis menarik  kesimpulan  pada  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  dana  bantuan  rumah  tidak layak huni menggunakan metode promethee di Desa Tendakinde yaitu sebagai berikut 1. Berdasarkan  uji  coba  sistem  menggunakan balckbox  testing  dengan teknik Equivalence partitions sistem berhasil menampilakan menu-menu.
2. Sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  dana  bantuan  rumah  tidak  layak  huni  ini mempermudahkan  pengambilan  keputusan  berdasarakan  kriteria  yang  di  tentukan. Informasi yang di hasilkan pada sistem ini hanya menampilkan jumlah total pada penilaian untuk setiap alternatif dengan keputusan layak di terima atau tidak layak di terima.dengan kisaran angka <=0,1.

## 5. SARAN
Adapun saran-saran yang dapat digunakan  peneliti lain  untuk pengembang sistem yang telah dibuat adalah sebagai berikut:
1. Penggunaa dapat menfaat sistem secara optimal sebagai sarana Pengampilan keputusaan penerimaan dana bantuan rumah tidak layak huni.
2. Untuk penelitian selanjutnya, pengembangan sistem dapat dilakukan dengan memberikan perubahan nilai bobot, penambahan indikator pada alternatif  dan penambahan indikator kriteria .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulismengucapkan  terima  kasih  kepada  Tuhan  Yang  Maha  Esa  yang  sudah memberikan  rahamat  sehingga  saya  bisa  mengerjakan  penelitian  dengan  baik  dan  orang  tua serta  keluarga  yang  selalu  mendukung,  memberi  materil  serta  mensuport  saya  dalam mengerjakan hasil penelitian ini dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Kusumawardani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Rumah  Layak Huni Dengan Menggunakan Metode Weighted Product ( WP )”.
[2] H.  Nalatissifa  and  Y.  Ramdhani,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Menggunakan  Metode Topsis Untuk Menentukan Kelayakan Bantuan Rumah Tidak Layak Huni ( Rtlh ) Pada Desa Sumbaga,” vol. 19, no. 2, pp. 246–256, 2020.
[3] I.  T.  Sukmana  and  I.  W.  Supriana,  “Sistem  pendukung  keputusan  penentuan  penerima bantuan bedah rumah di desa senganan,” J. Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 245–257, 2018.
[4] abdula dan Gunawansyah, “sistem pendukung keputusan penerimaan dana bantuan tidak layak  huni  menggunakan  metode  multi  attribut  utility  theory  (MAUT),” J.  Teknol. Terap. , vol. 6, pp. 211–220, 2022.
[5] Mubarok  et  al,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Pemberian  Kredit  Dengan Metode Topsis,” J. Inform. , vol. 6, pp. 37–46, 2019.
[6] Kiki  lestari  iskandar  rulkarnia,  “Penerimaan  bantuan  UMKM  (usaha  mikro  kecil menengah kecil menggunakan metode promethee,” 2020.
[7] juri karma, “Penerapan metode promethee pada penerimaan bantuan seragam sekolah di kantir desa pelopo,” 2018.
[8] anita F. Yulisman, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Bantuan Rumah Sehat  Layak  Huni  Menggunakan  Metode  Saw  Di  Desa  Pasir  Emas  Kecamatan Singingi,” Vol. 12, No. 1, Pp. 39–50, 2020.
[9] A.  K.  VADREAS,  R.  TURAINA,  and  S.  ARDIANSYAH,  “Sistem  Penunjang Keputusan  Penentuan  (Spk)  Bantuan  Dana  Pembangunan  Rumah  Tidak  Layak  Huni (Rtlh) Dengan Metode Multi Factor Evoluation Process (Mfep),” J. Teknoif , vol. 6, no. 1, pp. 18–23, 2018, doi: 10.21063/jtif.2018.v6.1.18-23.
[10] R.  Aprilia  and  R.  Widyasari,  “Implementasi  metode  promethee  dalam  penentuan penerima bantuan zakat pada mahasiswa,” vol. 6, no. 2, pp. 155–161, 2021.
[11] R.  Watrianthos,  E.  F.  S.  Simanjorang,  M.  Syaifullah,  and  I.  R.  Munthe,  “Penerapan Metode Promethee Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Pemeringkatan Siswa,” vol. 3, no. 4, pp. 381–386, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i4.1546.
[12] F. Sari, Metode dalam Pengambilan Keputusan . Deepublish, 2018.
[13] D. R. Neliman Lase*, Asyahri Hadi Nasyuha**, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penyaluran  Dana  BLT  (Bantuan  Langsung  Tunai)  Pada  Masyarakat  Kurang  Mampu Akibat  Dampak  Covid-19  Menggunakan  Metode  Promethee  (Preference  Ranking Organization Method For Enrichment Evaluation,” vol. 5, no. 3, 2021.
[14] R.  Pramudita,  “Pengujian  Black  Box  pada  Aplikasi  Ecampus  Menggunakan  Metode Equivalence Partitioning,” INFORMATICS Educ. Prof.  J. Informatics , vol. 4, no. 2, p. 193, 2020, doi: 10.51211/itbi.v4i2.1347.
[15] V. Akshatha and V. Illango, “A Comparative Analysis On Equivalence class partitioning And Boundary value analysi,” Int. J. Recent Trends Eng. Res , vol. 4, pp. 542–554, 2018.
982 Jurnal JUPITER, Vol. 15  No. 2 Bulan 10 Tahun 2023, Hal. 971 - 981