## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BANTUAN RS- RUTILAHU DENGAN METODE TOPSIS PADA DESA KOTABATU CIOMAS KABUPATEN BOGOR
Enok Tuti Alawiah 1 ; Dwi Andini Putri 2
1 Sistem Informasi Universitas Bina Sarana Informatika www.bsi.ac.id
enok.etw@bsi.ac.id 2 Teknik Informatika
STMIK Nusa Mandiri www.nusamandiri.ac.id
dwiandini@nusamandiri.ac.id
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract —Non-Eligible
Houses for Social Rehabilitation  (RS-RUTILAHU)  is  a  program  of assistance  from  the  social  ministry  to  fulfill  the needs  of  decent  homes  as  an  element  of  social welfare.  Assistance  is  channeled  to  the  people  who need  it  according  to  the  eligibility  criteria.  This research  was  carried  out  so  that  the  RUTILAHU Hospital  assistance  program  in  Kotabatu  Village, Ciomas District, Bogor Regency could be received on target.  The  research  method  used  is  the  method (TOPSIS  Technique  for  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution).  TOPSIS  is  a multicriteria decision-making method based on the concept  that  the  best  alternative  not  only  has  the shortest distance  from a positive ideal solution but also has the longest distance from a negative ideal solution.  The  Decision  Support  System  can  be  used to help  village governments to determine the right to get RS-RUTILAHU program on target. The results of the study can be used as a reference  so that the provision of RS-RUTILAHU assistance programs can be  provided  to  eligible  residents  according  to  the eligibility criteria .
Keyword: RS-RUTILAHU,  TOPSIS,  multicriteria, Kotabatu Village
Intisari — Rehabilitasi  Sosial  Rumah  Tidak  Layak Huni  (RS-RUTILAHU)  adalah  program  bantuan dari  kementrian  social  untuk  memenuhi kebutuhan  rumah  layak  huni  sebagai  unsur kesejahteraan  sosial.  Bantuan  di  salurkan  kepada rakyat  yang  membuthkan  sesuai  dengan  kriteria kelayakan.  Penelitian  ini  dilakukan  agar  program bantuan  RS  RUTILAHU  di  Desa  Kotabatu
Kecamatan  Ciomas  Kabupaten  Bogor  dapat diterima  secara  tepat  sasaran.  Metode  penelitian yang digunakan adalah metode (TOPSIS Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to Ideal  Solution).  TOPSIS  merupakan  salah  satu metode  pengambilan  keputusan  multikriteria yang  didasarkan  pada  konsep  bahwa  alternatif yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari  solusi  ideal  positif  tetapi  juga  memiliki  jarak terpanjang  dari  solusi  ideal  negatif.  Sistem Pendukung  Keputusan  dapat  digunakan  untuk membantu  peerintahan  desa  untuk  menentukan warga  yang  berhak  mendapatkan  profram bantuan RS-RUTILAHU secara tepat sasaran. Hasil penelitian dapat digunakan sebagai referensi agar pemberian program bantuan RS-RUTILAHU dapat dilsaurkan  kepada  warga  yang  berhak  sesuai dengan kriteria kelayakan.
Kata  Kunci :  RS-RUTILAHU,  TOPSIS,  Multkriteria, TOPSIS, Desa Kotabatu

## PENDAHULUAN
Rumah  adalah  kebutuhan  dasar  semua manusia.  Rumah  adalah  sebuah  hunian,  tempat berlindung, dan beristirahat setelah beraktivitas di luar  rumah.  Lingkungan  dan  kondisi  rumah  yang nyaman berpengaruh terhadap aspek perkembangan  sosial  manusia.    Di  Indonesia masih  banyak  masyarakat  yang  belum  memiliki rumah  layak  huni  sebagai  bagian  dari  kebutuhan dasarnya. Oleh sebab itu, pemerintah memberikan bantuan  Rehabilitasi  Sosial  Rumah  Tidak  Layak
Huni  (RS-RUTILAHU).  Bantuan  tersebut  menjadi sangat  penting  dan  strategis,  karena  rumah merupakan  kebutuhan  dasar  bagi  semua  orang termasuk fakir miskin. Kementerian Sosial RI pada tahun  2011  mencatat,  bahwa  fakir  miskin  yang menjadi  sasaran  program  penanggulangan kemiskinan  berjumlah  7,6  juta  jiwa.  Kemudian dari jumlah tersebut yang menempati rumah tidak layak  huni  berjumlah  4.6  juta  jiwa  atau  60,53 persen (Herlina, 2018).
Kementerian  Sosial  RI  mengembangkan kebijakan  sosial  Penanggulangan  Kemiskinan (P2K)  melalui  Rehabilitasi  Sosial  Rumah  Tidak Layak  Huni  (RS-RUTILAHU).  RS-  RUTILAHU dimaksudkan untuk memenuhi  kebutuhan  rumah layak  huni  sebagai  unsur  kesejahteraan  sosial. Konsep  program  bantuan  Rehabilitasi  Sosial Rumah  Tidak  Layak  Huni  adalah  memperbaiki kondisi  rumah  baik  sebagian  ataupun  seluruhnya yang dilakukan secara gotong royong di atas tanah dengan  legalitas  kepemilikan  yang  sah.  Dalam Peraturan  Menteri  Sosial  Republik  Indonesia No.20  Tahun  2017  tentang  Rehabilitasi  Sosial Rumah  Tidak  Layak  Huni  dan  Sarana  Prasarana Lingkungan  disebutkan  bahwa  Fakir  Miskin adalah  orang  yang  sama  sekali  tidak  mempunyai sumber  mata  pencaharian  dan/atau  mempunyai sumber mata pencaharian tetapi tidak mempunyai kemampuan  memenuhi  kebutuhan  dasar  yang layak bagi kehidupan dirinya dan/keluarganya.
Adapun  kriteria  RUTILAHU  yang  dapat diperbaiki  meliputi  dinding  dan/atau  atap  dalam kondisi  rusak  yang  dapat  membahayakan keselamatan  penghuni,  dinding  dan/atau  atap terbuat  dari  bahan  yang  mudah  rusak/lapuk, lantai  terbuat  dari  tanah,  papan,  bambu/semen, atau  keramik  dalam  kondisi  rusak  dan  tidak memiliki tempat mandi, cuci, dan kakus. Selain itu, luas lantai kurang dari 7,2 m2/orang (tujuh koma dua  meter  persegi  perorang).  Calon  penerima Bantuan  Sosial  Rehabilitasi  Sosial  Rutilahu  harus memenuhi  syarat  harus  terdata  dalam  data terpadu program penanganan Fakir Miskin. Calon penerima  bantuan  belum  pernah  mendapat Bantuan  Sosial  Rehabilitasi  Sosial  Rutilahu  serta memiliki  kartu  identitas  diri  atau  kartu  keluarga. Syarat lainnya, memiliki rumah di atas tanah milik sendiri  yang  dibuktikan  dengan  sertifikat/girik atau  surat  keterangan  kepemilikan  dari  camat selaku Pejabat Pembuat Akta Tanah.
Akan  tetapi  data  Penerima  program  RS RUTILAHU yang berasal dari dinas social, saat ini data  yang  ada  tiap  tahunnya  tidak  pernah  di update.  Hal  ini  jadi  suatua  permasalahan dikarenakan  penerima  bantuan  masih  terdapat yang perekonomiannya sudah mapan tetapi masih mendapatkan  dana  tersebut.  Oleh  karena  itu, pihak  pemerintahan  Desa  Kotabatu  melakukan
pendataan  ulang  untuk  memutuskan  siapa  saja yang  berhak  dan  layak  mendapatkan  bantuan program RS RUTILAHU berdasarkan dari data RW yang banyak terdapat warga fakir miskinnya.
Hal  ini  dilakkan  agar  penerima  bantuan adalah  benar  pihak  yang  berhak  dan  layak menerima.
Penerapan  Metode  TOPSIS  untuk  sistem pendukung keputusan Penentuan Keluarga Miskin pada  Desa  Panca  Karsa  II  mampu  mengatasi kelemahan-kelemahan  yang  terdapat  pada  sistem yang  lama  dan  memberikan  hasil  yang  akurat dalam  penentuan  Keluarga  Miskin,  Penerapan Metode  TOPSIS  untuk  sistem  pendukung keputusan dapat memberikan hasil yang maksimal dalam  hal  pengambilan  keputusan  dengan  cara mengurutkan  alternatif  masyarakat  miskin  mulai dari yang termiskin (Muzakkir, 2017)
Berdasarkan  hasil  pembahasan  Sistem Pengambilan  Keputusan  Kalayakan  Bagi  Calon Penerima Dana Bantuan Masyarakat Miskin, maka dapat  disimpulkan  bahwa  SPK  kalayakan  bagi calon  penerima  dana  bantuan  masyarakat  miskin dengan  metode  TOPSIS  dapat  diimplementasikan berdasarkan  14  kriteria  kemiskinan.  Dengan adanya sistem pengambilan keputusan penerimaan  dana  bantuan  BLT  di  Desa Susukanrejo  akan  membantu  pihak  desa  dalam menentukan penduduk yang benar-benar membutuhkan  bantuan  BLT  melalui  data perangkingan  dari  hasil  yang  telah  diolah  dalam sistem  tersebut.  Sistem  ini  dapat  membantu memutuskan  kelayakan  seorang  calon  penerima BLT  berdasarkan  kategori  penilaian  yang diinputkan ke dalam sistem (Fatmawati & Sadikin, 2016)
TOPSIS  didasarkan  pada  konsep  dimana alternatif  terpilih  yang  terbaik  tidak  hanya memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi  ideal  positif, namun  juga  memiliki  jarak terpanjang  dari  solusi ideal  negatif.  Hasil  proses  seleksi  pendukung keputusan  terhadap  ranking  yang  dihasilkan system  dapat  di  ketahui  bahwa  dari  metode TOPSIS disimpulkan bahwa (v4=0,7034), (v1=0,6969),
(v2=0,4337) layak
direkomendasikan  untuk  menerima  bantuan siswa  miskin  (Safii,  Ningsih,  &  Pematangsiantar, 2017)
Metode
TOPSIS
adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Yoon  dan Hwang  pada  tahun  1981. Metode  TOPSIS  banyak digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  yang mempunyai  multikriteria  atau  kriteria  yang banyak.
Sistem  Pendukung  keputusan  adalah  suatu metode  yang  digunakan  untuk  memecahkan masalah  secara  akurat,  cepat,  efektif  dan  efisien.
Sistem  Pendukung  Keputusan  dibuat  dengan tujuan  untuk  membantu  proses  pengambilan keputusan  dengan  cara  melakukan  pemilihan terhadap berbagai alternatif keputusan. Technique for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution  (TOPSIS)  merupakan  salah  satu  metode pengambilan  keputusan  multikriteria  yang didasarkan  pada  konsep  bahwa  alternatif  yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi  ideal  positif  tetapi  juga  memiliki  jarak terpanjang  dari  solusi  ideal  negatif.  Konsep  ini banyak  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah keputusan  secara  prakti  (Alawiah  &  Susilowati, 2018) Penelitian  ini  bertujuan  agar  pihak pemerintahan  desa  dapat  merumuskan  kebijakan penerima  bantuan  program  RS-RUTILAHU  secara tepat  sasaran  sesuai  dengan  kriteria  kelayakan yang di berikan oleh pemerintah.

## BAHAN DAN METODE
Berikut  adalah  bahan  penelitian  yang  digunakan yaitu:
1. Sumber Data
Data penelitian berasal dari Desa Kota Batu kecamatan Ciomas Kabupaten Bogor.
2. Populasi Penelitian Populasi  pada  pada  penelitian  ini  adalah  5 Rukun Warga yang berada di Desa Kotabatu
Kecamatan  Ciomas  Kabupaten  Bogor
Berikut adalah rinciannya:
Tabel 1. Jumlah Populasi Penelitian No Kriteria Sasaran Jumlah 1 RW 2 22 2 RW 6 26 3 RW 7 10 4 RW 12 23 5 RW 13 33 Jumlah 114 Sumber: (Alawiah & Putri, 2019)
3. Sampel dan Metode Pemilihan Sampel
Sampel diambil dari populasi yaitu warga Desa dari  lima  RW  di  Desa  Kotabatu  Kecamatan Ciomas  Kabupaten  Bogor.  Penarikan  sampel minimal
menurut  Hair  dalam  (Alawiah  &  Susilowati, 2018)  teknik  estimasi  Maximum  Likelihood digunakan  karena  lebih  efisien  dan  digunakan pada  sampel  yang  banyaknya  100  hingga  200. Sampel  juga  dapat  menggunakan  metode
sensus,  dalam  hal  ini  hampir  semua  pengrajin dapat dijadikan sampel penelitian.
4. Instrumen Penelitian Kuesioner yang digunakan dalam penelitian ini adalah  pertanyaan  tertututp  dengan  jumlah pernyataan  dan  jawaban  yang  sudah  dibatasi terlebih  dahulu.  Pertanyaan  pada  kuesioner tertutup  berdasarkan  studi  dari  berbagai sumber  yang  terkait  penelitian.  Pertanyaan yang  digunakan  dalam  kuesioner  diukur dengan  menggunakan  lima  skala Likert  (Tabel 2)  yang  diadaptasi  dari  (Sugiyono,  2017) dengan  ketentuan  jawaban  dan  nilai  sebagai berikut.
Tabel 2. Skala Likert Jawaban Jawaban (Skor) Positif (+) Negatif (-) Selalu 5 1 Sering 4 2 Kadang- Kadang 3 3 Hampir Tidak Pernah 2 4 Tidak Pernah 1 5
Sumber: (Sugiyono, 2017)
Metode  penelitian  menggunakan  TOPSIS, penelitian  terbagi  menjadi  beberapa  tahapan yaitu:
1. Analisa Matriks Keputusan Ternormalisasi Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi  adalah  tahapan  pada  metode TOPSIS  yang  membutuhkan  rating  kinerja setiap alternatif Ai pada setiap kriteria Ci yang ternormalisasi.
𝑟𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 √∑ 𝑋𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 ………………………………………. (1)
Dengan ketentuan: i=1,2….m j=1.2….n rij= matriks keputusan ternormalisasi Xij= bobot kriteria ke j pada alternative -i I= alternative ke i J= alternative ke j 2. Matriks Ternormalisasi (R)
Menghitung matriks ternormalisasi( R) dengan rumus sebagai berikut:
Rumus: 𝑟𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 √∑ 𝑋𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 …………………………………………. (2) Dimana : i = 1, 2….., m; dan j = 1, 2, ….., n
Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018

## 3. Matriks Ternormalisasi Terbobot (Y)
Menghitung matriks ternormalisasi terbobot ( Y) dengan rumus sebagai berikut: Rumus : y ij =  w i r ij ; dengan  i  = 1,2, …, m; dan j = 1,2, …, n
4. Matriks  solusi  ideal  positif  (A+)  dan  matriks solusi ideal negative (A-)
Menghitung  solusi  ideal  positif  (A+)  dan negative  (A-) dengan rumus sebagai berikut: Rumus
:
𝐴 + = 𝑚𝑎𝑥⁡(𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … , 𝑦 𝑛 + ) ……………………. (3)
𝐴 + = 𝑚𝑎𝑥⁡(𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … , 𝑦 𝑛 − ) …………………………….. (4)
5. Jarak Solusi Ideal Negatif (D-) dan Solusi Ideal Positif (D+) Menghitung  jarak  solusi  ideal  negative  (D-) dan Solusi ideal positif (+) dengan cara:
Rumus :
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 ; 𝑖 = 1,2, … , 𝑚. 𝑛 𝑗=1 …….(5)
6. Nilai Preferensi Untuk Setiap Alternatif Menghitung  nilai  preferensi  untuk  setiap alternative yang tawarkan sebagai berikut:
Rumus : 𝑉 𝑖 = 𝐷𝑖 − 𝐷𝑖 −+𝐷 𝑖 ∓ ………………………………………… (6)
dimana i = 1, 2, 3, . . . m

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  untuk  menentukan  bobot kriteria yaitu:
a. Memiliki kartu identitas sah WNI (C1)
b. Memiliki  rumah  kepemilikan  atas  nama sendiri (C2)
c. Belum pernah menerima bantuan serupa (C3)
d. Memiliki kelompok berdasarkan kelurahan/desa/nama  lain  dalam  1  (satu) kecamatan (C4) Tabel 4. Data RW sampel Lokasi RW Kriteria RW 2 A1 RW 6 A2 RW 7 A3 RW 12 A4 RW 13 A5 Sumber: (Alawiah & Putri, 2019) Tabel 5. Matriks keputusan Normalisasi Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 5 5 4 4 A2 5 4 4 4 A3 4 2 2 4 A4 4 3 3 2 A5 3 4 2 2 Sumber: (Alawiah & Putri, 2019) Tabel 6. Hasil Nilai Bobot Kriteria C1 C2 C3 C4 5 4 3 2 Sumber: (Alawiah & Putri, 2019) Tabel 7. Nilai ternomalisasi berdasarkan Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 5 5 4 4 A2 5 4 4 4 A3 4 2 2 4 A4 4 3 3 2 A5 3 4 2 2 Hasil  pangkat kriteria 91 70 49 56 Akar hasil pangkat kriteria 9,53 8,36 7 7,4 Sumber: (Alawiah & Putri, 2019) Tabel 8. Matriks ternormalisasi c1 Kriteria C1 Penilaian Hasil A1 5 9,53 0,52 A2 5 9,53 0,52 A3 4 9,53 0,41 A4 4 9,53 0,41 A5 3 9,53 0,31 Sumber: (Alawiah & Putri, 2019) Tabel 9. Matriks ternormalisasi c2 Kriteria C2 Penilaian Hasil A1 5 8,36 0,59 A2 4 8,36 0,47 A3 2 8,36 0,23 A4 3 8,36 0,35 A5 4 8,36 0,47 Sumber: (Alawiah & Putri, 2019) Tabel 10. Matriks ternormalisasi c3 Kriteria C3 Penilaian Hasil A1 4 7 0,57 A2 4 7 0,57 A3 2 7 0,28 A4 3 7 0,42 A5 2 7 0,28 Sumber: (Alawiah & Putri, 2019)
Sebagai Jurnal Terakreditasi Peringkat 4 berdasarkan
Tabel 11. Matriks ternormalisasi c4 Kriteria C4 Penilaian Hasil A1 4 7,4 0,54 A2 4 7,4 0,54 A3 4 7,4 054 A4 2 7,4 0,27 A5 2 7,4 0,27 Sumber: (Alawiah & Putri, 2019)
Table  Berikut  merupakan  Hasil  akhir  data ternormalisasi  yang  didapat  dari  kriteria  C1,  C2, C3  yang  telah  dikali  dengan  table  hasil  nilai kriteria.
Tabel 12. Hasil Akhir Data ternormalisasi Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 0,52 0,59 0,57 0,54 A2 0,52 0,47 0,57 0,54 A3 0,41 0,23 0,28 054 A4 0,41 0,35 0,42 0,27 A5 0,31 0,47 0,28 0,27 Sumber: (Alawiah & Putri, 2019)
Tabel  Matriks  ternomalisasi  terbobot didapatkan dari  data  normalisas  masing  masing  kriteria  C1, C2, C3 dan C4 di kali dengan bobot kriteria.
Tabel 13. Ternormalisasi terbobot Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 2,6 2,36 1,71 1,62 A2 2,6 1,88 1,71 1,62 A3 2,05 0,92 0,84 1,62 A4 2,05 1,40 1,26 0,54 A5 1,55 1,88 0,84 0,54 Sumber: (Alawiah & Putri, 2019)
Berikut merupakan table nilai solusi ideal positoif dan negative yang merupakan nilai msing-masing kriteria yang sudah di hitung dengan menggunakan  rumus  solusi  ideal  sebagai pencarian nilai maksium dan nilai minimum untuk setiap kriteria.
Tabel 14. Nilai Solusi Ideal Positif dan Negatif
Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 2,6 2,36 1,71 1,62 A2 2,6 1,88 1,71 1,62 A3 2,05 0,92 0,84 1,62 A4 2,05 1,40 1,26 0,54 A5 1,55 1,88 0,84 0,54 min 1,55 0,92 0,84 0,54 maks 2,6 2,36 1,71 1,62 Sumber: (Alawiah & Putri, 2019)
Sedangkan  Tabel  Jarak  Solusi  Ideal  Negatif  dan Positif  berikut  didapatkan  dari  hasil  perhitungan dengan  mendapatkan  nilai  kemungkinan  setiap
kriteria,  sehingga  didapatkan  solusi  ideal  yang paling  mendekati  sesuai  dengan  kriteria  yang ditawarkan.
Tabel 15. Jarak Solusi Ideal Negati & Positif
Kriteria Nilai D+ Nilai D- C1 165,02 156,30 C2 181,64 261,25 C3 222,83 244,23 C4 190,31 177,82 Sumber: (Alawiah & Putri, 2019)
Berikut  table  nilai  preferensi  akhir  yang merupakan  nilai  akhir  dari  nilai  hasil  alternatif kriteria yang paling mendekati. Nilai yang di ambil adalah  nilai  paling  tinggi  sebagai  nilai  alternatif yang  dapat  digunakan  unutk  solusi  penyesaian masalah
Tabel 16. Nilai Preferensi akhir
Kriteria  Nilai Vi=(Di-/(Di-+Di+) Nilai D- C1 (156,30)/( 156,30+165,02) 0.48 C2 (261,25)/( 261,25+181,64) 0.58 C3 (244,23)/( 244,23+222,83) 0.52 C4 (177,82)/( 177,82+190,31) 0.48 Sumber: (Alawiah & Putri, 2019)
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan  ditemukan  nilai  preferensi  akhir sebesar 0,58 dari kriteria C2 yaitu memiliki rumah kepemilikan atas nama sendiri.
Pemberian  bantuan  Rehabilitasi  Sosial Rumah Tidak Layak Huni (RS-RUTILAHU) di Desa otabatu  Kecamatan  Ciomas  Kabupaten  Bogor disarankan untuk memprioritaskan warga dengan yang  memiliki  rumah  kepemilikan  atas  nama sendiri.

## KESIMPULAN
Rehabilitasi Sosial Rumah Tidak Layak Huni (RS-RUTILAHU)  adalah  program  bantuan  dari kementrian  social  untuk  memenuhi  kebutuhan rumah  layak  huni  sebagai  unsur  kesejahteraan sosial.  Bantuan  di  salurkan  kepada  rakyat  yang membutuhkan  sesuai  dengan  kriteria  kelayakan. Penelitian ini dilakukan agar program bantuan RS RUTILAHU  di  Desa  Kotabatu  Kecamatan  Ciomas Kabupaten  Bogor  dapat  diterima  secara  tepat sasaran.
Obyek  penelitian  adalah  warga  desa Kotabatu  dengan  populasi  sampel  yang  berasal dari  lima  RW  yang  memiliki  banyak  warga  yang
masih  belum  memiliki  rumah  layak  huni.  Rukun warga  yang  diteliti  meliputi    RW  2,  RW  6,  RW  7, RW 12 dan RW 13.
Penelitian  dilakukan  dengan  metode TOPSIS)( Technique  for  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution ).  Metode  TOPSIS digunakan
karena metode ini dapat menyelesaikan
permasalahan multikriteria dengan  menawarkan  berbagai  solusi  alternative untuk memecahkan masalah.
Hasil penelitian mendapatkan nilai preferensi  0,58  dari  kriteria  C2  yaitu  memiliki rumah  kepemilikan  atas  nama  sendiri.  Oleh karena  itu,  system  keputusan  yang  dapat dilakukan  untuk  memberikan  bantuan  program RS_RUTILAHU  dapat  mempertimbangkan  aspek kepemilikan rumah atas nama sendiri.

## REFERENSI
Alawiah, E. T., & Putri, D. A. (2019). Laporan Akhir Penelitian:  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian  Bantuan  Rs-Rutilahu  Dengan Metode  Topsis  Pada  Desa  Kotabatu  Ciomas Kabupaten Bogor . Jakarta.
Alawiah,  E.  T.,  &  Susilowati,  S.  (2018).  Sistem Pendukung  Keputusan  Pembelian  Vending Machine Dengan Metode TOPSIS Studi Kasus PT  .  KAI  Commuter  Jabodetabek. IJCIT (Indonesian  Journal  on  Computer  and Information  Technology) , 3 (2),  208–215.
Retrieved
from http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/i jcit/article/view/4666
Fatmawati,  D.,  &  Sadikin,  S.  (2016).  SISTEM PENGAMBILAN  KEPUTUSAN  KELAYAKAN BAGI  CALON  PENERIMA  DANA  BANTUAN MASYARAKAT  MISKIN  MENGGUNAKAN METODE  TOPSIS  BERBASIS  WEB. J  I  M  P  - Jurnal  Informatika  Merdeka  Pasuruan , 1 (1),
18–28. Retrieved from http://ejurnal.unmerpas.ac.id/index.php/inf ormatika/article/view/6 Herlina,  T.  (2018).  Pemerintah  Berikan  Bantuan
RS-RUTILAHU Untuk Fakir Miskin. Retrieved
January 13, 2019, from https://www.kemsos.go.id/berita/pemerint ah-berikan-bantuan-rs-rutilahu-untuk-fakir-
miskin
Muzakkir,  I.  (2017).  Penerapan  metode  topsis untuk sistem pendukung keputusan penentuan keluarga miskin pada desa panca karsa II. ILKOM Jurnal Ilmiah , 9 (3), 274–281. Retrieved from
http://jurnal.fikom.umi.ac.id/index.php/ILK OM/article/view/156
Safii,  M.,  Ningsih,  S.,  &  Pematangsiantar,  T.  B. (2017).  Rekomendasi  pemberian  beasiswa bantuan siswa miskin menggunakan algoritma  topsis. J-SAKTI  (Jurnal  Sains Komputer  Dan  Informatika) , 1 (2),  243–254. Retrieved from http://www.tunasbangsa.ac.id/ejurnal/inde x.php/jsakti/article/view/39
Sugiyono.  (2017). Metode  Penelitian  Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D . Bandung: Alfabeta.