## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3478

## Penerimaan Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) Menggunakan Metode ARAS
Juniar Hutagalung * , Dicky Nofriansyah, Mufthi Adi Syahdian
Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1 juniarhutagalung991@gmail.com, 2 dickynofriansyah@ymail.com, 3 mufthiadisyahdian61@gmail.com Email Penulis Korespondensi: juniarhutagalung991@gmail.com
Abstrak− Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) adalah bantuan pangan sosial yang dibayarkan dalam bentuk non tunai setiap bulan oleh pemerintah. Namun masalah untuk mengidentifikasi penerima BPNT belum teridentifikasi dengan tepat dan tidak bisa  dipastikan  benar-benar  miskin  layak  menerima  BPNT.  Selama  ini  sistem  yang  ada  belum  optimal  untuk  menyeleksi penerima  BPNT  dengan  kriteria  yang  ada.  Pengelolaan  data  masih  menggunakan  sistem  manual  dan  tidak  efektif  dalam menentukan siapa yang berhak menerima BPNT dan siapa yang tidak. Solusi kreatif untuk menyelesaikan masalah tersebut dengan  penggunaan  sistem pendukung keputusan  (SPK)  metode Additive Ratio  Assessment (ARAS)  berbasis web.  Sebuah sistem  yang  didasarkan  pada  kecerdasan  manusia  dan  komputer  yang  menciptakan  berbagai  pilihan  untuk  meningkatkan pengambilan  keputusan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengembangkan  sistem  yang  membantu  pengambilan keputusan dalam memutuskan penerimaan BPNT pada keluarga miskin. Ini memudahkan untuk menentukan mana yang layak menerima dan tidak memenuhi syarat untuk mendapatkan bantuan. Metode ini mudah diterapkan untuk pemeringkatan dengan membandingkannya  dengan  metode  lain  sehingga  hasil  yang  lebih  tepat  dan  akurat.  Proses  perhitungan  metode  ARAS menggunakan  sistem  berbasis  web  yang  sangat  kompleks  sangat  memudahkan  dan  mempercepat  dalam  menentukan penerimaan BPNT. Untuk kemudahan implementasi digunakan 10 data dengan 5 kriteria sebagai data sampel. Berdasarkan hasil  perhitungan  calon  penerima  bantuan  atas  nama  Selamat  dan  Prayogi  yang  lebih  diprioritaskan  mendapatkan  bantuan dengan nilai akhir < 0,07.
Kata Kunci: ARAS; BPNT; Kriteria; SPK; Web
Abstract− Non-Cash  Food  Assistance  (BPNT)  is  social  food  assistance  that  is  paid  in  non-cash  form  every  month  by  the government. However, the problem of identifying BPNT recipients has not been identified properly and it is not certain that the poor really deserve to receive BPNT. So far, the existing system has not been optimal for selecting BPNT recipients with the existing criteria. Data management still uses a manual system and is not effective in determining who is entitled to receive BPNT and who is not. A creative solution to overcome this problem is the use of a web-based decision support system (DSS) using the Additive Ratio Assessment (ARAS) method. A system based on human and computer intelligence that creates options to improve decision making. The purpose of this research is to develop a system that helps decision making in deciding the acceptance of BPNT in poor families. This makes it easy to determine who is eligible and who is not eligible for assistance. This method is easy to apply for ranking by comparing it with other methods so that the results are more precise and accurate. The calculation process for the ARAS method using a very complex web-based system greatly facilitates and speeds up the determination of BPNT receipts. To facilitate implementation, 10 data with 5 criteria were used as sample data. Based on the calculation results of the potential beneficiaries on behalf of Selamat and Prayogi, the priority is getting assistance with a final score of < 0.07.
Keywords : ARAS; BPNT; Criteria; DSS; Web

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan masih menjadi masalah yang dihadapi beberapa negara di dunia, khususnya Indonesia. Kemiskinan adalah suatu keadaan dimana individu dan masyarakat tidak mampu memenuhi kebutuhan hidupnya. Faktor-faktor seperti kekurangan sumber daya dikarenakan kemiskinan [1].
Pada saat pandemi covid19 yang terjadi di Indonesia pada tahun 2020, jumlah penduduk miskin pada Maret 2020 sebanyak 26,42 juta, meningkat 1,63 juta dibandingkan September 2019 [2] . Mengingat kemiskinan yang semakin  meningkat  setiap  tahunnya,  pemerintah  telah  mencanangkan  program  yang  disebut  BPNT  (Bantuan Pangan Non Tunai) untuk membantu masyarakat meringankan kebutuhan dalam kehidupan sehari-hari. Program BPNT  bertujuan  untuk  memberikan  kesempatan  kepada  pemerintah  meningkatkan  ketahanan  pangan  dan memberikan nilai gizi seimbang kepada keluarga miskin [3] . Sistem yang dibangun digunakan untuk menangani mekanisme sistem pendukung keputusan penerima BPNT bagi warga miskin sesuai kriteria [4] . Bahkan  ada  yang  mengalami  kendala  dalam  mengidentifikasi  penerima  BPNT,  namun  masih  ada masyarakat miskin yang belum teridentifikasi dan terverifikasi bahwa warga tersebut benar-benar warga miskin yang  layak  menerima  BPNT.  Selama  ini  sistem  yang  ada  belum  optimal  dalam  menyeleksi  penerimaan  BPNT dengan  kriteria  yang  ada.  Pengelolaan  data  masih  menggunakan  sistem  manual  dan  tidak  efektif  dalam menentukan siapa yang berhak menerima BPNT dan siapa yang tidak. Solusi kreatif untuk masalah ini ditemukan dengan menerapkan metode ARAS berbasis web untuk mengoptimalkan pengambilan keputusan, dapat mengatasi permasalahan yang ada dan memberikan hak-hak masyarakat miskin.
Penerapan  metode  ARAS  telah  diuji  oleh  beberapa  peneliti  diantaranya:  termasuk  pemilihan  personel layanan  keamanan [5] ,  pemilihan  permainan game untuk  anak-anak  di  bawah  5-10  tahun [6] ,  dan sistem  yang direkomendasikan untuk kunjungan pasien yang sehat [7] . Penilaian kinerja karyawan untuk memotivasi kerja [8] ,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3478
ARAS  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  manajemen  rantai  pasokan  untuk  usaha  kecil  dan  menengah [9] , Menentukan mutasi pegawai menghasilkan keputusan yang efektif dengan mudah di implementasikan [10] . Penelitian  sejenis  tentang  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT),  diantaranya:  Penerimaan  BPNT  dengan menerapkan  metode  AHP  untuk  memilih  bobot  kriteria  dan  SAW  untuk  perangkingan  [11].  Metode  SAW mempermudah  dalam  memberikan  alternatif  keputusan  siapa  peserta  yang  lebih  berhak  menerima  BPNT  [12]. Dengan metode SAW dapat memberikan hasil perangkingan secara akurat  dalam seleksi  penerima BPNT [13]. Penerimaan BPNT menggunakan metode WP sehingga menjadi lebih akurat dan cepat [14] . AHP dapat membantu pengelolaan data calon penerima BPNT [15].
Additive  Ratio  Assessment (ARAS)  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  kriteria  peringkat.  Secara konseptual,  metode  ARAS  digunakan  bersama  dengan  metode  lain  yang  menggunakan  konsep ranking [16] . Metode ARAS menggunakan konsep komputasi berupa orde nilai utilitas tinggi ke rendah [17] . Pemeringkatan ARAS  membantu  perusahaan  mendapatkan  informasi  tentang  rekomendasi  pemasok [18] .  Untuk  menghitung suplemen dalam sistem pendukung keputusan secara komprehensif dan mempertimbangkan aspek kualitatif dan kuantitatif,  metode  ini  menggunakan  kriteria  pembelian  suplemen  untuk  keluarga  miskin,  profesi,  pendapatan, jumlah keluarga, jenis dan usia rumah, biasanya sangat berbeda, jadi pendapatan mereka berbeda.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengembangkan  perangkat  lunak/sistem  yang  membantu  dalam pengambilan  keputusan  dalam  menentukan  pendapatan  BPNT  keluarga  miskin.  Ini  memudahkan  untuk mengidentifikasi siapa yang memenuhi syarat untuk menerima dan siapa yang tidak. mendukung. Metode ini lebih sederhana dan metode yang digunakan untuk peringkat adalah membandingkannya dengan opsi lain untuk hasil yang lebih efektif dan akurat. Proses evaluasi dengan menggunakan metode ARAS memberikan tingkat evaluasi yang akurat dan lebih cepat dalam proses perhitungannya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada gambar 1 merupakan tahapan penelitian yang dilakukan sebagai berikut :

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penjelasan tahap penelitian pada gambar 1:
Survei langsung ke Kantor Dusun Anggrek Baru  di Perkebunan  Ramnia, mewawancarai  para kepala seksi dan pihak-pihak  yang  terkait  dalam  mendukung  penyelidikan  ini,  dan  mengumpulkan  data  dengan  sampel  10  KK. Selain itu juga dilakukan penelusuran literatur tentang metode ARAS dan program BPNT. Menganalisis masalah penerimaan  BPNT  untuk  mengetahui  formulasi  mana  yang  perlu  disiapkan  dan  bagaimana  pemecahannya. Selanjutnya menerapkan metode ARAS, mengimplementasikan perhitungan yang dihasilkan menggunakan sistem berbasis web , dan menarik kesimpulan dari hasil survei yang dilakukan.

## 2.2 Additive Ratio Assessment (ARAS)
ARAS  merupakan  metode  pengambilan  keputusan  multi  kriteria  berdasarkan  konsep  pemeringkatan  derajat utilitas dengan membandingkan nilai indeks total dari setiap opsi dengan nilai indeks total alternatif yang optimal [19]. ARAS  didasarkan  pada  argumen  bahwa  masalah  yang  kompleks  dapat  dengan  mudah  dipahami  dengan perbandingan  relatif [20]. Metode  pengambilan  keputusan  multi  kriteria  didasarkan  pada  konsep  rangking berdasarkan derajat keuntungan [21] . Metode ARAS memiliki A0. A0 tidak hanya merupakan nilai, tetapi juga sebagai alternatif dari proses normalisasi hingga proses penentuan nilai fungsional yang optimal digunakan sebagai dasar untuk menentukan nilai akhir [22] .
Dalam melakukan pemeringkatan, metode ARAS memiliki beberapa langkah, yaitu [23] : 1. Matriks Keputusan, dengan persamaan (1).
X   = 𝑥 01 … 𝑥 0𝑗 … 𝑥 𝑜𝑛 ⋮     ⋱ ⋮    ⋱ ⋮ 𝑥 𝑖𝑗 ⋯ 𝑥 𝑖𝑗 … 𝑥 𝑛𝑗 (1)
⋮    ⋱ ⋮   ⋱ ⋮ 𝑥 𝑛1 𝑥 𝑚𝑗 𝑥 𝑚𝑛
2. Penormalisasian Matriks, dengan persamaan (2).
Pengumpulan Data dan Studi Literatur
Analisa Masalah Implementasi Sistem
Hasil dan Pembahasan Kesimpulan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3478
x = 𝑥̅ 01 … 𝑥̅ 0𝑗 … 𝑥̅ 𝑜𝑛 ⋮     ⋱ ⋮    ⋱ ⋮ 𝑥̅ 𝑖𝑗 ⋯ 𝑥̅ 𝑖𝑗 … 𝑥̅ 𝑛𝑗 (2)
⋮    ⋱ ⋮   ⋱
⋮ 𝑥̅ 𝑛1 𝑥̅ 𝑚𝑗 𝑥̅ 𝑚𝑛
3. Menentukan bobot matriks yang sudah dinormalisasi, dengan persamaan (3).
∑ 𝑤 𝑗 = 1 𝑛 𝑗=1 (3)
4. Menentukan nilai dari fungsi optimum, dengan persamaan (4).
𝑠 𝑖 ∑ 𝑥̂ 𝑖𝑗 ;     𝑖 = 0, 𝑚 ̅̅̅̅̅̅ 𝑛 𝑗=1 (4)
5. Menentukan tingkatan peringkat, dengan persamaan (5).
𝐾 𝑖 𝑆 𝑖 𝑆 0 ;   𝑖 = 0, 𝑚
̅̅̅̅̅̅
(5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Primer
Data primer yang didapatkan dari hasil penelitian, sesuai dengan tabel 1 sebagai berikut.
Tabel 1. Data penerimaan BPNT No Kepala Rumah Tangga NIK Alamat 1 Sutriman 1207320606760000 Dusun Kantil 2 Prayogi 1207320603810000 Dusun Kantil 3 Rajiman 1207322001620000 Dusun Teratai 4 Syanto 1207321108680000 Dusun Teratai 5 Tukiman 1207321506500000 Dusun Melati 6 Selamat 1207321708780000 Dusun Anggrek Baru 7 Sutresno 1207321404610000 Dusun Anggrek Baru 8 Amaran 1207320205560000 Dusun Kenanga 9 Poni 1207324406540000 Dusun Melati 10 Amin 1207324204410000 Dusun Kantil
3.2 Deskripsi Data Kriteria Calon Penerimaan
Pengambilan keputusan berdasarkan pada kriteria yang menjadi penentu dalam melakukan seleksi calon penerima BPNT, berikut tabel 2 adalah kriteria yang digunakan:
Tabel 2. Bobot kriteria penilaian No Kode Kriteria Kriteria Jenis Bobot 1 C1 Pekerjaan Cost 30% 2 C2 Penghasilan Cost 10% 3 C3 Jumlah Anggota Keluarga Benefit 15% 4 C4 Jenis Rumah Cost 25% 5 C5 Usia Benefit 20%
Berdasarkan  data  yang  didapat  tersebut  perlu  dilakukan  konversi  setiap  kriteria  untuk  dapat  dilakukan  proses metode ARAS. Berikut ini adalah tabel konversi dari 5 kriteria yang digunakan terlihat pada tabel 3 s/d tabel 7.
Tabel 3. Kriteria pekerjaan (C1) No Range Bobot 1 Pengangguran 4 2 Wiraswasta 3 3 PKWT (Pekerja Kontrak Waktu Tertentu) 2 4 Pekerja Tetap 1 Tabel 4. Kriteria penghasilan (C2) No Range Bobot 1 Rp. 0 – 500,000 4

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3478
No Range Bobot 2 Rp. 500,000 – 1,000,000 3 3 Rp. 1,000,000 – 1,500,000 2 4 > Rp. 1,500,000 1
Tabel 5. Kriteria jumlah anggota keluarga (C3) No Range Bobot 1 > 4 Orang 5 2 4 Orang 4 3 4 Orang 3 4 1 Orang 2 5 1 Orang 1 Tabel 6. Kriteria jenis rumah (C4) No Range Bobot 1 Rumah Bambu 3 2 Rumah Kayu 2 3 Rumah Beton 1 Tabel 7. Kriteria usia (C5) No Range Bobot 1 > 40 Tahun 5 2 36 – 40 Tahun 4 3 31 – 35 Tahun 3 4 26 – 30 Tahun 2 5 < 26 Tahun 1

## 3.3 Penyelesaian Masalah Dengan Metode ARAS
Dalam  menentukan  penerimaan  program  BPNT  pada  Kantor  Dusun  Anggrek  Baru  Perkebunan  Ramunia, menggunakan metode ARAS. Adapun tahapan dalam penyelesaian perhitungan adalah sebagai berikut: 1.  Membentuk Matriks Keputusan Hasil konversi data calon penerima BPNT, seperti yang terlihat pada tabel 8 di bawah ini.
Tabel 8. Hasil konversi data calon penerima BPNT No Kode Nama Calon Penerima C1 C2 C3 C4 C5 0 A0 - 1 1 5 1 5 1 A1 Sutriman 3 2 5 1 5 2 A2 Prayogi 4 4 3 3 3 3 A3 Rajiman 1 1 5 1 5 4 A4 Syanto 3 1 5 1 5 5 A5 Tukiman 2 2 2 1 5 6 A6 Selamat 4 4 4 3 3 7 A7 Sutresno 1 1 1 3 3 8 A8 Amaran 3 1 1 2 5 9 A9 Poni 2 2 2 1 2 10 A10 Amin 4 4 4 1 3
Matriks Keputusan sebagai berikut:
X =
[
1 1 5 1 5 3 2 5 1 5 4 4 3 3 3 1 1 5 1 5 3 1 5 1 5 2 2 2 1 5 4 4 4 3 3 1 1 1 3 3 3 1 1 2 5 2 2 2 1 2 4 4 4 1 3]
2.  Normalisasi Matriks

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3478
Jika pada kriteria Beneficial ( max ), maka normalisasinya yaitu:
𝑋 𝑖𝑗 ∗ = 𝑋 𝑖𝑗 ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=0
Jika pada kriteria NonBeneficial , maka normalisasinya 2 tahap yaitu:
𝑋 𝑖𝑗 ∗ = 1 𝑋 𝑖𝑗 𝑅 = 𝑋 𝑖𝑗 ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=0
Matriks keputusan ARAS normalisasi kolom 1 (kolom Cost kriteria Jenis Pekerjaan) sebagai berikut: X 0,1 * = 1 𝑋0,1 = 1 1 = 1,0000
X 1,1 * = 1 𝑋1,1 = 1 3 = 0,3333
X 2,1 * = 1 𝑋2,1 = 1 4 = 0,2500
X 3,1 * = 1 𝑋3,1 = 1 1 = 1,0000
X 4,1 * = 1 𝑋4,1 = 1 3 = 0,3333
X 5,1 * = 1 𝑋5,1 = 1 2 = 0,5000
X 6,1 * = 1 𝑋6,1 = 1 4 = 0,2500
X 7,1 * = 1 𝑋7,1 = 1 1 = 1,0000
X 8,1 * = 1 𝑋8,1 = 1 3 = 0,3333 X 9,1 * = 1 𝑋9,1 = 1 2 = 0,5000
X 10,1 * = 1 𝑋10,1 = 1 4 = 0,2500
R 0,1 = X0,1
𝑋0,1+𝑋1,1+𝑋2,1+𝑋3,1+𝑋4,1+𝑋5,1+𝑋6,1+𝑋7,1+𝑋8,1+𝑋9,1+𝑋10,1
= 1,0000
1,0000+0,3333+0,2500+1,0000 +0,3333+0,5000+0,2500+1,0000+0,3333+0,5000+0,2500
= 1,0000 5,7499 =  0,1739
Begitu seterusnya hingga di R10,1 dapat dilihat hasilnya sebagai berikut:
R 10,1 = X10,1 𝑋0,1+𝑋1,1+𝑋2,1+𝑋3,1+𝑋4,1+𝑋5,1+𝑋6,1+𝑋7,1+𝑋8,1+𝑋9,1+𝑋10,1 = 0,2500 1,0000+0,3333+0,2500+1,0000 +0,3333+0,5000+0,2500+1,0000+0,3333+0,5000+0,2500
= 0,2500 5,7499 =  0,0435
Matriks keputusan ARAS normalisasi kolom 2 (kolom Cost kriteria Penghasilan), sebagai berikut: X 0,2 * = 1 𝑋0,2 = 1 1 = 1,0000 X 1,2 * = 1 𝑋1,2 = 1 2 = 0,5000 X 2,2 * = 1 𝑋2,2 = 1 4 = 0,2500 X 3,2 * = 1 𝑋3,2 = 1 1 = 1,0000 X 4,2 * = 1 𝑋4,2 = 1 1 = 1,0000
X 5,2 * = 1 𝑋5,2 = 1 2 = 0,5000
X 6,2 * = 1 𝑋6,2 = 1 4 = 0,2500 X 7,2 * = 1 𝑋7,2 = 1 1 = 1,0000 X 8,2 * = 1 𝑋8,2 = 1 1 = 1,0000 X 9,2 * = 1 𝑋9,2 = 1 2 = 0,5000
X 10,2 * = 1 𝑋10,2 = 1 4 = 0,2500
R 0,2 =
X0,2 𝑋0,2+𝑋1,2+𝑋2,2+𝑋3,2+𝑋4,2+𝑋5,2+𝑋6,2+𝑋7,2+𝑋8,2+𝑋9,2+𝑋10,2 = 1,0000 1,0000+0,5000+0,2500+1,0000+1,0000+0,5000+0,2500+1,0000+1,0000+0,5000+0,2500
= 1,0000
7,25 =  0,1379
Begitu seterusnya hingga di R10,2 dapat dilihat hasilnya sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3478
R 10,2 =
X10,2 𝑋0,2+𝑋1,2+𝑋2,2+𝑋3,2+𝑋4,2+𝑋5,2+𝑋6,2+𝑋7,2+𝑋8,2+𝑋9,2+𝑋10,2
= 0,2500
1,0000+0,5000+0,2500+1,0000+1,0000+0,5000+0,2500+1,0000+1,0000+0,5000+0,2500
= 0,2500 7,25 =  0,0345
Matriks  keputusan  ARAS  normalisasi  kolom  3  (kolom Benefit kriteria  Jumlah  Dalam  Satu  Keluarga), sebagai berikut:
R 0,3 = X0,1 𝑋0,3+𝑋1,3+𝑋2,3+𝑋3,3+𝑋4,3+𝑋5,3+𝑋6,3+𝑋7,3+𝑋8,3+𝑋9,3+𝑋10,3 = 5 5 + 5 + 3 +  5 + 5 + 2 + 4 + 1 + 1 + 2 + 4 = 5 37 =  0,1351
Begitu seterusnya hingga di R10,3 dapat dilihat hasilnya sebagai berikut:
R 10,3 = X10,1 𝑋0,3+𝑋1,3+𝑋2,3+𝑋3,3+𝑋4,3+𝑋5,3+𝑋6,3+𝑋7,3+𝑋8,3+𝑋9,3+𝑋10,3 = 4 5 + 5 + 3 +  5 + 5 + 2 + 4 + 1 + 1 + 2 + 4 = 4 37 =  0,1081
Matriks keputusan ARAS normalisasi kolom 4 (kolom Cost kriteria Jenis Rumah), sebagai berikut: X 0,4 * = 1 𝑋0,4 = 1 1 = 1,0000
X 1,4 * = 1 𝑋1,4 = 1 1 = 1,0000
X 2,4 * = 1 𝑋2,4 = 1 3 = 0,3333
X 3,4 * = 1 𝑋3,4 = 1 1 = 1,0000 X 4,4 * = 1 𝑋4,4 = 1 1 = 1,0000 X 5,4 * = 1 𝑋5,4 = 1 1 = 1,0000 X 6,4 * = 1 𝑋6,4 = 1 3 = 0,3333 X 7,4 * = 1 𝑋7,4 = 1 3 = 0,3333 X 8,4 * = 1 𝑋8,4 = 1 2 = 0,5000 X 9,4 * = 1 𝑋9,4 = 1 1 = 1,0000
X 10,4 * = 1 𝑋10,4 = 1 1 = 1,0000
R 0,4 =
X0,4
𝑋0,4+𝑋1,4+𝑋2,4+𝑋3,4+𝑋4,4+𝑋5,4+𝑋6,4+𝑋7,4+𝑋8,4+𝑋9,4+𝑋10,4 = 1,0000 1,0000+1,0000+0,3333+1,0000+1,0000+1,0000+0,3333+0,3333+0,5000+1,0000+1,0000
= 1,0000 8,4999 =  0,1176
Begitu seterusnya hingga di R10,4 dapat dilihat hasilnya sebagai berikut:
R 10,4 = X10,4 𝑋0,4+𝑋1,4+𝑋2,4+𝑋3,4+𝑋4,4+𝑋5,4+𝑋6,4+𝑋7,4+𝑋8,4+𝑋9,4+𝑋10,4
= 1,0000 1,0000+1,0000+0,5000+1,0000+1,0000+0,5000+1,0000+0,5000+0,5000+1,0000+1,0000
= 1,0000
8,4999 =  0,1176
Matriks keputusan ARAS normalisasi kolom 5 (kolom Benefit kriteria Usia), sebagai berikut:
R 0,5 = X0,5 𝑋0,5+𝑋1,5+𝑋2,5+𝑋3,5+𝑋4,5+𝑋5,5+𝑋6,5+𝑋7,5+𝑋8,5+𝑋9,5+𝑋10,5
= 5
5 + 5 + 3 + 5 + 5 + 5 + 3 + 3 + 5 + 2 + 3 = 5 44 =  0,1136
Begitu seterusnya hingga di R10,5 dapat dilihat hasilnya sebagai berikut:
R 10,5 = X10,5 𝑋0,5+𝑋1,5+𝑋2,5+𝑋3,5+𝑋4,5+𝑋5,5+𝑋6,5+𝑋7,5+𝑋8,5+𝑋9,5+𝑋10,5 = 3
5 + 5 + 3 + 5 + 5 + 5 + 3 + 3 + 5 + 2 + 3 = 3 44 =  0,0682
Maka dari perhitungan diatas menghasilkan matriks ternormalisasi R, yaitu sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3478
R =
[ 0,1739 0,1379 0,1351 0,1176 0,1136 0,0580 0,0690 0,1351 0,1176 0,1136 0,0435 0,0345 0,0811 0,0392 0,0682 0,1739 0,1379 0,1351 0,1176 0,1136 0,0580 0,1379 0,1351 0,1176 0,1136 0,0870 0,0690 0,0541 0,1176 0,1136 0,0435 0,0345 0,1081 0,0392 0,0682 0,1739 0,1379 0,0270 0,0392 0,0682 0,0580 0,1379 0,0270 0,0588 0,1136 0,0870 0,0690 0,0541 0,1176 0,0455 0,0435 0,0345 0,1081 0,1176 0,0682]

## 3.  Menentukan Bobot Matriks
Selanjutnya  menghitung  bobot  matriks  yang  telah  dinormalisasikan.  Berikut  proses  penghitungan  untuk menentukan bobot matriks dengan menggunakan persamaan yaitu:
𝐷 = [𝑑 𝑖𝑗 ] 𝑚𝑋𝑛 =   𝑟 𝑖𝑗 . 𝑤 𝑗 Dimana w (bobot kriteria) adalah {0.30 ; 0.10 ; 0.15 ; 0.25 ; 0.20 } Bobot matriks keputusan kolom 1 (kolom kriteria “Jenis Perkejaan” sebagai berikut:
𝐷 0,1 =   𝑟 0,1 . 𝑤 1 =   0,1739 ∗ 0,30 =  0,0522 Begitu seterusnya hingga di D10,1 dapat dilihat hasilnya sebagai berikut: 𝐷 10,1 =   𝑟 10,1 . 𝑤 1 =  0,0435 ∗ 0,30 =  0,0130
Bobot matriks keputusan kolom 2 (kolom kriteria “Penghasilan” sebagai berikut: 𝐷 0,2 =   𝑟 0,2 . 𝑤 2 =  0,1379 ∗ 0,10 =  0,0138
Begitu seterusnya hingga di D10,2 dapat dilihat hasilnya sebagai berikut: 𝐷 10,2 =   𝑟 10,2 . 𝑤 2 =  0,0345 ∗ 0,10 =  0,0034
Bobot matriks keputusan kolom 3 (kolom kriteria “Jumlah Dalam Satu Keluarga” sebagai berikut: 𝐷 0,3 =   𝑟 0,3 . 𝑤 3 =  0,1351 ∗ 0,15 =  0,0203 Begitu seterusnya hingga di D10,3 dapat dilihat hasilnya sebagai berikut: 𝐷 10,3 =   𝑟 10,3 . 𝑤 3 =  0,1081 ∗ 0,15 =  0,0162
Bobot matriks keputusan kolom 4 (kolom kriteria “Jenis Rumah” sebagai berikut: 𝐷 0,4 =   𝑟 0,4 . 𝑤 4 =  0,1176 ∗ 0,25 =  0,0294 Begitu seterusnya hingga di D10,4 dapat dilihat hasilnya sebagai berikut: 𝐷 10,4 =   𝑟 10,4 . 𝑤 4 =  0,1176 ∗ 0,25 =  0,0294
Bobot matriks keputusan kolom 5 (kolom kriteria “Usia” sebagai berikut: 𝐷 0,5 =   𝑟 0,5 . 𝑤 5 =  0,1136 ∗ 0,20 =  0,0227 Begitu seterusnya hingga di D10,5 dapat dilihat hasilnya sebagai berikut: 𝐷 10,5 =   𝑟 10,5 . 𝑤 5 =  0,0682 ∗ 0,20 =  0,0136
Maka dari perhitungan bobot matriks keputusan dapat diperoleh hasil matriks sebagai berikut:
D =
[
0,0522 0,0138 0,0203 0,0294 0,0227 0,0174 0,0069 0,0203 0,0294 0,0227 0,0130 0,0034 0,0123 0,0098 0,0136 0,0522 0,0138 0,0203 0,0294 0,0227 0,0174 0,0138 0,0203 0,0294 0,0227 0,0261 0,0069 0,0081 0,0294 0,0227 0,0130 0,0034 0,0162 0,0098 0,0136 0,0522 0,0138 0,0041 0,0098 0,0136 0,0174 0,0138 0,0041 0,0147 0,0227 0,0261 0,0069 0,0081 0,0294 0,0091 0,0130 0,0034 0,0162 0,0294 0,0136]

## 4.  Menentukan Nilai Fungsi Optimum
Selanjutnya menentukan nilai fungsi optimum, dengan menjumlahkan nilai dari hasil perhitungan bobot matriks sebelumnya pada setiap alternatif, yaitu:
𝑆 𝑖 =   ∑ = 1 𝑛 𝑗 𝑑 𝑖𝑗 (i  =  1, 2, . . . m ∶  j  =  1, 2, . . . , n)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3478
𝑆 0 = 0,0522 + 0,0138 + 0,0203 + 0,0294 + 0,0227 = 0,1384 𝑆 1 = 0,0174 + 0,0069 + 0,0203 + 0,0294 + 0,0227 = 0,0967 𝑆 2 = 0,0130 + 0,0034 + 0,0122 + 0,0098 + 0,0136 = 0.0521 𝑆 3 = 0,0522 + 0,0138 + 0,0203 + 0,0294 + 0,0227 = 1,1384 𝑆 4 = 0,0174 + 0,0138 + 0,0203 + 0,0294 + 0,0227 = 0,1036 𝑆 5 = 0,0261 + 0,0069 + 0,0081 + 0,0294 + 0,0227 = 0,0932 𝑆 6 = 0,0130 + 0,0034 + 0,0162 + 0,0098 + 0,0136 = 0,0561 𝑆 7 = 0,0522 + 0,0138 + 0,0041 + 0,0098 + 0,0136 = 0,0935 𝑆 8 = 0,0174 + 0,0138 + 0,0041 + 0,0147 + 0,0227 = 0,727 𝑆 9 = 0,0261 + 0,0069 + 0,0081 + 0,0294 + 0,0091 = 0,0796 𝑆 10 = 0,0130 + 0,0034 + 0,0161 + 0,0294 + 0,0136 = 0,0758
5.  Menentukan Tingkatan Peringkat/Prioritas Kelayakan
Langkah terakhir yaitu menentukan tingkatan peringkat/kelayakan dari  hasil perhitungan metode ARAS  seperti dijelaskan di bawah ini.
𝐾 𝑖 = 𝑆 𝑖 𝑆 0
Dimana :
𝐾 0 = 0,1384 0,1384 = 1,0000
𝐾 1 = 0,0967 0,1384 = 0,6988
𝐾 2 = 0,0521 0,1384 = 0,3765
𝐾 3 = 0,1384 0,1384 = 1,0000
𝐾 4 = 0,1036 0,1384 = 0,7486
𝐾 5 = 0,0932 0,1384 = 0,6737
𝐾 6 = 0,0561 0,1384 = 0,4058
𝐾 7 = 0,0935 0,1384 = 0,6754
𝐾 8 = 0,0727 0,1384 = 0,5252
𝐾 9 = 0,0796 0,1384 = 0,5752
𝐾 10 = 0,0758 0,1384 = 0,5475
Hasil keputusan dalam menentukan kelayakan calon penerimaan, sesuai dengan tabel 9 sebagai berikut :
Tabel 9. Hasil Perangkingan
No Kode Calon Penerima BPNT Nilai Optimal (S) Nilai Akhir (K) Hasil Perangkingan Fungsi Optimal (S 0 ) 0,1384 1,0000 - 1 A3 Rajiman 0,1384 1,0000 1 2 A4 Syanto 0,1036 0,7486 2 3 A1 Sutriman 0,0967 0,6988 3 4 A7 Sutresno 0,0935 0,6754 4 5 A5 Tukiman 0,0932 0,6737 5 6 A9 Poni 0,0796 0,5752 6 7 A10 Amin 0,0758 0,5475 7 8 A8 Amaran 0,0727 0,5252 8 9 A6 Selamat 0,0561 0,4058 9 10 A2 Prayogi 0,0521 0,3765 10
Berdasarkan tabel di atas, yang berhak mendapatkan BPNT ialah Selamat dan Prayogi, dengan Nilai Akhir < 0,07 dalam ketentuan penerimaan BPNT pada kantor Dusun Anggrek Baru Perkebunan Ramunia.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3478

## 3.4 Implementasi
Form Proses ARAS berisi perhitungan metode ARAS. Data perhitungan berfungsi sebagai media menampilkan hasil  perhitungan  untuk  penerimaan  BPNT  dan  hanya  dapat  dilihat  oleh  Kabag  Desa  karena  bersifat  rahasia. Tampilan form proses dapat dilihat pada gambar 2 di bawah ini.
Gambar 2. Form Proses ARAS

## 4. KESIMPULAN
Proses perhitungan metode ARAS menggunakan sistem berbasis web yang sangat kompleks sangat memudahkan dan mempercepat  Pengambilan keputusan tentang  penerimaan  BPNT. Untuk  mengidentifikasi penerima  BPNT atas nama Selamat dan Prayogi dengan nilai akhir < 0,07. Untuk memudahkan implementasi, 10 data dengan 5 kriteria digunakan sebagai data sampel. Metode ARAS menggunakan utilitas terbaik (Ki) untuk membuat pilihan terbaik  dan  dapat  diterapkan  pada  berbagai  masalah  keputusan  untuk  mendapatkan  hasil  keputusan  yang  lebih optimal dan akurat. Berdasarkan temuan, dapat disimpulkan bahwa sistem ini cocok untuk menangani mekanisme sistem pendukung keputusan penerima BPNT sesuai kriteria.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada STMIK Triguna Dharma dan pihak-pihak yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini.

## REFERENCES
[1] E. Yulianti and M. Farina, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BANTUAN PANGAN NON TUNAI (  BPNT  )  UNTUK  KELUARGA  MISKIN  MENGGUNAKAN  METODE  SIMPLE  MULTI  ATTRIBUTE  RATING TECHNIQUE ( SMART ),” vol. 8, no. 1, pp. 7–13, 2020, doi: 10.21063/JTIF.2020.V8.1.
[2] https://www.bps.go.id/pressrelease/2020/07/15/1744/persentase-penduduk-miskin-maret-2020-naik-menjadi-9-78- persen.html
[3] K. Nabila, P. Suharso, and W. Hartanto, “IMPLEMENTASI PROGRAM BANTUAN PANGAN NON TUNAI ( BPNT ) DI DESA,” vol. 15, no. 63, pp. 303–309, 2021, doi: 10.19184/jpe.v15i2.21327.
[4] I. Riyansuni and J. Devitra, “‘ Analisis Dan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Pangan Non Tunai ( BPNT ) Dengan Simple Additive Weighting ( SAW ) Pada Dinas Sosial Kota Jambi ,’” vol. 5, no. 1, pp. 151– 163, 2020.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3478
Submitted: 05/12/2021 ; Accepted: 27/12/2021 ; Published: 25/01/2022
[5] S. Pendukung, K. Seleksi, and T. Kerja, “UNTUK SECURITY SERVICE MENGGUNAKAN METODE ARAS,” vol. 2, no. 1, pp. 1–9, 2018.
[6] N. K. Dewi, S. Aripin, R. K. Hondro, and A. Fau, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Game Untuk Anak Usia 5- 10 Tahun Menggunakan Metode ARAS,” pp. 635–642, 2019.
[7] J. N. H. S et al. , “Coding : Jurnal Komputer dan Aplikasi Volume 07 , No . 03 ( 2019 ), Hal 109-119 ISSN 2338-493X IMPLEMENTASI  METODE  ADDITIVE  RATIO  ASSESMENT  (  ARAS  )  UNTUK  REKOMENDASI  PASIEN KUNJUNGAN  SEHAT  PADA  FASILITAS  KESEHATAN  TINGKAT  PERTAMA  Coding :  Jurnal  Komputer  dan Aplikasi ISSN 2338-493X Keterangan : m = jumlah alternative , n = jumlah kriteria , x ij = nilai kriteria dari alternatif i , x 0j = nilai optimum dari kriteria j . Jika kriteria merupakan kriteria yang bersifat biaya maka dinormalisasikan dengan rumus :,” vol. 07, no. 03, 2019.
[8] J. Afriany and S. H. Sahir, “Efektifitas Penilaian Kinerja Karyawan Dalam Peningkatan  Motivasi Kerja Menerapkan Metode Rank Order Centroid ( ROC ) dan Additive Ratio Assessment ( ARAS ),” no. September, pp. 813–821, 2019.
[9] A. S. Nia, J. Saparauskas, and M. K. Ghorabaee, “A FUZZY ARAS METHOD FOR SUPPLY CHAIN MANAGEMENT PERFORMANCE MEASUREMENT IN SMEs,” vol. 16, no. 2, pp. 319–348, 2017.
[10]  S.  D.  Handayani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Mutasi  Pegawai  Pada  Kantor  Gubernur  Sumatera  Utara Dengan Menggunakan Metode Additive Ratio Assessment ( Aras ),” vol. 1, no. 1, pp. 27–34, 2020.
[11] P. Non et al. , “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan,” J. Transform. , vol. 17, no. 2, pp. 200–208, 2020.
[12] M. G. Resmi, M. R. Muttaqin, and M. Defriani, “Penentuan Penerimaan Bantuan Pangan Nontunai Dengan Metode Simple  Additive  Weighted,” INTECOMS  J.  Inf.  Technol.  Comput.  Sci. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  40–46,  2021,  doi: 10.31539/intecoms.v4i1.2102.
[13] S.  I.  R.  Sarmidi,  “Jurnal  manajemen  dan  teknik  informatika,” Ranc.  Bangun  Sist.  Inf.  Pengolah.  Bank  Sampah Puspasari Kec. Purbaratu Kota Tasikmalaya , vol. 02, no. 01, pp. 181–190, 2018.
[14] A. Hanipah, Djamaludin, and S. Syam, “Sistem Pendukung Keputusan Pengolahan Data Penerima Bantuan Pangan Non  Tunai  (BPNT)  Warga  Miskin  Menggunakan  Metode  Weighted  Product  (WP)  Pada  Kelurahan  Batusari Kota Tangerang,” JIMTEK  J. Ilm. Fak. Tek. , vol. 1, no. November, pp. 2020–238, 2020.
[15] Jadiaman  Parhusip,  “Penerapan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  Pada  Desain  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) Di Kota Palangka Raya,” J. Teknol. Inf. J. Keilmuan dan Apl. Bid. Tek. Inform. , vol. 13, no. 2, pp. 18–29, 2019, doi: 10.47111/jti.v13i2.251.
[16]  M. Aras and C. Waspas, “Pemilihan Dosen Penguji Skripsi Menggunakan,” vol. 10, pp. 354–367, 2021.
[17]  J. Khatib, S. Dalam, and K. Kunci, “Indonesian Journal of Computer Science,” vol. 10, no. 1, pp. 425–435, 2021.
[18]  V. No, “Edumatic : Jurnal Pendidikan Informatika,” vol. 5, no. 1, pp. 31–40, 2021, doi: 10.29408/edumatic.v5i1.3252.
[19]  B. Satria, C. Engineering, and S. Program, “IMPLEMENTATION OF ADDITIVE RATIO ASSESSMENT ( ARAS ) METHOD  ON  DECISION  SUPPORT  SYSTEM  FOR  RECIPIENT  OF,”  vol.  6,  no.  1,  pp.  121–128,  2020,  doi: 10.33480/jitk.v6i1.1389.
[20]  D. M. Midyanti, R. Hidyati, S. Bahri, and U. T. Pontianak, “RUMAH DI KOTA PONTIANAK,” vol. 4, no. 2, pp. 119– 124, 2019.
[21]  U. I. Gorontalo, “METODE ARAS,” vol. 4, no. 1, pp. 40–46, 2019.
[22]  R. Sistem, K. M. Electre, and A. Dalam, “JURNAL RESTI,” vol. 1, no. 10, pp. 109–116, 2021.
[23]  C.  Maulana,  A.  Hendrawan,  A.  Praba,  and  R.  Pinem,  “PEMODELAN  PENENTUAN  KREDIT  SIMPAN  PINJAM MENGGUNAKAN METODE ADDITIVE RATIO ASSESSMENT ( ARAS ),” vol. 15, no. 1, pp. 7–11, 2019.