## PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM MENENTUKAN PENERIMA BANTUAN LANGSUNG TUNAI DANA DESA (Studi Kasus: Desa SindangJaya, Oransbari, Papua Barat)
Hesti Yunita Sari, Mira Orisa, Ahmad Fahrudi Setiawan Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Email:_1718066@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Pemerintah desa SindangJaya kecamatan Oransbari  merupakan  satu  diantara beberapa  desa di kecamatan tersebut  yang  menjalankan program BLT dana desa  ini.  Kriteria  yang digunakan pada desa Sindangjaya  yaitu, kepala  keluarga  yang  lanjut  usia,  banyaknya  anggota  keluarga  dalam  satu  KK,  kondisi/keadaan  rumah  yang ditempati  oleh  anggota  keluarga,  pekerjaan  kepala  keluarga  saat  ini,  dan  pendidikan  terakhir  kepala  keuarga. Namun  pada  tahap  penyeleksian,  pemerintah  desa  cenderung  masih  melakukannya  dengan  cara  manual. Akibatnya  sering  terjadi  kekeliruan  pada  tahap  seleksi  ini.  Berdasarkan  permasalahan  yang  ada  pada  tahap penyeleksian,  maka  dibuatlah  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  untuk  membantu  menyelesaikan  serta mengurangi kesalahan saat menentukan yang berhak menerima BLT (Bantuan Langsung Tunai) tersebut didesa SindangJaya kecamatan Oransbari, Papua Barat. Sistem ini bertujuan untuk membantu pengambilan keputusan, dimana sistem pengambilan keputusan tersebut dibuat menggunakan suatu metode Analytical Hierarchy Process (AHP).  Dari  hasil  perhitunan  sistem  serta  manual  menunjukkan  bahwa  sistem  pengambilan  keputusan  yang menerapkan  konsep pada  metode AHP  untuk menentukan penerima BLT  memperoleh keakuratan sekitar 90% dan 10% terdapat eror dari 60 alternatif yang berasal dari data penduduk desa Sindangjaya.
Kata kunci: Analytichal Hierarchy Process, BLT

## 1. PENDAHULUAN
Bantuan  Langsung  Tunai  dana  desa  atau  BLT dana desa ialah program pemerintah Sindangjaya yang dijalankan  dengan  tujuan  untuk  mengurangi  beban ekonomi  masyarakat  yang  terkena  imbas  dampak Covid-19. Adapun  peraturan  yang  sudah  ditetapkan untuk  mengatur  kriteria  calon  penerima  dan  besaran yang akan diberikan, serta sanksi bagi pemerintah desa yang  tidak  melaksanakan  program  BLT  ini.  Bantuan ini  diperuntukan  bagi  keluarga  fakir  miskin  guna memenuhi kebutuhan pokoknya, sehingga tidak semua masyarakat  dapat  menerima  bantuan  langsung  tunai tersebut.
Dalam  menjalankan  program  BLT  dana  desa khususnya  bagi  pemerintah  desa  SindangJaya Kecamatan  Oransbari,  terdapat  kriteria  yang  harus dipenuhi  oleh  calon  penerimanya.  Kriteria  yang digunakan  pada  desa  Sindangjaya  yaitu,  kepala keluarga yang lanjut usia, banyaknya anggota keluarga dalam satu KK, kondisi/keadaan rumah yang ditempati oleh anggota keluarga, pekerjaan kepala keluarga saat ini, dan pendidikan terakhir kepala keuarga. Langkah pertama yang dilakukan adalah dengan mengumpulkan  data  warganya  atau  yang  akan menerima  bantuan  tersebut.  Kemudian,  jika  datanya sudah  terkumpul  akan  diseleksi  berdasarkan  kriteria tertentu untuk melihat mana saja calon penerima yang layak  mendapatkan  bantuan  tersebut.  Tetapi  pada tahap penyeleksian, pemerintah desa cenderung masih melakukannya  dengan  cara  manual.  Data  tersebut dipilah  dan  dibandingkan  satu  persatu,  sehingga menghabiskan banyak waktu jika mengingat
banyaknya jumlah Kepala Keluarga (KK) dalam suatu desa.  Akibatnya  sering  terjadi  kekeliruan  pada  tahap seleksi ini.
Berdasarkan permasalahan  yang ada pada tahap penyeleksian, maka diperlukankan sebuah sistem yang bisa membantu untuk pertimbangan dalam pengambilan  keputusan.  Sistem  tersebut  akan membantu menyelesaikan serta mengurangi kesalahan saat  menentukan  siapa  saja  yang  berhak  menerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) ini didesa SindangJaya  Kecamatan  Oransbari,  Papua  Barat. Dimana  sistem  untuk  pengambilan  keputusan  yang nantinya akan dibuat menggunakan perhitungan yang ada pada metode Analytical Hierarchy Process (AHP).
Sistem pendukung keputusan ini bertujuan untuk pengambilan  keputusan  yang  lebih  cepat  dan  akurat. Dengan adanya sistem ini dan penerapan metode AHP kedalam  sistemnya  diharapkan  proses  penyeleksian calon penerima BLT dapat terselesaikan dengan cepat. Sebab,  metode  AHP  dapat  memecahkan  suatu  kasus yang  tidak  terstruktur  menjadi  beberapa  komponen kedalam  susunan  yang  hirarki  dengan  memberikan nilai  berupa  tingkat  kepentingnan  ke  masing-masing variabelnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. BLT (Bantuan Langsung Tunai)
BLT  ialah  langkah  yang  di  lakukan  pemerintah Sindangjaya  yang  dijalankan  berdasarkan  PMK  RI No.128/PMK.07/2022  yang  berisi  tentang  perubahan dari  peraturan  PMK  No.128/PMK.07/2021  tentang
aturan  pengelolaan dana desa. Pasal 33 Ayat 1. Pada ayat 1 tersebut berisi beberapa poin yakni poin a-f. [1]
BLT-Dana  Desa  adalah  bantuan  berupa  uang yang  diberikan  kepada  keluarga  miskin  yang  ada  di desa.  Uang  tersebut  ber-asal  dari  dana  desa  guna meringankan  masyarakat  yang  terdampak  pandemi COVID-19.[2] Ber-dasarkan instruksi Presiden No.3/2008 tentang  aturan  pelaksanaan  Program  BLT bagi RTS, pelaksanaan program ini harus tersampaikan dan bermanfaat langsung ke masyarakat berpenghasian  rendah/miskin.  BLT  ialah  kompensasi yang di berikan oleh pemerintah bagi keluarga miskin agar meningkatkan taraf kesejahteraan sosialnya serta mengurangi beban ekonomi. [3]

## 2.2. Metode Analytical Hierarchy Process
Metode  AHP  yang  di  kembangkan  oleh  Saaty, yang merupakan seorang yang ahli dalam matematika. AHP  merpakan  model  dan/atau  konsep  untuk pengambilan  keputusan  dari  persoalan  yang  begitu kompleks  dengan  mengubah  agar  lebih  sederhana untuk dapat  mem-persingkat  dalam  mengambil  suatu keputusan. [4]
AHP ini memiliki banyak keunggulan dalam hal menjelaskan  tahapan  proses  untuk  pengambilan keputusan,  sehingga  mudah  nuntuk  dipahami.[5] Adapun  langkah-langkah  pada  metode  AHP  antara lain sebagai berikut:
1. Menyusun hierarki berdasarkan permasalahannya.
2. Menghitung  untuk  menentukan  prioritas  pada elemen menggunakan rumus:
a[i,j] = 1/ a[i,j] untuk i ≠ j
(1)
3. Melakukan  pertimbangan  pada  perbandingan berpasangan  guna  mendapat  nilai  prioritasnya. Rumus yang digunakan yaitu:
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 & 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑎𝑟𝑢 =
𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝑙𝑎𝑚𝑎 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑚𝑎𝑠𝑖𝑛𝑔−𝑚𝑎𝑠𝑖𝑛𝑔 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝑙𝑎𝑚𝑎 (2)
4. Mengukur  konsistensi  dengan  menjumlahkan setiap baris menggunakan rumus:
(𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠)𝑥(𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑠𝑒𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝑙𝑎𝑚𝑎) (3)
5. Menghitung  untuk  menentukan  nilai  konsistensi index (CI) dgn menggunakan rumus: CI = (λ maks-n)/n
(4)
Dengan: n = jumlah elemen
6. Meng-hitung  untuk  menentukan  rasio-konsistensi menggunakan rumus berikut:
CR = CI/IR
(5) Keterangan: Consistency Ratio = CR
Consistency Index = CI Index Random = IR
7. Kemudian  ketika  sudah  memperoleh  hasil  rasio konsistensi, maka selanjutnya dilakukan pengecekkan  untuk  konsistensi  hierarki.  Dimana, saat  nilainya  >10%,  maka  untuk  penilaian  pada data  perlu  ada  perbaikan.  Tetapi  saat  rasio konsistensi  bernilai  ≤  0,1,  maka  untuk  hasil perhitungan dapat di nyatakan sudah betul.
Tabel 1. Daftar nilai IR Matriks Nilai IR 1,2 0,00 3 0,58 4 0,90 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1,45 10
1,49
11
1,51
12
1,48
13 1,56 14 1,57 15 1,59
Berdasarkan  prinsip  pada  dasar  AHP,  di antaranya yaitu:
a. Membuat  struktur  hierarki  agar  mudah  dipahami yang diawali dengan tujuan utamanya
b. Penilaian  kriteria  dan  alternatif  dilakukan  dengan perbandingan  berpasangan,  dimana  skala  1  –  9 merupakan skala terbaik menurut Saaty.

## Tabel 2. Skala penilaian
Intensitas Keterangan 1 Kedua Elemen sama penting. 3 Elemen yg sedikit penting daripada lainnya 5 Elemen yg lebih penting daripada lainnya 7 Elemen yg lebih mutlak penting daripada lainnya 9 Elemen yg sangat mutlak penting daripada lainnya 2, 4, 6, 8 Nilai antar dua nilai jadi pertimbangan saling ber-dekatan
c. Menentukan prioritas dilihat dari nilai yang relatif dari keseluruhan kriteria
d. Konsistensi logis yang ada pada kriteria tertentu

## 3.   METODE PENELITIAN

## 3.1. Flowchart Sistem
Pada  gambar  1  merupakan  flowchart  sistem, yang  pertama  dijalankan  ketika  membuka  website akan diminta untuk login. Saat sudah  berhasill  login, maka  pengguna  akan  langsung  masuk  di  halaman home.  Selanjutnya  jika  pengguna  memilih  menu kriteria,  maka  pengguna  dapat  menambahkan  data kriteria dan masuk ke menu perbandingan kriteria. Jika pengguna  memilih  menu  alternatif  maka  pengguna dapat  menambahkan  data  alternatif  dan  masuk  ke menu perbandingan alternatif. Saat pengguna memilih menu hasil perhitungan, maka akan menampilkan hasil akhir  dari  perhitungan  yang  menggunakan  metode AHP  tersebut.  Ketika  pengguna  memilih  menu  data penduduk,  maka  akan  menampilkan  data  penduduk. Sedangkan  saat  pengguna  memilih  logout,  akan  ada
pilihan  jika  “ya”  maka  akan  langsung  keluar  dari sistem.
Mulai Input username, password Ya Username & password benar Tidak Menampilkan menu home Menu kriteria? Menu alternatif? Input data kriteria Input data alternatif Tampilkan hasil perhitungan Perbandingan kriteria Ya Tidak Perbandingan alternatif Ya Tidak Hasil perhitungan Menu data penduduk? Tampilkan data penduduk Logout? Selesai Tidak Ya Ya Ya Tidak Tidak Menu Home Hasil perbandinigan kriteria Hasil perbandinigan alternatif Database ahp_blt

## Gambar 1. Flowchart sistem

## 3.2. Pengambilan Data
Data yang diambil untuk penelitian ini diperoleh dari  pemerintah  desa  Sindangjaya,  sehingga  data tersebut  sudah  akurat.  Sementara  untuk  penentuan kriteria penerima BLT dana desa berdasarkan kriteria khusus  yang  ditentukan  oleh  pemerintah  desa Siindangjaya  diantaranya  pekerjaan,  anggota  rumah tangga  tunggal  lanjut  usia,  kondisi  rumah  yang ditinggali,  jumlah  tanggungan  (banyaknya  anggota keluarga dalam satu KK).

## 3.3. 3.3 Contoh Perhitungan
Berikut ini  merupakan contoh perhitungan  yang dilakukan dengan menggunakan metode AHP.
1. Menentukan hierarki

## Gambar 2. Hierarki metode AHP
Pada  gambar  2  merupakan  pohon  hierarki  yang menunjukkan  bahwa  adanya  keterkaitan  antara permasalahan, kriteria dan juga calon penerima BLT. Dengan tujuan utamanya yaitu menentukan penerima BLT.
2. Kriteria yang digunakan
Pada  tabel  3  merupakan  detail  kriteria  yang digunakan  untuk  menentukan  calon  penerima  BLT pada desa Sindangjaya. Tabel 3. Kriteria Kriteria Keterangan Usia Usia Kepala Keluarga Pekerjaan Pekerjaan Kepala Keluarga Pendidikan Pendidikan Terakhir Kepala keluarga Tanggungan Jumlah Anggota Keluarga yang Ditanggung
Kondisi Rumah  Keadaan Rumah yang Ditinggali
3. Prioritas kriteria
Pada tabel 4 berikut merupakan nilai kepentingan atau  bobot  untuk  masing-masing  kriteria.  Bobot tersebut diberikan berdasarkan nilai kepentingan yang dibuat oleh Saaty.
Tabel 4. Penilaian Kriteria Inisial Kriteria Bobot K1 Usia 9 K2 Pekerjaan 3 K3 Pendidikan 1 K4 Tanggungan 5 K5 Kondisi Rumah 7

## 4. Prioritas Sub Kriteria
Pada tabel 5 berikut merupakan nilai kepentingan atau  bobot  untuk  masing-masing  sub  kriteria.  Setiap sub kriteria ditunjukkan pada kolom data awal. Bobot tersebut diberikan berdasarkan nilai kepentingan yang dibuat oleh Saaty.
Tabel 5. Prioritas sub kriteria
Kriteria Data Awal Inisia l Bobo t Usia <= 30 31 – 45 46 – 60 61 – 70 >= 71 S1 S2 S3 S4 S5 2 3 5 7 9 Pekerjaan Tidak bekerja Buruh/Nelayan/Tukang Petani/Pekebun/Wiraswasta Karyawan Honorer/Swasta PNS/Pensiunan S1 S2 S3 S4 S5
9 7 5 3 1 Pendidikan Tidak bersekolah SD/Sederajat SMP/Sederajat SMA/Sederajat D1/D2/D3/D4/S1 S1 S2 S3 S4 S5 7 5 4 3 1 Tanggungan 1 2 3 >= 4 S1 S2 S3
S4
2 3 5 7 Kondisi Rumah Jelek, kualitas rendah Bagus, kualitas tinggi S1 S2 5 3 5. Hasil akhir
Prioritas  hasil  perhitungan  ditambahkan  pada tabel 6 berikut.
Tabel 6. Hasil subkriteria dari tiap-tiap kriteria KK Nilai Data Awal KS NSP NPK K1 Usia <= 30 31 – 45 46 – 60 61 – 70
>= 71 S1
S2 S3 S4 S5 0,222 0,333 0,5560,7781 0,36 K2 Pekerjaan Tidak bekerja Buruh/Nelayan/Tukang Petani/Pekebun/Wiraswasta Karyawan Honorer/Swasta PNS/Pensiunan S1 S2 S3 S4 S5 1 0,778 0,556 0,333 0,111 0,12 K3 Pendidikan Tidak bersekolah SD/Sederajat SMP/Sederajat SMA/Sederajat D1/D2/D3/D4/S1 S1 S2 S3 S4 S5 1 0,714 0,571 0,429 0,143 0,04 K4 Tanggungan 1 2 3 >= 4 S1 S2
S3 S4 0,286 0,429 0,714 1 0,2 K5  Kondisi Rumah Jelek, kualitas rendah Bagus, kualitas tinggi S1 S2 1 0,6 0,28 Keterangan: KK : Kode Kriteria KS : Kode Subkriteria
NSP : Nilai Sub Prioritas NPK : Nilai Prioritas Kriteria

## 4.   HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tampilan Halaman Login
Pada  gambar  3  merupakan  tampilan  halaman login  yang  dapat  digunakan  untuk  masuk  ke  dalam web  dengan  memasukkan  username  serta  password yang telah dibuat.
Gambar 3. Tampilan halaman login

## 4.2. Tampilan Halaman Home
Pada gambar 4 merupakan tampilan halmana/menu awal saat berhasil login. Pada tampilan menu  tersebut  merupakan  tampilan  awal  yang menampilkan tabel skala penilaian untuk kriteria yang akan digunakan.
Gambar 4. Implementasi halaman home

## 4.3. Tampilan Halaman Kriteria
Pada  gambar  5  merupakan  tampilan  halaman data kritera yang berisi id dan nama kriteria serta input data, edit dan delete yang berguna untuk memasukkan, mengubah dan menghapus data.
Gambar 5. Tampilan halaman data kriteria .

## 4.2 Tampilan Alternatif
Gambar 6. Tampilan halaman alternatif
Pada gambar 6 merupakan tampilan untuk menu alternatif yang berguna untuk memasukkan, mengubah  dan  menghapus  data  alternatif  berupa  id alternatif dan nama.

## 4.3 Tampilan Perbandingan Kriteria
Pada  gambar  7  merupakan  tampilan  halaman perbandingan  kriteria  untuk  menentukan  tingkat kepentingan  pada  masing-masing  kriteria.  Caranya dengan  mengklik  kriteria  yang  lebih  penting  dan mengisikan  nilai  berdasarkan  tingkat  kepentingan yang ditetapkan oeh Saaty.
Gambar 7. Tampilan halaman perbandingan kriteria

## 4.4 Tampilan Hasil Perbandingan Kriteria
Pada gambar 8 & 9 merupakan tampilan matriks dari  hasil  perbandingan  kriteria.  Matriks  tersebut berupa  hasil  perbandingan  berpasangn  dan  matriks nilai kriteria.
Gambar 8. Tampilah hasil perbandingan kriteria(1)
Gambar 9. Tampilah hasil perbandingan kriteria(2)

## 4.5 Tampilan Perbandingan Alternatif (Usia)
Pada  gambar  10  merupakan  tampilan  halaman perbandingan  alternatif  untuk  dapat  membandingkan alternatif  berdasarkan usia  mana  yang  lebih pemting. Caranya dengan  mengklik  alternatif  mana  yang  lebih penting dan memberikan nilai perbandingannya. Maka hasil perbandingan alternatif berdasarkan usia, berupa hasil  matriks  perbandingan  berpasangan  dan  matriks nilai kriteria.
Gambar 10. Tampilan halaman hasil perbandingan alternatif (usai)
4.6 Tampilan Perbandingan Alternatif (Pendidikan)
Gambar 11. Tampilan halaman hasil perbandingan alternatif (pendidikan)
Pada  gambar  11  merupakan  tampilan  halaman perbandingan  alternatif  untuk  dapat  membandingkan alternatif  berdasarkan  pendidikan  mana  yang  lebih penting.  Caranya  dengan  mengklik  alternatif  mana yang lebih penting dan memberikan nilai perbandingannya. Maka  hasil perbandingan alternatif berdasarkan  pendidikan, berupa hasil matriks perbandingan berpasangan dan matriks nilai kriteria.
4.7 Tampilan Perbandingan

## Alternatif
(Pekerjaan)
Pada  gambar  12  merupakan  tampilan  halaman perbandingan  alternatif  untuk  dapat  membandingkan alternatif  berdasarkan  pekerjaan  mana  yang  lebih penting.  Caranya  dengan  mengklik  alternatif  mana yang lebih penting dan memberikan nilai perbandingannya. Maka  hasil perbandingan alternatif berdasarkan pekerjaan, berupa hasil matriks perbandingan berpasangan dan matriks nilai kriteria.
Gambar 12. Tampilan halaman hasil perbandingan alternatif (pekerjaan)
4.8 Tampilan Perbandingan Alternatif (Tanggungan)
Pada  gambar  13  merupakan  tampilan  halaman perbandingan  alternatif  untuk  dapat  membandingkan alternatif  berdasarkan  tanggungan  mana  yang  lebih penting.  Maka  akan  diperoleh  hasil  perbandingan alternatif  berdasarkan  tanggungan,  berupa  hasil matriks  perbandingan  berpasangan  dan  matriks  nilai kriteria.

## Gambar 13. Tampilan halaman hasil perbandingan alternatif (tanggungan)

## 4.9 Tampilan Perbandingan Alternatif (Kondisi Rumah)
Pada  gambar  14  merupakan  tampilan  halaman perbandingan  alternatif  untuk  dapat  membandingkan alternatif berdasarkan kondisi rumah mana yang lebih penting. Maka diperoleh hasil perbandingan alternatif berdasarkan  kondisi  rumah,  berupa  hasil  matriks perbandingan berpasangan dan matriks nilai kriteria.
Gambar 14. Tampilan halaman hasil perbandingan alternatif (kondisi rumah)

## 4.10 Tampilan Hasil Perhitungan
Pada  gambar  15  merupakan  tampilan  halaman hasil  perhitungan  yang  menampilkan  hasil  akhir perhitungan rasio konsistensi, serta manampilkan hasil perangkingan.  Hasil  perhitungan  tersebut  diperoleh
dari hasil prioritas pada matriks perbandingan kriteria dan alternatif.
Gambar 15. Tampilan halaman hasil perhitungan

## 4.11 Pengujian
Hasil  yang  diperoleh  untuk  pengujian  sistem ditunjukkan pada gambar 16. Dimana gambar tersebut merupakan hasil pengujian dengan menggunakan  data warga  sebagai  alternatif.  Pada  pengujian  yang dilakukan dapat menunjukkan bahwa hasil penyeleksian yang dilakukan secara manual memiliki hasil  yang  sama  dengan  pengujian  pada  system. Keterangan: U : Usia Pend : Pendidikan Pk : Pekerjaan T : Tanggungan KR : Kondisi Rumah
Tabel 7. Hasil pengujian
No Nama Kriteria Hasil U Pend Pk T KR 1 SUJONO 51  SMA/Sederajat  Petani/Pekebun 7 Bagus, kualitas tinggi Sesuai 2 ISROM 46  SMP/Sederajat Petani/Pekebun 4 Bagus, kualitas tinggi Sesuai 3 WARSA 44  SMP/Sederajat Petani 4 Bagus, kualitas tinggi Sesuai 4 TARSIM 47  SMP/Sederajat Petani 3 Bagus, kualitas tinggi Sesuai 5 ABDUL ROHMAN 45  SMP/Sederajat Petani 4 Bagus, kualitas tinggi Sesuai 6 AHMAD 43  SMA/Sederajat Karyawan Swasta 7 Bagus, kualitas tinggi Sesuai 7 PAULUS WARISYU  38  SMA/Sederajat Karyawan BUMN 5 Jelek, kualitas rendah Sesuai 8 ROBERT WARISYU 49  SMA/Sederajat Karyawan Swasta 2 Jelek, kualitas rendah Sesuai 9 NELCE FRANSINA AYAMISEBA 40  SD/Sederajat Wiraswasta 3 Jelek, kualitas rendah Sesuai 10 JUMADI 56  SMP/Sederajat Wiraswasta 3 Bagus, kualitas tinggi Sesuai 11 NATALIA KRISTIN MANSUMBER 27  SMA/Sederajat Karyawan BUMN 3 Jelek, kualitas rendah Sesuai 12 MATIUS OAGAY
39  SMA/Sederajat  POLRI 7 Jelek, kualitas rendah Sesuai 13 MARIETJE PARINUSA 69  SMA/Sederajat Pensiunan Guru 1 Bagus, kualitas tinggi Sesuai 14 PIET MAMORIBO 65  SMA/Sederajat  Petani 4 Jelek, kualitas rendah Sesuai 15 DELVIN MANSUMBER 30  SMA/Sederajat Karyawan Honorer 3 Jelek, kualitas rendah Sesuai 16 YEBI IPRANDI MAMONTO 31  SMA/Sederajat Karyawan Honorer 3 Bagus, kualitas tinggi Sesuai 17 PARTIMAN MUDUMI 67  SMA/Sederajat  Pensiunan TNI 3 Jelek, kualitas rendah Sesuai 18 FELIX OSKAR RAHARUSUN 34  SMA/Sederajat Karyawan Honorer 3 Bagus, kualitas tinggi Sesuai 19 ANWARI BAKIAR SAPUTRA 31  SMA/Sederajat  PNS 3 Bagus, kualitas tinggi Sesuai 20 MARTHEN MANSUMBER 57  D1/D2/D3 PNS 6 Jelek, kualitas rendah Sesuai 21 DEMAS KIRIHIO 52  SMA/Sederajat  PNS 5 Jelek, kualitas rendah Sesuai 22 BONI FASIUS 57  SMA/Sederajat  Pensiunan TNI 3 Bagus, kualitas tinggi Sesuai
No Nama Kriteria Hasil U Pend Pk T KR 23 ADRIANUS YAN BOSAYOR 55  SMP/Sederajat PNS 5 Jelek, kualitas rendah Sesuai 24 SELINA MANGGAPRAOUW 67  SD/Sederajat Mengurus Rumah Tangga 2 Jelek, kualitas rendah Sesuai 25 HASLINDA HAMID 54  SMA/Sederajat Mengurus Rumah Tangga 5 Bagus, kualitas tinggi Sesuai 26 ANTON PALAPESI 51  SMA/Sederajat Buruh Harian Lepas 7 Jelek, kualitas rendah Sesuai 27 KADIYANI MANAKI 44  SMA/Sederajat  Petani 3 Bagus, kualitas tinggi Sesuai ... ... ... ... ... ... .. ... 60 DARIMAN 42  SMA/Sederajat  Petani 4 Jelek, kualitas rendah Sesuai

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah  dilakukannya  pengujian  pada  program, fungsional  pada  beberapa browser ,  sistem  dapat berjalan  dengan  baik.    Berdasarkan  hasil  perhitunan manual  dan  sistem  menunjukkan  bahwa  sistem  yang digunakan  sebagai  pengambilan  keputusan  dengan metode  AHP  ini  untuk  menentukan  penerima  BLT memperoleh keakuratan sekitar 90% dan 10% terdapat eror dari 60 alternatif yang berasal dari data penduduk desa  Sindangjaya.  Dengan  adanya  sistem  pendukung keputusan  ini,  pemerintah  desa  khususnya  desa Sindangjaya  dapat  terbantu  dalam  mengambil keputusan  untuk  menentukan  calon  penerima  BLT dana desa yang lebih cepat. Adapun saran yang dapat penulis  berikan  diantaranya  yaitu:  mengembangkan sistem  pendukung  keputusan  ini  dengan  metode  lain sepertin  TOPSIS  ( Technique  for  Order  Performance by  Similarity  to  Ideal  Solution )  pada  penelitian selanjutnya,  sehingga  dapat  digunakan  sebagai perbandingan  keakuratan  hasil  yang  diperoleh. Disarankan pada penelitian selanjutnya juga menambahkan  fitur/fungsi  yang  belum  ada  pada sistem yang mendukung keputusan dengan menerapkan  sebuah  metode  AHP  untuk  menentukan penerima BLT dana desa saat ini seperti fungsi report .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Kementerian  Keuangan  Republik  Indonesia, “Perubahan  atas  Peraturan  Menteri  Keuangan Nomor  190/PMK.07/2021  tentang  Pengelolaan Dana Desa,” Agustus 2022. [Online]. Available: BN.2022/NO.819;https:jdih.kemenkeu.go.id. [Diakses 9 November 2022].
[2]  H. Lubis, R. Salkiawati dan S. Hala, “Penerapan Metode  Simple  Additive  Weighting  Untuk Penerima Bantuan Langsung Tunai dana Desa,” Jurnal Sistem Informasi, p. 54, 2021.
[3]  E. W. Puspitarini, “Sistem Pendukung Keputusan dalam  Menentukan  Penerima  BLT  dengan Metode  Weighted  Product  Model,” SMATIKA Jurnal Vol.07 No.02, p. 31, 2017.
[4] R.  Rahmona,  I.  P.  Ningrum  dan  N.  Ransi, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk
Menentukan Penerima Bantuan Langsung Tunai
(BLT)  Dengan  Metode  Analytical  Hierarchy Process  (AHP)  (Studi  kasus:  Desa  Sambuli, Kecamatan  Abeli,  Kota  Kendari),” semanTIK,
Vol.2 No.1, pp. 257-266, 2016.
[5] K.  Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan, Yogyakarta: ANDI, 2007.
[6] R. dan D. Aziz, “Model Pengambilan Keputusan Penerima Bantuan Raskin Menggunakan Metode [1]  [7] Weighted  Product  (WP)  dan  Topsis,” Jurnal  Informasi  Dan  Komputer  Vol:7  No:2, p. 20, 2019.
[7]  V.  Andressi  dan  G.  ,  “Penerapan  Metode Analytical  Hierarcy  Process  Dalam  Penentuan Penerima Bantuan Langsung Tunai COVID-19,” Seminar Nasional Informatika (SENATIKA), pp. 255-263, 2021.
[8]   M. Huzaifa dan E. Refianti, “Sistem Pendukung Keputusan  Penerima  Bantuan  Langsung  Tunai Dana  Desa  Menggunakan  Metode  SMART,” Jurnal Multinetics Vol.7 No.2, p. 135, 2021.
[9]   A. R. S. Manik, B. Nurhadiyono dan Y. Rahayu, “Implementasi  Metode Weighted Product (WP) Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Menyeleksi Penerima  Beras Masyarakat Miskin (RASKIN),” Techno.COM, pp. 109-114, 2015.
[10] N.  Nacong  dan  D.  Lusiyanti,  “Pendukung Keputusan Penerima BLT-Dana Desa Menggunakan Metode Weight Product,” Jurnal Ilmiah Matematika dan Terapan Vol.19 No.1, pp. 82-89, 2022.
[11]  A.  T.  Purba  dan  V.  M.  M.  Siregar,  “Sistem Penyeleksi  Mahasiswa  Baru  Berbasis  Web Menggunakan  Metode  Weighted  Product,” Jurnal TEKINKOM Vol.3 No.1, p. 2, 2020.
[12] R. T. S. Putra, S. A. WIbowo dan Y. A. Pranoto, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan BLT di  Kecamatan  Sampang  Menggunakan  Metode SAW  dan  Metode  AHP  Berbasis  Web,” JATI (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika)  Vol.5 No.1, p. 322, 2021.
[13]   T. L. Saaty dan L. G. Vargas, “Models, Methods, Concepts  &  Application  of  the  Analytic Hierarchy Process,” Springer Science, 2001.
[14] A.  E.  Silitonga  dan  A.  Simangunsong,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan Bantuan Langsung Tunai Dengan Metode Profile Matching Pada Kantor Kepala Desa Narigunung
1,” Jurnal  Nasional  Komputasi  dan  Teknologi Informasi Vol.3 No.3, p. 276, 2020.
[15]  S. Wijayanto, M. Juansen, S. Fernandez dan M. Y.  Fathoni,  “Penerapan  Metode  Weighted Product  Dalam  Penentuan  Penerimaan  Bantuan Ternak  Ayam,” Journal  of  Information  System Research (JOSH), pp. 542-543, 2022.