## Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Penerima Bantuan Iuran BPJS Kesehatan Menggunakan Metode ROC dan SMART
Masroni 1 , Syarifah Putri Agustini Alkadri 2 , Rachmat Wahid Saleh Insani 3
123 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Pontianak
1 181220017@unmuhpnk.ac.id, 2 agustini.putri @unmuhpnk.ac.id , 3 rachmat.wahid @unmuhpnk.ac.id

## Abstract
Social Assistance for Contribution Assistance Recipients (PBI) which is a program from the government for health services in providing assistance in the form of health insurance to the people of Indonesia, in the recommendation process for BPJS Health Contribution Assistance Recipients (PBI) at the Sambas Regency Social Office so far is still based on the results of the village deliberative assessment (MUSDES) and then submitted to the Social Service, the assessment and data collection carried out are still manually, namely data collection with Fill out paper forms of verification and data validation that have not been properly computerized, so it takes a long time in the process of  recommending  recipients of  social assistance. The system built using  the ROC and SMART methods aims to help  data  collectors  to  reduce  time  in  data  collection  and  be  effective  in  recommending  PBI  social  assistance recipients according to the criteria used. The criteria used are source of livelihood, expenditure, medical ability, frequency of  buying  clothes, ability to  send children to  school, widest  type of  house wall, widest  type of  house floor, widest type of roof, lighting of residential buildings, floor area of the house and sources of drinking water or clean water with 50 alternative data  samples. The results of  this  study are only 13 alternatives  that will  be recommended to get social assistance, namely alternative bahar with a value of 0.07381 to alternative tambrin with  a  value  of  0.6993  with  fairly  accurate  calculation  results  known  through  testing  MAPE  (Mean  Absolute Perentage Error) showing a result of 25.31%.

## Keywords: Decision Support System, ROC, SMART, PBI

## Abstrak
Bantuan  Sosial  Penerima  Bantuan  Iuran  (PBI)  yang  merupakan  program  dari  pemerintah  untuk  pelayanan kesehatan dalam pemberian bantuan yang berupa jaminan kesehatan kepada masyarakat indonesia, dalam proses rekomendasi untuk Penerima Bantuan Iuran (PBI) BPJS Kesehatan di Dinas Sosial Kabupaten Sambas selama ini masih  berdasarkan  hasil  penilaian    musyawarah  desa  (MUSDES)  baru  kemudian  diserahkan  ke  Dinas  Sosial, penilaian  dan  pendataan  yang  dilakukan  masih  secara  manual  yaitu  pendataan  dengan  mengisi  form  kertas verifikasi dan validasi data yang belum terkomputerisasi dengan baik, sehingga memakan waktu yang lama dalam proses  merekomendasikan  penerima  bantuan  sosial.  Sistem  yang  dibangun  menggunakan  metode  ROC  dan SMART  bertujuan  agar  dapat  membantu  pihak  pendata  untuk  mengurangi  waktu  dalam  pendataan  dan  efektif dalam merekomendasikan penerima bantuan sosial PBI sesuai kriteria yang digunakan. Kriteria yang digunakan yaitu  sumber  mata  pencarian,  pengeluaran,  kemampuan  berobat,  frekuensi  membeli  pakaian,  kemampuan menyekolahkan anak, jenis dinding rumah terluas, jenis lantai rumah terluas, jenis atap rumah terluas, penerangan bangunan tempat tinggal, luas lantai rumah dan sumber air minum atau air bersih dengan 50 sampel data alternatif. Hasil  penelitian  ini  hanya  13  alternatif  yang  akan  direkomendasikan  untuk  mendapatkan  bantuan  sosial  yaitu alternatif bahar dengan nilai 0,07381 sampai alternatif tambrin  dengan nilai 0,6993 dengan hasil perhitungan yang cukup akurat diketahui melalui pengujian MAPE ( Mean Absolute Perentage Error ) menunjukkan hasil 25,31%.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, ROC, SMART, PBI
.
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Bantuan sosial merupakan suatu  bantuan yang berupa jasa,  uang,  maupun  barang  kepada  masyarakat, sekelompok orang atau keluarga dan masyarakat yang berkategori  miskin  [1].  Salah  satunya  adalah  bantuan
sosial Penerima Bantuan Iuran (PBI) yang merupakan program  dari  pemerintah  untuk  pelayanan  kesehatan dalam  pemberian  bantuan  yang  berupa  jaminan kesehatan  khusus  kepada  masyarakat  indonesia  yang berada di garis kemiskinan [2]. Dalam
merekomendasikan  masyarakat  sebagai  penerima bantuan  sosial  PBI  BPJS  Kesehatan  di  Dinas  Sosial Kabupaten  Sambas  sebelumnya  masih  berfokus  pada hasil  penilaian    musyawarah  desa  (MUSDES)  baru kemudian  diserahkan  ke  Dinas  Sosial,  dalam  proses pendataan dan penilaian yang dilakukan masih dengan manual  yaitu  pendataan  yang  berupa  mengisi  form kertas  verifikasi  dan  validasi  data  yang  belum terkomputerisasi  dengan  baik,  sehingga  memakan waktu paling cepat seminggu atau 21 hari paling lama tergantung  dari  banyaknya  data  yang  dikelola  sesuai dengan  waktu  yang  ditetapkan  dari  tanggal  1  sampai tanggal 21 setiap bulan dalam menentukan rekomendasi  masyarakat  yang  akan  mendapatkan bantuan  sosial  oleh  desa  mulai  dari  pendataan  hingga penyerahan data ke dinas sosial.
Metode  ROC  ( Rank  Order  Centroid )  yaitu  salah satu teknik  yang  berguna  untuk  mencari  bobot  nilai  yang akan diperlukan dalam proses pembobotan dari kriteria tertentu dalam suatu sistem pendukung keputusan [3]. Metode  SMART  ( Simple  Multi  Attribute  Rating Tecnique )  adalah  teknik  yang  fleksibel  dalam mengambil  suatu  keputusan,  kerena  kesederhanaanya teknik  ini  lebih  banyak  digunakan  untuk  kebutuhan pengambilan  keputusan  dan  caranya  menganalisa respon [4].
Penelitian sebelumnya telah melakukan penelitian yang membandingkan  antara  teknik entropy dengan  ROC untuk  menghitung  bobot  nilai  kriteria  sehingga diperoleh hasil bahwa menggunakan teknik ROC yang lebih  efektif  untuk  menghitung  bobot  nilai  kriteria dalam mengambil keputusan [5].
Penelitian lainnya adalah dengan melakukan perbandingan  antara  metode  profile  matching  dengan metode SMART untuk  mengetahui teknik mana yang lebih cocok dan akurat untuk penyelesaian permasalahan memilih supplier dengan hasil perhitungan  menggunakan  teknik  MSE,  teknik SMART  mencapai  hasil  deviasi  paling  tinggi  sebesar 2568.345972  deripada  menggunakan  teknik  profil matching yang dibandingkan menggunakan pengujian akurasi  MSE  dengan  hasil  nilai  deviasi  paling  tinggi merupakan  metode  terbaik.  Oleh  karena  itu,  teknik SMART  lebih  direkomendasikan  untuk  memilih suplier pada penelitian ini [6].
Selain  itu,  penelitian  pemilihan  penerima  beasiswa PPA  dan  mendapatkan  hasil  yang  akurat  ditentukan dengan pengujian MAPE menunjukkan nilai kesalahan sebesar  1,06%  yang  termasuk  dalam  memprediksi tingkat error yang rendah karena nilainya kurang dari 10% dengan kategori sangat akurat [7].
Berdasarkan  permasalahan  yang  diuraikan  penulis memberikan solusi dengan melakukan penelitian yang berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penetuan Penerima  Bantuan  Iuran  (PBI)  Bpjs  Kesehatan  Di Kabupaten Sambas Menggunakan Metode R OC  dan  SMART”  dengan  tujuan  mengurangi  waktu saat proses seleksi dan mendapatkan hasil yang efektif
dan  akurat    untuk  calon  penerima  bantuan  sosial Penerima Batuan Iuran (PBI).

## 2. Metode Penelitian
Beberapa  langkah  yang  dilakukan  pada  metode penelitian untuk menyelesaikan penelitian ini. Berikut beberapa  tahapan  dan  keperluan  yang  dibutuhkan dalam penyelesaian penelitian ini antara lain:

## 2.1. Identifikasi Masalah
Pertama  yang  dilakukan  untuk  penelitian  ini  yaitu mengidentifikasikan masalah guna menentukan lokasi dan  permasalahan  yang  akan  diselesaikan  dalam penelitian. Tahapan yang dilakukan dalam mengidentifikasi  permasalahan  adalah  dengan  cara melakukan  wawancara  secara  langsung  dan  tak terstruktur dengan pihak dinas dan desa.

## 2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  yang  diambil    secara  langsung dengan  narasumber  dengam  melakukan  tanya  jawab langsung  adalah  wawancara.  Wawancara  yang  tidak terstruktur  ialah  wawancara  dimana  peneliti  tidak mengacu  pada  panduan  wawancara  yang    sistematis dan lengkap atau hanya menyajikan permasalahan yang diangkat selama pengumpulan data.
Pengumpulan data  yang diambil secara langsung dari objek  penelitian  yaitu  data  primer.  Data  primer  dari penelitian ini ialah data dari form verifikasi dan validasi data  yang  memuat  alternatif  dan  nilai  kriteria  yang digunakan, serta data kriteria dan subkriteria.
Pengumpulan data  yang didapat secara tidak langsung dari  objek  penelitian  yaitu  data  sekunder.  Data sekunder  yaitu  hasil  penelitian  studi  pustaka  yang digunakan  untuk  mencari  data  dan  informasi  pada jurnal  penelitian  seperti  jurnal  penelitian  yang  ada  di google  scholar  dan  portal  garuda,  data  dan  informasi lainnya seperti buku dan ebook yang dapat mendukung dalam proses penulisan.

## 2.3 ROC
Teknik Rank  Order  Centroid  ( ROC)  adalah  metode yang  sederhana  dan  tidak  sulit  untuk  dipahami,  pada metode  ROC  memiliki  konsep  yang  berdasarkan kepentingannya  dalam  proses  pembobotan  dimana kriteria  pertama  adalah  lebih  penting  dari  kriteria kedua,  kriteria  yang  kedua  lebih  penting  dari  kriteria ketiga dan selanjutnya sampai pada kriteria yang paling terakhir  [3].  Berikut  tahapan  dalam  menggunakan metode ROC pada persamaan dibawah ini:
a. Tentukan  kriteria  berdasarkan  kepentingannya, kriteria  1  lebih  penting  dari  2,  kriteria  2  lebih penting  dari  3,  kriteria  3  lebih  penting  dari  4,  dan seterusnya dengan persamaan sebagai berikut.
𝐶 𝑟 1 ≥ 𝐶 𝑟 2 ≥ 𝐶 𝑟 3 ≥   𝐶 𝑟 4 … 𝐶 𝑟 𝑛 (1)
dengan Cr adalah kriteria
b. Setelah kriteria sudah ditentukan, untuk mendapatkan  nilai  dari  bobot  kriteria  maka digunakan rumus ROC sebagai berikut:
𝑊 𝑛 = 1 𝑛 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 (2)
dengan Wn adalah bobot ROC, n adalah jumlah kriteria,
∑ ( 1 i ) n i=1 adalah  jumlah  dari  pembagian  nilai  setiap kriteria dan i adalah urutan nilai prioritas.
Setelah  bobot  kriteria  sudah  ditentukan  dan  diproses maka akan menghasilkan persamaan sebagai berikut:
𝑊 1 ≥ 𝑊 2 ≥ 𝑊 3 ≥   𝑊 4 … 𝑤 𝑛 (3)
dengan Wn adalah Bobot. Total keseluruhan dari bobot yang didapat menggunakan metode ROC adalah 1

## 2.3 SMART
Metode SMART adalah teknik yang berguna pada SPK untuk  pengambilan  keputusan  multi  kriteria,  pada metode  ini  kriteria  mempunyai  nilai  bobot  yang menentukan  kepentingan  kriteria  yang  satu  dengan kriteria  lainnya.  Teknik  SMART  merupakan  metode yang  fleksibel  dalam  pengambilan  keputusan,  kerena kesederhanaanya  teknik  ini  lebih  banyak  diperlukan untuk  kebutuhan  pengambilan  keputusan  dan  caranya menganalisa  respon  [4].  Berikut  langkah  dalam menggunakan metode SMART yaitu sebagai berikut: a. Menentukan kriteria, alternatif dan bobot kriteria b. Melakukan  normalisasi  bobot  dengan  persamaan sebagai berikut:
𝑊𝑖 = 𝑊′𝑖 ∑ 𝑊𝑗 𝑚 𝑗=1 (4)
dengan Wi adalah  bobot  dari  kriteria  yang ternormalisasi pada kriteria ke-i, lalu W’i adalah bobot nilai kriteria ke-i, Wj adalah bobot nilai kriteria ke-j dan J adalah 1,2,3,……, n total kriteria.
c. Tentukan  nilai  utilitas  dengan  menghitung  nilai kriteria pada setiap kriteria menjadi data baku nilai kriteria. Untuk menghitung nilai utilitas dilihat dari sifat yang dimiliki kriteria tersebut.
Kriteria cost (biaya) adalah kriteria yang apabila nilai semakin kecil maka semakin baik. Persamaan sebagai berikut:
ui(ai) = 𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑜𝑢𝑡 𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑚𝑖𝑛 (5)
Kriteria benefit (keuntungan)  adalah  kriteria  yang apabila  nilai  semakin  besar  maka  semakin  baik. Persamaan sebagai berikut:
𝑢𝑖(𝑎𝑖) = 𝐶𝑜𝑢𝑡−𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑚𝑖𝑛 (6) dengan Ui(ai) merupakan  bobot  nilai  kriteria  baris  i kolom  I, Cout merupakan  nilai  kriteria  ke-I, Cmin merupakan  nilai  dari  minimal  kriteria  dan Cmax merupakan nilai dari maksimal kriteria.
d. Selanjutnya yaitu menghitung nilai akhir dari setiap kriteria dengan persamaan sebagai berikut:
𝑢(𝑎𝑖) = ∑ 𝑤𝑗 𝑚 𝑗=𝑖 * uj(ai) (7)
dengan u(ai) merupakan  total  nilai  alternatif  ke-I, wj merupakan  bobot  nilai  kriteria  ke-j  yang  sudah ternormalisasi dan uj(ai) merupakan nilai utilitas dari kriteria ke-j untuk alternatif ke-i.
e. Setelah  nilai  akhir  didapat  maka  jumlahkan  hasil yang  didapat  lalu  dilakukan  perangkingan  pada hasil yang sudah dihitung.

## 2.4 MAPE
Terdapat  metode  yang  biasa  digunakan  dalam menentukan  hasil  perhitungan  prediksi  ialah  dengan menggunakan teknik MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ). Pada teknik ini menguji perhitungan yang berbeda antara data hasil prediksi dan data  aktual  [8].  Perhitungan  MAPE  yang  digunakan dapat dicari dengan rumus berikut [9]:
MAPE = ∑ 100|𝑋𝑡−𝐹𝑡|/𝑋𝑡 𝑛 𝑖=1 𝑛 (8)
dengan Xt ialah nilai aktual untuk periode ke-t, Ft ialah nilai peramalan untuk periode ke-t dan n ialah jumlah data.
Apabila  terlalu  rendah  nilai  MAPE,  maka  dapat dikatakan  nilai  prediksi  memiliki  kemampuan  yang baik  [10].  Kriteria  penilaian  MAPE  ditampilkan pada tabel 1

## Tabel 1. Tabel Kriteria Penilaian MAPE
MAPE Kriteria <10% Kemampuan Prediksi Sangat Baik 10-20% Kemampuan Prediksi Baik 20-50% Kemempuan Prediksi Cukup/Layak >50% Kemempuan Prediksi Buruk
2.5 perancangan sistem
Perancangan  sistem  yaitu  membahas  tentang  analisis dan pemodelan sistem yang akan dibuat.
a. kebutuhan data
Kebutuhan  data  pada  penelitian  ini  ialah  berupa  data kriteria, subkriteria dan alternatif. Berikut data kriteria yang  berisikan  kode  kriteria,  nama  kriteria,  sifat, tingkat prioritas dan bobot kriteria ditujukan pada tabel 2
Tabel 2. Tabel Kriteria Kode kriteria Nama Kriteria Sifat Tingkat Prioritas Bobot C1 Sumber Mata Pencarian Benefit 1 0,2745 C2 Pengeluaran Cost 2 0,1836 C3 Kemampuan Berobat Benefit 3 0,1382 C4 Frekuensi Membeli Pakaian Benefit 4 0,1079 C5 Kemampuan Menyekolahkan Anak Benefit 5 0,0851 C6 Jenis Dinding Rumah Terluas Benefit 6 0,0670 C7 Jenis Lantai Rumah Terluas Benefit 7 0,0518 C8 Jenis Atap Rumah Terluas Benefit 8 0,0388 C9 Penerangan Bangunan Tempat Tinggal Benefit 9 0,0275 C10 Luas Lantai Rumah Benefit 10 0,0174 C11 Sumber Air Minum / Air Bersih Benefit 11 0,0083
Adapun  data  subkriteria  berisikan  kode  kriteria, kriteria, subkriteria dan nilai subkriteria ditujukan pada tabel 3.
Tabel 3. Tabel Subkriteria Kode Kriteria Subkriteria Nilai C1 Sumber mata pencarian Pekerja tetap 1 Pekerja harian lepas 2 Tidak bekerja 3 C2 Pengeluaran ≥Rp.600.000/kapita/bulan 1 Rp.408.000 – Rp.509.999/kapita/bulan 2 ≤Rp.407.999/kapita/bulan 3 C3 Kemampuan berobat Dokter/rumah sakit 1 Puskesmas 2 Beli obat di warung 3 C4 Frekuensi membeli pakaian 3 kali setahun 1 2 kali setahun 2 1 kali setahun 3 C5 Kemampuan menyekolahkan anak SMA/Sederajat 1 SMP/Sederajat 2 SD/Sederajat 3 C6 Jenis dinding terluas Tembok 1 Kayu 2 Bambu 3 C7 Jenis lantai rumah terluas Keramik/Tehel 1 Semen/Plester 2 Papan/Kayu 3 C8 Jenis atap rumah terluas Seng/Metal 1 Genteng/Asbes 2 Ijuk/Rumbia 3 C9 Penerangan bangunan tempat tinggal Listrik subsidi ≤900 VA 1 Listrik tanpa meteran 2 Penerangan bukan listrik 3 C10 Luas lantai rumah >8 M2/orang 1 8 M2/orang 2 <8 M2/orang 3 C11 Sumber air minum/air bersih PDAM/Ledeng 1 Sumur bor/Gali 2 Air sungai/Air hujan 3
Data  alternatif  yang  berisikan  kode  dan  nama  alternatif  ditujukan pada tabel 4.
Tabel 4. Tabel Alternatif Kode Nama Alternatif
A1 Bujang mansur A2 Diah napis A3 Kartini A4 Ahmad A5 Hadimah A6 Karni A7 Sulaiman A8 Warni A9 Atmah A10 Anuar A11 Hendri A12 Jayadi A13 Rahman A14 Mauludin A15 Polidi A16 Sartinah A17 Tohana A18 Tambrin A19 Meriyanto A20 Rusmani madun A21 Lutbah A22 Jusnah A23 Manto A24 Misno A25 Bahar A26 Parimah A27 Jamian A28 Labak A29 Muslimin A30 Patimah A31 Ida lasa A32 Mardiono A33 Suriadi A34 Dahlia A35 Kasum A36 Sabirin A37 Paridah A38 Patimah sedot A39 Aldy A40 Wajina A41 Mulyadi A42 Linda A43 Panuri A44 Suwandi A45 Anton A46 Juslah A47 Hamdani A48 Palimah A49 Sabara ugat A50 Kusnadi

## b. Diagram Use Case
Diagram use case adalah diagram yang berfungsi untuk memvisualkan relasi antara aktor dan sistem. Diagram ini  hanya  memvisualkan  secara  global,  maka komponen  yang  diperlukan  pun  sangat  sedikit  [11]. Berikut  diagram use  case yang  menggambarkan aktivitas antar pengguna dan sistem yang terdapat pada sistem  pendukung  keputusan  rekomendasi  penerima bantuan sosial PBI ditujukan pada gambar 1.
Login Mengelola user Mengelola Kriteria Mengelola Alternatif Perhitungan Penilaian Laporan Mengelola sub kriteria <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> <<exstend>> User
Gambar 1. Diagram Use Case

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Pada  hasil  dan  pembahasan  ini  yaitu  cara  penerapan metode  ROC  dan  SMART  untuk  merekomendasikan calon penerima bantuan sosial menggunakan perhitungan  manual  kombinasi  dari  metode  ROC  dan SMART  serta  implementasi  tampilan  antarmuka sistem.
3.1  Perhitungan  manual  kombinasi  metode  ROC  dan SMART
Langkah-langkah  yang  diperlukan  dalam  pencarian nilai bobot menggunakan metode ROC sebagai berikut:
Pertama  yaitu  untuk  merekomendasikan  calon penerima  bantuan  sosial  PBI  mencari  nilai  bobot terlebih  dahulu  menggunakan  rumus  2  pada  metode ROC dibawah ini:
W1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 + 1 9 + 1 10 + 1 11
11 = 0,2745
W2 = 0+ 1 2 + 1
3 + 1
4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 + 1 9 + 1 10 + 1 11
11 = 0,1836
W3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 + 1 9 + 1 10 + 1 11 11 = 0,1382
W4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 + 1 9 + 1 10 + 1 11 11
= 0,1079 W5 = 0+0+0+0+ 1 5 + 1 6 + 1
7 + 1
8 + 1
9 + 1
10 + 1 11
11 = 0,0851 W6 = 0+0+0+0+0+ 1 6 + 1 7 + 1 8 + 1 9 + 1 10 + 1 11 11 = 0,0670 W7 = 0+0+0+0+0+0+ 1 7 + 1
8 + 1 9 + 1 10 + 1 11 11
= 0,0518
W8 = 0+0+0+0+0+0+0+ 1 8 + 1
9 + 1 10 + 1 11 11 = 0,0388
W9 = 0+0+0+0+0+0+0+0+ 1 9 + 1 10 + 1 11
W10 = 0+0+0+0+0+0+0+0+0+ 1 10 + 1 11 11 = 0,0174 W11 = 0+0+0+0+0+0+0+0+0+0+ 1
11
11 = 0,0083
setelah  nilai  bobot  sudah  didapat  maka  dilanjutkan perhitungan dengan mengkombinasikan menggunakan rumus  pada  metode  SMART  untuk  mencari  nilai utilitas  berdasarkan  sifat  kriteria,  jika cost maka menggunakan  rumus  5  dan  jika benefit maka menggunakan  rumus  6.  Berikut  proses  menghitung nilai  utility  salah  satu  alternatif  yaitu  Bujang  Mansur pada setiap kriteria sebagai berikut:
C1  =  Benefit  menggunakan  rumus  6,  dengan  nilai minimum 1 dan maksimum 3 maka:
U1(A1) = 3−1 3−1 = 1
C2  =  Cost  menggunakan  rumus  5,  dengan  nilai minimum 1 dan maksimum 3 maka:
U2(A1) = 3−3 3−1 = 0
C3  =  Benefit  menggunakan  rumus  6,  dengan  nilai minimum 1 dan maksimum 3 maka:
U3(A1) = 3−1 3−1 = 1
Setelah nilai utility didapat maka selanjutnya mencari nilai  akhir  setiap  kriteria  menggunakan  rumus  7 pada metode SMART sebagai berikut:
Berikut  proses  perhitungan  nilai  akhir  salah  satu alternatif  yaitu  Bujang  Mansur  pada  setiap  kriteria menggunakan rumus 7 sebagai berikut:
Total nilai alternatif ke-1 = bobot nilai C1 * nilai utility U1(A1), maka: U(A1) = 0,2745 * 1 = 0,2745
Total nilai alternatif ke-1 = bobot nilai C2 * nilai utility U2(A1), maka: U(A1) = 0,1836 * 0 = 0
Total nilai alternatif ke-1 = bobot nilai C3 * nilai utility U3(A1), maka: U(A1) = 0,1382 * 1 = 0,1382
Total nilai alternatif ke-1 = bobot nilai C4 * nilai utility U4(A1), maka: U(A1) = 0,1079 * 1 = 0,1079
Total nilai alternatif ke-1 = bobot nilai C5 * nilai utility U5(A1), maka: U(A1) = 0,0851 * 1 = 0,0851
Total nilai alternatif ke-1 = bobot nilai C6 * nilai utility U6(A1), maka: U(A1) = 0,0670 * 0 = 0
Total nilai alternatif ke-1 = bobot nilai C7 * nilai utility U7(A1), maka: U(A1) = 0,0518 * 1 = 0,0518
Total nilai alternatif ke-1 = bobot nilai C8 * nilai utility U8(A1), maka: U(A1) = 0,0388 * 0 = 0
Total nilai alternatif ke-1 = bobot nilai C9 * nilai utility U9(A1), maka: U(A1) = 0,0275 * 0 = 0
Total  nilai  alternatif  ke-1  =  bobot  nilai  C10  *  nilai utility U10(A1), maka: U(A1) = 0,0174 * 0 = 0
Total  nilai  alternatif  ke-1  =  bobot  nilai  C11  *  nilai utility U11(A1), maka: U(A1) = 0,0083 * 1 = 0,0083
Setelah nilai akhir didapat maka dihitung jumlah nilai total  dengan  menjumlahkan  nilai  akhir  utility  yang telah  didapat  sebagai  berikut:  0,2745  +  0  +  0,1382  + 0,1079 + 0,0851 + 0 + 0,0518 + 0 + 0 + 0 + 0,0083 = 0,6658
Berikut adalah hasil dari perhitungan mendapatkan 13 alternatif yang akan direkomendasikan untuk menerima bantuan sosial PBI ditujukan pada tabel 5.
Tabel 5. 13 alternatif yang direkomendasikan menerima bantuan sosial PBI Alternative Hasil Ranking Bahar 0,7381 1 Muslimin 0,7234 2 Manto 0,7232 3 Mauludin 0,7167 4 Palimah 0,7131 5 Ahmad 0,7122 6 Kasum 0,7060 7 Karni 0,6993 8 Sulaiman 0,6993 9 Anuar 0,6993 10 Tambrin 0,6993 11 Rusmani madun 0,6993 12 Jusnah 0,6993 13

## 3.2 Pengujian Akurasi MAPE
Pengujian  tingkat  akurasi  sistem  digunakan  untuk mengukur  hasil  perhitungan  yang  didapatkan  dari sistem  pendukung  keputusan  yaitu  menggunakan teknik  pengujian  MAPE  menggunakan  rumus  8 ditujukan pada tabel 6.

## Tabel 6. Hasil pengujian MAPE
Kode Xt Ft (xt-ft)/xt MAPE=(( Xt - Ft ) / Xt)*100% A1 0,9217 0,7381 0,1992 19,92% A2 0,9002 0,7166 0,2040 20,40% A3 0,8966 0,7130 0,2048 20,48% A4 0,8958 0,7122 0,2050 20,50% A5 0,8829 0,6993 0,2080 20,80% A6 0,8829 0,6993 0,2080 20,80% A7 0,8829 0,6993 0,2080 20,80% A8 0,8829 0,6993 0,2080 20,80% A9 0,8829 0,6993 0,2080 20,80% A10 0,8829 0,6993 0,2080 20,80% A11 0,8829 0,6993 0,2080 20,80% A12 0,8829 0,6993 0,2080 20,80% A13 0,8738 0,6902 0,2101 21,01% A14 0,8668 0,6831 0,2119 21,19% A15 0,8570 0,6734 0,2143 21,43% A16 0,8494 0,6658 0,2162 21,62% A17 0,8494 0,6658 0,2162 21,62%
A18 0,8494 0,6658 0,2162 21,62% A19 0,8494 0,6658 0,2162 21,62% A20 0,8494 0,6658 0,2162 21,62% A21 0,8452 0,6616 0,2172 21,72% A22 0,8288 0,6452 0,2215 22,15% A23 0,8288 0,6452 0,2215 22,15% A24 0,8235 0,6399 0,2230 22,30% A25 0,8235 0,6399 0,2230 22,30% A26 0,8235 0,6399 0,2230 22,30% A27 0,8235 0,6399 0,2230 22,30% A28 0,8150 0,6313 0,2253 22,53% A29 0,8068 0,6232 0,2276 22,76% A30 0,7983 0,6147 0,2300 23,00% A31 0,7977 0,6141 0,2302 23,02% A32 0,7976 0,6140 0,2302 23,02% A33 0,7809 0,5973 0,2351 23,51% A34 0,7724 0,5888 0,2377 23,77% A35 0,7643 0,5806 0,2403 24,03% A36 0,7643 0,5806 0,2403 24,03% A37 0,7550 0,5714 0,2432 24,32% A38 0,7233 0,7233 0,0000 0,00% A39 0,7231 0,7231 0,0000 0,00% A40 0,7059 0,7059 0,0000 0,00% A41 0,6538 0,6538 0,0000 0,00% A42 0,5944 0,5944 0,0000 0,00% A43 0,5663 0,5663 0,0000 0,00% A44 0,5016 0,6852 0,3661 36,61% A45 0,4569 0,4569 0,0000 0,00% A46 0,4076 0,5913 0,4505 45,05% A47 0,2651 0,4488 0,6926 69,26% A48 0,2365 0,4201 0,7765 77,65% A49 0,2074 0,3910 0,8853 88,53% A50 0,1314 0,3150 1,3979 139,79% Total 1266%
Dari  hasil  diatas  merupakan  nilai  dan  jumlah  absolut pada  tiap  kriteria,  kemudian  jumlah  nilai  tersebut dibagi dengan jumlah data sebagai berikut:
MAPE = ∑| 𝑋𝑡−𝐹𝑡 𝑋𝑡 | x100% 𝑛 = 1266% 50 = 25,31%
Jadi, dapat ditarik kesimpulan bahwa nilai akurasi SPK berdasarkan  50  data  yang  diuji  mempunyai  nilai kesalahan sebesar 25,31%, nilai tersebut menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan dalam merekomendasikan penerima bantuan iuran menggunakan  metode  ROC  dan  SMART  memiliki kemampuan  prediksi  yang  cukup  atau  layak berdasarkan kriteria penilaian MAPE karena nilai error yang didapat antara 20% sampai 50% (20-50%).
3.3 Implementasi Antarmuka sistem
Berikut  adalah  implemenasi  hasil  perancangan  user interface  dari  sistem  pendukung  keputusan  penetuan penerima  bantuan  iuran  (PBI)  BPJS  kesehatan menggunakan metode ROC dan SMART.
a. Halaman Login
Pada  halamann  awal  pengguna  diharuskan  mengisi form  login  pengguna  untuk  mengakses  halaman dashboard dan mengelola aplikasi dengan memasukkan username dan password, username dan password yang dimasukkan  tidak  boleh  salah  apabila  salah  akan muncul pemberitahuan bahwa username dan password salah. Halaman login ditujukan pada gambar 2.

## Gambar 2. Halaman Login
b. Halaman Dashboard
Untuk mengakses halaman dashboard, pengguna harus login terlebih dahulu. Setelah berhasil login pengguna akan  langsung  mengakses  halaman  dashboard.  Pada halaman dashboard dapat diakses beberapa menu yaitu kriteria, sub kriteria, alternatif, penilaian, perhitungan, laporan  dan  user.  Halaman  dashboard  ditujukan  pada gambar 3 berikut.
Gambar 3. Halaman Dashboard
c. Halaman Kriteria
Halaman  kriteria  menampilkan  seluruh  data  kriteria seperti  kode  kriteria,  nama  kriteria  dan  tipe  kriteria yang ada pada sistem. Pengguna juga dapat melakukan beberapa tindakan seperti menambahkan data kriteria, mengedit  data  kriteria  dan  menghapus  data  kriteria. Halaman kriteria ditujukan pada gambar 4.
Gambar 4. Halaman Kriteria
d. Halaman Sub Kriteria
Pada  halaman  sub  kriteria  ditampilkan  seluruh  data subkriteria  seperti  kolom  nama  kriteria,  nama subkriteria dan bobot subkriteria yang ada pada sistem, di  halaman  ini  pengguna  juga  dapat  menambah, mengedit  dan  menghapus  data  subkriteria.  Halaman sub kriteria ditujukan pada gambar 5.

## Gambar 5. Halaman Sub Kriteria
e. Halaman Alternatif
Pada halaman alternatif yaitu menampilkan sumua data alternatif  seperti  kode  alternatif  dan  nama  alternatif yang ada pada sistem, pada halaman ini pengguna juga bisa  menambah,  mengedit  dan  menghapus  data subkriteria. Halaman alternatif ditujukan pada gambar 6.

## Gambar 6. Halaman Alternatif
f. Halaman Penilaian
Pada  halaman  penilaian  yaitu  ditampilkan  data penilaian  semua  nama  alternatif  dan  setiap  kriteria yaitu  kriteria  1  sampai  kriteria  11  yang  sudah  diberi nilai.  Pengguna  juga  dapat  menambah,  mengedit  dan menghapus  data  penilaian.  Halaman  ditujukan  pada gambar 7.

## Gambar 7. Halaman Penilaian
g. Halaman Laporan
Pada halaman laporan yaitu ditampilkan hasil rangking dari  nilai  yang  sudah  dihitung  dan  dapat  dicetak. Halaman laporan ditujukan pada gambar 8.

## Gambar 8. Halaman Laporan

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pengujian  yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa sistem pendukung keputusan  penentuan  penerima  bantuan  iuran  BPJS kesehatan di kabupaten Sambas dirancang menggunakan metode ROC untuk mencari nilai bobot dan  metode  SMART  untuk  menghitung  nilai  utility yang  dapat  diterapkan  sesuai  kebutuhan  dalam menentukan nama yang akan direkomendasikan untuk mendapatkan  bantuan  sosial  PBI.  Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  Sistem  pendukung  keputusan penentuan penerima bantuan iuran BPJS kesehatan di kabupaten  Sambas  menggunakan  metode  ROC  dan SMART  menghasilkan  perhitungan  yang  akurat  dan efektif diketahui melalui pengujian MAPE menunjukkan hasil 25,31% yang digolongkan kemampuan  prediksi  cukup  atau  layak.  Hasil  dari penelitian  ini  yaitu  setiap  nilai  alternatif  dihitung menggunakan  rumus  pada  metode  ROC  dan  SMART dengan  kriteria  yang  digunakan  adalah  sumber  mata pencarian, pengeluaran, kemampuan berobat, frekuensi membeli  pakaian,  kemampuan  menyekolahkan  anak, jenis dinding rumah terluas, jenis lantai rumah terluas, jenis atap rumah terluas, penerangan bangunan tempat tinggal, luas lantai rumah dan sumber air minum atau air bersih. Hasil perhitungan mendapatkan 13 alternatif yang direkomendasikan berdasarkan rata-rata kebutuhan  kouta  dari  setiap  desa  dalam  perbulan rangking  tertinggi  Bahar  dengan  nilai  0.7381  dan rangking terendah Jusnah dengan nilai 0.6693.

## Daftar Rujukan
[1] D. Diana and I. Seprina, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Penerima Bantuan Sosial Menerapkan Weighted Product Method (WPM),” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol.
5, no. 3, p. 370, 2019, doi: 10.26418/jp.v5i3.34971.
[2] F. Nur and S. Anraeni, “Penerapan Metode Visekriterijumsko Kompromisno Rangiranje ( VIKOR ) Pada Sistem Pendukung Keputusan  Penentuan  Penerima  Bantuan  Iuran  (  PBI  ) BPJS Kesehatan,” vol. 2, no. 1, pp. 43–51, 2021.
[3] D. P. Indini, K. Khairunnisa, N. D. Puspa, T. A. Siregar, and M.  Mesran,  “Penerapan  Metode  OCRA  dalam  Menentukan Media Pembelajaran Online Terbaik di Masa Pandemi Covid- 19 dengan Pembobotan ROC,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 60–66, 2021, doi: 10.30865/json.v3i2.3576.
[4] G.  W.  Afani,  K.  Auliasari,  and  R.  P.  Prasetya,  “Penerapan Metode  Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique  Untuk Penentuan Penerima Kredit Koperasi,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  102–109,  2020,  doi: 10.36040/jati.v4i1.2313.
[5] C.  E.  Prawiro,  M.  Y.  H.  Setyawan,  and  S.  F.  Pane,  “Studi Komparasi  Metode  Entropy  dan  ROC  dalam  Menentukan Bobot  Kriteria,” J.  Tekno  Insentif ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  1–14, 2021, doi: 10.36787/jti.v15i1.353.
[6] Z.  N.  Arif  and  L.  Bachtiar,  “Analisis  Perbandingan  Sistem Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  Smart  Dan Profile  matching  Pemilihan  Supplier  Vapor,”  vol.  17,  no.  1, pp. 111–122, 2023.
[7] I.  Saputra,  S.  P.  A.  Alkadri,  and  R.  W.  S.  Insani,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Penerima  Beasiswa Universitas Muhammadiyah Pontianak Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani,” Digit. Intell. , vol. 2, no. 1, p. 25, 2021, doi: 10.29406/diligent.v2i1.2903.
[8] P.  Purwanto,  D.  Kurniadi,  and  A.  Riansyah,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Prediksi  Penjualan  Pada  Toko Elyzabeth  Parfum  Menggunakan  Metode  Brown’S  Double Exponential Smoothing (Studi Kasus: Toko Elyzabeth Parfum Semarang),” Konf. Ilm. Mhs. Unissula , pp. 413–419, 2019.
[9] J. Heizer and B. Render, Operations Management , Tenth Edit. USA: New Jersey, 2011.
[10]  N.  K.  A.  I.  Cahyani,  I.  M.  Putrama,  and  I.  M.  A.  Wirawan, “Dinas Penanaman Modal Dan Pelayanan Perizinan Terpadu Satu  Pintu  Kabupaten  Buleleng  Dengan  Metode  Least Square,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 1– 11, 2018.
[11]  S.  Mulyani, ANALISIS  DAN  PERANCANGAN  SISTEM INFORMASI MANAJEMEN KEUANGAN DAERAH: NOTASI PEMODELAN  UNIFIED  MODELING  LANGUAGE(UML) ,
Edisi Kedu. Bandung: Abdi Sistematika, 2016.