## 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.v6i1.3471

## Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Langsung Tunai Dana Desa di Pekandangan Menggunakan Metode AHP-TOPSIS
Umu Habibah * , Miftahurrahma Rosyda
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia Email: 1* umu1700018180@webmail.uad.ac.id, 2 miftahurrahma.rasyda@tif.uad.ac.id Email Penulis Korespondensi: umu1700018180@webmail.uad.ac.id
Abstrak- Upaya pemerintah untuk mengurangi beban masyarakat kurang mampu di Indonesia yang terdampak COVID-19 yaitu  dengan  memberikan  bantuan  berupa  uang  tunai  yang  sumber  dananya  dari  desa  atau  biasa  disebut  dengan  Bantuan Langsung  Tunai  Dana  Desa  (BLT-DD).  Penyaluran  BLT-DD  ini  harus  dilakukan  secara  cepat  dan  terarah.  Namun  dalam pemilihan calon penerima BLT-DD ini masih dilakukan secara konvensional sehingga, penetapan calon penerima BLT-DD menjadi  kurang  optimal.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  membangun  sebuah  sistem  dengan  menerapkan  metode Analitycal Hierarchy  Process (AHP)  - Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  dalam penentuan masyarakat penerima BLT-DD yang dapat membantu pemerintah Desa Pekadangan dalam memilih calon penerima BLT-DD. Kriteria yang digunakan ada 3 kriteria yaitu masyarakat yang tidak sedang mendapat bantuan sosial lain seperti PKH (Program Keluarga Harapan)/pemilik kartu Pra kerja dll, kehilangan pekerjaan/kekurangan cadangan keuangan yang cukup untuk tiga bulan kedepan, serta memiliki anggota keluarga yang menderita sakit menahun dan atau kronis. Bobot prioritas didapatkan dari hasil perhitungan pada metode AHP dan digunakan dalam mencari nilai matriks normalisasi terbobot pada metode TOPSIS. Pengujian akurasi penelitian ini menggunakan confusion matrix , dan diperoleh hasil akurasi sebesar 91%. Penelitian  ini  menghasilkan  ranking  data  alternatif  yang  dapat  digunakan  pemerintah  desa  pekandangan  sebagai  bahan pertimbangan pengambilan keputusan dalam memilih calon penerima BLT-DD.
Kata Kunci: AHP; TOPSIS; BLT-DD; SPK; Confusion Matrix
Abstract− Government efforts to reduce the burden on the community indonesia poor affected by providing aid covid-19 the cash that is a source of the funds from the village or commonly called cash transfer village funds (BLT-DD). The distribution of blt-dd this needs to be done quickly and directed. But in the election of a candidate BLT-DD recipients this are still being undertaken in an unconventional manner so that , the determination of certification  BLT-DD recipients to less than optimal. The purpose of this research was a concept to build the system with applies the methods of analitycal hierarchy processes (AHP) - technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) in the determination of the communities in receipt of BLT-DD that can help the village administration Pekandangan in choosing recipients BLT-DD. Criteria used is 3 criteria that is the community who were not currently other social help  PKH ( Program Keluarga Harapan ) / the cards pre workings etc, jobs / reserve enough of financial three months fore, and has family  members and sick or chronic perennials. eight priority was obtained from the calculation on to the method AHP and used in seeking value matrix normalization terbobot to the method TOPSIS. Testing the accuracy of this research using confusion matrix , and the results of 91 % accuracy. Ranking it  produces  the  research  data  alternative  pekandangan  village  used  by  government  for  consideration  decision  making  in choosing BLT-DD recipients.
Keywords : AHP; TOPSIS; BLT-DD; SPK; Confusion Matrix

## 1. PENDAHULUAN
Upaya pemerintah untuk mengurangi beban masyarakat kurang mampu di Indonesia yang terdampak COVID-19 yaitu dengan memberikan bantuan berupa uang tunai yang sumber dananya dari desa atau biasa disebut dengan BLT-DD. Uang tunai yang diberikan sebesar Rp. 600.000/bulan (enam ratus ribu rupiah per bulan) selama tiga bulan, dan Rp. 300.000/bulan (tiga ratus ribu rupiah per bulan) selama tiga bulan berikutnya. Calon penerima BLT- DD berasal dari keluarga kurang mampu yang terdata dalam DTKS (Data Terpadu Kesejahteraan Sosial) dan yang tidak terdata  namun mnempatii kriteria yang ada, yaitu  masyarakat yang tidak sedang mendapat bantuan sosial lainnya seperti PKH (program Keluarga Harapan)/BPNT (Bantuan Pangan Non Tunai)/ pemilik Kartu Pra kerja, kehilangan pekerjaan/pengangguran dan atau cadangan keuangan yang dimilikinya tidak cukup selama tiga bulan kedepan, serta anggota keluarga memiliki sakit menahun dan atau kronis [1].
Desa  Pekandangan  adalah  sebuah  desa  di  Kecamatan  Banjarmangu,  Kabupaten  Banjarnegara  dengan jumlah penduduk sebanyak 2.368 jiwa. Desa ini terletak sekitar 12 km sebelah utara Banjarnegara yang sebagian besar  penduduknya  berprofesi  sebagai  petani.  Tercatat  jumlah  penduduk  miskin  di  desa  pekandangan  yang terdaftar dalam Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS) adalah sebanyak 1.303 jiwa.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  sistem  dengan  pemecahan  masalah  dan  kemampuan komunikasi masalah dalam kondisi semi-terstruktur atau tidak terstruktur. Dimana tidak ada yang tahu secara pasti bagaimana membuat keputusan [2].
Banyak  penelitian  yang  menerapkan  SPK  dalam  mendukung  pengambilan  suatu  keputusan.  Beberapa metode yang digunakan, yaitu SAW dalam [3], [4], AHP dalam [5], [6], [7], AHP-TOPSIS dalam [8], [9], Location quotient dan shift and share dalam [10], TOPSIS dalam [11] dan [12], weight product dalam [13], serta CPI dan ROG dalam [14].

## 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.v6i1.3471
Submitted: 02/12/2021 ; Accepted: 24/12/2021 ; Published: 25/01/2022
Dalam [3] sistem dengan metode SAW dibuat untuk mempermudah penilaian dari kinerja para karyawan. Karena  penilaian  yang  dilakukan  asecara  manual  memungkinkan  salah  dalam  perhitungan  pada  setiap  kriteria. Dalam  [4]  PT  Cakra  Mobilindo  membangun  sistem  ini  untuk  mempermudah  calon  karyawan  dalam  proses pendaftaran dan rekrutmen. Sistem ini sudah diuji oleh user dan mendapatkan hasil sebesar 100% untuk proses pendaftaran dan 82,5% untuk proses rekrutmen.
Achmad Fitro dkk [5] menggunakan metode AHP untuk menentukan bidang usaha pada penerima bantuan LAZ  Sidogiri.  Metode  AHP  digunakan  untuk  memecahkan  masalah  multi  kriteria  yang  di  hadapi  oleh  LAZ Sidogiri. Selain itu, AHP juga digunakan dalam  [6] untuk  memberikan rekomendasi  kepada Dinas Sosial Kota Ternate dalam menenttukan masyarakat yang layak mendapatkan bantuan PKH. AHP digunakan dalam penelitian tersebut karena memiliki hirarki fungsional dengan inputan utamanya adalah presepsi manusia. Dalam [8] sistem dibangun untuk membantu menentukan kelayakan kandang sapi dengan beberapa kriteria dari para pakar yang ada di penelitian tersebut. Hasil akurasi menggunakan metode AHP-TOPSIS pada sistem ini adalah sebesar 84,8%
Dalam [10] peneliti menggunakan Location Quotient (LQ) untuk mengetahui dan menentukan komoditas pertanian  unggulan  yang  ditunjukkan  dengan  perbandingan  indeks  relatif  antara  kemam-puan  sektor  di  daerah penelitian  dengan  daerah  yang  lebih  luas.  Sedangkan pengidentifikasian  partum-buhan  wilayah  dan  sektor digunakan  metode shift  and  share. Metode  TOPSIS  digunakan  dalam  [12]  untuk  merekomendasikan  pelamar terbaik sesuai dengan 5 (lima) dengan bobot yang sudah ditentukan pada tiap-tiap kriterianya. Dalam menentukan kelayakan rumah [11] menggunakan metode TOPSIS. Karena TOPSIS mampu mengoptimalkan proses pengam- bilan  keputusan  dan  mampu  menyelesaikan  masalah  keputusan  dengan  praktis  yaitu  mengambil  prinsip  bahwa nilai yang dipilih adalah yang mempunyai nilai preferensi yang tinggi. Dalam [13] peneliti menggunakan metode weighted product karena pengambil keputusan bisa mengatur bobot sesuai dengan kebutuhan.pada penelitian [13] ini  pengujian  dilakukan  menggunakan  pengujan black  box dan  pengujian usability .  Penujian usability menghasilkan  skor  sebesar  73,75%.  Dalam  [14]  ROC  digunakan  dalam  pembobotan  kriteria  dan  CPI  untuk penilaian indeks gabungan untuk menentukan niai alternatif terhadap kriteria.
Penyaluran BLT-Dana Desa ini harus dilakukan secara cepat dan terarah. Namun, di Desa Pekandangan belum mempunyai  sitem  yang  dapat  membantu dalam proses penetapan calon  penerima BLT DD, hal  tersebut mengakibatkan  proses  penetapan  dilakukan  secara  lambat  dan  memungkinkan  untuk  terjadinya human  error . Berdasarkan permasalahan diatas, maka perlunya suatu sistem yang dapat membantu pemerintah Desa Pekadangan dalam memilih calon penerima BLT-DD.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data dilakukan dengan 2 (dua) cara:
a. Studi Pustaka
Buku dan jurnal yang berkaitan dengan AHP-TOPSIS serta BLT-DD digunakan dalam penelitian ini sebagai referensi penulis.
b. Wawancara
Penelitian ini mengumpulkan data responden dari Pemerintah Desa Pekandangan dengan metode wawancara dua arah.

## 2.2 Tahapan dalam Penelitian
Gambar 1. Menunjukan beberapa tahapan dalam penelian ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.3 Algoritma Sistem
Rancangan algoritma sistem dengan flowchart ditunjukkan pada Gambar 2 .

## 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.v6i1.3471
Gambar 2. Algoritma Sistem

## 2.4 Analitycal Hierarchy Process (AHP)
AHP dikembangkan oleh Thomas L. Saaty. Pada model ini persoalan multikriteria yang rumit dipecah menjadi suatu hirarki. Dengan pemecahan multikreteria menjadi sebuah hirarki, masalah-masalah rumit dapat dijabarkam kedalam kelompok-kelompoknya sehingga permasalahan akan tersusun secara teratur [15]. Prinsip dasar dalam menyelesaikan masalah dengan metode AHP meliputi [16]:
a. Menyusun hierarki
Sistem yang kompleks akan dipecah menjadi kriteria serta alternatif dan disusun menjadi sebuah hirarki.
b. Membuat perbandingan berpasangan (Pairwise Comparisons)
Perbandingan berpasangan dilakukan untuk penilaian kriteria. Skala  perbandingan berpasangan dapat dili- hat pada Tabel 1.
Tabel 1. Skala Perbandingan Berpasangan Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Kriteria X memiliki pengaruh sama dengan kriteria Y 3 Kriteria X sedikit lebih penting daripada kriteria Y 5 Kriteria X lebih penting daripada yang kriteria Y 7 Kriteria X jelas lebih mutlak penting daripada kriteria Y 9 Kriteria X mutlak lebih penting daripada kriteria Y 2,4,6,8 Untuk dua nilai yang berdekatan Resiprokal, jika A/B=9 maka B/A=1/9 Jika elemen i memiliki salah satu angka diatas ketika dibandingkan elemen j , maka j memiliki kebalikannya ketika dibanding elemen i . c. Sintesis
Hal yang dilakukan dalam tahapan ini adalah:
1. Nilai pada tiap-tiap kolom dijumlahkan dan matriks.
2. Tiap nilai dari kolom dibagi oleh total kolom untuk mendapatkan nilai normalisasi matriks.
3. Nilai pada tiap-tiap baris dijumlahkan kemudian dibagi dengan total elemen agar menghasilkan nilai rata- rata.
d. Mengukur konsistensi (consistency) Kosistensi diukur dengan cara sebagai berikut:
1. Nilai pada kolom ke-1 dikalikan dengan bobot rata-rata (bobot prioritas) elemen pertama, nilai pada kolom kedua dikalikan dengan bobot prioritas elemen kedua, dan seterusnya.
2. Tiap baris dijumlahkan kemudian hasilnya dibagi dengan nilai prioritas elemen yang bersangkutan.
3. Hasil bagi diatas dijumlahkan dengan banyaknya elemen yang hasilnya disebut λ msx .
4. Menghitung konsistensi indeks dengan rumus:
𝐶𝐼 = λ max − 𝑛 𝑛−1 (1)

## 5. Menghitung konsistesi rasio dengan rumus:
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 (2)
Dimana IR adalah Index Random Consistency. 6. Memeriksa konsistensi hirarki
Indeks random konsistensi yang digunakan untuk menentukan IR dapat dilihat pada Tabel 2.

## 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.v6i1.3471
Tabel 2. Index Random Ukuran Matriks IR 1,2 0,00 3 0,58 4 0,90 5 1,12 2.5 Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Langkah-langkah penyelesaian menggunakan metode TOPSIS [17]:
a. Membuat matriks ternormalisasi.
𝑟𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗
√∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (3)
b. Membuat matriks ternormalisasi terbobot. A + dan A - dapat ditentukan berdasarkan rating bobot ternormalisasi (𝑦𝑖𝑗) sebagai: 𝑦𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 (4) Dimana: A + = solusi ideal positif dan A - = solusi ideal negatif c. Menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif.
𝐴 + =   𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … , 𝑦 𝑛 + (5) 𝐴 − =   𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … , 𝑦 𝑛 + (6)
d. Menentukan jarak alternatif dengan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Jarak antara alternatif (A i ) dengan solusi ideal positif (D + )
𝐷 𝑖 + =   √∑ 𝑛 𝑗=1 (𝑦 𝑖 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 (7)
Jarak antara alternatif (A i ) dengan solusi ideal positif (D - )
𝐷 𝑖 − =   √∑ 𝑛 𝑗=1 (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑗 − ) 2 (8)
Dimana: 𝑦 𝑗 + = solusi ideal positif untuk atribut ke j 𝑦 𝑗 − = solusi ideal negatif untuk atribut ke j 𝑦 𝑖𝑗 = elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot y.
e. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (V i ).
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 + (9)
Dimana nilai V i yang lebih besar menunjukkan bahwa alternatif A i lebih dipilih.

## 2.6 Bantuan Langsung Tunai Dana Desa (BLT-DD)
Calon penerima BLT-Dana Desa adalah berasal dari keluarga kurang mampu baik yang terdata maupun yang tidak terdata dalam DTKS (Data Terpadu Kesejahteraan Sosial ) yang memenuhi kriteria sebagai berikut [1]:
a. Tidak  sedang  menerima  bantuan  sosial  lainnya  seperi  PKH  (Program  Keluarga  Harapan)/memiliki  kartu prakerja dll.
b. Kehilangan pekerjaan/kekurangan cadangan keuangan yang cukup untuk 3 bulan kedepan
c. Memiliki Anggota keluarga terkena atau rentan dengan penyakit menahun dan atau kronis

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perhitungan AHP
Kriteria yang dipakai ditunjukkan pada Tabel 3. Kriteria diambil buku panduan berdasarkan [1].
Tabel 3. Kriteria No. Kriteria Nama Kriteria 1 C1 Tidak sedang menerima/mendapat bantuan sosial (PKH/BPNT/dll) 2 C2 Kehilangan pekerjaan /kekurangan cadangan keuangan yang cukup untuk 3 bulan kedepan 3 C3 Memiliki anggota keluarga terkena atau rentan dengan penyakit menahun dan atau kronis

## 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.v6i1.3471
Langkah  pertama  perhitungan  AHP  yaitu  dengan  menentukan  perbandingan  matriks  berpasangan  yang didapatkan dari wawancara dengan kasi pelayanan desa pekandangan. Hasil ditunjukkan padaTabel 4.
Tabel 4. Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria C1 C2 C3 C1 1 5 7 C2 1/5 = 0,2 1 2 C3 1/7 = 0,143 ½ = 0,5 1
Langkah kedua adalah nilai-nilai dari setiap kolom dijumlahkan. Tabel 5 menunjukan hasil dari penjum- lahan dari nilai setiap kolom.
Tabel 5. Penjumahan Kolom Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria C1 C2 C3 C1 1,000 5,000 7,000 C2 0,200 1,000 2,000 C3 0,143 0,500 1,000 Total 1,343 6,500 10,000
Langkah  ketiga  adalah  setiap  nilai  dalam  kolom  dibagi  dengan  jumlah  nilai  dalam  kolom  sehingga menemukan normalisasi matriks. Tabel 6 menunjukan hasil dari normalisasi matriks.
Tabel 6. Normalisasi Matriks Nilai Eigen C1 C2 C3 C1 0,745 0,769 0,700 C2 0,149 0,154 0,200 C3 0,106 0,077 0,100
Langkah  keempat  adalah  nilai  pada  tiap  baris  dijumlahkan  dan  dibagi  dengan  jumlah  elemen  untuk memperoleh bobot rata-rata (bobot prioritas). Tabel 7 menunjukan hasil dari pembobotan prioritas.
Tabel 7. Bobot Prioritas Nilai Eigen C1 C2 C3 Jumlah Bobot Prioritas C1 0,745 0,769 0,700 2,214 0,738 C2 0,149 0,154 0,200 0,503 0,168 C3 0,106 0,077 0,100 0,283 0,094
Langkah kelima adalah melakukan perkalian matriks antara nilai yang didapatka diawal yang ditunjukkan pada tabel 4 dengan bobot prioritas.
1,000 5,000 7,000 x 0,738 2,237 0,200 1,000 2,000 0,168 = 0,504 0,143 0,500 1,000 0,094 0,284
Langkah keenam adalah setiap baris dijumlahkan dan hasilnya dibagi dengan nilai prioritas elemen yang bersangkutan.
2,237 0,738 3,031 0,504 / 0,168 = 3,008 0,284 0,094 3,004
Langkah  ketujuh  adalah  mencari  λ max yaitu  dengan  menjumlahkan  hasil  bagi  diatas  dengan  banyaknya elemen.
λ max = 3,031+3,008+3,004 3 = 3,014
Langkah kedelapan dalah mencari nilai CI dengan (1) dan menghitung CR dengan (2).
CI = 3,014−3
3−1 = 0,007
CR = 0,007 0,58 = 0,012
Dari  hasil  diatas  maka  nilai  perbandingan  berpasangan  sudah  konsisten  karena  nilai  CR  <  0,1.  Proses selanjutnya yaitu perhitungan menggunakan metode TOPSIS.

## 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.v6i1.3471

## 3.2 Perhitungan TOPSIS
Kriteria yang digunakan ditunjukkan pada Tabel 3, masing-masing kriteria mempunya parameter nilai. Bobot nilai parameter dibagi menjadi 5 penilaian dengan keterangan:
1 = Sangat Tidak Layak
2 = Tidak Layak
3 = Cukup
4 = Layak
5 = Sangat Layak
Tabel 8. Bobot Nilai Parameter Kriteria Parameter Nilai Tidak sedang menerima/mendapat bantuan sosial (PKH/BPNT/dll) Tidak pernah menerima 5 Pernah menerima 3 Sedang menerima 1 Kehilangan pekerjaan /kekurangan cadangan keuangan yang cukup untuk 3 bulan kedepan Ya 5 Tidak 1 Anggota keluarga terkena atau rentan dengan penyakit menahun dan atau kronis Mempunyai 5 Tidak mempunyai 1
Langkah  pertama  dalam  tahapan  ini  yaitu  dengan  membuat  matriks  nilai  alternatif  dari  parameter  yang sudah ditentukan sebelumnya. Matriks nilai alternatif ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Matriks Nilai Alternatif Alternatif C1 C2 C3 A001 5 1 5 A002 3 5 5 A003 1 1 5 A020 3 5 1
Langkah  kedua  adalah  melakukan  normalisasi  matriks  sesuai  dengan  persamaan  (3)  yaitu  dengan menggunakan  hasil  bobot  prioritas  yang  diperoleh  dari  proses  AHP  (Tabel  7).  Hasil  dari  perhitungan  ini dditunjukkan pada Tabel 10.
Tabel 10. Matriks Ternormalisasi Ternormalisasi C1 C2 C3 A001 0,310 0,055 0,285 A002 0,186 0,274 0,285 A003 0,062 0,055 0,285 A020 0,186 0,274 0,057
Rincian perhitungan matrik ternormalisasi:
r A1-C1 = 𝑥𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 = 5/√5 2 + 3 2 + 1 2 +...........+ 3 2 = 0,310
Dan  seterusnya  hingga  semua  data  didapatkan  nilai  matriks  ternormalisasinya.  Langkah  ketiga  adalah menentukan  matriks  ternormalisasi  terbobot  menggunakan  persamaan  (4)  dengan  digunakan  nilai  bobot  pada proses AHP yang ditunjukkan pada Tabel 7. Hasil normalisasi terbobot ditunjukkan pada Tabel 11.
Tabel 11. Matriks Normalisasi Terbobot Normalisasi Terbobot C1 C2 C3 A001 0,229 0,009 0,268 A002 0,137 0,046 0,268 A003 0,046 0,009 0,268 A020 0,137 0,046 0,005
Rincian matriks normalisasi terbobot: Y A1-C1 = w C1 . r A1-C1 = 0,738 x 0,310 = 0,229 Dan seterusnya hingga perhitungan kolom C1 selesai.
Y A1-C2 = w C2 . r A1-C2 = 0,168 x 0,055 = 0,009 Dan seterusnya hingga perhitungan kolom C2 selesai.

## 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.v6i1.3471
Y A1-C3 = w C3 . r A1-C3 = 0,094 x 0,285 = 0,286 Dan seterusnya hingga perhitungan kolom C3 selesai. Langkah keempat adalah  menentukan matriks A + seperti pada (5) dan matriks A - seperti pada (6). Hasil dari matriks persamaan diatas ditunjukkan pada Tabel 12.
Tabel 12. Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif Solusi Ideal C1 C2 C3 A + 0,229 0,062 0,027 A - 0,046 0,009 0,005
Langkah  selanjutnya  yaitu  menentukan  D + dan  D - dengan  menggunakan  persaman  (7)  dan  (8).  Hasil pencarian  nilai D + dan D - ditunjukkan pada Tabel 13.
Tabel 13. Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif Alternatif D + D - A001 0,037 0,184 A002 0,092 0,100 A003 0,187 0,021 A020 0,094 0,099
Rincian perhitungan nilai separation measure : 𝐷 𝐴1 + =   √(0,229 − 0,229) 2 + (0,009 − 0,046) 2 +  (0,027 − 0,027) 2 = 0,037
Dan seterusnya hingga perhitungan D + selesai sampai dengan alternatif terakhir.
𝐷 𝐴1 − =   √(0,229 − 0,457) 2 + (0,009 − 0,009) 2 +  (0,027 − 0,005) 2 = 0,184
Dan seterusnya hingga perhitungan D - selesai sampai dengan alternatif terakhir.
Langkah terakhir adalah menghitung nilai preferensi berdasarkan persamaan (9).  Setelah nilai preferensi didapatkan,  selanjutnya  dilakukan  perangkingan  untuk  menentukan  tingkat  kelayakan.  Hasil  perhitungan ditunnjukkan pada Tabel 14.
Tabel 14. Hasil Nilai Preferensi dan Rangking Alternatif Nilai Preferensi Rangking Kelayakan A008 1 1 Layak A012 1 2 Layak A016 1 3 Layak A018 1 4 Layak A004 0,897 5 Layak A009 0,897 6 Layak A001 0,833 7 Layak A017 0,833 8 Layak A002 0,525 9 Layak A015 0,512 10 Layak A020 0,512 11 Layak A007 0,488 12 Layak A019 0,488 13 Layak A011 0,475 14 Layak A006 0,189 15 Tidak Layak A014 0,189 16 Tidak Layak A005 0,167 17 Tidak Layak A010 0,167 18 Tidak Layak A003 0,103 19 Tidak Layak A013 0 20 Tidak Layak
Hasil perhitungan nilai preferensi:
V 1 = 0,184 (0,184+0,037) = 0,833 Dan seterusnya hingga seluruh alternatif ditemukan nilai preferensinya.
Tabel 14. menunjukan urutan data calon penerima BLT-DD berdasarkan nilai preferensi dari yang terbesar. Sesuai dengan kesepakatan kasi pelayanan di Desa  Pekandangan bahwa Alternatif dengan kode A006 menjadi batas tingkat kelayakan.

## 3.3 Implementasi Sistem
Pada menu ini user dapat menggunakan sistem dengan menginputkan username dan password

## 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.v6i1.3471
Gambar 3. Tampilan Halaman Login
Halaman dashboard dapat dilihat oleh user setelah berhasil melakukan .
Gambar 4. Tampilan Halaman Dashboard
Halaman data penduduk menampilkan data penduduk serta dapat menambah, mengedit, dan menghapus data penduduk.
Gambar 5. Tampilan Halaman Data Penduduk
Halaman ini menampilan kriteria-kriteria dalam menentukan calon penerima BLT-DD. Selain itu user juga dapat menambah, mengedit, serta menghapus data kriteria.
Gambar 6. Tampilan Halaman Data Kriteria
Halaman ini menampilkan data parameter berdasarkan kriteria yang ada serta bobot dari masing-masing parameter tersebut. Selain itu halaman ini juga dapat menambah, mengedit, serta menghapus data parameter.

## 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.v6i1.3471
Halaman  perhitungan  menampilkan  hasil  peringkat  dari  calon  penerima  BLT-DD  dengan  warna  hijau sebagai calon yang layak menerima sedangkan warna merah sebagai calon yang tidak layak menerima.

## Gambar 8. Tampilan Hasil Perhiungan

## 3.4 Pengujian Sistem
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  yang  dihasilkan  oleh  sistem  yaitu  dengan  melakukan perbandingan dari hasil pada sistem dan hasil penetapan oleh pemerintah Desa Pekandangan. Jumlah data untuk pengujian akurasi ini adalah sebanyak 70 data. Data aktual yang diberikan adalah sebanyak 50 orang menerima dan 20 orang tidak menerima. Kemudian pada sistem diperoleh hasil 56 menerima dan 14 orang tidak menerima. Sehingga didapatkan hasil akurasi sebesar 91%.

## 4. KESIMPULAN
Dari  pembahasan diatas dapat  disimpulkan bahwa  Sistem  Pendukung Keputusan ini dibangun dengan berbagai tahapan  mulai  dari    identifikasi  masalah  sampai dengan  pembuatan  laporan.Penelitian  ini  berhasil  menerapkan metode AHP-TOPSIS dalam membangun sistem pendukung keputusan yang dapat membantu pemerintah Desa Pekandangan untuk  memilih  calon  penerima BLT-DD.  Hasil  dari  perhitungan manual  dengan  hasil dari sistem terbukti  sama  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Hasil  akurasi  sistem  dilakukan  menggunakan  metode confusion matrix dengan jumlah data sebanyak 70 orang dan mendapatkan hasil akurasi sebesar 91%.

## REFERENCES
[1] BAPPENAS, “Panduan Pendataan Bantuan Langsung Tunai-Dana Desa.” pp. 1–36, 2020.
[2] E. Turban and J. E. Aronson, Decision Support Systems and Intelligent Systems. 6th  edition . Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2001.
[3] A. F. Mustofa and M. I. Majaruni, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting di Universitas Muhammadiyah Purwokerto,” CAHAYAtech , vol. 7, no. 1, p. 1, 2019, doi: 10.47047/ct.v7i1.1.
[4] I. Ismarmiaty and A. Rizky, “Sistem Pendukung Keputusan Perekrutan Karyawan PT. Cakra Mobilindo Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 20, no. 1, pp. 117–128, 2020, doi: 10.30812/matrik.v20i1.827.
[5] A.  Fitro  and  H.  Prasetyo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan  Bidang  Usaha  Menggunakan  Metode Analytic  Hierarchy  Process  Pada  Penerima  Bantuan  Laz  Sidogiri  ,” JTech ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  82–89,  2020,  doi: 10.30869/jtech.v8i2.619.
[6] A. R Laisouw, S. Lutfi, and F. Tempola, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bantuan Program Keluarga Harapan (Pkh) Pada Orang Miskin Di Kota Ternate Menggunakan Metode Ahp,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 34–60, 2019, doi: 10.33387/jiko.v2i1.973.
[7] A. Herdiansah, “Sistem Pendukung Keputusan Referensi Pemilihan Tujuan Jurusan Teknik Di Perguruan Tinggi Bagi Siswa Kelas Xii Ipa Mengunakan Metode Ahp,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 19, no. 2, pp. 223–234, 2020, doi: 10.30812/matrik.v19i2.579.
[8] E. Siswanto, N. Hidayat, and N. Santoso, “Penentuan Kelayakan Kandang Sapi Menggunakan Metode AHP-TOPSIS (Studi Kasus: UPT Pembibitan Ternak dan Hijauan Makanan Ternak Singosari),” J. Pengemb.  Teknol.  Inf. dan  Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 12, pp. 6322–6330, 2018.
[9] D.  R.  Sari,  A.  P.  Windarto,  D.  Hartama,  and  S.  Solikhun,  “Decision  Support  System  for  Thesis  Graduation Recommendation  Using  AHP-TOPSIS  Method,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Komput. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  1–6,  2018,  doi: 10.14710/jtsiskom.6.1.2018.1-6.
[10]  M. Hermawati, “Sistem Pendukung Keputusan Potensi Komoditas Pertanian di Jawa Barat,” vol. 9, no. 1, pp. 34 –41, 2020.
[11]  H.  Nalatissifa  and  Y.  Ramdhani,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Menggunakan  Metode  Topsis  Untuk  Menentukan Kelayakan Bantuan Rumah Tidak Layak Huni (RTLH),” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 19, no. 2, pp. 246–256, 2020, doi: 10.30812/matrik.v19i2.638.ahp
[12]  E. G. Wahyuni and A. T. Anggoro, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai dengan Metode TOPSIS,” Sains Teknol. dan Ind. , vol. 14, no. 2, pp. 108–116, 2017, [Online]. Available: http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/sitekin/article/view/3907/pdf.
[13]  D. Dyah, S. Wiyono, and S. Mahardhika, “Penerapan Metode Weighted Product Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Politeknik Harapan Bersama Tegal,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 3, no. 2, pp. 136–142, 2018, doi:

## 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.v6i1.3471
Submitted: 02/12/2021 ; Accepted: 24/12/2021 ; Published: 25/01/2022
10.30591/jpit.v3i2.902.
[14]  L. Sarumaha, B. Efori, A. H. Sihite, and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penempatan Mentor Pada Pusat Pengembangan  Anak  IO  558  Sangkakala  Medan  Menggunakan  Metode  CPI  dan  ROC,” KOMIK  (Konferensi  Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 4, no. 1, pp. 315–321, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2713.
[15]  D. Nofriansyah et al. , Sistem Pendukung Keputusan : Metode & Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[16]  A.  A.  Mahmudi  and  M.  Tahwin,  “Penentuan  Produk  Unggulan  Daerah  Menggunakan  Kombinasi  Metode  Ahp  Dan Topsis (Studi Kasus Kabupaten Rembang),” J. Inform. Upgris , vol. 2, no. 2, 2016, doi: 10.26877/jiu.v2i2.1265.
[17]  H. Hertyana, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pemilihan Perguruan Tinggi Menggunakan Metode Topsis,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 97–102, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i1.223.