## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BANTUAN PANGAN NON TUNAI MENGGUNAKAN METODE TOPSIS
Syahrul Firmansyah, Joseph Dedy Irawan, Nurlaily Vendyansyah Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918110@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Bantuan  Pangan  Non  Tunai  adalah  sebuah  program  yang  diberikan  melalui  Departemen  Sosial  dan diharapkan  memiliki  dampak  terhadap  peningkatan  kesejahteraan,  jaminan  upah,  pendapatan  keluarga  kurang mampu, dan secara tidak langsung berpengaruh terhadap produktifitas masyarakat miskin. Kelurahan Pohjentrek Kota  Pasuruan  adalah  salah  satu  subzona  yang  menerapkan  kebijakan  tersebut,  namun  seringkali  tidak menyebutkan kriteria rumah tangga miskin sehingga mempengaruhi persebaran bantuan pangan non-tunai salah sasaran.  Guna  mengatasi  permasalahan  yang  muncul,  diperlukan  pengembangan  suatu  Sistem  yang memanfaatkan metode TOPSIS. Metode TOPSIS ( Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution ) merupakan teknik analisis keputusan yang digunakan untuk mengambil keputusan dalam situasi yang melibatkan banyak alternatif dengan beberapa kriteria yang harus dinilai. Dengan menggunakan rumus seperti menentukan normalisasi matriks, normalisasi matriks terbobot, solusi ideal positif dan solusi ideal negatif, jarak antara solusi ideal positif dan solusi ideal negatif, dan  yang terakhir  menetukan nilai  preferensi. Metode tersebut digunakan untuk memudahkan  seleksi  pangan  non tunai  berdasarkan kriteria,  Kriteria  yang digunakan adalah pendapatan bulanan,  pekerjaan,  jumlah  anggota  keluarga,  jenis  dinding  dan  jenis  lantai.  Dari  hasil  perhitungan  metode TOPSIS menghasilkan nilai alternatif tertinggi yang dapat dijadikan sebagai rekomendasi calon penerima bantuan yang memenuhi dan tidak memenuhi syarat dihasilkan dari hasil perhitungan dari metode yang diterapkan.
Kata kunci : SPK, TOPSIS, BPNT

## 1. PENDAHULUAN
Penerimaan  Bantuan  Pangan  Non  Tunai merupakan  sebuah  program  bantuan  sosial  yang disediakan  oleh  Pemerintah  melalui  Departemen Sosial  yang  diharapkan  memiliki  dampak  terhadap peningkatan kesejahteraan, jaminan upah, pendapatan keluarga  kurang  mampu,  dan  secara  tidak  langsung berpengaruh terhadap produktifitas masyarakat kurang mampu dan secara tidak langsung berdampak terhadap produktifitas keluarga miskin.
Penerapan  TOPSIS  dalam  Keputusan  Bantuan Pangan di Kelurahan Pohjentrek: memperbandingkan opsi  dengan  solusi  ideal  positif  dan  negatif  tiap kriteria. Identifikasi opsi mendekati solusi positif dan menjauhi  negatif,  penting  dalam  pengambilan keputusan.
Kriteria  yang  digunakan  dalam  penilaiannya adalah  pekerjaan,  penghasilan  perbulan,  kondisi rumah  meliputi  jenis  ubin  dan  jenis  dinding,  dan jumlah  anggota  keluarga.  Dengan  menggunakan metode  ini  diharapkan  dapat  menghasilkan  program bantuan bisa tepat sasaran.[1]
Penelitian ini akan diangkat suatu permasalahan yaitu  menntukan  nilai  alternatif  tertinggi  saat melakukan  seleksi.  Metode  TOPSIS  dipilih  karena dapat  melakukan  seleksi  dari  sejumlah  penerima Dalam  konteks  ini,  bantuan  yang  ada  mengacu  pada calon  penerima  yang  memenuhi  kriteria  yang ditetapkan.  Penelitian  dilaksanakan  dengan  menilai bobot untuk masing-masing kriteria, digunakan untuk menentukan kelayakan penerima bantuan di Kelurahan Pohjentrek.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu Studi  oleh  Dyah  Apriliani  et  al.  di Indonesian Journal  of  Technology,  Informatics,  and  Science (IJTIS) berjudul "Implementasi Metode AHP-TOPSIS dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Prioritas Bantuan UKM di Kota Tegal", menghasilkan peringk at dan rekomendasi terhadap usaha kecil dan meneng ah yang produktif serta memerlukan perbaikan.[2]
Dalam  studi  yang  terpublikasi  di  Jurnal MATRIK, Hiya Nalatissifa telah  menciptakan sistem evaluasi  menggunakan  metode  TOPSIS  untuk menentukan  kelayakan  bantuan  rumah  tidak  layak huni (RTLH) di Desa Sumbaga..[3].
Penelitian oleh Sabrina Aulia Rahmah di Journal of  Information Technology Research dari Universitas Dharmawangsa  Kota  Medan,  berjudul  "Sistem Pendukung  Keputusan  Metode  TOPSIS  untuk Penerima Bantuan Beras Miskin", menghasilkan data yang  sesuai  dengan  kondisi  ekonomi  penerima, meningkatkan efisiensi dan efektivitas pendistribusian bantuan.[4].
Studi  oleh  Hendi  Setiawan  dkk  dalam  Jurnal Bangkit  Indonesia  berjudul  "Sistem  Pendukung Keputusan  Metode  TOPSIS  untuk  Seleksi  Penerima Beasiswa  Kurang  Mampu  di  SMK  Negeri  1  Bintan Timur",  berhasil  memfasilitasi  alokasi  bantuan beasiswa  yang  lebih  tepat  sasaran  di  SMK  Negeri  1 Bintan  Timur.  Sistem  ini  memungkinkan  bantuan hanya diberikan kepada siswa yang memenuhi kriteria
kurang  mampu,  berdasarkan  hasil  penilaian  yang dihasilkan dalam format laporan PDF[5].
Penelitian oleh Maya Selvia Lauryn, Muhammad Ibrohim, dan Agung Fasambi dalam Jurnal ProTekInfo Vol.  10  No.1  dari  Jurusan  Teknik  Informatika Universitas Serang Raya, berjudul "Penerapan Metode TOPSIS untuk Penerima Dana Bantuan Usaha Mikro Kecil  Menengah",  menyimpulkan  bahwa  metode TOPSIS  berhasil  digunakan  untuk  perhitungan  dan seleksi  penerima  dana  bantuan  dengan  perangkingan sesuai  kriteria  yang  ditetapkan,  mengikuti  fokus penelitian.[6]
Penelitian  oleh  Giska  Puspitasari  dan  Edi Supratman di Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika (JIPI) Vol. 8, No. 1, Maret 2023,  mengenai  "Sistem  Rekomendasi  Penerima Bantuan dengan Metode TOPSIS", menyatakan bahwa metode  ini  memberikan  rekomendasi  akurat  dalam menentukan  penerima  bantuan  berdasarkan  kriteria yang  telah  ditetapkan.  Ini  memungkinkan  alokasi bantuan yang lebih tepat sasaran.[7]

## 2.2. Kelurahan Pohjentrek
Pohjentrek adalah salah satu dari tujuh kelurahan yang berlokasi di kecamatan Purworejo, di dalam Kota Pasuruan.  Secara  geografis,  Kelurahan  Pohjentrek terletak  pada  elevasi  10  mdpl.  Wilayah  Kelurahan Pohjentrek memiliki batasan yang langsung berhubungan: Pada bagianutara, Kelurahan Pohjentrek bersempadan dengan Kecamatan Wirogunan, sementara  di  bagian  selatan  berbatasan  dengan Kawasan  Kabupaten  Purworejo.  Di  sisi  baratnya, wilayah  kelurahan  ini  berbatasan  dengan  Kecamatan Wirogunan. Di sisi timur, berbatasan dengan kawasan Tembok  Rejo  serta  berdekatan  dengan  kawasan Kebonagung  terbagi  menjadi  6  RW  utama  dan  37 RT.[8]

## 2.3. BPNT (Bantuan Pangan Non Tunai)
Program  BPNT  membantu  masyarakat  yang kurang  mampu  memenuhi kebutuhan pangan  mereka melalui kegiatan sosial berbasis keluarga.  Pada 2017, Program Bantuan Pangan Non Tunai diperkenalkan di 44  kota  yang  telah  memenuhi  persyaratan  akses  dan fasilitas.  Setelah  infrastruktur  siap,  bantuan  tersebut disalurkan kepada penerima bantuan. Bantuan pangan akan  didistribusikan  secara  bertahap  ke  seluruh  kota dan  kabupaten.  Dimulai  dari  tahun  2018,  bantuan pangan  akan  diberikan  kepada  setiap  kabupaten/kota secara nontunai[9]

## 2.4. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan merupakan sistem informasi  yang  menggunakan  tipe-tipe  keputusan, database untuk  melakukan  proses  interaktif  melalui komputer. Tujuan  utamanya  adalah  untuk  membantu manajer dalam mengambil keputusan dengan menyediakan  berbagai  alat  analisis  dari  berbagai model yang tersedia[10]

## 2.5. Metode TOPSIS
Metode yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan ini ialah Technique for Order Preference by Similarity to  Ideal  Solution (TOPSIS). Pendekatan  TOPSIS  memiliki  kapabilitas  untuk memberikan  peringkat  yang  paling  tinggi  kepada berbagai alternatif yang tengah dipertimbangkan. [11] Tahapan Metode TOPSIS:
1. Normalisasi Matriks
Untuk  menghitung  Normalisasi  Matrik  dengan cara seluruh nilai alternatif dijumlahkan kemudian diakar  lalu  dipangkat  2,  dengan  menggunakan rumus :
𝑟𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 √∑ 𝑚 𝑖𝑗=1𝑥2𝑖𝑗
(1)
Keterangan : 𝑟𝑖𝑗 = melambangkan Normalisasi Matriks 𝑥𝑖𝑗 = mengacu pada Nilai pada baris ke-i dan kolom j
2. Normalisasi Matriks Terbobot Normalisasi bobot dihitung dengan cara mengkali nilai  bobot  dan  hasil  dari  matriks  ternormalisasi. Dengan menggunakan rumus :
𝑦 𝑖𝑗= 𝑤 𝑖𝑗 𝑟 𝑖𝑗 (2)
Keterangan :
w = melambangkan bobot prioritas yij = Normalisasi Matriks Terbobot wi = bobot prioritas ke-i rij = Normalisasi Matriks
3. Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif Solusi  ideal  positif  merupakan  nilai  terbesar  dari tiap  atribut  dalam  matriks  bobot.  Solusi  ideal negatif  didapat  dari  nilai  terkecil  pada  masing- masing  atribut  matriks  bobot  yang  telah dinormalisasi.
Dengan menggunakan rumus : A+ = ( 𝑦 1 + , 𝑦 2 + , …. , 𝑦 𝑛 + ) ( 3 ) A- = ( 𝑦 1 − , 𝑦 2 − , …. , 𝑦 𝑛 − ) Keterangan : A+ = mempresentasikan nilai terbesar dari normalisasi matriks. A- = menggambarkan nilai terkecil dari normalisasi matriks.
4. Jarak  Antar  Nilai  Solusi  Ideal  Positif  dan  Solusi Ideal Negatif.
Mengukur jarak antar nilai dengan cara solusi ideal (+)  dikurangi  nilai  dari  normalisasi  matriks terbobot  dipangkat  2  kemudian  diakar  dan  untuk menghitung solusi ideal (-) dengan cara normalisasi matriks terbobot dikurangi nilai solusi ideal  negatif  kemudian  dipangkat  2  kemudian diakar.
Dengan menggunakan rumus : a. Solusi ideal positif
𝐷 𝐼 + = √∑ (𝑣𝑖𝑗 −   𝑣𝑗 + ) 2 𝑛 𝑗=1 (4)
b. Solusi ideal negatif
𝐷 𝐼 − = √∑ (𝑣𝑖𝑗 −   𝑣𝑗 + ) 2 𝑛 𝑗=1
Keterangan : 𝐷 𝐼 + = mengacu pada jarak antara Ai dengan solusi ideal positif 𝐷 𝐼 − = merujuk pada jarak antara Ai dengan solusi ideal negatif 𝑣 𝑗 + = melambangkan solusi ideal( + ) 𝑣 𝑖 + = mewakili solusi ideal( - ) 𝑣𝑖𝑗 = normalisasi matriks terbobot
5. Menentukan Nilai Preferensi setiap Alternatif
Perhitungan  preferensi  nilai  digunakan  untuk melakukan perangkingan nilai alternatif tertinggi. Dengan menggunakan rumus :
𝑉 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 + (5)
Keterangan : 𝑉 = melambangkan Nilai Preferensi 𝐷 𝐼 + =  menunjukan  jarak  alternatif Ai dengan solusi ideal (+) 𝐷 𝐼 − =  menunjukan  jarak  alternatif Ai dengan solusi ideal (-)

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Blok Diagram
Gambar 1. Blok Diagram
Pada  Gambar  1  merupakan  blok  diagram  yang dimana mempunyai dua akses yaitu admin dan lurah, pada  bagian admin mempunyai  akses  untuk melakukan fungsi create, read, update, delete (CRUD) data  calon  penerima  bantuan  yang  di  inputkan  pada sebuah website kemudian data tersebut akan di simpan pada  sebuah database .  Sedangkan  untuk  akses  lurah hanya  dapat  meminta  laporan  hasil  seleksi  penerima bantuan yang telah di inputkan oleh admin.

## 3.2. Flowchart Sistem
Gambar 2. Flowchart Sistem
Pada  Gambar  2 Flowchart  Sistem merupakan alur  suatu website ,  dimana user diperlukan login sebelumnya agar dapat mengakses halaman selanjutnya,  pada  halaman login terdapat  dua  akun akses,  yang  pertama  adalah  administrator  dan  yang kedua akun. Jika login dengan akun admin , maka dapat mengelola  data  yang  ada  di website seperti Create, Read,  Update, dan Delete (CRUD)  dan  melihat perkembangan  perhitungan  melalui  metode  TOPSIS serta dapat mencetak data. Sedangkan jika sudah login sebagai  lurah  maka  menuju  ke  halaman  selanjutnya yang  hanya  berisi  tampilan  data  kriteria,  data  calon penerima  dan  halaman  hasil  seleksi  yang  dihitung dengan metode TOPSIS, kemudian print hasil seleksi tersebut.
3.3. Flowchart Metode TOPSIS
Gambar 3. Flowchart Metode TOPSIS
Dalam Gambar 3, dapat dijelaskan bahwa sistem dimulai  dengan  langkah  pertama  yaitu  memasukkan data  calon  penerima  ke  dalam  sistem.  Tindakan selanjutnya  adalah  melaksanakan  proses  normalisasi. pada data keputusan ini, yang mana menghasilkan nilai perbandingan  yang  relevan.  Setiap  nilai  kriteria  dari setiap  penerima  manfaat  dinormalisasi  dengan membaginya  oleh  total  nilai  kriteria,  hasilnya  adalah nilai  kriteria  yang  telah  dinormalisasi  untuk  setiap penerima.  Dalam  metode  TOPSIS,  diperlukan penilaian kinerja untuk setiap alternatif Ai berdasarkan kriteria  Cj  yang  ada.  Normalisasi  matriks  dihitung dengan  cara  mengkali  nilai  bobot  dan  hasil  dari matriks ternormalisasi.
Solusi  ideal  (+)  dan  (-)  ditentukan  oleh  nilai matriks  bobot  yang  telah  dinormalisasi.  Solusi  ideal (+)  adalah  nilai  terbesar  untuk  tiap  atribut  dalam matriks  tersebut.  bobot  yang  telah  dinormalisasi. Sebaliknya,  solusi  ideal  negatif  dihitung  berdasarkan nilai  terkecil  untuk  setiap  atribut  dari  matriks  bobot yang telah dinormalisasi. Untuk menghitung Mengukur jarak antar nilai dengan cara solusi ideal (+) dikurangi  nilai  dari  normalisasi  matriks  terbobot dipangkat 2 kemudian diakar dan untuk menghitung solusi ideal  (-)  dengan  cara  normalisasi matriks  terbobot  dikurangi  nilai  solusi  ideal  negatif
kemudian  dipangkat  2  kemudian  diakar,  sementara solusi  ideal  negatif  mencerminkan  akumulasi  nilai- nilai  terburuk  yang  mungkin  dialami  oleh  setiap penerima  manfaat.  Hasil  akhir  dari  perhitungan  ini kemudian  digunakan  untuk  menentukan  penilaian akhir bagi setiap penerima bantuan.
3.4. Struktur Menu 3.4.1. Struktur Menu Admin Gambar 3. Struktur Menu Admin
Pada Gambar 3 yaitu struktur menu admin dapat mengakses  penuh  menu home ,  data  kriteria,  data subkriteria, data calon penerima bantuan, perhitungan dan  hasil  seleksi,  dimana  didalam  menu  perhitungan dan  hasil  terdapat  beberapa  menu  untuk  proses perhitungan menggunakan metode TOPSIS.
3.4.2. Struktur Menu Lurah
Gambar 4.Struktur Menu Lurah Pada  Gambar  4  Lurah  hanya  dapat  mengakses halaman  beranda,  halaman  data  kriteria,  halaman subkriteria, halaman data calon penerima bantuan, dan laporan  hasil  seleksi  dan  cetak  data,  dimana  Lurah hanya  bisa  melihat  data  kritera  dari  calon  penerima bantuan dan laporan hasil seleksi dan cetak data.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tabel Kriteria dan Pembobotan
Dalam  kajian  ini,  terdapat  beberapa  parameter yang  dilengkapi  dengan  nilai  dan  bobot  individunya, serta  sub-parameter  dengan  penilaian  yang  terkait. Selain  itu,  terdapat  data  mengenai  penerima  bantuan alternatif yang diperoleh dari Kelurahan Pohjentrek.
Tabel 1. Data Kriteria Kode Kriteria Kriteria Tipe Bobot a Penghasilan Per Bulan Benefit 5 b Jumlah Anggota Keluarga Cost 5 c Jenis Dinding Benefit 5 d Pekerjaan Benefit 4 e Jenis Lantai Benefit 4
Dari Tabel 1 dapat dilihat bahwa tabel penentuan kriteria  dan  bobot  yang  memuat  data  kriteria  yang dilengkapi  tipe  dan  bobot  setiap  kriteria.  Terdapat  5 kriteria  yaitu  Penghasilan  Per  Bulan  (a),  Jumlah Anggota Keluarga (b), Jenis Dinding(c), Pekerjaan(d), dan Jenis Lantai (e). Tipe dari  masing-masing adalah benefit  dan cost  memiliki  hubungan  terbalik  dalam evaluasi;  semakin  tinggi  nilai benefit, semakin  baik, sementara  semakin  rendah  nilai cost, semakin baik pula.

## 4.2. Tabel Subkriteria
Tabel 2. Data Subkriteria Kode Kriteria SubKriteria Nilai a Penghasilan Perbulan < 100.000 5 100.000 – 400.000 4 >400.000- 900.000 3 >900.000- 1.400.000 2 >1.400.000 – 2.500.000 1 b Jumlah Anggota Keluarga >8 Orang 5 7 Orang 4 4-6 Orang 3 2-3 Oran 2 1 Orang 1 c Jenis Dinding Bambu 3 Kayu 2 Tembok tanpa plester 1 d Pekerjaan Tidak Bekerja 5 Buruh 4 Pedagang 3 Petani 2 Wiraswasta 1 e Jenis Lantai Tanah 5 Kayu 4 Semen 3 Lantai Tanpa Plester 2 Lantai Plester 1
Dari Tabel 2 dapat dilihat bahwa tabel subkriteria yang memuat  data  sub  kriteria  dari  kriteria  yang  sudah ditentukan.
Tabel 3.Data Alternatif
ABD KARIM ABD MUDJIB
ABD ROCHMAN ABD. AZIS ABD. WAHAB
ABDUL ALIM ABDUL KADIR ABDUL KAMID ABDUL KARIM ABDUL MUIZ ABDUL SALAM ABDUL WAHID ABDULLAH ABDUR ROHMAN ABIDAH ………. ENI YULIANTI ERNA ETIK NURAINI EVA KARIMAH FADOLI FARIDA HANIM FARIDA INDRIANI FARIDAH FARIZ BUDI HARIANTO FATCHUS SAIDAH

## 4.3. Halaman Beranda
Gambar 5. Beranda
Gambar  5  menampilkan  tampilan  awal  setelah pengguna  (baik admin maupun  lurah)  berhasil melakukan login ke  platform.  Di  halaman  ini, disajikan  penjelasan  mengenai  fungsi  dari  sistem pendukung  keputusan  (SPK)  serta  informasi  singkat mengenai Kelurahan Pohjentrek.

## 4.4. Halaman Data Kriteria
Gambar 6. Data Kriteria
Pada  Gambar  6,  terlihat  sebuah  halaman  yang dirancang  untuk  menampilkan  informasi  terkait kriteria.  Informasi  ini  disertai  dengan  pengaturan
bobot khusus untuk setiap kriteria yang ada. Selain itu, dalam  halaman  ini  juga  terdapat  fungsi  menambah, menampilkan,  menghapus  dan  mengedit yang memungkinkan pengguna untuk menambah, menampilkan, menghapus dan mengedit.

## 4.5. Halaman Subkriteria

## Gambar 7. Subkriteria
Gambar 7 memperlihatkan halaman yang khusus menampilkan data subkriteria yang terhubung dengan kriteria  yang telah dijelaskan sebelumnya di halaman sebelumnya.  Informasi  tentang  subkriteria,  termasuk kode  dan  nilai,  akan  ditampilkan  dalam  halaman  ini. Selain  itu,  fitur-fitur  melihat,  mengubah,  dan menghapus data subkriteria sesuai kebutuhan.

## 4.6. Halaman Calon Penerima

## Gambar 8. Calon Penerima
Pada  Gambar  8  menampilkan  data  calon penerima yang nantinya menjadi nilai alternatif untuk seleksi  penerimaan  bantuan  pangan  non  tunai  dan terdapat  fitur  menambah,  menampilkan,  menghapus dan mengedit .

## 4.7. Halaman Input Data
Gambar 9. Input Data
Pada  Gambar  9  merupakan  halaman  untuk melakukan input nilai sebagai nilai alternatif sebelum dilakukan perhitungan menggunakan metode TOPSIS dan terdapat fitur menambah, menampilkan, menghapus dan mengedit data.

## 4.8. Halaman Hasil Seleksi
Gambar 10. Hasil Seleksi
Pada Gambar 10 merupakan halaman yang akan menampilkan  analisis  perhitungan  menggunakan Metode  TOPSIS  dan  terdapat  fitur  menambah, menampilkan, menghapus dan mengedit  data.

## 4.9. Halaman Cetak Data
Gambar 11. Cetak Data
Pada  Gambar  11  merupakan  halaman  yang mengurutkan  penerima  bantuan  dan  memiliki button untuk mengekspor file dalam bentuk pdf.

## 4.10. Pengujian Fungsional

## Tabel 4. Pengujian Fungsional
Pengujian Google Chrome Microsoft Edge Halaman Login   Dapat menambah, menampilkan, menghapus dan mengedit  Data Kriteria pada halaman Kriteria   Dapat menambah, menampilkan, menghapus dan mengedit  Data Subkriteria pada halaman Subkriteria   Dapat menambah, menampilkan, menghapus dan mengedit  Data  Calon Penerima pada halaman Calon Penerima  
Pengujian Google Chrome Microsoft Edge Dapat menambah, menampilkan, menghapus, dan mengedit data pada halaman Input Data pada halaman Input Data   Dapat memproses perhitungan dengan metode  TOPSIS pada halaman Hasil Seleksi  

## 4.11. Hasil Perhitungan

## Tabel 5. Hasil Perhitungan
Nilai Preferensi Rangking ABD KARIM 0,412685542 81 ABD MUDJIB 0,307524143 147 ABD ROCHMAN 0,251429727 162 ABD. AZIS 0,341856897 123 ABD. WAHAB 0,505632821 36 ABDUL ALIM 0,580167969 14 ABDUL KADIR 0,370768724 100 ABDUL KAMID 0,355141788 112 ABDUL KARIM 0,500387919 38 ABDUL MUIZ 0,428730293 74 ………………………. Nilai Preferensi Rangki ng YUFIA KRISTI MARSELA 0,500387919 38 YULI ISTIAWANTI 0,597229753 11 YULIATI 0,332198082 130 YUNINGSIH 0,496597031 43 YURISKA SINTIYA SOLAWATI 0,341856897 123 ZAENIK 0,597229753 11 ZUBAEDAH 0,412685542 81 ZUHRO 0,44734547 63 ZULAICHAH 0,394172023 87 ZULFATUN NAIMA 0,498094859 41
Dari Tabel 4 dapat dilihat bahwa tabel preferensi dapat nilai akhir yang diberikan untuk tiap alternatif.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Website metode  TOPSIS  mampu  menghasilkan peringkat  alternatif  tertinggi  yang  dapat  dijadikan sebagai  rekomendasi  dalam  menentukan  penerima bantuan.  Alternatif  yang  sesuai  kriteria  dan  alternatif yang  tidak  sesuai  kriteria  diidentifikasi  berdasarkan perhitungan  metode  yang  diterapkan.  Sebagai rekomendasi  ke  depan,  disarankan  agar  penelitian lebih  lanjut  dapat  mengeksplorasi  metode  selain TOPSIS.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  H. Hertyana and E. Mufida, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Siswa Penerima Beasiswa Menggunakan Metode TOPSIS,” Speed – Sentra Penelit. Eng. dan Edukasi , vol. 12, no. 3, pp. 36–
43, 2020.
[2]  D. Apriliani, I. D. Jayanti, and N. Renaningtias, “Implementasi  Metode  Ahp-Topsis  Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penentuan
Prioritas Bantuan Usaha Kecil Dan Menengah Di
Kota  Tegal,” Indones.  J.  Technol.  Informatics Sci. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  5–11,  2020,  doi: 10.24176/ijtis.v2i1.5603.
[3]  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.
[4]  S.  Aulia,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Penerima  Bantuan  Beras  Miskin  Menggunakan Metode Topsis,” Djtechno J. Teknol. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 52–57, 2020, doi: 10.46576/djtechno.v1i2.973.
[5]  H.  Setiawan  and  F.  Haiqal,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Metode  Technique  For  Order Preference By Similirity To Ideal Solution Untuk Menentukan  Penerima  Beasiswa  Tidak  Mampu Di  SMK  Negeri  1  Bintan  Timur,” J.  Bangkit Indones. ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  32–40,  2021,  doi: 10.52771/bangkitindonesia.v10i2.199.
[6]  M.  S.  Lauryn,  M.  Ibrohim,  and  A.  Fasambi, “Penerapan  metode  topsis  dalam  penentuan penerima dana bantuan masyarakat usaha mikro kecil menengah,” vol. 10, no. 1, pp. 1–5, 2023.
[7]  G.  Puspitasari  and  E.  Supratman,  “Sistem Rekomendasi Penerima Bantuan Dalam
Pengelolaan Potensi Desa Menggunakan Metode Topsis,” JIPI  (Jurnal  Ilm.  Penelit.  dan Pembelajaran Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 199–210, 2023, doi: 10.29100/jipi.v8i1.3417.
[8]  Achmad chumaidi, Yanty Maryanty, Dyah Ratna Wulan,  and  Sabrina  Adani  Putri,  “Bimbingan Teknis Pengujian Formalin Pada Makanan Untuk Kerurahan  Pohjentrek  Kota  Pasuruan,” J. Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 9, no. 1, pp. 69–74, 2022, doi: 10.33795/jabdimas.v9i1.180.
[9]  S.  Found et  al. ,  “Plagiarism  Checker  X Originality Report,” pp. 3–4, 2017.
[10]  S.  W.  Sari  and  B.  Purba,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Ketua  Danru  Terbaik Menggunakan  Metode  ARAS,” Semin.  Nas. Teknol.  Komput.  Sains  SAINTEKS  2019 ,  pp. 291–300, 2019.
[11]  Titin  Kristiana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Dengan  Menggunakan  Metode  TOPSIS  Untuk Pemilihan  Lokasi  Pendirian  Grosir  Pulsa,” Paradigma ,  vol.  20,  no.  1,  pp.  8–12,  2018, [Online].
Available: https://repository.nusamandiri.ac.id/index.php/u nduh/item/235936/2908-9372-1-PB.pdf