## Terakreditasi SINTA Peringkat 3
Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Nomor 225/E/KPT/2022 masa berlaku mulai Vol.7 No. 1 tahun 2022 s.d Vol. 11 No. 2 tahun 2026
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 8 No. 1 (2024) 11 - 20

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448 p-ISSN:2541-3619

## Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan Non Tunai Menggunakan Metode AHP Dan WP
Nurhaba Djiha 1 , Anik Vega Vitianingsih 2* , Mochammad Syaiful Riza 3 , Anastasia Lidya Maukar 4 , Seftin Fitri Ana Wati 5 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dr. Soetomo, Surabaya, Indonesia
4 Program Studi Teknik Industri, President University, Bekasi, Indonesia
5 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur, Surabaya, Indonesia 1 djihanurhaba@gmail.com, 2* vega@unitomo.ac.id, 3 syaiful.riza@unitomo.ac.id, 4 almaukar@president.ac.id,
5 seftin.fitri.si@upnjatim.ac.id

## Abstract
Currently, the determination process for recipients of Non-Cash Food Assistance (BPNT) is still lacking in objectivity and has not been maximized, leading to dissatisfaction among villagers. The objective of this research is to use the Analytical Hierarchy Process (AHP) and Weighted Product (WP) methods to develop a decision support system for non-cash food assistance (BPNT) recipients. Criteria weights are determined using the AHP method, and the value of each alternative is calculated using the WP method. Parameters used include the number of meals per day, medical expenses, monthly income, source of lighting, cooking fuel, sanitation facilities, food consumption type, floor area, wall type, drinking water source, savings, floor type, clothing purchases, head of household education, and a total of 20 test data to be processed for ranking. An accuracy of 80% is achieved in the validation testing using confusion matrix and 20 sets of alternative data, indicating that the WP method can generate  the  most  optimal  alternative  recommendations.  The  results  of  this  research  can  assist  village  governments  in determining eligible BPNT recipients based on the criteria used.
Keywords: Decision Support System; Recommendation System; AHP; WP; Non-Cash Food Assistance.

## Abstrak
Saat ini proses penentuan penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) masih kurang obyektif dan belum maksimal sehingga menimbulkan ketidakpuasan di kalangan warga desa. Tujuan dari penelitian ini adalah menggunakan metode AHP dan WP untuk  mengembangkan  sistem  pendukung  keputusan  bagi  penerima  bantuan  non  tunai  (BPNT).  Bobot  kriteria  ditentukan dengan menggunakan metode AHP, dan nilai setiap alternatif dihitung dengan menggunakan metode WP. Parameter yang digunakan makan sebanyak dalam sehari, biaya pengobatan, pendapatan per bulan, sumber penerangan, bahan bakar memasak, fasilitas buang air besar, konsumsi jenis makanan, luas lantai, jenis dinding, sumber air minum, tabungan, jenis lantai, pembelian pakaian, pendidikan kepala rumah tangga dan sebanyak 20 data uji yang akan di olah dalam  melakukan  perangkingan.  Akurasi  sebesar  80%  dicapai  pada  pengujian  validasi  dengan  confusion  matriks  dan  20 kumpulan data alternatif, menunjukkan bahwa metode WP dapat menghasilkan rekomendasi alternatif yang paling optimal. Hasil penelitian ini dapat membantu pemerintah desa dalam menentukan penerima BPNT yang layak sesuai dengan kriteria yang digunakan.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Sistem Rekomendasi; AHP; WP; Bantuan Pangan Non Tunai.
Nurhaba Djiha, Anik Vega V, Mochammad Syaiful R, Anastasia Lidya M, Seftin Fitri Ana W (JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol . 8 No. 1 (2024) 11 – 20

## 1. Pendahuluan
Pangan  merupakan  kebutuhan  dasar  yang  sangat  vital bagi  kehidupan  manusia  [1].  Namun,  masih  banyak masyarakat yang mengalami kesulitan dalam memenuhi kebutuhan  pangan  mereka.  Pemerintah  dan  lembaga kemanusiaan  memberikan  bantuan  pangan  kepada kelompok  masyarakat  yang  membutuhkan,  terutama yang  berada  dalam  kondisi  ekonomi  yang  sulit  [2]. Bantuan pangan non tunai disalurkan kepada Keluarga Penerima  Manfaat  (KPM)  secara  bulanan  melalui rekening elektronik yang dikelola oleh mitra usaha yang bekerjasama  dengan  Bank  Himbara.  [3].  Pada penyelenggaraannya BPNT melalui e-warung, menyediakan bahan pokok seperti beras dan susu dengan harga sesuai bantuan.
Program BPNT telah diterapkan secara luas di berbagai kota  di  Indonesia  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah ditetapkan oleh pemerintah [4]. Kriteria tersebut menjadi dasar  dalam  menentukan  penerima  yang  memenuhi syarat  untuk  menerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai (BPNT)  [4].  Proses  pengambilan  keputusan  untuk menentukan  penerima  BPNT  di  Desa  Pipilogot, Kecamatan  Bulagi  Selatan,  Kabupaten  Banggai Kepulauan, masih bersifat subyektif dan kurang optimal, menyebabkan  ketidak  puasan  di  kalangan  penduduk desa.  Salah  satu  masalah  adalah  kurangnya  akses informasi  yang  dapat  memastikan  kelayakan  calon penerima  berdasarkan  kriteria  keluarga  miskin, menyebabkan pemberian BPNT tidak tepat sasaran.
Studi  literatur  pada  penelitian  sebelumnya  hasil penelitian  tentang  BPNT  di  Cerme  Kidul  dengan menggunakan metode WP.  Usia, pendidikan, pekerjaan, pendapatan  bulanan,  jumlah  tanggungan,  status rumahan,  kendaraan,  luas  lahan,  jenis  lantai,  jenis dinding,  sumber  penerangan,  sumber  air  minum,  dan fasilitas  KMWC  merupakan  beberapa  parameter  yang digunakan  dalam  penelitian  ini.  Berdasarkan  hasil perhitungan  didapatkan  5  nama  rekomndasi  penerima BPNT  [5].  Lalu  penelitian  lainnya  tentang  BPNT  di Palangkaraya dengan menerapkan metode AHP dengan parameter sumber pendapatan utama, bangunan tempat tinggal,  penerangan,  bahan  bakar  untuk  memasak, fasilitas buang air besar, jenis lantai, jenis dinding, aset rumah  tangga  yang  paling  mahal,  dan  terakhir,  tempat penampungan  tinja.  Berdasarkan  hasil  perhitungan menggunakan  metode  AHP  terdapat  2  rekomendasi calon  penerima  [6].  Sementara  itu,  penilitaian  lainnya tentang  BPNT  di  Makamhaji  menggunakan  metode AHP  dan  SAW.  Penelitian  tersebut  menggunakan parameter  pendapatan  per  bulan,  jumlah  tanggungan, pekerjaan,  kepemilikan  rumah,  lantai  rumah,  fasilitas MCK,  kepemilikan  lahan  dan  pendidikan  kepala keluarga  [7].  Berdasrkan  studi  litratur  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  sudah  banyak  penelitian  tentang BPNT akan tetapi belum ada penelitan yang menerapkan metode AHP dan WP.
Tujuan  dari  penelitan  ini  adalah  membuat  sistem pendukung  keputusan  penentuan  BPNT  menggunkan algorima Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan Weighted  Product (WP).  Parameter  yang  digunakan makan  sebanyak  dalam  sehari,  biaya  pengobatan, pendapatan per bulan, sumber penerangan, bahan bakar memasak,  fasilitas  buang  air  besar,  konsumsi  jenis makanan, luas lantai, jenis dinding, sumber air minum, tabungan,  jenis  lantai,  pembelian  pakaian,  pendidikan kepala  rumah  tangga  [8].  AHP  digunakan  untuk penentuan  bobot  masing-masing  kriteria[9].  WP digunakan  untuk menetukan prioritas atau rangking dari setiap alternatif [10]. Sehingga menggunakan gabungan kedua  metode  diharapkan  dapat  meningkatkan  akurasi sasaran pembagian BPNT.

## 2. Metode Penelitian
Terdapat  beberapa  proses  dalam  pembuatan  sistem pendukung keputusan penerimaan bantuan pangan non tunai  (BPNT).  Flowchart  direpresentasikan  sebagai bentuk datar dengan koneksi berurutan yang dibuat oleh panah, masing-masing memiliki arti berbeda. Flowchart adalah serangkaian simbol yang menggambarkan aliran data  dan  urutan  operasi  suatu  sistem  [11].  Algoritma prosessistem pendukung keputusan penerimaan bantuan pangan  non  tunai  (BPNT)  dengan  metode  AHP digunakan  untuk  menghitung  nilai  bobot  pada  kriteria yang  berbeda,  sedangkan  metode  WP  dimanfaatkan untuk  melakukan  peringkat  pada  setiap  alternatif  yang ada. Gambar algoritma pada Gambar 1.
Nurhaba Djiha, Anik Vega V, Mochammad Syaiful R, Anastasia Lidya M, Seftin Fitri Ana W (JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol . 8 No. 1 (2024) 11 – 20
Pada  Gambar  1  flowchat  di  awali  setelah  user melakukan  login.  User  mengisi  data  alternatif  dan melakukan  pembobotan  pada  kriteria,  selanjutnya  user membuat  metriks  perbandingan  berpasangan,  setelah membuat  matriks  perbandingan  berpasangan,  user menormalisasikan  matriks  perbandingan  berpasangan dan  menghitung  bobot  kriteria.  Langkah  selanjutnya adalah  mengevaluasi  konsistensi  setelah  mendapatkan bobot  kriteria.  Anda  akan  diinstruksikan  untuk melakukan pembobotan ulang jika CR lebih besar dari 0,1.  CR  dikatakan  konsisten,  perhitungan  dikatakan benar, dan nilai preferensi alternatif (S) serta nilai relatif (V)  masing-masing  alternatif  dapat  dihitung  apabila kurang  dari  atau  sama  dengan  0,1.  Proses  akhir  yaitu sistem  akan  menampilkan  hasil  perangkingan penerimaan BPNT.
2.1. Data Set
Data  set  ini  fokus  pada  penilaian  penerima  BPNT  di Desa Pipilogot dengan 14 kriteria dari  BPS. Informasi alternatif  untuk  mengevaluasi  kelayakan  penerimaan BPNT  juga  disajikan.  Penelitian  ini  bertujuan memahami  proses  penentuan  penerima  BPNT  dan dampaknya secara lokal.
2.1.1. Kriteria
Kriteria  yang  digunakan  untuk  menentukan  penerima BPNT berjumlah 14 kriteria yang ditetapkan oleh  BPS [8].  Informasi  lebih lanjut  mengenai  kriteria ini dapat ditemukan  dalam  Tabel  1.  Kriteria  tersebut  dirancang untuk  mengidentifikasi  warga  miskin  yang  memenuhi syarat untuk menerima bantuan tersebut.
Tabel  1. Data Kriteria Kode Kriteria C1 Makan sebanyak dalam sehari C2 Biaya pengobatan C3 Pendapatan per bulan C4 Sumber penerangan C5 Bahan bakar memasak C6 Fasilitas buang air besar C7 Konsumsi jenis makanan sekali seminggu C8 Luas lantai C9 Jenis dinding C10 Sumber air minum C11 Tabungan C12 Jenis lantai C13 Pembelian pakaian C14 Pendidikan kepala rumah tangga

## 2.1.2. Alternatif
Alternatif  yang  digunakan  untuk  menentukan penerimaan BPNT di Desa Pipilogot tersaji dalam Tabel 2. Tabel tersebut memperlihatkan alternatif yang dipakai untuk  menilai  kelayakan  penerimaan  bantuan  tersebut. Informasi  ini  membantu  dalam  penentuan  penerima manfaat  BPNT  di  tingkat  desa,  memastikan  bahwa bantuan tersebut disalurkan kepada mereka yang benar- benar membutuhkan.
Tabel  2. Data Alternatif Alternatif Nik Nama A1 7207XXXXXXXXXX01 SY A2 7207XXXXXXXXXX01 AN A3 7207XXXXXXXXXX06 DS A4 7207XXXXXXXXXX01 MY A5 7207XXXXXXXXXX01 KS A6 7207XXXXXXXXXX01 BB A7 7207XXXXXXXXXX01 MT A8 7207XXXXXXXXXX01 WB A9 7207XXXXXXXXXX01 NM A10 7207XXXXXXXXXX01 UT A11 7207XXXXXXXXXX01 SY A12 7207XXXXXXXXXX01 SB A13 7207XXXXXXXXXX01 KL A14 7207XXXXXXXXXX01 RB A15 7207XXXXXXXXXX01 EB A16 7207XXXXXXXXXX01 YS A17 7207XXXXXXXXXX01 LS A18 7207XXXXXXXXXX01 AT A19 7207XXXXXXXXXX01 ON A20 7207XXXXXXXXXX01 YS

## 2.2. Analytical Hierarcy Process (AHP)
Menggunakan  perbandingan  berpasangan  diskrit  atau kontinu dalam struktur hierarki beberapa tingkat, metode AHP  menciptakan  skala  rasio  yang  membantu pengambilan  keputusan  ketika  memilih  opsi  terbaik berdasarkan  kriteria  tertentu  [12].  Hierarki  fungsional dengan masukan dari persepsi  manusia merupakan inti dari  AHP.  Sesuatu  yang  kompleks  dibagi  menjadi kelompok-kelompok diskrit kemudian disusun menjadi suatu  bentuk  hierarki  dengan  menggunakan  metode AHP  [13]. Dalam metode AHP terdapat prinsip peting yang harus dipahimi yaitu sebagai berikut:
Decomposition  pendekatan  ini  memecah  masalah kompleks menjadi bagian komponennya dan menggunakan  metode  hierarki  pengambilan  keputusan di mana masing-masing komponen terkait dengan yang lain.  Resolusi  terhadap  elemen  dilakukan  sampai resolusi lebih lanjut tidak mungkin, di mana titik tingkat tertentu dari kueri saat ini dicapai, jika hasil yang tepat diinginkan. Ketika setiap komponen dari hierarki berada pada satu, itu disebut lengkap. Hierarki keputusan yang tidak lengkap adalah sebaliknya dari hierarki keputusan lengkap,  di  mana  satu  tingkat  terkait  dengan  setiap elemen  pada  tingkat  berikutnya.  Pada  Gambar  2 merupakan gambaran dekomposis.
Nurhaba Djiha, Anik Vega V, Mochammad Syaiful R, Anastasia Lidya M, Seftin Fitri Ana W (JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol . 8 No. 1 (2024) 11 – 20
Perbandingan berpasangan adalah Prinsip ini menentukan betapa pentingnya dua hal dalam hubungan satu  sama  lain  pada  tingkat  tertentu  dan  tingkat  di atasnya.  Komponen  penting  dari  metode  AHP  adalah penilaian  ini.  Evaluasi  dapat  ditampilkan  sebagai matriks  perbandingan  berpasangan,  yang  merupakan matriks.  Skala  preferensi,  yang  dimulai  di  level  1  dan naik  ke  level  9,  menampilkan  tingkat  terendah.  Untuk skala perbandingan berpasangan disajikan dalam Tabel 3 [12].
Tabel  3. Skala Perbandingan Berpasangan Tingkat Kepentingan Definisi 1 Sama penting (equal) 3 Cukup penting (moderat) 5 Lebih penting (strong) 7 Sangat lebih penting (demonstrated) 9 Mutlak lebih penting (extreme) 2, 4, 6, 8 Nilai tengah diantara nilai berdekatan (intermediate value)
Sintesis  prioritas  adalah  menggunakan  matriks perbandingan berpasangan sebagai titik awal. Prinsip ini mencari  vektor  prioritas  lokal.  Vektor  prioritas  lokal tersebut dapat digabungkan untuk mendapatkan prioritas global karena matriks perbandingan berpasangan ada di setiap tingkat, memungkinkan integrasi yang lebih luas.
Konsistensi  logis  merupakan  kualitas  yang  paling penting.  Menyerang  vektor  eigen  lengkap  yang diturunkan  dari  tingkat  hierarki  akan  memungkinkan terciptanya vektor komposit berbobot yang menghasilkan  serangkaian  langkah  pengambilan keputusan.  Untuk  daftar  random  indeks  konsistensi disajikan dalam Tabel 4 [12].
Tabel  4. Daftar random indeks konsistensi Ukuran Matriks Nilai IR (Indeks Random) 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
Berikut langkah-langkah dalam metode AHP [14] yaitu Buatlah matriks perbandingan berpasangan. Jumlahkan nilai  di  setiap  kolom.  Untuk  mencapai  normalisasi matriks, bagikan nilai setiap kolom dengan jumlah total kolom  yang  terlibat.  Menjumlahkan  nilai  dari  setiap baris  untuk  mendapatkan  vektor  eigen  normalisasi. Membagi  vektor  eigen  normalisasi  dengan  jumlah
elemen  untuk  mendapatkan  bobot.  Membagi  bobot dengan  dengan  total  kolam  yang  bersangkutan  untuk mendapatkan  eigen value atau λ .  Menjumlahkan semua λ untuk  mendapatkan λ maks.  Menghitung  indek konsistensi  menggunakan  rumus  1  [12].  Menghuting rasio  konsistensi  menggunakan  rumus  2  [12]. Memeriksa rasio konsistensi apabila CR resultan kurang dari atau sama dengan 0,1 maka hasil perhitungan dapat dinyatakan akurat; jika CR resultan melebihi 0,1 maka hasil komputasi perlu diperbaiki.
𝐶𝐼 = λmaks−n 𝑛−1 (1)
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 (2)
2.3. Weighted Product (WP)
Teknik  pengambilan  keputusan  multi-kriteria  yang disebut  weighted  product  digunakan  untuk  mengatasi situasi  di  mana  data  memiliki  banyak  atribut.  Untuk menghubungkan  rating  atribut  dengan  metode  WP, rating setiap atribut harus dipangkatkan terlebih dahulu dengan  bobot  atribut  [15].  Karena  dapat  dengan  cepat dan  mudah  menentukan  solusi  optimal  dalam  suatu sistem  perangkingan  tanpa  memerlukan  waktu  yang lama  dalam  menghitungnya,  metode  WP  sering digunakan dalam pengambilan keputusan [15].
Langkah-langkah  yang  dilakukan  pada  metode  WP adalah  sebagai  berikut  normalisasi  bobot  pada  metode wp  dengan  menggunakan  rumus  3  [15].  Untuk menentukan  pangkat  nilai  awal,  nilai  bobot  yang dinormalisasi akan dikalikan 1 jika kriterianya termasuk dalam  kelompok  benefit  dan  −1 jika  kriterianya termasuk  dalam  kategori  cost.  Menghitung  nilai preferensi  untuk  alternatif  sebagai  vektor  S menggunakan rumus 4 [15]. Menghitung nilai preferensi relatif  sebagai  vektor  V  menggunakan  rumus  5  [15]. Mengurutkan nilai vektor V terbesar sampai terkecil.
∑ 𝑤𝑗 = 1 𝑛 𝑗=1 ( 3)
𝑆ⅈ = ∏ 𝑗=1 𝑛 𝑋ⅈ𝑗 𝑤𝑗 ( 4) Vⅈ = 𝑆ⅈ ∏ 𝑗=1 𝑛 𝑋ⅈ𝑗 𝑤𝑗 (5)

## 2.4. Perhitungan Akurasi
Dalam  penelitian  ini,  confusion  matrix  digunakan sebagai  alat  untuk  mengukur  nilai  F1-Score,  akurasi, recall,  dan  presisi.  Tujuan  utamanya  adalah  untuk mengevaluasi penerapan logika dalam konteks tertentu. Proses  perhitungan  confusion  matrix  didasarkan  pada data  yang  terdapat  dalam  Tabel  5,  sesuai  dengan referensi [16]. Dengan menggunakan confusion matrix, peneliti  dapat  memperoleh  pemahaman  yang  lebih mendalam  tentang  kinerja  sistem  atau  model  yang dikembangkan, dan ini penting untuk mengukur sejauh mana  prediksi  yang  dilakukan  sesuai  dengan  keadaan sebenarnya. Hasil ini menjadi landasan bagi peningkatan model kedepannya.
Nurhaba Djiha, Anik Vega V, Mochammad Syaiful R, Anastasia Lidya M, Seftin Fitri Ana W (JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol . 8 No. 1 (2024) 11 – 20
Tabel  5. Confusion Matriks Confusion Matrix Kelas Prediksi 1 0 Kelas Sebenarnya 1 TP FP 0 FN TN
Confusion  matrix  merupakan  alat  untuk  menghitung metrik  evaluasi  seperti  accuracy,  precision,  recall,  dan F1-Score.  Accuracy  dihitung  menggunakan  rumus  6, precision  dengan  rumus  7, dan recall dengan  rumus  8, sedangkan F1-Score menggunakan rumus 9 berdasarkan referensi  [16].  Metrik  ini  membantu  dalam  menilai kinerja model prediktif.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 ×  100% (6)
𝑃𝑟𝑒𝑐ⅈ𝑠𝑠ⅈ𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 ×  100%
(7)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 ×  100% (8)
F1 − Score = 2 𝑥 (𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑝𝑟𝑒𝑐ⅈ𝑠ⅈ𝑜𝑛) 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑝𝑟𝑒𝑐ⅈ𝑠ⅈ𝑜𝑛 (9)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Bab  ini  membahas  tiga  metode  utama  dalam  analisis, yaitu metode AHP (Analytical Hierarchy Process) yang digunakan untuk menetapkan bobot kriteria, metode WP
(Weighted  Product)  yang  digunakan  untuk  melakukan perangkingan  alternatif,  dan  metode  confusion  matrix yang digunakan untuk menguji validitas. Metode AHP memungkinkan  penentuan  bobot  yang  proporsional untuk setiap kriteria, sementara metode WP memberikan peringkat  relatif  terhadap  alternatif  berdasarkan  bobot kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Sementara  itu,  metode confusion  matrix  digunakan untuk menguji  keakuratan dan kehandalan model yang dibangun. Kombinasi  dari ketiga  metode  ini  memberikan  pendekatan  yang komprehensif  dalam  pengambilan  keputusan  dan evaluasi hasil penelitian, memastikan hasil yang akurat dan  bermakna  dalam  konteks  analisis  data  yang dilakukan.
3.1. Penentuan bobot menggunakan metode AHP
Pada  sub  bab  ini,  pembahasan  akan  difokuskan  pada penentuan  bobot  kriteria  menggunakan  metode  AHP. Tahapan  pertama  dalam  proses  ini  adalah  pembuatan matriks  perbandingan  kriteria.  Matriks  perbandingan kriteria ini, sebagaimana yang ditunjukkan dalam Tabel 6, menjadi landasan awal dalam proses penilaian relatif antara satu kriteria dengan yang lainnya. Dalam matriks ini,  setiap  sel  menggambarkan  tingkat  kepentingan relatif  antara  dua  kriteria  yang  dibandingkan,  yang kemudian  akan  digunakan  untuk  menghitung  bobot kriteria  secara  sistematis.  Tahap  ini  sangat  penting karena  menetapkan  landasan  yang  kuat  dalam menentukan bobot kriteria yang akan digunakan dalam analisis lebih lanjut.
Tabel  6. Matriks Perbandingan Kode C1 C2 C3 C4 C5 C6
C7 C8 C9 C10 C11 C12  C13 C14 C1 1 2 2 3 3 3 4 5 5 5 5 7 7 7 C2 0,5 1 2 3 3 3 3 3 3 4 5 5 5 5 C3 0,5 0,5 1 3 3 3 3 3 4 4 4 5 5 5 C4 0,333  0,333  0,333  1 2 2 3 3 3 3 3 3 5 5 C5 0,333  0,333  0,333  0,5 1 2 2 2 3 3 3 3 4 5 C6 0,333  0,333  0,333  0,5 0,5 1 2 3 3 3 3 3 4 4 C7 0,25 0,333  0,333  0,333  0,5 0,5 1 3 3 3 3 3 3 4 C8 0,2 0,333  0,333  0,333  0,5 0,333 0,333  1 2 2 2 3 3 3 C9 0,2 0,333  0,25 0,333  0,333  0,333 0,333  0,5 1 2 2 3 3 3 C10 0,2 0,25 0,25 0,333  0,333  0,333 0,333  0,5 0,5 1 2 2 3 3 C11 0,2 0,2 0,25 0,333  0,333  0,333 0,333  0,5 0,5 0,5 1 2 2 2 C12 0,143  0,2 0,2 0,333  0,333  0,333 0,333  0,333  0,333  0,5 0,5 1 2 2 C13 0,143  0,2 0,2 0,2 0,25 0,25 0,333  0,333  0,333  0,333 0,5 0,5 1 2 C14 0,143  0,2 0,2 0,2 0,2 0,25 0,25 0,333  0,333  0,333 0,5 0,5 0,5 1 TOTAL  4,479  6,55 8,017  13,4 15,28  16,667  20,25  25,5 29 31,667  34,5  41 47,5  51
Setelah membuat matriks perbandingan kriteria, langkah berikutnya  dalam  analisis  AHP  adalah  mencari normalisasi  matriks  perbandingan.  Suatu  proses  yang krusial karena dengan membagi  nilai-nilai  dalam baris matriks  dengan  total  dari  setiap  kolomnya,  kita  tidak hanya  menjadikan  perbandingan  antar  kriteria  lebih akurat tetapi juga memastikan bahwa bobot kriteria yang dihasilkan  secara  efektif  mencerminkan  tingkat kepentingan  relatif  dari  setiap  kriteria,  memudahkan pengambilan keputusan dengan mengidentifikasi secara
jelas  prioritas  antara  kriteria  yang  dipertimbangkan. Sehingga  normalisasi  matriks  perbandingan  menjadi sangat  penting  dalam  membantu  analisis  dan pengambilan  keputusan  yang  berbasis  data,  di  mana normalisasi dapat dilihat pada Tabel 7 yang memberikan gambaran  visual  tentang  perbandingan  kriteria  yang telah  dinormalisasi,  menambahkan  kedalaman  pada pemahaman kita akan pentingnya proses ini. Proses ini memastikan bahwa keputusan yang diambil didasarkan pada data yang akurat dan relevan.
Nurhaba Djiha, Anik Vega V, Mochammad Syaiful R, Anastasia Lidya M, Seftin Fitri Ana W (JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol . 8 No. 1 (2024) 11 – 20
Tabel  7. Normalisasi Matriks Perbandingan Kode  C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13 C14 C1 0,2233  0,305  0,249  0,224  0,196  0,18 0,198  0,196 0,172  0,1579  0,1449  0,1707  0,1474  0,1373 C2 0,1116  0,153  0,249  0,224  0,196  0,18 0,148  0,118 0,103  0,1263  0,1449  0,122 0,1053  0,098 C3 0,1116  0,076  0,125  0,224  0,196  0,18 0,148  0,118 0,138  0,1263  0,1159  0,122 0,1053  0,098 C5 0,0744  0,051  0,042  0,075  0,131  0,12 0,148  0,118 0,103  0,0947  0,087 0,0732  0,1053  0,098 C5 0,0744  0,051  0,042  0,037  0,065  0,12 0,099  0,078 0,103  0,0947  0,087 0,0732  0,0842  0,098 C6 0,0744  0,051  0,042  0,037  0,033  0,06 0,099  0,118 0,103  0,0947  0,087 0,0732  0,0842  0,0784 C7 0,0558  0,051  0,042  0,025  0,033  0,03 0,049  0,118 0,103  0,0947  0,087 0,0732  0,0632  0,0784 C8 0,0447  0,051  0,042  0,025  0,033  0,02 0,016  0,039 0,069  0,0632  0,058 0,0732  0,0632  0,0588 C9 0,0447  0,051  0,031  0,025  0,022  0,02 0,016  0,02 0,034  0,0632  0,058 0,0732  0,0632  0,0588 C10 0,0447  0,038  0,031  0,025  0,022  0,02 0,016  0,02 0,017  0,0316  0,058 0,0488  0,0632  0,0588 C11 0,0447  0,031  0,031  0,025  0,022  0,02 0,016  0,02 0,017  0,0158  0,029 0,0488  0,0421  0,0392 C12 0,0319  0,031  0,025  0,025  0,022  0,02 0,016  0,013 0,011  0,0158  0,0145  0,0244  0,0421  0,0392 C13 0,0319  0,031  0,025  0,015  0,016  0,015  0,016  0,013 0,011  0,0105  0,0145  0,0122  0,0211  0,0392 C14 0,0319  0,031  0,025  0,015  0,013  0,015  0,012  0,013 0,011  0,0105  0,0145  0,0122  0,0105  0,0196
Setelah  melakukan  normalisasi,  langkah  selanjutnya yaitu  mencari  total  kolom,  bobot  kriteria  dan  eigen value.  Untuk  mencari  bobot  kriteria  dengan  membagi total  kolom  dengan    banyaknya  kiteria.  Sedangkan mencari  eigen  value  atau  λ  dengan  cara  menggalikan bobot  dengan  total  baris  martriks  perbandingan. Sehingga  dari  proses  tersebut  menghasilkan  nilai  di Tabel  8.
Tabel  8.  Bobot Kriteria dan Eigen Value
Kode Total Bobot eigen value C1 2,70248 0.19303446 0.86451863 C2 2,07971 0.14855057 0.97300624 C3 1,88413 0.13458066 1.07888829 C4 1,3198 0.09427124 1.26323469 C5 1,1074 0.07910015 1.20891409 C6 1,03429 0.07387819 1.23130320 C7 0,90281 0.06448674 1.30585655 C8 0,65564 0.04683156 1.19420488 C9 0,58025 0.04144651 1.20194882 C10 0,49432 0.03530842 1.11810010 C11 0,40125 0.02866063 0.98879192 C12 0,33109 0.02364904 0.96961090 C13 0,27217 0.01944092 0.92344385 C14 0,23465 0.01676085 0.85480372 Total 1 15.1766259
Berdasarkan  Tabel  8,  maka  Consistency  Index berdasarkan  rumus  1,  adalah  sebesar    0.09050968. Setelah  mendapatkan  nilai  Consistency  Index,  untuk memestikan  bahwa  perhitungan  dapat  dinyatakan konsisten  maka  tahap  selanjutnya  yaitu  mencari Consistency Ratio menggunakan rumus 2, dimana hasil Consistency  Ratio  adalah  0.05764948.  Oleh  karena Consistency  Ratio  ≤  0,1  (  0.05764948≤  0,1  )  maka konsistens  rasio  terhadap  perhitungan  dapat  diterima (konsisten).
3.2. Perhitungan alternatif  menggunakan metode WP
Pada sub bab ini akan membahas tentang  Metode WP yang  digunakan  untuk  melakukan  perangkingan alternatif. Setelah mendaptkan bobot kriteria
meggunakan  metode  AHP.  Tabel  penilaian  alternatif dapat dilihat di Tabel 9.
Tabel  9. Penilaian Alternatif Kode Kriteria Jenis Sub Kriteria Nilai C1 Makan sebanyak dalam sehari Cost ≤ 1 kali sehari 1 ≥ 1 kali sehari 2 C2 Biaya pengobatan Benefit Rumah sakit 1 Puskesmas 2 C3 Pendapatan per bulan Cost ≤ 600.000 1 ≥ 600.000 2 C4 Sumber penerangan Benefit Listrik 1 Non listrik 2 C5 Bahan bakar memasak Benefit Gas LGP 1 Minyak tanah 2 Kayu bakar 3 C6 Fasilitas buang air besar Benefit Sendiri 1 Umum 2 Tidak ada 3 C7 Konsumsi jenis makanan sekali seminggu Benefit Daging 1 Ayam 2 Ikan 3 C8 Luas lantai Cost ≤ 8 meter 1 ≥ 8 meter 2 C9 Jenis dinding Benefit Tembok 1 Tembok tanpa plester 2 Kayu 3 Bambu 4 C10 Sumber air minum Benefit Isi ulang 1 Air Hujan 2 Sumur 3 C11 Tabungan Cost ≤ 500.000 1 ≥ 500.000 2 C12 Jenis lantai Benefit Kramik 1 Semen 2 Tanah 3 C13 Pembelian pakaian Benefit ≥ 1 setel 1 ≤ 1 setel 2 C14 Pendidikan kepala rumah tangga Benefit ≥ D1 1 SMA 2 SMP 3
SD 4 Tidak sekolah 5
Setelah  menyelesaikan  tahap  penelitian,  langkah berikutnya  adalah  menyajikan  data  alternatif  yang berhasil  dikumpulkan  dalam  Tabel  10.  Tabel  tersebut merangkum  informasi  penting  mengenai  berbagai
Nurhaba Djiha, Anik Vega V, Mochammad Syaiful R, Anastasia Lidya M, Seftin Fitri Ana W (JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol . 8 No. 1 (2024) 11 – 20
alternatif yang telah diteliti. Data tersebut dapat berupa hasil  survei  yang  dilakukan,  pengukuran  yang  telah dicatat, atau informasi lain yang relevan dengan tujuan penelitian.  Tabel  ini  merupakan  fondasi  utama  bagi analisis  dan  evaluasi  lebih  lanjut  dalam  konteks penelitian  yang  sedang  dilakukan.  Dengan  menyusun data  ini  secara  terstruktur  dalam  tabel,  peneliti  dapat
lebih mudah menganalisis pola-pola, tren, dan hubungan antara  variabel-variabel  yang  relevan.  Ini  membantu dalam memperoleh pemahaman yang lebih dalam terkait dengan  subjek  penelitian  dan  dapat  menjadi  landasan untuk membuat kesimpulan yang kuat serta memberikan rekomendasi
yang sesuai untuk pengembangan selanjutnya. Tabel  10. Data Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8  C9  C10  C11  C12  C13  C14 A1 2 2 2 1 2 1 3 2 1 2 2 1 1 4 A2 2 2 2 1 2 1 3 2 2 2 2 2 1 4 A3 2 2 1 2 3 1 3 2 3 3 1 2 1 5 A4 2 2 2 2 2 1 3 2 3 3 2 2 1 5 A5 2 2 2 1 2 1 3 2 3 2 2 2 1 4 A6 2 2 2 1 2 1 3 2 1 2 2 1 1 4 A7 2 2 2 1 2 1 3 2 2 3 2 2 1 4 A8 2 2 2 2 2 1 3 2 3 3 2 2 1 4 A9 2 2 1 2 3 2 3 2 3 3 1 2 1 5 A10 2 2 1 2 3 2 3 2 3 3 1 2 1 5 A11 2 2 2 1 2 1 3 2 1 2 2 1 1 4 A12 2 2 2 1 2 1 3 2 3 2 2 2 1 4 A13 2 2 2 1 2 1 3 2 2 1 2 2 1 5 A14 2 2 2 1 2 1 3 2 3 3 2 2 1 4 A15 2 2 1 2 3 2 3 2 3 3 1 3 1 5 A16 2 2 2 1 2 1 3 2 1 1 2 1 1 4 A17 2 2 2 1 2 1 3 2 2 2 2 2 1 5 A18 2 2 2 1 2 1 3 2 3 3 2 2 1 4 A19 2 2 1 2 3 2 3 2 3 3 1 3 1 5 A20 2 2 2 1 2 1 3 2 2 2 2 1 1 4
Tahapan  awal  dalam  melakukan  perangkingan menggunakan  metode  WP  adalah  normalisasi  bobot dengan menggunakan rumus 3. Proses ini menghasilkan nilai yang terdokumentasikan dalam Tabel 11. Tahap ini penting untuk memastikan bobot yang digunakan dalam perangkingan telah disesuaikan secara proporsional.
Tabel  11. Normalisasi Bobot Kode  Bobot Normalisasi C1 0.19303446 -0.19303446 C2 0.14855057 0.14855057 C3 0.13458066 -0.13458066 C4 0.09427124 0.09427124 C5 0.07910015 0.07910015 C6 0.07387819 0.07387819 C7 0.06448674 0.06448674 C8 0.04683156 -0.04683156 C9 0.04144651 0.04144651 C10 0.03530842 0.03530842 C11 0.02866063 -0.02866063 C12 0.02364904 0.02364904 C13 0.01944092 0.01944092 C14 0.01676085 0.01676085
Langkah  selanjutnya  adalah  menggunakan  rumus  4 untuk  menghitung  nilai  preferensi  terhadap  alternatif- alternatif  sebagai  vektor  S  setelah  bobotnya dinormalisasi.  Hasilnya  disajikan  dalam  Tabel  12. Proses  ini  membantu  dalam  menetapkan  preferensi terhadap setiap alternatif berdasarkan bobot yang telah dinormalisasi,  memungkinkan  analisis  yang  lebih terperinci terhadap pilihan terbaik dalam konteks yang relevan dengan penelitian.
Tabel  12. Vektor S
Alternatif Vektor S A1 0.9969427708385 A2 1.0429558913127 A3 1.3330730508032 A4 1.1528812579822 A5 1.0606309836045 A6 0.9969427708385 A7 1.0579945870874 A8 1.1485774482325 A9 1.4031157515464 A10 1.4031157515464 A11 0.9969427708385 A12 1.0606309836045 A13 1.0215540320979 A14 1.0759245418695 A15 1.4166347451252 A16 0.9728398116466 A17 1.0468639288077 A18 1.0759245418695 A19 1.4166347451252 A20 1.0259988434612 Total 22.7061792082381
Setelah mendapatkan nilai vektor S, langkah selanjutnya adalah menghitung nilai preferensi relatif sebagai vektor menggunakan  rumus  5.  Hasil  dari  perhitungan  ini kemudian dapat  ditemukan dalam Tabel  13. Proses ini memungkinkan  untuk  mengevaluasi  preferensi  relatif dari  setiap  alternatif,  yang  dapat  menjadi  panduan penting dalam pengambilan keputusan strategis. Dengan demikian,  pengambilan  keputusan  dapat  lebih terinformasi dan efektif.
Nurhaba Djiha, Anik Vega V, Mochammad Syaiful R, Anastasia Lidya M, Seftin Fitri Ana W (JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol . 8 No. 1 (2024) 11 – 20
Tabel  13. Vektor Alternatif Vektor A1 0.043906231942219 A2 0.045932690028904 A3 0.058709703582344 A4 0.052168343481524 A5 0.046711116558954 A6 0.043906231942219 A7 0.04659500734952 A8 0.050584355813406 A9 0.061794445409704 A10 0.061794445409704 A11 0.043906231942219 A12 0.046711116558954 A13 0.04499013342268 A14 0.047384658246646 A15 0.06238983371589 A16 0.042844716529571 A17 0.046104803419675 A18 0.047384658246646 A19 0.06238983371589 A20 0.045185886804282
Setelah  mendapatkan  nilai  vektor,  langkah  selanjutnya adalah mengurutkan nilai-nilai vektor tersebut dari yang terbesar hingga yang terkecil, sesuai dengan urutan yang terdokumentasikan  dalamTabel  14.  Proses  pengurutan ini merupakan tahap krusial dalam perangkingan, karena memungkinkan  identifikasi  entitas  dengan  prioritas tertinggi. Dengan demikian, pengurutan ini mempermudah dalam pengambilan keputusan berdasarkan prioritas yang telah ditetapkan.
Tabel  14. Hasil Perangkingan Rangking Alternatif 1 A15 2 A19 3 A9 4 A10 5 A3 6 A4 7 A8 8 A18 9 A14
10 A12 11 A5 12 A7 13 A17 14 A2 15 A20 16 A13 17 A11 18 A6 19 A1 20 A16

## 3.3. Pengujian Validasi
Dalam  pengujian  ini,  metode  evaluasi  yang  digunakan adalah  confusion  matrix  untuk  mengukur  tingkat
akurasi.  Proses  pengujian  melibatkan  perbandingan antara hasil penerimaan aktual dengan prediksi  sistem, dengan  tujuan  untuk  menentukan  sejauh  mana kesesuaian  keduanya.  Kesesuaian  dianggap  tercapai apabila  rekomendasi  yang  dihasilkan  oleh  sistem  dan evaluasi  manual  menghasilkan  hasil  yang  sama. Sebanyak  20  data  uji  digunakan  dalam  pengujian  ini. Data uji dapat di lihat pada Tabel 15 berikut ini.
Tabel  15. Data Uji Alternatif
No  Alternatif  Aktual  Sistem  Nilai 1 A1 False False TN 2 A2 True True TP 3 A3 False True FP 4 A4 True True TP 5 A5 True True TP 6 A6 True False FN 7 A7 False True FP 8 A8 True True TP 9 A9 True True TP 10 A10 True True TP 11 A11 False False TN 12 A12 True True TP 13 A13 True True TP 14 A14 True True TP 15 A15 True True TP 16 A16 True False FN 17 A17 True True TP 18 A18 True True TP 19 A19 True True TP 20 A20 True True TP
Setelah  perbandingan  hasil,  dilakukan  pengujian menggunakan  confusion  matrix  untuk  menghasilkan nilai  keakuratan.  Proses  perhitungan  akurasi,  presisi, recall  dan  F1-Score.  Tahapan  uji  validasi  dijelaskan pada Tabel 16 berikut.
Tabel  16. Confuxion Matriks Hasil
Kelas Prediksi Positif (P) Negatif (N) Kelas Sebenarnya Positif (P) 14 2 Negative (N) 2 2
Dari hasil evaluasi yang tercantum dalam Tabel  15  di atas,  dilakukan  perhitungan  untuk  mendapatkan  nilai recall, precision, dan accuracy  menggunakan rumus 6, 7,  8  dan  9.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  uji  validasi menggunakan  confusion  matrix,  dapat  disimpulkan bahwa  Aplikasi  SPK  Penentuan  BPNT  mampu mencapai  nilai  akurasi  sebesar  80%,  presisi  87,5%, recall 87,5% dan F1-score 93,3%. Dengan membandingkan hasilnya, kita dapat menentukan bahwa sistem  berfungsi  secara  efektif  dan  metode  serta
Nurhaba Djiha, Anik Vega V, Mochammad Syaiful R, Anastasia Lidya M, Seftin Fitri Ana W (JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol . 8 No. 1 (2024) 11 – 20
algoritma  yang  digunakan  dapat  menghasilkan  saran alternatif terbaik.
Perbandingan  antara  penelitian  sebelumnya  dan  hasil yang  diusulkan  oleh  penulis  dapat  ditemukan  dalam Tabel  17.  Tabel  ini  memberikan  gambaran  yang  jelas tentang  perbedaan  dan  kesamaan  antara  temuan  yang dihasilkan  dalam  penelitian  sebelumnya  dengan  hasil yang diajukan oleh penulis. Analisis dalam tabel tersebut memungkinkan  pembaca  untuk  memahami  kontribusi baru  yang  ditawarkan  oleh  penelitian  ini,  serta bagaimana  hal  itu  memperkaya  pemahaman  dalam domain yang bersangkutan.
Tabel  17. Tabel Perbandingan Peneliti Metode Hasil [5] WP alternatif 3 mendapatkan nilai tertinggi sebesar 0,1028 [6] AHP alternatif 2 mendapatkan nilai tertinggi sebesar  0.441322 [7] AHP- SAW alternatif 3 mendapatkan nilai tertinggi sebesar 0,964017272 Penulis AHP-WP alternatif 3 mendapatkan nilai tertinggi sebesar 1.4166347451252

## 4. Kesimpulan
Penelitian ini menghasilkan aplikasi sistem pendukung keputusan  penerimaan  bantuan  pangan  non  tunai (BPNT)  dengan  menggunakan  metode  AHP  yang digunakan untuk menetukan bobot kriteria dan metode WP  yang  digunakan  untuk  menentukan  perangkingan setiap  alternatif.  Aplikasi  ini  dapat  membantu pemerintah  desa  dalam  menentukan  warga  yang  layak menerima  BPNT  dengan  menggunakan  parameter makan  sebanyak  dalam  sehari,  biaya  pengobatan, pendapatan per bulan, sumber penerangan, bahan bakar memasak,  fasilitas  buang  air  besar,  konsumsi  jenis makanan, luas lantai, jenis dinding, sumber air minum, tabungan,  jenis  lantai,  pembelian  pakaian,  pendidikan kepala rumah tangga. Aplikasi yang telah dikembangkan memiliki fungsi untuk menghasilkan serta menampilkan rekomendasi penerima BPNT berdasarkan urutan nilai, mulai  dari  yang  tertinggi  hingga  yang  terendah. Pengujian  akurasi  menggunakan  confusion  matrix didapatkan  hasil  akurasi  sebesar  80%,  presisi  87,5%, recall 87,5% dan F1-score 93,3%. Menunjukkan bahwa rekomendasi  alternatif  terbaik  dapat  dihasilkan  oleh metode dan algoritma yang digunakan.

## Daftar Pusataka
[1] A. S. Wahongan, Y. Simbala, and V. Y. Gosal, “Strategi  Mewujudkan  Keamanan  Pangan Dalam  Upaya  Perlindungan Konsumen,”  vol. IX, no. 3, pp. 41 – 66, 2021.
[2] R. Firdaus and Burhanuddin, “Evaluasi Program Kebijakan  Bantuan  Sosial  Di  Desa  Cimpu Kecamatan Suli Kabupaten Luwu,” vol. 5, 2022.
[3] E. Yulianti and M. Farina, “Sistem Pendukung Keputusan  Penerima  Bantuan  Pangan  Non
Tunai  (BPNT)  Untuk  Keluarga  Miskin Menggunakan  Metode  Simple  Multi  Attribute Rating Technique (SMART),” vol. 8, no. 1, pp. 7 – 13, 2020, doi: 10.21063/JTIF.2020.V8.1.
[4] A. Hanipah, Djamaludin, and S. Syam, “Sistem Pendukung  Keputusan  Pengolahan  Data Penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT) Warga Miskin Menggunakan Metode Weighted Product  (WP)  Pada  Kelurahan  Batusari  Kota Tangerang,” vol. 1, no. November, pp. 238– 246,
2020.
[5] A.  A.  Tyas,  U.  Chotijah,  and  H.  D.  Bhakti, “Decision  Support  System  Rekomendasi Penerima Program Pemerintah Bantuan Pangan Non  Tunai  (BPNT)  Dengan  Menggunakan Metode Weighted Product (WP),” vol. 3, no. 2, pp. 55 – 69, 2021.
[6] J.  Parhusip,  “Penerapan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  Pada  Desain  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon Penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT) Di Kota Palangka Raya,” vol. 13, no. 2, pp. 18– 29, 2019.
[7] S. R. Arianto, S. Siswanti, W. Laksito, and Y. Saptomo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  Dengan Metode Hybrid AHP- SAW,” vol. 17, no. 2, pp.
200 – 208, 2020.
[8] M.  F.  Mustofa  and  T.  Utomo,  “Standar Kemiskinan  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) Perspektif Dr. Wahbah Zuhaili,” vol. 5, pp. 1– 17, 2023.
[9] A.  Sudiarjo  and  M.  Hikmatyar,  “Kombinasi Metode  Analytic  Hierarchy  Process  Dan Weighted Product Pada Rekomendasi Pemilihan Tempat Kost,” vol. 9, no. 1, pp. 453– 467, 2022.
[10] G.  Surya,  P.  Gede,  and  S.  Cipta,  “Komparasi Metode  AHP-SAW  dan  AHP-WP  pada  SPK Penentuan  E-Commerce  Terbaik  di  Indonesia Comparison  of  AHP-SAW  and  AHP-WP Methods  on  DSS  to  Determine  the  Best  E- Commerce  in  Indonesia,”  vol.  08,  no.  4,  pp.
346 – 356, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i4.42611.
[11] I. Budiman, S. Saori, R. N. Anwar, Fitriani, and M.  Y.  Pangestu,  “Analisis  Pengendalian  Mutu Di  Bidang  Industri  Makanan  (Studi  Kasus: UMKM  Mochi  Kaswari  Lampion  Kota Sukabumi),” J.  Inov.  Penelit. ,  vol.  1,  no. 0.1101/2021.02.25.432866, pp. 1 – 15, 2021.
[12] J.  E.  S.  Casym  and  D.  N.  Oktiara,  “Aplikasi Analytical Hierarchy Process dalam
Mengidentifikasi  Preferensi  Laptop  Bagi Mahasiswa,” pp. 636– 640, 2020.
[13] M.  F.  Rozi,  E.  Santoso,  and  M.  T.  Furqon, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Pegawai Baru Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS,” vol. 3, no. 9, pp. 8361– 8366, 2019.
[14] F. Agustina, A. T. Sumpala, and
Nurhaba Djiha, Anik Vega V, Mochammad Syaiful R, Anastasia Lidya M, Seftin Fitri Ana W (JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol . 8 No. 1 (2024) 11 – 20

## Arysespajayadi, “Sistem Pendukung Keputusan
Pemilihan  Jurusan  Siswa  Baru  Menggunakan Metode  AHP  dan  MOORA  Pada  SMKN  1 Kolaka,”  vol.  7,  pp.  87– 96,  2021,  doi: 10.34128/jsi.v7i1.292.
[15] K.  Eliyen  and  F.  S.  Efendi,  “Implementasi Metode  Weighted  Product  untuk  Penentuan
Mustahiq Zakat,” vol. 1, 2019.
[16] D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Confusion  Matrix Pada  Analisis  Sentimen  Berbasis  Teks  Pada Twitter,” vol. 5, no. November 2019, pp. 697– 711, 2021.