Penerapan Metode Weighted Product Untuk Penentuan Penerima Bansos Kepada Masyarakat Terdampak Covid-19
Dian Permata Sari
a STMIK Jayanusa, Jl. Olo Ladang No.1, Padang 25116, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 15 Des 2020 Revisi Akhir: 22 Feb 2021
Diterbitkan Online : 30 April 2021
Since  Covid  19  attacked  Indonesia,  almost  all  sectors  have  been  affected.  In  the education sector, which requires students to study from home (online), in the economic sector the poverty rate is getting higher, many workers have been laid off and some are sent home. The face of the Indonesian economy has become a mess. One of the ways for the  government  to  reduce  the  impact  of  the  COVID-19  pandemic  is  to  provide  social assistance  to  the  community.  However,  in  distributing  aid,  the  distributors  are  often constrained in prioritizing the recipient community. The mechanisms for distributing aid are  complicated  and  often  not  well  targeted  due  to  inappropriate  criteria  for beneficiaries  and  inaccurate  /  inaccurate  data.  So  that  not  a  few  people  protested because  they  did  not  receive  assistance  even  though  they  were  also  affected  by  the Covid  19  pandemic.  The  decision  support  system  using  the  weighted  product  method was  considered  capable  of  finding  the  highest  priority  for  beneficiaries  based  on predetermined  criteria,  namely  employment  status,  home  status,  domicile,  dependents. and  income  per  month.  The  final  result  is  a  rating  of  vactor  V  where  the  alternative which has the highest value has the highest priority to receive assistance.
K ATA K UNCI
Sistem pendukung keputusan Bantuan social Covid-19
Weighted Product

## K ORESPONDENSI
E-mail: langitbiru621@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  dunia  dihebohkan  dengan  munculnya  virus  baru  yang diberi  nama  virus  corona.  Hampir  seluruh  negara  di  dunia termasuk Indonesia mengalami serangan virus ini. Corona virus merupakan   keluarga   besar   virus  yang  menyebabkan  penyakit pada  manusia  dan  hewan.  Pada    manusia    biasanya menyebabkan  penyakit  infeksi saluran  pernapasan,  mulai  flu biasa    hingga    penyakit  yang  serius  seperti Middle  East Respiratory  Syndrome (MERS)  dan        Sindrom        Pernafasan Akut Berat/ Severe   Acute   Respiratory   Syndrome (SARS).[1]
Warga  Negara  Indonesia  terkonfirmasi  pertama  sekali  positif covid 19 yaitu pada awal maret 2020. Sejak itu, berbagai upaya penanggulangan  dilakukan  pemerintah  untuk  meredam  dampak dari  pandemi  Covid-19  di  berbagai  sektor.  Hampir  seluruh sektor  terdampak,  tak  hanya  kesehatan.  Sektor  ekonomi  juga mengalami  dampak  serius  akibat  pandemi  virus  corona.[2] Karena pemerintah melakukan pembatasan sosial berskala besar (PSBB)  untuk    memutus  mata  rantai  penyebaran  virus  ini. Sehingga  banyak  kegiatan  perekonomian  yang  lumpuh, banyaknya  karyawan  yang  dirumahkan  sampai  dengan  PHK besar-besaran.
Salah satu upaya pemerintah dalam menyikapi dampak pandemi covid  19  adalaha  dengan  memberikan  bantuan  sosial  khusus untuk  masyarakat  golongan  menengah  ke  bawah.  Bantuan tersebut,  ada  yang  terdiri  dari  bantuan  non  tunai  berupa  paket sembako  dan  bantuan  tunai berupa  uang.  Penentuan  siapa  yang berhak  menerima  bantuan  perlu  dilakukan  dengan  sangat  hati- hati  agar  bantuan  yang  diberikan  tepat  sasaran  dan  memenuhi azas keadilan bagi semua.[3]
Warga  Jorong  Batang  Piarau  Nagari  Kp.  Pinang  Kec.  Lubuk Basung  Kabupaten  Agam  merupakan  salah  satu  yang  akan menerima  bantuan  dana  sosial  dampak  pandemi  covid  19  dari pemerintah. Dalam penyaluran bantuan sosial sering kali terjadi kesalahan-kesalahan  yang  dihadapi  dilapangan  mulai  dari pendataan warga, ketepatan target sampai kepada pendistribusian bantuan.
Penerimaan bantuan dari nagari yang di terima oleh jorong tidak mencukupi  untuk  membatu  semua  warga  yang  mendaftarkan diri  terdampak  secara  ekonomi  karena  pandemi  Covid-19, sehingga  perlu  ditetapkan  prioritas  warga  yang  benar  benar membutuhkan  untuk  diberi  bantuan  sosial,  kemudian  belum adanya kriteria dan pembobotan yang tepat dari masing masing
kriteria  dalam  penentuan  penerima  bantuan  sosial  pada  saat pandemi  Covid  19,  sehingga  tidak  tepat  sasaran  yang menimbulkan  protes  dari  warga  yang  seharusnya  mendapatkan bantuan  tetapi  mereka  tidak  mendapatkan  bantuan  tersebut, begitupun  sebaliknya.  Mekanime  penyaluran  bantuan  belum menggunakan  metode  yang  tepat  dalam  menentukan  penerima bantuan  sosial  pada  saat  pandemi  covid-19,  sehingga  tingginya subyektifitas  dalam  penentuan  penerima  bantuan  sosial tersebut.[3]
Penelitian-penelitian  sebelumnya  terkait  dengan  metode pendukung  keputusan  dalam  menentukan  penerima  bantuan telah  banyak  dilakukan.  Diantaranya  penerapan  metode analytical  hierarchy  process (AHP)  dan simple  additive weighting (SAW)  untuk  penentuan  penerima  bantuan  sosial pandemi  covid-19.  Penelitian  ini  menghasilkan  nilai  bobot kriteria  Status  pekerjaan  kepala  keluarga  sebesar  0,425,  Status pekerjaan  istri  sebesar  0,166,  Status  rumah  sebesar  0,094, jumlah  tanggungan  sebesar  0,056  dan  KTP  sebesar  0,259 dengan nilai consistency ratio sebesar 0,09.[3]
Penelitian lainnya yaitu  implementasi metode weighted product untuk  penentuan  mustahiq  zakat.  Dalam  perhitungan  Weighted Product  digunakan  beberapa  kriteria  acuan  untuk  seluruh alternatif  dengan  melakukan  perkalian  untuk  menghubungkan rating  atribut,  di  mana  rating  setiap  atribut  harus  dipangkatkan dahulu  dengan  bobot  atribut  yang  bersangkutan.  Hasil  akhir perhitungan  Weighted  Product  adalah  nilai  vektor  V,  di  mana alternatif  yang  mendapat  nilai  V  tertinggi  merupakan  alternatif yang diprioritaskan sebagai penerima zakat.[4]
Penelitian  lain  yang  menerapkan  metode  weighted    product adalah  penerapan  metode  weighted  product  untuk  menentukan penerima  bantuan  beras  masyarakat  miskin  (raskin).  Hasil  dari penelitian ini adalah penerapan metode Weighted Product untuk menentukan  penerima  bantuan  raskin  di  Kelurahan  Air  Putih. Penelitian  yang  dilakukan  dengan  mencari  bobot  untuk  setiap atribut,  kemudian  dilakukan  proses  peringkat  yang  akan menentukan  alternatif  optimal,  calon  penerima  raskin. Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan,  sistem  yang  diciptakan untuk  memberikan  hasil  yang  baik  sesuai  dengan  perhitungan yang  digunakan,  membantu  mempercepat  pemilihan  penerima Raskin,  dan  sistem  juga  dapat  mengurangi  kesalahan  dalam menentukan penerima Raskin. [5]Penelitian yang dilakukan oleh Deny  Wiria  Nugraha,  dkk  dengan  hasil  penelitian  yaitu penyaluran dana bantuan langsung lebih cepat dan proposisi.[6]
Dalam penelitian ini akan diimplementasikan salah satu metode dalam  pengambilan  keputusan  yaitu Weighted  Product (WP) untuk  membantu  kepala  jorong  dalam  penyaluran  bantuan  agar tepat sasaran dan menghindari adanya faktor subjektifitas dalam penyaluran  bantuan.  Adapun  kriteria  penerima  bantuan  ini adalah: status pekerjaan, status rumah, domisili, tanggunga, dan penghasilan per bulan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pengertian system pendukung keputusan System  adalah  kumpulan  dari  obyek-obyek  seperti  orang, resource, konsep, dan prosedur yang ditujukan untuk melakukan
fungsi  tertentu  atau  untuk  memenuhi  suatu  tujuan.  Kemudian system  juga  merupakan  kumpulan  dari  komponen  yang berinteraksi  bersama-sama  secara  kolektif  untuk  melaksanakan tujuan.[7]
Pengambilan keputusan merupakan hal yang penting bagi suatu bisnis  dan  organisasi.  Dengan  memilih  keputusan  yang  tepat, suatu  bisnis  dan/atau  organisasi  dapat  memecahkan  masalah yang dihadapi dengan memanfaatkan sumber daya yang dimiliki dengan efisien supaya bisnis dan/atau organisasi mampu mencapai tujuannya.[7]

## 3. METODOLOGI

## 3.1 Tahap Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  seperti  wawancara  kepada  pihak- pihak  yang  terlibat  dalam  pendistribusian  bantuan).  Studi kepustakaan  merupakan  cara  pengumpulan  data  dengan mempelajari artikel – artikel, paket modul dan panduan, buku – buku  pedoman,  jurnal-jurnal  dan  segala  kepustakaan  lainnya yang  dianggap  perlu  dan  mendukung  Analisa  Data.  Pada  tahap ini  penulis  melakukan  analisa  terhadap  data-data  yang  telah diperoleh sebelumnya.
Kerangka    kerja    merupakan    tahapan-tahapan    yang    akan dilakukan   dalam   rangka   penyelesaian   masalah   yang   akan dibahas.      Adapun  tahapan      yang  penulis  lakukan  pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1 di bawah ini:
Gambar 1. Urutan Peneltian
1. Definisi Masalah Pada penelitian ini ruang lingkup permasalahan ditekankan kepada masyarakat penerima bansos, apa- apa saja yang menjadi syarat untuk seseorang layak menerima bansos
2. Analisa masalah Setelah mendefiniskan masalah langkah selanjutnya proses   analisa   masalah.  Dengan  menganalisa permasalahan  yang  telah  ditentukan  tersebut,  maka
diharapkan  masalah  tersebut dapat dipahami dengan baik.
3. Menentukan Tujuan Berdasarkan   pemahaman   dari   masalah, msks ditentukan tujuan yang akan dicapai dari penelitian ini. Pada tujuan   ini   pengambilan   suatu   keputusan prioritas utama yang berhak mendpatkan bantuan sehingga bantuan yang diberikan tepat sasaran.
4. Mencari dan Mempelajari Literatur Untuk mencapai tujuan, maka dipelajari beberapa literature yang dapat digunakan. Kemudian literatur- literatur yang  dipelajari tersebut diseleksi untuk dapat ditentukan literaur mana yang akan digunakan dalam penelitian ini. Seumber literature diperoleh dari buku- buku dan jurnal-jurnal di internet.
5. Mengumpulkan Data dan Informasi Mengumpulkan  data  untuk melakukan  analisis padametode Weighted Product.   Semakin   banyak data   diperoleh, semakin   baik   dalam   meyelesaikan permasalahan. Mengumpulkan  data  yang  akurat  dan membagi  data tersebut  ke   dalam   metode   yang sudah  ditentukan. Pembagian  kriteria  dan karakteristik  digunakan  untuk mempermudah dalam pengelompokan data pengambilan keputusan
6. Menganalisa Data Setelah   data   dikumpulkan,   maka   akan   dilakukan analisa  data  untuk  menyesuaikan  kegiatan  data yang akan  diolah  pada  metode Weighted Product.
7. Mengolah Data dengan Metode Weighted Product Pada pengolahan data akan dilakukan beberapa kegiatan yaitu normalisasi atau perbaikan bobot, menentukan nilai vector (s), mengitung vector v hingga terkahir melakukan perangkingan nilai dari hasil vector v.

## 3.2 Weighted Product
Metode Weighted product merupakan bagian dari analisis multi kriteria  keputusan  ( multi  criteria  decision  analysis/  MCDA ) yang  sangat  terkenal[8].  Metode  WP  mirip  dengan  Metode Weighted Sum (WS), hanya saja metode WP terdapat perkalian dalam  perhitungan  matematikanya.  Metode  WP  juga  disebut analisis berdimensi karena struktur matematikanya menghilangkan satuan ukuran. [9] Weighted Product menggunakan  teknik  perkalian  untuk  menghubungkan  rating atribut,  di  mana  rating  tiap  atribut  harus di pangkatkan terlebih dahulu  dengan  atribut  bobot  yang  bersangkutan.  Langkah- langkah yang dilakukan dalam penyelesaian masalah menggunakan metode Weighted Product . [10]
a. Normalisasi atau Perbaikan Bobot.
𝑊𝐽 = 𝑊𝑗/∑𝑊𝑗 (1)
Keterangan: WJ: Nilai Perbaikan Bobot Wj: Nilai Bobot ∑Wj : Total Penjumlahan Nilai Bobot
b. Menentukan Nilai Vektor (s) 𝑆 𝑖 = ∏ 𝑗= 𝑛 1𝑋 𝑖𝑗 𝑊 𝑗 (2)
Keterangan:
Si: nilai preferensi alternatif ke i = (1,2,3 . . . .)
∏: produk perkalian Xij: nilai kriteria ke-j pada alternatif ke-i Wj: nilai bobot pada kriteria ke-j n: banyaknya kriteria
c. Menentukan Nilai Vektor
𝑉𝑖 = ∏ 𝑗 𝑛 =1𝑋 𝑖𝑗 𝑊 𝑗 ∏ 𝑗 𝑛 =1(𝑋 𝑗 ∗)𝑊 𝑗 (3)
Keterangan:
Vi = nilai prefensi relatif pada alternatif ke-i Si = nilai prefensi alaternatif ke-i n = banyaknya alternatif

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini penulis melakukan analisis terhadap kriteria- kriteria  yang  dijadikan  penilaian  penerima  bantuan  sosial.  Ada lima  kriteria  yang  digunakan  yaitu  status  pekerjaan,  status rumah, domisili, tanggungan dan penghasilan per  bulan. 4.1 Menentukan kriteria dan bobot kriteria Langkah  awal  yang  dilakukan  adalah  menentukan  kriteria  dan nilai  bobot  kriteria  yang  dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan. Masing-masing kriteria memilki bobot yang berbeda.
Tabel 1. Kriteria Dan Bobot Kriteria
Kriteria Keterangan Bobot Kriteria C1 Status pekerjaan 4 C2 Status rumah 5 C3 Domisili 3 C4 Tanggungan 4 C5 Penghasilan per bulan 5
Berikut  merupakan  kriteria-kriteria  yang  digunakan  dalam penentuan penerima bantuan sosial:
Tabel 2. Kriteria Penerima Bantuan Sosial No Kriteria Sub Kriteria Nilai Skala 1 Satus pekerjaan Serabutan 5 PHK 4 Dirumahkan 3 Usaha mandiri 2 2 Status rumah Numpang 5 Kontrak 4 Tinggal dengan keluarga 3 Milik sendiri 2 3 Domisili Lubuk basung 5 Luar lubuk basung 4 4 Tanggungan >4 orang 5 4 orang 4 3 orang 3 2 orang 2 1 orang 1 5 Penghasilan per bulan Tidak tetap 5 <1.000.000 4 1.000.000-2.000.000 3 2.000.000-3.000.000 2 >3.000.000 1
Pada tabel di atas terdapat lima kriteria[4] penerima bansos yaitu status pekerjaan dangan sub kriteria serabutan, phk, dirumahkan dan  usaha  mandiri.  Kriteria  kedua  status  rumah  dengan  sub kriteria  numpang,  kontrak,  tinggal  dengan  keluarga  dan  milik sendiri, selanjutnya domisili sub kriteria yaitu lubuk basung dan luar lubuk basung, tanggungan sub kriteria nya adalah >4 orang, 4orang  ,  3  orang,  2  orang  dan  1  oraang.  Terakhir  kriteria penghasilan per bulan yaitu tidak tetap, <1.000.000, 1.000.000- 2.000.000, 2.000.000-3.000.000 dan >3.000.000.
4.2 Memasukkan data alternatif penerima bantuan sosial Di  bawah  ini  adalah  sampel  data  alternative  penerima  bantuan sosial dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan: Tabel 3. Data Alternatif Penerima Bantuan Sosial
N o Alt ern atif Satus Pekerjaan Status Rumah Domisili Tanggun gan Penghasilan per Bulan 1 A Serabutan Kontrak Lubuk basung 3 orang Tidak tetap 2 B Serabutan Kontrak Lubuk basung 2 orang Tidak tetap 3 C PHK Kontrak Lubuk basung 3 orang 2.000.000- 3.000.000 4 D Dirumahkan Kontrak Lubuk basung 4 orang 2.000.000- 3.000.000 5 E Usaha mandiri Tinggal dengan keluarga Lubuk basung 4 orang 1.000.000- 2.000.000 6 F PHK Kontrak Luar lubuk basung 2 orang 2.000.000- 3.000.000 7 G Dirumahkan Tinggal dengan keluarga Lubuk basung 2 orang 1.000.000- 2.000.000 8 H Serabutan Numpang Lubuk basung 4 orang Tidak tetap 9 I PHK Tinggal dengan keluarga
Luar lubuk basung 4 orang 2.000.000- 3.000.000 1 0 J PHK Milik sendiri Lubuk basung 2 orang 2.000.000- 3.000.000
4.3 Merubah nilai kriteria alternatif Setelah  data  alternatif  dimasukkan  kemudian  mengubah  nilai skala  dari  masing-masing  kriteria  alternatif  sesuai  dengan  nilai skala yang sudah ditentukan.
Tabel 4. Perubahan Nilai Skala Kriteria Alternatif
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A 5 4 5 3 5 B 5 4 5 2 5 C 4 4 5 3 2 D 3 4 5 4 2 E 2 3 5 4 3 F 4 4 4 2 2 G 3 3 5 2 3 H 5 5 5 4 5 I 4 3 4 4 2 J 4 2 5 2 2
Data  perubahan  nilai  pada  Tabel  4  menghasilkan  matriks sebagai berikut;
5 4
5 3 5 5 4 5 2 5
4 4 5 3 2 3 4 5 4 2 2 3 5 4 3 4 4 4 2 2 3 3 5 2 3 5 5 5
4 5
4 3 4 4 2 4 2 5 2 2
4.4 Menghitung nilai normalisasi bobot
Melakukan proses normalisasi terhadap bobot dengan cara bobot dibagi dengan total keseluruhan bobot.
W= (4,5,3,4,5)
W1= 4 4+5+3+4+5 = 0,1904761905 W2= 5 4+5+3+4+5 = 0,2380952381
W3= 3 4+5+3+4+5 = 0,1428571429 W4= 4 4+5+3+4+5 = 0,1904761905 W5= 5 4+5+3+4+5 = 0,2380952381
∑ 𝑗 𝑤 = 0,1904761905 + 0,2380952381 + 0,1428571429 + 0,1904761905 + 0,2380952381 = 1
4.5 Menghitung vektor S Setelah  menghitung normalisasi bobot  tahap  selanjutnya  adalah menghitung nilai vektor S.
S1 =M(1,1) w1 M(2,1) w2 M(3,1) w3 M(4,1) w4 M(5,1) - w5 = (5 0,190476 )(4 0,238095 )(5 0,142857 )(3 0,190476 )(5 -0,238095 ) = 1,998925 S2 =M(1,2) w1 M(2,2) w2 M(3,2) w3 M(4,2) w4 M(5,2) - w5 = (5 0,190476 )(4 0,238095 )(5 0,142857 )(2 0,190476 )(5 -0,238095 ) = 1,850356 S3 =M(1,3) w1 M(2,3) w2 M(3,3) w3 M(4,3) w4 M(5,3) - w5
= (4 0,190476 )(4 0,238095 )(5 0,142857 )(3 0,190476 )(2 -0,238095 ) = 2,382786 S4 =M(1,4) w1 M(2,4) w2 M(3,4) w3 M(4,4) w4 M(5,4) - w5
= (3 0,190476 )(4 0,238095 )(5 0,142857 )(4 0,190476 )(2 -0,238095 ) = 2,382786 S5 =M(1,5) w1 M(2,5) w2 M(3,5) w3 M(4,5) w4 M(5,5) - w5
= (2 0,190476 )(3 0,238095 )(5 0,142857 )(4 0,190476 )(3 -0,238095 ) = 1,870123 S6 =M(1,6) w1 M(2,6) w2 M(3,6) w3 M(4,6) w4 M(5,6) - w5
= (4 0,190476 )(4 0,238095 )(4 0,142857 )(2 0,190476 )(2 -0,238095 ) = 2,136484 S7 =M(1,7) w1 M(2,7) w2 M(3,7) w3 M(4,7) w4 M(5,7) - w5 = (3 0,190476 )(3 0,238095 )(5 0,142857 )(2 0,190476 )(3 -0,238095 ) = 1,770403 S8 =M(1,8) w1 M(2,8) w2 M(3,8) w3 M(4,8) w4 M(5,8) - w5
= (5 0,190476 )(5 0,238095 )(5 0,142857 )(4 0,190476 )(5 -0,238095 ) = 2,226734 S9 =M(1,9) w1 M(2,9) w2 M(3,9) w3 M(4,9) w4 M(5,9) - w5
= (4 0,190476 )(3 0,238095 )(4 0,142857 )(4 0,190476 )(2 -0,238095 ) = 2,276624 S10 =M(1,10) w1 M(2,10) w2 M(3,10) w3 M(4,10) w4 M(5,10) - w5 = (4 0,190476 )(2 0,238095 )(5 0,142857 )(2 0,190476 )(2 -0,238095 ) = 1,870123 4.6 Menghitung vektor V Setelah nilai vektor S didapat, maka selanjutnya menjumlahkan seluruh vektor S untuk menghitung vektor V.
V1 (A)
= 𝑆1 ∑𝑆𝑖 = 1,998925/ 20,76534 = 0,096263
V2 (B)
= 𝑆2 ∑𝑆𝑖 = 1,850356/ 20,76534 = 0,089108
V3 (C) = 𝑆3 ∑𝑆𝑖
= 2,382786/ 20,76534 = 0,114748 V4 (D) = 𝑆4 ∑𝑆𝑖 = 2,382786/ 20,76534 = 0,114748 V5 (E) = 𝑆5
∑𝑆𝑖 = 1,870123/ 20,76534 = 0,09006 V6 (F) = 𝑆6 ∑𝑆𝑖 = 2,136484/ 20,76534 = 0,102887 V7 (G) = 𝑆7 ∑𝑆𝑖 = 1,770403/ 20,76534 = 0,085258 V8 (H) = 𝑆8 ∑𝑆𝑖 = 2,226734/ 20,76534 = 0,107233
V9 (I) = 𝑆9 ∑𝑆𝑖 = 2,276624/ 20,76534 = 0,109636 V10 (J) = 𝑆9 ∑𝑆𝑖 = 1,870123/ 20,76534 = 0,09006

## 4.7  Perangkingan nilai
Setelah  menghitung  seluruh  nilai  vektor  V  maka  selanjutnya dilakukan  perangkingan  untuk  seluruh  alternatif  dari  nilai terbesar  hingga  terkecil.  Dari  perangkingan  tersebut    diperoleh keputusan  alternatif  yang  mendapat  nilai  tertinggi  memiliki prioritas utama untuk mendapatkan dana bantuan sosial.
Sehingga  jika  masyarakat  Jorong  Batang  Piarau    mendapatkan bantuan sosial, maka untuk pendistribusiannya dapat diprioritaskan dari peringkat yang paling teratas sampai dengan yang  paling  bawah,sesuai  dengan  jumlah  kuota  bantuan  sosial yang diterima.
Tabel 5. Hasil Akhir Setelah Dirangking
Alternatif Hasil Rangking C 0,114748 1 D 0,114748 2 I 0,109636 3 H 0,107233 4 F 0,102887 5 A 0,096263 6 E 0,09006 7 J 0,09006 8 B 0,089108 9 G 0,085258 10
Tabel  5  di  atas  menunjukkan  bahwa  dari  hasil  proses perhitungan  dengan  metode weighted    product menghasilkan keputusan yang memiliki prioritas utama penerima dana bantuan sosial adalah alternative C dan D.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penerapan  metode weighted    product terbukti  dapat menghasilkan  perangkingan  penerima  bantuan  dana  sosial  bagi masyarakat  yang  terkena  dampak  pandemic  covid  19 berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan  oleh  pihak  penyalur. Ada  lima  kriteria  yang  ditetapkan  yaitu  status  pekerjaan,  status rumah,  domisili,  tanggungan  dan  pendapatan  per  bulan. Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  maka  peneliti  menyarankan beberapa  hal  untuk  penelitian  selanjutnya  yaitu  menggunakan metode  pendukung  keputusan  yang  lain  dengan  jumlah  kriteria
yang lebih banyak sehingga menghasilkan keputusan yang lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Pakpahan and Y. Fitriani, “ANALISA PEMANFAATAN TEKNOLOGI INFORMASI DALAM  PEMBELAJARAN  JARAK  JAUH  DI TENGAH  PANDEMI  VIRUS  CORONA  COVID-19
Roida,” JISAMAR  (Journal  Inf.  Syst.  Applied,  Manag. Account. Researh , vol. 4, no. 2, pp. 30–36, 2020.
[2] J.  G.  Rizal,  “Pandemi  Covid-19,  Apa  Saja  Dampak pada Sektor Ketenagakerjaan Indonesia?,” Kompas.com , 2020.
https://www.kompas.com/tren/read/2020/08/11/102500 165/pandemi-covid-19-apa-saja-dampak-pada-sektor- ketenagakerjaan-indonesia-?page=all.
[3] N.  Kusumawardhany,  “Penerapan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  (Ahp)  Dan  Simple  Additive Weighting  (Saw)  Untuk  Penentuan  Penerima  Bantuan Sosial  Pandemi  Covid-19,” IDEALIS  Indones.  J.  Inf. Syst. , vol. 3, no. 2, pp. 56–60, 2020.
[4] K.  Eliyen  and  F.  S.  Efendi,  “Implementasi  Metode Weighted  Product  Untuk  Penentuan  Mustahiq  Zakat,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 4, no. 1, pp. 146–150, 2019, doi: 10.30743/infotekjar.v4i1.1476.
[5] S.  Firdyana,  D.  Cahyadi,  and  I.  F.  Astuti,  “Penerapan Metode Weighted Product untuk Menentukan Penerima Bantuan  Beras  Masyarakat  Miskin  (Raskin),” Pros. Semin. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 336–342, 2017.
[6] A.  R.  Deny  Wiria  Nugraha,  A.Y.  Erwin  Dodu, “Implementasi Algoritma Rsa Pada Sistem Pendukung Keputusan  Pengalokasian  Dana  Bantuan  Langsung Masyarakat  Dengan  Metode  Weighted  Product  (Studi Kasus  Desa  Beka  Kecamatan  Marawola  Kabupaten Sigi),” J. Ilmu Komput. , vol. 12, no. 1, p. 16, 2019, doi: 10.24843/jik.2019.v12.i01.p01.
[7] D.  P.  Sari,  “SPK  SELEKSI  PENERIMAAN  GURU
BARU PADA YAYASAN GARIS PENA PAYAKUMBUH MENGGUNAKAN METODE SAW Dian,” J-Click , vol. 6, no. 2, pp. 201–207, 2019.
[8] Heny Pratiwi, Buku Ajar Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: deepublish, 2016.
[9] A.  Noprin  Pakaya,  “SISTEM  PENDUKUNG
KEPUTUSAN  PEMILIHAN  PESERTA  KAPAL PEMUDA NUSANTARA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP) Noprin,” Ilk. J. Ilm. , vol. 9, no. 3, pp. 331–337, 2017.
[10] R.  wardoyo  Sri  Kusumadewi,  sri  hartati,  agus harjoko, Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making .  Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.

## BIODATA PENULIS
Dian Permata Sari Dosen STMIK Jayanusa Padang.
Memperoleh  gelar  sarjana  S1 di Universitas Putra  Indonesia  “YPTK”  Padang  dan  S2
juga  di  tempat  yang  sama  dengan  bidang ilmu teknologi informasi