## WEIGHTED PRODUCT DALAM MENENTUKAN PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN PADA DESA HANJAK MAJU PULANG PISAU
Ahmad Marjuki 1 , Sulistyowati 2 , *Lili Rusdiana 3 1,2,3 STMIK Palangkaraya Jl. G.Obos No.114 Palangka Raya E-mail : *fasliiana7@gmail.com
ABSTRAK- Berbagai  jenis  program  yang  dilakukan  Pemerintah  sebagai  upaya  untuk  penanggulangan kemiskinan,  salah  satunya  yaitu  Program  Keluarga  Harapan  untuk  masyarakat.  Salah  satu  kendala  program tersebut yakni  dalam penentuan status keluarga miskin sebagai penerima bantuan. Pengembangan aplikasi untuk penerima  bantuan  Program  Keluarga  Harapan  dengan  menggunakan  metode Weighted  Product dirasa  perlu untuk  membantu  mengoptimalkan  sasaran  program  Pemerintah  tersebut.  Metode Weighted  Product dipilih karena  dapat  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  ranking  yang akan  menyeleksi  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif.  Metode Weighted  Product dapat  digunakan  untuk menentukan  sejumlah  data  seperti  data  keluarga  yang  dikategorikan  sebagai  keluarga  miskin  berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan. Penilaian yang dilakukan pada status keluarga miskin antara lain sangat miskin, miskin,  rentan  miskin,  dan  tidak  miskin.    Dengan  proses rangking tersebut,  penilaian  akan  lebih  tepat  karena didasarkan  pada  nilai  kriteria  dan  bobot  yang  sudah  ditentukan,  sehingga  akan  mendapatkan  hasil  yang  lebih akurat terhadap data yang dikategorikan sebagai warga miskin dan layak menerima bantuan.
Kata kunci : Weighted Product, program keluarga harapan, ranking .

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  menjadi  salah  satu  masalah  bagi pemerintah  Indonesia.  Untuk  mengatasi  masalah tersebut  mulai  tahun  2007  Pemerintah  Indonesia melalui  Dinas  Kementrian  Sosial  melaksanakan Program  Keluarga  Harapan  (PKH).  Sehingga  pada tahun 2008 menerbitkan buku maupun pedoman dan juga sebagai pendamping mengenai PKH [1][2][3].
Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  salah  satu pendamping lapangan program PKH di Desa Hanjak Maju,  Kabupaten  Pulan  Pisau,  Provinsi  Kalimantan Tengah,  selama  ini  data  yang  digunakan  PKH  dari Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  tidak up  to  date sehingga  menyebabkan  masih  banyak  warga  yang tergolong  sangat  miskin  tidak  mendapat  bantuan PKH sedangkan warga yang bukan tergolong warga sangat miskin justru mendapatkan bantuan PKH.
Dalam  penelitian  ini  sistem  rekomendasi menggunakan  metode Weighted  Product (WP) digunakan  untuk  menentukan  bobot  prioritas  7 kriteria  yaitu  (1)  makan  dalam  sehari,  (2)  tidak memiliki  tabungan  atau  barang  berharga  seperti emas,  dan  sepeda  motor,  (3)  tidak  mampu  membeli pakaian baru untuk setiap anggota keluarga satu kali dalam  setahun,  (4)  rumah  tempat  tinggal  hampir tidak  layak  pakai,  (5)  jenis  dinding  bangunan berupa  bambu  atau  kayu  berkuaslitas  rendah,  (6) rumah  berukuran kecil  yang  hanya  mempunyai  satu kamar sedangkan anggota keluarga lebih dari empat, (7)  lapangan  pekerjaan  utama  kepala  keluarga adalah  petani  penggarap  atau  pekerja  bebas  dengan
upah  perbulan  kurang  dari  UMP  (Upah  Minimum Provinsi).
Dengan memperhatikan konsistensi bobot kemudian mengurutkan rankingan peserta menggunakan  metode Weighted  Product (WP) dengan  mengutamakan  pemilihan  berdasarkan  jarak terdekat dengan solusi ideal positif dan jarak terjauh dengan  solusi  ideal  negatif.  Tujuan  penelitian  ini membantu  memberikan  rekomendasi  penerima PKH. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi yang  memberikan  keluaran  berupa  perankingan calon penerima PKH.
Penelitian yang pernah dilakukan dalam menentukan  penerimaan  tenaga  kerja  menggunakan Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (FMADM) dengan  metode  SAW.  Penerapan  SAW  mampu memberikan perhitungan dan solusi kelayakan untuk menempati  posisi  yang  telah  disediakan  oleh  pihak perusahaan.  Sistem  ini  dapat  mencegah  penilaian secara subyektif dan  mempermudah pihak penerima tenaga  kerja  untuk  melakukan  perekrutan  tenaga kerja [4]. Penelitian lainnya dalam mengimplementasikan metode SAW dalam menentukan  warga  miskin  pada  Kota  Pekalongan. Metode SAW dipilih karena dapat menentukan nilai bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan dengan  proses ranking yang  akan  menyeleksi alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif,  dalam  hal ini  alternatif  yang  dimaksud  adalah  keluarga  yang dikategorikan  sebagai  keluarga  miskin  berdasarkan kriteria-kriteria  yang  ditentukan.  Sistem  ini  mampu menampilkan hasil ranking status kemiskinan dalam
bentuk grafik. Namun sistem tidak  menyajikan data kemiskinan  dengan  spesifik.  Data  hasil ranking status  kemiskinan  dari  sistem  ini  tidak  dipilah berdasarkan tingkat daerahnya,  sehingga sulit untuk mengetahui  jumlah  angka  kemiskinan  untuk  setiap tingkat daerah di kota Pekalongan [5].
Penelitian yang  menggunakan metode WP untuk penerima  bantuan  rumah  layak  huni  dengan menggunakan  empat  kriteria  yaitu  luas  tanah,  umur pekerjaan  dan  pendidikan  terakhir.  Penggunakan metode WP dianggap dapat  memberikan nilai bobot pada  setiap  kriteria  dan  selanjutnya  dilakukan perangkingan untuk mendapatkan keputusan kelayakan untuk  mendapatkan  bantuan rumah  layak huni.  Pada  penelitian  tersebut  proses  perhitungan bersifat  statis  sehingga  tidak  dapat  diubah  jika  ada perubahan  kriteria  [6].  Penelitian  lainnya  untuk penerima  bantuan  bedah  rumah  menggunakan metode WP menjelaskan dengan adanya metode WP yang  dapat  menggantikan  sistem  seleksi  penerima bantuan bedah rumah yang masih menggunakan cara manual  dengan  azas  perkiraan  dengan  sistem  yang terkomputerisasi yang lebih akurat. Pada pengaplikasian  yang  dibangun  bersifat  statis  tidak memungkinkan user menambah  atau  mengurangi data kriteria penilaian [7][8].

## 2. METODE DAN HASIL
Penelitian ini melakukan metode dalam pengumpulan
data
dan model yang mengggambarkan  perancangan  perangkat  lunak serta  metode  WP.  Adanya  hasil  dari  penelitian hingga pembahasan dari hasil penelitian.

## 2.1 Metode
Metode  yang  dilakukan  terkait  penelitian  yakni metode  pengumpulan  data  antara  lain  sebagai berikut :
a. Wawancara
Wawancara  yang dilakukan yakni antara peneliti dengan  bagian  Teras  Kepala  Desa  Hanjak  Maju Pulang  Pisau  yang  memberikan  jawaban  atas pertanyaan  yang  diajukan  oleh  peneliti.  peneliti harus  mencatat    teknik  yang  mana  kondisi  dan situasi yang mendukung penerimaan
informasinya yang sesuai.
b. Observasi Peneliti melakukan pengamatan  secara langsung untuk  mendapatkan data  yang dibutuhkan sesuai dengan kebutuhan yang kemudian dapat menentukan  nilai  bobot  yang  akan  digunakan dalam  proses  klasifikasi  keluarga miskin mengunakan Weighted  Product (WP).  Dalam penelitian  yang  terkait  dengan  lokasi  maka peneliti  melakukan  observasi  di  desa  Hanjak Maju Pulang Pisau Provinsi Kalimantan Tengah.
c. Dokumentasi Kumpulan  dari  dokumen  yang  memberikan keterangan  atau  bukti  yang  berkaitan  dengan proses  pengumpulan  data  pengolahan  dokumen
secara  langsung  dari  objek  penelitian.  Dokumen tersebut  berbentuk  catatan  atau  tulisan  dan  foto yang diproleh dari objek penelitian yang natinya akan  ditunjukan  kepada  desa  Hanjak  Maju Pulang Pisau.
d. Kepustakaan Kepustakaan  merupakan  segala  usaha  yang dilakukan  oleh  peneliti  untuk  menghimpun informasi  yang  relavan    dengan  topik  atau masalah  yang sedang di teliti  seperti pada  jurnal atau  pun  artikel  lainnya  terkait  meode Weighted Product atau  pun  terkait  pemberian  bantuan pemerintah.
Model pemodelan sistem  menggunakan use case diagram seperti pada gambar 1.
Gambar 1. Use case diagram aplikasi penerima bantuan
Pada  gambar  1  menunjukan  bahwa  terdapat  2 aktor yaitu admin dan pengunjung. Admin memiliki hak  akses  penuh  untuk  mengelola  sistem  secara keseluruhan  dan  pengunjung  dapat  mengakses beranda  dan  hasil  penerima  bantuan  program keluarga harapan (PKH) yang direkomendasikan.
Data kriteria bantuan Program Keluarga Harapan Menurut  Wayan  Wiriana  pengurus  desa  Hanjak Maju Pulang Pisau yaitu sebagai berikut :
a. Makan dalam sehari.
b. Tidak  memiliki  tabungan  atau  barang  berharga seperti emas, dan sepeda motor.
c. Tidak mampu membeli pakaian baru untuk setiap anggota keluarga satu kali dalam setahun.
d. Rumah tempat tinggal hampir tidak layak pakai.
e. Jenis dinding bangunan  berupa bambu atau kayu berkuaslitas rendah.
f. Rumah  berukuran  kecil  yang  hanya  mempunyai satu (1) kamar sedangkan anggota keluarga lebih dari empat (4).
g. Lapangan  pekerjaan  utama  kepala  keluarga adalah  petani  penggarap  atau  pekerja  bebas dengan upah perbulan kurang dari UMP.
Pemberian  nilai  bobot  dari  kriteria  yang ditentukan sebagai berikut :
a. Analisis  Data  Penerima  bantuan  Program Keluarga  Harapan  (PKH)  Tabel  penilaian kelayakan  bisa  dilihat  pada  Tabel  1  penilaian kelayakan.
Tabel 1.Penilaian Kelayakan NO Keterangan Bobot 1 Sangat miskin 4 2 Miskin 3 3 Rentan miskin 2 4 Tidak miskin 1
b. Analisis Data kriteria Penerima bantuan Program
Keluarga Harapan (PKH) Tabel penilaian makan dalam  sehari  kali  bisa  dilihat  pada  Tabel  2
Makan dalam sehari (C1).
Tabel 2. Makan dalam sehari No Makan sehari Bobot 1 Makan 1 kali sehari 4
2 Makan 2 kali sehari 3 3 Makan 3 kali sehari 2 4 Makan 4 kali sehari 1
c. Analisis Data kriteria Penerima bantuan Program Keluarga  Harapan  (PKH)  Tabel  penilaian  Tidak memiliki  tabungan  atau  barang  berharga  seperti emas, dan sepeda  motor    bisa dilihat pada Tabel 3 Tidak memiliki tabungan atau barang berharga (C2).
Tabel 3. Tidak memiliki tabungan atau barang berharga No Tidak memiliki tabungan Bobot 1 Uang 4 2 Emas 3 3 sepeda motor 2 4 Memiliki  tabungan  dan  barang berharga 1
d. Analisis Data kriteria Penerima bantuan Program Keluarga  Harapan  (PKH)  Tabel  penilaian  tidak mampu  membeli  pakaian  baru  untuk  setiap anggota  keluarga  satu  kali    dalam  setahun    bisa dilihat  pada  Tabel  4  Tidak  mampu  membeli pakaian baru (C3).
Tabel 4. Tidak mampu membeli pakaian baru No Tidak mampu membeli pakaian baru Bobot 1 Tidak  membeli  baju    dalam setahun 4 2 Mampu  membeli  1  baju  dalam setahun 3 3 Mampu  membeli  2  baju  dalam setahun 2 4 Mampu  membeli  baju  3  dalam setahun 1
e. Analisis Data kriteria Penerima bantuan Program Keluarga Harapan (PKH) Tabel penilaian Rumah tempat  tinggal  hampir  tidak  layak  pakai  bisa dilihat pada Tabel 5 Rumah tempat tinggal (C4).
Tabel 5. Rumah tempat tinggal No Rumah tempat tinggal Bobot 1 Atap  rumah  bocor  dan  dinding berlobang 4 2 Tongkat rumah miring-miring 3 3 Dinding berlobang 2 4 Rumah tidak mempunyai kerusakan 1
f. Analisis Data kriteria Penerima bantuan Program Keluarga  Harapan  (PKH)  Tabel  penilaian  Jenis dinding  bangunan    berupa  bambu  atau  kayu berkuaslitas  rendah  bisa  dilihat  pada  Tabel  6 Jenis dinding bangunan (C5).
Tabel 6. Jenis dinding bangunan No Jenis dinding rumah Bobot 1 Sebagian  bangunan  terbuat  dari bambu  dan  kayu  berkualtas rendah 4 2 Seluruh  dinding  rumah  terbuat kayu berkualitas rendah 3 3 Sebagian  dinding  sudah  terbuat dari kayu berkualitas 2 4 Seluruh  dinding  sudah  terbuat dari tembok batu/ kayu berkualitas 1
g. Analisis Data kriteria Penerima bantuan Program Keluarga Harapan (PKH) Tabel penilaian Rumah berukuran kecil  yang hanya  mempunyai  satu (1) kamar  sedangkan  anggota  keluarga  lebih  dari empat  (4)  bisa  dilihat  pada  Tabel  7  Rumah berukuran kecil (C6).
Tabel 7. Rumah berukuran kecil ( C6).
No Kamar dalam satu rumah Bobot 1 Rumah tidak memiliki kamar 4 1 Rumah memiliki 1 kamar 3 2 Rumah memiliki 2 kamar 2 3 Rumah memiliki 3 kamar 1
h. Analisis  Data  kriteria  Penerima  bantuan  PKH tabel penilaian Lapangan pekerjaan utama kepala keluarga  adalah  petani  penggarap  atau  pekerja bebas  dengan  upah  perbulan  kurang  dari  UMP bisa  dilihat  pada  Tabel  8  Lapangan  pekerjaan (C7).
Tabel 8. Lapangan pekerjaan No Pekerjaan Bobot 1 Penganguran 4 2 Buruh 3 3 Petani 2 4 Pegawai 1
i. Rating  Kecocokan  Alternatif  penerima  bantuan Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  pada  tahun 2018 pada Desa Hanjak Maju Pulang Pisau dapat di  lihat  pada  tabel  9  Kecocokan  Alternatif penerima bantuan (PKH) .
Tabel 9. Rating Kecocokan Alternatif penerima
bantuan (PKH) No Penerima PKH C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 1 Roslinda Luruk 4 3 4 4 3 3 4 2 Falentina Lesek 3 4 3 4 4 4 3 3 Imakulada 4 3 3 4 4 3 4 4 Carlota Magalaens 4 4 4 3 3 4 3 5 Maria Goretilio 3 3 4 4 3 4 4 6 Linda 2 2 4 2 3 2 3 7 Janiah 3 2 3 3 3 3 3 8 Siti Maryuni 3 3 4 2 2 2 4 9 Sutikah 2 3 3 3 3 3 4
Metode Weighted Product merupakan  metode yang  dapat  digunakan  dalam  menyelesaikan Multi Attribute Decision Making (MADM). Weighted Product menggunakan  teknik  perkalian  untuk menghubungkan rating attribute , dengan rating tiap atribut  harus  dipangkatkan  terlebih  dahulu  dengan atribut bobot yang bersangkutan [6].

## 2.2 Hasil
Proses  perhitungan  pemilihan  PKH  di  Desa Hanjak  Maju  Pulang  Pisau  dilakukan  berdasarkan kriteria  yan  telah  ditentukan  dan  setiap  kriteria memiliki  bobot  perhitungan.  Dimisalkan  ada  9 (Sembilan) Kepala Keluarga yang menjadi alternatif dalam  pemilihan  PKH  terbaik  dan  ada  7  (Tujuh) kriteria  yang  menjadi  acuan  dalam  pengambilan keputusan, yaitu :
C1 =  Makan dalam sehari. C2  = Tidak memiliki tabungan atau barang berharga C3  = Tidak   mampu  membeli  pakaian  baru  untuk setiap   anggota   keluarga    satu    kali   dalam setahun;
C4 =  Rumah  tempat  tinggal   hampir   tidak   layak pakai;
C5 =  Jenis  dinding  bangunan  berupa  bambu  atau kayu berkuaslitas rendah;
C6  =  Rumah    berukuran      kecil     yang      hanya mempunyai     satu    (1)    kamar    sedangkan anggota keluarga lebih dari empat (4) C7 =  Lapangan  pekerjaan   utama  kepala  keluarga Adalah petani  penggarap  atau  pekerja  bebas dengan upah perbulan kurang dari UMP;
Menentukan  kriteria  untuk  mendapatkan  nilai yang  akan  dihitung    sebagai  penentu  penerimaan PKH  dalam  bentuk  perengkingan,  yang  diharapkan akan memberikan rekomendasi PKH sesuai kriteria.
Tingkat kepentingan setiap kriteria, yaitu : a. sangat miskin    = 4
b. miskin = 3
c. rentan miskin = 2 d. tidak miskin = 1
Tabel  10  menunjukan  penilaian  kriteria,  tingkat kepentingan, bobot, sub kriteria dan nilai dari setiap sub kriteria.

## Tabel 10. penilaian Krieria
No Kriteia Tingkat Kepentingan Bobot Sub Kriteria Nilai 1 Makan dalam sehari.
4 4 3 2 1
Makan 1 kali
sehari Makan 2 kali sehari Makan 3 kali sehari Makan 4 kali sehari Sangat miskin Miskin Rentan miskin Tidak miskin 2 Tidak memiliki tabungan atau barang berharga. 1 4 3 2
1 Uang Emas Sepeda motor
Memiliki tabungan berharga
Sangat miskin Miskin Rentan miskin Tidak Miskin
3 Tidak mampu membeli pakaian baru untuk setiap anggota keluarga satu   kali dalam setahun.
3 4
3 2 1
Tidak membeli baju dalam setahun Mampu  membeli 1 baju dala setahun Mampu  membeli 2 baju dala setahun Mampu  membeli baju 4 dalam setahun
Sangat miskin
Miskin Rentan Miskin Tidak miskin 4 Rumah tempat tinggal hampir tidak layak pakai. 2 4 3
2
1 Atap rumah bocor
Tongkat rumah miring Dinding berlobang Rumah tidak mempunyai kerusakan Sangat miskin Miskin
Rentan Miskin Tidak miskin 5 Jenis dinding bangunan berupa bambu atau kayu berkuaslitas rendah.
3 4
3 2 1
Sebagian bangunan  terbuat dari  bambu  dan kayu berkulitas rendah Seluruh dinding rumah  terbuat dari kayu berkualitas rendah Sebagian  dinding sudah  terbuat  dari kayu berkualitas Seluruh dinding sudah  terbuat  dari tembok batu / kayu berkualitas Sangat miskin Miskin Rentan miskin Tidak miskin
6 Rumah berukuran kecil yang hanya mempunyai satu (1) kamar sedangkan anggota keluarga lebih dari empat (4). 2 4 3 2 1 Rumah tidak memiliki kamar Rumah memiliki 1 kamar Rumah memiliki 2 kamar Rumah memiliki 3 kamar Sangat miskin Miskin Rentan miskin Tidak miskin
7 Lapangan pekerjaan utama kepala keluarga adalah petani penggarap atau pekerja bebas dengan upah
perbulan kurang dari UMP. 3
4 3 2 1 Pengangguran
Buruh
Petani Pegawai Sangat miskin
Miskin Rentan miskin Tidak miskin
Tabel  10.  menunjukan  rating  kecocokan  dari setiap  Alternatif  pada  setiap  Kriteria.  Seluruh  X (Xn)  dimisalkan  sebagai  jenis  pemilihan  PKH. Setiap  nilai  yang  diberikan  pada  setiap  Alternatif disetiap Kriteria merupakan nilai kecocokan dimana nilai terbesar adalah yang tebaik.
Perhitungan  metode  WP  yang  dimulai  dengan cara  membuat  perbaikan  bobot  kriteria.  Dari  nilai data  bobot  W  =  (4,1,3,2,3,2,3)  dilakukan  perbaikan bobot.  Data  perbaikan  bobot  secara  manual  dapat dilihat sebagai berikut.
W1 = = = 0,222222222 W2 = = = 0,055555556 W3 = = = 0,166666667 W4 = = = 0,111111111 W5 = = = 0,166666667 W6 = = = 0,111111111 W7 = = = 0,166666667
Langkah  berikutnya  adalah  menetukan  nilai vektor  S.  Dengan  cara  mengalikan  data  setiap  nilai alternatif  rating  kecocokan  yang  berpangkat  positif dari hasil perbaikan bobot. Data perhitungan manual penentuan  nilai  vektor  S  dari  setiap  alternatif  dapat dilihat seperti berikut.
X 1 = (4 - 0,222222222 ) (3 -0,055555556 ) (4 -0,166666667 ) (4 -0,111111111 ) (3 -0,166666667 ) (3 -0,111111111 ) (4 -0,166666667 ) = 3,63424119
X 2 = (3 - 0,222222222 ) (4 -0,055555556 ) (3 -0,166666667 ) (4 -0,111111111 ) (4 -0,166666667 ) (4 -0,111111111 ) (3 -0,166666667 ) = 3,40917725
X 3 = (4 - 0,222222222 ) (3 -0,055555556 ) (3 -0,166666667 ) (4 -0,111111111 ) (4 -0,166666667 ) (3 -0,111111111 ) (4 -0,166666667 ) = 3,63424119
X 4 = (4 - 0,222222222 ) (4 -0,055555556 ) (4 -0,166666667 ) (3 -0,111111111 ) (3 -0,166666667 ) (4 -0,111111111 ) (3 -0,166666667 ) = 3,51991085
X 5 = (3 - 0,222222222 ) (3 -0,055555556 ) (4 -0,166666667 ) (4 -0,111111111 ) (3 -0,166666667 ) (4 -0,111111111 ) (4 -0,166666667 ) = 3,51991085
X 6 = (2 - 0,222222222 ) (2 -0,055555556 ) (4 -0,166666667 ) (2 -0,111111111 ) (3 -0,166666667 ) (2 -0,111111111 ) (3 -0,166666667 ) = 2,56979659
X 7 = (3 - 0,222222222 ) (2 -0,055555556 ) (3 -0,166666667 ) (3 -0,111111111 ) (3 -0,166666667 ) (3 -0,111111111 ) (3 -0,166666667 ) = 2,93317792
X 8 = (3 - 0,222222222 ) (3 -0,055555556 ) (4 -0,166666667 ) (2 -0,111111111 ) (2 -0,166666667 ) (2 -0,111111111 ) (4 -0,166666667 ) = 2,82024973
X 9 = (2 - 0,222222222 ) (3 -0,055555556 ) (3 -0,166666667 ) (3 -0,111111111 )
(3 -0,166666667 ) (3 -0,111111111 ) (4 -0,166666667 ) = 2,87615963
Langkah  berikutnya  adalah  hasil  dari  penentuan nilai  vektor  S    kemudian  digunakan  untuk menentukan nilai vektor V untuk mendapatkan nilai alternatif  tertinggi  dari  setiap  nilai  vektor  V.  Proses pencarian nilai vektor V secara manual dapat dilihat sebagai berikut.
a. Rosalinda  Luruk Diketahui : x = 3,63424119 + 3,40917725 + 3,63424119 +
3,51991085 + 3,51991085 + 2,56979659 + 2,93317792 + 2,82024973 + 2,87615963
Maka : v1 = 3,63424119 / x
= 0,12567895
b. Falentina Lesek
Diketahui : x = 3,63424119 + 3,40917725 + 3,63424119 + 3,51991085 + 3,51991085 + 2,56979659 +
2,93317792 + 2,82024973 + 2,87615963
Maka : v2 = 3,40917725 / x = 0,11789581
c. Imakulada Diketahui : x = 3,63424119 + 3,40917725 + 3,63424119 + 3,51991085 + 3,51991085 + 2,56979659 +
2,93317792 + 2,82024973 + 2,87615963
Maka : v3 = 3,63424119 / x = 0,12567895
d. Carlota Magalaens
Diketahui : x = 3,63424119 + 3,40917725 + 3,63424119 + 3,51991085 + 3,51991085 + 2,56979659 +
2,93317792 + 2,82024973 + 2,87615963
Maka : v4 = 3,51991085 / x = 0,1217251
e. Maria Goretilio Diketahui : x = 3,63424119 + 3,40917725 + 3,63424119 +
3,51991085 + 3,51991085 + 2,56979659 + 2,93317792 + 2,82024973 + 2,87615963
Maka :
v5 = 3,51991085 / x = 0,1217252
f. Linda
Diketahui :
x = 3,63424119 + 3,40917725 + 3,63424119 + 3,51991085 + 3,51991085 + 2,56979659 + 2,93317792 + 2,82024973 + 2,87615963 Maka : v6 = 2,56979659 / x = 0,0888684
g. Janiah Diketahui : x = 3,63424119 + 3,40917725 + 3,63424119 + 3,51991085 + 3,51991085 + 2,56979659 + 2,93317792 + 2,82024973 + 2,87615963 Maka : v7 = 2,93317792 / x = 0,1014349
h. Siti Maryuni
Diketahui : x = 3,63424119 + 3,40917725 + 3,63424119 + 3,51991085 + 3,51991085 + 2,56979659 + 2,93317792 + 2,82024973 + 2,87615963 Maka : v8 = 2,82024973 / x = 0,0975296
i. Sutikah
Diketahui : x = 3,63424119 + 3,40917725 + 3,63424119 + 3,51991085 + 3,51991085 + 2,56979659 + 2,93317792 + 2,82024973 + 2,87615963 Maka : v9 = 2,87615963 / x = 0,0994631
Dari  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa alternatif  penerima  bantuan  program  keluarga harapan  (PKH)  terbaik  adalah  Roslinda  Luruk  Dan Imakulada dengan V = 0,12567895 Untuk user  interface dari  pengimplementasian metode WP dengan menampilkan beberapa interface yang  bisa diakses oleh pengunjung atau  masyarakat dan  diakses  oleh  admin.  Gambar  2  menunjukkan halaman beranda yang dapat diakses oleh pengunjung.
Gambar 2. Halaman memilih tahun pengunjung pada halaman beranda
Gambar 2 merupakan halaman yang pertama kali akan  muncul  saat  pengunjung  membuka  sistem pendukung  keputusan  penerima  bantuan  PKH  dan memberikan  informasi  tentang  penerima  bantuan PKH  pada  desa  Hanjak  Maju  Pulang  Pisau.  Dari
halaman  beranda,  dapat  menampilkan  halaman untuk memilih tahun pengunjung.
Pada gambar 2 pengunjung sebelum melihat data penerima  PKH,  pengunjung  memilih  tahun  data penerima  PKH.  Setelah  memilih  tahun  maka  akan tampil data seperti pada gambar 3.
Gambar 3. Halaman spesifikasi penerima bantuan
Pada  halaman  ini  pengunjung  dapat  melihat daftar  penerima  bantuan  PKH  pada  desa  Hanjak Maju  Pulang  pisau  dan  dapat  melihat  daftar  nilai tertinggi  pada  penerima  bantuan  PKH.  Beberapa halaman  pengunjung  di  atas,  dilanjutkan  dengan halaman  untuk  diakses  oleh  admin  seperti  pada gambar 4.
Gambar 4. Halaman login admin
Gambar  4  digunakan  untuk login ke  halaman admin,  dengan  mengisikan username dan password yang  sudah  terdaftar  di  database  lalu  klik  tombol login .  Admin  dapat  menambah  data  tahun  seperti pada gambar 5.

## Gambar 5. Halaman tambah tahun
Gambar 5 menunjukkan admin dapat menambahkan  tahun  penerima  PKH.  Selanjutnya halaman  memilih  tahun  data  calon  penerima  PKH seperti pada gambar 6.
Gambar  6. Memilih tahun data calon penerima PKH
Gambar  6  menunjukkan  admin  memilih  tahun penerima  PKH  untuk  melihat  data  calon  penerima
PKH.  Halaman  calon  penerima  PKH  seperti  pada gambar 7.
Gambar 7. Halaman calon penerima PKH
Gambar  7  menunjukkan  admin  dapat  melihat data calon penerima PKH yang ada dalam database . Admin  juga  dapat  menambah  data  calon  penerima PKH,  menghapus  data  calon  penerima  PKH, mengubah  data  calon  penerima  PKH,  serta menentukan  batas  penerima  PKH.  Selanjutnya tampilan  halaman  setting kriteria pilih tahun  seperti pada gambar 8.
Gambar 8. Halaman setting kriteria pilih tahun
Gambar  8  menunjukkan  admin  terlebih  dahulu memilih  tahun  untuk  melihat  data  kriteria. Selanjutnya  menampilkan  halaman  tambah  kriteria seperti pada gambar 9.
Gambar 9. Halaman tambah kriteria
Gambar  9  menunjukkan  admin  dapat  melihat data kriteria yang dalam database . Admin juga dapat dapat  menambah  data  kriteria,  lalu  bagian  operasi admin dapat mengubah data kriteria dan menghapus data kriteria. Selanjutnya menampilkan halaman sub kriteria seperti pada gambar 10.
Gambar 10. Halaman sub kriteria
Gambar  10  menunjukkan  admin  dapat  melihat data  sub  kriteria  yang  ada  dalam database .  Admin juga  dapat  menambah  data  sub  kriteria  dan  admin dapat  menghapus  data  sub  kriteria.  Selanjutnya menampilkan  halaman  tambah  sub  kriteria  seperti pada gambar 11.
Gambar 11. Halaman tambah sub kriteria
Gambar 11 menunjukkan admin menambah data sub  kriteria  dengan  mengisi  data  yang  diperlukan lalu  klik submit ,  jika  ingin  menghapus  data  yang telah  terisi  klik reset dan  data  dapat  diisi  kembali. Selanjutnya  menampilkan  halaman  proses  pilih tahun seperti pada gambar 12.

## Gambar 12. Halaman proses pilih tahun
Gambar  12  menunjukkan  admin  terlebih  dahulu memilih  tahun  untuk  melihat  data  proses  tabel pencocokan  kriteria.  Selanjutnya  menampilkan halaman  proses  tabel  pencocokan  kriteria  seperti pada gambar 13.
Gambar 13. Halaman proses tabel pencocokan kriteria
Gambar  13  menunjukkan  admin  dapat  melihat data  proses  tabel  percocokan  alternatif  yang  ada dalam database . Lalu bagian operasinya admin juga dapat  menambah  data  percocokan  kriteria  dan  juga dapat  mereset  data  percocokan  kriteria.  Selanjutnya menampilkan halaman tambah alternatif seperti pada gambar 14.
Gambar 14. Halaman tambah alternatif
Gambar  14  menunjukkan  admin  menambah alternatif  dengan  mengisi  data  yang  diperlukan  lalu klik  submit  ,  jika  ingin  menghapus  data  yang  terisi klik  reset  dan  data  dapat  diisi  kembali.  Selanjutnya menampilkan  halaman  hasil  seleksi  pilih  tahun seperti pada gambar 15.
Gambar 15. Hasil seleksi pilih tahun
Gambar  15  menunjukkan  admin  terlebih  dahulu memilih  tahun  untuk  melihat  data  hasil  seleksi rangking.  Selanjutnya  menampilkan  halaman  hasil seleksi proses rangking seperti pada gambar 16.
Gambar 16. Halaman hasil seleksi rangking
Gambar  16  menunjukkan  admin  dapat  melihat data rangking yang ada dalam database . Selanjutnya menampilkan  halaman  hasil  seleksi  pilih  tahun seperti pada gambar 17.
Gambar 17. Halaman hasil pilih tahun
Gambar  17  menunjukkan  admin  terlebih  dahulu memilih  tahun  untuk  melihat  data  hasil  seleksi rangking  dalam  bentuk  diagram.  Selanjutnya menampilkan  halaman  hasil  seleksi proses rangking bentuk diagram seperti pada gambar 18.
Gambar 18. Halaman hasil seleksi rangking bentuk diagram
Gambar  18  menunjukkan  hasil  rekomendasi yang  sebelumnya  dilakukan  perhitungan  bobot dalam bentuk digram.

## 2.3 Pembahasan
Berdasarkan  metode  yang  digunakan  dan  hasil dari  penelitian  maka  didapat  bahwa  WP  dapat digunakan  untuk  menentukan  penerima  bantuan Program  Keluarga  Harapan  (PKH).  Perangkingan yang ditunjukkan melalui grafik seperti pada gambar 19  memudahkan  dalam  membaca  hasil  dan menentukan penerima bantuan.
Berdasarkan pengumpulan data, dari wawancara, diharapkan  pengaplikasian  dapat  dijadikan  sebagai referensi  atau  rujukan  diimplementasikan  lebih lanjut dari pihak terkait.

## 3. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  akhir  didapat  kesimpulan antara lain :
a. Pengaplikasian  menggunakan  metode Weighted
Product dapat memberikan rekomendasi penerima bantuan PKH berbasis web menggunakan framwork codeigniter .
b. Dengan menggunakan metode Weighted Product penerima  bantuan  Program  Keluarga  Harapan dapat  dilakukan  lebih  efektif  berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditetapkan.
Terdapat  beberapa  saran  yang  dapat  dijadikan acuan  sebagai  pengembangan  dari  penelitian  ini, antara lain sebagai berikut : a. Dapat  dilakukan  pengembangan  sistem  berbasis web mobile .
b. Dapat  dilakukan  pengembangan  sistem  agar dapat  digunakan  lebih  mudah  dan  luas  dengan data penerima bantuan PKH lebih banyak.
c. Perlu  penambahan  kriteria  agar  rekomendasi penerima bantuan PKH lebih detail pada kriteria tertentu.

## 4. PENUTUP
Metode Weighted  Product dapat  diaplikasikan untuk  studi  kasus  penerima bantuan  PKH. Berdasarkan  rumusan  manual,  metode Weighted Product juga  dapat  digunakan  sebagai  pendukung pengambilan keputusan. Saran yang dapat diberikan untuk  pengembangan  kedepannya  yakni  dapat dijadikan  sebagai  referensi  untuk  pengaplikasian lainnya.  Dapat  dikolaborasikan  dengan  metode  lain sehingga  dapat  menghasilkan  keputusan  yang  lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Buku  kerja  pendamping  PKH  (Program
Keluarga Harapan), Direktorat Jenderal Bantuan Sosial Dan Jaminan Sosial Depsos RI, Jakarta, 2008.
[2]   Buku  Pedoman  umum  PKH,  Direktorat Jenderal  Bantuan  Dan  Jaminan  Depsos  RI, 2008.
[3]  Direktorat  Jaminan  Kesejahteraan  Sosial, Kementerian Sosial RI, Pedoman Umum PKH, Jakarta, 2009.
[4]   Hasugian,  “Menentukan  Penerimaan  Tenaga Kerja  Menggunakan Fuzzy  Multi-Attribute Decision  Making  (FMADM) Dengan  Metode
SAW ,” Yogyakarta, 2012.
[5]   Azzainabi,  “Mengimplementasikan  Metode SAW Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan
Penentuan Warga Miskin Pada Kota
Pekalongan,” AKPRIND Yogyakarta, 2013.
[6]  D.  Kusumawardani,    “Sistem  Pendukung Keputusan  Penerima  Bantuan  Rumah  Layak Huni Dengan  Menggunakan  Metode Weighted Product (WP),” FASILKOM UDINUS, Semarang, 2014.
[7]   V.  Listyaningsih,  H.  Setiawan,  E.  Sudrajat,  R. P.  Kristianto,  “DSS  Pemilihan  Penerima Bantuan  Perbaikan  Rumah  Dengan  Metode Weighted Product,” Seminar Nasional
Teknologi  Informasi  dan  Multimedia,  STMIK AMIKOM Yogyakarta, 6-7 Februari, 2016.
[8]   E. Indra and B. Jaya, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN  UNTUK  MENENTUKAN  E- COMMERCE  YANG  BANYAK  DIMINATI DENGAN  METODE  SAW,”  in  SNITIK
[Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi dan Ilmu Komputer, 2018