## UJI AKURASI PENERIMAAN BANTUAN LANGSUNG TUNAI (BLT) TERHADAP MASYARAKAT NELAYAN PESISIR PENGARUH KENAIKAN HARGA BBM DENGAN MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS)
Mochammad Kautsar Sophan 1 , Sigit Susanto Putro 2 , Musyarofah 3 .
Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura
Jl. Raya Telang, PO BOX 2, Kamal, Bangkalan - 69162
E-mail: kautsar@trunojoyo.ac.id 1 , Sigitida.06@gmail.com 2 , syafasuksezz@gmail.com 3

## Abstrak
Bantuan  langsung  tunai  (BLT)  merupakan  suatu bentuk  bantuan  dari  pemerintah  sebagai  bentuk kompensasi    dari    kenaikan    harga    Bahan    Bakar  Minyak  (BBM)  yang  berpengaruh    kepada kehidupan    masyarakat    luas    termasuk    kalangan  masyarakat  kurang  mampu.  Masyarakat  Nelayan Pesisir  Kecamatan  Kwanyar  merupakan  bagian  masyarakat  yang  memperoleh  dampak  langsung  dari kenaikan harga BBM.  Penelitian ini menerapkan metode AHP untuk  memilih penerima BLT dengan parameter  bobot  yang  berbeda  dengan  beberapa  tahapan  uji  akurasi  bobot  terbaik.  Dari  hasil  ujicoba sistem dengan berbagai skenario bobot, metode AHP dapat menentukan penerima BLT dengan akurasi 82,143%  yaitu  41  calon  di  terima  dari  56  calon  yang  ada.  41  calon  yang  diterima  ini  sesuai  dengan hasil  seleksi  manual  yang  dilakukan  oleh  kecamatan,  dengan  bobot  AHP  untuk  kriteria  pekerjaan sampingan 0.240, jumlah tanggungan 0.044, luas tanah 0.068, luas bangunan 0.118 dan tagihan listrik 0.528.
Kata kunci : BLT, Nelayan, AHP, Kriteria

## Abstract
Direct  Cash  Assistant  /  Bantuan    langsung    tunai    (BLT)  is  assistance  from  the  government  as  a compensation  from  the  increase  in  the  price  of fuel  oil  (BBM)  which  affects  the  lives  of the  society including the poor. Coastal Fishermen Community of Kwanyar Subdistrict is a part of society  which get direct impact from fuel price hike. This research applies AHP method to choose BLT receiver with different  weight  parameter  with  some  stages  of  best  weight  accuracy  test.  The  test  results  of  the system with various weight scenarios, AHP method can determine the BLT recipient with an accuracy of 82.143% ie 41 candidates received from 56 candidates.  The 41 candidates received are same with the results of manual selection conducted by the sub-district, with AHP weighting for the work criteria of 0.240, the number of dependents 0.044, the land area of  0.068, the building  area of  0.118 and the electricity bill of 0.528.
Keywords : BLT, Fisherman, AHP, Weighting Criteria

## PENDAHULUAN
Bantuan    langsung    tunai    (BLT) merupakan    suatu  bentuk    bantuan    dari pemerintah    sebagai    bentuk  kompensasi    dari kenaikan    harga    Bahan    Bakar  Minyak (BBM).  Kenaikan  harga  BBM  ini  berimbas kepada  kehidupan    masyarakat    luas  termasuk kalangan  masyarakat  miskin,  salah  satunya adalah  kelompok  masyarakat  nelayan  pesisir kecamatan  Kwanyar.  Masyarakat  nelayan pesisir ini mendapatkan dampak langsung dari kenaikan  harga  BBM,  sehingga  kelompok masyarakat ini mendapatkan bantuan BLT. Proses  penilaian  dan  penentuan  BLT  pada kecamatan Kwanyar diserahkan kepada kepala desa  setempat    yang  bersifat  manual  dan penilaian  masih  bersifat  subjektif.  Dari  hasil ini,  kemudian  diseleksi    kembali    oleh    tim kecamatan.  Namun    dalam  pelaksanaanya, tahapan  penentuan  BLT  ini  menghadapi banyak  masalah  contohnya  adalah,  karena banyaknya  jumlah  masyarakat  di  suatu  daerah sehingga   menyebabkan tidak validnya sebuah data, dan karena masih manual  membutuhkan waktu    lama  dalam  melakukan  penilaian, sehingga  para    pengambil  keputusan  menjadi sulit  dalam  menentukan    masyarakat  kurang mampu yang benar-benar membutuhkan bantuan.  Kesalahan  dalam  mengelompokkan sebuah    keluarga    ke    dalam  tingkat kesejahteraan    tertentu    sering  sekali  terjadi dan hal tersebut  berdampak  pada pelaksanaan kebijaksanaan    yang    tidak    tepat  kepada sasarannya.
Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan mengguanakan AHP merupakan sistem informasi    yang    dapat  digunakan  dalam membantu  tupoksi  pemerintah  daerah  antar lain  dalam    mendata  dan  merekomendasikan masyarakat kurang mampu yang akan diberikan Bantuan Langsung Tunai  (BLT). Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  (1)  adalah metode pengambilan keputusan dengan banyak kritera  dengan  pendekatan  struktur  hirarki, dimana kriteria dan sub kriteria disusun dalam
hirarki  kriteria.  AHP  bisa  menentukan  kriteria mana  yang  penting  (2)  sehingga  bisa menentukan Nelayan mana yang akan mendapatkan BLT sesuai dengan kriteria yang dominan. Sistem Pendukung Keputusan dengan menggunakan  AHP  dengan  bobot  kriteria tertentu diperlukan untuk melakukan perhitungan  penilaian  rekomendasi  penerima BLT  dengan  hasil  yang  lebih  akurat, transparan  dan  dengan  sistem  yang  tersusun sistematis.
Ode  Siti  Andini  Ladamay  (1)  dalam penelitiannya    membuat  analisis  pengaruh harga  BBM  terhadap  Tingkat  Kesejahteraan Nelayan  Pesisir.  Sebagai  bentuk  langkah penyesuaian  terhadap  harga  minyak  dunia  dan pengurangan  beban  besaran  subsidi,  pada akhirnya pemerintah terpaksa harus menaikkan harga  BBM.  Penelitian  ini  membuat  model pengaruh  harga  BBM.  Model  yang  dihasilkan dapat  digunakan  oleh  pengambil  kebijakan sebagai  sebuah  mekanisme  peringatan  dini ( early  warning )  berkenaan  dengan  masalah kesejahteraan  Nelayan.  Setelah  dilakukan validasi,  didapatkan  kesimpulan  bahwa,  Pada level harga BBM saat ini (premium Rp 4500,- ),  kesejahteraan  masyarakat  nelayan  cukup rendah.  Adanya  Bantuan  Langsung  Tunai (BLT)  sebesar  Rp  100.000,00  tidak  signifikan berpengaruh terhadap kesejahteraan masyarakat  nelayan.  Jika  BBM  subsidi dihapus,  maka  efek  penurunan  simpanan nelayan  mencapai  dua  kali  lipat  dari  kondisi awal  pada  saat  BBM  masih  disubsidi.  Dan akhirnya, model yang dikembangkan menemukan  bahwa  nelayan  setidaknya  harus diberikan  subsidi  BBM  sekitar  28%  atau Rp.1.000  per  liter  agar  nelayan  tetap  dapat mencukupi kebutuhan hidupnya. Dari penelitian  ini  tampak  bahwa  kesejahteraan Nelayan  pesisir  terpengaruh  dengan  kenaikan BBM  sehingga  penting  untuk  memberikan BLT secara tepat.
Nur  Rochmah  Dyah  P.A  (2)  dalam penelitiannya    membuat  sistem  penentuan penerimaan  bantuan  langsung  tunai  (BLT) dengan  metode Analytical    Hierarchy  Process (AHP).  Dalam  penelitian  ini  dibuat  aplikasi
Sistem
Pendukung
Keputusan untuk
membantu  menentukan  penerimaan  BLT. Sistem  di  implementasikan  di  BPS  dengan berbagai  criteria. Namun dalam peneliti dalam penelitian ini belum melakukan kajian mengenai  bobot  kriteria  yang  sesuai  untuk menentukan penerima BLT.
Reina  Rahmona  (3)  dalam  penelitiannya membuat  sistem  pendukung  keputusan  untuk menentukan  penerima  bantuan  langsung  tunai (BLT)  dengan  metode analytical  hierarchy process (AHP)  (  Studi  Kasus:  Desa  Sambuli,
Kecamatan  Abeli,  Kota  Kendari).  Pada penelitian ini kriteria yang digunakan sebanyak 5 kriteria menggunakan Metode  AHP  dengan masukkan  berupa  data-data  kepala  keluarga yang    di   peroleh    dari    Badan  Pusat    Statistik kota    kendari.    Sistem    pendukung    keputusan ini  di  implementasikan  menggunakan bahasa pemrograman  java  yang  diintegrasi  dengan database  Mysql.  Dalam  penelitian  ini  tidak melakukan  kajian  penentuan  bobot  criteria yang sesuai.
Danang  Arifin  (4)  dalam  penelitiannya membuat sistem pendukung keputusan penentuan  calon  penerima  bantuan  langsung tunai  (BLT)  menggunakan  metode  FCM  dan topsis  (Studi  Kasus  :  Kantor  Kecamatan Kampar  Kiri  Hilir)  untuk    memilih  warga secara    cepat,  efisien  dan  terkomputerisasi sehingga  mengurangi  terjadinya human  error dengan  menggunakan  penggabungan  metode Fuzzy  C-Means dan  TOPSIS.  Metode  yang digunakan  mempertimbangkan  nilai  ekonomi dan  karakter  alternatif  dengan  cara  membagi alternatif menjadi beberapa kelompok kemudian  merangkingnya  untuk  memperoleh alternatif    terbaik.    Pengelompokan    alternatif dilakukan  dengan    menggunakan    metode FCM  dan  perangkingan  dilakukan  dengan menggunakan  metode    TOPSIS.    Kriteria-
kriteria    yang    digunakan    untuk    proses penilaian    yaitu  pendapatan    (total  pendapatan perbulan), pengeluaran (persentase
pengeluaran),    kepemilikan    asset,    status tempat tinggal,  jumlah  tanggungan  keluarga, pola    hidup,    jumlah    anggota    keluarga    usia produktif.

## METODE PENELITIAN Rancangan Sistem
Sesuai  dengan  hasil  analisa,  ada  2  jenis  user yaitu  user  Admin  dan  user  Kepala  Desa.  2 User  ini  bisa  melakukan  proses  sesuai  dengan use case pada gambar 1.
Gambar 1. Use Case Diagram Sistem.
Dalam rancangan ini, Admin harus melakukan Login  terlebih    dahulu,    kemudian    dapat mengatur    data  nelayan,    mengatur  Matrik Berpasangan  Kriteria  dengan  perhitungan metode AHP, melihat data nelayan keseluruhan dan dapat melihat hasil penilaian. User  Kepala  desa  (  user  )  harus  melakukan Login terlebih dahulu, dapat mengatur (menginput)  data  nelayan,  melihat  hasil penilaian.
Beberapa Use Case  yang di rancang adalah :
1. Login  :  tahap  awal  yang  dilakukan adalah    login    oleh  admin  agar    bisa melakukan tugasnya
untuk melakukan penilaian BLT  serta  dapat mengetahui  nilai  yang diperoleh.
2. Manajemen  data  nelayan  :  menginput data  nelayan  sesuai  dengan  nilai kriteria.
3. Menganalisa Matrik berpasangan setiap kriteria.
4. Perhitungan  metode  AHP  :  Proses perhitungan dilakukan dengan
menggunakan metode AHP
5. View    data    nelayan    keseluruhan    : view  data  nelayan keseluruhan  dapat melihat    rincian    dari    hasil perhitungan.
6. View  hasil  penilaian : dapat  melihat hasil akhir dan pengkategorian keterangan setiap nelayan.
Flowchart sistem Flowchart sistem    merupakan    alur    dari sistem    secara    keseluruhan.  Gambar  2  adalah flowchart sistem BLT yang di bangun.
Gambar 2. Flowchart Sistem
Secara  garis  besar,  penerimaan Bantuan Langsung  Tunai  (BLT)  terhadap  masyarakat nelayan pesisir pengaruh kenaikan harga BBM dengan  menggunakan  metode Analytical Hierarchy  Process (AHP)  dapat  dituliskan sebagai berikut:
1. Mulai
2. Masukan (Input)
Sistem    yang    akan    dibangun    pada penelitian    ini  terdiri    dari    masukan (input)    berupa    data    nelayan,  dimana data    karyawan    tersebut    dijadikan juga sebagai data alternatif.
3. Melengkapi (memasukkan) berkas
sesuai dengan data yang harus di isi .
Berkas yang diperlukan dalam penilaian administrasi yaitu : a. Surat penghasilan pekerjaan sampingan dari kepala desa
b. Kartu Keluarga
c. Sertifikat tanah / Surat Keterangan Kepala Desa
d. Poto  rumah  (dari  luar,  dapur    dan kamar mandi)
e. Struk tagihan listrik perbulan
4. Menganalisa Kriteria berdasarkan matriks perbandingan berpasangan.
5. Proses metode AHP
Pada  tahap  proses  terdiri  dari  proses penentuan bobot yaitu dilakukan dengan  menggunakan    metode  AHP yang    terdiri    dari    tahapan-tahapan yang  terdiri dari:  menentukan  matriks perbandingan  berpasangan,    melakukan normalisasi    matriks  perbandingan berpasangan,    menghitung    bobot masing-masing  kriteria.
6. Keluaran (Output)
Keluaran    pada    penelitian    ini    yaitu
suatu    sistem  pendukung    keputusan yang    dapat    menerima  Bantuan Langsung Tunai (BLT).
7. Selesai

## Metode AHP
Alur  proses perhitungan AHP tampak pada gambar 3.
Tahap-tahap  penyelesaian  dengan metode AHP adalah sebagai berikut :
1. Menentukan prioritas elemen
Langkah  pertama  dalam  menentukan prioritas    elemen    adalah    membuat perbandingan pasangan, yaitu membandingkan elemen
secara berpasangan sesuai kriteria yang diberikan. Kriteria  dan  alternatif  dilakukan  dengan perbandingan  berpasangan untuk berbagai persoalan  (1),  skala  1  sampai  9  adalah skala  terbaik  untuk  mengekspresikan pendapat.  Nilai  dan  definisi  pendapat kualitatif  dari   skala  perbandingan  saaty bisa  di  ukur  menggunakan  tabel analisis seperti ditunjukan pada  tabel 1.
Tabel 1. Nilai Skala Perbandingan Berpasangan
2. Normalisasi Hasil  nilai  perbandingan  berpasangan kemudian  di  proses  untuk  mendapatkan nilai  perbandingan  /  prioritas  secara keseluruhan.    Tabel  2  menunjukkan  hasil dari  tahap  ini.  Proses  yang  di  lakukan adalah  :
a. Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap kolom pada matriks.
Tabel 2. Hasil Penjumlahan nilai-nilai setiap kolom pada matriks
b. Membagi    setiap    nilai    dari    kolom dengan  total  kolom  yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks. Tabel 3 menunjukkan hasil normalisasi matriks. Tabel 3. Normalisasi Hasil pembagian cell dibagi dengan jumlah tiap kolom :

## 3. Mengukur konsistensi
Dalam    pembuatan    keputusan perbandingan  antar  kriteria,    penting untuk    mengetahui    seberapa    baik konsistensi    yang    ada    karena    kita    tidak menginginkan    keputusan  berdasarkan pertimbangan  dengan  konsistensi  yang rendah.  Hal-hal    yang  dilakukan  dalam langkah ini adalah:
a. Jumlahkan setiap baris.
b. Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap baris  dan  membaginya  dengan  jumlah elemen  untuk  mendapatkan  nilai  rata- rata.  Tabel  4  menunjukkan  jumlah  dari setiap baris.
Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting dari pada elemen yang lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting  daripada  elemen  yang lainnya 7 Elemen  yang  satu  jelas  lebih penting  daripada  elemen  yang lainnya 9 Satu  elemen  mutlak  penting daripada elemen lainnya 2,4,6,8 Nilai-nilai  antara  dua  nilai pertimbangan yang berdekatan Kebalikan Jika  aktivitas  i  mendapat  satu angka  dibandingkan  dengan aktivitas  j,  maka  j  memiliki nilai kebalikannya dibandingkan dengan i PS JT LT LB TL PS 1 7 3 3 0.33 JT 0.142 1 0.5 0.33 0.14 LT 0.333 2 1 0.33 0.14 LB 0.333 3.030 3.030 1 0.14 TL 3.030 7.142 7.142 8 7.14 2 1 Jumlah 4.839 20.17 3 14.67 3 11.8 02 1.75 Normalisasi 0.206 0.346 0.204 0.254 0.188 0.029 0.049 0.034 0.027 0.08 0.068 0.099 0.068 0.027 0.08 0.068 0.150 0.206 0.084 0.08 0.626 0.354 0.486 0.605 0.571 Jumlah 1 1 1 1 1

## Tabel 4. Pembobotan
c. Kalikan    setiap    nilai    pada    kolom pertama  dengan  prioritas  relatif  elemen pertama,    nilai    pada    kolom    kedua dengan    prioritas    relatif    elemen    kedua, dan seterusnya.
1. (1 * 0.240163356) + (7 * 0.044224593)  +  (3  *  0.068825119)  +
(3  *  0.118066593)  +  (0.33  *
0.52872034) = 1.284888353
2. (0.142857143  *  0.240163356)  +  (1  * 0.044224593) + (0.5 * 0.068825119) +
(0.33  *  0.118066593)  +  (0.14  * 0.52872034)     = 0.225929026
3. (0.333333333  *  0.240163356)  +  (2  * 0.044224593)  +  (1  *  0.068825119)  + (0.33  *  0.118066593)  +  (0.14  * 0.52872034)        = 0.3503115
4. (0.333333333 * 0.240163356) + (3.03030303 * 0.044224593) +
(3.03030303  *  0.068825119)  +    (1  *
0.118066593) + (0.14 * 0.52872034) = 0.614716777 5. (3.03030303 * 0.240163356) + (7.142857143    *  0.044224593)  + (7.142857143 * 0.068825119) +
(7.142857143  *  0.118066593)  +  (1  * 0.52872034) =  2.907318831
d. Jumlahkan  hasil  bagi  di  atas  dengan banyaknya  elemen  yang  ada,  hasilnya disebut . = ((1.284888/0.240163356) + (0.225929/0.044224593) + (0.350312/0.068825119) + (0.614717/0.118066593) +
(2.907319/0.52872034)) = 5.25078468
4. Hitung  consistency  index  (CI)  dengan
rumus :
Dimana n = banyaknya elemen
5. Hitung  rasio  konsistensi/consistency ratio (CR) dengan  formula 2. Tabel 5 menunjukkan  tabel  Index  Random Consistency berdasarkan jumlah kriteria yang digunakan.
Tabel 5. Index Random Consistency
6. Memeriksa  konsistensi  hierarki.  Jika nilainya    lebih    dari    10%,    maka penilaian    data    judgement    harus diperbaiki.    Namun    jika    rasio konsistensi  (CI/IR)    ≤    0,1,    maka hasil    perhitungan    bisa  dinyatakan benar.
Tabel 6. Uji Konsistensi No Uji Konsistensi 1 5.25078468 2 CI 0.06269617 3 RI5 1.12 4 konsistensi 0.055978723

## 7. Selesai

## Parameter Konversi nilai Kriteri
Setiap  alternatif  (calon  penerima  BLT) memiliki  nilai  dan  kondisi  yang  berbeda untuk  setiap  kriteria.  Maka  dari  itu dibutuhkan  parameter  konversi  nilai  kriteria pendaftar penerima BLT  untuk mendapatkan perbandingan  skor  penilaian  antar  pilihan dalam kriteria.
Jumlah Baris (a) Bobot (b) (c) 1.200816778 0.240163356 1.284888 0.221122964 0.044224593 0.225929 0.344125595 0.068825119 0.350312 0.590332964 0.118066593 0.614717 2.643601699 0.52872034 2.907319 - - = 0.06269617 …… Formula (1) No N IR Dimana :
n = Banyaknya elemen CR = Consistency Ratio CI = Consistensy Index IR = Index Random Consistency
=
= 0.055978723  ..( Formula2 ) 1 2 0
2 3 0.58 3 4 0.9 4 5 1.12 5 6 1.24 6 7 1.32
Tabel 7. Parameter  konversi nilai kriteria
Berikut  ini  adalah  aturan  penilaian  yang akan diberikan untuk menghitung nilai masing- masing calon:
1. Pekerjaan Sampingan. Tabel 8 menunjukkan  daftar  nilai  untuk  setiap pekerjaan  sampingan.  Semakin  rendah penghasilan,  maka  nilai  akan  semakin tinggi.
Tabel  8. Parameter  ukuran  berdasarkan  pekerjaan sampingan
2. Jumlah Tanggungan. TabeL 9 menunjukkan nilai berdasarkan jumlah tanggungan keluarga. Semakin banyak tanggungan akan memberikan nilai tinggi.
Tabel  9. Parameter  ukuran  berdasarkan  jumlah tanggungan
3. Luas  Tanah.  Tabel  10  menunjukkan  nilai berdasarkan  luas  tanah  yang  dimiliki. Semakin  kecil  lahan  tanah  yang  dimiliki, nilai akan semakin tinggi.
Tabel  10. Parameter  ukuran  berdasarkan  luas tanah
4. Luas Bangunan. Tabel 11 menujukkan nilai berdasarkan luas bangunan yang di tempati. Semakin kecil luas bangunan akan memberikan nilai yang semakin tinggi.
Tabel  11 .  Parameter  ukuran  berdasarkan  luas bangunan
5. Tagihan Listrik. Tabel 12 merupakan daftar nilai  berdasarkan  tagihan  pemakaian  listrik per  bulan.  Semakin  rendah  pemakaian listriknya, nilai akan semakin tinggi.
Tabel  12 .  Parameter  ukuran  berdasarkan  tagihan listrik
Dari  konversi  nilai  tersebut,  dengan  dikalikan bobot  untuk  setiap  kritera  akan  memberikan skor  untuk  setiap  alternatif  Nelayan  yang  di pilih.
Uji  Akurasi  Sistem  Penerimaan  BLT Dengan Metode AHP Uji Coba 1 Tabel 13. Menentukan prioritas elemen uji coba1
Uji  coba  pertama  untuk  uji  akurasi mencari  bobot  terbaik  setiap  elemen.  Langkah pertama  yaitu  menentukan    prioritas    elemen adalah    membuat  perbandingan  berpasangan denga membandingkan elemen secara
Parameter Nilai Mutlak Penting 9 Sangat penting 7 Penting 5 Cukup penting 3 Kurang penting 1 Parameter Nilai Penghasilan >= Rp. 1 juta 1 Penghasilan Rp. 750 ribu –   Rp.1 juta 3 Penghasilan <= Rp.500 ribu- Rp.750 ribu 5 Penghasilan Rp.300 ribu – 500 ribu 7 Penghasilan < Rp. 300 ribu 9 Parameter Nilai Tanggungan >= 10 9 Tanggungan 7– 10 7 Tanggungan < =5-7 5 Tanggungan 3 – 5 3 Tanggungan < 3 1 Parameter Nilai Luas tanah >= 100 m2 1 Luas tanah 75 –  100 m2 3 Luas tanah <= 50 - 75 m2 5 Luas tanah  30– 50 m2 7 Luas tanah < 30 m2 9
Parameter Nilai Luas bangunan >= 100 m2 1 Luas bangunan 75 – 100 m2 3 Luas bangunan <= 50 - 75 m2         5 Luas bangunan < 30 – 50 m2 7 Luas bangunan < 30 m2 9 Parameter Nilai Tagihan Listrik >= Rp. 100 ribu 1 Tagihan Listrik Rp. 75 ribu –  Rp.100ribu 3 Tagihan Listrik  <= Rp.50 ribu- Rp.75 ribu 5 Tagihan Listrik  Rp.30ribu – 50 ribu 7 Tagihan Listrik  < Rp. 30 ribu 9 Pek. spn Jum. Tggan L. Tnh L. Bgn Tag. Lstk PS 1 3 3 3 3 JT 0.33 1 3 3 3 LT 0.33 0.3 1 3 3 LB 0.33 0.3 0.33 1 3 TL 0.33 0.3 0.33 0.33 1
berpasangan  sesuai  kriteria  yang  diberikan seperti  yang  ditunjukkan  pada  tabel  13 sehingga  memperoleh  hasil  bobot  sebagai berikut seperti yang ditunjukan pada tabel 14.
Tabel 14. Nilai bobot uji coba1 No Kriteria Bobot 1 Pekerjaan Sampingan 0.388193518 2 Jumlah Tanggungan 0.25105066 3 Luas Tanah 0.172210081 4 Luas Bangunan 0.116109099 5 Tagihan Listrik 0.072436642
Pada  tabel  15  merupakan  tabel  uji konsistensi  yaitu    memeriksa    konsistensi hierarki.    Jika    nilainya    lebih    dari    10%, maka  penilaian    data    judgement    harus diperbaiki.    Namun    jika    rasio    konsistensi (CI/IR)  ≤  0,1,  maka  hasil  perhitungan  bisa dinyatakan benar atau konsisten.
Pada uji coba 1 merupakan hasil uji coba dari  56  data  nelayan  penerima  BLT  yang menjelaskan tentang hasil perbandingan antara perhitungan dinas dengan perhitungan metode. Data tersebut telah diurutkan dari nilai terbesar sampai  terkecil.  Dengan  jumlah  data  nelayan sebanyak 56 penerima BLT dan  2 merupakan banyaknya data nelayan yang telah sesuai atau benar  antara  hasil  manual  dinas  dengan    hasil kategori    metode    AHP  dengan  nilai  bobot sebagai berikut :
1 Pekerjaan Sampingan 0.388193518 2 Jumlah Tanggungan 0.25105066 3 Luas Tanah 0.172210081 4 Luas Bangunan 0.116109099 5 Tagihan Listrik 0.072436642
maka  berdasarkan  hasil  nilai  presentase menggunakan  metode  AHP    hasil  akurasinya adalah
Uji Coba 2 Tabel 16. Menentukan prioritas elemen uji coba2 Pek. spn Jum. Tggan L. Tnh L. Bgn Tag Lstk PS 1 9 9 9 9 JT 0.11 1 9 9 9 LT 0.11 0.1 1 9 9 LB 0.11 0.11 0.11 1 9 TL 0.11 0.11 0.11 0.11 1
Uji  coba  kedua  untuk  uji  akurasi mecari  bobot  terbaik  setiap  elemen  langkah pertama  yaitu  menentukan    prioritas    elemen adalah    membuat  perbandingan  pasangan, yaitu membandingkan elemen secara berpasangan  sesuai  kriteria  yang  diberikan seperti  yang  ditunjukkan  pada  tabel  16 sehingga  memperoleh  hasil  bobot  sebagai berikut seperti yang ditunjukan pada tabel 17.
Tabel 17. Nilai bobot uji coba2
No Kriteria Bobot 1 Pekerjaan Sampingan 0.518976975 2 Jumlah Tanggungan 0.241061342 3 Luas Tanah 0.140620046 4 Luas Bangunan 0.074454496 5 Tagihan Listrik 0.024887142
Pada  tabel  18  merupakan  tabel  uji konsistensi  yaitu    memeriksa    konsistensi hierarki.    Jika    nilainya    lebih    dari    10%, maka  penilaian    data    judgement    harus diperbaiki.    Namun    jika    rasio    konsistensi (CI/IR)  ≤  0,1,  maka  hasil  perhitungan  bisa dinyatakan benar atau konsisten.
Tabel 15. Uji konsistensi uji coba1 No Uji Konsistensi 1 5.509191466 2 CI 0.127297866 3 RI5 1.12 4 Konsistensi 0.113658809 Hasil Konsisten Tabel 18. Uji konsistensi uji coba1 No Uji Konsistensi 1 7.640901614 2 CI 0.660225404 3 RI5 1.12 4 konsistensi 0.589486967 Hasil Konsisten
Pada  uji  coba  2  merupakan  hasil  uji coba dari 56 data nelayan penerima BLT yang menjelaskan tentang hasil perbandingan antara perhitungan dinas dengan perhitungan metode. Data tersebut telah diurutkan dari nilai terbesar sampai  terkecil.  Dengan  jumlah  data  nelayan sebanyak 56 penerima BLT dan  1 merupakan banyaknya data nelayan yang telah sesuai atau benar  antara  hasil  manual  dinas  dengan    hasil kategori    metode    AHP  dengan  nilai  bobot sebagai berikut :
1 Pekerjaan Sampingan 0.518976975 2 Jumlah Tanggungan 0.241061342 3 Luas Tanah 0.140620046 4 Luas Bangunan 0.074454496 5 Tagihan Listrik 0.024887142
maka  berdasarkan  hasil  nilai  presentase menggunakan  metode  AHP    hasil  akurasinya adalah

## Uji Coba 3
Tabel 19. Menentukan prioritas elemen uji coba3
Uji  coba  ketiga  untuk  uji  akurasi mecari  bobot  terbaik  setiap  elemen.  Langkah pertama  yaitu  menentukan    prioritas    elemen adalah    membuat  perbandingan  pasangan, yaitu membandingkan elemen secara berpasangan  sesuai  kriteria  yang  diberikan seperti  yang  ditunjukkan  pada  tabel  19 sehingga  memperoleh  hasil  bobot  sebagai berikut seperti yang ditunjukan pada tabel 20.
Tabel 20. Nilai bobot uji coba3
No Kriteria Bobot 1 Pekerjaan Sampingan 0.459693004 2 Jumlah Tanggungan 0.249591993 3 Luas Tanah 0.155174131 4 Luas Bangunan 0.091756327 5 Tagihan Listrik 0.043784546
Pada  tabel  21  merupakan  tabel  uji konsistensi  yaitu    memeriksa    konsistensi hierarki.    Jika    nilainya    lebih    dari    10%, maka  penilaian    data    judgement    harus diperbaiki.    Namun    jika    rasio    konsistensi (CI/IR)  ≤  0,1,  maka  hasil  perhitungan  bisa dinyatakan benar atau konsisten.
Pada  uji  coba  ketiga  merupakan  hasil uji  coba  dari  56  data  nelayan  penerima  BLT yang  menjelaskan  tentang  hasil  perbandingan antara  perhitungan  dinas  dengan  perhitungan metode. Data tersebut telah diurutkan dari nilai terbesar  sampai  terkecil.  Dengan  jumlah  data nelayan  sebanyak  56  penerima  BLT  dan    2 merupakan banyaknya data nelayan yang telah sesuai  atau  benar  antara  hasil  manual  dinas dengan    hasil    kategori    metode    AHP  dengan nilai bobot sebagai berikut :
1 Pekerjaan Sampingan 0.459693004 2 Jumlah Tanggungan 0.249591993 3 Luas Tanah 0.155174131 4 Luas Bangunan 0.091756327 5 Tagihan Listrik 0.043784546
maka  berdasarkan  hasil  nilai  presentase menggunakan  metode  AHP    hasil  akurasinya adalah

## Uji Coba 4
Tabel 22. Menentukan prioritas elemen uji
coba4 Pek. Spn Jum. Tggan L. Tnh L. Bgn Tag Lst k PS 1 7 3 3 0.33 JT 0.14 1 0.5 0.33 0.14 LT 0.33 2 1 0.33 0.14 LB 0.33 3.03 3.03 1 0.14 TL 3.03 7.14 7.14 7.14 1
Pek. spn Jum. Tggan L. Tnh L. Bgn TagLs tk PS 1 5 5 5 5 JT 0.20 1 5 5 5 LT 0.20 0.2 1 5 5 LB 0.20 0.20 0.20 1 5 TL 0.20 0.20 0.20 0.20 1
Tabel 21. Uji Akurasi uji coba3 No Uji Konsistensi 1 6.197705868 2 CI 0.299426467 3 RI5 1.12 4 Konsistensi 0.26734506 Hasil Konsisten
Uji  coba  keempat  untuk  uji  akurasi mecari  bobot  terbaik  setiap  elemen.  Langkah pertama  yaitu  menentukan    prioritas    elemen adalah    membuat  perbandingan  pasangan, yaitu membandingkan elemen secara berpasangan  sesuai  kriteria  yang  diberikan seperti  yang  ditunjukkan  pada  tabel  22 sehingga  memperoleh  hasil  bobot  sebagai berikut seperti yang ditunjukan pada tabel 23.
Tabel 23. Nilai bobot uji coba4 No Kriteria Bobot 1 Pekerjaan Sampingan 0.240163356 2 Jumlah Tanggungan 0.044224593 3 Luas Tanah 0.068825119 4 Luas Bangunan 0.118066593 5 Tagihan Listrik 0.52872034
Pada  tabel  24  merupakan  tabel  uji konsistensi  yaitu    memeriksa    konsistensi hierarki.    Jika    nilainya    lebih    dari    10%, maka  penilaian    data    judgement    harus diperbaiki.    Namun    jika    rasio    konsistensi (CI/IR)  ≤  0,1,  maka  hasil  perhitungan  bisa dinyatakan benar atau konsisten.
Pada  uji  coba  4  merupakan  hasil  uji coba dari 56 data nelayan penerima BLT yang menjelaskan tentang hasil perbandingan antara perhitungan dinas dengan perhitungan metode. Data tersebut telah diurutkan dari nilai terbesar sampai  terkecil.  Dengan  jumlah  data  nelayan sebanyak 56 penerima BLT dan  46 merupakan banyaknya data nelayan yang telah sesuai atau benar  antara  hasil  manual  dinas  dengan    hasil kategori    metode    AHP  dengan  nilai  bobot sebagai berikut :
1 Pekerjaan Sampingan 0.240163356 2 Jumlah Tanggungan 0.044224593 3 Luas Tanah 0.068825119 4 Luas Bangunan 0.118066593 5 Tagihan Listrik 0.52872034
maka  berdasarkan  hasil  nilai  presentase menggunakan  metode  AHP    hasil  akurasinya adalah

## KESIMPULAN
Dari  penelitian  dan  pengujian  sistem yang    telah    dilakukan,  hasil  bobot  terbaik yaitu  pekerjaan  sampingan  0.240,  jumlah tanggungan  0.044,  luas  tanah  0.068,  luas bangunan  0.118  dan  tagihan  listrik  0.528 dengan hasil akurasi

## DAFTAR PUSTAKA
Danang Arifin. (2013). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Calon Penerima Bantuan Langsung Tunai (Blt) Menggunakan Metode Fcm Dan Topsis (Studi Kasus : Kantor Kecamatan Kampar Kiri Hilir). Pekan Baru: Universitas Islam Negeri Sulta Syarif Kasim Riau.
M. Bertolini, M. Braglia, & G. Carmignani. (2006). Application of the AHP methodology in making a proposal for a public work contract. International Journal of Project Management. Elsevier, 24.
Nur Rochmah Dyah P.A., Edy Nugroho, & Eko Ariwibowo. (2008). Sistem Penentuan Penerimaan Bantuan Langsung Tunai (BLT) dengan metode Analitycal Hirarchy Process. Jurnal Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, 2.
Ode Siti Andini Ladamay, Maria Anityasari, & Budisantoso Wirjodirdjo. (2010). Analisis Kebijakan Bantuan Langsung Tunai (Blt) Terhadap Tingkat Kesejahteraan Nelayan Pesisir. In Seminar Nasional Manajemen Teknologi XII, MMT-ITS Surabaya (Vol. 12). Surabya: MMT-ITS Surabaya.
Tabel 24. Uji Akurasi uji coba4 No Uji Konsistensi 1 5.25078468 2 CI 0.06269617 3 RI5 1.12 4 konsistensi 0.055978723 Hasil Konsisten
Reina Rahmona, Ika Purwanti Ningrum, & Natalis Ransi. (2016). Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Penerima Bantuan Langsung Tunai (Blt) Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp) ( Studi Kasus: Desa Sambuli, Kecamatan Abeli, Kota Kendari). SemanTIK, Universitas Halu Oleo, 2.
Thomas L.Saaty. (1990). How to make a decision: The Analytic Hierarchy Process.
North-Holland : European Journal of
Operational Research, 48.