## Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan Renovasi Rumah Dhuafa Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory
Derry Fajirwan 1 , Muhammad Arhami 2 , Ismi Amalia 3
1,2 Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer Politeknik Negeri Lhokseumawe
3 Jurusan Teknik Mesin Politeknik Negeri Lhokseumawe Jln. B.Aceh Medan Km.280 Buketrata 24301 INDONESIA
1 derryfajirwan@gmail.com
2 muhammad.arhami@gmail.com
3 ismiamalia@gmail.com
Abstrak — Baitul Mal merupakan lembaga yang mengelola  zakat, wakaf, dan harta agama sebagai potensi ekonomi umat Islam. Salah satu program  Baitul  Mal  Aceh  Barat  Daya  adalah  pemberian  bantuan  renovasi  rumah  dhuafa.  Dalam  menentukan  pemberian  bantuan  tersebut pihak  Baitul  Mal  Abdya  menyeleksi  dari  data  yang  masuk.  Pada  tahap  penyeleksian  ada  beberapa  kriteria  dalam  memutuskan  seseorang berhak menerima atau tidak. Akan tetapi pada pelaksanaan masih menggunakan cara yang lama yaitu dengan faktor kedekatan petugas. Pada tahun  2017  setelah  pergantian  ketua  Baitul  Mal  Abdya  cara  lama  tersebut  diganti  dengan  cara  turun  kelapangan  untuk  mengecek  status kelayakan  penerimaan  bantuan.  Untuk  mendukung  keputusan  tersebut  penulis  akan  membuat  suatu  sistem  pendukung  keputusan  untuk menentukan kepada siapa saja  yang berhak  menerima  bantuan rumah  dhuafa berdasarkan data  yang  masuk. Metode  yang digunakan adalah Multi Attribute Utility Theory (MAUT).  Pengolahan nilai metode MAUT yaitu akan menghasilkan hasil akhir dengan perangkingan. Jadi dari perangkingan tersebut akan dipilih berdasarkan jumlah nilai tertinggi dengan batas nilai ≥ 0.58. Nilai batas 0.58 didapatkan berdasarkan hasil diskusi  dengan  ketua  Baitul  Mal  Aceh  Barat  Daya.  Dari  hasil  perbandingan  perangkingan  antara  data  hasil  seleksi  manual  sebanyak  75 dengan data hasil seleksi sistem,  didapatkan 60 data hasil seleksi sistem sesuai dengan hasil seleksi  manual, sementara 15 data tidak sesuai dengan  hasil  seleksi  manual.  Tingkat  akurasi  yang  didapatkan  dari  hasil  implementasi  Metode Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT) mencapai 80%.
Kata kunci — Sistem Pendukung Keputusan, Baitul Mal, Zakat, MAUT .
Abstract — Baitul Mal is an institution that manages charity, endowments and religious property as an economic potential of Muslims. One of the  Baitul  Mal  Aceh  Barat  Daya  programs  is  the  provision  of  renovation  assistance  for  dhuafa  homes.  In  determining  the  provision  of assistance, Baitul Mal Abdya selected from incoming data. At the selection stage there are several criteria in deciding whether or not someone has the right to accept. However, the implementation still uses the old method, namely the proximity factor of the officer. In  2017 after the change of chairman of Baitul Mal Abdya the old method was replaced by the way to go down to check the status of eligibility for receiving assistance. To support this decision the author will make a decision support system to determine who has the right to receive assistance from poor households based on the data entered. The method used is Multi Attribute Utility Theory (MAUT). Processing the value of the MAUT method is that it will produce the final result by ranking. So the ranking will be chosen based on the highest number of values with a limit of ≥ 0.58. The limit value of 0.58 was obtained based  on the results of discussions  with the head of the Baitul Mal Aceh Barat Daya. From the results  of  the  comparison  of  the  ranking  between  the  manual  selection  data  as  much  as  75  with  the  data  of  the  system  selectio n  results, obtained 60 data from the system selection results in accordance with the results of manual selection, while 15 data were not in accordance with the results of manual selection. The level of accuracy obtained from the implementation of the Multi Attribute Utility Theory (MAUT) method reaches 80%.
Keywords — Decision Support System, Baitul Mal, Zakat, MAUT

## I. P ENDAHULUAN
Kemiskinan  merupakan  salah  satu  persoalan  mendasar yang dihadapi oleh  negara-negara  berkembang. Di Indonesia, khususnya  Aceh  Barat  Daya,  persoalan  yang  sama  juga menjadi fokus perhatian pemerintah dan masyarakat.
Rumah  merupakan  salah  satu  karakteristik  penduduk miskin provinsi Aceh. Masyarakat Aceh khususnya kabupaten Aceh Barat Daya lebih mementingkan kebutuhan untuk hidup daripada  harus  memperhatikan  rumah  mereka  sendiri.  Oleh karena  keadaan  masyarakat  yang  demikian,  sejak tahun  2008 pemerintah  Aceh  sudah  melaksanakan  program  bantuan rumah  untuk  kaum  dhuafa.  Program  ini  bertujuan  untuk memberikan  perlindungan  dan  bantuan  kepada  masyarakat yang  serba  keterbatasan  untuk  bisa  hidup  di  rumah  yang sederhana dan sehat. Pemerintah Aceh  menyerahkan program tersebut kepada Baitul Mal Aceh. Kemudian Baitul Mal Aceh memberikan  sosialisasi  tentang  program  tersebut  ke  seluruh Baitul Mal Kabupaten salah satunya Aceh Barat Daya.
Beberapa  persoalan  terkait  bantuan  renovasi  rumah  dhuafa sering terjadi di masyarakat. Seperti terjadinya perbedaan data di  beberapa  tempat  sehingga  sulit  untuk  dijadikan  rujukan pihak  terkait  untuk  melakukan  renovasi  rumah  dhuafa  yang layak  dibantu.  Hal  ini  terjadi  karena  terdapat  persepsi  yang berbeda  antara  petugas  yang  satu  dengan  lainnya  dalam menentukan  kriteria  penerima  bantuan  rumah  dhuafa. Akibatnya penerima yang seharusnya masih bisa memperbaiki rumahnya, tercantum sebagai salah satu penerima bantuan.
Tujuan  dari  sistem  pendukung  keputusan  ini  adalah  untuk menentukan penerima yang layak untuk mendapatkan bantuan renovasi  rumah  dhuafa  dengan  menggunakan  metode Multi Attribute  Utility  Theory (MAUT).  Hasil  akhirnya  adalah urutan peringkat dari evaluasi alternatif yang menggambarkan pilihan  dari  para  pembuat  keputusan  pada  Kantor  Baitul  Mal Aceh  Barat  Daya.  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  dibuat hanya  digunakan  untuk  bidang  pendataan  dan  pembiayaan  di Baitul Mal Aceh Barat Daya.
Ada  beberapa  SPK  yang  menjadi  bahan  acuan  dalam pembuatan  sistem  ini,  yaitu  Sistem  Pendukung  Keputusan Untuk  Penerimaan  Karyawan  PT  PLN  Jember  Menggunakan Metode Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT)  yang  dibuat oleh Resa Ari Siswo dan Ulya Anisatur Rosyidah,M.Kom dari Unmuha  Jember.  Data  yang  digunakan  adalah  data  calon karyawan  tahun  2015  dan  2016.  Metode  yang  digunakan adalah Multi-Attribute  Utility  Theory (MAUT).  Kriteria  yang digunakan  yaitu  usia,  pengalaman  kerja,  tes  wawancara, pendidikan  dan  tes  skill.  Output  yang  dihasilkan  adalah aplikasi SPK pemilihan calon karyawan PT PLN Jember yang berbasis web.
Kemudian  Ahmad  Jazuli  dan  Mukhamad  Nurkamid  dari Universitas  Muria  Kudus  membuat  Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Penentuan  Rumah  Tidak  Layak  Huni  Di Cangkring  Rembang  Kecamatan  Karanganyar  Demak.  Data yang  digunakan  adalah  data  warga  Cangkring  Rembang. Metode  yang  digunakan  adalah Multicriteria  Evaluation Decision  Making (MEDM).  Kriteria  yang  digunakan  adalah pemilik  rumah,  status  rumah,  dinding  rumah,  lantai  rumah, atap rumah, luas bangunan, dan penghasilan keluarga. Output yang  dihasilkan  adalah  aplikasi  SPK  menentukan  model pemberian  bantuan  kepada  warga/masyarakat  yang  berbasis web dengan software ASP.Net.
Selenjutnya  Putri  Maulidiana  dari  Politeknik  Negeri Lhokseumawe  membuat  Sistem  Pendukung  Keputusan Seleksi  Penerimaan  Siswa  Baru  Menggunakan  Metode Multi Attribute Utility Theory Berbasis Web (Studi Kasus : SMPN 5 Lhokseumawe). Data yang digunakan adalah data calon siswa baru SMPN 5 Lhokseumawe. Metode yang digunakan adalah Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT).  Kriteria  yang digunakan adalah nilai tes, matematika, bahasa Indonesia dan IPA. Output yang dihasilkan adalah aplikasi SPK penerimaan siswa baru SMPN 5 Lhokseumawe berbasis web.
Selanjutnya Danik Kusumawardani dari UDINUS membuat Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Rumah Layak Huni dengan Menggunakan Metode Weighted Product (WP). Pada sistem ini data yang digunakan adalah data warga desa  Pacinan.  Kemudian  metode  yang  digunakan  adalah Weighted Product (WP). Kriteria  yang digunakan adalah  luas tanah, pendidikan terakhir, umur, dan pekerjaan. Output yang dihasilkan  adalah  aplikasi  SPK  penerimaan  bantuan  rumah layak huni berbasis dekstop dengan software Visual Basic 6.0.
Acuan    terakhir  adalah  Riadhil  Jannah  dan  Lusiana  dari STMIK Amik Riau membuat Aplikasi  Penerimaan Karyawan dengan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT).  Data yang  digunakan  adalah  data  pelamar  karyawan  STIKes  Hang Tuah  Pekanbaru.  Metode  yang  digunakan  adalah Multi Attribute  Utility  Theory (MAUT).  Kriteria  yang  digunakan adalah  kelompok  soal  yang  akan  diujikan  kepada  calon pelamar.  Output  yang  dihasilkan  adalah  aplikasi  SPK penerimaan karyawan STIKes Hang Tuah Pekanbaru berbasis web.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## 2.1 Multi Attribute Utility Theory
Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT)  merupakan  salah satu  metode  kuantitatif  yang  dijadikan  dasar  pengambilan keputusan  melalui prosedur sistematis  yang  mengidentifikasi dan  menganalisa  beberapa  variabel.  Seorang  pembuat keputusan  dapat  menghitung  utilitas  dari  setiap  alternatif menggunakan  fungsi  MAUT  dan  dapat  memilih  alternatif dengan  utilitas  tertinggi[3,7].  MAUT  adalah  skema  evaluasi yang  sangat  populer  untuk  mengevaluasi  produk  bagi pengguna.  MAUT  ( Multi  Attribute  Utility Theory )  digunakan untuk  mengidentifikasi  dan  menggali  informasi  tentang preferensi  pengguna  dalam  konteks  personal.  Keseluruhan informasi  tentang  tingkah  laku  pengguna  yang  bersifat multidimensional  dibagi  menjadi  beberapa  bagian  yang bersifat unidimensional untuk kemudian diberikan ukuran dan bobot.  Pengukuran  dan  pembobotan  dilakukan  dengan mempertimbangkan  setiap  jenis  konteks  sebagai  salah  satu atribut  item.  Pengunaan  pendekatan  MAUT  memungkinkan untuk  penyaringan  informasi  sesuai  preferensi  pengguna dengan  cara  mengidentifikasi    pengaruh  dari  beberapa atribut[1,2].
Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT)  digunakan  untuk merubah  dari  beberapa  kepentingan  ke  dalam  nilai  numerik dengan  skala  0-1  dengan  0  mewakili  pilihan  terburuk  dan  1 terbaik.  Hal  ini  memungkinkan  perbandingan  langsung  yang beragam  ukuran.  Hasil  akhirnya  adalah  urutan  peringkat  dari evaluasi  alternatif  yang  menggambarkan  pilihan  dari  para pembuat  keputusan.  Nilai  evaluasi  seluruhnya  dapat didefinisikan dengan persamaan[4,7]:
(1)
Dimana  v i (x)  merupakan  nilai  evaluasi  dari  sebuah  objek ke  i  dan  w i merupakan  bobot  yang  menentukan  nilai  dari seberapa  penting  elemen  ke  i  terhadap  elemen  lainnya. Sedangkan  n  merupakan  jumlah  elemen.  Total  dari  bobot adalah 1[5,8].
(2)
Untuk  setiap  dimensi,  nilai  evaluation  v i (x)  didefinisikan sebagai penjumlahan dari atribut-atribut yang relevan[5,8].
(3)
Secara  ringkas  langkah-langkah  dalam  metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) adalah sebagai berikut :
1. Menginput  data  nilai  sesuai  dengan  kriteria  nya  masing- masing.
2. Tentukan bobot relatif pada masing-masing kriteria.
3. Normalisasikan nilai yang sudah diinput sebelumnya.
4. Pencarian  perkalian  normalisasi  matriks  dengan  bobot relatif untuk menentukan hasil dari masing-masing nilai.
5. Pencarian rangking

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penentuan  calon  penerima  bantuan  renovasi  rumah  dhuafa Baitul  Mal  Aceh  Barat  Daya  menggunakan  metode  MAUT dengan tahapan sebagai berikut :

## A. Menentukan Alternatif
Pada  penelitian  ini  alternatif  yang  digunakan  adalah  data penduduk  Aceh  Barat  Daya  yang  telah  di  data  oleh  petugas Kantor Baitul Aceh Barat Daya.

## B. Menentukan Kriteria
Penelitian  ini  menggunakan  kriteria  sebagai  berikut: kondisi ekonomi, kondisi sosial dan kondisi bangunan.

## C. Menentukan Bobot Kriteria
Berdasarkan  kriteria  yang  sudah  ditentukan,  selanjutnya menentukan bobot setiap kriteria yang telah ditentukan. Bobot untuk setiap kriteria didapatkan berdasarkan hasil dari diskusi dengan  Ketua  Baitul  Mal  Aceh  Barat  Daya  adalah  sebagai berikut:
TABEL I BOBOT KRITERIA Nama Kriteria Bobot Ekonomi 0.1 Sosial 0.3 Bangunan 0.6 D. Menentukan  Prioritas  Subkriteria  Terhadap  Masing- masing Kriteria
1) Kriteria Kondisi Ekonomi
Kriteria  kondisi  ekonomi  mempunyai  sub  kriteria yaitu : penghasilan dan harta.
TABEL II

## SUBKRITERIA KONDISI EKONOMI
Sub Kriteria Isi Sub kriteria Bobot sub kriteria Penghasilan Rp. 500.000,- 4 Rp. 500.000 s/d 1.500.000,- 3 Rp. 1.500.000 s/d 2.500.000 2 ≥ Rp. 2.500.000,- 1 Harta Hanya  rumah  dan  tanah yang ditempati saat ini 4 Memiliki harta berharga lainnya selain rumah saat ini 2

## 2) Kriteria Kondisi Sosial
Kriteria kondisi sosial  mempunyai  sub kriteria  yaitu : usia, status pencari nafkah, status pernikahan, tanggungan, pekerjaan, jumlah anggota keluarga, sosialisasi dan kondisi kesehatan.
TABEL III

## SUBKRITERIA KONDISI SOSIAL
Sub Kriteria Isi Sub kriteria Bobot Usia > 60 tahun 4 50 s/d 60 tahun 3 35 s/d 50 tahun 2 28 s/d 35 tahun 1 Status pencari nafkah Pencari nafkah utama 4 Bukan pencari nafkah utama 2
Status pernikahan Kawin 2 Duda / janda 4 Tanggungan > 2 orang 4 < 2 orang 3 Tidak ada 1 Pekerjaan Tidak/belum memiliki pekerjaan 4 Mengurus rumah tangga 4 Petani/Pekebun 4 Swasta 2 Buruh 4 Jumlah anggota keluarga ≥ 5 orang 4 3 s/d 4 orang 3
2 orang 2 1 orang 1 1  orang  dalam  keadaan renta tanpa ada yang merawat 4 Sosialisasi Aktif 4 Cukup 3 Kurang 1 Tidak aktif 0 Kondisi kesehatan Sering sakit / sedang sakit 4 Jarang sakit / sehat 2

## 3) Kriteria Kondisi Bangunan
Kriteria  kondisi  bangunan  mempunyai  sub  kriteria yaitu  :  jenis  atap,  tembak  layar,  papan  lesplang,  rangka atap,  jenis  lantai,  ketinggian  lantai,  jenis  dinding,  jenis pintu  depan,  jenis  daun  jendela  depan,  kondisi  kusen pintu/jendela,  perkiraan  jenis  renovasi  dan  pertimbangan lainnya.
TABEL IV SUBKRITERIA KRITERIA BANGUNAN Sub Kriteria Isi Sub kriteria Bobot Jenis atap Seng dan masih bagus 1 Seng  tua  dan  sebagian  kecil bocor 3 Seng tua dan sebagian besar bocor 4 Atap daun 4 Tembak Layar Jenis  papan  /  seng  dengan kondisi masih layak 1 Jenis  papan  /  seng  dengan kondisi kurang/tidak layak 2 Jenis  anyaman  daun  dan sejenisnya /tidak ada 4 Papan Lesplang Ada dan bagus 1 Tidak ada 2 Ada  dengan  kondisi  kurang layak 2 Rangka atap Rangka kayu dengan kondisi bagus dan layak 1 Rangka kayu dengan kondisi sebagian kecil rusak 2 Rangka kayu dengan kondisi sebagian besar rusak 4 Rangka  kayu  untuk  atap daun  dengan  kondisi  harus diganti  semua  karena  harus diganti dengan atap seng 4 Jenis lantai Lantai semen dengan kondisi bagus 1 Lantai semen kasar/berlobang 3 Lantai papan 4
Sub Kriteria Isi Sub kriteria Bobot Lantai tanah 4 Ketinggian lantai Ketinggian lantai sudah cukup  dan  tidak  terancam banjir 1 Ketinggian lantai masih kurang dan terancam banjir 3 Diperlukan  renovasi  total lantai 4 Jenis dinding Dinding papan 4 Dinding Semi permanen 4 Dinding permanen kasar 3 Jenis pintu depan Pintu papan bagus 1 Pintu papan sederhana 3 Pintu  papan  dengan  kondisi kurang layak 4 Jenis daun jendela depan Jendela papan/kaca bagus 1 Jendela papan sederhana 3 Jendela papan dengan kondisi kurang layak 4 Belum ada jendela 4 Kondisi kusen pintu/jendela Kusen  kayu  bagus  dan standar 1 Kusen kayu sederhana 3 Kusen kayu dan mulai lapuk 4 Belum ada kusen 4 Perkiraan jenis renovasi Renovasi Ringan 1 Renovasi Sedang 2 Renovasi Berat 3 Renovasi Total 4 Buat Baru 4 Pertimbangan lainnya Diisi berdasarkan hasil audit petugas

## E. Menentukan Data Alternatif
Data  alternatif  yang  digunakan  adalah  data  yang  telah didata oleh petugas Baitul Mal  Aceh Barat Daya berdasarkan jumlah berkas yang diterima.
TABEL V

## DATA ALTERNATIF
Nama Penerima Ekono mi Sosial Bang unan Muhammad Jalil 6 27 32 Marzuki 7 28 30 Zainal Abidin 6 28 31 Jahidin 6 27 39 Jasman 5 29 39 Edi Sayuti 5 27 34 Ramli 5 23 17 Alimudin 7 26 35 Zainob 8 26 28 Patimah Yatim 8 28 32 Rohana 8 27 25 Kandong 6 26 33 Sabidah 8 29 39 Halimah 7 29 28 Lismanidar 8 23 27 Safwan 8 25 35 Nur Aisyah 8 28 28 Aisyah Ubat 8 25 33 Muhammad. R 7 28 40 Sudirman. S 8 27 42 Muchtar 6 25 45 M. Yasin 6 27 33 Khairuman 5 24 37 Tarmizi Ilyas 6 28 33
Nama Penerima Ekono mi Sosial Bang unan Abdol Majid 8 29 35 Abdullah 5 25 20 Khairudin 6 26 18 Siti Rahmah 8 27 29 Zahara 8 27 34 Zubaidah 8 28 43 Sabidah A 8 28 45 Nuramah 7 23 29 Kasom 8 27 39 Patimah Sani 8 27 38 Masyitah 8 27 34 Zulkifli 7 28 35 Syarifah Aifar 8 25 42 Rakabah 7 27 33 Murti 5 22 22 Nurmala 4 23 19 Amiruddin 6 28 28 Jakfar 4 24 22 Delli 8 24 28 Sarudin 5 25 30 Masriadi. B 7 27 37 Irfani 7 26 28 Safrul 5 19 19 Abdul Radhi 5 25 33 Khaidir 6 26 19 Jahura 8 26 35 Cut Mari 6 27 33 Rusnawati 6 27 34 Nurmala Lisdar 8 29 38 Ratna Juwita 4 19 23 Mardiana 7 25 36 Patimah Hadah 8 24 36 Syahidah 5 24 18 Suriani Yusda 6 25 39 Maneh 8 25 36 Asmar 8 26 45 Musa. Z 5 26 37 M. Ali Imbram 7 25 40 Safari 8 27 31 Usman Mahmud 4 27 21 Sajril 8 28 40 Makhom 7 26 23 Azimah 8 29 30 Mawarni 8 25 36 Asniar 6 28 34 Anita 8 24 30 Cut Mawarni 8 27 27 Erna Suriani 8 26 35 Hasmanidar 5 24 22 Mukhtaruddin 5 29 28 Fatimah 7 20 20 Zainah 8 25 46 Marwan 8 22 38 Nurtisah 8 28 32 Yusmaidar 4 26 19 Patimah Benti 8 27 32 Nukman 6 27 21 M. Jalil 8 27 33 Ali Basyah 8 31 32 Mus Mulyadi 6 25 30 Banta Ruddin 5 28 32 Saidi 4 26 20 Khairil Anwar 6 22 22 Samsuar 6 23 24
Nama Penerima Ekono mi Sosial Bang unan Anisah 7 24 37 Kasihani 6 22 14 Hermanto 7 25 23 Umi Aminah 8 25 36 Mayang 7 24 21 Isra 6 25 25 Ruslan 6 27 34 Hasbi. Aw 8 28 37 Sofyan 8 21 20 Saudah 8 26 25 Laili 5 24 17 Siti Aman 7 27 41

## F. Menentukan Nilai Normalisasi Matriks
Tahap pertama dalam perhitungan adalah menghitung nilai normalisasi matriks.
Gambar 1. Grafik Normalisasi Matriks Kondisi Ekonomi
Pada  gambar  1  menampilkan  grafik  normalisasi  matriks dari  kondisi  ekonomi.  Dari  100 orang  data  penerima  bantuan nilai  normalisasi  kondisi  ekonomi  paling  rendah  adalah  0 sebanyak  6  orang,  sedangkan  nilai  normalisasi  kondisi ekonomi paling tinggi adalah 1 sebanyak 41 orang.

## Gambar 2. Grafik Normalisasi Matriks Kondisi Sosial
Pada  gambar  2  menampilkan  grafik  normalisasi  matriks dari  kondisi  sosial.  Dari  100  orang  data  penerima  bantuan nilai  normalisasi  kondisi  sosial  paling  rendah  adalah  0
sebanyak  2  orang,  sedangkan  nilai  normalisasi  kondisi ekonomi paling tinggi adalah 1 sebanyak 1 orang.

## Gambar 3. Grafik Normalisasi Matriks Kondisi Bangunan
Pada  gambar  3  menampilkan  grafik  normalisasi  matriks dari kondisi bangunan. Dari 100 orang data penerima bantuan nilai  normalisasi  kondisi  bangunan  paling  rendah  adalah  0 sebanyak  1  orang,  sedangkan  nilai  normalisasi  kondisi ekonomi paling tinggi adalah 1 sebanyak 1 orang.

## G. Menentukan Perkalian Matriks Normalisasi
Selanjutnya dilakukan proses perkalian matriks ternormalisasi dengan bobot preferensi.

## Gambar 4. Grafik Perkalian Matriks Normalisasi
Setelah dilakukan perhitungan maka didapatkan nilai perkalian  matriks  normalisasi  dari  100  data.  Nilai  paling tinggi  didapatkan  sebesar  0.91  yaitu  Sabidah  A,  sedangkan nilai paling rendah didapatkan sebesar  0.13 yaitu Kasihani.

## H. Hasil Perangkingan
Setelah  dilakukan  proses  normalisasi  matriks  dan perkalian matriks normalisasi, selanjutnya dilakukan perangkingan.  Hasil  perangkingan  dapat  ditampilkan  seperti tabel
TABEL VI HASIL PERANGKINGAN Nama Penerima Hasil Rangking Keterangan Sabidah A 0.91 1 Diterima Zubaidah 0.88 2 Diterima
Nama Penerima Hasil Rangking Keterangan Asmar 0.85 3 Diterima Zainah 0.85 4 Diterima Sudirman. S 0.83 5 Diterima Sabidah 0.82 6 Diterima Sajril 0.82 7 Diterima Muhammad. R 0.8 8 Diterima Nurmala Lisdar 0.8 9 Diterima Muchtar 0.78 10 Diterima Syarifah Aifar 0.78 11 Diterima Siti Aman 0.78 12 Diterima Kasom 0.77 13 Diterima Hasbi. Aw 0.76 14 Diterima Jasman 0.75 15 Diterima Abdol Majid 0.75 16 Diterima Patimah Sani 0.75 17 Diterima Ali Basyah 0.74 18 Diterima Jahidin 0.72 19 Diterima M. Ali Imbram 0.72 20 Diterima Zulkifli 0.71 21 Diterima Masriadi. B 0.71 22 Diterima Zahara 0.68 23 Diterima Masyitah 0.68 24 Diterima Patimah Yatim 0.67 25 Diterima Jahura 0.67 26 Diterima Suriani Yusda 0.67 27 Diterima Erna Suriani 0.67 28 Diterima Nurtisah 0.67 29 Diterima Maneh 0.66 30 Diterima Mawarni 0.66 31 Diterima Asniar 0.66 32 Diterima Umi Aminah 0.66 33 Diterima Alimudin 0.65 34 Diterima Safwan 0.65 35 Diterima Azimah 0.65 36 Diterima M. Jalil 0.65 37 Diterima Mardiana 0.64 38 Diterima Patimah Hadah 0.64 39 Diterima Patimah Benti 0.64 40 Diterima Anisah 0.64 41 Diterima
Nama Penerima Hasil Rangking Keterangan Tarmizi Ilyas 0.63 42 Diterima Rakabah 0.63 43 Diterima Rusnawati 0.63 44 Diterima Musa. Z 0.63 45 Diterima Marwan 0.63 46 Diterima Ruslan 0.63 47 Diterima Safari 0.62 48 Diterima Marzuki 0.61 49 Diterima Edi Sayuti 0.61 50 Diterima Zainal Abidin 0.6 51 Diterima Aisyah Ubat 0.6 52 Diterima M. Yasin 0.6 53 Diterima Cut Mari 0.6 54 Diterima Banta Ruddin 0.6 55 Diterima Muhammad Jalil 0.59 56 Diterima Halimah 0.59 57 Diterima Nur Aisyah 0.59 58 Diterima Khairuman 0.59 59 Diterima Siti Rahmah 0.58 60 Diterima Kandong 0.57 61 Tidak Diterima Cut Mawarni 0.55 62 Tidak Diterima Amiruddin 0.54 63 Tidak Diterima Mukhtaruddin 0.54 64 Tidak Diterima Zainob 0.53 65 Tidak Diterima Abdul Radhi 0.53 66 Tidak Diterima Anita 0.53 67 Tidak Diterima Irfani 0.51 68 Tidak Diterima Rohana 0.5 69 Tidak Diterima Mus Mulyadi 0.5 70 Tidak Diterima Delli 0.49 71 Tidak Diterima Sarudin 0.48 72 Tidak Diterima Saudah 0.47 73 Tidak Diterima Nuramah 0.46 74 Tidak Diterima Lismanidar 0.45 75 Tidak Diterima Makhom 0.42 76 Tidak Diterima Hermanto 0.4 77 Tidak Diterima
Nama Penerima Hasil Rangking Keterangan Isra 0.4 78 Tidak Diterima Nukman 0.38 79 Tidak Diterima Samsuar 0.34 80 Tidak Diterima Mayang 0.34 81 Tidak Diterima Usman Mahmud 0.33 82 Tidak Diterima Khaidir 0.32 83 Tidak Diterima Hasmanidar 0.31 84 Tidak Diterima Khairudin 0.3 85 Tidak Diterima Abdullah 0.29 86 Tidak Diterima Jakfar 0.28 87 Tidak Diterima Saidi 0.28 88 Tidak Diterima Khairil Anwar 0.28 89 Tidak Diterima Yusmaidar 0.27 90 Tidak Diterima Murti 0.26 91 Tidak Diterima Sofyan 0.26 92 Tidak Diterima Syahidah 0.24 93 Tidak Diterima Fatimah 0.21 94 Tidak Diterima Laili 0.21 95 Tidak Diterima Nurmala 0.2 96 Tidak Diterima Ramli 0.18 97 Tidak Diterima Ratna Juwita 0.17 98 Tidak Diterima Safrul 0.13 99 Tidak Diterima Kasihani 0.13 100 Tidak Diterima
Dari  perhitungan  diatas  dengan  menggunakan  metode Multi  Attribute  Utility  Theory peringkat  masyarakat  yang mendapat Bantuan Renovasi Rumah Dhuafa Baitul Mal Aceh Barat Daya yaitu:
TABEL VII HASIL PERHITUNGAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE Nama Penerima Nilai Akhir Rangking Nama Penerima Nilai Akhir Rangking Sabidah A 0.91 1 Mawarni 0.66 31 Zubaidah 0.88 2 Asniar 0.66 32 Asmar 0.85 3 Umi Aminah 0.66 33 Zainah 0.85 4 Alimudin 0.65 34 Sudirman. S 0.83 5 Safwan 0.65 35 Sabidah 0.82 6 Azimah 0.65 36
Nama Penerima Nilai Akhir Rangking Nama Penerima Nilai Akhir Rangking Sajril 0.82 7 M. Jalil 0.65 37 Muhammad. R 0.8 8 Mardiana 0.64 38 Nurmala Lisdar 0.8 9 Patimah Hadah 0.64 39 Muchtar 0.78 10 Patimah Benti 0.64 40 Syarifah Aifar 0.78 11 Anisah 0.64 41 Siti Aman 0.78 12 Tarmizi Ilyas 0.63 42 Kasom 0.77 13 Rakabah 0.63 43 Hasbi. Aw 0.76 14 Rusnawati 0.63 44 Jasman 0.75 15 Musa. Z 0.63 45 Abdol Majid 0.75 16 Marwan 0.63 46 Patimah Sani 0.75 17 Ruslan 0.63 47 Ali Basyah 0.74 18 Safari 0.62 48 Jahidin 0.72 19 Marzuki 0.61 49 M. Ali Imbram 0.72 20 Edi Sayuti 0.61 50 Zulkifli 0.71 21 Zainal Abidin 0.6 51 Masriadi. B 0.71 22 Aisyah Ubat 0.6 52 Zahara 0.68 23 M. Yasin 0.6 53 Masyitah 0.68 24 Cut Mari 0.6 54 Patimah Yatim 0.67 25 Banta Ruddin 0.6 55 Jahura 0.67 26 Muhammad Jalil 0.59 56 Suriani Yusda 0.67 27 Halimah 0.59 57 Erna Suriani 0.67 28 Nur Aisyah 0.59 58 Nurtisah 0.67 29 Khairuman 0.59 59 Maneh 0.66 30 Siti Rahmah 0.58 60

## I. Flowchart Algoritma Sistem
Dari  gambar  5  flowchart  algoritma  sistem,  setelah  login maka admin akan melakukan input data penerima bantuan yang  telah  didata  oleh  petugas  Baitul  Mal  Aceh  Barat Daya.  Sistem  akan  melakukan  pengecekan  data,  apabila data  sudah  lengkap  maka  akan  diproses  data  tersebut berdasarkan  kriteria  yang  telah  diinput  ke  dalam  sistem. Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  menggunakan  metode Multi Attribute Utility Theory yang terdiri dari normalisasi matriks,  perkalian  matriks  normalisasi  dan  perangkingan. Setelah perhitungan  selesai  sistem  menyediakan laporan untuk hasil perangkingan dari perhitungan yang menggunakan metode Multi Attribute Utility Theory
Mulai Input data penerima bantuan Data lengkap? Kelola data kriteria
Perhitungan Metode MAUT Multi Attribute Utility Theory Laporan Hasil Selesai T Y Gambar 5. Flowchart Algoritma Sistem
.
J. Flowchart Algoritma Multi Attribute Utility Theory
Mulai Input data penerima bantuan Data lengkap? Nilai Normalisasi Selesai T Y Nilai Perkalian Matriks Perangkingan Hasil Perngkingan penerima
Gambar 6. Flowchart Algoritma Multi Attribute Utility Theory
Dari  gambar  6 flowchart algoritma  metode Multi  Attribute Utility  Theory ,  setelah  admin  akan  melakukan  input  data penerima  bantuan  yang  telah  didata  oleh  petugas  Baitul  Mal Aceh  Barat  Daya,  sistem  akan  melakukan  pengecekan  data, apabila data sudah  lengkap  maka akan diproses data tersebut. Selanjutnya  system  akan  melakukan  perhitungan  nilai normalisasi.  Setelah  itu  akan  dilakukan  perhitungan  nilai perkalian  matriks  normalisasi  dan  tahap  terkahir  adalah dilakukan perangkingan.
G. Perbandingan Akurasi Data
Akurasi  adalah  seberapa  tepat  sistem  atau  alat  mengukur apa  yang  seharusnya  diukur,  akurasi  dihitung  berdasarkan perbandingan  dengan  nilai  lain  yang  dianggap  benar.  Untuk mendapatkan  analisis  yang  tepat  maka  perlu  dilakukan perbandingan antara hasil pengolahan data sebelum menggunakan  sistem  dengan    hasil  pengolahan  data  yang sudah menggunakan sistem[6].
Tabel VIII Perbandingan Data Manual Dengan Data Pada Sistem Jumlah Data Diterima Tidak Diterima Manual 100 75 25 Sistem 100 60 40
Dari  hasil  perbandingan  perangkingan  antara  data  dari tabel  manual  dengan  data  dari  tabel  pada  sistem  yang ditampilkan  diatas  didapatkan  60  data  yang  hasilnya  sesuai antara  tabel  manual  dengan  tabel  sistem  dan  15  data  yang hasilnya tidak sesuai antara tabel manual dengan tabel sistem. Dari  100  data  penerima  yang  diinputkan  hanya  60  penerima yang  mendapatkan  bantuan  renovasi  rumah  dhuafa  dengan bobot nilai akhir diatas 0,58. Dari 100 data yang ada pada data real  seluruhnya  sesuai  dan  dapat  diinputkan  kedalam  sistem yang  dibuat,  sehingga  tingkat  akurasi  dari  data  real  dengan data pada sistem dapat dibandingkan, hanya terdapat beberapa ketidak  sesuaian  dari  hasil  perangkingan  akhir  dikarenakan selisih perhitungan bobot akhir dari sistem dengan bobot akhir dari data real.

## H. Perhitungan Hasil Akurasi
Dari  hasil  analisis  pengujian  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penerimaan  Bantuan  Renovasi  Rumah  Dhuafa Baitul  Mal  Aceh  Barat  Daya  Menggunakan  Metode MAUT”,  di  dapatkan  rumus  untuk  mengukur  tingkat akurasi  sistem  yang  dibandingkan  dengan  hasil  sebelum menggunakan sistem (manual) seperti dibawah ini[6]. 1. Tingkat akurasi sistem
Dari  hasil  analisis  tingkat  akurasi  sistem  yang dibandingkan dengan hasil manual sebagai berikut: Total data Calon : 100 Total data Sesuai : 60 Total data Tidak Sesuai : 15

## IV. K ESIMPULAN
Dengan  menggunakan  metode Multi-Attribute  Utility Theory (MAUT)  didapatkan  Tingkat  akurasi  mencapai  80% pada  proses  seleksi  calon  penerima  bantuan  rumah  dhuafa
berdasarkan  hasil  perhitungan  3  buah  kriteria  yaitu  kondisi ekonomi,  kondisi  sosial  dan  kondisi  bangun  serta  bobot preferensi  yang  sudah  disepakati.  Ketidak  sesuaian  hasil perhitungan  pada  data  real  dan  sistem  dikarenakan  karena terdapat  selisih  pada  hasil  perhitungan  kedua  data  tersebut, karena  hasil  yang  ada  pada  sistem  adalah  hasil  yang  didapat dari  implementasi  metode Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT), tetapi dapat dipastikan hasil akhir dari perangkingan antara  data  real  dan  data  sistem  hampir  sesuai,  terbukti  dari hasil  perhitungan  tingkat  akurasi  yang  telah  dilakukan  yang menunjukkan 80% tingkat akurasi kesesuaian hasil perhitungan data.

## REFERENSI
[1] Meng, X. & Wang, L., 2012. A MAUT Approach to Elicitation of Contextual  User  Preferences.  Advances  in  information  Sciences and Service Sciences(AISS) , 4(5), pp.98-105.
[2] Widyani, Mothya. 2016. Pembangunan Sistem Konsultasi Kuliner Berbasis Pengetahuan . S1 thesis, UAJY.
[3] Huang,  S.-l.,  2011. Designing  utility-based  recommender  systems for  e-commerce:  Evaluation.  Electronic  Commerce  Research  and Applications , 10(4), pp.398407.
[4] Jannah,  Riadhil.  Lusiana.  2015. Aplikasi    Penerimaan  Karyawan dengan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory .  Sains  dan Teknologi Informasi, Vol. 1, No. 2. Riau: STMIK Amik Riau.
[5] Anugerah,  Sandy.  2008. Rancang  Bangun  Aplikasi  Panduan Modifikasi  Kendaraan  Roda  Empat  Pada  Mobile  Device  Dengan Metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) . Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
[6] Ari  Siswo,  Resa.  Anisatur  Rosyidah,  Ulya.  2017. Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Penerimaan  Karyawan  PT  PLN Jember  Menggunakan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT). Jember. Universitas Muhammadiyah Jember.
[7] Maulidiana,  Putri.  2017. Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Penerimaan  Siswa  Baru  Menggunakan  Metode  Multi  Attribute Utility  Theory  Berbasis  Web  (Studi  Kasus  :SMPN  5 Lhokseumawe) .