## PENERAPAN METODE MULTI-ATTRIBUTE UTILITY THEORY DALAM PEMILIHAN PENERIMA BANTUAN SOSIAL JASA PELAYANAN PUBLIC  PENGABDIAN KEPADA
MASYARAKAT TERDAMPAK COVID-19
Elida Tuti siregar Universitas Potensi Utama Jl. KL Yos Sudarso Km. 6.5 No 3 A- Medan, 20241, Indonesia Email: elidatuti87@gmail.com

## ABSTRACT
Community Service Fund Assistance Government assistance, one of which is assistance to the community with government assistance in the form of Community Service Fund Assistance, is an institution engaged in community service. determine community members. services affected by Covid-19 to be right on target. This is due to the absence of a systematic and measurable system in determining eligible communities as recipients of service fund assistance. Starting from recording, recapitulating and making reports which are still being carried out one by one, the accuracy of the data becomes less. where decisions are taken from several criteria, namely: occupation of the population, monthly income, place of residence, main source of information. by comparing alternatives based on each criterion. This results in a decision to  choose community service funding assistance. Decision Support System  for  Accepting  Community  Service  Funds  Using  Death  (Multi  Attribute  Utility  Theory)  as  a  decision support system so that the sub-district can easily select residents from predetermined criteria. Then to get more accurate  results,  it  is  necessary  to  test  the  validity  of  alternative  comparisons  that  are  more  appropriate  in accordance with the needs for selecting the eligibility of recipients of social funds for residents affected by Covid- 19.
Keyword: Covid-19, Social Assistance, Decision Support Systems, Multi-Attribute Utility Theory

## I. PENDAHULUAN
Saat Covid-19 melanda  Indonesia  pemerintah  banyak warga yang terdampak seperti kehilangan pekerjaan atau terkena  PHK  dan  pengurangan  karyawan  diperusahaan tempat berkerja dan penghasilan menurun drastic dengan adanya  program  pemerintah  menurunkan  bantuan  sosial untuk  meringankan  beban  warga  masyarakat  khususnya kepada jasa pelayanan masyarakat meliputi Nazir Masjid, Magrib Mengaji, Nazir Mushollah, Penggali Kubur,Pengurus  Gereja,  Pengurus  Kuil/Vihara,  Imam Masjid,  Ustad/ustadzah  bahwa  dalam  rangka  tertib administrasi  maka  perlu  adanya  syarat    dan  kriteia  bagi pelayanan  masyarakat  yang  berhak  mendapatkan  dana jasa  pelayanan  masyarakat.    Pemberian  bantuan  ini merupakan  program  kerja  yang  ada  di  setiap  kelurahan. Program  penerimaan  bantuan  ini    diadakan  untuk meringankan masyarakat yang ada disektor pemerintahan. Dalam mendukung kegiatan pekerjaan  yang ada disektor pemerintahan diperlukan manajemen yang baik, sehingga penulis  melakukan analisa yang berkaitan dengan sistem informasi  yang  ada,  maka  penulis  merancang  sistem menggunakan  model  pendukung  keputusan  yang menerapkan  metode  Maut  (Multi  Attribute  Utility Theory) memiliki sistem yang masih bersifat pembukuan dengan  cara  kerja  mecatat  setiap  data  masyarakat  yang mengurus  bantuan  sosial.  Dengan  demikian  sistem  yang sudah ada memiliki beberapa masalah dalam penyimpanan  data  yang  memerlukan  banyaknya  aset iventaris.  Dengan  adanya  pembaruan  sistem,  penulis merancang aplikasi penyimpanan data penerima bantuan untuk masyarakat secara terkomputerisasi dan sistematis. Kriteria  pemilihan  warga    jasa  pelayanan  masyarakat penerima  bantuan  sosial  berdasarkan  beberapa  criteria yaitu  Pekerjaan  Warga,  Penghasilan  Perbulan,  Tempat Tinggal, Jenis Rumah, Jumlah Tanggungan

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Metode  dalam  menyelesaikan  permasalahan  pada pengambilan  keputusan  memiliki  beberapa  Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Elyana, Ai Ilah Warnilah, (2018).  Penelitian  ini  menggunakan  metode  MAUT, untuk  menentukan  dana  bantuan  Program  Indonesia Pintar  (PIP)  kepada  siswa  yang  kurang  Mampu  penulis menekankan  menggunakan  sistem  pedukung  keputusan menggunakan  metode  MAUT  (  Multi  Attribute  Utility Theory  )  dimana  pengambilan  keputusan  dari  beberapa kriteria yaitu: pekerjaan orang tua, penghasilan orangtua, jumlah  tanggungan,  jumlah  tanggungan  yang  masih sekolah, nilai raport, pemegang Kartu Keluarga Sejahtera (KKS), status anak, pendidikan terakhir orangtua, tempat tinggal,  jenis    rumah,  Pemegang  Kartu  PKH  (Program Keluarga Harapan), Pemegang SKTM (Surat Keterangan Tidak Mampu), sumber penerangan  utama. Dengan cara membandingkan  alternatif-alternatif  berdasarkan  setiap kriteria.  Sehingga  menghasilkan  keputusan  untuk menyeleksibantuan  danaProgram  Indonesia  Pintar  (PIP) kepada siswa  yang  kurang  mampu dilihat dari beberapa kriteria.[1]  Berdasarkan  penelitian  lain  yang  dilakukan oleh  Derry  Fajirwan,  Muhammad  Arhami,  Ismi  Amalia, (2018).  Tujuan  dari  penelitian  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 BaratDaya.[2]
Berdasarkan  penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh WahyuWidodo,  Idi  Nastoto,  (2018).Hasil  yang  akan
didapat  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  menentukan rumah  tinggal  sehat,  dimana  data  yang  digunakan,  dari beberapa kepentingan harus dirubah ke nilai numerik.[3]
Berdasarkan  penelitian  lainnya  oleh  Alfiarini,  Yogi Primadasa,  (2020).Sistem  pendukung  keputusan  dapat membantu  dari  masalah  pengambilan  keputusan  yang tidak  terstruktur.  Metode  multi  attribute  unility  theory sendiri merupakanskema evaluasi akhir dimana objek di definisikan  sebagai  bobot  yang  dijumlahkan  dengan suatu  nilai  yang  relevan  terhadap  nilai  dimensinya. Peneleitian  sebelumnya  proses  seleksi  calon  penerima bantuan menggunakan metode MAUT, dengan menggunakan 3 kriteria serta 100 sampel dan didapatkan hasil  akurasi  sebesar  80  %  Adanya  keterkaitan  pada penelitian  ini  adalah,  sama  sama  menyeleksi  calon penerima  bantuan  menggunakan  metode  MAUT.[4] Berdasarkan  latar  belakang  diata  maka  akan  dibangun sebuah  aplikasi  sisteminformasi  yang  dapat  digunakan untuk  penerimaan  dana  masyarakat  dengan  penerapan metode MAUT (Multi Attribute Utility Theory). Untuk itu pada penelitian ini akan ditarik sebuah judul“Sistem Penunjang  Keputusan  Penerimaan  Dana  Jasa  Pelayan Masyarakat Menggunakan Metode Maut Pada Kecamatan  Medan  Barat”.Penelitian  ini  dibuat  untuk memperbaruhi  sistem  yang  sudah  ada  sebelumnya  di kantor  camat  medan  barat  yang  digunakan  sebagai aplikasi  pelayanan  penerima  bantaun  oleh  pihak kecamatan. Aplikasi ini dibangun agar meminimalisirkan  kesalahan  penggunanya  agar  tidak terjadi kesalahan dalam penginputan data seperti nama, alamat dan tanggal lahir oleh pihak kecamatan.

## III. METODE PENELITIAN
Metode  tersebut  akan  menguraikan  masalah  digunakan untuk  merubah  dari  beberapa  kepentingan  kedalam  nilai numerik  dengan skala 0-1  dengan  0  mewakili   pilihan terburuk    dan    1    terbaik.    Hal    ini    memungkinkan perbandingan langsung  beragam nilai dengan tepat.Hasil akhirnya  adalah  urutan  peringkat  dari  evaluasi  alternatif yang  menggambarkan  pilihan  dari  para  pembuat keputusan.  pendataan  masyarakat  penerima  bantuan dengan
Langkah-langkah  dalam  proses  MAUT  adalah  sebagai berikut :
Multi-Attribute    Utility      Theory  digunakan  untuk merubah  dari  beberapa  kepentingan  kedalam  nilai numerik  dengan  skala  0-1  dengan  0  mewakili  pilihan terburuk  dan  1  terbaik.  Hal  ini  memungkinkan perbandingan langsung beragam nilai dengan  tepat.Hasil akhirnya adalah urutan peringkat dari evaluasi alternatif yang  menggambarkan  pilihan  dari  para  pembuat keputusan.  Langkah-langkah  dalam  proses  MAUT adalah sebagai berikut :
1. Buat  kerangka  keputusan,  dengan  mendefinisikan permasalahan.
2. Generate (bangkitkan) alternatif-alternatif yang mungkin dapat memecahkan masalah.
3. Buat  daftar  (list)  semua  aspek  yang  mempengaruhi keputusan.
4. Beri bobot untuk setiap aspek yang ada. Bobot yang ada harus    mencerminkan  seberapa  penting  aspek-aspek tersebut  terhadap permasalahan.
5. Beri juga bobot dari alternatif-alternatif yang ada. Untuk setiap alternatif, tentukan seberapa memuaskan alternatif tersebut terhadap setiap aspek.
6. Proses  evaluasi  dari  setiap  alternatif  pada  aspek-aspek yang ada untuk mendapatkan keputusan.
Ada  tahap  di  mana  mengimplementasikan  metode MAUT yang nantinya akan diimplementasikan ke sebuah kode program, beberapa tahap tersebut meliputi : 1. Pecah sebuah keputusan ke dalam dimensi yang berbeda.
2. Tentukan bobot relatif pada masing-masing dimensi.
3. Daftar semua alternatif.
4. Masukkan utility untuk masing-masing alternative sesuai atributnya.
5. Kalikan  utility  dengan  bobot  untuk  menemukan  nilai masing-masing alternatif.
Adapun analisa sebagai berikut :
1. Analisa  Data  Alternatif  pemilihan  penerima  bantuan dana pelayanan masyarakat, memilih kriteria yang sesuai dengan persyaratan yang diinginkan.
2. Analisa Data penilaian yang akan dilakukan dan masing- masing nama warga yang memiliki sejumlahkriteria.

## 2.2 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  system  pendukung keputusan  dengan  metode  Maut  menguraikanmasalah digunakan  untuk  merubah  dari  beberapa  kepentingan kedalam  nilai  numerik  dengan  skala  0-1    dengan    0 mewakili    pilihan    terburuk    dan    1    terbaik.    Hal    ini memungkinkan  perbandingan  langsung    beragam  nilai dengan tepat.Hasil akhirnya adalah urutan peringkat dari evaluasi alternatif yang menggambarkan pilihan dari para pembuat keputusan.Prosedur penelitian ini dapat dilihat pada gambaran berikut:

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
1 Pengumpulan Data
Pada  tahap  pengumpulan  data,  dari  hasil wawancara  dengan  masing-masing  kepala  desa,  yang diusulkan  oleh  masing-masing  kepala  desa,  yang  akan dijadikan  alternatif  penerima  bansos.  Untuk  data  nama warga  yang  menjadi  alternatif  sebagai  simulasi  dalam menganalisis pemberian bantuan, peneliti menggunakan data yang dapat dilihat pada tabel 1.
Selanjutnya data yang berkaitan dengan pemberian bansos, dari hasil observasi dan wawancara dengan kepala kelurahan, peneliti memperoleh 4 kriteria yang mempengaruhi pemberian bantuan. Kriteria yang mempengaruhi pemberian bantuan dapat dilihat pada tabel 2 di bawah ini:
Dari tabel diatas dapat kita lihat data kriteria dan bobot,  untuk  kriteria penduduk bekerja diberikan bobot 30%,  untuk  pendapatan  bulanan  diberikan  bobot  35%, untuk  perumahan  diberikan  bobot  15.  %,  untuk  jenis rumah diberi bobot 10%, untuk jumlah tanggungan diberi bobot 15%.
a. Data PekerjaanWarga Negara
b. Data Pendapatan Bulanan
Tabel 4. Data Pendapatan Bulanan
Tidak Informasi
Bobot  Kode
1. < 600.000 5 C2
2. 600.000-900.000
4
3.
900.000-1.200.000 3 4. 1.200.000-1.500.000 2
c. Data Tempat Tinggal
Tabel 5. Data Tempat Tinggal Tidak Informasi Bobot  Kode 1. mengendarai 5 C3 2. Tidak permanen  4 3. Semi Permanen  3 4. Permanen 2
d. Data Tipe Rumah
Tabel 6. Data Tipe Rumah e. Total Tanggungan Tabel 7. Data Jumlah Tanggungan
f.Analisis Perhitungan Teori Utilitas Multi Atribut Tabel 8. Alternatif dan Kriteria
Hasil normalisasi secara keseluruhan dapat dilihat pada tabel 9 di bawah ini:
Tabel 9. Hasil Normalisasi
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  bobot  masing- masing kriteria penilaian dikalikan bobot masing-masing kriteria yang telah ditentukan.
Tabel 10. Bobot Perkalian Matriks Data Normalisasi
Dari hasil 13 warga diatas maka dilihat dari nilai tertinggi terdapat  4  warga  yang  berhak  mendapatkan  bantuan, dimana keempat warga tersebut dilihat dari nilai/rangkingan nilai evaluasi tertinggi, berikut 4 warga yang berhak mendapatkan bantuan menggunakan metode teori utilitas Multi atribut Dari hasil 13 warga diatas maka dilihat dari nilai tertinggi terdapat  4  warga  yang  berhak  mendapatkan  bantuan, dimana  keempat  warga  tersebut  dilihat  dari  nilai tertinggi/peringkat  nilai  evaluasi,  berikut  4  warga tersebut adalah Herman Siregar ,Bryan, bayu dan Soyan berhak menerima bantuan dengan menggunakan metode teori utilitas Multi atribut
3.1 Hasil
Berikut adalah tampilan hasil Aplikasi Penerimaan Dana Layanan Umum a. Halaman Utama Form  halaman  utama  berfungsi  sebagai  tampilan  awal user  sebelum  memilih  form  pada  aplikasi,  menu  ini hanya dapat diakses oleh user.
b. Tampilan Pengisian Pada halaman pengisian formulir, fungsinya untuk mengisi atau memasukkan data sebagai penerima, menu ini hanya dapat diakses oleh pengguna.
c. Tampilan Masukan Data Form input ini berfungsi untuk mengolah data dan memasukkan data warga sebagai penerima manfaat, menu ini hanya dapat diakses oleh user.
d. Tampilan Formulir Kriteria
Tampilan Form Menu Kriteria merupakan tampilan yang berisi kode kriteria, nama kriteria, jenis kriteria dan bobot, menu ini hanya dapat diakses oleh admin. e. Tampilan Formulir Sub Kriteria Tampilan Form Sub Kriteria Tampilan Form Su Kriteria merupakan tampilan yang berisi kode sub kriteria, nama sub kriteria, kode kriteria dan bobot, menu ini hanya dapat diakses oleh admin.
f. Tampilan Perhitungan
Tampilan  form  perhitungan  merupakan  tampilan  input
nilai berdasarkan kriteria, menu ini hanya dapat diakses oleh admin.
g. Tampilan Normalisasi Tampilan  form  normalisasi  merupakan  tampilan  untuk membuat data lebih valid, menu ini hanya dapat diakses oleh admin.
h. Tampilan Evaluasi
Pada  form  evaluasi  ini  anda  dapat  mengetahui  posisi terbaik  penerima  bantuan  keuangan,  menu  ini  hanya dapat diakses oleh admin.
i. Tampilan Laporan
Tampilan form laporan merupakan tampilan hasil proses SPK  berupa  ranking  penerima  manfaat,  menu  ini  dapat diakses oleh admin dan user.
Dari  hasil  13  warga  di  atas,  maka  lihatlah  nilai tertinggi,  pada  hasil  wawancara  sebelumnya  ada  nama KK yang berhak mendapatkan bantuan dana pengabdian masyarakat,  dimana  4  warga  dilihat  dari  nilai/rangking nilai  tertinggi  evaluasi.  Mengikuti  4  nama  KK  yang Dapatkan  Tolong    dengan  menggunakan  metode multi atribut  teori  utilitas yaitu  penduduk  bernama  HRS  = 0,740, BRY = 0,693, BYU = 0,653 dan SYN = 0,627

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan  :  Dengan  penerapan  sistem  pendukung keputusan dalam penentuan penerimaan dana pelayanan publik di Kantor Kecamatan Medan Barat menggunakan metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT),  pihak kecamatan dapat lebih objektif dalam menilai penentuan penerima  bantuan.  bantuan  dana  pelayanan  publik, sehingga dapat meminimalkan Dalam proses penentuan penerimaan  dana  untuk  pelayanan  tersebut  digunakan metode  MAUT  sehingga  memudahkan  penilaian  dalam menentukan penerimaan dana bantuan dan perbandingan nilai dari masing-masing alternatif.
1. Sistem  ini  dapat  mempermudah  dalam  pemilihan penerimaan  bantuan  untuk  mempercepat  proses  kinerja kecamatan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   A. Alfiarini dan Y. Primadasa, “Penerapan Metode Teori Utilitas  Multi  Atribut  Untuk  Analisis  Pendampingan Raskin”, Techno.Com ,  vol.  19,  tidak.  1,  hlm.  76–86, 2020, doi:10.33633/tc.v19i1.3136.
[2]   J. Sistem, R. Jscr, MN Ulinnuha, R. Nur, T. Shanty, dan D.  Cahyono,  “Sistem  Rekomendasi  Calon  Program
Indonesia Pintar Menggunakan Metode Profile Matching,” J. Sist. Cerdas dan Rekayasa , vol. 2, tidak. 1, hlm. 1–8, 2020.
[3]   TH  Pudjiantoro,  SY  Pinasty,  dan  FR  Umbara,  “Sistem Rekomendasi  Bantuan  Rutilahu  Kabupaten  Sumedang Menggunakan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory,” Pros. SISFOTEK , hlm. 64–69, 2020, [Online]. Tersedia: http://www.seminar.iaii.or.id/index.php/SISFOTEK/arti cle/view/154.
[4]   W.  Widodo  dan  I.  Nastoto,  “Sistem  Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory (Kematian) untuk Menentukan Bantuan
Perumahan Sehat,” Indonesia. J. Bis. Intel. , jilid. 1, tidak. 2, hal. 76, 2019, doi:10.21927/ijubi.v1i2.911.
[5]   D.  Fajirwan,  M.  Arhami,  dan  I.  Amalia,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Bantuan  Renovasi Rumah  Bagi  Masyarakat  Miskin  Dengan  Metode  Multi Attribute Utility Theory,” J. Infomedia , vol. 3, tidak. 2, hlm. 49–57, 2018, doi:10.30811/jim.v3i2.713.
[6]   AI  Warnilah,  P.  Studi,  S.  Informasi,  U.  Bina,  dan  S. Informatika,  “Sistem  Informasi  Seleksi  Penerima Program Indonesia,” vol. 11, tidak. 2, hlm. 96–105, 2018.
[7]   RK  Jana,  CP  Chandra,  dan  AK  Tiwari,  “Keputusan pemberian bantuan kemanusiaan selama fase pemulihan awal  bencana  menggunakan  metode  nilai  multi-atribut pilihan diskrit,” Ann. Opera. res. , jilid. 283, tidak. 1, hlm. 1211–1225, 2019.
[8]   M. Scholz, M. Franz, dan O. Hinz, "Pengaruh informasi ruang  keputusan  pada  sistem  berbasis  MAUT  yang mendukung proses keputusan pembelian," Decis. Sistem pendukung. , jilid. 97, hlm. 43–57, 2017.
[9]   M.  Mihuandayani,  R.  Arundaa,  dan  V.  Tamuntuan, “Decision Support System for Employee Recruitment of A  Company  Using  Multi  Attribute  Utility  Theory,”  in
2020  2nd  International  Conference  on  Cybernetics  and Intelligent System (ICORIS) , 2020, pp . 1–6.
[10]   A. Al Alawiyah, H. Yuana, dan WD Puspitasari, “Sistem Pendukung  Keputusan  Bantuan  Pendidikan  Mahasiswa Menggunakan  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) Yayasan Sunan Giri,” Procedia  Eng.  Ilmu  Kehidupan. , jilid. 2, 2021.
[11]   R.  Ramadiani,  HR  Hatta,  N.  Novita,  dan  A.  Azainil, “Perbandingan  dua  metode  antara  TOPSIS  dan  MAUT dalam menentukan beasiswa BIDIKMISI,” dalam Third International Conference on Informatics and Computing
(ICIC) 2018 , 2018, hlm . 1–6.
[12]   R. Ramadiani, AR Rahmana, I. Islamiyah, MD Balfas, T. Rahman,  dan  A.  Yunianta,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penerima  Dana  Desa  Tunai  Langsung Menggunakan  Teori  Utilitas  Multi  Atribut,”  2021,  hlm. 232– 237, doi:10,1109/icos53627.2021.9651907.
[13]   A. Pangestu, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan Sosial Program Keluarga Harapan (PKH),” IJIIS Int. J. Informatika Inf. sistem , jilid. 5, tidak. 1, hlm. 38– 46, 2022, doi: 10.47738/ijiis.v5i1.123.