## PENGANTAR REDAKSI
J-INTECH  merupakan  jurnal  yang  diterbitkan  oleh  Sekolah  Tinggi  Informatika  dan Komputer Indonesia Malang guna mengakomodasi kebutuhan akan perkembangan Teknologi Informasi  serta  guna  mensukseskan  salah  satu  program  DIKTI  yang  mewajibkan  seluruh Perguruan  Tinggi  untuk  menerbitkan  dan  mengunggah  karya  ilmiah  mahasiswanya  dalam bentuk terbitan maupun jurnal online.
Pada edisi ini, redaksi menampilkan beberapa karya ilmiah mahasiswa yang mewakili beberapa mahasiswa yang lain, yang dianggap cukup baik sebagai media pembelajaran bagi para lulusan selanjutnya.
Tentu  saja  diharapkan  pada  setiap  penerbitan  memiliki  nilai  lebih  dari  karya  ilmiah  yang dihasilkan sebelumya sehingga merupakan nilai tambah bagi para adik kelas maupun pihak- pihak yang ingin studi atau memanfaatkan karya tersebut selanjutnya.
Pada kesempatan ini kami juga mengundang pihak-pihak dari PTN/PTS lain sebagai kontributor  karya  ilmiah  terhadap  jurnal  J-INTECH,  sehingga  Perkembangan  IPTEK  dapat dikuasai secara bersama- sama dan membawa manfaat bagi institusi masing-masing.
Akhir redaksi berharap semoga dengan terbitnya jurnal ini membawa manfaat bagi para mahasiswa,  dosen  pembimbing,  pihak  yang  bekerja  pada  bidang  Teknologi  Informasi  serta untuk perkembangan IPTEK di masa depan.

## DAFTAR ISI
Sistem Informasi Penyedia Pemandu Wisata dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Berbasis Android ............................................................... 01-16 Rizky Fitriyanto, Eva Handriyantini, Johan Ericka W.P.

## Rancangan Bangun Pelayanan Tambal Ban Online Menggunakan Algoritma
Djikstra ........................................................................................................... 17-34 Muhammad Henry Setiawan, Subari
Sistem Pendukung Keputusan Rumah Tangga Miskin (RTM) untuk Program Rastra Di Desa Lolo Menggunakan Metode Weighted Product Berbasis Web ........ 35-43 Fitri Dayanti, Sugeng Widodo Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Hewan Ternak Sapi Menggunakan Case Based Reasoning (CBR) Berbasis Android .................................................... 44-57 Rachmania Indah Permata Sari, Diah Arifah Prastiningtyas, Subari Game Multiplayer “Mini Car Circuit” Berbasis Android ............................. 58-66

## Syaifuddin Yudha Saputra, Subari
Sistem Penunjang Keputusan Simulasi Penentuan Akreditasi Sekolah Dasar Menggunakan Metode Analytic Network Process (ANP) Berbasis Web (Studi Kasus Korwil Dinas Pendidikan Kecamatan Pakisaji) ........................................................................ 67-71 Ahmad Syaifullah, Laila Isyriyah, Bagus Kristomoyo Kristanto Penerapan Algoritma Nearest Neighbor Untuk Menentukan Rekomendasi Solusi Terhadap Layanan Kantor Teknologi Informasi STIKI Malang ...................
72-79
Yosua Kristanto, Diah Arifah Prastiningtyas, Meivi Kartikasari
Klasifikasi E-book Berbahasa Inggris Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering Studi Kasus Perpustakaan STIKI Malang .................................... 80-85 Willyanto Sutikno, Jozua Ferjanus Palandi, Chaulina Alfianti Oktavia Aplikasi Presensi Mahasiswa Berbasis Wifi Direct Peer to Peer pada Perangkat
Android (Studi Kasus : STIKI Malang)..........................................................
86-89 Khoirun Nafisah, Koko Wahyu Prasetyo
Penerapan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function Untuk Identifikasi Jenis Mangga Berdasarkan Pola Daun ........................................................... 90-96
Rhesal Mahadyanto, Diah Arifah Prastiningtyas, Febry Eka Purwiantono

## Pelindung

## Yayasan Perguruan Tinggi Teknik Nusantara

## Penasehat
Ketua STIKI

## Pembina
Kepala Program Studi

## Editor In Chief
Subari, S.Kom, M.Kom
Section Editor
Siti Aminah, S.Si, M.Pd
Layout Editor
Nira Radita, S.Pd., M.Pd
Tata Usaha/Administrasi
Muh. Bima Indra Kusuma

## Sistem Pendukung Keputusan Rumah Tangga Miskin (RTM) untuk Program Rastra Di Desa Lolo Menggunakan Metode

## Weighted Product Berbasis Web
Fitri Dayanti 1 , Sugeng Widodo 2
1 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang
2 Program Studi Manajemen Informatika, Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang
1 fitridayanti94@gmail.com, 2 sugeng@stiki.ac.id

## ABSTRAK
Program  beras  sejahtera  (rastra)  merupakan  salah  satu  program  penting  dalam  penanggulangan kemiskinan yang bertujuan untuk membantu memenuhi kebutuhan dasar pangan rumah tangga berpendapatan rendah. Namun sayangnya masih terdapat kendala dalam pelaksanaanya. Seperti yang terjadi pada desa Lolo di kabupaten Paser berdasarkan informasi yang didapat oleh peneliti, diketahui bahwa masih terdapat penerima manfaat yang dianggap telah mampu namun enggan untuk diganti dengan yang lebih membutuhkan selain itu sistem laporan data RTM yang masih manual sehingga kurang efisien. Peneliti mencoba membantu desa untuk menentukan rumah tangga miskin yang lebih berhak menerima bantuan dengan cara membangun sebuah sistem pendukung  keputusan  yang  dapat  merangking  penduduk  berdasarkan  status  ekonomi  dengan  menggunakan kriteria  dan  bobot  yang  telah  ditentukan.  Sistem  dengan  berbasis  web  dibangun  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP  dan  MySQL  sebagai  databasenya  dan  dengan  menggunakan  metode  Weighted  Product (wp).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  sistem  dapat  berjalan  dengan  baik  dan  dapat  memberikan  hasil alternatif  terbaik  yang  dilihat  dari  hasil  output  berupa  ranking  penduduk  dari  status  ekonomi  terendah  yang lebih berhak menerima rastra. Selain itu sistem juga dapat membantu dalam pelaporan dan pengarsipan data RTM yang lebih efisien. Oleh karena itu diharapkan dengan adanya sistem pendukung keputusan rumah tangga miskin  dengan  menggunakan metode  Weighted  Product  ini  pihak  desa  dapat  mengambil  keputusan  yang  lebih baik untuk menentukan rumah tangga miskin (RTM) dengan efektif dan tepat sasaran.
Kata Kunci : Metode Weighted Product, Penentuan RTM, Rastra, Sistem Pendukung Keputusan.

## 1. PENDAHULUAN
Pemerintah  indonesia  memiliki  berbagai program  bantuan  sosial  yang  bertujuan  untuk mensejahterakan  masyarakat.  Salah  satu  program yang  sangat  diapresiasi  dan  dirasakan  manfaatnya oleh  masyarakat  adalah  bantuan  beras  sejahtera (Rastra). Program Rastra merupakan penggabungan dari instruksi presiden tentang kebijakan perberasan nasional  dan  program  penanggulangan  kemiskinan dan  perlindungan  sosial  di  bidang  pangan  yang diselenggarakan oleh pemerintah pusat yang berupa bantuan  beras  bersubsidi  kepada  rumah  tangga berpendapatan rendah.
Menyadari pentingnya penyelenggaraan program  ini  pemerintah  beserta  pihak  terkaitpun saling  bekerjasama  untuk  mengawasi  prosesnya agar berjalan sesuai yang diharapkan. Namun tidak dipungkiri  bahwa  masih  terjadi  beberapa  kendala dalam pelaksanaan progam ini. Seperti halnya yang terjadi  di  desa  Lolo  berdasarkan  informasi  yang didapat  oleh  peneliti  diketahui  bahwa  masih  ada penerima  manfaat  yang  dianggap  telah  mampu namun  enggan  untuk  diganti  kepada  yang  lebih membutuhkan.Hal  ini  terjadi  dikarenakan  proses penentuan  RTM  masih  berupa  anggapan  atau persepsi  pribadi  dan  tidak  didasari  pada  kriteria- kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Selain  itu  pendataan
dan  pengarsipan  yang  masih  dilakukan  secara manual  dengan  menulis  di  kertas  sehingga  kurang efisien  karena  mudah  hilang  dan  sulitnya  saat mencari  data  yang  dibutuhkan  sehingga  terkesan kurang  efisien.  Ini  terbukti  pada  saat  peneliti meminta  data  laporan  penerima  RTM  tiga  tahun sebelumnya  namun  hanya  diberikan  data  seadanya dikarenakan  banyak  data  yang  hilang  dan  dalam bentuk lembaran kertas.
Berdasarkan  hasil  dari  wawancara  dan observasi  di  desa  Lolo  KalTim  tersebut  peneliti tertarik  untuk  turut  membantu  pihak  Desa  dalam menentukan  rumah  tangga  miskin  yang  berhak menerima  Rastra  sekaligus  membantu  dalam pengarsipan  data  RTM.  Peneliti  akan  merancang sistem  pendukung  keputusan  berbasis website dengan  menggunakan  metode Weighted  Product yang merupakan salah satu dari metode pendukung keputusan Multi  Attribute  Decision  Making (MADM).  Hasil  dari  penelitian  yaitu  berupa program  yang  dapat  melakukan  perankingan  RTM dari  yang  paling  layak  berdasarkan  kriteria  yang ada.  Oleh  karena  itu  diharapkan  penelitian  yang berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam Menentukan  Rumah  Tangga  Miskin  (RTM)  untuk Program Rastra di Desa Lolo Berbasis Web” dapat membantu  pemerintah  khususnya  desa  Lolo  dalam
menentukan  RTM  dengan  lebih  efektif  dan  tepat sasaran sehingga  tujuan  dan  harapan  dari pemerintah dan masyarakat dapat terwujud.

## 2. ANALISA DAN PERANCANGAN

## Analisa Masalah
Untuk  menentukan  rumah  tangga  miskin (RTM) Desa biasanya akan mengadakan musyawarah  desa  (Musdes).  Namun  pelaksanaan musdes  untuk  menentukan  RTM  yang  berhak menerima rastra tidak selalu berjalan lancar. Seperti kasus  yang  terjadi  di  Desa  Lolo  Kabupaten  Paser berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  sekretaris desa  Lolo  didapat  keterangan  bahwa  pelaksanaan musdes  yang  diadakan  setiap  akhir  tahun  untuk menentukan  rumah  tangga  miskin  selalu  berjalan dengan  tegang.  Ini  disebabkan  setiap  orang memiliki  pendapat  individu  yang  berbeda-beda dalam  menentukan  rumah  tangga  miskin  yang berhak menerima bantuan Rastra.
Narasumber juga menambahkan bahwa banyak  calon  penerima  manfaat  yang  sebenarnya mampu namun tidak berkenan untuk diganti kepada yang  lebih  membutuhkan.  Sehingga  pada  saat pembagian  rastra  tidak  sedikit  warga  yang mengeluhkan dan mengadukan ketidakadilan tersebut  ke  kantor  Desa  Lolo.  Sebenarnya  masalah ini telah dijelaskan oleh (Tim Sosialisasi Penyesuaian  Subsidi  Bahan  Bakar  Minyak, 2013:14)  bahwa    “Karakteristik  rumah  tangga dalam  rentang  25%  status  sosial  ekonomi  terendah (penerima  KPS)  hingga  rentang  40%  (hampir  / rentan  miskin)  bahkan  hingga  60%  secara  kasat mata  tidak  memiliki  perbedaan  yang  mencolok. Artinya  bahwa  semua  rumah  tangga  yang  berada dalam  rentang  tersebut  akan  sama-sama  terlihat berhak  menerima,  jika  tidak  menelisik  variabel- variable  penentu  lainnya”.  Berdasarkan  penjelasan tersebut  dapat  dikatakan  bahwa  agar  penyaluran rastra  dapat  tepat  sasaran  penentuan  RTM  harus berdasarkan variabel atau karakteristik – karakteristik  yang  telah  ditetapkan  sehingga  tidak ada  unsur  subyektifitas  dalam  proses  penentuan RTM tersebut.

## Solusi Yang Ditawarkan
Berdasarkan  hasil  dari  wawancara  dan observasi  di  desa  lolo  tersebut  peneliti  tertarik untuk turut membantu pihak Desa dalam menentukan  rumah  tangga  miskin  yang  berhak menerima  Rastra.  Peneliti  akan  merancang  sistem pendukung  keputusan  berbasis website dengan menggunakan  metode Weighted  Product .  Metode dibuat  berdasarkan  variabel  yang  berisi  kriteria yang  berasal  dari  pemerintah  ditambah  dengan kriteria  di  desa  Lolo  sendiri  yang  didapat berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  pihak  staf desa.  Hasil  dari  penelitian  yaitu  berupa  program
yang dapat melakukan perankingan RTM dari yang paling  layak  berdasarkan  kriteria  yang  ada.  Oleh karena  itu  diharapkan  penelitian  yang  berjudul “Sistem  Pendukung  Keputusan  Rumah  Tangga Miskin (RTM) Untuk Program Rastra Di Desa Lolo Menggunakan  Metode Weighted  Product Berbasis Web” dapat membantu pemerintah khususnya desa Lolo  dalam  menentukan  RTM  dengan  efektif  dan tepat  sasaran  sehingga  tujuan  dan  harapan  dari pemerintah dan masyarakat dapat terwujud.

## Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  kriteria  dilakukan  pada proses  tanya  jawab  bersama  pihak  desa  mengenai kriteria-kriteria apa  saja  yang digunakan desa  Lolo dalam  menentukan  rumah  tangga  miskin.  Terdapat delapan  kriteria  yang  digunakan  pihak  desa  untuk menentukan  rumah  tangga  miskin  di  desa  Lolo, yang akan dapat dilihat seperti pada tabel 1 kriteria.
Tabel 1. Kriteria Rumah Tangga Miskin
Kode Nama Kriteria Bobot Preferensi Indikator K01 Kepala Keluarga 1 Kurang Penting K02 Jumlah K.Tanggungan 1 Kurang Penting K03 Pekerjaan 3 Penting K04 Penghasilan /1 bulan 4 Sangat Penting K05 Jenis Rumah 3 Penting K06 Ketersediaan Listrik 3 Penting K07 Kepemilikan Kendaraan 1 Kurang Penting K08 Kepemilikan  Lahan Sawit 4 Sangat Penting
Pada tiap Kriteria penentuan Bobot preferensi sangat  diperlukan  untuk  menentukan  bobot  tingkat kepentingan yang menunjukkan suatu perbandingan tingkat  kepentingan  dari  masing  masing  kriteria. Untuk  dapat  menentukan  Rumah  tangga  miskin melalui  kriteria  diperlukan  nilai,  untuk  nilai  dari sebuah subkriteria akan digunakan indikator seperti dibawah ini:
1 = Tidak layak
2 = Kurang layak
3 = Layak
4 = Sangat Layak
Berikut  ini adalah subkriteria dari tiap kriteria yang  telah  diberi  nilai  untuk    dapat  digunakan sebagai referensi penentuan rumah tangga miskin di desa Lolo.
Tabel 2. Kriteria dan Subkriteria Penilaian keluarga miskin Kode Kriteria Sub Kriteria Nilai K01 Kepala Keluarga Perempuan 4 Laki-laki 3 K02 Jumlah K.Tanggungan >= 4 4 1 sampai 3 3 Tidak Ada 1 K03 Pekerjaan Tidak Memiliki 4
Kode Kriteria Sub Kriteria Nilai Pekerjaan tidak tetap 3 Pekerjaan tetap 1 K04 Penghasilan /  1 bulan 100.000 -500.000 4 500.000- 1.000.000 3 > 1.000.000 1 K05 Jenis rumah Non- Permanen 4 Semi permanen 3 Permanen 1 K06 Ketersediaan Listrik Belum Menggunakan 4 Menyalur dari orang lain 3 Milik sendiri 1 K07 Kepemilikan Kendaraan Tidak Ada 4 Motor 3 Mobil 1 K08 Kepemilikan lahan sawit Tidak Memiliki Lahan Sawit 4 Memilki Lahan Sawit  Kurang  dari 2ha 3 Memiliki Lahan Sawit lebih dari 2ha 1 Penerapan Metode Weighted Product (WP) Dalam  penerapan  metode  weighted  prodcut, tahap awal yang harus dilakukan adalah menentukan krteria dan bobot yang akan digunakan. Selanjutnya adalah melakukan perbaikan bobot preferensi, Seperti dibawah ini:
Tabel 3. Tabel Nilai Awal Kriteria Bobot Preferensi K01 1 K02 1 K03 3 K04 4 K05 3 K06 3 K07 1 K08 4
Perbaikan Nilai Bobot Preferensi:
W j = W j / ∑ W j (1)
W awal = (1,1,3,4,3,3,1,4)
W1 = 1 / (1+1+3+4+3+3+1+4) = 0,05
W2 = 1 / (1+1+3+4+3+3+1+4) = 0,05
W3 = 3 / (1+1+3+4+3+3+1+4) = 0,15 W4 = 4 / (1+1+3+4+3+3+1+4) = 0,2 W5 = 3 / (1+1+3+4+3+3+1+4) =0,15
W6 = 3 / (1+1+3+4+3+3+1+4) = 0,15 W7 = 1 / (1+1+3+4+3+3+1+4) = 0,05
W8 = 4 / (1+1+3+4+3+3+1+4) = 0,2
Berikut  akan  dilakukan  penerapan  metode Weighted  Product berdasarkan  data  kriteria  RTM yang  didapat  dari  desa  Lolo  seperti  pada  halaman lampiran.  Berdasarkan  dari  data  yang  diperoleh dilakukan perhitungan seperti berikut :
Tabel 4. Ranting Kecocokan Alternatif Calon Penerima
Rastra Alternatif K1 K 02 K 03 K 04 K 05 K 06 K 07 K 08 Sucarto 3 4 1 1 3 1 3 3 Maiyah 4 3 4 3 4 3 4 3 Rahmani 3 3 3 3 3 3 3 4 Syahrul 3 3 3 3 3 3 3 4 Jamaliyah 4 3 4 4 3 3 3 3 Sahlun 3 4 1 1 3 1 3 3 Riduan 3 4 1 1 3 1 3 3 Masnun 3 3 1 3 3 1 3 3 Arbansyah 3 3 1 1 3 1 3 3 Akmad 3 4 1 1 3 3 3 3 Nurhayati 4 3 4 4 3 1 3 3 Bainah 4 4 4 4 3 3 3 3 Sediut 3 4 3 3 3 3 3 4 Asnan 3 4 3 3 3 3 3 4 Arsad 3 4 1 1 3 3 3 3 Sadri 3 4 3 3 3 3 3 3 Mahmidariha 4 3 4 3 3 3 3 3 Wandiro bayu broto 3 4 1 1 3 1 3 3 Junaidi 3 4 3 1 3 3 3 3 Hairul mashuri 3 4 3 3 3 3 3 4
Dari  tabel  diatas  didapakan  data  nilai  bobot dari  tiap  kriteria  pada  masing-masing  data  RTM. Setelah  didapatkan  data  nilai  bobot  seperti  pada tabel  4  di  atas,  maka  dapat  dilakukan  perhitungan untuk menentukan nilai vektor S seperti dibawah:
𝑆 𝑖 = ∏ 𝑥 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1
(2) S1  = (3 0,05 )(4 0,05 )(1 0,15 )(1 0,2 )(3 0,15 )(1 0,15 )(3 0,05 )(3 0,2 ) = 1,757144851 S2   = (4 0,05 )(3 0,05 )(4 0,15 )(3 0,2 )(4 0,15 )(3 0,15 )(4 0,05 )(3 0,2 ) = 3,365865436 S3   = (3 0,05 )(3 0,05 )(3 0,15 )(3 0,2 )(3 0,15 )(3 0,15 )(3 0,05 )(4 0,2 ) = 3,177671523 S4   = (3 0,05 )(3 0,05 )(3 0,15 )(3 0,2 )(3 0,15 )(3 0,15 )(3 0,05 )(4 0,2 ) = 3,177671523 S5   = (4 0,05 )(3 0,05 )(4 0,15 )(4 0,2 )(3 0,15 )(3 0,15 )(3 0,05 )(3 0,2 ) = 3,365865436 S6   = (3 0,05 )(4 0,05 )(1 0,15 )(1 0,2 )(3 0,15 )(1 0,15 )(3 0,05 )(3 0,2 ) = 1,757144851 S7   = (3 0,05 )(4 0,05 )(1 0,15 )(1 0,2 )(3 0,15 )(1 0,15 )(3 0,05 )(3 0,2 ) = 1,757144851 S8   = (3 0,05 )(3 0,05 )(1 0,15 )(3 0,2 )(3 0,15 )(1 0,15 )(3 0,05 )(3 0,2 ) = 2,15766928 S9   = (3 0,05 )(3 0,05 )(1 0,15 )(1 0,2 )(3 0,15 )(1 0,15 )(3 0,05 )(3 0,2 ) = 1,732050808 S10  = (3 0,05 )(4 0,05 )(1 0,15 )(1 0,2 )(3 0,15 )(3 0,15 )(3 0,05 )(3 0,2 ) = 2,071933214 S11  = (4 0,05 )(3 0,05 )(4 0,15 )(4 0,2 )(3 0,15 )(1 0,15 )(3 0,05 )(3 0,2 ) = 2,854490232 S12  = (4 0,05 )(4 0,05 )(4 0,15 )(4 0,2 )(3 0,15 )(3 0,15 )(3 0,05 )(3 0,2 ) = 3,414630272 S13  = (3 0,05 )(4 0,05 )(3 0,15 )(3 0,2 )(3 0,15 )(3 0,15 )(3 0,05 )(4 0,2 )
= 3,223709795 S14  = (3 0,05 )(4 0,05 )(3 0,15 )(3 0,2 )(3 0,15 )(3 0,15 )(3 0,05 )(4 0,2 ) = 3,223709795 S15  = (3 0,05 )(4 0,05 )(1 0,15 )(1 0,2 )(3 0,15 )(3 0,15 )(3 0,05 )(3 0,2 ) = 2,071933214
S16  = (3 0,05 )(4 0,05 )(3 0,15 )(3 0,2 )(3 0,15 )(3 0,15 )(3 0,05 )(3 0,2 ) = 3,043464158 S17 = (4 0,05 )(3 0,05 )(4 0,15 )(3 0,2 )(3 0,15 )(3 0,15 )(3 0,05 )(3 0,2 ) = 3,177671523 S18 = (3 0,05 )(4 0,05 )(1 0,15 )(1 0,2 )(3 0,15 )(1 0,15 )(3 0,05 )(3 0,2 ) = 1,757144851 S19 = (3 0,05 )(4 0,05 )(3 0,15 )(1 0,2 )(3 0,15 )(3 0,15 )(3 0,05 )(3 0,2 ) = 2,443115171 S20 = (3 0,05 )(4 0,05 )(3 0,15 )(3 0,2 )(3 0,15 )(3 0,15 )(3 0,05 )(4 0,2 ) = 3,223709795
Dari  perhitungan  diatas  akan  didapat  hasil untuk  nilai  vektor  S,  tahap  selanjutnya  akan dilakukan  perhitungan  untuk  menentukan  nilai vektor V seperti dibawah:
𝑉 𝑖 = ∏ 𝑥 𝑖𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ (𝑥 𝑗 ) 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)
∑S = 1,757144851 + 3,365865436 + 3,177671523 + 3,177671523 + 3,365865436 + 1,757144851 + 1,757144851 + 2,15766928 + 1,732050808 + 2,071933214 + 2,854490232 + 3,414630272 + 3,223709795 + 3,223709795 + 2,071933214 + 3,043464158 + 3,177671523 + 1,757144851 + 2,443115171 + 3,223709795 = 52,75374058
V1 = 1,757144851 / 52,75374058 = 0,033308441 V2 = 3,365865436 / 52,75374058 = 0,063803351 V3 = 3,177671523 / 52,75374058 = 0,060235947 V4 = 3,177671523 / 52,75374058 = 0,060235947
V5 = 3,365865436 / 52,75374058 = 0,063803351 V6 = 1,757144851 / 52,75374058 = 0,033308441 V7 = 1,757144851 / 52,75374058 = 0,033308441 V8 = 2,15766928 / 52,75374058 = 0,040900783 V9 = 1,732050808 / 52,75374058 = 0,032832758
V10 = 2,071933214 / 52,75374058 = 0,03927557 V11 = 2,854490232 / 52,75374058 = 0,054109722 V12 = 3,414630272 / 52,75374058 = 0,064727737 V13 = 3,223709795 / 52,75374058 = 0,061108649 V14 = 3,223709795 / 52,75374058 = 0,061108649 V15 = 2,071933214 /52,75374058 = 0,03927557 V16 = 3,043464158 / 52,75374058 = 0,057691912 V17 = 3,177671523 / 52,75374058 = 0,060235947 V18 = 1,757144851 / 52,75374058 = 0,033308441 V19 = 2,443115171 / 52,75374058 = 0,046311696 V20 = 3,223709795 / 52,75374058 = 0,061108649

## Data Flow Diagram (DFD)
Data  flow  diagram  (DFD)  dipilih  sebagai media  untuk  menggambarkan  proses  aliran  data yang dilakukan oleh sistem pada sistem pendukung keputusan  rumah  tangga  miskin  untuk  program rastra.

## Diagram Konteks
Pada  diagram  konteks  sistem  pendukung keputusan  rumah  tangga  miskin  penerima  bantuan rastra  untuk  desa  Lolo,  diperlihatkan  jalan  aliran
data  secara  umum  pada  sistem.  Terdapat  dua  buah entitas  eksternal,  yaitu  admin  (kepala  urusan kesejahteraan rakyat) dan kepala desa. Pada gambar 1  dibawah  dijelaskan  bahwa  admin  dapat melakukan  semua  proses  pengelolaan  pada  sistem, seperti  mengelola  data  penduduk,  data  RTM,  data subsidi, data arsip dan data user . Sedangkan kepala desa  hanya  dapat  melakukan  proses  lihat  data penduduk, data subsidi,dan arsip trm.
Gambar 1. Diagram konteks (DFD Level 0)

## DFD Level 1
DFD  level  1  merupakan  hasil  pengembangan dari  diagram  konteks  yang  memuat  rincian  aliran data  didalam  sistem.  Pada  sistem  pendukung keputusan  rumah  tangga  miskin  penerima  bantuan rastra  di  desa  Lolo  terdapat  4  proses  yang  bekerja yaitu,  proses entry ,  proses  perhitungan,  proses validasi, dan proses laporan. Tendapat 6 tabel yang saling  terhubung  dengan  masing-masing  proses yaitu,  tbl_ user ,  tbl_penduduk,  tbl_rtm,  tbl_subsidi, tbl_rtm_valid  dan  tbl_arsip.  Proses  dapat  dilihat seperti pada gambar 2 dibawah ini.
Gambar 2. DFD Level 1
Data Kriteria RTM Data Subsidi Data Arsip RTM Data Penduduk Data RTM Valid DataUser Data Subsidi Data Penduduk Data User Data Subsidi Data Penduduk 1 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BANTUAN RASTRA ADMIN KADES Nilai_vektor_V Data Kriteria RTM Data RTM Data RTM Valid Data User Data Subsidi Data Penduduk Data Kriteria RTM Data Kriteria RTM Data Penduduk Data Subsidi Data User RTM Valid Data Subsidi Data RTM Valid Data Penduduk RTM Valid Data User Data Subsidi Data Kriteria RTM Data Penduduk Data User Data Subsidi Data Penduduk ADMIN KADES 1.1 ENRTY 1.2 PERHITUNGAN 1.3 LAPORAN tbl_rtm_valid tbl_user tbl_subsidi tbl_penduduk tbl_rtm 1.4 VALIDASI

## DFD Level 2 Proses Entry
Pada  DFD  level  2  proses entry ini menggambarkan  bagaimana  proses  meng input kan data  kedalam  tabel database s.  Pada  proses entry , alir  data  yang  terjadi  berupa input data  penduduk, input data subsidi, dan input data user . Proses dapat dilihat seperti pada gambar di bawah ini.
Gambar 3. DFD Level 2 Proses Entry

## DFD Level 2 Proses Laporan
Pada  DFD  level  2  proses  Laporan,  dijelaskan bagaimana  gambaran  proses  aliran  data  yang berlangsung  saat  proses  untuk  menampilkan  data. Terdapat 2 entitas  yang akan  mendapatkan laporan data  yaitu  admin  dan  kades.  Seperti  pada  gambar dibawah ini.

## Gambar 4. DFD Level 2 Proses Laporan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  hasil  dan  pembahasan  ini  menjadi tahapan  untuk  menerapkan  metode Weighted Product sebagai  metode  pendukung  pengambilan keputusan  kedalam  sistem  rumah  tangga  miskin dan  membangun  sebuah  tampilan interface yang lebih user friendly .
Implementasi Tampilan Login Halaman login menjadi  tampilan  yang pertamana  kali  akan  dijalankan  ketika user memanggil  sistem  RTM.  Pada  laman login , user akan  diminta  untuk  mengisikan user name  dan password terlebih dahulu sebelum dapat mengakses sistem.  Bentuk  tampilan  laman login akan  terlihat seperti pada gambar 5 di bawah ini:
Gambar 5. Implementasi Tampilan Login
Implementasi  Tampilan Form Input Data Penduduk Halaman form input data penduduk merupakan halaman yang berfungsi sebagai tempat untuk  melakukan  proses entry data  penduduk  desa Lolo. Tampilan akan terlihat seperti pada gambar 6 di bawah ini:
Gambar 6. Implementasi Tampilan Form Data Penduduk
Pada form di  atas,  data  penduduk  yang memiliki  status  dalam  keluarga  sebagai  kepala keluarga  akan  diminta  mengisikan  kriteria  tiap rumah tangga yang nantinya dapat digunakan untuk melihat data rumah tangga miskin yang ada di desa Lolo, seperti pada gambar di bawah:

## Gambar 7 Status Dalam Keluarga
Bentuk  tampilan  ketika  status  dalam  keluarga diisikan  sebagai  kepala  keluarga  akan  terlihat seperti pada gambar 9 di bawah ini:
Data RTM RTM Valid Data Kepala Keluarga Data Penduduk Data Subsidi RTM Valid Data Penduduk Data Kriteria RTM Data User Laporan User Laporan Kriteria RTM Laporan Subsidi Laporan rtm valid Laporan Penduduk Laporan Subsidi Laporan arsip rtm Laporan Penduduk ADMIN KADES tbl_rtm_valid tbl_user tbl_subsidi tbl_penduduk tbl_rtm 1.3.1 Tampilkan Data Penduduk 1.3.2 Tampilkan data RTM Valid 1.3.3 Tampilkan Data Subsidi 1.3.4 Tampilkan Data RTM 1.3.6 Tampilkan Data User
1.3.7 Ambil Data Kepala
Keluarga 1.3.8 Validasi RTM
Gambar 8. Kriteria untuk Status Kepala Keluarga
Implementasi Tampilan View Penduduk Halaman View penduduk  merupakan  laman yang  memiliki  fungsi  sebagai  tempat  untuk menampilkan  data  penduduk  desa  Lolo  yang  telah tersimpan pada database server . Tampilan halaman View penduduk akan terlihat seperti pada gambar di bawah ini:
Gambar 9. Implementasi Tampilan View Data Penduduk
Pada  laman View data  penduduk  terdapat  3 menu  lain  seperti  menu  info  berfungsi  untuk melihat detail informasi warga, kemudian ada menu edit berfungsi  meng input kan  ulang data  warga jika terdapat  perubahan  pada  data  warga  sebelumnya, dan menu delete .

## Implementaasi Tampilan Data Rumah Tangga
Halaman  data  Rumah  tangga  merupakan halaman yang berfungsi untuk menampilkan semua data  rumah  tangga  yang  telah  diisikan  kriteria miskin. Selain itu juga terdapat menu search , yang memiliki  fungsi  untuk  menampilkan  data  rumah tangga tertentu saja, berdasarkan data yang terdapat di  laman  data  rumah  tangga.  Tampilan  halaman data  rumah  tangga  akan  terlihat  seperti  pada gambar 11 di bawah ini:
Gambar 10. Implementasi Tampilan Data Rumah
Tangga

## Implementasi Tampilan Klasifikasi & Validasi
Halaman  klasifikasi  &  validasi  berfungsi untuk  menampilkan  nama-nama  keluarga  yang telah  di  ranking-kan  dari  yang  paling  berhak menerima  bantuan  yang  berdassarkan  pada  hasil perhitungan.  Kemudian  melakukan  validasi  untuk keluarga  yang  akan  menerisa  bantuan  berdasarkan pada  jenis  bantuannya.  Tampilan  klasifikasi  & validasi akan terlihat seperti pada gambar di bawah ini:
Gambar 11. Implementasi Tampilan Klasifikasi& Validasi
Pada  tampilan  laman  klasifikasi  &  validasi terdapat  sebuah  menu  untuk  menentukan  jenis subsidi, seperti pada gambar dibawah ini:
Gambar 12. Tampilan Klasifikasi dan Validasi Jenis Subsidi
Data  kepala  keluarga  yang  terdapat  pada laman  klasifikasi  &  proses  merupakan  data  kepala keluarga  yang  telah  melalui  proses  perankingan. Bentuk  tampilan  akan  terlihat  seperti  pada  gambar di bawah ini:
Gambar 13. Data Perankingan Kepala Keluarga
Sebelum melakukan proses validasi, user akan diminta  untuk  memilihkan  data  subsidi  yang  akan diterima, seperti pada gambar dibawah ini:
Gambar 14. Pemilih Subsidi
Setelah  jenis  subsidi  ditentukan, user dapat menklikkan  menu  proses  dan  validasi.  Bentuk tampilan yang diberikan setelah proses dan validasi dijalankan  akan  terlihat  seperti  pada  gambar  16  di bawah ini:
Gambar 15. Tampilan Proses dan Validasi
Implementasi  Tampilan Form Input Data
Subsidi
Halaman form input data  subsidi  memiliki fungsi  mengisikan  data  berupa  keterangan  jenis bantuan  yang  akan  diterima  rumah  tangga  miskin. Tampilan  laman form input data  subsidi  akan terlihat seperti pada gambar di bawah ini:
Gambar 16. Implementasi Tampilan Form Input Data
Subsidi
Implementasi Tampilan View Subsidi Halaman View subsidi merupakan laman yang berfungsi  untuk  menampilkan  data    keterangan jenis  subsidi  dan  data  nama  keluarga  penerima subsidi.  Pada  laman View subsidi  terdapat  3  menu tambahan  yaitu  menu  lihat,  edit  dan delete .  Menu lihat  pada  laman View subsidi  memiliki  fungsi untuk  melihat  data  keluarga  yang  menerima bantuan. Tampilan laman View subsidi akan terlihat seperti pada gambar di bawah:
Gambar 17. Implementasi Tampilan View Data Subsidi

## Implementasi Tampilan Arsip Penerima Subsidi
Halaman  arsip  penerima  subsidi  merupakan laman  yang  akan  menjadi  tempat  menyimpan  data rumah  tangga  miskin  yang  pernah  meneriman bantuan.  Tampilan  laman  arsip  penerima  subsidi akan terlihat seperti pada gambar 19 di bawah:
Gambar 18. Halaman Arsip Penerima Subsidi

## Pengujian Sistem
Pada  tahap  pengujian  sistem,  peneliti  akan melakukan  perbandingan  antara  hasil  perhitungan manual  dengan  hasil  perhitungan  sistem,  untuk memastikan  tingkat  akurasi  dari  sistem  pendukung keputusan  rumah  tangga  miskin  untuk  program rastra  di  desa  Lolo  dengan  menggunakan  metode Weighted  Product berbasis web .  Berdasarkan  dari hasil pengujian dilakukan di bawah ini:
Tabel 5. Hasil Perhitungan Manual No. Nama Lengkap nilai_v 1 MAIYAH 0,072806770210200 2 BAINAH 0,069913756850192 3 SEDIUT 0,066960984346803 4 ASNAN 0,066960984346803 5 HAIRUL MASHURI 0,066960984346803 6 SYAHRUL 0,066004704709974 7 JAMALIYAH 0,065062081842871 8 RAHMANI 0,061584567091051
No. Nama Lengkap nilai_v 9 NURHAYATI 0,055177213880858 10 MAHMIDARIHA 0,052228037189918 11 JUNAIDI 0,050746936642146 12 SADRI 0,047348566106551 13 MASNUN 0,035977130192191 14 ARBANSYAH 0,035977130192191 15 AKMAD 0,034547560963941 16 ARSAD 0,034547560963941 17 SUCARTO 0,029298757530892 18 SAHLUN 0,029298757530892 19 RIDUAN 0,029298757530892 20 WANDIRO BAYU BROTO 0,029298757530892 Tabel 6. Hasil Perhitungan Sistem No. Nama Lengkap nilai_v 1 MAIYAH 0,0728067702102 2 BAINAH 0,069913756850191 3 SEDIUT 0,066960984346803 4 HAIRUL MASHURI 0,066960984346803 5 ASNAN 0,066960984346803 6 SYAHRUL 0,066004704709974 7 JAMALIYAH 0,065062081842871 8 RAHMANI 0,061584567091051 9 NURHAYATI 0,055177213880858 10 MAHMIDARIHA 0,052228037189918 11 JUNAIDI 0,050746936642146 12 SADRI 0,047348566106551 13 MASNUN 0,035977130192191 14 ARBANSYAH 0,035977130192191 15 AKMAD 0,034547560963941 16 ARSAD 0,034547560963941 17 SAHLUN 0,029298757530892 18 RIDUAN 0,029298757530892 19 WANDIRO BAYU BROTO 0,029298757530892 20 SUCARTO 0,029298757530892
Berdasarkan dari hasil pengujian diatas, dapat disimpulakan  bahwa  perhitungan  manual  dan perhitungan sistem memiliki hasil nilai perhitungan yang  sama.  Meskipun  memiliki  hasil  nilai perhitungan yang sama, akan tetapi pada perhitungan  manual  dan  perhitungan  sistem memiliki  model  perankingan  yang  berbeda,  seperti pada  data  kepala  keluarga  Asnan  dan  Hairul Mashuri yang memiliki hasil nilai perhitungan yang sama, namun berbeda pengurutan saat dirankingkan,  karena  pada  sistem  data  alternatif yang  terakhir  di  tambahkan  adalah  yang  pertama kali  akan  diproses  dan  ditampilkan  sehingga menempati tingkat paling atas.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  telah dilakukan  mengenai  sistem  pendukung  keputusan dalam  menentukan  rumah  tangga  miskin  (RTM) untuk  program  rastra  di  desa  Lolo  berbasis  web, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut.
a.
Sistem pendukung keputusan dengan menggunakan  metode Weighted  Product ini dapat  berjalan  dengan  baik  dan  menghasilkan rekomendasi  alternatif  terbaik  daftar  calon penerima  manfaat  yang  dilihat  dari  ranking atau urutan nilai preferensi yang terbesar atau lebih  berhak  menerima  rastra  sampai  yang terkecil atau kurang berhak menerima rastra.
b. Sistem  ini  berjalan  berdasarkan  kriteria  dan bobot  yang  telah  ditentukan  oleh  si  pembuat keputusan sehingga hasil yang diberikan lebih objektif  dan  efektif  atau  memudahkan  dalam upaya pengambilan keputusan yang lebih baik atau akurat.
c. Aplikasi  ini  dibuat  dengan  berbasis web sehingga memudahkan pengguna untuk mengakses sistem dimanapun dan kapanpun.
d. Sistem ini tidak hanya membantu memberikan rekomendasi  alternatif  terbaik  namun  juga membantu  dalam  penyusunan  laporan  data arsip  penerima  rastra  yang  lebih  efektif  dan efisien dibanding menulis di lembar kertas.(lebih  aman  dan  rapi  dari  segi penyimpanan, lebih cepat dalam  mencari data RTM, dan lebih menghemat kertas).
e. Hasil perangkingan calon RTM yang diberikan  program  ini  bukan  merupakan keputusan  akhir  melainkan  hanya  sebagai rekomendasi  dalam  proses  penentuan  calon RTM  untuk  dijadikan  bahan  pertimbangan oleh pengguna.

## 5. REFERENSI
[1] Arief, Rudyanto M. 2011. Pemrograman Web Dinamis  Menggunakan  PHP  &  MySQL . Yogyakarta: Andi.
[2] Arsyad, Muhammad. 2016. Sistem Pendukung Keputusan  untuk  Seleksi  Calon  Ketua  Badan
Eksekutif Mahasiswa (BEM) STMIK Banjarbaru  dengan Metode Weighted Product (WP).  STMIK  Banjarbaru: Jurnal  Bianglala Informatika . Vol 4 No 1.
[3] Isdijoso, Widjajanti. Suryahadi, Asep. Akhmadi.  2016. Penetapan  Kriteria  dan Variabel  Pendataan  Penduduk  Miskin  yang Komprehensif  dalam  Rangka  Perlindungan Penduduk Miskin di Kabupaten/Kota . Jakarta: The SMERU Research Institute.
[4] Jaya, Putra. 2013. Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Bonus Karyawan
Menggunakan  Metode Weighted  Product (WP) (Studi Kasus: PT. Gunung Sari Medan). STMIK Budidarma Medan: Pelita Informatika Budi Darma . Vol  V, No 2.
[5] Kusrini.  2007. Konsep  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Andi.
[6] Kusumadewi, Sri. Hartati, Sri. Harjoko, Agus. Wardoyo,  Retantyo.  2006. Fuzzy  Multi-
Attribute  Decision  Making  (Fuzzy  MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu.
[7] Kusumadewi,  Sri.  Purnomo,  Hari.  2010. Aplikasi  Logika  Fuzzy  Untuk  Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Graha Ilmu.
[8] Ladjamudin, bin Al-Bahra. 2005. Analisis dan Desain  Sistem  Informasi .  Yogyakarta:  Graha Ilmu.
[9] Laksono,  Agung.  2014. Pedoman  Umum Raskin 2015. Jakarta:
Kementerian
Koordinator Bidang Kesejahteraan Rakyat.
[10] Nugroho, Adi. 2005. Analisis dan
Perancangan Sistem Informasi dengan Metodologi  Berorientasi  Objek. Bandung:
Informatika. Edisi Revisi.
[11] Sari, Febrina. 2018. Metode Dalam Pengambilan Keputusan .
Yogyakarta.
Deepublish.
[12] Tim  Sosialisasi  Penyesuaian  Subsidi  Bahan Bakar Minyak. 2013. Solusi Masalah Kepesertaan  & Pemutakhiran Data Penerima Kartu Perlindungan Sosial (KPS) . Jakarta.
[13] Turban,  Efraim.  Aronson  Jay  E,  Liang  Ting- Peng.  2005. Decision  Support  Systems  and Intelligent  Systems .  Edisi  7.  Yogyakarta: Andi.