## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PENERIMAAN BANTUAN BERAS MISKIN MENGGUNAKAN METODE WASPAS

## M. Amer Maulana Aziz, Bambang Irawan, Nur Ariesanto Ramdhan
Teknik Informatika, Universitas Muhadi Setiabudi Jalan Raya Jalan Pangeran Diponegoro No.KM2, Rw. 11, Pesantunan, Kec. Wanasari, Kabupaten Brebes, Jawa Tengah 52212 amarmaulana53@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam era modern ini, masalah kemiskinan dan ketidaksetaraan sosial telah menjadi sorotan utama di seluruh dunia,  termasuk  di  Indonesia,  meskipun  terjadi  kemajuan  teknologi  dan  pertumbuhan  ekonomi  yang  pesat. Kesenjangan  ini  menimbulkan  tantangan  bagi  pembuat  kebijakan  dan  pemangku  kepentingan  lainnya. Berdasarkan  UUD  1945  pasal  34  ayat  1  dan  2,  negara  berkomitmen  untuk  memelihara  fakir  miskin  serta mengembangkan sistem jaminan sosial. Namun, di Desa Kluwut, Kabupaten Brebes, penyaluran bantuan beras sering  menghadapi  kendala  terkait  penentuan  penerima  yang  memenuhi  kriteria,  disebabkan  oleh  kurangnya database akurat. Untuk mengatasi  masalah  ini, penelitian  ini  menggunakan Sistem Pendukung Keputusan SPK dengan Metode WASPAS (Weight Aggregated Sum Product Assessment) . Tujuannya adalah membantu memilih calon penerima bantuan secara objektif dan adil, dengan menetapkan bobot untuk setiap kriteria yang digunakan dalam proses perangkingan. Hasil perankingan menunjukkan bahwa alternatif A1 meraih nilai tertinggi sebesar 0,92185, menempatkannya di peringkat pertama. Alternatif A2 memperoleh nilai 0,884 untuk peringkat kedua, dan  alternatif  A4  mendapat  nilai  0,8824,  menempatkannya  di  peringkat  ketiga.  Selanjutnya,  alternatif  A3 memperoleh nilai 0,81555 di peringkat keempat, dan alternatif A5 mendapatkan nilai 0,7922 di peringkat kelima.
Kata kunci :  Sistem Pendukung Keputusan, Waspas, Beras Miskin

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era  modern  ini,  masalah kemiskinan dan ketidaksetaraan  sosial  telah  menjadi  sorotan  utama bagi banyak negara di seluruh dunia. Meskipun terjadi kemajuan  teknologi  dan  pertumbuhan  ekonomi  yang pesat,  kesenjangan  antara  kelompok  berpendapatan tinggi  dan  rendah  terus  memperdalam  jurang  sosial. Fenomena  ini  menimbulkan  tantangan  kompleks  dan mendesak bagi para pembuat kebijakan, ahli ekonomi, dan  pemangku  kepentingan  lainnya.  Berlandaskan UUD  1945  pasal  34  ayat  1,  "Fakir  miskin  dan  anak- anak yang terlantar dipelihara oleh negara," serta pasal 34 ayat 2 yang menjelaskan, "Negara mengembangkan sistem  jaminan  sosial  bagi  seluruh  rakyat  dan memberdayakan  masyarakat  yang  lemah  dan  tidak mampu sesuai dengan martabat manusia .[1]. Salah  satu  upaya  konkret  yang  telah  diambil untuk mengatasi tantangan kemiskinan dan ketidaksetaraan  sosial  adalah  melalui  implementasi program bantuan sosial berupa distribusi beras kepada kelompok  masyarakat  yang  membutuhkan.  Program ini  secara  aktif  dikelola  oleh  Kementerian  Sosial (Kemensos) dan ditujukan kepada Keluarga Penerima Manfaat  (KPM)  yang  berada  dalam  kategori  tidak mampu  atau  miskin.  Program  bantuan  beras  ini diarahkan kepada mereka yang belum tercakup dalam program-program sebelumnya seperti Program Keluarga Harapan (PKH), Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT),  dan  Bantuan  Sosial  Tunai  (BST).  Dengan demikian,  pemerintah  berupaya  memberikan  bantuan yang  lebih  luas  dan  menyeluruh  bagi  mereka  yang terpinggirkan  secara  ekonomi,  sehingga  diharapkan dapat  memberikan  jaminan  keamanan  pangan  serta
meningkatkan  kesejahteraan  bagi  mereka  yang membutuhkan.
Desa Kluwut terletak di Kecamatan Bulakamba, Kabupaten  Brebes,  dan  dapat  dikategorikan  sebagai desa  kurang  mampu  di  wilayah  tersebut.  Penyaluran bantuan  beras  miskin  di  desa  ini  tidaklah  mudah karena  seringkali  menghadapi  berbagai  kendala, terutama  terkait  dengan  penentuan  penerima  yang memenuhi  kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Salah  satu masalah  yang  sering  muncul  adalah  penyaluran bantuan  kepada  warga  yang  sebenarnya  tidak memenuhi syarat, sementara warga yang membutuhkan  justru  tidak  mendapat  bantuan. Permasalahan ini disebabkan oleh kurangnya keberadaan database  yang akurat  mengenai penerima bantuan  beras  miskin  di  desa.  Hal  ini  menyebabkan kebingungan  dan  ketidakpuasan  di  kalangan  warga terhadap proses penyaluran bantuan, serta menimbulkan  kecemburuan  sosial  terhadap  warga yang berhasil mendapatkan bantuan. Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan penggunaan sistem pendukung keputusan di tingkat desa. Sistem ini akan membantu dalam  memilih  calon penerima  bantuan beras  miskin berdasarkan  kriteria  yang  lebih  objektif  dan  adil, sehingga dapat memastikan bahwa bantuan disalurkan kepada mereka yang benar-benar membutuhkan.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah sistem  berbasis  komputer  yang  membantu  dalam pengambilan keputusan untuk menyelesaikan masalah tertentu  dengan  menggunakan  data  dan  model tertentu[2].  Secara  esensial,  SPK  merupakan  evolusi dari  Sistem  Informasi  Manajemen  yang  telah terkomputerisasi,  yang  dirancang  untuk  berinteraksi
dengan  penggunanya.  Interaktifnya  SPK  bertujuan untuk  mempermudah  integrasi  antara  berbagai komponen  dalam  proses  pengambilan  keputusan, seperti prosedur, kebijakan, analisis, pengalaman, dan pengetahuan  manajerial,  sehingga  dapat  membantu para pengambil keputusan dalam membuat keputusan yang lebih baik [3].
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  Metode WASPAS ( Weight Aggregated sum product assessment )  untuk  menerapkan  analisis.  Pemilihan metode  ini  dilakukan  dengan  tujuan  mengurangi kesalahan  atau  meminimalkan  risiko  salah  sasaran. Fokus utama metode ini adalah kemampuannya dalam menentukan  bobot  untuk  setiap  kriteria,  yang  akan digunakan  dalam  proses  perangkingan[4].  Hal  ini bertujuan untuk menghasilkan hasil yang lebih akurat dalam mendukung masyarakat yang kurang mampu.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian ini dilakukan oleh Darmawan, La Ode Muhammad  Saidi,  dan  Ellisa  Zelin  Hardian  Putri (2022).  Dengan  judul  “Penerapan  Metode  WASPAS untuk Menentukan Asisten Dosen pada Program Studi Rekayasa  Sistem  Komputer”  Dalam  penelitian  ini dilakukan  untuk  meningkatkan  efektivitas  pemilihan asisten  dosen  dalam  Program  Studi  Rekayasa  Sistem Komputer.  Asisten  dosen  memiliki  peran  penting dalam  mendukung  proses  belajar  mengajar  dan membantu  mahasiswa  yang  mengalami  kesulitan dalam memahami materi. Metode WASPAS digunakan  dalam  penelitian  ini  dengan  tujuan  untuk memilih  asisten  dosen  secara  efisien  dan  efektif, mengoptimalkan  pemanfaatan  sumber  daya,  dan mengatasi kendala-kendala yang sering muncul dalam proses pemilihan.
Proses tersebut sering kali melibatkan subjektivitas  penilaian  dan  memakan  waktu.  Dengan adanya penelitian ini, diharapkan penggunaan metode WASPAS  dapat  meningkatkan  objektivitas  dalam pemilihan  asisten  dosen,  membuat  proses  tersebut lebih  efisien,  serta  berkontribusi  pada  peningkatan kualitas pengajaran dan prestasi akademik mahasiswa di  Program  Studi  Rekayasa  Sistem  Komputer. Berdasarkan  hasil  pengujian  dalam  jurnal  tersebut, terdapat  lima  alternatif  mahasiswa  yang  dievaluasi untuk peran asisten dosen pada program studi rekayasa sistem  komputer.  Dari  hasil  perangkingan,  Rifaldi menduduki peringkat pertama dengan nilai preferensi tertinggi  sebesar  0.8,  diikuti  oleh  Elisa  yang mendapatkan peringkat kedua dengan nilai preferensi 0.78521.  Selanjutnya,  Adam  berada  di  peringkat ketiga  dengan  nilai  preferensi  0.7791,  diikuti  oleh Dzulusri dan Kirvli di peringkat keempat dan kelima dengan  nilai  preferensi  masing-masing  sebesar 0.76233  dan  0.76008.  Dengan  demikian,  Rifaldi adalah  calon  penerima  teratas  berdasarkan  hasil perangkingan,  menunjukkan  bahwa  dia  adalah kandidat yang paling sesuai untuk peran asisten dosen [5]
Penelitian  ini  dilakukan  oleh  Mhd  Bobbi Kurniawan Nasution, Kusmanto, Abdul Karim, Shinta Esabella  (2022)  dengan  judul  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penilaian  Kinerja  Ketua  Program  Studi Menerapkan  Metode  WASPAS  dengan  Pembobotan ROC” dalam penelitian ini menjelaskan metodeWASPAS dan ROC digunakan untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam  menilai  kinerja  Ketua  Program  Studi.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  Metode  ROC  efektif digunakan  untuk  memberikan  bobot  pada  setiap kriteria  penilaian,  sedangkan  Metode  WASPAS berhasil menghasilkan keputusan objektif dan terukur dalam  menentukan  Ketua  Program  Studi  yang  layak menerima penghargaan.
Dengan  demikian,  SPK  yang  dikembangkan dapat  menjadi  alat  yang  berguna  bagi  institusi pendidikan  untuk  mengevaluasi  kinerja  Ketua Program  Studi  secara  efisien  dan  objektif,  dengan mempertimbangkan  berbagai  aspek  kinerja  seperti pengambilan  keputusan,  kepemimpinan,  keaktifan, pelaksanaan  Tri  Dharma,  dan  kemampuan  untuk mengayomi.  Penelitian  ini  memberikan  kontribusi penting  dalam  meningkatkan  transparansi  dan akuntabilitas  dalam  proses  penilaian  kinerja  Ketua Program  Studi  di  perguruan  tinggi.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  alternatif  A2  terpilih  sebagai Ketua Program Studi dengan nilai preferensi tertinggi 0,958.  Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  dalam meningkatkan  objektivitas  dan  akurasi  penilaian kinerja Ketua Program Studi. Selain itu, hasilnya dapat digunakan  sebagai panduan dalam pemberian reward kepada Ketua Program Studi [6].
Penelitian  ini  dilakukan  oleh  Dwi  Asdini, Miftahul  Khairat,  Dito  Putro  Utomo  (2022)  dengan judul “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Manajer  di  PT.  Pos  Indonesia  dengan  Metode WASPAS”  bertujuan  untuk  menunjukkan  relevansi dan aplikabilitas konsep-konsep teoretis dalam sistem pendukung  keputusan  dalam  situasi  dunia  nyata seperti evaluasi kinerja manajer di perusahaan tertentu. Penulis  juga  bermaksud  memberikan  solusi  atau alternatif  baru  yang  dapat  membantu  perusahaan dalam proses pengambilan keputusan terkait manajemen  sumber  daya  manusia.  Selain  itu, penelitian ini mungkin juga didorong oleh kepentingan praktis  dari  PT.  Pos  Indonesia  untuk  meningkatkan sistem  evaluasi  kinerja  manajer  mereka,  sehingga tujuannya  adalah  memberikan  pandangan  yang berharga dalam hal ini. Terakhir, penulis mungkin juga memiliki  motivasi  untuk  mempublikasikan  hasil penelitian  mereka  agar  dapat  diakses  oleh  komunitas ilmiah  dan  profesional  yang  tertarik  pada  topik tersebut [7].
Penelitian ini dilakukan oleh Musli Yanto (2021) dengan  judul  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Dengan Menggunakan  Metode  Ahp  Dalam  Seleksi  Produk” Dalam  penumpukan  barang  atau  produk  yang  tidak diminati  di  mini  market,  yang  dapat  menyebabkan kerugian  bagi  pengelola  mini  market.  Masalah  ini
disebabkan oleh kurang efektifnya proses pengambilan  keputusan  dalam  menentukan  produk yang diminati oleh konsumen, serta waktu yang lama yang  dibutuhkan  oleh  pengguna  untuk  menentukan keputusan  dari  produk  yang  paling  diminati.  Metode AHP  digunakan  untuk  mengidentifikasi  kriteria- kriteria  yang  relevan  untuk  menilai  produk,  seperti harga, rasa, desain, aroma, dan manfaat. Selanjutnya, penelitian  ini  melakukan  perhitungan  dan  analisis berdasarkan matriks perbandingan berpasangan untuk menentukan  prioritas  dari  setiap  kriteria  dan subkriteria. Dengan demikian, hasil dari penelitian ini memberikan  rekomendasi  produk  yang  diminati berdasarkan  analisis  terhadap  kriteria-kriteria  yang telah ditetapkan.
Hasil  dari  penelitian  ini  Teh  Pucuk  Harum menduduki  peringkat  pertama  dengan  nilai  0.9346, diikuti oleh Ichi Ocha dengan nilai 0.7563, dan Mirai Ocha  dengan  nilai  0.7282.  Selanjutnya,  Teh  Javana berada  di  peringkat  keempat  dengan  nilai  0.6964, disusul oleh Frestea Greentea dengan nilai 0.5880, dan Ichitan  Yen  Yen  dengan  nilai  0.5859  perankingan tersebut adalah produk yang paling diminati [8].
Penelitian  ini  dilakukan  oleh  Dellys  Okta Wibowo, Adhie Thyo Priandika (2021) dengan  judul “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Gedung Pernikahan Pada Wilayah Bandar Lampung Menggunakan Metode Topsis” Tujuan dari penelitian untuk  mengembangkan  sebuah  sistem  pendukung keputusan  yang  dapat  membantu  calon  pengantin dalam memilih gedung pernikahan di wilayah Bandar Lampung.  Sistem  ini  menggunakan  metode  TOPSIS sebagai  landasan untuk  mengevaluasi dan  meranking gedung-gedung  pernikahan  berdasarkan  kriteria- kriteria  tertentu,  seperti  harga  sewa,  jarak,  kapasitas tamu,  kapasitas  parkir,  fasilitas,  dan  kemungkinan kriteria lainnya. Dengan adanya sistem ini, diharapkan proses  pemilihan  gedung  pernikahan  menjadi  lebih efisien,  akurat,  dan  memenuhi  kebutuhan  serta preferensi calon pengantin.

## 2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah platform  komputer  yang  dirancang  untuk  membantu individu  atau  kelompok  dalam  membuat  keputusan yang lebih efektif dan terinformasi. SPK mengorganisir  data,  informasi,  dan  pengetahuan relevan  untuk  analisis  dan  evaluasi  opsi  yang tersedia[9].  Sistem  ini  mengumpulkan,  menyimpan, dan mengatur data dari berbagai sumber, baik internal maupun eksternal, dan dapat membangun model atau simulasi  untuk  meramalkan  dampak  dari  keputusan. Salah satu metode yang digunakan dalam SPK adalah metode  WASPAS,  yang  akan  diterapkan  dalam penelitian ini [10].
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah kerangka  kerja  berbasis  data  yang  cerdas,  yang menyediakan  informasi,  tampilan,  dan  kontrol  data untuk membantu dalam pengambilan keputusan pada situasi  semi-terstruktur.  Kerangka  kerja  ini  bertujuan
menyediakan  struktur  yang  adil  dalam  proses pengambilan  keputusan,  mendukung  penyelidikan informasi,  demonstrasi  pilihan,  penempatan  pilihan, dan  pengaturan  arah  masa  depan.  SPK  bertujuan menyediakan  data,  memberikan  bimbingan,  serta memberikan  harapan  dan  arahan  kepada  pengguna data  dalam  menentukan  pilihan  dengan  tepat  dan efektif [11]

## 2.2. Weightaggregeted Sum Product Assesment
Metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product Assessment (WASPAS)  merupakan salah satu teknik yang  digunakan  untuk  mengurangi  kesalahan  serta mengoptimalkan  penilaian  dalam  proses  pemilihan nilai tertinggi dan terendah. Dalam konteks ini, tujuan utama  dari  pendekatan  Multi-Criteria  Decision Making  (MCDM)  adalah  untuk  memilih  opsi  terbaik di antara sekumpulan alternatif yang memiliki kriteria yang berbeda dan bahkan bertentangan[12].
Dalam  konteks  aplikasinya,  ketika  menghadapi situasi pemilihan bantuan beras miskin, penting untuk memiliki  dasar  yang  kuat  untuk  pengambilan keputusan.  Salah  satu  pendekatan  yang  dapat digunakan  adalah  metode  WASPAS.  Metode  ini dipilih  karena  kemampuannya  untuk  secara  efektif menyeleksi  dan  menentukan  alternatif  terbaik berdasarkan pertimbangan dari berbagai aspek kriteria yang relevan[13].
Dengan demikian, penggunaan metode WASPAS  menjadi  strategi  yang  tepat  dalam menangani kompleksitas dan keragaman dalam proses pengambilan  keputusan  terkait  pemilihan  beras miskin. [14]

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  menggunakan  Sistem Pendukung  Keputusan  SPK  menggunakan  Metode WASPAS (Weight Aggregated Sum Product Assessment) .  Langkah-langkah  yang  ditempuh  dalam penelitian ini meliputi:
1. Pengumpulan Data:
Data  dikumpulkan  dari  Desa  Kluwut,  Kecamatan Bulakamba,  Kabupaten  Brebes,  yang  mencakup informasi  kriteria  yang  relevan  untuk  menentukan penerima bantuan beras.
2. Penentuan Kriteria dan Bobot Kriteria  dan  pembobotan  penerima  bantuan ditetapkan  berdasarkan  observasi  dan  wawancara kepada  perangkat  desa  yang  sesuai  dari  parameter- parameter  yang  relevan.  Setiap  kriteria  diberi  bobot yang  mencerminkan  tingkat  kepentingannya  dalam proses seleksi penerima bantuan.
a. Kriteria Usia Tabel 1. Usia No Usia Bobot 1. 81 S/D 100 Tahun 100 2. 61 S/D 80 Tahun 90 3. 41 S/D 60 Tahun 80 4. 21 S/D 40 Tahun 70 5. 17 S/D 20 Tahun 60
b. Kriteria Jenis Dinding Tabel 2. Jenis Dinding No Jenis Dinding Bobot 1. Batu Bata Merah 100 2. Semi Batu Bata Merah 90
c. Kriteria Jumlah Penghasilan Kepala Keluarga
Tabel 3. Jumlah Penghasilam Keluarga No Jumlah Penghasilan Kepala Keluarga Bobot 1. < Rp.500.000 100 2. Rp. 600.000 s/d Rp.1.000.000 90 3. Rp. 1.100.000 s/d Rp.2.000.000 80 4. Rp. 2.100.000 s/d Rp.3.000.000 70 5. Rp. 3.100.000 s/d Rp.4.000.000 60
d. Kriteria Jenis Lantai Rumah
Tabel 4. Jenis Lantai Rumah No Jenis Lantai Rumah Bobot 1. Keramik 100 2. Plaster 90 3. Tanah 80 e. Kriteria Pekerjaan Tabel 5. Pekerjaan No Pekerjaan Bobot 1. Ibu Rumah Tangga 100 2. Buruh 90 3. Petani 80 4. Karyawan Swasta 70 5. Pengangguran 60 f. Kriteria Tingkat Kesulitan Tabel 6. Tingkat Kesulitan No Tingkat Kesulitan Bobot 1. Tidak Mampu 100 2. Kurang Mampu 90 3. Cukup Mampu 80 4. Mampu 70 5. Sangat Mampu 60
g. Kriteria Kondisi Rumah Tabel 7. Kondisi rumah No Kondisi Rumah Bobot 1. Anyaman Bambu 100 2. Semi Permanen 90 3. Permanen 80
h. Kriteria Matriks Keputusan Tabel 8. Data Nilai Keputusan Altern atif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5  C6 C7 A1 100 90 100 90 90  100 90 A2
90 100 70 100 60  70 90 A3 70 90 90 100 80  70 80 A4 90 90 80 90 60  70 90 A5
80 100 70 90 70  80 80 Bobot 0,37 0,23 0,16 0,11  0,07 0,04  0,02 Ben efit Ben efit Ben efit Ben efit Cost Cost Ben efit
× =
[ 100 90 100 90 90 100 90 90 100 70 100 60 70 90 70
90 80 90 90 100 90 80 70 100 90 90 80 60 70 70 70 80 80 90 80 ]
i. Normalisasi matriks: Data  yang  telah  di  dapatkan  selanjutnya  di normalisasi sesuai dengan tipe kriterianya[15]
a. Kriteria Benefit
xij = xij Max Xij .....(1)
b. Kriteria Cost
xij = Min Xij Xij .....(2)
j. Menghitung Nilai Qi:
Hasil  dari  normaliasi  dihitung  nilai  Qi  dan divalidasi  untuk  memastikan  bahwa  calon  penerima yang  dip  ilih  benar-benar  sesuai  dengan  kriteria  dan layak menerima bantuan[12].
Qi = 0.5 ∑ Xijw + 0.5  ∏ (xij) wj n j=1 n j=1 .....(3)
k. Perankingan Perangkingan  di  hitung  dari  alternatif  dengan nilai tertinggi sampai terkecil
Dengan  menggunakan  SPK  berbasis  Metode WASPAS,  penelitian  ini  bertujuan  mengurangi kesalahan  dalam  penentuan  penerima  bantuan  dan memastikan bantuan beras disalurkan kepada  mereka yang paling membutuhkan di Desa Kluwut.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  berbasis  Metode  WASPAS  untuk menentukan penerima bantuan beras di Desa Kluwut. Hasil dan Pembahasan sebagai berikut:
1. Normalisasi Matriks
Kriteria C1:
X 1 = ( 100 100 ) = 1 X 2 = ( 90 100 ) = 0,9 X 3 = ( 70 100 ) = 0,7 X 4 = ( 90 100 ) = 0,9 X 5 = ( 80 100 ) = 0,8
Kriteria C2:
X 1 = ( 90 100 ) = 0,9 X 2 = ( 100 100 ) = 1 X 3 = ( 90 100 ) = 0,9 X 4 = ( 90 100 ) = 0,9 X 5 = ( 100 100 ) = 1
Kriteria C3:
X 1 = ( 100 100 ) = 1 X 2 = ( 70 100 ) = 0,7
X 3 = ( 90 100 ) = 0,9 X 4 = ( 80 100 ) = 0,8 X 5 = ( 70 100 ) = 0,7
Kriteria C4:
X 1 = ( 90 100 ) = 0,9
X 2 = ( 100 100 ) = 1 X 3 = ( 100 100 ) = 1
X 4 = ( 90 100 ) = 0,9 X 5 = ( 90 100 ) = 0,9
Kriteria C5:
X 1 = ( 60 90 ) = 0,6
X 2 = ( 60 60 ) = 1
X 3 = ( 60 80 ) = 0,7
X 4 = ( 60 60 ) = 1
X 5 = ( 60 70 ) = 0,8
Kriteria C6:
X 1 = ( 70 100 ) = 0,7
X 2 = ( 70 70 ) = 1
X 3 = ( 70 70 ) = 1
X 4 = ( 70 70 ) = 1
X 5 = ( 70 80 ) = 0,8
Kriteria C7:
X 1 = ( 90 90 ) = 1
X 2 = ( 90 90 ) = 1 X 3 = ( 80 90 ) = 0,8
X 4 = ( 90 90 ) = 1 X 5 = ( 90 90 ) = 1
Hasil Normalisasi Matriks x̄ = [ 1 0,9 1 0,9 0,6 0,7 1 0,9 1 0,7 1 1      1     1 0,7 0,9 0,8 0,9 0,9 1 0,9 0,8 0,7 1 0,9 0,9 0,7 1 0,8 1 1 0,8 0,8 1 1 ]
2. Menghitung Nilai Qi Q1 = 0.5 ∑ ((1*0,37) + (0,9*0,23) + (1*0.16) + (0,9*0,11) + (0,6*0,07) + (0,7*0,04) + (1*0,02)) + 0.5 ∏ ((1) 0,37 * (0,9) 0,23 * (1) 0,16 * (0,9) 0,11 * (0,6) 0,07 * (0,7) 0,04 * (1) 0,02 ) Q1 = 0,5*(0,926) + 0,5*(0,9177) Q1 = 0,463 + 0,45885 = 0,92185
Q2 = 0.5 ∑ ((0,9*0,37) + (1*0,23) + (0,7*0.16) + (1*0,11) + (1*0,07) + (1*0,04) + (1*0,02))
+ 0.5 ∏ ((0,9) 0,37 * (1) 0,23 * (0,7) 0,16 * (1) 0,11 * (1) 0,07 * (1) 0,04 * (1) 0,02 ) Q2 = 0,5*(0,915) + 0,5*(0.854) Q2 = 0.4575 + 0.427 = 0.884
Q3 = 0.5 ∑ ((0,7*0,37) + (0,9*0,23) +
(0,9*0.16) + (1*0,11) + (0,7*0,07) + (1*0,04) + (0,8*0,02)) + 0.5 ∏ ((0,7) 0,37 *
(0,9) 0,23 * (0,9) 0,16 * (1) 0,11 * (0,7) 0,07 * (1) 0,04
* (0,8) 0,02 )
Q3 = 0,5*(0.825) + 0,5*(0.8061)
Q3 = 0.4125 + 0.40305 = 0.81555
Q4 = 0.5 ∑ ((0,9*0,37) + (0,9*0,23) +
(0,8*0.16) + (0,9*0,11) + (1*0,07) + (1*0,04) + (1*0,02)) + 0.5 ∏ ((0,9) 0,37 * (0,9) 0,23 * (0,8) 0,16 * (0,9) 0,11 * (1) 0,07 * (1) 0,04
* (1) 0,02 )
Q4 = 0,5*(0.897) + 0,5*(0.8678) Q4 = 0.4485 + 0.4339 = 0.8824
Q5 = 0.5 ∑ ((0,8*0,37) + (1*0,23) + (0,7*0.16)
+ (0,9*0,11) + (0,8*0,07) + (0,8*0,04) +
(1*0,02)) + 0.5 ∏ ((0,8) 0,37 * (1) 0,23 * (0,7) 0,16 * (0,9) 0,11 * (0,8) 0,07 * (0,9) 0,04 * (1) 0,02 ) Q5 = 0,5*(0.845) + 0,5*(0.7394) Q5 = 0.4225 + 0.3697 = 0.7922

## 3. Perankingan
Tabel 9. Perankingan No Alternatif Nilai Preferensi Perankingan 1. A1 0,92185 1 2. A2 0.884 2 3. A4 0.8824 3 4. A3 0.81555 4 5. A5 0.7922 5
Dari Tabel 9, dapat dilihat hasil peringkat, di mana Penerima Beras Miskin dengan alternatif A1 memiliki nilai preferensi tertinggi. Ini berarti bahwa alternatif tersebut berhak mendapatkan bantuan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Tujuan  penelitian ini  untuk menentukan kelayakan penerimaan beras miskin dengan menerapkan  metode  WASPAS,  sehingga  hasil  dari penilaian  kelayakan  penerimaan  beras  miskin  akan menjadi  rekomendasi  bagi  pemerintah  Desa  dalam menetapkan kelayakan penerimaan beras miskin.
Berdasarkan hasil perankingan dari metode SPK WASPAS, dapat dilihat bahwa alternatif A1 memiliki nilai  preferensi  tertinggi  dengan  nilai  0.92185,  yang menempatkannya  pada  peringkat  pertama.  Diikuti oleh A2 dengan nilai 0.884 pada peringkat kedua, dan A4  dengan  nilai  0.8824  pada  peringkat  ketiga. Alternatif  A3  dan  A5  masing-masing  menduduki peringkat  keempat  dan  kelima  dengan  nilai  0.81555 dan  0.7922.  Evaluasi  rutin  direkomendasikan  untuk memastikan  keputusan  yang  diambil  tetap  relevan dengan kondisi dan prioritas yang berubah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P.  Julianto,  “IMPLEMENTASI  PROGRAM BANTUAN  PANGAN  NON  TUNAI  (BPNT)
DI KECAMATAN SITINJAU
LAUT
KABUPATEN KERINCI,” 2020.
[2]  N.  Rahma et  al. ,  “TELAAH  KAJIAN PUSTAKA PEMODELAN
SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PADA  USAHA MIKRO  KECIL  DAN  MENENGAH  REVIEW
OF  LITERATURE  REVIEW  OF  DECISION SUPPORT SYSTEM MODELING IN MICRO, SMALL AND MEDIUM ENTERPRISES,” vol. 11, no. 2, 2023.
[3]  A. F. Pasaribu, A. Surahman, A. T. Priandika, S. Sintaro,  and  Y.  T.  Utami,  “Sistem  Pendukung
Keputusan Seleksi Penerimaan Guru Menggunakan  SAW,” Journal  of  Artificial Intelligence and Technology Information (JAITI) , vol. 1, no. 1, pp. 13–19, Feb. 2023, doi: 10.58602/jaiti.v1i1.21.
[4]  E. K. Manik, D. R. Manalu, and J. M. Hutapea, “METHOSISFO: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Perancangan  Sistem  Informasi  Pendaftaran  Dan Seleksi  Penerimaan  Calon  Siswa  Baru  Dengan Metode  Waspas  (Studi  Kasus :  SMP  Negeri  1 Tigalingga),” 2022. [Online]. Available: http://ojs.fikom- methodist.net/index.php/METHOSISFO
[5]  L.  Ode  Muhammad  Saidi  and  E.  Zelin  Hardian Putri,  “Penerapan  Metode  Waspas  untuk Menentukan Asisten Dosen pada Program Studi Rekayasa Sistem Komputer”.
[6]  M. B. K. Nasution, K. Kusmanto, A. Karim, and S.  Esabella,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penilaian Kinerja Ketua Program Studi Menerapkan Metode WASPAS dengan
Pembobotan  ROC,” Building  of  Informatics, Technology  and  Science  (BITS) ,  vol.  4,  no.  1, Jun. 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1619.
[7]  D. Asdini, M. Khairat, and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Manajer  di  PT.  Pos  Indonesia  dengan  Metode WASPAS,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol.  9,  no.  1,  p.  41,  Feb.  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3767.
[8]  M. Yanto, “SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN  DENGAN  MENGGUNAKAN
METODE AHP DALAM SELEKSI PRODUK,” Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi  Bisnis ,
vol.  3,  no.  1,  pp.  167–174,  Jan.  2021,  doi: 10.47233/jteksis.v3i1.161.
[9]  P.  Citra,  I.  W.  Sriyasa,  and  H.  B.  Santoso, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Kinerja Sales Terbaik Menggunakan Kombinasi Grey Relational Analysis dan Pembobotan Rank Sum,” Jurnal  Ilmiah  Computer  Science ,  vol.  2, no. 2, pp. 99–108, Jan. 2024, doi: 10.58602/jics.v2i2.26.
[10]  I.  Purwanto,  “BULLETIN  OF  COMPUTER SCIENCE  RESEARCH  Analisa  Penerapan Metode  WASPAS  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan  Penilaian  Kinerja  Checker  Terbaik Pada Kereta Api,” Media  Online) , vol. 3, no. 6, pp. 392–399, 2023, doi:
10.47065/bulletincsr.v3i6.287.
[11]  B.  Purba,  R.  Sinaga,  and  K.  Faisol, Seminar Nasional  Sains  dan  Teknologi  Informasi (SENSASI) Sistem Pendukung Keputusan Penentuan  Pelatih  Seni  Pada  SMP  Negeri  29 Medan,  Menerapkan  Metode  Simple  Additive Weighting  (WASPAS) .  [Online].  Available: http://prosiding.seminar-
id.com/index.php/sensasi/issue/archivePage|512
[12]  “Implementasi  Multi  Criteria  Decision  Making (Mcdm)  Pada  Agroindustri:  Suatu  Telaah Literatur,” Jurnal  Teknologi Industri  Pertanian ,
pp. 234–343,
Sep. 2020, doi: 10.24961/j.tek.ind.pert.2020.30.2.234.
[13]  S.  Damanik  and  P.  Utomo,  “Implementasi Metode  ROC  (Rank  Order  Centroid)  Dan Waspas  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Kerjasama  Vendor,”  vol.  4,  no.  1, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2690.
[14]  T.  Hasanah,  B.  Aviani,  and  A.  Toyib  Hidayat, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi
Pemberian  Uang  Kuliah  Tunggal  Menerapkan Metode WASPAS,” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Hal , vol. 2, no. 1, pp. 102– 109, 2020, doi: 10.30865/json.v2i1.2482.
[15]S.  Hummairoh,  A.  Rahmadhani,  and  I. Saputra, Seminar Nasional Sains dan Teknologi Informasi  (SENSASI)  Penerapan  WASPAS Dalam Menetukan Kelayakan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan Kelurahan Sudirejo-I . [Online]. Available: http://prosiding.seminar- id.com/index.php/sensasi/issue/archivePage|333