## PENERAPAN METODE WEIGHTED PRODUCT UNTUK PENERIMA BANTUAN SOSIAL MASYARAKAT BERBASIS WEBSITE (STUDI KASUS: DESA PURWODADI, KABUPATEN BANYUWANGI)
Dicky Rega Firmansyah, Ahmad Fahrudi Setiawan, Febriana Santi Wahyuni Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang
Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918032@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Bantuan  sosial  melibatkan  dukungan  barang,  atau  layanan  yang  ditujukan  untuk  individu,  keluarga  atau masyarakat  kurang  mampu.  Pemanfaatan  teknologi  informasi  sangat  penting  dalam  pemerintahan  untuk mendukung pekerjaan, pengambilan keputusan lebih efisien kebutuhan masyarakat. Studi ini dilakukan di Desa Purwodadi salah satu desa di Banyuwangi. Wilayah ini memberikan bantuan sosial kepada penduduknya melalui program  yang  dikelola  oleh  Dinas  Sosial  Kabupaten  Banyuwangi,  seperti  Bantuan  BPNT  dan  Bantuan  PKH. Namun,  masalah  sering  terjadi  akibat  ketidakakuratan  data  penerimaan  bantuan,  yang  dapat  menyebabkan ketidakadilan  dalam  penerimaan  bantuan.  Disini  dilakukan  dengan  perancangan  dan  pembangunan website dengan  penerapan  menggunakan  metode Weighted  Product sebagai  proses  dalam  pendukung  keputusan  untuk penerimaan  bantuan  yang  layak  menerima.  Metode  ini  melibatkan  perkalian  bobot  rating  atribut  yang  telah dipangkatkan, sehingga  menghasilkan alternatif terbaik berdasarkan  nilai terbesar. Dengan  metode ini, petugas desa dapat memilih penerima BPNT dan PKH dengan akurasi ketepatan yang tinggi. Website ini menampilkan hasil perhitungan akhir untuk setiap nama alternatif penerima bantuan. Selain itu, fitur data warga memungkinkan penginputan seluruh warga, termasuk mereka yang tidak menerima bantuan, guna mempermudah pencatatan oleh perangkat desa dan  menciptakan data  yang  lengkap. Dengan demikian,  pemanfaatan dengan weighted product digunakan  mengidentifikasi  penerima  di  Desa  Purwodadi  dapat  meningkatkan  efektivitas  dan  akurasi  dalam program penerimaan bantuan sosial.
Kata kunci: Bantuan sosial, Penerima bantuan, Website, Weighted Product

## 1. PENDAHULUAN
Bantuan  sosial  dapat  melibatkan  dukungan mencakup uang, barang, layanan masyarakat maupun kelompok  masyarakat  kurang  mampu  dengan  situasi risiko  sosial.  Potensi  ancaman  sosial  merujuk  pada situasi  dengan  kejadian  memiliki  potensi  untuk mengakibatkan  ketidakmampuan  sosial  yang  dialami oleh diri sendiri, keluarga maupun masyarakat. Situasi tersebut  dapat  muncul  akibat  situasi  ekonomi  yang kurang  ataupun  dampak  terkena  bencana.  Apabila bantuan sosial ditiadakan, situasi ini dapat memperburuk  kondisi  mereka  dan  menghalangi kemampuan mereka untuk menjalani kehidupan yang normal.
Dalam ranah pemerintahan, pemanfaatan teknologi  informasi  menjadi  aspek  yang  sangat esensial  dalam  mendukung  beragam  kegiatan  yang mendukung  pekerjaan.  Untuk  saat  ini,  hampir  semua lembaga  pemerintah  telah  mengadopsi  teknologi informasi  terbaru,  bahkan  telah  menjadi  landasan dalam  pengambilan  dalam  mengambil  sebuah keputusan.  Bayangkanlah  jika  pengelolaan  data  dan informasi  dalam  suatu  organisasi  atau  entitas pemerintahan  tidak  mendapatkan  perhatian  yang serius.  Akibatnya,  ada  potensi besar  bahwa pengambilan keputusan dalam administrasi pemerintahan  akan  mengarah  pada  jalan  yang  keliru. Akibatnya,  situasi  ini  akan  berdampak  merugikan terutama pada  lapisan  masyarakat  yang  lebih rendah,
terutama  jika  kebijakan  bantuan  yang  diambil  tidak tepat sasaran. Contohnya, pada studi ini di Kelurahan Purwodadi Kecamatan Gambiran Kabupaten Banyuwangi,  merupakan  salah  satu  wilayah  yang memberikan  bantuan  sosial  kepada  warganya. Program  bantuan  ini  dikelola  oleh  Dinas  Sosial Kabupaten  Banyuwangi.  Untuk  jenis  bantuan  yang disediakan untuk masyarakat meliputi Bantuan BPNT dan Bantuan PKH. Masalah yang sering muncul yaitu seringnya  tumbuh  dalam  pelaksanaan  bantuan  yakni ketidakakuratan  dalam  data  penerima  subsidi.  Jika situasi  ini  tidak  diperbaiki,  dikhawatirkan  akan timbulnya  pertentangan  sosial  di  semua  kalangan. Instansi  setempat  wajib  meningkatkan  ketepatan informasi  penerima  yang  membutuhkan  dalam program  bantuan  kepada  warga,  dalam  tindakan meningkatkan  kemakmuran  semua  warga.  Satu diantara  pendekatan  bisa  ditempuh  bagi  instansi setempat  untuk  mengidentifikasi  serta  memilih individu  atau  kelompok  yang  layak  mendapatkan bantuan  adalah  melalui  penerapan  proses  dalam pengambilan keputusan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Menurut Sahara, Ginting, dan  Syahputra. dalam penelitiannya  yang  berjudul  “Penentuan  Penerimaan Bantuan  Masyarakat  Menggunakan  Metode Weight Product (WP)”  yang  bertujuan  untuk  menangani
tantangan  dalam  mengumpulkan  dan  menentukan penerima manfaat yang memenuhi syarat untuk warga. Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  dengan  penerapan pendekatan Weighted Product mengembangkan suatu sistem  alat  bantu  keputusan  untuk  memilih  penerima manfaat dalam program bantuan untuk warga [1].
Menurut Diana dan Seprina dalam penelitiannya dengan  judul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk Menentukan  Penerima  Bantuan  Sosial  Menerapkan Weighted Product Method (WPM)”  yang  bertujuan mengatasi  tindakan  curang  yang  mungkin  dilakukan oleh pihak tertentu. Dalam Metode Weighted Product (WPM),  alternatif  yang  dipilih  dihasilkan  dengan mengurangi  nilai  kriteria  biayanya.  Maka  semakin rendah  nilai  kriteria  biaya,  peluang  yang  lebih  tinggi bagi alternatif PKH untuk mencapai peringkat teratas. Selain  itu,  metode  ini  juga  mengoptimalkan  nilai kriteria  keuntungan,  ketika  nilai  kriteria  keuntungan semakin  tinggi,  maka  kemungkinan  alternatif  PKH berada pada peringkat teratas semakin besar [2].
Menurut  Zayushan  dalam  penelitiannya  yang berjudul “PERBANDINGAN PENERAPAN METODE  TOPSIS  DAN  WEIGHTED  PRODUCT (WP) PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN  GAJI  KARYAWAN  DI  PT  BUNGA RAYA  BIMA  NTB”  yang  bertujuan  untuk  hasil perhitungan  perbandingan  mengindikasikan  bahwa terdapat perbedaan nilai pada masing-masing variabel perbandingan  yang  dilakukan  pada  kedua  metode tersebut,  diantaranya  jumlah  proses,  jumlah  selama perhitungan dengan metode serta perkiraan total waktu yang  diperlukan  dalam  melalui  keseluruhan  tahapan [3].
Menurut  Rustam  dan  Dr.Rz.  Aziz  dalam penelitiannya yang berjudul “MODEL PENGAMBILAN KEPUTUSAN PENERIMA BANTUAN  RASKIN  MENGUNAKAN  METODE WEIGHTED PRODUCT (WP) DAN TOPSIS” yang Tujuan  dari  sistem  ini  adalah  untuk  memberikan rekomendasi mengenai calon penerima bantuan raskin di  Kecamatan  Way  Pengubuan.  Hal  ini  diharapkan akan  membantu  pihak  kecamatan  dalam  menentukan mereka  yang  layak  menerima  bantuan  raskin  di wilayah  Kecamatan  Way  Pengubuan,  Kabupaten Lampung Tengah [4].

## 2.2. Desa Purwodadi
Desa  Purwodadi,  berlokasi  di  Kecamatan Gambiran,  Kabupaten  Banyuwangi,  Provinsi  Jawa Timur,  Indonesia,  terletak  di  pedalaman  dengan lingkungan alami. Dengan populasi yang beragam dari berbagai  suku  dan  agama,  mayoritas  penduduknya adalah  suku  Jawa  dan  menganut  agama  Islam. Pemerintah  desa,  di  bawah  kepemimpinan  Kepala Desa Drs. Suyanto, mengurus tugas administratif dan pelayanan  publik  di  tingkat  desa.  Alamat  Desa Purwodadi  di  Jl.  Raya  Gembolo  No.34,  Dusun Gembolo, Purwodadi, Kecamatan Gambiran,
Kabupaten Banyuwangi, Jawa Timur 68486,
Indonesia. Wilayah desa ini terbagi menjadi tiga dusun Gembolo, Krajan, dan Tempurejo.

## 2.3. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau Decision  Support  System  (DSS)  adalah  sistem informasi  yang  interaktif,  memberikan  data,  model, dan  manipulasi  data  untuk  mendukung  pengambilan keputusan  dalam  situasi  semi-terstruktur  dan  tidak terstruktur.  Konsep  DSS  diperkenalkan  oleh  Scott- Morton  pada  tahun  1971  sebagai  Sistem  berbasis komputer  yang  interaktif,  membantu  pengambil keputusan  menggunakan  data  dan  model  untuk menyelesaikan persoalan yang tidak terstruktur. [5].
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah komponen dalam sistem informasi berbasis komputer yang  digunakan  untuk  memberikan  dukungan  dalam proses  pengambilan  keputusan  di  organisasi  atau perusahaan.  Fungsinya  adalah  untuk  mengolah  data menjadi  informasi guna  mengambil keputusan dalam situasi  yang  memiliki  tingkat  struktur  yang  beragam, terutama dalam konteks masalah semi-terstruktur yang memiliki spesifikasi tertentu [6].

## 2.4. Teknik-teknik Sistem Pendukung Keputusan
Multi-Attribute  Decision  Making  (MADM) merupakan  salah  satu  bentuk  model  pendukung keputusan  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi alternatif-alternatif  yang ada dan  mempertimbangkan berbagai kriteria tertentu. Pada model ini, bobot nilai diatribusikan  pada  masing-masing  kriteria,  sehingga dapat dihasilkan peringkat atau urutan alternatif secara keseluruhan.  Terdapat  berbagai  metode  dalam kerangka  MADM  yang  bisa  digunakan  sebagai  alat bantu  pengambilan  keputusan  dalam  berbagai  situasi atau  permasalahan  yang  berbeda  [7].  Berikut  contoh satu di antara yang dimanfaatkan dalam teknik Multi- Attribute  Decision  Making (MADM)  yaitu Weighted Sum Model, TOPSIS serta metode lainnya.
Selanjutnya teknik yang digunakan yaitu MCDM ( Multiple Criteria Decision Making ) Fokus utama dari Metode Pemilihan Keputusan Multi-Kriteria (MCDM) adalah mengatur dan memecahkan masalah perencanaan  dan  pengambilan  keputusan  yang melibatkan  banyak  kriteria.  Tujuannya  adalah  untuk memberikan  dukungan  kepada  pengambil  keputusan dalam  menghadapi  permasalahan  semacam  itu. Biasanya, solusi optimal yang tunggal tidak ada untuk jenis masalah ini, sehingga diperlukan preferensi dari pembuat keputusan untuk memilah-milah solusi-solusi tersebut. MCDM berlaku pada situasi nyata dan umum di  mana  terdapat  berbagai  kriteria,  yang  sering  kali saling  bertentangan,  yang  harus  dipertimbangkan dalam  proses  pengambilan  keputusan  [8].  Dengan contoh metode yang digunakan dalam teknik MCDM yaitu  AHP Analytic  Hierarchy  Process (AHP), Analytic Network Process
2.5. Metode Weighted Product
Pada  metode Weighted  Product memanfaatkan operasi  perkalian  untuk  mengaitkan  rating  yang diberikan  pada  atribut.  Setiap  rating  atribut  diangkat menjadi  pangkat  dengan  bobot  yang  sesuai  sebelum dikalikan.  Proses  ini  seakan  menjadi  suatu  bentuk normalisasi.  Walaupun  Metode Weighted  Product memiliki  potensi  dalam  mendukung  pengambilan keputusan, perlu diingat bahwa perhitungan menggunakan  metode  ini  hanya  akan  menghasilkan nilai  tertinggi  sebagai  alternatif  yang  dipilih.  Metode ini cenderung memilih alternatif dengan nilai tertinggi sebagai alternatif terbaik [9]
Dalam  pengolahan  data  menggunakan  metode Weighted  Product,  langkah  pertama  yang  diambil adalah  menetapkan  alternatif-alternatif  sebagai  opsi keputusan.  Hal  ini  bertujuan  untuk  memastikan pencapaian  tujuan  dari  sistem  pendukung  keputusan dalam pemilihan dosen terbaik. Selanjutnya, dilakukan penentuan kriteria  yang akan digunakan  memberikan bobot nilai terhadap masingmasing himpunan kriteria yang  nantinya  akan  dihitung  yang  kemudian menghasilkan nilai akhir untuk nilai bobot keuntungan pada masing-masing kriteria. Selanjutnya menghitung nilai  vektor  (s)  yang  diperoleh  dari  masingmasing sehingga  menghasilkan  nilai  preferensi  sebagai  nilai preferensi  merupakan  hasil  akhir  yang  dicari  untuk menentukan  nilai  tertinggi  dari  alternatif  yang dipilih[10]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Use Case Diagram
Gambar 1. Use Case Diagram
Berdasarkan  dari  gambar  1  menjelaskan  bahwa penggunaan keseluruhan untuk website bantuan sosial dengan  penerapan  metode weighted  product yang dilakukan oleh diagram kasus pengguna admin .

## 3.2. Activity Diagram
Gambar 2. Activity diagram
Berdasarkan  dari  gambar  2  merupakan Activity Diagram yang  menggambarkan  alur  kerja  sistem penggunaan website bantuan  sosial  dari login kemudian  ada  beberapa  menu  webiste  sampai finish dengan metode yang digunakan.

## 3.3. Class Diagram Database

## Gambar 3. Class diagram
Berdasarkan dari gambar 3 Class diagram bahwa menunjukkan  hubungan  relasi  antar  table  pada database phpmyadmin .  Untuk  fungsi  login  pada website disini terdapat tabel user dan user_level yang berfungsi  untuk  menyimpan username dan password admin.  Lalu  untuk  fungsi  menjalankan  metode weighted product disini terdapat beberapa relasi pada tabel  yakni  tabel  alternatif,  kriteria,  sub_kriteria, penilaian,  hasil_wp.  Dan  untuk tabel  data  warga  dan history berfungsi untuk menyimpan semua data warga yang ada dan history penyimpanan hasil perhitungan.
3.4. Flowchart Metode Weighted Product
Gambar 4. Flowchart metode weighted product
Berdasarkan  dari  gambar  4 Flowchat metode Weighted  Product merupakan flowchart yang menjelaskan  urutan  dalam  penyelesaian  melakukan perhitungan weighted product ini pada webiste.

## 3.5. Flowchart Sistem

## Gambar 5. Flowchart sistem
Berdasarkan dari gambar 5 merupakan flowchart Flowchart sistem  adalah  representasi grafis dari tahapan  atau  proses  kerja  yang  sedang  berjalan  di dalam  sistem  secara  mendalam.  Diagram  ini  juga menggambarkan urutan setiap prosedur yang terdapat dalam sistem.

## 3.6. Struktur Menu
Gambar 6. Struktur menu admin
Berdasarkan  dari  gambar  6  yaitu  Struktur Tampilan  menu  pada  halaman  web  bantuan  sosial yang  telah  dihasilkan  saat  ini.  Didalamnya  ada beberapa menu halaman dapat diakses oleh admin.

## 3.7. Kriteria dan Sub Kriteria Bantuan
Berikut  adalah  beberapa  tabel  yang  yang  akan digunakan untuk penyeleksian bantuan dengan metode weighted product.
Tabel 1. Pembobotan nilai kriteria Kode Nama Kriteria Bobot Jenis C1 Jumlah Anggota Keluarga 5 Benefit C2 Penghasilan 4 Cost C3 Lanjut Usia Dan Yatim- Piatu 3 Cost C4 Memiliki Sawah / Kebun 5 Benefit C5 Jumlah Kendaraan Yang Dimiliki 4 Cost C6 Sebagai Peserta PKH 4 Benefit C7 Kondisi Dinding 3 Cost C8 Kondisi Lantai 3 Cost Total Bobot 31
Berdasarkan  pada  Tabel  1  Pembobotan  nilai Kriteria yang dimana menjelaskan nama,  bobot, jenis kriteria  yang  akan  digunakan  dalam  penerimaan bantuan. Masing-masing nama kriteria akan memiliki nilai bobot masing-masing sesuai dengan kepentingan yang  akan  digunakan.  Untuk  jenis  hanya  terdapat  2 nilai yaitu nilai cost dan benefit.
Tabel 2. Penilaian sub kriteria No Data Sub Kriteria Nilai C1 Lebih 5 Orang 5 5 Orang 4 4 Orang 3 3 Orang 2 2 Orang 1 C2 Dibawah 1 Juta 5 1 Juta hingga 2,5 Juta 4 2,5 Juta hingga 3,5 Juta 3
No Data Sub Kriteria Nilai 3,5 Juta hingga 5 Juta 2 Lebih 5 Juta 1 C3 Lanjut Usia dan Yatim-Piatu 5 Yatim-Piatu 4 Lanjut Usia 3 Tidak Ada 1 C4 Tidak Memiliki Sawah / Kebun 5 Memiliki Sawah / Kebun 1 C5 Tidak Punya Kendaraan 5 1 Kendaraan 4 2 Kendaraan 3 3 Kendaraan 2 Lebih dari 3 Kendaraan 1 C6 Tidak Masuk Peserta PKH 5 Peserta PKH 1 C7 Anyaman Bambu Atau Tripleks 5 Batu - Bata 3 Cor Semen 1 C8 Tanah 5 Mester (cor semen) 3 Keramik 1
Berdasarkan pada Tabel 2 Penilaian sub kriteria yaitu menjelaskan sub kriteria yang digunakan dalam setiap kriteria. Pada setiap sub kriteria akan memiliki nilai  masing-masing  antara  nilai  1  sampai  5, tergantung  seberapa  layak  sub  kriteria  itu  yang  akan digunakan.
3.8. Perhitungan Weighted Product Bantuan Berikut  ini  merupakan  perhitungan  yang dijalankan menggunakan pendekatan metode Weighted Product .
1. Menentukan nilai bobot kepentingan.
Tabel 3. Nilai bobot kepentingan Kode kriteria Nilai Bobot Kepentingan bobot C1 0,161290
1 C2 0,129032 C3 0,096774 C4 0,161290 C5 0,129032 C6 0,129032 C7 0,096774 C8 0,096774
Berdasarkan  Tabel  3  Nilai  bobot  kepentingan yang  dimana  hasil  dari  setiap  kriteria  akan  memiliki nilai  kepentingan  masing-masing,  yang  didapatkan dari nilai bobot kriteria yang dibagi oleh jumlah total bobot semua jenis kriteria yang dimiliki.
2. Perhitungan nilai vektor (s) dan nilai vektor (v).
Tabel 4. Perhitungan nilai vektor (s) dan vektor (v).
Kode Alternatif Nilai Vektor S Nilai Vektor V A1 1.141652 0.056774 A2 1.365271 0.067001
Kode Alternatif Nilai Vektor S Nilai Vektor V A3 1.141652 0.067332 A4 1.405152 0.075296 A5 1.333527 0.071882 A6 1.405152 0.069842 A7 0.927192 0.058402 A8 1.405152 0.071882 A9 1.405152 0.068218 A10 1.405152 0.071882 A11 1.141652 0.047431 A12 1.141652 0.071882 A13 1.365271 0.071882 A14 1.141652 0.058402 A15 1.405152 0.071882 Total: 19.547846 Berdasarkan pada Tabel 4 Menjelaskan perhitungan dari nilai semuanya. Untuk mendapatkan nilai  vektor  (s)  setiap  nilai  bobot  kepentingan  akan dipangkatkan  dari  setiap  nilai  sub  kriteria  yang digunakan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Login
Gambar 7. Halaman Login Webiste
Berdasarkan  dari  gambar  7,  terdapat  halaman masuk  yang  yaitu  tampilan  awal  sebelum  masuk  ke dalam  website.  Tampilan  ini  berupa  halaman  login khusus  untuk  admin  website.  Di  halaman  login, pengguna harus memasukkan username dan password terlebih  dahulu  untuk  dapat  masuk  ke  dalam  website bantuan.

## 4.2. Halaman Data Warga
Gambar 8. Halaman data warga
Berdasarkan dari gambar 8, Halaman data warga menampilkan  seluruh  informasi  mengenai  penduduk di  Desa  Purwodadi.  Admin  memiliki  kemampuan
untuk memasukkan dan menghapus data pada halaman ini.  Fitur-fitur  yang  disediakan  meliputi  impor  dan ekspor  data  melalui  format  Excel.  Admin  juga memiliki  opsi  untuk  menghapus  keseluruhan  data secara  langsung,  dengan  adanya  fitur  ceklis  untuk didalam tabel data warganya.

## 4.3. Halaman Alternatif
Gambar 9. Halaman alternatif
Berdasarkan  dari  gambar  9  terdapat  halaman alternatif yang berfungsi untuk menyimpan data nama penerima  bantuan.  Setiap  entri  nama  alternatif  akan dilengkapi  dengan  kode  alternatif.  Halaman  ini  juga terdapat  fitur  impor  data  dari Excel untuk  nama alternatif dan NIK Kartu Keluarga.

## 4.4. Halaman Kriteria
Gambar 10. Halaman kriteria
Berdasarkan  dari  gambar  10  menampilkan tampilan  dari  halaman  kriteria  yang  berisikan informasi  nama  kriteria  bantuan,  bobot,  dan  jenis kriteria.  Terdapat  dua  jenis  kriteria  yakni  cost  dan benefit.

## 4.5. Halaman Sub Kriteria
Gambar 11. Halaman sub kriteria Berdasarkan  Gambar  11,  ditampilkan  tampilan halaman  yang  menampilkan  informasi  terkait  sub kriteria  bantuan.  Informasi  tersebut  mencakup  nama sub-kriteria  dan  nilai  dari  setiap  sub  kriteria  yang dibuat.

## 4.6. Halaman Akumulasi Nilai
Gambar 12. Halaman akumulasi nilai Pada gambar 12 menampilkan halaman akumulasi nilai, di mana terdapat daftar kode alternatif dan nama alternatif. Pada halaman ini, Pengguna dapat memasukkan nilai untuk setiap alternatif.

## 4.7. Halaman Data Perhitungan
Gambar 13. Tampilan halaman data perhitungan
Pada  Gambar  13,  terdapat  halaman  data perhitungan  yang  memuat  seluruh  data  yang  telah diinput  dari  halaman  sebelumnya.  Ada  beberapa matriks yang menampilkan perhitungan menggunakan metode Weighted Product . Hasil akhir dari perhitungan  ini  ditampilkan  dalam  Matriks  Nilai vektor (V),  di  mana  tercantum  nama-nama  alternatif. beserta  hasil  akhir  perhitungan  metode Weighted Product untuk masing-masing alternatif.

## 4.8. Halaman Penerima Bantuan
Gambar 13. Halaman penerima bantuan
Pada  Gambar  13,  halaman  penerima  bantuan menjelaskan  bagaimana  seluruh  informasi  hasil perhitungan  atau  hasil  nilai  akhir  akan  diurutkan berdasarkan hasil dari yang dari yang paling besar ke yang paling kecil. Pada halaman ini, nama alternatif 1- 50  akan  termasuk  dalam  penerima  bantuan  BPNT, sementara nama alternatif 51-80 akan termasuk dalam
penerima bantuan PKH. Fitur untuk mencetak data ke dalam format PDF juga disediakan pada halaman ini.

## 4.9. Pengujian Browser
Pengujian Browser ini dijalankan menggunakan
2  jenis  device  yakni  laptop  dan  handphone.  Pada pegunjian browser ini terdapat 11 fungsi pada setiap halaman yang di uji pada website. Dari mulai fungsi login  sampai  logout  di  uji  pada  berbagai  jenis browser.
Tabel 5. Pengujian Browser Fungsi Browser Pada Laptop Browser Pada Handphone Microsoft Edge Google Chrome Mozilla Firefox UC Browser Google Chrome Safari Browser Login √ √ √ √ √ √ Data Warga √ √ √ √ √ √ Data Alternatif √ √ √ √ √ √ Kriteria Bantuan √ √ √ √ √ √ Sub Kriteria Bantuan √ √ √ √ √ √ Data Akumulasi Nilai √ √ √ √ √ √ Data Penerima √ √ √ √ √ √ Jenis Bantuan BPNT √ √ √ √ √ √ Jenis Bantuan PKH √ √ √ √ √ √ Halaman Profile √ √ √ √ √ √ Logout √ √ √ √ √ √ 4.10. Pengujian Metode Berikut tabel pengujian metode weighted product  yang  dilakukan  menggunakan  perbandingan dari data sistem dengan data aktual yang dimiliki. Tabel 6. Pengujian Metode Kode Alternatif Perhitungan Manual Excel Perhitungan Website Jenis Bantuan Data Pada System Data Aktual A1 0,066244 0.066243 BPNT Data Tersedia Data Tersedia A2 0,049697 0.049697 BPNT Data Tersedia Data Tersedia A3 0,075168 0.075168 BPNT Data Tersedia Data Tersedia A4 0,066083 0.066082 BPNT Data Tersedia Data Tersedia A5 0,065412 0.065412 BPNT Data Tersedia Data Tersedia A6 0,058799 0,058799 BPNT Data Tersedia Data Tidak Tersedia A7 0,058912 0,058912 BPNT Data Tersedia Data Tersedia A8 0,122822 0.122821 BPNT Data Tersedia Data Tersedia A9 0,079594 0,079594 PKH Data Tersedia Data Tersedia A10 0,079298 0,079298 PKH Data Tersedia Data Tidak Tersedia A11 0,059779 0.059778 PKH Data Tersedia Data Tersedia A12 0,071373 0.071373 PKH Data Tersedia Data Tidak Tersedia A13 0,047600 0.047599 PKH Data Tersedia Data Tersedia A14 0,046620 0.046619 Belum Menerima Data Tersedia Data Tersedia A15 0,052600 0.052599 Belum Menerima Data Tersedia Data Tidak Tersedia
Dari  Tabel  5,  Menjelaskan  perbandingan perhitungan  manual  menggunakan  Excel  dengan perhitungan  melalui  website  menunjukkan  kesamaan yang sangat mendekati dalam hasil nilai vektor. Jenis bantuan  yang  diterima  oleh  setiap  alternatif,  baik BPNT  dan  PKH  maupun  yang  belum  menerima, tercatat  dengan  jelas  dalam  data  pada  sistem.  Ada beberapa kasus di mana data aktual tidak sepenuhnya tersedia  dalam  data  sistem,  seperti  pada  beberapa alternatif  yang  belum  menerima  bantuan  atau  data pada beberapa alternatif PKH.

## 4.11. Pengujian User
Pengujian  user  ini  dilaksanakan  melalui penyebaran  form  kuesioner  kepada  20  responden. Pertanyaan  ini  terdapat  tujuh  pertanyaan  terdiri  3 respon yaitu Sangat Setuju, Setuju, dan Tidak Setuju.
Tabel 7. Pengujian user
No Pertanyaan SS S TS 1 Berdasarkan tampilan website menarik dan jelas dari segi tulisan iconnya. 12 8 0 2 Berdasarkan dashboard menampilkan dengan jelas informasi semua data. 10 10 0 3 Pada data warga menampilkan dengan jelas data warga menjadi alternatif dalam penentuan penerimaan bantuan. 9 9 2 4 Tampilan dropdown semua perhitungan yang digunakan, apakah jelas urutan dan penjelasannya. 8 12 0
No Pertanyaan SS S TS 5
Pada tampilan SPK ini dapat membantu dalam penentuan penerimaan bantuan agar tepat sasaran nantinya. 13 6 1
6 Pada halaman perhitungan
dapat memberikan informasi yang mudah dimengerti. 10 10 0 7 Pada halaman informasi penerimaan bantuan BPNT dan PKH mudah dipahami. 13 6 1 Total 75 61 4 Rata – rata dengan persen (%) 53,9 43,3 2,8
Berdasarkan  dari  hasil  tabel  6  Pengujian  User yang  telah  dilakukan,  bahwa  dari  Kebanyakan pengguna  sepakat  bahwa  sistem  ini  sesuai  dengan kebutuhan mereka, mudah digunakan, dan semua fitur sistem  mendapat  tanggapan  sangat  setuju  dari mayoritas  responden.  Dengan  kata  lain,  mayoritas pengguna menganggap bahwa pengembangan aplikasi situs web telah berhasil.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  kesimpulan  yang  didapatkan  dari penelitian  ini  yakni  dalam  tahap  uji  coba  berbagai browser seperti Mozilla, Google Chrome , dan Internet Explorer , website ini berjalan dengan lancar. Website juga  mampu  menampilkan  hasil  perhitungan  akhir setiap  alternatif  serta  status  penerima  ataupun  non- penerima sesuai nilai dengan metode weighted product yang  digunakan.  Perbandingan  antara  perhitungan manual  Excel  dan  website  menunjukkan  kesamaan yang signifikan dalam nilai vektor hasil. Jenis bantuan untuk  setiap  alternatif  (BPNT,  PKH,  dan  belum menerima)  tercatat  dengan  jelas  dalam  data  sistem. Meskipun ada beberapa data aktual yang tidak tersedia dalam data sistem, namun penggunaan metode dalam perhitungan  bantuan  ini  masih  konsisten  dan  akurat. Adapun  beberapa  saran  yang  dapat  diberikan  oleh penulis  antara  lain  yaitu  diharapkan  agar  metode sistem pendukung keputusan lainnya dapat dikembangkan lebih lanjut nantinya. Lalu Pengembangan  ini  dapat  membuka  peluang  untuk menggali  pendekatan  baru  dalam  menganalisis  dan memproses data bantuan sosial. Selain  itu, sebaiknya sistem pendukung keputusan ini dapat dibuat menjadi aplikasi berbentuk mobile untuk mempermudah akses dan  penggunaannya.  Dan  agar  kedepannya  bagi peneliti selanjutnya untuk mempertimbangkan penambahan jenis bantuan yang lainnya.
DAFTAR PUSTAKA [1]  B.  Sahara,  B.  Serasi  Ginting,  dan  S.  Syahputra, “Penentuan  Penerimaan  Bantuan  Masyarakat Menggunakan Metode  Weight  Product  (WP),” JOURNAL  OF  COMPUTER  SCIENCE  AND
INFORMATICS  ENGINEERING  (CoSIE) ,  vol. 01, no. 4, hlm. 198–209, 2022, [Daring]. Tersedia pada: http://creativecommons.org/licenses/by- sa/4.0/
[2]  S. Diana, “JSistem Pendukung Keputusan untuk
Menentukan Penerima Bantuan Sosial Menerapkan Weighted Product Method (WPM),” Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian
Informatika , vol. Vol. 5, hlm. No. 3, 2019.
[3]  M. A. Zayushan, “PERBANDINGAN

## PENERAPAN METODE TOPSIS DAN WEIGHTED PRODUCT (WP) PADA SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN
GAJI  KARYAWAN  DI  PT  BUNGA  RAYA
BIMA NTB,” 2018.
[4]  Dr. Rz. A. A. Rustam, “MODEL PENGAMBILAN  KEPUTUSAN  PENERIMA
BANTUAN
RASKIN MENGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP) DAN TOPSIS,” Jurnal Informasi Dan Komputer , vol. Vol. 7, hlm. No. 2, 2019.
[5]  A.  Widarma,  H.  Kumala,  J.  J.  Ahmad,  Y. Kisaran,  dan  S.  Utara,  “Sistem  Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Pengguna Listrik Subsidi  Dan  Nonsubsidi  Menggunakan  Metode Fuzzy Mamdani (Studi Kasus : PT. PLN Tanjung Balai),” Jurnal  Teknologi  Informasi ,  vol.  2,  no. 2, 2018.
[6]  I.  Putri  Pratiwi,  F.  Ferdinandus,  A.  Daniel Limantara,  S.  Tinggi  Teknologi  Cahaya  Surya Kediri, dan S. Tinggi Teknik Surabaya, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Program Keluarga Harapan (PKH) Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” 2019.
[7]  S.  Syahidatul  Helma,  I.  Kamila,  dan  P.  Studi Sistem  Informasi  Fakultas  Sains  dan  Teknologi Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim Riau,  “Implementasi  Algoritma  Multi-Attribute Decision Making untuk Scoring Open Recruitment Organisasi,” 2020.
[8]  R. Sasri Dwitama, J. Z. Pagar Alam No, L. Ratu, dan  B.  Lampung,  “Pemilihan  Metode  Multi Criteria Decision Making (MCDM) Menggunakan  Pendekatan  Rank  Similarity Simulation (RSS),” 2019.
[9]  D.  Junifa,  S.  Aisyah,  A.  C.  Mutiara,  B. Simanjuntak,  dan  S.  Ginting,  “SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENILAIAN KINERJA DOKTER MENGGUNAKAN METODE WEIGHT PRODUCT (WP)
BERBASIS  WEB,” JUSIKOM  PRIMA ,  vol.  3, no. 1, 2019.
[10] N.  Marpaung,  M.  Handayani,  R.  Yesputra,  S. Informasi,  dan  S.  Royal,  “Seminar  Nasional Royal  (SENAR)  2018  ISSN  2622-9986  (cetak) STMIK Royal-AMIK Royal, hlm. 267-270 ISSN 2622-6510 (online) Kisaran, Asahan,” 2018.