## PENENTUAN PEMBERIAN BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN DENGAN METODE TOPSIS
Muslim Hidayat
Program Studi Manajemen Informatika UNSIQ Wonosobo
E-mail: xlem676@gmail.com INFO ARTIKEL ABSTRAK Riwayat Artikel : Diterima : 20 Desember 2017 Disetujui : 30 Desember 2017 PKH atau sering disebut dengan Program Keluarga Harapan merupakan  progam  perlindunganasosial  yang  intens  pada pemberian bantuan uang tunai kepada RumahaTangga  yang memenuhi  kriteria-kriteria  PKH.  Selama  ini  lebih  banyak kebijakan  atau  program  yang  gagal  dalam  pelaksananya. Masalah  tersebut  membutuhakan  suatu  system  untuk menentukan warga yang akan menerima bantuan PKH yaitu SPK  dengan  menerapkan  metode  TOPSIS.  Penelitian  ini bertujuan  untukamenentukan  pemberian  bantuan  PKH secara  tepat.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  research and  development  dan  menghasilkan  system  pendukung keputusan  yang  dapat  dijadikan  sebagai  pembantu pengambilan keputusan oleh pemerintah desa maupun pihak yang berkepentingan terhadap pemberiaan bantuan program PKH dengan menggunakan metode TOPSIS.
Kata Kunci  :
SPK, PKH, TOPSIS, Sistem Pendukun Keputusan.

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Riwayat Artikel : Received : December 20, 2017 Accepted : December 30, 2017 Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  is  a  social  protection program  that  provides  cash  assistance  to  Households  that meet  PKH  criteria.  So  far  more  policies  or  programs  have failed in the implementation. The problem requires a system to  determine  the  people  who  will  receive  assistance  PKH DSS using TOPSIS method. This study aims to determine the appropriate provision of PKH assistance. This research uses research  and  development  method  and  produces  decision support  system  that  can  be  used  as  assistant  of  decision making  by  village  government  and  related  party  toward giving PKH program aid using TOPSIS method. Key words:
DSS, PKH, TOPSIS, Decision
Support System
1 PENDAHULUAN
Persatuan Bangsa-Bangsa (PBB)
menetapkan  Millenum  Develoment  Goals (MDGS)  yang  menyatakan  pengurangan mencapai  50  persen  jumlah  penduduk a yang berada l di a bawah garis kemiskinan pada tahun 2015  harus  dilakukan  di  Negara  anggota PBB,  termasuk  Indonesia.  Kemiskinan  di Indonesia  menjadi  masalah  yang  serius  yang harus segera ditangani(Sukidjo, 2009).
Pada  bulan  Maret  2017  Badan  Pusat Statistik (BPS) Republik Indonesia menyatakan bahwa jumlah a penduduk miskin atau penduduk dengan  pengeluaran  per i kapita  per i bulan  masih dibawah garis an kemiskinan di a Indonesia mencapai  27,77  juta an orang.  Jumlah  tersebut setara  dengan  10,64  persen  dari  jumlah i total penduduk di Indonesia (BPS, 2017)
Mengingat  pentingnya  masalah  tersebut, pemerintah membuat kebijakan Program Keluarga  Harapan  (PKH)  sejak  tahun  2007 yaitu progam perlindungan sosial yang memberikan bantuan berupa uang tunai kepada Rumah Tangga yang memenuhi kriteria-kriteria PKH,  yaitu  dalam  satu  keluarga  memenuhi beberapa  kriteria.  PKH  merupakan o Program yang au memberikan    bantuan a tunai  bersyarat kepada nya Rumah Tangga Sangat a Miskin (RTSM)  yang u telah  ditetapkanusebagai  peserta PKH dengan ketentuan  tertentu.
Menurut  Purwanto  dkk,  (2013)  bahwa selama ini lebih banyak kebijakan atau program yang  gagal  dalam  pelaksananya,  bahkan  para ahli  mengungkpakan  bahwa  program  atau kebijakan  yang  berhasil  hanyalah  sebuah kebetulan.  Sehingga  kegagalan  yang  terjadi kemungkinan  besar  disebabkan  oleh  tingginya kendala dalam melakukan implementasi program penanggulangan kemiskinan.
Pengelolaan penyaluran bantuan PKH yang baik  dan  sistematis  sangat  diperlukan  guna membantu  mensejahterakan  masyarakat  kecil yang  menjadi  tujuan  dari  PKH.  hal  lain  yang harus  dilakukan  adalah  pengawasan  terhadap penyalurannya  agar  tidak  ada  kesalahan  yang bisa menjadi sebab gagalnya PKH.
Berdasarkan  permasalahan yang ada, dibutuhkan  sebuah  sistem  untuk  membantu penentuan warga penerima bantuan PKH. Salah satu    system  yang  dapat  digunakan  adalah system  pendukung  pengambilan  keputusan (SPK). Sistem yang dapat membantu
menentukan  penerima  bantuan  PKH  secara tepat sesuai dengan kriteria yang ada.
Sistem  Penunjang  Keputusan  atau  sering disebut  SPK  dalam  bahasa  inggris  Decision Support  System  (DSS)  merupakan  computer base  system  yang  memiliki  kemampuan menghasilkan  rekomendasi  keputusan  dalam pemecahan masalah tertentu dengan menggunakan  data  serta  model  yang  telah ditentukan.
Technique    for    Order    Preference    by Similarity      to      Ideal      Solution  atau  sering disingkat  TOPSIS  merupakan  contoh  metode yang  dapat  diterapkan  pada  sistem  penunjang keputusan.  metode  ini  menggunakan  konsep bahwa alternatif terbaik memiliki jarak terpendek  dari  solusi  ideal  positif  dan  juga memiliki  jarak an terpendek  dari mu solusi a ideal negatif a yang dalam hal ini l akan mempermudah menentukan  kelayakan  penerimaan  bantuan PKH. (Liyantanto:2009)
Sistem ik penunjang keputusan dengan menggunakan metode ri TOPSIS diharapkan dapat i menghasilkan hasil ik atau keputusan a yang tepat  dan  baik  untuk  pemberian  bantuan  PKH kepada  warga  yang  membutuhkan  dengan system  rangking  sehingga  hasil  dari  keputusan dapat  diurutkan  berdasarkan  nilai  paling  baik. Dari  uraian  yang  sudah  disebutkan  penulis tertarik  untuk  mengambil  judul  “penentuan pemberian  bantuan  program  keluarga  harapan dengan u metode ri TOPSIS”.

## 2. LANDASAN A TEORI
2.1. Program Keluarga Harapan u (PKH) Program u Keluarga i Harapan u (PKH)  adalah program u pemberianauang tunai a kepada Rumah Tangga i Sangat a Miskin a (RTSM) berdasarkan persyaratan dan ketentuan yang telah ditetapkan dengan  melaksanakan  kewajibannya.  Program semacam an ini  secara ber internasional  dikenal sebagai an program  Conditional i Cash e Transfers (CCT) atau a program  Bantuan a Tunai  Bersyarat. Persyaratan a tersebut  dapat  berupa i kehadiran  di fasilitas i pendidikan  (misalnya  bagi ku anak  usia sekolah), ataupun a kehadiran di nta fasilitas kesehatan (Royani, 2015).
Tujuan  PKH  adalah  untuk u mengurangi angka dan ia memutus rantai ana kemiskinan, meningkatkan  kualitas i sumber  daya ku manusia, serta mengubah i perilaku yang uti kurang mendukung  peningkatan ani kesejahteraan  dari
kelompok u paling miskin. Tujuan langsung an dengan upaya nya pencapaian na target Millenium ial Development Goals i (MDGs) (Kemensos RI, 2017 2.2 Sistem i Penunjang Keputusan Menurut innya Kusrini oloai (2007) “SPK
adalah sistem yangmemuat informasi yang  menyediakan a informasi,  model, pemanipulasian data”. Sistem digunakan  untuk saling membantu keputusan  dalam i situasi  yang  t dan situasi yang semi ka terstruktur.
Pada proses an pengambilan keputusan, pengolahan a data dan a informasi  yang bertujuan nya untuk menghasilkan alternatif an keputusan  yang  dapat yang ut merupakan penerapan nya informasi ku ditujukan hanya sebagai bantu manajemen an dalam pengambilan keputusan.  SPK  tidak an dimaksudkan  untuk menggantikan nya fungsi pengambilan dalam i membuat i keputusan, melainkan sebagai alat ia bantu pengambil dalam
melaksanakan a tugasnnya.
SPK
dirancang an untuk menghasilkan alternatif yang uti ditawarkan kepada pengambil keputusan a dalam ina tugasnya.
2.3 Technique ues for        Order aning by Similarity an to   Ideal isme Solution
Tahun 1981 Yoon dan
Hwang memperkenalkan  TOPSIS  sebagai  salah  satu metode  sebagai  multicriteria  problem  solver (Sachdeva  dkk,  2009). a TOPSIS sebuah i solusi  dari  sejumlah an alternatif  yang mungkin  dengan a cara  membandingkan alternatif dengan u alternatif terbaik alternatif a terburuk yang ada li diantara alternatif alternatif  masalah.  Metode  ini  menggunakan jarak  untuk  melakukan  perbandingan  tersebut. TOPIS jadi merupakan Salah pengambilan iu keputusan multikriteria atau alternatif an pilihan  yang  merupakan  alternatif yang  mempunyai  jarakanterkecil  dari  solusi ideal is positif dan jarak terbesar dari sol negatif  dari ia sudut  pandang  geometri menggunakan jarak an Euclidean.
Langkah-langkah  metode an TOPSIS  adalah (1) a Mendefinisikan i permasalahan  yang diselesaikan dengan ama metode
TOPSIS;
(2) b Membuat matriks a keputusan sesuai
Tujuan ik ini berkaitan nya mempercepat
Development Kemensos RI, 2017). Keputusan (SPK) (2007) “SPK nformasi   interaktif informasi,  model, serta dan pemanipulasian data”. Sistem an tersebut membantu pengambilan situasi  yang  tak  terstruktur
terstruktur. pengambilan keputusan,
informasi  yang dilakukan untuk menghasilkan iba berbagai keputusan  yang  dapat i diambil.  SPK nya dari sistem ditujukan hanya sebagai an alat dalam pengambilan dimaksudkan  untuk fungsi pengambilan keputusan keputusan, melainkan hanyalah bantu pengambil u keputusan tugasnnya.
SPK
untuk menghasilkan ana berbagai ditawarkan kepada ku para ina melaksanakan
aning Preference Solution (TOPSIS) Yoon dan Hwang sebagai  salah  satu
criteria  problem  solver
TOPSIS te memberikan alternatif  yang
cara  membandingkan ia setiap alternatif terbaik ani dan diantara alternatif- alternatif  masalah.  Metode  ini  menggunakan perbandingan  tersebut.
satu an metode
keputusan multikriteria atau
yang  merupakan  alternatif
terkecil  dari  solusi
positif dan jarak terbesar dari solusi t ideal sudut  pandang  geometri sis dengan Euclidean. TOPSIS  adalah
permasalahan  yang ut akan
metode TOPSIS;
keputusan sesuai a dengan
permasalahan yang akan a lakukan normalisasi an persamaan i :
Dimana i rij merupakan normalisasi an dari hasil matriks permasalahanya, dengan i 1,2,3,....n,  sedangkan a xij  merupakan  matriks dasar  yang u akan  dinormalisasikan.  Untuk setiap  i  menunjukan  baris  dari  matriks,  dan untuk setiap j menunjukan (3) a Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi  terbobot. matrik rij a menggunakan diperoleh  matrik a rating  bobot  ternormalisasi, persamaan a yang a digunakan sebagai
y ij = a w i .r ij as
dimana  y ij adalah  matriks adalah  bobot  rating  ke  i,  dan hasil normalisasi a pada langkah ke =  1,2,...,  m,  dan  j  = a 1,2,  ..,  n.  Dalam  hal  ini, bobot  rating  harus  ditentukan  berdasarkan jumlah variabel a keputusan yang sedang diselesaikan.  (4) a Menentukan  matriks  solusi ideal i positif  dan  solusi n ideal  negatif solusi ideal i positif (A + ) u dan solusi (A)  berdasarkan  nilai  matriks pada  langkah ii ke-3. i Berikut  persamaan  yang digunakan a untuk  mencari positif dan nilai solusi s ideal negative
(5)  Menghitung  separasi. (dalam  pandangan  Euclidean)  alternatif solusi s ideal positif i didefinisikan sebagai:
D i - adalah a jarak  (dalam i pandangan alternatif i dari  solusi s ideal  negatif sebagai: berikut
(6) a Menghitung  kedekatan  relatif solusi s ideal  positif. a Kedekatan  relatif
869X | ISSN(online): 2614-3763
a dipecahkan, kemudian an matriks dengan (1) merupakan matriks a hasil dari hasil matriks anya dasar permasalahanya, dengan i o = 1,2,3,....m, dan j = xij  merupakan  matriks akan  dinormalisasikan.  Untuk menunjukan  baris  dari  matriks,  dan menunjukan a kolom pada matriks.
Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi  terbobot.  Lakukan a normalisasi menggunakan rating bobot u sehingga rating  bobot  ternormalisasi, digunakan sebagai a berikut:
(2) as
adalah  matriks u rating  terbobot,  w i ,  dan  r ij adalah  matriks langkah ke c dua. Untuk i 1,2,  ..,  n.  Dalam  hal  ini, bobot  rating  harus  ditentukan  berdasarkan
keputusan yang sedang Menentukan  matriks  solusi ideal  negatif. a Tentukan dan solusi s ideal negatif (A)  berdasarkan  nilai  matriks a rating  terbobot Berikut  persamaan  yang untuk  mencari ku nilai  solusi  ideal ideal negative
(3) a
Menghitung  separasi.  D i + adalah  jarak (dalam  pandangan  Euclidean)  alternatif an dari didefinisikan sebagai:
(4)
pandangan a Euclidean) ideal  negatif i didefinisikan
(5)
kedekatan  relatif an terhadap Kedekatan  relatif an dari
setiap  alternatif an terhadap  solusi  ideal  positif dapat i dihitung dengan menggunakan persamaan berikut: persamaan
D i + = ∑ ( ᵢ⁺ − ĳ)² (6)
Dimana  D i + adalah  kedekatan  relatif is dari alternatif  ke-i k terhadap  solusi s ideal  positif,  y i + adalah  jarak un alternatif  ke-i o dari  solusi  ideal positif, y i - adalah jarak u alternatif ke-i dari solusi ideal is negatif, (7) a Merangking ans alternative. Alternatif diurutkan nya dari nilai D + terbesar i ke nilai  D + terkecil,  alternatif an dengan  nilai  D + terbesar merupakan i solusi yang i terbaik.
2.4 Use Case Diagram
Use case diagram an menggambarkan fungsionalitas isa yang  diharapkan  dari  sebuah sistem.  Yang  ditekankan  adalah  “apa”  yang  di perbuat  sistem,  dan  bukan  “bagaimana”. Sebuah  use s case  merepresentasikan  sebuah interaksi  antara  aktor  dengan  sistem.  Sebuah use  case  diagram  terdiri  dari  (1)  Aktor  : Software  pengguna  aplikasi,  berupa  orang, hardware  atau  sistem  lain.  Aktor an dapat memasukkan  informasi  ke  sistem,  menerima informasi ka dari  sistem  atau  keduanya.  (2)  Use case : Perbuatan (apa e yang pengguna kerjakan) software  aplikasi  termasuk  interaksi an antara aktor dengan software aplikasi a tersebut. Contoh usecase diagram seperti terlihat pada i Gambar 1.
Gambar a 1. Usecase diagram i
Sumber: Pengantar Unified Modeling Language. 2003. Modul ilmukomputer.com 2.5 a PHP Menurut a Arief  (2011)  PHP  adalah a bahasa server-side-scripting  yang  menyatu  dengan HTML an untuk  membuat  halaman  web  yang dinamis.  Karena  PHP a merupakan  server-side- scripting  maka n sintaks  dan  perintah-perintah PHP  akan  diexecute  di  server  kemudian
hasilnya  akan  dikirim  ke  browser in dengan format
HTML.
Dengan demikian
kode a program  yang  ditulis  dalam  PHP  tidak akan  terlihat  oleh  user  sehingga  keamanan halaman web  yang dinamis,  yaitu halaman web yang dapat membentuk suatu tampilan berdasarkan permintaan terkini,
seperti nya menampilkan  isi  basis  data  ke halaman a web.

## 2.6 MySql
MySql  adalah  salah an satu  jenis  database server ing yang  sangat  terkenal ia dan  banyak digunakan  untuk an membangun  aplikasi an web yang  menggunakan  database an sebagai  sumber dan  pegolahan a datanya.  MySql  dikembangkan oleh an perusahaan  Swedia n bernama  MySql  AB yang  pada  saat  ini an bernama  Tcx  DataKonsult AB sekitar tahun 1994-1995, namun cikal bakal kodenya  sudah an ada  sejak  tahun  1979  (Arief, 2011).

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Jenis a Penelitian Penelitian a ini  akan  melalui  dua  tahap yakni,  penelitian dan pengembangan a atau  yang sering dikenal dengan Research ach and Development io (R&D).  Design  penelitian  yang dipilih  adalah  system ic development  life an cycle (SDLC),  yang  di a dalamnya  terdapat  langkah- langkah sebagai an berikut:
1. Analisis sistem (system analysis) a. Studi a pendahuluan
b. Studi a kelayakan
c. Mengidentifikasi an permasalahan dan kebutuhan pemakai
d. Memahami sistem ik yang ada
e. Menganalisis a hasil a penelitian.
2. Perancangan a sistem (system design)
a. Perancangan i awal
b. Perancangan a rinci
3. Implementasi a sistem ik (system
implementation) 4. Operasi an dan  perawatan an sistem  (system operation and maintenance).
3.2 Tempat i dan a Waktu n Penelitian Penelitian nya ini dilakukan di a desa Parikesit  kecamatan asss Kejajar se kabupaten
login Logout mengakses menu Home Memas ukkan data kriteria Analisa/has il Memas ukkan Data Alternatif
Wonosobo.  Adapun  waktu  penlitian  dilakukan pada bulan Juli – September 2017.
3.3 Metode pengumpulan a data Dalam i penelitian  ini,  tekniknyapengumpulan data yang i digunakan diantaranya t :
(1) Observasi anto
Dalam penelitian ini pertama kali dilakukan adalah  mengamati  secara  langsung  proses dan  sistem  yang  berjalan  di  Desa  Parikesit Kejajar Wonosobo.
(2) Metode Interview Metode  pengumpulan a data se dengan  cara wawancara  untuk an mendapatkan  informasi dengan  cara nya bertanya  langsung an dengan narasumber  yaitu  pendamping  program PKH tersebut.
3.4 Alur penelitian
Alur  penelitian  yang  dilakukan  dalam penelitian  untuk  penentuan  pemberian  bantuan PKH digambarkan dalam Gambar 2.
Gambar 2. Alur Penelitian
4. PERANCANGAN SISTEM
4.1 Use s case diagram
Use ses case  diagram  pada  Gambar  3 menyajikan in antara use se case dan i actor, seperti yang  terjadi  pada  diagram  use  case  pada aplikasi  SPK  untuk  menentukan  kelayakan penerima bantuan PKH.
Gambar 3. Use case Diagram  SPK

## 4.2 Perancangan Database
Perancangan  Database  digunakan  untuk mendefinisikan  struktur  dari  tiap  file  basis  data dalam perancangan Sistem
Penunjang
Keputusan untuk Menentukan Kelayakan Bantuan nya Program  Keluarga i Harapan  (PKH). Gambar  4  merupakan  rancangan  database  yang digunakan.

## Gambar 4 Rancangan Database
5. HASIL DAN PEMBAHASAN
5.1  Deskripsi Sistem Sistem an yang akan dibangun kan dalam penelitian ari ini an adalah  sistem  penunjang keputusan untuk menentukan kelayakan penerimaan  bantuan  PKH.  Sistem  pendukung keputusan  ini  merupakan  sebuah  perangkat lunak  yang  dirancang  untuk  membantu  petugas dalam pengambilan keputusan mengenai bantuan PKH.
Proses  perhitungan  sistem  pendukung keputusan  dengan  metode  TOPSIS  dapat dilakukan  dengan  terlebih  dahulu  memasukan kriteria  dan  alternatif  yang  akan  digunakan, setiap  alternatif  yang  ada  dan  nilai-nilai  yang telah  dimasukan  selanjutnya  akan  dihitung dengan aa menerapkan  metode  Technique a order Preferensi  by ana Similarity  to pas Ideal  Solution (TOPSIS)  sehingga  menghasilkan  bobot  dari setiap  prioritas  kriteria  dari  beberapa  alternatif yang ada dan dipilih oleh petugas.
5.2 Input Sistem
Nilai  yang  dimasukan  adalah  nilai  hasil dari  tiap kriteria  calon penerima bantuan PKH. Nilai  dimasukkan  administrator  sistem.  Nilai yang  telah  masuk,  akan  disimpan  di  dalam system.

## 5.3 Output Sistem
Keluaran dari  system  penentuan  pemberian bantuan  PKH  ini  berupa    rekomendasi penerima  bantuan  yang  diurutkan berdasarkan nilai  preferensi  yang  paling  besar  sampai  yang terkecil  dari  setiap  warga.  Setelah  tahap  ini keputusan  pemberian  bantuan  akan  diserahkan kepada  pemerintah  desa  sebagai  pengusul bantuan ke pemerintah pusat.
5.4 Hasil Perhitungan Metode Topsis
Sebelum  membuat  matriks  keputusan ternormalisasi  dalam ii metode  ini ka dibutuhkan bobot,  alternatif  dan a kriteria  yang a dibutuhkan untuk a menentukan  kelayakan  bantuan.  Dalam penelitian ini menggunakan 8 (delapan) kriteria dan 5 (lima) alternatif.
Kriteria  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini adalah:
1. C1 : Anak Balita
2. C2 : Partisipasi Sekolah
3. C3 : Ibu Hamil
4. C4 : Kecacatan
5. C5 : Jamkesman
6. C6 : Raskin
7. C7 : BSM
8. C8 : Pendapatan
Sedangkan alternative yang dipakai adalah
1. A1 : Lailatul Muniroh
2. A2 : Siti Mustaqimah
3. A3 : Juminten
4. A4 : Nur Chotimah
5. A5 : Sukinem
Dari  setiap  alternatif  dan  kriteria  dibuat suatu i variable dimana ma variabel-variabel tersebut  akan  dirubah an ke  dalam  sebuah bilangan i ,  dan  dilakukan  pembobotan.  Setelah didapatkan  bobot  dari  masing-masing  kriteria, selanjutnya  dimulai  perhitungan ikan metode TOPSIS dengan membangun kan sebuah matriks ia keputusan e ternormalisasi  dengan menggunakan  persamaan  1.  Pada se matriks keputusan,  kolom  matriks  menunjukan  atribut kriteria a yang se ada,  sedangkan  baris an matriks
menunjukann  atribut  alternative.  Berdasarkan data  diatas  maka  diperoleh  hasil  seperti  pada table 1.
Tabel 1. Data awal yang telah dibobot Alterna tif Kriteria 1 2 3 4 5 6 7 8 A1 5 3 1 1 5 5 1 3 A2 5 1 1 1 5 5 1 3 A3 1 5 1 1 5 5 1 3 A4 1 3 5 1 5 5 1 5 A5 1 5 1 1 5 5 1 1
Matriks keputusan ternormalisasi diperoleh dari perhitungan dengan menggunakan persamaan 4. Penerapan rumus pada persamaan 4 dapat dicontohkan dalam menentukan Matriks keputusan  ternormalisasi  pada  kriteria  1  (C1) berikut:
C 1 = 5² + 5² + 1² + 1² + 1² = 7,280 r 11 = , = a 0,686 r 12 = , = a 0,686 r 13 = , = a 0,137 r 14 = , = a 0,137 r 15 = , = a 0,137
Dari  perhitungan  di  atas  maka  diperoleh matriks keputusan ternormalisasi secara lengkap  dari  semua  kriteria  adalah an sebagai berikut: berikut
r
⎝ ⎜ ⎜ ⎛
0,686   0,361   0,185  0,447   0,447  0,447   0,447  0,412 0,686   0,120   0,185   0,447  0,447  0,447  0,447  0,412 0,137   0,601   0,185   0,447  0,447  0,447  0,447  0,412 0,137   0,361   0,928   0,447 0,447   0,447  0,447  0,686 0,137   0,601   0,185   0,447 0,447   0,447  0,447  0,137 ⎠ ⎟ ⎟ ⎞
Langkah an berikutnya  adalah a membuat matriks i keputusan i yang ternormalisasi terbobot i dengan ai menggunakan  rumus  pada persamaan  2  yaitu y ij =  w i .r ij  . pembobotan untuk masing-masing ia kriteria n bisa dilihat i pada tabel a 3.
Tabel a 2. Pembobotan untuk kriteria n Kriteria n Bobot Nilai a Anak Balita (C1) Sangat layak 5 Partisipasi Sekolah (C2) Sangat layak 5 Hamil (C3) Sangat layak 5 Kecacatan( C4) Layak 3
Jamkesmas(C5) Layak 3 Raskin (C6) Layak 3 BSM(C7) Layak 3 Pendapatan(C8) Sangat layak 5 Contoh Perhitungan untuk matriks keputusan ternormalisasi terbobot pada kreiteria 1 (C1)adalah sebagai berikut:
y 11 = w 1 * r 11 =5 * 0,686 = 3,43 y 12 = w 1 * r 12 = 5 * 0,686 = 3,43 y 13 = w 1 * r 13 = 5* 0,137 = 0,685 y 14 = w 1 * r 14 =5 * 0,137 = 0,685 y 15 = w 1 * r 15 =5 * 0,137 = 0,685
Dengan perhitungan diatas,maka n diperoleh matriks a keputusan ternormalisasi asi terbobot untuk semua kriteria seperti ka pada tabel a 4
Tabel 4. Solusi Ideal yi Solusi ideal Max Min D1 D2 D3 D4 D5
y1 3,34 3,43 0,685 0,685 0,685 3,43 0,685 y2 1,805 0,6 3,005 1,805 3,005 3,005 0,6 y3 0,925 0,925 0,925 4,64 0,925 4,64 0,925 y4 1,341 1,341 1,341 1,341 1,341 1,341 1,341 y5 1,341 1,341 1,341 1,341 1,341 1,341 1,341 y6 1,341 1,341 1,341 1,341 1,341 1,341 1,341 y7 1,341 1,341 1,341 1,341 1,341 1,341 1,341 y8 2,06 2,06 2,06 3,43 0,685 3,43 0,685
Langkah  berikutnya  adalah  menghitung jarak  nilai  setiap a alternatif  dengan i matriks a solusi an ideal  positif a dan  matriks i solusi  ideal negatif.  Matrik  solusi  ideal a positif  dihitung dengan  persamaan a 4,  sedangkan  matrik  solusi ideal negatif dihitung dengan persamaan 5.
Contoh  perhitungan  untuk  matrik  solusi ideal positif adalah sebagai berikut
D 1 ⁺ = (3,43 − 3,43) + (3,005 − 1,805) + (4,64 − 0,925) +
(1,341 − 1,341) + (1,341 − 1,341) +
(1,341 − 1,341) + (1,341 − 1,341) +
(3,43 − 2,06)
= 4,138
Sehingga hasil untuk keseluruhan matrik solusi ideal positif adalah D 1 ⁺= 4,138., D 2 ⁺= 4,634., D 3 ⁺= 4,819., D 4 ⁺= 4,067., D 5 ⁺= 4,619.
Contoh  perhitungan  untuk  matrik  solusi ideal negatif adalah sebagai berikut
D ₁- = (0,685 − 3,43) + (0,6 − 1,805) + (0,925 − 0,925) +
(1,341 − 1,341) + (1,341 − 1,341) + (1,341 − 1,341)
(1,341 − 1,341) + (0,685 − 2,06)
+
Hasil  untuk  keseluruhan  matrik  solusi ideal  negative  adalah  D ₁-= 3,298.,  D 2 - = 3,071., D 3 -= 2,771., D 4 -= 3,904., D 5 -= 3,652.,
Tahap selanjutnya  adalah menghitung nilai preferensi  menggunakan  rumus  sebagai  berikut :
V i = ᵢ¯ ᵢ¯ ᵢ⁺ (7)
V 1 = , , , = 0,443 V 2 = , , , = 0,398 V 3 = , , , = 0,365 V 4 = , , , = 0,489 V 5 = , , , = 0,441
Dari ani nilai  preferensi nya tersebut,  dapat diketahui  bahwa na V 4 mempunyai  nilai an paling besar i yaitu 0,489 a , sehingga r dapat disimpulkan bahwa n alternatif  ke-4 an yaitu  Nur  Chotimah yang paling layak mendapatkan bantuan PKH.
5.5 Implementasi System
Tahap an implementasi kan merupakan  tahap yang  dilakukan nya setelah  tahap  analisis  dan perancangan  diselesaikan.  Dalam i bab  ini a berisi fitur-fitur  yang  ada  pada  Sistem an Penunjang Keputusan untuk an Menentukan Kelayakan Penerima an Bantuan Program i Keluarga Harapan (PKH) metode TOPSIS.
Gambar 5. Halaman utama
Gambar 5 Merupakan halaman utama yang terdapat  menu  home  dan  login  administrator sebagai navigasi untuk e login a
Gambar i 6. Halaman e login admin
Gambar an 6  Merupakan an halaman  admin untuk e login  dan  admin  dapat  membuka halaman lainnya karena sudah terdaftar sebagai administrator.
Gambar 7. Halaman data kriteria
Gambar  7    Merupakan  halaman  data kriteria  dimana  admin  dapat  memasukkan  data kriteria  yang  sudah  ditetapkan  pemerintah mengenai  kriteria  program  keluarga  harapan. Dan  admin  dapat  memasukkan  kode,  nama kriteria, atribut dan bobot sesuai dengan data.
Gambar 8. Halaman Analisis
Gambar  8  Merupakan  halaman  analisa dimana  halaman  analisa  hasil  dari  perhitungan metode nya TOPSIS  yaitu  terdiri kan dari  nilai alternatif, se normalisasi, se normalisasi i terbobot, matriks  solusi an ideal  positif,  negatif, se nilai preferensi  dan  hasil  keputusan.Sehingga  dapat diketahui hasil rangking tersebut.
Dari  hasil  perhitungan  secara  manual  di atas,    alternatif    dengan    ke  4  atas  nama    Nur Chotimah  memiliki    nilai  preferensi    tertinggi. Hasil  tersebut sesuai  dengan  nilai  preferensi yang    dihitung    menggunakan    sistem
penentuan  pemberian  bantuan  PKH    yang dibangun.
6. PENUTUP
6.1. Simpulan
Sistem  pendukung  keputusan  ini  dibuat dengan  metode  TOPSI  yang  memperhatikan kriteria  untuk  keluarga  yang  tepat  dalam mendapatkan  bantuan  PKH.  Hasil  yang diperoleh dari sistem yang sudah dibangun akan memberikan alternatif penilaian bagi pemerintah  setempat  atau  para  pengambil keputusan untuk menentukan kelayakan penerima bantuan program PKH 6.2. Saran Untuk  penelitian  berkutnya  diharapkan untuk mencari kriteria penilaian yang berdasarkan aturan pemerintah atau aturan baku yang  nantinya  penerima  bantuan  memang benar-benar keluarga yang membutuhkan.

## 7. DAFTAR e PUSTAKA
Arief, a Rudianto.  2011.  Pemprograman se Web Dinamis an Menggunakan e Php  dan i Mysql. Yogyakarta:ANDI a OFFSET
Badan a Pusat  Statistik an Jakarta  Pusat. a 2017. Pedoman Pendataan Survei Sosial Ekonomi Nasional  Tahun  2017. e Jakarta  Pusat  : Badan Pusat i Statistik.
Kemensos,  2017,  Program e KeluargaHarapan. www.kemsos.go.id/program-keluarga- harapan\ Kusrini. a 2007. Konsep an Aplikasi Sistem Pendukung a Keputusan, Yogyakarta: ANDI. Liyantanto. tahun 2009. judul Ahp an dan topsis. www.liyantanto.file.wordpress.com/2009/0 9/ahp-dan-topsis.ppt a (diakses  pada  tanggal 3 Desember 2017).
Purwanto a SA, i Sumartono, a Makmur  M.  2013. Implementasi e Kebijakan annya Program Keluarga  Harapan  (PKH)  Dalam i Memutus Rantai a Kemiskinan  (Kajian  Di  Kecamatan Mojosari an Kabupaten  Mojokerto). m Jurnal Wacana. [Internet]. 16(02):79-96.
Royani, a M  O. a 2015,  Buku  Kerja i Pendamping Dan a Operator PKH. d Jakarta.
Sachdeva, i A., Kumar, P. a and Kumar, D.. a 2009, December.  Maintenance a criticalityanalysis using e TOPSIS.  In Industrial in Engineering
and Engineering Management, 2009. IEEM 2009. MM IEEE  International e Conference on (pp. 199-203). IEEE as Sukidjo. an 2009. Strategi Pemberdayaan Pengentasan  Kemiskinan ana Pada  PNPM
Mandiri. se Dalam Journal an Cakrawala Pendidikan e [Internet]. 28(02):155-164. . .